ntGPT技术在医学影像领域中的长久之功还是昙花一现?
本文讨论了ChatGPT在医学影像领域的应用前景。尽管ChatGPT在人工智能领域取得了显著成果，但在医学等专业性强的领域，其表现仍有待提升。多模态学习和知识图谱的使用是解决这一问题的有效途径。此外，ChatGPT团队成员多为经验丰富的AI科学家，表明团队质量比人数更为关键。文章结尾提到，中美两国的科研合作对推动人工智能发展和实现突破具有重要意义。
PromptAppGPT:基于ChatGPT的自然语言框架实现自动编译
首个基于ChatGPT的自然语言框架PromptAppGPT问世，实现了自动编译，并具备多任务条件触发、结果验证和失败重试等功能，能将复杂任务简化为一键式操作。
自然语言开发框架PromptAppGPT亮相GitHub，ChatGPT助力自动化任务处理
近日，首个基于ChatGPT的自然语言开发框架PromptAppGPT在GitHub上发布。这款框架能够通过提示语实现应用开发、文本生成、图像生成等一系列功能，并具备多任务条件触发、结果验证和失败重试等特性。它的开发者张长旺是CCF理论计算机科学技术委员会委员，研究方向包括信息检索、自然语言处理和大数据挖掘。
对比ChatGPT，人的优势是偏见、狭隘与认知缺陷
本文来自微信公众号：虹线 （ID：gh_900eeca5a2fc），作者：评论尸，题图来自：《机械姬》 如果你已经玩过了类似 ChatGPT 这样的大语言模型人工智能，应该会有这样一个印象：这些 AI 究竟能做什么，与你提出问题的方式，以及希望它扮演的角色有关。 在许多 Prompt Engineering 的框架中都有记载（比如
情感分析实战：大语言模型与传统机器学习算法的对比
这篇文章主要介绍了情感分析的概念及其在大语言模型中的应用，和实践场景。情感分析是人工智能的重要应用，有助于理解文本的情感色彩，评估新闻报道的正面或负面影响，了解社交媒体上的评论态度，以及提取商品评论和电影影评等的观点和主题。情感分析可分为积极、消极和中性三种类型，分别采用不同的方法进行识别。基于规则的方法和基于情感词典的方法需大量的人工标注，而深度学习方法则能自动学习文本特征并处理不同长度的文本。此外，该领域还有优秀的模型如GPT，能在大量文本数据上进行预训练，有效提取文本中的情感信息，并具有较强的泛化能力和可迁移性。
大型语言模型时代的情感分析：现实检查
这篇文章主要探讨了大型语言模型（LLM）在情感分析（SA）领域的应用，针对LLM在zero-shot和few-shot学习等方面的表现进行了广泛调查，并通过SENTIEVAL基准对不同模型的SA能力进行了评估。结果显示，LLM在处理简单的情感分类任务时表现优秀，但在面对复杂任务时会面临挑战。在标注资源稀缺的情况下，LLM在few-shot学习上的表现优于传统的SLM模型，显示出了其在此领域的潜力。
标记对话每轮的意图：一场充满沟通与指导的对话
这篇文章探讨了在对话中使用意图标记的重要性。通过为每次转换设置明确的意图，可以提高沟通的效率和准确性。文章提出了一种方法，即使用 set {inform, question, directive, commissive} 来表示意图，并通过实例进行了说明。
新小区的魅力：旺嫂的改变与选择
这篇文章讲述了旺嫂在考虑购买新房时，因悔恨和坏氛围的影响而犹豫不决。通过作者的陪伴和建议，旺嫂最终下定决心购买。文章强调了决策的环境重要性，并通过对新建小区的参观，让读者感受到新型小区的品质和潜力。最后，旺嫂决定交首付，展现了她的勇气和决断力。
创造与表达：AI艺术的探索与启示
这篇文章探讨了在创作过程中，对事物进行精准描述的重要性。同事通过使用不同的工具和技巧，如ChatGPT生成提示词，以提高表达的准确性。同时，Justin Reckling的作品也展现了这一趋势，他的作品风格独特，体现了作者对“是什么”的表达能力。
探索人工智能领域的五大趋势：Transformer、GPT、InstructGPT、ChatGPT与LLM
这篇文章探讨了当前流行的自然语言处理技术，包括Transformer、GPT、InstructGPT、ChatGPT（GPT3.5/GPT4.0）、大模型、AIGC、AGI、LLM等。这些技术通过不同的方式解决了人工智能的许多难题，如通用人工智能、大型语言模型、自监督学习、自注意力机制、零样本学习、AI对齐和词嵌入等。其中，LLM是一种新型的语言模型，采用了位置编码和中文LangChain等技术，能够更好地理解和生成中文。