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机器之心报道 编辑：蛋酱、小舟 youChat 能成为搜索引擎变革的先行者吗？ ChatGPT 自推出以来就被寄予厚望，一些人认为它会取代搜索引擎，成为「改变游戏规则的人」。 真的会有这一天吗？至少，一部分业内人士已经启动了颇具挑战性的落地试验。 今天，搜索引擎 You.com 公司 CEO Richard Socher 在推特宣布，「youChat」已经正式上线。 新的试用功能已经发布在 You.com 搜索引擎的首页： 「我们非常高兴今天推出 youChat v1。这仅仅是个开始。我们将很快发布具有
BERT和GPT-2之类的深度学习语言模型（language model, LM）有数十亿的参数，互联网上几乎所有的文本都已经参与了该模型的训练，它们提升了几乎所有自然语言处理（NLP）任务的技术水平，包括问题解答、对话机器人和文档理解等。
常识是人工智能研究的重要内容，机器常识或机器对开放世界的理解和推理能力一直被认为是人工智能和自然语言理解的重要组成部分。常识问答则是机器推理上的一个重要的应用方向，目的是帮助计算机通过已有的知识推理判断未见过的输入信息，从而使计算机更自然地理解人们的表达。
信息爆炸的时代，更需要我们拥有高效获得文档信息的能力。随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已逐渐成为提升这一能力的重要手段之一。2022 年以来，以 GPT-3 模型为代表的大规模语言模型能力的不断提升，为智能文档问答带来了新的机遇，前不久 GPT-4 模型的震撼发布更是再次颠覆人们的认知。 GPT 爆火后，人们往往聚焦于其巨大的模型和令人惊叹的自然语言生成能力，而少有人谈到如此具体的技术解析。 近日，亚马逊云科技联合 Jina AI 举办 Tech Talk 主题活动。Jina AI 联合创始人兼 C
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】以往神经网络模型在问答场景经常会返回一些编造的答案，实在太不靠谱了！最近DeepMind发布了GopherCite模型，教语言模型用搜索引擎，拒绝胡编乱造！ 随着语言模型的参数量不断增大，生成文本的效果也越来越好。 由于训练数据中包含了海量的人类知识，所以主流的问答模型对于事实类问题（factual questions）基本都能回答正确，并生成一个满意的答案。 但如果让语言模型自由发挥，那它可就放飞自我了，在没有任何事实约束和检查的情况下，语言模型
最近有关人工智能的热门话题冲上热榜，如火如荼的开展着，已经渗透到每个人的学习、工作、生活及娱乐之中。早在去年OpenAI发布的ChatGPT-3生成式AI模型。一经横空问世，便吸粉无数，就有人称其为【全知全能的神】，再到后来微软、谷歌等国外厂商争相发布了自家产品，如谷歌的Bard、微软的New bing，再次掀起了火热浪潮。接着，OpenAI发布了GPT-3.5模型，随后也公开了openai.api_key，让全球开发者们可以接入OpenAI，采用GPT人工智能模型去训练开发相关应用场景。相继而来的是，微软也开放了申请体验Azure Open AI 的链接。近来，在百度文心一言发布前夕，OpenAI发布了多模态大模型GPT-4，百度顶住压力，随之发布了【文心一言】人工智能语言模型。接下来，就带领大家体验一下【文心一言】的具体表现情况。
以 ChatGPT 为代表的文本生成的兴起，正促使许多研究人员寻求一个比原始版本更具挑战性的图灵测试。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、黄楠 编辑：陈彩娴 以 ChatGPT 为代表的文本生成的兴起，正促使许多研究人员寻求一个比原始版本更具挑战性的图灵测试。 图灵测试解决两个问题：“机器可以思考吗？”，如果可以，“如何证明它？”经典图灵测试针对的是 AI 最棘手的目标之一：如何欺骗不知情的人类？但随着当前语言模型变得越来越复杂，与 AI 如何欺骗人类相比，研究人员开始更关注“如何证明它？”的问题。 有观点认为，现代的图灵测试应当在科学的环境中证明语言模型的能力，而不是仅仅看语言模型是否能够愚弄或
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：炼丹学徒 近来，AI领域迎来各个领域的大突破，ChatGPT展现出强大的语言问答能力和推理能力，然而作为一个自然语言模型，它无法处理视觉信息。 与此同时，视觉基础模型如Visual Transformer或者Stable Diffusion等，则展现出强大的视觉理解和生成能力。 Visual Transformer将ChatGPT作为逻辑处理中心，集成若干视觉基础模型，从而达到如下效果： 视觉聊天系统Visual ChatGPT可以接收和发送文本和图像 提供复杂的
近年来，BERT、GPT-2等深度学习语言模型，极大地提高了问答、摘要、人机对话等下游自然语言处理任务的性能。
当每个人都在苦苦等待 GPT-4 发布时，OpenAI 却一直迟迟没有消息，仍在修复其前身。这家总部位于旧金山的公司于昨日发布了一个名为 ChatGPT 的新模型，它是 GPT-3 的衍生产品，它以对话的方式进行交互。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】破解「CloseAI」，ChatGPT克隆羊问世！0门槛实现「自研」，从此大语言模型不再只是少数大公司的「金手指」。 此前，OpenAI不Open的事件，已经引发了坊间的诸多争议。 光放出基准和测试结果，不提供训练数据、成本、方法，是真的要「赢家通吃」了。 眼看大语言模型似乎要被巨头公司垄断，如今忽然杀出一个初创公司，给了OpenAI一枪——用60亿参数的「Dolly」实现了和ChatGPT相似的能力。 没错，我们现在只需要准备一些高质量的训练数
像人类一样有效地学习并完成复杂的任务是人工智能追求的长远目标之一。人类在决策过程中可以遵循一个完整的思维链（CoT）推理过程，从而对给出的答案做出合理的解释。
自ChatGPT横空出世以来，围绕GPT的话题只增不减，属于AI+的时代已经悄然来临。科技在进步，人类在发展。近期，各大厂商纷纷推出了自己的产品和服务并在持续的更新迭代优化当中。如，微软的New Bing、谷歌的Bard、百度的文心一言等等。如何使技术落地，结合应用场景开发出更多产品出了，是接下来需要思考研究的问题。
通常，学习概念的最佳方法是通过示例进行。下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例，以执行各种有趣和不同的任务。
机器阅读理解一直是自然语言处理中的重要任务。近来很多研究都在致力于解决这一问题，包括采用专家规则、机器学习和神经网络，以及最近较为火热的预训练语言模型等。尽管目前已有很多预训练语言模型在 SQuAD 等榜单上超过人类水平，但对于因果推理，特别是数字方面的推理仍有很大不足。例如，当文本中出现几组数字，向机器提出问题，如「排名第二大的值是多少？」，则机器可能无法很好地回答。
内容导读：近日，微软公布了史上最大的语言生成模型，Turing-NLG。通过 DeepSpeed 深度学习库，以及 ZeRO 优化的技术带来的突破，这个庞大的模型得以被训练而出。而在多项基准测试方面，Turing-NLG 也达到了最优异的水平。
机器之心报道 编辑：泽南 高质量数据，由 ChatGPT「自我博弈」生成。 ChatGPT 出现之后，科技公司正在争相追赶，学界也在不断寻找开源且轻量的解决方案。 此前，人们基于 Meta 的 LLaMA 构建了一系列参数较少的新模型，只用几十亿参数就可以获得接近 GPT-3.5 的效果。然而从 ChatGPT 和 GPT-4 的发展中我们可以看到，高质量的标注数据至关重要，OpenAI 对数据和标注工作下了很大力气。 对于学界来说，很难在短期做同样的事。最近，有研究者尝试通过让 ChatGPT 自我对话生
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