英文 |欢迎来到令人兴奋的自然语言处理和机器学习世界！今天，我们将探索 的功能，它是由 公司开发的目前最先进的人工智能工具。当然，你也可以将其看作是一个智能机器人。 最令人印象深刻的功能之一是它能够根据简单的描述生成源代码。想象一下，无需自己编写一行一行的代码，就能快速构建一个完整的网站，听起来好像令人难以置信？但是，却能帮助我们实现这样一个需求，现在就让我们一起来见证奇迹的发生！借助 的强大功能

©作者 |机器之心编辑部来源 |机器之心-LoRA 将微调类 模型的算力需求降到了消费级，训练个自己的中文对话模型真就没那么难了。2023 年，聊天机器人领域似乎只剩下两个阵营：「 的 」和「其他」。功能强大，但 几乎不可能将其开源。「其他」阵营表现欠佳，但不少人都在做开源方面的努力，比如前段时间 Meta 开源的 LLaMA。LLaMA 是一系列模型的总称，参数量从 70 亿到 650 亿不等，

是一种基于机器学习算法创建的人工智能对话机器人，以大型语言模型为基础，通过自然语言处理（NLP）技术实现对话生成，并加入人类反馈强化学习（RLHF），通过迭代，在语义识别、对话逻辑、表达方式、回答丰富度等方面得到显著提升。但其本身也存在一些缺点：首先，对于具有创新性、数据库中没有或未经训练的问题，可能无法回答，或者回答欠妥；其次，此模型不具备独立思考能力，无法胜任需要相关能力的工作；第三，如何实现

机器之心报道机器之心编辑部网友：功能过于强大了。爆火出圈的 有一个非常亮眼的功能是代码生成。许多开发者已经开始在编程时使用 。然而，直接使用 等大型语言模型（LLM）编程的体验感很差，因为需要进行大量的复制、粘贴和编辑才能提供上下文并将生成的答案合并到代码库中。现在，有一个名为 的项目能够让 LLM 在 IDE 中运行，例如让 在 中运行。这个开源项目将大幅改善开发者使用 LLM 编程的体验，已经

近年来，在软件开发中使用人工智能和机器学习变得越来越普遍。因此，开发人员开始转向像 的 这样的工具来简化他们的工作，提高他们的工作效率。 是一个由 训练的大型语言模型，本文将向您展示如何使用 帮助开发人员完成从编码到文档和测试等各种任务。简单了解是 开发的一种重要语言模型，已被证明是现代软件开发中的宝贵工具。这是一个人工智能 (AI) 系统，使用自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 算法

原创 机器之心编辑部 机器之心机器之心报道机器之心编辑部今年的微软 Build 大会，高度聚焦生成式 AI，联手打造一个大宇宙。最近几个月，微软一直忙于在自身的许多产品和服务中构建生成式 AI，包括搜索引擎 Bing、浏览器 Edge、 和 生产力套件。在今天凌晨举行的微软 Build 2023 大会上，这些成果终于出来了，且更进了一步：微软 AI 宇宙越来越完备了。今年的微软 Build 大会话

的性能为何如此强大？其背后的根源何在？需要强调的是，只是一种机器，它们与人类有本质上的区别。虽然它们可以生成类似人类的输出，但将它们拟人化并不明智。为何性能如此出色？虽然仍存在各种问题，但其表现出的能力已经远远超出了最初的设计期望。最初，它旨在处理NLP任务，即利用机器处理自然语言。所谓的自然语言，指的是中文或英文等人类语言。科学家希望这种机器能够像处理编程语言一样处理人类语言。于是，他们研究了N

机器之心发布机器之心编辑部火爆全网的 ，仿佛开启了第四次工业革命，让微软、谷歌等全球科技巨头打得昏天黑地，引得各路玩家纷纷入局，抢占赛道。然而由于 没有开源 ，如何有效复现 已成为摆在大家面前的头号难题，急需可靠的开源共建方案。-AI 快速跟进，首个开源低成本复现 完整流程。作为当下最火热的开源 AI 大模型解决方案，-AI 已收获开源社区 Star 近万颗，此次开源亮点包括：开源完整基于 的 复

在科技发展的迅猛浪潮中，我们见证了互联网、人工智能、机器学习等技术的突飞猛进。如今，我们正站在一场新的革命边缘，那就是由ChatGPT引发的的人工智能在创意产业中的创新应用。产业带来了全新的可能性。首先，让我们看看ChatGPT在广告行业中的应用。以前，广告文案的创作需要专业人士绞尽脑汁，而现在，ChatGPT可以通过分析消费者的需求、品牌定位以及市场环境等因素，自动生成个性化的广告文案。例如，对

随着机器学习算法的进步，人工智能已经成为科学和社会发展的重要推动力量。然而，快速发展的人工智能是否会让人类黯然失色，还是会找到一种安全、公平的合作方式，帮助人类走得更远呢？在国际顶尖学术期刊 Science 发表的特别专题“机器智能世界”中，我们看到了人工智能给我们带来的好处。例如，它可以帮助我们更好地理解动物间的交流，从而保护和饲养动物；还可以帮助药物的开发和应用。此外，在医学领域，人工智能算法

阿里云机器学习平台PAI最近在ACL 2023 Industry Track上的多篇论文入选，这是一个令人振奋的消息。ACL是人工智能自然语言处理领域的顶级国际会议，聚焦于自然语言处理技术在各个应用场景的学术研究。这次入选意味着阿里云机器学习平台PAI自研的自然语言处理和多模态算法，以及算法框架能力达到了全球业界先进水平，获得了国际学者的认可，展现了中国人工智能技术创新在国际上的竞争力。其中，一篇

机器人开发是一个融合了编程、机械设计、电子电路、控制算法、机器学习、传感器技术和人机交互等多学科知识的综合性领域。

机器学习和人工智能是赋予机器人智能的关键，它们使机器人能够从数据中学习，实现自主感知、决策和行动，让机器人从单纯的机械装置转变为具有智慧的智能体 。

7月1日消息：研究人员开发了一种算法，可以决定“学生”机器何时应该跟随老师，何时应该自行学习。学习打网球的人可能会聘请老师来帮助他们学得更快。因为这位老师（希望）是一位出色的网球运动员，所以有时尝试完全模仿老师并不能帮助学生学习。也许老师高高跃起，巧妙地回击。学生无法复制这一动作，可以自己尝试一些其他动作，直到掌握回截击所需的技能。计算机科学家还可以使用“教师”系统来训练另一台机器来完成任务。但就

这种机器学习系统可以模拟听众如何从房间的任何一点听到声音。想象一下管风琴发出的隆隆的和弦在一座巨大的石头大教堂的洞穴般的圣殿中回响。参观大教堂的人听到的声音受到许多因素的影响，包括管风琴的位置、听众站立的位置、它们之间是否有柱子、长椅或其他障碍物、墙壁的材质、乐器的位置等。窗户或门口等。听到声音可以帮助人们想象他们的环境。麻省理工学院和 MIT-IBM Watson AI 实验室的研究人员正在探索