新版GPT-4震撼发布！ 大升级！强到爆炸！ 这些字眼引起了我的兴趣，于是小编迅速入(ke)手(jin)了gpt-4，经过简单体验后，小编发现Chatgpt的思维深度确实比之前有了跨越式的提升，高中甚至大一大二的知识根本难不住它，于是小编准备对它进行进一步测试... 我们已经简单测试了ChatGPT的物理水平，但结果并不尽如人意。它仍停留在对物理学一知半解的阶段，很多知识点仅限于知道，稍微深入就开始顾左右而言他，逻辑思维能力有限，但那是之前的gpt-3.5版本。 gpt-4和gpt-3.5在各项考试中的成绩对比 根据官方的宣传，新推出的gpt-4在各项考试中的成绩远超gpt-3.5，在很多专业和学术上的表现达到了人类水平，甚至在GRE(美国研究生入学考试)的两科中已经达到了顶尖大学生水准。 于是小编开始好奇：它能征服GRE，能征服我们物理所的考研题吗？ 物理所硕士考试科目 物理所的考研专业课是国科大自主命题。根据往年的情况，专业课单科分数130左右（满分150分）才能有一定把握考上。 由于不同专业的考试要求不同，这里我们就以四大力学中最难的量子力学作为基准来考察一下新版Chatgpt的

优点: 1.类人对话体验较为真实，无论是问题的回复和答案的梳理均和真人保持类似，即使在追问阶段也可以直接用代词去指代上一个问题中的主语，无需二次输入;2.对于归纳总结类的问题已经展现独特的能力，本质上是在汇总多个搜索结果的内容，大大减少搜索时间; 3.对于不熟悉的领域可以迅速给出简明的梳理，帮助快速熟悉;4.持续的追问可以实现类人的互动，沉浸感大大增强; 5.在结合上下文语境中，可以进一步给出更为准确的回答，比如一词多义，结合上下文，可以分行业解读。 缺点: 1.数据库内容只到2021年，对于涉及到2022年，或者在2022年有变动的问题无能为力; 2.专业较强的领域无法保证正确率，即使在鸡兔同笼此类初级问题中仍然存在错误，并且英文回答和中文回答存在明显差异化; ⒉.核心问题在于对于自己不熟悉的问题中会强行给出一定的答案，即使答案明显错误，依然会坚持下去，直到明确戳破其掩饰的内容，会立马道歉，但本质上会在不熟悉的领域造成误导。 实际体验从四类问题出发，并对此进行追问 1）对于某名词的直接询问，包含公司、热词、明星、电影等;2）对于某事件或政策的梳理; 3）对于不同行业的对比; 4）专业

作为AI技术最广为人知的应用，作为背景还是很值得了解一下的。不仅可以快速了解一个算法的构架，而且还有助于我们理解所谓机器识别的本质。

Wumpus 游戏与人工智能（2009 本科项目） 实施了具有单个代理 AI 的 Wumpus 狩猎 ( )。 每个游戏规则都会根据游戏的当前状态进行评估，如果为真，则代理决定下一步要采取的行动。 特工在此过程中获得了更多关于 Wumpus 怪物、坑和黄金的可能位置的信息。 智能体所知道的关于世界的所有信息（游戏规则）加上探索后获得的信息都表示在知识库中（截图右侧），这是一组用 PROLOG 编写的谓词。 课程项目：人工智能使用的语言：Java、Prolog

巴拉辛加和人工智能 Barasingga是一款简单的两人民间游戏 规则： 每位玩家12件 任何一块都只能向与其连接的邻居中的任何一个移动一步 仅通过跳过对手的棋子（仅在一个棋子上）进行捕获 每转一圈允许移动 如果仅一次拍摄同一张照片，则可以进行两次或更多次连续拍摄（参见图3） 该规则尚未实施 初始位置 动作 捕获 垂直捕获 对角线捕捉 一圈两次捕获

提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地将语言模型(LM)用于各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLM)的能力和局限性。 研究人员使用prompt engineering来提高LLM在广泛的常见和复杂任务上的能力，如问答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLM和其他工具交互的健壮和有效的提示技术。 提示工程不仅仅是设计和开发提示。它包含了对与LLM交互和开发有用的广泛技能和技术。这是接口、构建和理解llm功能的一项重要技能。您可以使用prompt engineering来提高llm的安全性并构建新的功能，例如用领域知识和外部工具增强LLM。

TensorRT 7.0.0.11 for Ubuntu 18.04 and CUDA 10.2 tar package

1、AIGC是什么? AIGC即 Al Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC高速发展，这其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能，成为AIGC发展的“加速度”。 2、AIGC有哪些应用价值? AIGC将有望成为数字内容创新发展的新引擎。1)AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。2)AIGC能够通过支持数字内容与其他产业的多维互动、融合渗透从而孕育新业态新模式。3）助力“元宇宙”发展。通过AIGC加速复刻物理世界、进行无限内容创作，从而实现自发有机生长。

AWS Brazil Tech Talk 2019 AI服务演示 该演示的目的是展示如何使用某些AWS AI服务。 我们将构建一个聊天机器人，以上传图像和视频，从内容中提取更多信息，以便更轻松地搜索它们并生成有关它们的音频文件。 下面我们有这个演示的架构： 要开始使用，您将需要具有以下访问权限的IAM用户： CloudFormation S3 我是 DynamoDB 拉姆达 录制 文字练习 重新认识 理解 翻译 波莉 莱克斯 笔记： 该演示的目的是演示AWS AI服务。 所使用的代码不适用于生产。 在弗吉尼亚北部地区（us-east-1）测试。 开始之前，请克隆或下载存储库！ CloudFormation 通过以下打开CloudFormation控制台： //console.aws.amazon.com/cloudformation 在“欢迎”页面上，单击“创建堆栈”

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