GPT-4近日开放了视觉模态（GPT-4V）。以GPT-4V、谷歌Bard为代表的多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModels,MLLMs)将文本和视觉等模态相结合，在图像描述、视觉推理等各种多模态任务中展现出了优异的性能。然而，视觉模型长久以来存在对抗鲁棒性差的问题，而引入视觉模态的MLLMs在实际应用中仍然存在这一安全风险。最近一些针对开源MLLMs的研究已经证明了该漏洞的存在，但更具挑战性的非开源商用MLLMs的对抗鲁棒性还少有人探索。为了更好地理解商用MLLMs的漏洞，清华朱军教授领衔的人工智能基础理论创新团队围绕商用MLLM的对抗鲁棒性展开了研究。尽管
StackOverflow，已经被ChatGPT创飞了！因为码农大量涌向ChatGPT、GithubCopilot，StackOverflow今天不得已宣布裁员100多人，几乎占员工人数的1/3。所以，ChatGPT这类AI编码工具，真的要颠覆整个行业了？不过最近，普林斯顿和芝大的一项研究发现，LLM想要替代码农，其实没那么容易。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06770在2294个GitHub真实问题面前，GPT-4解决随机GitHub问题的通过率，竟然是0%！而即使是最佳模型Claude2，也只能解决其中的1.96%而已。码农会因为ChatGPT而失业吗？答
「递归自我进化AI统治人类」问题有解了？！许多AI大佬都将开发能自我迭代的大模型看作是人类开启自我毁灭之路的「捷径」。DeepMind联合创始人曾表示：能够自主进化的AI具有非常巨大的潜在风险因为如果大模型能通过自主改进自己的权重和框架，不断自我提升能力，不但模型的可解释性无从谈起，而且人类将完全无法预料和控制模型的输出。如果放手让大模型「自主自我进化」下去，模型可能会不断输出有害内容，而且如果未来能力进化得过于强大，可能反过来控制人类！而最近，微软和斯坦福的研究人员开发出一种新的系统，能够让模型不改变权重和框架，只针对目标任务进行自我迭代改进，也能自我改进输出质量。更重要的是，这个系统能大大
所以我正在尝试学习f3，但数据库语法让我望而却步。看着docs似乎您传递了一个sql字符串和要替换的值数组。但我似乎无法让它工作。我试过只使用一个参数，使用数组，不使用数组等等。最终我需要在查询中替换5个以上的变量，所以我真的需要了解它是如何工作的。提前谢谢。$db=newDB\SQL($f3->get('db'),$f3->get('dbuser'),$f3->get('dbpass'));$x=$db->exec("SELECTuser_id,email,tokenFROM`user_primary`WHERE`first_name`=':first'AND`last_name`=
前言 现有的语义分割工作主要集中在设计有效的解-码器上，然而，一直以来都忽略了这其中的计算成本。本文提出了一种专门用于语义分割的 Head-Free轻量级架构，称为AdaptiveFrequencyTransformer(AFFormer)。采用异构运算符（CNN和ViT）进行像素嵌入和原型表示，以进一步节省计算成本。由于语义分割对频率信息非常敏感，构建了一个具有复杂度O(n)的自适应频率滤波器的轻量级模块。在ADE20K和Cityscapes数据集上，AFFormer实现了比现有方法更高的精度和更低的参数量。Transformer、目标检测、语义分割交流群欢迎关注公众号CV技术指南，专注于
几个月前，来自KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学）的几位研究者提出了一个名为 MiniGPT-4 的项目，它能提供类似GPT-4的图像理解与对话能力。例如MiniGPT-4能够回答下图中出现的景象：「图片描述的是生长在冰冻湖上的一株仙人掌。仙人掌周围有巨大的冰晶，远处还有白雪皑皑的山峰……」假如你接着询问这种景象能够发生在现实世界中吗？MiniGPT-4给出的回答是这张图片在现实世界中并不常见，并给出了原因。短短几个月过去了，近日，KAUST团队以及来自Meta的研究者宣布，他们将MiniGPT-4重磅升级到了MiniGPT-v2版本。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2
最近，GPT-4一直在默默更新，加入了多模态，语音交互等功能。但是与年初OpenAI每次发布的新功能，都能引得外界一阵惊呼的阵仗相比，现在GPT-4的声量似乎小了很多。不知道是不是担心自己产品发布太过于耀眼，导致监管和官司不断找上门，OpenAI除了3周前更新了文生图模型DALL-E3外，在发布了GPT-4之后的7个月内，官方没有公开发布任何新的产品和功能。但是OpenAI总裁GregBrockman自己却在X（推特）上，不断转发利用新版的GPT-4来实现的各种天马行空的功能。利用GPT-4V的多模态能力和代码能力，直接把一个写在书上的数学公式转化成一段Python代码。而利用GPT-4刚更新
一分钟速览新闻点！1.腾讯汤道生：行业大模型是企业拥抱AI的更优路径2.WPSAI正式定名，官网同步上线3.科大讯飞胡国平：10月24日发布通用大模型，全面对标ChatGPT，中文上全面超越4.中国移动将发布“九天”1＋N大模型，中移研究院首席科学家冯俊兰带队5.GPT-4API全面开放使用！6.微软否认3000万客户账号凭证被盗7.光刻机巨头ASML：没有向中国市场推出特别版光刻机8.互联网“活化石”雅虎又要上市了9.微软能从ChatGPT中赚到至少900亿美元10.ChatGPT流量首次下滑，分析师：新奇感渐渐消失11.Bunv0.6.13发布12.上海AI实验室发布开源模型InternL
最重要的Git链接众所周知ChatGPT功能超强，但是OpenAI不可能将其开源。然而这并不影响研究单位持续做GPT开源方面的努力，比如前段时间Meta开源的LLaMA，参数量从70亿到650亿不等，根据Meta的研究报告，130亿参数的LLaMA模型“在大多数基准上”可以胜过参数量达1750亿的GPT-3。斯坦福也在LLaMA的基础上加入指令微调（instructtuning），训练了一个名为Alpaca的70亿参数新模型（基于LLaMA7B）。结果显示，只有70参数的轻量级模型Alpaca性能也可媲美GPT-3.5这样的超大规模语言模型。语言模型GPT4All，这也是一种基于LLaMA的新
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：A
