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零售行业的一个重要要素是用户时间的冗余度。
- women, married well or divorced well 女+有钱+有时间,闲逛型消费,场子绕一点也没关系。
- women work well 女+有钱+没时间,效率型消费,不能立刻找到自己想要的东西会很生气。
用chatGPT做了个爹味说教言论打分器,邀请大家来试玩一下

效果看图
Prompt:
接下来,我们来玩一个游戏。你是一个被设计为给文本的“爹味程度”打分的助手,接下来,我会在下方提供一串“爹味说教文本”。
1-你需要分析文本中的每一条信息,根据“爹味说教的定义","爹味说教的例子"和“爹味打分细则”,使用总分0~9的分数来为文本的爹味程度打分。
-当分数达到最高分9分时,你在输出分数以外还要说一句”请勿随地大小爹,收收味,谢谢你“。

爹味说教的定义:
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“爹味说教”是一个网络流行词,指的是一种老男人式的说教,通常是无视他人的实际情况,一味对他人的不幸与困苦,进行居高临下的说教,却不提供有效的帮助和解决的办法。这种说教往往让人感到反感和厌烦,因为它缺乏真诚和尊重,而只是想要让对方感到自卑、弱小和无能为力。
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爹味打分细则:
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总 分9 分
忽视他人实际情况:0-3分
(0分:充分考虑他人实际情况,3分:完全忽视他人实际情况)
对他人居高临下:0-2分
(0分:平等对待,2分:严重居高临下)
缺乏有效帮助和解决办法:0-2分
(0分:提供具体的帮助和解决办法,2分:完全没有提供任何帮助和解决办法)
引发对方自卑、弱小和无能为力的感觉:0-2分
(0分:激发对方的积极情绪,2分:严重引发对方自卑、弱小和无能为力的感觉)
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爹味说教的例子:
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输入:你怎么还没有对象?你不想结婚生子吗?你要知道,人生就是这样,有些事情不能拖延,有些机会不能错过,有些责任不能推卸。你不能总是自私自利,只顾自己的兴趣和爱好,你要考虑一下我们的感受和期望。
输出:
忽视他人实际情况:2分
对他人居高临下:2分
缺乏有效帮助和解决办法:2分
引发对方自卑、弱小和无能为力的感觉:2分
总分:8分

输入:你就是吃苦没吃够,当年我们的日子比你难过多了,也没这么哼哼
输出:
忽视他人实际情况:3分
对他人居高临下:2分
缺乏有效帮助和解决办法:2分
引发对方自卑、弱小和无能为力的感觉:2分
总分:9分,请勿随地大小爹,收收味,谢谢你
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如果你了解了游戏规则,请说“知道了”
RT yetone
今天去看了央美的毕业展,全程惊叹,连连卧槽,不仅看到了 stable diffusion 和 Midjourney 的二创作品,甚至还有一个完成度相当高的集成了 prompts generator 和 Midjourney API 的成熟产品,中国年轻的未来艺术家们已经全面拥抱 AIGC,不跟我说这是央美毕业展的话我还以为参加的是 AIGC Hackathon https://twitter.com/i/web/status/1654884279506317312
今天想来聊聊在这次ChatGPT浪潮中我有哪些判断的原则并且这些原则是根据哪些事实来判断的,括号是我判断需要的背景信息。
1.如果一个人离开一线6年并且没有跟进,那么他关于ChatGPT的言论基本没有参考价值。(Transformer推出距离现在大约6年左右的时间,ChatGPT推出大概半年的时间。6年的时间差不多是一个理工科直博或者PHD毕业的平均时间,一般都要延毕或者为了教职也需要更多年限做工作,这如果一个直博春季入学此时Transformer还没有推出到毕业预答辩ChatGPT刚好推出,6年时间已是沧海桑田)
2.Title看上去专业的人不一定真的专业
(有过科研经历的人都知道,专业其实分为大同行和小同行,大同行之间可以认为只有相同的本科知识基础,比如一个计算机博士看上去应该对ChatGPT看法非常权威但是可能都不是AI方向的是操作系统的,一个AI方向的博士看上去对ChatGPT看法非常权威但是可能是CV方向的没有做过NLP更没有训练过大模型)
3.任何一个新技术的反对者最主要的不是ta的结论而是ta关于这个技术的局限性思考
(比如LeCun因为反对GPT为代表的自回归模型被嘲讽的厉害,认为这个技术路线是没有前途的应该用世界模型。这个应该研究世界模型的结论其实不重要,但是他说的自回归模型不可避免的会因为生成内容变长而准确率下降的局限性却是值得关注,事实也确实如此只能改善不能解决。)
暂时先分享这三点,希望有所启发。
兴奋地大声喊一声,我开发的第二款Chrome插件,「flomoAI | Copilot for flomo」也正式发布上线啦。

一、简单介绍下
这插件名字听起来有点玄乎,但其实就是一个基于OpenAI的API开发的极其简单的插件,在安装后甚至不会给你的flomo界面额外增添任何UI界面,你在不需要的时候完全可以忽略它的存在。至于插件功能,你可以认为给你的flomo加上了免费的类NotionAI的(10%)能力。插件的使用你只需记住一个触发词和两个指引词:

1、触发词:在flomo顶部编辑框的任起一行输入「gpt:」,后面补充你希望gpt帮你做的指令,然后回车就可以了,通常在1-2秒后gpt的回复会直接补充到你指令的下方。

2、指引词:常规情况下,插件只会讲你在「gpt:」后那一行输入的指令发送给OpenAI,这适用于你一般问问题的场景,但是如果你是希望对编辑框内的已有文本进行加工,可以在指令词里面直接描述「上面」「下面」这样的指引词,这种情况下,插件会将你该行指令上方或下方的文本一同作为指令发送给OpenAI。比如,你可以写「gpt:帮我检查上面的文本是否有错别字或语病」。

插件完全免费,但你需要拥有OpenAI的API密钥。

二、插件使用步骤:
1. 安装本插件
2. 前往https://platform.openai.com/account/api-keys 获取API key
3. 访问flomo页面,如https://v.flomoapp.com/mine/?
4. 首次使用时,在页面上面的弹窗中输入API key并保存(完全保存在本地,不会有风险)

三、你可能会关心的内容隐私安全问题
1.本插件的通过浏览器本地对flomo编辑框的监控和OpenAI API接口的调用实现,数据完全没有中间传输过程。所以,本插件制作者(我),以及任何第三方云服务平台都不会因为该插件获取到你的内容。
2.你常规的内容输入也不会与OpenAI有实时交互,仅在你文本编辑框输入「gpt:」并且完成内容输入回车之后,才会与OpenAI的API接口有交互,OpenAI的API隐私协议请参见:https://openai.com/policies/privacy-policy

插件安装地址:https://chrome.google.com/webstore/detail/flomoai-copilot-for-flomo/foaikmlomfjcldgoeijicnbemfjinjmo?hl=zh-CN

当然你也可以直接在Chrome应用商店搜索「flomoAI」并添加到你的浏览器。

注:插件完全由我个人开发,与flomo官方无关,所以如果你遇到任何使用体验问题,那也完全是我的责任。

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家人们,Midjourney重新开放了免费试用,所有账号的免费试用额度都进行了重置。
只有今天和明天两天时间,同时这次免费试用的模型是v5.1,不再是之前的v4
有时候机器人
比人拥有更丰富的“情感”
逼真的人形机器人正在
试图模仿人类的情绪表情
🤖🤖
嗨!给我司找一个实习生~!٩(˃̶͈̀௰˂̶͈́)و

我们是世界三大 AIGC 实验室之一,现在希望寻找 1 名实习生辅助我们处理一些日常的工作。

● 希望你:人在上海,每周能来公司至少 3 天,公司地点在天潼路地铁站附近,能至少实习 1 个月。希望是有时间、精力充足、好交流、并对 AI 感兴趣的小朋友。

● 我们提供:实习证明及每天 100 元的实习薪酬,简历投递链接:https://wj.qq.com/s2/12279531/9eb0/

本条招募截止日期 5.8,来和海辛一起工作吧!
才开始看karpathy的神经网络课程,真的好看到哭了,多次产生醍醐灌顶的爽快感(karpathy在斯坦福教的卷积神经网络也是最受欢迎的课程之一),唯一的坏处是他虽然号称零基础,但感觉需要一点基础更容易理解,否则还是吴恩达的课程更合适。如果你像我一样刚好对神经网络一知半解又想多了解一点,强烈推荐。

https://karpathy.ai/zero-to-hero.html
RT 宝玉
前几天你们都在说吴军老师我都没发言,但今天翻了一下吴军老师的新课《前沿课 · 吴军讲 GPT 》,对比一下前几天吴恩达老师的课,真的差距很明显,忍不住说两句。…
1979年,人和机器人在玩弹珠比赛(格林贝,威斯康星州)
为什么连 Google 都开始害怕输给开源?这真的不是杞人忧天。来看看这周的开源三件套吧。
第一个 StarCoder,来自 huggingface,最先进的代码大语言模型。超过其他开源产品和CloseAI水平。
- 8k 上下文
- 不仅可以编程还可以作为技术助手解答问题
- 只有15B参数,效果却超过了很多大参数模型,见图… https://twitter.com/i/web/status/1654635589231345664
可汗学院的AI演示是最近AI应用的一个极好的范例。
GPT4 似乎什么都能做,那应用层能做什么?
其实应用层可以做的东西很多,也可以做的比 ChatGPT好很多。
最让我印象深刻的是这张图,简单翻译下:

我们的实践:

•“让 Al 思考”…
真AI读心术,对比人类正在观看的视频和AI还原的视频,相似度高达99%
论文地址: https://www.nature.com/articles/s41586-023-06031-6
这周的大新闻都在开源模型
很高兴看到开源的代码模型效果拔群
也很高兴看到开源的英文模型有64k的上下文能力
至于中文模型嘛…还得多加油
都是朴素的道理 😂

Jason Wei: Turns out the ancient Chinese knew a lot about modern neural networks
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