AIMeticulously

先说结论 搜索引擎是普通人不用氪金就能获得成长的最快武器 曾经是，现在依然是 AI能替代搜索引擎一部分工作，但是不能完全替代 ChatGPT是手机，搜索引擎是PC？ Prompt高级技巧也许无效，但是高级搜索技巧能极大提升效率 职场上，没有经过搜索就请教别人，非常不礼貌 搜索引擎收敛和AI解决问题，其实是类似的思路 也许你有许多密不外宣的神奇网站，但是别人可能很容易就搜到了 找个软件，找个pdf，找来找去都是李鬼，怒！ 1、这样几个场景你会如何快速解决 探索环保材料的使用案例：当你致力于开发可持续产品时，寻找最新的环保材料和它们在不同产业中的应用示例。 寻找远程工作的最佳实践：为了提升在家工作的效率，你想找到关于远程工作设置、时间管理和团队协作的指南。 制作创意广告内容：为了推广新品牌，寻找灵感和技巧，创作引人注目的广告视频或图像。 深入研究市场趋势报告：了解特定市场，例如可再生能源市场的最新趋势、机遇和挑战。 比较最新健身追踪器的功能：在购买之前，了解各种健身追踪器的特性，包括健康监测、运动模式和电池寿命。 研究国际环保政策差异：比较不同国家在塑料使用、回收和废物管理方面 ...

先说结论 ChatGPT 不仅是为了推广 GPT 技术的一种方式，也是一个展示软件开发商技术能力的示例。 虽然Prompt作为接口方式有其局限性，但它提供了与AI交互的直观方式。 未来可能有更多的方式，因为 Prompt 丢失了肢体语言，语气语调 在 AI 时代更要注意它带来的信息茧房，更重视自己的行业积累。 应警惕过度依赖AI而忽视独立思考的重要性。 虽然AI为某些人提供了盈利的机会，但这通常归功于他们原有的商业模式和策略。 AI本身没有意识，人类不应将自己的感知错误归咎于它。 目前的模型通过预测下一个Token来生成文本，这限制了我们判断其是否具有真正的智能。 它是技术和工程的结晶，对于推动创新和实用应用具有重要价值。 它的成功只是赌对了，但远远不是终局。 虽然AI目前不能实现大幅度减少工作时间的愿景，但这种设想激励着技术进步。 目前阶段它只是内卷手段，剧场中你站起来早而已。 无法多了一个老板给我们的狗链子，AI 的使用迟早是标配。 这个过程中，我们该 996 还得 996。 下班老板找不到我们这个美好的愿望，在几十年前有电话开始就一去不复返了。 1、Promp ...

先说结论： 真正高薪的不是Prompt，而是这个人本来就很牛 目前没有人能完全搞清楚ChatGPT执行的逻辑，意思就是说Prompt有效，但是框架是幻觉 所有试图让结果 ”完全可控“ 的想法都是徒劳的，不可控不稳定才是常态 追求Prompt的奇技淫巧，重要性远远低于行业知识的Know How 了解二语理论并提出针对性问题 比泛泛问它如何学习英语会有用得多 追求它作为格式化编程语言的想法都会落空 使用框架，学习复杂Prompt的收益，并不会太高 从这个角度来看，我们要和GPT交互，首先是需要放下包袱，而传统的沟通技巧就能用上了： 我们的目标是什么 背景交代清楚 希望对方怎么想 希望对方做什么 目前的Prompt叫法，不得不说是打算把它往自然语言编程这个方向引导。但是其实并不玄乎，只是沟通技巧。除了提高卖课，加大韭菜的焦虑，没有特别的意义。 给一个提示工程师50W，其中可能有45W给他的行业积累！！！ 1、关于提示词我们真正要关注的是这些理解并有效运用基础考量的各个方面对于最大化利用大型语言模型（如GPT系列）至关重要。以下是更详细的阐述和具体案例： 1.1、 明确目标—参考SM ...

Prompt，也就是所谓提示词工程，现在算得上如火如荼了，也开始内卷出各个流派了。2023年初调侃AI为什么林冲要去高老庄这样的交互方式，被亲切地称为“一刀流”。咱也不会，咱也不懂，那咱就学呗。下面这个图是相当火热的开源知识库waytoagi整理的框架图。 但是不要被框架唬住，咱也是上过学的，咱来它个庖丁解牛试试。 结构化降低了沟通难度，提高结果准确度，同时也限制了更多可能性，有利有弊。大部分框架都不太适合解决过于主观，个人情绪的问题，也没必要解决太过于简单的问题。有了框架固然比一刀流看起来牛掰一些，但是想要完全符合需求，往往不是一个框架能完全搞定的。 1、先上价值，现阶段本质就是沟通1.1、你无聊，它也无聊 这是刚开通GPT折腾的内容，可以看出来，我无聊，它就更无聊了。话讲回来，心中有啥，那啥就是啥。潜台词咱是想跟它秀优越感的，纯粹有病。 1.2、要沟通就好好沟通本质上，我们在和一个系统对话，希望从这个对话中获得价值。这个目标清楚了，咱就可以暂时用通俗的方式理解，我们其实是和同事，朋友在交流，在沟通。 所以，没解决问题，没获得价值，损失的难道是GPT？显然不是，这种无聊的事很 ...

不知道有多少人像我一样，需要使用多个模型，并不是因为研究需要，而是我使用的编程语言太古早。尝试过2个开源项目，但是都没有完全用起来： ChatAll 这是一个跨平台的客户端程序，可以同时给多个大模型发送指令，一起返回，对于大模型调试的人应该是很有用的，这些大模型是需要使用我们自己的Key的，这个好理解吧。就是它是一个工具来提供界面，来集成，所以工具免费就好理解了。 ChatHub 这是一个Chrome插件，ChatAll借鉴了它的思路。默认2个一起免费，超过2个就要钱了，没找到录入帐号的地方，可以理解为它帮我出钱了。 Byzer-llm 需要在自己的系统里面集成各个大模型工具，原因是有时候OpenAI的接口账单来不及支付，或者原来的卡用不了，所以想找方案能快速集成。于是找到了这个，部署有点门槛，最后我会放一个简单的封装代码。 1、部署目标 能集成openai、智谱和通义千问 因为智谱最近送token几个月。我的业务只需要文案生成，所以不一定非要openai。 所有的key都在外部维护不在它的平台上存放，它只是中转 自动启动 我的情况是对Python部署，对Linux不 ...

因为工作需要把视频中的语音转换成文字，网上找了很多方案，效果不佳不说，大部分都是价格不菲。正好最近在学习OpenAI，于是找到了这款神器，意外的效果好，而且免费，而且本地就能运行。它有一个windows下客户端可以直接使用，但是一次只能处理一个文件，所以就想着如何自动化批量处理，发现原来它有个cli版本。总的来说，它的原理是先通过ffmpeg转换成音频文件，然后再通过whisper转换成文字 总的来说，命令行的方式还比较简介 1、去哪里下载 代码下载 https://github.com/openai/whisper/releases在github上可以下载到最新的版本 这个是官方的地址，有兴趣可以下来看看，主要用到的是下面地址的内容 模型下载（针对命令行方式和客户端方式） https://huggingface.co/datasets/ggerganov/whisper.cpp/tree/main 很好理解，模型越大越慢，也越精准，所以我下载了large。 2、客户端版本这里说的客户端版本，就是它提供了一个exe文件，里面可以设置一些东西。https://github. ...