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Ai失败作品第二弹
ai文章内容越来越多,质量也越来越低。
要找出真正的好东西要花更多时间。
RT Nathan Labenz
OpenAI's leaked Foundry pricing says a lot – if you know how to read it – about GPT4, The Great Implementation, a move from Generative to Productive AI, OpenAI's safety & growth strategies, and the future of work.

Another AI-obsessive megathread on what to expect in 2023 🧵
微软昨天发了一篇论文,讲多模态模型下可以用可视化内容和音频来与 AI 沟通,标题就是《Language Is Not All You Need》。看论文截图能很快理解是怎么回事。

这也验证了很多朋友的看法:ChatGPT 只是开始,只要有这种底层能力,交互上的难度并不是最大门槛,会很快得到迭代。每次交互和数据库的小调整,都会带来巨大的体验差。
AI时代,我们应该如何记笔记/日记?分享我的几点思考:

1. 数据要完全本地化

未来每个人将拥有各自的个性化AI助理,你的笔记/日记能够让它更懂你。但请不要相信任何在线云笔记服务,你的笔记是你最重要的隐私,也是每一个AI公司最渴望得到的财富。

推荐使用Logseq或者Obsidian,在手机上也可以通过捷径或Telegram Bot来快速记录文字或语音。通用的markdown文本格式在将来也有助于顺利导入到各种AI服务。

2. 将“种子”与“养料”分开

借用当下很流行的“数字花园”概念,由自己产生出的灵感和想法,是“种子”,它们需要结合你日积月累所收集的、来自外部的“养料”(例如各种网络文章、书籍摘录),才能成长为花园内的植物。在不久的将来,AI 助手将能够为你的“种子”提供无穷无尽的养料,但请永远保护好自己的“种子”,因为只有种子才能决定最终植物长成的样子。同时,这也能帮助我们陷入一种新的“知识的诅咒”——那些你的 AI 助理所掌握的知识,并不代表你也掌握。

3. 不要纠结于整理和分类

碎片化的笔记不再是困扰,Notion里的Database,AI会帮你瞬间生成;需要手动建立的双向链接,AI也会全自动搞定。我们只需要持续记录,持续播种,然后每天在花园里逛逛~

期待这样的“第二大脑”早日到来。
ChatGPT 的长期留存有 30%以上,非常恐怖。这些人为什么每天用呢?好像没有人调研。
试了一下用 Stable Diffusion 画版画,用到了一个很冷门的 LoRA小模型,先让 ChatGPT 帮我想场景描述,然后直接复制到 SD 里开始画。输出的画面很稳定,可以假装是个版画大师了
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