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。
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务,因此有望成为提高办公、学习效率的工具。以前的人工智能AlphaGo打败了柯洁,但只是在围棋领域,而ChatGPT则已经进入了日常工作领域和生活世界。
大数据文摘出品 最近ChatGPT太火了,想必大家都玩的不亦乐乎吧? 不管是提什么稀奇古怪的要求,ChatGPT似乎都能给你满意的答案。 当然,有时候也会让你“惊喜”。 不过,看惯了人类教ChatGPT做事,有没有看过人类给ChatGPT打工? 比如说,让写小说都不在话下的ChatGPT创作漫画,自己帮它画出来。Medium上一位博主就这么干了,文摘菌尽量在不改变原文的基础上带大家看看这篇博客,真的非常有趣了! 和ChatGPT合作画出超现实主义漫画 博主先是确认了一下,ChatGPT目前还不能画画……
日志记录是每个开发人员从第一天编写代码时就要做的事情,但很少有人知道它可以产生的价值和最佳实践。
作者 | Enrico Piccinin 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 新冠疫情令我错失了与朋友们见面、讨论和玩纸牌游戏的机会。 Zoom 可以解决一些燃眉之急,但怎么玩纸牌游戏呢? 怎么
开始 我实际上是那种总是会问出愚蠢问题或“不好”问题的大信徒。我一直在问人们一些愚蠢并且完全可以通过谷歌搜索或搜索代码库解决的问题。大多数时候我都不愿意自己去搜索解决,但有的时候我又会无论如何都自己去
提出好的问题是在编写软件时的一个非常重要的技能。这么多年来我对此也算略有小成。这里有一些我用着觉得很棒的指导方针!
你是否听人们说过,异步 Python 代码比“普通(或同步)Python 代码更快?果真是那样吗?
反应堆开发模型被绝大多数高性能服务器所选择,上一篇所介绍的IO多路复用是它的实现基础。定时触发功能通常是服务器必备组件,反应堆模型往往还不得不将定时器的管理囊括在内。本篇将介绍反应堆模型的特点和用法。
梦晨 明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT版微软必应上线不到10天,就闯下大祸。 被用户指出它之前犯的错误后就急了!声称自己是完美的,不会犯任何错误。 错的都是外部因素,都是网络问题、服务器错误、用户输入或搜索结果里的错。 必应聊天是一个完美无瑕的服务,没有任何缺陷。它只有一种状态,那就是完美。 这下子,马斯克都直接被吓到,转发附议微软关闭这个服务,“显然还不够安全”。 必应说的这句话,让他想到30年前科幻游戏《网络奇兵》中的发狂并杀了所有人的AI。 综合上各种用户发现
微服务“很香”,它有许多优势,比如更快的开发、更好的可扩展性、更小的独立团队等等。但是,很多团队却在微服务上举步维艰,没有很好利用其优势。原因到底是什么?这是本文作者试图回答的。
选自Quantamagazine 机器之心编译 作者:Mordechai Rorvig 机器之心编辑部 这家由 OpenAI 前核心员工组成的 AI 创业公司,正在努力打开 Transformer 的黑箱。 在过去的两年里,人工智能在自然语言处理领域的突破达到了惊人的水平。很多重要的突破都是基于谷歌在 2017 年提出的 Transformer 架构。 但在模型之下,我们仍然不知道 Transformer 对其处理的单词做了什么。从普遍的理解来看,它们能够以某种方式关注多个单词,从而可以立即进行「全局」分
不知从几何起,可能是大三那年的操作系统考试,也可能是刚经历完的秋招,这些概念总是迷迷糊糊,可能自己回答的和其他人的答复也差不多,并没有什么亮点,通常都会以:「我们换个题」的方式结束,有时候也挺尴尬的。我们不妨看看这样几个题应该怎么去回答
很抱歉,接口测试平台因为接到大量粉丝要求想听并发执行用例的功能,所以插播了本章节,所以之前准备开的导入导出接口功能延后了哈
Quora 和 Ubuntu Forums thread 上的 4500 个程序员对上面的问题进行投票。49%的程序员认为给函数,变量等命名是最难的任务。
在前面一篇介绍了如何通过DDD的思想,来调整单体服务内的工程结构,为微服务的拆分做准备。同时介绍了我们在进行微服务拆分的时候踩过的一些坑。 这篇介绍下我们最终的方案,不一定对,欢迎留言讨论。
那里的程序员,每天都在看邮件,查问题工单。这些问题,多半是他们设计不当造成的。代码写的一团糟,全是复制粘贴,连作者都没改,大家普遍不写注释,也不格式化,代码歪歪扭扭。这是初印象。。。
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