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訊飛星火認(rèn)知大模型
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個(gè)人主頁：【??個(gè)人主頁】 系列專欄：【??周末閑談】 ?第一周 二進(jìn)制VS三進(jìn)制 ?第二周 文心一言，模仿還是超越？ ?第二周 暢想AR 哈嘍大家好啊，愉快的周末又到了，5月6號，號稱超越了ChatGPT的科大訊飛星火認(rèn)知大模型終于與我們正式見面了，在發(fā)布會(huì)的現(xiàn)場，劉聰
最近AIGC戰(zhàn)場依然熱鬧，微軟的new bing、Google的Bard、國內(nèi)的訊飛星火認(rèn)知大模型，都接連上陣，我們對比ChatGPT一起來看看，我把實(shí)際使用測試結(jié)果發(fā)出，供大家參考。有些測試結(jié)果可能會(huì)出乎大家的預(yù)料哦… 今天我們暫時(shí)主要比拼4個(gè)能力： 字符計(jì)算能力 文學(xué)創(chuàng)意能力 實(shí)時(shí)新
中國科大訊飛星火GPT聊天軟件是一款基于自然語言處理技術(shù)的人工智能聊天機(jī)器人。它利用了大量的文本數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)與用戶的智能對話。訊飛星火GPT聊天軟件能夠理解用戶輸入的問題或指令，并根據(jù)預(yù)設(shè)的回答模式來生成合適的回答。 使用訊
注冊網(wǎng)址： 科大訊飛星火認(rèn)知大模型 如實(shí)填寫信息，后面會(huì)提示你填寫真實(shí)姓名，以及公司信息和職位，如實(shí)填寫即可，如果你是學(xué)生，則可以填寫學(xué)校名稱為單位名稱，職位填學(xué)生即可，過不了多久，會(huì)有一個(gè)機(jī)器人給你注冊手機(jī)號打電話，詢問你單位名稱，需要用這個(gè)
最近我在給客戶開發(fā)科大訊飛的星火認(rèn)知大模型SparkDesk，踩過一些坑，網(wǎng)上幾乎搜不到PHP的demo代碼，這里模板兔給出以下成果代碼供大家參考。 首先，sparkdesk的接口需要使用到websocket，所以我們需要先安裝websocket，使用composer在網(wǎng)站根目錄安裝： 然后就是寫php代碼： 我把接
推廣赫夫曼算法以生成三進(jìn)制碼字需要對算法進(jìn)行一定的修改，確保在每一步選擇頻率最低的三個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合并，并生成對應(yīng)的三進(jìn)制碼。以下是推廣赫夫曼算法的Go語言實(shí)現(xiàn)，并附帶證明其能生成最優(yōu)三進(jìn)制碼的思路。 首先，我們需要定義赫夫曼樹節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并實(shí)現(xiàn)
這是一個(gè)典型的鴿巢原理（Pigeonhole Principle）問題。假設(shè)每次投球時(shí)，每個(gè)箱子有1/b的概率被選中。我們設(shè)投球次數(shù)為x。 我們首先考慮，在前x-1次投球中，沒有任何一個(gè)箱子中有兩個(gè)球的概率。我們可以將這個(gè)概率表示為： P(no two balls in any box | first x-1 throws) = (b-1) / b × (1/
假設(shè)我們有一個(gè)偽隨機(jī)數(shù)生成器，可以生成在[0,1)范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。那么我們可以使用以下算法實(shí)現(xiàn)從一個(gè)[a, b]范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)： 1.首先生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)r，在[0,1)范圍內(nèi)。 2.檢查r是否大于a。如果是，則重復(fù)步驟1，直到r小于等于a。 3.計(jì)算x = (b-a) * r + a。x就是在[a, b]范圍內(nèi)的隨
在 Go 語言中，我們可以使用切片來實(shí)現(xiàn)隊(duì)列。下面是如何實(shí)現(xiàn) ENQUEUE 和 DEQUEUE 操作，同時(shí)處理隊(duì)列的下溢和上溢的情況： 這個(gè)程序中，我們創(chuàng)建了一個(gè)名為 Queue 的結(jié)構(gòu)體，它包含一個(gè) elements 切片來存儲(chǔ)隊(duì)列的元素。Enqueue 方法在 elements 切片的尾部添加一個(gè)元素，Dequeue 方法
可以使用貝葉斯公式來計(jì)算無偏的結(jié)果。假設(shè)我們進(jìn)行了n次試驗(yàn)，其中BIASED-RANDOM以概率p輸出1，以概率1-p輸出0。設(shè)N0為輸出0的次數(shù)，N1為輸出1的次數(shù)，則有N0+N1=n。根據(jù)貝葉斯公式，可以得到： p(N0, N1|p) = p(N0, N1, p) / p(p) 其中，p(N0, N1, p)表示在n次試驗(yàn)中，N0次試驗(yàn)輸出0，N1次
