在绝大多数项目中，设计师其实并没有多少自由创作的机会，更多的日常是在处理大量 “没那么好看” 的素材，比如客户说：图1的水瓶和口罩有点乱，麻烦P掉。

放在以前，我可能会……???￥*￥&…%&…？

而现在，见图2。

我始终觉得 inpainting 是这轮AI革命中对设计师最友好的功能，我已经好久没用PS中的【内容填充】了。

感谢AI。

#AI工作流

RT madawei
很棒的思考👍我也记录下我零散的思考：
1、NLP 是人工智能的明珠；
2、语言是智人成为地球主宰的核心科技；
3、语言对AI也同样重要；
4、语言让AI具备了抽象的推理能力；
5、推理分析 + 短期记忆 + 代理 + 工具 + 观察与反馈 = 硅基生物降临；
6、人与AI的关系，不是取代，而是协作共创。

orange.ai: 越想越多，还是写成了长文：
https://orangeblog.notion.site/AutoGPT-29cdd444ce284bed87aac52b5ec6908b

说来就来

🎙️ 一个ChatGPT Plugins的新应用，让你喜欢的播客秒变ChatBot

近期看到一个很酷的Plugin 创新应用，相信能给各个领域的创造者带来启发，里面涉及到的组件都基于Github上开源项目——你稍作了解，就能像乐高积木一样搭建起来，Enjoy！

🖖🏾先说用户侧的应用场景和产品体验：

你可以在ChatGPT 里与知名播客 Lex Fridman 直接文字对话；Ask Lex这个插件包含其499集播客和视频内容 （可以理解Lex 公共的数字分身被复活）。

如果有任何一个想知道的话题， 在ChatGPT中 直接发问就行了。

例如视频演示，未来的AI会如何？Ask Lex 会自动列出所有讨论过这个话题的嘉宾和对应的内容以及来源。

🏗️ Ask Lex 这个牛逼的插件是如何完成的？
Briggs 给出了原理，可以说没什么大门槛， 人人都可以创建～

大致的思路和步骤：
（ 面相非专业人士，不用担心陌生技术名词，一回生二回熟）
- 通过Youtube API 下载 Lex MP3
- 使用Open AI的大型 Whisper 模型将音频转录为文本 （语音识别率准确性惊人， 人人应该知道Whisper这个名字）
- 处理播客并将文本分解为约 400 个标记的块 （使用LangChanAI）
- 让这些被标记的内容可搜索（使用 Open AI的 text-embedding-ada-002 模型，文本的向量化，就是所有词汇语言被多维空间建构连系的过程 ，这一步是关键； 我在评论区给出了图和原理说明，人人都值得了解）
- 将它们嵌入并存储在记忆能力的数据库（Pinecone 的开源项目）
- 最后，用 Open AI 的预建“模板”插件来创建 ask-lex-plugin，与ChatGPT 集成
- 安装了它，称为ChatBot的魔法 ，Ask Lex 随时为你解答任何深奥的问题和对应的重量嘉宾的思考

就这么简单和炫酷！

💡问题来了，作为播客爱好者或者创作者的你，有什么看法？

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