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🔥 2023年诺贝尔奖全部揭晓,一文看完6类奖项花落谁家
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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
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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
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🏆 一场AI写中文小说的武林大会,试看科技和人文的交锋
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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。
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🧰 如何调整DALL-E 3 参数,新一轮AI绘画工具经验分享
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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
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🧩 非程序员的我,用AI构建机器人,每天自动生成 LLM 新闻摘要
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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
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🚀 红衫中国 Sparkle Moments 第2期报名,寻找0-1的创业者
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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
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👩💻 百度新出的小说AI写作工具,让人人可以写故事
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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
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📚 带你理解生成式AI系列,第1部分 Tokenizer
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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。
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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
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