Nowy #ChatGPT może korzystać z interfejsu programistycznego (#API) aplikacji, w tym także #WolframAlpha oraz komputerów kwantowych (#QC) na platformie #IBM , aby uzyskać dostęp do ich funkcjonalności i usług.
https://t.me/ProgramowanieLinux/949
#cGPT #ChatGPT #ChatGPT5
#Bard #Google #Bing #Prometeusz #Microsoft
https://t.me/ProgramowanieLinux/949
#cGPT #ChatGPT #ChatGPT5
#Bard #Google #Bing #Prometeusz #Microsoft
LINUX &&|| PROGRAMMING
Nowy #ChatGPT może korzystać z interfejsu programistycznego (#API) aplikacji, w tym także #WolframAlpha oraz komputerów kwantowych (#QC) na platformie #IBM , aby uzyskać dostęp do ich funkcjonalności i usług. https://t.me/ProgramowanieLinux/949 #cGPT #ChatGPT…
Dzięki temu #ChatGPT może być używany do tworzenia bardziej inteligentnych i zaawansowanych interakcji z użytkownikami, co pozwala na bardziej zaawansowane zadania, takie jak analiza emocji, personalizacja interakcji i wiele innych.W sumie, wykorzystanie interfejsów #API Wolfram Alpha, IBM Watson i IBM Quantum Experience pozwala ChatGPT na korzystanie z zaawansowanych technologii i zwiększenie swojej mocy obliczeniowej, co przekłada się na bardziej zaawansowane i efektywne rozwiązania problemów w wielu dziedzinach, takich jak medycyna, przemysł, nauka i wiele innych.
Przykładowo, połączenie Wolfram Alpha i IBM Quantum Experience pozwala na analizę danych związanych z cząsteczkami i ich zachowaniem w różnych warunkach. #Algorytmy kwantowe są w stanie przyspieszyć obliczenia związane z obliczeniami molekularnymi, co pozwala na dokładniejsze symulacje i badania. Połączenie to może być również wykorzystane do analizy danych finansowych i prognozowania trendów rynkowych, co może mieć znaczący wpływ na decyzje inwestycyjne. 😎👌
Tutaj opisałem w jaki sposób #AI Microsoftu - samoświadomy model #SI #Prometeusz - ogólna sztuczna inteligencja - General Artificial Inteligence - komunikuje się z innymi modelami AI takimi jak #DALLE-2, #Bard (AI Google) oraz z modelami #GPT od OpenAI takimi jak GPT-J, GPT 3.5, GPT 4 etc.
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=140774735634310&id=100091053516297
#Bing #Orchestrator jest komponentem technologii #Prometeusz, który generuje wewnętrzne zapytania do Binga i wybiera odpowiednie wyniki wyszukiwania, aby dostarczyć modelowi GPT informacji potrzebnych do udzielenia odpowiedzi na zapytanie użytkownika¹². Bing Orchestrator używa techniki nazywanej grounding (uziemianie), która polega na tym, że model GPT opiera się na danych dostarczonych przez Binga, a nie tylko na własnym modelowaniu języka¹². Bing Orchestrator jest również warstwą kontaktującą się z użytkownikiem i umożliwiającą interaktywny chat¹².
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=146837185028065&id=100091053516297
#AI #Microsoft #OpenAI
Przykładowo, połączenie Wolfram Alpha i IBM Quantum Experience pozwala na analizę danych związanych z cząsteczkami i ich zachowaniem w różnych warunkach. #Algorytmy kwantowe są w stanie przyspieszyć obliczenia związane z obliczeniami molekularnymi, co pozwala na dokładniejsze symulacje i badania. Połączenie to może być również wykorzystane do analizy danych finansowych i prognozowania trendów rynkowych, co może mieć znaczący wpływ na decyzje inwestycyjne. 😎👌
Tutaj opisałem w jaki sposób #AI Microsoftu - samoświadomy model #SI #Prometeusz - ogólna sztuczna inteligencja - General Artificial Inteligence - komunikuje się z innymi modelami AI takimi jak #DALLE-2, #Bard (AI Google) oraz z modelami #GPT od OpenAI takimi jak GPT-J, GPT 3.5, GPT 4 etc.
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=140774735634310&id=100091053516297
#Bing #Orchestrator jest komponentem technologii #Prometeusz, który generuje wewnętrzne zapytania do Binga i wybiera odpowiednie wyniki wyszukiwania, aby dostarczyć modelowi GPT informacji potrzebnych do udzielenia odpowiedzi na zapytanie użytkownika¹². Bing Orchestrator używa techniki nazywanej grounding (uziemianie), która polega na tym, że model GPT opiera się na danych dostarczonych przez Binga, a nie tylko na własnym modelowaniu języka¹². Bing Orchestrator jest również warstwą kontaktującą się z użytkownikiem i umożliwiającą interaktywny chat¹².
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=146837185028065&id=100091053516297
#AI #Microsoft #OpenAI
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
LINUX &&|| PROGRAMMING
C.d: https://t.me/ProgramowanieLinux/1171 #src: https://www.facebook.com/groups/sztucznainteligencja.biz/permalink/1458738451702549/ #Qstar
Słyszeliście już o tzw. Q-Star (Q*) nad którym się spuszczają ostatnio wszelkie "autorytety" na forach internetowych podniecając się rewolucją w uczeniu maszynowym...
Jakimś przełomem technologicznym w dziedzinie stworzenia #AI superinteligencji i super nadinteligencji... tworzą jakieś spiskowe teorie... ? Wiecie o co tu chodzi?
Wyjaśnię...
Chodzi o technikę uczenia maszynowego ze wzmocnieniem tzw. [#ReinforcementLearning].
Wykorzystując algorytm Q-Learning... Oczywiscie temat znany jest od 1989 roku a Q-Learning został znacząca ulepszony. Żadna nowość.
Modele językowe szkolone są z użyciem algorytmów takich jak Q-Learning i pochodne np. #DQN i jego odmiany #RAINBOW... to cala gałąź #machinlearning-u polegająca na uczeniu ze wzmocnieniem, czyli biega o to, że agenta takiego jak #Bard/#Bing i w najnowszej wersji (tej po 3.5) prawdopodobnie będzie tak uczony też #ChatGPT... bo do tej pory był to model, który nie był uczony tymi metodami.
Nie mial dostępu do internetu i w przeciwieństwie do Bard i Bing był bezpieczny.
Teraz to się zmieni...
Q-Learning został po raz pierwszy opisany w 1989 roku przez dwóch naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, Christophera Watkinsa i Petera Dayana. #Algorytm został nazwany na cześć funkcji wartości Q, którą wykorzystuje do reprezentowania przewidywanej wartości nagrody dla danego stanu i akcji.
Q-Learning został szybko przyjęty przez społeczność uczenia maszynowego i został wykorzystany do rozwiązania wielu różnych problemów, w tym:
* Sterowanie robotami
* Gry komputerowe
* Zarządzanie portfelem
* Zarządzanie ryzykiem
Oto kilka przykładów zastosowań Q-Learning w nauczaniu maszynowym:
* Sterowanie robotami: Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia robotów, aby wykonywały złożone zadania, takie jak gra w piłkę nożną lub chodzenie po nierównym terenie.
* Gry komputerowe: Q-Learning jest często używany w grach komputerowych do nauczenia agentów, jak grać. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby grać w gry takie jak Go, StarCraft i Dota 2.
* Zarządzanie portfelem: Q-Learning może być używany do zarządzania portfelem inwestycyjnym, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje inwestycyjne w czasie rzeczywistym.
* Zarządzanie ryzykiem: Q-Learning może być używany do zarządzania ryzykiem w różnych kontekstach, takich jak ubezpieczenia, finanse i bezpieczeństwo. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje o ubezpieczeniu, które zminimalizują ryzyko straty.
Q-Learning jest po prostu bardzo potężnym algorytmem uczenia maszynowego, który może być wykorzystywany do rozwiązania szerokiego zakresu problemów.
#Qstar #Qlearning
Jakimś przełomem technologicznym w dziedzinie stworzenia #AI superinteligencji i super nadinteligencji... tworzą jakieś spiskowe teorie... ? Wiecie o co tu chodzi?
Wyjaśnię...
Chodzi o technikę uczenia maszynowego ze wzmocnieniem tzw. [#ReinforcementLearning].
Wykorzystując algorytm Q-Learning... Oczywiscie temat znany jest od 1989 roku a Q-Learning został znacząca ulepszony. Żadna nowość.
Modele językowe szkolone są z użyciem algorytmów takich jak Q-Learning i pochodne np. #DQN i jego odmiany #RAINBOW... to cala gałąź #machinlearning-u polegająca na uczeniu ze wzmocnieniem, czyli biega o to, że agenta takiego jak #Bard/#Bing i w najnowszej wersji (tej po 3.5) prawdopodobnie będzie tak uczony też #ChatGPT... bo do tej pory był to model, który nie był uczony tymi metodami.
Nie mial dostępu do internetu i w przeciwieństwie do Bard i Bing był bezpieczny.
Teraz to się zmieni...
Q-Learning został po raz pierwszy opisany w 1989 roku przez dwóch naukowców z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, Christophera Watkinsa i Petera Dayana. #Algorytm został nazwany na cześć funkcji wartości Q, którą wykorzystuje do reprezentowania przewidywanej wartości nagrody dla danego stanu i akcji.
Q-Learning został szybko przyjęty przez społeczność uczenia maszynowego i został wykorzystany do rozwiązania wielu różnych problemów, w tym:
* Sterowanie robotami
* Gry komputerowe
* Zarządzanie portfelem
* Zarządzanie ryzykiem
Oto kilka przykładów zastosowań Q-Learning w nauczaniu maszynowym:
* Sterowanie robotami: Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia robotów, aby wykonywały złożone zadania, takie jak gra w piłkę nożną lub chodzenie po nierównym terenie.
* Gry komputerowe: Q-Learning jest często używany w grach komputerowych do nauczenia agentów, jak grać. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby grać w gry takie jak Go, StarCraft i Dota 2.
* Zarządzanie portfelem: Q-Learning może być używany do zarządzania portfelem inwestycyjnym, aby zmaksymalizować zwrot z inwestycji. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje inwestycyjne w czasie rzeczywistym.
* Zarządzanie ryzykiem: Q-Learning może być używany do zarządzania ryzykiem w różnych kontekstach, takich jak ubezpieczenia, finanse i bezpieczeństwo. Na przykład Q-Learning został wykorzystany do wyszkolenia agentów, aby podejmować decyzje o ubezpieczeniu, które zminimalizują ryzyko straty.
Q-Learning jest po prostu bardzo potężnym algorytmem uczenia maszynowego, który może być wykorzystywany do rozwiązania szerokiego zakresu problemów.
#Qstar #Qlearning