文章开始，我们先来看一段球赛解说视频：是不是感觉听起来不太对劲？你的感觉没错，因为这段解说是用AI生成的，这个大喊「梅西！梅西！」的声音居然来自AI。这是X平台（原推特）博主@GonzaloEspinozaGraham发布的一段视频。他表示，在制作过程中，他主要用到了GPT-4V和TTS两项技术。GPT-4V是OpenAI前段时间发布的一个多模态大模型，既能像原版的ChatGPT一样通过文字聊天，也能读懂用户在聊天中给到的图像。更令人兴奋的是，在昨天的开发者大会上，OpenAI宣布，他们已经开放了视觉能力相关的API——gpt-4-vision-preview。通过这个API，开发者可以用Op
OpenAI首届春晚，创业公司屠杀夜。正如SamAltman所言：「我们正在孕育新物种，它们正在迅速增殖。」图片可以说，基于OpenAI接口构建创业公司，产品忽然就失去了意义。许多初创公司的产品，已经没有了护城河。杜克大学教授陈怡然表示，照这个趋势，所有希望在细分领域依靠领域知识和OpenAI掰腕子的人，都是死路一条，至少在学术界和中小公司几乎不可能。OpenAI只要找到一个合作方，或者在公开领域能找到相应的训练集，剩下的就是降维式打击。图片不过，使用自己的数据集来训练一个定制版GPT-4可不便宜——起步价200-300万美元。此外，如果想得到比较理想的效果，最好是拥有极其庞大的专有数据集（至
ChatGPT，今天裂变成无数个GPT。OpenAI在首届开发者日上，正式公布自定义GPT。还将上线“GPT商店”，与创作者分享收入。CEO山姆·奥特曼现场登台演示，3分钟不到，只凭几步操作做好一个“创业导师GPT”。接下来，“创业导师GPT”就可以根据奥特曼本人过去的演讲内容，回答创业相关问题。刚刚出炉的新GPT，可以在公司内部共享或对所有人公开。从此，“GPT开发者”像“iOS开发者”一样成为了新的职业，让AI替你赚钱的梦想成真了。与此同时，现有的GPT-4也迎来一大波更新。新版本GPT-4Turbo，支持128k上下文，知识截止更新到2023年4月，视觉能力、DALL·E3，文字转语音T
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
很快，GPT系列都将可以通过GPT商店访问。是的，这是在OpenAI首次举办的首次开发者大会DevDay上，官方亲自宣布的消息。在旧金山的开发者大会上，除了官宣GPT商店外，OpenAI还表示会有一款更便宜的GPT-4，为开发者在应用程序中的使用提供了更低的价格。有消息称，ChatGPT每周用户数量已经达到了1亿。 不过，尽管OpenAI承诺，会根据创作者GPT的使用量向创作者支付一笔金额不详的费用，但有关GPT商店的详细信息并未透露太多。GPT将可供付费ChatGPTPlus订户和OpenAI企业客户使用，他们可以为其员工制作仅供内部使用的GPT。GPT-4再迎大更新自今年3月诞生以来，Op
OpenAI正在进入和加强其在企业AI领域的优势，并努力将其广受欢迎的技术产生收益。虽然ChatGPT本身是免费的，但GPT只对ChatGPTPlus和ChatGPTEnterprise的付费用户可用。GPT使用户能够根据特定需求定制ChatGPT据该公司称，GPT使用户能够将说明、额外知识和技能结合在一起，以实现更定制化的交互。对于企业，GPT可以为单个部门、专有数据集和专门的用例(如营销、研究和新员工入职)设计。OpenAI在通过电子邮件发送给媒体的一份声明中表示：“GPT通过使用户能够为特定用例、部门或专有数据集创建ChatGPT的定制版本来响应这一要求。Amgen、Bain和Squar
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
大家好，我是编哥。今天看到GithubCopilotX发布，真的不只帮写代码，不信往下看。CopilotX的本事，当你选中一段代码，可以让他：帮写单元测试解释代码含义修复这段代码的bug牛不牛！想想，你接手一段经典代码（被甩锅一个老屎山），没人给指导，自己去爬屎山多痛苦的时候。CopilotX过来分分钟给你解释清楚，顺带fix掉一些深藏的神坑bug。那感觉，从此不再当接锅侠啊！谁还要啥mentor导师，谁还要啥说明手册，还要什么？还有谁？另外，小声点说：如果你自己写了一手烂代码，以后也不用怕被codereview了，估计分分钟它就能帮你把代码优化得合体优雅。嗯，以后就是，你手写代码是罗玉凤，C
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》:https://www.yuque.com/y
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
