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人类 vs AI:玩梗大作战,看看谁是最后的赢家?

能解释人类玩梗的 AI 究竟能多大程度地理解人类的「梗」? 五一假期就在眼前,LigaAI 小编每天都在「调休好烦」和「快放假啦」两种情绪间反复横跳,还会忍不住思考「AI 能不能理解调休和放假的情绪差异?」(一些精神世界高危的信号……) 早在今年三月,在 OpenAI 宣布 GPT-4 大模型可以接受文本和图像形式的 prompt 并理解人类玩梗后,我一直很好奇,AI 到底能多大程度地理解那些不断被创造出来的新梗、热梗(以及破梗)? (GPT-4:他用 VGA 线充 iPhone。) 它清楚「你已经是一个成熟的 AI 了」是什么意思吗?它知道「耗子喂汁」「夺笋啊」的正确打开方式吗?以及,它追热点的速度能赶得上我吗? 为了解开这些谜题(捍卫十级冲浪选手的尊严),LigaAI 借「五一出游」的热度,对 ChatGPT、GPT-4 和文心一言等大模型展开了测评。我们一起看看在「玩梗」这件事上,究竟谁更胜一筹? 01 我会发疯,AI 会吗? 在一众互联网文化中,「发疯文学」以混乱的语序、浓烈的情绪和不存在的逻辑,引得大家争相复制模仿,制造了一轮又一轮精神污染。尤其最近不少朋友纷纷表示,发现「周...

从不均匀性角度浅析AB实验 | 京东云技术团队

作者:京东零售 路卫强 本篇的目的是从三个不均匀性的角度,对AB实验进行一个认知的普及,最终着重讲述AB实验的一个普遍的问题,即实验准确度问题。 一、AB实验场景 在首页中,我们是用红色基调还是绿色基调,是采用门店小列表外+商品feed(左图),还是采用门店大列表囊括商品feed(右图),哪种更吸引用户浏览下单呢,简单来处理让50%的用户看到左图效果,让50%的用户看到右图效果,最终通过点击量,单量等指标进行比对得出结论,这是典型的AB实验场景 二、AB实验的定义 A/B实验就是针对想迭代的产品功能,提供两种不同的备选解决方案,然后让一部分用户使用方案A,另一部分用户使用方案B,最终通过实验数据对比来确定最优方案。 从定义里我们就可以看出来,最直观的一个概念,就是用户的分流,此时就涉及到分流人数是否均匀的问题,即人数比例的均匀性。 三、AB中的三个不均匀 1、人数比例的不均匀 目前AB实验的分流核心算法是通过的哈希算法,假设我们按用户名做为分流因子,使用murmurhash算法,以100桶制为例,确定一个人的位置的算法就是 //将用户名通过hash算法计算出一个整数 int hashN...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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