一、前言ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画，文档对话总结+DALL-E3文生图，相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个真正可免费的AI工具。不是一天只能使用一两次就不能使用的网站。国内可直接对话AI，也有各种提供工作效率的工具供大家使用。二、特点优势该网站无需魔法，国内直接使用该网站长期运营，为国内博主自己掏腰包免费给粉丝使用支持手机端支持GPT-4-Turbo模
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）MedicalGPT：基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型（LoRA）、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya
欢迎关注【youcans的AGI学习笔记】原创作品，火热更新中微软GPT-4测试报告（1）总体介绍微软GPT-4测试报告（2）多模态与跨学科能力微软GPT-4测试报告（3）编程能力微软GPT-4测试报告（4）数学能力微软GPT-4测试报告（5）与外界环境的交互能力微软GPT-4测试报告（6）与人类的交互能力微软GPT-4测试报告（7）判别能力微软GPT-4测试报告（8）局限性与社会影响微软GPT-4测试报告（9）结论与展望【GPT4】微软GPT-4测试报告（6）与人类的交互能力6.与人类的交互（Interactionwithhumans）6.1理解人类：心智理论（UnderstandingHu
目录WebLLM—— 完全在您的浏览器中运行vicuna-7b大型语言模型，它非常令人印象深刻指示聊天演示链接免责声明InstructionsChatDemoLinksDisclaimer
ChatGPT商店上线，OpenAI正式推出GPTStore北京时间1月11日，在经历了一个月的推迟后，OpenAI在周三正式推出了GPTStore。借助这一在线商店，OpenAI用户可以分享定制版ChatGPT聊天机器人。OpenAI称，GPTStore将在周三首先面向付费ChatGPT用户开放，里面将汇集用户为各种任务创建的聊天机器人。例如，定制版ChatGPT可以教孩子数学，或者想出各种鸡尾酒配方。它将包含用户选择公开分享的聊天机器人，最终将为用户引入创收方式，很像苹果或谷歌应用商店提供的赚钱思路。（来源：凤凰网科技）索尼和任天堂都将在2月召开自己的发布会据知名媒体人JeffGrubb，
当你让大模型写一首「莎士比亚十四行诗」，并以严格的韵律「ABABCDCDEFEFGG」执行。同时，诗中还要包含提供的3个词。对于这么高难度的创作题，LLM在收到指令后，并不一定能够按要求做出这首诗。正所谓，人各有所长，LLM也是如此，仅凭单一模型有时是无法完成一项任务的。那该如何解？最近，来自斯坦福和OpenAI的两位研究员，设计了一种提升LLM性能的全新方法——元提示（meta-prompting）。「元提示」能够把单一的LLM变身为全能的「指挥家」。论文地址：https://arxiv.org/abs/2401.12954通过使用高层「元提示」指令，让大模型把复杂任务拆成子任务，然后再将这
文本嵌入（wordembedding）是自然语言处理（NLP）领域发展的基础，可以将文本映射到语义空间中，并转换为稠密的矢量，已经被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务中，如信息检索（IR）、问答、文本相似度计算、推荐系统等等，比如在IR领域，第一阶段的检索往往依赖于文本嵌入来进行相似度计算，先在大规模语料库中召回一个小的候选文件集，再进行细粒度的计算；基于嵌入的检索也是检索增强生成（RAG）的关键组成部分，使大型语言模型（LLM）可以访问动态的外部知识，而无需修改模型参数。早期的文本嵌入学习方法如word2vec，GloVe等大多是静态的，无法捕捉自然语言中丰富的上下文信息；随着预训练语
五年前（2019年1月），《NatureMachineIntelligence》创刊。当然，就人工智能（AI）而言，五年前似乎是一个不同的时代。1月24日，NatureMachineIntelligence杂志在《AnniversaryAIreflections》（周年人工智能反思）专题中，再次联系并采访了近期在期刊发表评论和观点文章的作者，请他们从各自所在领域中举例说明人工智能如何改变科学过程。想知道，他们对人工智能领域的哪些其他主题感到兴奋、惊讶或担忧，以及他们对2024年以及未来五年的人工智能的希望和期望是什么。一个反复出现的主题是大型语言模型和生成人工智能的持续发展、它们对科学过程的变
一夜之间，Bard逆袭GPT-4，性能直逼最强GPT-4Turbo！这个听起来似乎像梦里的事情，确确实实地发生了。就在昨天，谷歌首席JeffDean发推提前透露了谷歌的最新版模型——GeminiPro-scale。基于此，Bard相较于3月份的首次亮相，不仅在表现上有了显著的提升，而且还具备了更多的能力。可以看到，在最新的GeminiPro-scale加持下，Bard直接蹿升到了排行榜第二名的位置。一口气把之前的两款GPT-4模型斩于马下，甚至和排名第一的GPT-4Turbo的差距也非常小。虽然JeffDean并没有具体阐述「scale」的含义，但从名称上推测，很可能是一个比初代GeminiP
大模型时代的语言模型（LLM）不仅在尺寸上变得更大了，而且训练数据也同时包含了自然语言和形式语言（代码）。作为人类和计算机之间的媒介，代码可以将高级目标转换为可执行的中间步骤，具有语法标准、逻辑一致、抽象和模块化的特点。最近，来自伊利诺伊大学香槟分校的研究团队发布了一篇综述报告，概述了将代码集成到LLM训练数据中的各种好处。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00812v1具体来说，除了可以提升LLM在代码生成上的能力外，好处还包括以下三点：1.有助于解锁LLM的推理能力，使能够应用于一系列更复杂的自然语言任务上；2.引导LLM生成结构化且精确的中间步骤，之后可以通
