大型语言模型（Large Language Model）是指参数数量超过一亿的自然语言处理模型。这类模型的发展历程可以分为过去、现在和未来三个阶段。过去：过去的大型语言模型主要是基于统计语言模型和神经网络模型的结合。其中最具代表性的是基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的模型，如Google的Seq2Seq模型和百度的DeepSpeech模型。这些模型在语音识别、机器翻译、自然语言生成等任务中取得了不错的成果，但受限于计算能力和数据规模，其表现也有一定的局限性。现在：现在的大型语言模

21/04/2023

https://twitter.com/OpenAI/status/1635687373060317185?s=19

2023年4月21日人工智能与科技资讯，关注我，每天给你带来最新的AI情报。素材来源：推特、微软、谷歌、Science音源：剪映——小萝莉BGM来源：SOUNDRAW

马斯克分享了对于AI的理解，大量信息，令人恐惧！#人类文明启示录 #子瑜带你看AI @人类文明启示录 #Ai#人工智能 #微软 #chat-gpt #Midjourney #StableDiffusion #Lexica #OpenAi #DALL·E #powered #bing #文心一言 #文心一格 #Firefly #马斯克 #ElonMusk #SamAltman #AI绘画

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https://www.ted.com/talks/greg_brockman_the_inside_story_of_chatgpt_s_astonishing_potential/在一场来自技术前沿的TED演讲中，OpenAI联合创始人Greg Brockman探索了ChatGPT的基本设计原则，并展示了一些令人惊叹的未发布插件，这款聊天机器人在全球引起轰动。演讲结束后，TED主席Chris Anderson加入Brockman深入挖掘ChatGPT开发时间线，并听取Brockman对释放如此强大工

https://youtobe.comIn a talk from the cutting edge of technology, OpenAI cofounder Greg Brockman explores the underlying design principles of ChatGPT and demos some mind-blowing, unreleased plug-ins for the chatbot that sent shockwaves across the world.

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ChatGPT3.5之后的一系列功能发布震惊了世界，这不仅仅一个语言模型而已，而是改变人与机器之间的交互方式，改变人类处理信息的手段，重塑整个信息世界，即将带来整个人类社会的超级自动化，快来看看最新的GPT-4的演示吧

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youyube提示工程是一门新兴的学科，在生成式人工智能领域引起了极大的关注。随着像GPT-3这样的语言模型变得越来越复杂，生成的输出质量很大程度上取决于用于训练模型的提示的质量。本文提供了一份全面的提示工程指南，涵盖了用户应考虑的各种主题，以改善其模型的输出质量。

当创业者开始用 ChatGPT 裁员：机器能否替代人的探讨

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https://www.youtube.com/watch?v=LWYgjcZ这是一个关于openAI与金融的一系列视频，之前在youtube学习过感觉非常棒，所以在这里分享给大家。在本视频中，我们开始使用 OpenAI Python 包。我们编写代码来执行一项简单的任务：汇总收益电话会议。Colab 笔记本和数据：https://colab.research.google.com/drive/15tr9FMCDuSO5Dahw8XMEkk2-p4CoR17s?usp=sharinghttps://

马斯克刚呼吁大家暂停AI研究然而自己立马成立一家智能公司他说 “What we need is TruthGPT”究竟能不能研发出比ChatGPT更强的AI呢我们拭目以待

素材来源：《星际争霸2虚空之遗》开场动画 《越狱》《功夫》《海贼王》《神探夏洛克》《西部世界》

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”以来，这一领域已经走过了近70个春秋。在此期间，人工智能几经高潮和没落，每次都从“人工智能要真的改变世界了”到“人工智能的泡沫又破裂了”，从人工智能专业无法招生，到遍地都是人工智能技术培训班。我们现在仍然处于这个周期中吗？人工智能未来还会有冬天吗？这组视频在回顾人工智能历史的同时，也对这一重要问题进行了讨论。（出品：科普中国-创作培育计划，转载请注明来源）

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OpenAI联合创始人、首席科学家Ilya Sutskever独家讲述，他的最新研究方向，就是“使这些模型更加可靠、可控，让它们从教材数据中更快地学习，减少指导。让它们不会出现幻觉。