ChatGPT的爆火，不仅让众多学生有了作弊利器，也让一众自己写论文的清白好学生，无故蒙冤！要说起原因，不由让人深感荒谬——都是因为那些为了「用魔法打败魔法」而造出的各种AI检测器。实测不可靠，美国宪法竟出自AI之手？众多AI检测器中，最出名的一个便是由普林斯顿华人本科生EdwardTian创建的GPTZero——它不仅免费，而且效果拔群。我们只需把文字复制粘贴进去，GPTZero就可以明确地指出一段文字中，哪段是AI生成的，哪段是人类写的。原理上，GPTZero主要靠「困惑度」（文本的随机性）和「突发性」（困惑度的变化）作为指标进行判断。在每次测试中，GPTZero还会挑选出困惑度最高的那个
ChatGPT的爆火，不仅让众多学生有了作弊利器，也让一众自己写论文的清白好学生，无故蒙冤！要说起原因，不由让人深感荒谬——都是因为那些为了「用魔法打败魔法」而造出的各种AI检测器。实测不可靠，美国宪法竟出自AI之手？众多AI检测器中，最出名的一个便是由普林斯顿华人本科生EdwardTian创建的GPTZero——它不仅免费，而且效果拔群。我们只需把文字复制粘贴进去，GPTZero就可以明确地指出一段文字中，哪段是AI生成的，哪段是人类写的。原理上，GPTZero主要靠「困惑度」（文本的随机性）和「突发性」（困惑度的变化）作为指标进行判断。在每次测试中，GPTZero还会挑选出困惑度最高的那个
2022年是AI领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了500万美元。近日，机器学习竞赛分析平台MLContests对2022年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了2022年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。重点内容：成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch和梯度提高的决策树。深度学习仍未取代梯度增强的决策树，尽管在结识增强方法时，前者通常价值会有所提升。Transformer继续在NLP中占主导地位，并开始在计算机视觉中和卷积神经网络开始竞争。当今数据竞赛涵盖了广泛的研究领域，包括计算机视觉、NLP、数据分析、机器人、
2022年是AI领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了500万美元。近日，机器学习竞赛分析平台MLContests对2022年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了2022年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。重点内容：成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch和梯度提高的决策树。深度学习仍未取代梯度增强的决策树，尽管在结识增强方法时，前者通常价值会有所提升。Transformer继续在NLP中占主导地位，并开始在计算机视觉中和卷积神经网络开始竞争。当今数据竞赛涵盖了广泛的研究领域，包括计算机视觉、NLP、数据分析、机器人、
一、前情概要这篇文章给大家聊聊Hadoop在部署了大规模的集群场景下，大量客户端并发写数据的时候，文件契约监控算法的性能优化。二、背景引入先给大家引入一个小的背景，假如多个客户端同时要并发的写HadoopHDFS上的一个文件，大家觉得这个事儿能成吗？明显不可以接受啊，兄弟们，HDFS上的文件是不允许并发写的，比如并发的追加一些数据什么的。所以说，HDFS里有一个机制，叫做文件契约机制。也就是说，同一时间只能有一个客户端获取NameNode上面一个文件的契约，然后才可以写入数据。此时如果其他客户端尝试获取文件契约的时候，就获取不到，只能干等着。通过这个机制，就可以保证同一时间只有一个客户端在写一
一、前情概要这篇文章给大家聊聊Hadoop在部署了大规模的集群场景下，大量客户端并发写数据的时候，文件契约监控算法的性能优化。二、背景引入先给大家引入一个小的背景，假如多个客户端同时要并发的写HadoopHDFS上的一个文件，大家觉得这个事儿能成吗？明显不可以接受啊，兄弟们，HDFS上的文件是不允许并发写的，比如并发的追加一些数据什么的。所以说，HDFS里有一个机制，叫做文件契约机制。也就是说，同一时间只能有一个客户端获取NameNode上面一个文件的契约，然后才可以写入数据。此时如果其他客户端尝试获取文件契约的时候，就获取不到，只能干等着。通过这个机制，就可以保证同一时间只有一个客户端在写一
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
随着大规模语言模型的日渐强大，人们对AI模型提出了伦理道德方面的更高要求。业界在模型规模扩展方面具有算力资源优势，但要想让模型更规范、可靠，需要学术界的努力。近日，斯坦福基于Meta的LLaMA7B模型微调出一个新模型Alpaca。该研究让OpenAI的text-davinci-003模型以self-instruct方式生成52K指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。项目地址：https://github.com/tatsu-lab/stanford_al
一夜之间，大模型界又炸出个bignews！斯坦福发布Alpaca（羊驼，网友口中的“草泥马”）：只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！还有一个更绝的“骚操作”。研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜
一夜之间，大模型界又炸出个bignews！斯坦福发布Alpaca（羊驼，网友口中的“草泥马”）：只花100美元，人人都可微调Meta家70亿参数的LLaMA大模型，效果竟可比肩1750亿参数的GPT-3.5（text-davinci-003）。而且还是单卡就能运行的那种，甚至树莓派、手机都能hold住！还有一个更绝的“骚操作”。研究所涉及到的数据集，是斯坦福团队花了不到500美元用OpenAI的API来生成的。所以整个过程下来，就等同于GPT-3.5自己教出了个旗鼓相当的对手AI。然后团队还说，用大多数云计算平台去微调训练好的模型，成本也不到100美元：复制一个GPT-3.5效果的AI，很便宜
