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04 2023 档案

摘要:吴恩达和 OpenAI 一起制作了节一个半小时的,面向开发者的关于 《ChatGPT Prompt Engineering》 的课,对自己Prompt提高非常有帮助。 英文课程地址: https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-e 阅读全文

posted @ 2023-04-30 19:06 蝈蝈俊 阅读(468) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:https://github.com/lvwzhen/law-cn-ai 把开源的中国法律法规数据(https://github.com/LawRefBook/Laws)向量化,然后接入ChatGPT,这样你就可以用自然语言对法律法规进行问答。下面是问答的效果: 对于一些复杂的案例场景,回答还是不行 阅读全文

posted @ 2023-04-29 08:01 蝈蝈俊 阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:Auto-GPT是个神奇的工具,它能够根据您用自然语言描述的目标,使用GPT做深入分析,拆分为多个有顺的子任务,并自动执行诸如访问互联网等任务操作,然后根据执行结果做反思重新优化目标,整个过程不断自主循环,直到给出满意的结果。 特点: 不需要人类插手,我们使用ChatGPT,每项任务需要手动发起;而 阅读全文

posted @ 2023-04-25 04:53 蝈蝈俊 阅读(1132) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:我在一台没有GPU支持的Mac电脑本上本地部署了stable-diffusion-webui,并生成了一张图。这张图大概需要10分钟的时间才能生成,但如果有GPU支持的话,只需要几秒钟就能完成。这让我深刻体会到GPU的算力比CPU强大得多。 GPU算力为啥远高于CPU 更多的处理单元 GPU在同样芯 阅读全文

posted @ 2023-04-20 10:38 蝈蝈俊 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:如果你想本机运行 Stable Diffusion 画图,stable-diffusion-webui 可能是最佳选择之一。 安装配置它的过程看 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 页的Installation and Ru 阅读全文

posted @ 2023-04-19 15:25 蝈蝈俊 阅读(1134) 评论(1) 推荐(0) 编辑

摘要:1974年,哈佛大学沃伯斯(Paul Werbos)博士论文里,首次提出了通过误差的反向传播(Back Propagation)来训练人工神经网络。 BP算法的基本思想不是(如感知器那样)用误差本身去调整权重,而是用误差的导数(梯度)调整。 通过误差的梯度做反向传播,更新模型权重,以下降学习的误差, 阅读全文

posted @ 2023-04-18 21:30 蝈蝈俊 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:下面几类问题,是ChatGPT常回答错误的。 复杂的数学和科学问题 GPT是一种基于统计模型的语言模型,它并不具备理解数学和科学概念的能力。因此,当问题涉及到深层次的数学和科学知识时,GPT可能会无法理解问题的本质,从而导致给出不确定或错误的答案。 “MathPrompter: Mathematic 阅读全文

posted @ 2023-04-17 15:44 蝈蝈俊 阅读(1542) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:受大脑启发的人工智能程序的一个早期例子是感知机(Perceptron),它由心理学家弗兰克·罗森布拉特于20世纪50年代末提出。感知机是一种基于神经网络的二分类模型,它可以用于对输入数据进行分类任务。感知机的结构简单,易于实现和训练,是神经网络的基础。 大脑神经系统 大脑神经系统无论从构造和功能来讲 阅读全文

posted @ 2023-04-17 09:50 蝈蝈俊 阅读(861) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:AI背责的问题涉及到道德和法律责任,目前,AI通常被视为一种工具,其责任归属于开发和使用这些工具的人。 随着AI技术的发展,这个问题可能会变得更加复杂、更突出,这些问题也不是AI可以背责的,这是因为: 随着AI系统变得更加智能和自主,很难判断某个决定或行为是AI自主做出的,还是在设计者的控制之下,这 阅读全文

posted @ 2023-04-14 15:03 蝈蝈俊 阅读(76) 评论(0) 推荐(1) 编辑

摘要:符号主义、连接主义、行为主义是人工智能的三大学派。 符号主义 (symbolicism) 符号主义,又称逻辑主义、心理学派或计算机学派。 人工智能的符号主义学派是一种认为人工智能源于数理逻辑的观点,它试图用符号系统和规则来表示和操作人类的思维过程,例如推理、证明、解决问题等。 下图是用决策树模型输入 阅读全文

posted @ 2023-04-13 21:16 蝈蝈俊 阅读(3132) 评论(0) 推荐(1) 编辑

摘要:"思维链"(Chain of Thought)是指一系列有逻辑关系的思考步骤或想法,这些步骤或想法相互连接,形成了一个完整的思考过程。它是指导我们思考和解决问题的一种方法,可以帮助我们更好地理解问题、分析问题和解决问题。 一个有效的思维链应该具有以下特点: 逻辑性:思维链中的每个思考步骤都应该是有逻 阅读全文

posted @ 2023-04-13 15:14 蝈蝈俊 阅读(1877) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:ChatGPT是一个语言模型,而不是知识模型。 当我们觉得ChatGPT在胡说八道时,实际上是把它误认为知识模型,当认知为知识模型时,就不能出错,不能胡说八道。 事实上,GPT不可能获得完整的知识,无论技术如何发展,知识错误是必然会出现的,这是因为: 部分知识具有时效性,从GPT训练的周期来看,它的 阅读全文

posted @ 2023-04-09 20:55 蝈蝈俊 阅读(82) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:ChatGPT太强了,让人觉得AI可以应用于所有行业,重新塑造它们。 但是,我们如何判断哪些行业或场景更适合使用AI?有什么方法论可以指导我们判断呢? 一个最主要的方法论应该是成本结构分析。 这里的成本结构是要看AIGC替代原先工作后,可优化的成本占原先总成本的比重。 如果只能降低10%~20%,不 阅读全文

posted @ 2023-04-08 22:09 蝈蝈俊 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:受人类大脑内部复杂的神经元网络的启发,深度学习模拟生物神经网络,构建出包括输入层和输出层在内的人工神经网络。 下图,左边是视觉系统大致的通路,信息从视网膜到LGN的大细胞层到脑皮层;中间是听觉皮层,信息从耳蜗一直传到听觉皮层;右边是典型的人工神经网络。以上三种均属于层次化的结构。 当将数据输入该网络 阅读全文

posted @ 2023-04-08 07:12 蝈蝈俊 阅读(153) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:Edge的最新版本集成了NewBing的搜索聊天功能,可以很方便的基于某个网页或内容进行聊天,如下图所示: 要讨论的内容是本地的文件也可以: 使用注意点: Edge 请用Dev的最新版本。 需要FQ,国内的bing不支持new bing(https://www.bing.com/new); 快速阅读 阅读全文

posted @ 2023-04-05 15:16 蝈蝈俊 阅读(947) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:在上一篇文章中,介绍了卷积神经网络(CNN),CNN在图像识别中有着强大、广泛的应用,但有一些场景用CNN却无法得到有效地解决,例如: 语音识别,要按顺序处理每一帧的声音信息,有些结果需要根据上下文进行识别; 自然语言处理,要依次读取各个单词,识别某段文字的语义; 这些场景都有一个特点,就是都与时间 阅读全文

posted @ 2023-04-05 06:53 蝈蝈俊 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:生成对抗网络(Generative Adversarial Nets 简写GAN)是最近几年很热门的一种无监督算法,他能生成出非常逼真的照片,图像甚至视频。它由2个重要的部分构成: 生成器(Generator):通过机器生成数据(大部分情况下是图像),目的是“骗过”判别器; 判别器(Discrimi 阅读全文

posted @ 2023-04-05 06:50 蝈蝈俊 阅读(249) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要:1981年的诺贝尔医学奖,颁发给了 David Hubel(出生于加拿大的美国神经生物学家) 和Torsten Wiesel,以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献,是“发现了视觉系统的信息处理”,可视皮层是分级的。 图:纪念1981年诺贝尔医学奖的邮票。 人类的视觉原理如下:从原始信号摄 阅读全文

posted @ 2023-04-04 09:43 蝈蝈俊 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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