现在还可以免费体验:https://studio.ai21.com/playground
丰色 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI GPT-3有多厉害不用多说了吧? 现在,以色列特拉维夫一家AI公司——AI21 Labs表示要挑战一下这个巨星在NLP领域的主导地位。 他们计划发布一个比GPT-3还要大的模型,且目前不用排队苦苦申请,所有人都可以免费“调教”。 大多少呢? GPT-3模型拥有1750亿个参数,而他们这个叫做Jurassic-1(侏罗纪-1)的模型有1780亿个。 GPT-3模型的词汇表有5万个token,而Jurassic-1使用的词汇表则有25万个! 对所有
解读 | Antonio 编辑丨陈彩娴 近期,一家以色列NLP研究机构AI21 Labs开发了一个名叫Jurassic-X的算法系统,它基于该实验室提出来的MRKL(它与miracle谐音)系统。Jurassic-X的前身是对标GPT-3的Jurassic-1,然而却克服了它们不擅于推理、更新昂贵、不能有效处理时序数据等缺点。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2204.10019.pdf 1 MRKL系统 MRKL的全称是模块化推理、知识和语言系统(Modular Reasoning
---- 新智元报道 编辑:Lichtung 【新智元导读】近日,以色列初创公司AI21 Labs完成了6400万美元的B轮融资,总额达到1.185亿美元。|融合生态 价值共创——「2022新智者大会」开启,诸多业界大咖,精彩分享不间断!点击预约👇🏻 最近,AI21 Labs完成了6400万美元的B轮融资,公司估值为6.64亿美元。 本轮融资由阿伦创新资本基金牵头,Mobileye首席执行官兼联合创始人Amnon Shashua、Walden Catalyst、Pitango、TPY Capita
前几天我在做一个副业,意识到我需要使用一些 JavaScript 功能。一想到要再次处理 Node.js 和 npm,我就完全放弃了,所以我决定研究一下在 .NET 应用程序中运行 JavaScript 的可能性。很疯狂吧?实际上,这出乎意料的简单。
零、准备 1. 到官网(http://jurassic.codeplex.com/releases)下载最新版本的Jurassic.ScriptEngine Dll。 2. 确保项目是4.0框架及以上,引入dll。 3. 添加"using Jurassic;"语句。 一、宿主调用脚本 0. 最开始要创建一个脚本对象 ScriptEngine sc = new ScriptEngine(); 1. 下面的例子演示了如何计算表达式: int i = sc.Evaluate<int>("1 + 1"); Console.WriteLine(i); 结果为: 2 2. 下面的例子演示了如何获取脚本中的全局对象: 对于没有返回值或者舍弃返回值的语句,可以用Execute方法执行 sc.Execute("var i = 1;"); int i = sc.GetGlobalValue<int>("i"); Console.WriteLine(i); 当然也可以这样执行 sc.Execute("var i = 1;"); int i = sc.Evaluate<int>("i"); Console.WriteLine(i); 结果为: 1 3. 下面的例子演示了如何调用脚本中的函数 sc.Execute("function add(a,b){return a+b;}"); int i = sc.Evaluate<int>("add(1,2);"); Console.WriteLine(i); 结果为: 3 4. 调用函数时动态传入参数 add函数同上 int i = sc.CallGlobalFunction<int>("add", 1, 2); Console.WriteLine(i); 结果为: 3 二、脚本调用宿主 1. 调用宿主的方法 sc.SetGlobalFunction("ConsoleWriteln", new Action<string>(Console.WriteLine)); sc.Execute("ConsoleWriteln('hello');"); 结果为: hello 2. 调用宿主的对象 ConsoleWriteln同上 sc.SetGlobalValue("hello", "hello"); sc.Execute("ConsoleWriteln(hello);"); 结果为: hello 要注意delegate不能转换为js的function对象 所以两个函数不能写错 如果要传入js基本类型之外的对象 请开启"sc.EnableExposedClrTypes = true;"
node app.js => open 'http://localhost:3010/graphql'
近日,Unity推出跨平台开发工具AR Foundation。该工具将为开发者们提供一个支持ARCore、ARKit和未来AR平台核心功能的通用API。目前,该工具已通过Package Manager集成至Unity,开发者可直接使用。
本文来自光头哥哥的博客【Generating movie barcodes with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
近日,荷兰VR创企Beyond Sports完成236万美元种子融资。本轮融资的投资者包括Seth Bernstein、Alan Goldfarb和Art Wrubel等。据悉,这家创企主要是利用VR、AR和AI等最新技术来帮助体育球队改善他们的成绩。此外,Beyond Sports将利用这笔资金来扩充其研发团队。
今日,风险投资公司The Venture Reality Fund(The VR Fund)发布报告称,今年AR/VR公司的融资总额已突破10亿美元。同时,AR生态系统在今年上半年持续增长,AR公司数量增长了50%,目前已经达到290家。
Enums.NET是一个.NET枚举实用程序库,专注于为枚举提供丰富的操作方法。它支持.NET Framework和.Net Core。它主要优点表现在类型安全、高性能、丰富的操作方法和易于使用等方面,为开发者提供了更加便捷和高效的枚举类型操作方式。
GraphQL 是由 Facebook 开发并开源的。提到 GraphQL ,大家自然而然会提起 RESTful api。下面对比一下 RESTful api 和 GraphQL 的优缺点。
近日,科技公司Octi宣布其已获得了750万美元(约合人民币0.5亿)的种子轮融资,并正在开发一项基于AR,能够学习理解人体和人体活动的技术。该技术可以在镜头中识别出人类,并通过对人体的理解加入各种不同的特效。此外,Octi还表示,该技术可以应用在各种不同行业之中,包括时尚、健身、娱乐和游戏行业。
又到了一年年底,Google 和百度这两家公司分别公布了 2015 年度热门搜索词排行榜,我们先分别来了解一下。
德国 Aleph Alpha 已经构建了世界上最强大的 AI 语言模型之一。它不仅能说流利的英语,还可以说德语、法语、西班牙语和意大利语。
---- 新智元报道 来源:arXiv 编辑:LRS 【新智元导读】问答系统一向是NLP 领域的兵家必争之地,最近艾伦AI 研究所也发布了一个问答模型Macaw(金刚鹦鹉),参数量比GPT-3 小了16 倍,只有110亿,zero-shot问答性能还从57%提升到65%! 虽然 OpenAI 的 GPT-3 系统已被证明在包括问答、文本生成等许多任务上非常有效,但它对于许多组织来说仍然相当于是一个「空气模型」,因为只有经过批准的用户才能付费使用。 虽然还有其他一些预训练的语言模型可以用,但没有一
近日,联想Mirage AR头显开始了一轮全新促销:原价1499元人民币的设备套装,如今只需799元人民币,额外附赠一支联想Mirage AR Play手柄(价值199元人民币)。联想Mirage AR头显是联想与迪士尼合作打造的一款星战主题的AR头显,玩家可化身绝地武士迎战原力的黑暗面。
支持保存做种格式 对象.render(path='snapshot.html') 对象.render(path='snapshot.png') 对象.render(path='snapshot.pdf') 举个栗子:
IDC报告:2017年,全球VR头显装机量达1310万套 近日,IDC联手Unity,发布了一份《2017 Virtual Reality Year In Review》(2017年虚拟现实年度回顾
DeepMind 正在质疑这个理由,并表示给 AI 一个记忆可以帮助与它 25倍大小的模型竞争。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎,创建于 2017 年,其前身是 Sphinx Search 。Manticore Search 充分利用了 Sphinx,显着改进了它的功能,修复了数百个错误,几乎完全重写了代码并保持开源。这一切使 Manticore Search 成为一个现代,快速,轻量级和功能齐全的数据库,具有出色的全文搜索功能。
Manticore Search 是一个使用 C++ 开发的高性能搜索引擎,创建于 2017 年,其前身是 Sphinx Search 。
毋庸置疑,GPT-4 发布是一件足以载入 AI 史册的大事件。但随着时间的推移,人们也发现,即使是最先进的大模型也还没有强大到可以把所有的事情都做完。比如,如果你把一份很长的文本粘贴到 GPT-4 的对话框,它会告诉你文本过长,处理不了(它支持的上下文窗口仅为 32k token,约 2.5 万汉字)。
10倍提升效率,号称取代 Elasticsearch 的轻量级搜索引擎到底有多强悍?
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1.Jurassic World Remake: Bringing Ancient Fossils Back to Life via Zero-Shot Long Image-to-Image Translation(ACM MM )
在日常工作中经常会跟一些数据打交道,比如bug归因分析、自动化测试数据、性能测试数据等等.如果是table表格展示数据不能更好的提供给我们优化分析的思路,往往我们都是会用图表的形式展示数据更直观,比如折线图、饼图、柱状图等等.
若干年前,AlphaGo Zero用两个AI代理切磋围棋技艺,打败了人类。今早,符尧的一篇论文刷新了我的认知:让大语言模型相互对弈,再加一个评论家提供建设性意见,提高菜市场砍价技巧!这种模式被作者定义为In-Context Learning from AI Feedback (ICL-AIF),即来自AI反馈的上下文学习,使用评论家的反馈以及前几轮对话历史作为上下文。
专门设计了一个名为基础模型透明度指标(The Foundation Model Transparency Index)的评分系统。
代码风格完全不同,在 V1 版本中,一切皆Options。配置项种类更多,可操作性更强,可以画出更加丰富的图表。
有时我们需要 API 来快速完成工作或提高工作效率。在本文将分享 10 个 API 来自动化你的日常问题。
大模型指的是 大语言模型(英文:Large Language Model,缩写LLM), 大语言模型(LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。
上文中,我们走过了巨虫和鱼类称霸的中生代后期,目睹了一场场巨大的灾难。 也许你仍然在回味着那一场场灾难带来的惊心动魄,然而古生物们从海洋登上大陆的号角已经吹响,一场激烈的角逐即将展开,敬请期待本文带来的中生代地球史 — 恐龙时代。
大规模模型训练其实就是在和计算、存储和通信玩的过程,所以我列一下跟这些相关的文章。
pyecharts是一个用于生成Echarts图标的类库。实际就是Echarts与Python的对接。
2015年,Gatsys等人在论文A Neural Algorithm of Artistic Style中提出了最初的神经风格迁移算法。2016年,Johnson等人发表了Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolutioin一文,将神经网络迁移作为用感知损失处理超分辨率问题的框架。结果表明该算法比Gatys等人的方法快了三倍。接下来,我将介绍如何在自己的图像和视频流中应用神经风格迁移。
作为全球拥有最多粉丝的IP之一,《哈利波特》可以说是一代人的童年回忆。有多少人像小编一样,曾羡慕铁三角的友情,等待着猫头鹰给自己送来霍格华兹学校的信,找到9¾车站,享受礼堂应有尽有的美食,学习初级“悬浮”魔法……
这篇系统文献综述全面考察了大型语言模型(LLM)在预测和异常检测方面的应用,重点分析了目前的研究现状、固有挑战和未来可能的发展方向。
AI 发展迅速,这对于刚刚入门或是正想跟上「潮流」的新手们来说并不友好。如果有一份详细全面的知识列表可能会帮助他们更快走上「正途」。
Pandas的使用很灵活,最重要的两个数据类型是DataFrame和Series。
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图,我写了这个项目。以下是最新版echart的靓图。当然,pyecharts貌似没有这么齐全。
选自cacm 作者:Gary Marcus 编辑:袁铭怿 本文是刊载于 ACM 网站的一篇博客,作者 Gary Marcus 是纽约大学著名心理学教授、认知科学家。 在人工智能领域,不可思议的事情正在悄然发生,有好有坏。每个人都在谈论 chatGPT (OpenAI)、Dall-E 2 和 Lensa 这样的系统,它们生成的文本和图像看起来既自然又不费力。 这些系统玩起来非常有趣。以 Henry Minsky (AI 创始人之一 Marvin Minsky 的儿子)用 chatGPT 生成的这个例子来说,他
近年来,国内外各大 AI 巨头的大规模语言模型(large language model,LLM)一波接着一波,如 OpenAI 的 GPT-3、智源研究院的悟道 2.0 等。大模型已然成为社区势不可挡的发展趋势。
词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字、色彩、图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息。
有一天,我正在阅读关于个人电脑和桌面 GUI 发展的内容,我就想,我们都已经非常习惯个人电脑“桌面“这个类比。我们把文件放在文件夹里,并把它们放在桌面上。这个过程有很多物理动作发生。
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