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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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最近和几个朋友聊天记录：
1. 我问他是怎么建Prompt的验收标准的：准备好Query，归纳抽象理想回答的几条Principle，找一个更聪明的大模型基于这个Principle来给Prompt的结果打分，每次上线前跑1000条。
感觉挺make sense，想测试一下。
2.perplexity怎么解决搜索引擎响应速度的问题：去年8月份就宣布基于3.5版本的微调模型已经比GPT4快且效果好，且自研了推理堆栈（pplx-api），能大幅度提升响应速度。微调没那么难搞，只要场景垂数据集质量高，一周左右。
3.在厂里的朋友说在搞低代码搭建Agent，面向B端，找不到太落地的具体场景，还要搞权限数据集多环境版本，由于B端业务逻辑比较复杂，要依赖现有GUI，要跳卡片或者跳页面，比C端难做太多了。
1. 我问他是怎么建Prompt的验收标准的：准备好Query，归纳抽象理想回答的几条Principle，找一个更聪明的大模型基于这个Principle来给Prompt的结果打分，每次上线前跑1000条。
感觉挺make sense，想测试一下。
2.perplexity怎么解决搜索引擎响应速度的问题：去年8月份就宣布基于3.5版本的微调模型已经比GPT4快且效果好，且自研了推理堆栈（pplx-api），能大幅度提升响应速度。微调没那么难搞，只要场景垂数据集质量高，一周左右。
3.在厂里的朋友说在搞低代码搭建Agent，面向B端，找不到太落地的具体场景，还要搞权限数据集多环境版本，由于B端业务逻辑比较复杂，要依赖现有GUI，要跳卡片或者跳页面，比C端难做太多了。
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第八期视频预告 https://t.me/text1024/8824
VAR首次使GPT风格的AR模型在图像生成上超越了Diffusion transformer。
同时展现出了与大语言模型观察到的类似Scaling laws的规律。
在ImageNet 256x256基准上,VAR将FID从18.65大幅提升到1.80,IS从80.4提升到356.4,推理速度提高了20倍。
详细介绍：
视觉自回归模型(VAR)是一种新的图像生成范式,它将自回归学习重新定义为从粗到细的"下一尺度预测"或"下一分辨率预测",有别于标准的光栅扫描"下一token预测"。
这种简单直观的方法让自回归transformer能够快速学习视觉分布并具有良好的泛化能力:
VAR首次使GPT风格的AR模型在图像生成上超越了扩散transformer。
在ImageNet 256x256基准上,VAR将FID从18.65大幅提升到1.80,IS从80.4提升到356.4,推理速度提高了20倍。
实证验证了VAR在多个维度包括图像质量、推理速度、数据效率和可扩展性上都优于Diffusion Transformer。
随着VAR模型的扩大,它展现出了与大语言模型观察到的类似幂律缩放规律,线性相关系数接近-0.998,有力证明了这一点。
VAR进一步展示了在下游任务如图像修复、外推和编辑上的零样本泛化能力。
这些结果表明,VAR初步模拟了大语言模型的两个重要特性:缩放规律和零样本泛化。
研究人员已经公开了所有模型和代码,以促进AR/VAR模型在视觉生成和统一学习中的探索。
VAR算法为计算机视觉中的自回归算法设计提供了新的见解,有望推动这一领域的进一步发展。
项目地址：https://github.com/FoundationVision/VAR
Demo 地址，生成速度真的非常快：https://var.vision/demo
模型下载：https://huggingface.co/FoundationVision/var/tree/main
通过一个通用框架，利用大语言模型（LLM）进行社交技能训练。“AI伙伴，AI导师”框架将实际体验学习与真实场景练习和个性化反馈相结合。
详细介绍：
使用大语言模型进行社交技能训练的提议：
研究者提出,可以利用大语言模型强大的对话生成能力,为社交技能练习提供一个随时可用、安全可控的环境。相关研究已经证实,当前的大语言模型已经能够较好地模拟各类人物,进行逼真的对话互动。这为将其应用于社交技能训练奠定了基础。
AI Partner和AI Mentor框架的提出：
论文提出了一个通用的社交技能训练框架,包括两个关键组件:AI Partner负责提供对话实践的环境,AI Mentor负责在关键节点给予个性化指导。二者协同,可以把体验式的实践学习与理论指导有机结合,有望大幅提升社交技能训练的可及性和有效性。
使用该框架进行社交技能训练的应用场景
该框架可以灵活应用于多个领域的社交技能训练,如心理咨询、谈判、教学等。通过调整AI Partner塑造的人物角色,以及AI Mentor搭载的领域知识库,就可以对应不同领域的训练需求。论文通过一系列案例展示了这种适用性和灵活性。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.04204
有的时候，觉得这个世界正在筛选出一批机器人一样的人来存活。没有情绪，不考虑回报，不需要支持，需要的只有解决问题的能力，输出价值的能力，自我管理的能力。世界到最后变成巨大的《模拟人生》游戏，消耗的只有时间，得到的只有数据。
Prompting 的核心技能可能只有一个……
启动效应，是大脑最有趣的认知活动之一。每当一段旋律、一个拼图或一段故事出现，大脑就开始疯狂运算，猜测整个景观；不直觉的开始分析因果、构建起一个个可能的解释。
不信的话，试着放松下来，聆听我这唱一首小曲：一闪一闪亮晶晶……（请接龙）
启动效应的本质之一是基于先验的预测，它是多模态和多感官的。简单类比的话，Prompting 就是你如何激活大模型知识结构的「启动」。
一旦能深刻意识到这一点，如何提升你与 AI 对话的技能、有效 激活 LLMs 效能的方法就会涌现出来了。
通过成百上千小时的反复练习，你将意识到：真正提升 Prompt 核心技能在于，持续深化于你的认知体系。
你无法提出你不知道的问题。
启动效应，是大脑最有趣的认知活动之一。每当一段旋律、一个拼图或一段故事出现，大脑就开始疯狂运算，猜测整个景观；不直觉的开始分析因果、构建起一个个可能的解释。
不信的话，试着放松下来，聆听我这唱一首小曲：一闪一闪亮晶晶……（请接龙）
启动效应的本质之一是基于先验的预测，它是多模态和多感官的。简单类比的话，Prompting 就是你如何激活大模型知识结构的「启动」。
一旦能深刻意识到这一点，如何提升你与 AI 对话的技能、有效 激活 LLMs 效能的方法就会涌现出来了。
通过成百上千小时的反复练习，你将意识到：真正提升 Prompt 核心技能在于，持续深化于你的认知体系。
你无法提出你不知道的问题。
❇️❇️目前工程实践上，大家把优化的重点基本都放在了retrieve环节里，这里面涉及三个重要的问题：
1️⃣how and what do I retrieve：从传统的相似性检索、文本检索，到目前最常用的依托于embedding的语义检索，大家在实践中仍在不断迭代。Kiela后面也提到有研究希望把整个retriever过程做成一个模型，他也在课程中构想未来应该把retriever的训练也纳入到LLM的训练架构中。
🌟文本的embedding可简化理解为文本的向量化表达，并且可根据不同文本的向量化表达，判断出文本之间语义的远近亲疏关系。
🌟目前的文本emebedding也都是通过模型来实现的，这类模型也在不断迭代。OpenAI在今年1月份推出了text-embedding-3(small和large两版)，相比其2022年12月推出的ada-002模型，在性能上获得了显著提升。
🌟用于多语言检索的常用基准(MIRACL)平均分数已从 31.4%(ada-002)增加到 44.0%(3-small)和54.9%(3-large)。
🌟附图之一是OpenAI对其text emebedding模型作用机制的示意。
2️⃣When to retrieve: 一般就两种思路。一种是在获得检索范围后即retrieve，另一种是让模型判断何时retrieve。
3️⃣How to encode: 如何编码也直接影响了如何检索的过程。
❇️❇️其他问题：
1️⃣how to pre-process: 实际上强调就是input要包含system prompt，可设定角色、技能、任务、工作流、限制条件等。
2️⃣how to prompt: 涉及提示词工程的方法论。
3️⃣how to pass context: 可以把context作为prompt的一部分以文本形式输入，也可通过代码的方式代入。
4️⃣how to post-process: 比如格式化输出的处理，如固定输出json格式，或固定在末尾输出reference列表等。
5️⃣how to verify: 指的是如何验证output的效果或质量，比如验证output与知识库的相关性、准确性等。
❇️❇️最后，还有关于RAG整体架构的审视框架：
1️⃣How to optimize: 各环节哪些地方可以优化。架构中已经列出的问题都是思考的重点。
2️⃣How to learn: 这里的learn应该指的是机器学习的learn，探讨各环节从software 1.0的静态架构向机器学习和software 2.0的演进。
3️⃣how to scale: 如何应对规模化的问题。
🌟比如关于知识库如何chunk、何时编码，在知识库过大时就不适合提前预处理好chunk和编码。或者大量用户同时prompt该如何应对。
❇️❇️前段时间判断过2024年会是RAG应用爆发的一年https://m.okjike.com/originalPosts/6602dca712ed2fda687ec0a3?s=ewoidSI6ICI2M2VlMjQ0NjhhMGY3NzVjODQyMmY1NzEiCn0=，自己在2B业务中也涉及RAG工程的落地，所以花了些精力来学习这节课。以上内容夹杂了不少自己的个人理解，欢迎批评指正，一起交流学习~
❇️❇️links:
🌟Stanford CS25 V4 2024春季课程(面向公众开放，有人想一起学习搭子么？) https://web.stanford.edu/class/cs25/
🌟Stanford CS25 V3: Retrieval Augmented Language Models https://www.youtube.com/watch?v=mE7IDf2SmJg
🌟RAG论文原文 https://arxiv.org/abs/2005.11401
🌟OpenAI text-embedding-3 models https://openai.com/blog/new-embedding-models-and-api-updates?t
🌟OpenAI text-embedding-ada-002 model https://openai.com/blog/new-and-improved-embedding-model?t
🌟Software 2.0 by Andrej Karpathy https://karpathy.medium.com/software-2-0-a64152b37c35
🌟 Kiela在讲这节课几个月后在其创立的Contextual AI正式推出RAG 2.0 https://contextual.ai/introducing-rag2/
1️⃣how and what do I retrieve：从传统的相似性检索、文本检索，到目前最常用的依托于embedding的语义检索，大家在实践中仍在不断迭代。Kiela后面也提到有研究希望把整个retriever过程做成一个模型，他也在课程中构想未来应该把retriever的训练也纳入到LLM的训练架构中。
🌟文本的embedding可简化理解为文本的向量化表达，并且可根据不同文本的向量化表达，判断出文本之间语义的远近亲疏关系。
🌟目前的文本emebedding也都是通过模型来实现的，这类模型也在不断迭代。OpenAI在今年1月份推出了text-embedding-3(small和large两版)，相比其2022年12月推出的ada-002模型，在性能上获得了显著提升。
🌟用于多语言检索的常用基准(MIRACL)平均分数已从 31.4%(ada-002)增加到 44.0%(3-small)和54.9%(3-large)。
🌟附图之一是OpenAI对其text emebedding模型作用机制的示意。
2️⃣When to retrieve: 一般就两种思路。一种是在获得检索范围后即retrieve，另一种是让模型判断何时retrieve。
3️⃣How to encode: 如何编码也直接影响了如何检索的过程。
❇️❇️其他问题：
1️⃣how to pre-process: 实际上强调就是input要包含system prompt，可设定角色、技能、任务、工作流、限制条件等。
2️⃣how to prompt: 涉及提示词工程的方法论。
3️⃣how to pass context: 可以把context作为prompt的一部分以文本形式输入，也可通过代码的方式代入。
4️⃣how to post-process: 比如格式化输出的处理，如固定输出json格式，或固定在末尾输出reference列表等。
5️⃣how to verify: 指的是如何验证output的效果或质量，比如验证output与知识库的相关性、准确性等。
❇️❇️最后，还有关于RAG整体架构的审视框架：
1️⃣How to optimize: 各环节哪些地方可以优化。架构中已经列出的问题都是思考的重点。
2️⃣How to learn: 这里的learn应该指的是机器学习的learn，探讨各环节从software 1.0的静态架构向机器学习和software 2.0的演进。
3️⃣how to scale: 如何应对规模化的问题。
🌟比如关于知识库如何chunk、何时编码，在知识库过大时就不适合提前预处理好chunk和编码。或者大量用户同时prompt该如何应对。
❇️❇️前段时间判断过2024年会是RAG应用爆发的一年https://m.okjike.com/originalPosts/6602dca712ed2fda687ec0a3?s=ewoidSI6ICI2M2VlMjQ0NjhhMGY3NzVjODQyMmY1NzEiCn0=，自己在2B业务中也涉及RAG工程的落地，所以花了些精力来学习这节课。以上内容夹杂了不少自己的个人理解，欢迎批评指正，一起交流学习~
❇️❇️links:
🌟Stanford CS25 V4 2024春季课程(面向公众开放，有人想一起学习搭子么？) https://web.stanford.edu/class/cs25/
🌟Stanford CS25 V3: Retrieval Augmented Language Models https://www.youtube.com/watch?v=mE7IDf2SmJg
🌟RAG论文原文 https://arxiv.org/abs/2005.11401
🌟OpenAI text-embedding-3 models https://openai.com/blog/new-embedding-models-and-api-updates?t
🌟OpenAI text-embedding-ada-002 model https://openai.com/blog/new-and-improved-embedding-model?t
🌟Software 2.0 by Andrej Karpathy https://karpathy.medium.com/software-2-0-a64152b37c35
🌟 Kiela在讲这节课几个月后在其创立的Contextual AI正式推出RAG 2.0 https://contextual.ai/introducing-rag2/
如果中国多一些猴米这样的营销公司
那两年后 美国的智能机器人蹦蹦跳跳走到中国机器人前面 用普通话骂人 转头弯腰放个屁
还拍拍屁股的时候
中国的机器人估计还站在原地
说
你好 我是你的智能助理 你可以叫我小美
然后颤巍巍的举起手 要握手
我不明白 请再说一次
我的电机全自研 走路速度世界第一
采用高通最新....
那两年后 美国的智能机器人蹦蹦跳跳走到中国机器人前面 用普通话骂人 转头弯腰放个屁
还拍拍屁股的时候
中国的机器人估计还站在原地
说
你好 我是你的智能助理 你可以叫我小美
然后颤巍巍的举起手 要握手
我不明白 请再说一次
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吴恩达对AI Agent的这个分享，真的很有价值，这可能才是AI Agent未来的打开方式，我自己体验了一下效果确实很好。
大多数人使用语言模型的方式是非 Agent 式的工作流，即输入提示，生成答案；而Agent 式工作流是这样的：让 AI 编写文章大纲，看是否需要做一些研究，然后写初稿，阅读初稿并思考哪些部分需要修改，然后修改草稿，如此反复。
多Agent协同很有SaaS 里协同带来的价值那种感觉，我觉得协同在 AI 时代或许仍然非常重要，只不过是将人与人之间的协同更多换成了 AI Agent 而已，而我猜测 AI+Human 协同可能会是未来长期的一个状态。
