ChatGPT突然疯了！失去理智！精神错乱！——一大批ChatGPT用户炸了锅。周二，「ChatGPT发疯」各种讨论话题纷纷刷榜Reddit，HN等各大社交平台。网友表示，「我收到了ChatGPT有史以来最诡异的回复」。随后，OpenAI官方确认了ChatGPT最新的bug，并已将其修复。ChatGPT疯了！！！ChatGPT究竟有多疯？回复幻觉垃圾，根本停不下来。显然GPT-4，已经出现了故障。还有人在线求助Altman。ChatGPT变疯，当然少不了马库斯的口水。他专门写了一篇文章来讲这件事。Reddit上r/ChatGPT板块下面，用户开始讨论ChatGPT的意外输出，「中风、精神错乱、

我正在以广度优先的方式在数组表示中实现动态kD-Tree(将节点存储在std::vector中)。每个i-th非叶节点在(i处有一个左子节点和一个合适的child在(i.它将支持点的增量插入和点的集合。但是，我在确定增量预分配空间所需的可能节点数时遇到了问题。我找到了formulaontheweb，这似乎是错误的:N=min(m−1,2n−½m−1),wheremisthesmallestpowerof2greaterthanorequalton,thenumberofpoints.我对公式的实现如下:size_trequired(size_tn){size_tm=nextPowerO

我通过构建libtensorflow.so目标构建了CAPI。我想加载一个预训练模型并对其进行推理以进行预测。我被告知我可以通过包含“c_api.h”头文件(以及将该文件和“libtensorflow.so”复制到适当的位置)来做到这一点，但是，我没有运气在网上找到任何关于它的例子。我所能找到的只是使用Bazel构建系统的示例，而我想使用另一个构建系统并将TensorFlow用作库。有人可以帮我举例说明如何导入a)元图文件；b)一个protobuf图形文件加上一个检查点文件，来进行预测？与下面的Python文件等效并使用g++构建的C++？#!/usr/bin/envpythonimp

我需要使用求和/西格玛表示法预测算法相对于其输入大小的平均案例效率，以得出最终答案。许多资源使用求和来预测最坏情况，但我找不到有人解释如何预测平均情况，因此不胜感激分步回答。该算法包含一个嵌套的for循环，最内层循环中的基本操作:[代码编辑]编辑:如果进入第二个for循环并且没有break或return语句，则基本操作的执行将始终在第二个for循环内执行。但是:第一个for循环的末尾有return语句，它取决于基本操作中产生的值，因此数组的内容确实会影响算法每次运行时基本操作将执行的总次数。传递给算法的数组具有随机生成的内容我认为预测的平均案例效率是(n^2)/2，使其增长n^2阶/n

由蛋白质和小分子配体形成的结合复合物无处不在，对生命至关重要。虽然最近科学家在蛋白质结构预测方面取得了进展，但现有算法无法系统地预测结合配体结构及其对蛋白质折叠的调节作用。为了解决这种差异，AI制药公司IambicTherapeutics、英伟达（NvidiaCorporation）以及加州理工学院（CaliforniaInstituteofTechnology）的研究人员提出了NeuralPLexer，这是一种计算方法，可以仅使用蛋白质序列和配体分子图输入直接预测蛋白质-配体复合物结构。NeuralPLexer采用深度生成模型以原子分辨率对结合复合物的三维结构及其构象变化进行采样。该模型基于

这几天反复看Sora的技术报告，以及各方对Sora的技术分析。基本三个角度：惊呼强大功能，分析Sora（实现）大法，评估巨大冲击。冲击方面，主要关注点在于对影视、短视频、娱乐等领域的影响。但是，Sora改变AI认知方式，开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途，才是未来暴风眼，真正的重点。而世界模拟器，是远比AGI、具身智能、元宇宙更炸裂的智能未来。Sora技术报告最有价值、最语焉不详、最容易产生不同理解的一句话是：「通过扩大视频生成模型的规模，我们有望构建出能够模拟物理世界的通用模拟器，这无疑是一条极具前景的发展道路」。而本文所述世界模拟器，与Sora目前自述以及业内理解，可能不太一样。很显

2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构(BasisFormer、Crossformer、Invertedtransformer和Patchtransformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(CrossVIVIT)，也出现了直接应用于时间序列的可能性的LLM，以及新形式的时间序列正则化/规范化技术(san)。我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析Neurips2023在今年的NIPs

译者|晶颜审校|重楼.NET框架仍然是全球开发人员的编程基石，为构建广泛的应用程序提供了一个通用的、强大的环境。微软对创新的坚定承诺见证了.NET的发展，以满足技术领域不断变化的需求。今年，在更广泛的行业运动、技术进步和开发者社区反馈的推动下，几个关键趋势正在塑造.NET生态系统。根据Forrester和Gartner等领先市场研究公司的行业见解和预测，我们探索了2024年最具影响力的.NET框架趋势。拥抱.NET6及更高版本：向统一开发的飞跃我们观察到的最重要的变化之一是.NET6及其后续版本的广泛采用，标志着向统一开发平台迈出了关键的一步。微软对“One.NET”生态系统的愿景旨在简化跨W

所以我正在创建一个库，其中包含一个类someBase{}；这将由下游用户在许多类中派生。classsomeBase{public:virtualvoidfoo()=0;};我还有一个指向someBase的指针vector，我正在这样做:-vectorchildren;//downstreamusercodepopulateschildrenwithsomeobjectsoverherefor(i=0;ifoo();现在分析表明，对虚拟调用的分支预测错误是我代码中的(几个)瓶颈之一。我想要做的是以某种方式访问​​对象的RTTI，并使用它根据类类型对子vector进行排序，以改进指令缓存局

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论技术二、实验及结果分析最后前言  📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!   选题指导:    最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总     大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是    🎯基于深度学习的森林火灾预测系统课题背景和