图片大模型天花板GPT-4，它是不是……变笨了？之前有不少用户提出质疑，并晒出了不少证据。对此，OpenAI7月14日澄清：“我们没有把GPT4弄笨。相反的，我们的每个新版本，都让GPT4比以前更聪明了。”图片PeterWelinder是OpenAI的产品产品VP但为了验证OpenAI的说法，斯坦福大学和加利福尼亚大学伯克利分校的三位研究员调查了3月至6月期间ChatGPT性能的变化。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2307.09009评估的对象包括GPT-3.5和GPT-4两个大模型，并在四个任务上进行测试：数学问题、回答敏感/危险问题、代码生成以及视觉推理。调查结
2023年第二届钉钉杯大学生大数据挑战赛初赛B：美国纽约公共自行车使用量预测分析问题一1题目CitiBike是纽约市在2013年启动的一项自行车共享出行计划，由“花旗银行”(CitiBank)赞助并取名为“花旗单车”(CitiBike)。在曼哈顿，布鲁克林，皇后区和泽西市有8,000辆自行车和500个车站。为纽约的居民和游客提供一种方便快捷，并且省钱的自行车出行方式。人们随处都能借到CitiBank，并在他们的目的地归还。本案例的数据有两部分：第一部分是纽约市公共自行车的借还交易流水表。CitiBik自行车与共享单车不同，不能使用手机扫码在任意地点借还车，而需要使用固定的自行车桩借还车，数据集
湖大计学考研系列文章目录22湖南大学计算机学硕上岸经验22湖南大学866 数据结构真题（回忆版）866数据结构重点内容866数据结构模拟题（一）及解析866数据结构笔记-第一章绪论866数据结构笔记-第二章线性表866数据结构笔记-第三章栈和队列866数据结构笔记-第四章串866数据结构笔记-第五章树和二叉树866数据结构笔记-第六章图 866数据结构笔记-第七章查找866数据结构笔记-第八章排序 目录总结一、选择题（10个，每个两分）二、简答题（30分）三、计算题（50分，每个10分）四、程序题（50分）总结 湖南大学866数据结构并不难，与湖大本校期末考试很像，应该是一个老
加州理工学院（CaliforniaInstituteofTechnology），简称Caltech，创立于1891年，位于美国加利福尼亚州洛杉矶东北郊的帕萨迪纳，是世界顶尖的私立研究型大学，是全球大学校长论坛成员和环太平洋大学联盟成员。加州理工学院在物理学、化学、天文学和空间科学等领域领先世界。截至2023年，学校有66名诺贝尔奖得主、1位菲尔兹奖得主、2位图灵奖得主12。斯坦福大学（StanfordUniversity），全名小利兰·斯坦福大学（LelandStanfordJuniorUniversity），简称“斯坦福”，位于美国加州旧金山湾区南部帕罗奥多市境内，临近高科技园区硅谷（Sil
内容一览：过去，人类在植物对外界感知应变能力的研究，大多停留在释放有机化合物、光电信号的传递上，最近一项研究表明植物还可以通过声波传递信息。近期，以色列特拉维夫大学研究人员通过机器学习，证实了植物在面对缺水、生存压力时会发出高频「尖叫」，目前这一成果已发布在《Cell》期刊上。关键词：农学 支持向量机 卷神经网络本文首发自HyperAI超神经微信公众平台~自然界的不良环境，包括地理位置、气候条件和人类活动等多个方面因素，会对植物造成危害，这些危害被称为困境或胁迫(Stress)。例如植物干旱缺水时，负责输送水分的木质部会形成气泡，气泡不断膨胀乃至爆裂，便会出现空穴现象。这一现象又让植物体
基于单幅图像进行三维重建是一项具有重要应用价值的任务，但实现起来也非常困难，需要模型对对自然世界具有广泛的先验知识。之前有工作通过在2D扩散模型的引导下优化神经辐射场来解决这个问题，但仍存在优化时间过长、3D结果不一致以及几何形状不佳等问题。最近，来自加州大学圣迭戈分校、加州大学洛杉矶分校、康奈尔大学、浙江大学、印度理工学院马德拉斯分校以及Adobe的研究人员联合提出一个新模型One-2-3-45，以任意物体的单张图像作为输入，只需45秒即可在一次前馈过程中生成一个完整的360度的3D纹理网格。图片论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.16928.pdf项目主页：ht
2023年的钉钉杯挑战赛马上要来了~这里给大家分享一下去年的国奖论文思路与代码摘要： 随着民航事业的迅速发展,飞机出行已成为未来发展的一种必然趋势，然而近年来，航班延误现象频频发生，成为困扰机场和航空公司的难题。对航班延误做出合理评价是分析航班延误总体水平、降低延误成本，以及制定相关处置预案的重要基础，有着重要的现实运用价值。 针对机场聚类分析问题的第一部分，首先按照题目要求的五种属性对原始数据集进行预处理和计算，整理成2006-2008年所有航班数据涉及的全部机场属性数据集。在进行聚类分析前，我们采用霍普金斯统计量判断数据集的聚类趋势，计算得到该值为0.94，十分接近于1，即可以
点亮Star⭐️·支持我们https://github.com/apache/dolphinscheduler最近，社区星力量又迎来一位新晋Committer，这次是来自复旦大学研究生在读的王维饶同学，一起来认识一下吧！个人简介姓名：王维饶职位：复旦大学研究生在读GitHubID:Radeity感兴趣领域：平时在实验室会做一些偏系统和调度方向的研究。兴趣爱好：足球、羽毛球。Q&A您为DolphinScheduler社区提交过什么贡献？具体方案可以描述一下吗？参与了DolphinScheduler资源中心重构，做过一些对新版本资源中心的优化和bug修复，还有相关代码清理，和升级脚本的提供。实现了
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
GPT-3.5(text-davinci-003)、ChatGPT、Claude和BingChat等指令遵循模型现在被许多用户广泛使用，包括用于与工作相关的任务。然而，尽管它们越来越受欢迎，但这些模型仍然存在许多需要解决的缺陷。虚假信息、社会刻板印象和有毒语言是与这些模型相关的一些问题。为了解决这些紧迫的问题，学术界需要更积极地参与。不幸的是，由于在功能上接近闭源模型（如OpenAI的text-davinci-003）的模型的可用性有限，因此在学术界研究指令遵循模型一直具有挑战性。为了应对这些挑战，斯坦福大学的研究人员发布了他们关于一种名为Alpaca的指令跟随语言模型的发现。Alpaca从M
