来自论文：LanguageModelsareFew-ShotLearnersArxiv：https://arxiv.org/abs/2005.14165v2记录下一些概念等。，没有太多细节。预训练LM尽管任务无关，但是要达到好的效果仍然需要在特定数据集或任务上微调。因此需要消除这个限制。解决这些问题的一个潜在途径是元学习——在语言模型的背景下，这意味着该模型在训练时发展了一系列广泛的技能和模式识别能力，然后在推理时使用这些能力来快速适应或识别所需的任务（如图1.1所示）“in-contextlearning”：关于“zero-shot”,“one-shot”,or“few-shot”的解释：随
LLMSecEval:ADatasetofNaturalLanguagePromptsforSecurityEvaluations写在最前面主要工作课堂讨论大模型和密码方向（没做，只是一个idea）相关研究提示集目标NL提示的建立NL提示的建立流程数据集数据集分析存在的问题写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。李元鸿同学分享了LLMSecEval:ADatasetofNaturalLanguagePromptsforSecurityEvaluations《LLMSecEval：用于评估大模型代码安全的自然语言提示数据集》分享时的PPT简洁大方，重
比尔·盖茨一句爆料，成为机器学习社区热议焦点：“GPT-5不会比GPT-4好多少。”虽然他已不再正式参与微软的日常运营，但仍在担任顾问，并且熟悉OpenAI领导团队的想法。消息来自德国《商报》（Handelsblatt）对盖茨的采访。盖茨表示，OpenAI内部包括奥特曼在内的很多人，都相信GPT-5将明显优于GPT-4。但他认为，有很多理由相信，当前生成式人工智能已经达到极限。（不过他也承认自己可能是错的）不知道盖茨看到了多少OpenAI内部未公开的信息，但至少可以肯定的是，GPT-5已经在开发了。在上周的风波之前，奥特曼也在接受英国《金融时报》采访时也承认了这一点，不过他没有透露任何发布时间
扩散模型的出现推动了文本生成视频技术的发展，但这类方法的计算成本通常不菲，并且往往难以制作连贯的物体运动视频。为了解决这些问题，来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和VIVOAILab的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架——GPT4Motion。GPT4Motion结合了GPT等大型语言模型的规划能力、Blender软件提供的物理模拟能力，以及扩散模型的文生图能力，旨在大幅提升视频合成的质量。项目链接：https://gpt4motion.github.io/论文链接：https://arxiv.org/pdf/2311.12631.pdf代码链接：https://g
在11月7日凌晨，OpenAI全球开发者大会宣布了GPT-4的一次大升级，推出了GPT-4Turbo号称为迄今为止最强的大模型。此次GPT-4的更新和升级在多个方面显示出强大的优势和潜力。为了让集简云用户能快速体验新模型的能力，我们第一时间整理了大会发布的模型，并率先将新模型接入到集简云中：● 新增GPT-4TurbowithVersion: 带视觉识别的GPT4模型●新增GPT-4Turbo模型：支持最大128K上下文内容●新增Dall.E3图像模型●更新Whisper模型●更新GPT-3.5模型●新增GPT3.5FineTuning微调功能新增GPT-4TurbowithVersion:带
AI大佬的激战再次掀起。Hinton在线直接点名LeCun，说他对AI接管风险的看法对人类的影响微乎其微。这意味着，他把自己的意见看得很重，而把许多其他同样有资格的专家的意见看得很轻。在Hinton看来，他们之间意见分歧的核心论点是「LLM是真正理解自己说什么」。当然了，一直站在末日派中的Hinton认为大模型有了意识，而LeCun、吴恩达等人却认为LLM不明白自己所说。对此，LeCun反驳道，大模型显然对其阅读和生成的内容有「一些」理解，但这种理解是非常有限和肤浅的。总的来说，目前自回归大模型没有对推理和规划能力，远未及人类水平的智能。恰在近日，LeCun发表了一篇新论文，再提自回归LLM做
GPT-4自诞生以来一直是位「优等生」，在各种考试（基准）中都能得高分。但现在，它在一份新的测试中只拿到了15分，而人类能拿92。这套名叫「GAIA」的测试题由来自Meta-FAIR、Meta-GenAI、HuggingFace和AutoGPT的团队制作，提出了一些需要一系列基本能力才能解决的问题，如推理、多模态处理、网页浏览和一般工具使用能力。这些问题对人类来说非常简单，但对大多数高级AI来说却极具挑战性。如果里面的问题都能解决，通关的模型将成为AI研究的重要里程碑。GAIA的设计理念和当前的很多AI基准不一样，后者往往倾向于设计一些对人类来说越来越难的任务，这背后其实反映了当前社区对AGI
一、源码安装安装请按照以下步骤安装DB-GPT1.HardwareRequirements如果你的显存不够，DB-GPT支持8-bit和4-bit量化版本2.Installgitclonehttps://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT.git目前使用Sqlite作为默认数据库，因此DB-GPT快速部署不需要部署相关数据库服务。如果你想使用其他数据库，需要先部署相关数据库服务。目前使用Miniconda进行python环境和包依赖管理安装Minicondacondacreate-ndbgpt_envpython=3.10condaactivatedbgpt_envp
ChatGPT产品打造的细节，现在OpenAI自己交了个底。并且这波干货分享真是信息量满满，包括但不限于：ChatGPT背后的产品和研发团队如何协作大模型应用如何从原型走向成熟OpenAI如何优化大模型性能……以上信息，依然来自今年的新晋“科技春晚”——OpenAI开发者日。除了奥特曼惊艳全球的开幕演讲，当天还有更多分组讨论，视频也陆续被官方上传了。而这也算得上是OpenAI惊天抓马之前，其团队“内幕”的一次展示。值得借鉴学习之处，我们已经整理好笔记，一起来看~产品与研究团队合作“前所未有”把时间拉回到2022年10月，OpenAI的研究团队和产品团队开始围绕一个idea进行讨论：为他们的基础
一、AI创作系统SparkAi创作系统是基于OpenAI很火的ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！SparkAi程序使用Nestjs和Vue3框架技术，持续集成AI能力到AIGC系统。已支持OpenAIGPT全模型+国内AI全模型+绘画池系统。《SparkAi系统详情及搭建部署文档》:SparkAi系统文档SparkAi系统文档h
