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
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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
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
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。
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。
