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MidJourney 能够添加 Slack！无魔法免费体验
MidJorney 是现在最受欢迎的AI绘图东西之一，能够依据用户输入的文本提示词，生成高质量图片。Slack 是一款企业内部通信东西，能够轻松集成许多第三项服务，比方 Notion、Claude、GitHub、Trello 等。
最新消息是，MidJorney 能够添加到 Slack 并免费体验。这意味着 Slack 用户能够更便捷地运用MJ的文生图功用，且无需魔法！ ⋙ 详细操作教程 | 添加至Slack
MidJourney 快速上手攻略 & 完整提示词手册
ShowMeAI常识星球资源编码：R074，R093，R084
拿到了 MidJourney 试用权限，却不确认输入什么？引荐3份材料，帮你快速仿制优质Prompt ，不仅能一键出图，也能够快速入门了解MJ基础设置和 Prompt调整技巧。
⋙ 【R074】MidJourney关键词整句咒语共享
⋙ 【R093】MidJourney提示词-事例学习材料
⋙【R084】MidJourney 快速上手必备
ChatGPT Plugins 最完整列表，136个插件详细介绍
截止5月26日，ChatGPT Plugins 已经有136个插件了，编者 @YES I 杜 将其总结成为一个详细的文档，包含了插件的id、称号、描绘、介绍、链接等信息 ⋙ 文档链接
让你的 ChatGPT Plugin Store 插件商铺支撑查找查找
ChatGPT Plugins Searchable 是一个专门为 ChatGPT Plus 用户供给的脚本，能够给 ChatGPT 插件商铺添加一个查找功用，支撑运用任何言语快速查找插件，告别逐页翻找的烦恼 ⋙ ChatGPT Plugins Searchable GitHub
一天就破 1000 Star的明星项目，我无奈选择了抛弃
不同于 ShowMeAI 以往共享的成功者成功的事例，Portal 的开发者 @铁锤人 共享了这个项目从诞生、爆发、然后沉寂的全过程。或许不那么成功的经历，对后来的开发者更有参考价值。
Portal 一个跨渠道的客户端，能够接入用户工作流。用户通过快捷键获取高亮文字，仿制到 Portal 交由ChatGPT 处理，并供给丰富的提示词模板。
作者第一时间重视到了GPT-4 和 Microsoft 365 Copilot 的发布并遭到启示，经过通宵一周时间完成了软件功用规划与开发。
进入宣扬阶段，作者凭借几位大V的共享和宣扬，以及上传到B站的教程视频、用户群，迅速积累了大批用户。在此期间，作者继续完善着软件的功用。
不过这时出了「差错」，因为某些原因，作者决定将项目完全变成英文并面向英语运用者，但这超越了开发者的才能范畴。所以作者抛弃了开发。
作者总结了他在这个过程中的心得与踩坑经历，十分值得一看：
怎么获取创意
▢ 尝试做某些收费软件的开源替代，是一个十分不错的项目点子，不过要求看得项目许多
怎么宣扬
▢ 平时共享有价值的信息积攒人气，那么产品发布时就会获得宣扬帮助
考虑
▢ 运用老练的UI规划，是一个永久不会犯错的选择
▢ 不要做没有前景的项目，避免跟大厂正面撞上
▢ 仔细工作，仔细生活了，坚持健康 ⋙ Portal GitHub | 铁锤人@lxfater
奇绩共享 | 创业公司的九种商业形式和定价策略
YC 合伙人 Aaron 在投资4000多家初创企业后，总结了9种商业形式：SaaS、交易商场 Transactional、商场业务 Marketplace、硬件技能 Hard-tech、依据用户运用量 Usage-based、To B 企业 Enterprise、广告业务 Advertising、电子商务 E-Commerce、生物 Bio。
Aaron 给出了最好的商业形式和最差的商业形式，并强烈建议早期创业公司应集中精力重视其中一种商业形式。
最好的商业形式：
▢ SaaS：最大的100家公司中有挨近 1/3 的公司的商业形式是SaaS
▢ 生意渠道 Marketplaces：最大的 10 家公司中有 5 家公司的商业形式是生意渠道
▢ 交易商场 transactional：22家交易型公司，它们创造了前100家公司中29%的价值
欠好的商业形式：
▢ 广告形式：很少有广告公司开展为大型公司
▢ 服务、咨询、硬件和隶属在其他渠道的业务：要慎重
▢ 以一次性交易为主的商业形式：不如经常性收入为主的商业形式
在定价策略方面，他以为创业者应对产品进行收费，寻求合适的定价区间，甚至通过较高的定价来彰显产品价值 ⋙ Aaron 播客 | 中文翻译
Prompt Engineer提示工程师最全求职手册
PromptStacks网站这篇长文，十分系统地介绍了怎么成为一名优秀的 Prompt Engineer (提示工程师)，是一份综合的求职攻略。
未来几年Prompt Engineer的需求会大幅添加，熟练掌握言语模型并长于构建交互提示，将会成为一个值得等待的新兴工作方向。
1. 提示工程师的人物
▢ 最终目标是规划创造性和逻辑性的提示，鼓舞言语模型生成风趣和多样的输出
2. 对提示工程师的希望
▢ 充分理解模型用于的使命或运用程序
▢ 了解模型的功用和约束
▢ 规划有创造性的、多样化的提示
▢ 规划清晰简洁的提示
▢ 测验和评价模型的输出
▢ 继续改进提示的性能
▢ 意识到练习数据中的潜在误差
▢ 与其他岗位职工合作
▢ 了解机器学习、自然言语处理，掌握编程技能
3. 常识与技能储藏
▢ LLM架构常识
▢ 梳理复杂问题并捉住要点，并搬迁解决问题
4. 提示工程师的薪水
▢ Anthropic 公开招聘的岗位薪资是每年25万美元-35万美元
5. ChatGPT、DALL-E和Midjourney的提示词有区别么
▢ 提示技能在不同的大言语模型之间是有改变的，并依据特定使命进行微调
▢ 不过规划有用提示的基本原则是相同的
6. 怎么改进现在的提示词
▢ 将阐明放在提示符的最初
▢ 具体阐明所需的上下文、成果、长度、格局、风格等
▢ 通过实例阐明所需的输出格局
▢ 从Zero-shot开始，然后是Few-shot，两者都不起作用时进行 Fine-tune
▢ 清晰奉告要做什么，而不是说别做什么
▢ 运用「suggestive words」将模型推向特定形式 ⋙ PromptStacks原文
大模型开发者都应该知道的数字：工程师必备手册
作者团队依据真实的开发经历，介绍了大模型范畴提示工程、硬件资源、价格等方面的几组数字，是大模型工程师的开发必备手册！现在已经收成了 2700 Star！
提示工程
▢ 40-90%：在提示词中参加“Be Concise”节约的本钱
▢ 1.3：每个单词的平均token数
价格
▢ 约50倍：GPT-4与GPT-3.5花费的比值
▢ 5倍：GPT-3.5-Turbo生成与运用OpenAI embedding的本钱比
▢ 10倍：OpenAI embedding与自建embedding的本钱比
▢ 6倍：微调版与基本版OpenAI模型的本钱比值
▢ 1倍：自建模型是否进行微调的本钱比
练习与微调
▢ 约100万美元：在1.4万亿token上练习130亿参数模型的本钱
▢ <0.001：微调与从头开始练习的本钱比
GPU耗费
▢ V100: 16GB, A10G: 24GB, A100: 40/80GB：GPU内存大小
▢ 参数量的2倍：LLM的典型GPU内存需求
▢ 约1GB：嵌入式模型的典型GPU内存需求
▢ 超越10倍：批量处理LLM恳求带来的吞吐量改进
▢ 约1MB：130亿参数模型输出1个token所需的GPU内存 ⋙ GitHub | 中文解读
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