不到40天，ChatGPT的日活量已突破千万！而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
AI 科技评论按：今年下半年，SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩（截至到 BERT 屠榜之前）。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍，并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
ChatGPT，一款基于GPT-3.5架构的大型语言模型，可以提供广泛的知识和信息。在这篇文章中，我将介绍一些关于ChatGPT的背景、功能和使用方式的信息。
机器之心原创 作者：邱陆陆 对话机器人是「怎样炼成的」。 相比于语音和图像，自然语言是一个有「更多需求」和「更少标准答案」的领域。扎根自然语言的公司通常也不是从技术和方法出发，而是选择一个具体的需求，然后用所有可能的方法解决它。追一就是这样的一家公司，它瞄准的是「对话机器人」这个领域，把问题分类、分解、逐个建立准确高效的机器人，再有序集成起来。三月，机器之心有幸在深圳追一科技总部对首席科学家杨振宇进行了采访，我们仔细聊了聊「对话机器人是怎样炼成的」，以及在他眼里，深度学习与自然语言最好的结合方式是怎样的。
官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
目前官网的标价是：每1,000 token 收费0.002 美元，约为 750 个单字。但是目前 API 不会记得你的 conversation 内容，也就是说，openapi 是没有 context 信息的。如果你希望 chatgpt 足够智能，能够像网页版本一样跟你产生真正有上下文的对话，那么你每次调用API 时，都必须叠加上之前的对话内容，而文字越多，花费的token 就越多。所以token 的花费会是指数型增加。
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】新必应和ChatGPT大PK，谁更厉害？记者亲测，新必应似乎比ChatGPT表现更好。 根据微软的说法，「新必应」搜索引擎是由「比ChatGPT更强大」的OpenAI技术驱动的。 因此，新必应和ChatGPT往往会对一个问题产生不同的回答。那么，相比之下，谁的答案会更好呢？ 最近，Insider记者向ChatGPT和Bing提了20个不同的问题，并比较了它们的回答。 太长不看版： 新必应 由于可以在线搜索更多的资料，新必应在回答有关预算、规划和一
事实上，用户也需要知道这两个组件的区别（ps：间接说明了这两个组件并不直观）。它们的外观本身并不能反映它们在功能上的细微差别。视觉线索上只有圆点和复选框的区别；除了选项之外，其他对用户毫无意义。因此，单选按钮和复选框同时存在违反了用户体验中的一致性原则。
https://www.zhihu.com/question/433854153/answer/1713597311
作为消费者，我们正在转向一个免提的数字世界。现在投放市场的大多数移动设备都配备了最新的人工智能（AI）技术，使我们能够用语音进行搜索，而不是输入。
敏捷团队的成员与其他团队的成员不同吗?是的,没有。是的，因为我们在敏捷团队中看到的一些行为比非敏捷团队的行为更明显。不，因为我们在谈论人! 但是，成功的敏捷团队成员比非敏捷项目团队成员更经常地展示某些
我们总结了2018年以来最重要的10篇AI研究论文，让你对今年机器学习的进展有一个大致的了解。当然，还有很多具有突破性的论文值得一读，但我们认为这是一个很好的列表，你可以从它开始。
ChatGPT 4.0版本在网上看了很多介绍和测评，比较新的资讯是已经超过九成人类。
作者：Omkar Prabhune 翻译：方星轩 校对：王雨桐 本文约2800字，建议阅读5分钟本文作者从聊天机器人的种类、用途以及架构等角度介绍目前的聊天机器人技术，并在文末分享了一些聊天机器人行业的例子。 标签：聊天机器人，神经网络，自然语言处理NLP 本文将详细介绍聊天机器人的类型、它们的开发以及背后原理。 首先让我们先了解一些基础知识。聊天机器人（对话式 AI）是一种自动化程序，可通过文本消息、语音聊天来模拟人类对话。它根据大量输入和自然语言处理 (NLP) 学习如何做到这一点。 今天的聊天机器人在
网友推荐的Statistical Modeling: The Two Cultures大受好评，强调经典统计数据和ML预测/建模之间的重要区别。
Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型：decaNLP，处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下！
AI 科技评论按：Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文，带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。现在点开了这份清单的人显然是极为幸运的，获得了一个精彩瞬间回放的机会。
随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）以微软 OpenAI 为代表，初次问世，为新一次的 AI 革命打响了第一枪。在短短的几个月内，GPT-3.5 和 GPT-4 的加持下，New Bing、Copilot、Cursor 等产品也相继问世，推动了产品开发的新思路。国内厂商也紧随其后，百度文心一言、华为盘古大模型、阿里通义千问、讯飞星火认知大模型相继发布。
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