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🔥 讯飞发布星火认知大模型 V3.0，并推出多款大模型产品
10月24日，科大讯飞正式发布「星火认知大模型V3.0」，宣布全面对标 ChatGPT (GPT-3.5)，并在教育、医疗等领域做到业界领先。基于大模型的软件生态，讯飞星火推出了智能编程助手 iFlyCode2.0、星火科研助手、AI心理伙伴、英语AI答疑辅学、星火医疗大模型、AI扫拖机器人、内容运营大师等产品。
为了在大模型时代与各个行业更深度地对接，讯飞联合行业龙头共同发布12个行业大模型，包括金融、汽车、运营商、工业、住建、物业、法律、科技文献、传媒、政务、文旅、水利。此外，讯飞联合昇腾生态共同发布「飞星一号」大模型算力平台，并启动对标 GPT-4 的更大参数规模的星火大模型训练 ⋙ 演讲实录
🔥 语雀23日7小时服务故障，送用户「6个月会员」表示歉意
https://www.yuque.com/settings/member
10月23日，各平台和社群开始陆续出现「语雀无法访问」的消息，并且持续了挺长时间。根据官方公告得知，这场由运维运维团队升级操作导致的故障，持续了7个多小时。
不过！官方的道歉诚意非常充足！给个人用户赠送「6个月的会员服务」。看到方案后，评论区纷纷留言，「半年崩一次，也不是不能接受」(￣▽￣)"
我用小号注册登录了一下，非会员用户也可以领到！访问上方链接，或者点击「头像 - 账户设置 - 会员信息 - 语雀会员福利 - 立即领取」 ⋙ 语雀故障公告
🧰 智能编程工具「蚂蚁 CodeFuse」，GitHub Copilot 国产平替
https://codefuse.alipay.com
CodeFuse 是蚂蚁自研的一款 AI 辅助编程工具，已经在蚂蚁内部研发团队经过了长时间优化，并在各类评测中表现亮眼。
目前「CodeFuse IDE 插件」开放内测，支持支持 Java、Python、TypeScript、JavaScript、Go 等多种编程语言，可以完成代码补全、代码优化、添加注释、解释代码、生成单测等编程任务，提升开发效率 ⋙ 使用教程
🧰 「AI视频生成」明星产品榜单，还有万字使用教程
这是 ShowMeAI 一直在追的系列，主题是「AI视频生成的技术原理&产品教程」。作者用上中下三篇文章，详细介绍了视频生成领域的技术发展路径、四大类产品解决方案、各个工具的操作指南。
读完系列文章，不仅可以掌握 20+ 重点产品的体验&能力特点，还能跟着上手玩起来！难得有这么全面且完整的教程系列，可以收藏和学起来啦！ ⋙ 上 | ⋙ 中 | ⋙ 下
👀 到底什么「商业模式」，能在AI里赚到钱？
这篇文章讨论的话题很直接，对于当下AI从业者可谓是灵魂拷问——AI能赚到钱了么？作者围绕这个话题，进行了详细的拆解和逻辑推导，并在过程中给出了多个关键结论。日报把核心内容整理如下，感兴趣可以阅读原文 (这位作者的文都挺费脑子)：
其实，这篇文章的核心就四个字，商业模式。文中给出了6种靠谱的AI商业模式 (订阅、新式增值服务类、硬件产品销售、新式广告、解决方案销售、游戏与元宇宙)，分析了各类型企业的生存演进路径，并就如何处理「AI技术并不成熟」这个要命的挑战给出了解决方案。
看起来未来似乎是这种结局：**最头部的大模型企业如果自己打不通其它变现通路，而是局限在供应链上，那更可能被大的云公司归并。中间的领域模型，则更可能同时具有领域知识的公司逐渐完成自身进化并胜出 ⋙ 头脑清醒时再读原文
📚 大模型 Prompt 的14个黄金设计法则，实践出真知
这是 14 条大模型提示词的高效使用法则，而且包括详细的参考示例。可以看出来，作者结合了几篇官方教程的精华，并且进行了实践角度的进一步整合&总结。强烈推荐阅读并收藏这篇！甚至应该出一个小抄！
明确「好结果」的标准：在编写 Prompt 之前明确任务的预期结果，这有助于将这些要求转化为 Prompt，从而更准确地传达用户的意图
精准表达任务指令：使用正式、礼貌、严谨、精炼的语言撰写 Prompt，避免语法结构复杂、语义模糊不清、逻辑混乱的语言，以及歧义、语病、拼写/标点错误
为否定句设置兜底策略：避免大模型完成某些任务时可以使用否定句，但应为每一个否定句设置一个兜底策略，使大模型在识别到不应当做什么的时候，给出预设的回复
指定模型所扮演的角色：指定模型扮演的角色/身份，可以帮助模型更好地定位答复的内容与风格
指定生成结果的格式：显式规定模型返回结果的格式，以便后续使用 regex 或 json 处理生成结果
增加强调词和强调符号：将重要的需求放在前面，并在最后加以重复，可以起到强调的作用；因为当 Prompt 包含的指令过多时，模型可能会更关心靠前和靠后的指令，忽略中间的指令
撰写模块化的 Prompt：将 Prompt 划分成边界清晰的模块，减轻模型的理解负担，也便于开发者修改与维护
在真实场景下迭代 Prompt：Prompt 的设计是一个迭代的过程，需要大量的实验来获得最佳效果
测试 Prompt 的稳定性：优质的 Prompt 应具备良好的稳定性，在不同的输入上有一致良好的表现
使用思维链：在设计 Prompt 时，让模型给出具体的思考过程，通常能够取得更好的结果，尤其是在涉及逻辑推理与数学计算的任务上
使用Few-shot Prompt：为大模型提供一个答案的参考框架，通过模仿的方式来生成我们期望的结果
设置拒答策略：让模型在没有把握的时候拒绝回答问题，提高生成数据的质量
权衡 Prompt 的精度与召回率：一般来说 Prompt 表述越细致越严格时，生成结果的精度越高，召回率越低；根据业务需求找到平衡点即可
使用大模型辅助 Prompt 撰写：向大模型寻求撰写 Prompt 的灵感并整合到 Prompt 中，让大模型能够更好地理解某些抽象名词背后的具体含义 ⋙ 阅读原文
📋 DALL-E 3技术报告阅读笔记
https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf
DALL-E 3 的AI绘画能力让人眼前一亮！OpenAI也顺势出了 DALL-E 3 的技术报告，重点解释了如何通过合成图像的文本描述（caption）来提升模型的生成能力。不过，技术报告提升的主要是 Prompt Following 能力，即生成的图像和输入的text prompt的一致性。对于 DALL-E 3 具体的模型架构和实现细节，OpenAI并没有具体介绍，还是有很多保留呐~
整份技术报告可以分成分成两部分，第一个部分是讲如何通过合成训练数据集中图像的caption来提升模型的生成能力，第二部分主要讲DALL-E 3和其他文生图模型的评测对比。这份解读笔记对技术报告进行了「说人话」般地中文解读，篇幅和简易程度都很友好！建议入手了解一波 ⋙ 阅读原文
📜 来自吴恩达的「AI职业规划」指南：技能/项目/求职的全方位指导
ShowMeAI知识星球编码：R190
这是来自吴恩达老师的一份「人工智能职业规划指南 (How to Build Your Career in Al)」，文档共包含 11 个章节，涵盖了从学习技术技能到找到合适的工作等各个方面。
原文档一共41页，日报整理了各章的主要内容，建议下载原文并结合AI工具，了解详吴恩达大佬高屋建瓴的建议。
引言：AI编程成为新的必备技能。讨论了为什么学习AI编程技能对于现代社会变得越来越重要。作者认为，随着AI技术在各个领域的应用，掌握AI编程技能将成为未来社会的一项基本技能。
三个职业成长步骤：学习基础技能、开展项目和找工作。这些步骤相互关联，共同推动职业发展。
学习技术技能以建立有前途的AI职业生涯。详细讨论了在AI领域取得成功所需的技术技能，包括基础机器学习技能、深度学习、与机器学习相关的数学和软件开发技能
应该学习数学以获得AI工作吗？讨论了在AI领域工作所需的数学知识，并提供了如何加强数学背景的建议。作者认为，了解数学背后的算法原理对于调试和优化模型非常有帮助。
AI项成功的五个步骤。确定业务问题、头脑风暴AI解决方案、评估潜在解决方案的可行性和价值、确定项目里程碑和预算资源
找到符合职业目标的项目。讨论了如何挑选和执行与个人职业目标相辅相成的项目。作者建议从加入现有项目、阅读和与专家交流、关注应用领域和开发副业等方面寻找项目。
建立展示技能进步的项目组合。强调了在职业生涯中建立一个项目组合的重要性，以展示技能的持续进步。作者建议从小项目开始，逐步承担更复杂和有影响力的项目。
简单框架以开始AI工作搜索。为寻找AI工作提供了一个简单框架，包括选择公司、准备面试和选择职位等步骤。作者还讨论了在寻找工作时可能面临的两种角色和行业转换情况。
使用信息性面试找到合适的工作。讨论了如何通过信息性面试了解目标职位和行业，以便更好地为工作搜索做准备。作者建议在正式申请工作之前，先与目标公司的员工进行非正式的交流，以了解职位的具体要求和公司文化。
找到适合的AI工作。提供了一些建议，以帮助找到符合个人职业目标和兴趣的AI工作。作者强调了在寻找工作时关注基本要素、与潜在雇主保持尊重和负责任的态度、选择合适的团队和利用社区资源等方面的重要性。
克服冒名顶替综合症。讨论了如何克服在AI领域中可能遇到的心理障碍，并鼓励大家积极参与AI社区。作者提供了一些建议，如寻找支持性的导师和同行、认识到自己的优势和为他人提供帮助等。
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