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置顶今年立了个 flag，计划每天发一句感悟，或者学到的冷知识，亦或者我觉得很不错的话等。
第一天：我们称之为文明的一切都是在过去 500 代人发明的。这样的时间跨度，还不足以使我们的身体和大脑进化。 我们仍然是一群尽最大努力，生活在完全不自然的环境中的灵长类动物。（来源： Tim Urban）
第一天：我们称之为文明的一切都是在过去 500 代人发明的。这样的时间跨度，还不足以使我们的身体和大脑进化。 我们仍然是一群尽最大努力，生活在完全不自然的环境中的灵长类动物。（来源： Tim Urban）
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想不到我这个社恐人员，也能在这个会议上讲上两句
-Zho-: ComfyUI Leadership Summit China 第一天圆满结束！！！牛逼！！！ 开源牛逼！！！
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之前一直想写 Stable Diffusion 相关的教程，但觉得 Stable Diffusion WebUI 可拓展性不强，自由度不够高，所以一直没下笔。最近尝试了下 ComfyUI ，才惊叹地发现这才是我想要的。市面上系统性的 ComfyUI 教程不多，所以最近跟朋友一起搞了一个新教程。希望对大家有帮助。
Index – Comflowy
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每周发一版 🎉
前几周主要都是做了一些优化，没有宣传，本周有几个大更新，欢迎各位下载试用。
⌛快速唤起功能
你可以通过键盘快速唤起我们的产品，目前支持两种唤起模式：
① 框选内容，然后按 cmd+c+c，比如你可以框选一段英文内容后，再使用翻译 bot 将内容翻译成中文，亦或者框选文章，让 AI 帮你润色。
② 不框选内容，按 cmd+option+K，会唤起一个输入框，你可以直接输入任意内容，并通过上下键选择对应的 bot。
🪟 Windows Version
我们终于有 Windows 版本了！！！ 🎉 🎉 🎉
下载：bit.ly
前几周主要都是做了一些优化，没有宣传，本周有几个大更新，欢迎各位下载试用。
⌛快速唤起功能
你可以通过键盘快速唤起我们的产品，目前支持两种唤起模式：
① 框选内容，然后按 cmd+c+c，比如你可以框选一段英文内容后，再使用翻译 bot 将内容翻译成中文，亦或者框选文章，让 AI 帮你润色。
② 不框选内容，按 cmd+option+K，会唤起一个输入框，你可以直接输入任意内容，并通过上下键选择对应的 bot。
🪟 Windows Version
我们终于有 Windows 版本了！！！ 🎉 🎉 🎉
下载：bit.ly
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Learning Prompt 新开了一个「最佳实践」栏目，这个栏目不仅仅只分享 Prompt ，更多的是分享各种实用的 AI 用法。希望能帮助到大家。
如果你也有不错的想法，欢迎加入我们的 Discord 频道进行分享 😁：discord.com
如果你也有不错的想法，欢迎加入我们的 Discord 频道进行分享 😁：discord.com
🧮 使用 AI 记录每日热量摄入 | Learning Prompt
23 06
每周发一版 🎉
本周 PoleStar Chat 更新了什么？
* 结果支持 Retry，并以 tab 的方式显示在一个消息气泡内。
* 支持 Outlook 和 Gmail 账号登录。
也欢迎各位曾经读过我的教程的朋友加入 PoleStar Chat 的 AI 学习 Discord 频道：discord.gg
本周 PoleStar Chat 更新了什么？
* 结果支持 Retry，并以 tab 的方式显示在一个消息气泡内。
* 支持 Outlook 和 Gmail 账号登录。
也欢迎各位曾经读过我的教程的朋友加入 PoleStar Chat 的 AI 学习 Discord 频道：discord.gg
肝完这份近20万人读过的 AI 教程后，我动手做了一款 AI 应用 - 少数派
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这个是用 Rust 写的，后续会开源出来给大家学习使用😁 //@竹青鱼: 是用swift ui做的吗？
JimmyWang: 最近分享的东西比较少，教程也没有怎么更新。主要是因为我觉得单纯只是学习是不够的，还要尝试去开发一款 AI 产品。你才能真正地了解 AI 背后的能力。开发了一个月，我们的产品终于可供大家使用了。简单说来它是一款 AI 应用，但与市面上的产品又有亿点不一样😁 你可以在我们的 Github Page 上下载此应用：https://github.com/thinkingjimmy/PoleStarChat/releases/tag/V0.0.7 ① 你可以像使用其他 IM 软件一样，使用 @ 的方式快速调用 AI 指令，就像是在群聊里 @ 人一样便捷。我们目前支持 100 多个 AI Bot。 ② 除了支持文本模型外，我们还支持文生图模型。 ③ 你还可以使用引用的功能，将 Bot 连起来用，比如可以用 Midjourney 指令生成器生成指令，再 AT 文生图 Bot，比如像这样。
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最近分享的东西比较少，教程也没有怎么更新。主要是因为我觉得单纯只是学习是不够的，还要尝试去开发一款 AI 产品。你才能真正地了解 AI 背后的能力。开发了一个月，我们的产品终于可供大家使用了。简单说来它是一款 AI 应用，但与市面上的产品又有亿点不一样😁 你可以在我们的 Github Page 上下载此应用：github.com
① 你可以像使用其他 IM 软件一样，使用 @ 的方式快速调用 AI 指令，就像是在群聊里 @ 人一样便捷。我们目前支持 100 多个 AI Bot。
② 除了支持文本模型外，我们还支持文生图模型。
③ 你还可以使用引用的功能，将 Bot 连起来用，比如可以用 Midjourney 指令生成器生成指令，再 AT 文生图 Bot，比如像这样。
① 你可以像使用其他 IM 软件一样，使用 @ 的方式快速调用 AI 指令，就像是在群聊里 @ 人一样便捷。我们目前支持 100 多个 AI Bot。
② 除了支持文本模型外，我们还支持文生图模型。
③ 你还可以使用引用的功能，将 Bot 连起来用，比如可以用 Midjourney 指令生成器生成指令，再 AT 文生图 Bot，比如像这样。
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本周比较忙，看的论文不多，周五抽空看了下，我觉得有几个值得分享的。
① OpenAI 的 Let’s Verify Step by Step
链接：cdn.openai.com
简单说来，就是在训练 AI 做复杂问题的时候，让 AI 一步一步地生成结果，然后在每个步骤上给予奖励，而不是在结尾处给予单一奖励。比如让 AI 做一道数学题，步骤经过 ABC，最后结果算出来是 D，此时不应该在 D 处奖励 AI 算对了，而是在 ABC 中奖励。这样训练出来的模型，在数学相关的问题上，回答的准确性会更高。
我觉得这个训练过程，在教育人上也非常值得参考，学习不应该只判断最后的对错，而是要看步骤，奖励步骤，不断地给学生正反馈。
② 第二个是 OpenAI Sam 在一个大会上的演讲
链接：humanloop.com
演讲新闻稿，不知道为啥页面 404 了。我总结几个值得关注的点：
1. 接下来最高优的事情是让 GPT-4 更便宜，更快。
2. 今年可能会继续放开 Token 限制，可能会到 100K 甚至 1M Tokens。
3. Fine-Tuning API 将拓展到最新的模型。
4. 支持对话状态 API，意味着不需要反复传递信息，Token消耗应该也会少很多。
5. ChatGPT 目标是成为超级智能工作助手，open-air 会避免与客户竞争。另外，目前 ChatGPT 的插件还没有达到 PMF。
③ SnapFusion模型
链接：arxiv.org
这个模型是一个 Text-to-Image 模型，特点是可以部署在手机上，并且最快 2秒钟就能生成一张图片。
④ Is GPT-4 a Good Data Analyst？
链接：arxiv.org
最后这篇论文我觉得非常值得阅读。论文作者设计了一个框架，提示GPT-4使用来自各个领域的数据库进行端到端的数据分析，并使用经过精心设计的任务特定评估指标，将其结果与几位专业的人类数据分析师进行比较。结果和分析表明，GPT-4 可以生成与人类相当的结果。不过论文最后，还是保守了一些，提到 AI 是否能替代数据分析师，还有待验证。
① OpenAI 的 Let’s Verify Step by Step
链接：cdn.openai.com
简单说来，就是在训练 AI 做复杂问题的时候，让 AI 一步一步地生成结果，然后在每个步骤上给予奖励，而不是在结尾处给予单一奖励。比如让 AI 做一道数学题，步骤经过 ABC，最后结果算出来是 D，此时不应该在 D 处奖励 AI 算对了，而是在 ABC 中奖励。这样训练出来的模型，在数学相关的问题上，回答的准确性会更高。
我觉得这个训练过程，在教育人上也非常值得参考，学习不应该只判断最后的对错，而是要看步骤，奖励步骤，不断地给学生正反馈。
② 第二个是 OpenAI Sam 在一个大会上的演讲
链接：humanloop.com
演讲新闻稿，不知道为啥页面 404 了。我总结几个值得关注的点：
1. 接下来最高优的事情是让 GPT-4 更便宜，更快。
2. 今年可能会继续放开 Token 限制，可能会到 100K 甚至 1M Tokens。
3. Fine-Tuning API 将拓展到最新的模型。
4. 支持对话状态 API，意味着不需要反复传递信息，Token消耗应该也会少很多。
5. ChatGPT 目标是成为超级智能工作助手，open-air 会避免与客户竞争。另外，目前 ChatGPT 的插件还没有达到 PMF。
③ SnapFusion模型
链接：arxiv.org
这个模型是一个 Text-to-Image 模型，特点是可以部署在手机上，并且最快 2秒钟就能生成一张图片。
④ Is GPT-4 a Good Data Analyst？
链接：arxiv.org
最后这篇论文我觉得非常值得阅读。论文作者设计了一个框架，提示GPT-4使用来自各个领域的数据库进行端到端的数据分析，并使用经过精心设计的任务特定评估指标，将其结果与几位专业的人类数据分析师进行比较。结果和分析表明，GPT-4 可以生成与人类相当的结果。不过论文最后，还是保守了一些，提到 AI 是否能替代数据分析师，还有待验证。
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看了两篇最近比较火的论文，里面说的内容太过于牛逼，让我感觉有点吹牛 😂：
1. QLoRA：最大亮点是降低微调模型所需的硬件资源。使用这个技术，只需要用 48G 的 GPU 就能微调 650 亿参数的模型，同时还保留 16 位微调任务的性能。论文作者微调出来了一个叫 Guanaco 的模型，在 Vicuna 基准测试上达到了 ChatGPT 的 99.3%，而且这个模型只在单个 GPU 上微调 了 24 小时。论文作者估计，未来一个晚上，就能用 iPhone 12 Plus 微调 300 万个单词，这就意味着在手机上看到一个为个人定制的 LLM 成为可能。论文的 Github 地址：github.com
2. LIMA：这个感觉更牛，核心是结论是「大语言模型中几乎所有知识都是在预训练期间学习的，只需要有限的数据就能让提高模型的输出质量」，在论文中，研究人员基于 LLaMA 65 模型，仅用了 1000 个监督样本微调出了一个新模型 LIMA，在测试种，LIMA 性能部分追平 GPT-4，甚至好于 GPT-4（下图深蓝色的部分就是 LIMA 好于该模型的部分）。不过需要注意，实验样本比较少。论文地址：arxiv.org
1. QLoRA：最大亮点是降低微调模型所需的硬件资源。使用这个技术，只需要用 48G 的 GPU 就能微调 650 亿参数的模型，同时还保留 16 位微调任务的性能。论文作者微调出来了一个叫 Guanaco 的模型，在 Vicuna 基准测试上达到了 ChatGPT 的 99.3%，而且这个模型只在单个 GPU 上微调 了 24 小时。论文作者估计，未来一个晚上，就能用 iPhone 12 Plus 微调 300 万个单词，这就意味着在手机上看到一个为个人定制的 LLM 成为可能。论文的 Github 地址：github.com
2. LIMA：这个感觉更牛，核心是结论是「大语言模型中几乎所有知识都是在预训练期间学习的，只需要有限的数据就能让提高模型的输出质量」，在论文中，研究人员基于 LLaMA 65 模型，仅用了 1000 个监督样本微调出了一个新模型 LIMA，在测试种，LIMA 性能部分追平 GPT-4，甚至好于 GPT-4（下图深蓝色的部分就是 LIMA 好于该模型的部分）。不过需要注意，实验样本比较少。论文地址：arxiv.org
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