这篇论文是最近讨论度极高的一篇论文，推特上几乎被这篇论文刷屏，作者SebastienBubeck是微软机器学习基础组的研究经理。他本人之前的研究主要集中在机器学习理论，凸优化，对抗鲁棒性方法，下面是该大佬的个人主页：虽然作者是做理论ML出身，但是这篇论文中却没有利用机器学习的方法来对GPT-4进行分析，而是从心理学，哲学的角度出发来探讨评估GPT-4的智能。我个人认为这篇论文会是今年最重要的论文之一，对于今后通用人工智能的发展会有很大的影响。当OpenAI带着ChatGPT、GPT-4王者归来，微软率先利用这些技术加码新Bing、Office全家桶、Azure等业务、产品之时，毋庸置疑，其进
程序已支持ChatGPT4.0、Midjourney绘画、GPT3.5API绘画、新增绘画广场功能、Prompt面具角色扮演功能，后台自定义添加，用户也可自定义添加+实时语音识别输入、用户会员套餐、用户每日签到功能、后台管理、一键更新版本。支持手机电脑不同布局页面自适应。正版授权，前端UI可二次开发！一、源码系统介绍如果后续程序有新版，直接在后台一键更新即可！程序完美运行无BUG，独家开发，支持6种会员开通模式，有:”购买提问次数”或者”开通月付会员”套餐等等套餐次数和价格可以自定义在后台进行修改支付直接对接易支付或码支付就可以了，每个IP均有免费提问一次(可以自定义)，然后自动强制跳转登录登
近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。 以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集
正文共 1163 字，阅读大约需要 4 分钟家长必备技巧，您将在4分钟后获得以下超能力：快速生成每日安排计划Beezy评级 ：B级*经过简单的寻找，大部分人能立刻掌握。主要节省时间。推荐人 | Kim 编辑者 | Linda●图片由Lexica生成，输入：Parentswhoareworriedabouttheirchildren'sstudies随着生活水平和知识层次的提高，家长们越来越注重孩子的教育和培养。而在培养孩子的同时，合理安排孩子的时间和学习计划也是家长们所面临的一个重要问题。如何有效利用时间，让孩子在学习上走上一条更优秀的路，也是所有家长所期望的。今天，我们将介绍如何利用GPT，
近日，网上曝出了一封千位大佬的联名信，要封杀所有比GPT-4强的AI！在这封联名信上，超过1000位大佬联名呼吁，包括图灵奖得主YoshuaBengio、StabilityAI首席执行官EmadMostaque、苹果联合创始人SteveWozniak、纽约大学教授马库斯、马斯克，以及「人类简史」作者YuvalNoahHarari等等。——我们应该立即停止训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停期至少6个月。不过，另一巨头LeCun与吴恩达则认为，大模型研究不能停！为此甚至搞了一场直播。LeCun认为，现在人们对AI的担忧和恐惧应分为两类：1.与未来有关的，AI不受控制、逃离实验室，甚至统治人类的
前言本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题：对于每个新的任务，都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型（预训练阶段要求用大模型）在比较窄的数据（微调阶段是在narrow数据分布上进行的）上训练是不合理的。大模型的效果并不能泛化到OOD数据上人类在接触一个下游任务时不需要大量的训练样本，只需要对任务的描述或者几个例子就可以。我们希望NLP模型也能有这种多任务之间无缝衔接的能力解决上述问题可行的方案：meta-learning：模型在预训练阶段就学到了一
MosaicML正在推出其第二个开源大型语言模型（LLM），称为MPT-30B，这是继五月份首次推出的较小的MPT-7B模型之后。为了讨论新模型及其对开发人员的意义，我采访了MosaicML联合创始人兼首席执行官NaveenRao。他之前的创业公司是Nervana，这是一家深度学习公司，于2016年被英特尔收购，所以他最近在人工智能行业并不重要。顾名思义，MPT-30B是一个300亿参数模型。该公司声称它在质量上超过了OpenAI的GPT-3，尽管其参数数量约为1/6（GPT-3有1750亿个）。“这意味着MPT-30B更容易在本地硬件上运行，并且部署推理的成本要低得多，”该公司表示。Mosa
项目地址：https://minigpt-4.github.io/ 论文链接：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4/blob/main/MiniGPT_4.pdf代码：https://github.com/Vision-CAIR/MiniGPT-4视频：https://youtu.be/__tftoxpBAw数据集：https://drive.google.com/file/d/1nJXhoEcy3KTExr17I7BXqY5Y9Lx_-n-9/viewDemo地址：https://6b89c70eb5e14dca33.gradio.live/Dem
近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。 以EarthEngine（GEE）、PIE-Engine为代表全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线可视化计算和分析云平台应用越来越广泛。GEE平台存储和同步遥感领域目前常用的MODIS、Landsat和Sentinel等卫星影像、气候与天气、地球物理等方面的数据集
最近，我的GPT账号被封掉了，正好看到Google开始试用Bard，抱着学习的态度，注册使用了一下，看下Google Bard对比CHAT-GPT有哪些差异，以下仅仅是对编写python代码的试用体验。使用网址 https://bard.google.com/先注册、点各种同意，就可以使用了。首先，我对Google Bard说”帮我编辑python代码，可以实现在某个文件目录下查找完全相同的文件“，然后Google Bard回答”IamanLLMtrainedtorespondinasubsetoflanguagesatthistime,soIcan'tassistyouwiththat.P
