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token翻译在线播放_token 中文翻译(2024年11月免费观看)

内容来源：途客网所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

token翻译

《一个简单的Prompt大幅提升ChatGPT翻译质量，告别“机翻感”》无论是Google翻译、DeepL翻译还是ChatGPT，翻译大段英文的时候，“机翻感”（机器翻译的感觉）都很强，一看就是机器翻译的，很生硬，但是自己手动润色又太费时间。我以前花了很多努力让ChatGPT去“意译”而不是“直译”，让它模仿特定 ...

一图搞懂NFT数字藏品 1️⃣ NFT是啥？ NFT，全称Non-Fungible Token，中文翻译过来就是“非同质化代币”，大家常叫它数字藏品。简单来说，它是一种在区块链技术支持下，用来确认数字画作、门票、音乐等各种数字商品的所有权的东西。 2️⃣ NFT能用来干嘛？ NFT就像数字世界里的身份证，具有唯一性。它可以记录和处理各种复杂的数据对象，比如数字画作、音乐、门票等等。简单来说，它就是数字资产真实性和所有权的可靠证明。 3️⃣ NFT的工作原理是什么？在区块链技术的支持下，NFT通过加密算法和智能合约等技术，给每个价值物一个独特的数字ID。这个ID是永久且不可变的，谁也篡改不了。简单来说，每个NFT都有自己独特的“身份证号”。 4️⃣ 有哪些典型的NFT案例？比如茅台的《节气里的茅台》、宝马的《声音博物馆》、李宁和无聊猿的合作、361Ⱕ’ŒFATKO的合作等等。这些品牌都通过NFT来推出一些独特的数字藏品。 5️⃣ NFT的终极价值在哪里？一、虚拟世界资产：比如元宇宙里的游戏道具、皮肤等。二、真实世界资产：数字藏品与现实权益的结合，比如博物馆的NFT与纪念品绑定。这样，你不仅可以在虚拟世界中拥有独特的资产，还可以在现实世界中享受到相应的权益。

Meta AI 聊天机器人：六大技术优势 Meta AI 聊天机器人凭借其先进的技术和独特的功能，为用户提供了卓越的交互体验。以下是它的六大技术优势： 𐟤– 多模态交互：Meta AI 能够处理和理解多种类型的数据，包括文本、图像和音频，并实现不同模态数据之间的交互和融合。例如，它的CM3Leon模型可以根据文本指令生成图像，还能为图像生成标题、回答问题和编辑图像。在语音识别方面，它可以将语音识别建模为基于预训练语言模型（LLM）的混合模态语言建模任务，通过提供音频特征和可选文本token来完成转录。 𐟓œ 上下文理解：Meta AI 善于理解和利用上下文信息，从而更准确地理解用户意图和生成相关回应。在聊天机器人应用中，它能够结合对话的历史信息，提供更连贯、更符合语境的回答，提升交互体验。 𐟓 语言理解与生成：经过大量数据训练和优化，Meta AI 在语言理解和生成方面表现出色。它可以理解复杂的自然语言文本，生成高质量、逻辑连贯的文本内容，适用于多种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译等。 𐟔砦补ž‹的可扩展性和适应性：Meta AI 具备良好的可扩展性，能够适应不同规模和复杂度的任务。通过增加模型参数、优化训练方法等方式，不断提升模型的性能和表现。同时，它也能针对不同领域和应用场景进行定制和优化，以满足多样化的需求。 𐟒𛠩똦•ˆ的计算资源利用：Meta AI 不断探索和采用新的技术和算法，以提高计算效率，降低计算资源消耗。例如，通过模型压缩、量化等技术，在不影响性能的前提下，减少模型的存储和计算需求，使其更易于部署和应用在各种设备和平台上。 𐟔젦Œ续的创新和研发投入：Meta 在人工智能领域投入大量资源进行研发，不断推出新的技术和模型。如今年5月，Meta公司宣布创建新的语言模型并免费提供给全球研究人员；还发布了世界上最快的人工智能超级计算机AI Research SuperCluster（RSC），加速人工智能研究并助力构建元宇宙。这些技术优势使得Meta AI 聊天机器人能够在各种场景下提供更加智能和高效的服务，为用户带来更好的体验。

alphafold3使用教程在2020年，AlphaFold 2的发布引起了科研界的轰动。如今，经过两年的精心研发，DeepMind和Isomorphic Labs的合作团队在2024年5月8日共同发表了Nature文章《Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3》，正式宣布了AlphaFold 3的诞生。 AlphaFold 3依然依赖于深度学习和神经网络技术，通过多序列比对和已知蛋白质结构的输入，精确模拟蛋白质在自然条件下的构型。与AlphaFold 2相比，AlphaFold 3不仅提高了蛋白结构预测的稳定性，还加入了蛋白翻译后修饰（PTM）、核酸以及离子与蛋白之间形成复合体的分析。在实际应用中，我发现AlphaFold 3的用户界面非常友好，只需输入FASTA格式的蛋白或核酸序列即可进行蛋白结构预测。每天有10个token，可以预测10次（每日更新），响应速度大约在3-5分钟。尽管AlphaFold 3在蛋白结构预测上有了显著提升，但它在处理蛋白翻译后修饰（PTM）和离子种类方面仍有局限性。例如，泛素化修饰并未包含在内，离子种类也相对较少，其他一些分子如氨基酸也不在考虑之列。总的来说，AlphaFold 3作为一个科研工具，虽然有其局限性，但它的免费使用对于基础研究人员来说无疑是一个巨大的帮助。对于那些需要进行蛋白质结构预测的科研人员来说，它可能是一个非常有用的工具。

ai翻译软件哪个好用嘿，科技迷和论文爱好者们，今天我要给你们推荐一个超级棒的在线阅读平台——Zeli！𐟚€ 你是否在寻找一个能够快速筛选出你感兴趣的Hacker News和AI论文的平台？Zeli就是你的不二之选！它通过智能摘要和实时翻译，帮你节省时间，直接获取每篇文章的精华。 𐟔【快速筛选】 Zeli能够解析文章原文，重写标题和引用内容，生成摘要，并翻译成你浏览器的语言，支持多种语言，让你迅速判断某篇文章是否值得深入阅读。 𐟌【多语言支持】无论你的母语是什么，Zeli都能为你提供舒适的阅读体验。 𐟧 【AI翻译】平台使用的是硅基流动的Qwen2.5 7B模型进行翻译，虽然每分钟有5万Token的限制，但已经足够满足你的阅读需求。 𐟓š【科技新闻阅读】 Zeli让你的科技新闻阅读变得更加轻松，不再因为语言障碍而错过任何精彩内容。 𐟓𘠚eli app

OpenAI反作弊AI水印技术曝光最近，OpenAI推出了一项名为“文本水印”的新技术，这项技术能够以99.9%的准确率识别出由AI生成的文本，从而有效打击学术作弊。随着高校中AI工具的普及，学生使用AI完成作业的现象日益严重，这给教师带来了不小的挑战。 OpenAI的这项反作弊技术通过改变AI生成文本时token的选择方式，留下一种肉眼难以察觉的水印图案。这种水印可以通过OpenAI的检测技术发现，从而判断文档是否由AI生成。尽管准确率极高，但OpenAI内部也有担忧，认为可能存在绕过水印的方法，如将文本翻译成其他语言再翻译回来，或在文本中添加表情符号后删除等。此外，OpenAI还在考虑谁可以使用这款检测工具的问题。如果只有少数人可以使用，那么工具的效果将大打折扣；而如果太多人获得访问权限，又可能有人尝试破解水印技术。OpenAI曾考虑过将检测器提供给教育工作者或外部公司，帮助学校识别AI撰写的论文和抄袭作品。与此同时，谷歌也开发了一种名为SynthID的水印工具，用于检测Gemini AI生成的文本，目前正处于Beta测试阶段。而OpenAI此前发布的AI文本分类器算法，虽然旨在检测多个AI模型编写的文本，但成功率仅为26%，已于7个月后撤回。一些教育工作者表示，尽管起初学生们对AI代写有所忌惮，但后来发现老师并没有完全掌握检测方法。一些老师鼓励学生使用AI来辅助研究或提供反馈，但问题在于，当学生完全依赖AI完成作业时，他们甚至不会去检查自己提交的是什么。犹他大学政治学教授Josh McCrain曾尝试通过在作业中插入与内容无关的“蝙蝠侠”文字来检测学生是否使用AI代写。结果发现，少数学生提交的作业中出现了“蝙蝠侠”，证实了他们的作业是通过AI生成的。McCrain教授正在调整作业方式，更多地关注时事，并呼吁学生不要将学习任务外包给AI。 OpenAI需要在今年秋季之前制定一项计划，围绕AI透明度以及相关潜在新法律来引导公众舆论。如果不能妥善处理这些问题，OpenAI可能会失去作为负责任企业的信誉。这项技术能否最终发布，以及如何平衡各方利益，仍是一个悬而未决的问题。

OpenAI 新推出的提示词缓存功能，可以让输入的价格降低一半，适用于频繁输入相同提示词的场景。提示词缓存会自动应用于 GPT-4o、GPT-4o mini、o1-preview 和 o1-mini 的最新版本，以及这些模型的微调版本。在 API 返回结果中会返回一个 cached tokens 字段，可以缓存文本消息、图像、工具调用、JSON Schema 等。需要注意的是这个缓存不会缓存你的输出结果，只缓存输入的提示词。也不需要每次输入完全一样，只要前面部分一样就可以，比如说我写一个翻译的应用，一半的输入是让它分三步翻译的提示词，一半的输入是要翻译的内容，那么前面这一半可以被缓存起来。但至少要有1024 Tokens输入约束： - 提示词超过 1024 个 Tokens 才会自动启动 - 它只从开头匹配，也就是你相同的System Message固定放在前面的场景 - 只缓存同一组织内的请求 - 缓存只持续5-10分钟，非高峰时期可能到1小时 - 默认开启，不能手动清除（但不会影响生成）最佳实践 - 将静态或重复内容放在提示词的开头，动态内容放在末尾。 - 监控缓存命中率、延迟和缓存 token 百分比等指标，以优化您的提示词和缓存策略。 - 使用更长的提示词并在非高峰时段发出 API 请求，以增加缓存命中率，因为高峰时段缓存清除较为频繁。 - 最近未使用的提示词会自动从缓存中删除。要减少缓存清除，请保持具有相同提示词前缀的请求的持续流。

Cambly升级，AI学英语升级！最近发现Cambly在升级后提供了超实用的功能！现在它不仅能记录语速和token，还能自动生成字幕，简直太方便了！字幕和时间轴一一对应，点击就能跳转，比之前的实时字幕功能强太多了！这样一来，用AI技术学英语变得更加轻松愉快！ 𐟔 在Cambly上找到和你聊得来的外教； 𐟎砥›ž听重点段落，学习地道的表达方式，或者通过shadow reading来模仿口音； 𐟒젦ŠŠ自己的表达输入chatgpt，让它帮你润色，并指出不正确的表达，进行改进和解释，最后总结分点。我还比较了用GPT练英语和Cambly真人外教练的优缺点： GPT虽然耐心细致，但回复太长，即使有提示词要求，也会让对话比例降低；Cambly则是通过语音转文字，文字转语音来实现，无法教你如何发音。如果你暂停，它往往以为你发言结束，然后开始大段回答，打乱聊天节奏。 GPT擅长修改写作和语法修正，表达地道，润色，替换风格表达，拼写纠错，翻译。真人外教有自己的独特的生活、性格、经历，每次聊天对方和自己生活都有新变化，聊天动机足；在能听懂的前提下，聊天flow容易一直进行下去，对于不地道的表达纠错少，无法弥补你想表达的和实际output之间的差距。遇到不会教的外教，容易被聊千篇一律的话题，甚至无法解释英语母语基本语言知识，对于advanced /proficient level的学生提升英语表达的作用不明显。现在有了技术发展，两者可以轻易打组合拳了！复盘自己的对话和表达见效是很快的！𐟎‰𐟎‰𐟎‰

𐟔奅�祼€源大模型探秘𐟔 𐟎‰开源的大模型领域如今百花齐放，各具特色。今天，就让我们一起探索六大知名开源大模型的魅力吧！𐟌Ÿ 1️⃣ OLMo（Open Language Model）𐟓– 由顶尖机构联合推出，它是首个完全开源的大模型哦！不仅提供了完整的模型权重、训练代码和数据集，还拥有高达3T token的预训练语料库。你可以找到7B和1B大小的模型，它们都在至少2T token上进行了训练，实力不容小觑！ 2️⃣ Grok-1 𐟤– xAI团队开发的这款混合专家模型，参数高达3140亿！它遵循Apache 2.0协议，开放了模型权重和架构。无论是自然语言处理、机器翻译还是内容生成，Grok-1都能轻松应对，优化你的数学和代码任务性能。 3️⃣ Stable Code Instruct-3B 𐟒𛊨🙦쾧”𑓴ability AI开源的指令调整编码语言模型，基于Stable Code 3B打造。它能处理各种任务，如代码生成、数学和其他软件工程相关任务。使用它，编程和软件开发相关任务的效率和直观性将大大提升！ 4️⃣ Yi 模型𐟓š 这款模型能一次处理40万汉字，中英双霸榜！它是迄今为止唯一登顶Hugging Face开源模型榜首的中文模型。强大的语言理解和生成能力，让它适用于多种自然语言处理任务。 5️⃣ StarCoder2 系列𐟚€ 英伟达、Hugging Face和ServiceNow联合发布的这款系列模型，包含3B、7B和15B大小。基于Transformer架构，它可以理解和生成多种编程语言的源代码，助力开发人员提升工作效率。 6️⃣ Sora 𐟎𕊧”𑨷觻𔦙𚨃𝣀香港中文大学（深圳）及华南理工大学的研究人员共同提出的Sora，实现了广播质量的音乐生成！根据简单提示，它可以创建从歌词到人声和配器的所有内容，甚至准确选择流派。 𐟎‰随着AI技术的不断进步，未来将有更多开源大模型涌现，为我们的生活和工作带来更多便利和创新！让我们一起期待吧！𐟌Ÿ

ViT大模型工作原理介绍 Vision Transformer (ViT) 是一种将Transformer架构应用于计算机视觉任务的模型，最初由Google的研究人员提出。ViT的设计灵感来自于自然语言处理（NLP）领域中的Transformer模型，后者在诸如机器翻译等任务中表现出色。ViT通过将图像分割成一系列的补丁，并将其视为序列数据来处理，从而使得Transformer可以直接应用于图像识别。以下是ViT大模型工作的基本流程： 1. 图像到序列： - 输入图像首先被均匀地分割成固定大小的补丁（例如 16x16 像素）。每个补丁被视为一个“词元”（token），类似于NLP中的单词。 - 每个补丁通过线性投影转换为固定长度的向量。这一步骤通常称为补丁嵌入（patch embedding）。 2. 位置编码： - 由于Transformer没有内在的位置信息感知能力，因此需要添加位置编码（positional encoding）来给每个补丁向量提供其在原始图像中的相对位置信息。 - 位置编码可以是学习得到的，也可以是预先定义好的函数生成的，比如正弦波函数。 3. 分类标记： - 在所有补丁向量之前，通常会添加一个特殊的分类标记（[CLS] token），这个标记经过Transformer编码后，用于最终的分类决策。 4. Transformer编码器： - 所有带有位置编码的补丁向量以及分类标记一起被送入多层Transformer编码器中。每层编码器包括两个子层：自注意力机制（Self-Attention Mechanism）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。 - 自注意力机制允许模型在处理每个补丁时考虑到其他所有补丁的信息，从而捕捉全局依赖关系。 - 前馈神经网络则对每个补丁独立地应用相同的非线性变换。 5. 输出层： - 经过多层Transformer编码器之后，[CLS] token 的表示被用来进行最终的分类预测。对于其他任务，如目标检测或语义分割，可能需要使用不同的策略来利用编码后的补丁特征。 6. 训练与优化： - ViT通常使用交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）和优化算法（如Adam）来进行训练。大规模预训练可以在大量无标签数据上进行，然后在特定任务的小型标注数据集上进行微调。 ViT的成功部分归功于其能够直接从图像中提取长距离依赖关系的能力，这是传统卷积神经网络（CNNs）难以做到的。此外，当有足够的数据和计算资源时，ViT能够在多种视觉任务上达到甚至超过最先进的性能。不过，ViT也存在一些挑战，比如对输入分辨率敏感、计算成本高以及对于小规模数据集效果不佳等问题。

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