GPT4技术原理揭秘：学习语言的相变、涌现与贝叶斯重整化
这篇文章深入剖析了“GPT4”技术原理，并将其拆解为五个核心部分：学习语言需要相变和涌现，贝叶斯重整化和生成式AI，重整化群流作为最优输运，大模型认知框架和内部世界模型的获取，以及在外部感官输入下的推理过程。这一系列原理共同构成了GPT4技术的基石，推动了人工通用智能的发展。
零样本文本到图像生成:DALL-E研究揭秘
DALL-E论文提出一种文本到图像生成的方法,通过训练神经网络模型,能够将文本描述转化为具有真实感的图像。该模型采用了自监督学习技术,通过预测未给定文本的图像,从而学习到了图像生成能力。这种技术的出现,使得自动化图像生成成为了可能,有望在许多领域中得到应用。
ChatGPT挑战麻省理工学院：一场AI与诚信的较量
这篇文章讲述了一项研究声称ChatGPT能够以100%的准确率完成麻省理工学院的数学、计算机科学和电气工程本科课程，但三位学生对其方法论和数据产生了怀疑，并发现了许多问题。这项研究最初被看作是人工智能快速进展的里程碑，但随着质疑的暴露，它现已成为一种尴尬或警告。这项研究的准确性受到质疑是因为ChatGPT apparent cheating的方式，这引发了关于AI毕业是否可行的争论。
探究AI：副驾驶与自动驾驶的角色定位及应用前景
这篇文章讨论了人工智能助手ChatGPT在不同角色定位下的应用。作者将AI分为两个角色：副驾驶（COPILOT）和自动驾驶（Autopilot）。在未来的五年到十年里，自动驾驶可能会逐渐到来。人们应将AI视为一个助理，而非完全取代人类的工具。这种转变将对人们的交流方式和问题提出方式产生重大影响，同时也会引发一些重要习惯的改变。此外，如何将AI应用于场景中，提升业务能力也是一个关键因素。