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不秃也变强:让 AI 当大师傅,编程和写作效率提升两三倍

https://quail.ink/lyric/p/not-bald-but-stronger-let-ai-be-the-master
AI 产品还真是眼花缭乱,看到一个 AI 产品研究分析的福音 工具 Toolify,https://www.toolify.ai,它收录了 5000 多款 AI 产品,在详情页还展示了每款产品的月访问量、平均访问时长、跳出率等信息,也不知道这个数据是如何获取的,似乎还比较准确。

你也可以把自己的产品推荐给它,有一个提交入口。
真的需要一个微信copilot 帮助回复消息/适当提醒回消息/拉群做些SOP动作
RT 左手墨迹
这篇文章很真实也很扎心!

人们终其一生追求的房子以及房子背后的安全感,不过操盘手信用扩张中的一环。

等到信用收缩时,安全感会随着资产泡沫一起灰飞烟灭。
工作生活中时常会接触到服务型机器人的,尤其是酒绿行业的朋友有空找我唠会。
还真特么上电视了...
​就...谢谢粉丝们、谢谢郭导、谢谢微博、谢谢所有支持我的小伙伴,谢谢CCTV😂
​没想到这辈子还真能说出一句谢谢CCTV...也是有点玄幻😂😂😂
RT piglei
这几天给小孩办医保,用了不少系统,遇见很多令人匪夷所思的交互,其中最让人惊奇的当属图中这个,真是让人禁不住大呼“妙啊!”
RT Shubham Saboo
Breaking 🚨

OpenAI just launched GPTBot, a web crawler designed to automatically scrape data from the entire internet.

This data will be used to train future AI models like GPT-4 and GPT-5!

GPTBot ensures that sources violating privacy and those behind paywalls are excluded.
字节跳动太离谱了
做了个海外的小红书
要求外国人kol都按照小红书的格式发帖
贴纸
字数
emoji
主题
都规定好了
真是一比一复刻哈哈哈
RT Adam Pearce
Do Machine Learning Models Memorize or Generalize?

https://pair.withgoogle.com/explorables/grokking/

An interactive introduction to grokking and mechanistic interpretability w/ @ghandeharioun, @nadamused_, @Nithum, @wattenberg and @iislucas
Paul 说一年以上的创业公司最大的问题往往不是外部而是内部,成长之痛。

Paul Graham: When I talk to startups more than a year or two old, it's remarkable how consistently the biggest source of problems is not competitors but their own employees and investors. Dealing with competitors is easy compared to dealing with the people who are supposed to be helping them.
刚发现 Google 在 2019 就发布了一套 《人与 A.I. 设计指南》(最近一次更新在 2021 年),包括模式、研发流程,案例研究,以及指导你自己开展 Workshop 的一系列工具(PDF 和 Powerpoint)。

AI 产品 也是产品,看了下研究方法和工作流程其实和通常产品差别不大,但类似「确定 AI 是否能为产品增加价值」「用户控制权与自动化之间的平衡」「让用户清楚了解 AI 产品能做什么、不能做什么」等新技术带来的不确定性,还是值得了解。

这周又有得学了 👇
https://pair.withgoogle.com/guidebook
Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.

裸辞一个月后,一行代码不会写的我,用chatGPT搞了一个「AI双语字幕」的小项目,翻译了一个 1 小时的英文播客视频。
整个过程从发现需求到解决需求恰好历时一周。
(哈哈哈哈哈哈哈,写这段话有种莫名的爽感,理解了ex字节员工。)

整个逻辑很简单:
1、用 whisper 生成原视频的英文字幕;(我预设 whisper 生成的字幕没问题,whisper 的问题不探讨)
2、让 GPT 结合字幕全文翻译,并让他根据原英文字幕的拆分,将译文进行同样行数的拆分;
3、将 GPT 译文拆分的结果插入到原英文字幕文件中形成一个新的双语字幕文件。

这个过程中所有的执行脚本我都让 GPT 写的,大概的过程记录放到文档中了,感兴趣的朋友可以看看。
一个来自硅谷的华人团队,开发了一款应用pebblely 。

只需要上传一张白底产品图,选择你想要的风格,他就能自动生成,风格多样的电商图,新用户还免费赠送 40 张出图资源。

更厉害的是,他们还搭建了一个案例社区,你可以选择自己想要的风格,然后一键,创建同款,免去了反复调试提示词的成本。

之前可能需要数小时、数天的渲染和实拍,现在可能只需要几分钟就能完成。

所以,电商渲染师,或者一些实拍团队,可能都会受到影响,你觉得呢?
Media is too big
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啧啧,昨天晚上写完不到半小时,就被渣浪爬走了…
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