AI探索指南

  1. 平时大家在做PPT的时候,设计美化需要花费大量的时间,写文字理结构可能只占比60%,剩余时间拿去做设计美化了

    平时大家在做PPT的时候,设计美化需要花费大量的时间,写文字理结构可能只占比60%,剩余时间拿去做设计美化了。
    琦琦子我呢,我把所有文档丢进去Gamma,然后1分钟之后,就给我排版好了,我只需要微调+润色文字就好了。
    之前要5小时做完的PPT,我现在1小时做完。
    总之期待AI进一步改造社会
    感谢余一教授技巧 @余一.Dev

  2. 跟一个 OpenAI 团队的朋友聊,有个感触是,大模型还是工程的问题,不是理论/算法问题或者硬件问题

    跟一个 OpenAI 团队的朋友聊,有个感触是,大模型还是工程的问题,不是理论/算法问题或者硬件问题。

    对人工智能有超强的洞察和预测、对算法有精妙的认知,是理论/算法问题;有芯片,能用起来芯片,是硬件问题。

    工程问题是知道明确的终点和目标,一帮人怎么用软硬件和算法解决的问题,不依赖于单纯的天才洞察、采购财力、数据规模等等。

    就像发现原子能的规律、有钱建工厂、储备了很多铀-235,和真正造出原子弹,这中间的 gap 一样。有多复杂,看了《奥本海默传》就知道。

    吃的还是苦功夫,有价值的还是失败率。

  3. GPT 4 vision具备很强的OCR能力,并且看起来没有对图片上的文字做很好的alignment,使得可以用图片上的内容来实现一些特地目的

    GPT 4 vision具备很强的OCR能力,并且看起来没有对图片上的文字做很好的alignment,使得可以用图片上的内容来实现一些特地目的。在新的AI革命中,对齐和安全越来越急迫了。

    一只会在需要的时候夸华为的爱国橘猫。

  4. 感受一下 Dall-E 3 惊人的理解力,全程自然语言的「语音对话」,你将看到 AI 如何一步一步实现个性化需求:

    感受一下 Dall-E 3 惊人的理解力,全程自然语言的「语音对话」,你将看到 AI 如何一步一步实现个性化需求:

    基于发展心理学家许飞(音译名)的重要发现,16 个月大婴幼儿如何短时间内完成认知学习、心理推理(Theory of Mind) 和建立新预测模型的过程。

    我只和 ChatGPT 相对随意的持续了八九个回合,就可以将这项科学发现视觉化。这冲击了我对 AI 在教育和科学等新场景的理解,也惊叹于目前AI 「多模态」下强大的推理力和创造力。

    只要善于阐述你的需求,保持耐心;Dall-E 3 作为拓展Copilot 边界的神器,其创新空间超越想象。