OpenAI连续剧接近尾声，没想到还有一些彩蛋。首先是Altman重回OpenAI，重组了董事会。SamAltman重回OpenAI，重掌CEOAltman重新担任CEO，Mira担任CTO，Greg担任总裁。图片三人也和了影，示意王者归来。图片图片回归之后的Ilya发布了全员信。图片图片图片Ilya被移出了董事会，三人回归后的合影也没有Ilya。信中说，正在讨论他如何继续在OpenAI的工作，Ilya何去何从？有人说Ilya大概率要离开了。图片此前，Ilya被视为将Altman驱逐出OpenAI最大的“叛徒”。其实就在罢免Altman之后的第一次会议上，就有员工问Ilya，这是一场政变吗？I
阅读原文：https://bysocket.com/openai-chatgpt-vs-developer/ChatGPT能取代多少程序员的工作？导致我们程序员失业吗？这是一个很好的话题，我这里分享下：一、ChatGPT是什么？有什么作用ChatGPT是一种基于人工智能技术的语言模型，是可以生成代码。它可以理解自然语言，并生成符合语法和语义的文本。ChatGPT的出现，为人工智能和自然语言处理领域带来了很多的惊喜和便利。在某些特定的领域中，ChatGPT可以发挥重要作用，例如自然语言生成、自动化测试、代码生成等。二、程序员的工作作为一名程序员，其工作可以概括为以下几个方面：编写代码：程序员需要
需要源码和图片请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~OpenCV的作用在于让开发人员更容易地通过编码来处理图像。那么，处理图像需要执行哪些操作呢？图像处理的基本操作包含4个方面的内容：读取图像、显示图像、保存图像和获取图像属性。其中，常用的图像属性有3个：shape、size和dtype。下面将依次详解实现图像处理的4个基本操作，并分别阐明常用的3个图像属性各自的含义及其使用方法整体结构如下 一、读取图像要对一幅图像进行处理，首先要做的就是读取这副图像，用到imread方法image=cv2.imread(filename,flags)filename要读取的图像的完整文件名最后不要有中文和空格
如何将语言/视觉输入转换为机器人动作？训练自定义模型的方法已经过时，基于最近大语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）的技术进展，通过prompt工程使用ChatGPT或GPT-4等通用模型才是时下热门的方法。这种方法绕过了海量数据的收集和对模型的训练过程，展示出了强大的灵活性，而且对不同机器人硬件更具适应性，并增强了系统对研究和工业应用的可重用性。特别是最近出现了通用视觉大模型（VLM），如GPT-4V，将这些视觉系统集成到任务规划中，为开发基于多模态人类指令的任务规划器提供了可能性。在近期微软的一篇论文中，研究者利用GPT-4V和GPT-4（图1）分别作为最新的VLM和LLM的范例，提出
OpenAI动乱终极原因，疑似被揭秘！外媒纽约客长文曝出动乱始末，起因疑似是Altman和女董事HelenToner起了龃龉，Altman希望踢掉Helen，但不幸被Helen先发制人。果然，时值ChatGPT一周年之际，OpenAI的大戏，还没完。前几天Greg、Altman、Mira放出了三人合影，却不见Ilya。许多人猜测，Ilya是不是要彻底离开OpenAI了？就在刚刚，Greg火速po出了和Ilya的合影，po出一颗图片，Ilya也转发了合影，同样以图片回应。与此同时，Altman也发文，为曾经被怀疑是OpenAI动乱「一号内鬼」的AdamD'Angelo做出澄清，表示他在竭尽全力地
前言 最近OpenAI的宫斗剧上演的精妙绝伦，简直就是《硅谷》+《继承》，强烈推荐这两部剧集。AIGC的群里都在说Q*是揭示AI接近AGI的一篇论文，那就费点时间拨开云雾吧。为了方便大众更好地理解Q*，本人在快速浏览过论文后首先得出此结论公式： Q*= (1992年的Q-learning+1968年的Astar算法)*DeepTransformerLearning 本篇文章解读两篇论文。强烈建议延伸阅读第二篇文章的视频：Q-TransformerQ-Transformer简介之机器人如何实现自主Q学习的动画1、第一篇介绍Q*search论文全称是：A*SEARCHWI
我可以通过编程方式获取我的应用程序的版本名称，例如this:StringversionName=BuildConfig.VERSION_NAME;//1.0但是，我有一个library的演示应用程序我正在做。在我的项目中(因为库和演示应用程序在同一个项目中)我使用dependencies{implementationproject(":mongol-library")}在其他应用程序中，人们会使用dependencies{implementation'net.studymongolian:mongol-library:0.9.16'}在演示应用程序中，我想包含库的版本名称而不是演示应用
内存数据库Redis7——Redis基本命令三、Redis基本命令（下）3.8benchmark测试工具3.9简单动态字符串SDS3.10集合的底层实现原理3.11BitMap操作命令3.12HyperLogLog操作命令3.13Geospatial操作命令3.14发布/订阅命令3.15Redis事务四、Redis持久化五、Redis主从集群六、Redis分布式系统七、Redis缓存八、Lua脚本详解九、分布式锁数据库系列文章：关系型数据库:MySQL——基础语法大全MySQL——进阶非关系型数据库:Redis的安装与配置三、Redis基本命令（下）3.8benchmark测试工具⭐️3.8.
为了拆开大模型的「黑箱」，Anthropic可解释性团队发表了一篇论文，讲述了他们通过训练一个新的模型去理解一个简单的模型的方法。Anthropic发表的一项研究声称能够看到了人工智能的灵魂。它看起来像这样：图片图片论文地址：https://transformer-circuits.pub/2023/monosemantic-features/index.html#phenomenology-fsa在研究者看来，这个新的模型能准确地预测和理解原本模型中神经元的工作原理和组成机制。Anthropic的可解释性团队最近宣布他们成功分解了一个模拟AI系统中的抽象高维特征空间。创建一个可解释的AI去理
Resolved[org.springframework.http.converter.HttpMessageNotReadableException:JSONparseerror:Cannotdeserializevalueoftypejava.util.ArrayListfromObjectvalue(tokenJsonToken.START_OBJECT);nestedexceptioniscom.fasterxml.jackson.databind.exc.MismatchedInputException:Cannotdeserializevalueoftypejava.util.Ar
