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受 AI 影响，这 8 家公司开始裁人……
为了搞清楚 AI 最近在影响哪些作业、哪些作业，作者花了三天事件找到了八家算有代表性的公司，成果发现 AI 对它们的影响是：裁人 ⋙ 更具体介绍
| 公司名称 | 裁人份额 | 影响人数 | 裁人对象人群 |
|---|---|---|---|
| Insider | 10% | 100+ | 新闻修正 |
| CNET | 50% | 不详 | 新闻和视频职工 |
| 蓝色光标 | 不详 | 不详 | 规划师、写作者、广告人 |
| IBM 公司 | 30% (未来五年) | 7800 | 人力资源等 |
| 知荔文化 | 50% | 20+ | 规划师 |
| 微软 | 9% | 15000 | 销售和商场岗位 |
| 亚马逊 | 不详 | 13000 | 运营岗，服务岗 |
| 京东 | 4% | 5000+ | 客服岗 |
| 滴滴出行 | 6% | 3000 | 客服岗 |
| 携程 | 5% | 2000 | 客服岗 |
小米组建AI实验室大模型团队
近日小米集团泄漏，4月现已正式组建了AI实验室大模型团队，现在AI范畴相关人员超1200人。雷军表示，对于大模型将竭尽全力坚决拥抱，并泄漏正在研制一些有趣的技能和产品。⋙ 来历
Poe 安卓客户端上架Google Play
Poe 是美国知名问答社区 Quora 推出的一款 AI 谈天运用，集成了Sage、GPT-4、Claude+、Claude、ChatGPT和 Dragonfly等多个大预言模型，能够让用户与多个人工智能机器人沟通。
Poe 的安卓客户端现已上限Google Play，能够免费在移动端体会AI谈天机器人了！⋙ Google Play 网址
运用 Midjourney 规划活动海报全流程
专业规划师结合实际作业中的海报规划实例，具体解析了运用 Midjourney 制造活动海报的全流程。
文章不仅共享了完整的规划流程、每一步的规划思路与资料选择，还展现了AI如何加速将规划时间从3天缩短至2天！
过程一：剖析
1. 剖析需求要素
2. 在资料网站寻觅参阅风格
3. 运用Midjourney 生成灵感图片
4. 依据seed灵感，生成具象化的图画作为资料，制造海报的规划线稿
过程二：炼图
1. 经过草图线稿罗列关键元素，再经过Midjourney生成对应资料
2. 将选中的资料在PS中简单组成到一同
3. 再导入Midjourney，图文生图的方法取得更挨近的作用图
4. 循环上述过程，对细节进行迭代优化
5. 留意，生成资料时要坚持风格、光线一致，削减后期组成的修正时间
过程三：组成
最终，在PS中扣出所需资料，并进行调整、润色等处理，最终完成 ⋙ ASAK规划
独立开发者每周收入2.3K美元，共享创建和推行经验
PaletteBrain是一个macOS运用程序，答运用户运用快捷方法在所有运用程序中运用ChatGPT。此外，用户还能够创建自定义模板，并为其指定快捷方法。
PaletteBrain 的开发者共享了他在3周时间内完成产品开发和推行，并实现一周收入2300美元的经验。ShowMeAI 总结了共享内容的中心关键：
1. 网站开发者是ChatGPT Plus用户，想解决自己在运用中遇到的问题
2. 花费3周时间开发初版，再beta测验1周
3. 经过Reddit、AI东西汇总网站（futuretools / futurepedia）和Twitter推行
4. 首周访客就达到了3300人，谈论区反馈与各类问题接二连三
5. 最终找到问题处理方法，用户日益活跃，产品坚持更新，现在销量安稳
以下，是开发者在规划、开发和解决问题过程中的考虑与感悟，咱们都将成为开发者，能够学习学习：
1. 解决自己面临的问题，做出能协助其他人的产品
2. 短时间快速开发MVP，然后beta测验
3. 运用不同社交媒体进行多渠道推行
4. 做好处理很多讨论与咨询的预备
5. 继续更新产品，与客户沟通，不断改进
6. 成功来自过程，不要只专注成果 ⋙ PaletteBrain 官网 | 共享原文
数据剖析机构 Databricks 发布State of Data AI 2023 陈述
ShowMeAI知识星球资源编码：R103
ChatGPT 面世后的6个月时间里，世界现已觉悟到人工智能的巨大潜力，AI模型和产品正在以空前的速度席卷商场。咱们行将迎来AI新一代的产品和软件更新。
人工智能数据剖析机构Databricks，研讨了全球 9000 多家客户，总结了数据和AI运用方面的形式与趋势，供给了一个了解数据和人工智能情况的独特视角。
定论关键1. LLM 的采用正在蓬勃开展，自ChatGPT推出以来， SaaS LLM API 的运用呈爆炸式增加，但最大的运用和增加仍为自定义 LLM
定论关键2. 开源仍然是当今数据和Al商场的主流，在最广泛运用的10个产品中，有8个是根据开源的
定论关键3. 各类组织越来越多地将作业负载整合到单一数据 + AI 平台，超越 50% 的作业负载是从云和本地数据仓库搬迁而来的，DeltaLakeOSS中的数据量同比增加 4 倍 ⋙ 陈述官方解读 | 陈述下载
MidJourney 常用参数超具体介绍及用法
这是一份 MidJourney 实战向教程，具体地讲解了在实际运用过程中的进阶玩法。
Midjourney供给了丰厚的参数设置，运用这些参数能够更有效地创作。在运用中多尝试调整，就能够精准掌握参数与规划作用之间的关系。
MidJourney 常用参数超具体介绍（1）
1. niji形式的巧用：生成更有冲击力的卡通和漫画风格的图片，MJ 5.0版别新增了个性化风格化参数
2.画面份额的适配：aspect 设置合理的画面份额，能够刻画不同特色的人物形象
3. 混乱值：chaos 操控每次生成的4张图的相关性，进步参数值能够进步风格多样性
4. 风格化：stylize 风格化数值越高，画面更艺术和笼统
MidJourney 常用参数超具体介绍（2）
1. 图画权重：iw 数值越高，与原图的相关性越强
2. remix形式 (再混合形式) ：适用于画面的局部修正和丰厚色彩
3. 提示权重 (关键词权重) ：提示权重参数值越高，关键词在图画中的体现越显着 ⋙ 介绍（1） | 介绍（2）
提示工程攻略 (中文版)，最全资源合辑
提示工程 (Prompt Engineering) 是一门较新的学科，重视提示词开发和优化，协助用户将大言语模型用于各场景和研讨范畴。
这份中文版提示工程攻略，介绍了大言语模型相关的论文研讨、学习攻略、模型、讲座、参阅资料、大言语模型才能，以及其他相关东西。
提示工程简介
▢ 大言语模型设置
▢ 基本概念
▢ 提示词要素
▢ 规划提示的通用技巧
▢ 提示词示例
提示技能
▢ 零样本提示
▢ 少样本提示
▢ 链式考虑（CoT）提示
▢ 自我一致性
▢ 生成知识提示
▢ 主动提示工程师
▢ Active-Prompt
▢ 方向性刺激提示
▢ ReAct框架
▢ 多模态思维链提示方法
▢ 根据图的提示
提示运用
▢ 程序辅助言语模型
▢ 生成数据
▢ Generating Code
▢ 毕业生作业分类案例研讨
▢ Prompt Function
模型
▢ Flan
▢ ChatGPT
▢ LLaMA
▢ GPT-4
▢ Model Collection
危险和误用
▢ 对抗性提示
▢ 真实性
▢ 成见
论文
东西和库
Prompt Engineering 笔记本
数据集 ⋙ 在线教程 | GitHub
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