吹爆！这可能是2023最新的PyTorch教程了，半天带你从入门到实战，看完就对PyTorch全面了解！人工智能|机器学习|深度学习|pytorch|神经网络

心丷惢蕊:
现在这个技术是真的猛，主要是它和以前的东西有一个巨大的区别，它不只是一个概念或普通人不需要理解的技术。 这么一个人工智能几乎可以给所有日常情况提供解决方案，无论是工作上的还是生活上的，重点是这些方案都很靠谱，虽然它不一定准确，但有了这个起码能解决很多本来为？的事情。脑子不够用的时候，可以直接问AI对方说的话到底有什么隐藏的意思等等，AI会帮忙分析。。涉及到比较重要的事情又害怕对方不够专业的时候，也可以用AI来看看，如果两者不一致就可以考虑找第三者，等于是无形中多了一个样本对象。 这个技术主要的特点是它是切实的产品，而且这个产品的效用还很大，面也够广。 我觉得这个技术现在出来最主要是证明了从这个领域发展的可行性和它本身的强大作用。这个技术以后可能比手机还要普及

【回复】老哥 总结出了我想说却说不明白的话 我喜欢gpt就是因为他是能够让普通人也感受到的技术，没那么虚无
【回复】回复 @咸核桃 :限定条件不够吧感觉是。问的时候要细致一点，它不像人一样一下子就能理解默认限制有哪些。而且你问方案方法的时候可能问的方式也不对，不应该是要求它给出一个，而是要求它给出很多个。还有就是化人问题，有些问题要化人后才能整好有些不是。比如说叫他写一个会议记录，你只给一个标题是肯定不行的，标题、倾向性、标题可能扩展到但并不需要哪些，需不需要领导讲话，重点在这个标题的哪个板块。。如果是找人写自然是能马上知道这些识别条件的。。AI不重交流，重设计。人不懂了会问，AI不懂了不会问，它也不一定知道自己不懂了，这是区别
【回复】你还缺了一点，就是极大降低人与机器沟通成本，现在直接自然语言指挥机器
pangeng:
写文章用这个相当于20美金一个月请了个文学功底不错的秘书帮你瞬间改文章

【回复】回复 @斯坦因是抖S :那限制的是plus会员，是gpt4.0模型。不过无所谓，最近Apple store上线的app版可没限制[吃瓜]
【回复】回复 @喵星大帝 :你用过付费版就不会觉得免费版好用了
【回复】回复 @斯坦因是抖S :无所谓，免费版已经很好用了[doge]
冥冥ii:
这个差距太可怕了 怪不得清华将几百门课程全部改为全英文教学

【回复】目前世界就是英语国家主宰的不得不承认，欧洲很多国家总是很发达想我很多核心技术也不得不学英语
【回复】回复 @肥猪爱修勾 :这国外的范围可就大了去了…这些方面能说稳压中国的，无非来来去去就那些个老牌工业强国。需要上世纪就开始累积的产业就不指望了，基本很难追，新能源汽车这些近年才开服的产业国内倒还好，还有光伏发电，量子通信，悟空号/墨子号量子卫星不就玩的挺好的。未来也说不准量子技术，核能会不会是某次科技革命的转折点…不过现在芯片这块是真的伤，算力达不到那个级别很多都办不成
【回复】回复 @肥猪爱修勾 :AI方面美国一骑绝尘，以他100分为基准，中英法德30分第二梯队，日本第三梯队。当然，中国在传统制造业，包括高精度的仪器设备，机床，电子元件，生命科学，医学，制药还是起步太晚，跟发达国家还是有大差距，AI方面差距较小
划痕海归:
其实真正应该做的，是用AI来把外国网课全部翻译成中文然后搬到中文互联网上

【回复】2001年，麻省理工大学就把mitopencourse网站建好了，课程都上传了。全世界20亿英文母语者，有谁用mit网课学成核物理学家了。
【回复】然后百度文库全部收录，下一篇收10元[喜极而泣]
【回复】回复 @东华面条大学 :第一，纯网课和现实教室上课还是有差距的，越是高水平的院校教授上课越需要学生的自学能力，需要查阅大量的文献资料，教授上课只讲一些最重点的内容，这一点需要学生有大量的储备以及脑子足够灵活，能够跟上教授上课的思路，不然就会像听天书一样，第三，最重要的就是实验环境，纯靠个人根本不可能达到
bili_10011977021:
单身狗甚至可以chatgpt4.0作为爱情顾问。强烈建议母胎单身的直男使用[doge]尤其是那种自带幻想轰轰烈烈恋爱，希望有史诗般，电影情节复现的男生。

【回复】快进到直接打造虚拟女神，在晚上8点之后谁来都一律回“去洗澡了”
【回复】这种带领大家捐脑子的行为不该禁止吗
junhimi:
前两年火过虚拟币，雪崩之后没多久ai开始走出舞台，巧不巧，都是需要gpu算力，当时我觉得挖矿的同时有一部分算力在做其他事，后来就没多想，毕竟要用到这么多算力做的事情都有点不敢想，现在看看这两者分不开关系，可模型从开始运行到稳定需要的算力应该不小吧 毕竟刚开始训练sd的lora都要几个小时呢。总觉得不可思议但又有迹可循，毕竟是还未成品的ai如果只是用来炒热币圈和控制币价来说应该不难吧，跑代码的同时来实验性能。说到这也觉得那时候老黄就参与其中了，否则就只会出来ios这种独立系统或用比较便宜的a卡，n卡ai方面发展的时间也碰的上 当然以上我乱猜的[笑哭]

【回复】老黄在90年末就开始布局cuda，机器学习在上世纪末就被提出理论了，只是限于计算力一直得不到发展应用。到20世纪初gpu计算力爆发，ai才得到发展的基础，然后在币炒的火热的时候gpt还处于研发中直到20年推出3.0版，后开发人员又出于安全和法律等考虑测试了俩年gpt，然后陆续推出3.5版和gpt4。n卡走到现在不是运气好，是老黄部署了20多年的cuda到了结果的时候了。n卡在深度学习领域已经形成了无法越过的护城河，然后你去试一下各种ai工具你就能明白ai现在的爆发是能在之后生活中直观感受到的，是可以转换成生产力的。
【回复】前面的都对，就最后一句话不自信了[笑哭]。一切的算力源头都是依托于硬件，不能说完全，但基本上硬件供应商都会了解或参与前端应用，不可能没有市场调研，脑袋一想就造卡的，尤其这种大厂而且现在还活的。只能说他们参与的深度可能比较少，但绝对早几年他们就预测了现在的成果，只是确切的时间节点没有
【回复】openai需要一个工具，老黄正好有在做这个工具。老黄眼光也是很毒辣的，他也考虑到cpu处理数据时的缺点然后头也不回的投入gpu的怀抱，然后若干年后大家发现gpu正好非常适合ai，双方就这么一拍即合的在一起了[脱单doge]
维生素Do:
目前网上一切关于gpt4运行原理的讲解都是猜测，实际上OpenAI从未公布gpt4的具体原理，这也是商业机密，公布了OpenAI也就完了

【回复】实际上gpt这个名字已经代表了这个模型是怎么做的 更多还是实际上的trick，怎么处理数据，怎么调参，这些openai不会告诉你，但是模型本身长什么样是八九不离十的
【回复】gpt的成功三方面必不可少：数据、模型、算力
【回复】公布你那也没那么多数据去喂。
喝着椰奶炸星落:
Chatgpt debug 最牛逼的地方在于它犯病的时候你指出他说错的地方或者说没在满足你要求的地方他会给你找新的解决方案真就有种大佬耐心陪你讨论的感觉而不是像人工智障们一样错了就开始顾左右而言他[藏狐]

【回复】这点我不是很赞同，被它气傻了哈哈哈哈
【回复】对的，感觉太棒了，完全可以当真人
【回复】语言模型的幻象问题，啥时候被解决了？GPT胡编乱造的信息还少么，他认错之后按照你说的去改甚至都不求证，搜两篇学术论文就知道了，给他doi号也能给你拼凑一篇出来
UE融合视频设计:
[doge]俺更关注的是 GPT Ai 啥时候能真正的用于 商业类的视频剪辑包装和三维模型CG上……[吃瓜]搞来搞去一直都是平面层的东西，除了做图还是做图……

【回复】GPT的进步除了进步还有限制，你会发现ai的进步还伴随变笨的阶段。
【回复】我不知道是不是我没理解你的话，但是GPT在图形方面的理解几乎没有，几何学更是一坨[doge]
【回复】回复 @一个没有答案的人 : 老黄出了一款专门用于ai的新显卡H100，微软一次买了几万张，中国被限售而且价格接近十万rmb一张，大公司们还是可劲地买。 巨头们都在疯狂的训练ai，真的我都觉得明天ai就质变了。
鸭美鲽:
很多人说机器怎么可能代替人？当然它不可能代替所有人，但是能代替相当比例的人。当前职场的很多人早已不把自己当人了，纯纯的工具人。不过对于端着一盆💩说它香这种事情上机器还得多学着点[doge]

【回复】很多人就是不肯承认，他们的工作就是机械重复。所谓的经验其实是重复，当然可以被统计取代
【回复】这些人过于傲慢了，能不能替代看的是在多大程度上能满足资本市场的需求，不需要等到它全面发展各类功能或者有了情意这种东西才开始替代
五二五二二:
GPT4.0真的强，用俩月了功能太强大了[呲牙]帮老板写了个演讲稿，还特意请我吃了个饭[笑哭]

【回复】写演讲稿现在随便一个大语言模型AI都能满足吧[喜极而泣]
陌庾:
老师你好，我在安装pytorch的时候出现了这种情况，网上找了，很多办法都没有解决，希望可以得到您的帮助[大哭]

【回复】回复 @野原家的大公子 :已经解决了，是因为镜像的原因，超时，之前一直更换都没有用，会报错，回来发现可以直接在文件里面修改[妙啊]
娱乐说天下:
【置顶】已三连！！[打call][打call]同球