关于AIGC人工智能、思维方式、知识拓展，能力提升等。投稿/合作： @inside1024_bot
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
AIGC 领域的最新工具、开源项目以及行业大事件
JourneyArt AI
https://www.journeyart.ai/app
每日免费生成10次，输入提示词自动生成ai图，图片可保存7天，可选Midjourney多个版本。如使用需求大可搭配临时邮箱。
Stable Diffusion XL
https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/playground/models/sdxl
@张自来投稿 NVIDIA英伟达的免费Stable Diffusion XL 实例
MidGenAi
https://www.midgenai.com
无需注册登录，生成的图片没有水印，可选择多个ai生成引擎，输入ai提示词，即可生成4张不同的ai图片可直接保存。
https://www.journeyart.ai/app
每日免费生成10次，输入提示词自动生成ai图，图片可保存7天，可选Midjourney多个版本。如使用需求大可搭配临时邮箱。
Stable Diffusion XL
https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/playground/models/sdxl
@张自来投稿 NVIDIA英伟达的免费Stable Diffusion XL 实例
MidGenAi
https://www.midgenai.com
无需注册登录，生成的图片没有水印，可选择多个ai生成引擎，输入ai提示词，即可生成4张不同的ai图片可直接保存。
🛍️ GPTs Store：创建属于你自己的 ChatGPT
Sam Altman 在 Open AI Dev Day 上实时演示了如何在几分钟内，用「自然语言」创建一个你觉得有价值的个人定制的GPTs。 没有技术门槛！
🔢 思路和步骤：
- 目标。之前 Sam 在 YC ，和很多创始人沟通，他们都让我提供商业建议；所以，我现在创建一个创业导师的GPT项目（别忘了，拷问一下他们为什么增长不够迅速）
- 输入的GPT指令。取个好名字、AI给出Logo的同时，右侧预览窗口已经在自行创建「预置内容」了。
- 上传文件来实现个性化。 让这个GPT有一些你想要的语言风格， 上传一批你的私有文件或者你个人的演讲稿；配置部分差不多会自动化完成。
- 小小微调。 让这个「创业导师」的回答具有建设性一些，直接输入这个想法在「配置」内就好。
- 完成，试试看。 例如，「在早期创始阶段，招聘员工时要注意哪三点？ 」
通过GPT Builder，你将直接面向全球一亿的ChatGPT 用户（周活）提供商业服务， 并获得潜在收入。
欢迎来到人人都是开发者的时代 ，GPTs Store 计划本月内即将推出！
Sam Altman 在 Open AI Dev Day 上实时演示了如何在几分钟内，用「自然语言」创建一个你觉得有价值的个人定制的GPTs。 没有技术门槛！
🔢 思路和步骤：
- 目标。之前 Sam 在 YC ，和很多创始人沟通，他们都让我提供商业建议；所以，我现在创建一个创业导师的GPT项目（别忘了，拷问一下他们为什么增长不够迅速）
- 输入的GPT指令。取个好名字、AI给出Logo的同时，右侧预览窗口已经在自行创建「预置内容」了。
- 上传文件来实现个性化。 让这个GPT有一些你想要的语言风格， 上传一批你的私有文件或者你个人的演讲稿；配置部分差不多会自动化完成。
- 小小微调。 让这个「创业导师」的回答具有建设性一些，直接输入这个想法在「配置」内就好。
- 完成，试试看。 例如，「在早期创始阶段，招聘员工时要注意哪三点？ 」
通过GPT Builder，你将直接面向全球一亿的ChatGPT 用户（周活）提供商业服务， 并获得潜在收入。
欢迎来到人人都是开发者的时代 ，GPTs Store 计划本月内即将推出！
本文探讨了在新一轮的 AI 变革之下，如何用新工具来帮助扩展大脑思维与记忆的边界，以及知识工作流的新方法，激发潜能，构建外脑！全文 12000 千字左右，预计阅读时间 30 分钟左右。
https://www.indigox.me/build-exobrain/?ref=indigos-digital-mirror-newsletter
少林文化通过不断的传承与交流，已在韩国、日本、东南亚等地区得到广泛传播，近几十年来，欧美各国也涌现出许多少林文化的爱好者。少林寺还积极参与国际交流活动，为服务人类健康做出了积极贡献。目前，少林寺在全世界150多个国家200多个地区都有少林文化交流中心。少林寺在历史发展中几经兴衰，但是如今依然传承不断，其原因在于少林文化的内动力，它兼容并蓄，并且提倡人与自然，人与社会，人与自身的和合共生，同时少林文化在沟通国际关系、推动世界和平方面发挥了积极作用。少林寺在未来也依然会坚持传播平等、慈悲、清净、圆融的佛教普世价值观，更好的服务全人类。当禅宗遇到人工智能时会发生什么？技术进步能否取代道德伦理进步？人工智能具有强大的数据处理和分析能力，并且经由程序和算法可能会表现出类似于人类的感知，但是人工智能并不能具备我们禅宗所讲的觉悟的心性。人类面对此人工智能应该保持头脑清醒，应该如禅宗所倡导的那样向内寻求，得到超越解脱的本觉智慧。禅宗是强调修禅者通过自身的精进和努力，逐渐提升觉悟的境界，在这个过程中，常常会遇到诸多困惑和烦恼，AI作为一作工具，可以检索查找相关经典，从而对治各种疑惑，为修禅者提供辅助和便利。科技的进步让人们的闲暇时间增多，我们不希望因为闲暇时间的增多而使大众变得懒散放逸。在未来，我希望禅宗智慧和人工智能可以有更多互动，特别是在少林文化方面，能够携手搭建一个交流平台，让大众在修学体验少林禅、武、医、艺文化时，能够更加身临其境地感受少林文化的独特魅力，追求精神上的圆满，也让少林文化更好地服务全人类身心灵健康。最后，祝愿大家一切吉祥！阿弥陀佛!
人们忽视了和<机器人管家>的作用，那是即将来临的未来，可以解决人类很多的问题，也更接近现实世界，但同时也会带来和引发更多的问题，而<我，机器人>，<黑客帝国-矩阵革命>系列，<银河帝国-基地>系列的机器人三大定律等威胁，我觉得多少有点科幻有点扯远了。
你可以在这里加入等待列表：https://grok.x.ai
Grok的目标：
收集反馈并确保我们正在构建能够最大程度造福全人类的人工智能工具。
赋能研究和创新：我们希望 Grok 成为任何人强大的研究助手，帮助他们快速访问相关信息、处理数据并提出新想法。
Grok-1模型的相关信息：
Grok-1，是过去四个月内开发的前沿LLM
首个版本Grok-0的参数为33B，Grok-1的参数没有公布
该模型在 HumanEval 编码任务中的得分为 63.2%，在 MMLU 中的得分为 73%。
xAI 感兴趣的研究方向：
通过工具辅助进行可扩展的监督。人类反馈至关重要。
与安全性、可靠性和接地性的形式验证相集成。
长上下文理解和检索。
对抗鲁棒性。
多模态联运能力。
- HumanEval：Python代码补全任务，（Chen等人，2021），零-shot评估通过率@1。
- 数学：中学和高中的数学问题以LaTeX格式编写，（Hendrycks等，2021），使用固定的4个提示进行提示。
在这些基准测试中，Grok-1展现出了强大的结果，超过了其所属计算级别中的所有其他模型，包括ChatGPT-3.5和Inflection-1。它只被那些使用了大量训练数据和计算资源进行训练的模型所超越，比如GPT-4。这展示了我们在xAI方面以卓越的效率训练LLM模型所取得的快速进展。
由于这些基准测试可以在网络上找到，我们不能排除我们的模型无意中是在这些基准测试上进行训练的，因此我们对我们的模型（以及Claude-2和GPT-4）进行了手动评分，评估的是2023年5月底发布的匈牙利国家高中数学期末考试，这是在我们收集数据集之后发布的。Grok在考试中获得了C（59%），而Claude-2获得了相同的成绩（55%），GPT-4获得了B（68%）。所有模型都在温度为0.1且相同的提示下进行评估。值得注意的是，我们没有为这次评估进行任何调整。这个实验是对我们的模型从未明确调整过的数据集进行的“现实生活”测试。
我们在模型卡中提供了Grok-1的重要技术细节摘要。
👩💻 xAI的工程技术
在深度学习研究的前沿，可靠的基础设施必须像数据集和学习算法一样慎重构建。为了创建Grok，我们基于Kubernetes、Rust和JAX构建了一个定制的训练和推理框架。
LLM培训就像一辆疾驰的货运火车，如果其中一节车厢出轨，整个火车都会脱轨，使得重新恢复正常运行变得困难。GPU的故障方式多种多样：制造缺陷、松动的连接、配置错误、降级的内存芯片、偶发的随机位翻转等等。在训练过程中，我们需要在数万个GPU之间进行计算同步，而由于规模的扩大，所有这些故障模式都变得更加频繁。为了克服这些挑战，我们采用了一套自定义的分布式系统，确保每一种故障都能立即被识别并自动处理。在xAI，我们将最大化每瓦有用计算作为我们努力的重点。在过去几个月中，我们的基础设施使我们能够将停机时间降至最低，并在硬件不可靠的情况下保持高模型浮点运算利用率（MFU）。
Rust已被证明是构建可扩展、可靠和易维护基础设施的理想选择。它提供高性能、丰富的生态系统，并防止了分布式系统中通常会遇到的大多数错误。考虑到我们团队规模较小，基础设施的可靠性至关重要，否则维护将会抑制创新。Rust让我们有信心，任何代码修改或重构都有可能产生可运行数月且需要最少监督的程序。
我们现在正在为我们下一次模型能力的跃升做准备，这将需要可靠地协调数万个加速器上的训练运行，运行互联网规模的数据管道，并将新的能力和工具集成到Grok中。如果这听起来令人兴奋，请申请加入我们的团队。
🔬 xAI的研究
我们为Grok提供了搜索工具和实时信息的访问权限，但是像所有基于下一个标记预测训练的LLM一样，我们的模型仍然可能生成错误或矛盾的信息。我们相信实现可靠的推理是解决当前系统限制的最重要的研究方向。在这里，我们想要强调一些在xAI最令人兴奋的有前途的研究方向。
- 可扩展的工具辅助监督。人类反馈至关重要。然而，在处理冗长的代码或复杂的推理步骤时，提供一致准确的反馈可能具有挑战性。人工智能可以通过查找不同来源的参考资料、使用外部工具验证中间步骤，并在必要时寻求人类反馈来协助可扩展的监督。我们的目标是在我们的模型的帮助下，最有效地利用我们的人工智能导师的时间。
- 将正式验证与安全性、可靠性和基础结合起来。为了创建能够深入思考现实世界的AI系统，我们计划在较少歧义和更可验证的情况下开发推理能力。这使我们能够在没有人类反馈或与现实世界的互动的情况下评估我们的系统。这种方法的一个主要即时目标是为代码正确性提供正式保证，特别是关于AI安全的可验证方面。
- 长上下文理解和检索。训练模型以高效地在特定上下文中发现有用的知识是打造真正智能系统的核心。我们正在研究能够在需要时发现和检索信息的方法。
- 对抗性鲁棒性。对抗性示例表明，优化器可以轻易地利用人工智能系统的漏洞，无论是在训练还是服务期间，从而导致系统犯下严重错误。这些漏洞是深度学习模型长期存在的弱点。我们特别关注提高LLMs、奖励模型和监控系统的鲁棒性。
- 多模态能力。目前，Grok没有其他感官，比如视觉和听觉。为了更好地帮助用户，我们将为Grok配备这些不同的感官，以实现更广泛的应用，包括实时互动和协助。
我们相信人工智能对于为社会做出重大科学和经济贡献具有巨大潜力，因此我们将努力开发可靠的防范措施，以防止恶意使用带来的灾难性后果。我们坚信要尽最大努力确保人工智能始终成为一种正能量。
如果你和我们一样乐观，并且想为我们的使命做出贡献，请申请加入我们的团队。
🧪 Grok的早期访问
我们正在向美国地区的一部分用户提供机会，让他们尝试我们的Grok原型，并提供宝贵的反馈意见，以帮助我们在正式发布之前改进其功能。您可以在这里加入Grok的等待列表。这次发布只是xAI的第一步。展望未来，我们有一个令人兴奋的路线图，并将在未来几个月推出新的功能和特性。
https://x.ai/
- 数学：中学和高中的数学问题以LaTeX格式编写，（Hendrycks等，2021），使用固定的4个提示进行提示。
在这些基准测试中，Grok-1展现出了强大的结果，超过了其所属计算级别中的所有其他模型，包括ChatGPT-3.5和Inflection-1。它只被那些使用了大量训练数据和计算资源进行训练的模型所超越，比如GPT-4。这展示了我们在xAI方面以卓越的效率训练LLM模型所取得的快速进展。
由于这些基准测试可以在网络上找到，我们不能排除我们的模型无意中是在这些基准测试上进行训练的，因此我们对我们的模型（以及Claude-2和GPT-4）进行了手动评分，评估的是2023年5月底发布的匈牙利国家高中数学期末考试，这是在我们收集数据集之后发布的。Grok在考试中获得了C（59%），而Claude-2获得了相同的成绩（55%），GPT-4获得了B（68%）。所有模型都在温度为0.1且相同的提示下进行评估。值得注意的是，我们没有为这次评估进行任何调整。这个实验是对我们的模型从未明确调整过的数据集进行的“现实生活”测试。
我们在模型卡中提供了Grok-1的重要技术细节摘要。
👩💻 xAI的工程技术
在深度学习研究的前沿，可靠的基础设施必须像数据集和学习算法一样慎重构建。为了创建Grok，我们基于Kubernetes、Rust和JAX构建了一个定制的训练和推理框架。
LLM培训就像一辆疾驰的货运火车，如果其中一节车厢出轨，整个火车都会脱轨，使得重新恢复正常运行变得困难。GPU的故障方式多种多样：制造缺陷、松动的连接、配置错误、降级的内存芯片、偶发的随机位翻转等等。在训练过程中，我们需要在数万个GPU之间进行计算同步，而由于规模的扩大，所有这些故障模式都变得更加频繁。为了克服这些挑战，我们采用了一套自定义的分布式系统，确保每一种故障都能立即被识别并自动处理。在xAI，我们将最大化每瓦有用计算作为我们努力的重点。在过去几个月中，我们的基础设施使我们能够将停机时间降至最低，并在硬件不可靠的情况下保持高模型浮点运算利用率（MFU）。
Rust已被证明是构建可扩展、可靠和易维护基础设施的理想选择。它提供高性能、丰富的生态系统，并防止了分布式系统中通常会遇到的大多数错误。考虑到我们团队规模较小，基础设施的可靠性至关重要，否则维护将会抑制创新。Rust让我们有信心，任何代码修改或重构都有可能产生可运行数月且需要最少监督的程序。
我们现在正在为我们下一次模型能力的跃升做准备，这将需要可靠地协调数万个加速器上的训练运行，运行互联网规模的数据管道，并将新的能力和工具集成到Grok中。如果这听起来令人兴奋，请申请加入我们的团队。
🔬 xAI的研究
我们为Grok提供了搜索工具和实时信息的访问权限，但是像所有基于下一个标记预测训练的LLM一样，我们的模型仍然可能生成错误或矛盾的信息。我们相信实现可靠的推理是解决当前系统限制的最重要的研究方向。在这里，我们想要强调一些在xAI最令人兴奋的有前途的研究方向。
- 可扩展的工具辅助监督。人类反馈至关重要。然而，在处理冗长的代码或复杂的推理步骤时，提供一致准确的反馈可能具有挑战性。人工智能可以通过查找不同来源的参考资料、使用外部工具验证中间步骤，并在必要时寻求人类反馈来协助可扩展的监督。我们的目标是在我们的模型的帮助下，最有效地利用我们的人工智能导师的时间。
- 将正式验证与安全性、可靠性和基础结合起来。为了创建能够深入思考现实世界的AI系统，我们计划在较少歧义和更可验证的情况下开发推理能力。这使我们能够在没有人类反馈或与现实世界的互动的情况下评估我们的系统。这种方法的一个主要即时目标是为代码正确性提供正式保证，特别是关于AI安全的可验证方面。
- 长上下文理解和检索。训练模型以高效地在特定上下文中发现有用的知识是打造真正智能系统的核心。我们正在研究能够在需要时发现和检索信息的方法。
- 对抗性鲁棒性。对抗性示例表明，优化器可以轻易地利用人工智能系统的漏洞，无论是在训练还是服务期间，从而导致系统犯下严重错误。这些漏洞是深度学习模型长期存在的弱点。我们特别关注提高LLMs、奖励模型和监控系统的鲁棒性。
- 多模态能力。目前，Grok没有其他感官，比如视觉和听觉。为了更好地帮助用户，我们将为Grok配备这些不同的感官，以实现更广泛的应用，包括实时互动和协助。
我们相信人工智能对于为社会做出重大科学和经济贡献具有巨大潜力，因此我们将努力开发可靠的防范措施，以防止恶意使用带来的灾难性后果。我们坚信要尽最大努力确保人工智能始终成为一种正能量。
如果你和我们一样乐观，并且想为我们的使命做出贡献，请申请加入我们的团队。
🧪 Grok的早期访问
我们正在向美国地区的一部分用户提供机会，让他们尝试我们的Grok原型，并提供宝贵的反馈意见，以帮助我们在正式发布之前改进其功能。您可以在这里加入Grok的等待列表。这次发布只是xAI的第一步。展望未来，我们有一个令人兴奋的路线图，并将在未来几个月推出新的功能和特性。
https://x.ai/
