登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
**摘要：**代理型人工智能的崛起带来了前所未有的自主性和协调危机。这类系统具备独立推理和复杂任务执行能力，但也引发安全挑战，如Mesa优化、欺骗性对齐和奖励黑客攻击。传统监督机制难以应对其高速和大规模运行特性，导致透明度、责任认定等问题。现有解决方案（如人类反馈强化学习）对自主代理效果有限，需要创新策略如形式化验证、宪法人工智能和多利益相关方治理。实现人工智能与人类价值观的和谐共生，亟需加强协调
2025年9月24日，OpenAI CEO Sam Altman与量子计算先驱David Deutsch展开了一场关于人工通用智能(AGI)的深度对话。Deutsch承认曾低估ChatGPT的对话能力，并批判性地指出图灵测试并非AGI基准，强调真正的智能需具备选择沉默的自由。对话探讨了创造力的本质，提出人类思维的核心在于选择动机而非机械输出。双方认为理解智能需要关注系统的"故事性&quo
3月25日凌晨，OpenAI终于放出了憋了一年的大招——GPT-4o图像生成功能正式上线了，目前正开始在ChatGPT和Sora中向所有Plus、Pro、Team和Free用户推出。GPT-4o生成的图片达到了以假乱真的程度，让人乍一看还以为是真人在黑板上写的，下图是由GPT-4o生成的。
近端策略优化算法论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf。
摘要：根据ChatGPT用户报告分析，49%用户通过提问触发检索，40%执行写作意图，11%表达意图。AI搜索压缩了传统购买流程，品牌需优化内容以抢占大模型优先引用。实验追踪国内外15个平台（如ChatGPT、Gemini、Kimi等）发现：1）LLM偏好新品、对比、测评类内容；2）国内平台倾向引用CSDN、知乎；3）国外平台更引用Reddit、YouTube；4）品牌官网内容在多平台分发中更具权
heapq 是 Python 标准库中的一个基于堆的优先队列实现。它提供了一些函数来实现对列表中的元素进行加入、弹出、替换等操作，同时也支持对列表中的元素进行建堆、堆排序等高级功能。本文将详细介绍 heapq 的使用方法和内部实现原理。
原始blog在 notion 中，这里帖一个 notion的链接吧。
ChatGPT会自动分析性能测试结果并给出结论和建议......
了解大语言模型的参数高效微调（Parameter-Effcient Fine-Tuning）
是将文本映射到文本的函数。给定一个输入文本字符串，大型语言模型会预测接下来应该出现的文本。大型语言模型的神奇之处在于，通过训练以最大限度地减少对大量文本的预测误差，模型最终学习到对这些预测有用的概念。这些能力都没有明确编入程序——它们都是训练的结果。GPT-3 为提供支持，包括生产力应用程序、教育应用程序、游戏等。
腾讯近期推出了基于Transformer架构的混合专家（MoE）模型——Hunyuan-Large（Hunyuan-MoE-A52B）。该模型目前是业界开源的最大MoE模型之一，拥有3890亿总参数和520亿激活参数，展示了极强的计算能力和资源优化优势。具体文章，如下可见，保证你不吃亏。
支持ChatGPT所有插件，可创建自己的ChatGPT插件，使用朋友分享的自定义插件。例如最强编程插件Code Copilot、AI绘画插件DALL-E、论文专属Consensus、搜索文献插件Scholar GPT。
我们知道 DeepSeek 是一个开源的大模型，其开源特性最直观体现在其完整公开的模型架构设计。与闭源模型的黑箱特性形成鲜明对比，DeepSeek GitHub 仓库中不仅包含模型权重文件，更完整披露了 transformer 架构的具体实现细节。
文章解释了大模型基本概念，区分了模型(如GPT)与产品(如ChatGPT)的关系。大模型通过自监督学习预测下一个词理解语言，基于Transformer架构和注意力机制运作。它如同"填空高手"，依靠海量文本训练的记忆力和计算力进行预测，实现对话、写作等功能。基础模型需经微调才能在特定任务上表现出色。
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
大模型是AI领域热点，通过大规模无标注数据预训练展现出通用智能能力，正经历从"大炼模型"到"炼大模型"的范式变革。多模态大模型融合视觉、语言等不同模态，显著提升AIGC感知、认知和内容创作能力，使AI能够完成更接近人类的复杂任务。尽管大模型面临参数规模大、数据需求多、算力要求高的门槛，但未来将向"检索重构"和"模态大一统"方向演进，实现万物向量化，为各行各业带来革命性变革。
某机构的ChatGPT API中的系统提示词功能允许开发者控制大语言模型输出的"人格"，包括特殊规则和约束。系统提示词中的指令比用户输入提示词更有效，为开发者提供了超越普通用户层面的模型控制能力。
推理能力创新高
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。
在这场备受关注的访谈中，福克斯新闻前主持人Tucker Carlson与OpenAI首席执行官Sam Altman进行了一场尖锐而深入的对话。访谈涵盖了AI技术的本质、道德框架、隐私保护以及一些争议性话题，展现了当前AI发展中最为敏感和关键的问题。
本文详细介绍了向量相似度计算这一AI核心技术，解释了淘宝推荐、抖音算法和微信支付背后的原理。文章深入剖析了四种经典相似度算法（余弦相似度、欧几里得距离、曼哈顿距离、点积相似度）的数学原理、代码实现和应用场景，强调了在不同应用场景中选择合适算法的重要性，帮助读者掌握现代AI系统的"感知能力"。
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。
企业正面临"影子AI"的潜在危机——员工未经审批使用各类AI工具处理敏感数据，带来数据泄露、合规风险与知识产权隐患。随着AI工具平民化、部门决策自主化等因素推动，未来1-3年这一问题将集中爆发。企业需建立AI治理框架、部署监控工具、开展员工培训，在创新与管控间取得平衡。这段窗口期将决定企业能否智慧驾驭AI浪潮，避免陷入运营混乱与合规困境。
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
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
本文全面介绍了大模型的开发训练与推理部署技术。在训练方面，详细阐述了设备内优化和分布式并行策略，包括数据并行、张量并行、流水线并行等，以及端到端自适应分布式训练架构。在推理部署方面，介绍了模型压缩技术、多种推理框架(vLLM、HuggingFace TGI等)及其性能特点和应用场景，强调了从模型压缩到服务部署的协同优化方法。
文章系统介绍检索增强生成(RAG)技术在医疗健康领域的创新应用，包括急诊文档自动化、知识图谱增强医疗助手、迭代式智能问答系统及多模态电子健康记录分析等。这些研究有效解决了大语言模型在医疗应用中的幻觉问题、知识更新滞后和透明度不足等挑战，为构建可信赖的AI医疗决策支持系统提供了技术路径和实证基础，展现了RAG技术在提升医疗AI性能方面的巨大潜力。
在科技飞速发展的今天，AI 已成为引领各行业变革的核心力量，软件测试行业也不例外。最近，在世界人形机器人运动会上，各类智能机器人展现出的高度自动化和智能化，让我们看到了 AI 在实际应用中的强大潜力。
评测LLM流水线对于构建健壮应用至关重要，但评测是一个复杂且持续的过程，需要大量工作。若只想进行短暂、不可靠的评测，打印语句是个不错的选择。但若希望在当前开发流程中部署稳健的评测基础设施，可以使用 Confident AI。
Andrej Karpathy提出，知识组织应从"人类优先"转向"LLM优先"，解决当前RAG系统将PDF简单文本化导致的"蹩脚"问题。他提出的"LLMification"方法包括：深度结构化解析知识、转化为SFT/RL数据格式、利用合成数据生成无限训练样本。这种范式转变将使AI从"通才"进化为"专才"，而"LLM原生知识管理"将成为未来AI应用的核心竞争力。
你是否见过那些隐藏着3D图像的自体立体图？就像1990年代的Magic Eye图片，看似嘈杂的重复图案，直到你以特定方式调节视觉焦距才能看到立体效果。据称，ChatGPT可以生成这类图像！读者Pippin建议尝试用ChatGPT生成Magic Eye风格图像后，生成了上方令人捧腹的海豚图像。最令人惊讶的是其标注内容——为何会产生如此自信却完全错误的结果？
本文详细介绍了多模态模型的概念、常见模态（文本、图像、视频、音频等）及其特点，包括处理多种数据类型、综合信息源、提升性能和丰富应用场景。同时介绍了智泊AI提供的AI大模型课程，适合应届毕业生、零基础转型者和传统开发者，通过实战项目培养企业急需的AI人才，帮助学员在人工智能时代成为抢手技术人才。
ChatGPT
——ChatGPT
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
北京朝阳AI社区
魔乐社区
广州城市开发者社区
讯飞AI开发者社区
2048 AI社区
