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

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真格基金X亚马逊云科技开启「AI 超新星方案」，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超新星方案」，面向在校生、程序员、独立开发者等所有潜在AI创业者，免费打开丰盛的云资源，并供给专业的技术支持和创业辅导！

假如你想练习一个属于自己的根底模型，或许在推理阶段高效运转模型运算，又或许着手做一个趣味无限的AI运用，能够报名这项方案， 初筛经过即可获得价值 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+构思Logo生成，最详细的 Stable Diffusion 特效规划流程教学！

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近期AI艺术字、AI光影特效、AI艺术二维码等构思运用十分火热！那这些惊艳的图片是怎么完结的呢？其实是同一种技巧——ControlNet!

B站UP主 @Nenly同学 这个教程视频，由浅入深地解说运用 Stable Diffusion 刻画文字、Logo形体的根本操作办法，剖析权重、引导时机等 ControlNet 进阶调节参数的作用，了解 Brightness、Illumination 等模型的运用办法。把握以下技巧，自己也能够完结这些酷炫的构思图片规划啦！

  1. ControlNet 形体操控根本办法：在了解 Stable Diffusion 的根本运用办法的根底上,运用 ControlNet 的多种预处理器和模型,完结文字形体的操控规划

  2. 使用 ControlNet 进行光影交融：了解 ControlNet 的 Brightness (亮度) 与 llumination (明度) 模型的根本作用,并学会使用它们完结文字、图形 (Logo) 与画面元素的交融

  3. 使用 ControlNet 制造艺术二维码：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交融的「艺术二维码」的办法 ⋙ B站 @Nenly同学

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我国气候局印发「人工智能气候运用工作方案 (2023—2030年)」

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7月20日，我国气候局印发《人工智能气候运用工作方案 (2023—2030年)》，加速布局国产人工智能气候运用技术系统建造。

该方案明晰，到2025年，确认人工智能气候运用开展路线图，形成「542」全体结构布局；到2030年人工智能气候运用开展水平进入国际前列，业务才能建造获得重大进展。

华为云「盘古气候大模型」上线欧洲中期气候预报中心官网

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7月31日，华为云官方大众号宣布「盘古气候大模型」正式上线欧洲中期气候预报中心 (ECMWF) 官网。全球气候预报员气候爱好者和大众，都能够在该网站免费查看盘古对未来10天全球气候的预测。

欧洲中期气候中心还发布了「盘古气候大模型」本年4-7月和欧洲数值形式的对比测试报告。报告显现，在一系列气候学家关怀的精度指标和极点气候预报中，盘古大模型都展现出优势。以盘古为代表的AI办法将改动近些年数值气候预报精度提高缓慢的瓶颈 ⋙ 华为云 | 欧洲中期气候预报中心官网

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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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这篇图鉴用有趣且明晰的绘图，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，各家的业务考虑和开展方向！引荐引荐~

  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的一致底层，发布了专门的语音产品「通义听悟」

  3. 腾讯 | 混元：经过 MaaS 商铺形式为企业打造专属大模型

  4. 京东 | 言犀：奔向工业大模型

  5. 华为 | 盘古：手持很多G端客户，此外底层根底设施的全栈自研

  6. 360 | 智脑：练习参数、数据有自己的优势，且注重安全

  7. 字节 | 火山方舟：更像一个大模型「中介」，能够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、语义了解、翻译等方面有着较大的优势

  9. 美团：手握很多业务数据，还「接手」了光年之外

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

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开发人员生长攻略，手把手教你成为一名优秀 mentor

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这是一篇视角特别的共享，面向需要担任 mentor 一角的高阶开发者，作者结合自己的丰厚经验供给了十分全面和详细的辅导。

文章从树立信任、设定希望、拟定方针等多个维度论述了导师的职责，并供给了实践的案例和行动建议。好文值得收藏！！

一、树立根底

  1. 过程1-树立信任：经过自我介绍、共享阅历、树立友好关系来树立信任

  2. 过程2-设置界限和希望：明晰导师和学员的人物希望,定义合作规模

  3. 过程3-确认方针和方案：根据需求拟定可衡量的开展方针和时间线

二、辅导的艺术

  1. 过程1-鼓舞自力更生：经过发问引导学员自己考虑处理问题，不给直接答案

  2. 过程2-供给建造性反应：反应要详细、建造性，指出问题之余也供给改进意见

  3. 过程3-鼓舞透明沟通：鼓舞学员打开心扉，共享困难和成果

  4. 过程4-推动继续学习：鼓舞学员继续学习新技能，跟上职业开展

  5. 过程5-提出正确的问题：运用恰当的问题引导学员考虑，发挥主动性

  6. 过程6-共享个人故事：经过共享真实阅历传递智慧并树立情感连接

三、反应循环

  1. 经过方针来衡量自己：用预设方针评价导师作用

  2. 定期查看：定期与学员沟通进展

  3. 寻觅有形的改进：留心各方面的前进

  4. 寻求别人反应：向相关人员寻求对学员的反应

  5. 对批判持打开情绪：虚心接受学员的批判意见

四、根据环境调整风格

  1. 解码他们的学习办法：辨认学员的学习办法并相应调整

  2. 了解他们的技术优势和下风：注重学员的特长和不足之处

  3. 考虑情境：根据学员当下状况调整辅导办法

  4. 紧跟职业趋势：继续注重职业开展动向 ⋙ Vadim Kravcenko

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一期你看懂也会哭的播客，与绿地张津剑对谈「AI创业与出资」

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张津剑是现在年轻一代 VC 里最有代表性的合伙人，他的绿地本钱是曩昔几年里少量募资到数亿美元的新基金，也是这波 AI 出资中出手最活跃的组织，超过十家的 AI 企业出资数量在商场中绝对是数一数二。

这是一期十分特别的播客， @42章经 约请到了绿地本钱创始人张津剑，来聊聊曩昔几年的出资商场、聊最近的AI热潮以及对未来AI商场的看法，也讲了很多关于「生命力」的故事。以下是播客的论题时间轴：

2:02 津剑一路以来的出资进程

15:56 投了 10 家 AI 公司后，为什么咱们还在加速投 AI ？

20:19 为什么隆冬的时候往往会出大公司？

21:33 Gartner 曲线，外面看是科技改变的曲线，里边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 年代的原住民是什么？

32:38 畅想 AI Native：Bot 国际里的六层逻辑

39:28 垂直模型或许只是一个过渡态

45:29 津剑怎么看美元基金的未来？

47:52 我国是全球细分需求的练兵场

49:52 众人失望的年代，正是乐观者的机会

52:53 为什么津剑对「生命力」怀有一种崇奉？

播客简介和谈论区很多留言表示「听哭了」。。起先不信的我在敲下日报这行字的时候现已哭成狗 十分抑制地列写几个播客中的高光观点。十分十分引荐你去听播客，或许阅览文字版：

  1. 大的历史浪潮里边没有地图，大的历史浪潮里只要发令枪。当年代具有一个大的贝塔的时候，你需要做的仅有的事情便是 be there

  2. 企业的生长、人的生长，它们都会阅历自我的探索期、逆反期，然后再阅历一个向内回归的过程；这个过程或许需要 3 到 5 年的时间，要等它完结了这几年的迭代之后，工业才开始真实地向前开展

  3. 我以为未来对垂直场景的需求，能够直接凭仗一个可泛化的、有常识才能的大模型处理掉；等大模型的 reasoning 才能满足强之后，只需要参加对应的 domain knowledge，它自己就能够把很多东西给推导出来了

  4. 我国今天仍然是国际上最大的单一商场，仍然有巨大的创业机会；我国能够把很多产品打磨得十分好，然后咱们二、三线城市的需求能够无缝衔接东南亚的一些省会城市

  5. 好的时候抑制收住了自己的心，难的时候能坚韧坚持，自我迭代打破进化，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，为他拍手叫好；那一刻他的内心忽然出现出了一丝骄傲，紧接着下一秒，他忽然发现，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描写 ⋙ 小世界 @42章经 | 文字版

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从 LLM 根底到 GPT-4 实战，2小时带你全攻略大言语模型

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ShowMeAI 常识星球资源编码：R176

这是 Jon Krohn 共享的一门大言语模型 (LLM) 实战课，完好介绍了大言语模型的才能，以及怎么开发和布置LLM，并演示怎么经过 Hugging Face 和 PyTorch Lightning 完结代码操作。经过课程学习将对LLM有根底的了解，并把握运用GPT-4的实践经验。 以下是课程纲要：

1. 大言语模型 (LLM) 简介

▢ 自然言语处理简史

▢ transformer

▢ 子词标记化

▢ 自回归与自编码模型

▢ ELMo、BERT和T5

▢ GPT(预练习的生成式转换器)系列

▢ LLM的运用范畴

2. LLM 的广泛才能

▢ LLM游乐场

▢ GPT系列的惊人前进

▢ GPT-4的首要更新

▢ 调用OpenAI API,包含GPT-4

3. LLM的练习与布置

▢ 硬件加速 (CPU、GPU、TPU、IPU、AWS芯片)

▢ Hugging Face 的transformer库

▢ LLM高效练习的最佳实践

▢ 参数高效调优(PEFT)与低秩适应(LoRA)

▢ 开源预练习LLM

▢ 用PyTorch Lightning练习LLM

▢ 多GPU练习

▢ LLM布置注意事项

▢ 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

▢ 可自动化的使命

▢ 可增强的使命

▢ 成功的AI团队和项目的最佳实践

▢ AI的未来 ⋙ GitHub

感谢贡献一手资讯、资料与运用体会的 ShowMeAI 社区同学们！

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