LLM 系列 | 05：ChatGPT Prompt的迭代优化
本文会以将一份产品说明书转为产品营销文案为例展开说明如何根据自己的需求优化Prompt:讨论了构造、尺寸、椅子选项、材料等等。现在想要使用这份说明书帮助营销团队为在线零售网站撰写营销说明书，产品说明书fact_sheet_chair="""概述美丽的中世纪风格办公家具系列的一部分。
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LLM 系列 | 04：ChatGPT Prompt编写指南
后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题。系统环境变量中配置变量:#将自己的API-KEY导入系统环境变量exportOPENAI_API_KEY='sk-xxxx'，需要设置代理的话importosos.environ['HTTP_PROXY']="代理的地址"os.environ['HTTPS_PROXY']="代理的地址",
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UC Berkeley｜如何在有理性地控制失败风险的情况下超越当前知识的边界
如何在有理性地控制失败风险的情况下超越当前知识的边界，利用基于机器学习的设计在科学领域中已经取得了一定的成果。这对药物开发、制造、塑料降解和碳封存等方面具有社会意义，在利用机器学习设计新目标时。如何在有理性地控制失败风险的情况下超越当前知识的边界：作者探讨了利用机器学习在设计具有新属性值的蛋白质时的关键任务：包括学习可信任的模型、选择设计算法和不确定性量化，提出了关键的挑战、策略和未开发领域。
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透过神经科学视角探讨人工意识的可行性
透过神经科学视角探讨人工意识的可行性，对大型语言模型是否具有意识进行系统神经科学角度的探讨。采用系统神经科学的方法：从大型语言模型的结构、输入特征和意识机制等方面进行分析和比较，以阐明大型语言模型是否具有意识，提供了系统神经科学的观点和实证研究：通过对比神经科学与大型语言模型之间的差异和限制，得出结论认为当前形式的大型语言模型不具备意识，通过系统神经科学的分析:
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Google DeepMind｜更大、更好、更快：具有人类水平效率的人类水平Atari游戏
实现在Atari 100K基准测试中超越人类水平的性能，同时提高计算效率和样本利用率，介绍了一种基于价值估计的强化学习智能体(BBF)，通过扩展用于价值估计的神经网络和其他设计选择。在样本高效的情况下实现了这种扩展：论文对这些设计选择进行了广泛分析，BBF算法能以超级计算效率实现超越人类水平的性能，并更好地处理网络规模和重播比率的扩展，这对于网络表达能力和学习效率至关重要。
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伯克利《因果推断》讲义，因果推断第一课，全文428页
🔛智源社区日报关注订阅🔛：因果推断第一课，伯克利《因果推断》课程讲义。涵盖了潜在结果、随机实验、观察研究、工具变量、因果机制和中介分析等主题，还附有一些关于概率和统计、线性回归和逻辑回归以及简单随机抽样的附录。旨在以严谨易懂的方式介绍因果推断的基本概念和方法《A First Course in Causal Inference》
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