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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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快速测了一下LLaMa，用的4B的模型，文件4个G。本地跑速度极快（3060显卡），m2的mac也极快（我没测，只有一台乞丐版m1）。水平比GPT3差一点，明天测一下13B的那个数据。
这个的意义在于能够离网本地跑，如果能把私人的数据向量化喂给它，做一个个人信息资料和信息助手，应该前景可以。
快速测了一下LLaMa，用的4B的模型，文件4个G。本地跑速度极快（3060显卡），m2的mac也极快（我没测，只有一台乞丐版m1）。水平比GPT3差一点，明天测一下13B的那个数据。
这个的意义在于能够离网本地跑，如果能把私人的数据向量化喂给它，做一个个人信息资料和信息助手，应该前景可以。
Chatbot 生成的回答，右上角会有分享按钮（聊天模式下需鼠标悬停在答案上），点击后会有一个小弹窗，里面生成了这个回答的图片，还生成了这个回答的短链接。
弹窗下面可以一键分享到 facebook、Twitter、Pinterest 和邮件。
「一键分享」这活儿干的有点糙，点击按钮后居然还要等个1、2秒，生成的图片很简洁没水印没 logo 但也挺丑。
微软这么干当然是为了倒流啦。我用 Chrome 打开这个分享的短链接，只会跳转到 Bing 搜索，给你展示什么是 new Bing。
用 Edge 浏览器打开分享链接，才会跳转到「聊天模式」，显示「共享内容」。
用起来十分丝滑～🥰
(不知道作者在黄即没有∠(｀ω´*)
link: https://github.com/lencx/ChatGPT
基于 Toolformer 这篇论文的灵感，在 GPT-3 的模型上 fine-tune 了一个新的模型，可以用来控制外部应用和 API。
因为现在数据量还比较少，所以效果还比较一般，仅能处理一些基础的操作，后面会针对性优化一下，可以看成是 mini 版的 Adept AI。
Adept AI 前几天刚融资了 3.5 亿$，AGI is the future
Jiayuan: 1/ 把 Meta 前两天发布的这篇论文读了一遍，mind blowing
这篇论文被近期 ChatGPT & Bing Chat 的风头盖过去了，不过我感觉论文中提到的内容可能是未来 Language Model 发展的一个重要的分支。
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