LLM已经在重塑人类教育事业了！Nature今天刊文，探讨了教育行业的不同参与者，如何抓住LLM这个变革性的工具带来的机会，重新改造这项自人类文明诞生以来就存在的行业。文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-023-03507-3在作者看来，现在已经不是讨论以LLM为代表的AI技术是否应该进入课堂的时候了。没有人能够再调拨时钟，假装回到那个没有大语言模型的时代，对AI技术在教育领域的应用不闻不问。不论是学生，老师，还是教育机构，乃至教育工具提供商，都应该积极地把握LLM带来的机会，彻底地改变学习和教学的方式，才能应对教育行业即将发生的改变。LLM

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+AI绘画系统，支持OpenAIGPT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。系统详细文档：SparkAi系统文档(yuque.com)https://www.yuque.com/yuqueyonghutq9yt2/egy0d0Ai模型提问：​

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

COMAP比赛中的大型语言模型和生成式人工智能工具的使用写在最前面GitHubCopilot工具说明局限性团队指南引文和引用说明人工智能使用报告英文原版UseofLargeLanguageModelsandGenerativeAIToolsinCOMAPContestslimitationsGuidanceforteamsCitationandReferencingDirectionsReportonUseofAI写在最前面COMAP竟然已经开始规范LLM的使用了，估计2024的美赛也会有这个说明详情可见：https://www.contest.comap.com/undergraduate/

文章目录1.前言2.常见LLM免费使用方法(部分网站需要使用魔法)2.1GPT-4/GPT-3.5-16k国内镜像2.2GPT-3.5国内镜像2.3LLM国外综合网站3.总结1.前言自从ChatGPT在2022年底横空出世以来，一股大模型浪潮席卷全球，各大领域AIGC概念火爆。与此同时，国内外众多头部企业和初创企业纷纷入局，开启百模大战。NVIDIA公司老板黄仁勋更是喊出“人工智能的iPhone时刻已然来临”的口号。那么作为普通人，我们应该以什么样的姿态迎接变化？我觉得我们应该主动拥抱变化，成为第一批熟练使用AIGC工具提高生产效率的先行者。因此，本文旨在分享常见LLM免费使用方法以供大家参考

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

今年，大型语言模型（LLM）成为AI领域关注的焦点。LLM在各种自然语言处理（NLP）任务上取得了显著的进展，在推理方面的突破尤其令人惊艳。但在复杂的推理任务上，LLM的表现仍然欠佳。那么，LLM能否判断出自己的推理存在错误？最近，剑桥大学和GoogleResearch联合开展的一项研究发现：LLM找不到推理错误，但却能使用该研究提出的回溯（backtracking）方法纠正错误。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.08516.pdf数据集地址：https://github.com/WHGTyen/BIG-Bench-Mistake这篇论文引起了一些争论，有人提出异

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