一个小语种研究生的厕所书单|翻译|语法|汉语|英语|借词|语言学...
自然就算你知道世界上所有词汇的语义演变和借贷历程,除了装杯、也没什么用,但我就是、就是说这么个意思、好吧。作者:[英]戴维??克里斯特尔出版社:广西师范大学出版社出品方:新民说原作名:ALittleBookofLanguage译者:郭曌宇出版年:2018-11作者:李倩出版社:商务印书馆出版年:20...
facebook实时翻译插件有哪些
一、GoogleTranslate插件GoogleTranslate是谷歌公司推出的一款翻译工具,其插件可以与Facebook集成当。您在Facebook上与外国友人交流时,可以通过GoogleTranslate插件实时翻译对方发送的消息。同时,您还可以将翻译后的消息发送给对方,实现实时对话。二、iTranslate插件iTranslate是苹果公司推出的一款翻译应用,其插件同样可...
当我拿出手撕LLM+手撕多模态,阁下又该如何应对?
目前主流多模态(Vision-Language-Model,VLM)模型多数都是以语言为中心的架构其中以Llava模型最具有代表性,能够将vision-embedding投影到LLMEmbedding,随后进行自回归生成。在开始手撕Llava类之前,我们须掌握ViT、CLIP、Llama等前置知识在熟悉Llama的情况下,可以完整手撕ViT、Clip、Llava手撕代码上述为课程的手...
边缘运行小型语言模型入门指南
在JetsonOrin开发套件上设置Ollama的方法——配置跨云和边缘的联合语言模型的关键步骤。译自HowToGetStartedRunningSmallLanguageModelsattheEdge,作者JanakiramMSV。在我之前的文章中,我介绍了联邦语言模型的概念,它利用了运行在云端的大型语言模型(LLM)和运行在边缘的小型语言模型(SLM)。
AI经济学 | 第十二章:AI风投从领先到落后的创新金融启示
资料来源:IT桔子,PitchBook,中金研究院当然,对图表12.3的另一个可能解释是,由于OpenAI的大语言模型在2022年底即已开发成功并向全世界公布,因此2023年的基础大模型风投从事的是追赶式创新,风险相较于2022年前的引领式创新已经大幅下降。因此,判断风投的风险偏好不应该用ChatGPT已经成功问世后的2023年数据,而应该用Tran...
我们用4万字告诉你ChatGPT到底是什么(上)
ChatGPT含义与OpenAI公司概况ChatGPT全称为“ChatGenerativePre-trainedTransformer”,Chat是聊天,GPT是“生成型预训练变换模型”,可以翻译为“聊天生成预训练转换器”或简称“优化对话的语言模型”(www.e993.com)2024年9月23日。由美国人工智能公司OpenAI开发的ChatGPT两个月时间内用户已超1个亿。
"硅谷版安迪"桑德伯格2017毕业演讲:是什么改变了我的人生
wrongthenextday.NowIgotosleepthinkingofwhatwentright.Andwhenthosemomentsofjoyhappenthroughouttheday,InoticethemmorebecauseIknowthey’llmakethenotebook.Tryit.Starttonight,onthisdayfullofhappymemories–butmaybebeforeyouhitBigAl...
TED学院 | 从英语最差到掌握11国语言,他是怎么学好外语的?(音频...
Ican'tgetenoughofthatfeeling,andthat'swhyIlearnalanguageeverytwoyears.我能看懂的片段越来越多,这些小小的成就积少成多,使我可以自由熟练的使用这个语言去表达任何事物。这种感觉太棒了。这种感觉总是让我意犹未尽,就成了我每两年就学习一门语言的原因。Sothisisthewhole...
TED演讲 | 长达7年追踪研究,长寿的秘密竟是你的社交生活!
意思就是你在每天的生活中与人们有着多少互动。你同多少人交谈过?这些同时意味着你的或生疏或熟络的人脉。并不只是你非常亲近的,对你有着不同寻常的意义的人们。就像你会跟那个每天给你做咖啡的伙计说话吗?你跟邮递员交谈过吗?你跟那个每天遛狗经过你家门前的女士聊过天吗?你玩桥牌或者扑克,加入了读书俱乐部吗...
能看图回答问题的AI离我们还有多远?Facebook向视觉对话进发
还有一篇相关的论文来自普朗克信息学研究所、UC伯克利、FacebookAI研究院的共同合作,「SpeakingtheSameLanguage:MatchingMachinetoHumanCaptionsbyAdversarialTraining」(讲一样的话:通过对抗性训练把机器匹配到人类描述上),这篇论文中表明,相比给定一张图像以后一次只让模型生成一条描述,一次生成多条描述...