Part01与GPT-3.5的区别1.1GPT-4文本输入字数大幅提升，可达25000字图片通常对语言模型来说，输入字数的提升有以下几个好处：(1)理解和回应更长的文本：随着模型的输入容量增加，GPT-4将能够处理更长的文本输入。这对于处理长篇文章、技术文档或复杂的问题陈述可能会更有优势，可以更全面地理解上下文，并给出更详细和准确的回答。(2)更好地处理上下文和连贯性：具备更大的输入容量有助于GPT-4更好地维护对话的上下文，并生成连贯的回应。更长的输入序列能提供更多关于对话历史和语境的信息，使其能够更好地理解用户的意图并生成更一致的回答。(3)支持更复杂的任务和需求：拥有更大的模型输入容量可
通过用户输入文字来生成图片，天启开放平台：多模态API接口文档-以文生图，输入文字生成图片的方式，多模态apihttps://tianqi.aminer.cn/open/document/mm_ref/cogview和midijouney类似的ai绘画平台。流程图：api调用平台代码：#encoding:utf-8importrequestsimportjsonimporttime'''cogview天启开放平台：多模态API接口文档-以文生图https://tianqi.aminer.cn/open/document/mm_ref/cogview'''API_KEY=""#从控制台获取API
解决方案:在被依赖的模块pom文件中加上如下配置：org.springframework.bootspring-boot-maven-pluginexec其他模块：org.springframework.bootspring-boot-maven-plugin 1.8 1.8 repackage注：如果你的配置文件就是如上配置，那么你需要在maven打包的时候，install一下，就可以依赖了
Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。 近期基于LLaMA微调的模型有很多，Alpaca，Vicuna都是基于ChatGPT等数据进行文本场景指令微调，LLaVA也使用图文对数据进行了图文场景多模态能力的扩展（这几个模型往期文章都有涉及，不清楚/感兴趣的可以看）。而本文提到的Valley则是字节发布的视频场景多模态指令微调LLaMA模型。其中
3月24日，第四范式发布了全新升级的“式说”（4ParadigmSageRA），在原有生成式对话能力的基础上，加入了文本、语音、图像、表格、视频等多模态输入及输出能力，并增加了企业级Copilot能力。利用企业级Copilot能力，式说可以与企业内部应用库、企业私有数据等进行联网，对信息和数据进行分析，回答员工的问询或执行相关任务，成为业务助手。为满足企业级部署的需求，式说延续了“内容可信、成本可控、数据安全”三大特性。视频为新版式说的产品介绍升级后的式说将重新定义员工与业务系统的交互方式。具体来说，员工可以通过语音、文本、图像、表格、视频等多模态方式，向式说发起询问或下达指令，式说在精准理解
我发现自己不得不在同一应用程序中处理给定Redis实例的更多模式，使用springdataredis1.1.0.RELEASE和jedis客户端版本2.1.0。在运行时，我必须根据给定的规则(这是“给定的”，我无法更改它)使用正确的模式来查询数据库，它会不时发生变化。我想知道以下哪种方法是正确的:在session(redisTemplate.execute)中，尝试在开始插入之前检索session的连接并更改数据库索引(SELECTredis命令，只是为了说明)；保留多个连接池，每个模式一个，然后使用正确的连接池而不是选择模式。我猜我觉得第二种是“正确的方式”，但我会避免使用过多的池使
我发现自己不得不在同一应用程序中处理给定Redis实例的更多模式，使用springdataredis1.1.0.RELEASE和jedis客户端版本2.1.0。在运行时，我必须根据给定的规则(这是“给定的”，我无法更改它)使用正确的模式来查询数据库，它会不时发生变化。我想知道以下哪种方法是正确的:在session(redisTemplate.execute)中，尝试在开始插入之前检索session的连接并更改数据库索引(SELECTredis命令，只是为了说明)；保留多个连接池，每个模式一个，然后使用正确的连接池而不是选择模式。我猜我觉得第二种是“正确的方式”，但我会避免使用过多的池使
Meta又来炸场了！就在刚刚，Meta推出了一个基于Transformer的多模态模型——CM3leon，在文生图和图像理解领域都取得了绝对的突破，堪称同类最佳。而且，这种将多模态组合成单一模型，在此前公开的AI系统中是前所未有的。图片显然，Meta的这项研究，为多模态AI定义了一个全新的标准，预示着AI系统完全可以在理解、编辑、生成图像、视频、文本这些任务上自由切换。同时，CM3leon的推出，正式标志着自回归模型首次在关键基准上，与领先的生成扩散模型的性能相媲美。图片论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/scaling-autoreg
衡宇发自凹非寺量子位|公众号QbitAI3月最后一天，王长虎在龙湖集团的lastday。这位字节跳动前视觉技术负责人、AILab总监辞职挂印，火速启程下一站：AIGC创业，成立新公司爱诗科技。他拉团队自起炉灶，要打造一个聚焦AIGC的视觉多模态算法平台 ，覆盖视觉相关的各种垂直应用场景。当此大热的AIGC风口，王长虎已经是近期第N位勇闯创业潮的AI牛人。聊起这事，王长虎说话间不自觉就提高了声音，语速也更快。他提到，创业是受时代和内心的双重感召，而且在风口和经历背书的双重加持下，目前看来，早期的融资推进颇为顺畅。关于创业要干的事，他信心饱满：技术难点？一定有，但也是好事，它就是我们不断形成竞争壁
Valley:VideoAssistantwithLargeLanguagemodelEnhancedabilitY大家好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，包括AI相关技术、ChatGPT、AI绘图等，欢迎大家交流~。近期基于LLaMA微调的模型有很多，Alpaca，Vicuna都是基于ChatGPT等数据进行文本场景指令微调，LLaVA也使用图文对数据进行了图文场景多模态能力的扩展（这几个模型往期文章都有涉及，不清楚/感兴趣的可以看）。而本文提到的Valley则是字节发布的视频场景多模态指令微调LLaMA模型。其中这
