Prompt交易平台；ChatGPT构建自动化工作流；7万字ChatGPT学习笔记；大模型训练避坑指南 | ShowMeAI日报

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『ChatGPT 用户周留存稳定在 30% 左右』三分之一的用户习惯和需求被完全改动

『谷歌 | Bard敞开大众测验』体会还行。fine，谷歌还活着

Google 的 Bard 终于敞开大众测验，现在仅限美国和英国的用户，现在仅支撑英语，现在还不具有编码才干，现在需要排队(waitlist)。

Bard 是由谷歌 LaMDA 模型供给支撑的实验型对话 AI 服务，运用来自互联网的信息供给最新、高质量的回复，是对查找引擎的弥补。大都情况下，Bard 会为某项查询供给三种选项(drafts)，并支撑点击“Google it”按钮发动查找引擎！

用上 Bard 了吗各位？

『Adobe | 发布全新构思生成式AI』AIGC 开始在专业市场上产品化了

Adobe Firefly 是 Adobe 推出的构思生成式AI模型集， 将Adobe构思及数字体会运用的强大功用与人工智能结合，协助规划师提升规划的功率，打破构思的鸿沟。

首批与 Firefly 整合的运用程序将会是 Adobe Experience Manager、Adobe Photoshop 和 Adobe Illustrator。

『阿里达摩院 | 文本生成视频大模型』能够试玩，支撑一下国产LLM

文本生成视频大模型-英文-通用范畴 基于多阶段文本到视频生成分散模型, 输入描绘文本，回来符合文本描绘的视频。仅支撑英文输入。

模型由文本特征提取、文本特征到视频隐空间分散模型、视频隐空间到视频视觉空间这3个子网络组成，整体模型参数约17亿。分散模型采用Unet3D结构，通过从纯高斯噪声视频中，迭代去噪的过程，完成视频生成的功用。

试玩地址1 | 试玩地址2

试玩Demo显现too busy时，能够多刷新几回

『New Bing | 能够生成图画了』由 OpenAI DALL∙E 2技术驱动

New Bing 在 AI 范畴继续发力，微软宣布推出新的 AI 生成图片功用 Bing Image Creator，该技术是由 OpenAI DALL∙E 驱动，可通过简单文字描绘生成一张相关图片。

能够直接拜访 Bing 的 image creator 进行试用，但有生成约束且不能谈天。

对话式AI引发的交互革新，如海啸前的退潮，悄无声息就来了。

『英伟达 | 发布ChatGPT专用GPU』推理速度提升了10倍，赢麻了

3 月 22 日，GTC 大会正式举行，英伟达 CEO 黄仁勋搬出了为 ChatGPT 准备的芯片。AIGC 的开展正在改动科技公司关于算力的需求，英伟达一次展示了四种针对AI任务的推理渠道，它们都运用了统一的架构。

AI 的繁荣推进英伟达股价在本年上涨了 77%，现在，英伟达的市值为 6400 亿美元，已是英特尔的近五倍。不过今天的发布告诉咱们，英伟达的脚步还没有停。（来源 @机器之心）

无论巨子仍是个人，都是在给黄老板打工。

『ChatFlow』打造个性化 ChatGPT 流程，构建自动化之路

ClickPrompt 是一款专为 Prompt 编写者规划的东西 ，它支撑多种基于 Prompt 的 AI 运用，例如 Stable Diffusion、ChatGPT 和 GitHub Copilot 等。运用 ClickPrompt，能够轻松地检查、共享和一键运转这些模型，同时供给在线的 Prompt 生成器，运用户能够依据自己的需求轻松创立符合要求的 Prompt，并与其他人共享。

ChatFlow 是抽取 ClickPrompt 核心才干构建的新结构，是一个环绕 ChatGPT 构建的简易作业流引擎，将做事的套路东西化，结合 AI 进行自动化。现在包括 ClickPrompt Workflow、软件体系规划、Domain Driven Design、REPL Code Kotlin、含糊的需求到代码骨架、写作等几项自动化作业流。

以写作为例，作者构建了一个逐渐运转的作业流，将写作流程拆解为思路扩展、继续考虑、适宜的标题、规划大纲、编写内容、写总结等6个过程，并给出了更详细的提示方向，一步步引导终究的内容生成。

『PromptBase』提示工程不止是个专业，还能够是挣钱的机会！

Prompt(提示)正在成为运用 DALLE、Midjourney & GPT 等人工智能模型的必备技术。但是，高质量的提示词并不容易创立和寻找。PromptBase 在线渠道则企图处理这个问题。

PromptBase 构建了一个Prompt交易市场，能够查找、购买和运用各种Prompt模板，节省API成本；销售自己的prompt还能够赚取收益。

『用Notion/Cubox/HiFlow/滴答清单完成P.A.R.A作业流』 新时代的常识管理

P.A.R.A. 是指 Projects项目 – Areas范畴 – Resources资源 – Archives归档 四个能概括从生活到作业遇到所有信息的一级分类。

作者 @高拉 探究多个 App 东西，构建了一条自动化的常识和事项管理作业流，实时提示重要事项的进展：首先将 Cubox 的星标推送到 Notion，通过 HiFlow(腾讯千帆连接器)继续推向滴答清单，就在手机桌面上能时刻检查重要待办了。当然也能够构建连接器，将 Notion 中的资源推送到飞书多维列表中，并通过飞书机器人将常识推送至飞书对话提示，也能够完成相同的提示功用。

Cubox 是一款跨渠道的网络收藏东西，通过浏览器扩展、客户端、手机运用、微信转发等方式，将网页、文字、图片、语音、视频、文件等内容保存起来，再通过自动收拾、标签、分类之后，就能够随时阅览、查找。

点击 原文 能够检查操作的履行细节。

『ChatGPT这把火是怎样烧起来？』咱们剖析了GitHub近20,000个开源项目

ChatGPT 毫无疑问是当红炸子鸡，彷佛一夜之间，全世界都在评论 GPT、LLM、AIGC 这些炽热的概念。那这把火到底是怎样烧起来？它现在有哪些首要的重视方向？未来或许还会怎样开展呢？

@陈希章 对 GitHub 上近两万个项目进行了数据剖析。作者在继续更新这个系列，首批部分关键洞悉如下：

2022年12月，ChatGPT 相关项目明显增加，并在2023年完成彻底迸发，3月2日更是创立了单日最多的 497 个项目。现在 17K 名作者创立了 19.4K 个项目，取得约 530K Star，80K fork，530K watch。

Star总数Top 10项目中，Prompt Engineering 最是抢手，毕竟是当务之急！Star增长速度最快的项目，第一是微软的 visual-chatgpt，更有多个很有意思的新项目榜上有名。

创立 ChatGPT 活泼项目的作者榜Top 20中，除掉地理位置未知的5个作者，我国的账号是7个，占到将近 50%的比例（7/15）。 运用最多言语的前6名是 Python、TypeScript、HTML、JavaScript、Rust、Go。

作者在 原文 表示后续会继续进行数据剖析并揭露数据集。咱们一起等待更炽热的洞悉吧~

『宝藏 ChatGPT 学习笔记』天！这应该是全网最齐备的ChatGPT常识库了

作者 @鹤啸九霄 在这篇 ChatGPT学习笔记 里对 ChatGPT 相关常识进行了非常齐备的收拾。非！常！完！备！7万多字~

ChatGPT介绍

    - ChatGPT 材料
    - ChatGPT 增速
    - ChatGPT 功用

ChatGPT原理

    - 数学原理
    - 模型原理
    - ChatGPT vs GPT 3.5
    - 图灵迷雾
    - 要点技术
    - LLM 大言语模型

ChatGPT长处

    - 总结
    - 业界观念

ChatGPT缺乏

    - 总结
    - ChatGPT 改进

GPT-3 大模型比赛

    - 内部人士谈ChatGPT
    - 大模型
    - 追逐 ChatGPT
    - OPT
    - BLOOM
    - SparseGPT

ChatGPT业界影响

    - 职业观念
    - 微软
    - Meta
    - Google

ChatGPT运用

    - 新奇运用
    - 商业变现
    - 语料扩大
    - 新闻资讯
    - 房产职业
    - 智能家居
    - 写小说
    - 数字人

ChatGPT体会

    - 体会方式总结
    - GPT-3 API vs ChatGPT Web
    - ChatGPT 参数
    - Python调用
    - 手机app
    - 微信大众号
    - 小程序

ChatGPT作用

    - 提示工程
    - 进犯对立
    - 实测

ChatGPT考虑

    - 中小企业机会在哪儿
    - ChatGPT 为什么成功
    - 国内为什么没有 ChatGPT
    - 中美AI差别
    - ChatGPT 替代品
    - ChatGPT 集成 图画生成
    - ChatGPT能否替代查找引擎吗
    - ChatGPT进化

文本对立进犯

    - 什么是对立进犯
    - 规划思路
    - 进犯模型
    - ChatGPT打假
    - detect GPT
    - GPTZero

完毕

『万字长文，大模型练习避坑攻略』想训大模型？这里有一份避坑攻略

作者 AI 范畴投资人 @Kiwi 与3位AI工程师与PM一起，分别就算力、算法、工程、数据和团队等方向，从有用角度评论了练习一个千亿参数量级的大言语模型和ChatGPT需要些什么，希望能够给正在测验拥抱大模型的业务决策者和技术人员一些有价值的参考。

Part 1：当咱们评论大模型时其实是在评论什么

Part 2：大模型是怎么炼成的？

• 2-1：想训大模型？这里有一张入场费账单
• 2-2：怎么练习大模型功率会更高？
• 2-3：练习中文大言语模型，你的数据够用吗？
• 2-4：训出大模型，人海战术或许并不好使

Part 3：One More Thing，嘉宾的互问互答

• Q：会出现练习 Transformer 的专用结构吗？
• Q：从投资人视角看来，为什么每家都要训出ChatGPT，这合乎逻辑吗？
• Q：ChatGPT 会一统天下吗？

咱们相信千亿参数的大言语模型并不是结尾，而仅仅AI浪潮中的第一步，敞开的共享和评论才干加快整个生态的开展和落地。

点击 原文 检查精彩问答，也能够收听播客。

【知乎】

mp.weixin.qq.com/mp/homepage…

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