通俗理解chatgpt，长久技术迭代下，有知识懂人性的靠语言模型计算概率的续写机器

波士顿动力机器人炫技：要取代人类搬砖了？

主持人：落合阳一，日本研究者和媒体艺术家。 筑波大学图书馆情报媒体学部副教授 ，数字自然研究开发中心主任；嘉宾：顾世翔（Shane Gu），ChatGPT强化学习组Leader，OpenAI日本负责人，前Google Brain研究员。欢迎大家留言讨论~

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多模态大模型一统NLP和CV 1.多模态大模型的基本原理 2.常见的多模态大模型 3.多模态大模型如何打通NLP和CV的底层逻辑

如果多数人都犯错了，要如何发现真相？看AI如何决策 人工智能 算法

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自动驾驶测试，通过不易察觉的驾驶操作，让目标车辆预测轨迹错误

未来，我们迫切需要一个可扩展性的高效计算基础设施

人工智能概念很庞大，仅从一些主流的方向聊聊人工智能就业现状，可能有的措辞不是很严谨，对人工智能方向感兴趣的靓仔可以稍微做个参考。

本期视频将深入介绍预训练语言模型的研究进展以及各种下游自然语言理解的应用；为了解决大模型落地难问题，重点展示多种知识蒸馏、基于Prompt的小样本学习等前沿自然语言处理技术。此外，在构建预训练语言模型基础上，我们进一步介绍融入多模态知识的预训练模型，用于各种文图理解和生成任务。基于上述内容，将会介绍开源算法框架EasyNLP，从黑盒化的AppZoo模式和白盒化的Python模式分别展现EasyNLP的使用方式和功能。

"幸好毕业早"

还自研了不少核心算法

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使用mxgmn(大名鼎鼎的WFC算法的作者)发明的概率编程语言MarkovJunior生成的程序化抽象3D模型及迷宫和一些图案。MarkovJunior是一套通过规则重写来实现程序化生成的算法，我用该程序生成模型之后再将带颜色的点数据导入到houdini做一些特征的识别和模型替换。原算法简介与地址：https://github.com/mxgmn/MarkovJuniorGenerative art log是一个旨在通过程序化生成，程序化图形和动画，AI生成，3D渲染，动效，shader，特效等一切技术

支持主流操作系统

实现随机点均匀分布

库克清华教授看了都点赞

第一部分：N-gram 语言模型简介第二部分：N-gram 概率估计自然语言处理中最常用的模型1、语言建模：语言模型提供了一种方法来为句子或单词序列分配概率，并根据前面的单词序列预测下一个单词。2、N-gram 模型是马尔可夫模型，它从先前单词的固定窗口估计当前单词并通过在语料库中利用最大似然估计 n-gram 概率。

AI算法正在从"手工作坊"转变为"集中量产"

bug也能负负得正