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原地蒸发https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5其他的相关页面，比如

生成吐槽Github网址：cocosgt.github.io/meme/冷吐槽.html生成的东西，还可以粘贴到公众号比如，CogView

H100魔搭：https://modelscope.cn/studios/ZhipuAI/CogVideoX-5b-demo据了解，魔搭为这次开源，特别准备了

变成了目的而不是手段。如果你有了解马斯克的第一性原理思维，其强调的就是回归事物最基本的条件，把其解构成各种要素进行分析，从而找到实现目标最优路径的方法。而运用第一性原理通常有三个步骤：第

AI，而不是其他地方呢？斯坦福老师我认为，你知道，如果你观察历史的发展轨迹，有时看起来很平滑，但如果仔细观察，就会发现很多跳跃式的发展。有一些重大的发明和小的创新。斯坦福老师Andrew

with?"print(response)最终，你会得到ChatCompletion(id='chatcmpl-9wYV7Yhkimzlpg3ejNkjRjI0GKqyw',

人性对金钱和女性有贪欲，但却经常处于欲望空想。幻想着有一天能发财，有个美貌女朋友。嫉妒心强，对身边有钱人和当官的都有嫉妒心。认为自己行，想按照自己方式生活，喜欢怀疑一切规定。#

高质量视频微调在最终阶段，模型会使用一部分高质量的视频数据进行微调。这个过程能够进一步提升生成视频的视觉质量，并去除生成视频中的瑕疵，如字幕和水印。

现在有更多的预先训练模型可用。考虑到这些变化，我们认为更多地利用第三方LLMs将会带来优势。这使我们能够将更多资源投入到后续训练和为不断增长的用户群体创建新产品体验中。We’re

实施的输出限制模式，大大促进了应用开发和技术栈的现代化。开源许可：允许用于研究和非商业用途的使用和修改。推理测试表现远超之前的

系统对将使用它们的数十亿人的影响到人类大部分真正灾难性的科幻场景。在这方面，开源应该更安全，因为这些系统更加透明，可以被广泛审查。从历史上看，出于这个原因，开源软件更安全。同样，使用带有

由于国产模型降价到不讲武德我最近一直在做迁移测试尝试换用国内大模型从开发者角度，就关心仨事好不好贵不贵快不快前俩个话题有太多讨论了我就测试一下各家模型的速度以

Copilot用的很爽所以直到吃饭的时候还都在做测试（中间蓝色的是我）（虽然还有一些

模型，供研究使用，支持混合输入（文本+图像），输出文本。例如，输入一张海滩照片，Chameleon

Alpha看上去很稳定给大家带来第一时间的资讯【1】官方宣传片【2】火车窗边的女人【3】宇航员在里约热内卢的小巷奔跑【4】穿过森林到废弃房屋再到海浪【5】老年男子在侧光下弹钢琴【6】站在

Partners、NVIDIA(NVentures)、General

合作优化性能。独特之处逼真度：解决了手部和面部的常见瑕疵问题，生成高质量图像，无需复杂工作流程。精准理解：能够理解空间关系、构图元素、动作和风格的复杂提示。字体生成：借助

y)plt.xlabel("X")plt.ylabel("Y")plt.title("graph")plt.show()

种套路如果你想要简洁的回答，不用太客气，直接说就行，不用加上“请”、“如果你不介意”、“谢谢”、“我想要”等客套话。在提问时说明目标受众，例如，告诉

UI需要注意，仍可能和最终版本不同我来带大家来看一看前两天搜：赛博禅心是什么？虽然，他好像找了，也来说了但是，啥都没说对，不够聪明这里有更多例子，前两天的：我用上了

提供的，但也能感觉到确实比以前快了。对于他不知道的信息，比如苹果发布会，真的有去联网。不过，对于非常实时的信息，依然不能很好处理，如比特币价格。在联网后，多语言上处理上依然有问题，比如在

也会确保只有允许的设备能解密和使用这些数据。虽然这种技术非常有前途，但它还很新，需要更多的研究和改进。我们现在需要投资和发展这项技术，以便未来能更好地保护我们的数据。02更好的安全隔离为了确保

it.”“我相信，但还不能确定，我们能找到一种解决方式，摆脱总是需要更多训练数据的困境，”他说。“人类的存在本身就证明了还有其他方式可以培养智能。我希望我们能找到这种方式。”04

的官方文档。文档地址：https://platform.openai.com/docs/api-reference接下来本大聪明还会「以实用为核心」，再更新一篇新手极其友好的「Python

的复杂性在于其工作场景和任务的不确定性。例如，一个在模拟环境中表现优异的自动驾驶车辆，可能因现实世界中不可预测的变量（如天气变化和道路条件）而表现不稳定。我们尚缺乏有效的方法，来准确评估

测试）时尤为明显，表现为性能下降、幻觉提升。这种问题可以通过与搜索引擎集成来弥补，利用搜索引擎提供额外的信息支持，增强模型的知识库和应对能力。只懂英文Phi-3-mini

的智商：无论你怎么写，它都能理解以下仅供参考，你怎么写都行测试「人设与回复逻辑」尝试输入网址：https://www.anthropic.com/news/introducing-claude也就是

AI，用扣子搭的。之前是用另一个模型驱动，不是很聪明的样子，比如：这次换了月之暗面的模型，聪明很多！把扣子，放进公众号我猜到，许多人可能会问：大聪明，你这个公众号

项目官网地址在这：https://llama.meta.com/llama-downloadsGithub项目地址：https://github.com/meta-llama/llama3

系统的稳健性和安全性的进一步理解。一些洞察提升数据治理和透明度随着数据治理和模型透明度的重要性日益凸显，企业和研究机构需要加强在这些领域的实践，以建立公众的信任。对抗性测试和安全性提升面对

扣子都听说过吧？没听说过的看这里：保姆级教程：Coze

月这里查阅接口信息：https://platform.openai.com/docs/models/gpt-4-turbo-and-gpt-4价格方面，和之前的

个问题：万能胶能不能粘住不粘锅？把变色龙扔彩虹糖里会怎么样？为什么学校有保卫处，没有进攻处？这些问题都来自弱智吧，一个被忽略的语料宝库。高质量的语料这两天出现了一篇有趣论文《COIG-CQIA:

GPT-5、Sora、Ilya、Q*、AGI、外星人等等一切》。这里对我来讲的一个很大挑战：我需要整理大量的文字稿，并且把它排版出来，这并不轻松，也很占时间。我希望有一个

系统在真实世界可能遭遇的风险，也难以检验各项安全措施是否名副其实。站在快速演进的人工智能发展浪潮中，唯有以开放、谦逊、负责任的心态，拥抱质疑、接受审视，我们才能携手共建一个安全、可信、造福人类的

详见：https://openai.com/blog/introducing-the-gpt-store坐等分账本大聪明👇

上下文，这里的上下文指的是？模型一次能够处理的最大单词数输入长度，与预期输出长度的总和构成训练数据集的文本的总字符数算法完成文本分析任务所需的平均时间解析：当我们说一个模型支持

为我打开了一扇门，使我能够无限制地探索和实现我的创意愿景。这种能力不仅加强了我作为创意专业人士的自信，也为我与品牌合作伙伴的关系带来了新的维度，让我们可以共同创造出更加丰富和引人入胜的作品。#04

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相关领域，计算文本大小时，常用什么?单词数量字母数量bittoken#03论文《Attention

就像哆拉A梦，它:拥有一个百宝袋，装满了各种道具，被称为标准库。当遇到问题时，都可以拿出来直接使用。如果百宝袋里的道具不够用，还可以打电话给未来百货，去订购新道具。在这里：打电话：对应

Fridman没错。你所谈到的，似乎是一个主题，那就是你们基本上是在沿着一个指数曲线逐步攀升。但从旁观者，也就是我这个角度来看，好像确实能感觉到有些跳跃性的进展。不过在你眼里，这些并不存在吗？Sam

🤡https://github.com/openai/grok不过你细看就会发现这是个

tools.主持人确实有趣啊！我觉得，由于它们是基于已有内容训练的，因此生成的东西也只能建立在现有内容之上。要让它们发挥创造力，唯一的办法可能就是通过你给它的

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短上下文窗口性能的恢复出现问题：在极大地扩展模型上下文窗口的过程中，会发现原有较短上下文窗口的性能有所下降，这是由于模型学习到的位置编码分布范围发生变化所致。恢复措施：对于这一问题，LongRoPE

的创造和生成能力，能够根据简单的文本提示，生成高质量、生动的视频和图像。画笔记录了天空、大山和大海：Sora

技术，此处意译为时空碎片图片主要来自《哆啦A梦：二次元口袋照相机》OpenAI

对于真实世界的伟大探索OpenAI