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一万年太久，只争朝夕 | Foundation model的进展仍不够快
编者按：如今根基模型（Foundation Models）的应用和相关创新正在快速涌现，但仍有很大的提升空间，目前还无法充分发挥根基模型的潜能、将其高效快速地应用于企业级AI应用中。 根基模型的加速应用和落地，带动了基础设施和工具领域的创新。本期IDP Inspiration，我们为大家带来的是创投机构Madrona对于根基模型的发展研判，和大家一同从投资人的视角探寻根基模型发展带来的AI Infra新机遇。 以下是译文，Enjoy!
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人人看得懂的ChatGPT技术原理解析
编者按：自ChatGPT面世以来，我们在热切挖掘其丰富应用的同时，也在孜孜探求其背后的工作原理。 今天我们为大家带来的文章，深入浅出地阐释了ChatGPT背后的技术原理，没有NLP或算法经验的小伙伴，也可以轻松理解ChatGPT是如何工作的。 以下是译文，Enjoy!
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Prompt Learning: ChatGPT也在用的NLP新范式
自GPT-3以来，大语言模型进入了新的训练范式，即“预训练模型+Promp learning”。在这一新的范式下，大语言模型呈现出惊人的zero-shot和few-shot能力，使用较少的训练数据来适应新的任务形式。最近火爆出圈的ChatGPT是利用这一方式。 简单理解Prompt learning，其核心就是以特定的模板，将下游任务的数据转成自然语言形式，充分挖掘预训练模型本身的能力，以适应不同的下游任务。
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AIGC神器CLIP：技术详解及应用示例
编者按：上一期，我们介绍了Diffusion模型的发展历程、核心原理及其对AIGC发展的推动作用。本期，我们将共同走进另一项AI重要突破——CLIP，著名的DALLE和Stable Diffusion均采用了CLIP哦。 Nikos Kafritsas的这篇文章，为我们详细介绍了CLIP是如何工作的，同时提供一些编码示例。
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走进AI图像生成核心技术 - Diffusion
编者按：2022年，Diffusion model成为图像生成领域的重要发现，推动了AI绘画应用的爆发式发展。Diffusion模型相较于其他的图像生成模型，在所需数据更少的背景下，图像生成效果有明显提升。本期IDP Inspiration，我们将和大家一起走进Diffusion的发展史。以下是译文，Enjoy!作者 | Kyle Wiggers编译 | 岳扬随着技术
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10个优秀的AI艺术生成器
我们经常听到有人说，人工智能将会接管所有人类的活动，包括艺术、电影和其他创意产业中的活动。但事实并非如此。人工智能只是一种辅助工具，艺术家可以用它来探索新的创意领域.这些具有创造性的AI工具可以被任何人用来创造艺术品，这些艺术品通常也能被铸造为NFT。让我们来看一看下面这10个不错的AI艺术作品生成器吧
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常用AI/机器学习模型可解释技术与工具
随着AI模型日益复杂，模型可解释的重要性和挑战日益凸显。通过模型可解释，可以指导特征工程的优化、检测偏差、增强模型使用者对模型的可信度。Anaconda资深数据科学家Sophia Yang总结了8种模型可解释常用技术和工具，对其主要特征进行了概述。
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联通DataOps和MLOps：将机器学习推理作为新的数据源
数据是AI开发生产的重要元素，在数据驱动的AI时代，割裂的DataOps和MLOps是否依然能满足企业数据挖掘和AI应用的需求?带着这个疑问，IDP和大家一起跟随资深AI从业者Debmalya Biswas的实践分享，一探“如何将DataOps嵌入到MLOps中”。
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在大语言模型时代，AI Chatbots下一步将走向何方？
大语言模型(LLMs)的最新研究进展1可能将驱动下一代Chatbots的发展。然而，正如Meta的BlenderBot 3公开演示出现的状况所示，让AI Chatbots功能足够强大，又避免出现有危害的回应，这不是一个简单的任务。虽然我们相信LLMs在不久的将来会被用于许多商业场景，但是由LLMs驱动的Chatbots可能不会成为其中的一种应用。
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AIGC 时代到来？聊聊其中最出圈的语言模型 GPT-3
近期，随着AI绘画，AI生成视频的走红，AIGC（AI-Generated Content 人工智能生成内容）再度站在了聚光灯下，成为行业热门话题。AIGC的发展离不开大模型底层技术的支撑，而其中最为出圈的，当属“万能语言模型”GTP-3。 本文中，我们将和大家一同走进GPT-3的发展史，了解GPT-3产生巨大飞跃的原因，探索GPT-3的商业化价值。
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对于火热的MLOps的一些冷静观察
作为AI工程化的重要内容，MLOps已走入AI新兴技术的舞台中央，国内外头部科技企业和创业型企业已纷纷推出MLOps平台或工具。 火热的MLOps市场，在备受追捧的同时，是否也需要一些冷静的声音和观察呢？
