机器学习

作为面试官，无论结果如何，能做些什么给求职者留下积极的印象？如果你觉得面对技术面试很困难，那就试着去进行面试。我说的不是那些难以对付的面试官，他们给你留下了严厉的印象，在你希望痛苦结束的时候，他们居高临下地看着你，我说的是那些给你留下积极印象的面试官。

想象一下，你和你的朋友准备在各自的笔记本电脑上玩一款游戏——《使命召唤》。现在，你拥有一台配备英特尔i7处理器的笔记本电脑——没有显卡，而你的朋友拥有一台配备i3处理器的笔记本电脑——配有还不错的显卡。那么，哪种笔记本电脑能提供更好的游戏体验？也许当我说GPU会表现得更好时，你会说“对对对”（因为这篇文章就是在突出GPU的应用），但你是否知道其中奥秘呢？

这场比赛有一个很大的挑战，即参赛者有着大量的商品可供选择，而将所有可用信息输入到复杂模型中需要大量的计算资源。因此，参赛者们通常会两步走：精准推荐/重新排序技术。阶段1，精准推荐，这一步骤将每个用户的潜在推荐数量从数百万减少到大约50到200。为了处理数据，这一步通常会使用一个相对简单的模型。阶段2重新排序：你可以在这一步使用更复杂的模型，例如ML模型。在你对减少后的推荐进行了排序后，你就可以选择排序最高的商品作为推荐。

如果你刚开始使用OpenAI API，我们建议你先阅读教程。由于指令遵循模型的训练方式或训练数据，有一些特定的提示格式效果极佳，可以更好地与手头的任务相匹配。本文我们将介绍一些比较可靠且效果良好的提示格式——但也请探索除此之外的不同格式，也许最适合你的任务的格式就在其中。

欢迎阅读本综合指南，带你利用ChatGPT彻底掌握数据科学。当今世界，从医疗保健到金融再到销售，数据科学已成为各个行业不可或缺的一部分。利用机器学习、数据检索和分析以及数据可视化，公司可以产出有价值的见解并依据数据做出正确决策。本文将带你了解数据科学的基础知识，并学习当你利用Python和ChatGPT时可以使用的高级技巧。

哈萨比斯说，DeepMind的内部道德委员会讨论了公布这项研究是否不道德，因为它可能会允许不那么谨慎的公司在没有牢固护栏的情况下发布更强大的技术。他们决定无论如何都要出版这本书的原因之一是因为“我们不是唯一知道”这种现象的人。

近几个月来，构建人工智能系统以设计新药的研究人员透露，他们的工具可以很容易地重新用于制造致命的新化学物质。一个单独的人工智能模型被训练出来发表有毒的仇恨言论，这说明了在线弱势社区面临的风险。在世界各地的人工智能实验室里，政策专家们正在努力解决近期的问题。

我们认为，关键是要分析AI影响Influence Operations后产生的威胁，以果推因，概述在大规模使用语言模型之前可以采取的措施。我们希望我们的研究能为AI或虚假信息领域的新政策制定者提供帮助，并帮助AI开发人员、政策制定者和虚假信息研究人员对解决办法进行深入研究。