距离马斯克的xAI公布Grok才过去一天，刚刚，xAI又公布了另一款AI产品，一个可用于prompt工程和可解释性研究的集成开发环境：PromptIDE。接连不断的新品发布，也让网友纷纷感叹：「xAI团队的开发速度简直是疯了！」xAI在官方博客中这样介绍：PromptIDE是一个用于prompt工程和可解释性研究的集成开发环境。它通过SDK加速prompt工程，并且该SDK可以完成复杂的prompt技术，还能进行结果分析，可视化网络输出等。值得注意的是，xAI在Grok的开发中大量的使用了该技术。借助PromptIDE，工程师和研究人员可以透明的访问Grok-1模型（为Grok提供支持的模型）
上次《解读AI大模型，从了解token开始》一文中，我从最基础的概念“token”着手，跳过了复杂的算法逻辑，相信已经让大家建立起对AI大模型工作原理的清晰认知。但如果仅仅只是依靠对文本的编码与数据分析，那人工智能时代应该早就到来了，为什么唯独是GPT模型的诞生开启了人工智能大模型的全盛时代？今天我将带您一探究竟，看看GPT背后的Transformer模型。什么是Transformer？图片Transformer是一种新颖的神经网络架构，它在2017年由Google的研究人员提出，用于解决机器翻译等自然语言处理的任务。Transformer的特点是，它完全摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷
Transformer模型是否能够超越预训练数据范围，泛化出新的认知和能力，一直是学界争议已久的问题。最近谷歌DeepMind的3位研究研究人员认为，要求模型在超出预训练数据范围之外泛化出解决新问题的能力，几乎是不可能的。LLM的终局就是人类智慧总和？论文地址：https://arxiv.org/abs/2311.00871JimFan转发论文后评论说，这明确说明了训练数据对于模型性能的重要性，所以数据质量对于LLM来说实在是太重要了。研究人员在论文中专注于研究预训练过程的一个特定方面——预训练中使用的数据——并研究它如何影响最终Transformer模型的少样本学习能力。研究人员使用一组来作
Transformer在时间序列预测中出现了强大能力，可以描述成对依赖关系和提取序列中的多层次表示。然而，研究人员也质疑过基于Transformer的预测器的有效性。这种预测器通常将相同时间戳的多个变量嵌入到不可区分的通道中，并对这些时间token进行关注，以捕捉时间依赖性。考虑到时间点之间的数字关系而非语义关系，研究人员发现，可追溯到统计预测器的简单线性层在性能和效率上都超过了复杂的Transformer。同时，确保变量的独立性和利用互信息越来越受到最新研究的重视，这些研究明确地建立了多变量相关性模型，以实现精确预测，但这一目标在不颠覆常见Transformer架构的情况下是难以实现的。考虑
上一课：【小黑嵌入式系统第五课】嵌入式系统开发流程——开发工具、交叉开发环境、开发过程(生成&调试&测试)、发展趋势文章目录一单片机的C语言简述1、为什么要用C语言？2、单片机的C语言怎么学？之一：变量定义之二：特殊寄存器操作之三：位操作之四：中断之五：内部函数(intrinsicFunction)之六：函数的可重入性讨论与总结：二程序设计规范1、什么要学习程序设计规范？2、程序规范的基本原则？（一）编程风格（二）可移植性（三）版本管理、可配置三前后台多任务程序设计（一）前后台程序的基本概念（二）前后台程序的编写基本原则（1）任何一个任务都不能阻塞CPU。（2）关注函数重入问题（3）临界代码保
Low-LightImageEnhancementwithIllumination-AwareGammaCorrectionandCompleteImageModellingNetwork这是一篇美团、旷视、深先院、华为诺亚方舟实验室、中国电子科技大学五个单位合作的ICCV2023的暗图增强论文，不过没有开源代码。文章的贡献点一个是提出了GlobalGammaCorrectionModule和LocalGammaCorrectionModule相结合的illuminationadaptivegammacorrection模块，一个是提出了COMO-ViT的网络结构。整体流程如下图所示流程分为3
论文标题：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows论文作者：ZeLiu,YutongLin,YueCao,HanHu,YixuanWei,ZhengZhang,StephenLin,BainingGuo论文来源：ICCV2021，Paper代码来源：Code目录1.背景介绍2.研究现状CNN及其变体基于自注意的骨干架构自注意/Transformer来补充CNNs基于Transformer的视觉主干3.方法3.1总体架构SwinTransformerblock3.2基于移位窗口的自注意非重叠窗口中的自注意在连
VisionTransformer（VIT）VisionTransformer（ViT）是一种新兴的图像分类模型，它使用了类似于自然语言处理中的Transformer的结构来处理图像。这种方法通过将输入图像分解成一组图像块，并将这些块变换为一组向量来处理图像。然后，这些向量被输入到Transformer编码器中，以便对它们进行进一步的处理。ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的性能，但其在处理大尺寸图像和长序列数据方面具有优势。与自然语言处理（NLP）中的Transformer模型类似，ViT模型也可以通过预训练来学习图像的通用特征表示。在预训练过程中，ViT模型通常使用自
文章目录前言1.GPT的前世今生1.1OpenAI及GPT系列1.2ChatGPT及同期对比模型2.技术原理2.1预训练语言模型2.2训练奖励模型2.3用强化学习微调3.目前缺陷参考文献前言2022年11月30日，OpenAI推出人工智能聊天模型ChatGPT（ChatGPT:OptimizingLanguageModelsforDialogue），很快引起百万用户注册使用，公众号和热搜不断，迅速火出圈，甚至引起各大公司在聊天对话机器人上的军备竞赛。1.GPT的前世今生1.1OpenAI及GPT系列OpenAI（开放人工智能）是美国一个人工智能研究实验室，成立于2015年底，由营利组织Open
多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质，可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联，还可以自组装成纳米粒子，参与到生物检测、药物递送、组织工程中。然而，多肽的序列组成过于多样，仅10个氨基酸就可以组成超过百亿种多肽。因此，人们很难对其自组装特性进行全面系统的研究，进而优化自组装多肽的设计。为此，西湖大学的李文彬课题组利用基于Transformer的回归网络，对百亿种多肽的自组装特性进行了预测，并分析得到了不同位置氨基酸对自组装特性的影响，为自组装多肽的研究提供了强力的新工具。作者|雪菜编辑|三羊多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质。多肽合成便利、可
