今天小編分享的科學經驗：ChatGPT 慘遭攻擊，參數規模終于被扒出來了——很可能只有 7B（70 億）。消息來自南加州大學最新研究，他們使用一種攻擊方法，花費不到 1000 美元就把最新版 gpt-3.5-turbo 模型的機密給挖了出來。果然，OpenAI 不 Open，自有别人幫他們 Open。具體來說，南加大團隊三，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：MIT 新晉副教授何恺明，新作新鮮出爐：瞄準一個橫亘在 AI 發展之路上十年之久的問題：數據集偏差。該研究為何恺明在 Meta 期間與劉壯合作完成，他們在論文中指出：盡管過去十多年裡業界為構建更大、更多樣化、更全面、偏差更小的數據集做了很多努力，但現代神經網絡似乎越來越善于 識破 并利用這些，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：今年 3 · 15 晚會曝光，個别預制菜生產企業存在使用未經嚴格處理的槽頭肉制作梅菜扣肉預制菜的情況。槽頭肉是什麼？到底能不能吃？媒體報道截圖槽頭肉是什麼？槽頭肉，是指豬頭與軀幹連接部位的肉，有的地方叫 刀口肉 或 血脖子肉 。一般 200 斤左右的豬，產出的槽頭肉可以有十幾斤左右。由，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：IBM 突然宣布，啟動新一輪裁員！在最新一次 7 分鍾員工會議上，IBM 首席通訊官宣了這一消息。此次将主要集中在營銷和通訊部門。雖然 IBM 沒有就裁員規模發表正式聲明，但就在今年 1 月，他們就已宣布裁員 3400 人。該公司首席執行官 Arvind Krishna 早前就表示，公司将在未來五年，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：首個 AI 程式員Devin，現身明星創業公司内部群。為解決一個技術問題，Devin 借用了其創造者的賬号，與客戶公司的 CTO 交流，并根據回復調整了代碼方案。對話之專業，圍觀者看了直呼這個世界太瘋狂。事情發生在辦公軟體 Slack，截圖中的 akshat 是 AI 基礎設施創業公司Modal L，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：大模型上路，幹起了交通信号控制（TSC）的活～模型名為LightGPT，以排隊及不同區段快要接近信号燈的車輛對路口交通狀況分析，進而确定最好的信号燈配置。該模型由香港科技大學（廣州）的研究團隊提出，其背後關鍵是一個名為LLMLight的框架。該框架向智能體提供詳細的實時交通狀況，并結合先驗知識構，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：在這早春草色的三月，有一種水果悄然登上了熱搜榜，許多人都稱它為世界上最善良的水果，認為它不僅簡單易剝，熱量不高，而且還汁多味甜，能讓很多人享受到它甜美的味道，更可以讓心情低落的一些人吃了它後，清甜與清涼的口感能迅速撫慰被暴擊的心靈創面，幫助鎮定焦慮的神經，減少些許痛楚。你肯定很好奇，這到底是種什麼神，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：春招季，AI 話題依舊火熱。這不，螞蟻集團今年的春招海報就是用 AI 技術輔助制作的。評論區裡聊金三銀四招聘季投簡歷不易的，聊海報中傳遞的 AI 技術成果的，好不熱鬧。如今大模型進展如火如荼，應屆畢業生想參與到 AI 這一時代進程中去也不難理解。螞蟻集團為什麼選擇在春招海報上放這幾個技術人呢？我仔細，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：此前發生的南京住宅樓大火造成了重大傷亡。據悉，火情是從一樓挑空層的電動自行車（以下簡稱電瓶車）停放處蔓延的，極有可能是因為電瓶車不當充電造成的。事故發生後，多個科普大号刊登了多篇電瓶車室内充電有危險的文章，有關部門也迅速開展了社區消防安全檢查。科普媒體及時跟進重大事故并進行科普，這當然值得高度贊賞。，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：( ⊙ _ ⊙ ) 每天一篇全球人文與地理微信公眾号：地球知識局NO.2615- 十分缺錢的哈爾濱文字：好奇的樹廚子   養貓的毛女士  制圖：板栗 / 校稿：辜漢膺 / 編輯：板栗寫在開頭：近期，我們的團隊将在我們的 知識星球 分享不同領網域的知識、個人體驗、行業信息①本期▶主題：親歷者與旁觀者，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：2024 年，如果要尋找一個充滿活力的市場經濟活動，那會是什麼？一個比較确定的答案 : 煥新 。近日，國務院印發《推動大規模設備更新和消費品以舊換新行動方案》, 并提到，汽車、家電等耐用消費品的設備更新，是一個年規模 5 萬億以上的巨大市場。僅家電市場，如果通過 以舊換新 盤活，将拉動上，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：轉眼已經春天，又到了減肥的季節，路邊看到那些被烤得滋滋冒泡、嗒嗒滴油的羊肉串，你是否會狠狠咽下口水，悄悄離開。近幾十年來，在各種媒體的宣傳下，人們普遍相信多吃脂肪有害健康。被妖魔化的脂肪深入人心，低脂主義飲食廣受歡迎。然而，最近十幾年的時間，越來越多的人揭示出，這是一場跨越了半個多世紀的騙局，餐飲中，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：單擊畫面中的火箭，輸入 發射 prompt，瞬間起飛！就連想要回收火箭，也只需要輸入 Launch down，再輕輕一點擊：馬斯克看了都要自我懷疑一下，這火箭發射這麼簡單，自家星艦成功進入太空怎麼那麼難（開個小玩笑）？？以上效果來自一個新的圖生視頻模型Follow-Your-Click，由，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：左手融錢，右手投資，還剛剛發布了過去一年與商業化博弈的成果。這就是智譜 AI 在發布 ChatGLM 千億對話模型一周年之際，對外界的一頓狂轟亂炸。融資方面，據悉北京市人工智能產業投資基金剛參與了智譜 AI 在今年年初完成的新一輪融資。此前，智譜 AI 表示已經在 2023 年年内（截至 10 月），歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：你有沒有遇到一點點小事情就很煩躁呢？1. 聽到一點小動靜就無法再專下心來；2. 遇到一點點小事就感到很煩躁；3. 被别人碰了一下突然就怒火中燒；4. 對方沒有秒回復馬上就信息轟炸……很多人把這些表現稱為感官過載，認為自己心理上的種種過度敏感和反應是由于自己的感官很容易超負荷而導致的。感官過載到底是什，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：《沙丘 2》正在熱映，大家去看了嗎？除了極致的沙丘美學畫面，令人印象最深的就是厄拉科斯星球沙漠裡的巨大沙蟲了。其實地球上也有沙蟲，只不過體格沒那麼龐大，而且還是人類的盤中美味。沙蟲鮮美堪比天然味素  沙蟲，正式名稱方格星蟲。屬于星蟲動物門，長約 10-20 厘米，體表光亮無毛，一般為亮肉粉色，管狀的，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：有誰和我一樣，一想到夏天近在眼前，衣服越穿越少，就開始發愁身上的肉肉。每次扣子一解， 刑滿釋放 的小肚腩就一秒癱軟下來，那畫面 ......更要命的是，偏偏我還是個吃貨。貪了一時的口腹之欲後，腸胃也會因負擔太重而變 懶 ，蠕動變慢了，腹脹、便秘找上門來了，嚴重的話甚至會出現口氣重、臉色暗，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：書承文，美承色中華民族，是世界上最早懂得使用色彩的民族之一[1,2]。圖片來源：站酷海洛圖片來源：圖蟲創意@果殼市集實拍每一種顏色，是從天地萬物而來，皆是華夏山川意象的表達，是人與自然的互相感應，對四季朝暮變化的細膩感知。@果殼市集實拍如暮山紫、霁虹、東方既白、月白，細細品味，言有盡而，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：2022 年 10 月 10 日，清晨六點多，在武漢從事銷售工作的湯飛被電話吵醒。他原本以為是騷擾電話，沒想到對方卻告訴他——發現了一只死鳥。聽到這一句，湯飛馬上從床上跳起，心裡甚至還有些興奮。他和女兒湯楚徽之前加入了防鳥撞志願者調查。在開始的前兩周，他們一無所獲，一直有些失落。這次終于等來了鳥撞的，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：2024 年，AI 大模型的熱度持續增高，全世界都在期待大模型會給我們帶來哪些變化。要讓前沿的 AI 技術落地，要讓遙遠的智能化浪潮走進日常生活，還需要一些切實可行的產業通道，否則 AI 終究是一粒遙遠的種子，難以在千行百業中開出繁花。在 AWE 2024，我們可以看到各個領網域的廠商都在展示 AI ，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：OpenAI 大模型加持的機器人，深夜來襲！名曰Figure 01，它能聽會說，動作靈活。能和人類描述眼前看到的一切：我在桌子上看到了一個紅色的蘋果，瀝水架上面還有幾個盤子和一個杯子；然後你站在附近，手放在桌子上。聽到人類說 想吃東西 ，就馬上遞過去蘋果。而且對于自己做的事有清楚認知，給蘋果是，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：為了讓 AI 更像科學家，他們将人類知識注入大模型…正如教孩子解難題，你可以讓他們自己反復試錯找到正确方法，也可以教他們一些基礎規則和技巧提高解題效率。類似地，将規則和技巧等人類知識融入到 ChatGPT、Sora 等基于數據驅動的 AI 模型訓練中，有可能提高模型的效率和推理能力。△該圖由 AI ，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：3 月，國内外模型公司動作頻頻。國產大模型獨角獸 五小虎 之一零一萬物也有諸多新動作。這不，前腳剛發布高性能向量數據庫，零一萬物又立馬正式發布了自己的API 開放平台，共為開發者提供三個版本的模型：Yi-34B-Chat-0205：支持通用聊天、問答、對話、寫作、翻譯等功能。Yi-34B-C，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：在今天的中國，第一熱詞是什麼？面對這個問題， 新質生產力 當仁不讓，而智能化技術毫無疑問是 新質生產力 最重要的來源之一。在這樣的大勢下，大型政企是向新技術要 新質生產力 的時代先鋒。雲服務，則是大型政企接觸先進智能化技術，充分汲取智能化養分的最佳路徑。但大型政企要如何走好這條，歡迎閱讀。…

今天小編分享的科學經驗：一覺醒來，程式員怕是真要失業了。首個 AI 軟體工程師一亮相，直接引爆整個科技圈。只需一句指令，它可端到端地處理整個開發項目。在 SWE-bench 基準測試中，它無需人類幫助，可解決13.86%的問題。相比之下，GPT-4 只能處理 1.74% 的問題，且都需要人類提示告知處理哪些檔案。可以說，它，歡迎閱讀。…