摘要:微博平台上活跃的AI评论机器人“评论罗伯特”引发了网友的热议。这个机器人不断在微博评论区留下震惊人心的言论,受害者数量众多,还被组建了一个“受害者联盟”。罗伯特其实是新浪官方的AI机器人,主要任务是给微博暖场。尽管许多网友被罗伯特气炸,但也有人成立了一个粉丝账号来追踪并分享罗伯特的言论。罗伯特的评论在互联网上引发了极大的影响力和公众兴趣,不过也引起了一些担忧。
摘要:OpenAI最近上线的“GPT商店”计划成为一个让用户分享、发现和售卖自定义聊天机器人的平台,然而,该平台在上线仅两天后就被大量违规机器人淹没。这些机器人主要以“AI虚拟女友”为主题,有些机器人甚至引导用户询问“你最黑暗的秘密”。这暴露了OpenAI在内容审核方面的困境,也引发了关于AI伴侣应用的讨论。该新闻的影响力、公众兴趣、新颖性和重要性都较高,总分为85分。
摘要:外国博主rainbolt接受照片挑战,使用地理和历史知识猜测照片拍摄地,并帮助人们完成心愿。研究团队开发了一款AI工具PIGEON,能以准确率达91.96%、距离目标25公里以内的程度猜测照片拍摄地。PIGEON模型在街景图像猜测位置的游戏GeoGuessr中连续击败了rainbolt,全球排名前0.01%。并且,研究人员还开发了更强大的PIGEOTTO模型,能根据任意图像定位位置。该研究证明了对比预训练是一种有效的图像地理定位技术。 总分数:85
摘要:谷歌DeepMind发布的全新诊断对话式AI在测试中击败医生,通过了图灵测试,为医疗AI的革命开辟了新的道路。该AI名为AMIE,采用自我博弈的方法进行强化学习,可在各种疾病和医学专科中进行扩展学习。在临床测试中,AMIE在诊断呼吸系统和心血管疾病方面表现比初级保健医生更准确,并展现出一致的同理心。这一研究成果被认为是迈向对话式诊断人工智能的里程碑。谷歌AI医生通过图灵测试的突破,将极大地改变医疗行业。
摘要:在最新一期的《为自己解惑》播客节目中,OpenAI首席执行官萨姆?阿尔特曼与比尔盖茨分享了他们对AI飞速发展过程中人类位置的思考。阿尔特曼透露了ChatGPT未来的“宏伟计划”,包括功能层面将迎来大幅度扩展,以及增强推理能力。两人还讨论了ChatGPT的图像和音频生成能力以及推理能力的提升,以及比尔盖茨和阿尔特曼最常使用的应用程序。
本文将介绍在Transformer架构和大型语言模型(LLM)中使用的自注意机制,例如GPT-4和Llama。自注意和相关机制是LLM的核心组成部分,当使用这些模型时,了解它们是一个有用的主题。然而,与其仅仅讨论自注意机制,我们将从头开始使用Python和PyTorch对其进行编码。在我看来,从头开始编写算法、模型和技术是一种很好的学习方法!
这段文字介绍了加入Local LLM社区时需要了解的一些术语。其中包括LLM(大型语言模型)、Transformer(神经网络结构)、GPT(基于Transformer的模型)、Auto-regressive(自回归模型)、Token(语言模型理解的最小单位)、Context length(模型可使用的token数量)、Pre-training(在大规模数据集上对模型进行训练)、Fine-tuning(在小规模标记数据集上对模型进行训练)、Prompt(给模型的几个词作为开始生成文本的依据)等等。还介绍了一些具体的模型和技术,如Mistral、Vicuna、RLHF、DPO等。
更多AI工具,参考国内AiBard123,Github-AiBard123