AI探索指南

  1. 📌【免费Prompting工具及社区推荐🥹】

    📌【免费Prompting工具及社区推荐🥹】

    1)Prompt Storm

    谷歌插件,手把手教你如何生成用于ChatGPT和Bard效果最好的prompts

    🔗:https://promptstorm.app/

    2)Learn Prompting

    免费课程,支持中文,教你使用多种AI工具,同时有一个近4万学员的Discord社区

    🔗:https://learnprompting.org/

    3)ChatGPT Prompt Engineering for Developers

    由DeepLearning和OpenAI提供的,面向开发者的1.5小时的ChatGPT课程;

    该课程的主要内容为教您如何使用大型语言模型(LLM)和最佳实践构建应用。

    🔗https://t.co/ffuzlZ6vgT

    4)FlowGPT

    分享、发现和学习最有用的ChatGPT Prompt

    有时会有Prompt Hackathons

    🔗https://flowgpt.com/

    5)AIPRM

    ChatGPT主页的一个多功能提示工具包,主要提供面向营销人员、客户支持人员、销售人员等的prompting模板

    🔗https://app1.aiprm.com/

    6)Prompt Engineering Guide

    免费Prompting课程,提供prompting的指南、论文、讲座、笔记和相关资源

    🔗https://t.co/DHJ5BNaG2I

    7)PromptHero

    文生图模型Prompt搜索引擎,主要针对的是Stable Diffusion和Midjourney等文生图模型

    🔗https://t.co/tF9vn1mPfy我

  2. 从其他模型生成的数据中学习会导致模型崩溃——一种退化过程,随着时间的推移,模型会忘记真实的基础数据分布……即使在几乎理想的长期学习条件下,这个过程也是不可避免的

    从其他模型生成的数据中学习会导致模型崩溃——一种退化过程,随着时间的推移,模型会忘记真实的基础数据分布……即使在几乎理想的长期学习条件下,这个过程也是不可避免的。 https://venturebeat.com/ai/the-ai-feedback-loop-researchers-warn-of-model-collapse-as-ai-trains-on-ai-generated-content/?utm_source=bensbites&utm_medium=newsletter&utm_campaign=eu-goes-hard-on-ai

  3. 2018年,日本修改了其版权法,允许免费使用受版权保护的作品来训练机器学习模型,前提是目的“不是为了享受作品中所表达的思想或情感

    2018年,日本修改了其版权法,允许免费使用受版权保护的作品来训练机器学习模型,前提是目的“不是为了享受作品中所表达的思想或情感。”

    能从法律上看到一个国家对科技的态度。

  4. 昨天转E大的这条推的讨论很多,但多有跑偏

    昨天转E大的这条推的讨论很多,但多有跑偏。试图再说的明白些,望大家理解:
    - 英伟达的计划方面战略当然是很厉害的,而公司最初的计划可能单纯是,什么赚钱做什么
    - 3A游戏某种程度上促进了技术发展,但它的最初目标可能只是,卖钱
    - 很多事情会偶然发生关联,多给一些生存空间,这是创新的原始汤

    orange.ai: 为什么伟大不能被计划

  5. RT Tinyfool

    RT Tinyfool
    从ChatGPT出现不久,我就制定了计划,要在我的几个主要工作流上面用AI进行改造,雇佣AI作为助手,改善我的工作流程。

    其中包括:

    1、视频的字幕生成,字幕翻译,自动剪辑,自动转换成多国语言。目前,字幕生成和字幕翻译,已经由TinyStudio辛苦的几个月的开发完美实现了。 https://apps.apple.com/us/app/tinystudio/id6448954288?l=zh&mt=12 https://twitter.com/i/web/status/1669234748466823168

  6. 最近一个作业研究ChatGPT越狱,做完了开源出来给大家

    最近一个作业研究ChatGPT越狱,做完了开源出来给大家。收录了100多个越狱prompts,结合论文和自己思考,总结越狱的prompts的分类和ChatGPT的限制,进行小范围的实验(主要是时间不够了),得出了一些结论。主要着重实验部分。目的主要是希望科研工作者以及大模型的研究者可以从攻击的角度去更好的做alignment和防御(狗头保命
    Github:https://github.com/RyanFcr/awesome-ChatGPT-jailbreaking
    求个Star🙈
    feishu:
    https://k5ms77k0o1.feishu.cn/wiki/GmBzwJGGyivO4tkn3pQcgq3XnTf