生成式人工智能的指数增长将带来那些机遇与挑战
译者 | 李睿 审校 | 重楼 本文将探索生成式人工智能的指数级增长带来的机遇和挑战，以及充分发挥其潜力必须克服的挑战。 虽然生成式人工智能提供了巨大的机遇，但也存在重大挑战，例如开发或维护大型语言模...
如何获得GitHub Copilot并结合VS Code使用？
译者 | 布加迪 审校 | 重楼 51CTO读者成长计划社群招募，咨询小助手（微信号：TTalkxiaozhuli） GitHub Copilot是一种基于AI的代码生成工具。它使用OpenAI的G...
图像生成过程中遭「截胡」：稳定扩散的失败案例受四大因素影响
文本到图像的扩散生成模型，如 Stable Diffusion、DALL-E 2 和 mid-journey 等，一直都处于蓬勃的发展状态，有着极强的文本到图片的生成能力，但是「翻车」案例也会偶尔出现...
这份GPT-4的总结，请收好
GPT代表生成式预训练变压器。它是一种神经网络机器学习模型，使用互联网上的数据进行训练以生成任何类型的文本。这种复杂的神经网络用于训练大型语言模型 (LLM) 以模拟人类交流。 该模型按顺序跟踪单词...
基于任何数据集创建LLM（Large Language Models）机器人
今天偶然翻到一个仓库 Embedchain，觉得很实用，分享给大家。仓库地址如下： https://github.com/embedchain/embedchain 它是基于 OpenAI 的，但是你...
一文解读自动驾驶中的激光雷达点云分割算法
目前常见的激光点云分割算法有基于平面拟合的方法和基于激光点云数据特点的方法两类。具体如下： 点云地面分割算法 01 基于平面拟合的方法-Ground Plane Fitting 算法思想：一种简单的处...
一文聊聊自动驾驶决策规划中的问题与挑战
在自动驾驶的定位、感知、预测、决策规划和控制等模块中，感知模块就像是人的眼睛和耳朵，负责对外部环境进行感知；控制模块就像人的双手和双脚，负责最终的加减速、转向等操作；而决策规划模块就像人的大脑，基于接...
Transformer结构及其应用详解——GPT、BERT、MT-DNN、GPT-2
在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话，一定会知道，RNN有两个很明显的问题 效率问题：需要逐个词进行处理，后一个词要等到前一个词的隐状态输出以后才能开始处理...
ChatGPT私人订制！只需把文档一键上传，免费可玩
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 想不想简单轻松地拥有一个私人订制GPT？ 不如试试askwise，只需要上传word、pdf等各种文档，就能生成个性化知识...
ChatGPT与Google Bard：孰优孰劣，差异大盘点！
译者 | 崔皓 审校 | 孙淑娟 开篇 AIGC 行业最大的两个竞争对手：ChatGPT vs Google Bard! 本文介绍这两个人工智能引擎之间的技术差异。 截至目前Google Bard和C...