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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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又来帮在快手的朋友招人了，这次是 2-5 年的成产品设计岗位。#ai##招聘#
除开正常的要求外，需要有 AIGC 实践经验和设计系统的搭建经验，有代码能力更好。
-----完整 JD-----
我们是快手研发设计中心团队，负责面向公司内部的产品交互设计。我们正在进行前沿的 AIGC 设计探索，并把探索的成果变成产品，希望找到志同道合的朋友一起同行:
1. 招聘交互设计师（UE） 或者产品设计师（UX）
2. 有 2 ～ 5 年 B 端或工具类产品设计工作经验
3. 有良好的逻辑性
4. 对 AIGC 方向感兴趣，在 AIGC（MJ，SD，GPT 等）有实践经验优先
5. 有设计系统建设 / 设计规范建设经验优先
6. 有代码基础优先
7. Base 北京
如果你对我们的工作感兴趣，请和我联系，我的微信：ding_zu，邮箱 dzwangyihan@gmail.com
除开正常的要求外，需要有 AIGC 实践经验和设计系统的搭建经验，有代码能力更好。
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支持在Vercel上面一键部署。由于目前还没有 Sora API 看了一下是通过模拟 DALL-E3 的 API 接口字段做的。
项目地址：https://github.com/SoraWebui/SoraWebui
他可以把相当复杂的LLM概念用非常好理解的方式讲出来。希望了解LLM的强烈建议听一下他的课，包括一些历史课程。
用GPT-4翻译了一下这节课，感兴趣可以听一下。字幕文件下载和历史课程会放最后。
补充一下视频介绍：
分词器是大语言模型（LLM）处理流程中一个独立且关键的环节。它们有专属的训练数据集、采用特定的训练算法——字节对编码（Byte Pair Encoding），训练完成后，分词器能够执行两个核心功能：encode() 函数将普通文本字符串转换为词元，而 decode() 函数则能将词元还原为原始文本字符串。在这场讲座中，我们将一步步揭开 OpenAI GPT 系列分词器的构建过程。
我们将发现，许多大语言模型(LLM)表现出的异常行为和问题，其实都源于标记化(tokenization)这一环节。我们会针对这些问题进行详细讨论，探究标记化为何成为问题的关键所在，以及为什么最理想的情况是有人能够找到办法，完全去除这一处理阶段。
字幕及视频下载：网页链接
开源代码： https://github.com/SoraWebui/SoraWebui
演示网站：https://sorawebui.com/
大家可以先基于这套代码，把网线部署上线，然后等待 Sora 官方 API 上线。
因为目前暂时无法调用 OpenAI 的官方接口，所以还有个配套项目 FakeSoraAPI。
FakeSoraAPI 基于 DALL-E 的接口，猜测 Sora 的接口参数和返回值，实现了一个假的 Sora API 来完成 Text to Video 流程。
大家如果自己要开发，也可以先基于 FakeSoraAPI ，把整个业务流程走通，等到 Sora 官方 API 上线之后就可以第一时间做一些小改动，就能够让自己的产品可以使用，而不是等到API上线了才开始开发。
开源代码：https://github.com/SoraWebui/FakeSoraAPI
既可以自己基于开源代码一键部署，也可以使用部署好的 https://fake-sora-api.sorawebui.com/ 。
