AIMeticulously

写在前面 我看到代码就头大！学什么编程！！！ 但是日常工作真的很繁琐，我又想专注在我的创意上 普通人为什么要学编程，有这必要吗？ 编程难度在极大下降 是时候让自己放松一点了 AI编程的最大挑战是什么？ 不是那些看起来复杂的代码 而是整合与创新，因为有大量别人写好的 API，现成的功能 我们要做的是如何整合到自己的日常流程中 AI能替代程序员吗？ 不，但会重塑这个行业。 最大的受益者是谁？ 有创意的普通人 想提高效率的你我 通过一个月高强度的 AI 编程实践，深刻理解对于普通人而已，编程不是遥不可及的，而是切实在日常工作流程中，串联各个工具，说赋能有些矫情，确实极大提升了普通人的效率。看到的更多的可能性，在这场技术变革中，在降低门槛上，人们有过 gpts，有过 coze，最终，不得不面对，为什么不直接写代码？因为，它不难了呀…… 引言：AI 编程不是编程，我的神奇经历一个月的惊人之旅一个月，短短一个月，AI 编程给我带来了极大震撼！因为这个一个月，在 AI 的帮助下，我完成了： 产品 说明 截图 耗时 IAiUse Language Transl ...

写在前面 💡大模型的参数，就像汽车的马力——够用就是最好的配置。 🎯 7B 处理日常，13B 驱动商业，70B 攻克专业，175B 定义未来。 ⚡ 数据库是查字典，大模型是请作家——它们解决的根本不是同一类问题。 🔥 在AI的世界里，最昂贵的不是算力，而是选错模型的机会成本。 在当今的 AI 时代，”参数”成了大语言模型中常见的讨论点。我们时常听到一些大型模型被标注为“7B”或“13B”，这些数字究竟代表了什么？参数又是如何影响大语言模型的表现？更重要的是，这对企业主有什么实际的帮助？本文将通过简单易懂的例子，帮助你逐步理解大模型参数的概念，及其在企业应用中的价值。 延伸阅读 【Token趣闻】AI收费为何要按Token计费？一探究竟！ “20 美元包月”正在杀死 AI 公司。Token 降价是幻觉，AI 真正贵的是你的贪婪 1. 大模型参数的本质：AI的”大脑容量”什么是参数？在大语言模型中，参数是指模型内部的权重（weights）和偏置（biases）。这些数值在训练过程中通过学习海量数据而不断调整，最终形成模型的”知识体系”。 形象比喻： 权重：像是神经元之 ...

写在前面 当 AI 能在几分钟内生成详细报告，你还愿意花数小时手动撰写吗？ AI 已经可以高效解决复杂任务，为什么还要浪费时间？ 你会让 AI 在决策时替你做选择吗？ 如果 AI 能比你更快发现问题、更精准地预测结果，你会完全信任它的判断吗？ 如何让 AI 成为得力助手，而不是一个只会给出模糊建议的工具？ 如何真正掌控 AI，避免让它成为增加工作量的负担？ 在与 AI 合作解决问题的过程中，你学到了哪些意想不到的东西？ AI 不仅能帮你解决问题，还可能让你以全新的方式看待工作流程。 当 AI 给出的解决方案超出你的理解范围时，你会如何应对？ 面对技术复杂的 AI 提案，你是选择质疑、理解，还是直接应用？ 与 AI 共事，是否改变了你解决问题的方式？ AI 的思维方式不同于传统方法，这种转变是否让你重新审视问题的解决策略？ 这篇文章讲述了升级个人博客时通过 AI 解决技术难题的经历，包括如何利用 AI 攻克多语言管理和内容优化的挑战。分享了与 AI 合作的成功与失败，逐渐意识到 AI 不仅改变了问题解决方式，还学会了更好地驾驭这个强大的工具。这次经历让我 ...

结论先行 熬夜学习 AI，脱发却依然摸不着门道？ 花了一周时间，AI 还是帮不了你写文案？ 有人用 AI 高效工作，他们的秘诀是什么？ 是 AI 真那么强，还是我们没找对方法？ 程序员的 AI 日记曝光： 他用 AI 重塑了工作流程，我们却在纠结 AI 会不会骗人。 看完这篇文章，你可能会恍然大悟： 被忽视的 AI 能力，才是真正的效率杀手锏。 想像高手一样驾驭 AI，不再为脱发烦恼？继续阅读！ 原文地址 ： How I Use AI我如何使用“AI”作者：Nicholas Carlini 2024-08-01 我并不认为“AI”模型 (人工智能模型) 这个词有多好，我甚至讨厌它。（我指的是：大语言模型）。我认为现在对它的宣传有点过火了。 它根本不是真正的 AI (人工智能)。但我希望，无论是否喜欢这个词的人，都能看到这篇文章。所以为了营销、SEO 和吸引眼球，我不得不使用它。 的确，任何新技术都会吸引投机者。许多公司喜欢宣称他们在“使用 AI (人工智能)”，就像他们之前说他们使用了“区块链”技术一样。（类似的情况我们已经见过 很多, 很多, 很多, 很 ...

结论先行：AI，你真的有意识吗？ 你认为 AI 已经足够智能，可以取代人类决策？ 它真的理解问题的本质，还是只是在玩一场精妙的文字游戏？ 当 AI 给出”完美”答案时，你是否想过这可能只是海量数据的巧妙重组？ AI 让你的决策更快更精准了？ 但你是否正在用看似客观的数据，合理化你的主观偏见？ 效率提升的背后，是否正在消耗你独立思考的能力？ 你觉得 AI 展现出了类人的思维？ 可你确定那不是你自己的拟人化偏差在作祟吗？ 当 AI”理解”你时，它是真的懂你，还是你在自欺欺人？ 你相信 AI 能做出道德决策？ 那么，谁来为 AI 的”道德”负责？ 你有没有想过，AI 的”伦理”可能只是人类价值观的苍白映射？ AI 似乎能解决一切问题 但它是否正在悄悄创造我们尚未意识到的新问题？ 当我们过度依赖 AI 时，我们是否正在丧失应对未知挑战的能力？ 从”谁是人类”比赛的惊人结果出发，本文将深入探讨 AI 意识的本质迷思。我们将剖析 AI 在企业决策中的双刃剑效应，揭示其背后潜藏的认知陷阱和伦理困境。通过解构生物自然主义 vs 计算功能主义的争论，以及最新的 AI 诱导虚假记忆 ...

写在前面 这是翻译自 Lilian Weng 关于外部幻觉的文章 Lilian Weng 2018 年加入 OpenAI 团队 提出了 Agent = 大模型+记忆+主动规划+工具使用 原文 2 万字，参考了 24 篇文章 幻觉的定义已经泛化为所有的错误都算 实际上并没有那么宽泛 Lilian Weng 做了限定，方便探讨 去年刚学 Prompt 的时候，以为 告诉 AI，只能生成系统中有的内容 如果不知道就说不知道 能解决幻觉问题 能改善不能消灭 后来尝试 CoT 等 Prompt 技巧 有改善不能消灭 以为通过微调模型总可以了吧 有改善不能消灭 微调很贵，ROI 打不平 那用 RAG 总可以吧 不说了，看 LiLian Weng 咋说吧 在大型语言模型 (LLM) 中，幻觉通常指的是模型生成不忠实、捏造、不一致或无意义的内容。作为术语，“幻觉”的含义已经扩展到模型犯错的情况。本文将重点讨论模型输出是捏造的，并且没有根据 (grounded) 提供的上下文或世界知识的情况，我们称之为外部幻觉。 幻觉主要分为两种类型： 上下文内幻觉：模型输出应该 ...

写在前面 AI 带来了技术平权和设计平权 你被平权到了吗？ 天赋重要还是努力重要 我们的天赋被埋没了吗？ 因为好奇尝试 AI，如何保持灵感 咋折腾才不腻？ 跨界天才的崛起，普通人能学到什么在 AI 迅速改变艺术创作领域的今天，一个名叫麦橘的年轻人的故事引起了广泛关注。这个年轻人是谁？他又是如何崛起的？ 他的经历就像是一部跨界天才的成长传奇：哲学系毕业，曾是金融精英，如今却成为了 AI 数字艺术的先锋。这样的转变让人惊叹不已。麦橘因其大胆创新的“麦橘”模型而声名鹊起，他戏称要”洒遍他的橘种”。然而，当见到他本人时，却惊讶于他那羞涩的大男孩形象。这种反差不禁让人思考：是什么样的经历塑造了这样一个独特的艺术家？ 分享中，麦橘坦言，之所以选择哲学专业，是源于他希望探索更深层的人生思考。豆蔻之年，能有如此从容，真是让人羡慕不已。也提到他曾鼓励家族后辈，勇敢试错，多方探索。 对麦橘认知的起点始于 2023 年的 AI 乐园，那时 ChatGPT 刚刚流行，MidJourney 还是小众圈子，SD 的门槛也很高。AI 乐园的内容确实突破了我的个人审美极限，加上他长期以来的形象，让我一直 ...

写在前面据说 2017 年，阿里云奠基人王坚博士看到一组数据，全球35 岁以下人口占比有50%。同时根据他的经验，大部分的机会给了成功人士，于是就想着办这样一个年青的人聚会，直到 2050 年。而对于年青人而不是年轻人，一个非常好的榜样是 52 岁学开飞机，拿着自拍杆追日出。显然，如果 30 岁就开始养生，恐怕不太适合。而第一次看到介绍文章时，一度以为 自愿者 是笔误，自愿者也就是自己愿意来的人，这非常 2050。 初遇 2050，火箭机器狗和马在杭州的云栖小镇上，每年 4 月的最后一个周末都会举行一个年青人的聚会，发起人是阿里云的奠基人—工程院院士王坚博士。今年的活动上，见到了真正点过火，13 米高的火箭。见到机器人，机器狗列队，还有真正的马，甚至还在纠结为了迎接马的到来，打算要放弃卡丁车（轻、强动力）。活动里有真正硬核科学，有院士，教授，青年学者，有带着小朋友横渡英吉利海峡的自愿者，也有 AI+即兴剧这样的跨界娱乐天花板。当然，同一个会场里有人在讨论学术问题，有人在旁边打牌，也是很和谐的。 离谱是 2050 的主旋律 今年的时间是 4.26-4.28 ...

#挑战100天100个GPTs 写在前面 你真的了解你的产品吗？ 考虑过它过去、现在和未来的发展吗？ 竞争对手呢？他们的产品又如何？ 阴性、中性、阳性环境下的表现呢？ 九宫格分析，帮你全面思考！ 别让思维局限，错失良机！ 你想成为下一个索罗斯吗？ 还是下一个被收割的“韭菜”？ 掌握九宫格思维模型，提升你的决策力！ 九宫格分析思维模型，九宫格分析法可以拓展自己的思路，包含: 系统轴: 子系统，系统，超系统。时间轴: 过去，现在，未来。空间轴: 阴性环境，中性环境，阳性环境。九宫格思维模型可以应用事物和相关事物在不同时间阶段不同环境的形态。比如一个产品，一个商业模型等。这个思维模型给我们的启发还有，一个事物未来的发展并不是基于单一纬度，可能是很多因素在共同作用，就比如博格巴的转费会在去年是一亿，所有人都觉得好贵好贵。但谁知今年出现了黑天鹅事件，巴黎花费 2.22 亿购买了内马尔，此时各大球星都飙升至一亿以上。说明这个事件的出现，提升了所有人的心理域限，所有人因此而改变了。而索罗斯的羊群效应，就是应用了这样的原理，他会预测自己的一个行为对人内心的影响，他会拼命买进股票，然后突然卖掉很多， ...