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🤖 一则AI工程师招募信息：新领域需要新技能

Vision Flow (目的涌现) 是一家基于 AGI 原生技术的创业公司，是全球探索AGI原生应用的第一波船队。创立初期获得李想、曾鸣、Yeahmobi等知名机构投资。最近，其创始人 @刘夜 在社交媒体中发布了一则招聘信息，不管是否应聘都可以看一下JD，了解新岗位的技能需求。

岗位：算法工程师、高级后端开发工程师

工作地点：北京朝阳区望京

薪资：面谈

发送简历至：zhaopin@visionflow.ai

邮件主题格式为：即刻+应聘岗位+姓名 ⋙ 即刻@刘夜 | Vision Flow 官网

🤖 雷军：小米大模型技术主力突破方向是「轻量化，本地部署」

8月14日晚，小米创始人、董事长雷军的第四次年度演讲「> 成长> 」在国家会议中心举行。在3小时的演讲和年度新品发布中，雷军分享了过去30多年经历的几次关键成长和感悟，并宣布小米科技战略升级：深耕底层技术、长期持续投入，软硬深度融合，AI全面赋能。

同时，小米积极布局人工智能，全面推进大模型研发和落地，选择「轻量化，本地部署」作为小米大模型技术主力突破方向，并在现场正式宣布手机端侧大模型初步跑通，部分场景效果媲美云端。此外，小爱同学也升级AI大模型，并开启邀请测试 ⋙ 阅读全文

🤖 科大讯飞发布「讯飞星火认知大模型V2.0」

https://xinghuo.xfyun.cn/

8月15日，科大讯飞举办了主题为「解放生产力，释放想象力」的发布会，宣布星火认知大模型升级为 V2.0 版本，重磅发布了代码能力、多模态能力，分享了其在教育、办公等领域商业落地进展，并将同步发布星火语伴2.0、星火教师助手、AI学习机的「AI创意画板」/「AI编程」等新功能。

根据发布会的介绍和实时演示，讯飞星火V2.0已具备代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、单元测试生成等能力，多模态能力已实现图像描述、图像理解、图像推理、识图创作、文图生成、虚拟人合成等功能，并在生态内聚集4109支开发者团队，创建了7862款星火助手 ⋙ 了解详情

🤖 首个生成式AI监管文件，今天（8月15日）起施行

8月15日起，《生成式人工智能服务管理暂行办法》(以下称《办法》) 开始施行，这也是我国首个针对生成式人工智能产业的规范性政策。

《办法》界定了生成式人工智能技术的基本概念，规定了生成式人工智能服务提供者的制度要求，为生成式人工智能的健康发展指明了方向：

1. 坚持发展和安全并重，对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管

2. 明确适用对象和范围：适用于向境内公众提供AIGC服务，对大量垂直领域如科研、工业应用等场景排除适用范围

3. 以鼓励产业创新和发展为重，明确生成式人工智能技术发展路径和重点方向

4. 搭建人工智能全生命周期监管体系，对数据、算法等业务适度“松绑” ⋙ 微信阅读全文 | 专家解读

🤖 一份AI开发者的工具清单，60+工具帮你效率UPUP！

最近逛 GitHub 发现了一份非常棒的工具清单，汇总了面向开发人员的 60+ AI工具。将工具的名称、链接和简介等信息分类如下，非常值得收藏~

🔔 集成开发环境 IDEs

• Cursor（https://www.cursor.so/）: 具有聊天、编辑、生成和调试功能的IDE。从VSCodium分叉，因此界面类似于VS Code。使用OpenAI。

• Mutable（https://mutable.ai/）: 基于Web的IDE，与聊天机器人和GitHub集成。

🔔 助手 Assistants

• Replit Ghostwriter Chat（https://replit.com/site/ghostwriter）: 内置于 Replit 的助手，具有聊天、主动调试和自动补全功能。使用 OpenAI 进行聊天，并使用 replit-code-v1-3b（OS）进行自动补全。

• GitHub Copilot X（https://github.com/features/preview/copilot-x）: 带有聊天、拉取请求文本生成和单元测试生成功能的 VS Code 扩展。

• Refact AI（https://refact.ai/）: 开源助手，具有聊天、补全、重构和针对代码库的细调功能。适用于 VS Code 和 JetBrains 的扩展。

• Codeium（https://codeium.com/）: 带有自动补全、自然语言搜索和聊天功能的助手。适用于包括 VS Code、JetBrains、Neovim、Vim、Emacs、Eclipse、PyCharm 和 Xcode 在内的 21 个编辑器。企业版包括针对代码库的细调功能。

• Continue（https://continue.dev/）: 带有聊天、重构和代码生成功能的 VS Code 扩展。可编辑多个文件并代表您运行命令。

• Blackbox（https://www.useblackbox.io/）: 带有自动补全和聊天功能的 VS Code 扩展，包括指向在线编码参考的链接。

• Source Graph Cody（https://about.sourcegraph.com/cody）: 带有聊天、重构和单元测试生成功能的助手。适用于 VS Code 和 IntelliJ 的扩展。

• Quack AI（https://www.quack-ai.com/）: 用于遵循项目编码规范的 VS Code 扩展。等候列表。

• talk-codebase（https://github.com/rsaryev/talk-codebase）: 具有仓库上下文的命令行聊天机器人。支持 OpenAI，以及通过 GPT4All 本地运行的LLM。

• Magnet（https://www.magnet.run/）: 基于 Web 的聊天机器人，以仓库和问题为上下文。

• Adrenaline（https://useadrenaline.com/）: 使用人工智能和 AST 来回答关于代码库的问题的基于 Web 的聊天机器人。

• Tabby（https://tabbyml.github.io/tabby/）: 开源的、自托管的代码补全助手。适用于 VS Code 和 Vim 的扩展。

• Tabnine（https://www.tabnine.com/）: 开源的、自托管的代码补全助手。适用于包括 VS Code、IntelliJ、Neovim、Eclipse 和 PyCharm 在内的 15 个编辑器。

• CodeSquire（https://codesquire.ai/）: 为 Google Colab、BigQuery 和 JupyterLab 添加自动补全功能的 Chrome 扩展。

• CodeMate（https://www.codemate.ai/）: 用于调试和优化代码的 VS Code 扩展。

🔔 Shell助手 Shell assistants

• AskCommand（https://www.askcommand.cppexpert.online/）: 使用人工智能自动从文本生成 Unix 命令的基于 Web 的工具。

• Butterfish（https://butterfi.sh/）: 在您的 shell 中嵌入 ChatGPT 以提供方便访问的命令行工具。包括简单的自主能力。

🔔 智能体 Agents

• Smol Developer（https://github.com/smol-ai/developer）: 通过CLI代理根据提示生成存储库。使用OpenAI和Anthropic。

• Aider（https://github.com/paul-gauthier/aider）: 通过CLI助手和代理生成更改和提交到存储库。使用OpenAI。

• Mentat（https://www.mentat.codes/）: 通过CLI助手和代理对存储库进行更改。

• GPT Engineer（https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer）: 通过CLI代理根据提示生成存储库，并提问澄清问题。

• GPT Migrate（https://github.com/0xpayne/gpt-migrate）: 通过CLI代理将全栈应用程序从一种语言或框架转换为另一种。使用GPT-4 32k上下文。

• GitWit（https://gitwit.dev/）: 用于向Git存储库的全栈应用程序添加功能的基于Web的代理。

• DemoGPT（https://github.com/melih-unsal/DemoGPT）: 具有Llama 2的强大力量的自动生成AI应用程序生成器

• DevOpsGPT（https://github.com/kuafuai/DevOpsGPT）: DevOpsGPT基于AI的软件开发自动化解决方案

• Second.dev（https://www.second.dev/）: 用于向全栈应用程序添加功能的平台。

• Factory（https://www.factory.ai/）: 用于代码生成的代理。等待中。

🔔 应用生成器 App generators

• Pico（https://picoapps.xyz/）: 具有即时部署的端到端微应用生成器

• Literally anything（https://literallyanything.io/ ） : HTML和JavaScript Web应用生成器。

🔔 代码片段生成器 Snippet generators

• CodePal（https://codepal.ai/ ） : 一个用于快速生成或重构代码的Web工具。

• AI Code Convert（https://aicodeconvert.com/ ） : 一个用于在编程语言之间转换代码的Web工具。

• AI Code Playground（https://aicodeplayground.com/ ） : 用于重构和改进代码的Web工具。

🔔 文档 Documentation

• Trelent（https://trelent.net/）: 一个用于生成文档字符串的VS Code扩展。使用专有模型。

• Docify（https://docify.ai4code.io/）: 一个用于生成文档字符串的VS Code扩展。

• Mintlify Writer（https://writer.mintlify.com/）: 一个用于生成文档字符串的VS Code扩展。

🔔 持续集成机器人 Continuous integration bots

• BitBuilder（https://www.bitbuilder.ai/）: 一个用于从问题生成拉取请求的GitHub集成。

• Sweep（https://sweep.dev/）: 另一个用于从问题生成拉取请求的GitHub集成。

• Code Review GPT（https://github.com/mattzcarey/code-review-gpt）: 用于审查PR的开源工具。可以作为GitHub动作、Gitlab CLI或本地工具使用。

• Nova（https://www.trynova.ai/）: 一个用于为新的PR添加摘要和测试等操作的CI机器人。

• CodeRabbit（https://coderabbit.ai/）: 可定制的CI工具，用于为PR添加摘要和代码建议。

🔔 Code generation: 代码生成

• Magic（https://magic.dev/）: 该公司承诺推出两款产品，一个助手和一个基于代码训练的底层基础模型LTM-1。等候名单。

🔔 智能体平台 Agent platforms

• E2B（https://www.e2b.dev/）: 用于托管基于LLM的代理的开源云平台。支持Smol Developer。

• Morph Rift（https://github.com/morph-labs/rift）: 开源的VS Code扩展，允许合并代码生成代理的输出。

• SuperAGI（https://superagi.com/）: 用于托管基于LLM的代理的开源平台，包括SuperCoder。

🔔 OpenAI插件 OpenAI plugins

• ChatWithGit（https://gitsearch.sdan.io/）: 允许ChatGPT搜索GitHub并返回相关存储库的链接。

• Code ChatGPT Plugin（https://github.com/kesor/chatgpt-code-plugin）: ChatGPT插件的开源示例，从文件目录中提取上下文。

🔔 搜索 Search

• Bloop（https://bloop.ai/）: 用于存储库的自然语言搜索。

• Buildt（https://www.buildt.ai/）: 用于存储库的自然语言搜索。

🔔 测试 Testing

• OctoMind（https://octomind.dev/）: 自动维护和生成的基于浏览器的端到端测试，集成到Github Actions，Azure DevOps等。

• Traceloop（https://traceloop.com/）: 利用开放遥测跟踪数据和生成的人工智能来提高系统可靠性。

• Carbonate（https://carbonate.dev/）: 使用自然语言进行端到端测试。与现有的测试套件集成（目前支持Jest，PHPUnit和Python的unittest）。

• Meticulous.ai（https://www.meticulous.ai/）: 自动生成、自动维护的端到端测试: 随着应用程序的发展，测试套件也随之演变。

• DiffBlue（https://www.diffblue.com/）: 为Java自动生成单元测试 ⋙ GitHub

🤖 使用AI工具「bloop」读懂「Webpilot」插件源码，再高效教会我

Webpilot 是一个浏览器插件,允许用户对网页内容进行自然语言提问，并自动生成回答。

bloop是一个面向软件开发者的AIGC工具，可以回答关于代码库的问题，核心技术是 embeddings——将代码块映射为向量，然后检索向量之间关联度最强的内容来回答问题。但是 bloop 不了解代码之间的依赖关系，在提问时需要提供足够上下文，才能得到准确回答。

作者在这篇文章中展示了如何使用 bloop 工具来分析 Webpilot 的源码：通过逐步深入的技术思路，先用 bloop 对项目做整体的概述，然后再针对关键功能细节继续提问，逐步让 bloop 解释代码的具体逻辑。核心流程如下：

1. 首先需要在 bloop 中绑定 Webpilot 的代码仓库，让 bloop 对代码进行向量化表示

2. 然后可以就项目整体提出一个概述性问题，如"简单介绍下这个项目"；这可以让 bloop 对项目有一个大致的了解

3. 在得到项目简介后，可以询问一些关键功能的实现，如"与网页进行自由形式对话"是如何实现的；bloop会指出相关的代码位置

4. 根据 bloop 提供的代码位置，可以继续询问该代码的详细作用和逻辑；bloop 会尝试解释代码含义

5. 在理解了一个功能点后，可以继续问其他功能的实现代码在哪，并重复上述过程逐步深入

6. 当对全部关键逻辑都进行了解析后，就可以比较系统地理解该项目的代码实现了

7. 在提问时，需要提供足够具体的上下文信息，而不要只问一些过于概括的问题

8. 如果bloop的回答不对或不全，需要修正提问方式提供更多上下文线索 ⋙ 思否@卡颂

🤖 为什么开发者应该多关注海外市场？

最近AI社区里「独立开发者」「大模型开发者」话题的关注度很高，也频频提到「出海」这个话题。这篇文章可以算是「开发者出海」相关内容的科普文，读完就大概能了解为什么大家都在关注这个方向。

1. 不存在足够的空间给个人/小团队做独立产品存活。分析了Slack在美国成功上市，但在国内却难以存活。原因是BAT等巨头互相竞争，都想占领流量入口，不愿意有其它独立产品出现。国内生态封闭制约，不利于小团队参与竞争。

2. 需求验证或者叫「试错」成本高。分析了国内要上线产品需要经过繁琐的审批、备案等程序，验证需求的门槛很高。而海外上线产品门槛低，可以快速试错验证需求。国内完成公司注册等流程也耗费大量精力和时间。

3. 推广渠道少 && 门槛高。分析了国外有更多免费推广渠道如 ProductHunt 等，用户反馈真诚；国内推广渠道少，用户不友好。付费推广国内门槛高，但海外可以低成本推广。

4. 商业化选择少。分析了国内用户习惯免费产品，不愿付费，盈利难。海外用户付费意愿强，小产品解决痛点也能获支付。付费用户更看重产品，免费用户难以满足 ⋙ 掘金@强生

🤖 斯坦福CS324「大语言模型 (LLM)」，好品质专题好课

语言模型的规模在快速增长，这不仅带来了全新的模型能力，对社会发展也产生了重大影响，而且也带来了可靠性不高、社会偏见、产生语气攻击、生成虚假信息等诸多风险。

CS324 - Large Language Models 是斯坦福 Winter 2022 的新课程，系统讲解了大语言模型的原理和开发，并深入探讨了上方的话题。通过这门课程的学习，学生可以对大型语言模型有全面的了解，掌握技术细节，并能对语言模型进行批判性思考。

Introduction

• AI定义：让机器具有与人类相似的智能功能

• 语言具有创造力、组合性和交流性等特点

• NLP发展历程：规则方法、统计方法、神经方法

• 神经网络崛起：计算能力提升，大规模标注数据

• 词向量捕获语义信息，seq2seq模型实现端到端学习

• 基础模型：可微、可优化的大规模预训练模型，适用于下游任务

• GPT-3示范基础模型的潜力：通过提示完成各种下游任务

Capabilities

• 语言模型任务：预测文本的联合概率或下一个词

• GPT-3在Penn Treebank语言建模任务上优于SOTA

• GPT-3在LAMBADA长距离依赖语言建模任务上也优于SOTA

• GPT-3在HellaSwag常识推理任务上接近SOTA

• 在问答任务上，GPT-3零样本表现不佳，少样本效果更好

• GPT-3零样本机器翻译质量不高，少样本可达到SOTA

• GPT-3可用于简单算术问题，但不“理解”数学

• GPT-3可生成几乎无法区分的新闻文章

• GPT-3可适应新词使用和纠正语法错误等新任务

Harms I

• 定义AI：智能因子、代理的集合

• AI安全关键问题：价值观对齐、 interruptibility、透明度

• 价值观对齐：使AI行为符合人类价值观

• 可中断性：人类可随时停止/修改AI系统

• 透明度：人类可理解AI决策过程

• 狭义AI：专注特定任务，更易控制

• 强AI目标：具有人类水平跨领域智能

• 具体做法：强化学习、规范、监督

Harms II

• 性能差异：不同人群的准确率存在差异

• 社会偏见：生成文本带有刻板成见

• 引起伤害：生成攻击性内容

• 造假信息：生成误导性内容

• 内容审核：平衡言论自由和安全

• 缓解危害：数据处理、模型设计、部署监管

Data

• 数据获取：Common Crawl、社交媒体

• 数据处理：去重、分词、清洗

• 数据标注：Mechanical Turk、竞赛

• 弱监督：无标注数据的监督信号

• 自监督：从数据中自动构建监督信号

• 数据质量：覆盖范围、样本大小、注释质量

• 数据偏差：历史数据中的社会偏见

• 隐私：个人敏感信息泄露

• 版权：未经授权使用受版权保护数据

Security

• 模型逆向：从模型输出推断训练数据

• 成员推断：判断样本是否在训练数据中

• 数据提取：从模型内提取训练数据

• 毒化攻击：注入对模型产生不利影响的数据

• 欺骗攻击：对测试样本做微小变化来欺骗模型

• 后门攻击：使模型对特定触发输入产生错误输出

• 对抗防御：鲁棒性训练、差分隐私等方法

Legality

• 版权法：规定数据使用权利义务

• 合理使用：允许未经授权有限使用版权作品

• 隐私法：规定个人信息使用权利义务

• 其他法律：规范AI系统应用和部署

• 伦理规范：行业和组织自律守则

Modeling

• 分词：将文本切分为词单元

• 编码器：生成文本表示，适用于分类

• 解码器：顺序生成文本，适用于生成

• 编解码器：编码输入并解码输出

• 注意力：软查询表，实现全局依赖

• Transformer：编码器解码器统一架构

• 位置编码：表示词在序列中的位置

Training

• 语言模型损失：最大化联合概率或交叉熵

• 预训练目标：遮蔽语言模型、下一句预测等

• 优化算法：SGD、Adam、mixed precision

• 学习率：warmup和降低学习率

• 正则化：dropout、weight decay

• 初始化：控制参数尺度，增加模型可训练性

Parallelism

• 数据并行：数据划分到不同计算节点

• 模型并行：模型划分到不同计算节点

• 流水线并行：不同模块串行计算

• 参数服务器：跨节点共享参数

• 分布式训练：协同高效地完成预训练

Scaling laws

• 模型规模：随着参数量增加，性能提升

• 数据规模：随着训练数据增多，性能提升

• 计算规模：随着FLOPs增加，性能提升

• 递减收益：扩展规模带来的收益递减

• 外推预测：预估未来性能提升趋势

• 建模规模法则：数学公式描述规模与性能关系

Selective architectures

• 混合专家：根据输入激活部分专家

• 稀疏混合专家：每个样本只使用少量专家

• Switch Transformer：每个样本只使用一个专家 ⋙ 学习课程

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