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冷艳！手把手教你运用 Stable Diffusion 制造AI构思字体
最近AI构思字体刷爆了 ShowMeAI 社群！同伴们纷繁惊叹这也太美了！经过 @Z 指路和各路大神尝试，现已能用 Stable Diffusion 自己规划啦！今日日报的封面就出自社区 @傻瓜先生 之手~
小红书软件有一批AI构思字体玩家和流程、参数分享，感兴趣能够前往检查 ⋙ 小红书 @字体规划师X | 小红书 @AI字体研究所 | Stable diffusion AI字体干货教程
OpenAI 与美联社达到协作，它俩双赢但新闻从业者惨了
美联社 (The Associated Press) 是美国最大的新闻通讯社，总部坐落纽约，成立于1846年，是世界主要媒体的重要新闻来历。
7月13日，美联社在官方发文宣布与 OpenAI 达到协作协议，美联社为 OpenAI 供给练习所需求得新闻素材，OpenAI 则向美联社供给技能，共同探究AI在新闻产品和服务中的运用。更多协作细节则在进一步评论中。
美联社近10年来一直在运用AI技能完结重复性作业。让记者有更多时刻专心于新闻报道。这次两边的深度协作，无疑将彻底改变新闻内容的出产/运营方法、个性化化程度和用户体会等。又一个职业翻天覆地了 ⋙ 美联社 (AP)
谷歌推出「NotebookLM」，上传文档就能问答/总结/再创造
notebooklm.google.com
7月12日，Google 官方博客推出了一款AI笔记产品「NotebookLM」，能够主动总结用户上传的文档、答复相关问题、乃至依据提纲创造新的内容。现在仅对美国用户开放请求。
NotebookLM 首次亮相是在2022年谷歌 I/O 开发者大会，并乘着2023年LLM的东风完结晋级，让每位用户都能根据个人上传的数据练习个性化AI。
相比通用AI聊天机器人，NotebookLM 愈加牢靠，专门根据用户上传的材料进行练习，并会主动标注来历出处，「胡言乱语」的概率大大下降！是一款十分有远景的AI笔记运用,值得重视其后续发展 ⋙ Google Blog
6道 AIGC 高频面试题，解题思路和答复典范都在这儿！
现在，很多岗位都要求职工把握 AIGC 和LLM 的运用技能了，因而关于 AIGC 相关技能的了解和把握，也成为了面试的一部分。这篇文章整理了6个高频问题，以及答复思路和答案要害。快快保藏~
1. 请简述一下你对AIGC的了解？
▢ 答复思路：简述对AIGC的了解+业界用到的相关软件+对职业发展的希望
▢ 答案要害：AIGC 泛指AI和核算机图形范畴结合；列举 ChatGPT、Midjourney 等抢手软件；AIGC 在各行各业的运用时一个不可避免的趋势
2.往常怎么运用AI东西辅佐产品和规划作业？
▢ 答复思路：列举AI在不同产品阶段/环节带来的各种便当
▢ 答案要害：产品初期，运用AI进行用户和竞品剖析；规划阶段，运用AI完结风格规划；中后期，运用AI进行数据剖析和内容生成
3. 作业中怎么评价AIGC内容质量并落地运用？
▢ 答复思路：阐明落地流程+落地过程中发现的问题+解决方法
▢ 答案要害：例如规划出图，在落地时图片质量与预期相差太多，解决方案是后期 PS 修图或许运用 C4D 进行重构
4. 怎么看待 AIGC 在某某职业运用远景？
▢ 答复思路：职业特色+AIGC带来影响+未来发展
▢ 答案要害：以电商职业为例，需求对用户数据进行很多剖析，能够运用 AIGC 编撰图文、智能客服、产品引荐、虚拟主播等，进步用户体会和商家运营效率
5. 怎么看待 AIGC 在老年人/儿童范畴的发展？
▢ 答复思路：先说能够改善的方面，再举例阐明
▢ 答案要害：例如剖析老年人的数据找到需求点，再为其规划和供给交心服务
6. 怎么处理 AIGC 的隐私维护和版权危险？
▢ 答复思路：阐明AI创造是否有版权维护+怎么规避侵权危险
▢ 答案要害：风格类似有版权危险，运用可商用素材练习模型，或许后期处理图片避免侵权 ⋙ 阅读原文
为啥LLM迟迟没被集成到语音帮手里？难点有哪些
这是 Reddit 论坛 ChatGPT 子区一篇十分有意思的帖子，评论为什么现在还没有根据LLM的语音帮手产品。近 500 条评论各抒己见，从技能、商业和道德视点，阐述面临着哪些问题。
ShowMeAI 将评论区信息汇总如下，这也能够窥见 LLM 在落地时需求走过的漫漫长路：
技能难题
1. 无法保证实时呼应：大语言模型生成回复需求必定时刻，这会导致对话不自然，当前技能无法做到无推迟的实时呼应
2. 设备核算资源有限：语音帮手设备的核算才能有限，无法承载大模型，将模型迁移至云端核算则需求保证网络连接的质量
3. 难以评价回复质量：大模型或许呈现「神游」回复不牢靠的状况，但评价回复质量十分困难
4. 系统集成难度很大 ：需求将语音交互系统各模块 (语音辨认、语义了解、对话办理、语音组成等) 都晋级至大模型，作业量巨大
商业考量
1. 营销策略 ：大公司或许会将语音帮手晋级作为新的产品卖点，因而暂缓大规模推出
2. 事务影响：以谷歌为例，查找广告是主业，语音帮手过于智能或许下降用户查找次数，对现有事务是不利的
3. 运营本钱：集成大模型后运营本钱将大幅添加，但是现在各家公司的语音帮手产品不能带来直接营收
道德危险
1. 信息误导和对话失控：大模型或许生成误导性、带成见的回复，乃至导致不可控的对话
2. 信息安全和隐私走漏：语音帮手接入更多设备和信息,安全隐私危险加大 ⋙ Reddit
AI翻译 PK 人工翻译？不，两边和平共处了……
翻译职业比绘画更早面临AI技能的冲击。AI翻译服务的遍及导致从业人员收入下降，但二者现已握手言和共赴美好明日了~
翻译从业者的应对之道，值得当下的绘画、编程、案牍等职业学习。慌张无助并不可取，更好的出路是与新技能相交融。
为什么AI 还没有完全取代人工翻译
1. 在专业范畴 (如法令和医学)，翻译错误或许导致严重后果，人工翻译质量稳定牢靠，因而客户乐意付费
2. 混合翻译服务增加迅速，先用AI生成翻译初稿，再由人工校对批改，这比纯人工类翻译节约40%的本钱，更受客户欢迎
充分发挥和安定人工翻译的优势
1. 人类有着丰富的职业布景常识，因而对职业术语和事务的了解更为深刻和全面，尤其是法令、游戏、户外运动等范畴
2. 人类有创造性，能够统筹信达雅找到更合适的翻译，而不仅仅是直译，这在游戏本土化过程中尤为重要
3. 人类结合上下文、布景常识、对作者的了解等，能更灵敏地处理语义不明确的短语
人类翻译为了保住饭碗，做出哪些尽力，有哪些心得：
1. 前期AI系统或许会有更大的岗位需求，由于要经过人类来监督和优化系统的作业
2. AI技能对从业者的影响不算突然发生的，几年到十几年的时刻里从业者有满足时刻考虑应对措施
3. 技能遍及和本钱下降，会创造更多事务需求，因而职业在细分范畴或许新方向上仍有发展时机
4. 主动学习AI技能，拓展更多副业时机，进步综合竞争优势并建立口碑 ⋙ 阅读原文
深度学习算法的「红宝书」，130页包括海量精华要害
ShowMeAI 常识星球资源编码：R162
这是一本深度学习入门「口袋书」，作者是法国核算机视觉专家 Franois Fleuret，用130多页归纳了深度学习的主要内容，简练明了。这本小册子十分合适放在手边，在需求时快速回忆要害概念。
小册子的插图、东西、代码等都十分简练美丽，一目了然。当然学习时也能够调配其他更完整的书本和教程，逐步深化直到完全把握。
第一部分：根底
1. 机器学习
2. 高效核算
3. 练习
第二部分：模型
4. 模型组件
5. 架构
第三部分：运用
6. 猜测
7. 组成
12页「线性代数」可视化笔记，登上GitHub热榜狂收7K Star
ShowMeAI 常识星球资源编码：R171
这是一份图解线性代数的优质材料，由作者 @Kenji Hiranabe 将 MIT 教授 Gilbert Strang「LINEAR ALGEBRA for Everyone」一书中的重要概念，用图解的方式进行了可视化呈现。
原书 368 页，笔记作者将其浓缩到12页里边，并进行了图解，简练易懂，特别合适线性代数的入门学习。
这份笔记还获得了书本原作者 Gilbert Strang 的题词引荐，对其质量和奉献表明认可！笔记中文版由 @kf liu 进行翻译，内容包括以下章节：
1. 了解矩阵 (4 个视角)
2. 向量乘以向量 (2 个视角)
3. 矩阵乘以向量 (2 个视角)
4. 矩阵乘以矩阵 (4 个视角)
5. 有用形式
6. 矩阵的五种分解 ⋙ GitHub
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