AI探索指南

  1. ChatGPT、微软Bing、谷歌Bard为例,深入介绍了如何与AI协作

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    👨‍🏫 隆重推荐:来自沃顿商学院的AI启蒙系列课程,强大且免费 这是一整套深入浅出的课程,面向零基础的广义AI学习者(特别是在校学生和老师)。来自AI领域专家、沃顿商学院的教授Ethon Mollick和Lilach Mollick,一直致力于教育民主化和创新创业等相关研究工作。他们基于海量的实践和经验输出了这个系列,内容充实、结构完整;更难得的是,完全开源免费。 Ethon Mollick 也是我长期关注的AI 教育领域的先锋人物,相信不少专业人士们对他都不陌生;这套系列内容,是他们作为教师实践后的…
    ChatGPT、微软Bing、谷歌Bard为例,深入介绍了如何与AI协作。 采用实用的方法,探讨了模型的工作原理,以及如何有效地使用每种模型,并将自己的专业知识融入其中。Ethon和Lilach 还通过实例提示和指导,展示了如何利用人工智能使教学更轻松、更有效,以及学生如何利用人工智能提高学习效率。
    小宇宙直达:https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64ccd02e80c9ec4c5f62686c

    3⃣️ 与AI深度对话:如何轻松写出prompts

    Ethon 和Lilach 探讨了3个写Prompts的要点(角色、指令和步骤);通过写文章为案例, 说明了添加语境的重要价值,并提示如何增加限制条件来提升AI 输出质量。 最重要的一点,两位专家给出了明确指出, 你需要在对话中持续占据主导地位。
    小宇宙直达:https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64d2195e80c9ec4c5fb50d25

    4⃣️ 善用「类比」来学习新知

    如何利用人工智能让老师的教学更轻松、更有效,Ethon 和Lilach 提供了一套学生通过示例和类比来学习的方法,并展示了开发个性化的示例、解释和低分测试,并创建教学上合理的教学大纲。
    小宇宙直达:https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64d4a6b9f50b650b287b3529

    5⃣️ 翻转课堂:学生如何使用AI实现个性化学习?

    Ethon 针对学习教学使用场景,提出了一系列实实在在的真知灼见:不要过分相信AI 检测工具,它具有欺骗性;要让学生不断批判性思维,自主发现对话式AI的优缺点。
    小宇宙直达:https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64d4dc8780c9ec4c5fe85d76

    (待续更新中)

    🌳 后记:

    这些观点和新知对于AI 普及而言,价值巨大;无论其系统性、实时性和可操作性,都属于难得的精品内容。如之前强调,AI教育和AI应用是两件事,新世界需要更多Ethon 这样的有识之士的换位思考与清晰表达。对于无数还未接触或尚未展开人工智能探索的人们意义非凡,这是新的启蒙。

    秉持同样的教育民主化理念,火烈鸟圆桌进行了翻译、校对和解读工作,并在Shownotes中提供到了大量图文和案例说明,建议一并参考。如果你周围有朋友需要这样入门经典系列, 也不妨分享给他们。 Enjoy~

  2. 👨‍🏫 隆重推荐:来自沃顿商学院的AI启蒙系列课程,强大且免费

    👨‍🏫 隆重推荐:来自沃顿商学院的AI启蒙系列课程,强大且免费

    这是一整套深入浅出的课程,面向零基础的广义AI学习者(特别是在校学生和老师)。来自AI领域专家、沃顿商学院的教授Ethon Mollick和Lilach Mollick,一直致力于教育民主化和创新创业等相关研究工作。他们基于海量的实践和经验输出了这个系列,内容充实、结构完整;更难得的是,完全开源免费。

    Ethon Mollick 也是我长期关注的AI 教育领域的先锋人物,相信不少专业人士们对他都不陌生;这套系列内容,是他们作为教师实践后的系统整理,以普通学生和教师为目标,从入门到高级用法的精品系列。(宾尼法尼亚大学沃顿商学院成立于1881年,是世界上最早的商学院之一;以其开拓精神、创新意识和国际化视角而闻名于世,知名的校友包括众多商界领袖,如巴菲特、伊隆·马斯克等。)

    当我以课程研发的视角去分析这些内容时,惊喜发现自己与她们有诸多相通的观点。感到意外的同时,也意识到一个核心问题:AI 教育的普及和AI 应用于工程是两件事。

    例如,从AI普及的视角Ethon反复强调 「Prompts 并非魔法」,只有持续实践才能真正掌握与AI 更好的对话; 我们既要保持对AI 随机性,也应该善用这种随机带来「想象力的可能性」;只有持续深度对话,才能突破对AI 的理解和认知才能挖掘其潜能;重中之重,不要放弃对话中的「主导性」。这些精彩洞察,都深以为然~

    📖 以下为部分课程的大纲和每一章节的简短小结:

    1⃣️ 什么是生成式AI?

    Ethan Mollick 和 Lilach Mollick整体概述了大型语言模型(LLM)的工作原理,并解释了这种最新一代的模型如何影响我们的工作和学习方式。初步界定了生成式AI的范围,以及它和人类语言的关系;对人类职业有怎样的影响?快速展开大语言模型擅长什么,不擅长什么。
    小宇宙直达:https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64ccced680c9ec4c5f624e32

    2⃣️ 通过生成式AI的领军产品,为我们打开未来之窗

  3. RT 徐冲浪

    RT 徐冲浪
    现在想来,抖音确实走了正确的道路,因为pgc本身是内容采买的逻辑,对平台来说负担很重,ugc把成本转嫁给了内容创作者,视频越短对内容创作者越有利,因为成本低了。哪怕1分钟的视频都比1万字的图文生产成本要高。所以图文时代很多人赚到钱了,视频时代只有直播带货这一种赚到钱了。

    徐冲浪: B站已经越来越没法看了……内容创作者很疲惫,平台工作人员很疲惫,观众也很疲惫。

  4. RT 赖嘉伟 Gary

    RT 赖嘉伟 Gary
    历时两周把海外公司、银行账户、Stripe 都注册下来了,从此实现全球收款国内到账,无论是美元还是 USDT。

    银行账户发行的员工卡可以绑定支付宝消费,同时也可以无障碍享受海外服务,再也不用担心 OpenAI 扣费失败了。

    以下是一点个人经验,需要准备护照、驾驶证。注意不要填假信息,避免封号。🧵

  5. 这个 AI 辅助学习 python 的工具挺有意思,现在学到第三章了

    这个 AI 辅助学习 python 的工具挺有意思,现在学到第三章了。

    特点:开始会教你一些基本的内容,还有一些代码案例,当你学习完之后,会给你提供一个题目供练习用,巩固知识,当你写完代码之后提交,由 AI 评判,成功后进入下一章节,循序渐进。

    测试链接:https://gpython.aibang.run?aff=Spzlt1Mn&cId=64bb5b63ed16ee7973ee4b86

  6. RT 糖串sensei.✨

    RT 糖串sensei.✨
    HeyGen的数字人效果非常惊艳,AI语音从读、听、理解到现在的可看可见。真人互动会让AI技术运用有无限的想象和可能。
    我们在这块技术领域也做了很多的探索和应用场景的落地。相较于HeyGen,国内市场是我们的主战场,更好的中文语音匹配度和细节,为国内商家和短视频创作者提供更适合的创作工具。

    Joshua Xu: [NEW] - Joshua Avatar 2.0 🤖✨. Both of these video clips were 100% AI-generated, featuring my own avatar and voice clone. 🎙️🎥

    We've made massive enhancements to our life-style avatar's video quality and fine-tuned our voice technology to mimic my unique accent and speech…

  7. 强烈推荐!让 Clude 生成 prompt,最快的捷径!!

    强烈推荐!让 Clude 生成 prompt,最快的捷径!!

    基于下面的模型帮我生成一个让 ChatGPT 进行数据分析 prompt: - 指令(Instruction):希望 AI 执行的指定事项 - 角色:通过限定 AI 的身份和能力范围,让它输出更符合要求的内容,例如扮演老师,教我们学编程; - 模型:让 AI 基于成熟的思维框架进行思考,例如 STAR 法则、二八定律等; - 任务:该指令必不可少,指定了 AI 要做的具体事情,例如查询天气、回答问题等。 输入(Input Data):一些可供 AI 参考的素材或数据 - 背景:提供对话的补充信息,能够让 AI 更好地理解上下文; - 受众:假设 AI 生成的内容,会由怎样的人群阅读,例如儿童、牙医等; - 素材:提供一些需要 AI 加工相关文本、图片或其他资料,以扩展模型的知识和信息; - 示例:通过提供一些例子,让 AI 参考并生成符合预期的内容 输出(Output Indicator):限定输出内容的类型、格式等 - 模板:模板定义了 AI 对话的基本结构、内容格式; - 风格:规定 AI 的风格或语气,例如幽默、可爱,或者模仿名人讲话; - 要求:明确 AI 应满足的具体要求或标准,例如准确性、可读性; - 限制:设定模型的限定条件,例如生成数量、最大长度、敏感内容过滤等。