MIT证明，机器能够理解含义，哪怕它本来只是训练用作预测下一个字符（LLM）。

GPT-3 的最新更新版本，具有近似 9 岁小孩的心智水平，能够解决复杂的心理状态理解任务，表现出显著的性能提升，适用于多种心理和教育研究场景。

Stanford Alpaca是一个基于大规模数据训练的自然语言处理模型，支持多种任务，如文本生成、理解、推理及对话系统等。

GPT-3 是一个具有 1750 亿参数的强大语言模型，展示了更大的模型在多种实际任务中表现更好的现象。它在自然语言处理领域具有显著的优势，能够理解和生成多种形式的文本。

介绍如何 DIY 一个端到端的 AI 辅助编程工具，类似于 GitHub Copilot、JetBrains AI Assistant、AutoDev 等。该项目包括从模型选型、数据集构建到模型微调的完整流程，旨在帮助开发者创建符合自身需求的编码助手。