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Google AI 语言模型USM 新突破将支援1000 种不同语言

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当微软和Google 在AI 聊天机器人上进行竞争时,机器学习和语言模型并不是唯一的应用。Google 计划在今年的Google I/O 活动上展示20 多款人工智能产品,同时还在向实现支持1,000 种不同语言的AI 语言模型的目标迈进。

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在昨天发布的更新中,Google 分享了更多有关Universal Speech Model(USM)的信息,这是Google公司实现目标的「关键第一步」。

去年11月,Google 宣布计划创建支持全球使用最广泛的1,000 种语言的语言模型,同时还公开了USM模型,称之为最先进的语音模型,该模型使用2 亿个参数对超过300 种语言的1,200 万小时的语音和280 亿个句子进行了训练。

USM 已经被YouTube 用于生成字幕,同时也支持自动语音识别(ASR)。它可以自动检测和翻译多种语言,包括英语、普通话、阿姆哈拉语、宿雾语、阿萨姆语等等。

Google 表示USM 现已支援超过100 种语言,并将作为更加广泛系统的基础。Meta 也正在开发一种相似的AI 翻译工具,但仍处于早期阶段。

该技术其中一个应用目标可能是AR/VR 眼镜中,就像Google 在去年的Google I/O 活动上展示的概念一样,能够检测并提供实时翻译,让翻译直接显示在眼前。然而,这项技术看起来仍然有点遥远,而Google I/O 中对阿拉伯语言的误解也证明了出错是多么容易!

什么是Chat GPT?ChatGPT 背后的技术

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什么是聊天 GPT? 

“你好!我是 ChatGPT,OpenAI 开发的大型语言模型(LLM)。我是一个人工智能语言模型,它使用深度学习来理解和生成对用户查询的自然语言响应。我的目的是与用户进行自然语言对话,并对他们的问题提供有用且信息丰富的回答。” ~ 聊天GPT

聊天机器人根据用户提示生成响应。ChatGPT 已被用于从帮助家庭作业到写诗的所有方面。微软最近确认延长与 OpenAI 的合作伙伴关系,并已投资 10B 美元。

ChatGPT 已从 GPT-3.5 系列中的一个模型进行了微调。它接受了各种数据的训练,包括书籍、文章和对话,以理解各种主题和背景。它使用机器学习来生成对文本提示的类似人类的响应。它可用于为聊天机器人或其他自然语言处理应用程序提供动力。

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Chat GPT-3 的工作原理是在海量文本数据集上预训练深度神经网络,然后针对特定任务对其进行微调,例如回答问题或生成文本。该网络包含一系列相互连接的层或“转换器块”,它们处理输入文本并为输出生成预测。

ChatGPT 背后的技术

该模型使用一种称为人类反馈强化学习 (RLHF) 的方法进行训练。培训过程涉及使用监督学习微调的初始模型,人类培训师同时扮演用户和人工智能助手的角色。

这些培训师获得了模型生成的建议,以帮助他们制定回应。生成的对话数据集与 InstructGPT 数据集相结合,并转换为对话格式。

为了创建强化学习的奖励模型,研究人员需要通过让人类训练员对模型生成的不同反应进行排序来收集比较数据。他们随机选择了一条模型编写的消息,并抽取了几个备选的完成方式,然后由人类培训师对其进行排名。

使用这些奖励模型,使用近端策略优化对模型进行微调,并执行此过程的多次迭代。

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资料来源: https: //openai.com/blog/chatgpt

ChatGPT 统计数据

  • ChatGPT 推出后,OpenAI 的估值达到290 亿美元。
  • 在推出一周内,ChatGPT 获得了100 万用户。
  • ChatGPT在推出的第一个月就突破了5700 万月活跃用户。
  • 据报道,OpenAI在人工智能模型的单次训练上花费了1200 万美元。
  • 将 ChatGPT 整合到其他软件中,20,000 字文本的成本约为 1 美分,图像的成本约为 2 美分。
  • 微软最近对 OpenAI 进行了第三次投资,投资 100 亿美元。2019 年,该公司向 OpenAI 投资了 10 亿美元,并于 2021 年进行了再投资。
  • OpenAI 最近向投资者推介的预计今年收入将达到 2 亿美元,到 2024 年将达到 10 亿美元。
  • OpenAI 推出了 20 美元的试点订阅价格,仅限受邀者,承诺更快响应、优先访问新功能和改进,并在高峰时段访问。
  • 出现了多个假冒的 ChatGPT 应用程序,包括“ ChatGPT Chat GPT AI With GPT-3 ”应用程序,该应用程序在美国获得了超过 12,000 条正面评价,相当于 4.6 分(满分 5 分),在印度获得了超过 500 条评论,具有可靠的评价5 分中的 4.4 分。

如何使用ChatGPT进行关键词研究(附实际提示)

5ishouyi阅读(348)

如何使用 ChatGPT 进行关键词研究

最重要的是要了解:ChatGPT 无法像 Google Keyword Planner、Ahrefs 和 Semrush 等关键字工具那样访问搜索量和其他指标。

也就是说,ChatGPT 对于多个关键字研究功能非常有用。

关键字头脑风暴和主题构思

传统关键字研究工具的一个缺点是您的竞争对手(通常比您的网站更权威)使用相同的工具针对相同的关键字。 

当您构建主题和关键字目标列表时,正确的 ChatGPT 提示可以帮助您找到大部分未开发的关键字。

{Topic} 傻瓜

如果我要创建一个关于匹克球的网站,并且想获得一些关于写什么的广泛想法,我可以使用一些创造性的提示从 ChatGPT 获得关于从哪里开始的想法:

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显然,这不是关键字列表,但它可以用作一般站点结构并为我提供构建关键字集群的想法。

{主题}会议议程

同样,向 ChatGPT 询问针对我所在领域的特定角色的会议主题提供了一些有趣的想法:

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快速而肮脏的竞争研究

ChatGPT 没有最新数据,也不是一个全面的关键字研究工具。但它可以帮助我快速了解利基市场的竞争格局,并从高层次的想法开始:

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另外,针对不同主题和细分市场的更多想法:

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社交媒体和影响者研究

通过查看 Twitter 等平台上的社交媒体账户,我可以继续了解这个利基市场:

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请记住,此数据来自 GPT-3 训练集,不是最新的。

我也可以看看 Reddit:

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如果你深入一点,这会更有用:

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输出与文章或常见问题解答的特定角度一样好。

您还可以快速了解有影响力的人和思想领袖:

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然后我可以深入研究更多主题想法并了解他们发推和谈论的主题:

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接下来,我可以通过组合提示并要求 ChatGPT 给我一份研究总结来开始将所有这些整合在一起:

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老实说:我运行了很多 ChatGPT 提示,有些输出非常糟糕。

但是,如果您聘请了 VA 花几个小时研究一个利基市场,并要求他们为新网站提供一些高级主题和类别创意,那么如果他们带着这个回来也是可以接受的。

集思广益可行的关键词

我们现在有有趣的高级类别和“子利基”数据。那么我们如何将其转换为实际的目标关键字列表呢?

ChatGPT 无法为您提供估计的搜索量和关键字难度数据。虽然它们不是完美的指标,但如果您“盲目行事”,您可能会浪费时间和资源。

我们可以使用 ChatGPT 准备一个“种子关键字”列表,以运行我们最喜欢的关键字工具:

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根据你得到的结果,你可以改进:

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接下来,我使用提示来清理列表(“完美,把这些关键字转换成一个我可以轻松复制和粘贴的关键字列表。”)并将它们全部放入 Ahrefs,查看匹配的术语,并为我的新网站过滤关键字难度为 5 或更低的术语:

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现在我有了一些难度和搜索量大的术语,我可以回到 ChatGPT 来帮助为这些术语添加一些信息:

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输出非常令人印象深刻:

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现在,我还可以在我的新术语列表中获得一些其他有趣的关键字数据,方法是询问“你能告诉我每个子主题中有多少帖子以及每个级别的搜索意图有多少吗?”

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很多时候,您可能会跨类别、业务线和对不同工具或产品的支持来平衡您的内容输出。这是快速汇总信息的便捷方式。

关键字列表生成、扩展和清理

寻找特定的关键字来定位并在您的术语中附加不同的修饰符以增加您的列表是关键字研究的关键方面。

一个常见的应用是生成一个地理修饰符列表并将它们与目标词结合起来:

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您还可以获得大小修饰符列表并将其应用于不同的术语:

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输出有一些有趣的想法:

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如果您有一些修改器的种子列表,那么混搭过程在这里会更加直接。

页面级关键字研究

许多工具将主要根据当前在搜索引擎中排名靠前的内容为您的内容创建内容简介和等级。我在日常工作中使用了多种此类工具,它们可能非常昂贵。 

我们可以使用 ChatGPT 将我们的文章与特定术语的排名进行比较。同样,它不是原生 SEO 工具,因此数据将与这些工具使用的不同。 

不幸的是,ChatGPT(目前)还不能抓取 URL,因此您必须将您的文章和排名第一的文章复制并粘贴到聊天中,让它对其进行分析。这可能会很痛苦,因为字符数限制为 2,000 字。

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这是分析:

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您可以通过后续提示获得更具体的建议:

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利用 ChatGPT 的功能来记住特定聊天中的先前提示。

在这里,我可以浏览多篇文章在该搜索词的首页排名,要求 ChatGPT 提取每篇标题中使用的主题和常用词,然后显示文章中最流行的词组:

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手动执行此操作非常笨拙,因为某些文章或页面会超过 2,000 个字符的限制。ChatGPT 会在内容全部发布之前尝试回复您。

正如您在上面看到的,它并没有完全回答我的问题。专门为此设计的工具无疑更加灵活。

要在提示繁重的任务中获得更流畅、更具可扩展性的体验,请使用 Open AI API。让 ChatGPT 为您生成代码:

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ChatGPT 提示关键字研究 API 

提醒:在处理需要金钱或积分的编程 API 时要谨慎行事。对工具吐出的所有内容进行质量检查。

ChatGPT 的另一个关键字研究功能是帮助 SEO 与不同的关键字工具 API 接口:

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对于我的新 pickleball 网站,我可以抓取一个广泛的低域权威网站列表,这些网站对一些 pickleball 术语进行排名,然后通过这个脚本运行它们。

如果您的技术不是很好,您可以获得分步说明并询问该工具如何完成通用任务:

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也许与我的新 pickleball 网站无关,但如果我想对我的数据进行一些关键字研究,我可以通过 Google Search Console API 获得 ChatGPT 的帮助,以查找可能需要其页面或文章的搜索查询:

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GSC API 并不是使用 ChatGPT 获取关键字数据的唯一方式。

ChatGPT 关键字研究正则表达式

与 GSC API 一样,在 Search Console 中使用正则表达式(regex) 是挖掘关键字定位机会的好方法:

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构建自己的工具

ChatGPT 可以指导您如何构建用于关键字研究的特定工具。(同样,始终进行质量检查并谨慎行事!)

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ChatGPT 关键字研究 QA 技巧

上面的示例展示了 ChatGPT 对于关键字研究的价值。价格免费到每月 20 美元,因此值得一试。

根据我的经验,该平台在关键字研究的三个核心领域往往表现平平:

  • 不特定于搜索:ChatGPT 是一种本地关键字研究工具。它不能直接访问关键字数据,也不能执行关键字研究的关键功能。
  • 自信但错误:该平台偶尔会强调提供不真实的答案,提供作为事实呈现但完全错误的数据。
  • 损坏的代码:ChatGPT 的代码并不总是有效。如果您依赖它来与 API 交互或构建工具来自动化流程的某些方面,则假设会存在错误和问题。

以下是一些具体的建议,可以提供帮助: 

  • 确保在使用 ChatGPT 代码或指令时使用开发环境和沙箱。
  • 根据搜索和竞争数据检查任何关键字建议,以确认您没有在对您的网站和带宽没有意义的主题上转动轮子。
  • 如果您要求该工具分析某些内容,请对输出持保留态度。请记住,ChatGPT 可能是错误的,无法抓取 URL 并且具有过时的数据集。

更广泛的 ChatGPT 关键字研究策略

抛开注意事项,SEO 可能会通过 ChatGPT 找到有用的关键字研究应用程序。问自己这些问题,以确定如何最好地使用该平台:

  • 如何利用 ChatGPT API?
    • 如果聊天字符限制让您失望,或者您有更大规模的关键字或主题构思任务,您可以使用 API 实现各种功能。
  • 是否有其他应用程序或 API 是您想使用但又无法投入时间和精力的?多个 API 的混搭(结合来自例如 GSC、Ahrefs 或 Semush 的数据)怎么样?
  • 您比较繁琐且耗时的关键字研究任务是什么?ChatGPT 可以帮助解决这些问题吗?

将 ChatGPT 视为虚拟助手。了解您最终要对它生成的任何数据或代码的实施负责。考虑您需要完成的任务,它可能具备的能力,并在有意义的时候尝试一下。

使用 ChatGPT 可以做什么的最佳示例

5ishouyi阅读(230)

您是否想过使用 ChatGPT(OpenAI 的开创性语言模型)的不同方式?ChatGPT 是一种多功能工具,可以通过多种方式来提高您的工作效率和学习效果。无论您是在寻找琐碎问题的快速答案还是复杂概念的深入解释,ChatGPT 都可以成为您的首选信息来源。

现在,任何人都可以免费访问 ChatGPT 的测试版,所以让我们来探讨一下使用此工具让您的生活更轻松、更高效的几种方式。

1. 产生想法并集思广益。需要为您侄女即将到来的生日派对的主题构思吗?或者为您的下一篇博文集思广益列出主题?ChatGPT 可以提供帮助。人工智能甚至可以生成食谱创意或整个膳食计划。

2. 获得个性化推荐。ChatGPT 可以充当您的购物助手、健康助手,甚至是电影院礼宾员,根据您的特定好恶为您提供定制的电影推荐。

3.理解复杂的话题。如果您想了解机器学习,或了解如何使用量子计算,ChatGPT 可以通俗易懂地为您提供简洁明了的概述。

4. 聘请一名写作助理。告诉 ChatGPT 你在写什么——无论是一首诗、一篇新闻文章、一封电子邮件,还是一篇大学入学论文,你将获得可在各种情况下使用的定制内容。

5.总结最新研究。您知道 ChatGPT 可以为您总结研究,包括整个报告、网页或研究吗?您可以提供一些内容,它会为您总结该内容。

6. 在编码和调试方面获得帮助。ChatGPT 可以提供代码示例、查找语法和参数,或者通过提供常见编码问题或错误的解决方案来帮助您进行故障排除。

7. 翻译文本。将您的文本提供给 ChatGPT,它可以将其翻译成 95 种不同的语言。

8. 创建多项选择题。ChatGPT 可以为各种主题生成多项选择题。只需向其提供一些有关主题的信息以及您正在寻找的问题的难度级别(初级、中级或高级)。例如,ChatGPT 可以提供有关世界地理的高级问题列表。

9. 获得旅行计划方面的帮助。如果您正在计划一次旅行,ChatGPT 可以帮助您完成从寻找航班和住宿到建议热门目的地、历史和文化景点以及当地餐馆的所有事情。只需向 ChatGPT 询问基于您的兴趣和预算的建议,它就可以充当您自己的个人旅行社。

10. 分析情绪和基调。如果您想了解一段文本的情绪基调,ChatGPT 可以分析该文本中使用的单词、短语和标点符号,并确定情绪是积极的、消极的还是中性的。

11. 查找数据集。如果您告诉 ChatGPT 您正在寻找有关全球天气模式(或几乎任何其他主题!)的数据集,它可以搜索各种在线数据库、存储库和资源来为您找到相关的数据集。您可以将数据集用于研究、商业智能,甚至训练机器学习模型。说到哪个……

12. 在您自己的数据上训练 ChatGPT。您可以收集自己的数据,将该数据输入模型,并使用算法微调模型的参数。然后,在针对您的特定数据对 ChatGPT 进行训练后,您可以导出模型并开发允许您的系统与其他工具和平台交互的 API。

13. 事业上的进步。ChatGPT 可以帮助您寻找工作和准备面试——它甚至可以提供职业建议。

14.写新歌。是的,您可以使用 ChatGPT 为您写歌——甚至是您最喜欢的艺术家风格的歌曲。

6G将如何改变世界?

5ishouyi阅读(171)

专家对6G网络怎么说?

6G网络的发起人之一是ESA未来电信项目部负责人Xavier Lobao。尽管 6G 尚未定义,但他们正在研制一颗将被送入轨道的实验卫星。他们想测试地外卫星如何与地面卫星协同工作。

Telefónica Research 首席研究科学家兼联席主任 Nicolas Kourtellis 表示,6G 移动网络的数据传输速度将提高 500 倍。他还表示,我们正在进入一个大多数事情都将自动化的时代,即无人值守的时代。因此,6G 成为巴塞罗那 2023 年世界移动通信大会的焦点也就不足为奇了。

6G 不仅仅是通信

“6G 不仅仅是通信”,华为欧洲区副总裁 Tony Yong Jin 在 MWC 上宣称。专家们意识到,6G 仍未在架构和其他功能方面进行定义,但它不仅仅是一个用于改进通信的网络。然而,专家表示,6G 要到 2030 年才能面世。

此外,英国三星研究院 6G 研究负责人 Yue Wang 声称,5G 移动网络在短期内不足以应对这种技术和设备的快速增长。这特别指的是VR 和 AR,因为电信公司正在努力提供新的 不仅如此,它还将是环保的。 

6G网络有哪些潜在风险?

 当我们谈论 6G 时,第一个重要的问题是任何潜在的安全风险。由于专家们正在致力于互联互通,并试图为几乎所有事物提供连接,如果没有对 6G 的准确定义,将很难测试所有潜在的安全威胁。

除此之外,我们也不能忽视 6G 移动网络对我们的环境和健康可能产生的影响。根据马萨诸塞大学最近的研究,人工智能训练在其整个生命周期中排放的二氧化碳量相当于五辆汽车。苏黎世联邦理工学院博士后研究员 Samizadeh Nikoo 声称,6G 不会对我们的健康产生严重影响,因为太赫兹会渗透到我们皮肤表面约 0.1 毫米。

6G 听起来很有希望 

在阅读了有关 6G 移动网络的所有这些内容后,我确信它会改变我们对互联网、技术以及我们的沟通和工作方式的看法。谁不想尝试全息通信并假装他们是星际迷航的船员?我们唯一能做的就是等到 2030 年,看看他们的承诺是否会兑现。

GNOME 44 Mutter 添加了 fractional_scale_v1 Wayland 支持

5ishouyi阅读(201)

GNOME 3.32 看到了对 GNOME Shell 和 Mutter 合成器的分数缩放支持的初步工作,但即将发布的 GNOME 44 版本将支持 Wayland 的 fractional_scale_v1 协议。

fractional_scale_v1 协议用于将首选的分数比例传递给表面,wp_viewport 协议可用于以分数比例渲染表面。这个用于分数缩放的新 Wayland 协议已于去年 4 月合并到 Wayland-Protocols。 KDE Plasma 使用新协议支持 Wayland 分数缩放

,Sway和 wlroots 也支持它,现在在本月的 GNOME 44 版本之前是 Mutter 中的 fractional_scale_v1 支持。

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这个合并请求已经开放并进行了十个月,最终在星期六晚上合并。这加入了其他最后一刻的 GNOME 44 工作,如Mutter 实验性 HDR 模式,并在 Mutter 和 GNOME Shell 中删除了最后的 GTK3 依赖项。

Linux 着陆更改以在使用旧版 IBRS 时允许 STIBP

5ishouyi阅读(181)

发布 Linux 6.3-rc1 之前,周日早上发送了一组“x86/urgent”补丁,其中包括允许在存在遗留间接分支限制的情况下使用单线程间接分支预测器 (STIBP) 的更改出于安全原因的推测 (IBRS)。

自去年更改以来,Linux 内核在使用 IBRS 时未启用 STIBP。但是,出于性能原因,会在返回用户空间时清除影响性能的遗留 IBRS,但反过来又会使用户空间容易受到跨线程攻击。因此,现在可以在启用旧版 IBRS 的同时启用 STIBP,以抵御这些用户空间攻击。

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在引入 eIBRS 之前,旧版 IBRS 仅用于较旧的英特尔 CPU。

我上个月在Linux 无意中离开了没有 STIBP 的 IBRS 缓解系统中更详细地写了这个问题。 现在它已经通过x86/urgent

发送,它应该在 Linux 6.3-rc1 之前登陆。这个变化也应该在未来的日子里反过来移植到支持的稳定内核系列。

首款传输达10,000 MB/s 的M.2 PCIe 5.0 SSD 曝光

5ishouyi阅读(159)

多款M.2 PCIe 5.0 SSD 推出,其中第一款是Gigabyte Aorus Gen5 10000,名字已经告诉我们它可以达到高达10,000 MB/s 的传输速度。

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传闻指出这款SSD 可以达到12,000 MB/s 的读取速度和10,000 MB/s 的写入速度,不过在将产品准备好销售前,性能似乎有所调整。根据网页资料显示,它的最高读取速度为10,000 MB/s,至于最高的写入速度则为9,500 MB/s。

Gigabyte Aorus SSD 使用了Phison E26 控制器,这也是即将推出的其他版本中常见的控制器。另外,Silicon Motion 正在研发其新的SM2508 控制器,可能提供更高的整体性能,不过目前还未能在今年发售,因此不能确定。

需要注意的是,Aorus SSD 还附带了一个庞大的散热片,很明显,这些新的SSD 会发出高热,需要一些冷却方案。

免海外手机号码Poe 引入真ChatGPT

5ishouyi阅读(477)

近日很多人也在玩ChatGPT,而昨天OpenAI 宣布ChatGPT 及Whisper API,当中焦点是使用了GPT 3.5 Turbo 模型,而且收费大降90%。

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真ChatGPT 引入Poe

而来自Quora 所推出,近日非常火热的手机聊天机器人Poe App,今天已立即宣布加入ChatGPT 助手!那就是原本3 位聊天机器人Sage、Claude、Dragonfly 外,加入第4 位ChatGPT 。由于使用了ChatGPT API,所以Poe 是真真正正的chatGPT。

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Sage、Claude、Dragonfly 的分别

Sage 和Dragonfly 都是由OpenAI 提供技术支援,而Claude 则是由Anthropic 技术支援。

目前,所有这些聊天机器人都有自己的局限性。例如,Sage 和Claude 对于2021 年以后的事件都没有知识,Dragonfly 可能拒绝回答某些问题。

Dragonfly 和Sage 之间看似相近,但其实有实质的差异。Sage被定位为聊天机器人,而Dragonfly则能够执行更复杂任务的人工智慧助手,可对数据进行研究和分析。

Poe 下载位置

AMD Ryzen 9 7950X3D Linux 性能

5ishouyi阅读(257)

AMD Ryzen 9 7950X3D 具有 16 核/32 线程、4.2GHz 基本时钟和高达 5.7GHz 加速时钟、16MB L2 缓存和 128MB L3 缓存。这种 3D V-Cache 模型采用 Ryzen 9 7950X,并将 L3 缓存大小从 64MB 增加一倍到 128MB,但这样做会将基本时钟从 4.5GHz 降低到 4.2GHz,同时还将默认 TDP 从 170 瓦降低到 120 瓦。

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与最初的 AMD 3D V-Cache 消费类处理器 Ryzen 7 5800X3D 一样,Ryzen 7000 系列 3D V-Cache 处理器面向游戏玩家,旨在提供最大的游戏性能。当然,对于 Ryzen 7 5800X3D,我还发现它在 Linux 技术计算工作负载方面表现非常出色,作为具有强大的 L3 缓存的廉价处理器可以替代更昂贵的 Milan-X 处理器。

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Ryzen 7900X3D / 7950X3D 处理器的一个痛点是这些双 CCD 芯片没有用于每个小芯片的专用缓存芯片——而是只有一个核心复杂芯片具有 3D V-Cache。因此,存在这样的情况,即一些应用程序可能在属于具有 3D V-Cache 的 CCD 的内核上运行,而其他应用程序(或运行相同应用程序/游戏的时间)可能在没有 3D V-Cache 的情况下命中 CCD 上的内核。但在没有 3D V-Cache 的 CCD 上,热余量应该更大,进而可能提升得更高。这种增加的复杂性在 Linux 上可能比在 Windows 上更麻烦,AMD 和微软一直在努力准备 Windows 和 AMD 驱动程序,以正确确定缓存和频率偏好之间的正确内核选择。

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在 Linux 方面,没有任何 AMD 补丁可以围绕缓存与频率的 CCD 特性差异来优化 Linux 内核,以便内核调度程序能够确保优化任务放置。无论如何,即使运行 Linux 6.2,至少 Ryzen 9 7950X3D 整体表现良好。