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指尖敲击键盘释放出魔法的力量
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分享发现  •  summerLast  •  3 天前  •  最后回复来自 summerLast
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分享发现  •  summerLast  •  32 天前  •  最后回复来自 summerLast
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3 天前
回复了 summerLast 创建的主题 分享发现 向 RSS 提问
可以过滤了
市场缺流动性,通过人为定向注水,企图盘活这坛水
6 天前
回复了 lostexile 创建的主题 文学 有个小说的奇思妙想
世界入侵,修改物理规则
32 天前
回复了 summerLast 创建的主题 分享发现 送免费 RSS 阅读器
@SeptemberHX #4 好的,看到了
32 天前
回复了 summerLast 创建的主题 分享发现 送免费 RSS 阅读器
@SeptemberHX #2 现在支持的是 version3 大版本,方便的化可以提供一个侧使用的 api 接口和用户名
52 天前
回复了 barantt01 创建的主题 程序员 做了一个 java2json 的小工具
@rlds #4 嗯嗯,有在用,后面是打算做个工具大全?
52 天前
回复了 barantt01 创建的主题 程序员 做了一个 java2json 的小工具
页面还不错,为什么不做成 idea 插件呢
llm 代码能力强也是有 github 之类的免费质量不错且量大的数据源的存在,一个信息不流通未有共享的领域,llm 也难为无米之炊

后面大概率很长一段时间 llm 也很难有较大的性能提升,如将 llm 和生产力软件或机器人结合是下一个阶段的发展方向,从追求用户规模,变成谁可以用更低成本生产物质资料和信息,也就所谓的降低成本的同时提高生产力,工厂将不在有工人,信息分发的生产源头将不在有不依赖 AI 的创作者
Ilya Sutskever 说过 压缩即智能,把 llm 当作一个压缩后的算法和数据的模型,其中蕴含的信息,很难超过其原始输入的压缩前的数据,前段时间的涌现即是模型蕴含了原始数据外的一些知识,这个是一个可以关注的点或者就是拟合松一些就是所谓的涌现?

作为 chat 是基于 llm 的模型进行微调后的(风味不通的冰淇淋)

所谓的数学背后更多的是抽象和推理,而不是单纯的文字预测,llm 在文字预测方面能力很强,也许尺寸在大几个层级,我们初高中的数学题目都被涵盖进原始数据集中去就会解了,但数据有没有这么多,在堆尺寸性能是否在有较大的提升都存疑,成了一个经济是否合算的问题,因此需要进行新模式探索与发现,这是一个最好的时代,这是一个最坏的时代

llm scaling laws 还可以指导后续 llm 发展吗?
54 天前
回复了 Byleth 创建的主题 问与答 淘宝买 SSL 证书靠谱吗?有安全风险吗
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