前些天，有不少用户抱怨GPT-4变笨了，但到底变得有多笨呢？近日，来自斯坦福、UCBerkeley的一篇arXiv预印本论文给出了对这一问题的定量实验结果并公布了相关评估和响应数据。在论文公布不久，这篇研究就引起了大家广泛的关注与讨论，很多网友都认同论文阐述的结果。当然，任何事物都有两面性。也有网友并不认同论文结论，发布了一篇质疑文章认为这篇论文的结果过于简单化了，「虽然研究结果很有趣，但有些方法值得怀疑。」图片质疑文章链接：https://www.aisnakeoil.com/p/is-gpt-4-getting-worse-over-time那接下来，我们来看斯坦福、UCBerkeley的
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『如果是皮克斯制作了哈利波特系列』又萌又暖还可爱，想rua！！皮克斯是美国顶级的电脑动画制作公司，发布了《玩具总动员》《海底总动员》《超人总动员》《机器人瓦力》《飞屋环游记》等大名鼎鼎的动画长片，并收获无数大奖。the_Champion在Reddit发帖分享了自己使用MidJourney绘制皮克斯风格的哈利波特人物集，以及完整版的Prompt示例。adorablecuteHarryPotterinPixarstyle,Hogwartsbackground,Disneystyle,Pixaranimation,characte
7月20日消息，来自斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究团队近日对GPT-4进行了深入研究，对比了今年3月和6月在处理数学问题、生成执行代码和完成视觉推理任务上的差异，发现“智力”显著下降。以评估GPT-4数学能力的“17077是质数吗？”问题为例，6月的GPT-4产生了错误的答案，认为该数字并非质数。而且GPT-4并没有提供相关解释，准确率从97.6%下降到2.4%。相比之下，GPT-3.5确实有所改善，最初在3月份产生了错误的答案，在6月份产生了正确的答案。GPT-4的能力在编码区域也有所下降。研究人员构建了一个新的代码生成数据集，其中包含了LeetCode“容易”类别中的50个问题，并评
这是学习笔记的第 2464篇文章在很多年前，自己脑袋里面冒出来这样的一段文字，黑暗中一个孩子站在田野上看着另外一个孩子就好像自己在看自己。说是感慨也好，伤感也罢。那种画面感是一直难以名状的，最近试了下GPT，给我了一些灵感和部分答案。画一幅画，黑暗中一个孩子站在田野上看着另外一个孩子就好像自己在看自己。画一幅画，黑暗中一个孩子站在田野上,就好像在看虚拟世界的自己。背景有一颗大树，有萤火虫、星星和月亮画一幅画，黑暗中一个少年站在田野上,就好像在看虚拟世界的自己。背景有一颗大树，有萤火虫、星星和月亮画一幅画，黑暗中一个老人站在田野上,就好像在看虚拟世界的自己。背景有一颗大树，有萤火虫、星星和月亮各
目录前言二、Falcon40B介绍三、FalconLLM是如何开发的？3.1、Falcon具备什么优势
提示词的存在让ChatGPT能够扮演特定的角色，对用户的回答更加专业对口以下是一些常见的ChatGPT角色及对应的提示词：目录ChatGPT市场推广提示。ChatGPT业务提示。ChatGPT内容提示。Web开发的ChatGPT提示。ChatGPT教育提示。ChatGPT对教师的提示。ChatGPT音乐提示。ChatGPT提示的乐趣。ChatGPT医疗保健和健康提示。ChatGPT提示AIART。ChatGPT食物和烹饪提示。ChatGPT游戏提示(团队协作)。ChatGPT销售提示ChatGPT提示恢复用于分析的ChatGPT提示符电子邮件活动的ChatGPT提示ChatGPT用户体验提示客
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GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
3月24日，第四范式发布了全新升级的“式说”（4ParadigmSageRA），在原有生成式对话能力的基础上，加入了文本、语音、图像、表格、视频等多模态输入及输出能力，并增加了企业级Copilot能力。利用企业级Copilot能力，式说可以与企业内部应用库、企业私有数据等进行联网，对信息和数据进行分析，回答员工的问询或执行相关任务，成为业务助手。为满足企业级部署的需求，式说延续了“内容可信、成本可控、数据安全”三大特性。视频为新版式说的产品介绍升级后的式说将重新定义员工与业务系统的交互方式。具体来说，员工可以通过语音、文本、图像、表格、视频等多模态方式，向式说发起询问或下达指令，式说在精准理解
