ChatGPT!我是你的破壁人;比尔·盖茨不看好Web3与元宇宙;FIFA押中4届世界杯冠军;GitHub今日热榜 | ShowMeAI资讯日报

news2025/2/27 23:25:01

👀日报合辑 | 🎡AI应用与工具大全 | 🔔公众号资料下载 | 🍩@韩信子

🎡 『GPTZero』用 ChatGPT 写论文糊弄老师?已经不灵了~

语言生成模型的诞生与优化,给教育和学术界带来了不少困扰。继纽约教育官员宣布禁止学生在公立学校使用 ChatGPT 后,全球知名机器学习会议 ICML 最近也宣布禁止发表包含由 ChatGPT 和其他类似系统生成内容的论文。对于这样的情况,OpenAI 正在努力开发缓解措施,帮助人们检测由 AI 自动生成的文本

Edward Tian,普林斯顿大学的学生,开发了面向 ChatGPT 生成内容的检测工具 🌏GPTZero。用户只需将内容粘贴在输入框,就能在几秒钟内得到分析结果,快速检测出一篇文章是由 ChatGPT 还是人工撰写的。

GPTZero 应用程序的工作原理,是对文本的困惑度(perplexity)和突发度(burstiness)属性进行分析。困惑度即文本对模型的随机性(或语言模型对文本的喜爱程度),突发度即文本困惑度的稳定程度。因为人类书写的文本更不可预测,而机器写作的文本在一段时间内表现出的困惑度更低、也更均匀稳定。创建者称 ChatZero 目前处于测试阶段,将在接下来的几周内改进模型和分析。(来源:indian express)

🎡 『对话比尔·盖茨』AI 颇具革命性,不太看好Web3与元宇宙

微软联合创始人比尔·盖茨(Bill Gates)在 riddit 网站 Ask Me Anything 帖中,谈到了对当前技术趋势的判断。

在被问到现在什么技术处于此前互联网类似(有发展潜力)的阶段时,盖茨表示人工智能颇具革命性,但 Web3 规模不会太大,元宇宙本身也不具有革命性

AI is the big one. I don’t think Web3 was that big or that metaverse stuff alone was revolutionary, but AI is quite revolutionary.

有用户问他对于生成式人工智能的看法,以及他认为这种技术会怎样影响世界,盖茨表示对 AI 的进步速度感到惊讶,并认为它们会产生巨大影响

I am quite impressed with the rate of improvement in these AIs. I think they will have a huge impact.

关于最近大火的 OpenAI 和 ChatGPT,他给予了高度评价,称其能窥见未来,整个方法和创新速度都令人印象深刻

It gives a glimpse of what is to come. I am impressed with this whole approach and the rate of innovation.

帖子中还有很多有趣或犀利的问题,比如拥有大面积的农场、当下的经济与生活压力、气候问题、日常使用的手机型号、对孙子孙女的寄语、去年喜欢的影视剧、最喜欢的乐队、最近在读的书等等,盖茨都一一作答。感兴趣可以前往 🌏这里 围观!

ShowMeAI 🎡AI应用与工具大全 页面,汇总了100+人工智能工具,包括个人企业行业科研等4大应用场景,智能家居、增强现实AR、运动健康、聊天机器人、广告营销、教育、农业、无人机、自动驾驶、文本生成、图像生成等领域!是AI开发者和数字行业工作者的百宝箱!如有遗漏或推荐,欢迎联络留言!

🎡 『EA Sports FIFA』神了!连续押中 4 届世界杯冠军

EA 旗下的老牌足球游戏 FIFA,靠着自己游戏内的模拟,成功预测了 2010、2014、2018、2022 这4届世界杯冠军!虽然比赛过程有点出入,但最终的冠军无一出错。

FIFA 凭啥能预测得这么精准?答案当然是大量精准的数据——在 FIFA 里,每名球员都有自己被量化的能力数据,包含速度、射门、盘带、传球、身体、防守等6项,且每一项都细分成更细致的数据指标。以身体(PHY)这项能力来说,它时弹跳、体能、力量、侵略性等4项能力的综合数值。

但是 FIFA 里有上万名球员,每名球员的数据又有 30 多项。这些数据来自哪里呢?真实性如何保证呢?这就要提到 FIFA 的 World Football Web Editor 社区了!

这里有 8000 多会员以及数百名专业编辑。会员是来自世界各地的足球深度爱好者,会到各地观看联赛并记录分析球员的能力数据;有些也与足球俱乐部保持着联系,能获取一些球员的训练数据。数百名专业编辑则负责校对、验证这些数据真实性,并最后确定具体数值。正是有了这几千人的不懈努力,我们才能看到每个赛季球员的最新数据,见证这些球员们的成长。(来源:差评)

🔥 『微软』面向美国全职员工实施无限假期

微软近日宣布将调整休假政策,从1月16日开始为所有美国员工提供无限假期。届时,微软得美国全职员工将无需再积累和等待休假时间。有未使用假期余额的员工,将在4月获得一次性付款。微软当然不是第一家采用无限休假的大型科技公司。 Salesforce、微软旗下的 LinkedIn、甲骨文和 Netflix 都为员工提供类似的无限休假政策。

无限假期是一项休假制度,指企业对员工在办公室内的工作时间及放假不设限制,一切由员工自行安排。公司对员工的审核标准根据个人表现而非工时而定。(来源:The Verge)

🔥 『Koko』心理健康咨询,使用 GPT-3 惹争议

Koko 是备受年轻一代喜爱的心理健康支持网站。它与社交网络、大型在线社区合作并提供工具,在用户触发设定的关键词时提供多种干预测试,包括心理学资源支持、与人的聊天窗口等。

上周五,创始人 Rob Morris 在推特上表示,大约有 4000 名用户在未被告知的情况下获取了 GPT-3 模型提供的支持。GPT-3 生成的内容并没有直接发给用户,而是经过人类支持人员的审核后、在认为相关时再使用。虽然用户对此类形式回答的评价明显高于人类提供的答案,但官方还是决定迅速撤下该程序

Morris 对此解释道,模拟同理心感觉很奇怪、很空洞,但依旧对 AI 在心理健康领域的应用表示乐观。批评者则认为,AI 内容创作发展得如此之快,以至于人们没有批判性地思考使用它的最佳方式,像 Koko 这样的服务显然更需要深思熟虑。(来源:Popular Scence)

🔥 『宁波版西湖大学』芯片抢人大战愈演愈烈

日前,宁波东方理工大学(暂名)正式开建。学校有“宁波版西湖大学”之称,由芯片龙头韦尔股份的创始人虞仁荣先后出资300多亿支持建造,定位是高水平、创新型、国际化的新型研究型大学。虽然定位如此,但从出资人等方面看,其应用型大学的意味似乎更浓。这一举措也说明了芯片等硬科技领域的人才处于短缺状态

据中国半导体协会预测,2022年中国芯片专业人才缺口超过25万人;而到2025年,这一缺口将扩大至30万人。此外,2020年我国集成电路相关专业毕业生规模在21万左右,约占毕业生总数的2.30%。而在这21万学生中仅有13.77%毕业生毕业后从事集成电路相关工作,数量还不到3万人,国内高校培养的芯片人才可谓青黄不接。(来源:创业邦)

🔥 『百度无人驾驶』与武汉签署合作协议,将开启规模化无人驾驶商业运营服务

百度与武汉市政府签署合作协议,宣布在智能网联汽车领域展开全面战略合作,双方将共同开启规模化无人驾驶商业运营服务。据了解,武汉将积极稳妥推进无人驾驶政策分阶段在武汉市实现全域开放,逐步打通在机场、高速等场景的应用。在法律法规政策允许范围内,支持百度 Apollo 及其关联方在全市范围内部署规模化无人驾驶商业运营服务。双方将共同努力在武汉打造全球领先的无人驾驶运营区。(来源:Tech 星球)

🔥 『ChatGPT』CNET网站悄悄发了几十篇AI创作的文章

11月以来,CNET 科技网站一直在发布由 ChatGPT 撰写的文章,并署名 CNET Money Staff 以进行标识。据统计,CNET Money Staff 撰写的文章首次发表于11月11日,至今已有73篇。不过从内容构思到发布,始终有一个编辑团队参与其中,以确保发布信息的准确性、可信度和权威性。

其实,CNET 并不是第一家使用人工智能技术的新闻媒体。美联社自2015年以来一直吹嘘自己是首批利用人工智能的新闻机构之一,在价值链的关键点上使用机器学习进行新闻的收集、制作和分发。(来源:Gizmodo)

🚧 『Ultralytics YOLOv8』YOLOv8 的前沿 SOTA 模型

https://github.com/ultralytics/ultralytics

Ultralytics YOLOv8 是由 Ultralytics 开发的一个前沿的 SOTA 模型。它在以前成功的 YOLO 版本基础上,引入了新的功能和改进,进一步提升了其性能和灵活性。YOLOv8 基于快速、准确和易于使用的设计理念,使其成为广泛的目标检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。

🚧 『nanoGPT』用于训练/微调中型 GPT 的最简单、最快的存储库

https://github.com/karpathy/nanoGPT

nanoGPT 是用于训练/微调中型 GPT 的最简单、最快的存储库,是对复杂的 minGPT 的重写,旨在通过设计变得简单易读。目前正在努力在 OpenWebText 数据集上重现 GPT-2。

🚧 『Adrenaline』AI 驱动的代码调试器

https://github.com/shobrook/adrenaline

Adrenaline 是由 OpenAI Codex 提供支持的调试器,不仅可以修复代码,还可以在此过程中讲解错误出现的原因。使用方式也很简单,只需插入损坏的代码和错误消息,然后单击 Debug。

🚧 『GPT Index』通过 LLM 使用大型外部知识库

https://github.com/jerryjliu/gpt_index

GPT Index是外部数据和 LLM 之间简单、灵活的接口,提供了简单的数据结构来解决提示大小限制,为外部数据源提供数据连接器,提供一个全面的工具集。

🚧 『Lama Cleaner』开箱即用的 AI 图像擦除/补全工具,还能可以轻松去水印

https://github.com/Sanster/lama-cleaner

Lama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的图像修复工具,可以从图片中擦除任何元素,修复旧照片,或者替换图片上的某些内容。以下为几张使用示例。

https://www.zhihu.com/column/c_1516418158143004672

👆 订阅知乎专栏 #ShowMeAI资讯日报,可以查看历史消息,接收每日最新推送!

◉ 点击 🎡AI应用与工具大全,体验100+前沿AI产品带来的效率飞跃。

◉ 公众号 🔔ShowMeAI研究中心 回复关键字 日报,免费获取独家AI发展趋势报告、原创AI专题资料合辑,一览AI技术发展前沿,捕捉有价值的业务应用案例!

◉ 点击 👀日报合辑,公众号内订阅话题 #ShowMeAI资讯日报,可接收每日最新推送。

◉ 点击 🎡AI应用与工具大全,体验100+前沿AI产品带来的效率飞跃。

◉ 公众号 🔔ShowMeAI研究中心 回复关键字 日报,免费获取独家AI发展趋势报告、原创AI专题资料合辑,一览AI技术发展前沿,捕捉有价值的业务应用案例!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/161555.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

前端工程化解决方案-Webpack编程

文章目录1. 前端工程化目前主流的前端工程化解决方案2.webpack2.1 主要供能2.2 webpack与webpack-cli的使用2.2.1 初始化项目2.2.2 安装2.2.3 配置2.2.3.1 webpack.config.js2.2.3.2 package.json2.2.3.3 打包构建2.2.3.4 项目中引入 dist/bundle.js2.3 动态部署2.3.1 webpack-…

微服务架构概述

微服务架构概述一、架构演变1.1 单体架构1.2 分布式架构1.3 微服务二、SpringCloud2.1 简介3.2 痛点三、SpringCloud Alibaba3.1 简介3.2 优点3.3 主要组件3.4 版本对应一、架构演变 1.1 单体架构 讲业务的所有功能集中在一个项目中开发,打成一个包部署。 优点&am…

SaaS架构实现理论(四)可伸缩多租户

目录1.伸缩性(Scalable)的概念2.应用服务器层的水平扩展2.1基于Session复制的水平扩展方式2.2基于Session Sticky的水平扩展方式2.3基于Cache的集中式Session实现水平扩展2.4三种水平扩展方式的比较3.数据库的水平扩展3.1数据库的垂直切分3.2数据库的读写…

ArcGIS基础实验操作100例--实验93插值模型的精度分析

本实验专栏参考自汤国安教授《地理信息系统基础实验操作100例》一书 实验平台:ArcGIS 10.6 实验数据:请访问实验1(传送门) 空间分析篇--实验93 插值模型的精度分析 目录 一、实验背景 二、实验数据 三、实验步骤 (…

ESP-IDF:使用基本类型,指针,引用,指针的指针,指针的引用作为函数参数的几个例程

1.例程: /下面是使用基本类型,指针,引用,指针的指针,指针的引用作为函数参数的几个例程/ // 值拷贝 int add10(int a) { a 10; return a; } // 指针传参,是一种地址拷贝 void add101(int *a) { // int *…

(11)QWidget的使用(two)

目录 设置窗口图标和标题 设置窗口图标以及获取图标 设置窗口标题以及获取标题 窗口标题的特殊操作 设置窗口的状态 设置窗口的不透明度 设置窗口的状态 使用封装好的函数显示窗口 设置窗口标志 窗口标志简介 设置窗口图标和标题 设置窗口图标以及获取图标 void se…

Java在远程方法调用中运用反射机制

本案例将介绍反射机制在网络编程中的应用,实现如何在客户端通过远程方法调用服务器端的方法。 假定在服务器端有一个 HelloService 接口,该接口具有 getTime() 和 echo() 方法,具体代码如下: import java.util.Date; public int…

【C语言航路】第十一站:字符串、字符和内存函数

目录 一、字符串函数 1.strlen (1)strlen的库函数文档 (2)strlen的模拟实现 (3)strlen的注意事项 2.strcpy (1)strcpy的库函数文档 (2)strcpy的使用以…

如何使用机器学习进行图像识别|数据标注

什么是图像识别?图像识别是一种用于识别图像中的对象并将其分类为特定类别的机制,基于人类识别不同图像集中对象的方式。图像识别如何为人类工作?当我们看到一个物体或图像时,作为人类,我们能够立即准确地知道它是什么…

浅谈STL——适配器

一、适配器(Adapters) 它是一种设计模式,为STL中能够将一个类的接口转化为用户更加想要使用的接口,适配器就扮演者轴承、转换器的功能 就是一个wrapper的模式,将要修饰的接口进行二次包装,展露出可以更容…

紧急事故的流程管理

嵌套式职责分离 在事故处理中,让:每个人清楚自己的职责是非常重要的。有点反直觉的是,明嘶职费反而能够使每个人可以更独立自主地解决问题,因为他们不用怀疑和担心他们的同事都在干什么。 如果一个人目前要处理的事情大多了&…

[TPAMI 2022] 用深度神经网络解决欠定问题——考虑鲁棒性?

Solving Inverse Problems With Deep Neural Networks – Robustness Included?https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9705105摘要在过去的五年中,深度学习方法已经成为解决各种反问题的最先进方法。在此类方法可以应用于安全关键领域之前,必…

2022年度总结和展望2023年

文章目录 前言 2022年的成就总结 2023年的行动目标 如何完成这些目标? 前言 从2018年更新CSDN第一篇的博文,我就和CSDN产生联系。当时想法很纯粹,就是将积累的知识写成文章,无论去到哪里都能查到,所以前面三年都是…

Python实现预测客户是否会购买房车险源码+数据集,基于伯努利朴素贝叶斯预测客户购买房车险源码,Python预测客户购买房车险

伯努利朴素贝叶斯预测客户购买房车险 根据2000年数据挑战赛保险公司的客户特征数据,预测客户是否会购买房车险。 使用伯努利朴素贝叶斯模型,我获得了更好的预测效果 完整代码下载地址:Python实现预测客户是否会购买房车险源码数据集 数据集…

中国化工发展的新态势

顺势而为的企业才可能有好的未来,在一年之初,回顾总结一下中国化工行业的发展态势,对企业认清形势,确定企业的行业发展方向和发展战略至关重要。 自2022年以来,中国快速增长的化工行业按收入计算一直是世界上最大的&am…

【Java、Redis】通过中心经纬度与半径获取范围内的结果集(类似附近的人)

文章目录需求解决方案什么是Redis GeoHashJava实现InitEquLongLatTask.javaControllerservicexml sql语句引用的pom依赖需求 通过百度地图的覆盖物功能,用户在页面上画圈选定某个区域,前端传输中心点经纬度与半径给后端,后端需要返回位置在圈…

表格存储 Tablestore 十年发展总结

作者:周赵锋 阿里云基础产品团队 ​表格存储Tablestore上线已有十年,随着业务规模变大,稳定性挑战也随之而来,需要不断优化架构来提升可用性。本文将为大家分享表格存储Tablestore在技术层面近年来的功能演进、技术架构演进以及稳…

与哈希函数有关的结构:布隆过滤器、一致性哈希

1、认识哈希函数 (out f(in data)) 输入参数in,其值域范围可以看作是无穷大的。输出函数out,其值域范围可能性很大,但是一定是有穷尽的哈希函数没有任何随机的机制,固定的输入一定是固定的输出输入无穷多但…

计算机基础——无处不网络

作者简介:一名云计算网络运维人员、每天分享网络与运维的技术与干货。 座右铭:低头赶路,敬事如仪 个人主页:网络豆的主页​​​​​​ 目录 前言 一.计算机网络概述 1.计算机网络发展史 二.计算机网络应用领域 三.计算机网…

基于YOLOv6m的接打电话检测识别分析系统

本身在实际项目开发应用中YOLO都是目标检测任务的绝对主力,从v3一直跟着到了v7,做了很多的项目,处理了很多的数据,当然了也积累了一些自己的成果和心得,这里主要是以不常用到的yolov6m系列的模型来开发构建接打电话行为…