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准备迎接超级人工智能系统，OpenAI宣布RLHF即将终结！超级对齐技术将接任RLHF，保证超级人工智能系统遵循人类的意志

在此前Microsoft Build 2023上，来自OpenAI的研究员分享了ChatGPT是如何被训练出来的，那次汇报他回答了为什么大模型在做了有监督微调之后还要做RLHF，这不单单是一个价值对齐的训练

OpenAI 人工智能

一旦参透「第一性原理」，便洞悉所有事的本质

这一部分是操作指南，内容较为实用但可能略显枯燥。

第一性原理大模型

Stable Diffusion

SD好复杂，是不是很糊，一文搞懂Stable Diffusion的各种模型及用户操作界面

3、SD 1.5：这是一个在SD 1.x基础上进行优化的版本，它在文本到图像生成任务上表现尤为出色，能够生成更符合用户需求的图像。

Stable Diffusion 文生图

AI 爆文写作：如何用GPT写出10万＋？这篇五千字长文给你答案

二、如何用 AI 切入自媒体一）AI 写作的边界我们进入到今天分享的第二部分：如何用AI 切入自媒体分享之前，我们先往远扯一点，给大家分享一个让我受益很多的思维方式：边界思维。

AI写作 GPT

大模型：泛化即智能，压缩即一切！

当然同时还有一点十分关键：就是测试分布和训练分布必须保持一致，只有在这种情况下，监督学习理论才能发挥作用。

泛化大模型

提高写作能力的90个prompt大全

明确：“分析在自动驾驶汽车中使用人工智能的道德影响。”

prompt 写作

AI+音乐｜对话 Suno CEO：破圈的音乐生成产品是如何诞生的？

Mikey：“音乐一直是我生活中很重要的一部分。

suno 音乐

45个 DALL-E 3 使用案例 (附提示词) ，人人都是设计师

提示词：为一本儿童读物绘制生动的场景，场景设定在[特定的环境，如 "神奇的森林"]，主角是[特定的人物，如 "友好的小龙和好奇的小女孩"]，他们正在进行[特定的活动或互动，如 "在巨大的蘑菇下分享故事"

文生图

图解 transformer——逐层介绍

一、overview 在第一部分，已经介绍过 Transformer 的整体架构： 1.

Transformer 大模型图解

Stable Diffusion

SD入门教程一：Stable Diffusion 基础（技术篇）

如果将以上的三大步骤可视化的话，会是这样：总结一下，简单理解，就是用户输入了一段 Prompt 指令，机器会按照这个指令，在一个潜空间里，将一张随机图降噪为一张符合指令的图片

Stable Diffusion 文生图

智能时代的变革者：定制化GPTs重塑未来的五大预言

基于AI的个性化解决方案: Custom GPTs的灵活性使得各行各业都能够开发出符合自身特定需求的解决方案。

GPTs 智能

LLM native策略的内部状态是否应该结构化【2023Q3】

这个明确的标准是：对于绝大部分case，都可以人工标注出内部状态的真值，来供ML算法优化。

大模型

阿里通义实验室薄列峰：从兵马俑跳“科目三”到照片唱歌，四大框架让AI生成的人物活起来丨GenAICon 2024

以下为薄列峰的演讲实录：我的分享前半部分讲行业趋势以及我在多模态、文生文等方向的思考；后半部分分享我们在文生视频生成方向的工作。

通义文生视频

必看！阿里通义千问完整技术报告

然后，我们使用SFT和RLHF来调整QWEN以符合人类偏好，因此我们有了QWEN-CHAT，特别是其改进版本QWEN-CHAT-RLHF。

大型语言模型报告

ChatGLM3-6B 功能原理解析

metadata是具体工具名称，tools是可以用到的所有工具列表，其实 ChatGLM3 是参考了 ChatGPT 的Function Calling[3]功能，这 2 个参数分别对应

ChatGLM3 大模型

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