AI营销观察
《真相时刻:维基百科会不会在协助AI不断完善的过程中自取灭亡?》
人工智能聊天机器人的输出不是基于绝对的真理或准确性,而是基于概率和上下文。它会根据输入的内容和之前的对话历史,选择最有可能的回答,训练需要大量的数据源。维基百科提供知识库,帮助人工智能聊天机器人提高准确性和时效性。(来源:“利维坦”微信公众号)
《是什么支持Fil暴力上涨:光一个AI数据就够Filecoin吃三年!》
Arthur Hayes 认为 AI 应用需要大量的数据存储和检索,而 Filecoin 可以提供这样的服务。Filecoin 网络的存储容量保持稳定,故障事件有所增加,存储交易量显著增长。这些数据反映了 Filecoin 网络的健康性和功能性。但在某些方面仍有待提高,如合约部署。(来源:“IPFS中文资讯”微信公众号)
《AI赋能电商调查:20亿条数据,500亿市场,3个人的转行》
AI商拍特点:用AI技术生成或优化商品图片,提升商品的展示效果和吸引力。AI淘客私域运营特点:用AI技术帮助淘客管理和运营私域流量;提供导购机器人人等工具,引导用户下单,提高成交量;通过AI分析用户的信息,给用户打标签,提高投放效率 。(来源:“娱乐资本论”微信公众号)
大模型应用观察
《GPT-4比你更会问问题:让大模型自主复述,打破与人类对话的壁垒》
LLM对提出的问题进行复述与扩写的方法,以提高其回答的准确性。促使 LLM 先澄清问题的意图,然后再给出答案。还提出了 RaR 的一种变体,称为 “Two-step RaR”,以利用不同模型的复述能力。结论:RaR 这类的方法为人类与 LLM 之间更有效的互动铺平道路。(来源:“机器之心”微信公众号)
《丢掉 LangChain、像 Docker一样编排大模型应用程序:这支十余人的年轻创业团队如何在2个月做出一个LLMOps平台?》
LangChain是一个基于区块链和分布式计算的平台,可以让开发者和用户轻松地部署、运行和管理大型语言模型,它可以降低大模型的使用门槛、保证数据和模型的安全。队目前正在进行LangChain的测试网和公测,并计划在2024年推出主网和正式版。(来源:“InfoQ”微信公众号)
《GLaMM:像素级别的大型多模态模型》
GLaMM模型一种基于像素级别的大型多模态模型,可以同时处理文本、图像和音频等多种类型的数据,实现跨模态的生成、理解和推理。模型特点:采用自注意力机制和多头注意力机制,以及多层编码器-解码器结构,能够有效地捕捉不同模态之间的关联性和语义信息。(来源:“喻四先生”微信公众号)【完】
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