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全球人工智能指数：首个全面衡量出资、立异和施行水平的指数
6月28日，美国科技媒体 Tortoise 发布了第4版「全球人工智能指数」，对62个国家和区域的出资、立异、施行人工智能的水平进行了量化和排名。这也是全球首个全面衡量各国家和区域AI开展水平的指数。如图 ShowMeAI 截取了前20名。
美国取得满分100分，在多项排名中名列第一，尤其是在出资方面的体现尤为微弱。中国取得62分，与第一名尚有明显差距，在开展子范畴的得分特别高。
第三梯队的国家基本散布在西欧、东亚和北美，其间新加坡在各方面得分都很高，英国在研究和商业出资方面具有优势，德国在施行方面得分不错。
南美洲和非洲明显落后，尼日利亚和肯尼亚排在最终两位。检查更多指数与分析，能够点击 ⋙ Tortoise @Index | @Introduction
李开复大模型创业公司「零一万物」正式亮相，面向全球招聘
7月3日上午11时，立异工场董事长兼CEO李开复博士正式官宣并上线了其筹组的「AI 2.0」新公司——零一万物，并公布了其技术开展和管理层布景。
该公司总部坐落北京，定位为「打造AI2.0全新渠道和使用的全球公司」，技术路线为自研大模型，三个月内已实现百亿参数规划的模型内测，现在正向 300 亿到 700 亿参数规划扩大。
公司成员由李开复在全球范围内保密状态下定向延揽，现在团队现已稀有十名中心成员，集中在大模型技术、人工智能算法、自然言语处理、体系架构、算力架构、数据安全、产品研发等范畴，并在官网发布信息面向全球招募AI人才 ⋙ @DoNews | 零一万物官网
怎么运用ChatGPT创立一个App，并赚一大笔钱？
在切入主题之前，首先要阐明：想着用 ChatGPT 编写一个 iPhone 付费 App，然后躺着就能够赚 100 万美元，是不现实的！！以及，把以下这些想法也收起来，因为同样没有可能：
▢ 想让他人手把手教给自己
▢ 想看门课或者看本书就能写出来
▢ 找技术大佬分享私藏的隐秘东西
▢ 找到凶猛的程序员合伙人
想要成功的第一步，就是要了解软件职业的运作原理，这涉及到一个非常庞大和杂乱的网络。往往一个技术齐备的团队，也需求花费数年时刻才干开发出一个 App。这其间的大部分工作，ChatGPT 都不能主动完结，只能提高功率 (当然这现已很棒了)。
1. 规划
能够借助 ChatGPT 来进行寻觅开发灵感、进行市场调研、规划使用功用等。不过需求注意，ChatGPT的数据到2021年9月，能够运用其他联网大模型进行交叉验证。能够输入如下 Prompt：
I want to build an iPhone app to help write ChatGPT prompts. What should the major and minor features be in such an app?
Can you describe the screens and user interface elements this app should have?
I want to build this app. What do I need to do in order to begin development and prepare for deployment?
Help me set up and configure the Xcode development environment to write this app.
Help me choose a template and configure the Xcode settings for my project. Also, how should I configure Interface Builder?
2. 构建
在这个环节，ChatGPT能够供给一些非常风趣且具体的协助。不过，现在还没到输入自然言语，AI东西就能够主动完结开发的程度。这里能够运用 ChatGPT 来进行一些具体的阐明，例如：
Explain how to set up outlets and actions to initiate a search for a prompt in an existing set of saved prompts.
3. 布置
以布置上线一个 iPhone App为例，能够向 ChatGPT 询问相关问题，并取得指导进程，例如：
Walk me through the steps necessary to deploy my app
Tell me exactly how to configure my app’s settings for deployment
Tell me exactly how to submit my app to the App Store
原文有更多具体的 Prompt 和开发阐明，以及开发进程中最常见的问题，感兴趣能够阅览 ⋙ @zdnet
AI 工程师的崛起：未来十年需求最高的工作
最近，@SWYX 发布了一篇文章 The Rise of the AI Engineer，掀起了人工智能范畴的新一轮讨论。这次讨论的主题是一个新的岗位——AI工程师。将文章中心观念整理如下，感兴趣能够阅览原文：
如上图所示，作者以为现在AI使用的开展趋势是向右的，即「AI 工程师」处于全栈工程师和机器学习工程师之间，占有后端工程师的一部分，专心于大模型的构建，可能是未来十年需求最高的工程工作。
现在上任位数量而言，「机器学习工程师」是「 AI 工程师」的十倍不止。可是AI 范畴高速增加将使得这一比例在5年内发生翻转。
AI 工程师为什么会鼓起呢？
模型：创立这些模型的人并不彻底知道模型的才能范围，需求有人经过与模型更多地交互，来发现和运用这些才能。
人才：现在全球大约有 5000 名 LLM 研究人员和5000 万名软件工程师，这一供应约束决议了处于「中心」类别的 AI 工程师将会崛起，从而满足人才需求。
硬件：各大科技公司和组织等许多囤积 GPU，为各类草创公司供给支持，因而更多 AI 工程师将能够取得运用模型的时机。
功率：AI 工程师将能够以比以往便宜 10000 倍的方式验证 AI 产品 ⋙ @Latent Space | @机器之心(中文版)
优质播客推荐：一个AI创业者的反思、调查和预测
「此话当真」是真格基金出品的一档泛商业类播客，这期邀请了一线 AI 创业者「季逸超Peak」，来分享对新一波AI浪潮的反思、调查和预测。
季逸超在本期播客中，聊到了时下出资者和创业者们都很关怀的多个问题：
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LLM 范畴内，创业公司应该从哪些视点切入，去和大厂竞争？
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LLM 范畴内，有哪些问题亟待解决？
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国内做大模型的公司，是否过早进入了优化的阶段？
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为什么懂AI的产品司理是稀缺资源？
以下是博客时刻轴，42分钟的博客干货满满，评论区也有许多不错的问答，强烈推荐去听！
02:15 有约束的舞台给了创业者更多时机
05:14 不属于你，但与你共生的数据是真实的壁垒
09:29 别把解决了最显眼的技术瓶颈作为自己唯一的护城河
11:20 不仅是技术，职业、规划、利益分配都是前史包袱
12:27 合规是一个动态的问题，审核一定要与中心解耦
22:54 向量数据库无法让模型突破本身的上下文约束
26:36 懂 AI 的产品司理是稀缺资源
31:13 真实的多模态模型还未到来
32:54 RLHF 是手法而不是目的，其本身杂乱且不安稳
36:25 许多AI立异将诞生在看不⻅的地方
37:54 AI 人才面对价值危机
40:06 前所未有的技术平权，是一个新的开始 ⋙ 小宇宙@此话当真
微软 + LinkedIn：推出生成式AI技术专业证书
近日，微软推出了一项新的生成式AI技术方案，任何人都能够经过 LinkedIn 承受免费在线练习，学习相关概念和技术。完结后即可取得技术证书！证书现在是英语版别，未来几个月将供给中文、法语和德语等更多言语版别。
以下介绍其间几门课程，观看需求魔法和LinkedIn账号，支持中文简体字幕。感兴趣能够点击链接前往学习！
Introduction to Artificial Intelligence
Introduction to Artificial Intelligence (人工智能简介) 协助把握人工智能的要害概念，了解人工智能怎么提高产品、日子和事业。课程受众是项目司理、产品司理、总监、高管、刚入门的学生。
▢ 简介
1. 什么是人工智能？
2. 机器学习的崛起
3. 常见的人工智能体系
4. 从数据中学习
5. 识别形式
6. 机器学习算法
7. 拟合算法
8. 人工神经网络
9. 提高准确率
10. 往后的开展方向 ⋙ Introduction to Artificial Intelligence
What Is Generative AI
What Is Generative AI (什么是生成式人工智能) 介绍了生成式AI的根底知识，协助各行各业适应这场创造性的变革。
▢ 简介
1. 什么是生成式人工智能？
2. 首要模型
3. 人工智能的未来
4. 道德与责任
▢ 定论 ⋙ What Is Generative AI
Generative AI: The Evolution of Thoughtful Online Search
Generative AI: The Evolution of Thoughtful Online Search (生成式人工智能：有思想的在线查找的演变) 课程讲解了怎么快速把握 ChatGPT 这类推理引擎的最佳实践，以及提示工程的许多运用主张。
▢ 引言
1. 查找引擎与推理引擎
2. 推理引擎的深思熟虑的查找策略和考虑要素
▢ 结语 ⋙ Generative AI: The Evolution of Thoughtful Online Search
Streamlining Your Work with Microsoft Bing Chat
Streamlining Your Work with Microsoft Bing Chat (运用微软Bing Chat简化您的工作) 课程展示了怎么运用 Bing Chat，了解其怎么执行各种使命并协助简化整个工作流程，解决常见的工作问题，如方案行程、安排时刻和与搭档交流等。
▢ 介绍
1. 开始运用人工智能谈天
2. 运用 Bing Chat 体系进行谈天
3. 运用人工智能谈天的考虑要素
▢ 定论 ⋙ Streamlining Your Work with Microsoft Bing Chat
构筑大言语模型使用：使用开发与架构规划
这是作者团队的优质内容合辑，将过往半年的考虑和文章进行了整理和从头编写，包含LLM 才能的充分运用、LLM 软件开发工序及使用架构规划、面向特定场景的 LLM 使用等主题。以下是内容纲要，感兴趣能够点击阅览原文：
介绍
1. 前语
2. 程序员的 AI 2.0 新机遇
根底篇
3. 了解 Prompt
4. Prompt 编写形式
5. 形式：Prompt 即代码
进阶篇
▢ 开发工序
6. LLM 使用开发之前
7. 形式：精细化流程
8. 形式：DSL 驱动开发
9. LLM 使用集成形式
10. LLM 使用示例：AI + DevOps
11. LLM 使用示例：最佳实践示例
▢ 架构规划
12. LLM 使用架构规划准则
13. LLM 使用架构规划：参阅架构
14. LLM 使用架构：ArchGuard Co-mate
15. LLM 使用架构：GitHub Copilot 分析
使用篇
▢ 微调 + LLMOps
16. 微调之前的预备
17. 微调形式：三阶六步 + LLMOps
18. 微调示例集：AI + DevOps
▢ 练习篇（TBD）
怎么自保
19. LLM 自保
名词解释
20. LLM 名词解释 ⋙ @Phodal
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