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Google IO 2023 视频信息浓缩

1. Pixel 7a:新款手机,搭载Tensor G2芯片,8GB RAM,相机升级,售价499美元。
2. Pixel Tablet:11英寸高分辨率显示屏,四个内置扬声器,搭载Tensor G2芯片,具有长久电池寿命和先进的人工智能。提供首个充电扬声器基座,价格为499美元。
3. Pixel Fold:可折叠手机,具有Tensor G2芯片和AI创新,售价未公布。
4. Help Me Write:Gmail中的AI辅助写作功能。
5. Maps中的Immersive View for Routes:全新的路线展示方式,预计今年底将在15个城市推出。
6. Magic Editor:Google Photos中的图片编辑功能。
7. Bard:支持20多种编程语言的代码生成器,已开放给全球180多个国家和地区。
8. Workspace:实时协作功能,将AI整合到Google Docs和Sheets中。
9. RCS:一种现代化的信息技术标准,取代旧的SMS和MMS技术。
10. Magic Compose:增强表情符号的功能。
11. Cinematic和Emoji Wallpaper:将普通照片转换为3D壁纸和表情符号壁纸。

Google IO强调了AI在多个领域的应用,帮助人们在关键时刻更好地实现目标。这些创新产品和功能将不断完善和扩展,以满足用户的需求。
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Hugging Face 重磅推出 Transformers Agents!

让所有人都可以轻松使用 OpenAssistant、StarCoder、OpenAI 等大语言模型,快速创建一个 AI 智能代理。

该代理可接受复杂的查询信息,通过对话的方式,实现文字生成图像、网站摘要朗读、PDF 总结等等功能。

具体实现可围绕一系列提示词进行构建,流程如下:

- 明确告知代理的主要任务;
- 给代理一个工具;
- 向代理展示示例;
- 分配任务,让代理通过思维连推理与理解任务,并输出 Python 代码。

目前,该代理已内置多款实用工具,其中包括:

- 文档问答功能;
- 语音转文本、文本转语音;
- 文本功能(分类、摘要、翻译、下载、问答);
- 图像功能(生成、转换、字幕、分割、放大、问答);
- 基于文本直接生成视频,扩展性强。

文档 | 在线体验
最新数码馆藏 – 「香港特藏」

图书馆刚推出的「香港特藏」数码馆藏,内容包括香港早期书籍、教科书、期刊和海报,均为图书馆在过去数十年收集有关香港的馆藏,在取得版权许可及数码化后于「香港中文大学数码典藏」平台作永久保存及开放取用,更多内容将会陆续增加。

传送门 | #图书馆
以海量情景英语视频,模拟良好的英语语言学习环境。

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深入浅出现代Web编程 (全栈公开课 2022)| 地址

一站式学习 React, Redux, Node.js, MongoDB, GraphQL 以及 TypeScript!这门课程会向你介绍基于 JavaScript 的现代 Web 开发技术。重点是利用 ReactJS 搭建单页面应用程序(SPA:Single Page Application),并使用Node.js构建REST API。

本门课程价值5~12个学分,课程内容与赫尔辛基大学计算机科学系的2021春季课程【全栈课程】相同,这门课附带一个相关的项目作业,价值1~10个学分。

上课的同学需要具备良好的编程技能、基本的网络编程和数据库知识,并且了解使用 Git 这个版本控制系统的基础知识。 你还需要有坚持不懈的精神以及独立解决问题和搜索信息的能力

课程的第0部分更详细地介绍了课程的内容和教学方法。 因此一定要仔细阅读材料和课程说明
数据分析引擎:esProc SPL。拥有低代码、高性能、轻量级和全功能的特点,相较于传统 SQL 技术,使用 esProc SPL 可以显著降低整体应用成本。

由于 SPL 面向结构化和半结构化数据,因此还可用作分析型数据库和数据计算中间件,应用于线下跑批和在线查询场景。

其独创的 SPL 语法使编码更简单且运行效率更高。技术特性包括:算法引擎、存储引擎、多源混算、并行框架、敏捷语法、嵌入集成、数据固化和实时数据。

SPL 支持多数据源混合计算,可无缝集成到应用中,具备良好的集成性和轻量级特性。在性能、开发效率、灵活性和资源节约等方面具有显著优势。
如何写出一个更好的 ChatGPT Prompt

关于 prompt engineering,有各种各样的技术,但是对于普通用户来说,门槛还是太高了。有大佬训练了上万条不同的 prompt,然后做了这个 Prompt Generator Copilot。| 地址

只需要告诉它你的需求,就可以进行快速创建
哈佛的CS50课程节选:GPT-4是如何工作的?

在这门课程中,介绍了GPT-4的基本概念和工作原理,介绍了GPT-4的基本概念、工作原理和应用前景,展示了其在各种场景下的强大能力。

GPT-4作为一种生成式AI和大型语言模型,是基于神经网络和人工智能的。它可以作为文化模拟器、文本预测器、写作助手和内容生成器。

GPT-4的训练目标是预测给定单词序列的下一个单词。通过对五万个单词的词汇表进行概率分布生成,模型可以生成各种可能的后续单词。通过不断迭代这一过程,GPT-4能够生成连贯的文本。

随着模型训练时间的增加,GPT-4表现出越来越强的表现力和能力,甚至变得更加“聪明”。这使得它能够模仿不同类型的文本风格和语言注册。例如,GPT-3通过观察大量问题和答案示例,实际上已经知道如何回答问题,从而形成了ChatGPT。这使得GPT-4可以以问答的形式工作,为用户提供解决问题的帮助。

此外,GPT-4通过指令调整、强化与人类反馈对齐等方法,与现有的工具和服务相结合。这使得GPT-4能够帮助用户执行各种任务,如搜索网络、查找食谱等。通过将GPT-4转变为代理,实现任何模糊目标成为未来发展的方向。

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