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。
之前树先生教过大家如何利用微调打造一个垂直领域的 LLM 专属模型。但是微调一方面需要专业知识，通常需要很多计算资源和时间，以便在不同的超参数设置上训练多个模型并选择最佳的一个，另一方面动态扩展比较差，新增和修改原有的数据都要重新微调一次。总得来说对非专业人员不友好。
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。
官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
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。
2023 年可谓是 AI 元年，随着 GPT 的发布，人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪，如何看待 AI 代替人类工作？ 李彦宏表示，不管有多少工作被替代，这只是整个图景的一部分，另外一部分是，存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。做一个大胆预测，十年以后，全世界有50%工作会是提示词工程（prompt engineering），不会写提示词（prompt）的人会被淘汰。
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。
今天我们将向大家介绍 Elasticsearch Relevance Engine™（ESRE™），这是一种创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 建立在 Elastic 在搜索领域的领导地位以及超过两年的机器学习研究和开发基础之上。Elasticsearch Relevance Engine 结合了 AI 的最佳实践和 Elastic 的文本搜索。ESRE 为开发人员提供了一整套将复杂的检索算法和与大型语言模型（LLM）集成的能力。不仅如此，ESRE使用Elastic的简单、统一API，开发人员可以立即开始以提高搜索相关性，因为这些API已经得到Elastic社区的信任和广泛应用。
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
知识图谱是一种大规模语义网络，已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱：概念与技术》课程体系，已在国内进行了多次巡回演讲，受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识，让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第十二章《基于知识图谱的语言认知》的15条精华研讨，来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
我最近在接受采访时被问如何成为优秀程序员。这是一个有趣的问题，我认为如果我们应该遵循一些准则 - 我相信 - 无论我们的天赋如何，我们都可以成为伟大的程序员。事实上，这些准则不但适用于程序员，而且适用于所有专业人士。
https://www.zhihu.com/question/433854153/answer/1713597311
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。
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。
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。
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。
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