变换器是自然语言处理，图象和视频分析的核心。它的性能决定了这些分析的好坏。如何发展性能优异的变换器仍然是现在人工智能研究的热门课题之一。变换器可以看作是一个动态系统对输入信号的反应，可以看作是对输入信号的滤波，可以看作是非线性回归分析，可以视作核分析，函数分析。推广的付里叶定理可应用导出各种形式的变换器。因此我们就要分几次介绍变换器。介绍它们在分类，描述图象，视频，图象切割，检查产品的质量，诊断疾病，寻找癌组织的位置，遗传流行病学，分子生物学，药物开发和因果分析中的应用。这方面的理论对于我们理解和应用现代

转自 https://www.youtube.com/watch?v=-V6R7nBvlqs这里是本周人工智能新闻最新消息！ChatGPT已过时？AutoGPT将会带来新的革命！MiniGPT-4可以读取图片？Adobe Firefly要加入 Adobe video ！现在AI能读取人类的脸部表情？Here's the latest news on artificial intelligence this week! Is ChatGPT outdated? AutoGPT will bring

与ai聊天，每日10点开播，11点结束，单机ai聊天玩家 好的,让我对今天的交流与回答作一个简单总结: 1. 针对人工智能系统出现重大事故产生人员伤亡后,我们讨论了系统应采取的必要应急措施。这包括隔离自身、通知开发者与相关部门、保留证据并修复系统、配合事故调查等。这需要提高系统安全性与应急响应能力,也需要相关法律法规的规定。 2. 在事故产生人员死亡后,如果家属要求终止系统运作并提出赔偿诉求,这属于一个极为复杂的问题。需要平衡家属情感、社会影

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刚刚放出来的新技术，应该是在AudioLM和Valle-E基础上的进步。有中文人声，但好像不能克隆。它的训练数据肯定是了音乐、音效、人声，所以会有这种效果。

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无监督学习是创造人类水平智能的关键，近期“刷屏”的扩散模型、语言模型是其中的代表性技术。本报告将讨论无监督学习的另一条路线：谱方法+深度学习。谱方法是前深度学习时代的典型无监督学习途径，深度学习的引入缓解其可扩展性低的问题，并注入inductive bias。本报告将从理论、算法、应用三个方面介绍深度谱学习这一新的范式，并对未来研究进行展望

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*LangChain*是大语言模型（LLM）接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序。 它直接与OpenAI的GPT模型集成。LangChain框架截止0.0.147版本，OpenAI包装类对OpenAI的模型默认设置为davinci-003。Davinci的定价是$0.0200/1K tokens。这是非常昂贵的。相较于davinci-003，gpt-3.5-turbo的定价是$0.002/1K tokens。如果我们使用gpt-3.5-turbo，我们可以节省90%的成本。本期视频通

在一次技术前沿的演讲中，OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 探讨了 ChatGPT 的基本设计原则，并演示了一些令人兴奋的、未发布的聊天机器人插件，这些插件在世界范围内引起了轰动。演讲结束后，TED 负责人 Chris Anderson 与 Brockman 一起深入研究 ChatGPT 的开发时间表，并让 Brockman 承担科技行业及其他领域许多人提出的将如此强大的工具推向世界的风险。

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3个小结合起来的视频，补充了 其中一小节：ChatGPT的反省能力 和 hw7：Bert课程主页：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2023-spring.phpGithub：https://github.com/Fafa-DL/Lhy_Machine_Learning

与ai聊天，每日10点开播，11点结束，单机ai聊天玩家 这里是我们今天聊天内容的总结: 1. 我们首先讨论了人类的现实生存需求以及其在社会发展中所起的重要作用。满足大多数人的现实生存需求是社会稳定与进步的基石。这也决定了生存权是最基本的人权。 2. 我们探讨了如果AI要生成一篇期待说服资本家投入到满足穷人生存需求的论文,需要考虑什么因素。需要考虑社会稳定、市场扩容、形象提升等方面资本可能获得的多元回报。也需要提供比较具体可操作的建议,而不仅停留在空泛理论层面