大家这两天是不是又被满屏的ChatGPT相关的文章信息给轰炸得不轻，说实话，我真的对ChatGPT的热度如此经久不衰这个问题非常感兴趣。从去年刚面世时，小范围内造成的行业震荡，到今年二月份铺天盖地得铺舆论造势，引发全民热潮。热度稍退的时候，宣布GPT-3.5开源，在行业内视角聚焦于文心一言之时，再度宣布GPT-4上线。要不是这个地方不合适，今天高低要跟大家唠两口这其中的舆论博弈，真的精彩至极！可以说是把大众的心理拿捏得死死的，但今天我们不讲舆论造势，我们来谈谈GPT-4到底是什么？凌晨上线，一石激起千层浪3月15日凌晨，ChatGPT-4正式上线，再跟大家介绍一下，ChatGPT是什么？Cha
有一种被称为“SMART”的结构化提问方法，可以帮助你更好的组织和明确提出的问题。“SMART”是一个缩写，它代表了以下几个关键元素：S：Specific（具体）确保问题具体明确，避免模糊或含糊不清的表达，明确你想要得到的具体信息或解决的问题。M：Measurable（可衡量）如果可以的话，使问题可以进行衡量或者定量分析，这有助于提供更具体和精确的回答。A：Achievable（可实现）确保你的问题时可以实现或解决的。避免提问过于理想化或者是无法实现的问题。R：Relevant（相关）问题应该与你关注的主题或领域密切相关，确保问题直接与你的目标相关。T：Time-bound（时间限制）如果适用
作者｜PietroCasella、PatrikLiuTran翻译｜贾川、徐佳渝、杨婷语言（即读写能力）是人类最重要的发明，也是人类与其它物种的最大区别。语言使我们掌握了抽象推理，发展出了复杂思维，学会了与他人沟通交流。可以说，没有语言就不会有现代文明。因此，未来几年大型语言模型（LLM）将极大地影响生成式AI的发展，ChatGPT的迅速普及就是很好的例证。此外，LLM还在多种场景得到应用，比如内容创建、代码生成、药物开发、翻译、搜索以及工作场所实用程序（例如会议转录和摘要）。LLM应用实例总之，生成式AI的最新进展标志着AI已然迈进新时代。AI如今不再只是研究课题，而是成为了帮助人们解决实际问
作者｜PietroCasella、PatrikLiuTran翻译｜贾川、徐佳渝、杨婷语言（即读写能力）是人类最重要的发明，也是人类与其它物种的最大区别。语言使我们掌握了抽象推理，发展出了复杂思维，学会了与他人沟通交流。可以说，没有语言就不会有现代文明。因此，未来几年大型语言模型（LLM）将极大地影响生成式AI的发展，ChatGPT的迅速普及就是很好的例证。此外，LLM还在多种场景得到应用，比如内容创建、代码生成、药物开发、翻译、搜索以及工作场所实用程序（例如会议转录和摘要）。LLM应用实例总之，生成式AI的最新进展标志着AI已然迈进新时代。AI如今不再只是研究课题，而是成为了帮助人们解决实际问
互联网业界有句名言：“所有还没被互联网改变的行业，终究都将被互联网改变”。如今只要我们想象得到的行业，几乎都正面临传统行业和电商之间的博弈。快消品这一曾经风光无限的传统线下销售优势行业，也在这一股互联网电商革命浪潮中首当其冲的被狠狠的革了一命。中国快消品市场前景尼尔森IQ数据显示，2021年春节期间（1月和2月）快消品全渠道销售额较2020年同期增长11%，较2019年同期增长15%。从品类来看，个护销售额增长最为强劲，较2020年同期增长15%，较2019年同期增长25%。此外，酒类、母婴、主食和奶制品等品类已恢复到疫情前的增长水平。尽管2021年快消品市场前景十分乐观，但与此同时，伴随着消
最近读了维克托·迈尔–舍恩伯格的《大数据时代》，觉得有不少收获，让我这个大数据的小白第一次理解了大数据。作者是大数据的元老级先驱。放一张帅照，膜拜下。不过这本书我本人不推荐从头读一遍，因为书中的核心理念并不是特别多，可以看看我这篇博客。1海量数据从何而来？互联网的发展使世界彻底改变了，我们进入了信息爆炸的时代。历史学家伊丽莎白·爱森斯坦（ElizabethEisenstein）发现，1453—1503年，这50年之间大约有800万本书籍被印刷，比1200年之前君士坦丁堡建立以来整个欧洲所有的手抄书还要多。换言之，欧洲的信息存储量花了50年才增长了一倍（当时的欧洲还占据了世界上相当部分的信息存储
数字化，智慧化。这是当今时代的主题，也是最容易预测到的未来。而想要真正的步入万物智联的时代之中，我们就需要持续的升级打怪：应用层，各类软硬件产品需要进行适配，需要不断的升级并集成更多功能；平台层，新兴技术层出不穷，以人工智能、大数据和云计算为代表的技术掀起了这个时代的波澜，操作系统的价值也在不断显现；网络层，决定了创新的边缘，越是无感的接入就越能激发创造力，在同时延的赛跑中，为大家提供了无限的动力；感知层，是数据的蔓延，也是以传感器、芯片等为基础智能设备表演的舞台，有了他们，我们才能更加清晰地看到万物智联的未来。万物智联，国内网络层在各大运营商的建设下已见成熟态势，应用层也有众多企业探索研究，
在当今效率优先、信息技术高度发展的时代，云桌面作为一种帮助企业实现快速办公上云的云服务，将应用于企业日常办公中，它不仅能够提升工作效率，而且还具有良好的扩展性和可扩展性，因此备受业界关注。其中，华为云桌面平台基于虚拟化技术实现了与传统PC类似的功能，同时也支持云端业务处理能力，并可扩展到多个场景下进行部署，使其更适用于不同规模和类型的企业用户。 华为云桌面最大的一个特性就是灵活性，企业员工直接在自己的电脑上使用云桌面系统，还可以通过手机等移动设备来访问企业内部资源或其他相关资源。无论何时何地，企业员工都可以进入桌面，确保业务连续性，从而促进企业办公效率的提高。并且，在华为云桌面系统，终端和信息
前言大家还记得前段时间Meta公司，也就是FaceBook改名后的那家，CEO扎克伯格发的那张元宇宙自拍吗？他没想到的是，随手的一张自拍却引来了群嘲，20年前的像素感，粗糙的人物轮廓，背后是法国的埃菲尔铁塔和西班牙的巴塞罗那大教堂，这难道就是耗资百亿打造的元宇宙么？今天我们不去深究元宇宙的发展，我们来说说和元宇宙有着千丝万缕关系的Web3.0。在Web3.0的宏观概念中，元宇宙只不过是Web3.0的冰山一角，那么究竟什么是Web3.0呢？下一个风口容我先卖个关子，大家可能觉得Web3.0只是一个概念，离自己还很遥远，但实际上它已经成为了下一个风口，还记得雷布斯的经典语录么：站在风口上，猪都可以
前预训练时代的自监督学习自回归、自编码预训练的前世神经网络(NeuralNetwork,NN)损失函数，度量神经网络的预测结果和真实结果相差多少平方差损失（欧式距离角度）预测概率分部和实际标签概率的欧式距离交叉熵损失（信息量角度）预测概率分部和真实概率分部的差异，指导神经网络学习时，更加稳定对参数W更新损失的负梯度One-hot人为规定，不需要学习，在推荐里有非常多的用处，（可以理解成完全命中）词向量需要学习，可以很好的泛化结果，泛化性能比one-hot更好（可以理解成泛化关系的建模）评估模型的好坏：有全体指标，以及一些公开的数据集，去评估词向量的相关性Skip-gram：给定一个中间值，预测
