10个很棒的开源AI项目——私人AI、代码修复等
借助ChatGPT，微软在这一概念的历史上开创了一种新的AI趋势，这意味着独立开发者可以参与其中，构建有趣的项目。今天，你将发现最近非常流行的五个与AI相关的开源项目，它们可能对你很有用。安全注意事项：在下载和安装任何软件之前，请验证其安全性。
一个新的人工智能野兽苏醒了！
近期，Meta拿出了重磅武器LLaMA 2，他们闪亮的新人工智能，现在是开源的，对任何人都免费。但是为什么呢？这是对人工智能民主化的崇高追求吗？或者不顾一切地试图追赶微软和谷歌？这里有一个提示：扎克和他的团队试图让Meta在AI游戏中保持相关性。他们像喝醉酒的水手上岸休假一样到处撒钱，希望能有所收获。LLaMA 2是他们最新的飞镖。
ChatGPT的代码解释器将永远改变数据科学！
代码解释器这个插件允许我们上传数据，编写/执行Python代码，进行数据分析，生成报告，甚至下载分别以.ipynb和pdf格式生成的代码和报告。所有这些都在几秒钟内完成，这就像有一个初级数据分析师，他会24/7为你做所有的工作，本文告诉你可以用ChatGPT的代码解释器做的所有事情。
ChatGPT代码解释器：这里有10个令人惊叹的用例！
现在，你可以要求ChatGPT分析数据、创建图表、编辑文件、执行数学运算等。可以轻松创建各种图表、可以将任何GIF转换为MP4、你可以从图像中提取颜色、来创建简单的 PNG 调色板、清理数据后生成富有洞察力的数据可视化、将CSV文件转换为GIF、将能够分析播放列表来总结你的音乐品味、从数据集创建一个功能齐全的HTML站点，这太疯狂了、创建一个易于下载的股票数据集、将图像转换为文本文件、你甚至可以对未格式化的数据进行详细的数据分析。
每个数据科学家都应该避免的十大统计错误
在这篇文章中，我们将探讨数据科学家常犯的十大统计错误。通过强调这些错误并提供示例，我们旨在提高意识并帮助数据科学家避免这些陷阱。无论你是初学者还是经验丰富的专业人士，了解这些常见的统计错误将使你能够进行更可靠的分析并准确地解释数据。让我们深入研究这些错误，了解它们的问题所在，并举例说明。
AI自动化机构：2023年的新致富之路？
一种新的趋势刚刚开始——AAA。我指的不是你为电视遥控器买的AAA电池，而是AI自动化机构（AI Automation Agency）。简单地说，AAA（又称为AIAA）的目标是为使用AI的公司提供解决方案。很多人说AAA会比SMMA好。他们还说，一个AI机构每月可以赚5万美元左右。你猜怎么着？他们说你不需要编码技能！我知道这一切听起来好得令人难以置信，所以让我们来看看什么是AI自动化机构，以及这对你来说是否是一个新的商机。
每个数据科学家都应该知道的12个Python特性！
作为一名数据科学家，你对Python的强大功能并不陌生。从数据整理到机器学习，Python已成为数据科学事实上的语言。但是你是否利用了Python提供的所有特性？在本文中，我们将深入探讨每个数据科学家都应该了解的12个Python特性。从推导式到数据类，这些特性将帮助你编写更高效、可读且可维护的代码。
GPT-4的秘密被揭晓了！
GPT-4是历史上最受期待的AI模型。然而，当OpenAI三月份发布它时，他们没有告诉我们任何有关其大小、数据、内部结构或他们如何训练和构建它的信息。一个真正的黑匣子。事实证明，他们并没有隐藏这些关键细节，因为模型太创新，或者架构太复杂而无法共享。如果我们相信最新的谣言，事实似乎恰恰相反：从技术和科学的角度来说，GPT-4算不上什么突破。
