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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
自从传出Emad辞职起我就对他未来做什么充满了好奇（以及想看能不能投点）。几周前我们联系上了Emad，大家一起讨论了一下去中心化AI，之后我又研究了他的过去的一些发言，最终整理出了这些东西。
TLDR -
▪AI作为下一个时代最重要的基础设施，不能由少数机构掌控。
▪每个国家都需要自己的国家AI，否则会面临文化消失的风险。
▪Emad会启动一系列公司，作为BootLoader去启动一个个国家和行业的AI模型。
▪国家AI对应国家数据集，它应由集体参与，凝聚集体智慧，被集体治理。
▪这个方式很难追求AGI，但足够作出好用的开源小模型，极大削弱单一大模型的统治地位。
▪小模型是私有化部署的关键。当个人也能很轻易的把出色的模型部署在手机和电脑，我们就迎来了一个平权的AI时代。
▪Web3技术是这一切成为可能的关键。
▪具体怎么做，我猜Emad自己也还没琢磨清楚并形成清晰的执行计划。
红杉发布的这篇介绍如何找到产品与市场的契合点文章很适独立开发者和初创公司阅读。
文章提出一个创业公司PMF的框架:紧迫需求、根深蒂固、未来愿景三种路径。理解自己在哪条路上,有助于明确策略重点,找到突破口。
找到 PMF 的三个策略，完整的翻译在后面：
◆ 紧迫需求（Hair on Fire）
你解决了顾客的一个明确且迫切的需求问题。需求非常明显。因此，你所在的领域可能竞争激烈，众多竞争者争夺市场份额。顾客在积极对比现有的解决方案。要在这种动态中突围，你必须提供卓越的解决方案，而且这些产品因其独特性而脱颖而出，不仅仅是更优秀。你不能仅仅更快或更便宜——你需要提供一个真正有区别的客户体验，以保持持久的竞争优势。
◆ 根深蒂固（Hard Fact）
你将一个普遍认为是生活中不可改变的硬事实视为一个可以通过你的产品解决的问题。顾客已经习惯了与问题共存，不再急于寻求解决方案。现状被视为理所当然，看似无法改变。你通过一个意外的方法来改变现状：事实虽难以改变，但问题可以被解决。挑战在于打破习惯的力量。顾客需要改变他们现有的行为，而这种惯性非常强大。你需要的是一个足够新颖的方法，解决一个足够重要的问题，这样的改变才值得尝试。
◆ 未来愿景（Future Vision）
你通过前瞻性创新为顾客开创了一个全新的现实。对顾客来说，这可能听起来如同科幻小说——无论是因为概念虽熟悉但看似不可能实现（如利用核聚变产生廉价而丰富的能源），还是因为之前从未有人想到（如 iPhone）。
顾客或许对此问题浑然不觉，或者本能地认为这是遥不可及的梦想。无论如何，挑战都在于克服不信任：顾客必须相信你的产品代表了一个全新的范式，这通常伴随着自己的生态系统（iPhone 不仅是一种设备；它的 App Store 开辟了与互联网互动的新方式。Tesla 不只是一辆车；它是包含相机和自动驾驶软件的网络，提供了一种全新的驾驶体验）。
全文翻译及原文：https://www.guizang.ai/work/arc-product-market-fit-framework
输出速度非常快，目前不需要登录并且免费，通过下面的testflight链接安装。
安装：https://testflight.apple.com/join/Y9X0wGsi
蛮有意思，想感受下全自动驾驶技术，用眼看路，用脑思考跟自然生物演化历程很相似。
在寒武纪时期生物大爆发正是因为有了眼睛的出现，从单目到双目再到双目的位置，高等生物捕食者的前方有一双眼睛👀。
汽车的视觉实现方案可以移到未来机器人上面，生物体的眼睛会面临“老眼昏花”，而机器只需要更换新的摄像头升级系统就好。
机器的一双眼睛可以运用半导体制程，最终导向就是越来越小性能越强，成本也越来越低。
涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。
详细的学习内容有：
• 机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。
• 特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。
• 生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。
• 计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。
• 推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。
• MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。
• TensorFlow、Google Cloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。
课程地址：https://www.cloudskillsboost.google/paths/17
1.用你的个人微信向上一步扫码登录的小号发消息，查看你是否能收到消息；
2.如果收不到消息，进入在sealos中创建的应用，点击日志查看错误原因；
到了这里，你就拿到了一个可以在微信中对话的 AI 机器人了，后续我会再写一遍分享，说明下如何通过 工作流（Workflow） 将滴答清单、flomo、Cubox 加入到微信机器人对话中。
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