文章目录用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4ChatGPTSageClaude文心一言科大讯飞ChatGLM130BAquilaChat7B用Golang实现LSMTree算法代码GPT-4实现一个基本的LSMTree（Log-StructuredMerge-Tree）算法需要考虑以下几个组件：Memtable：存储内存中的数据，可以用一个简单的键值对数据结构表示，例如Go中的map[string]string。SSTable：一个不可变的、排好序的键值对数组，存储在磁盘上。合并策略：一种方法，可以将Memtable中的数据与SSTable中的数据合并，以减少查询时的磁盘查找操作
7月5日消息，麻省理工学院（MIT）和微软的研究学者发现，GPT-4模型具有优秀的代码自我纠错能力，而GPT-3.5不具有该特性，目前论文已经发布于ArXiv中。▲图源ArXiv当下市面上已经涌现出了一批专为代码而生的AI模型，但目前更多只是起到辅助开发者写代码的作用，例如IT之家小伙伴们熟悉的微软Copilot助理，这些AI模型当下仅能够生成代码片段，因此尚不能完全替代人工开发者。研究人员通过研究GPT-4表示，当下实际上可以通过“模型的自我纠错”方式，令模型“反思自身所存在的不足之处”，以提升代码片段长度、并改善输出结果的准确度。▲图源ArXiv▲图源ArXiv来自爱丁堡大学的研究者符尧表
小狐狸ChatGPT1.9.7独立版经播播资源测试了版本比较，本版核心增加了GPT4.0接口功能，小程序端内置了AI绘画功能。体验下来问答速度感觉体验更好。小程序端有更新请对应开发工具更新上传，本版无开源端。播播资源提供的安装教程详见下方，如果使用老版时可直接覆盖替换网站目录文件，同时通过数据库结构对比把新增的字段同步至老数据库。小程序端是通过WebView访问，一般无大的变动升级无意义，也就是H5长什么样小程序就是什么样，所以只需要更新后台就行。AI绘画功能接口选择Openai就可以，生成速度稍慢，Replicate接口速度快提问需要使用英文。Replicate接口图像非常清晰。其他接口自行
随着大模型的发展，尤其是近来各种开源大模型的发布，如何对各种模型进行充分并且准确的评估变得越来越重要。其中一个越来越受到认可的方向就是利用人类考题来检验模型，从而可以测试模型的知识及推理能力。例如对于英文模型，MMLU已经被广泛用来评估模型在多个学科上的表现。类似的，最近中文社区也涌现了例如C-Eval以及GAOKAO这种利用中文试题来测试模型，特别是中文模型的表现。这样的测试基准对于促进模型的发展起着至关重要的作用，然而对于多语言/多模态大模型，相应的评测依然是一片空白。由此，阿里巴巴达摩院多语言NLP团队发布了首个多语言多模态测试基准M3Exam以推动此类评测的发展，论文和数据代码已公开：
论文笔记--Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1LLM的选择3.2算数任务的可学习性(learnability)3.3大模型的加减乘除4.数值实验结果5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：Goat:Fine-tunedLLaMAOutperformsGPT-4onArithmeticTasks作者：TiedongLiu,BryanKianHsiangLow日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章给出了一种可高精度完成基本数学运
一些群友写的文档，干货很多有关GPT/AIGC/LLM/NLP/ChatGPT，干货很多，原幕布的产品负责。https://gofurther.feishu.cn/docx/Enofdl25BotoVrxth8ec4rNBn5c?scene=multi_page&sub_scene=messageAIGC交流工具沉淀整理，群主整理的https://bytedance.feishu.cn/base/AIMAbnJxQaNgSGsBAtwcdAkLnvf?table=tblmZTd8VuUOOONh&view=
最新AI创作系统+支持ai绘画+支持GPT4.0+实时语音识别输入+文章资讯发布功能+用户会员套餐+后台一键版本更新！AI创作系统一、源码系统介绍二、AI创作系统程序下载三、安装教程四、主要功能展示五、更新日志AI创作系统AI创作系统:1、提问：程序已经支持GPT3.5、GPT4.0接口2、支持三种Ai绘画模型（官方Midjourney模型、GPT3.5KEY绘画、国内其他绘画模型）3、中英文实时语音识别输入，文章资讯发布功能，菜单工具栏功能，邮箱验证和手机短信验证注册登录，邀请返佣功能。4、新增Prompt面具角色扮演功能！5、AI绘画广场功能！6、后续其他功能更新以及优化（免费更新）！（以
文章目录一、2020版初代GPT-3与大规模预训练二、从2020版GPT-3到2022版ChatGPT三、Code-Davinci-002和Text-Davinci-002，在代码上训练，在指令上微调四、text-davinci-003和ChatGPT，基于人类反馈的强化学习的威力五、总结当前阶段GPT-3.5的进化历程六、GPT-3.5目前不能做什么七、结论最近OpenAI发布的ChatGPT给人工智能领域注入了一针强心剂，其强大的能力远超自然语言处理研究者们的预期。体验过ChatGPT的用户很自然地就会提出疑问：初代GPT3是如何进化成ChatGPT的？GPT3.5惊人的语言能力又来自哪？
文章目录一、2020版初代GPT-3与大规模预训练二、从2020版GPT-3到2022版ChatGPT三、Code-Davinci-002和Text-Davinci-002，在代码上训练，在指令上微调四、text-davinci-003和ChatGPT，基于人类反馈的强化学习的威力五、总结当前阶段GPT-3.5的进化历程六、GPT-3.5目前不能做什么七、结论最近OpenAI发布的ChatGPT给人工智能领域注入了一针强心剂，其强大的能力远超自然语言处理研究者们的预期。体验过ChatGPT的用户很自然地就会提出疑问：初代GPT3是如何进化成ChatGPT的？GPT3.5惊人的语言能力又来自哪？
我们都知道，大模型具有自省能力，可以对写出的代码进行自我纠错。这种自我修复背后的机制，究竟是怎样运作的？对代码为什么是错误的，模型在多大程度上能提供准确反馈？近日，MIT和微软的学者发现，在GPT-4和GPT-3.5之中，只有GPT-4表现出了有效的自修复。并且，GPT-4甚至还能对GPT-3.5生成的程序提供反馈。图片论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.09896.pdf英伟达科学家JimFan强烈推荐了这项研究。在他看来，即使是最专业的人类程序员也无法一次性正确编写程序。他们需要查看执行结果，推理出问题所在，给出修复措施，反复尝试。这是一个智能体循环：根据环境反
