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。
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。
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。
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
官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw
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
作为一个程序员，在使用 ChatGPT 的过程中，我也问了很多技术性的问题，总体来说他对复杂问题可以帮你拆解提供思路，简单问题可以直接给你答案。但是这些答案都是需要去仔细甄别的。另外，在使用时，提问的方式也有一些学问。下面，我会针对几个问题对其回答进行论证。
开放式对话问答可以被视为两种任务：段落检索和对话问答，前者依赖于从大型语料库中选择候选段落，后者需要更好地理解问题的上下文来给出答案。针对开放式问答，本文提出ConvADR-QA框架方法，即利用历史答案提高检索性能，从而提升问答效果。在基准数据集OR-QuAC上的实验结果表明，在检索和问答生成阶段下都优于现有的基线模型。
原文链接：https://chendq-thesis-zh.readthedocs.io/en/latest/
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。
GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列是由OpenAI提出的非常强大的预训练语言模型。
你是否曾经在谷歌上随意搜索过一些问题？比如「世界上有多少个国家」，当你看到谷歌向你展示的是准确的答案，而不只是链接列表时，你是否感到十分惊讶？这个功能显然很酷炫也很有用，但是它仍然有局限。如果你搜索一个稍微复杂的问题，比如「我需要骑多长时间的自行车才能消耗掉一个巨无霸汉堡的卡路里」，你不会直接从谷歌搜索那里得到一个好的答案（即使任何人都可以通过谷歌搜索给出的第一个或第二个链接的内容得到答案）。
☀️ 前言最近人工智能领域高潮迭起，人工智能聊天工具 ChatGPT 的大风刮到了世界各地，风靡全球，说到神奇的 ChatGPT 大家最想吐槽的是什么🤔？信息落后？胡说八道？不会算数？我用我自己的 id 去问 ChatGPT ，大家可以看到他说是能说，编也是真能编啊👍。更可怕的是，当我询问他是从哪些网站来获取这些信息时，他毫不犹豫的给我发了几个网址，不出所料，全部不是 404 就是 毫无相关的文章🤦♂️这是因为 ChatGPT 所有信息都停留在 2021 年 9 月之前，这是数据训练的时间节点，因此很多知识
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。
随着传统的目标检测和目标识别方法的发展，很多问题已经得到了解决，人们对于解决更具挑战性的问题的兴趣也在激增，这些问题需要计算机视觉系统更好的「理解」能力。图像描述 [31]、可视化问答 [2]、自然语言对象检索 [20] 和「可视化图灵测试」[11] 等都存在要求丰富的视觉理解、语言理解以及知识表征和推理能力的多模态 AI 挑战。随着对这些挑战的兴趣不断增加，人们开始审视能够解决这些问题的基准和模型。发现意想不到的相关性、提供找到答案的捷径的神经网络，到底是针对这些挑战取得的进展，还是只是最新的类似于聪明的汉斯 [29,30] 或波将金村 [12] 这样的矫饰结果呢？
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。
---- 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
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。
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