这篇文章的标题是“你正在使用ChatGPT错误：99%的用户犯了一个错误”，作者在文章中指出，许多人误解了如何正确地使用ChatGPT（一种基于大型语言模型的聊天机器人）。以
这篇文章主要介绍了深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）的概念和应用，以及它在实现整合和统一的人工智能系统中的重要性。
首先，作者解释了强化学习的基本原理，即通过与环境交互来学习最优策略。传统的强化学习方法通常使用基于表格或线性模型的方法进行决策，但这些方法在处理复杂任务时存在限制。而深度强化学习则利用神经网络作为函数逼近器，能够更好地解决高维、非线性的问题。
接下来，作者讨论了深度强化学习的一些关键技术和应用。其中包括：
1. 深度Q网络（Deep Q-Network）：通过使用多层感知机来估计状态值函数，从而实现决策的优化。
2. 策略梯度方法：利用神经网络直接学习策略分布，避免了需要预先定义动作空间的问题。
3. 深度强化学习在游戏领域中的应用，如AlphaGo和Dota 2等。这些系统通过深度强化学习的方式实现了超越人类水平的游戏表现。
4. 深度强化学习在自动驾驶、机器人控制等实际问题中的应用。通过结合传感器数据和环境信息，能够更好地进行决策和规划。
最后，作者提出了深度强化学习在整合和统一的人工智能系统中所扮演的重要角色。他认为，深度强化学习可以作为一个桥梁，将不同领域的人工智能技术相互连接起来，从而实现更加全面、协同和高效的人工智能系统。
总之，这篇文章详细介绍了深度强化学习的概念和应用，并探讨了它在整合和统一人工智能系统中的重要性。通过深入研究和发展深度强化学习技术，我们有望实现更加复杂、智能和实用的人工智能系统。
本文作者是MLabonne，他在Medium上发表了一篇名为“Uncensor Any LLM with Abilitation”的文章，主要介绍了如何使用Abilitation技术来解除任何LLM（大规模语言模型）的限制。
首先，作者提到了LLM的局限性。尽管LLM可以生成高质量的文本，但它们仍然受到一些限制，如无法处理长篇文章、缺乏创造力等问题。此外，由于LLM是基于预训练的大规模数据集进行训练的，因此可能存在偏见和歧视。
为了解决这些问题，作者提出了一种名为Abilitation的技术。Abilitation是一种通过在LLM上添加额外的信息来改善其性能的方法。这种方法可以帮助LLM更好地理解和生成文本，并克服一些限制。
具体来说，Abilitation可以通过以下几种方式来解除LLM的限制：
1. 添加上下文：LLM通常只考虑当前输入的单个词语，而忽略了前后文脉。通过添加上下文信息，可以帮助LLM更好地理解句子结构和上下文关系，从而生成更加连贯、自然的文本。
2. 引入外部知识：LLM通常只依赖于自身训练数据集中的信息，而忽略了其他领域或专业知识。通过引入外部知识，可以帮助LLM更好地理解特定领域的问题和解决方案，从而生成更加准确、有用的文本。
3. 提供额外的提示：在某些情况下，LLM可能无法正确理解输入的意图或产生合适的输出。通过提供额外的提示信息，可以帮助LLM更好地理解用户需求，并生成符合预期的结果。
4. 使用多模态数据：除了文本，还可以使用其他形式的数据，如音频、视频等，来丰富LLM的输入和训练数据集。这有助于提高LLM对不同类型信息的处理能力，从而更好地理解和生成各种类型的内容。
总之，本文介绍了Abilitation技术，可以通过添加上下文、引入外部知识、提供额外提示以及使用多模态数据等方式来解除任何LLM的限制。这种方法可以帮助提高LLM的性能，并克服一些局限性，从而更好地应用于实际场景中。
然而，Abilitation技术仍然存在一些挑战和问题，如如何选择合适的上下文、外部知识或提示信息，以及如何处理多模态数据等。因此，在实践中需要进行进一步研究和探索，以实现更好的效果。
此外，还有其他的一些方法可以用于解除LLM的限制，例如使用增量学习、迁移学习等技术。这些方法也具有不同的优缺点，具体应用取决于实际需求和场景。
总而言之，本文介绍了Abilitation技术，可以通过添加上下文、引入外部知识、提供额外提示以及使用多模态数据等方式来解除任何LLM的限制。这种方法可以帮助提高LLM的性能，并克服一些局限性，从而更好地应用于实际场景中。但是，Abilitation技术仍然存在挑战和问题，需要进一步研究和探索，以实现更好的效果。
参考文献：
MLabonne. (2021). Uncensor Any LLM with Abilitation. Medium. https://medium.com/@mlabonne/uncensor-any-llm-with-abliteration-d30148b7d43e
“追求成为上帝并不自大”——一篇关于宗教信仰与人性探讨的文章
这篇文章的作者是Avi Loeb，他是一位天文学家和科学哲学家。他
在这篇文章中探讨了一个非常有趣的问题：人类是否应该追求成为“上帝”。
首先，作者指出，在宗教、神话和科幻作品中，上帝通常被描绘为拥有无限的力量和智慧，并且能够掌控整个宇宙。然而，这种形象往往与科学观点相悖，因为科学认为宇宙是由自然规律所支配的，而不是由某个超越人类理解的神灵操纵。
作者提出，追求成为上帝并非自大或傲慢的行为。他认为，如果我们能够通过科技和智慧来掌控整个宇宙，那么这将是一种伟大的成就。然而，这并不意味着我们应该以一种傲慢的心态去看待自己，而是要谦虚地认识到自己的局限性。
作者还提到了一个重要的问题：如果人类能够成为上帝，是否会导致道德和伦理问题的出现？他认为，如果我们拥有无限的力量，我们可能会滥用它，并且对其他生命造成伤害。因此，我们需要谨慎地思考我们的行为，以确保它们符合道德标准。
最后，作者提出了一种解决方案：通过科技来实现人类的进步，但同时要保持一种谦虚的心态。他认为，只有在我们认识到自己的局限性和责任感时，我们才能真正成为上帝，而不是仅仅是自大或傲慢的人类。
总之，这篇文章提出了一个引人深思的问题：人类是否应该追求成为“上帝”？作者认为，通过科技的进步来实现我们的目标，但同时要保持谦虚的心态，并且意识到自己的责任和局限性。这样，我们才能真正地成就伟大，而不是仅仅是自大的行为。
在这篇文章中，作者提出了一个非常有趣的问题：人类是否应该追求成为“上帝”？他认为，如果我们能够通过科技和智慧来掌控整个宇宙，那么这将是一种伟大的成就。然而，这并不意味着我们应该以一种傲慢的心态去看待自己，而是要谦虚地认识到自己的局限性。
作者还提到了一个重要的问题：如果人类能够成为上帝，是否会导致道德和伦理问题的出现？他认为，如果我们拥有无限的力量，我们可能会滥用它，并且对其他生命造成伤害。因此，我们需要谨慎地思考我们的行为，以确保它们符合道德标准。
最后，作者提出了一种解决方案：通过科技来实现人类的进步，但同时要保持一种谦虚的心态。他认为，只有在我们认识到自己的局限性和责任感时，我们才能真正成为上帝，而不是仅仅是自大或傲慢的人类。
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在这篇文章中，作者提出了一个非常有趣的问题：人类是否应该追求成为“上帝”？他认为，如果我们能够通过科技和智慧来掌控整个宇宙，那么这将是一种伟大的成就。然而，这并不意味着我们应该以一种傲慢的心态去看待自己，而是要谦虚地认识到自己的局限性。
作者还提到了一个重要的问题：如果人类能够成为上帝，是否会导致道德和伦理问题的出现？他认为，如果我们拥有无限的力量，我们可能会滥用它，并且对其他生命造成伤害。因此，我们需要谨慎地思考我们的行为，以确保它们符合道德标准。
最后，作者提出了一种解决方案：通过科技来实现人类的进步，但同时要保持一种谦虚的心态。他认为，只有在我们认识到自己的局限性和责任感时，我们才能真正成为上帝，而不是仅仅是自大或傲慢的人类。
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作者还提到了一个重要的问题：如果人类能够成为上帝，是否会导致道德和伦理问题的出现？他认为，如果我们拥有无限的力量，我们可能会滥用它，并且对其他生命造成伤害。因此，我们需要谨慎地思考我们的行为，以确保它们符合道德标准。
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总之，这篇文章提出了一个引人深思的问题：人类是否应该追求成为“上帝”？作者认为，通过科技的进步来实现我们的目标，但同时要保持谦虚的心态，并且意识到自己的责任和局限性。这样，我们才能真正地成就伟大，而不是仅仅是自大的行为。
在这篇文章中，作者提出了一个非常有趣的问题：人类是否应该追求成为“上帝”？他认为，如果我们能够通过科技和智慧来掌控整个宇宙，那么这将是一种伟大的成就。然而，这并不意味着我们应该以一种傲慢的心态去看待自己，而是要谦虚地认识到自己的局限性。
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最后，作者提出了一种解决方案：通过科技来实现人类的进步，但同时要保持一种谦虚的心态。他认为，只有在我们认识到自己的局限性和责任感时，我们才能真正成为上帝，而不是仅仅是自大或傲慢的人类。
总之，这篇文章提出了一个引人深思的问题：人类是否应该追求成为“上帝”？作者认为，通过科技的进步来实现我们的目标，但同时要保持谦虚的心态，并且意识到自己的责任和局限性。这样，我们才能真正地成就伟大，而不是仅仅是自大的行为。
在这篇文章中，作者提出了一个非常有趣的问题：人类是否应该追求成为“上帝”？他认为，如果我们能够通过科技和智慧来掌控整个宇宙，那么这将是一种伟大的成就。然而，这并不意味着我们应该以一种傲慢的心态去看待自己，而是要谦虚地认识到自己的局限性。
作者还提到了一个重要的问题：如果人类能够成为上帝，是否会导致道德和伦理问题的出现？他认为，如果我们拥有无限的力量，我们可能会滥用它，并且对其他生命造成伤害。因此，我们需要谨慎地思考我们的行为，以确保它们符合道德标准。
最后，作者提出了一种解决方案：通过科技来实现人类的进步，但同时要保持一种谦虚的心态。他认为，只有在我们认识到自己的局限性和责任感时，我们才能真正成为上帝，而不是仅仅是自大或傲慢的人类。
苹果推出了一个备受残障用户和播客创作者期待的功能。
为什么花了这么长时间呢？
Ren Shelburne 对尝试听朋友推荐的热门播客剧集感到厌倦。Shelburne 是一名部分听力受损和听觉处理条件的摄影师，她回忆起曾努力完成一集特定类型的节目。这种节目有太多谈话环节、复杂的重叠对话，直到最近还没有转录。“有些我听不懂，因为一次发生了太多事情，”Shelburne 说。她无法跟上节目，因此无法与朋友讨论节目内容。“播客在当下的流行文化和媒体中扮演着重要角色。我希望能参与其中。”
根据皮尤研究的数据，美国的每周播客听众数量在过去十年里增长了四倍以上。但对一些人来说，这种媒介仍然不易接近。“由于听力损失，有时我会错过一些内容，”一位研究数字可访问性的罗兹学者 Alexandra Wong 说，“我可能要回放五六次才能确保理解其中发生了什么。”
苹果在 2024 年 3 月宣布，通过 iPad 和 iPhone 的最新操作系统，将自动生成的转录功能应用于其应用中播放的任何新播客剧集。
苹果的逐步转录之旅始于另一个功能的扩展：索引。这种起源故事在亚马逊、雅虎等许多技术公司中很常见——从搜索工具的演变到全面的转录计划。苹果于 2018 年首次部署了能够识别播客中特定词汇的软件。“那时我们提供了一行转录内容，以便用户搜索特定内容时了解上下文，”Cave 回忆道。“在接下来的七年中，我们采取了几项不同的举措，这些举措最终汇聚成了这个[转录]功能。”
沉着凝静的苹果现在已经注意到转录工具被用于各种令人惊讶的目的。“我们看到许多用户在语言学习领域中使用转录，”Cave 提到，指出苹果播客转录支持英语、西班牙语、法语和德语播客。“我们经常发现，通过为边缘用户构建产品，我们为大众提供了更好的产品，”Herrlinger 说。“其他社区将发现这些功能，并在某些情况下找到使用它们的方式，我们知道这对其他人也会有所益处。”
Goldberg，这位可访问性专家，希望看到其他平台采用苹果的转录方法。他梦想着更多公司开始像对待视频内容一样重视播客转录。“我曾经把我的工作称为首席乞求官。‘请，请在视频上添加字幕，请！’再也不需要了。哦不。每个人都在这样做，”他说，提到他在波士顿广播电台 WGBH 创立的国家可访问媒体中心的工作。他说，现在的常态是“你绝对不能在网上发布没有字幕的视频”。他希望播客也效仿。
王，这位罗兹学者，对苹果播客转录功能表示赞赏，但她也发现了一些需要改进的地方。她对工具对复杂和独特术语的识别表示担忧。“由于是自动生成的，可能会出现在转录中有糟糕的名称拼写和艰深的科学术语产生错误，”Wong 说。苹果承认更好地识别姓名已经在他们的日程表中，并计划扩展至更多语言。
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NLEPs: Bridging the gap between LLMs and symbolic reasoning
研究人员引入了一种称为自然语言嵌入程序（NLEPs）的新方法，以提高大型语言模型（LLMs）的数值和符号推理能力。
{ width=50% }
该技术涉及提示LLMs生成和执行Python程序来解决用户查询，然后以自然语言输出解决方案。
虽然像ChatGPT这样的LLMs在各种任务上表现出色，但它们通常在需要数值或符号推理的问题上很难应对。
NLEPs遵循四个步骤的问题解决模板：调用必要的包，导入所需知识的自然语言表示，实施解决方案计算功能，并将结果输出为自然语言，可选的数据可视化。
这种方法具有几个优点，包括提高了准确性、透明度和效率。用户可以调查生成的程序并直接修复错误，避免了为故障排除重新运行整个模型的需要。此外，可以通过替换某些变量来重复使用单个NLEP来执行多个任务。
研究人员发现，NLEPs使得GPT-4在各种符号推理任务中实现了超过90%的准确率，比特定任务提示方法高出30%。
除了提高准确性外，NLEPs还可以通过在本地运行程序来增强数据隐私，消除了将敏感用户数据发送到外部公司进行处理的需求。该技术还可能提升较小语言模型的性能，而无需进行昂贵的重新训练。
然而，NLEPs依赖于模型的程序生成能力，可能不适用于在有限数据集上训练的较小模型。未来的研究将探索使较小LLMs生成更有效NLEPs的方法，并研究提示变化对推理稳健性的影响。
这项研究得到了香港感知与交互智能中心的部分支持，将于本月晚些时候在北美计算语言学协会年会上进行展示。
（照片由Alex Azabache提供）
另请参阅：据称苹果将获得免费ChatGPT访问
想要从行业领袖那里了解更多关于人工智能和大数据的知识吗？查看即将在阿姆斯特丹、加州和伦敦举行的AI和大数据博览会。这一综合性活动与其他领先活动一同举办，包括智能自动化大会、BlockX、数字转型周以及网络安全与云博览会。
探索由TechForge推动的其他即将举行的企业技术活动和网络研讨会。
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NLEPs: Bridging the gap between LLMs and symbolic reasoning
研究人员引入了一种名为自然语言嵌入式程序（NLEPs）的新方法，以提高大型语言模型（LLMs）的数值和符号推理能力。{ width=50% }
该技术涉及提示LLMs生成和执行Python程序来解决用户查询，然后用自然语言输出解决方案。
尽管像ChatGPT这样的LLMs在各种任务上表现出色，但它们通常在需要数值或符号推理的问题上很难应对。
NLEPs遵循四步问题解决模板：调用必要的程序包，导入所需知识的自然语言表示，实施解决方案计算函数，并将结果以自然语言输出，可选附带数据可视化。
这种方法提供了几个优势，包括提高准确性、透明度和效率。用户可以查看生成的程序并直接修复错误，避免需要重新运行整个模型进行故障排除。此外，通过替换某些变量，单个NLEP可以在多个任务中重复使用。
研究人员发现，NLEPs使得GPT-4在各种符号推理任务中实现了超过90%的准确度，比特定任务提示方法提高了30%。
除了准确性的提高，NLEPs还可以通过在本地运行程序增强数据隐私，消除了将敏感用户数据发送给外部公司进行处理的需要。该技术还可能提高较小语言模型的性能，而无需昂贵的重新训练。
然而，NLEPs依赖于模型的程序生成能力，可能不适用于在有限数据集上训练的较小模型。未来的研究将探索使较小的LLMs生成更有效的NLEPs的方法，并调查提示变化对推理稳健性的影响。
该研究在香港感知和交互智能中心的部分支持下进行，将于本月晚些时候在北美计算语言学协会年会上展示。
（摄影：Alex Azabache）
另请参阅：据称苹果正在获得免费的ChatGPT访问
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指纹识别公司与WiBioCard合作，为意大利智能卡解决方案提供支持
指纹识别公司（Fingerprint Cards AB）与意大利智能卡整合商WiBioCard合作，为全球访问市场提供创新智能卡解决方案。
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WiBioCard已经建立起一个针对全球大型企业的不同智能卡产品组合，集成了指纹识别技术。这些产品支持安全认证和验证、访问和医疗用例。这些由WiBioCard推出的智能卡产品配备了指纹识别的生物识别传感器、软件和算法，充分利用了其在安全生物识别创新领域多年的经验。指纹识别的传感器设计具有多功能性，可在各种不同形态因素上使用，以增强安全性、隐私性和用户体验。
指纹识别公司的CEO亚当·菲尔普特（Adam Philpott）评论道：“我们与WiBioCard的合作支持了安全便捷的生物识别智能卡在全球范围内的采用。与WiBioCard及其广泛产品组合合作，使全球终端用户能够第一手体验创新解决方案，改善我们的日常生活。”
WiBioCard的创始人兼CEO Imad El Kurdi表示：“通过WiBioCard的创新逻辑与物理访问解决方案，我们可以增加一层使用来自指纹识别技术的生物识别技术的安全性。我们提供了一种多功能性生物识别智能卡，提供一站式解决方案，包括政府文件使用、网络访问以及iVoting等服务，并同时确保数据隐私合规，确保您的身份和敏感信息得到生物识别技术的保护。”
如需更多信息，请联系：亚当·菲尔普特，总裁兼首席执行官。
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这个创新平台旨在推动运营卓越和增强客户互动。
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Wipro（纽交所代码：WIT，BSE代码：507685，NSE代码：WIPRO），一家领先的技术服务和咨询公司，宣布与惠普企业（HPE）战略合作，推出GenAI解决方案，并将其部署在Wipro Cloud Studio的Kodathi办公室内的新Customer Experience Center（CEC）中，以全球客户为服务对象。 该解决方案将利用Wipro的Smart Operations平台和HPE的Machine Learning Development Environment来提升运营效率和客户体验。
该解决方案旨在通过田野测试结果为GenAI应用程序减少大约50%的平均解决时间（MTTR）持续时间，减少事故流入量30％，提高设备的整体效率（OEE），并减少流程周期时间，以推动持续的运营卓越。它将使那些严重依赖客户服务、IT支持和运营的行业受益，如金融服务、医疗保健和制造业。
此外，该解决方案还将为客户提供灵活性，根据其独特的业务需求从各种大型语言模型（LLM）中进行选择。
Wipro FullStride Cloud的Managing Partner兼全球负责人Jo Debecker表示：“共同打造这个GenAI平台证明了我们与HPE长期战略合作伙伴关系以及我们致力于在新的Customer Experience Center提供先进人工智能解决方案的决心。这个实践专用中心将展示HPE的Machine Learning Development Environment和Wipro的尖端解决方案的潜力。我们将继续携手突破创新边界，确保我们的客户实现其业务野心。”
HPE全球销售高级副总裁Marc Waters表示：“多年来，我们与Wipro的合作关系得到了充分验证，包括AI解决方案是一个激动人心的进展。 Wipro的深厚技术专长和HPE的AI技术是一个强大的组合，将加速为客户创造价值的时间。通过在Wipro的GenAI客户体验中包含HPE Machine Learning Development Environment，我们将使客户能够通过与流行的机器学习框架集成和简化数据准备，更快地开发和部署AI模型。”
注意：Title、Date、Body 三个部分的内容，放入到对应的位置。最后只需要输出为Markdown源文件格式内容。
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Bridgeline发布搭载GenAI智能回应功能的Athena更新
Bridgeline Digital, Inc. (NASDAQ: BLIN)，全球领先的人工智能营销技术提供商，很高兴宣布成功推出备受期待的HawkSearch“阿西娜”更新。
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该里程碑引入了搭载GenAI技术的“智能回应”，为使用HawkSearch的企业推动参与度和营收增长提供支持。
GenAI智能回应的Athena版本现已对公众普遍提供（GA）。此举通过基于搜索查询的动态对话，在电子商务客户中提升转化率，促使后续问题和建议，模拟个性化在线销售助手。这提高了参与度，并帮助用户快速找到他们需要的内容。
现在，当用户在时尚电子商务网站上搜索类似“度假用亚麻夏季连衣裙”之类的内容时，HawkSearch智能回应将在搜索结果上方呈现所列连衣裙使用的面料摘要和比较。这为用户提供了购买时所需的一目了然信息，帮助他们迅速进行时尚和自信的购买，从而提升了电子商务网站的营收。
产品与战略执行副总裁John Murcott表示：“HawkSearch的Athena发布将最先进的GenAI技术引入，以补充我们现有的RAG（检索增强生成）电子商务搜索，为每个独特查询提供准确、个性化的答案和摘要。”
首席执行官Ari Kahn说：“通过Athena发布，我们正在加强对AI创新的承诺，提供旨在帮助客户增加网站营收的GenAI功能。”
要了解Athena版本中新功能和功能的操作步骤，请于今天下午6月13日美国太平洋时间上午9点/东部时间中午12点参加我们的网络研讨会，点击此处。有关Athena的更多细节和发布说明，请通过此链接获取。
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