不知不觉，和斯坦福博士在一起合作了8个月，记得在 和斯坦福博士写代码的一个月 这篇文章中，我谈了自己和他们合作第一个月的感受，今天再来聊聊和他们合作了8个月后最大的2个感受。语言是文化侵略的最好武器语言是文化侵略的最好武器在这8个月的合作中，感受最深的是语言是文化侵

《人工智能指数报告》由斯坦福大学、AI指数指导委员会及业内众多大佬RaymondPerrault、ErikBrynjolfsson、JamesManyika、JackClark等人员和组织合著，旨在追踪、整理、提炼并可视化与人工智能（AI）相关各类数据，该报告已被大多数媒体及机构公认为最权威、最具信誉的人工智能数

斯坦福虚拟小镇人类的很多想法很多时候都是出奇的一致，LLM被大家熟知之后，很多人应该都会想到用LLM创建智能NPC吧。这个虚拟小镇就是斯坦福和谷歌的几个大佬根据一个古老的模拟人生沙盒游戏创建的多智能体Agent的一个项目。能力主要是这几项：观察observation、记忆memory、反思

做了这么久的Agent平台，是时候回忆、总结一下了。Agent是什么开始学习细节之前，我们先来对Agent有一个大致的概念我们以这张图来开场，图上分别从多个角度罗列了Agent相关的产品。从这么多产品我们不难看出，Agent的市场确实很大，可以涵盖到方方面面，那Agent到底是什么呢。我先

使用大型语言模型协助从头开始编写类似维基百科的文章这篇文档是一篇关于如何利用大型语言模型（LLMs）来撰写长篇、有根据且组织良好的文章的研究论文，这些文章在广度和深度上与维基百科页面相当。这个问题尚未被充分探索，在写作前的阶段提出了新的挑战，包括如何在写作前研究主题并准备

爆火的斯坦福全能家务机器人MobileALOHA，大！翻！！车！！！你以为它擦个红酒轻而易举，但实际上却是这样的：全给你弄撒喽，顺带碎个杯子……你以为它能化身大厨娴熟烹炒，结果给你上演一个炒锅底：MobileALOHA的翻车大合集还不止这些。例如刚才炒完虾的锅，哎呦喂，一不小心没拿住：即使小哥一个箭步冲上去也

斯坦福CS229机器学习中文讲义第一部分到第三部分第四部分生成学习算法第五部分支持向量机第六部分学习理论第七部分正则化与模型选择感知器和大型边界分类器K均值聚类算法混合高斯和期望最大化算法第九部分期望最大化算法第十部分因子分析第十一部分主成分分析第十二部分

阅读文本大概需要2.8分钟。之前有读者问我，说我是不是Udacity的人，怎么老在底部放Udacity的Banner，这让我无言以对，我当然不是Udacity的人，Udacity是我的赞助商，正是这些赞助商爸爸们，才能让我有动力继续分享下去，所以我很感激他们。可能有人并不了解Udacity，其实Udacity的创立

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项目代码：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca博客介绍：https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.htmlAlpaca总览Alpaca是LLaMA-7B的微调版本，使用Self-instruct[2]方式借用text-davinct-003构建了52K的数据，同时在其构建策略上做了一些修改。性能上作者对Alp

课程描述这门课是关于什么的？复杂的数据可以表示为对象之间的关系图。这种网络是社会、技术和生物系统建模的基本工具。本课程着重于大量图形分析的计算、算法和建模挑战。通过研究底层的图结构及其特征，学生们学习机器学习技术和数据挖掘工具，这些工具能够揭示各种网络的底层知识。主

前言 大模型出现后，涌现这一术语开始流行起来，通常表述为在小规模模型中不存在，但在大规模模型中存在的能力。但斯坦福大学的研究者对LLM拥有涌现能力的说法提出了质疑，他们认为是人为选择度量方式的结果。本文转载自机器之心欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结