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2023-03-30
使用人工智能重新创造摩诃婆罗多传说。
生成式 AI,也称为_创意 AI_或_人工创造力_,是指使用机器学习算法生成新的原创内容,例如图像、音乐、文本和视频。生成式 AI 模型可以接受各种任务的训练,例如图像或视频合成、文本生成、音乐创作,甚至生成新的游戏关卡或虚拟环境。 我们都用生成式 AI 拓宽了我们的想象力,看看我们能做什么,能走多远,能想多疯狂!!!
2023-03-30
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人工智能
系统架构
2023-03-27
Prompt 即代码:一个新的规范 — Prompt 编写规范
Prompt 即注释。Prompt 作为注释与代码并存,在这种情况下,Prompt 与代码共存于同一个文件中。通常,Prompt 以注释的形式出现在代码中,以提供必要的上下文信息和生成代码的指令。这种方式适合于需要经常手动修改生成的代码的场景。 Prompt 即接口。在这种情况下,Prompt 作为一个标准的接口,代码则是实现这个接口的生成代码。这种方式适用于对生成的代码进行自动化测试和部署的场景,因为接口定义的一致性可以更好地保证代码的正确性。 Prompt 即代码。在这种情况下,版本管理工具中不再存储代码,而是存储 Prompt。生成的代码则可以根据 Prompt 来生成,Prompt 作为代码的一部分。这种方式适合于需要频繁更新代码和对代码进行版本控制的场景。
2023-03-27
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人工智能
系统架构
2023-03-25
提示应用程序
在本指南中,我们将介绍一些高级和有趣的方法,我们可以使用提示工程来执行有用和更高级的任务。 请注意,此部分正在大量开发中。主题:生成数据、程序辅助语言模型、Python 笔记本
2023-03-25
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推荐系统
人工智能
2023-03-15
GPT-4震撼发布:多模态大模型,直接升级ChatGPT、必应,开放API,游戏终结了?
GPT-4 是一个大型多模态模型,能接受图像和文本输入,再输出正确的文本回复。实验表明,GPT-4 在各种专业测试和学术基准上的表现与人类水平相当。例如,它通过了模拟律师考试,且分数在应试者的前 10% 左右;相比之下,GPT-3.5 的得分在倒数 10% 左右。 OpenAI 花了 6 个月的时间使用对抗性测试程序和 ChatGPT 的经验教训对 GPT-4 进行迭代调整 ,从而在真实性、可控性等方面取得了有史以来最好的结果。 在过去的两年里,OpenAI 重建了整个深度学习堆栈,并与 Azure 一起为其工作负载从头开始设计了一台超级计算机。一年前,OpenAI 在训练 GPT-3.5 时第一次尝试运行了该超算系统,之后他们又陆续发现并修复了一些错误,改进了其理论基础。这些改进的结果是 GPT-4 的训练运行获得了前所未有的稳定,以至于 OpenAI 能够提前准确预测 GPT-4 的训练性能,它也是第一个实现这一点的大模型。OpenAI 表示他们将继续专注于可靠的扩展,进一步完善方法,以帮助其实现更强大的提前预测性能和规划未来的能力,这对安全至关重要。
2023-03-15
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人工智能
2023-02-27
在线用户数的期望值计算公式--泊松分布
随着互联网的发展,越来越多的企业和个人开始涉足互联网行业。在互联网行业中,泊松分布作为一种常见的概率分布,被广泛应用于各种计数过程的研究中。本文将从互联网行业的角度出发,详细介绍泊松分布在互联网行业中的应用,并提供一些具体的例子帮助读者更好地理解。
2023-02-27
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人工智能
优质开源
系统架构
2023-02-27
实施推荐系统过程中遇到的坑
推荐系统本身很成熟,但是在落地过程当中,仍然会有很多困难。通过经历几个大型推荐系统项目,总结一些经验,帮助大家避坑。先通过召回模块,将候选集召回,然后经过粗排、精排、重排等排序方式,将排序靠前的候选集推送给用户。
2023-02-27
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推荐系统
2023-02-24
推荐系统三:协同过滤
可以根据产品元数据计算的,提供制定推荐的选择,推荐与用户过往购买过的产品相关性最相似的产品,今天我们来聊聊如何通过利用用户和产品之间的相似性提供建议的方法。 协同过滤是一种利用用户和产品之间的相似性提供建议的方法。协同过滤分析相似的用户或相似评级的产品,并根据此分析推荐用户。 协同过滤分为3个小标题: 1. 基于Item的协同过滤 2. 基于用户的协同过滤 3. 基于模型的协同过滤
2023-02-24
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推荐系统
2023-02-18
利用 GPT-3 构建适合公司业务的聊天机器人
聊天机器人或客服助手是AI工具,希望通过互联网上的文本或语音与用户的交付,实现业务价值。聊天机器人的发展在这几年间迅速进步,从最初的基于简单逻辑的机器人到现在基于自然语言理解(NLU)的人工智能。对于后者,构建此类聊天机器人时最常用的框架或库包括国外的RASA、Dialogflow和Amazon Lex等,以及国内大厂百度、科大讯飞等。这些框架可以集成自然语言处理(NLP)和NLU来处理输入文本、分类意图并触发正确的操作以生成响应。
2023-02-18
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人工智能
2023-02-07
从玄学走向科学:AB测试驱动的科学增长
随着互联网产业的发展,AB实验借着互联网科技公司的发展的大潮,不断发扬壮大。从远在太平洋彼岸的苹果、爱彼迎、亚马逊、脸书、谷歌、领英、微软、优步等硅谷弄潮儿,到国内的BAT巨头、以及字节跳动等科技公司,都在高频使用AB实验协助决策。早在2000年左右,谷歌工程师首先将AB实验应用在互联网产品的迭代测试中。
2023-02-07
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推荐系统
人工智能
2023-01-20
系统设计技巧,万能通用版
技术设计不是一成不变的,经常会随着业务的变化,或者根据遇到的一些问题,进行完善和优化,但是每一个版本,都应该留下记录和备份。
2023-01-20
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系统架构
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