LLM Weekly（2025.03.24-03.30）

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分类专栏： LLM Daily LLM Weekly 文章标签： 人工智能
于 2025-04-07 10:14:35 首次发布
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  • OpenAI发布4o图像生成技术。OpenAI的GPT-4o通过将图像生成集成到语言模型中，实现了照片级真实感输出。该工具支持精准图像渲染和文本融合，基于海量图文数据训练，确保上下文一致性与准确性，适用于创意应用场景。目前已逐步向ChatGPT用户开放，并即将通过API提供服务。

  • 谷歌发布Gemini 2.5。谷歌DeepMind推出的尖端AI模型Gemini 2.5在推理和编码领域表现卓越。其Pro实验版在数学、科学和编码基准测试中领先，可在谷歌AI Studio使用。该模型支持100万token上下文窗口，能处理从数据理解到复杂问题解决的多格式任务。

  • OpenAI的吉卜力工作室风格生成引发版权争议。OpenAI新型AI图像生成器通过文本提示复刻吉卜力动画风格，引发在线讨论。用户通过输入文本生成图像的行为，再次引发关于AI模型训练使用受版权保护作品的法律质疑。OpenAI与谷歌的工具展示了AI能力的飞跃，但相关法律边界仍待明确。

  • 埃隆·马斯克通过全股票交易合并xAI与X平台。马斯克将xAI与社交平台X进行全股票合并，整合xAI的AI技术与X的6亿用户资源。此次合并估值xAI为800亿美元，X

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原文地址：https://medium.com/nlplanet/claude-can-now-search-the-web-weekly-ai-newsletter-march-24th-2025-8bd25852f676
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【机器学习】第27天：玩转时间序列预测，从 ARIMA 到 Prophet 实战指南
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今天，我们将深入探讨一个在现实世界中应用极其广泛的领域——时间序列分析与预测。从天气预报、股票价格波动、产品销售额预测，到网站流量监控、服务器性能指标分析，时间序列数据无处不在。理解并掌握处理这类具有时间依赖性数据的方法，对于数据科学家和分析师来说至关重要。本篇文章将带您系统地了解时间序列的核心特性，掌握经典的预测模型如 ARIMA，并实战应用 Facebook 开源的强大预测库 Prophet。我们还会简要介绍深度学习在时间序列预测中的应用。
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1. The paper proposes using Large Language Models (LLMs) to generate property-based tests for API documentation. 2. The LLMs can write logic for generating random inputs and derive meaningful property assertions from the API documentation. 3. The potential of using LLMs for Property-Based Testing (PBT) is demonstrated in Figure 2. 4. The LLMs can be instructed to write generator functions or property assertions to check the properties of the result. 5. The study investigates whether LLMs can write good property-based tests for APIs.
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