以下是关于谷歌 AI 相关的信息：
谷歌推出的NotebookLM，有人称它为笔记工具，有人说它是AI学习工具，还有人认为它是播客生成器。体验地址：https://notebooklm.google/没错！只要我们上传文档、音频，或者你感兴趣的YouTube等网页链接，它就能轻松生成一段专业的播客。播客中，两个主持人的对话生动自然，有来有回，包含打断、笑声、疑问等人类的语气和行为。连一些英文的填充词，比如“you know”，都用得恰到好处。这个音频，就是我用NotebookLM把自己的公众号文章（[对谈百万操盘手小可爱，AI时代个人IP逆袭之路](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzM2MzEzNw==&mid=2247484695&idx=1&sn=79120db0fb80fdd1d4f6997ded463938&chksm=c24ce9b9f53b60af6b180f41bf6a206860bfd08a36d91346c895c62337baa50979a9a135873b&scene=21#wechat_redirect)）变成了双人对谈播客。咱点开听听第一句，感受两个AI主持人的对话，真的太太太自然了。[试听-1.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/GydhbBogroys5mxGjZwccScfnl8?allow_redirect=1)
作者：知识库共建者舟航在2022年夏初，谷歌工程师Blake Lemoine声称LaMDA已经产生了意识。然而，谷歌并不愿意公开这项技术，因为他们担心LaMDA可能会生成错误信息，从而损害公司品牌。尽管如此，Noam Shazeer和Daniel De Freitas仍然决定通过他们的新公司[Character.ai](http://Character.ai)将这项技术分享给尽可能多的人。The technology is useful today—for fun,for emotional support,for generating ideas,for all kinds of creativity.[Character.ai](http://Character.ai)are not designed for truth.They are designed for plausible conversation.——Mr.Shazeer[Character.ai](https://beta.character.ai/)是一款基于LLM的聊天机器人网站，由Noam Shazeer和Daniel De Freitas于2022年9月创建。该网站已经预先创建了许多聊天角色，包括Elon Mask、Steve Jobs和马里奥等，用户可以与这些角色进行交流。当然，用户也可以自己创作角色。与ChatGPT不同的是，[Character.ai](http://Character.ai)更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴、支持等需求。此外，[Character.ai](http://Character.ai)还支持创建房间，多人可以使用不同的角色进行聊天。目前，[Character.ai](http://Character.ai)还没有任何商业变现途径，但Noam Shazeer表示该公司计划“在不久的将来”推出付费订阅模式，并且将继续提供当前的免费版本。此外，该公司也不排除采用广告支持的模式来实现商业变现。
不需要经常调整这些参数，尤其是Top K和Top P。1.创建对话[heading4]a.指定对话上下文[content]上下文指示模型应如何响应，例如指定模型可以或不能使用的词，要关注或避免的主题，或特定的响应格式。[heading4]b.示例[content]例如，您可以定义一个场景，如一个IT部门的技术支持人员，设置该人物只以特定方式回应任何查询。[heading4]c.测试对话[content]您可以在聊天框中键入请求，例如“我的电脑速度很慢”，然后按回车键，查看AI如何响应。1.集成到您的应用程序[heading4]a.API和SDK[content]Google提供了API和SDK，以便您可以将这些功能集成到您自己的应用程序中。[heading4]b.如何使用[content]首先，您需要下载适合您的编程语言（例如Python或Curl）的Vertex AI SDK。然后，您可以按照示例代码和API文档，将代码插入到您的应用程序中。[heading3]调整大型语言模型(LLM)的挑战与解决方案[heading4]挑战：[content]1.微小的措辞或词序变化可能影响模型结果模型的响应可能不完全可预测。2.模型响应质量不一即使有了一个良好的提示设计，模型的输出可能仍然不稳定。3.微调大型模型可能耗时且成本高LLM通常很大，因此更新权重可能需要长时间的训练。为这样的大模型提供服务可能涉及到额外的麻烦和成本。[heading4]解决方案：参数有效调整[content]参数有效调整是一种新颖的微调方法，旨在通过仅训练一部分参数来减轻微调LLM的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集，或者是一组全新的参数。例如，可能会向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。