黑洞资源笔记
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- 哈佛的CS50课程节选：GPT-4是如何工作的？
在这门课程中，介绍了GPT-4的基本概念和工作原理，介绍了GPT-4的基本概念、工作原理和应用前景，展示了其在各种场景下的强大能力。
GPT-4作为一种生成式AI和大型语言模型，是基于神经网络和人工智能的。它可以作为文化模拟器、文本预测器、写作助手和内容生成器。
GPT-4的训练目标是预测给定单词序列的下一个单词。通过对五万个单词的词汇表进行概率分布生成，模型可以生成各种可能的后续单词。通过不断迭代这一过程，GPT-4能够生成连贯的文本。
随着模型训练时间的增加，GPT-4表现出越来越强的表现力和能力，甚至变得更加“聪明”。这使得它能够模仿不同类型的文本风格和语言注册。例如，GPT-3通过观察大量问题和答案示例，实际上已经知道如何回答问题，从而形成了ChatGPT。这使得GPT-4可以以问答的形式工作，为用户提供解决问题的帮助。
此外，GPT-4通过指令调整、强化与人类反馈对齐等方法，与现有的工具和服务相结合。这使得GPT-4能够帮助用户执行各种任务，如搜索网络、查找食谱等。通过将GPT-4转变为代理，实现任何模糊目标成为未来发展的方向。
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- 用26个递归GPT提示替换SQL分析师。 | blog
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- 一个动画图解、能运行、可提问的数据结构与算法快速入门教程
主要内容包括：
复杂度分析：数据结构与算法的评价维度、算法效率的评估方法。时间复杂度、空间复杂度，包括推算方法、常见类型、示例等。
数据结构：常见基本数据类型，数据在内存中的存储形式、数据结构的分类方法。涉及数组、链表、栈、队列、散列表、树、堆、图等数据结构，内容包括定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。
算法：查找算法、排序算法、搜索与回溯、动态规划、分治算法等，内容涵盖定义、应用场景、优缺点、时空效率、实现方法、示例题目等。
本项目旨在打造一本开源免费、新手友好的数据结构与算法入门教程。
全书采用动画图解，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索数据结构与算法的“知识地图”；
源代码可一键运行，帮助读者在实践练习中提升编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现；
鼓励读者互助学习，提问与评论通常可在两日内得到回复；
Hello算法 | github | PDF下载 | #电子书 - cheetah：一款基于人工智能的 macOS 应用程序，旨在通过提供实时、谨慎的指导和实时编码平台集成，在远程软件工程面试期间协助用户。
该程序可以提高面试表现并增加获得 30 万美元 SWE 工作的机会，而无需花费周末时间来应对 leetcode 挑战和记住永远不会使用的算法。
Cheetah 利用 Whisper 进行实时音频转录，并利用 GPT-4 生成提示和解决方案。你得有一个OpenAI API密钥才能使用该程序。如果无法访问 GPT-4，则可以使用 gpt-3.5-turbo 作为替代方案。
Whisper 使用 Georgi Gerganov 的whisper.cpp在你的系统上本地运行。需要最新的 M1 或 M2 Mac 才能获得最佳性能。
简单来说，这个开源项目是专门用来面试作弊的，Whisper用来识别语音成文字，ChatGPT根据识别出来的文字为你提供参考答案。 - 讯飞版 ChatGPT直播
PART 1：讯飞星火认知大模型成果发布
14: 00-15: 00
PART 2：讯飞星火认知大模型用户现场开放体验
13: 00-18: 00
PART 3：讯飞星火认知大模型成果发布会分论坛
16: 00-18: 00 -
- Panda：海外中文开源大语言模型，基于 Llama-7B, -13B, -33B, -65B 进行中文领域上的持续预训练，使用了接近15M条数据，并针对推理能力在中文benchmark上进行了评测
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