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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
前些天，有不少用户抱怨GPT-4变笨了，但到底变得有多笨呢？近日，来自斯坦福、UCBerkeley的一篇arXiv预印本论文给出了对这一问题的定量实验结果并公布了相关评估和响应数据。在论文公布不久，这篇研究就引起了大家广泛的关注与讨论，很多网友都认同论文阐述的结果。当然，任何事物都有两面性。也有网友并不认同论文结论，发布了一篇质疑文章认为这篇论文的结果过于简单化了，「虽然研究结果很有趣，但有些方法值得怀疑。」图片质疑文章链接：https://www.aisnakeoil.com/p/is-gpt-4-getting-worse-over-time那接下来，我们来看斯坦福、UCBerkeley的
7月20日消息，来自斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究团队近日对GPT-4进行了深入研究，对比了今年3月和6月在处理数学问题、生成执行代码和完成视觉推理任务上的差异，发现“智力”显著下降。以评估GPT-4数学能力的“17077是质数吗？”问题为例，6月的GPT-4产生了错误的答案，认为该数字并非质数。而且GPT-4并没有提供相关解释，准确率从97.6%下降到2.4%。相比之下，GPT-3.5确实有所改善，最初在3月份产生了错误的答案，在6月份产生了正确的答案。GPT-4的能力在编码区域也有所下降。研究人员构建了一个新的代码生成数据集，其中包含了LeetCode“容易”类别中的50个问题，并评
引言什么是图像梯度？以及图像梯度怎么求解？1图像梯度的概念图像梯度是指图像某像素在x和y两个方向上的变化率（与相邻像素比较），是一个二维向量，由2个分量组成X轴的变化、Y轴的变化。其中：X轴的变化是指当前像素右侧（X加1）的像素值减去当前像素左侧（X减1）的像素值。Y轴的变化是当前像素下方（Y加1）的像素值减去当前像素上方（Y减1）的像素值。计算出来这2个分量，形成一个二维向量，就得到了该像素的图像梯度。取反正切arctan，可得到梯度角度。2图像梯度的求解这个求图像梯度的过程可以通过一个卷积核来实现：[-1,0,1]图像梯度的绝对值为：图像梯度的角度为：代码实现：importnumpyasn
引言众所周知的是，在大学课程中一般只会教授一种拟合方法(也即参数估计方法)——最小二乘法。这是一种直接求解的方法，非常的有效，不仅是损失最小解，而且是最大似然解。只不过，有一个缺点，它只能解决线性方程参数问题，对于非线性曲线，就无能为力了。大部分情况下还是将其转换成线性问题，再使用最小二乘法。然而，并非所有的问题都能转换为线性问题，甚至并非所有目标建模公式的参数都能有解析解，其他学科如机器学习等学科如何解决这个参数估计问题？答案是——《最优化方法》，其中最常用的是梯度下降法，不去寻找解析解，而是寻找其导数/梯度。因为导数/梯度具有如下优点导数/梯度永远指向数值变动最快的方向（梯度的性质）导数/
在CentOS6.4上安装redis和nutcracker。并尝试使用ServiceStack.Redis客户端进行连接。发现主要性能问题。测试只留下1个redis实例beta:listen:0.0.0.0:22122hash:fnv1a_64distribution:ketamaauto_eject_hosts:true#timeout:5000#server_retry_timeout:2000#server_failure_limit:3redis:trueservers:#-127.0.0.1:6379:1-127.0.0.1:6380:1在下面的单元测试中，我试图通过胡桃夹子
在CentOS6.4上安装redis和nutcracker。并尝试使用ServiceStack.Redis客户端进行连接。发现主要性能问题。测试只留下1个redis实例beta:listen:0.0.0.0:22122hash:fnv1a_64distribution:ketamaauto_eject_hosts:true#timeout:5000#server_retry_timeout:2000#server_failure_limit:3redis:trueservers:#-127.0.0.1:6379:1-127.0.0.1:6380:1在下面的单元测试中，我试图通过胡桃夹子
系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法 ·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法 文章目录系列文章文章目录前言一、梯度下降法（GD）二、最速下降法（SD）总结前言SLAM问题常规的解决思路有两种，一种是基于滤波器的状态估计，围绕着卡尔曼滤波展开；另一种则是基于图论（因子图）的状态估计，将SLAM问题建模为最小二乘问题，而且一般是非线性最小二乘估计去求解。非线性最小二乘有多种解法，本篇博客介绍梯度下降法系列求解最小二乘问题。非线性最小二乘的一般形式如下
