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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
本期Z potentials 有幸邀请到了人形机器人新星公司「加速进化」的CEO 程昊总，并展开了一场深入交流
程昊既是机器人发烧友，在清华大学自动化系就读期间多次参加Robocup比赛；也是一位资深创业者，曾创办朝夕日历，并被字节跳动收购。AI和底层硬件的进展如此激动人心，程昊选择离开大厂，再次创业，加入波澜壮阔的行业革命之中
奥特曼还指出，低估GPT-5的改进幅度并以此为基础开展业务将是一个重大错误。这表明正在开发中的GPT-5的改进幅度远超过想象。他说：“许多初创公司认为，GPT-5的进步只会是小幅度的，因此他们假设进展会缓慢，但我认为这是一个严重错误。” 他强调：“在技术剧变的情况下，像往常一样，他们将被下一代模型‘压倒(steamrolled)’。”
奥特曼似乎对“建立AGI”之外的事情不太感兴趣。据说他对区块链、生物技术等AI以外的其他技术也失去了兴趣。他表示：“过去，我对世界上发生的一切都有一个非常广泛的视角，并能看到我以前从狭窄的角度看不到的东西。” 但他也说：“遗憾的是，现在我完全专注于AI（AI all of the time at full tilt），很难有其他的视角。”
最近，奥特曼一直在致力于全球AI基础设施的创新。在这个过程中，甚至出现了关于“7万亿美元融资”的传言，成为了一个热点话题。奥特曼说：“除了考虑下一代AI模型外，我最近花费最多时间的领域是‘计算(compute)建设’，我越来越确信，计算将成为未来最重要的货币。” 他还说：“但是，世界并没有为足够的计算做好准备，也没有正视这个问题，因此我非常关注如何以尽可能低的成本构建大量的计算资源。” 这意味着他非常关注为实现AGI而获取计算资源的问题。
他还表达了一种乐观观点，认为如果能突破计算能力的限制并实现AGI，那么AI运行所需的能源短缺等将成为“次要问题”。奥特曼说：“我最期待AGI的是，它能加速科学发现，从而更快实现核聚变发电，快速找到解决能源问题的方法。” 他强调：“通过AGI进行的科学研究将是可持续经济增长的几乎唯一动力和决定性因素。”
他还提出了对数据量跟不上AI开发速度的担忧，数据短缺可能会阻碍AI的进步。他说：“从长远来看，人类产生的数据可能会变得不足。” 他补充道：“因此，我们需要一个能够用更少的数据学习更多东西的模型。”
原始链接：https://sedaily.com/NewsView/2D6O83AF81
奥特曼似乎对“建立AGI”之外的事情不太感兴趣。据说他对区块链、生物技术等AI以外的其他技术也失去了兴趣。他表示：“过去，我对世界上发生的一切都有一个非常广泛的视角，并能看到我以前从狭窄的角度看不到的东西。” 但他也说：“遗憾的是，现在我完全专注于AI（AI all of the time at full tilt），很难有其他的视角。”
最近，奥特曼一直在致力于全球AI基础设施的创新。在这个过程中，甚至出现了关于“7万亿美元融资”的传言，成为了一个热点话题。奥特曼说：“除了考虑下一代AI模型外，我最近花费最多时间的领域是‘计算(compute)建设’，我越来越确信，计算将成为未来最重要的货币。” 他还说：“但是，世界并没有为足够的计算做好准备，也没有正视这个问题，因此我非常关注如何以尽可能低的成本构建大量的计算资源。” 这意味着他非常关注为实现AGI而获取计算资源的问题。
他还表达了一种乐观观点，认为如果能突破计算能力的限制并实现AGI，那么AI运行所需的能源短缺等将成为“次要问题”。奥特曼说：“我最期待AGI的是，它能加速科学发现，从而更快实现核聚变发电，快速找到解决能源问题的方法。” 他强调：“通过AGI进行的科学研究将是可持续经济增长的几乎唯一动力和决定性因素。”
他还提出了对数据量跟不上AI开发速度的担忧，数据短缺可能会阻碍AI的进步。他说：“从长远来看，人类产生的数据可能会变得不足。” 他补充道：“因此，我们需要一个能够用更少的数据学习更多东西的模型。”
原始链接：https://sedaily.com/NewsView/2D6O83AF81
下面是这篇韩文报道中的一些关键信息和全文：
◆OpenAI CEO Sam Altman警告不要低估GPT-5性能改进的幅度,可能会超出预期。
◆每当GPT的下一个模型推出,企业界和日常生活的多个领域都会发生变革甚至消失,需要更多新思维。
◆这是Altman首次如此自信地对外发出关于GPT-5性能的"信号"。
◆Altman和OpenAI的目标是建立"通用人工智能(AGI)",如果投入大量计算资源加速AGI到来,AI计算所需能源短缺等问题可以轻松解决。
◆Altman表示GPT-5将在高级推理功能上取得重大进步,只要有足够计算资源,就能建立超越人类的AGI。
◆他警告低估GPT-5的改进幅度并以此为基础开展业务将是一个重大错误,GPT-5的改进幅度远超想象。
◆Altman似乎除了"建立AGI"之外对其他事情不太感兴趣,完全专注于AI。
◆他最近致力于全球AI基础设施创新,认为计算将成为未来最重要的货币,非常关注如何以低成本构建大量计算资源。
◆他乐观认为,如果突破计算能力限制实现AGI,AI运行所需的能源短缺等将成为次要问题。通过AGI进行的科学研究将是可持续经济增长的决定性因素。
◆他担忧数据量跟不上AI开发速度,数据短缺可能阻碍AI进步,需要一个能用更少数据学习更多东西的模型。
采访全文：
OpenAI的首席执行官(CEO)萨姆·奥特曼(Sam Altman)警告称，不应低估GPT-5性能改进的幅度，这可能会超出预期。每当GPT的下一个模型被开发出来时，无论是企业界还是日常生活的多个领域都必然会发生变革甚至消失，因此他强调需要更多的新思维。这是奥特曼首次如此自信地对外发出关于GPT-5性能的“信号”。他明确表示，他和OpenAI的目标是建立“通用人工智能(AGI)”，并乐观地指出，如果大量计算资源被投入以加速AGI的到来，人工智能(AI)计算所需的能源短缺等现实问题可以轻松得到解决。
14日（当地时间），在与韩国硅谷特派记者团的会面中，奥特曼表示：“我不确定GPT-5何时发布，但它将作为一个在高级推理功能上更进一步的模型，取得重大进步。” 他补充说：“虽然有许多人质疑GPT模型是否有限制，但我可以自信地说‘没有’。” 这体现了他的信心，即只要有足够的计算资源，就能够建立超越人类的AGI。
这台AI机器人配备了先进的传感器，可以感知压力和肌肉紧张度，并据此调整其按摩技巧。AI系统的加入使得机器人能够学习和适应每个用户的偏好，不断优化其按摩程序，以达到最佳放松效果。
科学上网、自由上网、免费科学上网、免费翻墙、油管youtube、fanqiang、VPN、一键翻墙浏览器，vps一键搭建翻墙服务器脚本/教程，免费shadowsocks/ss/ssr/v2ray/goflyway账号/节点，翻墙梯子，电脑、手机、iOS、安卓、windows、Mac、Linux、路由器翻墙、科学上网
https://github.com/Alvin9999/new-pac/tree/master
讲个程序员恐怖故事：你混淆过的JS代码将和“开源代码”没什么区别。
不信的话可以试试这prompt：“分析这段代码是在做什么？然后翻译整段代码使其成为更加易懂的JS，把所有变量和函数都重命名”，然后你就会看到ChatGPT把你混淆后的代码还原。
Web App、Chrome插件、Electron软件危
不信的话可以试试这prompt：“分析这段代码是在做什么？然后翻译整段代码使其成为更加易懂的JS，把所有变量和函数都重命名”，然后你就会看到ChatGPT把你混淆后的代码还原。
Web App、Chrome插件、Electron软件危
歸藏的AI工具箱的微博
The monitoring task had failed 100 consecutive times. Your subscription to the RSS feed has been deactivated.
To reactivate it, please use the /activate_subs command.
ERROR: HTTP status code error (404 Not Found)
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GPT 4 发布这一年
今天是3.15，犹记得在去年的3.15，大家被gpt4的发布会惊出了一身冷汗（我被惊出两身），纷纷喊着再不all in ai就晚了，一年过去了， 结果如何？
刚刚参加了一个ai创业闭门会，几个团队的现状应该能代表大部分all in ai的人，我来简单讲讲：
1.三人创业小队，中厂的AI产品经理+开发+算法。创业一年，拿了天使轮（许诺七位数，实际到账一小半），做法律方向（投资人指定的）。解决不了法律条文准确率问题，模型幻觉严重。目前团队停滞状态，合伙人一方面在看新的赛道，一方面也在面试。
合伙人不拿工资，投资款主要用来招兼职开发，买法律相关数据。已花完。由于整体没进展，剩余款项投资人不给了。
该团队我觉得问题就在于高估了LLM的能力，目前百川/文心，都搞不定法律/医疗这种高知识性的行业。
2. 海外留学归来创业小队，名牌大学毕业，为创业归国。做ai小说方向，高举高打，和真格基金合作，有一些媒体资源，做ai小说大赛。但没有c端买单，b端赞助都是给点算力资源，没有给现金的。目前没有拿到投资，创业团队在自己掏钱维持。
目前在考虑做培训，卖课，教人用ai写小说/画图
该团队问题也是高估LLM能力，总想着ai创作静态的文字内容可以达到人类网文水平，这是不可能的。没有想着在媒介上创新，做互动性更强的ai内容。
3.前大厂市场侧高管，创业做AI数字人企业培训，目前在内测，看了产品，感觉没戏。就是很low的一个动态人在和你打字。
该团队问题是高估自己的人脉，觉得自己可以拿下很多B端的商单。看到了企业内训的需求，但是目前ai很难完美解决。
4.前大厂设计师，自学编程，出来创业做了个类似monica的插件，因为权限问题被google下架，现在转型桌面端工具。用户量一般。目前在考虑做ai生漫画，但对于网文/网络漫画毫无了解，以为有个批量生产60分内容的工具平台就能挣钱
该团队问题，我觉得是对行业不了解，他觉得网文/漫画/有声书，用户量大，肯定能赚钱。但这种红海行业早就卷的不行，100分的作品才有可能赚，想做成平台更是不可能了。
总结：
1.人的肌肉记忆根深蒂固，总想着复刻曾经的成功路径，想发挥自己优势，不看市场需要什么
2.大模型，短期被高估，长期被低估。gpt4一出来，大家都觉得再不做就晚了。结果发现一年过去了（去年3.15发的gpt4），能跑出来的寥寥无几。
3.想拿ai改造某个行业/产业，首先你得了解这个行业/产业，不要想着用ai过去降维打击
4.大家的认知顺序都是鄙视李一舟—理解李一舟—“实在不行就李一舟吧”
所以过去一年最好的策略就是
1.抓住大厂all in ai的机会，升职加薪拿资源，赚经验履历
2.水下机会，抓住市场真实需求，和自己对行业的深刻理解，用新的交互媒介赚现金。
3.建立ai领域知名度，用内容厚积薄发
4.进入AI创业公司获得实践积累，拿着工资一边探索一边观望新机会
今天是3.15，犹记得在去年的3.15，大家被gpt4的发布会惊出了一身冷汗（我被惊出两身），纷纷喊着再不all in ai就晚了，一年过去了， 结果如何？
刚刚参加了一个ai创业闭门会，几个团队的现状应该能代表大部分all in ai的人，我来简单讲讲：
1.三人创业小队，中厂的AI产品经理+开发+算法。创业一年，拿了天使轮（许诺七位数，实际到账一小半），做法律方向（投资人指定的）。解决不了法律条文准确率问题，模型幻觉严重。目前团队停滞状态，合伙人一方面在看新的赛道，一方面也在面试。
合伙人不拿工资，投资款主要用来招兼职开发，买法律相关数据。已花完。由于整体没进展，剩余款项投资人不给了。
该团队我觉得问题就在于高估了LLM的能力，目前百川/文心，都搞不定法律/医疗这种高知识性的行业。
2. 海外留学归来创业小队，名牌大学毕业，为创业归国。做ai小说方向，高举高打，和真格基金合作，有一些媒体资源，做ai小说大赛。但没有c端买单，b端赞助都是给点算力资源，没有给现金的。目前没有拿到投资，创业团队在自己掏钱维持。
目前在考虑做培训，卖课，教人用ai写小说/画图
该团队问题也是高估LLM能力，总想着ai创作静态的文字内容可以达到人类网文水平，这是不可能的。没有想着在媒介上创新，做互动性更强的ai内容。
3.前大厂市场侧高管，创业做AI数字人企业培训，目前在内测，看了产品，感觉没戏。就是很low的一个动态人在和你打字。
该团队问题是高估自己的人脉，觉得自己可以拿下很多B端的商单。看到了企业内训的需求，但是目前ai很难完美解决。
4.前大厂设计师，自学编程，出来创业做了个类似monica的插件，因为权限问题被google下架，现在转型桌面端工具。用户量一般。目前在考虑做ai生漫画，但对于网文/网络漫画毫无了解，以为有个批量生产60分内容的工具平台就能挣钱
该团队问题，我觉得是对行业不了解，他觉得网文/漫画/有声书，用户量大，肯定能赚钱。但这种红海行业早就卷的不行，100分的作品才有可能赚，想做成平台更是不可能了。
总结：
1.人的肌肉记忆根深蒂固，总想着复刻曾经的成功路径，想发挥自己优势，不看市场需要什么
2.大模型，短期被高估，长期被低估。gpt4一出来，大家都觉得再不做就晚了。结果发现一年过去了（去年3.15发的gpt4），能跑出来的寥寥无几。
3.想拿ai改造某个行业/产业，首先你得了解这个行业/产业，不要想着用ai过去降维打击
4.大家的认知顺序都是鄙视李一舟—理解李一舟—“实在不行就李一舟吧”
所以过去一年最好的策略就是
1.抓住大厂all in ai的机会，升职加薪拿资源，赚经验履历
2.水下机会，抓住市场真实需求，和自己对行业的深刻理解，用新的交互媒介赚现金。
3.建立ai领域知名度，用内容厚积薄发
4.进入AI创业公司获得实践积累，拿着工资一边探索一边观望新机会
这个开源Python脚本作者@BrandonSC 在日常工作中发现有很多没有好好命名的PDF文件，如“附件（1）.pdf”，于是他写了个小脚本，能够根据PDF内容自动重命名PDF文件，如把“附件（1）.pdf”命名为“2023年用户访谈总结.pdf”。
代码开源：https://github.com/Brandon-c-tech/PDFs-AI-rename
在哥飞看来，这是一个可以做成产品的点子，还记得老罗之前专门为MacOS做的HandShaker吗？虽然后面因为各种原因这个软件没有更新了，但是口碑还是很好的。
