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anqirocks
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Day: 抖音商品搜索上架员
Night: 10公里配速恢复中;喜欢土味生意;热爱高雅艺术;
Twitter:AnqiRocks
anqirocks
2年前
全网漫游指南: 好酷,好多新奇网站‖收藏备用 iFixit: https://zh.ifixit.com/ Ifixit是美国著名的拆机网站,以拆机时尚IT产品和提供苹果维修手册而闻名。同时也可以通过IFIXIT在线社区提供设备的问题,获得别人的帮助。 花卉网: http://www.aihuhua.com/ 花卉网是一个专注于花卉种植及花卉养殖技术的专业网站。闲暇之余,在上面学习各种花卉的种植技术,给自己的生活增添一抹色彩 Lifehack: https://www.lifehack.org/ Lifehack指在生活的各个方面能够提升生产力和效率的各类捷径、技能、妙招以及新奇的方法,即“生活小妙招”。 HowStuffWorks: https://www.howstuffworks.com/ How Stuff Works 可能是最好的 How-to 网站。它有海量的,各种不同分类的主题,例如:饮食,健康,计算机等等。该站最好的一点就是会把很难懂的一件事用很简单的语言描述。 Howcast: https://www.howcast.com/ Howcast 收录的休闲视频教程涵盖了生活方式、手工艺、烹饪、娱乐等一般话题。 DoItYourself: https://www.doityourself.com/ 自己动手(DIY)主要关注如何改善家居环境,偶尔也会有关于生活方式和手工艺的建议。 wikiHow: https://zh.wikihow.com/ Wikihow网站——一个真正意义上的“百科全书”,他们的目的只有一个:让地球上的每个人都有能力学习做任何事。等于一个轻量级的维基百科 知修网: https://www.zhixiu.net/ 知修网是一家专注于日常生活电子电器、家居生活用品的使用与维修的科普知识平台,打造专业的维修行业门户网站。
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anqirocks
2年前
《MidJourney&Anqi: 男人与鱼 ICK-THOOS》
和MidJourney合作,用男人与鱼这个主题画了一些画。
猜猜采样来自哪些大师[旺柴]
答案见blog:
anqi.rocks
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anqirocks
2年前
ChatGPT prompt engineering 的工作岗位已经来了!
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anqirocks
2年前
Let’s think step by step
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anqirocks
2年前
#ChatGPT
关于LLMs在数学逻辑上的准确率,可以参考在测试集GSM8K的表现。第二列是准确率。纯GPT-3 即使有175B参数,准确率也只有33%。一个9-12岁小孩的准确率是60%。
按照Chain of Thought优化后,准确率是70.1%。
paperswithcode.com/dataset/gsm8k
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anqirocks
2年前
#ChatGPT# 适合做写作助手。尤其对学习新语言的人来说,是很好的语言学习工具。
但当我们想把一些计算类型的工作交给chatGPT时,就会考验chatGPT计算的准确性。
为了验证chatGPT基础数学和逻辑运算能力,测试了一些问题,并且验证了CoT思路下的提示词(Prompt) 确实能够提高答案的准确率。
ChatGPT提示词技巧 Prompt Engineering
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anqirocks
2年前
我用中文问,它用英文答。
不知道这是bug还是保留了用户偏好。我挺喜欢哈哈
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anqirocks
2年前
产品经理是靠正样本进步的。给不了正样本的环境,纯属消耗。
Mustang_Liu: 产品经理的成长高度依赖工作环境,如果你在一个比较落后的工作环境中,其实很难获得较大的成长。举个例子,你在一个不太行或者平庸的环境,你可能需要两个月才能矫正或者验证一个错误的观念或者判断。而你在一个比较优秀的环境,一下午你就可以矫正或者验证五六次,久而久之,水平差距天壤之别。 但是运气好的人,总是少数的。 你在比较不给力的环境怎么办呢? 当然还是要完成工作,这是一份工作,你需要对得起 60 分的职业精神。剩下的时间,多逛逛论坛、多水水群、多看看材料和书,这都比和同事聊已经聊过 100 遍的话题要强得多。
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anqirocks
2年前
YiqinFu: OpenAI 员工闲暇时间做的开源字转音 tortoise-tts + Spotify 前 CTO 做的云端计算全栈解决方案 Modal(更好的并行 GPU 运算...) + Alexa 前研发人员做的创业公司 MetaVoice(结合上面两项服务,开放了 API) = 几小时后可以把我写的文章读出来、把音质很差的 1982 年采访变声。价格 $3 每千字。 我觉得比之前的 TTS 要好很多。语境它考虑进去了,声音起伏、不再相念经。偶尔有词读错,应该用户可以客制化纠正。 实时生成声音还牵扯延迟和成本的问题。但简单的给视频配音、(人爱听的、能听一小时的)电子有声书,应该不成问题吧。Apple 最近也向图书版权方开放了转音频的服务。可能唯一的阻力是原有的经济组织。
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anqirocks
2年前
YiqinFu: LLM + Wolfram Alpha 这种传统 AI 应该会超厉害! 有 ground truth 的问题(关于世界的、关于数学的)就不会错了。 据行业同学说,“事实回答 + 逻辑 + 多模态”未来几年就能做好。
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