你看你也哭!与张津剑对谈AI创业与投资;AI二维码/艺术字/Logo视频全教程;互联网AI大模型TOP 10图鉴;开发人员成长指南 | ShowMeAI日报

news2024/11/6 3:12:51

👀日报&周刊合集 | 🎡生产力工具与行业应用大全 | 🧡 点赞关注评论拜托啦!

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🤖 真格基金X亚马逊云科技开启「AI 超新星计划」,发放海量云资源

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真格基金联合亚马逊云科技,推出了「AI超新星计划」,面向在校生、程序员、独立开发者等所有潜在AI创业者,免费开放丰厚的云资源,并提供专业的技术支持和创业指导!

如果你想训练一个属于自己的基础模型,或者在推理阶段高效运行模型运算,又或者动手做一个趣味无限的AI应用,可以报名这项计划, 初筛通过即可获得价值 1500 美元的云资源啦 ⋙ 活动说明 | 报名表

🤖 一次学会AI二维码+艺术字+光影光效+创意Logo生成,最详细的 Stable Diffusion 特效设计流程教学!

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近期AI艺术字、AI光影特效、AI艺术二维码等创意应用非常火热!那这些惊艳的图片是如何实现的呢?其实是同一种技巧——ControlNet!

B站UP主 @Nenly同学 这个教程视频,由浅入深地讲解使用 Stable Diffusion 塑造文字、Logo形体的基本操作方式,剖析权重、引导时机等 ControlNet 进阶调节参数的作用,了解 Brightness、Illumination 等模型的使用方法。掌握以下技巧,自己也可以完成这些酷炫的创意图片设计啦!

  1. ControlNet 形体控制基本方法:在了解 Stable Diffusion 的基本使用方式的基础上,使用 ControlNet 的多种预处理器和模型,实现文字形体的控制设计

  2. 利用 ControlNet 进行光影融合:了解 ControlNet 的 Brightness (亮度) 与 llumination (明度) 模型的基本作用,并学会利用它们实现文字、图形 (Logo) 与画面元素的融合

  3. 利用 ControlNet 制作艺术二维码:了解 ControlNet 的 QRCodeMonster (二维码) 模型,并学会结合多种模型生成与图片高度融合的「艺术二维码」的方式 ⋙ B站 @Nenly同学

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🤖 中国气象局印发「人工智能气象应用工作方案 (2023—2030年)」

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7月20日,中国气象局印发《人工智能气象应用工作方案 (2023—2030年)》,加快布局国产人工智能气象应用技术体系建设。

该方案明确,到2025年,确定人工智能气象应用发展路线图,形成「542」整体框架布局;到2030年人工智能气象应用发展水平进入世界前列,业务能力建设取得重大进展。

🤖 华为云「盘古气象大模型」上线欧洲中期天气预报中心官网

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7月31日,华为云官方公众号宣布「盘古气象大模型」正式上线欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 官网。全球天气预报员气象爱好者和公众,都可以在该网站免费查看盘古对未来10天全球天气的预测。

欧洲中期气象中心还公布了「盘古气象大模型」今年4-7月和欧洲数值模式的对比测试报告。报告显示,在一系列气象学家关心的精度指标和极端天气预报中,盘古大模型都展现出优势。以盘古为代表的AI方法将改变近些年数值天气预报精度提升缓慢的瓶颈 ⋙ 华为云 | 欧洲中期天气预报中心官网

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🤖 互联网AI大模型 TOP 10 图鉴,彻底搞懂各大厂都在做什么

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这篇图鉴用有趣且清晰的绘图,串起了最近几个月国内互联网大厂的大模型产品定位、进展和轶事。看完就能 get 到群雄逐鹿的当下,各家的业务思考和发展方向!推荐推荐~

  1. 百度 | 文心一言:正式打响国内版 ChatGPT 第一枪

  2. 阿里云 | 通义千问:构建AI的统一底层,发布了专门的语音产品「通义听悟」

  3. 腾讯 | 混元:通过 MaaS 商店模式为企业打造专属大模型

  4. 京东 | 言犀:奔向产业大模型

  5. 华为 | 盘古:手持大量G端客户,此外底层基础设施的全栈自研

  6. 360 | 智脑:训练参数、数据有自己的优势,且重视安全

  7. 字节 | 火山方舟:更像一个大模型「中介」,可以帮助企业快速将大模型落地

  8. 科大讯飞 | 星火认知:在文本生成、语义理解、翻译等方面有着较大的优势

  9. 美团:手握大量业务数据,还「接手」了光年之外

  10. 出门问问 | 的序列猴子:入局较早并实现了营收,已在港交所递交招股书 ⋙ 云图鉴

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🤖 开发人员成长指南,手把手教你成为一名优秀 mentor

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这是一篇视角别致的分享,面向需要胜任 mentor 一角的高阶开发者,作者结合自己的丰富经验提供了非常全面和详细的指导。

文章从建立信任、设定期望、制定目标等多个维度阐述了导师的职责,并提供了实际的案例和行动建议。好文值得收藏!!

🔔 一、建立基础

  1. 步骤1-建立信任:通过自我介绍、分享经历、建立友好关系来建立信任

  2. 步骤2-设置界限和期望:明确导师和学员的角色期望,定义合作范围

  3. 步骤3-确定目标和计划:根据需求制定可衡量的发展目标和时间线

🔔 二、指导的艺术

  1. 步骤1-鼓励自力更生:通过提问引导学员自己思考解决问题,不给直接答案

  2. 步骤2-提供建设性反馈:反馈要具体、建设性,指出问题之余也提供改进意见

  3. 步骤3-鼓励透明交流:鼓励学员敞开心扉,分享困难和成果

  4. 步骤4-推动持续学习:鼓励学员继续学习新技能,跟上行业发展

  5. 步骤5-提出正确的问题:使用恰当的问题引导学员思考,发挥主动性

  6. 步骤6-分享个人故事:通过分享真实经历传递智慧并建立情感连接

🔔 三、反馈循环

  1. 通过目标来衡量自己:用预设目标评估导师效果

  2. 定期检查:定期与学员沟通进展

  3. 寻找有形的改进:留意各方面的进步

  4. 寻求他人反馈:向相关人员征求对学员的反馈

  5. 对批评持开放态度:虚心接受学员的批评意见

🔔 四、根据环境调整风格

  1. 解码他们的学习方式:识别学员的学习方式并相应调整

  2. 了解他们的技术优势和劣势:关注学员的专长和不足之处

  3. 考虑情境:根据学员当下情况调整指导方式

  4. 紧跟行业趋势:持续关注行业发展动向 ⋙ Vadim Kravcenko

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🤖 一期你看懂也会哭的播客,与绿洲张津剑对谈「AI创业与投资」

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张津剑是目前年轻一代 VC 里最有代表性的合伙人,他的绿洲资本是过去几年里少数募资到数亿美元的新基金,也是这波 AI 投资中出手最积极的机构,超过十家的 AI 企业投资数量在市场中绝对是数一数二。

这是一期非常特别的播客, @42章经 邀请到了绿洲资本创始人张津剑,来聊聊过去几年的投资市场、聊最近的AI热潮以及对未来AI市场的看法,也讲了很多关于「生命力」的故事。以下是播客的话题时间轴:

2:02 津剑一路以来的投资历程

15:56 投了 10 家 AI 公司后,为什么我们还在加速投 AI ?

20:19 为什么寒冬的时候往往会出大公司?

21:33 Gartner 曲线,外面看是科技变化的曲线,里面看是人心人性的曲线

23:17 看完几十年的电脑报,我感受到了人类想象力的局限性

29:02 移动互联网的原住民是 DAU,那 AI 时代的原住民是什么?

32:38 畅想 AI Native:Bot 世界里的六层逻辑

39:28 垂直模型可能只是一个过渡态

45:29 津剑怎么看美元基金的未来?

47:52 中国是全球细分需求的练兵场

49:52 众人悲观的时代,正是乐观者的机会

52:53 为什么津剑对「生命力」怀有一种信仰?

播客简介和评论区很多留言表示「听哭了」。。起初不信的我在敲下日报这行字的时候已经哭成狗 😭 非常克制地列写几个播客中的高光观点。非常非常推荐你去听播客,或者阅读文字版:

  1. 大的历史浪潮里面没有地图,大的历史浪潮里只有发令枪。当时代拥有一个大的贝塔的时候,你需要做的唯一的事情就是 be there

  2. 企业的成长、人的成长,它们都会经历自我的探索期、逆反期,然后再经历一个向内回归的过程;这个过程可能需要 3 到 5 年的时间,要等它完成了这几年的迭代之后,产业才开始真正地向前发展

  3. 我认为未来对垂直场景的需求,可以直接凭借一个可泛化的、有常识能力的大模型解决掉;等大模型的 reasoning 能力足够强之后,只需要加入对应的 domain knowledge,它自己就可以把很多东西给推导出来了

  4. 中国今天仍然是世界上最大的单一市场,仍然有巨大的创业机会;中国可以把很多产品打磨得非常好,然后我们二、三线城市的需求可以无缝衔接东南亚的一些省会城市

  5. 好的时候克制收住了自己的心,难的时候能坚韧坚持,自我迭代突破进化,穿越时间和周期

  6. 唐朝有一个和尚有很多神通,能飞天、也能入地。有一次他跟文武百官讲佛法,讲完几万众生席地而起,为他鼓掌叫好;那一刻他的内心突然涌现出了一丝骄傲,紧接着下一秒,他突然发现,自己的所有神通都消失不见了;这其实是一个创业者最最真实的写照 ⋙ 小宇宙 @42章经 | 文字版

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🤖 从 LLM 基础到 GPT-4 实战,2小时带你全攻略大语言模型

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ShowMeAI 知识星球资源编码:R176

这是 Jon Krohn 分享的一门大语言模型 (LLM) 实战课,完整介绍了大语言模型的能力,以及如何开发和部署LLM,并演示如何通过 Hugging Face 和 PyTorch Lightning 完成代码操作。通过课程学习将对LLM有基础的理解,并掌握使用GPT-4的实际经验。 以下是课程大纲:

🔔 1. 大语言模型 (LLM) 简介

自然语言处理简史

transformer

子词标记化

自回归与自编码模型

ELMo、BERT和T5

GPT(预训练的生成式转换器)系列

LLM的应用领域

🔔 2. LLM 的广泛能力

LLM游乐场

GPT系列的惊人进步

GPT-4的主要更新

调用OpenAI API,包括GPT-4

🔔 3. LLM的训练与部署

硬件加速 (CPU、GPU、TPU、IPU、AWS芯片)

Hugging Face 的transformer库

LLM高效训练的最佳实践

参数高效调优(PEFT)与低秩适应(LoRA)

开源预训练LLM

用PyTorch Lightning训练LLM

多GPU训练

LLM部署注意事项

生产环境中的LLM监控

🔔 4. 从LLM中获取商业价值

用LLM支持机器学习

可自动化的任务

可增强的任务

成功的AI团队和项目的最佳实践

AI的未来 ⋙ GitHub

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