在这个历史性的时刻，回答个问题，留下自己作为历史见证人的足迹。GPT4的技术报告里很明确地指出了三个新的方向：第一，LLM最前沿研究的封闭化或小圈子化。技术报告里说了，出于竞争以及安全等方面的考虑，未公布模型规模等技术细节。从GPT 2.0的开源，到GPT 3.0的只有论文，再到ChatGPT连论文也没有，直到GPT 4.0的技术报告更像效果评测报告。一个很明显的趋势是，OpenAI做实了CloseAI的名号，之后OpenAI的LLM最前沿研究不会再放出论文。在这个情形下，其它技术相对领先的公司有两种选择。一种是做更极致的LLM开源化，比如Meta貌似选择了这条道路，这一般是竞争处于劣势的公司作出的合理选择，但是往往相关技术不会是最前沿的技术；另外一种选择是跟进OpenAI，也选择技术封闭化。Google之前算是LLM的第二梯队。但在“微软+OpenAI”的一顿组合拳下，现在局面有点狼狈不堪。GPT 4.0去年8月就做好了，估计现在GPT 5.0正在炼丹过程中，这么长的时间窗口，结果Google都能落到目前这个局面，想想Transformer、CoT等非常关键的一些研究都是自己做出来的，竟沦落至此，不知一众高层作何感想。Google在后面能快速跟进，维持在第二梯队应该问题不大，很可能比第三名技术也领先很多。出于竞争关系考虑，我猜Google大概率会跟进OpenAI走技术封闭的路线，最先进的LLM技术优先用来炼属于自己的丹，而不是写成论文放出来普惠大众尤其是普惠OpenAI。而这很可能导致LLM最前沿研究的封闭化。从现在算起，国内在经过一阵时间后（要做到ChatGPT的6到7折应该比较快，要追平估计要较长时间），必然被迫进入自主创新的局面。从最近三个月国内的各种情况看，将来会如何？大概率不太乐观。当然，这个关肯定很难，但必须得过，只能祝愿有能力且有初心者尽力加油了。第二，GPT 4技术报告里提到的LLM模型的“能力预测（Capability Prediction）”是个非常有价值的新研究方向（其实之前也有个别其它资料，我记得看过，但是具体哪篇记不起来了）。用小模型来预测某些参数组合下对应大模型的某种能力，如果预测足够精准，能够极大缩短炼丹周期，同时极大减少试错成本，所以无论理论价值还是实际价值巨大，这个绝对是非常值得认真研究具体技术方法的。第三，GPT 4开源了一个LLM评测框架，这也是后面LLM技术快速发展非常重要的方向。尤其对于中文，构建实用的中文LLM评测数据和框架具备特别重要的意义，好的LLM评测数据可以快速发现LLM目前存在的短板和改进方向，意义重大，但是很明显目前这块基本处于空白状态。这个对于资源要求其实没那么高，适合很多机构去做，不过确实是个辛苦活。除了GPT 4技术报告里明确指出的三个方向，因为最近LLM各方面新闻比较多，顺手再写两个其它技术方向。首先，斯坦福大学近在Meta的7B 开源LLaMA基础上，加上Self Instruct技术构造的Alpaca，也代表了一个技术方向。如果归纳下，这个方向可以被称为“低成本复现ChatGPT”的方向。所谓Self Instruct，就是采取一定技术手段，不用人工标注Instruct，而是从OpenAI的接口里，好听点叫“蒸馏”出Instruct，也就是不用人标注，而是ChatGPT作为teacher，给你的Instruct打上标注结果。这个把Instruct标注成本直接打到了几百美金的基准，时间成本就更短了。再加上模型7B规模也不大，所以可以看成一种“低成本复现ChatGPT”的技术路线。我估计国内早就有不少人采取这个技术路线了。毫无疑问，这是一条捷径，但是走捷径有好处有坏处，具体不展开谈了。在追赶ChatGPT的过程中，先把成本打下来去复现ChatGPT到七八成，我个人还是觉得可行也支持的，毕竟穷人有穷人的玩法。当然，追求把模型做小，效果又不怎么往下掉，如果能扎扎实实去做，是非常具有价值的。另外，具身智能毫无疑问会是LLM下一阶段的重点研究方向。这方面的代表就是前阵子Google放出来的PaLM-E。目前的GPT 4，我们可以认为人类创造出了一个超级大脑，但还是把它封锁在GPU集群里。而这个超级大脑需要一个身体，GPT 4要和物理世界发生联系、交流和互动，并在物理世界中获得真实的反馈，来学会在真实世界里生存，并根据真实世界的反馈，利用比如强化学习来学习在世界游走的能力。这个肯定是最近的将来最热门的LLM研究方向。多模态LLM给予了GPT 4以眼睛和耳朵，而具身智能给予GPT 4身体、脚和手。GPT 4和你我发生一些联系，而依托于GPT 4本身强大的学习能力，这个事情估计很快会出现在我们身边。如果你细想，其实还有很多其它有前途的方向。我的个人判断是：未来5到10年，将会是AGI最快速发展的黄金十年。如果我们站在未来30年的时间节点，当我们回顾这10年时，我们中一定会有人，想起下面的诗句：“懂得，但为时太晚，他们使太阳在途中悲伤， 也并不温和地走进那个良夜。” 无论您是想搭建桌面端、WEB端或者移动端APP应用，HOOPSPlatform组件都可以为您提供弹性的3D集成架构，同时，由工业领域3D技术专家组成的HOOPS技术团队也能为您提供技术支持服务。如果您的客户期望有一种在多个平台（桌面/WEB/APP，而且某些客户端是“瘦”客户端）快速、方便地将数据接入到3D应用系统的解决方案，并且当访问数据时，在各个平台上的性能和用户体验保持一致，HOOPSPlatform将帮助您完成。利用HOOPSPlatform，您可以开发在任何环境下的3D基础应用架构。HOOPSPlatform可以帮您打造3D创新型产品，HOOPSSDK包含的技术有：快速且准确的CAD
有人知道在发布新版本的Ruby和Rails时收到电子邮件的方法吗？他们有邮件列表，RubyonRails有一个推特，但我不想听到那些随之而来的喧嚣，我只想知道什么时候发布新版本，尤其是那些有安全修复的版本。 最佳答案 从therailsblog获取提要.http://weblog.rubyonrails.org/feed/atom.xml 关于ruby-on-rails-如何在发布新的Ruby或Rails版本时收到通知？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
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MIMO技术的优缺点优点通过下面三个增益来总体概括：阵列增益。阵列增益是指由于接收机通过对接收信号的相干合并而活得的平均SNR的提高。在发射机不知道信道信息的情况下，MIMO系统可以获得的阵列增益与接收天线数成正比复用增益。在采用空间复用方案的MIMO系统中，可以获得复用增益，即信道容量成倍增加。信道容量的增加与min(Nt,Nr)成正比分集增益。在采用空间分集方案的MIMO系统中，可以获得分集增益，即可靠性性能的改善。分集增益用独立衰落支路数来描述，即分集指数。在使用了空时编码的MIMO系统中，由于接收天线或发射天线之间的间距较远，可认为它们各自的大尺度衰落是相互独立的，因此分布式MIMO
您认为可以作为插件很好地存在于您的Rails应用程序中必须实现的哪些行为？您过去曾搜索过哪些插件功能但找不到？哪些现有的Rails插件可以改进或扩展，如何改进或扩展？ 最佳答案 我希望在管理界面中看到一个引擎插件，它提供了应用程序中所有模型的仪表板摘要，以及可配置的事件图表。 关于ruby-on-rails-您希望看到哪些Rails插件？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questio
我目前有一个reddit克隆类型的网站。我正在尝试根据我的用户之前喜欢的帖子推荐帖子。看起来K最近邻或k均值是执行此操作的最佳方法。我似乎无法理解如何实际实现它。我看过一些数学公式(例如k表示维基百科页面)，但它们对我来说并没有真正意义。有人可以推荐一些伪代码，或者可以查看的地方，以便我更好地了解如何执行此操作吗？ 最佳答案 K最近邻(又名KNN)是一种分类算法。基本上，您采用包含N个项目的训练组并对它们进行分类。如何对它们进行分类完全取决于您的数据，以及您认为该数据的重要分类特征是什么。在您的示例中，这可能是帖子类别、谁发布了该项
我刚刚看到whitehouse.gov正在使用drupal作为CMS和门户技术。drupal的优点之一似乎是很容易添加插件，而且编程最少，即重新发明轮子最少。这实际上正是Ruby-on-Rails的DRY理念。所以:drupal的缺点是什么？Rails或其他基于Ruby的技术有哪些不符合whitehouse.org(或其他CMS门户)门户技术的资格？ 最佳答案 Whatarethedrawbacksofdrupal?对于Ruby和Rails，这确实是一个相当主观的问题。Drupal是一个可靠的内容管理选项，非常适合面向社区的站点。它
尝试从我的AngularJS端将数据发布到Rails服务器时出现问题。服务器错误:ActionController::RoutingError(Noroutematches[OPTIONS]"/users"):actionpack(4.1.9)lib/action_dispatch/middleware/debug_exceptions.rb:21:in`call'actionpack(4.1.9)lib/action_dispatch/middleware/show_exceptions.rb:30:in`call'railties(4.1.9)lib/rails/rack/logg
当音乐碰上区块链技术，会擦出怎样的火花？或许周杰伦已经给了我们答案。8月29日下午，B站独家首发周杰伦限定珍藏Demo独家访谈VCR，周杰伦在VCR里分享了《晴天》《青花瓷》《搁浅》《爱在西元前》四首经典歌曲Demo背后的创作故事，并首次公布18年前未发布的神秘作品《纽约地铁》的Demo。在VCR中，方文山和杰威尔音乐提及到“多亏了区块链技术，现在我们可以将这些Demos，变成独一无二具有收藏价值的艺术品，这些Demos可以在薄盒（国内数藏平台）上听到。”如何将音乐与区块链技术相结合，薄盒方面称：“薄盒作为区块链技术服务方，打破传统对于区块链技术只能作为数字收藏的理解。聚焦于区块链技术赋能，在
假设您从ActiveSupport::Concern的文档中获得此代码，但您希望包含的Fooblock具有不同的内容，具体取决于包含Foo的模块或类。在我试图解决的特定问题中，我有一组地址验证，但地址字段将被命名为home_zip_code或work_zip_code，我希望包含验证问题以了解zip_code的前缀字段。require'active_support/concern'moduleFooextendActiveSupport::Concernincludeddo#havesome_valuebeaccessibledefself.method_injected_by_foo
