平日里大家编码的时候肯定想着如何能提高自己的工作效率，那么一种方法肯定是提高自身的编码水平，但是同时工欲善其事必先利其器，如果有一款好的工具，说不定也能实现提升开发效率。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】人工智能该如何克制自己不要说出「伤人心」的话？ 近年来，大型语言模型（LLMs）已经在一系列任务中取得了显著进步，比如问题回答、文本摘要和人机对话等。 人机对话是一项特别有趣的任务，因为它具有灵活和互动的交流特点，但基于LLM的对话智能体（dialogue agent）可能会表达不准确的、甚至是捏造的信息，或者是使用歧视性语言，鼓励用户进行危险行为等。 为了创造更安全的对话智能体，DeepMind在最新论文中提出了Sparrow（麻雀）模型，探索
泛型方法 ShowProp 对比 普通方法 ShowProp<T>
本篇文章中，我们简单聊聊如何在 OpenAI 的 ChatGPT Web 客户端中，自由的接入和使用各种数据源。
继承，是OOP的一大特性,想必大家都非常熟悉了;组合,其实也很常见,只是不知道它的名字罢了。
最近几天，安全研究人员连续发现两款针对苹果M1芯片的恶意软件，一款是Silver Sparrow（银雀），另一款是GoSearch 22，而此时距离M1芯片发布才3个月。
这项工作提出了一种新颖的框架，用于识别和利用商业无线技术中易受攻击的 MAC 层程序以进行隐蔽通信。隐蔽通信的示例包括数据泄露、远程命令与控制 (CnC) 活动。在这个框架中，隐蔽通信方案SPARROW使用现有无线网络的广播能力在不连接的情况下秘密地长距离进行消息中继。这使得 SPARROW方案能够绕过所有安全拦截系统，并在最大匿名性、每瓦多英里数和更少硬件方面获得比现有隐蔽技术更大的优势。 SPARROW方案还可以作为远程 M2M 应用的有效解决方案。本文详细介绍了LTE和5G标准中随机接入过程中最近公开的一个漏洞（CVD-2021-0045）。这项工作还针对当前和未来标准中的类似接入过程提出了严格的补救措施，以阻止复杂的 SPARROW 方案，同时对其他用户的影响最小。
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】最近，微软大动作频频，外界对谷歌也有了唱衰的声音。谷歌显然不能忍了，急忙拉出DeepMind与之一战。 谷歌的反击战，打响了！ 最近，微软接连给谷歌暴击——前脚刚表示ChatGPT即将整合进自家搜索引擎必应，后脚就放出ChatGPT计划加入Office「办公全家桶」这个重磅炸弹。 微软频出险招，谷歌自然不能坐以待毙。 根据DeepMind创始人在《时代》专访中透露的信息，谷歌很有可能会利用DeepMind此前推出的Sparrow，来应
谷歌宣布推出安全操作系统 KataOS，作为他们最新专注于运行环境侧重于机器学习工作负载的嵌入式设备的操作系统。出于将安全性放在首位的宗旨，KataOS 专门使用 Rust 语言开发，并基于 seL4 微内核进行了构建。
在过去的一里，在Apple Mac计算机上传播的恶意软件的数量大幅度增长。 2020年AV-TEST捕获了macOS平台的674273个新恶意软件，而在2019年仅仅有56556个样本，2018年共计92,570个样本。在过去的一年中，该平台的恶意软件数量增加了十倍以上。此外，在野还发现了很多独特的恶意软件，这表明恶意软件开发人员正在更加关注Mac平台。 自2012年至2019年，AV-TEST仅仅捕获到该平台的219257个恶意软件样本。尽管Mac上恶意软件的数量正在迅速增长，但与Windows平台的恶
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) 谷歌宣布推出安全操作系统 KataOS，作为他们最新专注于运行环境侧重于机器学习工作负载的嵌入式设备的操作系统。出于将安全性放在首位的宗旨，KataOS 专门使用 Rust 语言开发，并基于 seL4 微内核进行了构建。 通过 seL4 CAmkES 框架，我们还能够提供静态定义和可分析的系统组件。KataOS 提供了一个可验证安全的平台来保护用户的隐私，因为应用程序在逻辑上不可能违反内核的硬件安全保护，并且系统组件是可验证安全的。KataOS 也几
作者 | Tina 当地时间 10 月 14 日，谷歌宣布推出 KataOS 操作系统，目标是为嵌入式设备提供安全系统。 谷歌表示该系统的目的是为嵌入式设备提供安全解决方案。现在从环境中收集和处理信息的智能设备越来越多，如果无法保证数据安全，那么他们收集的信息，例如照片、录音和其它数据，可能会被恶意软件访问。因此，需要有一个简单的解决方案来为嵌入式硬件构建可验证的安全系统，这就是谷歌被迫引入 KataOS 的原因。 KataOS 的主要用例是越来越多的智能设备，尤其是运行机器学习应用程序的嵌入式硬件。业界
在本教程中，我们将学习鸭子类型。这是 Python 中的一个流行术语，来源于这样一句话:“如果它走路像鸭子，游泳像鸭子，看起来像鸭子，那么它很可能应该是一只鸭子。”
本周BUF大事件还是为大家带来了新鲜有趣的安全新闻，全球3万余台Mac电脑已感染恶意软件，黑客开始针对M1芯片；CD Projekt遭网络攻击，赛博朋克2077补丁延迟发布；红杉资本遭遇黑客攻击，投资者个人和财务信息恐被窃取；音频社交有风险，Clubhouse被指存在音频数据泄露。想要了解详情，来看本周的BUF大事件吧！
出走半生，谷歌的操作系统之心始终不死。对于全新推出的KataOS，谷歌计划让它成为一个「可证明的安全平台」，并针对运行机器学习应用的嵌入式设备进行充分的优化。
低代码开发平台（LCDP）是无需编码（0代码）或通过少量代码就可以快速生成应用程序的开发平台。通过可视化进行应用程序开发的方法，使具有不同经验水平的开发人员可以通过图形化的用户界面，使用拖拽组件和模型驱动的逻辑来创建网页和移动应用程序。具体什么是低代码可以查看我这篇博客：什么是低代码 本文主要推荐15个优质的低代码开源项目。
机器之心报道 编辑：蛋酱、杜伟 随着 ChatGPT 热度一直不减，OpenAI 持续拓展其能力。同时，ChatGPT 的竞品不断涌现，如何更准确检测其生成文本也成为了近来学界的一大研究课题。 自 ChatGPT 发布以来，它的能力不断被人们解锁，比如写神经网络、做智能音箱。人们在试用中慢慢发现，数学能力是 ChatGPT 的一大短板，连简单的「鸡兔同笼」题都能算错。 大概是考虑到了这一点，ChatGPT 刚刚宣布了一次重要更新：提升了「真实性」和「数学能力」。 本次是 ChatGPT 自去年 11 月推
---- 新智元报道 编辑：好困 Aeneas 桃子 【新智元导读】做聊天机器人，OpenAI不是第一家，但绝对是最出风头的那个。谷歌、Meta、DeepMind、OpenAI的聊天机器人大PK，谁最牛？ 前几天，Meta首席人工智能科学家Yann LeCun的一段对于ChatGPT的点评迅速传遍圈内外，引发了大波讨论。 在Zoom的媒体和高管小型聚会上，LeCun给出了一段令人惊讶的评价：「就底层技术而言，ChatGPT并不是多么了不得的创新。」 「虽然在公众眼中，它是革命性的，但是我们知道，它
trait -- 不仅仅只是接口！ 接上回继续，scala是一个非常有想法的语言，从接口的设计上就可以发现它的与众不同。scala中与java的接口最接近的概念是trait，见下面的代码： package yjmyzz object App { def main(args: Array[String]) { val bird = Bird("pigeon") bird.fly println(bird.isInstanceOf[Bird]) //true print
明敏 鱼羊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌这回，可真是出大糗了。 Bard处处不及ChatGPT也就罢了，如今竟然被曝出，为了快速训练这个ChatGPT竞品，他们直接使用了ChatGPT生成的数据。。。 数据来自于一个收集ChatGPT对话的公开网站，上面的对话数量超过11万。 The Information爆料，这种操作在谷歌内部不是没人反对。BERT一作就直接向劈柴哥等高管发出警告，并且明确提示： 这种行为违反了OpenAI的服务条款，并且会让Bard的回答和ChatGPT非常相
截止目前，共有158个被谷歌关闭的项目，其中包括应用app 12个，134个服务，12款硬件。本文介绍被关停的12款APP，它们都蛮好的，偏偏被……
苹果推出M1芯片已经将近半年，但针对该芯片的恶意软件从GoSearch22到Silver Sparrow再到最近的XCSSET，层出不穷。甚至最新的恶意软件XCSSET不仅可以攻击M1芯片，还可以窃取QQ、微信等主流应用的数据。 4月19日，趋势科技（Trend Micro）专家发现，原先针对苹果开发人员的恶意软件XCSSET，现已重新设计，瞄上了装载苹果M1芯片的新产品。此外，该软件还实现了针对加密货币应用的数据窃取功能。 XCSSET重新设计，针对M1、QQ、微信、加密货币 XCSSET最初是趋势科技
网络安全公司 FireEye 今天发布了一份报告，详细介绍了攻入其内部网络的 SolarWinds 所使用的技术。 与该报告一起发布的还有一个名为 Azure AD Investigator 的审计工具 ，FireEye 表示该工具可以帮助公司确定 SolarWinds（也被称为 UNC2452）是否在其网络中使用了任何一种相关技术。 与 FireEye 步调一致，Microsoft 和 CrowdStrike 也对 SolarWinds 供应链攻击进行了深入的调查。SolarWinds 供应链攻击于 2
机器之心报道 编辑：王强、杜伟 如今的人工智能圈，ChatGPT 等 AI 聊天机器人火的一塌糊涂，甚至让 Stack Overflow 访问量暴跌。那么这些 AI 聊天机器人背后的技术以及异同点有哪些呢？本文作者探索并试图回答这些问题。 随着 ChatGPT 的出现以及随之而来的广泛讨论，RLHF、SFT、IFT、CoT 等晦涩的缩略词出现在公众面前，这都归功于 ChatGPT 的成功。这些晦涩的缩略词是什么？为什么它们如此重要？本文作者查阅了所有关于这些主题的重要论文，进行了分类总结。 ChatGPT
OpenAI 首席执行官 Sam Altman（左）和 Meta AI 首席执行官 Yann LeCun（右）对未来有不同看法... ChatGPT的爆火，让大语言模型受到了人们的关注，然而这些来自不同公司的大语言模型，像OpenAI的GPT-3、Google的PaLM或LaMDA、Meta的Galactica或OPT等，都是在相同的基本方式上构建的，都是基于Transformer构建的自回归、自我监督、预训练、密集激活模型。虽然各种大模型表现类似惊人的能力，但目前的人工智能远远没有到达其能力的终点。 那么
几个月前，我在公众号分享过 GitHub 上几个可以帮你快速完成网站开发、上线的低代码平台，近期又陆陆续续挖掘到一些与此相关的优质项目，便想着重新整理、更新一下。让诸位平时在闲暇之余，也可以上手把玩。
我们一直都在使用Retroift，都知道它的核心是动态代理。例如在之前的文章重温Retrofit源码，笑看协程实现中也简单提及到动态代理(来填之前挖的坑...)。
作者 | Anthony Alford 译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 谷歌的 AmbiML 团队最近开源了 KataOS，这是一个适用于嵌入式机器学习硬件的可证明安全操作系统。KataOS 基于 seL4 微内核，使用 Rust 实现。除了 KataOS，谷歌正在发布 Sparrow，这是针对基于 RISC-V 架构安全硬件平台的操作系统参考实现。 该版本发布是在谷歌开源博客上宣布的。AmbiML 团队在安全的嵌入式环境上为机器学习构建工具，他们开发了 KataOS，以解决智能设备所收集的数
大数据文摘作品 作者：Mickey 物流行业，最痛的永远是货物分拣的“最后一公里”，涉及到将不同的货物挑拣，分门别类递送，需要消耗末端大量的人力，完成递送。 刚刚过去的双十二碰上了锐减的快递小哥，到处都出现了大量货物的堆积，像这样👇 据报道，多地快递网点停摆，日薪400元招不到临时工，上万件快递堆积如山。 不止国内，在人力更为昂贵的美国，电商巨头亚马逊早就面临这一问题，因此也一直在探索用机器解决这一“分拣”问题的可能性。 从一箱物品中抓取一件物品，然后将该物品放入不同的箱子中，这是分拣包裹最重要的一步
作者：qizailiu，腾讯 IEG 应用研究员 导读 OpenAI 近期发布聊天机器人模型 ChatGPT，迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动，可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验，圈内外都纷纷惊呼。 为什么有如此高的评价？理论支撑是什么？背后的技术原理是什么？待解决的问题和方案有哪些？资本怎么看待这件事？本文的目标是将这些问题详细的给大家讲清楚。 1 ChatGPT 是什么？ ChatGPT 本质是一个应用在对话场景
来源：大数据文摘本文约3000字，建议阅读10分钟物流行业，最痛的永远是货物分拣的“最后一公里”。 物流行业，最痛的永远是货物分拣的“最后一公里”，涉及到将不同的货物挑拣，分门别类递送，需要消耗末端大量的人力，完成递送。 双十二碰上了锐减的快递小哥，到处都出现了大量货物的堆积，像这样👇 据报道，多地快递网点停摆，日薪400元招不到临时工，上万件快递堆积如山。 不止国内，在人力更为昂贵的美国，电商巨头亚马逊早就面临这一问题，因此也一直在探索用机器解决这一“分拣”问题的可能性。 从一箱物品中抓取一件物品
谷歌本周宣布发布 KataOS，它是用于进行机器学习的嵌入式设备的操作系统。KataOS 从设计上就具备安全考虑，不但几乎完全是由 Rust 实现的，而且是建立在 seL4 微内核的基础之上，seL4 在数学上被证明是安全的，具有保证保密性、完整性和可用性。
COPY FROM：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7407604
如果说互联网的目标，是连接一切，那么推荐系统的作用，就是建立更加高效的连接了。 推荐系统从没像现在这样，影响着我们的生活。当你上网购物时，天猫、京东会为你推荐商品；想了解资讯，头条、知乎会为你准备感兴趣的新闻；想消遣放松，抖音、快手会为你奉上让你欲罢不能的短视频。 而驱动这些巨头进行推荐服务的，都是基于深度学习的推荐模型。 2019 年阿里的千人千面系统，促成了天猫“双 11” 2684 亿成交额。假设通过改进商品推荐功能，使平台整体的转化率提升 1%，就能在 2684 亿成交额的基础上，再增加 26.84
依然是原来的配方，原来的文章URL访问格式不变，文章仍然采用[https://dotnet9.com]/[发布年份]/[发布月份]/[别名]的格式：
原创文章，转贴请注明：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7407604
OpenAI近期发布聊天机器人模型ChatGPT，迅速出圈全网。它以对话方式进行交互。以更贴近人的对话方式与使用者互动，可以回答问题、承认错误、挑战不正确的前提、拒绝不适当的请求。高质量的回答、上瘾式的交互体验，圈内外都纷纷惊呼。
平常在数字世界活动的黑客在物理世界造成破坏这种情况极为罕见，但是伊朗一家钢铁制造厂遭到的网络攻击被视为是这方面的一起重大事件。 这次攻击给一家钢铁厂造成了“巨大破坏”，导致紧急关停。 一个自称为“掠夺性麻雀”（Predatory Sparrow）的黑客组织事后声称对这次攻击负责，表示这次攻击引发了严重大火，随后还发布了一段视频，以证实确有其事。 该视频似乎是还原这起事件的闭路电视录像，镜头显示工厂工人在一台机器开始喷出钢水和火焰之前离开了工厂区域。视频最后显示，有人用浇水软管来灭火。在网上出现的另一个视频
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 为应对ChatGPT，谷歌在大模型方面的动作还在继续。 最新消息，其旗下专注语言大模型领域的“蓝移团队”（Blueshift Team）宣布，正式加入DeepMind，旨在共同提升LLM能力！ DeepMind科学家们在推特下面“列队欢迎”，好不热闹~ 蓝移团队隶属于谷歌研究，和谷歌大脑实验室同等级。 之前谷歌耗时2年发布的大模型新基准BIG-Bench，就有该团队的重要贡献。 还有谷歌5400亿大模型PaLM，背后也有蓝移团队成员提供建议。 综合
本周三Meta 开启了史上最大规模的裁员，裁掉11000名员工，比业界之前猜测的几千人还要多。对于这样的裁员行动，扎克伯格向公司员工表示：“已将更多资源转移到更高具优先级的增长领域，比如人工智能、广告和业务平台，以及未来的元宇宙。”
当谈论软件设计，有一系列重要的原则和规范，它们像指南针一样指引着开发人员的方向，确保他们构建出高质量、可维护和可扩展的软件系统。这些原则不仅仅是代码编写的指导，更是一种思维方式，一种哲学，它们帮助我们在面对不断变化的需求和复杂性时保持清晰的思路。
前三章都围绕指令微调，这一章来唠唠RLHF。何为优秀的人工智能？抽象说是可以帮助人类解决问题的AI, 也可以简化成3H原则：Helpful + Honesty + Harmless。面向以上1个或多个原则，RLHF只是其中一种对齐方案，把模型输出和人类偏好进行对齐。大体分成3个步骤
这个维度下，低代码平台可以分为专用型和通用型两种。 所谓通用，指的是开发平台不事先假设自身只能应用在特定的场景、业务、行业，而是具有广泛的适用范围。 具有这样特征的开发平台往往需要有一个通用的底座。这个底座是纯技术性的，它不依赖于特定的业务功能，而只与业界广泛使用的标准协议、技术标准产生耦合。不过，这个时候，我们只有深入平台架构实现的细节，才能判断平台到底是低代码还是无代码，这就导致平台的使用者难以甄别。 但是，通用是有代价的，越通用就往往意味着在特定业务场景下的效率越低，越通用就意味着默认配置里的个性化信息越少，为形成某个具体场景所需的配置量就越大，从这个具体场景的角度看，效率相应也就越低。 所以通用型的低代码平台往往伴生着这个特征：有相对完善的有插件（或类似）机制。这一点相对来说比较好识别，相对高通用性的技术底座来说，插件是廉价的，因此通用性低代码平台往往会有数量众多的插件。这些插件可以定制出各式各样具体的业务场景，通过插件的定制化和扩展性来解决效率问题。
作者：qizailiu，腾讯 IEG 应用研究员 2 月 7 日，微软 CEO Satya Nadella 在发布会上宣布，发布 ChatGPT 版搜索引擎 New Bing。发布会上 Nadella 称，"It's a new day for search... The race starts today" ，可以看出微软对其 Bing 搜索引擎的全面改革战略意义重大。必应目前仅占全球搜索量的 3%，而谷歌则占 93%，微软难得的机会来宣称技术优势，因为搜索市场面临多年来的首次重大变化，利用集成 Chat
人工智能进入大模型时代后，各种“类人”和“超人”能力持续涌现，其自主性、通用性和易用性快速提升，成为经济社会发展的新型技术底座。有机构预测，大模型将深入各行各业，每年为全球经济增加2.6万亿到4.4万亿美元的价值。[1]
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新1期视频教程：
原创文章，转载请注明出处：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7391511
Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
