人工智能对齐什么是人工智能对齐为什么要研究人工智能对齐人工智能对齐的常见方法延伸阅读写在末尾：送书系列：送书第一期：考研必备书单送书第二期：CTF那些事儿送书第三期：数据要素安全流通送书第四期：MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用送书第五期：Python数据挖掘：入门进阶与实用案例分析送书第六期：ChatGPT驱动软件开发：AI在软件研发全流程中的革新与实践送书第七期：数据相关书单自选主页传送门：📀传送什么是人工智能对齐 人工智能对齐（AIAlignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。 人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问
文章目录1.什么是人工智能对齐2.为什么要研究人工智能对齐3.人工智能对齐的常见方法写作末尾1.什么是人工智能对齐人工智能对齐（AIAlignment）指让人工智能的行为符合人的意图和价值观。人工智能系统可能会出现“不对齐”（misalign）的问题。以ChatGPT这样的问答系统为例，ChatGPT的回答可能会含有危害祖国统一、侮辱先烈、丑化中华民族、教唆暴力、出口成“脏”等违法或不符合社会主义核心价值观的言论，也可能会出现阿谀奉承、威逼利诱、信口雌黄等干预用户达到预定目标的情况。消除人工智能系统不对齐的过程就称为人工智能对齐。2.为什么要研究人工智能对齐根据人工智能对齐的定义，所有的人工智
我是卢松松，点点上面的头像，欢迎关注我哦！用AI可以写文章、写新闻稿、还可以绘画，现在AI都能赚钱了。这钱怎么赚的?请继续往下看：来自@水帘洞大圣自来水公司爆料：一个网友的AI绘画作品卖了1200元，而且买家知道是AI画的。作者偶尔在群里发一发作品，结果被大佬看上了，200一张图要了6张，之前只做了4张(还送人了一张)，又生成了几张给对方选了几张凑够六张，爽快交易。作者还说第一桶金居然来的这么快，让人震惊，感觉机会确实很多。而且的“买家”知道这是AI作画的，但一直强调要“全版权”，然后他们通过一个会计算“版权使用费”“版权转让费”的站子进行了“版权”的交易。AI作画就有了名正言顺的“版权”，我
通过把矩阵运算分解成多个矩阵的乘法，可以简化矩阵运算，也可发现对应线性变换的一些内在规律和特性。根据不同的目的，有不同的分解策略。本文我们讨论最常用的特征值分解和奇异值分解。1.矩阵的乘方运算定义了矩阵的加、减、乘、除（逆）运算后，数学家们自然希望探索矩阵更多的计算技巧。其中，矩阵的乘方运算AnA^nAn（AAA是方阵）成为一个引人注目的目标。例如，在离散系统动力学这类应用中，需要经常研究下述计算：xn=Axn−1=Anx0\bm{x}_n=A\bmx_{n-1}=A^n\bmx_0xn=Axn−1=Anx02.特征值分解矩阵的特征值分解可以解决矩阵的乘方问题，最关键的公式如下：A=PD
目前市面上存在的USB-CPD充电线类似大致分为：1：CTOC的PD快充线（或是全功能（带E-Marker过5A或者不带过3A）或者只具备PD快充）2：CTO2C与CTO1C+1苹果充电头这种一分二常见功能分出来的两个USB-C只有一个具备PD快充功能，另外一个只有5V供电能力。类似如下图：CTO2C与CTO1C+13：CTOC+苹果充电头+MIcorUSB这个价格比较便宜都只有5V输出并且不能同时使用，目前也是比较实用的过度充电线。上面这些都是常见的，下面第四这种方式我感觉是以后市场需求的重点。4：CTO2*C双C充电器，同时具备PD3.0快充。只要你的PD适配器功率足够，分出来的双C充电协
背景在平时的工作中，为了方便在纯净的环境中进行测试，我经常需要在本地或者公有云环境中频繁地搭建和销毁集群。有时是在 我的HomeLab 环境中，虽然CPU不强但胜在内存够大；后来有了微软MVP赠送的Azure额度之后，我也会经常在 Azure的虚拟机 中搭建，因为没有拉取镜像的网络问题。在两个环境中我通过Terraform实现了虚拟机的快速创建和销毁，然后在虚拟机上创建K3s集群。K3s集群足够轻量级，并支持对组件的定制。结合 AlfredSnippets[1]，我只需要ssh到虚拟机上并键入 k3si 就可以快速输入定制好的命令，然后再获取虚拟机上的 kubeconfig 文件并替换其中的a
Linux前言对比创建静态库动态库前言程序库，对于程序原来说是非常重要的。但不少人对其不太了解，接下来一起学习其中的奥秘吧！简单来说，程序库可以分为静态库和共享库。它们包含了数据和执行代码的文件。其不能单独执行，可以作为其他执行程序的一部分来完成某些功能。库的存在，可以使得程序模块化，可以加快程序的再编译，可以实现代码的重用，可以使得程序便于升级对比静态库是指在程序运行前就已经加入到执行代码中，成为执行程序的一部分。程序会把静态库加载到自己的内存当中，比如在Linux环境下，编译产生多个a.out，那么相当于每个a.out里面都会存有静态库的内存，从而大大削减了程序的运行时间，但是增加了空间大
前言看了那么多chatGPT的文章，作为一名不精通算法的开发，也对大模型心痒痒。但想要部署自己的大模型，且不说没有算法相关的经验了，光是大模型占用的算力资源，手头的个人电脑其实也很难独立部署。就算使用算法压缩后的大模型，部署在个人电脑上，还要忍受极端缓慢的计算速度以及与chatGPT相差甚远的模型效果。有什么办法能够部署属于我们自己的大模型呢？其实很简单，我们将目标拆解一下：有编程基础：作为一个合格的程序员，这应该是必备素质。有足够的算力资源：专业GPU自己买不起怎么办，阿里云最近推出了”飞天“免费试用计划，AI模型训练，GPU资源免费用！要懂大模型：真的要精通大模型吗？不需要。如果只是简单的
Windows10总是替我们想得很周到，各种各样的安全设置，云里雾里感觉老安全了。可是，为什么我自己的电脑，权限反而不是自己的？！删除个文件还要权限？别管那么多，把我的电脑还给我！一分钟夺回Windows系统权限对“此电脑”右键选择“管理”进入管理设置：在“系统工具”的下拉菜单中找到“本地用户和组”，右键点选你的用户，选择属性：在弹出属性页面中，切换选项卡到“隶属于”，然后点击“添加”按钮：在弹出界面点击“高级”： 在弹出界面点击“立即查找”，选择SystemManagedAccountsGroup双击后，点击确定：完成后，重新启动电脑，你的账户就已经获得了最高的系统权限！
我有一个查询需要大约90秒才能运行，即使表应该有正确的索引。我不明白为什么。我使用的是MySQL，表是InnoDB。这是查询:SELECTcount(*)FROM`following_lists`flINNERJOINusersuONfl.user_uuid=u.user_uuidWHEREfl.following_query_id=1000010ANDu.status我希望这个查询从表following_lists开始，根据WHERE条件抓取约4K条记录，将这些记录加入表users通过其主键，检查用户表中字段的值，并返回结果记录的计数。为什么需要这么长时间？会不会是因为我加入表格的两
