一个有趣的背景：这篇文章的内容超出了 chatgpt 本身的能力，因为 chatgpt 使用的训练素材具有一定的滞后性，比如我最近一次问 chatgpt 它的内容有效时间，他回答我：最后一次知识更新的时间...2021年9月，最新的 ChatGPT 模型训练素材是2021年的，使用了包括维基百科、Common Crawl、BookCorpus 等大量的英文文本数据。...另外 phodal/ai-research 介绍了 prompt 的使用技巧，虽然不是特别针对 chatgpt，不过也值得一读。...使用他可以部署 如 GPT-3 之类的模型，从指定的数据中提取信息，构建属于自己的检索或者问答系统。...desktop app；Jetbrains IDEs plugin；ChatGPT for Slack Bot；ChatGPT for Discord Bot；QQ botwukong-robot3.9k插件类这不是一个专门针对
Bing的图片搜索GUI要优于它的竞争对手，而且直观得多。 Bing也为视频提供了同样干净的用户体验，使其成为视频搜索的首选源。 截至2020年1月，微软网站处理了美国四分之一的搜索查询。...Google搜索引擎主要的搜索服务有：网页，图片，音乐，视频，地图，新闻，问答。 其中，Google学术 广受研究人员的欢迎。...主要检索无版权的图片、音乐、视频。 CC Search应该是你寻找几乎任何类型的无版权内容的第一站。 这个搜索引擎是完美的，你需要的图片、音乐或视频，不用担心被愤怒的作者追你剽窃他们的作品。...若你可以通过特殊手段科学上网，那么你可以尝试DuckDuckGo或StartPage。 若你想要检索图片、音乐等资源，可以尝试CC Search或Internet Archive。...若你想要检索幻灯片，可以尝试SlideShare。 若你想要检索动漫，可以尝试AGE或ZzzFun。 若你想要检索视频，可以尝试Bilibili、电影盒子或YouTube。
---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎...，你可以试用以下强大的搜索引擎：Solr和Elastic Search，支持索引和API搜索，更多全文搜索、实时检索、数据分析、多格式数据读取（JSON, SML, CSV或HTTP）等强大功能等你开发...开源表格程序 Document cloud:文档管理系统，管理纸质文件扫描版本或者PDF 格式文件 Semantic MediaWiki: MediaWiki(著名开源引擎，可用于构建企业/个人知识库，维基百科就是使用...Annotator.js帮你在任何网页加注释，而且可以添加评论、标签、链接、用户或者更多不同种类的信息，第三方插件还能帮你在难以搞定的PDF、EPUB、视频、图片、声音甚至更多格式的文件上添加标注。...Scantailor帮你分页、矫正文本、添加/删除页边，可以将原始文本传换成PDF或者DJVU格式的文件，便于打印。
那么，如何客观地评估这种爆炸性的受欢迎现象，尤其是相对于其他广受好评的热门节目？ 维基百科作为数据 维基百科文章的页面浏览量是一个有趣的、独立的公共数据源，可以作为检测流行趋势的参考。...下面的每个字符串都是维基百科超链接的结尾，链接到相关电视节目的专门文章: 验证全球成功意味着一个人应该至少代表全球主要人口群体。...维基百科有多种语言版本，对应同一主题的文章不一定是精确的翻译，而是由使用特定语言的用户社区从头开始编写的。...Wolfram 语言中的WikipediaData函数是一个灵活的、用户友好的 Wikipedia API 界面。...首先，看看不同语言的人口统计对我们所收集的总浏览量的贡献是很有用的(尽管只针对9种语言)。毫不奇怪，维基百科英语页面在每个图表中都排在首位。
给定一个数字图像，如一张图片，生成关于这个图像内容的文本描述。 语言模型用于创建符合图像内容的字幕。 包含的一些例子： 描述一个场景的内容。 为照片创建标题。 描述一个视频。...下面是文档摘要深度学习的3个例子： 新闻文章中的句子摘要 一个抽象概括的神经注意力模型，2015 新闻文章中的句子摘要 使用片段到片段RNN(循环神经网络)的抽象总结及更多，2015 新闻文章中的句子摘要...…问答系统尝试回答用户以问题形式表述的疑问，它返回适当的短语，如位置，人员，或者日期。例如，问题是总统肯尼迪为什么被刺杀？可能回答的短语是：Oswald（“凶手”奥司华德）。...—377页，统计自然语言处理基础，1999 包含的一些例子： 维基百科上的问答 更多关于问答的信息，请参见： 关于维基百科文章的问答 关于新闻文章的问答 关于医疗记录的问答 下面是问答深度学习的3个例子...深度学习能像自然语言处理在视觉和语音处理领域一样取得类似的突破吗？
，现在写了一些调查文章，如《统治世界的法院》和《邓特·霍德的短暂一生》 BuzzFeed 同样将其文章中使用的数据集开源在Github上 ❝https://github.com/BuzzFeedNews...使用 GCP，我们可以使用名为 BigQuery 的工具来探索大型数据集。 谷歌同样在一个页面上列出所有数据集，也需要注册一个 GCP 帐户，同时可以对前 1TB 的数据进行免费的查询。...维基百科包含了惊人的知识广度，包含了从奥斯曼哈布斯堡战争到伦纳德·尼莫伊的所有页面。作为维基百科推进知识的承诺的一部分，他们免费提供内容，并定期生成网站上所有文章的转储。...Twitter 推特有一个很好的流媒体 API，使得过滤和流媒体推文相对简单。有很多有趣的数据可以探索——可以找出哪些州最快乐，哪些国家使用最复杂的语言等等。...搜索结果将列出 Google 上针对特定搜索词索引的所有数据集。这些数据集通常来自高质量的来源，其中一些是免费的，另一些是收费或订阅的。
“Claude Sonnet 4”是拥有超过 1500 亿参数的巨型模型，专门针对编码任务进行过微调；而“o4-mini（预览版）”则是仅有 80 亿参数的小型模型，定位为通用型 AI。...以下就是我们构建“维基搜索应用”的计划： 创建 WikiService 服务类，添加搜索方法作为 API 接口，用于获取维基百科文章数据 开发 WikiCard 展示组件，以卡片形式呈现单篇维基百科文章...创建 WikiService 服务 创建 WikiService 并为其添加一个方法，作为根据给定搜索词获取维基百科文章的 API。使用维基百科提供的最新 API。...维基百科文章是由 WikipediaSearchResult 接口描述的对象，其将被 WikiList 组件用来构建检索到的文章网格。 第二步 prompt 执行后的代码状态 3....该组件有一个搜索字段，允许用户通过搜索词搜索文章。 组件还有一个按钮，允许用户从维基百科 API 获取文章。按钮的点击事件应该调用 WikiService 来获取文章。
看到API你会想起什么？是接口、第三方调用、还是API文档？初看你可能会觉得这太熟悉了，这不是系统开发日常系列吗？但你仔细想一想，你会发现API的概念在你脑海里是如此的模糊。...（文本、音频、视频、图片等），而屏蔽其内部复杂的实现细节。...REST是专门针对Web应用程序而设计的，其目的在于降低开发的复杂度，提高系统的可伸缩性。...下面是设计REST风格的系统架构时需要满足或者遵循的一些基本条件和原则： 1、在REST架构中，Web中所有的事物（文本、音频、视频、图片、链接）都可以被统一的抽象为资源（resource） 2、在REST...很多初学者很容易将这两者等同起来，认为RESTful API就是REST API，这可能是单纯的从字面上去理解了，当你深入的去了解两者的本质后，你会发现其实不然。
图片&视频翻译：会译「全场景通吃」，沉浸式「手动到崩溃」翻译需求早不局限于文字：产品图上的外文参数、视频里的生肉字幕，都是「必译项」。...沉浸式翻译：图片翻译只能译本地截图，网页里的内嵌图（比如商品详情页的外文说明）译不了；视频翻译得手动导入字幕文件，想边看边译？不存在的。...会译：图片翻译「全场景覆盖」——本地截图、网页内嵌图、手机拍的外文小票，选中就能译；视频翻译直接加载YouTube、Bilibili的生肉视频，双语字幕实时生成，还能调字体大小颜色。...最近追《怪奇物语》第五季生肉，开着会译的视频翻译，双语字幕和剧情同步走，边看边学英语的快乐，谁懂啊！划重点：会译的图片视频翻译，把「麻烦场景」变成「轻松时刻」——追剧学英语，两不耽误。5....会译的PRO版月费12元，相当于一杯奶茶钱，就能搞定PDF、网页、图片、视频、跨应用的全场景翻译；Max版39元，还能解锁更多专业领域词库。
小编接下来使用游戏信息进行测试：介绍一下「原神」中的「宵宫」。...实际上维基百科中是有相关信息的： 那我们提醒她反思一下： 好家伙，给出了另一个错误答案，小编想了一下，应该说的是游戏中另一位角色的CV（负责《神女劈观》中的戏腔部分，知名度较高）。...最后，来问一下配音演员的问题（维基百科的单独条目中包含此信息）： ......你这个聊天机器人是什么情况，认准了Juhuahua了是吗？ 测试到此结束，小编不知如何总结，有可能是我的问题有问题吧。...使用检索到的证据对LLM响应中的声明进行事实核查， 6. 起草响应， 7. 完善响应。 研究人员使用用户话语来检索LLM可能不知道的信息，要求LLM做出回应，并对其进行事实检查。...然后使用IR从知识语料库中检索Nevidence段落，以便每个声明作为证据，并使用基于时间的重新排名来更好地处理时间敏感的主题。
我们的方法能够通过训练一个 CNN 模型，针对特定出现并作为描述的图片，预测其文本的上下文语义信息并高效地学习视觉特征。更具体地说，我们使用流行的文本嵌入技术，以自监督学习的方式训练深度 CNN。...维基百科文章通常由文字及其他多媒体类型的对象(如图像，音频或视频文件) 组成，因此可以将其视为多模态的文档数据。...对于我们的实验，我们使用两个不同的维基百科文章集合：(a) ImageCLEF 2010 维基百科数据集；(b) 我们所收集的英语维基百科图像——文本数据集，包含 420 万图像文本对组成的数据，下图1...最后，我们利用维基百科检索数据集对我们的方法进行了图像检索和文本查询实验。...我们使用维基百科检索数据集，由2,866 个图像文档对组成，包含 2173 和 693 对训练和测试数据。每个图像--文本对数据都带有其语义标签。
使用开放的 API 做一个自己的小项目，是一个很好的学习方法。但好像开放的 API 选择并不多。这里给大家多一个选择，简单介绍一下维基百科使用的 MediaWiki API。...文档 在了解到维基百科的 API 是开放的之后，我就找到了官方的 API 文档，但以我目前的水平，这个文档几乎完全看不懂。...在网上找了很久，希望可以有一篇文章以中文看得懂的方式，告诉我这些 API 是怎么用的，但很可惜并没有。 没办法，自己对着官方文档琢磨了很久，勉强总结出一些比较常用的调用方法。...但我在使用过程中发现，返回的 JSON 数据很多都是用「*」号或者是数字作为字段名的，解析起来很麻烦。这种情况下可以尝试增加 formatversion = 2，让返回的数据更正常一些，便于解析。...虽然是 image，但是它能获取到各种文件，包括视频： http://asoiaf.huijiwiki.com/api.php?
早期的构建MLLMs的尝试，如Visual-GPT[4]和Frozen[42]，使用了预训练的语言模型来增强针对图像字幕和视觉问答等任务的视觉语言模型。...细粒度实体和相关图片从iNaturalist 2021 [43]和Google Landmarks Dataset V2 [45]中提取，并与对应的维基百科文章关联。...最后，双跳问题需要两个检索步骤来回答。数据集还附带了一个由2M维基百科文章组成的知识库，适用于回答数据集问题。 数据集三元组分为训练、验证和测试集，分别由1M、13.6k和5.8k个样本组成。...该数据集包含1.3M个图像-问题-答案三元组，对应大约11k个不同实体（即维基百科文章）。绝大多数问题是通过几乎完全自动化的程序获得的，通过填充由人类撰写的模板，使用来自Wikidata的知识三元组。...值得注意的是，正确检索与输入图像相关联的维基百科实体强烈依赖于所使用的知识库的大小。
比如给它听4种不同的青蛙叫，它就能生成4种青蛙的照片： △ 篇幅有限，只贴第一张图片对应的音频 给它听不同的教堂铃声，就能生成下面这样的图像： △ 篇幅有限，只贴第一张图片对应的音频 再来一段更直观的根据音频生成的视频...那同样都使用VQGAN-CLIP，到底是用文字生成还是用这种音频表示的生成效果更好呢？ 这也有一张对比图片： 第一行是VQGAN-CLIP根据文字生成的图片，第二行是根据音频。...总的来说，Wav2CLIP的训练数据为一段视频，利用CLIP的图像编码器（freeze操作）对音频图片和音频进行特征提取，就可以生成“明白”自己应该对应什么图片的音频表示。...最后再来看一下Wav2CLIP与OpenL3和YamNet使用不同百分比的训练样本进行VGGSound音频分类的结果（VGGSound包含309种10s的YouTube视频）。...在未来工作方面，研究人员表示将在Wav2CLIP上尝试各种专门为多模态数据设计的损失函数和投影层，并探索从共享embedding空间生成音频，以实现从文本或图像到音频的跨模态生成。
中英双字视频如下： ? 针对不方便打开视频的小伙伴，CDA字幕组也贴心的整理了文字版本，如下： 几百年来，经济学家一直在研究人类的行为。...这创建了不可改变且无法伪造的记录，包含了网络中的全部交易记录。这些记录在使用该网络的每台计算机上进行备份。 ? 这不是应用程序，也不是公司。最接近的应该是维基百科。...维基百科是开放的平台，储存着文字、图片以及随时间更新的数据。 你可以把区块链视为开放的基础设施架构。...假设我想在易趣上买个二手手机，我要做的第一件事就是查看我要跟谁买，他们是超级用户吗？有好评和评分吗？或者他们根本没有介绍。...我觉得这是区块链，在降低不确定性方面最强大的地方。因为这意味着在某种层面上，我们不再需要通过机构来保证交易执行，意味着有更多的人类经济活动可以得到担保和自动化。
架构思路这里，我们将使用维基百科·Philadelphia Phillies 页面作为其中一个数据源。...视频的转录/字幕的 Python API。...基于关键词的检索和混合检索二者主要区别，在于我们从知识图谱中检索信息的方法：基于关键词的检索使用关键词方法，而混合检索使用结合 Embedding 和关键词的混合方法。...这个问题是特意设计的，来自 YouTube 视频，这个视频专门讲述了这个 standing ovation 事件——Philly 的粉丝们对 Trea Turner（因为 YouTube 把他的名字误写为...只有 YouTube 视频有，YouTube 视频专门讲述了 standing ovation 事件，这些都被加载到了知识图谱中。知识图谱有足够的相关内容来返回一个坚实的回答。
然后该研究使用这些路径中的每个推理步骤来检索相关的外部知识，让 RR 方法可以提供更合理的解释和更准确的预测。...例如，给定输入问题：「亚里士多德使用笔记本电脑吗？」CoT prompting 旨在生成完整的推理路径： CoT prompting 的推理过程为：「亚里士多德死于公元前 322 年。...不同的知识库可以用来处理不同的任务。例如，为了解决「亚里士多德使用笔记本电脑了吗？」这个问题，我们可以使用维基百科作为外部知识库 KB。...信息检索技术可用于基于分解的推理步骤从维基百科中检索相关知识 K_1、……K_M。...理想情况下，针对此问题我们可以从维基百科中获得以下两段内容： (K_1) 亚里士多德（公元前 384 至公元前 322 年）是古希腊古典时期的希腊哲学家和博学大师 (K_2) 第一台笔记本电脑 Epson
你只需要有某一个实例的账号，就可以关注、评论、点赞其他实例上的用户及其文章。这些账号的域名不一样也没有关系，只要联邦协议相同，就能通信。 自建实例有门槛吗？只要你能想到要自建一个实例，那就没有门槛了。...完全自己写的实例要自己设计 API，用联邦宇宙软件生成的实例一般就是直接使用联邦宇宙软件设计的 API。 关于协议与 API 的区别：协议只是标准，API 是协议的具体实现。...OStatus 协议 # 根据 维基百科，这是一个专门搞联邦微博客的协议，像长毛象 (Mastodon) 最早就是使用的这个协议。 这个协议是老前辈协议了，2010 年左右就搞出来了。...Mastodon 的媒体文件（图片、视频、表情等）存储逻辑是把其他实例的用户的媒体文件缓存到自己的实例中，并且官方实例默认（不魔改）不支持大多数 HTML 标签，不能用 贴图，所以需要比较大的硬盘空间来缓存...在官网 https://www.mastofeed.com/ 页面上，简单地填入自己联邦账号信息就可以生成一段 HTML 代码。
考虑好下载什么 上述代码把dump里的所有文件都找出来了，你也就有了一些下载的选择：文章当前版本，文章页以及当前讨论列表，或者是文章所有历史修改版本和讨论列表。...这就极其低效了，我们可以采取一个更好的办法：使用解析XML和维基百科式文章的定制化工具。...解析方法 我们需要在两个层面上来解析文档： 1、从XML中提取文章标题和内容 2、从文章内容中提取相关信息 好在，Python对这两个都有不错的应对方法。...解析XML 解决第一个问题——定位文章，我们使用SAX（Simple API for XML） 语法解析器。...例如，以下代码从文章创建了一个wikicode对象，并检索文章中的 wikilinks()。
云服务器
ICP备案
云直播
实时音视频
即时通信 IM
