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雖然ChatGPT并非是為了專門修改bug而生，但自打它問世以來，不少網(wǎng)友們都發(fā)現(xiàn)它是具備這項(xiàng)能力的。因此研究人員為了摸清ChatGPT到底能修改bug到什么程度，便引入了標(biāo)準(zhǔn)的錯(cuò)誤修復(fù)基準(zhǔn)集QuixBugs來進(jìn)行評(píng)估。

近年來，隨著GPU和DSA架構(gòu)在不同領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，特別是AI系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展，對(duì)于編譯器的需求越來越強(qiáng)烈。編譯器已經(jīng)從一個(gè)相對(duì)小眾的研究領(lǐng)域，變?yōu)閷W(xué)界和業(yè)界都高度關(guān)注并大量投入的方向。與此同時(shí)，編譯器的開發(fā)人員也從芯片研發(fā)團(tuán)隊(duì)開始延伸到更上層的軟件層面。在很多領(lǐng)域的軟件系統(tǒng)中，都開始引入編譯技術(shù)來實(shí)現(xiàn)提升開發(fā)效率或運(yùn)行效率等目標(biāo)。本文從領(lǐng)域編譯器的角色著眼，來討論領(lǐng)域編譯器發(fā)展的前世今生。

傳統(tǒng)的人臉偵測(cè)做法，需要分析圖片上每一個(gè)像素點(diǎn)（pixel）的RGB色彩值，這種作法會(huì)花費(fèi)大量的運(yùn)算資源與時(shí)間。根據(jù)相關(guān)的研究論文，研發(fā)出分析方法的團(tuán)隊(duì)使用哈爾小波轉(zhuǎn)換（Haar wavelet）的概念來設(shè)計(jì)一個(gè)分析影像特征的方法，稱為哈爾特征（Haar-like feature），藉由搜集人體的身形輪廓特征，可以在圖片上偵測(cè)是否有人物出現(xiàn)。

ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）是由OpenAI開發(fā)的一個(gè)包含了1750億個(gè)參數(shù)的大型自然語言處理模型。

在 AI 技術(shù)興起后，深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 和 TensorFlow 兩大陣營似乎也爆發(fā)了類似的「戰(zhàn)爭(zhēng)」。這兩個(gè)陣營背后都有大量的支持者，并且他們都有充足的理由來說明為什么他們所喜歡的框架是最好的。

從自動(dòng)駕駛車輛到智能手表，如今市場(chǎng)上各類電子系統(tǒng)越來越復(fù)雜，不但需要整合各種機(jī)電零件與軟件，還要求更高的連接性以及導(dǎo)入可持續(xù)性概念，為制造業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)研發(fā)、生產(chǎn)線與供應(yīng)鏈管理等方面都帶來了許多挑戰(zhàn)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的“訓(xùn)練”部分就是找到f( )，即成本函數(shù)按照梯度下降的方法找到最優(yōu)的f( )。大家理解了找f()，才能進(jìn)入各種算法討論。

這一模型可以與人類進(jìn)行談話般的交互，可以回答追問，連續(xù)性的問題，承認(rèn)其回答中的錯(cuò)誤，指出人類提問時(shí)的不正確前提，拒絕回答不適當(dāng)?shù)膯栴}。

MNIST 算是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典問題。即使這個(gè)手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集逐漸淡出了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，但它的紀(jì)念意義仍然不可忽視，很多人入門深度學(xué)習(xí)的第一個(gè)數(shù)據(jù)集、驗(yàn)證算法的第一個(gè)實(shí)驗(yàn)都是 MNIST。

縱向深度強(qiáng)化：機(jī)器視覺在各行業(yè)的初始應(yīng)用往往是在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的檢測(cè)這一步驟，隨著技術(shù)的普及、成本的下降，機(jī)器視覺有望在行業(yè)應(yīng)用深度上強(qiáng)化，進(jìn)入到識(shí)別、測(cè)量、定位等其他環(huán)節(jié)。