在过去我们训练模型，往往通过编写flask代码或者容器化我们的模型并在docker中运行。这篇文章中，我们将分享如何基于mlserver来搭建Web服务。mlserver是基于 python的推理服务器，可以通过简单的代码实现python web服务，但是它的真正优点在于它是一个为生产环境设计的高性能服务器。希望现在你已经了解使用MLServer为模型提供服务是多么容易。

自从 OpenAI 向公众发布ChatGPT以来的过去几个月里，我们都见证了围绕 ChatGPT 的各种测评，并为它带来的效果感到惊艳。昨晚Google开放了自家研发的AI聊天机器人Bard的测评入口，但是目前只对部分人员开放测试且只支持英文。尽管 Bard 还未正式面向大众，但博主查找了国外大量资料，深入研究了Bard的相关原理，探讨它与 ChatGPT 的对比情况，以及这两款聊天机器人之间的关

最近随着ChatGPT的爆火，AI绘画也火得不行，这几天文心一言发布会，图片生成的梗都快被大家玩坏了，网上有不少Midjourney的使用分享，但是毕竟那个是商用网站，收费的，博主今天给大家发个福利！出一波免费使用AI绘画的教程：Stable-Diffusion本地化部署及使用！手把手教你如何使用AI绘画！如果对AIGC感性的同学，欢迎私信我！有干货分享哦～文章最后博主想说点别点：ChatGPT所

在过去我们训练模型，往往通过编写flask代码或者容器化我们的模型并在docker中运行。这篇文章中，我们将分享如何基于mlserver来搭建Web服务。mlserver是基于 python的推理服务器，可以通过简单的代码实现python web服务，但是它的真正优点在于它是一个为生产环境设计的高性能服务器。希望现在你已经了解使用MLServer为模型提供服务是多么容易。

呼吁暂停对比 GPT-4 更强大的模型进行 AI 训练，并有大量人签署了这份公开信，签署人包括马斯克及图灵奖获得者Bengio。这封公开信指出，最近几个月，人工智能实验室陷入了一场失控的竞赛，他们没有办法理解、预测或可靠地控制自己创造的大模型。人类社会对其可能造成的影响也没有做好准备。因此，公开信呼吁，所有 AI 实验室应立即暂停训练比 GPT-4 更强大的 AI 模型，为期至少 6 个月。

在今天的数据驱动的世界中，我们经常需要预测未来的趋势，无论是股票价格、销售额，还是天气情况。这种预测通常依赖于时间序列分析。尽管许多算法和方法已经被开发出来，但预测准确性仍然是一个挑战。然而，一种被称为"模型融合"的技术，已经证明了其提高预测准确性的能力。在这篇博客中，我们将探讨模型融合的几种常见方法，以及如何在时间序列预测中应用它们。模型融合是一种机器学习策略，旨在通过整合多个预测模型的预测结果

呼吁暂停对比 GPT-4 更强大的模型进行 AI 训练，并有大量人签署了这份公开信，签署人包括马斯克及图灵奖获得者Bengio。这封公开信指出，最近几个月，人工智能实验室陷入了一场失控的竞赛，他们没有办法理解、预测或可靠地控制自己创造的大模型。人类社会对其可能造成的影响也没有做好准备。因此，公开信呼吁，所有 AI 实验室应立即暂停训练比 GPT-4 更强大的 AI 模型，为期至少 6 个月。

ChatGPT发展到目前，其实网上已经有大量资料了，博主做个收口，会出一个ChatGPT探索系列的文章，帮助大家深入了解ChatGPT的。理解ChatGPT的背景和应用领域；学习GPT模型系列的发展历程和原理；探究ChatGPT的训练、优化和应用方法；分析ChatGPT在各领域的实际案例；讨论人工智能伦理问题及ChatGPT的责任；思考ChatGPT的未来发展趋势和挑战。本次ChatGPT探索系列

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随着ChatGPT的大火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻，本文参考国外完成国内中文版本的《提示工程指南》，希望能够和大家一起交流，分享及发现提示工程的美妙之处。文章所有内容可以在中找到。到这个时候，应该很明显了，改进提示可以帮助在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整个理念。虽然那些例子很有趣，但在我们深入探讨更高级的概念之前，让我们更正式地介绍一些概念。这篇文章我们介绍Prompt提示