AI工程师岗位的崛起；一线创业者的观察与预测；微软生成式AI技能专业证书；使用ChatGPT创建App

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🤖 全球人工智能指数：首个全面衡量投资、创新和实施水平的指数

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个国家和地区的投资、创新、实施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地区AI发展水平的指数。如图 ShowMeAI 截取了前20名。

美国获得满分100分，在多项排名中名列第一，尤其是在投资方面的表现尤为强劲。中国获得62分，与第一名尚有明显差距，在发展子领域的得分特别高。

第三梯队的国家基本分布在西欧、东亚和北美，其中新加坡在各方面得分都很高，英国在研究和商业投资方面具有优势，德国在实施方面得分不错。

南美洲和非洲明显落后，尼日利亚和肯尼亚排在最后两位。查看更多指数与分析，可以点击 ⋙ 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，创新工场董事长兼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，并公布了其技术进展和管理层背景。

该公司总部位于北京，定位为「打造AI2.0全新平台和应用的全球公司」，技术路线为自研大模型，三个月内已实现百亿参数规模的模型内测，目前正向 300 亿到 700 亿参数规模扩大。

公司成员由李开复在全球范围内保密状态下定向延揽，目前团队已经有数十名核心成员，集中在大模型技术、人工智能算法、自然语言处理、系统架构、算力架构、数据安全、产品研发等领域，并在官网发布信息面向全球招募AI人才 ⋙ @DoNews | 零一万物官网

🤖 如何使用ChatGPT创建一个App，并赚一大笔钱？

在切入主题之前，首先要说明：想着用 ChatGPT 编写一个 iPhone 付费 App，然后躺着就可以赚 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：

▢ 想让别人手把手教给自己

▢ 想看门课或者看本书就能写出来

▢ 找技术大佬分享私藏的秘密工具

▢ 找到厉害的程序员合伙人

想要成功的第一步，就是要理解软件行业的运作原理，这涉及到一个非常庞大和复杂的网络。往往一个技能完备的团队，也需要花费数年时间才能开发出一个 App。这其中的大部分工作，ChatGPT 都不能自动完成，只能提升效率 (当然这已经很棒了)。

🔔 1. 规划

可以借助 ChatGPT 来进行寻找开发灵感、进行市场调研、规划应用功能等。不过需要注意，ChatGPT的数据截至2021年9月，可以使用其他联网大模型进行交叉验证。可以输入如下 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可以提供一些非常有趣且具体的帮助。不过，目前还没到输入自然语言，AI工具就可以自动完成开发的程度。这里可以使用 ChatGPT 来进行一些具体的说明，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. 部署

以部署上线一个 iPhone App为例，可以向 ChatGPT 询问相关问题，并获得指导步骤，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

原文有更多详细的 Prompt 和开发说明，以及开发过程中最常见的问题，感兴趣可以阅读 ⋙ @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，掀起了人工智能领域的新一轮讨论。这次讨论的主题是一个新的岗位——AI工程师。将文章核心观点整理如下，感兴趣可以阅读原文：

如上图所示，作者认为目前AI应用的发展趋势是向右的，即「AI 工程师」处于全栈工程师和机器学习工程师之间，占据后端工程师的一部分，专注于大模型的构建，可能是未来十年需求最高的工程工作。

目前就职位数量而言，「机器学习工程师」是「 AI 工程师」的十倍不止。但是AI 领域高速增长将使得这一比例在5年内发生翻转。

AI 工程师为什么会兴起呢？

模型：创建这些模型的人并不完全知道模型的能力范围，需要有人通过与模型更多地交互，来发现和利用这些能力。

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，这一供应限制决定了处于「中间」类别的 AI 工程师将会崛起，从而满足人才需求。

硬件：各大科技公司和机构等大量囤积 GPU，为各类初创公司提供支持，因此更多 AI 工程师将能够获得使用模型的机会。

效率：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、观察和预测

「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、观察和预测。

季逸超在本期播客中，聊到了时下投资者和创业者们都很关心的多个问题：

LLM 领域内，创业公司应该从哪些角度切入，去和大厂竞争？
LLM 领域内，有哪些问题亟待解决？
国内做大模型的公司，是否过早进入了优化的阶段？
为什么懂AI的产品经理是稀缺资源？

以下是博客时间轴，42分钟的博客干货满满，评论区也有很多不错的问答，强烈推荐去听！

02:15 有限制的舞台给了创业者更多机会

05:14 不属于你，但与你共生的数据是真正的壁垒

09:29 别把解决了最显眼的技术瓶颈当做自己唯一的护城河

11:20 不仅是技术，行业、规模、利益分配都是历史包袱

12:27 合规是一个动态的问题，审核一定要与核心解耦

22:54 向量数据库无法让模型突破自身的上下文限制

26:36 懂 AI 的产品经理是稀缺资源

31:13 真正的多模态模型还未到来

32:54 RLHF 是手段而不是目的，其本身复杂且不稳定

36:25 大量AI创新将诞生在看不⻅的地方

37:54 AI 人才面临价值危机

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技能专业证书

近日，微软推出了一项新的生成式AI技能计划，任何人都可以通过 LinkedIn 接受免费在线培训，学习相关概念和技能。完成后即可获得技能证书！证书目前是英语版本，未来几个月将提供中文、法语和德语等更多语言版本。

以下介绍其中几门课程，观看需要魔法和LinkedIn账号，支持中文简体字幕。感兴趣可以点击链接前往学习！

🔔 Introduction to Artificial Intelligence

Introduction to Artificial Intelligence (人工智能简介) 帮助掌握人工智能的关键概念，了解人工智能如何提升产品、生活和事业。课程受众是项目经理、产品经理、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. 常见的人工智能系统

4. 从数据中学习

5. 识别模式

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. 今后的发展方向 ⋙ 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的基础知识，帮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. 主要模型

3. 人工智能的未来

4. 伦理与责任

▢ 结论 ⋙ 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：有思想的在线搜索的演变) 课程讲解了如何快速掌握 ChatGPT 这类推理引擎的最佳实践，以及提示工程的诸多使用建议。

▢ 引言

1. 搜索引擎与推理引擎

2. 推理引擎的深思熟虑的搜索策略和考虑因素

▢ 结语 ⋙ Generative AI: The Evolution of Thoughtful Online Search

🔔 Streamlining Your Work with Microsoft Bing Chat

Streamlining Your Work with Microsoft Bing Chat (使用微软Bing Chat简化您的工作) 课程展示了如何使用 Bing Chat，了解其如何执行各种任务并帮助简化整个工作流程，解决常见的工作问题，如计划行程、安排时间和与同事沟通等。

▢ 介绍

1. 开始使用人工智能聊天

2. 使用 Bing Chat 系统进行聊天

3. 使用人工智能聊天的考虑因素

▢ 结论 ⋙ Streamlining Your Work with Microsoft Bing Chat

🤖 构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计

这是作者团队的优质内容合辑，将过往半年的思考和文章进行了梳理和重新编写，包含LLM 能力的充分运用、LLM 软件开发工序及应用架构设计、面向特定场景的 LLM 应用等主题。以下是内容大纲，感兴趣可以点击阅读原文：

🔔 介绍

1. 前言

2. 程序员的 AI 2.0 新机遇

🔔 基础篇

3. 理解 Prompt

4. Prompt 编写模式

5. 模式：Prompt 即代码

🔔 进阶篇

▢ 开发工序

6. LLM 应用开发之前

7. 模式：精细化流程

8. 模式：DSL 驱动开发

9. LLM 应用集成模式

10. LLM 应用示例：AI + DevOps

11. LLM 应用示例：最佳实践示例

▢ 架构设计

12. LLM 应用架构设计原则

13. LLM 应用架构设计：参考架构

14. LLM 应用架构：ArchGuard Co-mate

15. LLM 应用架构：GitHub Copilot 分析