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回复总数  19
降本的需求还是很大的,很多时候实际用途里限制模型性能的反而不是性能上限,而是上下文和速度,成本下降 10 倍,上下文就能多 10 倍,性能自然就飞跃了。
89 天前
回复了 daxigua1te 创建的主题 程序员 有的时候真不能太相信 AI
ai 会瞎编是常识,ai 说得再好听也不要信,从根本上就不要尝试用 ai 去做事实判断,只用它做文本分析和处理。越了解 ai 能力的局限性,ai 用起来就越舒服。
克 api 的渠道包括官方会员+退款白嫖,第三方像是 perplex 这种的会员反代官方等等。还可能包括一些公益免费 api 接口。还可能直接拿别的模型冒充。
181 天前
回复了 daiaoqikk 创建的主题 OpenAI 你们的 chatgpt 最佳实践是什么?
我会认真写精细 prompt 的最佳实践就是涩涩……
我也蛮好奇,如果文字 llm 可以做到将一段文字中的“张三”改为“李四”而不改变其他部分,那么图像的 llm 能不能做到把一个水果沙拉图片中的葡萄变成蓝莓而不改变其他部分?

没用过 sd ,但是 gpt4 提供的生图本身不支持改图,都是图转文转图。
自称原生多模态的 gemini 的视频和技术报告里好像也没有宣传它具备这种功能。
2023-12-05 15:01:54 +08:00
回复了 estk 创建的主题 OpenAI 请教一下过来人,付费版的 ChatGPT 和 Claude 哪个更适合程序员?
草,github copilot 上面问了回答的还是微软 copilot……还有人“指正”要怎么注册哈哈哈

github copilot 最大优势是实时的自动补全,智能上肯定不如去调用 gpt4 api 。但是实时补全对于写代码的体验有巨大提升,vscode 里面还可以集成一个简单的聊天页面,支持一键复制粘贴,反正懒人必备。
也没必要通关,大部分游戏玩一会,基本玩法都体验过了,也能看出来后面没新的设计了,不如早早开始下一个,坚持到通关你未必会觉得值得那个时间。
游戏有趣的地方永远在于见识到新颖设计的时候。
2023-12-03 10:05:00 +08:00
回复了 cokar 创建的主题 OpenAI 使用开源的 stable diffusion 本地离线生成 ai 图片可以拿去卖吗?
不算你的就不能卖吗?你也是 ai?
2023-06-07 09:54:32 +08:00
回复了 xuelang 创建的主题 OpenAI chatgpt 在法律方面还不太行
@xuelang gpt4 的强大推理能力是基于它的优质语料的,在法律上要达到如此效果需要的人力财力难以想象,毕竟司法上又没有 GitHub 。

另外把法条作为 prompt ,一个民间借贷案件,只输入民法典够不够,要不要输入司法解释,要不要输入程序法和程序法解释,要不要输入类案,要不要输入最高院批复。。而且怎么找到要适用哪些规定,本身就是法律推理的重要环节。

GitHub 上有个基于 laama 的中文法律 ai ,还是挺容易看出这些问题的。
2023-06-06 20:23:43 +08:00
回复了 xuelang 创建的主题 OpenAI chatgpt 在法律方面还不太行
@wesky8201 大部分法律资料比如裁判文书啥的,质量和内容完整度可能不足以用于让 ai 学习法律分析,裁判文书中可能不包含足够的细节如证据内容、庭审记录等,也就是说即便喂进去的数据质量够高,AI 也只能学会“输入案情输出裁判文书”,而没法做法律分析辅助,更难以做出价值判断。而且时效性也是问题,就最简单的,民间借贷利率司法保护上限于 2020 年发生过变动,你把所有 2020 年前的裁判文书喂进去,怎么让 AI 能够理解这些裁判适用的是目前已经失效的解释,并且在推理过程中能明确指出这个问题,这是不是又需要针对时效性问题再喂一堆语料。更别提训练好的模型没法适应实时变动的法律了。
2023-06-06 20:01:20 +08:00
回复了 xuelang 创建的主题 OpenAI chatgpt 在法律方面还不太行
@xuelang 绝大多数裁判文书直接喂给 ai 可能没有太大用处。裁判文书中很多都不包含裁判运用法律所需的核心推理过程,喂个合议庭笔录可能都更有用。
反正,法律 ai 的逻辑需求完全不亚于写代码,而且对于法条引用的精度要求更是非常高。最麻烦的是,法律是处于不断变动之中的,例如 ChatGPT 以其 19 年的数据,就没法给出 22 年实行的民法典的内容,而后者已经是现在绝大多数民事法律问题分析的基础了。
2023-06-06 15:31:22 +08:00
回复了 xuelang 创建的主题 OpenAI chatgpt 在法律方面还不太行
实际上,现有的全部中文法律语料大概并不足以训练出一个可以用的法律 ai 。。更别说 ChatGPT 大概就没有喂多少中文法律数据。
@Baleine
没理解错的话,我最后也是这样做的。
我给每个游戏副本流程单独创建了一个 Global 全局环境,用它加载一遍所有 lua 脚本,一个副本一个全局,互不干扰,这样就不需要额外创建 lua 表的实例了。
而至于那个盾牌的问题,最后我还是用物品上的数据储存解决了问题。
@GeruzoniAnsasu
@eason1874

感谢回答
我大致有些新的思路了,看来确实有必要在 lua 中操作和传递一些实例的。

我之前做过 starbound 的 mod,例如一个回血 buff 的 lua 文件,它直接调用 animator.setParticleEmitterActive("healing", true),这个 animator 不需要传入玩家实例参数,就能直接把效果加到具有该 buff 的玩家身上。starbound 的 luaAPI 中全局函数都是这样,写起来非常简洁,我就蛮好奇底层是怎么实现的。

而且可能有误解的地方,就是我现在写的是一个 mc 插件,这个插件是用 java 写的,官方提供的是 java 的框架。
而我是想给里面插入 lua 配置的功能,所以相当于我在从零开始搞这个底层为 java 的 luaAPI (用的是 luaj )

总之我回头去写一下测试测试再说。
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