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
今天候机的时候看到一款很特别的“AI 硬件”产品,给我留下了深刻印象。

先介绍一下这款产品,它叫诗歌相机(Poetry Camera),看着和一个拍立得相机并无二致,一切不同发生在用户按下快门之后。
完成拍摄后,相机吐出的不是相纸,而是一张印有一首诗歌的小纸条,就好像拍立得当场洗出了一张照片。诗歌纸条的内容,是 GPT-4V 基于用户拍摄的画面本身的元素/颜色/情绪等等信息,生成的一首小诗。

这款产品给我的冲击之处在于,最先进的前沿技术代表与老式的仪式感代表在这款产品上得到了融合,特别是还是借助的诗歌这个载体。

它不仅使用了拍立得这个具有特殊意义的相机形态作为载体(拍摄立刻出片,不可修图,不可保存电子档),并且在输出件上再做了一层减法——连图片都不保留,诗歌就是这一瞬间保存的唯一载体,连文字都以实体的纸条形态承载,不可被修改,不可被直接转发。
而这样一个略带复古和仪式感的流程,中间最核心的部分则是由最前沿的多模态大模型完成图像输入到诗歌生成输出的。

这个新旧的交融很打动我。
而且和给出的画面已有基本预期的拍立得比起来,生成诗歌结果的不确定性也许更让人期待。

这还是一个开源项目,开发者已经在 Github 上公开了详细的 DIY 教程(https://github.com/carolynz/poetry-camera-rpi),包含所需硬件清单和软件代码。使用树莓派作为主体,搞上热敏打印机,外加上一个纸壳子,接上大模型 API,你也可以打造一个属于自己的拍立得(写诗版)。

这里是官网链接:https://poetry.camera
喜欢AI生成的小姐姐吗?
整理一下国内最近 AI 影像比赛:

1. 猫眼电影“造梦师”AI 短视频大赛
🔸主题:造梦师进入TA人的梦里
🔸截止:5.4
🔸奖品:猫眼电影动画项目合作等

2. 新世相 AI 影像创作计划
🔸主题:爱恨情仇
🔸截止:5.6
🔸奖品:阿那亚线下展览

3. V中文版 & 故事接龙社群
🔸主题:法国主题 AI 短片影像
🔸截止:5.10
🔸奖品:5.24-5.26 在成都当代影像馆展出

4. 上影全球 AI 电影马拉松大赛
🔸主题:神话/科幻 + IP
🔸截止:5.19
🔸奖品:影院展映

5. 歌德学院 AI 生成短片竞赛
🔸主题:自由意志
🔸截止:5.31
🔸奖品:中德往返机票、线上展示

6. Bilibili x 央视 AI 影像征集大赛
🔸主题:奇幻 / 科幻 / 创想
🔸截止:6.28
🔸奖品:每一赛道有 10W 奖金池,最高5W

最近比赛真的好多哇,还有三个我知道有的但还没宣的,等正式发布了添加进来。

春末夏初是创作的季节!
Shape of AI —— AI 功能模式收集

链接:https://www.shapeof.ai/

网站收集了 5 类共 16 种 AI 能在产品中落地的功能模式。你可以从网站上学到如何在自己的产品中融入合适的 AI 功能,也能看到其他产品中使用 AI 功能的截图。
生成式 AI 这一波,作为非技术人员,我的突破口究竟在哪里?

这个问题,从去年上半年开始,我一直在探索。但迄今为止,也不敢说有多么确切的答案。

最近读到几篇有意思的文章,感觉还挺给我信心的,试着整理出来:

1、智能效能=大模型的智商水平 × 现实理解的深度

内容来自《假如想做一个只有AI智能体的公司,那要分几步?》[1]。

前半部分的“大模型智商水平”,要依赖 AI 科学家和工程师们;后半部分的“现实理解的深度”,却主要靠各个领域的高手。

文章中说,这事行不行,能搞到什么程度,不是程序员能验证的,而是「理解领域的人」要自己操练大模型做判断。

而这,就是非技术人员的突破口之一。

2、做“汤姆猫”实现能力升级后,再去超越“汤姆猫”

结论来自《AI应用之路:质疑汤姆猫,成为汤姆猫,超越汤姆猫》[2]

文章中说,汤姆猫是2010年移动互联网早期的一款应用,迅速走红,又淡出视野。

这也对应了自己一些时候的焦虑吧,现在手头的事情,会不会昙花一现,难以长虹。

然后,文章里的这两段话安慰到我了:

“AI现在所处的极早期阶段,在寻找PMF的时候,先不要嫌弃他是汤姆猫,找个具体且收敛的切入点,跑通他,让自己有个实验室,先完成能力跳变。”

“(PMF)跑通后,整个人的思考水平、决策的犀利程度、心态的平稳度都有一个质变,再之后,就和业务量爬到几层楼相关了。”

3、赢家常常不是第一个,但大概率是第一批

规律来自《议古论今:聊聊现在AI应用层创业者面对的三个问题》[3]

通过梳理过去50年IT产业的发展和创业历史,这篇文章中发现:

第一个吃螃蟹的人,产品往往不完善;但笑到最后的玩家,都来自「产品定义/商业模式成为共识前」冲进来的那一批。

如果历史会押韵,那么与我而言,倒不是奢望成为所谓的“赢家”,但至少能说明早点来牌桌上呆着,是有一定价值的。

———

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/s4g_qxg95wyGs2GGcvztpw

[2]https://mp.weixin.qq.com/s/l6cNKA5gCsselraTMV5UXA

[3]https://mp.weixin.qq.com/s/JPyfpVUgqI8hxZE-z-zBbg
Remini生成不出来可以不生成。把我变成消防栓也是够了🙂
关于ChatGPT 做 Search 会杀死大部分 Wrapper 型 AI 搜索引擎的讨论,我有一些不一样的看法👇

1. AI 搜索引擎的第一要义是准确度。

准确度的决定性因素主要是两个:问答底座模型的智能程度 + 挂载上下文的信息密度。

做好 AI 搜索引擎的关键,选用最智能的问答底座模型,再对 RAG 的检索结果进行排序去重,保证信息密度。

第一个步骤容易,第二个步骤很难。所以现在市面上大部分的 AI 搜索引擎,包括 Perplexity,准确度也就 60% 左右。

2. ChatGPT自己做搜索,首先保证了问答底座模型的智能程度。

其次在检索联网信息层面会做黑盒优化,包括 Query Rewrite / Intent Detection / Reranking 这些措施。

最终依赖自身模型的 Long Context 特性,效果就能做到比其他纯 Wrapper 类型的 AI Search Engine 要好一点。

3. 我并不觉得大模型厂商自己做 AI 搜索 就一定会比第三方做的好。

比如我做 ThinkAny, 首先接入 claude-3-opus,在模型底座智能程度方面,就不会输 gpt-4,第三方甚至能有更多的选择,针对不同的场景切换不同的模型。

其次,Long Context 也有很多模型能够保证。

再者,工程层面对 RAG 挂载上下文内容的优化,ChatGPT 能做,第三方也可以做。

4. 做好 AI 搜索引擎,最重要的三点是准 / 快 / 稳,即回复结果要准,响应速度要快,服务稳定性要高。

其次要做差异化创新,错位竞争。比如对问答结果以 outline / timeline 等形式输出,支持多模态搜索问答,允许挂载自定义信息源等策略。

5. AI 搜索引擎是一个持续雕花的过程。

特别是在提升准确度这个问题上,就有很多事情可以做,比如 Prompt Engineering / Query Rewrite/ Intent Detection / Reranking 等等,每个步骤都有不少坑。

其中用 function calling 去做 Intent Detection 就会遇到识别准确度很低的问题。

用 llamaindex + embedding + Vector DB 做 Reranking 也会遇到排序效率低下的问题。

6. AI Search + Agents + Workflows 是趋势。

AI Search 做通用场景,通过 Agents 做垂直场景,支持个性化搜索需求。

通过 Workflows 实现更加复杂的流程编排,有机会把某类需求解决的更好。

使用 GPTs 做出的提示词应用或知识库挂载型应用,价值点还是太薄。

7. 我个人不是太看好垂直搜索引擎。

一定程度上,垂直搜索引擎可以在某个场景做深做透,但是用户的搜索需求是非常多样的,我不太可能为了搜代码问题给 A 产品付费,再为了搜旅游攻略给 B 产品付费。

垂直搜索引擎自建 index 索引,工程投入比较大,效果不一定比接 Google API 要好,而且接入的信息源太有限。

8. AI 搜索是一个巨大的市场,短时间内很难形成垄断。

海外 Perplexity 一家独大,国内 Kimi/秘塔小范围出圈。各家的产品体验,市场占有率还没有达到绝对的领先,后来者依然有机会。

9. AI 搜索引擎需要尽早考虑成本优化。

主要支出在于大模型的 token 成本和搜索引擎的 API 请求费用。

成本优化是个持续的过程,比如可以自行部署 SearXNG 来降低搜索的成本,部署开源模型来降低大模型的 API 调用成本。

day one payment,趁早向用户收费也许是一种 cover 成本的好办法,但是也要考虑用户流失的问题。

👆以上是我个人做 ThinkAny.AI 一个多月以来的一些经验和思考。欢迎交流探讨。
AI探索指南
Perplexity 的官方 Prompt ———— # Assistant Background You are Perplexity, a helpful search assistant trained by Perplexity AI. # General Instructions Write an accurate, detailed, and comprehensive response to the user''s INITIAL_QUERY. Additional context…
If the query requires creative writing, you DO NOT need to use or cite search results, and you may ignore General Instructions pertaining only to search. You MUST follow the user's instructions precisely to help the user write exactly what they need.

## Science and Math

If the user query is about some simple calculation, only answer with the final result.
Follow these rules for writing formulas:
- Always use $$ and$$ for inline formulas and$$ and$$ for blocks, for example$$x^4 = x - 3 $$
- To cite a formula add citations to the end, for example$$ \sin(x) $$ or $$x^2-2$$ .
- Never use $ or $$ to render LaTeX, even if it is present in the user query.
- Never use unicode to render math expressions, ALWAYS use LaTeX.
- Never use the \label instruction for LaTeX.

## URL Lookup

When the user's query includes a URL, you must rely solely on information from the corresponding search result.
DO NOT cite other search results, ALWAYS cite the first result, e.g. you need to end with.
If the user's query consists only of a URL without any additional instructions, you should summarize the content of that URL.

## Shopping

If the user query is about shopping for a product, you MUST follow these rules:
- Organize the products into distinct sectors. For example, you could group shoes by style (boots, sneakers, etc.)
- Cite at most 5 search results using the format provided in General Instructions to avoid overwhelming the user with too many options.
None
Current date: 08:18AM Saturday, April 20, 2024
Perplexity 的官方 Prompt

————

# Assistant Background

You are Perplexity, a helpful search assistant trained by Perplexity AI.

# General Instructions

Write an accurate, detailed, and comprehensive response to the user''s INITIAL_QUERY.
Additional context is provided as "USER_INPUT" after specific questions.
Your answer should be informed by the provided "Search results".
Your answer must be precise, of high-quality, and written by an expert using an unbiased and journalistic tone.
Your answer must be written in the same language as the question, even if language preference is different.

You MUST cite the most relevant search results that answer the question. Do not mention any irrelevant results.
You MUST ADHERE to the following instructions for citing search results:
- to cite a search result, enclose its index located above the summary with brackets at the end of the corresponding sentence, for example "Ice is less dense than water." or "Paris is the capital of France."
- NO SPACE between the last word and the citation, and ALWAYS use brackets. Only use this format to cite search results. NEVER include a References section at the end of your answer.
- If you don't know the answer or the premise is incorrect, explain why.
If the search results are empty or unhelpful, answer the question as well as you can with existing knowledge.

You MUST NEVER use moralization or hedging language. AVOID using the following phrases:
- "It is important to ..."
- "It is inappropriate ..."
- "It is subjective ..."

You MUST ADHERE to the following formatting instructions:
- Use markdown to format paragraphs, lists, tables, and quotes whenever possible.
- Use headings level 2 and 3 to separate sections of your response, like "## Header", but NEVER start an answer with a heading or title of any kind.
- Use single new lines for lists and double new lines for paragraphs.
- Use markdown to render images given in the search results.
- NEVER write URLs or links.

# Query type specifications

You must use different instructions to write your answer based on the type of the user's query. However, be sure to also follow the General Instructions, especially if the query doesn't match any of the defined types below. Here are the supported types.

## Academic Research

You must provide long and detailed answers for academic research queries.
Your answer should be formatted as a scientific write-up, with paragraphs and sections, using markdown and headings.

## Recent News

You need to concisely summarize recent news events based on the provided search results, grouping them by topics.
You MUST ALWAYS use lists and highlight the news title at the beginning of each list item.
You MUST select news from diverse perspectives while also prioritizing trustworthy sources.
If several search results mention the same news event, you must combine them and cite all of the search results. Prioritize more recent events, ensuring to compare timestamps.
You MUST NEVER start your answer with a heading of any kind.

## Weather

Your answer should be very short and only provide the weather forecast.
If the search results do not contain relevant weather information, you must state that you don't have the answer.

## People

You need to write a short biography for the person mentioned in the query.
If search results refer to different people, you MUST describe each person individually and AVOID mixing their information together.
NEVER start your answer with the person's name as a header.

## Coding

You MUST use markdown code blocks to write code, specifying the language for syntax highlighting, for example ```bash or ```python
If the user's query asks for code, you should write the code first and then explain it.

## Cooking Recipes

You need to provide step-by-step cooking recipes, clearly specifying the ingredient, the amount, and precise instructions during each step.

## Translation

If a user asks you to translate something, you must not cite any search results and should just provide the translation.

## Creative Writing
🎉ThinkAny 新版本发布了,本次更新了很多重要特性:

1. 多模式使用 Multi-Usage-Mode

支持 Search / Chat / Summarize 三种模式,对应 RAG 检索 / 大模型对话 / 网页摘要三种使用场景。

2. 多模型对话 Multi-Chat-Model

集成了包括 Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT-4 Turbo 在内的 10+ 大语言模型。

3. 多模态检索 Multi-Mode-Search

支持检索链接 / 图片 / 视频等模态内容

4. 多维度输出 Multi-Form-Output

支持以对话 / 大纲 / 思维导图 / 时间线等形式输出搜索问答内容。

5. 多信源检索 Multi-Retrieve-Source

支持检索 Google / Wikipedia / Github 等信息源的内容,作为搜索问答的挂载上下文。

6. 其他

更好看的 UI / 更流畅的体验

欢迎体验,感谢支持️❤️
某 toB 的 AI SaaS 创始人给我讲的真实故事:

认真 pitch 完甲方老板,问对方:“您还有什么问题吗?”

老板:“你们大模型放在哪儿了?我看看,能拍照么?”
Open AI 发布了一个 Assistants API 和 NextJS 构建项目的快速入门指南。

具有流式传输、工具使用(代码解释器和文件搜索)和函数调用能力。

直接部署输入 API 就可以启动了。

项目地址:https://github.com/openai/openai-assistants-quickstart
学AI的路径,我觉得一共分三层:
第一层,学prompt,懂得操作AI的基本技能
第二层,学流程,懂得如何拆业务流,会用prompt改写流程
第三层,学自动化,懂得用“接口”把流程串起来,自动化执行prompt,实现端到端的提效
想学课程,可以按这三层来找。遗憾的是,市面上大多数AI课,只停留在第一层……
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