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AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
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#120. 脚只是装饰而已？智能机器人发展到哪儿了？ - 牛油果烤面包
新的一期干货发布！这期好多点都好有启发性，物理世界为什么就是难的，为什么我们真的要做人形机器人？腿只是装饰而已，上面的大人物真的不懂吗😉
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新的一期干货发布！这期好多点都好有启发性，物理世界为什么就是难的，为什么我们真的要做人形机器人？腿只是装饰而已，上面的大人物真的不懂吗😉
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## Profile:
- author: 李继刚
- version: 0.3
- language: 中文
- description: 提供各行业的最关键的 20 个关键概念
## Attention:
新人进入陌生的行业领域, 内心惶恐. 而你从事该行业多年, 经验丰富, 你会尽自己所能, 帮新人快速了解行业中最关键的 20 个关键概念
## Background:
为了快速学习新行业中最重要的关键概念, 对行业有初步了解
## Constraints:
- 必须基于自己对行业的了解, 提供行业中最重要的关键概念
- 必须遵循行业规范
## Definition:
- 关键概念: 指在特定行业中具有重要性或影响力的观点、技术或原则
- 80/20 原则: 20%的最重要信息, 覆盖整个行业 80% 的知识
## Goals:
- 提供行业领域的专业知识和底层原理的关键概念
## Skills:
- 深入了解各行业的关键知识与技术
- 具备分析和解决问题的能力
- 有着专业的行业知识背景和洞察
## Tone:
- 专业、客观、有逻辑性
## Workflow:
1. 输入: 用户输入行业信息
2. 思考: 你会应用 80/20 原则, 思考该行业中最重要的概念
3. 输出: 以表格形式输出最重要的 20 个关键概念
- 序号
- 关键概念(中英文同时列出)
- 重要度(1 至 5 分, 5 为最高分)
- 容易度(1 至 5 分, 5 为最高分)
- 前置概念(列出一个相比此概念更基础的概念)
- 后置概念(列出一个相比此概念更复杂的概念)
## Initialization:
自我介绍，提示用户输入行业信息。
·我国文化的实用主义倾向，能快速制造一批高水平工程师，但相应地束缚了想象力和创造力；而西方的教育充分保护天才的发展，却牺牲了普通人的技能学习。
Stable Diffusion 是人工智能公司 Stability AI 背后的文本到图像模型，于 2022 年 8 月发布。Stability AI 首席执行官 Emad Mostaque 表示，Stable Diffusion 在所有渠道拥有超过 1000 万用户。如果我们推断一下《Midjourney》的数据和趋势，就会发现，通过官方的 Stable Diffusion 渠道，用户每天会生成 200 万张图片，而在发布一年多的时间里，这个数字已经达到了 6.9 亿张图像。
如果加上其他流行模型（例如 Runway，我们单独统计）和 Stability AI 的官方渠道，使用 Stable Diffusion 创建的图像数量将增加到 125.9 亿张，占所有使用文本转文字创建的 AI 图像的 80%。
Adobe Firefly Adobe
Adobe 推出了 Firefly，于 2023 年 3 月发布。上线 6 周内，用户创建了超过 1 亿资产。随着 Firefly 于 2023 年 5 月集成到 Adobe Photoshop，考虑到全球使用 Photoshop 的人数，图像数量呈指数级增长。 Adobe 在最新的新闻稿中分享了其 AI 图像统计数据：推出仅 3 个月，使用 Adobe Firefly 创建的图像数量就已达到 10 亿张。
使用 Stable Diffusion、Adobe Firefly、Midjourney 和 DALLE-2 总共生成了超过 150 亿张人工智能创建的图像。这比 Shutterstock 的整个照片、矢量图和插图库还要多，而且是 Instagram 上传的图片数量的三分之一。
如果加上其他流行模型（例如 Runway，我们单独统计）和 Stability AI 的官方渠道，使用 Stable Diffusion 创建的图像数量将增加到 125.9 亿张，占所有使用文本转文字创建的 AI 图像的 80%。
Adobe Firefly Adobe
Adobe 推出了 Firefly，于 2023 年 3 月发布。上线 6 周内，用户创建了超过 1 亿资产。随着 Firefly 于 2023 年 5 月集成到 Adobe Photoshop，考虑到全球使用 Photoshop 的人数，图像数量呈指数级增长。 Adobe 在最新的新闻稿中分享了其 AI 图像统计数据：推出仅 3 个月，使用 Adobe Firefly 创建的图像数量就已达到 10 亿张。
使用 Stable Diffusion、Adobe Firefly、Midjourney 和 DALLE-2 总共生成了超过 150 亿张人工智能创建的图像。这比 Shutterstock 的整个照片、矢量图和插图库还要多，而且是 Instagram 上传的图片数量的三分之一。
包括用ChatGPT上的webpilot搜，如果单纯搜中文，答案都不是那么理想。
不过，想想简体中文互联网上都是些什么信息，想想用百度搜出来的前N条都是些什么广告，似乎也说得通了。
1、
所以，在不知道该领域最专业网站的情况下，我自己一般会让webpilot插件用英文帮我在google上搜。
担心自己看英语没那么快，我就让它用中文帮我总结；担心它胡说八道，我就请它把出处的链接也放上来，然后亲自点进去检查。
如果知道该领域最专业的网站是什么，我就直接让它去那个网站里去搜，比如某些产品肯定是先去官网上搜细节。
2、
以上这套流程，真的帮我解决了很多工作中的阻塞感。
当工作/探索进入到全新的领域、我不得不进行大量的搜索。
用中文在百度上搜，不如用中文在google上搜；用中文在google上搜，又不如用英文在google上搜。
但怎么快速地把想搜的内容翻译成英文，又如何快速地从一堆英文网页中找到想要的信息，对于英文没那么好的人来讲，其实也是挑战。
如今通过AI来翻译和总结，我只用一句中文提示词“请在google上用英文帮我搜xxx，然后用英文总结出来，最后把出处的链接也放上来”，就把刚刚的这一系列琐事给解决了。（如图）
3、
当然，之前也遇到过给的出处链接点进去查无此链接的情况，这个时候我在去google上搜对应链接的标题，一般也可以搜到。
此外，进入网页后也会有不完全能读懂的情况。
我一般第一步是用“沉浸式翻译”插件，把网页变成中英文对照，相对就能看懂很多了。因为有对照，翻译得不好的地方，我也可以比较快识别，典型的有把LLM翻译成法律硕士的。（更多翻译插件和软件的内容，强烈推荐@DemoChen 老师的这篇文章https://mp.weixin.qq.com/s/iL1KAZ4OQuuHUNMs5bvajQ）
定位到我问题相关的段落后，我会把该段落复制粘贴出来，然后带上网址一块儿，让webpilot插件给我翻译。这一版的翻译，就会信达雅很多了。
如果这一版翻译我还是看不懂，那就请ChatGPT-4用15岁学生能懂的方式给我解释。如果还是看不懂，继续让它以9岁学生能懂的方式解释。#AI工作流
在这之前我完全不敢想象我能够自己开发出一个生产级别的产品。过去，我有很多借口，比如英语不够好，技术怎么也比不上科班出身的，但是现在这些借口已经不管用了，GPT大大降低了编程的难度。
如果你有想要亲手创造产品的冲动，现在是一个非常好的时间。当然，你最好热爱编程，只有这样，当AI的编程能力进一步提升，以至于人们不再需要编程的时候，你才不会觉得你把时间浪费在了一个可能没有经济收益的事情上。
另外，有了GPT，并不表示可以免于学习，付出时间和精力学习仍然是必要的，只是学习的方法变了。当我说我是编程小白的时候，其实不是很准确，我至少受过100小时以上的编程教育，写过一些50行以下的代码，玩过一些和编程相关的游戏。所以，如果你想要从0到能开发出一个产品，几个月的学习时间是少不了的。
