AI

TL;DR

Devin，这位自称“第一个”完全自主的软件工程师刚刚出现在现场，并受到了很多关注。

它还没有公开，但有了几个开源工具，你现在就可以获得类似的网络开发体验，而且可能只需花费一小部分成本。

https://youtu.be/DXunbNBpgZg

在其CLI中使用Wasp的AI功能，您可以通过简单的提示生成全栈web应用程序代码库。从那里开始，通过添加功能并在Aider的帮助下进行调试来对其进行迭代。

有了这两个人工智能代理的帮助，你可以加速全栈应用程序的开发，而不必写一行代码（如果你不想的话）。

请继续阅读以获取有关如何开始的详细说明！

顺便说一句，Wasp是构建全栈网络应用程序的最快方法，它恰好也内置了人工智能生成——加上它的免费和开源！

您可以通过在GitHub上发布我们的回购来支持我们。它帮助我们构建更多的东西，创建更多像这样的酷内容🙏

Ray正在人工智能工程领域崭露头角，对扩展LLM和RL至关重要

Spark在数据工程中几乎是必不可少的。Ray正在人工智能工程领域崭露头角。

雷是伦敦大学学院Spark的继任者。Spark和Ray有很多相似之处，例如用于计算的统一引擎。但Spark主要专注于大规模数据分析，而Ray则是为机器学习应用程序设计的。

在这里，我将介绍Ray，并介绍如何使用Ray扩展大型语言模型（LLM）和强化学习（RL），然后总结Ray的怀旧和趋势。

Ray简介

Ray是一个开源的统一计算框架，可以轻松扩展人工智能和Python的工作负载，从强化学习到深度学习，再到模型调整和服务。

下面是Ray的最新架构。它主要有三个组件：Ray Core、Ray AI Runtime和Storage and Tracking。

ChatGPT能够在几秒钟内就任何主题生成连贯全面的文章，这使它成为改变游戏规则的信息资源，也是教育工作者的克星。OpenAI的对话式大型语言模型在发布后的几周内积累了数百万每日用户，但也被美国、澳大利亚、法国和印度的学区禁止。

虽然强大的大型语言模型（LLM），如ChatGPT（OpenAI，2022）、PaLM（Chowdhery et al.，2022）和GPT-3（Brown et al.，2020），有无数有益的应用，但它们也可以用来在家庭作业中作弊，或写令人信服但不准确的新闻文章。此外，他们经常产生虚假信息。因此，区分机器从人类书写的文本中生成的任务在许多领域变得至关重要。但随着LLM输出变得越来越流畅和人性化，这项任务变得越来越困难。

斯坦福大学的一个研究团队在新论文《DetectGPT：使用概率曲率的零样本机器生成文本检测》中解决了这个问题，提出了DetectGPS，一种新的零样本机器生成文本的检测方法，使用概率曲率来预测候选通道是否由特定LLM生成。

该团队将其研究的主要贡献总结如下：

A curated list of AI security resources inspired by awesome-adversarial-machine-learning & awesome-ml-for-cybersecurity.

A curated list of research papers, datasets, tools, conferences, workshops related to AI for fashion and e-commerce.

全球金融市场每天都有数百万笔交易。 数据增长非常快，人们很难理解。 借助最新人工智能研究的力量，人们可以自动、智能地进行分析和交易。 此列表包含人们用来击败市场的研究、工具和代码。

Awesome GPT-3 is a collection of demos and articles about the OpenAI GPT-3 API.

人工智能 (AI) 课程、书籍、视频讲座和论文的精选列表。