LLMs（大型语言模型）是在大量文本数据上进行训练的，以便理解和生成类似于人类语言的模型。如GPT-3、GPT-4和PaLM-2等模型就是其中的几个例子。这些模型执行复杂的语言任务，包括文本生成、对话交互和问题回答。它们在各个领域的应用中，提升了聊天机器人、编码、网络搜索、客户支持和内容制作等用户体验。 然而，随着AI社区深入研究更小规模模型的广阔领域，微软推出了名为Orca 2的下一个版本，旨在增强紧凑型AI模型的能力。通过集成详细解释和追踪，Orca 1在BigBench Hard和AGIEval等具有挑战性的基准测试中超越传统的指导训练模型。Orca 2进一步深入研究了增强训练信号的潜力，以提高较小语言模型的推理能力。 模仿学习一直是改善小型语言模型的流行方法。尽管这些较小的模型可以以与教师类似的方式生成内容，但它们通常需要在推理和理解能力上迎头赶上。尽管模仿学习具有一些好处，但也有缺点，可能限制较小模型发挥其全部潜力，并阻止它们使用最佳的解决方案来解决特定问题和模型能力。它们通常需要帮助匹配其较大模型对推理和理解能力的匹配，从而限制了它们的潜力。 与简单模仿不同，Orca以各种推理技巧指导模型。这些技巧包括逐步处理、回忆然后生成、回忆-推理-生成和直接答案。目标是指导模型获取辨别最有效解决策略的能力，以适应每个特定任务的细微差别。 Orca 2的零次推理能力凸显了改进更小型神经网络的可能性。微软继续相信，像Orca 2这样的专门训练方法可能揭示新的有用应用。这种方法旨在提高这些神经网络部署的效果。 最重要的是，Orca 2在训练阶段减少了初始线索所引发的特定行为。通过创新的Prompt Erasure技术，Orca 2转变为慎重的推理者。与盲目模仿不同，这种方法使用较大模型作为行为来源，选择最佳行为来解决给定任务。 研究人员对Orca 2进行了全面的基准测试。他们表明，它在与语言理解、常识推理、多步数学问题、阅读理解、摘要等相关的其他等价模型上表现更好。例如，在零次推理任务上，Orca 2-13B的准确率比13B模型高出25%以上，与70B模型持平。 Orca 2在小型语言模型的演进中迈出了重要的一步。它离开了传统的模仿学习，注重教授多样的推理技巧，展示了发挥紧凑型AI模型潜力的新方法。
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“`html Microsoft已经发布了Azure AI模型目录的重大扩展，其中包括一系列基础和生成型AI模型。这一举措标志着人工智能领域的重大进步，将不同的创新技术汇集在一起。 AI目录的多样增加 Azure AI模型目录现在包括40个新模型，引入了4种新模式，包括文本到图像和图像嵌入功能。主要增加的模型有： 稳定扩散模型：由Stability AI和CompVis开发，这些模型在文本到图像和图像修复任务中表现出色，为创意内容生成提供了稳健且一致的输出。 TII的Falcon模型：Falcon模型具有70亿和400亿参数，针对推断进行了优化，在性能上超过了许多开源模型。 Meta的Code Llama：一系列用于辅助编码任务的生成型文本模型，参数从70亿到340亿不等。 NVIDIA Nemotron：这款来自NVIDIA的80亿参数模型提供了各种功能，包括聊天和问答，与NVIDIA NeMo框架兼容。 Meta的SAM（Segment Anything Model）：一种能够从简单的输入提示中创建高质量对象掩码的图像分割工具。 模型即服务（MaaS） 在战略上，微软还引入了模型即服务（MaaS）的概念。该服务将使专业开发人员能够将来自Meta的Llama 2、Cohere的Command、G42的Jais以及Mistral的高级模型作为API端点集成到其应用程序中。这种集成过程简化了开发人员资源供应和托管管理的复杂性。 创新型模型亮点 Jais：G42开发的具有130亿参数的模型，经过了包含1160亿阿拉伯语标记的数据集的训练。Jais是阿拉伯世界在人工智能方面的重要进步。 Mistral：拥有73亿参数的大型语言模型，由于具有分组查询注意力和滑动窗口注意力特征，因此其推断速度更快且响应序列更长。 Phi模型：包括Phi-1-5和Phi-2，这些变压器展示了改进的推理能力和安全措施，适用于从写作到逻辑推理的各个领域的应用。 面向未来的创新…
Leave a Comment编辑注：本文是我们每周的NVIDIA Studio系列文章的一部分，该系列文章致力于展示特色艺术家、提供创意技巧，并展示NVIDIA Studio技术如何改进创意工作流程。 NVIDIA Studio笔记本电脑系列迎来了新的微软Surface Laptop Studio 2，搭载GeForce RTX 4060、GeForce RTX 4050或NVIDIA RTX 2000 Ada Generation笔记本GPU，为创作者提供强大的性能和多功能性。 微软Surface Laptop Studio 2。 由NVIDIA Studio平台支持，今天宣布的Surface Laptop Studio 2提供了预装的Studio驱动程序，以及加速专业和创意工作流程的独家工具，确保最大的稳定性。…
Leave a Comment技术景观正在变化，人工智能（AI）正在引领潮流。作为AI领域的先驱者，微软正在其最新的创作Windows 11中释放AI的力量。随着备受期待的Copilot功能开始迈出第一步，这只是冰山一角。随着一系列由AI驱动的增强功能即将出现在Windows 11和12中，用户将享受到科技化的盛宴。 还阅读：微软将ChatGPT集成到Windows操作系统中，提供增强的AI体验 Copilot的释放：未来的一瞥 随着微软拥抱AI浪潮，Copilot功能已经在测试用户中引起了轰动。这个AI注入的未来之瞥为Windows 11带来了什么即将到来的东西。Copilot的魔力将在23H2版本中展现出来，承诺简化任务并重新定义用户体验。 还阅读：提升您的工作流程：微软的AI Copilot增强了Office、GitHub、Bing和网络安全 经典画笔：唤醒艺术家的AI启示 准备好迎接艺术革命，因为即使是备受喜爱的经典画笔也将在Windows 11上品尝到AI的魔力。微软的内部测试暗示了一次AI升级，允许用户根据描述生成图像。这种类似于Bing Image Creator的生成式AI的整合为快速编辑和注释打开了大门，将您的艺术愿景变为现实。 还阅读：AI将无聊的QR码变成绘画作品；现在就来看看吧！ 相机和截图工具中的OCR：将图像转换为文本 光学字符识别（OCR）将成为相机和截图工具应用程序的一项改变游戏规则的功能。Windows Central的Zac Bowden透露，这个功能使相机应用程序能够识别图像中的文本。想象一下拍摄一个标志或文件的照片，然后轻松将其转换为可编辑的文本。OCR功能类似于Google Lens和iOS上的Live Text，为您的日常任务增添了便利性和效率。 揭示对象：照片应用程序的AI侦探 Windows 11上的照片应用程序将具备一个迷人的能力，即识别和选择图片中的对象。借鉴了iOS和Android等平台的做法，这个功能将对象置于前台。捕捉、复制并在应用程序之间粘贴这些元素，无缝地构建您的视觉杰作。 还阅读：DragGAN：AI魔法工具用于编辑图像…
Leave a Comment微软Azure通过在Azure OpenAI服务中引入ChatGPT迈向企业人工智能的巨大飞跃。这一突破性进展使企业能够在其网络中运行ChatGPT，增强工作体验，提高生产力，并提供一系列强大的功能。以下是微软Azure ChatGPT如何改变企业利用人工智能的方式的详细介绍。 还可以阅读：IBM通过Watsonx平台改变企业人工智能领域 流畅集成，提升工作流程 通过将ChatGPT集成到Azure OpenAI服务中，组织机构可以访问各种先进的人工智能模型，包括GPT-3.5和Codex。这种集成使超过1000个客户能够以独特的方式利用尖端人工智能进行创新。ChatGPT能够纠正代码块并执行各种任务，增强工作流程，使团队能够更有效地协作。 还可以阅读：提升工作流程：微软的AI副驾驶员增强Office、GitHub、Bing和网络安全 微软的开源方法 微软将Azure ChatGPT作为开源解决方案上传到GitHub，并提供私人Azure托管，打破了传统。这种方法确保透明度和可访问性，使组织能够将聊天机器人无缝地集成到现有基础架构中。 还可以阅读：Meta开源其所有有前途的项目，了解其中原因 Azure用户的简便部署 对于已经使用Azure的企业来说，添加这一新功能是一个简单的过程。GitHub页面提供了安装和部署的详细说明，使组织能够快速将微软Azure ChatGPT集成到他们的工作流程中。 释放私人ChatGPT的潜力 ChatGPT在全球范围内的受欢迎程度迅速上升，商业用户越来越多地利用其作为提高生产力和创意助手的潜力。微软的Azure解决方案加速器通过将该AI模型提供为企业选项，进一步推动了这一进展。这种私人ChatGPT解决方案为用户提供了熟悉的聊天机器人体验，同时确保数据隐私和安全性。 还可以阅读：OpenAI发布6个令人兴奋的ChatGPT功能，改变用户体验 微软Azure ChatGPT的好处 微软Azure ChatGPT的开发者为组织提供了几个好处： 隐私：数据得到保护，与OpenAI的运营隔离。 控制：网络流量完全隔离，并集成了企业级安全控制。 价值：整合内部数据源和服务可以增加实质性的商业价值。…
Leave a CommentChatGPT的创建者OpenAI和微软因涉嫌侵犯隐私和版权法而面临集体诉讼对于隐私和其他问题的担忧今年逐渐进入了OpenAI的视野，但现在似乎一家律师事务所决定对这些AI先驱采取行动在发言时…
Leave a Comment“大型语言模型（LLMs）的强大能力，如ChatGPT，已得到广泛认可这些模型在生成流畅、连贯且自然的语言文本方面表现出色，…”
Leave a Comment近年来，人工智能的发展集中在具有强大理解能力并能够行动的对话助手上。这些对话助手的显著成功可以归因于指令调整的实践，以及大型语言模型(LLMs)的高泛化能力。这意味着优化LLMs以适应由不同和优秀的指令描述的各种活动。通过包括指令调整，LLMs对用户意图有了更深入的理解，即使在新的未开发任务中也能提高它们的零-shot性能。 指令调整内部化了上下文，这在用户交互中是可取的，特别是当用户输入绕过明显的上下文时，这可能是零-shot速度提高的一个原因。对话助手在语言挑战方面取得了惊人的进步。然而，理想的非正式助手必须能够处理需要多种模态的任务。这需要一个广泛且顶尖的多模态指令跟随数据集。原始的图像语言指令跟随数据集称为LLaVAInstruct-150K或LLaVA。它是利用COCO图片、指令和基于项目边界框和图像描述的GPT-4的数据构建的。 LLaVA-Instruct-150K具有灵感，但它有三个缺点。 (1) 视觉多样性有限：因为数据集只使用COCO图片，所以其视觉多样性有限。 (2) 它使用单个图像作为可视输入，但是多模态对话助手应该能够处理多个照片甚至是长片。例如，当用户请求帮助为一组照片(或图像序列，如视频)命名时，系统需要正确响应。 (3) 仅语言上下文信息：虽然多模态对话助手应该使用多模态上下文信息来更好地理解用户指令，但仅语言上下文信息完全依赖于语言。 例如，如果人类用户提供所需功能的特定视觉样本，助手可以更好地将其对图像的描述与语气、风格或其他元素对齐。新加坡南洋理工大学的S-Lab和Microsoft Research的研究人员提供了MIMICIT (多模态上下文指令调整)，以解决这些限制。MIMIC-IT具有多样化的视觉场景，包括不同数据集中的一般场景、自我中心视图场景和室内RGB-D图像的照片和视频。多个图像（或视频）用作可视数据，以支持各种图像或电影的指令-响应配对。多模态上下文信息包括在不同的指令-响应对、照片或视频中呈现的上下文数据 (有关数据格式的更多详细信息，请参见图1)。 他们提供了Sythus，一种受自我训练方法启发的自动化管道，用于有效地创建指令-响应配对。Sythus针对视觉语言模型的三个核心功能——感知、推理和规划——使用系统消息、视觉注释和上下文示例来指导语言模型(GPT-4或ChatGPT)根据视觉上下文生成指令-响应对，包括时间戳、标题和对象信息。指令和回复也被翻译成七种其他语言，以允许多语言使用。他们基于OpenFlamingo在MIMIC-IT上训练了一个名为Otter的多模态模型。 图1: MIMIC-IT与LLaVA-Instruct-150K数据格式比较。 (a) LLaVA-Instruct150K由单张图片和必要的上下文语言信息(黄框)组成。(b) MIMIC-IT提供多模态上下文信息，可以容纳多个图片或视频在输入数据中，即将视觉和语言输入都视为上下文信息。 Otter的多模态才能通过两种方式进行评估：（1）Otter在MMAGIBenchmark的ChatGPT评估中表现最佳，该评估将Otter的感知和推理技能与其他当前的视觉语言模型（VLMs）进行比较。（2）在多模态竞技场的人类评估中，Otter表现优于其他VLMs并获得最高的Elo分数。 Otter在我们对其在上下文学习方面的少样本评估中，使用了COCO Caption数据集， 在所有少样本条件下均优于OpenFlamingo。 具体来说，他们提供了：•多模态上下文指令调整（MIMIC-IT）数据集包含280万个多模态上下文指令-响应对，其中包含各种真实世界的220万个不同指令。 •Syphus是一个自动化流程，使用LLMs创建指令-响应对，可以根据视觉上下文生成高质量的多语言指令-响应对。…
Leave a Comment探索人工智能顾问和规划工具如何从根本上改变金融、物流、医疗和教育了解这些人工智能系统如何提供基于数据的洞见，优化复杂流程并塑造未来
Leave a Comment介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具，提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器，展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理，以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能，从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡，以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者，仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名，轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现，使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt，实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由，以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信，是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统，支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署，为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区，为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库，以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统，展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库，以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境，实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统（GIS）、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性，展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列，注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境，提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求，并驱动内容管理系统，展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性，适用于各种领域。 Microsoft…
Leave a Comment发现Microsoft Fabric是自SQL服务器以来最重要的数据平台创新探索其组件、优势和采用见解
Leave a Comment<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-17-at-10.19.56-PM-1024×512.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-17-at-10.19.56-PM-150×150.png”/><p>神经网络，作为现代计算的奇迹，面对包含异质列的表格数据时遇到了重大障碍。这个挑战的实质在于网络无法有效处理表格内的多样化数据结构。为了解决这个问题，该论文探索了创新方法，以增强神经网络在处理这种复杂数据结构时的性能。</p><p>带有行和列的表格数据通常看似简单。然而，当这些列之间在性质和统计特征上有显著差异时，复杂性就出现了。传统神经网络由于对特定类型信息的固有偏向而难以理解和处理这些异质数据集。这种偏见限制了它们对表格数据中的复杂微妙之处的把握和解码能力。网络频谱偏向低频分量而非高频分量，从而进一步加剧了这个挑战。这些异质表格数据内部错综复杂的互联特征对于这些网络的把握和处理构成了一种巨大挑战。</p><p>在这篇<a href=”https://www.xiaozhuai.com/microsoft-introduces-a-new-approach-to-training-language-models-in-ai-research-the-method-mimics.html”>论文</a>中，来自亚马逊的研究人员提出了一种新方法，以克服这个挑战，该方法将表格特征转化为低频表示。这种转变技术旨在减轻神经网络的频谱偏见，使其能够捕捉嵌入在这些异质表格数据中的复杂信息所必需的高频成分。实验中对表格和图像数据集的傅里叶分量进行了严格分析，以提供关于频谱和网络解码能力的见解。所提议的解决方案的一个关键方面是在减少频率以提高网络理解力之间的微妙平衡，以及在改变数据表示时可能丧失重要信息或对优化产生负面影响的潜在风险。</p><p>该论文提供了全面的分析，说明频率减少转换对神经网络解读表格数据的影响。图表和经验数据展示了这些转换如何显著增强网络性能，特别是在解码合成数据中的目标函数方面。探索还扩展到评估常用的数据处理方法及其对频谱和后续网络学习的影响。这种细致的研究揭示了这些方法在不同数据集上的不同影响，强调了所建议的频率减少方法的卓越性能和计算效率。</p><p>论文的关键要点：</p><ul><li>神经网络在理解异质表格数据方面面临的固有挑战，包括偏见和频谱限制。</li><li>所提出的频率减少转换的方法增强了神经网络解码这些数据集内的复杂信息的能力。</li><li>全面的分析和实验验证了所提出方法在增强网络性能和计算效率方面的有效性。</li></ul>
Leave a Comment为了创建一个可以与您的数据进行聊天的应用程序，您首先必须将您的数据加载到可以进行处理的格式中这就是LangChain文档加载器发挥作用的地方…
Leave a Comment“数据流”听起来非常复杂，“数据流水线”更是如此在我们讨论它的意义并被术语所束缚之前，让我们从原因开始……
Leave a Comment由于这篇文章的目标是对可用的RAG算法和技术进行概述和解释，我不会深入讨论代码的实现细节，只会简要提及并留给读者自行探索
Leave a Comment语言模型的发展一直以来都是在大模型能够拥有更高性能的前提下进行的。然而，打破这一既定信念，微软研究院的机器学习基础团队的研究人员推出了参数为27亿的全新语言模型Phi-2，这一模型正颠覆着长期主导这一领域的传统扩展规则，挑战了“模型大小决定语言处理能力”的普遍观念。 这项研究打破了关于超卓性能必须依赖更大模型的普遍假设。研究人员将Phi-2引入视为范式转变，超越常规。文章揭示了Phi-2的独特特点以及其开发中采用的创新方法。Phi-2摒弃常规方法，依赖精心策划的高质量训练数据，并利用较小模型的知识传递，对语言模型扩展的既定规则构成了巨大挑战。 Phi-2方法的核心在于两项关键性发现。首先，研究人员强调了训练数据质量的重要作用，使用“教科书级”数据精心设计，使模型获得推理、知识和常识的能力。其次，采用创新技术实现了模型洞察力的高效扩展，从13亿参数的Phi-1.5开始。文章深入探讨了Phi-2的架构，这是一个基于Transformer的模型，以下一个单词预测为目标，在合成和网络数据集上进行训练。令人惊讶的是，尽管规模较小，Phi-2在各种基准测试中超越了更大的模型，突显了其高效性和出色能力。 总之，来自微软研究院的研究人员将Phi-2推崇为语言模型发展中的一股变革力量。这一模型不仅挑战了，而且成功推翻了业界对模型能力与大小本质相关的长期信念。这种范式转变鼓励了新的视角和研究方向，强调了不完全遵循常规扩展规则时所能实现的高效性。Phi-2独特的高质量训练数据和创新的扩展技术，标志着自然语言处理迈向前沿，并为未来带来了新的可能性和更安全的语言模型。 本文首发于Microsoft AI团队推出Phi-2：一个参数为27亿的小型语言模型，展示出卓越的推理和语言理解能力，转载请注明出处。
Leave a Comment简介 在人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的时代，对强大计算资源的需求已经达到了一个高潮。这场数字革命将我们推进到了未知的领域，在这里，数据驱动的洞察力是创新的关键。但要打开这些领域，我们需要与我们的壮志相匹配的工具。 这就是神奇的云GPU世界，我们数字时代的无名英雄。这些通用计算单元，通常简称为GPU，不仅仅是计算资源，它们更是无限动力的引擎。云GPU为用户提供了使用超级计算能力的非凡能力，而无需承担沉重的前期硬件投资负担。 本指南将带你踏上一段激动人心的旅程，探索主要云供应商，揭示它们的优势和隐藏的亮点，让你在AI/ML/DL的道路上变得更强大。 最佳GPU概览 供应商 GPU选项 定价 免费层 独特功能 最佳用途 亚马逊网络服务（AWS） T4，G4ad（Radeon Pro V520） 按需与竞价实例 是（有限制） 多样的GPU选择，广泛的生态系统 大型企业，对工作负载要求高的场景 微软Azure T4，A100，V620，M60，MI25 按使用量付费与预留实例 是（有限制） 高性能N系列GPU AI，机器学习，科学计算…
Leave a Comment在这篇文章中，我们展示了使用参数高效微调 (PEFT) 方法对 Llama 2 模型进行微调，并将微调后的模型部署在 AWS Inferentia2 上我们使用 AWS Neuron 软件开发工具包 (SDK) 来访问 AWS Inferentia2 设备，并从其高性能中受益然后，我们使用一个由 […] 提供支持的大型模型推断容器
Leave a Comment更新日期：2023年12月11日 – 在附录中修订的分析反映了AMD估计销售额翻倍所需的GPU数量生成型AI需要大量的图形处理单元（GPU），这些计算…
Leave a Comment探索微软Orca-2在可持续智能人工智能领域所取得的突破性进展Orca-2摆脱了大型语言模型（LLMs）的高能耗特性，通过强调智能设计而不是规模，挑战了现状了解这种转变如何打开新的可能性，使先进的人工智能更具包容性、环保责任和影响力探索Orca-2在塑造可持续人工智能未来方面的重要性，将技术进步与环境责任承诺相一致
Leave a Comment生成型人工智能（GenAI）模型，如ChatGPT、Google Bard和Microsoft的GPT，已经革新了人工智能互动。它们通过创建多样化的文本、图像和音乐等内容来改变多个领域，影响着沟通和问题解决。ChatGPT被数百万人迅速接受，反映了GenAI融入日常数字生活，改变了人们对人工智能的认知和互动方式。它能够理解和生成类似人类对话的能力，使得更广泛的受众更容易接触和理解人工智能，显著改变了人们的感知。 GenAI模型的发展状况迅速演进，从GPT-1到最新的迭代版本如GPT-4，每一次迭代都展示了在语言理解、内容生成和多模态能力方面的重大进展。然而，这种进化也带来了一些挑战。这些模型日益复杂的特性带来了伦理问题、隐私风险和恶意实体可能利用的漏洞。 在这方面，最近有一篇论文对GenAI，尤其是ChatGPT的网络安全和隐私影响进行了全面的探讨。它揭示了ChatGPT中存在的可能践踏伦理边界和侵犯隐私的漏洞，这些漏洞可能被恶意用户利用。该论文指出了类似GenAI工具的潜在威胁，如越狱、反向心理和提示注入攻击，展示了这些工具可能带来的潜在威胁。它还探讨了网络罪犯如何滥用GenAI进行社会工程攻击、自动化攻击和恶意软件创建的问题。此外，它还讨论了利用GenAI的防御技术，强调了网络防御自动化、威胁情报、安全代码生成和伦理准则等来加强系统防御，抵御潜在攻击。 作者广泛探讨了操作ChatGPT的方法，讨论了像DAN、SWITCH和CHARACTER Play这样的破解技术，旨在覆盖限制并绕过伦理约束。他们强调了如果这些方法被恶意用户利用，可能导致有害内容的生成或安全漏洞。此外，他们详细介绍了一些令人担忧的情景，如果不受限制地使用ChatGPT-4的能力，可能会突破互联网的限制。他们深入探讨了提示注入攻击，展示了像ChatGPT这样的语言模型中的漏洞，并提供了使用ChatGPT生成攻击载荷、勒索软件/恶意软件代码和影响CPU的病毒的示例。这些探索突显了重大的网络安全问题，说明了类似ChatGPT这样的AI模型在社会工程、网络钓鱼攻击、自动化攻击和多态恶意软件生成方面的潜在滥用。 研究团队探索了ChatGPT在网络安全方面的几种应用： – 自动化：ChatGPT通过分析事件、生成报告和提供防御策略来协助SOC分析师。 – 报告：根据网络安全数据生成易于理解的报告，帮助识别威胁和评估风险。 – 威胁情报：处理大量数据以识别威胁、评估风险并推荐缓解策略。 – 安全编码：帮助在代码审查中检测安全漏洞并建议安全编码实践。 – 攻击识别：通过分析数据描述攻击模式，有助于理解和防止攻击。 – 伦理准则：生成AI系统伦理框架的摘要。 – 增强技术：与入侵检测系统集成，提高威胁检测能力。 – 事件响应：提供及时指导并创建事件响应手册。 – 恶意软件检测：通过分析代码模式来检测潜在恶意软件。…
Leave a Comment“没有秘密的是，类似BERT的模型在现代自然语言处理应用中发挥着基础性作用尽管它们在下游任务上表现出色，但大多数这些模型并非完美无缺…”
Leave a Comment通过这篇深入的Speak AI评测，揭示Speak AI的真相它是最好的AI转录软件吗？在本文中找到答案！
Leave a Comment数据科学的世界非常复杂，隐藏着超出预算限制的隐藏成本数据科学家对于任何组织都是一项重大投资然而，不幸的是，像闲置等效率低下的问题…
Leave a Comment介绍 在技术的动态领域中，自主人工智能代理已经成为具有变革性的实体，在重新塑造我们与数据和人工智能互动的方式。当我们深入探索这个迷人的领域时，很明显这些代理不仅仅是程序，它们代表着将人工智能融入我们日常生活的范式转变。本文将介绍您今天可以使用的10个最重要的自主人工智能代理。请继续阅读，了解这些人工智能代理可以为您做什么。 什么是自主人工智能代理？ 自主人工智能代理是高级人工智能系统，能够独立运行并执行任务，而不需要持续的人类干预。这些代理利用机器学习和自动化来分析、学习和执行各种领域的任务。它们可以从简单的任务自动化工具扩展到能够理解自然语言，做出决策并随着时间的推移适应新信息的复杂系统。自主人工智能代理在革新技术与支持各种日常任务的交互方式中发挥着重要的作用。 自主人工智能代理如何工作？ 您是否一直想知道自主人工智能代理到底是做什么以及它们如何能够自己完成任务？这些先进的人工智能模型被设计成将复杂的指令或目标分解为更小、更简单的任务，并以结构化的方式执行它们。它们还能自动化某些任务并循环运行。以下是大多数自主人工智能代理的基本工作流程。 定义任务：首先，人工智能代理根据清晰的指示、截止日期和优先级创建任务。 任务优先级排序：然后，它们使用人工智能算法根据紧急性和重要性对任务进行排序。 自动化任务：它们将重复性任务委托给人工智能模型以实现高效执行。 监控进展：在设置流程和执行任务后，它们实时跟踪这些任务的进展并接收更新。 交互：这些代理通过自然语言命令轻松创建、修改和管理任务。 顶级自主人工智能代理 以下是10个最重要的自主人工智能代理及其描述、优点和示例。 1. AgentGPT AgentGPT是一个功能强大且可定制的开源自主代理。它能够执行各种任务，例如规划旅行、撰写电子邮件和生成创造性的文本格式，并且可以通过添加其他功能和功能来定制。AgentGPT无需编码即可使用，您只需添加名称和目标，然后点击部署即可创建代理。它通过将复杂任务分解为较小的子任务来工作。然后，它使用迭代提示来以最小的人类参与实现主要目标。 优点 节省时间和精力：AgentGPT可以自动化其他需要您大量时间和精力完成的任务。 提高生产力：通过自动化任务，您可以释放更多时间关注更重要的事情。 更有趣：通过自动化您认为乏味或枯燥的任务，它可以帮助您更加有趣。 更具创造力：它还可以通过生成新的想法和可能性来帮助您更具创造力。 示例 规划夏威夷之旅：AgentGPT可以帮助您计划一次详细的夏威夷之旅，包括寻找航班、住宿和活动。 撰写电子邮件：它可以帮助您撰写电子邮件，包括编写主题、正文和签名。 生成诗歌：您甚至可以使用AgentGPT根据特定的押韵方案和格律生成诗歌。…
Leave a Comment本周我们将庆祝一个里程碑，有500个RTX游戏和应用程序使用NVIDIA DLSS、光线追踪或人工智能技术。这是NVIDIA革命性RTX技术的成就，它已经改变了游戏图形和性能。 旅程始于2018年在科隆一个令人兴奋的事件。在这个位于城市糟糕工业北部的钢铁和混凝土音乐场地上，1200多名兴奋不已的游戏玩家在NVIDIA创始人兼首席执行官Jensen Huang介绍NVIDIA RTX并宣布“这是一个历史性时刻……计算机图形已经被重新发明。”时爆发出掌声。 这个突破性的发布活动，与全球最大的游戏展Gamescom的背景相映成趣，标志着GeForce RTX 2080 Ti、2080和2070 GPU的推出。 2018年推出，NVIDIA RTX在现代游戏和创意应用中重新定义了视觉保真度和性能。 现在最先进的游戏都依赖于RTX技术所解锁的技巧。 光线追踪是通过专用的RT核心实现的，它可以在游戏中传递沉浸式、逼真的光照和反射。 这项技术已经从只有一个图形元素使用光线追踪的游戏发展到了像《艾伦·韦克2》、《赛博朋克2077》、《我的世界RTX版》和《传送门RTX》这样的游戏中，光线追踪应用于游戏中的所有光照。 而NVIDIA DLSS则由张量核心支持，加速AI图形，在《赛博朋克2077：幻影自由》等游戏中通过DLSS帧生成提升性能，通过DLSS射线重建改进光线追踪效果。 除了在游戏中，这些技术还革命性地改进了创意工作流程，使得以前需要大量处理时间的应用程序能够实时进行光线追踪预览。 光线追踪是一种在1969年由Arthur Appel首次描述的技术，它模拟了光与物体的相互作用来创建逼真的图像。 光线追踪曾经只局限于高端电影制作。NVIDIA的RTX显卡使得这种电影质量的效果能够在实时游戏中实现，增强了动态光照、反射和阴影的体验。 在《赛博朋克2077》、《刀锋点》、《我的世界RTX版》、《艾伦·韦克2》和《暗黑破坏神IV》等游戏中，RTX 40系列玩家使用RTX ON的比例高达96%或更高，突显出这一成功。 为了纪念这个里程碑，我们将提供20张价值500美元的Green…
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