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- 使用LangChain、OpenAI和Hugging Face构建AI讲故事应用📖
- 苹果与新闻出版商洽谈培训AI系统🍎📰
- 疯狂了，OpenAI估值超过1000亿美元🚀💰
- 印度正在通过AI改善天气预报准确性，应对极端气候🌦️
- 《使命召唤：现代战争3》引入AI反作弊机制，已封禁超过2.3万账户🎮❌
- 奥特曼年终17条总结引爆，OpenAI总裁：违反直觉但属实👾📝
- OpenAI工程师年薪80万美元，是英伟达的两倍💼💵
- AI入侵广告部门，谷歌员工担忧人工智能抢饭碗🤖🍲
- 俄罗斯警方利用AI辅助将科学家误认为杀人犯，导致其坐牢近一年⚖️🤖
- 美国立法者提交新法案，要求AI公司披露受版权保护的训练数据📜🤖
要点解析:
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近期一位俄罗斯科学家Alexander Tsvetkov因AI误判涉嫌20年前杀人案，实际与案发地点无关。面临冤狱10个月，最终获释。
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Tsvetkov在飞机上被AI人脸识别误认为真凶，被指控同谋犯罪。案发时，他在外地工作，同事、书面证据证实他的清白。误判问题引发担忧，类似案例屡见。
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AI技术虽进步，但误判风险存在。社会对AI的依赖增加，未来误判可能更难自证，对滥用AI的担忧也在蔓延。
原文链接:https://www.ithome.com/0/741/220.htm
要点解析:
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据调查，OpenAI是人工智能领域最慷慨的雇主，新员工的净收入是在Nvidia工作的两倍。2023年被认为奠定了生成式人工智能的基础，涉足AI领域的公司员工薪资水平飙升，人工智能工程师的薪资预计比非人工智能工程师高出12.5%。
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人工智能人才市场持续紧张，经验丰富且具备适当技能的人才难以找到和留住。在这一领域，理论与实际应用的差异使得经验尤为重要。薪资和奖金之丰厚源于供需法则的作用，加上经验在这一领域的特殊价值。
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人工智能浪潮中，OpenAI寻求以100B美元估值筹集新资金，突显了对人才的极大需求。同时，2024年被非正式地称为人工智能PC年，预示着对人工智能技能的需求将进一步增强。
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1406593.htm
要点解析:
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2023年，计算机科学领域迎来了重大事件。大型模型如ChatGPT、AI作画工具Midjourney、视频生成工具Gen-2等引发广泛关注。同时，研究者在经典计算难题[P与NP]、涌现现象、最短路径算法等方面取得了重要进展。
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在[P与NP]问题上，科学家探索了新兴领域——元复杂性理论，提供了对难题本质的独特见解。涌现现象成为大型模型研究的热点，揭示了模型能力随规模增长的复杂性阈值。此外，最短路径算法和其他算法创新也推动了计算机科学领域的发展。
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量子计算领域中，秀尔算法迎来首次重大升级，尽管真正实用的量子计算机尚未实现。同时，密码学与人工智能的交叉研究揭示了机器学习模型中可能存在的安全隐患，引发了对可解释模型的强烈推崇。人工智能的发展迎来新方法，超维向量在神经网络中的应用展示了更高效的推理能力。
要点解析:
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人工智能寿命预测计算器采用机器学习算法，通过输入年龄、性别、地理位置、日常习惯、家庭健康历史等个人信息，运行数百次模拟，预测达到关键生命里程碑的几率。与简单的基于人口统计的预期寿命相比，AI预测旨在通过整合独特的生活方式因素实现高度个性化。随着算法逐渐获取更多数据，AI寿命预测的准确性不断提高。
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使用在线寿命预测计算器的主要原因包括好奇心、自我评估、紧迫感和个性化数据。AI计算器通过评估年龄、地理位置、生活习惯、医疗历史、实验室结果和心理健康等多个方面来创建定制的预测。提供的结果可作为“生活仪表盘”，帮助识别习惯可能影响寿命的领域，促使人们做出明智的改变。
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AI寿命计算器利用健康见解和几十年来从数千甚至数百万人中收集的死亡统计的数据库。机器学习的不断优化使得模型越来越准确。然而，这些预测基于当前情况，生活方式的改变、新出现的疾病或意外事件都可能影响实际寿命，因此应将结果视为指南而非铁板钉钉的保证。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29512
要点解析:
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印度正在通过使用人工智能构建气候模型来提高天气预报的准确性。印度气象局利用超级计算机和扩展的观测网络，以更低的成本生成更高质量的数学模型预报。极端气候如暴雨、洪水和干旱在印度频繁发生，AI成为改善预测精度的重要工具。
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印度气象研究和服务部门通过AI生成关于高温和疟疾的公共警报，计划增加气象观测站提供到村庄级别的数据，以提高天气预报的精度。当地政府也期望通过将AI融入传统模型，以更低成本的方式生成天气预报，不再依赖超级计算机。
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英国气象局表示AI有望“彻底改变”天气预报，各国气象机构都在关注AI技术，看到它在提高速度和降低成本方面的巨大潜力。中国气象局与华为合作推进人工智能技术在气象预报服务中的应用，显示出全球范围内气象行业对AI的重视。
原文链接:https://www.ithome.com/0/741/259.htm
要点解析:
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华南理工大学、中南大学、电子科大的研究团队在新合成材料CSLA上取得突破，通过低场微波吸收（LFMA）检测到显著抗磁性磁滞回线，可能代表超导相存在。研究使用非常规手段观察到CSLA中的可能超导迹象，为一维强关联超导提供支持。
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LFMA实验显示在30-450高斯的低磁场范围内存在正的微波吸收信号，伴随明显的居里点滞后和相变现象。涡旋形成和释放过程的观察一致，支持CSLA中可能存在超导涡旋，表现出玻璃态的缓慢动力学关系。
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实验结果还展示了CSLA的长时记忆效应，涡旋状态的饱和吸收在样品旋转后迅速减小，暗示了与超导性相关的独特性质。温度依赖性实验显示在250K左右发生相变，强烈暗示CSLA的超导性。这一研究在超导领域探索了新的方向，为理解复杂材料的超导机制提供了重要线索。
要点解析:
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《使命召唤:现代战争 Ⅲ 2023》于11月10日正式发售，售价446元，但仅获得54%的好评率。开发商Sledgehammer Games发现作弊现象急剧增长，因此推出名为Ricochet的AI反作弊系统。
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自11月12日以来，AI检测已导致超过23000个账户封号，该机制将在圣诞节假期期间继续发挥作用。然而，检测机制也引发一些误封情况，玩家反映在未违规的情况下被封号，导致一些用户无法解决此问题。
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玩家表示，即使没有规则违反，也有账户被误封，对此情况官方并未提供明确解决方案，部分玩家只能重新创建新账户。
原文链接:https://www.ithome.com/0/741/258.htm
要点解析:
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谷歌考虑利用人工智能工具提高内部效率，引起员工担忧，担心可能失业。公司计划在广告销售部门使用人工智能工具提高生产力，但员工担心可能影响他们的岗位。
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员工担忧的原因之一是谷歌计划对广告销售业务进行重组，虽未明确裁员，但“重组”通常涉及裁员或岗位调整，让员工感到不安。报告显示，在广告销售部门的3万名员工中，约45%从事被人工智能简化的项目，可能面临被取代的风险。
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若谷歌因提高效率而裁员，将与其宣扬的“负责任地发展人工智能”相悖。谷歌此前表示其人工智能技术不会对人们产生负面影响，但这是否包括公司员工呢？目前，谷歌尚未对员工担忧作出回应。
原文链接:https://www.ithome.com/0/741/239.htm
要点解析:
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IT预算压缩，2023年经济担忧，但2024年投资者机会巨大。UiPath以24%YOY增长达14亿美元ARR，毛利率85%，财务稳健。
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Nvidia股价涨230%，数据中心需求强劲，毛利率74%，自由现金流400%增长。亚马逊AI应用涉及物流、网络安全、广告，AWS推动2024年增长。
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Global X机器人与人工智能ETF吸引力强，持有UiPath、SoundHound、Nvidia等，费用率0.69%竞争力强。机器人和AI股投资者可考虑。
原文链接:https://www.ofweek.com/ai/2023-12/ART-201721-12001-30620936.html
要点解析:
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人工智能在工作场所安全领域取得显著进展，其核心贡献之一是分析海量数据以识别潜在危险。通过机器学习算法驱动的预测分析，可以分析工作场所事故、近距离事故和其他与安全相关的信息的历史数据。通过识别模式和趋势，人工智能系统可以预测潜在危险，并在它们升级为事故之前提供积极的措施来减轻风险。
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另一个人工智能对工作场所安全的关键贡献是通过监控设备提供的实时数据，识别工作环境中的不安全做法或条件。这种早期检测使雇主能够立即采取纠正措施，防止事故和伤害发生。
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可穿戴设备和人工智能驱动的外骨骼技术成为促进工作场所安全的重要工具。这些设备通常由员工佩戴，可以监测各种生理参数和运动模式，以评估人体力学风险。人工智能算法分析从这些可穿戴设备收集的数据，以识别重复性劳损伤害、不良姿势等导致肌肉骨骼问题的因素。
原文链接:https://hackernoon.com/how-ai-can-be-used-to-curb-workplace-injuries-for-a-safer-tomorrow?source=rss
要点解析:
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OpenAI计划以不低于1000亿美元的估值进行新一轮融资，谈判初期阶段。ChatGPT开发商在全球初创公司价值排行榜上居前，这将进一步巩固其地位。
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参与融资的投资者已进行初步讨论，具体条款和时间尚未敲定，仍有可能调整。若融资计划成功，OpenAI将成为美国价值第二高的初创公司，仅次于SpaceX。
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OpenAI未对融资消息置评。同时，OpenAI与阿布扎比G42商讨，可能为一家新的芯片合资企业募集资金，涉及资金规模尚不明确，且未知是否与公司整体融资计划有关。
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1406425.htm
要点解析:
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美国两名立法者提出《人工智能基础模型透明法案》，要求模型创建者公开训练数据来源，保护版权持有者知晓作品使用情况。法案强调数据透明化培训对版权的重要性，并要求开发者报告红队努力，特别关注医疗健康、生物合成、网络安全、金融贷款及就业等领域，以及对弱势群体提供不准确信息的风险。
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众议员Anna Eshoo和Don Beyer指示FTC与美国国家标准与技术研究院合作，制定有关培训数据透明度的规则。法案着重处理涉及版权、不准确信息和公共服务的问题，对人工智能开发者提出更多责任和监管。
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法案还提到了艺术家诉讼平台的案例，强调了公众对人工智能使用的担忧。该法案作为对政府人工智能行政令的补充，旨在建立人工智能模型的全面报告标准。
原文链接:https://www.ithome.com/0/741/199.htm
要点解析:
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苹果计划通过与主要新闻出版商合作，许可其新闻档案用于训练生成式AI系统，涉及康泰纳仕、NBC新闻和IAC等知名公司，潜在交易金额超过5000万美元。
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针对此提议，出版商反应褒贬不一，对于苹果使用其内容可能带来的法律责任提出了担忧。苹果整合新闻内容用于AI开发的计划尚不明确，这导致一些出版商对此持保留态度，但其他新闻高管则对与苹果合作的前景感到乐观。
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目前，苹果在AI开发方面的努力相对较低调，但据报道，该公司每天投资数百万美元进行AI研究和开发，包括创建适用于Apple Silicon的机器学习框架，并提升iPhone运行大型语言模型（LLMs）的能力。此外，据Bloomberg报道，苹果正在改进Siri，并计划在即将推出的iOS更新中引入以AI为重点的功能。
原文链接:https://www.greataiprompts.com/?p=5616
要点解析:
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OpenAI计划进行新一轮融资，估值或超千亿美元，跃居全球第三独角兽。估值上升反映市场对OpenAI和人工智能行业的信心。融资资金可能用于AI技术研发、创新和应对亏损。
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OpenAI可能融资80至100亿美元，与石油大佬G42合作成立芯片企业，降低大模型训练成本。公司追求加速AI技术发展，强化市场地位，通过融资扩大研发团队、增加技术投入，满足市场需求。
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OpenAI CEO提到2022年亏损54亿美元，2023年或更大。融资可能用于GPT-5训练、技术研发，应对竞争压力，实现人工智能的广泛应用，进一步巩固OpenAI在行业的领先地位。
原文链接:https://juejin.cn/post/7315681269702590475
要点解析:
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OpenAI CEO奥特曼总结了2023年的经验，提出17条经验，包括乐观、团队凝聚力、激励机制、言简意赅交流、招聘重要、快速迭代等。他强调长期规划、对困难事务的勇气、激发团队斗志的大胆想法，以及避免废话和官僚主义的坚决态度。总结中还强调结果至关重要，不要让好的过程成为坏结果的借口。
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OpenAI总裁Greg Brockman补充指出，激励机制是超能力，但需要谨慎设定。他还提到资源应集中在少数深信不疑的事务上，而言简意赅的沟通对于高效协同工作至关重要。快速迭代被看作解决问题的有效手段，而不挑战商业世界基本法则的建议也被列为经验之一。
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经验中还强调了招聘的重要性，敢于选择进步飞速的高潜力人才，并对超级明星的价值提出警示，应根据其对组织的真正影响进行评估。最后，奥特曼强调与优秀人共事是人生最美好的体验之一，展望2024年时，他提到了对AGI的呼声远超预期。
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1406607.htm
要点解析:
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Ai-bot网站汇总几乎所有Ai工具，成为未来Ai入口。它分类整理工具并提供详细介绍，方便用户快速找到需要的Ai工具。网站首页包含最新Ai资讯、热门工具和搜索框，可通过关键词搜索找到适合的工具。
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左侧导航窗口详细分类Ai工具，涵盖AI写作、AI图像工具、AI办公工具、AI编程工具等。作者列举了常用的工具，如NotionAi和Magic Write用于Ai写作，Midjourney和Stable Diffusion用于Ai图像生成，以及Cursor、CodeGeeX、Copilot和chatGPT等用于Ai编程。
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作者分享了使用这些工具的体验，强调Ai工具在各领域的便利性，如文档处理、图像生成、办公工具和编程工具等，使繁琐工作事半功倍。总结中提到除了介绍的工具外，还有更多Ai工具可供探索。
原文链接:https://juejin.cn/post/7315327205726486540
要点解析:
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人工智能技术推动水印去除工具的发展，通过神经网络学习，现代AI工具能够精准去除图片和视频中的水印，而不损害原始质量。ClearView AI Remover以其精准去除、批量处理和保持图像质量的特点脱颖而出。Media.io AI Watermark Remover则以自动检测和快速删除水印而闻名，适用于大批量处理。而iMyFone MarkGo则展示了简单易用的特点，提供清晰界面和异常精准的水印去除。这些工具为用户提供了不同的选择，满足各种需求。
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同时，AniEraser以艺术化的方式进行水印去除，通过人工智能增强图像细节。YouCam AI Object Remover不仅可以擅长去除水印，还能消除图像中的不需要的物体和人物。文章通过对比这些工具的特点，帮助读者了解如何选择最适合其需求的水印去除工具。
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文章提到AI水印去除工具的发展不仅局限于图像和视频，还有望应用于音频水印的去除。同时，未来可能出现在线服务，用户无需下载软件即可使用高级模型进行自动水印删除。最后，文章指出生成式AI可能对水印产生威胁，即使原始内容包含水印，AI也能生成基于受版权保护材料的无水印衍生作品。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29515
要点解析:
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人工智能圣诞肖像生成器利用神经网络和深度学习，将普通照片转化为充满节日气氛的艺术作品。通过几次点击，肖像生成器可以在您的照片上叠加圣诞老人帽、驯鹿角、冬青花环、圣诞灯等欢乐细节。一些生成器提供一套老式滤镜效果，使照片呈现出复古、宝丽来风格。其他生成器提供幻想般的绘画或卡通风格。
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人工智能圣诞肖像生成器最好的用途之一是通过个人照片传播欢乐。选择孩子或宠物的可爱照片，转化为节日杰作。上传一张有趣的自拍，配以滑稽的小精灵耳朵或发光的鲁道夫鼻子。或者与朋友合影，叠加丑陋的圣诞毛衣和雪后背景。可能性无限。
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人工智能圣诞肖像生成器还为品牌和社交媒体影响者提供了轻松的方式来制作引人注目的假日内容。与其策划复杂的圣诞摄影，只需上传现有的推广图片，让人工智能为其增添节日氛围。有了飞扬的圣诞帽、金色的装饰和闪烁的串灯，您的内容将立即感觉到新鲜而季节性。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29489
要点解析:
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近期，微软为其Copilot代码完成工具引入了一项令人兴奋的新功能——使用人工智能生成原创音乐。被称为Suno的这一新集成允许任何人使用简单的文本提示创作歌曲、器乐等。
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微软Copilot是一款旨在帮助开发人员更高效编写代码的人工智能助手。Suno将Copilot的自动完成功能扩展到音乐领域，通过启用，您可以输入文本提示即时生成音乐作品。
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Suno的音乐输出质量取决于文本提示的表述方式，包括体裁、情感、主题、时长等具体细节。用户可以轻松导出、分享和进一步编辑通过Suno生成的音乐作品，为创意提供新的可能性。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29470
要点解析:
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人工智能（AI）已成为我们时代最具变革性的技术之一，涵盖了从Siri和Alexa等数字助手到自动驾驶汽车的多个应用。其中，深度学习作为强大的AI应用引擎，通过理解大规模数据中的复杂模式推动着许多AI应用的发展。本文将深入探讨深度学习的定义、工作原理、应用领域以及未来前景。
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什么是深度学习？
深度学习是机器学习的子集，灵感来源于人脑的结构。与人脑中相互连接的神经元类似，深度学习使用具有许多层次的简单计算节点或“神经元”的人工神经网络。这些层次使机器能够学习数据的层次性表示。层数越深，机器就能从数据中学到更抽象的概念。
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深度学习的工作原理：
深度神经网络中的层次结构使机器能够学习输入数据的层次性表示。整个过程可以分为几个步骤：将输入数据馈送到第一个称为输入层的层次，该层次可以是图像、文本、视频或声音。输入层与第一个隐藏层通信，通过应用数学过程对数据进行分析。每个节点为其输入分配权重，决定其重要性。第一个隐藏层的输出作为下一个隐藏层的输入，如此往复直至最后一个隐藏层。最后一个隐藏层连接到输出层，提供根据期望结果的最终输出。
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深度学习的应用领域：
深度学习在诸如计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、医疗保健、自动驾驶和欺诈检测等关键领域取得了显著进展。它不仅在图像和面部识别、物体检测等方面取得革命性进展，还能处理海量自然语言数据，实现机器翻译、文本生成、聊天机器人和情感分析等任务。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29520
要点解析:
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DeepAI是一平台，为开发者提供先进AI模型，可生成艺术品、编辑图像、翻译文本等。通过直观界面和实惠价格，让人人都能使用人工智能。
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通过DeepAI注册账户，用户可以探索不同功能的AI模型，涵盖图像、音频、文本等多个类别。
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图像模型是DeepAI的热门功能之一，可从文本提示生成图像、编辑图像等，同时文本模型支持语言翻译、文本摘要等多项功能。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29526
要点解析:
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Aragon AI是一款基于人工智能的SaaS平台，通过深度学习和生成对抗网络（GAN）算法将用户的自拍瞬间转化为适用于专业用途的高分辨率头像。该平台通过分析自拍图像，理解面部特征和表情，以提高照片质量，包括照明、清晰度、平衡等关键元素。用户可以进行批量上传，格式转换，并获得精细控制，如裁剪和调整图像。Aragon AI旨在使专业头像对每个人都可及，标志着数字身份建设中的重要创新。
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Aragon AI利用生成对抗网络（GAN）将自拍转化为优质头像。生成器通过随机噪声创建伪造图像，不断改进输出，而判别器评估图像真实性。两个网络协同演变，使伪造图像难以区分真实图像。Aragon AI的生成器接收自拍并生成专业肖像，判别器提供反馈以细化增强效果。除了格式转换、尺寸控制等功能，Aragon AI还采用面部标记检测、分割地图和后期处理等技术进一步改善结果。
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Aragon AI提供的突出功能包括批量自拍上传、自定义尺寸控制、格式转换、图像增强、可访问性选项、用户友好界面、快速交付、AI头像和隐私保护。这一多功能工具集和人工智能支持重新定义了头像创建的方式，使其迅速、经济且对所有人都可用。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29502
要点解析:
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Humane推出的AI Pin，售价高达699美元，计划于2024年3月开始交付。该设备被定位为智能手机的替代品，而非配件。AI Pin采用激光墨水显示器，在手掌上投射绿色用户操作界面，支持手势和语音交互，包括拍照、翻译和卡路里识别等功能。使用蜂窝网络数据和AI模型服务需支付每月额外的24美元订阅费。
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AI Pin引起业内关注，被认为带来了一种新的个人计算理念。与传统应用程序不同，用户可以直接与机器对话完成各类任务。观察者表示AI Pin可能开启一种新的数字交互方式，类似iPhone推出时人们对触摸屏的质疑，而现在触摸屏已成为智能手机的标配。AI Pin展现了语音作为数字交互方式的潜力，虽然面临隐私、应用场景建设和客服支持等挑战。
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该设备在发布前受到风投和科技博客的关注，认为其突破了传统个人计算方式，尽管可能面临挑战，但对数字交互产生积极影响。
原文链接:https://m.cnbeta.com.tw/view/1406589.htm
要点解析:
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今年，谷歌在人工智能领域取得了显著进展。他们推出了一系列新产品，包括PaLM 2语言模型、MusicLM音乐生成模型、Duet AI助手，以及Gemini多模态模型。Gemini不仅在多模态任务上表现卓越，还在编程竞赛中展现出色。
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除了产品方面的创新，谷歌在机器学习和AI研究领域也有深远影响。他们不仅在视觉任务中引入Transformer架构，还通过算法提示、RHIP逆强化学习等方法提高了模型的多功能性和推理能力。此外，谷歌的AlphaDev通过强化学习创造了更快的排序算法，为编程社区带来了显著改进。
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在科学与社会方面，谷歌展望了AI在科研中的应用，有望在生物工程、材料科学、气候预测等领域取得重大突破，推动科学研究的发展。
要点解析:
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谷歌最新推出的人工智能系统名为VideoPoet，是一种先进的视频生成模型，能够根据文本提示创建高质量视频。它代表了人工智能在生成逼真连贯视频内容方面的重大进展。
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VideoPoet是第一个能够从文本描述中创建长达几分钟视频的视频生成模型。它采用了一种新颖的链接方法，使其能够生成比以前的人工智能系统更长、更复杂的视频。VideoPoet还支持对生成的视频进行交互式编辑，使用户能够更好地控制最终结果。
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该模型使用扩散模型这一深度学习技术，通过从随机噪声开始，并逐帧增强视频，直到出现连贯的结果。为了生成更长的视频，VideoPoet将多个短片段链接在一起，预测未来的帧并确保视频之间的一致性。它还明确建模音频和运动协调，以确保动作与声音正确对齐，产生更自然的结果。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29495
要点解析:
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近期AIGC领域涌现多款新品，谷歌Gemini挑战GPT-4，李飞飞团队亮出W.A.L.T，微软发布侧能跑的小语言模型Phi-2。全球各类智能硬件纷纷加入AI大模型浪潮，英伟达RTX GPU成为PC端侧应用理想平台。
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英伟达在AI PC时代扮演关键角色。CUDA生态从通用计算到加速计算，助力数据中心实现更高性能，同时英伟达GPU兼容性带来稳定性，为全球各类应用提供高效支持。AI大模型在端侧应用离不开英伟达生态系统的支持，TensorRT-LLM优化编译器提升推理性能，使AI绘图进入“秒速时代”。
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DLSS技术标志着英伟达在游戏产业的深耕，从首次亮相到今天的多次迭代，AI模型的持续学习推动了DLSS技术的进步，包含超分辨率、帧生成和光线重建等多个模型，展现了RTX GPU在游戏领域的AI力量。
原文链接:https://www.ithome.com/0/741/112.htm
要点解析:
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Google的Gemini是一款强大的AI模型，通过API使用它可以应对不同场景。Gemini Pro是目前可用的版本，免费但每分钟调用次数有限。商业使用选择Pay as you go。Gemini支持文本、图片输入，输出也是文本。使用流程简单，可以在Google AI Studio获取API KEY，然后通过colab等平台调用。
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Gemini的特点包括上下文上限32K，支持180多个国家的38种语言，功能涵盖function calling、embeddings、semantic retrieval、chat等。Gemini Pro还支持图片输入。近期OpenAI的发展变缓，Gemini在AI开发中崭露头角，尤其在替代OpenAI应用方面表现出色。
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安装Gemini的依赖并配置环境后，可以通过简单的代码调用Gemini模型。Gemini的使用流程类似Cloud AI，为AI开发者提供了更多可能性。
原文链接:https://juejin.cn/post/7315670922291740712
要点解析:
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Aragon.ai是一款创新的平台，利用人工智能（AI）创建专业级头像照片。用户只需提供几张自拍照，Aragon.ai的强大技术就能生成数百种可选的变体。
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在数字时代，拥有高质量的头像对于在各种在线平台和个人资料上建立信誉至关重要。然而，聘请专业摄影师或拍摄高质量的自拍照可能既费时又昂贵。这就是Aragon.ai发挥作用的地方——该平台使任何人都能轻松获得看起来由专业摄影师拍摄的AI生成头像。
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本文提供了使用Aragon.ai的逐步指南，轻松创建由AI技术驱动的令人印象深刻的头像。
原文链接:https://openaimaster.com/?p=29480
要点解析:
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近期随着 LangChain、ChatGPT builder 的推出以及 Hugging Face 的突出，创建人工智能和大型语言模型应用变得更加可行。然而，许多人不确定如何有效利用这些工具。
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本文将指导您构建一个AI讲故事应用程序，从随机图像生成故事。我们将使用开源的LLM模型和具有行业标准方法的自定义提示，探讨逐步的过程。
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在开始之前，让我们为这次信息之旅设定期望。
要点解析:
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科学家近日取得重大突破，推出一种模仿人脑大脑的AI突触晶体管。其操作方式类似于人类认知，能同时处理和存储信息，标志着从传统机器学习向联想学习的显著转变。
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这种AI突触晶体管在室温环境下有效运行，具备运行快、低能耗、无电源保留信息等优点，展示广阔应用前景。研究团队利用莫尔图样开发了这一突触晶体管，结合双层石墨烯和六方氮化硼，实现了在室温状态下的神经形态功能增强。
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在联想学习测试中，该AI晶体管展现出处理复杂和不完美输入的能力，对现实世界的人工智能应用具有重大意义。
原文链接:https://www.ithome.com/0/741/138.htm
要点解析:
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学习了大模型提示词编程，以角色扮演为例，定义了Json数据格式，规范用户输入，提供指令功能，最终展示了AI服务化的可能性。
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提示词编程以Json为基础，通过规范用户输入，定义系统规则和指令，实现功能封装。通过示例展示了AI数学老师的出题服务，强调了规范和用户信息的重要性。
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探讨了如何为用户提供指令，类似API的功能，通过定义指令前缀和列表，实现不同服务。以AI数学老师为例，展示了出题和阅卷两个指令，强调了服务规则和返回格式的要求。
原文链接:https://juejin.cn/post/7315436843850727465
要点解析:
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链式思维提示是人工智能领域的一项创新技术，类似于数学问题中展示解题步骤，使得AI能够生成更透明、可解释的解决方案。这种方法鼓励模型生成中间步骤或推理路径，类似人类解决问题的方式，从而提高了模型的透明性和解决能力。
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链式思维提示的产生源于改善AI决策过程的可解释性需求。传统语言模型往往提供没有解释的答案，让用户对这些答案背后的推理感到困惑。链式思维提示鼓励模型生成中间步骤或推理路径，类似于人类解决问题时的方式。
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该过程涉及制定提示，引导AI将问题分解为更小、可管理的部分。模型按顺序处理每个部分，建立在先前步骤的基础上，直至得出结论。这种方法提高了模型输出的透明性和准确性。
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/what-is-chain-of-thought-prompting-and-its-benefits/
要点解析:
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近期随着 LangChain、ChatGPT builder 的推出以及 Hugging Face 的突出，创建人工智能和大型语言模型应用变得更加可行。然而，许多人不确定如何有效利用这些工具。
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本文将指导您构建一个AI讲故事应用程序，从随机图像生成故事。我们将使用开源的LLM模型和具有行业标准方法的自定义提示，探讨逐步的过程。
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在开始之前，让我们为这次信息之旅设定期望。
要点解析:
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TED演讲涵盖了2023年最引人深思的人工智能话题。创始人Sal Khan展望AI如何彻底改变教育，实现个性化学习。
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Eliezer Yudkowsky深度探讨「超级智能AI是否将终结世界」，引发对AI伦理和安全措施的思考。
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Yejin Choi在「为什么AI既聪明又令人震惊愚蠢」中强调AI卓越能力和惊人局限性，呼吁平衡理解技术。
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/12/ai-ted-talks/
要点解析:
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DeepAI是一家提供多种人工智能产品和服务的公司，包括文本和图像生成器、对话机器人等。然而，先进的技术伴随着计算能力和研发成本。那么，DeepAI的令人印象深刻的人工智能真的免费使用吗？让我们仔细看看。
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DeepAI有两种不同的定价模型：一个称为DeepAI Pro的订阅模型，另一个是按需付费的信用模型。
- DeepAI Pro是一个月度订阅计划，提供以下好处：
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每月500次人工智能生成器调用
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每月1,750次人工智能聊天消息
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每月60次Genius模式消息
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DeepAI Pro订阅费用为每月$4.99。如果超过上述服务的月度限制，将额外收费：
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每额外500次人工智能生成器调用费用$5
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每额外1,750次人工智能聊天消息费用$5
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每额外60次Genius模式消息费用$5。因此，虽然基本的DeepAI Pro订阅每月只需$5，但如果超出限制，重度用户可能每月支付更多。
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或者，DeepAI允许您根据需要购买积分，并使用它们支付单个人工智能服务。基本的积分结构为$5，包括100次人工智能生成器调用和350次人工智能聊天消息。与DeepAI Pro订阅相比，积分与服务的兑换率效率较低。因此，按需付费模型更适合轻度或偶尔使用者，而不适合重度使用者。
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目前，DeepAI没有提供无限制的免费层。所有使用其先进人工智能工具的行为都需要付费订阅或购买积分。然而，DeepAI提供免费演示，用户可以在承诺付费计划之前测试技术。还有一些基本的人工智能工具，如GPT-3沙盒，可免费使用。