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🤖 猜猜看！你觉得，哪张甜甜圈的图片是真的？

这是 Reddit网站 Midjourney 子区发起的一项趣味挑战：一共6张图，其中5张是AI生成的，只有1张是拍照的，让神通广大的网友们判断下哪张是真实的。

目前帖子的投票数已经高达 4,700，评论区留言将近 700，特别活跃！综合评论信息来看，大家更倾向于〖第4张〗，判断理由大概有这么几项：

1. 整齐：第4张排列自然错落，其他都太整齐了

2. 糖霜：第4张甜甜圈上的糖霜细节更清晰，而且类型更丰富

3. 光线：第4张是来自左上方的自然光线

4. 细节：仔细看！第4张盒子底部有面包屑和糖霜 ⋙ @reddit

🤖 LangChain X Prem 挑战赛！

LangChain 与 Prem 联合举办了一项线上挑战赛，6月26日至7月10日期间，鼓励开发者利用Prem在本地部署AI模型和服务，构建新一代的AI应用程序。

参赛团队不超过4个人，单人也可参加；比赛结束后将评审出3个最佳应用，并奖励一万美金。

了解提交流程、提交要求、使用方式、官方文档、评审标准等信息，可以查看官方博客 ⋙ @langchain

🤖 字节跳动要造机器人，团队计划扩充到百人

7月3日，晚点 LatePost 独家消息，字节跳动也将入局机器人行业，团队已有约 50 人，计划年底扩充到上百人。目前团队的业务方向明确为两部分：

▢ 一是生产一些机器人，优先服务字节的电商履约需求，涉及仓储里的分拣、组货和打包，以及物流环节

▢ 二是关注前沿技术，探索把 AI 大模型能力用到机器人上

由此推测，字节要做的机器人，可能是具备移动能力的、能在电商仓里送货的分拣机器人，以及带有视觉感知能力、能自己打包货物的机械臂 ⋙ @晚点 LatePost

🤖 Midjourney 推出 pan 功能，上下左右，可以平移扩展图片场景

7月4日，Midjourney 宣布正在测试名为「panning (平移)」的新功能，可以按指定的上下左右方向，拓展生成图片的外部场景。这也使得「outpainting (补全)」功能更加强大。

用户生成图片后，下方菜单栏会出现⬅➡⬆⬇四个按钮，点击某个箭头后，图片就会按照这个方向进行拓展补全。不过此项功能当前还有一些限制，需要更多的后续开发完善 ⋙ Twitter @Midjourney

🤖 StoryBird 根据提示词生成故事绘本，还能售卖赚钱

StoryBird 是一个绘本制作平台，只需要输入1000词以内的提示词，平台就可以生成一本完整的、带有精美插图的故事书。书籍还能上架网站和亚马逊进行售卖哦！

网站还贴心地给出了提示词指南和示例，帮助生成更满意的绘本故事和插图：https://storybird.ai/chatgpt-stories-plugin/prompt-examples

StoryBird 已经上线了 ChatGPT 插件「Stories」，如果有 GPT-4 权限，那么只需安装插件并输入提示词，就可以等待生成故事和插图。需要注意的是：

1. 输入的提示词，越详细越好

2. 插件生成插图的时间要久一些，需要耐心等待

3. 可以编辑文本并重新绘制，并且提供了多种选项，比如降低阅读年龄要求、调整文字阅读水平、调整故事长度等 ⋙ StoryBird | Twitter @xiaohuggg

🤖 AI Agents 绝佳综述：OpenAI团队的 Agents 理解与发展规划

LLM Powered Autonomous Agents 是 @Lilian Weng 一篇广泛传播的博文，可以说是目前 AI Agent 领域优质论文的系统综述。Lilian 现在是 OpenAI 的 Head of Safety Systems，之前还领导过 OpenAI 的 Applied AI 团队，她的文章绝对值得一看~

AI Agent 被认为是 OpenAI 发力的下一个方向。Lilian 将 Agents 定义为 LLM、Planning、Memory、Tools的集合，并在文章中对每个组建的实现路径进行了细致说明：

▢ LLM (大语言模型) 是核心大脑

▢ Planning (任务规划) 、Memory (记忆)、Tool use (工具使用) 等则是 Agents 系统实现的三个关键组件

以下是文章的核心目录，原文很长，可以结合感兴趣的要点进行阅读：

1. Agent System 是什么

2. Planning 任务规划

• 任务分解〖Task Decomposition〗

• 自我反思〖Self-Reflection〗

3. Memory 记忆

• Memory 的类型

• 最大内积搜索〖MIPS〗

4. Tool Use 工具使用

• MRKL 架构

• 让模型学习使用外部工具的 API

• HuggingGPT

• API-Bank

5. AI Agents 案例实践

• 科学研究领域的应用

• Generative Agents

• AI Agent 的概念验证

6. LLM Agents 的局限

• 有限的上下文容量

• 长期规划和任务分解方面的挑战

• 自然语言接口的可靠性挑战 ⋙ @Lilian Weng | @海外独角兽(中文翻译版)

🤖 AI虚拟人(数字人)商业实践现状，与未来发展初探

这是 @向阳乔木 7月2日举办的「AI虚拟人(数字人)交流会」的会议记录和要点提炼，也是截至目前对数字人分享最立体和透彻的内容。感兴趣可以前往飞书查看直播视频和文本！

🔔 ▢ AI数字人类型和应用场景

1. 二维/三维虚拟人：用于游戏、IP品牌 (柳夜熙)、内容创作等

2. 真人形象数字人：用于直播卖货、营销/投流广告视频录制 (Heygen)、语言学习 (CallAnnie) 等

🔔 ▢ AI数字人的价值是什么

1. 代替人说话，提升表达效率和营销效率：例如真人做不到24小时直播，但数字人可以

2. 创造真实世界无法完成的对话或交流：例如AI talk的实验探索，复活故去的亲人等

🔔 ▢ AI数字人面临的问题

1. 平台限制：目前数字人水平参差不齐，平台担心直播观感，有一定打压限制；比如抖音出台一些标准，而微信视频号容忍度更低，人工检查封号

2. 技术限制：形象只是皮囊，智能水平和未来想象空间，依赖大模型技术提升

3. 需求限制：直播带货算个落地场景，但不刚，目前更多是体验新鲜感

4. 伦理/法律限制：声音、影像版权等，比如换脸、数字永生等

🔔 ▢ AI数字人直播盈利方式

1. 直接卖数字人工具软件：「实时驱动」在直播时能改音频话术，真人接管，市面价格在一年4-6万往上 (标准零售价)；「非实时驱动」一个月600元，效果很差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，靠发展代理割韭菜

2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣

🔔 ▢ AI直播卖货适用品类和场景

1. 适用于不需要强展示的商品 (如品牌食品饮料)，服装就搞不了(过品快，衣服建模成本高)

2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等

3. 不适用于促销场景，这涉及主播话术、套路，调动直播间氛围能力等

4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播跑下来效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样 (朋友公司数据)

🔔 ▢ AI直播的壁垒和未来市场格局是什么

1. 时间拉长，技术上没壁垒：但目前看仍有技术门槛，单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高，比如更真实的对口型，更低的响应延迟等

2. 不会一家独大：可能4-5家一线效果，大多二三线效果公司；因为它只是工具，迁移成本低

3. 真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值：疯狂扩代理割韭菜，不考虑客户效果的公司，售后问题很麻烦

4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击：例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等等，全环节打通会绑定商家，很难打

🔔 ▢ 面对大厂竞争怎么办

1. 大厂做产品有很多部门利益牵扯，法务合规等问题，不敢用野路子，开发上线产品效率低

2. 大厂人工成本高，不少方向和领域都不会做，以及不少内部决策也不一定靠谱

3. 在电商领域，数字人不能也无法成为壁垒，跟数字人配套的运营服务才是，大厂一般不愿做重运营的事 ⋙ Twitter @向阳乔木 | 观看录播视频 (134min)

🤖 关于「构建 LLM App」你所需要知道的一切

这是一篇长文，非常细致地讲解了如何使用 LLM 构建应用程序，并解释了相关概念的含义，以及你所需要的所有代码段。当然，如果你只想看一个「快速使用LLM构建应用程序」的简短教程，可以直接跳转到最后一部分！

🔔 ▢ 我们为什么需要大语言模型 (LLM)

🔔 ▢ 微调 VS 上下文注入

1. Fine-Tuning (微调)

2. In-context learning / Context Injection (情景学习 / 上下文注入)

🔔 ▢ 什么是LangChain？

1. Models (模型)：各类模型的接口

2. Prompts (提示)：提示管理、提示优化、提示序列化

3. Indexes (索引)：：文档加载器、文本拆分器、矢量存储-支持更快、更高效地访问数据

4. Chains (链)：链超出了单个LLM调用，它们允许我们设置调用序列

5. Agents (代理)：是使用LLM来选择要采取哪些操作的实体

🔔 ▢ 手把手教你使用 LLM 构建App

1. 使用LangChain加载文档

2. 将文档拆分为文本块

3. 从文本块到嵌入

4. 定义要使用的LLM

5. 定义提示模板

6. 创建矢量存储 ⋙ 来源

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