当然，我会尽力帮助您回答这些问题。请提出您的问题，我会尽力给出完善且全面的答案。
即使前任雇主很糟糕，也不要在面试中贬损他们雇主们有时会觉得他们和其他雇主是同盟军或兄弟会，面试中你得对同盟军里的所有成员表示尊重。背地里说前任老板坏话，只会让正在面试你的人担忧：要是录用了这家伙，还不
第一个知识点是：在反义疑问句中，前面肯定描述，反义就是否定去问；前面否定描述，反义就是肯定去问。
拥有chatGPT技术的公司是美国的OpenAI，2016年开始，微软就为OpenAI提供了算力条件。2020年7月，微软向OpenAI投资10亿美元，并获得OpenAI的独家许可，在平台上提供OpenAI技术。2021年微软再次投资20亿美元，OpenAI集成GPT-3模型，用户可以直接通过相关API进行调用，开启初步商业化。2023年1月24日，微软宣布与OpenAI再次扩大合作关系，追加投资100亿美元，加速人工智能领域的技术突破与转型。本轮投资后，微软将获得 OpenAI75%的利润分红权直到收回投资，之后微软将拥有 OpenAI 49%分红权。
本说明的目的是对校园论坛进行概要的功能说明，以便用户及项目开发人员了解产品大致的设计与实现。以下叙述将结合文字描述、数据流图、变换图等来描述校园论坛的体系结构设计、接口设计，数据设计等方面。本说明的预期读者有客户、项目经理、开发人员以及跟该项目相关的其他竞争人员。
机器之心报道 机器之心编辑部 处于「锁定」状态的 ALS 患者，甚至无法控制眼球转动。装上脑机接口后，他一个接一个地用德语提出要求。 图宾根大学、日内瓦 Wyss 生物与神经工程中心的生物医学工程师 Ujwal Chaudhary 惊讶地看着他的电脑，进行数年的一项实验终于浮出水面。一名瘫痪男子仰卧在实验室中，他的头部通过电缆连接到计算机。合成语音用德语念出字母：「E、A、D……」 几年前，这名患者被诊断出患有肌萎缩侧索硬化症（ALS），这导致参与运动的脑细胞进行性退化。他连眼球都失去了转动的能力，完全无
近几年 AI 的发展日新月异。除了搜索算法本身大规模应用人工智能，我也一直关注着 AI 用于写作的进展。
原作：Daniel Tunkelang 安妮 编译自 Quora 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 爸爸，什么是机器学习呀？ 难以回答！抓了抓开始脱发的脑壳，爸比还是被这个问题KO了。这个有些学
FAQ在整体客户体验中起着重要作用，正迅速成为每个公司的必备资源，那我们今天就来谈谈FAQ页面该如何编辑以及如何制作FAQ页面，注意，以上包含两个问题，一个是常见问题解答页面的具体内容，另一个是制作工具。
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 【新智元导读】国外的工程师给机器狗添加进ChatGPT后，它会开口讲话了。 大新闻！你的代码可以用四条腿走路了。 具体来说，就是ChatGPT长出了一个狗身子，还学会说话了。 这几位国外小哥，给了ChatGPT一具狗的身体，还能让它去执行任务。 一位名叫Santiago的机器学习工程师在Twitter上发布了一段视频，展示了集成这些新系统的过程。 机器狗发出的那个女声，来自谷歌的Text to Speech。 而且，这种这种ChatGPT机器狗还相当实用。
当初你问我为什么选择计算机，我笑着回答：“因为我梦想成为神奇的码农！我想像编织魔法一样编写程序，创造出炫酷的虚拟世界！”谁知道，我刚入门的那天，电脑却故障了，我只能用巨大的打字机来编程。我感叹道：“果然这个魔法圈子里，先要会修电脑！”
大数据文摘出品 作者：Caleb 神经系统疾病肌萎缩侧索硬化症（ALS），也叫渐冻症，这是一种渐进且致命的神经退行性疾病。 一般而言，渐冻症由中枢神经系统内控制骨骼肌的运动神经元退化所致。由于上、下运动神经元退化和死亡，肌肉逐渐衰弱、萎缩。最后，大脑完全丧失控制随意运动的能力，最终造成发音、吞咽，以及呼吸上的障碍。 2014年在海外盛行的“冰桶挑战”就意在引起人们对渐冻症患者的注意。 但在病发的最后阶段，渐冻症人遭受的还不止生理上的痛苦，心理上的孤独同样无法忽视。 就在本周，研究人员表示，现在借助能读取
来源：大数据文摘本文约2300字，建议阅读6分钟"这是一个很大的责任" 神经系统疾病肌萎缩侧索硬化症（ALS），也叫渐冻症，这是一种渐进且致命的神经退行性疾病。 一般而言，渐冻症由中枢神经系统内控制骨骼肌的运动神经元退化所致。由于上、下运动神经元退化和死亡，肌肉逐渐衰弱、萎缩。最后，大脑完全丧失控制随意运动的能力，最终造成发音、吞咽，以及呼吸上的障碍。 2014年在海外盛行的“冰桶挑战”就意在引起人们对渐冻症患者的注意。 但在病发的最后阶段，渐冻症人遭受的还不止生理上的痛苦，心理上的孤独同样无法忽视。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：The Latest Now~AI 翻译：陈超 校对：赵茹萱 获得只有< 1% 的人知道的出色结果的强大提示。 当您仅对以下四个问题回答“是”时，再阅读此博客文章。 1.您同意ChatGPT是一个极其有力的工具，每个人都可以使用？是/否 2.您是否同意越来越多的生成式 AI 应用程序/初创企业将很快出现在市场上，有些已经在 2022 年出现？是/否 3.您是否同意，如果您可以掌握像这样工具，就可以为您提供巨大的力量来提升任务速度并创造更多收入潜力？是/否 4.你是否同
静电说：最近这几天，有同学跟我讨论，说他在设计表单的过程中遇到了一些问题，按钮到底用确认还是取消，到底是用是还是否？确认按钮到底放左边还是右边？这个问题其实长期以来大家都有困惑。
有些回答10，有些回答居然是9..... 小伙伴们运行就会发现，打印了好多次10。
使用该项目，即可对所有的聊天语料进行一次性的处理和统一下载，不需要到处自己去搜集下载和分别处理各种不同的格式。
在《改造我们的学习——记武汉2016年第一期学习力提升工作坊——POC验证实验篇》中，我介绍了”学习力提升工作坊”这个POC的实验情况。经过四周的实验，工作坊最后完成并取得了阶段性的成果，本文介绍了工作坊的效果以及未来工作坊的改进情况。
问：C语言中的uint8_t\uint_16_t\uint32_t\uint64_t是什么？
多模态大模型（LVLMs）取得了快速的进展，在处理视觉信息方面展现出了很强的感知和推理能力。然而，当面对不同规模解空间的问题时，LVLMs 在相同知识点上并不总能给出一致的答案，这种答案的不一致性在 LVLMs 中普遍存在，在一定程度上会损害实际的用户体验，然而现有的多模态大模型基准测试却忽视了关于一致性的评价。 针对这一问题，北京大学计算机学院联合字节跳动提出了ConBench，弥补了这一缺陷。ConBench评测流程简洁快速，目前合并至LLaVA官方推理库lmms-eval中，欢迎大家试用。
面试是一个非常重要的过程，有些人在这个过程中感到不知所措，或者做得不好，使自己在求职中因小失大，达不到成功。在求职过程中注意了以下基本礼仪和技巧，才能达到事半功倍，增强面试的有效性。
大数据文摘作品 作者：小鱼 百度研究院（Baidu Research）的博客刚刚更新发布了一篇关于自然语言处理的新论文，在利用交互进行自然语言学习上，提出了一些有趣的新观点，来和文摘菌一起来看看这篇论文的主要内容。 在大数据文摘后台回复“交互”可下载本论文~ 本文提出了一种基于交互式的自然语言学习的方法，其中，学习者通过与人类交互并从反馈中学习自然语言，从而在参与对话的过程中学习和提高语言技能。 与监督学习环境的条件有所不同，本文中没有对模型（学习者）进行有标签的直接监督学习训练。相反，学习者为了学习说话，
* GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。 SQL DIGEST是什么 DIGEST TEXT SQL DIGEST SQL DIGEST有什么作用 代码中与S
授权转载自数据派THU（ID:DatapiTHU) 作者 | TIM COLLINS 意大利帕多瓦大学的研究人员将40名实验参与者分成两组，要求其中一组参与者说谎，而另外一组参与者诚实回答问题，通过对比两组参与者的鼠标运动轨迹，研究人员发现了相当有价值的结论。 • 这个分析鼠标运动速度的人工智能软件准确率高达95% • 说谎者会产生特殊的鼠标动作 • 这些发现可以用来研发更好的网络安全手段 鼠标动作 科学家们在一项电脑测验中测量了40个参与者的鼠标动作，发现他们的人工智能软件可以甄别说谎者，并且准确率高达9
机器学习是数据科学的发动机。每种机器学习方法（也称为算法）获取数据，反复咀嚼，输出结果。机器学习算法负责数据科学里最难以解释又最有趣的部分。数学的魔法在此发生。 机器学习算法可以根据它们所回答的问题分成几组。这种分组能够在你提炼问题时帮助思考。 A类还是B类？ 这组算法被称为二类分类( two-class classification )。适用于任何有两个可能选项的问题：是或否、开或关、吸烟或不吸烟、买或不买。许多数据科学问题看起来是这种形式，或者可以被组织成这种形式。这是最简单也最常提到的数据科学问题。几
今天在学习统计学的时候，碰到了一个很有趣的统计学问题。这个场景是如何统计大学生中考试作弊的比例，假设样本是100个学生。
---- 新智元报道 编辑：袁榭 【新智元导读】脑机接口设备，现在能让一块肌肉都动不了的「渐冻人」，成功说出整句话了。 瘫痪患者、「渐冻人」们利用脑机接口技术（BCI）进行各种写字、发推的出奇操作，这几年已经不是什么新鲜事。 或者不如说，脑机接口技术的最便捷、最切近的商业落地前景，就是给这些人群带来便利。 不过，突破虽然年年都有。但让全身真正没有一块肌肉能动的病人表述意思的脑机接口实验，之前其实还是没有。 不过，2022年3月22日，这个纪录被打破了。 「渐冻人」眼球动不了，就难以使用眼动追踪A
今天有人提到这个问题，为什么现在一般深度学习的分类模型最后输出层都用Softmax而不是简单的Sigmoid？
作者：TIM COLLINS 翻译：白静 校对：丁楠雅 本文长度为1400字，建议阅读3分钟 意大利帕多瓦大学的研究人员将40名实验参与者分成两组，要求其中一组参与者说谎，而另外一组参与者诚实回答问题，通过对比两组参与者的鼠标运动轨迹，研究人员发现了相当有价值的结论。 • 这个分析鼠标运动速度的人工智能软件准确率高达95% • 说谎者会产生特殊的鼠标动作 • 这些发现可以用来研发更好的网络安全手段 鼠标动作 科学家们在一项电脑测验中测量了40个参与者的鼠标动作，发现他们的人工智能软件可以甄别说谎者，并且
想必事务大家都已经非常熟悉了，它是一组SQL组成的一个执行单元，要么全执行要么全不执行，这也是它的一个特性——原子性。而事务的应用场景也非常广泛，最经典的就是转账问题，A给B打钱，不能出现A钱扣了B还没收到的状况，否则业务就乱套了。
思否(SegmentFault)：https://segmentfault.com
目标导向的视觉对话是“视觉-语言”交叉领域中一个较新的任务，它要求机器能通过多轮对话完成视觉相关的特定目标。该任务兼具研究意义与应用价值。
在这篇文章中，我们将学习10个最重要的模型性能度量，这些度量可用于评估分类模型的模型性能。
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 科学图表能简洁地概括趋势、速率和比例等有价值的信息，让我们直观地了解概念。而机器对这种结构化视觉信息的理解能帮助我们从大量文献中提取信息。 这不
java的ObjectOutputStream中writeUnshared()和reset()的区别？
No.19期 全0 数组的判定 Mr. 王：接下来我们讲一类时间亚线性判定算法，先来举个例子吧。假设有一个数组A，其中包含0 和1，我们需要判定数组里面的元素是否全是0，如果全是0，则输出“是”；否则输出“否”。依然要求时间复杂度为o(n)。 小可：还是一样访问不到所有的数据啊，可是这回不一样了。在最优化问题中，虽然得不到最优解，但是可以返回一个近似解，只要知道这个近似解和最优解差多少就可以了。这种判定问题只有一个是或者否，如果还是差不多的话，岂不是答错了吗？ Mr. 王：对于判定问题，则换了
通过精准实用的解释，结合每种提示技巧的例子和公式，本书将引导你从头到尾了解启发提示工程的过程，提供你需要创作引人入胜启发题的工具和技巧
2.您是否同意越来越多的生成式 AI 应用程序/初创企业将很快出现在市场上，有些已经在 2022 年出现？是/否
Neo4j研发团队目前发力的重点是人工智能领域，相关生态发展的也更快，说明了类似的图数据库架构在人工智能模型训练上的优势是的确存在的。人工智能模型的最关键指标是准和快，数据系统和计算系统是支持模型训练的两个关键基础设施，其性能是非常重要的。感兴趣的话可以去Neo4j官网查看一下关于未来的发展规划的介绍，挺有意思的！:)
| 导语 用户访谈就是跟用户聊天吗？到底怎么聊才能挖掘出用户的真实想法呢？本篇文章希望聚焦于用户访谈最核心的部分，对自己过往踩的一些坑进行复盘，探讨如何才能实现真正有效的访谈。 真正有效的访谈需要满足三个条件：提对问题（将需求转化为问题维度）、正确沟通（通过访谈技巧有效获取用户信息）、提炼转化（把调研信息转化为洞察分析），而这分别对应了访谈前、访谈中和访谈后三个阶段。此前已经对用户访谈前期的准备工作进行了总结，感兴趣的小伙伴可以戳这里，用户访谈（一）：如何做好访谈前的准备工作？ 本篇想探讨访谈过程中我们
一个免重训、即插即用的通用架构，直接从模型给出的错误文本下手，“倒推”出可能出现“幻觉”之处，然后与图片确定事实，最终直接完成修正。
探索 Crossplane 和 Terraform 在云原生运维中的对比。了解 API、云服务和控制平面在现代基础设施管理中的作用。
上一篇文章《MySQL索引那些事》主要讲了MySQL索引的底层原理，且对比了B+Tree作为索引底层数据结构相对于其他数据结构（二叉树、红黑树、B树）的优势，最后还通过图示的方式描述了索引的存储结构。但都是基于单值索引，由于文章篇幅原因也只是在文末略提了一下联合索引，并没有大篇幅的展开讨论，所以这篇文章就单独去讲一下联合索引在B+树上的存储结构。
前面说过，“提示”现在是一门科学了，咱们不能再小看“提示”这个事情了。我想很多朋友都经历过，当你的女朋友突然发脾气，你还不知道发生了什么的时候，你的女朋友会说：“我已经提示过你了！”，然后你表现出一脸愕然“啊？”，这时候你就能理解可见给出一个好的“提示”是多么的重要了。
维金 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 智能回复（Smart Reply）是种基于人工智能的技术，能针对收到的消息自动做出响应。 这项技术最初于两年前出现在谷歌电子邮件客户端Inbox
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Matthew Hutson 编译 | 万如苑，张天健 后台回复关键词“身份”2字，获取相关论文原文资源。 通过跟踪光标移动，谎言检测成为了猫和老鼠的游戏。 每年有数百万人的身份被盗。 没有一个简单明了的方法来查出骗子们，但是幸亏有意大利研究人员们，调查人员可能很快就会有另一个工具可供选择，只需点击几下鼠标即可在线勘破骗局和查出骗子们。 传统的测谎方法包括面对面访谈和测量心率及皮肤电导系数的测谎仪。 但是它们不能远程完成，也不适合大规模实施。 研究人员现在提出
前言 大家好，这篇blog不写什么实际技术，就把我从书上学来的，制造JVM各种OOM的方法告诉大家。下回在遇到有人问你Java会内存溢出吗？你可以快速回答他，会！我还会写各种bug，造成JVM出现OOM异常。 知己知彼，JVM的各个区域的特定 要想写出各种OOM，必须知道JVM各个区域的特点，以便针对性的写bug，造成OOM。下面是我看书后总结的JVM各个区域的特点: 区域名称 作用 是否线程私有 是否会 内存溢出 溢出原因 程序计数器 当前线程所执行的字节码的行号的指示器。 每个线程都有独立的程
本文介绍了智能音箱项目的基础背景、技术架构、开发流程、以及作者的一些经验。智能音箱的用途包括播放音乐、控制家居设备、查询天气、听新闻、定闹钟等。智能音箱的语音识别和自然语言处理技术主要依赖于深度学习和自然语言处理技术。智能音箱的硬件设计需要考虑音箱的声学结构、麦克风阵列、扬声器、触摸按键等。智能音箱的软件开发流程包括需求分析、设计、编码、测试、部署等环节。智能音箱的社区包括开发者社区、用户社区、企业社区等。智能音箱的生态系统包括音乐服务、家居控制、第三方技能和服务、内容提供商等。智能音箱的市场前景广阔，将推动智能家居的发展，成为智能家居的入口。
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