关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展,能力提升等。投稿/合作: @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
国内三大civitai的仿站,liblib,吐司art,海艺,最近三天全军覆没,域名全部停止解析,有点让人不寒而栗
其中海艺从C站获取大量流量,数据上应该是三个站之首,liblib 拿了大额投资,吐司 art是图虫网创始人做的,三家都算有来头
我观察到三家也都通过备用域名在暗中继续提供服务,还不知道具体原因
其中海艺从C站获取大量流量,数据上应该是三个站之首,liblib 拿了大额投资,吐司 art是图虫网创始人做的,三家都算有来头
我观察到三家也都通过备用域名在暗中继续提供服务,还不知道具体原因
今天刷推特的感受:我是个麻瓜,连 Python 也没学会。不过或许我可以从 Mojo 开始认真学习 coding?
Mojo:
- “AI 时代的编程语言”,一种基于 Python 的新编程语言
文档在这里:https://docs.modular.com/mojo/why-mojo.html
- 号称比 Python 快几千几万倍,这篇博客解释了他们为什么快(主要是解释了 Mandelbrot):https://www.modular.com/blog/how-mojo-gets-a-35-000x-speedup-over-python-part-1
- 背后的 Founder,Chris Lattner,Swift 之父,公司上个月融了一亿美元
- 今天发了 llama2.mojo,llama2 inference in a pure Mojo,比 llama.c 快 15-20%:https://github.com/tairov/llama2.mojo
- “Mojo 可能是几十年来最大的编程语言进步”,语出 fast.ai 的 Jeremy Howard(他同时也是 Mojo 的顾问):https://www.fast.ai/posts/2023-05-03-mojo-launch.html
Mojo:
- “AI 时代的编程语言”,一种基于 Python 的新编程语言
文档在这里:https://docs.modular.com/mojo/why-mojo.html
- 号称比 Python 快几千几万倍,这篇博客解释了他们为什么快(主要是解释了 Mandelbrot):https://www.modular.com/blog/how-mojo-gets-a-35-000x-speedup-over-python-part-1
- 背后的 Founder,Chris Lattner,Swift 之父,公司上个月融了一亿美元
- 今天发了 llama2.mojo,llama2 inference in a pure Mojo,比 llama.c 快 15-20%:https://github.com/tairov/llama2.mojo
- “Mojo 可能是几十年来最大的编程语言进步”,语出 fast.ai 的 Jeremy Howard(他同时也是 Mojo 的顾问):https://www.fast.ai/posts/2023-05-03-mojo-launch.html
这个需求挺痛的,而且关乎营收,如果有 AI 产品解决类似的需求,也是个长尾市场里的好生意。
我总结了从去年11月到现在我看过蛮有意思的讯息、公众号、新闻、飞书等内容,都是我经过沉淀后也觉得蛮有意思值得收藏、反复回看的信息。
这里分享给大家:https://f7rdq2pzot.feishu.cn/docx/FkE4dk067o02pqxg3QOcyTs6nee
阅读此文你可以获得:
- 对整个AIGC现在的一些初步认识,一些宏观格局,一个残缺的地图
- 找到自己感兴趣的领域和文章
- 休闲时光,随便看看AIGC动态
里面涵盖了行业思考、海外动态和未来方向三个板块。虽然现在不是很全面,但我打算之后看到什么文章往里面放一放~
好棒,也很喜欢@昊然同学 的表达,意图到呈现,输入到输出的简单逻辑,极限思考的探索价值最大集
1.框选并进行价值判断,工具的高效体现在,这个世界创造更多「人」的美好价值时又多了5mins
2.AI设计系统,不止是创造了「表面意图」的人与人的设计协作(共同编辑),更重要是,因为人与AI的高效协作,提升了团队协作管理效率(同套设计工作语言,同步反馈和同步确认)
-毕竟拉齐团队认知,除了同步喂海量信息,还在于协同的过程不断复盘纠偏再确认
3.AI布局,正常输出
——3个功能,最fancy肯定是「框」,但最性感自我感觉是「AI设计系统」,给协同团队管理带来了有无限想象,这才是人和AI协作的爽点所在,无限想象
用户出发,一直是做教育行业的永远的需求和体验回归,@Motiff 不仅看到了设计师,还深刻做了设计师团队的用户旅程,有种飞书刚发布的时候走组织管理的协同理念了
不过更创新,因为不仅是走简单的「汉化」,而是更深一层的组织创新,很妙,很期待。
Prompt 的本质:通过 *明确的指引* 来促使 LLM 生成高质量内容。
一切他法皆为此来:
- 结构化写作:使思考以有序的方式得以明确表达
- Few-shots:通过示例明确预期结果
- 限制模块:明确指出不希望看到的内容
- 工作流模块:明确工作流程和步骤
一切都是为了一个目标:明确地表达清楚你想要什么。
诸如 CoT、ToT、GoT、AoT 等高级技巧,虽然引人注目,却只是模型操作的额外工具。
- let's think step by step
- Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.
- 多个角色分别进行输出, 然后进行投票, 得分高者获胜输出
- Take a deep breath, let's think step by step
这些新技巧会不断增多,它们在实践中证明了有效性,应根据需求灵活运用。
然而,Prompt 的核心依旧是 *明确的指引* 。高级技巧可以作为加分项,但不属于 Prompt 的本质范畴。
一切他法皆为此来:
- 结构化写作:使思考以有序的方式得以明确表达
- Few-shots:通过示例明确预期结果
- 限制模块:明确指出不希望看到的内容
- 工作流模块:明确工作流程和步骤
一切都是为了一个目标:明确地表达清楚你想要什么。
诸如 CoT、ToT、GoT、AoT 等高级技巧,虽然引人注目,却只是模型操作的额外工具。
- let's think step by step
- Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.
- 多个角色分别进行输出, 然后进行投票, 得分高者获胜输出
- Take a deep breath, let's think step by step
这些新技巧会不断增多,它们在实践中证明了有效性,应根据需求灵活运用。
然而,Prompt 的核心依旧是 *明确的指引* 。高级技巧可以作为加分项,但不属于 Prompt 的本质范畴。