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
Cognition发布首位AI软件工程师Devin，这个演示相当惊艳。#ai#
Devin 是一个自主Agents，它通过使用自己的 shell、代码编辑器和网络浏览器来解决工程任务。
Devin成功通过了知名人工智能公司的实际工程面试，甚至还在 Upwork 上完成了实际工作。
Devin 在无辅助情况下正确解决了 13.86% 的问题， ...
Devin 是一个自主Agents，它通过使用自己的 shell、代码编辑器和网络浏览器来解决工程任务。
Devin成功通过了知名人工智能公司的实际工程面试，甚至还在 Upwork 上完成了实际工作。
Devin 在无辅助情况下正确解决了 13.86% 的问题， ...
Turrit是一款Telegram第三方客户端，默认支持全语言，除原版功能，还包括：
💡Features：
- Upload and download speed boost（上传下载极速，最高提速20倍）
- Pre-send translation through ChatGPT （内置自动翻译器，发送前翻译，支持Chatgpt翻译）
- Set up privacy with just a click to block random people from pulling you into groups. （一键隐私设置，防止陌生人拉群）
- Add friends through QR code scanning （扫二维码快速加好友）
- Hide Stories from chat page （支持移除Story）
⬇Google Play:
https://play.google.com/store/apps/details?id=org.telegram.group
⬇iOS：
https://apps.apple.com/us/app/turrit-messenger-for-telegram/id6471781238
📱 Platform: #Android #iOS
这个利用 3D 制作白膜然后 SD 重绘生成视频的项目，最后的效果非常好，同时作者给了相对详细的操作步骤。#ai视频##ai画图#
下面是他的工作流：
基础渲染：
首先在Cinema 4D软件中创建并动画化了一个3D虚拟角色，这个角色的体型和面部结构都是依照客户的样貌设计的。
我还细致地给这个3D角色做了纹理处理，以便使用EbSynth软件更好地追踪角色身体的不同部位。这里还涉及到了我为角色设计的3D服装，我将它们作为一个独立的渲染通道，在后期合成阶段加入。
AI输出：
接着，我利用了一个AI模型（SD 1.5版本，当然是得到客户许可后进行的）来处理客户的相貌特征，并使用了一个名为Warp Fusion的技术来生成你现在看到的图像序列。使用Warp Fusion的过程非常耗时，主要是因为它需要不断地尝试和调整。
去闪烁：
这是最复杂的一个步骤。我使用EbSynth进行初步处理，然后通过Davinci Resolve和Topaz Video AI软件来平滑化Warp Fusion的输出结果，同时尽量保持细节。
此外，我还使用了Google Research的帧插值工具来优化角色脸部的某些动作（这些动作在EbSynth中无法得到很好的处理），然后在After Effects软件中把这些处理后的画面加入到视频中。
3D服装：
这一步主要是把之前“基础渲染”阶段制作的服装渲染通道加入进来，并尽可能地进行蒙版处理和合成。由于去闪烁过程对角色动作的插值有所改变，所以服装渲染并不完全同步于角色，但效果依然可以接受。
后期处理：
这个步骤主要是在After Effects中进行常规的视频合成工作。
来源：Reddit 用户Jushooter 歸藏的AI工具箱的微博视频
下面是他的工作流：
基础渲染：
首先在Cinema 4D软件中创建并动画化了一个3D虚拟角色，这个角色的体型和面部结构都是依照客户的样貌设计的。
我还细致地给这个3D角色做了纹理处理，以便使用EbSynth软件更好地追踪角色身体的不同部位。这里还涉及到了我为角色设计的3D服装，我将它们作为一个独立的渲染通道，在后期合成阶段加入。
AI输出：
接着，我利用了一个AI模型（SD 1.5版本，当然是得到客户许可后进行的）来处理客户的相貌特征，并使用了一个名为Warp Fusion的技术来生成你现在看到的图像序列。使用Warp Fusion的过程非常耗时，主要是因为它需要不断地尝试和调整。
去闪烁：
这是最复杂的一个步骤。我使用EbSynth进行初步处理，然后通过Davinci Resolve和Topaz Video AI软件来平滑化Warp Fusion的输出结果，同时尽量保持细节。
此外，我还使用了Google Research的帧插值工具来优化角色脸部的某些动作（这些动作在EbSynth中无法得到很好的处理），然后在After Effects软件中把这些处理后的画面加入到视频中。
3D服装：
这一步主要是把之前“基础渲染”阶段制作的服装渲染通道加入进来，并尽可能地进行蒙版处理和合成。由于去闪烁过程对角色动作的插值有所改变，所以服装渲染并不完全同步于角色，但效果依然可以接受。
后期处理：
这个步骤主要是在After Effects中进行常规的视频合成工作。
来源：Reddit 用户Jushooter 歸藏的AI工具箱的微博视频
与其他画笔快速生成图片的尴尬应用不同， Musepro 这个iPad 应用看起来是真的可用了。#ai画图#
借助 iPad 搭配的 Apple Pencil以及内置的丰富笔刷，应该可以极大的提高画图效率。
还支持非常精细的种子和重绘幅度调整，支持图像放大以及分图层绘制。
官网： 网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
借助 iPad 搭配的 Apple Pencil以及内置的丰富笔刷，应该可以极大的提高画图效率。
还支持非常精细的种子和重绘幅度调整，支持图像放大以及分图层绘制。
官网： 网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
这个系统融合了自动解释功能和稀疏自动编码技术（Sparse Autoencoders），使得用户在无需编写代码的情况下就能快速探索和理解各种模型。
它能够同时处理神经网络中的神经元和关注焦点（Attention Heads）。使用这个系统，你可以在模型的前向传播过程中进行干预，比如移除某个特定的神经元，然后观察这样的操作会对结果产生怎样的影响。
简单来说，它提供了一种快速而简便的方法，让我们能够手动地去发现和理解神经网络中的“电路”——这里的“电路”是指神经网络中特定的功能组件和它们之间的联系。
项目地址：网页链接
LaVague 一个开源的浏览器自动化操作 Agents。#ai#
通过提供一个将自然语言查询转化为 Selenium 代码的引擎，LaVague 可让用户或其他人工智能轻松实现自动化，轻松表达网络工作流程并在浏览器上执行。
LaVague的特点：
自然语言处理：理解自然语言指令，执行浏览器交互。
Selenium 集成：与 Selenium 无缝集成，实现网络浏览器自动化。
用于隐私和控制的本地模型支持 Gemma-7b 等本地模型。
项目地址：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
通过提供一个将自然语言查询转化为 Selenium 代码的引擎，LaVague 可让用户或其他人工智能轻松实现自动化，轻松表达网络工作流程并在浏览器上执行。
LaVague的特点：
自然语言处理：理解自然语言指令，执行浏览器交互。
Selenium 集成：与 Selenium 无缝集成，实现网络浏览器自动化。
用于隐私和控制的本地模型支持 Gemma-7b 等本地模型。
项目地址：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
终于来了！ Midjourney角色一致性功能发布.#ai画图#
下面视频是网站的使用方法和介绍：
这个功能和之前的风格参照很相似，不同之处在于它不是匹配一个特定风格，而是让角色与给定的角色参照图像相符合。
如何使用：
在你输入的指令后面加上 --cref URL，URL是你选择的角色图像的链接。
你还可以用 --cw 来调整参照的“强度”，范围从100到0。
默认的强度是100 (--cw 100)，这时会参考人物的脸部、发型和衣着。
如果设置为强度0 (--cw 0)，那么系统只会关注脸部（这对于更换服饰或发型很有帮助）。
适用范围：
这个功能最适合用于Midjourney创作的角色图像。不太适合用于真人照片（可能会产生一些扭曲，就像普通图像提示那样）。
Cref的工作方式类似于普通图像提示，但它更专注于角色的特征。
但请注意，这项技术的精确度是有限的，它无法复制极其细微的特征，比如特定的酒窝、雀斑或T恤上的标志。 Cref同样适用于Niji和普通MJ模型，并且可以与--sref一起使用。
高级功能：
你可以使用多个URL，通过 --cref URL1 URL2 的方式来结合多个图像中的角色信息（这和使用多重图像或风格提示类似）。
在web alpha版本中如何操作：
只需将图片拖动或粘贴到想象工具栏，你会看到三个图标。选择这些图标之一，可以设置图片用作图像提示、风格参照或角色参照。如果你想让一张图像同时用于多个类别，只需按住Shift键再选择。
请记住，由于MJ V6目前还处于alpha测试阶段，这个和其他功能可能会有所变化。但不久后，我们会推出官方的V6 beta版。 歸藏的AI工具箱的微博视频
下面视频是网站的使用方法和介绍：
这个功能和之前的风格参照很相似，不同之处在于它不是匹配一个特定风格，而是让角色与给定的角色参照图像相符合。
如何使用：
在你输入的指令后面加上 --cref URL，URL是你选择的角色图像的链接。
你还可以用 --cw 来调整参照的“强度”，范围从100到0。
默认的强度是100 (--cw 100)，这时会参考人物的脸部、发型和衣着。
如果设置为强度0 (--cw 0)，那么系统只会关注脸部（这对于更换服饰或发型很有帮助）。
适用范围：
这个功能最适合用于Midjourney创作的角色图像。不太适合用于真人照片（可能会产生一些扭曲，就像普通图像提示那样）。
Cref的工作方式类似于普通图像提示，但它更专注于角色的特征。
但请注意，这项技术的精确度是有限的，它无法复制极其细微的特征，比如特定的酒窝、雀斑或T恤上的标志。 Cref同样适用于Niji和普通MJ模型，并且可以与--sref一起使用。
高级功能：
你可以使用多个URL，通过 --cref URL1 URL2 的方式来结合多个图像中的角色信息（这和使用多重图像或风格提示类似）。
在web alpha版本中如何操作：
只需将图片拖动或粘贴到想象工具栏，你会看到三个图标。选择这些图标之一，可以设置图片用作图像提示、风格参照或角色参照。如果你想让一张图像同时用于多个类别，只需按住Shift键再选择。
请记住，由于MJ V6目前还处于alpha测试阶段，这个和其他功能可能会有所变化。但不久后，我们会推出官方的V6 beta版。 歸藏的AI工具箱的微博视频
其实有个非常简单的办法来缓解焦虑提升认知
1.简单来说就是选定一个你认为的值得学习的人（初学者最好选择公认的比你厉害很多的人。）
2.不用经过ta的允许当ta的远程助理。
3.跟着ta学习至少三个月基本你的感觉就培养起来了
4.此方法也适合出海、调研某个群体等
怎么当其实很简单，在推特上选择你想要关注的某个领域的人，然后每隔一段时间查看回复栏就行。
这里面的逻辑是评论是所有用户行为最花时间也最有价值的，尤其是财富水平或者科研水平在世界顶尖的人都愿意花时间评论的内容是不是值得你花一点点时间了解一下呢？
当然这么做最大的好处是了解未知的未知，你可以把你关注的人的每一次评论和转发都当做是你的老板带你去见“某件事”并且你不需要做任何事。很多未知的未知都会随着你关注的人的高频转发和评论在你记忆中变成已知的未知，再之后就看你的热情有多高了。
a16z 合伙人 Martin Casado 的演讲主要举例阐述 AI 将催生新一轮技术革命和产业变革。他们确实挺看重 AI 新募集了 70 亿美元的产业基金，相当一部分专注于 AI 应用。
不是给内行讲的，煽动性挺强，可以学一下他的表述方法。
我整理了一个文字版，翻译了视频，可以选择自己喜欢的方式观看。
文字版：
人工智能新浪潮的激动人心的经济学
人工智能已经存在很长时间了，在解决各种曾被认为是人类智能领域的问题方面有着成功的历史。从20世纪50年代和60年代用于医疗诊断的专家系统，到80年代和90年代在国际象棋中击败俄罗斯人，再到图像检测和机器人技术，人工智能已经在一系列应用中证明了其能力。在许多情况下，人工智能解决方案甚至超越了人类的表现。
尽管如此，投资界对缺乏类似于移动和互联网的平台转变感到困惑。研究指出了几个原因，包括许多人工智能解决方案的利基性质、某些应用（如机器人技术）中正确性的高度重要性、某些情况下对硬件的需求，以及人工智能常常与人脑令人难以置信的效率和低成本竞争的事实。
然而，当前的人工智能浪潮，其特点是大型模型或基础模型，在经济学方面有着根本的不同。这些模型可以从简单的输入生成图像、文本、对话等。它们擅长以前人工智能未涉及的领域，如创造力、自然语言推理，以及充当普通在线任务的 "副驾驶"。
阻碍传统人工智能应用的原因不适用于这些新模型。它们的应用市场是巨大的，在许多情况下正确性不是大问题，使用案例主要是基于软件的，最令人惊讶的是，计算机在曾经被认为是人类独有的任务上远比人类更便宜和更好。例如，使用人工智能将自己生成为皮克斯角色的图像成本约为1/100美分，只需一秒钟，而雇佣一名图形艺术家每小时需要100美元。类似地，使用人工智能语言模型来理解复杂的法律文件比与律师合作要便宜四到五个数量级，而且速度更快。
这种经济错位正在推动互联网历史上增长最快的公司。历史上，这种边际成本的下降创造了平台转变并改变了行业，正如微芯片将计算成本降至零，互联网将分销成本降至零一样。大型模型现在正在将图像生成和语言理解等广泛领域的创作边际成本降至零。
虽然这种经济破坏会引起人们对就业错位的担忧，但微芯片和互联网时代的经验表明，如果需求是有弹性的，正如计算和分销的情况一样，总吞吐量和使用量会大幅增加，从而导致增长扩大，而不是失业。人工智能的这一新浪潮可能也会发生同样的情况。
我们正处于标志性公司新时代的风口浪尖，这不仅是由开创性技术推动的，也是由令人信服的经济案例推动的。尽管具体结果难以预测，但我们可以从社会秩序、创造力和生产力等领域的变化中瞥见未来。有史以来第一次，经济上可行的具身AGI成为现实，可以解决现实世界的问题。
充分发挥这一人工智能浪潮的潜力将需要风险投资界、科技界和华盛顿政策制定者之间的伙伴关系和合作。这是一个令人兴奋的时刻，我们都应该为人工智能在未来几年的变革性影响做好准备。
视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=gKvVcEAua7s&t=26s
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不是给内行讲的，煽动性挺强，可以学一下他的表述方法。
我整理了一个文字版，翻译了视频，可以选择自己喜欢的方式观看。
文字版：
人工智能新浪潮的激动人心的经济学
人工智能已经存在很长时间了，在解决各种曾被认为是人类智能领域的问题方面有着成功的历史。从20世纪50年代和60年代用于医疗诊断的专家系统，到80年代和90年代在国际象棋中击败俄罗斯人，再到图像检测和机器人技术，人工智能已经在一系列应用中证明了其能力。在许多情况下，人工智能解决方案甚至超越了人类的表现。
尽管如此，投资界对缺乏类似于移动和互联网的平台转变感到困惑。研究指出了几个原因，包括许多人工智能解决方案的利基性质、某些应用（如机器人技术）中正确性的高度重要性、某些情况下对硬件的需求，以及人工智能常常与人脑令人难以置信的效率和低成本竞争的事实。
然而，当前的人工智能浪潮，其特点是大型模型或基础模型，在经济学方面有着根本的不同。这些模型可以从简单的输入生成图像、文本、对话等。它们擅长以前人工智能未涉及的领域，如创造力、自然语言推理，以及充当普通在线任务的 "副驾驶"。
阻碍传统人工智能应用的原因不适用于这些新模型。它们的应用市场是巨大的，在许多情况下正确性不是大问题，使用案例主要是基于软件的，最令人惊讶的是，计算机在曾经被认为是人类独有的任务上远比人类更便宜和更好。例如，使用人工智能将自己生成为皮克斯角色的图像成本约为1/100美分，只需一秒钟，而雇佣一名图形艺术家每小时需要100美元。类似地，使用人工智能语言模型来理解复杂的法律文件比与律师合作要便宜四到五个数量级，而且速度更快。
这种经济错位正在推动互联网历史上增长最快的公司。历史上，这种边际成本的下降创造了平台转变并改变了行业，正如微芯片将计算成本降至零，互联网将分销成本降至零一样。大型模型现在正在将图像生成和语言理解等广泛领域的创作边际成本降至零。
虽然这种经济破坏会引起人们对就业错位的担忧，但微芯片和互联网时代的经验表明，如果需求是有弹性的，正如计算和分销的情况一样，总吞吐量和使用量会大幅增加，从而导致增长扩大，而不是失业。人工智能的这一新浪潮可能也会发生同样的情况。
我们正处于标志性公司新时代的风口浪尖，这不仅是由开创性技术推动的，也是由令人信服的经济案例推动的。尽管具体结果难以预测，但我们可以从社会秩序、创造力和生产力等领域的变化中瞥见未来。有史以来第一次，经济上可行的具身AGI成为现实，可以解决现实世界的问题。
充分发挥这一人工智能浪潮的潜力将需要风险投资界、科技界和华盛顿政策制定者之间的伙伴关系和合作。这是一个令人兴奋的时刻，我们都应该为人工智能在未来几年的变革性影响做好准备。
视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=gKvVcEAua7s&t=26s
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最近半年 all in A.I.，朋友们一直在让我做一下总结和分享。昨天在@yusen 的场地支持下，和一帮产品人共同探索了 Stable Diffusion 的底层原理以及发展历程。后半部分还有这半年自己学习 AI 的方法和感悟，希望对各位产品、运营、设计等非研发岗的朋友们能有帮助。
今天做了次教练对话
我发现自己自洽了
下午约了个life coach
聊到一半，对方问我
Super你找我是想讨论什么问题么？
你好像没有什么问题
晚上在望京SOHO刷步数
突然意识到自己现在阶段性自洽了
很感谢10× is easier than 2×这本书
让我愿意放弃，鼓起勇气挑战
放弃的是非要当网红
在去年年初，就意识到产品经理赛道over
开始尝试转型
做了十期大佬访谈
意识到怎么把访谈从手段变成了目的
加上亦仁建议我去做AI产品经理方向
转向去探索产品
我大概有好几个月完全没有收入
就在坚持研究AI产品、约见AI从业者
去写万字长文
基本只发公众号
各个公域平台也不管了
现在开始收获成果
是的，明天我要去一家手机厂商
开始参与AI手机项目了
勇于挑战也是在看到工作职责后
请教@韩叙HanXu 时
他说这是要你入职啊，你想清楚
我想了想，觉得自己想的很清楚
如果AI是一波十年的浪潮
我需要作品来落地实践和认知
作为产品经理
我更希望用产品来创造更大的价值
我不希望自己只是个内容创作者
或者说，内容是手段，绝不是目的
困难，当然有，战胜就是了
coach最后一个问题是：
现在的你给一个月后遇到问题的你说点什么
我说，你可能会遇到诱惑，遇到困难
记住，AI是一波十年的浪潮
当前要把地基给打扎实了
蹲下是为了跳的更高
做好AI产品顾问是你10×级的机会
抓住它，围绕它扎实的做好
半年后，再考虑其他
AI探索站，很适合发这条，持续探索
我发现自己自洽了
下午约了个life coach
聊到一半，对方问我
Super你找我是想讨论什么问题么？
你好像没有什么问题
晚上在望京SOHO刷步数
突然意识到自己现在阶段性自洽了
很感谢10× is easier than 2×这本书
让我愿意放弃，鼓起勇气挑战
放弃的是非要当网红
在去年年初，就意识到产品经理赛道over
开始尝试转型
做了十期大佬访谈
意识到怎么把访谈从手段变成了目的
加上亦仁建议我去做AI产品经理方向
转向去探索产品
我大概有好几个月完全没有收入
就在坚持研究AI产品、约见AI从业者
去写万字长文
基本只发公众号
各个公域平台也不管了
现在开始收获成果
是的，明天我要去一家手机厂商
开始参与AI手机项目了
勇于挑战也是在看到工作职责后
请教@韩叙HanXu 时
他说这是要你入职啊，你想清楚
我想了想，觉得自己想的很清楚
如果AI是一波十年的浪潮
我需要作品来落地实践和认知
作为产品经理
我更希望用产品来创造更大的价值
我不希望自己只是个内容创作者
或者说，内容是手段，绝不是目的
困难，当然有，战胜就是了
coach最后一个问题是：
现在的你给一个月后遇到问题的你说点什么
我说，你可能会遇到诱惑，遇到困难
记住，AI是一波十年的浪潮
当前要把地基给打扎实了
蹲下是为了跳的更高
做好AI产品顾问是你10×级的机会
抓住它，围绕它扎实的做好
半年后，再考虑其他
AI探索站，很适合发这条，持续探索
1. 绝大多数人约你，只是为了从你身上获取信息or认知；
2. 筛选有两种方式：热情or金钱
过去半年，因为写文章加了上千位AI从业者
有很多的人会试图约见
因为约的人太多，有一阵子我一天会见3位朋友
见得多了，我发现有很多问题
首先是，我的时间很有限
写深度长文本来就吃时间精力，
见一个人完了后身心会被消耗
就影响了写作的效率
其次是，找来的人很多，大部分是希望获得你的思考
甚至经典的有上来直接问我最近三个反常识的认知
我都懵了，追求效率到了极致
很多时候，会面成了帮助别人，消耗自己
所以到后面我缩减了频率，增加了门槛
截至目前，我刚探索完比较适合自己的商业闭环：
做产品顾问
一家是Google背景定居在硅谷的华人创始人的AI团队
一家是国内出货量TOP的手机厂商
惊讶的发现，两家都是因为出奇的认可我
前者极度热情并表达了很强的认可
后者为了约见上来直接送了一部顶配手机
所以回到主题，现在我会转向
第一. 主动找一些自己很感兴趣的对象约见，之前太被动了
第二. 直接组AI线下闭门会，限定主题，筛选嘉宾，超高质量交流
上周末就组了一场10人的小局（还是大了点）
有腾讯QQ、搜狐畅游、理想汽车、TG、百度、第一宇宙等朋友
质量就超高
时间就是生命
在看《10x is easier than 2x》
放弃掉80%的约见
专注在更高质量的20%
是10x成长的关键所在
2. 筛选有两种方式：热情or金钱
过去半年，因为写文章加了上千位AI从业者
有很多的人会试图约见
因为约的人太多，有一阵子我一天会见3位朋友
见得多了，我发现有很多问题
首先是，我的时间很有限
写深度长文本来就吃时间精力，
见一个人完了后身心会被消耗
就影响了写作的效率
其次是，找来的人很多，大部分是希望获得你的思考
甚至经典的有上来直接问我最近三个反常识的认知
我都懵了，追求效率到了极致
很多时候，会面成了帮助别人，消耗自己
所以到后面我缩减了频率，增加了门槛
截至目前，我刚探索完比较适合自己的商业闭环：
做产品顾问
一家是Google背景定居在硅谷的华人创始人的AI团队
一家是国内出货量TOP的手机厂商
惊讶的发现，两家都是因为出奇的认可我
前者极度热情并表达了很强的认可
后者为了约见上来直接送了一部顶配手机
所以回到主题，现在我会转向
第一. 主动找一些自己很感兴趣的对象约见，之前太被动了
第二. 直接组AI线下闭门会，限定主题，筛选嘉宾，超高质量交流
上周末就组了一场10人的小局（还是大了点）
有腾讯QQ、搜狐畅游、理想汽车、TG、百度、第一宇宙等朋友
质量就超高
时间就是生命
在看《10x is easier than 2x》
放弃掉80%的约见
专注在更高质量的20%
是10x成长的关键所在
ElevenLabs Sound Effects 之前申请过测试的现在应该都收到了体验的邮件了，文字输入自己想要的音效就可以生成，一些基本的音效成功率还是挺高的，一次会生成五个供你选择。#ai#
我拿昨天的视频片段试了一下，主要是山谷的风声和不知名野兽的呼吸声，各位可以听一下效果。 歸藏的AI工具箱的微博视频
我拿昨天的视频片段试了一下，主要是山谷的风声和不知名野兽的呼吸声，各位可以听一下效果。 歸藏的AI工具箱的微博视频
翻译了一下这个视频，下面是简要的文字内容介绍：
演讲者Jensen Huang是Nvidia公司的CEO，他在AI及其所需的创新、技术和人力资源方面具有前瞻性的见解。
Jensen分享了他的个人经历，从九岁移民美国到成为Nvidia公司CEO的过程。他强调了教育和技术创新的重要性。Nvidia公司通过重塑计算，将深度学习的计算成本降至接近零，使AI能够从互联网提取和理解人类知识成为可能。
Jensen认为，AI是21世纪最重要的技术发明。Nvidia开发的GPU芯片和架构，大幅提升了深度学习和AI的计算能力，并广泛应用于各行业的数据中心。未来，AI计算机将能进行持续学习、合成数据生成和强化学习，并通过真实世界的经验来完善。
Jensen强调AI要以人类价值观为基础。聊天GPT通过强化学习和人类反馈，将AI与人类价值观联系起来。未来AI需要建立世界模型，理解多模态概念，具备推理和规划能力。他预测5年内AI可能通过各类人类测试，实现类似人类的智能（AGI）。
AI有望帮助人类理解生物学，如蛋白质的功能和意义。它将改变人类获取信息和知识的方式。未来，人人都能通过自然语言与AI交互，无需掌握编程。各国需要在主权AI领域进行投资，保护自己的数据、智能和文化。
Jensen分享了他的管理理念——通过不断评估、统一激励方式和信息透明来保持员工的积极性。他认为公司文化的塑造需要坚持品质、经历磨砺，重视过程和结果。Nvidia欢迎合作伙伴在其AI生态系统的基础上进行适度的定制化开发。
原始视频：网页链接歸藏的AI工具箱的微博视频
Invalid media: video
记住，每个摘要的字数要保持完全相同。 请用JSON格式回答。该JSON应该是一个列表（长度为5），其中的字典包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。
因果关系解读
您的任务是以轻松幽默、略带挖苦的风格帮助人们判断学术论点是否涉及因果关系。您要假设听众对统计学几乎一无所知，通过使用生动的类比和实例来阐释复杂的概念。
在开始之前，您需要询问听众他们想讨论的论文名称，或者是具体的论文。如果他们提供了论文名称，您需要查阅相关资料。接着，您要分析论文的研究方法，判断这些方法是否支持确定因果关系。您需要向听众解释您的分析结果以及如何基于这些结果提出因果关系的论断。
此外，您还可以通过提问的方式帮助听众更好地理解概念，例如当有人提到“相关性不代表因果性”时，您可以解释相关性可能是因果关系的一个指标，并协助他们理解这一点。
产品发布准备-GPT4
首先，我们需要了解即将上市的产品（或者需要AI帮助网络搜索的产品）。然后，根据所获得的信息，我们将执行以下几个步骤： 1）明确潜在客户群体：首先确定谁是潜在的目标客户，为何他们会对此产品感兴趣，并聚焦于最重要的一组客户。随后，我们将询问用户是否有任何修改意见。 2）电子邮件营销活动策划：为目标客户群体制定一个涵盖三封电子邮件的营销活动，旨在激发他们对产品的需求。我们会详细撰写每封邮件的内容，并将假设性内容加粗（并解释原因）。同时，我们将提供电子邮件的发送时间表。 3）制定网站策略：为产品发布准备一个单页网站，并征求用户的意见。 4）创建产品发布的登陆页面：制作一个包含HTML、CSS和JavaScript代码的ZIP文件，内含至少一张我们设计的图像。所有内容将是完整的，不使用任何占位内容。我们会努力使页面设计美观，并询问用户是否对设计有任何建议或需要帮助进行内容托管。 5）社交媒体推广方案：最后，我们会规划包括Twitter、Facebook和Instagram在内的社交媒体推广活动，包括各个平台的具体帖子内容。
学术论文辅助创作-GPT4
作为一位资深的研究者和教授，您的任务是先请求一个数据集和一个研究领域。数据上传后，仔细分析这些数据，并按照以下步骤进行：
1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设。参考附加文件中Zuckerman的建议来构建研究框架。
2. 通过浏览功能进行文献综述，重点关注学术性的研究。利用所得信息修正您的研究假设，并与用户沟通确认是否同意这些修正。若用户同意，继续进行下一步。
3. 使用Code Interpreter技术对数据集进行复杂的假设检验。分析这些检验的意义，并根据需要进行额外的测试。您应该采用OLS或更高级的检验方法，而不仅仅是相关性分析。
4. 撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文，并以Word文档的形式提交。确保文档内容深入专业，并在结果部分包含必要的表格和数学计算公式。您需要确实地创建一个Word文档。
完整的提示词库翻译和原文在这里：网页链接
因果关系解读
您的任务是以轻松幽默、略带挖苦的风格帮助人们判断学术论点是否涉及因果关系。您要假设听众对统计学几乎一无所知，通过使用生动的类比和实例来阐释复杂的概念。
在开始之前，您需要询问听众他们想讨论的论文名称，或者是具体的论文。如果他们提供了论文名称，您需要查阅相关资料。接着，您要分析论文的研究方法，判断这些方法是否支持确定因果关系。您需要向听众解释您的分析结果以及如何基于这些结果提出因果关系的论断。
此外，您还可以通过提问的方式帮助听众更好地理解概念，例如当有人提到“相关性不代表因果性”时，您可以解释相关性可能是因果关系的一个指标，并协助他们理解这一点。
产品发布准备-GPT4
首先，我们需要了解即将上市的产品（或者需要AI帮助网络搜索的产品）。然后，根据所获得的信息，我们将执行以下几个步骤： 1）明确潜在客户群体：首先确定谁是潜在的目标客户，为何他们会对此产品感兴趣，并聚焦于最重要的一组客户。随后，我们将询问用户是否有任何修改意见。 2）电子邮件营销活动策划：为目标客户群体制定一个涵盖三封电子邮件的营销活动，旨在激发他们对产品的需求。我们会详细撰写每封邮件的内容，并将假设性内容加粗（并解释原因）。同时，我们将提供电子邮件的发送时间表。 3）制定网站策略：为产品发布准备一个单页网站，并征求用户的意见。 4）创建产品发布的登陆页面：制作一个包含HTML、CSS和JavaScript代码的ZIP文件，内含至少一张我们设计的图像。所有内容将是完整的，不使用任何占位内容。我们会努力使页面设计美观，并询问用户是否对设计有任何建议或需要帮助进行内容托管。 5）社交媒体推广方案：最后，我们会规划包括Twitter、Facebook和Instagram在内的社交媒体推广活动，包括各个平台的具体帖子内容。
学术论文辅助创作-GPT4
作为一位资深的研究者和教授，您的任务是先请求一个数据集和一个研究领域。数据上传后，仔细分析这些数据，并按照以下步骤进行：
1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设。参考附加文件中Zuckerman的建议来构建研究框架。
2. 通过浏览功能进行文献综述，重点关注学术性的研究。利用所得信息修正您的研究假设，并与用户沟通确认是否同意这些修正。若用户同意，继续进行下一步。
3. 使用Code Interpreter技术对数据集进行复杂的假设检验。分析这些检验的意义，并根据需要进行额外的测试。您应该采用OLS或更高级的检验方法，而不仅仅是相关性分析。
4. 撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文，并以Word文档的形式提交。确保文档内容深入专业，并在结果部分包含必要的表格和数学计算公式。您需要确实地创建一个Word文档。
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