黑洞资源笔记
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- GitHub 上最近比较火的一款低代码开发工具，可让你在短短几分钟内，快速搭建一个企业内部应用。
项目内置了一整套 UI 组件库，通过拖拽组件，即可完成应用搭建。此外，工具还接入了多种数据库和 API，让数据调用更加简单方便。
不仅如此， ILLA 还提供了在线协作功能，让团队成员一起以更高效的方式，推进项目研发。
ILLA Builder | #工具 -
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- 终极的 SQLite 扩展集 | sqlean
- 词汇生成器和 NLP CLI | Github
VocabularyCLI 是一个轻量级的命令行界面，允许用户直接通过命令行查找单词定义、示例、同义词和反义词。借助多个基于实用程序的命令，我们的 CLI 提供了快速而强大的知识库功能，例如抽认卡、标记、单词管理、图形报告、单词列表的批量导入和导出，是语言爱好者的权威软件。
此应用程序拥有简单直观的界面，易于使用，是任何想要扩展词汇量和提高语言技能的人的必备工具。该应用程序还通过使用自然语言处理和机器学习算法提供高级文本分类和处理，这将在“范围和功能”部分中详细讨论。
CLI 将提供引人注目的面板、表格、动画符号、表情符号、交互式菜单、微调器、彩色字体和其他丰富的功能，使用户体验更加愉快和互动。CLI 还将提供全面的用户手册和详细的文档，以帮助用户开始使用 CLI 并充分发挥其潜力。 -
- 使用低代码方法构建 MVP 的优缺点 | 详文
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- 视觉、语音、文本的高效自监督学习 | Data2vec 2.0
导语：人工智能最近的许多突破都是由自我监督学习推动的，它使机器能够在不依赖标记数据的情况下进行学习。但是当前的算法有几个明显的局限性，通常包括专门用于单一模态（例如图像或文本）并且需要大量的计算能力。这与人类学习形成鲜明对比：人们似乎比当前的 AI 学习效率更高，并且还以类似的方式从不同类型的信息中学习，而不是依赖于文本、语音和其他模式的单独学习机制。
今年早些时候，当我们发布 data2vec 时，Meta AI 解决了其中一个限制， data2vec 是第一个以相同方式学习三种不同模式（语音、视觉和文本）的高性能自监督算法。Data2vec 使得将文本理解等方面的研究进展应用于图像分割或语音翻译任务变得更加容易。
今天，我们将分享 data2vec 2.0，这是一种新算法，它的效率大大提高，并且性能优于其前身的强大性能。它实现了与最流行的现有计算机视觉自监督算法相同的精度，但速度提高了 16 倍。 - GPT是如何获得它的能力的？ 追踪语言模型的涌现能力 | 详文
最近，OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留下了深刻的印象和启发。毫无疑问，它又强又聪明，且跟它说话很好玩，还会写代码。它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是就有一个问题：ChatGPT 是怎么变得这么强的？它的各种强大的能力到底从何而来？在这篇文章中，我们试图剖析 ChatGPT 的突现能力（Emergent Ability），追溯这些能力的来源，希望能够给出一个全面的技术路线图，来说明 GPT-3.5 模型系列以及相关的大型语言模型是如何一步步进化成目前的强大形态。
这篇文章旨在能够促进大型语言模型的透明度，成为开源社区共同努力复现 GPT-3.5 的路线图。 - 单文件打包-Enigma Virtual Box_10.00.20221214_汉化去广告版
Enigma Virtual Box 虚拟文件打包工具（Windows 环境）可以将您的程序和配套文件打包成单个可执行文件，而没有任何效率的损失，文件虚拟运行，不会释放至硬盘，同时支持 X86 和 X64 二进制文件。
Enigma Virtual Box 虚拟文件打包工具适用于各类文件，让您的程序附件文件无需释放到磁盘而可以直接调用。使用虚拟文件打包系统，您可以加入任何类型的文件，如动态库（*.dll）、ActiveX/COM 对象（*.dll , *.ocx）、视频和音频文件（*.avi，*.mp3 ）、文本文件（*.txt， *.doc ）等， Enigma Virtual Box 虚拟文件打包系统不会将打包的文件释放到硬盘，所有进程均在内存里执行。支持 Windows 版本广泛，包括 Windows 2000/XP/2003/Vista/2008/Seven/2012/8/8.1 和 Windows 10。
评论区有相关文件 | 原文 | #工具 - 浅谈大型语言模型 | 详文
由于人工智能的快速发展，我们已经进入了一个技术和哲学以有趣的方式交叉的时代。正好坐在这个十字路口中心的是大型语言模型（LLM）。LLM越擅长模仿人类语言，我们就越容易受到攻击。
