AI探索指南

  1. Poe 的华丽转身,充满了未来想像的空间

    Poe 的华丽转身,充满了未来想像的空间

    一个新的生态正在崛起,Poe正式推出API有关的平台能力。

    创始人亚当·德安杰洛(Adam D'Angelo),昨晚宣布推出基于Poe的API。 这是AI 领域一个蛮重要的里程碑,特别是对于AI 创造者而言。

    🌋 这几点值得你的快速了解:

    - Poe 的初衷就是为了实现LLM的广泛访问。去年12月诞生之始, 它就希望成为人们新时代的「浏览器」。

    - Poe 希望能够让任何在 LLM 之上构建基于Chatbot的普通人能轻松地接触到世界各地的大量受众,而无需构建自己的用户界面。

    - LLM还在持续爆炸式增长, 亚当认为将对话式AI 的能力进行技术民主化的过程至关重要。

    - 基于新的Poe API,所有开发者都可以在Poe上建构Chatbot,实现自己定制和更复杂的产品,相当于开发者拥有了自己的定制语言模型。

    - 创建你定制的Chatbot非常容易。Poe创建了一个简单协议与在HTTP上运行的机器人对话,并有样本代码供你开始使用;平台还集成了与Langchain和LlamaIndex的能力。

    - 在Poe 构建AI 应用的价值在于: 分发到已经使用Poe的数百万人手中,所有平台的原生应用程序(安卓系统即将就绪),以获得最佳的用户体验,持久的聊天历史,跨平台同步等。

    - 在产品规划中,还会实现货币化。最重要的是,通过在 Poe 上构建,你将依附于一个快速发展并将继续快速完善的平台。更多细节:https://github.com/poe-platform/api-bot-tutorial

    🧬 后记:

    从产品演化的视角来说, 我无比惊叹于Poe的华丽转身;从知识问答开创者 Quora,到引领潮流的AI综合门户平台,一切那么合理自然,又超乎想像, 如同恐龙进化到鸟类的飞跃。

    这是顶尖产品团队自我演化的最佳实践,也是时代赋予他们的雄心。 现在Poe 已经有了成为新生态的平台的潜质, 是否加入,决定权在你。

    AI打开的新世界是非零和,Poe 值得期待。

  2. 通过我这段时间高强度使用Midjourney,总结一下我保证(尽量)高效稳定出图的AI工作流:

    通过我这段时间高强度使用Midjourney,总结一下我保证(尽量)高效稳定出图的AI工作流:
    1. 心中有明确的画面:使用图片Describe,找到AI是如何描述这种图像的,然后通过输入prompt找到描述和期望最准确的,不断调整修改关键词,实在不行尝试垫图。(弥散渐变就是依靠这种方式)
    2.没有明确的画面:使用Chatgpt,给它一个主题,让其自由发挥,前期需要先调教过。然后不断调整修改关键词。
    3.积累参数类的关键词:过程中需要积累一些midjourney打标得比较好的关键词,比如close up,就会产生特写镜头的画面。风格类的关键词不建议记忆了,难以通用适配到所有画面,我目前的做法是先存到表格上。

    通过以上一些磨合,能让Midjourney生成一些比较符合我预期的图片。

  3. 2月的时候,Amazon 的产品说他们的工程师不想做任何非AI的产品

    2月的时候,Amazon 的产品说他们的工程师不想做任何非AI的产品。多好的文化。

    Justine Moore: The fact that this took so long is hilarious but telling.

    In Feb, I met an Amazon PM who said their engineers didn't want to do anything non-AI.

    But they couldn't move too fast for fear of disrupting the existing search model. Took four months, but they got there!

  4. 现在我们的基本预测是,程序员的成本会降低,但需求会大幅增加,因为软件需求会不断增长

    AI探索指南
    🍎#36: 读完陆奇博士「大模型新拐点」后的11点摘录 🤓 终于稍微啃完了陆奇博士的大模型内部分享材料,摘录几个印象深刻的要点和大家分享~ 1. 当宇宙间智能的成本为0,世界将经历一场深刻的变革。 在1995年至1996年之间,借助个人电脑,互联网出现了一个转折点。 为何出现这个转折点以及为何产生大量的爆炸式增长?理解这个转折点有助于我们理解今天 OpenAI 所代表的新范式。 当时,大量公司应运而生,其中诞生了谷歌这样一家伟大的公司。 获取信息的边际成本逐渐变成了固定成本。请记住,任何改变社会和产…
    现在我们的基本预测是,程序员的成本会降低,但需求会大幅增加,因为软件需求会不断增长。当软件变得更便宜时,人们会购买更多的软件来解决更多问题。这是生产资本广泛提高的体现。

    其次,生产资本的深层提升。
    有些行业,如医疗,本质上就是模型驱动的。优秀的医生和护士都是出色的模型。随着模型的提升,科学也会取得更大的进步。
    我们预测,很快每个人都将拥有副驾驶员,甚至可能是五个、六个。
    有些副驾驶员足够强大,甚至能成为正驾驶员,自动帮我们完成任务。更长远来看,我们每个人都将拥有一个由副驾驶员组成的团队为我们服务。
    未来的人类组织将由真人、副驾驶员和正驾驶员共同协作,co-pilot, auto pilot, team pilot is absolutely given.

    5.
    ChatGPT + 搜索,怎么用?

    搜索里分三类搜索,第一类是找信息的。
    同学们千万不要用chatGPT找信息,因为我试过好几次,你问这家公司地址在哪里,chatGPT真的会造一个地址。这种类型的搜索不适合使用 ChatGPT,因为它可能会误导用户。

    🧑🏻‍💻
    第二类搜索,我们都把它叫 transaction ,事务性或任务型搜索,例如下载文件、填写表格或拨打电话等,ChatGPT 能很好地解决这类问题;
    第三类搜索,是研究型问题,如探讨“中东和平为什么这么难”等,ChatGPT 可以都可以帮你总结好,你不用看了。

  5. 🍎#36: 读完陆奇博士「大模型新拐点」后的11点摘录

    🍎#36: 读完陆奇博士「大模型新拐点」后的11点摘录

    🤓 终于稍微啃完了陆奇博士的大模型内部分享材料,摘录几个印象深刻的要点和大家分享~

    1.
    当宇宙间智能的成本为0,世界将经历一场深刻的变革。

    在1995年至1996年之间,借助个人电脑,互联网出现了一个转折点。
    为何出现这个转折点以及为何产生大量的爆炸式增长?理解这个转折点有助于我们理解今天 OpenAI 所代表的新范式。
    当时,大量公司应运而生,其中诞生了谷歌这样一家伟大的公司。
    获取信息的边际成本逐渐变成了固定成本。请记住,任何改变社会和产业的永远是结构性改变,而这类改变往往涉及大成本。

    🥸
    看到这里想起王怀南老师在某期播客中谈到:
    当宇宙间存在的智能,边际成本是0。可以想象另一个世界,如果能源的成本是0,所有能源的事业就毁了 —— 沙特阿拉伯居然不是富裕的国家,伊朗战争就结束了……

    2.
    我们每个人都是三种模型的组合。

    第一,认知模型,我们能看、能听、能思考、能规划;
    第二,任务模型,我们能爬楼梯、搬椅子、剥鸡蛋,我们有一大堆的任务模型。
    第三,领域模型,我们可以是医生、律师、码农……
    我们对社会的所有贡献都是这三种模型的组合,我们所有的价值也都是这三种模型的组合。

    👨‍🎤
    我们今天每个人不是靠我们手和腿的力量来赚钱的,而是靠脑袋。简单想一想,我们每个人,如果你没有自己的思考和见解,你的一些通用能力都能在大模型里逐步找到,未来唯一有价值的是独到的见解。

    3.
    OpenAI 首席科学家伊利亚·苏茨克弗坚信,GPT-3.5 已经具有一个世界模型。虽然它的目标是预测下一个词,但这只是一个优化手段。它已经表达了世界的信息,并能够持续提高模型能力,特别是在子概念空间中进行泛化。

    GPT的全称:Generative Pre-trained Transformer,T是预训练之后的Transformer,可以把信息高度压缩。

    Transformer具备更好的泛化能力,就像人类在理解问题时看到了本质、掌握了规律。比如一张空间图,里头有1亿个星星,我们要拍1亿个星星的照片,数据量大到不得了,但后来我们发现,其实只要一张小照片就能看到世界。因为有些数据是不关键的,就像画一个人*神似*很关键。

    4.
    生产资本全面提升,每个行业的心跳都在加快。

    生产资本将从两个方面得到全面提升。
    首先,它能降低所有脑力劳动成本并提高产能。