AI探索指南

  1. 和朋友聊天, 他付费了 AI PPT 的会员, 原因是孩子老师经常要求家长和孩子一起做 PPT 呈现一些主题

    和朋友聊天, 他付费了 AI PPT 的会员, 原因是孩子老师经常要求家长和孩子一起做 PPT 呈现一些主题。

    烦不胜烦,又无法拒绝。

    有了 AI 工具, 可以轻松拿出一个可「交差」的 60 分作品。

    ━━━━━━━━━━━━━━
    我自己之前写的几十个 GPTs, 被使用次数最多的, 竟然是「公文笔杆子」。 一个用来快速撰写公文的 Prompt。

    这俩事放一块, 好像有一个模式隐约可见:

    AI 早期的落地场景, 可能并不是大家心心念念的改天换地, 人力完整替代, 生产力颠覆性革命。

    可能那些日常不得不做,又没什么太大意义的「烦心事」, 恰恰是当前落地需求比较旺盛的好场景。

  2. 《得到品控手册》,里面把内容生产标准化这事给标准化了

    《得到品控手册》,里面把内容生产标准化这事给标准化了。

    每个环节,单独分析撰写SOP,里面有原则,有方法论,也有示例。

    这是什么?写Prompt的原材料啊。

    把这里的一个个锦囊事项,搞成一个个的Prompt或GPTs,可太容易了。

    Know-how直接喂到嘴边了,搞内容创业的同学可以试试效果。

  3. 自己撸了一套完全离线的RAG

    自己撸了一套完全离线的RAG。

    技术栈:
    - llama3替代OpenAI
    - nextjs做UI和api
    - postgresql pgvector 做存储

    中间碰到一些坑,第一个国内开发就是网络的坑,大部分框架默认自带就是OpenAI的服务,但是被墙,有的框架写的太死,都不好配置代理...

    第二个坑,OpenAI默认向量纬度是1536,但是llama3是4096,得手动搞一下数据库,它默认创建的时候是1536。

    还有很多配置因为ts llamaindex可能太小众了,配置啥都没有,我得去读一下源码...

    学习和参考了 @艾逗笔 的两个项目,感谢!

    https://github.com/all-in-aigc/gpts-works
    https://github.com/thinkany-ai/rag-search

    https://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template 这个项目是用langchain来写的,不过可以学习一下他的输出prompt,以及RAG的写法。

    总的来说要自己搞一下,该踩的坑还得得躺。

  4. 又发现了一个卖金铲子的家伙!

    又发现了一个卖金铲子的家伙!
    各家都在做 AI 搜索
    AI 搜索的痛点就是数据源不够好
    这个叫Tako的服务,给 AI 搜索产品提供基于真实知识的互动图表。
    比如对比 Netflix 和 Nvidia 的净利润曲线
    这可比总结几个网页高级多了。。。
    特别适合写研究报告,这种很难找的信息,用户付费意愿也很强
    第一个合作伙伴会是 Perplexity,拭目以待!

  5. 我脑袋里大概有四十多个AI产品的idea,都很有意思,而且利用了大模型作为核心能力

    我脑袋里大概有四十多个AI产品的idea,都很有意思,而且利用了大模型作为核心能力。但是呢,我还看到了两个更大的方向,所以这些东西暂时都没法做出来,大的不一定好,小的也很好,但是既然看到了,那还是得去搞搞看

    如果之后大的搞成了,或者搞挂了,再去把这些小东西挨个搞出来,也能聊以自慰,玩很久了

  6. AIPPT 完成了 B1 轮的融资

    AIPPT 完成了 B1 轮的融资。
    前天见到了 CEO 赵充,问了几个很核心的问题,问完不得不感叹,他是商业化的天才。
    很多人以为这事儿就是用 AI 生成个大纲,还有人问ChatGPT不就能干这事儿吗?
    其实真相是:
    - 选取了办公套件里价值最高的PPT场景
    - 真正把用户场景做透,国内用户和海外用户各有所爱
    - 一个工具产品能做到在国内直接赚钱,已经是非常solid的PMF
    - 不仅国内做透了,海外版的成绩也很好
    - 不仅软件做了,硬件也做了,AI 鼠标一键激活
    - 不仅做了产品,还做了API,大部分 AI 产品不仅不会抄还都会接入它
    - 不仅做了 PPT, 还布局了AI工具产品矩阵,即便有竞品,也能做到比他们的增长成本更低

    好了,不能再吹了,再吹以为我在写软文了(真的没收钱)
    https://mp.weixin.qq.com/s/FNQLlNAEQnejYMVd2U6l8A

  7. 大厂都自己下场做教学了,谷歌出了一个给用户的提示快速入门手册

    大厂都自己下场做教学了,谷歌出了一个给用户的提示快速入门手册。

    包括提示词的书写格式以及涉及到各个职能的常用提示词和拆解。

    我把整个 PDF 用 GPT-4o 翻译了,后面有下载地址。

    在撰写有效提示时,有四个主要方面需要考虑。不需要全部使用。

    Persona 角色、Task 任务、Context 上下文、Format 格式

    以下是快速入门 Gemini 的一些提示:

    使用自然语言。写作时就像在与另一个人交谈。用完整的句子表达完整的想法。

    具体并反复迭代。告诉 Workspace 的 Gemini 你需要它做什么(总结、写作、改变语气、创建)。提供尽可能多的上下文。

    简明扼要,避免复杂。用简短但具体的语言陈述你的请求。避免使用行话。

    让它成为一次对话。如果结果不符合您的期望或您认为有改进的空间,请微调您的提示。使用后续提示和迭代的审查和改进过程,以获得更好的结果。

    剩下的提示词案例和 PDF 下载在这里:https://mp.weixin.qq.com/s/lIMh_5jLlLWq5hptBv6tRw

  8. 在新技术爆发早期,现在的超级印钞机巨头在早期基本都经历过「怎么赚钱」的质疑

    在新技术爆发早期,现在的超级印钞机巨头在早期基本都经历过「怎么赚钱」的质疑。商业模式落地往往落后于技术和产品的发展,从技术创新到产品风靡到商业模式成熟需要时间。在这个时候,用评价成熟技术市场的标准去看早期技术市场往往会低估未来潜力。

    图1是2002年纽约时报的一篇文章:“Google最难搜索的是自己的商业模式”,现在看来当然滑稽,但彼时彼刻这样的质疑听起来是非常合理的。

    简单回忆了一下互联网世界两大超级印钞机Google和Meta寻找商业模式的过程(图2)。以史为鉴,也许我们可以对AI的商业模式落地多一些耐心。