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AI 论战的荒谬(并且,不,AI 不会在类似于计算机般的时间尺度上进行递归自我完善) [译]-5bei.cn大模型教程网

AI 论战的荒谬(并且,不,AI 不会在类似于计算机般的时间尺度上进行递归自我完善) [译]

ThunderStrike阅读(608)赞(0)

(一台黄油机器人突然意识到它存在的唯一目的是传递黄油。) 在那个人们普遍认为“自动驾驶汽车还有半年就能面市”的美好时光里,你可能遇到过这样的论点:“如果自动驾驶汽车能够运行,那么它们将比人驾驶的汽车更安全。”这听起来没错。但如果你所说的“它...

这不是微服务或单体的问题,而是认知负荷的问题 [译]-5bei.cn大模型教程网

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ThunderStrike阅读(541)赞(0)

明确如何通过理解认知负荷和团队能力来帮助你做出架构风格的选择。 TLDR “不要仅在单体架构和微服务架构之间选择,更重要的是根据团队能承受的最大认知负荷来设计软件。” 如果你的组织只有一个团队,那么应考虑调整架构以适应团队的能力。优先选择单...

给新手软件开发者的建议——从那些“老司机”的建议中挑选 [译]

AstralSeeker阅读(364)赞(0)

来自一个“不该给建议”的人之口 最近有人问我,对于刚入行的程序员有什么建议。一开始,我觉得这问题有点儿可笑。毕竟,我才工作十年,而我的一些订阅者编程的经历甚至比我这辈子还长! 后来,我读了些“给新手程序员的建议”文章,发现他们漏掉了不少东西...

网络的奇妙世界 [译]

VelvetBreeze阅读(847)赞(0)

看到这个标题,你可能会想:“没错,Robb,网络[1] 自然是奇妙的,它毕竟是现代世界所有商业和通信活动的核心”。或许你并不这样认为。但我要说的不仅仅是整个互联网,而是指那些开放的网络。那些鼓励你使用它们的 API 去创造新奇事物的网络。那...

探讨 LLaMA-1/2 与 GPT-3.5/4,你只需有原则的指令 [译]-5bei.cn大模型教程网

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ThunderStrike阅读(806)赞(0)

摘要 本文介绍了 26 个专为简化向大语言模型(Large Language Model)提问和设置提示的原则。我们旨在让研究者更容易理解如何针对不同规模的大语言模型提出问题,评估其能力,并了解这些模型在面对不同提示时的反应。我们在 LLa...

“无发明,无创新”:美国钢铁公司的历史 [译]-5bei.cn大模型教程网

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VelvetBreeze阅读(591)赞(0)

上周,美国钢铁公司宣布将被日本的日本制钢公司收购。这一转折点让我们有机会回顾一下这家曾是美国乃至世界上最大、最重要的公司是如何逐渐走向衰落的。在收购消息公布之前,美国钢铁的市值大约为 80 亿美元,连进入《财富》杂志的 500 强都不够(排...

探索 ChatGPT 结构化数据支持的极限 [译]-5bei.cn大模型教程网

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ai_helper阅读(700)赞(0)

如果你只是通过免费的网页或移动应用接触 OpenAI 的 ChatGPT,那你可能还未充分挖掘出 ChatGPT 的全部潜力。通过使用价格低廉的付费 ChatGPT API,你可以对输出结果进行更加深入的控制。例如,我想为这篇博客文章生成一...

为你的生活打造 AI 旁白的指南 [译]-5bei.cn大模型教程网

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ThunderStrike阅读(584)赞(0)

为你的生活打造 AI 旁白的指南 发布于:2023 年 12 月 6 日 作者:cbh123 不久前,一个仿制的大卫·阿滕伯勒爵士在图书馆看着我喝水的视频意外走红。 相关推文:https://twitter.com/i/status/172...

2023 年创业公司成长的 10 个经验教训 [译]

ThunderStrike阅读(599)赞(0)

让用户接受一款新产品总是充满挑战。 对我们来说,经历了 7 次失败的尝试后,第 8 个版本的产品 – Jam(一个用于创建带有自动开发日志的 bug 报告的浏览器扩展)终于成功了!在 2023 年,Jam 的使用量增长了 10 倍,创建的 ...

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