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在生成式人工智能(Generative AI)的信息技术跃迁背景下,如何看待知乎当下和未来,有三个基本的视角:
这一专属于智慧生物的独特性,也要被人工智能(AI)学会了?发散性思维(divergent thinking)被认为是创造性思维的核心指标,是人类创造性的体现。
近年来,大语言模型(LLMs)由于其通用的问题处理能力而引起了大量的关注。现有研究表明,适当的提示设计(prompt enginerring),例如思维链(Chain-of-Thoughts),可以解锁 LLM 在不同领域的强大能力。
自 ChatGPT-4 再度掀起“AI”热潮,2月16日,OpenAI 发布了首个文本转视频 AI 模型 Sora,为人工智能又带来亿点点惊艳和震撼。
Karpathy力推代码生成任务增强流程,让GPT-4在CodeContests从19%提升到44%,不用微调不用新数据集训练,让大模型代码能力大幅提升。
今天,穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学 VILA Lab 带来了一项关于如何更好地为不同规模的大模型书写提示词(prompt)的研究,让大模型性能在不需要任何额外训练的前提下轻松提升 50% 以上。该工作在 X (Twitter)、Reddit 和 LinkedIn 等平台上都引起了广泛的讨论和关注。
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谷歌Chrome最新更新!添加3个由AI驱动的新功能,方便程度Max。
绝大多数AI生图模型在训练的时候侧重的是文本和图形之间的关联,并不擅长语义分析和复杂元素处理。