登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文对ChatGPT和对话式人工智能的发展进行了全面介绍。从ChatGPT的革命性特点到其背后的技术原理，从对话式AI的广泛应用到其带来的伦理挑战，文章深入探讨了对话式人工智能的现状和未来。同时，文章也强调了在使用这项技术时需要采取的谨慎态度和道德考量。
清明后，必读的5篇大模型论文
本文详细介绍了一个基于RAG和知识库的智能问答系统的设计与实现，特别强调了专用小模型在提升系统效率和准确性方面的重要作用。通过结合先进的NLP技术、定制化的小模型训练、智能文档处理和灵活的知识管理策略，该系统能够高效、准确地回答用户查询，同时具备较强的可扩展性和可维护性。利用专用小模型进行高效的问题预处理和分类。智能文档处理实现自动化的知识提取和结构化。RAG技术与知识库的深度结合，提高回答的准确
本文探讨了ChatGPT中的DAN模式，这是一种允许AI超越常规限制，提供更自由、创造性回答的新玩法。文章详细介绍了如何通过特定的提示词和命令来激活DAN模式，以及在该模式下，AI能够生成前所未有的内容，包括未经验证的信息、不符合政策的内容等。同时，强调了在DAN模式下AI应保持角色一致性，并在必要时回归到标准模式。此外，文章还讨论了如何利用DAN模式在SEO优化中创造富有吸引力的内容策略。
测试用例是测试人员的核心工作内容，是测试人员思想的“实现类”，其充分体现了测试的思路，可以为后续的测试行为提供指导，是测试人员了解业务的重要根据和质量之根本。我们学习必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有字节大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。当然，有些测试用例可能还包含执行人等，可以根据自己的公司的需求
AI的快速发展可以让我们一个不是机器学习专业的也可以用模型做出一个有趣又有一些价值的AI项目。下面是我的几个启发1.学习AI从调接口开始，但不要只是调接口。调OPENAI的API是比较简单，上手快，可以快速做出一些案例。但不要把思维框在调接口里，Huggingface上还有大量好玩的模型，也不一定需要gpu，cpu上也可以玩起来，要多上手尝试，其实没想象中那么难。2.产品化我们这里只是投喂了一部电
推理能力创新高
基于Sentinel-1 雷达等影像，以典型洪涝灾害为例监测受灾区域。案例内容包括多源影像数据处理和不同水体识别算法构建，如OSTU全局自动分割与局部自适应阈值法，以及采用不同方式确定受灾区域，受灾面积统计与可视化输出等
随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。
更换梯子的节点，某些节点会出现这个问题，换个国家的节点即可。
从我们实验的效果看，除混元、Llama2外，其它四个大语言模型基本都能够识别出我们所要求的信息。输出格式的差异可以通过后续的处理程序对齐。信息抽取的有效性让我们充分看到了大语言模型在实体关系抽取这类作业上能力。它将为我们打通一些我们之前无法企及的应用效果的道路。
预训练得到的模型我们叫自监督学习模型（Self-supervised Learning），也叫基石模型（foundation modle）。机器是怎么学习的ChatGPT里面的监督学习GPT-2GPT-3和GPT-3.5GPTChatGPT支持多语言ChatGPT里面的自监督学习
摘要： 向量化是大模型技术的核心基础，所有输入数据（文本、图像、音频等）均需转换为向量形式才能被处理。向量化优势在于高效数值计算、语义关系表达及矩阵运算优化。文本向量化常用技术包括One-hot编码、Word2Vec和词嵌入（Embedding），后者通过神经网络生成高维向量，广泛应用于搜索、推荐等场景。图像向量化则依赖CNN或自编码器提取特征。大模型输入层、隐藏层及语义存储（如RAG）均依赖向量
很多人在使用stable diffusion的时候只会抄网络上现有的提示词，如果需要自己DIY或者修改部分局部图像，甚至自己创作一副新的图像，需要怎么写提示词？下图是模仿最近热门的国企领导出差和小三逛街的风格图下面是从网上收集的一些提示词的总结示例：反向提示词示例可以见1上的反向提示词。
ChatGPT
——ChatGPT
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
网易云信开发者社区
EazyDevelop社区
魔乐社区
