本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心
## 部分软件的版本历史 ``` 通过wetab 插件获取的信息 感觉很多bug. 这个版本的chatgpt 胡编乱造的很多 用来整理资料还行, 学习新东西怕是容易翻车. ``` ## Chrome 版本发布时间一览 ``` Chrome 1: 2008年9月2日 Chrome 2: 2009年5月
https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_23250236 LoRA 微调方法，随着大模型的出现而走红。 最近几个月，ChatGPT 等一系列大语言模型（LLM）相继出现，随之而来的是算力紧缺日益严重。虽然人人都想打造专属于自己的大模型，但是能负担得起上亿
经过近3个月的研发，Seal AppManager v0.2 已正式发布。 Seal AppManager 是一款基于平台工程理念的应用统一部署管理平台，于今年4月首次推出。在上一版本中，我们已经释出**集成 ChatGPT 简化服务模板代码生成、云成本可视化、动态环境管理**等功能，通过降低基础设
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 随着ChatGPT的问世，AI也算迎来了高光时刻！下文是技术宅整理的一些和ChatGPT相关的工具应用，排名不分先后，也不代表个人推荐，但真心真心好好用，主打的就是一个纯粹！ 本文将先分享10个有趣的AI
docker部署springboot项目（详细教程）_使用docker部署springboot项目_流星007的博客-CSDN博客 ps：以下是部署到linux 服务器中的 案例（与chatgpt的对话内容） 确保Dockerfile文件名正确： 您在命令中提到了创建名为"dockerfile"的文
学习文章：英特尔×同态科技 | 基于AVX-512指令集的同态加密算法中大整数运算性能优化与突破 文章 人工智能的安全隐患 ChatGPT的成功大部分来源于海量的数据支撑和丰富的数据维度，基于13亿参数量的庞大模型，随着用户的不断涌入，ChatGPT不断迭代进化新的“知识”，而在模型表达能力的增强之
摘要：本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发。葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 在[《大火的ChatGPT与SpreadJS结合会有哪些意想不到的效果》](https://www.grapecity.com.cn/blogs/chatgpt-meets-spreadjs
最近遇到在不知道k8s环境只知道k8s部署的docker地址时，需要查看服务日志。 docker inspect 容器id | grep log 可查看对应的log地址 阅读如遇样式问题，请前往个人博客浏览： https://www.raokun.top 拥抱ChatGPT：https://ai.t
LangChain是一个框架，用于开发由LLM驱动的应用程序。可以简单认为是LLM领域的Spring，以及开源版的ChatGPT插件系统
背景 试水搭建ELK，使用了ELK7.17.13版本，filebeat默认配置的input type已经是filestream而非旧版的log类型，开始了探索之旅。 信任ChatGPT导致的三次失败尝试 ChatGPT3.5介绍说filestream是旧版log类型的替代者，提供了更多的功能和改进，
本期 News 快读有 GitHub 官方大动作一下子开源了两款字体，同样大动作的还有 OpenAI 发布的对话模型 ChatGPT，引燃了一波人机对话。 项目这块，也许会成为新的 Web 开发生产力工具的 leptos 和 Python UI 库 CustomTkinter，还有提升开发体验的 j
本周 GitHub Trending 略显冷清，大概是国内的人们开始在养病，而国外的人们开始过圣诞、元旦双节。热度不减的 ChatGPT 依旧占据了本周大半的 GitHub 热点项目，不过本周的特推和周榜并未重复收录这些。不过，本周有个新的 C 项目颇为有意思，它便是特推史上最小的 x86 Linu
近日，在 GPT-3.5 发布的半年后，OpenAI 正式推出了大版本的 GPT-4，不同于 GPT-3 到 GPT-3.5 耗时两年，这次版本升级只用了半年。如果你对 OpenAI 不熟悉，答应我读下这篇《ChatGPT 会开源吗？》 ，它详细介绍了 OpenAI 这家公司及其产品。 为了让你快速
摘要：基于CANN的多路极致性能目标检测最佳实践设计解密。 本文分享自华为云社区《基于CANN的AI推理最佳实践丨多路极致性能目标检测应用设计解密》，作者： 昇腾CANN 。 当前人工智能领域，最热门的无疑是以ChatGPT为代表的各种“新贵”大模型，它们高高在上，让你无法触及。但在人们的日常生活中
在本文中，我将结合GPT-4的技术报告、GPT-4相对于GPT 3.5/ChatGPT的提升、GPT-4和ChatGPT的对比、OpenAI的近期工作，大语言模型（Large Language Model，LLM）模型的科研进展，多模态模型的科研进展等多方面的信息，深入分析GPT-4的技术细节。
## 前言 最近一直在炼丹（搞AIGC这块），突然发现业务代码都索然无味了… 上次发了篇AI画图的文章，ChatGPT虽然没法自己部署，但现在开源的LLM还是不少的，只要有一块差不多的显卡，要搞个LLM本地部署还是没问题的。 本文将介绍这以下两个国产开源LLM的本地部署 - ChatGLM-6B -
## 前言 先介绍下这个项目。 最近我一直在探索大语言模型，根据不同场景训练了好几个模型，为了让用户测试使用，需要开发前端。 这时候，用 Gradio 搭建的前端是不太够的，虽说 GitHub 上也有一堆开源的 ChatGPT 前端，但我看了一圈，并没有找到便于二次开发定制的，再一想，这么简单的功能
Poe – Fast AI Chat是由知名问答社区 Quora 开发的 AI 产品，提供实时在线与多个 AI 机器人交流的功能。目前，ChatGPT、Sage、Dragonfly、Claude 机器人都可以免费、无限制、实时使用，只需要一个邮箱即可注册。用户可以随时切换 AI 机器人而对话不中断，对话记录在线保存并且同步到客户端。Poe为用户提供了简单易用、高效便捷的智能交流服务，是企业和组织提高客户服务水平、优化工作流程的好帮手。
问题描述 使用Azure API Management, 想对一些固定的IP地址进行访问次数的限制，如被限制的IP地址一分钟可以访问10次，而不被限制的IP地址则可以无限访问？ ChatGPT 解答 最近ChatGPT爆火，所以也把这个问题让ChatGPT来解答，然后人工验证它的回答正确与否？ 根据
