大家好，我是企企宣创始人南则北，专注于小红书生态营销及AI赋能和商业化。随着科技和AI的发展，做品牌营销、做新媒体运营，做小红书运营，都需要更加智能、更加高效。在小红书上，有人借助GPT，快速批量生产内容，收入百万。对于我们大多数人来说，ChatGPT的横空出世真的是天大的惊喜。这次是真的人工智能了，是史无前例的突破。360创始人周鸿祎也是一直在呼吁大家关注AI，他还调侃，说自己之前确实做了20年的智障产品，但这一次是真智能了。GPT可以帮助我们快速生成高质量的小红书笔记内容，涵盖时尚、美妆、生活等方方面面。无论是时尚搭配的建议、美妆技巧的分享，还是生活小窍门的揭秘，GPT都能在短短的时间内输
https://openai.com/research/building-an-early-warning-system-for-llm-aided-biological-threat-creation人类越发展获取的超能力越大，破坏力就越大，威胁越大。人工智能就是为了赋予人人都能有超能力，而一旦被恶意或无意使用又威胁到人人。中国神话《后羿射日》中同时出现十个太阳，无意间造成了人间惨剧。弹指间就是世界末日。防止坏人利用工人智能获得超能力，感觉不太可能。就像现在的核武器。人与人之间肯定有偏见，利益也不可能完全的公平。霸主也不可能是永远的霸主，当它落伍，手上又有超能力，会甘心落伍吗？新旧交替，秩序
摘要我们报告了GPT-4的开发，这是一个大规模、多模态的模型，可以接受图像和文本输入，并生成文本输出。虽然在许多现实场景中不如人类，但GPT-4在各种专业和学术基准测试中表现出与人类水平相当的性能，包括在模拟的律师资格考试中取得了约前10%的考生得分。GPT-4是基于Transformer架构的模型，经过预训练以预测文档中的下一个标记。后训练对齐过程导致在事实性和符合所需行为方面的性能得到改善。该项目的核心组成部分是开发基础设施和优化方法，这些方法在各种规模上都能可预测地运行。这使我们能够根据使用的计算资源不超过GPT-41/1,000的模型准确预测GPT-4的某些性能方面。1.介绍本技术报告
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关于GalahGalah是一款功能强大的Web蜜罐，该工具由LLM大语言模型驱动，基于OpenAIAPI实现其功能。很多传统的蜜罐系统会模拟一种包含了大量网络应用程序的网络系统，但这种方法非常繁琐，而且有其固有的局限性。Galah则不同，Galah使用了完全不同的技术路线，利用了LLM大语言模型作为驱动引擎，外加OpenAI的加成，支持处理传入的HTTP请求，并能够动态实时构建真实的响应数据，以对抗威胁行为者。工具要求Gov1.20+工具下载由于该工具基于Go语言开发，因此我们首先需要在本地设备上安装并配置好Gov1.20+环境。接下来，点击【这里】创建你的OpenAIAPI密钥。如果你想要使
上周，RVC变声器创始人（GitHub昵称：RVC-Boss）开源了一款跨语言音色克隆项目GPT-SoVITS。项目一上线就引来了互联网大佬和博主的好评推荐，不到两天时间就已经在GitHub上获得了1.4kStar量，不过现在已经飙升到了5.1k。据说，该项目是RVC-Boss同Rcell（AI音色转换技术Sovits开发者）共同研究，历时半年，期间遇到了很多难题而开发出来的一款全新的低成本的易用的音色克隆工具。接下来小编带大家一起看看这款新型的音色克隆工具RVC-Boss有何特别之处！项目介绍GPT-SoVITS是一款强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语
在过去的几周里，我一直在思考和起草这篇文章，认为谷歌搜索正处于被颠覆的边缘，它实际上可能会影响SEO作为业务牵引渠道的可行性。考虑到谷歌二十多年来的完全统治地位，以及任何竞争对手都完全无力削弱它，坦率地说，这似乎是一个荒谬的说法，我一直很紧张。但巧合的是，莱比锡大学本周发布并在其他地方报道的一项新研究实际上支持了我论文的至少一半，所以我想我应该完成并发布在这里。但我们不仅仅关注谷歌搜索的衰落，还应该关注另一股反对力量的崛起——新一代人工智能驱动的“答案引擎”——然后关注这对您通过搜索获取客户的能力意味着什么。NSDT工具推荐： Three.jsAI纹理开发包 - YOLO合成数据生成器 - G
【引言】在这个数字化迅猛发展的时代，人工智能技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作。今天，我要与大家探讨的，是如何利用OpenAI发布的GPTs，打造一个符合个人需求的智能助手，不仅提升工作效率，还能开拓更多创新可能。今天GPTStore来啦，目前已创建超过300万个GPT，包含（绘画/写作/研究分析/编程/教育/生产力/生活方式/其他）AI时代人人都可以是开发者，借助GPTs让你的想法创意可以落地。【GPTs简介】GPTStore是一个基于人工智能的应用商店，旨在提供各种基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型的应用和服务。这些应用利用了GPT
背景在当下开源大语言模型火热的背景下，有很大一部分开发者希望本地部署开源LLM，用于研究LLM或者是基于开源LLM构建自己的LLM应用。笔者也正在尝试通过开源社区的一系列相关优秀项目，通过本地化部署服务来构建自己的LLM应用。那么本地部署一个开源LLM来构建一个聊天应用需要哪些准备呢？本地环境的准备：因为我们需要在本地部署一个开源的大模型，所以你需要准备一个相当硬核的本地环境。硬件上需要一台拥有高性能大显存的NVDIA显卡、大容量高速内存以及大容量固态硬盘，软件上则需要安装显卡驱动、CUDA、Python环境。笔者这次选择跑Baichuan-chat-13B模型为例，我的基本配置是CPUi9-
自从ChatGPT发布以来，国内外的开源大模型如雨后春笋般成长，但是对于很多企业和个人从头训练预训练模型不太现实，即使微调开源大模型也捉襟见肘，那么直接部署这些开源大模型服务于企业业务将会有很大的前景。本文将介绍七中主流的LLM推理和服务开源库。下面首先来总结一下这些框架的特点，如下表所示：LLM推理有很多框架，各有其特点，下面分别介绍一下表中七个框架的关键点：vLLM[1]：适用于大批量Prompt输入，并对推理速度要求高的场景；Textgenerationinference[2]：依赖HuggingFace模型，并且不需要为核心模型增加多个adapter的场景；CTranslate2[3]
