图片来源@视觉中国文 | 追问，作者 | Eka ，编译 | 梓葳在过去的两个月，引起了学术界、科技界、传媒界的疯狂讨论。这个号称地表最强的“人工智能聊天机器人”只花了5天时间，用户就突破了100万，成为世界上达到百万用户数最快的应用。，不仅能跟你对话，还能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译等一系列基础工作，涉及历史、科技、文化等诸多领域，甚至还能写诗、写论文、编代码、改bug、求医问药等，一部分

作者｜雨林下头图｜视觉中国最近，号称史上最强AI对话系统的为广大网友带来了诸多欢乐，这是AI通用大模型在自然语言处理（NLP）领域的一次阶段性发展的直观体现。12月14日，虎嗅智库举办了502线上同行主题研讨活动，来自商汤集团高级研究总监刘宇、北京智源人工智能研究院成果转化部向其奇、电子科技大学计算机科学与工程学院教授顾实、中科闻歌产研中心副总经理王璋盛、新加坡国立大学校长青年教授兼潞晨科技创始人

图片来源@视觉中国文｜航通社谷歌电脑版首页的格局，是和别处不同的：在搜索框旁边有两个按钮，而不是一个。在常规搜索按钮的右边还有一个「手气不错」（I’m Lucky）按钮。在讲到 以及同类生成式 AI 和搜索引擎的关系之前，让我们先来看看这个按钮。「手气不错」，但点开搜索结果页更棒在搜索框内键入关键字后，如点击「手气不错」，将会跳转到搜索结果的第一条。如果什么都不输入，点击「手气不错」则会进入谷歌的

图片来源@视觉中国文 | 贝克街探案官，作者 | 车行运今年6月份，各大厂商纷纷升级自家的类产品。6月9日，讯飞推出星火认知大模型升级版；6月13日，360在发布类产品之后，再次举行360智脑大模型应用发布会。与2月左右发布的大模型不同，近期各家公司发布的升级版产品，更偏向应用层目的是更容易走向千家万户。从目前发布的情况来看，360智脑已初步具备跨模态⽣成能⼒，除了可以完成文字生成文字、表格、图片

APP Store时刻已来。封面来源｜视觉中国今早醒来，全网都炸锅了。之前，大家都公认几乎能上天入地，无所不能，唯一的缺点就是——不能联网。因为它的训练数据集截止到21年9月，所以它对于这以后世界的了解，还是一片空白。如今，这唯一的封印，也被解除了。今日凌晨，外网传来地震级消息：已经为添加了插件，现在，能联网了！表示，添加插件后，不仅会自己看网页，还能和网站互动。用的话说，现在，其他服务都成了的「

图片来源@视觉中国文 | 懂懂笔记先是马斯克挑头、千人“请命”叫停，再有意大利、加拿大等国家“封禁”、严查，这一AI风口面临前所未有的抵制。除了“外部因素”之外，4月初的大面积封号，也让一批灰产——账号贩子、共享账号出租商家，宛如惊弓之鸟。如今，Open AI官方下场封号一个月之后，共享账号出租、账号买卖的灰产又在琢磨什么？多数玩家是否真的与GPT无缘了？共享账号出租没戏了？“我有言在先哈，现在的

人机交互是机器人开发中不可或缺的一部分，它致力于实现人与机器人之间自然、高效的沟通与协作，让机器人能够更好地理解人类的意图，为我们提供更加贴心、便捷的服务 。

大型模型，无论是语言模型还是视觉模型，都是利用深度学习技术处理大量数据的工具。通过在庞大的数据集上进行训练，这些模型能够学习并识别模式，并以令人难以置信的准确性进行预测。例如，OpenAI的GPT-3和谷歌的BERT等大型语言模型可以生成自然语言文本、回答问题，甚至进行语言翻译。而OpenAI的CLIP和谷歌的Vision Transformer等大型视觉模型则能够精确地识别图像和视频中的物体和场

研究人员发现了一种属性，可以帮助计算机视觉模型学习以更稳定、可预测的方式表示视觉世界。想象一下坐在公园的长椅上，看着有人走过。虽然场景可能会随着人的行走而不断变化，但人脑可以随着时间的推移将动态视觉信息转化为更稳定的表示。这种能力被称为感知矫正，可以帮助我们预测行走者的轨迹。与人类不同，计算机视觉模型通常不会表现出感知直线性，因此它们学会以高度不可预测的方式表示视觉信息。但如果机器学习模型具有这种

卷积神经网络在计算机视觉应用中取得了成功。各种网络架构被提出，它们既不神奇也不难理解。在323导航网的本文章中，您将了解卷积层的操作及其在更大的卷积神经网络中的作用。完成本教程后，您将学到：卷积层如何从图像中提取特征不同的卷积层如何堆叠起来构建神经网络了解卷积神经网络的设计概述本文分为三个部分；他们是：网络示例显示特征图卷积层的影响网络示例以下是在CIFAR-10数据集上进行图像分类的程序：123

研究人员发现了一种属性，可以帮助计算机视觉模型学习以更稳定、可预测的方式表示视觉世界。想象一下坐在公园的长椅上，看着有人走过。虽然场景可能会随着人的行走而不断变化，但人脑可以随着时间的推移将动态视觉信息转化为更稳定的表示。这种能力被称为感知矫正，可以帮助我们预测行走者的轨迹。与人类不同，计算机视觉模型通常不会表现出感知直线性，因此它们学会以高度不可预测的方式表示视觉信息。但如果机器学习模型具有这种