AI探索指南

  1. 重新回到AI创业的牌桌上正好半年,期间打了3场黑客松,访谈了20+位命理师(客单价从¥99到¥5000不等),和100+位创业者和投资人交流过,迭代了三版产品

    重新回到AI创业的牌桌上正好半年,期间打了3场黑客松,访谈了20+位命理师(客单价从¥99到¥5000不等),和100+位创业者和投资人交流过,迭代了三版产品。以下是我关于AI+玄学这件事情的底层认知,期待能有进一步的碰撞和交流:
    《一位AI创业者的复盘——关于AI、玄学、宇宙与生命的思考》https://magvedvqsp.feishu.cn/docx/RKSWdoMrZoCbfnxmkyDc0Rz6nse

    原文一万两千字,提供一个太长不看版的Summary👇🏻
    「关于AI」
    - 对于应用层创业者而言,最深的护城河来自于无法在预训练和SFT阶段被模型轻易内化的垂类行业知识,以及在RLHF阶段对齐不了的用户反馈信息
    - LLM的概率模型本质决定了想要追求精确性或者任何令人感到“出彩”的效果,必须通过控制手段将概率分支进行“裁剪”
    - 所有基于LLM的优秀的对话类产品,本质上是在构建一个能完成「特定对话目标」&「确定剧本」的Agent,即将对话场景进行封闭域的收敛
    - 在C端对话类场景下,AI若想要提供专业服务而非擦边服务,核心是“信任关系”的建立

    「关于玄学」
    - 传统的“五术”(山、医、命、相、卜)中,最适合基于LLM进行开发的是「命」,即命理
    - 高端命理服务(客单价¥1500+),比起心理咨询,其实更接近法律咨询
    - 提升算命的准确度可以类比MoE架构,但一味的追求算命的准确性是徒劳的,算得过准甚至会造成“恐怖谷效应”
    - 命理师并不是一个单一专家模型,而是一个Muti-Agent架构;算命之外的其它服务(心理咨询、情感咨询、职业咨询、创业咨询等),以及命理师自身的人生阅历,往往更为关键

    「关于宇宙与生命」
    - 无穷的本质是什么,机器能思考吗,宇宙是一台图灵机吗
    - 图灵信念VS哥德尔信念;维特根斯坦与降临
    - 为什么中国传统“术数”(奇门遁甲、四柱八字、六爻等),可以看似凭空获取额外的信息
    - 宇宙并不在乎,若站在整体/无穷/无限大而言样样都是注定的,自由意志该何去何从

  2. 黑神话悟空今天发了龙年贺岁的短片,但是一点游戏画面没有比较可惜,刚好音乐又非常好听

    黑神话悟空今天发了龙年贺岁的短片,但是一点游戏画面没有比较可惜,刚好音乐又非常好听。

    于是就着音乐用 AI 整个了 MV,借这个 MV 祝大家乾坤处处结人缘,大地逍遥游遍。

    Midjourney+Runway+Pixverse+CapCut #ai视频##黑神话悟空#歸藏的AI工具箱的微博视频

  3. AI探索指南
    Perplexity的热点推送做得真不错,可以自动整理对应热点信息的所有内容,给出完整的事件经过和背景。还有引用来源。 比如Andrej Karpathy 离职这个事情,还有一个就是你可以直接让他把整理的内容翻译成中文,非常方便。 专题链接在这里:https://www.perplexity.ai/search/Andrej-Karpathy-left-iRRPSPFZSCSC6nvrhCvtWg?s=c
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  4. Perplexity的热点推送做得真不错,可以自动整理对应热点信息的所有内容,给出完整的事件经过和背景

    Perplexity的热点推送做得真不错,可以自动整理对应热点信息的所有内容,给出完整的事件经过和背景。还有引用来源。

    比如Andrej Karpathy 离职这个事情,还有一个就是你可以直接让他把整理的内容翻译成中文,非常方便。

    专题链接在这里:https://www.perplexity.ai/search/Andrej-Karpathy-left-iRRPSPFZSCSC6nvrhCvtWg?s=c

  5. 去年被 Google 收购的一家创业公司 Socratic (移动学习教育 APP),创始人 Shreyans 有一篇文章,总结了她从这次收购中看到了、学到了什么

    去年被 Google 收购的一家创业公司 Socratic (移动学习教育 APP),创始人 Shreyans 有一篇文章,总结了她从这次收购中看到了、学到了什么。

    去年读的时候感觉挺平常的,今天重读一遍发现有一些点还是很深刻的,比如大公司对于创业公司的看法是什么、什么情况才会注意到创业公司、大公司相比于创业公司的优劣势等。

    1)Google does things the Google way, 谷歌以谷歌的方式做事

    谷歌使用的几乎每一款软件和基础设施都是在谷歌构建的,这是比大多数公司更早面对最棘手的工程问题下的自然结果。

    这意味着我们无法保留我们自己的代码库,必须从头开始,在谷歌的技术栈上重建我们的应用程序,与新团队一起重建产品。

    2)简单的事情反复完成会让人感到不可思议

    我注意到的一个模式是,伟大的 AI 研究人员愿意手动检查大量数据。不仅如此,他们还构建了基础设施,使他们能够快速手动检查数据。虽然并不光彩,但手动检查数据可以提供有关问题的宝贵直觉。

    3)大多数问题不值得谷歌花费时间

    大多数用户规模在 1000 万至 5000 万之间的问题并不值得谷歌花费时间,而且不符合他们的战略。但对于符合他们性质、战略以及某人的晋升目标的问题,他们将投入大量精力。

    4)谷歌员工渴望交付出色的工作,但往往无法做到

    虽然毫无疑问,有一些人是冲着美食而来,每天只工作 3 小时,享受着提前退休的生活,但我所遇到的所有人都是认真、努力工作,并希望能够做出优秀的工作。

    打败渴望出色的员工的是审查的重重关卡、频繁的组织重组、过去失败留下的制度疤痕,以及在国际舞台上做一些简单事情的复杂性。初创公司可以忽略许多问题,但谷歌员工很难做到这一点。

    另一个阻碍他们的是他们自己。所有聪明的人都能反驳任何事情,但却不能支持某件事情。所有的领导者缺乏说出令人不适的真相的勇气,以及所有被雇佣却没有明确项目可供工作的人,但仍必须通过虚构的工作来保留其晋升资格。

    5)头重脚轻、结构庞大的组织很难调整方向

    我亲身经历的另一个阻碍进展的因素是组织结构的顶层过重。一个团队拥有多位成功的联合创始人和 10~20 年的谷歌老兵听起来可能是取得伟大成就的秘诀,但这也是制造僵局的秘诀。

    如果有多个领域可以探索,明确的目标以及强大的自主权来追求这些路径,这种结构可能有效。但如果你想要致力于一个统一的产品,它需要一个明确的领导者,一个明确的方向,以及更多的实干者而非思考者。与直觉相反,在早期项目中增加更多人并不能使项目进展得更快。

    6)在谷歌,只要你玩对了游戏,惊喜的事情就是可能的

    谷歌曾经有一套他们称之为“三尊重”的内部价值观:尊重用户,尊重彼此,尊重机遇。

    前两者比较容易理解,但第三者却让大多数人感到困惑。我的理解是:你在谷歌,这是一个极其盈利、充满天才的企业。你薪水丰厚,食物丰盛,生活在永恒的春天天堂——硅谷。

    所以,拥有这种疯狂的运气,你能做的最好的事情是什么呢?

  6. Perplexity的热点推送做得真不错,可以自动整理对应热点信息的所有内容,给出完整的事件经过和背景

    Perplexity的热点推送做得真不错,可以自动整理对应热点信息的所有内容,给出完整的事件经过和背景。还有引用来源。#ai#
    比如Andrej Karpathy 离职这个事情,还有一个就是你可以直接让他把整理的内容翻译成中文,非常方便。

    专题链接在这里:网页链接

  7. Andrej Karpathy 关于自己从 Open AI离职的声明:

    Andrej Karpathy 关于自己从 Open AI离职的声明:

    大家好,确实,我昨天刚刚离开了OpenAI。首先要说的是,这并非因为发生了什么特别的事件或问题,也不涉及任何戏剧性的变故(不过,大家继续提出的各种阴谋论还是挺有趣的:))。其实,过去大约一年在OpenAI的经历非常棒——团队实力强大,同事们非常棒,而且OpenAI的发展规划也极具吸引力,我相信我们都有很多值得期待的事情。目前,我打算专注于我的个人项目,看看能碰到什么新奇的事。那些一直关注我的朋友,可能对我接下来会做什么已经有所预期了;) 再会

  8. 各位情人节加大年初五快乐啊,不过貌似都在迎财神没人管情人

    各位情人节加大年初五快乐啊,不过貌似都在迎财神没人管情人。#ai#

    跟朋友们做了个情人节小项目,输入图片和想说的话可以生成一张花朵的拍立得照片。

    感兴趣可以玩玩。如果觉得不错可以介绍给朋友们试试,生成时间稍微有点长可以耐心等一会。

    扫描图片二维码就可以参与。

  9. 试了一下Leiapix 这个可以提取图片深度信息,然后生成运镜视频的产品

    试了一下Leiapix 这个可以提取图片深度信息,然后生成运镜视频的产品。

    效果还挺好的,自定义选项也很丰富,一些简单的场景运镜视频不用视频生成工具用这个也挺好。

    直接上传图片然后再右侧调整选项就行。

    这里尝试:https://www.leiapix.com/

    Invalid media: video

  10. 尝试了一下Stable Cascade,可能是 Demo 的资源问题,现在生成的图片细节非常的差,基本没有纹理,和介绍页面的差距较大

    尝试了一下Stable Cascade,可能是 Demo 的资源问题,现在生成的图片细节非常的差,基本没有纹理,和介绍页面的差距较大。#ai画图#

    提示词响应还可以,文字生成真的不错。

    这里尝试:网页链接