如何向大模型ChatGPT提出问题以获得优质回答：基于AIGC和深度学习的实践指南
提示工程 | 高性能计算 | ChatGPT深度学习 | GPU服务器 |Ibrahim John在当今信息爆炸的时代，人们对于知识获取的需求日益增长。特别是在深度学习、高性能计算和人工智能领域，这些前沿技术的不断发展让人们对其应用场景和实现方法有了更多的探索和研究。其中，作为一种基于大规...
告别深度学习炼丹术！谷歌大脑提出“权重无关”神经网络
来源：新智元 作者：新智元 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约5600字，建议阅读10+分钟。 无需权重训练！谷歌再向深度学习炼丹术发起“攻击”。 [ 导读 ]神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在，可以把权重抛诸脑后了。谷歌大脑最新研究提出“权重无关神经网络”，通过不再强调权重来搜...
ECCV18 | 谷歌普林斯顿提出首个端到端立体双目系统深度学习方案
本文是计算机视觉顶会ECCV 2018录取论文中备受关注的一篇，来自谷歌&普林斯顿大学的研究人员提出了第一个主动双目立体成像系统的深度学习解决方案，在诸多具有挑战性的场景中展示出最先进的结果。 深度传感器（Depth sensors）为许多难题提供了额外的3D信息，如非刚性重构（non-ri...
【ICML Oral】DeepMind提出深度学习新方向：神经过程模型
【新智元导读】函数逼近是机器学习中许多问题的核心，DeepMind的最新研究结合了神经网络和随机过程的优点，提出神经过程模型，在多任务上实现了很好的性能和高计算效率。 函数逼近（Function approximation）是机器学习中许多问题的核心，在过去十年来，这个问题的一种非常流行的方法是深度...
AI是如何回答你提出的问题的？揭秘智能问答系统背后的深度学习网络
摘要：随着人工智能和物联网技术的飞速发展和相互融合，越来越多的设备将会被植入问答AI，未来问答将会成为人机交互的重要入口，AI问答将会无处不在。那么AI是如何回答你所提出的问题的？本文就为你揭秘智能问题系统背后的深度学习网络架构设计以及原理。本文内容由演讲嘉宾视频分享以及PPT整理而成。 本节视频地...
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