GPT，3是一个具有1750亿个参数的自回归语言模型，比任何以前的非稀疏语言模型多10倍，对于所有任务，GPT，3均无需任何梯度更新或微调即可应用，任务和少样本演示完全通过与模型的文本交互来指定，可以生成新闻文章样本，而人类评估者很难将这些样本与人类撰写的文章区分开来，接下来分为四部分，摘要、引言、...

  一、GPT的核心是TransformerGPT，GenerativePre，trainedTransformer，是一种基于单向Transformer解码器的预训练语言模型，它通过在大规模语料库上的无监督学习来捕捉语言的统计规律，从而具备强大的文本生成能力，在GPT，GenerativePre，tr...

  今天分享一篇普林斯顿大学的一篇文章，TreeofThoughts，DeliberateProblemSolvingwithLargeLanguageModels[1]，思维之树，用大型语言模型解决复杂问题，这篇工作还是非常有借鉴意义的，OpenAI的AndrejKarpathy，前TeslaAI高级...

  大家好，我是HxShine今天分享一篇Microsoft公司的一篇文章，Title，ImprovingTextEmbeddingswithLargeLanguageModels，使用大型语言模型改善文本嵌入，这篇文章探索了直接利用LLM来做embedding模型，其只需要利用合成数据和少于1000次...

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  长周期时序预测核心问题长周期时间序列预测，指的是预测窗口较长一类时间序列预测问题，一般来说，预测长度在50个点以上，就可以认为是长周期时间序列预测问题，同时，预测长度的增加，会使得模型需要引入更长的历史序列，才能实现更好的预测，相比短周期时序预测，长周期时序预测主要面临的挑战有以下几个方面，长周期历...

  情感在人类决策中扮演着核心角色，它影响他们的选择、行为乃至生活的方方面面，当这一复杂的人类特质与LLMs相遇时，他们如何确保这些模型能够准确地反映出情感的影响，这不仅是技术上的挑战，更是对模型设计哲学的深刻考量，6月6日发表于学术平台arXiv热门论文，THEGOOD，THEBAD，ANDTHEHU...

  嘿，大家好！这里是一个专注于AI智能体的频道！首先，让我们来聊聊LLM，这些模型通过在海量数据集上预训练，已经展现出了惊人的能力，无论是理解还是生成自然语言，它们都能做得很好，但问题来了，这些模型的规模和训练成本都很高，这让它们在实际应用中有点不切实际，这时候，MoA登场了！MoA通过利用多个LLM...

  出品，技术栈，微信号，blog51cto，太酷了，12日消息，麻省理工大学研究团队发表了一篇新的研究结果，研究发现，通过大模型的加持，科学和艺术竟然存在某种隐藏联系，进而可以生成新的生物材料，基于图形的人工智能模型，中，建议创建一种新的基于菌丝体的生物材料，右，，其灵感来自于瓦西里·康定斯基的画作，...

  这篇文章给大家介绍一下北邮在NeurIPS2024中发表的一篇时间序列预测工作，重点研究了如果有效利用时间戳特征提升时序预测效果，相关方法可以嵌入到现有的各类SOTA时序预测模型中，论文标题，RethinkingthePowerofTimestampsforRobustTimeSeriesForec...

  导语本文为数据库，拥抱Data，AI，系列连载第1篇，该系列是阿里云瑶池数据库面向各行业Data，AI应用场景，基于真实客户案例&amp，最佳实践，展示Data，AI行业解决方案的连载文章，本篇内容针对电商行业痛点，将深入探讨如何利用数据与AI技术以及数据分析方法论，为电商行业注入新的活力与...

  文章指出，传统RAG通过向量检索排序召回与Query相关的片段，通过prompt生成回复，LLMs与检索器之间存在语义鸿沟，LLMs难以有效利用检索器提供的信息，下面来看看这篇文章引入检索信息增强RAG性能的trick，RAG和的比较，采用可训练的，Former来弥合检索器和LLM之间的语义鸿沟方法...

  作为一名拥有10年经验的PHP程序员，我深知技术迭代的速度之快，以及不断学习新技能对于保持职业竞争力的重要性，最近，我踏上了学习人工智能，AI，的旅程，这一决定不仅拓宽了我的技术视野，也对我的日常工作产生了深远的影响，初识AI，我被其强大的数据处理和模式识别能力所吸引，在PHP开发中，我们经常需要处...

  零信任网络基础设施的五个关键步骤零信任方法要求对设备进行验证，即使它们之前已获得网络许可，现在，我们在个人和专业环境中使用物联网，IoT，连接的设备比以往任何时候都多，一般来说，物联网设备旨在以非常有效的方式提供单一服务，不幸的是，这意味着安全并不总是优先考虑的事项，缺乏内置安全性使设备容易受到攻击...

  不装电池也能，自动驾驶，，这个机器人还能无限续航，华盛顿大学华盛顿大学的研究人员们认为过去的一些办法不够可控，他们的新想法是，采用，间歇运动，的方式来驱动机器人，简单来说，一方面，是减小机器人的尺寸和重量，让它能在极低的功率下运行，57微瓦以下，另一方面，研究人员给MilliMobile装上了薄膜电...