网站后台发文章图片链接怎么做,3一6年级科技小制作手工,搜索网站排名软件,2023企业所得税最新政策#x1f440;日报周刊合集 | #x1f3a1;生产力工具与行业应用大全 | #x1f9e1; 点赞关注评论拜托啦#xff01; #x1f525; 2023年诺贝尔奖全部揭晓#xff0c;一文看完6类奖项花落谁家 https://www.nobelprize.org/prizes 随着最后一项「经济学奖」的揭秘日报周刊合集 | 生产力工具与行业应用大全 | 点赞关注评论拜托啦 2023年诺贝尔奖全部揭晓一文看完6类奖项花落谁家 https://www.nobelprize.org/prizes 随着最后一项「经济学奖」的揭秘备受瞩目的2023年诺贝尔奖6类奖项得主已经揭晓。按照官方的发布顺序日报整理了 Physics 物理、Chemistry 化学、Medicine 医学、Literature 文学、Peace 和平、Economic Sciences 经济学奖项的获奖者基本信息和获奖理由。
你也可以在右侧文章里查看详细介绍或者前往各领域专业频道查看更专业的解读 ⋙ 阅读全文 月之暗面发布20万汉字的智能助手Kimi Chat目前开放内测申请 https://www.moonshot.cn 国内大模型最神秘的创业公司之一月之暗面 Moonshot AI 终于发布了第一款模型和产品 Kimi Chat。目前已经开放内测可以访问上方链接进行申请。
Kimi Chat 是首个支持输入 20 万汉字的智能助手产品。这一上下文长度是目前最高的 Claude 2-100k (约 8 万字) 的 2.5 倍GPT-4-32k (约 2.5 万字) 的 8 倍 ⋙ 了解更多 一场AI写中文小说的武林大会试看科技和人文的交锋 知识星球 · 比赛资料合集https://t.zsxq.com/13qJHWhGb 关于本次比赛的资料和讨论很多都已经整理在知识星球可以访问链接前往获取 8月份的时候 GenWorld 与真格基金等共同举办了首届中文LLM微小说大赛吸引了科技从业者、作家、媒体人等数百位选手参赛角逐出了六篇获奖作品。
有意思的是举办方将获奖作品和交互记录都进行了公开让我们看到了完整的创作过程。今天日报推荐的播客也是这场比赛的余波荡漾主持人邀请了赛事的主办者 Justin 和 Frank聊聊科技和人文价值。 如何调整DALL-E 3 参数新一轮AI绘画工具经验分享 最近社群里在讨论如何调整 DALL-E 3 生成图像的参数尤其是图像尺寸。几番尝试下来发现GPT-4的调整空间更多Bing输出的生成图像似乎比较局限。下方是调参经验分享带给了 DALL-E 3 绘画更多可能 尺寸 (Size)你可以选择不同的长宽比如1024x1024 (正方形) 1792x1024 (宽屏) 或1024x1792 (高屏) 提示语 (Prompts)这是生成图像的主要描述。你可以为其提供详细的描述这有助于获得更准确和满意的结果 种子号 (Seeds)种子号决定了图像生成的随机性。即使使用相同的描述不同的种子号也会导致生成稍有不同的图像 ⋙ GPT-4 DALL-E 3参数调整分享 非程序员的我用AI构建机器人每天自动生成 LLM 新闻摘要 作者在没有任何编程经验的情况下用 Replit 和AI构建了一个机器人每天向Slack频道发送一份摘要包括 LLM 热门话题、活跃用户和有趣的消息。
在这篇文章就介绍了他的开发经验以及这个过程中遇到的挑战、工具和技术包括 Replit、ModelFarm、Ghostwriter、Google LLMs 等还公开了自己的项目模板。
整个开发过程整理得非常详细可以前往获取各个步骤细节和更多资料 ⋙ 阅读原文 红衫中国 Sparkle Moments 第2期报名寻找0-1的创业者 这是红衫中国「Sparkle消费创想汇」第2期的报名提醒。注意报名截止日为2023年10月22日活动时间是2023年11月18日至19日在上海举办面向大消费领域创业者。
活动将邀请知名消费品牌创始人深度分享创业历程和心得面对面交流实战经验对接核心创业资源。感兴趣可以前往 ⋙ 了解更多 百度新出的小说AI写作工具让人人可以写故事 https://zuojia.baidu.com 百度作家平台最近推出了新功能可以写故事和小说了。这个写小说的功能尤其惊艳可以说通过AI辅助将小说的创作难度拉低到了「我上我也行」的程度
从截图可以看出创作工具的AI功能很丰富支持选择多个标签然后自动生成故事梗概和细化到章的大纲还能扩写、润色、续写、较多并且解决了让作者头大的设定和起名问题已经实打实成为创作者的效率工具了
当然AI不是代替作者也不是劣币驱逐良币搞一堆垃圾AI文。如何更好的帮助优质作者提升效率让作者专注情节和重点段落的写作是更值得探索的方向 ⋙ 开发者亲自写的安利文 带你理解生成式AI系列第1部分 Tokenizer 生成式人工智能的爆发吸引了更多人的关注AI模型的运作原理。对于技术写作者来说如何清晰准确地解释清楚成为了新的挑战因为这意味着要尽可能少地涉及数学和框架等繁难的知识点。
本文是系列更新的第一章后续更新会涉及思维链、检索增强生成 (RAG)、ReAct代理、LangChain等更多热门主题。如果你也有学习需求可以追一下这个系列的更新在不涉及技术细节的情况下掌握AI模型的工作原理。 Tokenizer 是一个将文本数据转换为数字表示的工具它是训练生成式人工智能模型的第一步 每个AI都是一个应用程序讨论了AI的应用性质包括其在各种场景中的实际应用 一个好的 Autocomplete自动完成系统与全面的语言模型之间的区别突出了每个系统的限制和优点也解释了自动完成工具如何帮助生成新的内容 定义一个单词如何定义一个词以及AI如何理解和使用词汇来生成预测 理解分词分词在将文本转换为与神经网络兼容的格式中的重要性OpenAI大模型是如何使用分词来处理文本以及这些模型是如何学习理解这些分词之间的统计关系并擅长生成分词序列中的下一个分词 ⋙ 阅读原文 感谢贡献一手资讯、资料与使用体验的 ShowMeAI 社区同学们 ◉ 点击 日报周刊合集订阅话题 #ShowMeAI日报一览AI领域发展前沿抓住最新发展机会 ◉ 点击 生产力工具与行业应用大全一起在信息浪潮里扑腾起来吧
