登录社区云,与社区用户共同成长
邀请您加入社区
目前从稳定性来看,Tailscale 比其他机遇 WireGuard 的组网工具略胜一筹,基本上不会时不时出现 ping 不通的情况,这取决于 Tailscale 在用户态对 NAT 穿透所做的种种优化,他们还专门写了一篇文章介绍NAT 穿透的原理中文版翻译自国内的 eBPF 大佬赵亚楠,墙裂推荐大家阅读。
31款人工智能驱动的旅行计划工具,让旅行者能够在几秒钟内计划前往世界上任何城市的旅行
与ChatGPT面世后的疑惑类似,视频生成大模型Sora发布之后,人们依然在问同样的问题:为什么OpenAI能做出这样的创新成果?要知道,世界上不乏人才密集、有钱、有数据的公司,但能持续做出划时代产品的团队寥寥无几。可以肯定的是,除了OpenAI团队中关键少数的技术远见,这些重量级产品的实现与他们的组织运作密不可分。那么,这些人到底是如何被组织起来的,他们有什么样的组织形态和文化?在Lenny R
作者| 王启隆出品 | AI 科技大本营(ID:rgznai100)由 DeepMind、Google 和 Meta 的研究人员共同创立的旧金山 AI 初创公司 Reka,昨日推出了一款名为 Reka Core 的新一代多模态语言模型。该模型被标榜为该公司“迄今为止最强大的模型”,用了数千块 H100 显卡进行训练,从零开始构建一个能与OpenAI 的 GPT-4 和 Claude 3 Opu..
整理 | 王轶群出品丨AI 科技大本营(ID:rgznai100)如果用户与 ChatGPT 的对话超出了上下文窗口,其性能将急剧下降。目前,增加上下文长度已成为科技公司改进模型并获得竞争优势的主要努力方向之一。最近,谷歌发布了新的一篇论文介绍了一项新技术,使大语言模型能够处理无限长度的上下文。新论文声称可赋予大型语言模型(LLM)处理无限长度文本的能力。该论文介绍了无限注意力(Infini-at
了解OPEN AI 平台用户一直在说,这个接口要怎么对接,如何在体验。由于我一直忙于接口中台开发,所以在线基于OPEN AI 接口实例例子就一直没有写。现在终于写完了。基于纯小白也能轻松上手部署。代码简单清晰。这里不多做其他赘述,更多关于平台信息如下。
4个月前,小禹还在大禹平台上solo,4个月后,它已经活跃在西门子各个平台(PM,Mentor,IAM,Qlik Sense等)以及各个分公司和业务部门,SSCL, SMRE, CSCS, Tiger等都能看到小禹的身影。小禹是构建在Mendix低代码开发平台上的知识系统,其主要的特点是基于西门子数据(如西门子产品和解决方案)的智能聊天机器人能够及时做出响应,以及自动提取知识并快速定位内容(例如,
总结来说就一句话,Lobe Chat 利用 OpenAI API 实现了一个 ChatGPT Plus 的平替版。插件系统是 ChatGPT Plus 的插件平替,助手市场是 ChatGPT Plus 的 GPTs 应用平替。手里有 API,但是又舍不得订阅 ChatGPT Plus 的同学可以试试这个应用。
OpenAI有两个重要的接口,一个是`openai.Completion.create`,另一个是`openai.ChatCompletion.create`。那么问题来了,这两个接口有什么区别呢?还有他们使用的参考代码是什么样呢?
程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结作者:July--结构之法算法之道blog之博主。时间:2010年10月-2018年5月,一直在不断更新中..出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v。说明:本博客中部分文章经过不断修改、优化,已集结出版成书《编程之法:面试和算法心得》。前言开博4年有余,...
ChatGPT在训练时使用了PPO方法;
【AI编程工具合集】42 款 AI 代码助手工具大盘点!开发效率神器!通过自动执行复杂的编码任务来加快项目完成时间
New Bing的一些设置与解除聊天次数限制
很多人在群里老是问我Open Ai接口的参数以及常见的报错,其实官方都解释的很清晰了,但是还是有很多同学不懂,这里对一些重要的概念做一些总结与解释!同时将群里遇到的报错做一个汇总,希望对做相关方面的同学有帮助!
找到:扩展,打开。
ChatGPT 4.0一站式论文助攻指南,革新论文写作方式。
语音识别技术`取得显著进步。人工智能的新宠ChatGPT`聊天机器人模型更进一步推动了语音识别技术的发展。当你的业务场景想要`音频转文字`、`语音转文字`,比如直播、字幕识别等等,这时候就要用到语音识别技术了,这里我们先针对市面上目前相对通用的百度、华为、阿里云、科大讯飞、有道等几款语音识别产品的技术对接方案、套餐、价格、超时后费用、直接购买还是预付费、官网说明、业务场景等进行简单比对
大语言模型(LLMs),特别是参数超过100B的模型呈现出诱人的scaling laws,其会突然涌现出zero-shot和few-shot能力。具有175B参数的GPT-3率先对100B尺度的LLM进行了研究:在各种基准上,使用32个标注示例可以显著超越全监督的BERT-Large模型。然而,GPT-3本身以及如何训练仍然是无法公开获得的。训练出如此规模的高质量LLM,并对每个人分享模型和训练
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本,在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上,ChatGLM2更强大的性能:基于 ChatGLM 初代模型的开发经验,我们全面升级了 ChatGLM2-6B 的基座模型。ChatGLM2-6B 使用了GLM的混合目标函数,经过了 1.4T 中英标识符的预训练与人类偏好对齐训练,评测结果。
ChatGPT
——ChatGPT
联系我们(工作时间:8:30-22:00)
400-660-0108 kefu@csdn.net