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Yann LeCun 在推上点评LLM,说了下面几个点:

1.自回归 LLM 可能很有用,尤其是对于写作和编码帮助
2.大模型通常会产生幻觉或产生并非基于事实信息的内容
3.大模型对物理世界的理解有限,这可以通过他们在某些谜题上的表现来观察得到
4.大模型的计划能力相当原始
5.大模型的工作记忆有限
6.大模型对每个生成的token执行固定数量的计算步骤,从而限制了它们更具动态性的潜力
7.大模型远非图灵完备,这意味着它们无法模拟通用计算机
8.自回归生成过程呈指数发散且难以控制

他前两天的talk:https://drive.google.com/file/d/1BU5bV3X5w65DwSMapKcsr0ZvrMRU_Nbi/view
GPT4 写的这篇,文风甚好,故事超越了人间的陈规蹈矩,在这一个点上的走得比灵芽之旅远。

TangQi: The true Chinese semantic capabilities of GPT-4,Prompt draw inspiration from

http://orangeblog.notion.site
OpenAI低调投资一家人形机器人公司「1X」

3月23日,人形机器人公司1X Technologies宣布由OpenAI领导的A2轮融资成功,筹集了2350万美元,目的加速其即将推出的双足机器人模型「NEO」

该公司以前名为Halodi Robotics,是机器人制造商和发明家。本轮融资除了OpenAI Startup Fund外,还有Tiger Global和挪威的一些投资者参与。

来源:https://1xtech.medium.com/1x-raises-23-5m-in-series-a2-funding-led-by-openai-6040af4f3f4f

你还可以了解:
🤖「当ChatGPT进入人形机器人 | CyberDaily」https://mp.weixin.qq.com/s/RqvsPncq_yka4c36hvc6qQ

🤖「微软要用ChatGPT控制机器人 | CyberDaily」https://mp.weixin.qq.com/s/5B5fI1zZpV2Ha9pt730KTg
尝试用 Gen-1 的橡皮泥风格,好邪典……

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AI 救死扶伤,善莫大焉,锦旗100面。

Cooper : #GPT4 saved my dog's life.

After my dog got diagnosed with a tick-borne disease, the vet started her on the proper treatment, and despite a serious anemia, her condition seemed to be improving relatively well.

After a few days however, things took a turn for the worse 1/
RT Oasis Feng
ChatGPT 新推出的插件机制,在普通用户眼中,或许只是又一个引入了插件机制的产品。然而从开发者的视角来看,其中的实现机制是颠覆性的,它有着解决我思考了很多年的「去中心化互联网的互操作性难题」的潜力。

这一切的缘起,还要回望 Web 2.0 时代,那是一个基于 Open API 创造 Mashup 的黄金年代。\
RT Viking
AI 在 30分钟内能做啥?

作者做了个实验,在 30分钟内使用几种 AI 产品去营销一个产品

Bing 作为市场营销 - 营销策略/Email 模版/网站文本结构/社交媒体
ChatGPT - 生成 HTML 网站
MidJourney - 生成图片
ElevenLabs - 生成宣传语音
DiD - 生成宣传视频

效率非常惊人 https://oneusefulthing.substack.com/p/superhuman-what-can-ai-do-in-30-minutes
RT 白板报
我要用十二分的激情和赞叹来推荐Portal。这是个干掉一切插件的ChatGPT(GPT-4)辅助软件,它把整个操作系统当成自己的舞台,可以在任意软件上操作ChatGPT,更惊喜的是,它可以用Web端登录,意味着你只要有ChatGPT https://github.com/lxfater/Portalhttps://twitter.com/i/web/status/1640151935549603840
我从未学过代码的人,在ChatGPT4的教导下,使用Python和Flask成了我的第一个项目:生词本。(他甚至从0开始教我怎么准备编程的工具,真的我哭死)

主体需求是:
制作一个按照艾宾浩斯遗忘曲线复习的生词本,即当用户记录了一个单词,这个单词需要在记录后的第1天, 第2天, 第4天, 第7天, 第15天展示在【复习单词】的页面,以供复习,一个单词总共复习5次。若用户在【复习单词】的页面,遗忘该单词,则重置复习次数,重新复习5遍。

拆解需求的时候,我本来以为功能很简单,毕竟我自己就是产品经理,在实现的时候却也是有一个很好玩的小插曲。

在实现过程中我遇到一个BUG,就是当我点击“遗忘”的时候,始终不会出现下一个单词,看代码已经重置了复习次数,而ChatGPT也帮我更改了很多遍代码,始终行不通。我最后想通ChatGPT不会帮你找逻辑上的错误,它只是注重在代码运行。“遗忘”的逻辑,除了重置记忆次数,还需要将“遗忘”的日期更新成该记忆曲线的第一天,这样才能保证这个单词会在后一天出现在复习页面。不然得话,昨天记录的单词,按展示规律它就应该出现在今天复习,无论我点了多少次遗忘,它的逻辑依旧是在今天复习的列表里,因此我点击“下一个”无法下一个。所以当我像ChatGPT提出更新逻辑后,代码运行成功了。

最终ChatGPT4帮助我验收,把单词的添加日期默认成昨天了,这样当天填的单词,当天就可以出现在复习页面。这段代码我始终没改。而且在直接实现项目的时候,ChatGPT都给我贴心的标注了哪段代码是干嘛的,以至于我没学过代码,现在我大概也了解一些代码的运行原理,需要函数路由等。

我把ChatGPT帮我写的全部上传到Github了,0代码的人搞这个还是很有成就感的。GitHub我也不会用,应该上传成功了吧。https://github.com/CoopyZhou/words.git
如果没有成功,再教教我怎么搞吧。

所以最后2个问题我需要解惑的:
1. 我想要开始自学程序,首先怎么去了解程序的基本运行逻辑?我整体做完就是知道flask大概是个框架,Python是实现我功能的函数。我做产品经理的时候就知道有前后端的区分,但是只是有个大概概念,比如前端交互,后端计算储存等。但是我其实连怎么实现运行的环境,需要哪些都不清楚。所以想知道基础知识哪里学习。
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