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🤖 AI二维码再升级，AR 版本带你扫码逛火星
博主 @XRarchitect 创建了 AR (Augmented Reality，增强现实) 版本的二维码。手机端使用浏览器 (推荐Chrome 和 NewBing) 扫描并同意授权，然后将设备重定向到这个二维码，就可以体验 AR 带来的视觉冲击。
作者表示，会将开发经验写成教程。想了解的伙伴们可以关注下原推或者ShowMeAI！我们一起等作者的下一波分享 ⋙ Twitter @XRarchitect
🤖 使用 LangChain 创建专属聊天机器人，图解教程来啦
博主 @jamescodez 分享了一份分布的图解版教程，分享使用 LangChain 构建专属AI聊天机器人的全过程：将会话加载到向量数据库、使用用户的输入查询向量存储、并从向量存储返回最匹配的结果，以注入到LLM的提示符中 ⋙ Twitter @jamescodez
🤖 美团全资收购光年之外，王兴接棒王慧文布局大模型
6月29日，中国AI行业发生一起重磅交易，美团20.65亿元人民币全资收购了「光年之外」。
美团发布公告，于2023年6月29日全资收购「光年之外」100%的股权，收购总代价包括：2.33673亿美元现金+承担3.66924亿债务+1元人民币，合计大约20.65亿元人民币。
23年2月，已「退休」的美团联合创始人王慧文宣布创建「光年之外」，躬身入局大模型，并一直备受关注。不过上周末王慧文被曝因病住院治疗，一度引发外界对其身体健康和公司发展的担忧。
幸好，老东家美团接手了光年之外，表示将支持其在大模型领域继续探究。通过收购事项获得领先的AGI技术及人才，美团也有机会加强其在AI行业中的竞争力 ⋙ @甲子光年
🤖 谷歌停止开发自己的AR眼镜，专注于开发 AR软件
6月28日，Business Insider报道谷歌已经取消了内部的「Iris (虹膜)」项目，停止了 AR 眼镜项目的开发。
Iris AR眼镜与普通眼镜外型相似，本计划于2024年推出实体产品。但是，谷歌公司不断变更的 Iris 发展策略也挫伤了团队的士气，前段时间 AR/VR团队负责人 Clay Bavor 的离职也是该项目发展停滞的原因之一。
据报道，谷歌虽然停止了AR硬件的开发，但是专注于打造「Android for AR」 平台，并将其AR软件授权给制造商 ⋙ @Business Insider
🤖 AI二维码制作方式大盘点，还有提升成功率的几个窍门！
AI二维码已经风靡一段时间，除了让人眼前一亮的图片，更有向 AR 等方向发展的趋势 (如本文开篇)！非常酷炫！今天盘点目前可用的几个产品，这应该是最全的汇总啦！一起玩儿来~
▢ 这轮风潮起自 @倪豪 的一篇公众号文章，项目名为「QR Code ControlNet」，展示了将AI绘图与二维码结合后的各种酷炫场景。作者发布了文档，但是尚未开源项目或发布产品在线体验链接。
▢ 文档：https://aigc.ioclab.com
▢ 名称：StableDiffusion + ControlNET
▢ 教程：https://mp.weixin.qq.com/s/9AgkkJy81jJ2wO-xa3Fcgg
▢ 名称：Hysli.io AI
▢ 网址：https://hysli.io
▢ 名称：Quick QR Art
▢ 链接：https://quickqr.art
▢ 教程：https://mp.weixin.qq.com/s/wkFabH72Iuj0BGNtCW3hsA
▢ 名称：DionTimmer / controlnet_qrcode
▢ 链接：https://huggingface.co/DionTimmer/controlnet_qrcode
以下是在 ShowMeAI 社区在使用过程中总结的一些注意事项！可以明显提高成功率！
▢ 对原始二维码的要求：完整，最好中间没有图标，容错率低，尺寸要尽量大一些，最好黑白色
▢ 如果AI生成的二维码不能被识别，那原始二维码需要经过「草料二维码 (https://cli.im)」 等网站的再次加工 (解码-生成)，满足上方的要求
▢ 草料二维码网站设置参数建议：容错 30%，尺寸 500x500px，二维码美化-码边距-4个色块
🤖 编写优质 ChatGPT 提示词的12个技巧 (普适版本)
撰写优质提示词是一门艺术。@David Gewirtz 分享了自己12个提示词写作技巧，以帮助获得最佳的输出结果。
要像与同事朋友聊天一样，还可以起个名字：提供更多细节，对回复有明确期待，询问复杂的问题，根据给出的答案继续深挖，对错误的观点进行澄清等，也可以给这起个名字，更容易带入到这类
提供背景信息和上下文：更丰富的提示词可以得到更准确的回复，而不仅仅是输入一个简单的问句
✗ How can I prepare for a marathon?
✓ I am a beginner runner and have never run a marathon before, but I want to complete one in six months. How can I prepare for a marathon?
假定一个身份或职业：这是比较常见的提示词技巧了，可以帮助其从特定的人或职业的角度进行写作
保持 ChatGPT 正常运行：输出可能不准确甚至完全捏造，可以问 ChatGPT「有什么证据支持你的回答」或者「提供引用的信息源」，并在讨论偏离轨道时将讨论拉回主题
再问一次：重复问题或者对提示词及逆行小修改，引导 ChatGPT 给出更好的答案
重新开始：只要当前页面处于打开状态，ChatGPT 将保留历史对话记忆，而离开当前页面则需要重新开始一轮的讨论
响应长度：超过500字的答案有时会崩溃，可以指定响应的长度避免这一现象
及时纠正：可以AI误解了提示词，可以及时纠正和澄清，告诉它哪里错了，然后继续
角色扮演：如果 ChatGPT 不想回答问题，那么可以扮演人物角色，引导它给出之前不想给的答案
继续试验：ChatGPT 并不完美，也会失败，继续尝试即可
鼓励创造：给予 ChatGPT 开放式提示，鼓励创造力
时间限制：始终要记得，ChatGPT 的数据停留在2021年9月 ⋙ zdnet
🤖 创业的心理代价：没有焦虑、抑郁过的创业者没有真的在创业
光年之外王慧文的因病离职让很多人意外，不缺钱、不缺人、不缺事的大好前程，竟然会给经验丰富的创业者带来这么大的压力。
其实不少创业者都或多或少被压力压的喘不过气来，更可怕的是他们并没有察觉自己的情绪问题，或者更多的是在硬抗，在压力、焦虑、抑郁、苦闷中艰难挣扎。
10年前，Jessica Bruder 这篇 The Psychological Price of Entrepreneurship (创业的代价) 风靡硅谷，揭示了创业者光鲜外表那鲜血淋漓的背面。
彼时移动互联网风头正劲，而当下人工智能方兴未艾，更多创业者跃跃欲试或已经躬身入局。此时此刻，恰如彼时彼刻。
摘录文章的核心观点，感兴趣可以阅读原文。希望这篇文章能给你力量！
▢ 商业领袖们最擅长就是社会精神病学家们所说的对外形象管理，而不是展现他们的脆弱
▢ 雪上加霜的是，创业者还经常不注意身体健康，这会让心理问题更加难以恢复。他们往往饮食不均，要么吃得太多，要么少吃几顿。睡眠不足，缺乏锻炼都是常态
▢ 那些精力充沛的、积极的、富有创造性的人不仅可能成为创业者，也可能出现不稳定的精神状态
▢ 对很多创业者来说，伤痕永远不会痊愈
▢ 有时候会因为某个小事情而情绪反应过度，这种行为模式很像创伤后的应激障碍，虽然实际上问题并不严重，不应该让情绪产生这样的反应
▢ 不要总是跟自己说『我失败了，我生意失败了，我是失败者』，换一个角度看问题：不入虎穴焉得虎子，不要过分夸大失败经历对你的影响
▢ 甘愿变得脆弱，对领导者来说是一种非常强大的能力 ⋙ Inc @Jessica Bruder | @Founder Park (中文版本)
🤖 大语言模型 (LLM) 学习路径和资料汇总 (工程向)
这是 @ninehills 使用优质公开资料 (尽可能选择了中文) 构建的 LLM 学习路径，侧重工程方向，总共分为4个章节。读者可以根据自己需要选择对应的章节。
🔔 1. 入门篇
了解 LLM 基础知识和常见术语，使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口
▢ 大语言模型综述 ：https://github.com/RUCAIBox/LLMSurvey
▢ ChatGPT Prompt Engineering for Developers ：https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-prompt-eng/lesson/1/introduction
▢ OpenAI Quickstart ：https://platform.openai.com/docs/quickstart
▢ State of GPT：https://www.youtube.com/watch?v=bZQun8Y4L2A
🔔 2. 提高篇
了解机器学习、神经网络、NLP 的基础知识，了解 Transformer 以及典型 Decoder-only 语言模型的基础结构和简单原理，了解大语言模型发展历史，以及业界主流模型 (含开源模型) 进展
▢ 清华大模型公开课：https://www.bilibili.com/video/BV1UG411p7zv
▢ 深度学习：台湾大学李宏毅：https://www.bilibili.com/video/BV1J94y1f7u5/
▢ Understanding large language models：https://www.wandb.courses/courses/take/building-llm-powered-apps/lessons/44341580-understanding-large-language-models
▢ The Illustrated GPT-2 (Visualizing Transformer Language Models) ：https://jalammar.github.io/illustrated-gpt2/
▢ InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback：https://cdn.openai.com/papers/Training_language_models_to_follow_instructions_with_human_feedback.pdf
▢ Huggingface NLP Course：https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter1/1
🔔 3. 应用篇
可以在本地环境搭建开源模型的推理环境，使用已有框架 (如Langchain) 或自行开发生产应用
▢ Building Systems with the ChatGPT API：https://learn.deeplearning.ai/chatgpt-building-system/lesson/1/introduction
▢ Langchain：https://python.langchain.com/
▢ GPT best practices：https://platform.openai.com/docs/guides/gpt-best-practices/gpt-best-practices
▢ openai-cookbook：https://github.com/openai/openai-cookbook
▢ Brex’s Prompt Engineering Guide：https://github.com/brexhq/prompt-engineering
🔔 4. 深入篇
掌握 Continue Pre-train、Fine-tuning 已有开源模型的能力，掌握 Lora、QLora 等低资源高效模型训练的能力，掌握大语言模型微调以及预训练数据准备的能力，深入了解大模型背后的技术原理，了解生产环境部署大模型的相关技术点
▢ Huggingface Transformer 文档：https://huggingface.co/docs/transformers/index
▢ 复杂推理：大语言模型的北极星能力：https://yaofu.notion.site/6dafe3f8d11445ca9dcf8a2ca1c5b199
▢ GPT，GPT-2，GPT-3 论文精读：https://www.bilibili.com/video/BV1AF411b7xQ
▢ Building LLM applications for production：https://huyenchip.com/2023/04/11/llm-engineering.html ⋙ @ninehills
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