AI爬虫工具是一种使用人工智能算法自动从网站收集数据的工具。

可以从任何不需要身份验证或登录凭据的网站收集数据，而且抓取的数据量没有限制。

只需输入 URL 和您要抓取的项目，剩下的就交给我们的 AI 抓取工具。

我们的 AI 抓取工具使用先进的算法准确收集数据，因此您可以对结果充满信心。

借助我们的 AI 抓取工具，您可以自动化数据收集过程并腾出时间专注于其他任务。

我们的 AI 抓取工具可让您轻松自定义数据收集偏好以满足您的需求。

PS:无法试用，不建议填账号信息去试用。

Web:https://webscrapeai.com/

所以，是肉多还是肉少😅

分享一些最近收集的一些 prompt 网站：

GPT prompt：
1、ChatGPT 中文调教指南：https://chatguide.plexpt.com/ (github: https://github.com/PlexPt/awesome-chatgpt-prompts-zh)
2、一个插件，在 chatgpt 官网加载 prompt：https://www.aiprm.com/ （社区：https://forum.aiprm.com/）
3、用 gpt 优化 prompt 工具：https://promptperfect.jinaai.cn/prompts
4、prompt 模版（英文）：https://ignacio-velasquez.notion.site/ignacio-velasquez/500-ChatGPT-Prompt-Templates-d9541e901b2b4e8f800e819bdc0256da
5、prompt 模版（中文）：https://timothy-liew.notion.site/Prompt-f1de16bc14cc4e7498b22f940d1d7541

Stable Diffusion / Midjourney prompt 生成：
1、https://scenex.jina.ai/
2、https://promptomania.com/
3、https://arthub.ai/
4、https://krea.ai/
5、https://openart.ai/

Prompt Engineer 教程或使用技巧：
1、https://learningprompt.wiki/docs
2、https://metaphor.systems/promptingGuide

唔，总算看完了。对不起李老师，OCR识别的时候把 【丕 】识别成了【不】，也没校对。
- 需要一些基本的知识才更容易看懂，不能算0基础入门
- 框架结构很可以，不懂的地方可以问 ChatGPT。
- 有很多有趣有用的知识点
- 前面100页历史不感兴趣可以直接跳过
总之是不错的材料。

orange.ai: 《ChatGPT的前世今生》
南京航空航天大学的李不绩做的400多页的ppt。从向量空间模型讲起，从语言模型讲起，从rnn讲起。
如果需要补课，是很好的一份材料。
AI 相关的知识内容，免费的质量高于付费，建议大家不要花冤枉钱。

 http://lipiji.com/slides/ChatGPT_ppf.pdf?continueFlag=30c502ed91ba8459be48b69c2178767d

RT 白板报
【文科生折腾记：用GPT-4编一集满分电视剧】缘起：人类有史以来评分最高的一集电视剧是《绝命毒师》S05E14 Ozymandias，汉克死那一集，在IMDB上连续四年获得满分10分，绝无仅有。我决定用GPT-4分析这一集成功的秘密，并让它帮我也写出同样水平的一集故事。1/7

Google 的模型的涌现试验
根据Emoji猜电影
可以看到不同规模模型的表现
4b 和 27b 识别出了鱼
128b 识别出了海底总动员这部电影 https://github.com/google/BIG-bench

从ppt一开始就开始用红圈画重点，还重点用一页介绍 @ilyasut

ChatGPT 相比 instructGPT ，鉴别事实与反事实推理。
作者能用一个示例就把最大的区别讲清楚，很厉害的。

涨了不少新姿势😂

（65个）AIGC开源分析库 v1.3

大家好，分析库迎来了v1.5版本
新增了15个方向的分析结果，更新了5个旧方向的分析（全是LLM的，AI绘画我没看）

不过这也是他的最后一个版本
我有挺多话想说的

[首先，盘点一下成绩]
- 写了64天
- 更新了10个版本，其中3次是颠覆式的改版
- 写了将近8万字，更不用说过程中搜集信息、拆解、思考的精力
- 收获了30304个读者，310个赞（居然有点赞功能…产品真是闲的没事做）

[然后，说一下为什么停更]
- 他确实在我的迷茫期帮助了我很多，让我度过了最初的信息狂流，并成功截获高价值信息，并结构化为我的外置大脑
- 但是现在是马丁2.0阶段了，我的精力会更少（要创造了而非旁观），我能说的东西会更少（老板花钱买了我的认知哈哈）
- 并且分析库这种知识处理方式对我来说也没有价值了。这种宽泛、但缺乏深入洞见（部分还是挺深入的），对我来说性价比越来越低，他无法适应2.0马丁的需求。
- 而且坦诚地说，我想过我要不要面对读者写作，取悦你们。后来我想明白了，面向自己写作才是我起号的目的，才是我的快乐源泉（有点自私哈哈）。
- 我追求的是尼采的超人，不是社交意义上的超人

[最后，给大家一些我的建议]
- 格外强调一下，不是想教大家什么。只是我最近才想通这一点，我觉得是有点用的，想分享给你们
- 我认为——知识满足是一定要警惕的东西。收藏=阅读，观点=输出，长文=深度思考，这其实虽然层次不同，但都不对。就像我在《投身LLM要想清楚的三个问题》里提到的，要去找最本质的思考
- 就像OpenAI对GPT的预期一样，表层知识不重要，底层的本质知识才重要。就像我虽然做过搜推，但现在你问我协同过滤的原理我只能支支吾吾，但给我1小时复习时间，所有的记忆和知识会全部复活——这就是本质知识
- 让你的本质底层发生改变，你才会蜕变，千万不要沉迷于知识的脑部按摩中

最后，希望大家都能找到自己想要的并坚持他，Respect

其实只要用心去找优质的免费内容真的是很多的，且质量好于付费的，这真心的要感谢用心整理的人
比如，https://bytedance.feishu.cn/base/AIMAbnJxQaNgSGsBAtwcdAkLnvf?table=tblmZTd8VuUOOONh&view=vew0Eo17BB

机器人警察上岗！纽约时代广场将迎来新成员 | CyberDaily

当大量机器人走上街头
包括robotaxi、物流机器人
无人空中巴士等
人类会感到害怕吗？