
为什么神经网络会存在灾难性遗忘(catastrophic forgetting)这个问题?
为什么神经网络会存在灾难性遗忘(catastrophic forgetting)这个问题?所谓灾难性遗忘,就是一个在原始任务上训练好的神经网络在训练完新任务后,在原始任务上的表现崩溃式的降低。
所谓灾难性遗忘,就是一个在原始任务上训练好的神经网络在训练完新任务后,在原始任务上的表现崩溃式的降低。
前段时间,Mistral AI 公布的 Mixtral 8x7B 模型爆火整个开源社区,其架构与 GPT-4 非常相似,很多人将其形容为 GPT-4 的「缩小版」。
文明模拟器第二弹来了!在全面升级的GPT-4的带动下,我们将「看到」过去,更加沉浸式地体验过去的历史。
混合专家模型(MoE)成为最近关注的热点。
在2023年的科技版图上,生成式AI无疑标志着一个重要的转折点。它的发展不仅引起了业界广泛的关注,也对全球经济、社会结构乃至我们对未来的预期产生了深远的影响。
今天,纽约时报对OpenAI和微软正式提起诉讼,指控其未经授权就使用纽约时报内容训练人工智能模型。此案可能是人工智能使用知识版权纠纷的分水岭。
在人工智能浪潮中,捍卫自己的权利。当人工智能不断兴起,随之而来的除了惊艳四座的强大技术,还有对技术的质疑以及各种规范的难题。
2023 年是 AI 发展的关键一年,ChatGPT 以及 GPT-4 的发布引发了全社会对于大模型以及生成式 AI 的关注。
即便是GPT-4 API「灰盒」也逃不过安全漏洞。FAR AI实验室的团队从微调、函数调用、搜索增强三个方向入手,成功让GPT-4越狱。
微软默默地推出了安卓版本的Copilot,可以免费使用GPT-4,甚至还能绕过OpenAI的次数限制。