使用 NSFW 聊天机器人模拟人类 - 与 Jesse Silver 对话 [译]

利用开源的大语言模型 (LLM) 和 DSPy 技术来缓解提示注入问题,我们开发了迄今为止最先进的 AI 电子商务聊天机器人,使 OnlyFans 网红的收入提高了 2-5 倍。

May 18, 2024

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你好 GPT-4o [译]

GPT-4o(“o”代表“omni 全方位”)能够实时处理音频、视觉和文本信息,使人机交互更加自然流畅。这款模型支持多种输入(文本、音频、图像)和输出(文本、音频、图像)模式,其响应音频的速度极快,最快可达 232 毫秒,平均响应时间为 320 毫秒,与人类在对话中的反应速度相当。无论是处理英语文本还是代码,GPT-4o 的表现堪比 GPT-4 Turbo,而在处理非英语文本方面则有了显著提升,同时运行速度更快,API 成本也减少了 50%。特别是在视觉和音频理解方面,GPT-4o 表现远超以往模型。

May 14, 2024

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AlphaFold 3 揭示生命分子的秘密结构及其相互作用 - Isomorphic 实验室 [译]

Isomorphic 实验室和谷歌 DeepMind 共同开发的最新 AI 模型 AlphaFold 3,能够准确预测蛋白质、DNA、RNA 及配体等生命分子的结构及其相互作用,我们期待这一成果将深刻变革我们对生物世界与药物开发的理解。

May 8, 2024

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ChatGPT 提示词十级技巧:从新手到专家 [译]

欢迎加入我们,深入探讨从基础到高级的 10 级 ChatGPT 提示工程技术。从基本的提示格式入手,逐步学习使用角色化技术,再进一步掌握如思维链 (Chain of Thought, CoT) 等更复杂的技术。在目前的工作中,我努力最大限度地提高从 GPT-4 及其他大语言模型 (Large Language Models, LLMs) 获取的准确性和实用性。我已经投入了数十小时研究学术论文和数百小时的模型提示实践,这个视频是我将这些经验压缩成 9 分钟分享的尝试。希望这个视频能为你带来启发。如果你有任何疑问,欢迎在评论区留言,我会确保回答你的问题!

May 6, 2024

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我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛 [译]

深度探索我在驾驭大语言模型(LLMs)中学到的策略

May 6, 2024

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Sam Altman 在斯坦福创业者思维领导研讨会上的对话 [译]

Sam Altman 在与斯坦福大学兼职讲师拉维 - 贝拉尼(Ravi Belani)的对话中,阿尔特曼为有抱负的人工智能创业者提供了建议,并分享了他对人工智能工具和人工通用智能的机遇与风险的见解。

May 2, 2024

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提示工程的基本理念以及如何将这些理念应用于提升大语言模型的性能 [译]

大语言模型的接口:大语言模型广受欢迎的一个重要原因在于,其文本到文本的接口极其简单,用户可以轻松使用。在早期,使用深度学习解决一个任务通常需要对模型进行微调,通过数据训练使其掌握解决该任务的方法。而且,这些模型大都只专注于单一任务。但是,大语言模型具备了通过文本提示解决多种问题的能力,这种在上下文中的学习能力使得原本复杂的问题解决方式转变为自然语言的形式!

May 2, 2024

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每家大语言模型公司都在挑战搜索技术:未来的大语言模型检索系统展望 [译]

搜索技术是计算机科学中极具挑战性的领域之一,仅有少数产品如 Google、Amazon 和 Instagram 能够做到出色。直至不久前,大多数产品并不依赖高效的搜索功能——它并非用户体验的关键部分。然而,随着大语言模型及其检索系统的迅猛发展,每个大语言模型公司都迫切需要将顶尖的搜索功能融入产品中,以确保其正常运作。面对这种新兴的需求,新一代 AI 公司将如何解决搜索问题?检索功能是大语言模型系统不可或缺的组成部分,这一点未来也不会改变。

May 2, 2024

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Perplexity 产品开发的新模式 [译]

Perplexity 的联合创始人兼产品负责人 Johnny Ho 分享了他如何借助 AI 技术领导团队,如同指挥黏菌一般,构建他们的 AI 公司,以及更多前沿策略

May 2, 2024

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提高提示一致性的结构化生成方法 [译]

最近,Hugging Face 的 *Leaderboards and Evals* 研究团队进行了一系列小实验,揭示了评估结果对提示格式微小变化的极高敏感性。对于特定任务,即使是很小的提示变动也会导致结果大不相同,这并非我们所希望看到的:相同信息输入的模型,其输出应保持一致性。我们与 *Dottxt* 的合作伙伴探讨了这一问题,他们提出了一个新思路:是否有办法提升不同提示格式之间的一致性?现在,让我们来详细探讨这一点。

May 1, 2024

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