根据您的要求,我将尝试给出完善且全面的答案,解释第10行代码背后的逻辑。
首先,为了更好地理解第10行代码的逻辑,我们需要查看前面的代码以获取上下文信息。然后,我们可以分析第10行代码的语法和功能,以及可能的逻辑错误或潜在的问题。
请提供第10行代码的具体内容,以便我能够给出更准确的答案。
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。
作者:nicky 最近科技圈是真热闹,各大公司相继发布了自家的人工智能新产品,ChatGPT、GPT4、文心一言、Bard。微软更是接二连三地宣布将 GPT-4 应用到 Bing 搜索引擎、Edge 浏览器、Office 全家桶中。3 月 22 日其旗下代码托管平台 GitHub 再次发布重磅“炸弹”:GitHub Copilot X。 Copilot X 是对 2021 年发布的 Copilot 进行了升级,接入 GPT-4,并新增了聊天和语音等功能,在 Copilot X 中,你只需“动动嘴”,它就能把
自动提取关键需求和功能点:通过对需求文档的分析,自动提取关键需求和功能点,方便开发团队更好地理解项目需求。
来源:运筹or帷幄本文约2200字,建议阅读9分钟ChatGPT的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 作者信息:宋志刚,中国科学院大学物理学博士 一、引言 ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言生成模型,基于最先进的Transformer技术。它可以理解和生成人类语言,因此可以完成多种文本生成任务,例如问答、对话、文本生成、内容摘要等。它的准确性和速度以及处理复杂任务的能力使其成为一种非常有用的工具。 ChatGPT的技术特点包括: 1)自然语言处理能力:可以理
《通用人工智能的火花:GPT-4早期实验》是微软今年3月发表的一篇重要的GPT论文,引发了广泛的关注和讨论,论文原文是英文版,长达 154页,但中文版本还无人翻译,本文是整理了这篇论文的主要内容,做一个精华版,方便大家阅读。
如果您想写篇有吸引力的文章,或者您是一个博客和网站的拥有者,那么您一定知道 SEO(搜索引擎优化)的重要性。SEO 可以帮助您提高相应的流量、转化率和收入,但是 SEO 也是一个复杂和耗时的过程,需要不断地更新和优化内容、关键词和链接等。
开发者日常的整个工作流中,AI 大模型能做什么?ChatGPT 等 AI 大模型能不能通过开发者的指引,一步步完成从技术方案输出、编码、测试、发布到运营维护的整套流程?使用中有什么避坑点?本文从实际研发流程的各个环节出发,总结分享了 AI 大模型对研发效能的提升实践。欢迎围观~
2015年看过的这篇知乎长文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/19950456 ,8年后仍然记忆犹新,文章提出人工智能到达1个点(奇点)后,会加速发展,直到人类不能理解。
👉腾小云导读 当你还在错误使用对话 AI 工具如 GPT,可能会觉得其作用不过是知识平移总结或简单问答。实际上,当了解先进的用法、知悉如何做到 better prompt,你会发现:AI 不是来替代你的,是来帮助你更好工作。如果还用搜索引擎的“关键词匹配”、“关键词命中”思路去思考人工智能的使用,已然有些落后。本篇在详细介绍几个GPT帮助程序员工作(干货满满)的应用场景之后,将为你分享AI的正确打开方式——better prompt。欢迎阅读和分享。 👉看目录,点收藏 1.背景 2. AI可以帮助程序员做什
大数据文摘授权转载自学术头条 几个月来,ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力,但模型生成的结果是随机的,时好时坏,部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语,在引导模型生成内容方面影响很大,如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程,该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法,涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景等内容。 每部分内容都有技术介绍和示例展示,下面我们看看具体
选自微软博客 机器之心编译 机器之心编辑部 大模型有了,下一步就是设计 Prompt 了。 几个月来,ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力,但模型生成的结果是随机的,时好时坏,部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语,在引导模型生成内容方面影响很大,如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程,该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法,涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景
官方链接:https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
自 Google AI 提出 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 后,BERT 在自然语言处理领域(Natural Language Processing,NLP)中应用获得了非常好的效果,它成为了近期 NLP 领域中最重要的进展。BERT 是一种 Transformer 的双向编码器表示,它通过联合调解模型中所有层的上下文来完成双向编码器表示的预训练。此外,还可以通过一个额外的输出层对预训练的 BERT 表示进行微调,从而使其在基本保持原有架构的基础上,能够快速适用于不同的 NLP 任务,例如语言推理、问答系统等。
ChatGPT是OpenAI最新的语言模型,较其前身GPT-3有大幅提高。与其他大型语言模型一样,ChatGPT能够以不同的样式和目的生成文本,并且在准确度、叙述细节和上下文连贯性方面表现更加优异。
Prompt工程是一种相对较新的学科,用于开发和优化提示,以有效地使用语言模型(LMs)进行各种应用和研究主题。Prompt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Prompt工程来改善LLMs在各种常见和复杂任务上的能力,
GitHub Copilot 是一个 AI 代码合成器,并不是搜索引擎:它提出的绝大多数代码建议都是新生成的,此前从未出现过。
在项目开发中,优秀的代码自动补全工具可以提升工作效率。然而,传统的 IDE 基本都使用搜索方法进行补全,在一些场景下效果不佳。
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