登录中华人民共和国司法部 中国政府法制信
秘密。本文
标注、自定义模型训练等多种大模型及能力。
最近在读论文的时候会发现一个问题，有时候论文核心思想非常简单，核心代码可能也就十几行。但是打开作者release的源码时，却发现提出的模块嵌入到分类、检测、分割等代码框架中，导致代码比较冗余，对于特定任务框架不熟悉的让世界上没有难读的论文。
传统的文本分类需要依赖
本资源包含了840个很棒的
看中了这项技术对公司能带来的发
出一条持续指数增长的路径。其实我们
“AI确实可能杀死人类。”这话并非危言耸听，而是OpenAI CEO奥特曼的最新观点。而这番观点，是奥特曼在与MIT研究科学家Lex Fridman长达2小时的对话中透露。不仅如此，奥特曼谈及了近期围绕ChatGPT产生的诸多问题，坦承就连OpenAI团队，也根本没搞懂它是如何“进化”的：从ChatGPT开始，AI出现了推理能力。但没人能解读这种能力出现的原因。唯一的途径是向ChatGPT提问，从
“GPT-4可被视作AGI （通用人工智能）的早期版本。”如若从他人口中说出，或许是无稽之谈——但是由微软雷蒙德研究院机器学习理论组负责人万引大神Sébastien Bubeck与2023新视野数学奖得主Ronen Eldan、2023新晋斯隆研究奖得主李远志、2020斯隆研究奖得主Yin Tat Lee等科学家共同撰写的论文结论，却引起了全行业的关注。这些科学家在论文中对GPT-4的分析和评价，
近段时间，人工智能聊天机器人ChatGPT火爆网络，“AI写作是否会让文字工作者被替代？”成为人们关注并持续讨论的话题。闲聊、问答、解题、写代码、写诗、创作小说， 连续回答，不断纠错，ChatGPT 能做的事，包括且不限于以上领域。那么，它到底只是“废话文学生成器”，还是真正能够达到人类感性认知的创作水平？为此，我们向ChatGPT发起了一次文笔挑战，来看看它写得怎么样？唐代诗人张若虚的《春江花月
“技术深度” 与 “技术广度”是对开发者来说最为重要的两个维度，本项目致力于从源码层面，剖析和挖掘互联网行业主流技术的底层实现原理，为广大开发者 “提升技术深度” 提供便利。目前开放的有 Spring 全家桶、Mybatis、Netty、Dubbo 框架，及 Redis、Tomcat 中间件等，让我们一起开拓新的领地，揭开这些源码的神秘面纱。https://github.com/d
们可以将其理解为一类具有相同特性的节点的集合。
在训练庞大的深度神经网络，为了能够更好的理解运算过程，需要使用可视化的工具将其过程进行描述，比如，在tensorflow中使用TensorBoard 来绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。本资源整理了深度学习神经网络结构设计或可视化相关的开源工具，分享给大家。 资源整理自网络，源地址：https://github.com/ashishpatel26/Tools-to-Design
什么是预训练模型？ 预练模型是其他人为解决类似问题而创建的且已经训练好的模型。代替从头开始建立模型来解决类似的问题，我们可以使用在其他问题上训练过的模型作为起点。预训练的模型在相似的应用程序中可能不是100％准确的。 本文整理了自然语言处理领域各平台中常用的NLP模型，常见平台包括Tensorflow、Keras、Pytorch、MXNet、Caffe。分享给需要的朋友。 点击文末
了提高入选的机会通常还可以提前联系项目内的老师（套磁）。大家可以选择性接收自己需要的信息。...
本文整理了与深度学习、人工智能相关丰富的内容，涉及人工智能相关的思维导图 (+100张AI思维导图)，深度学习相关的免费在线书籍、课程、视频和讲座、论文、教程、研究人员、网站、数据集、会议、框架、工具等资源。 内容整理自网络，源地址：https://github.com/Niraj-Lunavat/Artifici
本资源将根据 LeetCode 中文版探索板块给出的路线制作题解，各专栏将尽力覆盖各大知识要点并总结知识点和套路。相比于题库解析部分追求代码的绝对精简，本专题追求以高可读性呈现各大专题的常规思路，为后续的题库解析部分做铺垫。俩部分题目可能重复，但专题部分会有更详细的解析，且可能运用不同解法。 项目持续更新
Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，
候需要看 6000 张图片才知道怎么区分吗？很显然，不需要！这表明当前的深度学习技术和我们人类智能差距还是很大的，要想弥补这一差距，少样本学习是一个很关键的问题。...
图｜2010-2023，从 DeepMind 到 Google DeepMind，再到 DeepMind，再到 Google DeepMind或许是深深感受到了来自 OpenAI 与微软一起给到的巨大压力，以及加速实现通用人工智能（AGI）的目标，今日，Google CEO Sundar Pichai 宣布，将 DeepMind、Google Brain 合并，成立 Google DeepMind
本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的自然语言处理(NLP)面试准备的学习笔记与资料，该资料目前包含 自然语言处理各领域的 面试题积累。 资源整理自网络，源地址：https://github.com/km1994/NLP-Interview-Notes 内容涉及多次跳
本书介绍 春季学期教的课上对其进一步完善。本书的目标是为最广泛使用的学习架构呈现学习理论的新旧成果。本书面向以理论为导向的学生，以及希望获得对机器学习和相关领域中使用的算法的基本数学理解的学生，包括计算机视觉、自然语言处理等领域的学生。本书将主要讲解第一性原理的许多结果，同时尽可能地保持阐述简单。这自然会导致关键结果的选择，在简单但相关的例子中展示学习
自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)以语言为对象，利用计算机技术来分析、
Diffusion Model(扩散模型)是生成模型的一种，作为近两年CV领域一种比较火的模型。它是一种基
本资源还包括具有许多视觉示例的通用机器学习(ML)、神经网络(NN)和深度神经网络(DNN)，
异常(Anomalies)是罕见的观测结果（如数据记录或事件），与样本中的其他观测结果存在显著差
Deepfake技术是一把双刃剑。在娱乐行业中，Deepfake便受到短视频的青睐，比如抖音的换脸
2021年6月开放本项目的notion页面，NLPer-Arsenal-Notion ，主要收录我们整理的trick
在这三大模型家族中，我们将更多地关注VAE相关的模型，因为它们更有效。当谈到深层生
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
