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👀 OpenAI 开发者大会，首届 AI 春晚开启「人人都是开发者」时代
https://openai.com/blog/new-models-and-developer-products-announced-at-devday
11月6日（北京时间7日凌晨2点），OpenAI在美国旧金山召开了第一届开发者大会「OpenAI DevDay」，展示了一系列的新技术、新产品、新信息，让我们得以窥见 OpenAI 在大模型时代的生态布局。
上方链接是 OpenAI 官方的发布会要点总结，主要包括三点：
推出了新的 GPT-4 Turbo 模型，具有更强的能力、更低的价格并且支持128K的上下文窗口
推出了新的Assistants API，使开发者更容易构建具有目标和调用模型的工具的辅助AI应用程序
增加了平台的多模态功能，包括视觉、图像生成（DALL·E 3）和文本转语音（TTS）
从今天开始，将向OpenAI客户推出新功能
这张图表对发布会要点进行了可视化整理，可以对照 OpenAI 博客或者下方中文报道，查看更详细的内容 ⋙ 详细的中文报道
👀 禅宗遇到AI | 少林寺方丈释永信在 Meta 总部的分享
https://www.oschina.net/comment/news/265201
11月2日，少林寺方丈释永信在Meta 旧金山公司总部进行了一场线下分享——「禅宗遇到AI」。他开篇介绍了禅宗的历史、中心思想以及少林寺传承和影响，并且重点分享了对禅宗与人工智能关系的思考，期待AI可以提升禅修效率、构建少林文化交流平台。
访问上方链接可以阅读此次分享的文字稿，日报摘录其中与 AI 紧密相关的几点内容：
当禅宗遇到人工智能时会发生什么？技术进步能否取代道德伦理进步？人工智能具有强大的数据处理和分析能力，并且经由程序和算法可能会表现出类似于人类的感知，但是人工智能并不能具备我们禅宗所讲的觉悟的心性。
人类面对此人工智能应该保持头脑清醒，应该如禅宗所倡导的那样向内寻求，得到超越解脱的本觉智慧。
禅宗是强调修禅者通过自身的精进和努力，逐渐提升觉悟的境界，在这个过程中，常常会遇到诸多困惑和烦恼，AI作为一作工具，可以检索查找相关经典，从而对治各种疑惑，为修禅者提供辅助和便利。
在未来，我希望禅宗智慧和人工智能可以有更多互动，特别是在少林文化方面，能够携手搭建一个交流平台，让大众在修学体验少林禅、武、医、艺文化时，能够更加身临其境地感受少林文化的独特魅力，追求精神上的圆满，也让少林文化更好地服务全人类身心灵健康。
🉑 云栖大会值得关注的阿里行业大模型「全家桶」
https://yunqi.aliyun.com
10月31日至11月2日，2023云栖大会在云栖小镇召开，并发布和分享了一系列的新产品、新规划，颇有眼花缭乱的感觉~ 不过信息太密集，会让我们一不留神就就错失一些精彩，比如这8个行业大模型。
社区小伙伴们陆续发掘和试用中！已经测试过的几个是好用的！甚至有点点惊喜~ 当然跟全球最前沿的大模型及产品相比仍有差距，但已经缩短到了可以接受的程度
通义灵码 https://tongyi.aliyun.com/lingma
一款基于通义大模型的智能编码助手，提供代码智能生成、研发智能问答能力，提高编程效率
通义智文 https://tongyi.aliyun.com/zhiwen#/
一款AI阅读助手，帮助用户快速读懂专业论文、提炼书籍要点，提高阅读效率
通义点金 https://tongyi.aliyun.com/dianjin
一款大模型驱动的智能金融助手，深度解读财报研报，轻松分析金融事件，自动绘制图表表格，实时市场数据分析
通义晓蜜 https://tongyi.aliyun.com/xiaomi
一款企业智能服务解决方案，提供全渠道联络中心与AI应用深度整合的整体方案，助力企业服务向信息化、智能化、多模态转型
通义仁心 https://tongyi.aliyun.com/renxin
一款个人专属健康助手，提供问报告、问症状、问用药、问疾病等功能，为用户提供医学知识科普参考
通义法睿 https://tongyi.aliyun.com/farui/home
一款大模型时代的AI法律助手，提供法律智能对话、法律文书生成、法律知识检索、法律文本阅读等功能
通义星尘 https://tongyi.aliyun.com/xingchen
一款角色对话智能体，提供二次元、历史名人、萌宠、密友等角色扮演功能，让用户与虚拟角色互动
通义听悟 https://tingwu.aliyun.com
一款工作学习AI助手，提供实时语音转文字、多语言同步翻译等功能，帮助用户轻松开会
🉑 这是高手！使用 DALL-E 3 「保持人物连续性」的提示词公式
https://www.uisdc.com/dall-e-3-2
这篇文章的技巧非常实用！！使用 DALL-E 3 时可以通过提示词公式，每次只修改部分细节，图片中的人物主体能保持一致。这样就实现了对生成图片的精细控制和修改~
提示词公式
[Base Prompt] + [additional details / variationinformation] + identifer - 1
[基本提示] + [额外细节 / 变量信息] + identifer - 1
注意
[基本提示] 可以描述人物的年龄 / 性别 / 图像风格等
[额外细节 / 变量信息] 可以描述发型 / 服装类型等
identifer 为「标识符变量」
- 1数字可变，作用是提供图像编号，为 ChatGPT 理解
比如，上图从左修改至右侧，即让人物微笑，其他保持不变，只需要在提示词中做如下修改 (对应上方公式中的 [额外细节 / 变量信息] )：
illustration portrait of a 30-year-old American woman named Hope with her curly wavy hair styled in a bun, wearing a green t-shirt, -0003
illustration portrait of a 30-year-old American woman named Hope with her curly wavy hair styled in a bun, wearing a green t-shirt, smiling -0004
描绘了一位名叫 Hope 的 30 岁美国女性，她的卷曲头发盘在发髻上，身穿一件绿色 T 恤，微笑 - 0004
再比如，让人物从「把手指放在唇上微笑」更改成「把手指放在唇上，但是不微笑」，那么提示词会发生如下变化 (对应上方公式中的 [额外细节 / 变量信息] )：
illustration portrait of a 30-year-old American woman named Hope with her curly wavy hair styled in a bun, wearing a green t-shirt, smiling, and placing a finger on her lips -0005
illustration portrait of a 30-year-old American woman named Hope with her curly wavy hair styled in a bun, wearing a green t-shirt, placing a finger on her lips -0006
描绘一位名叫 Hope 的 30 岁美国女性，她的卷曲头发盘在发髻上，身穿一件绿色 T 恤，把手指放在嘴唇上 - 0006
👀 什么时机加入创业公司，可以拿到最高回报
https://www.joinprospect.com/blog/which-stage-startup
这篇文章的研究视角非常有趣——加入初创公司的最佳时机！作者分析了2014-2015年 14,000 家美国初创公司数据，探讨了不同融资阶段初创公司的风险与回报差异。
AI创业浪潮即将到来，我们更多人将和创业产生关系。让我们一起拿起数据分析工具、擦亮眼睛，找准入局的最佳时机！
加入C轮融资的初创公司能提供理想的风险与回报平衡，其次是B轮和A轮
在D轮及以后的融资阶段加入可能面临较大的风险，但回报相对较小
在种子轮加入具有高风险高回报的特点
如果初创公司得到了顶级风险投资公司的支持，那么成功几率将显著提高
👀 官方教程 | ChatGLM3-6B 部署和微调 (Function Call、Code Interpreter、Agent)
https://www.bilibili.com/video/BV1uC4y1J7yA
ChatGLM3-6B 是 ChatGLM 系列最新一代的开源模型，于10月27日推出，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，引入了更强大的基础模型、更完整的功能支持等特性。
11月1日，开发团队在B站分享了 ChatGLM3-6B 部署和微调的视频教程，时长约1小时。感兴趣可以访问上方链接观看，记得三连哦~
🉑 吴恩达新课正式发布 | Generative AI for Everyone (面向每个人的生成式人工智能课)
https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone
中文翻译版本 https://www.bilibili.com/video/BV11G411X7nZ
吴恩达之前预热的新课「Generative AI for Everyone (面向每个人的生成式人工智能课)」已经正式上线啦！课程旨在帮助了解生成式人工智能的工作原理，以及如何应用于生活和工作中。
需要说明的是，这门课程科普入门课，适合对此感兴趣的所有人，不需要编程基础也不需要其他AI知识积累，对新手非常友好！中文社区已经出中文翻译版本啦！查看上方B站链接即可 👆
第1周：生成式人工智能简介
第1课：什么是生成式人工智能？
欢迎
生成式人工智能的工作原理
人工智能是一种通用技术
什么是生成式人工智能 (测验)
第2课：生成式人工智能应用
写作
阅读
聊天
LLM能做什么，不能做什么
提示技巧
图像生成 (可选)
生成式人工智能应用 (测验)
第2周：生成式人工智能项目
第1课：软件应用
在软件应用中使用生成式人工智能
尝试自己编写生成式人工智能代码 (可选)
生成式人工智能项目的生命周期
成本直觉
软件应用 (测验)
第2课：高级技术：超越提示
检索增强生成（RAG）
微调
预训练LLM
选择模型
LLM如何遵循指令：指令调优和RLHF (可选)
工具使用和代理 (可选)
高级技术：超越提示 (测验)
第3周：工作和生活中的生成式人工智能
第1课：生成式人工智能与业务
Web UI LLM的日常使用
任务分析
额外的工作分析示例
新的工作流程和新的机会
构建生成式人工智能软件的团队
跨行业的自动化潜力
生成式人工智能与业务 (测验)
第2课：生成式人工智能与社会
关于AI的担忧
人工通用智能
负责任的AI
课程总结
构建一个更智能的世界
生成式人工智能与社会 (测验)
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