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
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Content at scale - 收录最佳的ChatGPT prompt提示词
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链接：
https://contentatscale.ai/ai-prompt-library/
#Ai工具推荐
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好评如潮
致富不仅仅靠运气，幸福也不是从天而降的。积累财富和幸福生活都是我们可以且需要学习的技能。
本书收集整理了硅谷知名天使投资人纳瓦尔的智慧箴言录，尤其是关于财富积累和幸福人生的原则与方法。
电子书PDF、mobi、epub等格式下载：
https://pan.quark.cn/s/e80676283876
我见过几个团队做这个方向 用过真机以后 我觉得这类产品目前有个致命硬伤：太硬了👀
因为需要一个硬体壳把电子器件包起来 就很影响玩撸时的手感
试想一下你的Jellycat看着软萌萌的 但捏上去触到塑料硬壳的那一瞬间 真的很出戏🫠
Openart - 实用！SD艺术创作提示词
Openart 实用！SD艺术创作提示词
链接：
https://openart.ai/home
#Ai工具推荐
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OpenArt
AI Creator Studio for Video & Images | OpenArt
OpenArt Suite is your all-in-one AI creator studio. Create images, videos, characters, and audio in one place. Keep your characters, worlds, and style consistent across creations. Powered by the world’s top models like Google Veo, Kling, Nano Banana Pro,…
Perplexity vs Notebook LLM 都是content curation策展逻辑
但本质区别是在机器策展 + 人类策展的比例混合度
Perpelxity(人20%，机器80%)，先问题，后策展，主要来快速获得结果
- 触发机制：perplexity的触发一定是先问题/Query (question driven)
- 问题拆解：接着perplexity则是把自然语言变成queries for search engine，在搜索引擎实时获取结果与内容
- 内容筛选：基于perplexity的检索与排序算法，筛选出可信/高质量的网页作为信息源
- 结果精炼：通过AI从结果中提取最相关的段落与句子clips，组合多个网页内容的段落生成一个简洁与格式化的回答
- 内容呈现：主要以有格式化的text来呈现
以上除了问题以外，问题的拆解机制，内容的筛选，精炼和展示机制基本都由机器所决定，对使用者的要求并不算高
Notebook LLM(人80%，机器20%)，先策展，后提炼，获得更多启发，鼓励更多与内容的不断互动来获得更多内容的精华
- 触发机制：触发机制是由content driven(multiple content)，在这一步就由人框定了内容的范围与数量
- 问题拆解：有AI对内容理解之后，提供suggestion/inspiration，也就是去理解与提炼内容的角度，激发用户去思考与产生更多的问题来获得单个内容中，或者多个内容之间的价值
- 结果精炼：完全是由不同提问/query的角度来在所限制的内容范围中，不断获得不同的洞察角度（包含了单个内容和多个内容组合），这也是说的把一个内容吃透
- 内容呈现：除了文字以外，更有趣的是内容通过两人对话podcast方式，这增加了content consuming的方式，以及趣味性
以上更多的价值原来于用户本身，这包含了内容的选择与提供，提炼内容的多元化角度，对使用者本身的要求要高很多
虽然notebook这个产品总体看起来还更像一个半成品，一个content curation的playground，但确实给会玩的高阶用户释放了更大的空间，也可以作为早期想法的实验场，通过它来形成规则与模版。
但本质区别是在机器策展 + 人类策展的比例混合度
Perpelxity(人20%，机器80%)，先问题，后策展，主要来快速获得结果
- 触发机制：perplexity的触发一定是先问题/Query (question driven)
- 问题拆解：接着perplexity则是把自然语言变成queries for search engine，在搜索引擎实时获取结果与内容
- 内容筛选：基于perplexity的检索与排序算法，筛选出可信/高质量的网页作为信息源
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以上除了问题以外，问题的拆解机制，内容的筛选，精炼和展示机制基本都由机器所决定，对使用者的要求并不算高
Notebook LLM(人80%，机器20%)，先策展，后提炼，获得更多启发，鼓励更多与内容的不断互动来获得更多内容的精华
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- 内容呈现：除了文字以外，更有趣的是内容通过两人对话podcast方式，这增加了content consuming的方式，以及趣味性
以上更多的价值原来于用户本身，这包含了内容的选择与提供，提炼内容的多元化角度，对使用者本身的要求要高很多
虽然notebook这个产品总体看起来还更像一个半成品，一个content curation的playground，但确实给会玩的高阶用户释放了更大的空间，也可以作为早期想法的实验场，通过它来形成规则与模版。
我使用AI编程的能力应该比绝大多数程序员强，因为我确实在疯狂使用，做了大量的尝试和练习。
但今天突然意识到，可能还有个更重要的原因...因为我没有退路。
在职场的时候，我做不好实习生/应届生的mentor，也当不好主管，因为我总觉得要把事情交代得那么清楚，得到的结果自己还常常不满意，又得反复沟通让对方迭代。与其这么麻烦，不如自己实际上手干得了。
我估计现在很多程序员在使用AI编程，面临bug时也有类似的想法。
而我没有退路。我真的写不了代码，所以必须想方设法调整自己，增加背景描述，分解任务步骤，调整要求顺序，投喂更准确的上下文代码等等，想尽办法让AI实习生能去完成我要求的事。而这个过程是能够让我理解我带的这个AI团队有什么特点，我应该怎么跟他们沟通，让他们更高效执行的。
但今天突然意识到，可能还有个更重要的原因...因为我没有退路。
在职场的时候，我做不好实习生/应届生的mentor，也当不好主管，因为我总觉得要把事情交代得那么清楚，得到的结果自己还常常不满意，又得反复沟通让对方迭代。与其这么麻烦，不如自己实际上手干得了。
我估计现在很多程序员在使用AI编程，面临bug时也有类似的想法。
而我没有退路。我真的写不了代码，所以必须想方设法调整自己，增加背景描述，分解任务步骤，调整要求顺序，投喂更准确的上下文代码等等，想尽办法让AI实习生能去完成我要求的事。而这个过程是能够让我理解我带的这个AI团队有什么特点，我应该怎么跟他们沟通，让他们更高效执行的。
AI俱乐部到底是做什么的？
我用一句话给大家说明白，未来一定是AI的天下，这个星球就是把这一类的前锋人群聚集到一起。同时，我们会给大家分享最前沿的实战案例和资讯，未来一年，会至少更新100+适合普通人落地实操的案例。
所有AI俱乐部会员，送你一份我们整理最全 AI 工具库+沉淀5年整理的1.6W字公众号运营攻略！（光这个资料就很值了）
因为我想让更多本不会写代码的普通人发现这事其实真的不难，现在AI编程能力真的已经跨过那个临界点了。我希望激励更多人参与创造的过程。
事实上也至少有几百/上千个从来没写过代码的人在我的启发下上线了自己的第一个app或者网站，我希望这个数字变成几万、几十万、几百万。
小智 AI 聊天机器人这个开源硬件项目几乎搞定了 AI 语音玩具需要的所有东西
最近老在抖音刷到，效果真的不错，具体支持：
- Wi-Fi / ML307 Cat.1 4G
- 离线语音唤醒
- 流式语音对话
- 支持国语、粤语、英语、日语、韩语 5 种语言识别
- 声纹识别，识别是谁在喊 AI 的名字
- LLM 和 TTS 支持
- 短期记忆，每轮对话后自我总结
- OLED / LCD 显示屏，显示信号强弱或对话内容
项目页面还有详细的视频教程，板子和工具的可以自己做一个玩玩。
https://github.com/78/xiaozhi-esp32
Invalid media: video
最近老在抖音刷到，效果真的不错，具体支持：
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- 流式语音对话
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- LLM 和 TTS 支持
- 短期记忆，每轮对话后自我总结
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项目页面还有详细的视频教程，板子和工具的可以自己做一个玩玩。
https://github.com/78/xiaozhi-esp32
Invalid media: video
10+个网站
5+Chrome插件
4个iOS app
2个小程序
10+本地自动化python脚本
1个VSCode插件
之所以做了这么多，是因为...
最近2个月「小猫补光灯」耽误我太多时间了，不然不会只做这么多。
一个有趣的网站/示例；Transformer explainer
很多人可能都知道这一波大模型兴起的基础是transformer架构，
很多人也知道，我们和ChatGPT对话，模型其实是在通过输入“预测”输出；
那么这个过程到底是怎么实现的？
这个网站就提供了一种完全可视化的呈现……
访问地址：https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
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Catjourney - 超多实用的 MJ Style Tuner风格库
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