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ChatGPT之所以强大，在于其识识别能力、上下文理解能力，以及内容生成能力，打开了通用人工智能的大门。垂域模型发展之路大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛的数据集进行训练，这些数据集包括书籍、文章、网站和其他来源。通过分析数据中的统计模式，LLM可以预测给定输入后最可能出现的单词或短语。对于AIGC这个赛道来说，算力、算法

一般做成简单的数据趋势图，但光制作成数据趋势图还不算分析，必须像上面一样，数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，无论是内部原因还是外部原因。在产品经理的工作中少不了对数据的观测和研究，其实对于数据分析，关键是提出好的问题，找到适合的方式对数据寻根问底，挖掘出数据背后潜藏的有价值的信息，这样就能和数据有效对话，从而做到指导产品和运营动作，达到最终的产品目标的要求了。通常

有了底层的联邦协议的支持，就可以构建对应联邦算法来解决实际的问题了，从机器学习算法演化出的联邦学习算法，即以多个参与方组成联邦的方式，从多个参与方各自拥有的数据源，训练机器学习的模型，并使用模型进行应用的特定的机器学习算法。所以，这些模型的设计上，会引入特别的设计，尤其以跨特征的联邦学习为代表（一条数据的特征分别出自不同的参与方），并设计独特的数据加密、交换顺序，以完成模型的训练。对应的，在模型的

OpenAI Functions Agent的工作流程: 1. 用户提问,语言模型判断是否需要调用功能函数 2. 如果需要,调用定义好的Calculator函数 3. Calculator函数通过LLM计算公式结果 4. 将公式执行结果返回给语言模型 5. 语言模型将结果翻译成自然语言给用户 通过这种模式: - 语言模型可以调用外部函数完成更复杂任务 - 用户提问范围不限于纯对话,可以求解数学等问

Bootstrapping”方法通过将解密过程本身转化为同态运算电路，并生成新的公私钥对对原私钥和含有噪音的原密文进行加密，然后用原私钥的密文对原密文的密文进行解密过程的同态运算，即可得到不含噪音的新密文。比如 Paillier 算法对加法同态，那么根据公式 (1)，其密文的求和应该等于求和后的密文，但实际情况是密文的乘积等于求和后的密文，所以我们一般只要求得到的密文结果和我们预期的计算相同，但是

但这种分析其实是完全合理的，因为两种错误性质很不一样——请问这位司机，你是根本没看见前方有人呢，还是已经感觉到前方物体*有可能*是人，但是你感觉那个可能性并不是很大，又因为赶时间，你觉得那么小的概率可以接受，就开过去了？你看，AI无需了解你，也不可能了解你——是你在这一块钱和风景之间的选择，揭示了你的偏好。Uber AI 用的是阈值判断法，这可以理解，如果对前方任何一个是人的概率不为0的物体，AI

随着全球大炼模型不断积累的丰富经验数据，人们发现大模型呈现出很多与以往统计学习模型、深度学习模型、甚至预训练小模型不同的特性，耳熟能详的如Few/Zero-Shot Learning、In-Context Learning、Chain-of-Thought能力，已被学术界关注但还未被公众广泛关注的如Emergence、Scaling Prediction、Parameter-Efficient L

而是关注它的复用性和长期有效性，对于多业务单元并行的集团性质企业，更强调AI能力引入时，对全局业务的贡献度，而非对单业务的贡献能力。当AIGC技术渗透于AI产品应用的过程中，产品经理需要考虑到不同维度的安全机制的建立，包括数据安全、模型安全、提示安全、应用安全、架构安全、网络安全、伦理道德安全等，这将是全球AIGC参与者的核心命题。3． 决策和应用环节：ai时代下，不能做简单的决策和思考，因为能想

输入层到隐藏层之间有一个权重矩阵W，隐藏层得到的值是由输入X乘上权重矩阵得到的（细心的人会发现，0-1向量乘上一个矩阵，就相当于选择了权重矩阵的某一行，如图：输入的向量X是[0，0，1，0，0，0]，W的转置乘上X就相当于从矩阵中选择第3行[2,1,3]作为隐藏层的值）;Hierarchical Softmax利用了Huffman树依据词频建树，词频大的节点离根节点较近，词频低的节点离根节点较远，