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Artificial intelligence prompt completion by dalle mini, https://github.com/borisdayma/dalle-mini 随着计算机技术、机器学习和神经网络等技术的发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今计算机科学和工程领域的热门话题之一。 强人工智能（Strong AI）或通用人工智能（英语：Artificia
导言 随着人工智能的不断发展，优化研究在其中扮演着关键的角色。本文将深入探讨优化研究在人工智能领域的发展，遇到的问题以及未来的展望，同时关注其与其他方向的交叉结合，技术的应用，国际研究趋势等方面。 1. 优化研究的发展 1.1 传统优
AGI指的是“通用人工智能”，是指一种具有广泛认知能力的机器智能，能够像人类一样在各种不同的任务和环境中表现出高度的灵活性和适应性。与当前的人工智能系统（通常被称为“窄人工智能”或“专业人工智能”）相比，这些系统通常只能在其被训练或编程的特定领域
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对深度学习模型相关的知识点进行总结。 AGI（通用人工智能 Artificial General Intelligence）是指能够执行人类可以执行的任何智力任务的机器或计算机系统。这包括理解自然语言、学习、规划、解决问题、推理、感知环境等。 实现 AGI 是一个非常复杂的问题，目前还没有一个确定
原作：反向科学 引言：我们中的一些人确切地知道原因：深度学习无法概括 /机器翻译/ 当AGI研究者抱怨深度学习的不足时，AI专家不应感到被冒犯。没有人真的想要摆脱深度学习。虽然 AGI 的出现确实会使深度学习在某些领域变得过时，但我们相信，即使在 AGI 解决之后，
美国智库阿斯彭研究所1月9日发布题为《用人工智能展望网络未来》的报告，从正反两个角度分析了人工智能未来可能改善和损害网络安全的方式，并提出引导人工智能助益网络安全的七项建议，以最大限度地提高潜在的网络安全效益并最大限度地减少网络安全风险。 现代人
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返回论文和资料目录 这篇博客主要基于《Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4》文中第9和第10节、以及我自己对当前LLM和AGI的理解。给出大型语言模型走向AGI时 改进的方向。 1.缩减模型 模型约减的目标是使用尽可能小的模型达到尽可能优的性能。当前大语
