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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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先用 https://ideogram.ai/ 生成图片，提示词是：
the words:"100 days"
再用 https://clipdrop.co/uncrop 的 uncrop 功能向左右两边扩展图片，使得图片更长。
再用 https://clipdrop.co/cleanup 的 cleanup 功能抹除因为扩展图片而带来的瑕疵。这个功能效果是可以把画面中的某个物体抹除并补全背景。
代码是 ChatGPT 给的，提示词是“我有 100 部电视剧，想在 colab 上，使用Python爬虫，在豆瓣上爬他们的评分，请问具体可以怎么操作呢？”的大白话。
返工过 2 版。
第一版因为豆瓣有反爬虫机制，每部电视剧都显示“未找到评分”，报错给ChatGPT后，它自己添加额外的请求头（headers）；
第二版是我自己的原因，我想看到每一步的反馈，方便不满意及早调整。它说可以使用Python的print函数或其他日志记录方法，来输出当前正在处理的电视剧名称和已完成的数量，然后有改了段代码。
之前，也试过用 ChatGPT 的联网功能和联网插件去爬，但联网功能的爬虫太老实，看到反爬虫机制就作罢了；webpilot 等联网插件则太不老实，爬出来的结果乱七八糟，早就不是豆瓣上的真实数据了。
更早的时候，也有想过用chrome浏览器上的Web Scraper 插件爬。不过，每一部剧都需要重新搜一遍，印象中Web Scraper 不太能胜任。以往我都是搜完某个关键词之后，用Web Scraper把网站上的所有结果全部爬一遍。
我爱ChatGPT和colab，对我这种非技术人员实在太友好了。没学过 Python 没关系，没学过爬虫没关系，只要敢问，ChatGPT 真的敢教，colab 也真的能实现。#AI工作流
### 6.2 答案段落位置测试
- 根据答案所在段落的位置（开始、结束或输入的中间）测试这些策略。
### 6.3 上下文长度测试
- 通过测试包含70K和95K令牌文档的效果，以了解上下文长度对结果的影响。
---
通过遵循本执行手册的指导，用户可以有条不紊地进行测试和优化，以提高Claude模型在长文档上下文中的回忆能力。
- 根据答案所在段落的位置（开始、结束或输入的中间）测试这些策略。
### 6.3 上下文长度测试
- 通过测试包含70K和95K令牌文档的效果，以了解上下文长度对结果的影响。
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通过遵循本执行手册的指导，用户可以有条不紊地进行测试和优化，以提高Claude模型在长文档上下文中的回忆能力。
！非常好的文章，使我的GPT4旋转。
Claude 官方发布的一篇博客，很实用，链接🔗https://www.anthropic.com/index/prompting-long-context
下面是我用ChatGPT4的web browsing功能把这篇博客通过特定的prompt转换成的一本「执行手册」，可以简单参考一下，具体信息建议还是从原文链接看：
基于您的要求和提供的文章内容，以下是一份详细、具体、逻辑清晰且可操作的执行手册，形式为Markdown文本：
---
# Claude模型长文本回忆优化执行手册
本手册旨在指导用户通过特定步骤和方法，优化Claude模型在处理长文档时的回忆能力。
## 一、目标定义
- 评估和优化Claude模型在长文档上下文中正确回忆特定信息的能力。
## 二、准备阶段
### 2.1 数据源选择
- 选择一个公开可用的、日常发布的政府文档，作为测试的基础数据源。
### 2.2 文档分段与问题生成
- 将选定的文档分成多个部分。
- 使用Claude为每个部分生成五个选择题，每个题目包含三个错误答案和一个正确答案。
## 三、多选题生成策略
### 3.1 避免过于明显的问题
- 确保问题不应包含答案。
### 3.2 避免模糊的短语
- 避免使用模糊的短语，如“此文档”或“此段落”，而应明确指定问题所指的段落。
## 四、评估与测试
### 4.1 模型选择
- 使用Claude Instant 1.2模型进行测试。
### 4.2 回忆能力测试
- 在不同情境下测试Claude的回忆能力，例如仅提供Claude用于编写问题的确切段落，评估Claude能否正确回答自己生成的问题。
## 五、提示策略
### 5.1 Base策略
- 直接要求Claude回答问题。
### 5.2 Nongov Examples策略
- 提供与政府文档无关的两个正确回答的常识性选择题示例。
### 5.3 Two Examples策略
- 提供两个与文档上下文中的其他部分有关的正确回答的选择题示例。
### 5.4 Five Examples策略
- 同上，但提供五个示例。
## 六、优化提示
### 6.1 使用
- 在测试各种提示策略时，同时测试是否使用，在其中指示Claude提取相关引用。
Claude 官方发布的一篇博客，很实用，链接🔗https://www.anthropic.com/index/prompting-long-context
下面是我用ChatGPT4的web browsing功能把这篇博客通过特定的prompt转换成的一本「执行手册」，可以简单参考一下，具体信息建议还是从原文链接看：
基于您的要求和提供的文章内容，以下是一份详细、具体、逻辑清晰且可操作的执行手册，形式为Markdown文本：
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# Claude模型长文本回忆优化执行手册
本手册旨在指导用户通过特定步骤和方法，优化Claude模型在处理长文档时的回忆能力。
## 一、目标定义
- 评估和优化Claude模型在长文档上下文中正确回忆特定信息的能力。
## 二、准备阶段
### 2.1 数据源选择
- 选择一个公开可用的、日常发布的政府文档，作为测试的基础数据源。
### 2.2 文档分段与问题生成
- 将选定的文档分成多个部分。
- 使用Claude为每个部分生成五个选择题，每个题目包含三个错误答案和一个正确答案。
## 三、多选题生成策略
### 3.1 避免过于明显的问题
- 确保问题不应包含答案。
### 3.2 避免模糊的短语
- 避免使用模糊的短语，如“此文档”或“此段落”，而应明确指定问题所指的段落。
## 四、评估与测试
### 4.1 模型选择
- 使用Claude Instant 1.2模型进行测试。
### 4.2 回忆能力测试
- 在不同情境下测试Claude的回忆能力，例如仅提供Claude用于编写问题的确切段落，评估Claude能否正确回答自己生成的问题。
## 五、提示策略
### 5.1 Base策略
- 直接要求Claude回答问题。
### 5.2 Nongov Examples策略
- 提供与政府文档无关的两个正确回答的常识性选择题示例。
### 5.3 Two Examples策略
- 提供两个与文档上下文中的其他部分有关的正确回答的选择题示例。
### 5.4 Five Examples策略
- 同上，但提供五个示例。
## 六、优化提示
### 6.1 使用
- 在测试各种提示策略时，同时测试是否使用，在其中指示Claude提取相关引用。
2023年，让你月赚5w的48个AI工具：
1. AI研究工具
• Claude
• ChatGPT
• Bing Chat
• Perplexity
2. 图片处理
• Dall-E
• Leonardo
• BlueWillow
• Midjourney
3. 版权写作
• Rytr
• Copy AI
• Wordtune
• Writesonic
4. 设计
• Canva
• Clipdrop
• Designify
• Microsoft Designer
5. 网站搭建
• 10Web
• Framer
• Hostinger
• Landingsite
6. 视频处理
• Klap
• Opus
• Invideo
• Heygen
7. 音频处理
• Murf
• LovoAI
• Resemble
• Eleven Labs
8. SEO优化
• Alli AI
• BlogSEO
• Seona AI
• Clearscope
9. Logo设计
• Looka
• LogoAI
• Brandmark
• Logomaster
10. 聊天机器人
• Droxy
• Chatbase
• Voiceflow
• Chatsimple
11. 自动化工具
• Make
• Zapier
• Bardeen
• Postman
12. 市场营销
• AdCopy
• TryPencil
• Mailchimp
• AdCreative
1. AI研究工具
• Claude
• ChatGPT
• Bing Chat
• Perplexity
2. 图片处理
• Dall-E
• Leonardo
• BlueWillow
• Midjourney
3. 版权写作
• Rytr
• Copy AI
• Wordtune
• Writesonic
4. 设计
• Canva
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• Designify
• Microsoft Designer
5. 网站搭建
• 10Web
• Framer
• Hostinger
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6. 视频处理
• Klap
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• Murf
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8. SEO优化
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9. Logo设计
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10. 聊天机器人
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• Chatbase
• Voiceflow
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11. 自动化工具
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• Zapier
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一个很好的网站：1988-2023：互联网发展里程碑。尤其是互联网早期发展的历程和节点，对现在新技术创业者投资人会尤其有启发。
当很多人说（AI、Web3、Metaverse）等就是互联网的（1993，1994，1995，1998）年的时候，究竟在这些时间点互联网行业发生了什么？
