为领域专家造 Agent 僚机。 一人团队^AI https://xitter.cf/t.co/x2AKGInyVh

China
Joined July 2012
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去年大家还担心会不会被 AI 替代,今年风向变了,更关心 AI 是不是泡沫。 这种担心不是没道理。过去三年,AI 相关公司市值涨了 10 万亿美元。光 OpenAI 一家,估值增量就有 4800 亿——比绝大多数国家一年的 GDP 还高。App Store 排行榜前十,一半是 AI 应用。 这样的场景,难免让人联想到二十多年前的互联网泡沫。 要是你问我:AI 是泡沫还是明天? 我的答案是:两个都是。短期有泡沫,长期是明天。 这话不是和稀泥,而是有历史规律可循的。 互联网泡沫那会儿,投资人往光纤电缆里砸了天量资金。泡沫破了,公司倒了一大片,但埋在地下的光纤还在。正是这些"泡沫的遗产",支撑了后来 YouTube、Netflix、云计算的崛起。90 年代的生物科技热潮也一样——一堆公司烧光钱倒闭了,却留下了一批能救命的新药。 泡沫破裂时,公司会死,但基础设施不会消失,技术积累不会归零。 AI 大概率会走同样的路。就算现在估值有水分,就算一批蹭热度的公司会死掉,但算力设施会留下来,数据管线会留下来,模型部署的经验会留下来,踩过的坑会变成行业标准。下一波浪潮来的时候,起点会高得多。 更重要的是,真正的价值已经在发生: 编程领域,AI 让程序员效率翻倍;医药领域,Moderna 这样的公司把药物研发周期从几年压缩到几小时;客服领域,超过一半的简单咨询已经被 AI 接管。 这些是实打实的生产力提升,不是靠 PPT 就能编出来的。 但泡沫确实存在,而且破裂时会很残酷。未来的 AI 市场会经历一轮分层洗牌: 第一层是讲故事的人——靠套壳、靠卖课、靠宏大叙事,却始终进不了核心业务流。泡沫破裂时,这些公司会归零。 第二层是修路的人和造车的人——算力基础设施是"路",真正解决痛点的应用是"车"。不管泡沫还是明天,他们都会活下来。 判断一家 AI 公司能不能扛过周期,有个简单标准:故事讲得比钱赚得还快的,要警惕。 所以回到最初的问题:AI 到底是泡沫还是明天? 短期看,确实有泡沫成分——估值跑在现金流前面,太多项目靠故事吃饭。但长期看,技术进步是实打实的,产业渗透是不可逆的,留下来的基础设施会持续创造价值。 泡沫会破,但破的是那层泡沫,不是整个技术革命。 对我们普通人来说,不用太在意那些万亿级别的估值数字,也不用担心泡沫什么时候破。真正值得关心的是: 在泡沫被挤破之前,我们能不能用好 AI,让它帮你分担那些重复繁琐的工作,把宝贵的时间留给更有创造力的事。 毕竟,泡沫会破,但技术不会倒退。
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SPLIT STACK (1X4 grid) Now that everyone has gotten the 3x3 grids out of their system for generating different angles, it feels like the right moment to double down on something I shared on day one of Nano Banana’s public release. You will get more consistent results using a vertical image split into four frames (what I call a split stack), then splitting and extracting from there. Lost detail is lost. A 3x3 grid can give you something decent, but consistency quickly breaks down. Angles drift. Details soften. The model starts inventing what it thinks you want because its attention is split across 9, 12, or 16 frames at once. Personally, I use 1x4 vertical grids and export each frame to 16:9 afterward. Two reasons: 1/ It preserves detail and consistency shot after shot. Instead of playing roulette by asking for random angles, it forces you to be intentional. 2/You describe the shot you need, the background you expect, and the framing that serves your story. Nano Banana Pro still struggles with environment rotation unless you guide it very explicitly. You do you. But I have watched the 3x3 approach go viral a week after this method was shared, get adopted by everyone, and now I am seeing many of those same people quietly move away from it because it does not deliver on consistency. Trends move fast. Fundamentals still matter.
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开美国公司的最新详细教程来啦!!!能不能突破万粉就看你们了!!! 另:最后的步骤包含 paygo 手机卡的替代方案(终身套餐,无需保号) 现在给大家分享一下我如何花了 6 天时间完成 Stripe Atlas (公司主体) + Mercury (银行开户) + 记账报税的。总体消费不超 ¥3000 👇👇👇
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Animated version of the "Anatomy of a RAG system" thread 🎥
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怎么在 X/推特 获取优质信息 #活到死学到死 如果你想在推特获得优质的、有价值的信息,或者学习 AI 之类的新知识,那就需要技巧来过滤垃圾信息、放大优质信息 没耐心的人直接跳到 Part 3 Part 1:过滤垃圾信息 也许你觉得刷推特像图一,其实以前推特像图二 马斯克大手笔给推特用户分广告费、发美元,吸引了各种流量号、营销号,以后的推特会像图三 1,“宁可误杀一万” - 看到一个人的推文,你只要脑子里有一丝不爽、想骂人的感觉,立刻把 ta 静音/mute - 再次看到这个人的推文,还想骂人,立刻把 ta 屏蔽/block 人生短暂,你在傻逼身上花上一秒,就浪费了跟家人、朋友、毛孩子相处的一秒 2,小心推荐算法 推特的推荐算法是现在所有社交 APP 里效率最低的一个,比 TikTok 那种给全人类洗脑的推荐算法落后了好多年,但推特推荐算法烂归烂,控制你无脑刷屏也是小菜一碟 别成天看推特推荐的“For you” 3,警惕“敌人的敌人是朋友” 很多人用微博那种二极管、站队的习惯玩推特,下意识地把敌人的敌人当朋友,其实大家忽略了现实世界里人类的多样性 推特和现实世界没什么差别 - 朋友未必真是朋友,朋友的朋友一般也算不上朋友,敌人的敌人大概率只是另外一种敌人 4,不要把推特玩成微信群 聊天群特别适合话痨,比如特别爱说话的、思维特别碎片而缺乏条理的、特别无聊的、特别孤单的、特别依赖别人的,还有最烦的那种:待人接物特别没有边界、不知道什么话该说、什么话不能说的人 你在推特上关注话痨,等于主动接近家族群里管不住嘴的不知道什么远房亲戚 --- Part 2:放大优质信息 有几个技巧找到最优质的人和信息 1,亲近行业专家/垂直领域的 KOL 远离大 V、网红、营销号(包括那些特别会包装、但没有专业知识的内容创作者) 行业专家和垂直 KOL 在自己的专业领域沉浸多年,发言时通常不但有想法、有观点,还会分享思考过程、背后的证据和数据、相关的参考资料、实用的工具等等,干货满满 2,和学霸一起学习 推特的一大优点是聚集了全世界各个领域的专家,他们会主动发布各个领域的一手最新信息,这对爱学习的人而言,无疑就是随时更新的宝藏 不过专家也忙,不会给你一点点解释这些宝藏,这时们就需要借助那些理解力超强、精力充沛、乐于分享的“学霸”来帮我们学习了 不说别的,@dotey 宝玉老师就是 AI 领域的超级学霸,他分享了无数 AI 相关的资讯、教程、技巧,还分享了自己做的各种尝试、尝试后的经验和心得,我从他那儿学了很多最新 AI 知识和技能 3,向动手实操的人学习 听嘴炮和纯理论的“纸面专家”说事,一般只能停留在“说说而已”的层面,实操阶段就没有价值了 还拿 AI 为例,我关注了开发 AI 产品、用 AI 创作作品、做 AI 生意的等等实操 AI 的人;而 AI 分析师、转发 AI 资讯的人,我就敬而远之 4,N+1 学习方法 所谓“N+1 学习方法”,是指学习那些比自己高级一个档次的人,比如刚毕业的人学工作 1、2 年的人。这种学习方法,既能让你接触更高级知识,又避免太高级而无法理解 比如很多推友关注了马斯克学做生意,这种跨了十几级的学习,学到的基本都是盲目崇拜 + 玄学,没有实际价值 5,学会观察、学会提问 微博、知乎之类的网站,培养了很多人急于表达观点的习惯,一个个一张嘴就是斩钉截铁、宏大叙事 推特作为美国人创造的产品,本质上是个人际关系非常扁平、等级观念比较淡薄的社交网站,并不太重视“面子”,强行装逼的效率也不高 没有想法而非要表达,那是瞎逼逼。把装逼的心思用来观察和提问,才能学到真东西 “我不懂”才是世界上最睿智的话 --- Part 3:分享我在推特里的学习资源 因为推特上每天更新的信息太多、可学的东西太多,我用推特的 List / 列表 功能来学习 具体来说,我按照 AI、设计、独立开发 这些不同的主题,把相关领域最有价值的人加入对应的 list 从产品设计的角度说,List 实际是把快速流动的 feed,优化成了慢速更新的 pool,把被动地被喂养、被填食信息,变成了主动地、互动地获取信息 1,设计AI xitter.cf/i/lists/16517141… 和推特上的 AI 创造者、开发者、创作者一起,从产品设计角度观察和体验 AI 产品。套用之前推友的评价:国内那些动辄几千块的 AI 课,都完全比不上这几位推友 2,独立创造者 xitter.cf/i/lists/90599049… 极少数人能够独立创造出产品,关注独立开发者、自由设计师、个人内容生产者。现在很流行独立开发者微信群、Discord 群、Telegram 群…群适合聊天,更好的学习方法是观察其他独立开发者具体做了什么 3,中文设计师 xitter.cf/i/lists/14933276… 分享设计,体验想法,设计从来都不应该有边界 4,英文设计师 xitter.cf/i/lists/14840099… 关注世界一流的设计师,世界一流公司的设计师 5,Outside · 外面 xitter.cf/i/lists/13186630… 外面的世界,外面的人生,看看生活在外面的人有什么样的不同生活 --- 有个流行的说法是说“简体中文推特是个大屎坑”,你怎么看待这句话? 如果你掌握了过滤垃圾信息、放大优质信息的技巧,你就根本不会在乎这种正确的屁话
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🤔 Have you met this problem before? 14B is not capable enough, but 72B is too large? 🎾 A 30B model might be the sweet spot, and now we finally have it, the new member of Qwen1.5 series, Qwen1.5-32B! Blog: qwenlm.github.io/blog/qwen1.… HF: huggingface.co/Qwen , search repos with “Qwen1.5-32B” in model names. GitHub: github.com/QwenLM/Qwen1.5 Demo: huggingface.co/spaces/Qwen/Q… 🀄️ No matter in the evaluation of base model or chat models, Qwen1.5-32B demonstrates competitive performance against the 72B model, just slightly falling behind. 🎉 Additionally it has GQA this time!!! 👍 The models’ APIs are on Alibaba Cloud DashScope and Together AI, and you can also play with it in Chat Arena! Furthermore, you can also enjoy the GGUF in Ollama and LMStudio! It is also supported by MLX so you can also play it on your mac as well! Hope you enjoy the new model and we’ll see if it can help with your finetuning and application!
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Midjourney Office Hours Mar. 6, 2024 A quick recap. Website - working on adding social features - no release date yet v6 Character reference/consistency - were going to release it last Friday but was delayed - testing character consistency now, may - will have weights (how much ref. you want) - Niji will also have character reference - will not be able use external image, at least not right now - trying to launch this week Style reference - will be more accurate You will be able to use character and style reference together. New Describe - not coming out today Will have style random. Working on style explore. Turbo mode is coming, possibly today. MJ outage last Saturday - outage started in the middle of the night - somebody was trying to grab all prompts + image pairs (this was not a beginner project) - it took down MJ servers for a long time - it was linked to an email account from Stability AI - all Stability AI employees are being banned -- Don't do automation on MJ servers and take down the servers!! v7 - starting to train soon 1-2 weeks Video - working on lots of stuff Drawing - tried drawing things - haven't been working great - work in progress Other - MJ China group is starting roll out. MJ is working with them. - Thinking about doing a daily theme on X (maybe) - 3D bottlenecked on data
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Chat with MLX 🚀 a high-performance macOS app linking your local docs to a custom large language model (LLM) on your machine 🧵 Now open-source in beta! github.com/mlx-chat/mlx-chat… Collaboratively built by @itsstock & @parkersmith
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Memo AI 1.1.7 更新, 现在可以一站式在 Memo 中高效率利用 Open AI、DeepL 等服务翻译字幕,压制双语字幕视频。 我自己测试下来,能节省双语字幕视频制作 50% 左右的时间。 邀请码: Qj6j-AScQ-3gPa-qdkB om3M-9WvZ-4e35-j3fw 53KS-FwTa-xB5j-cMy7 mJTD-p64L-QtoT-yswH BpbZ-33LM-w3hz-P89T
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Ollama Embedding: How to Feed Data to AI for Better Response? Best Local RAG Application using @langchain , @nomic_ai , @trychroma, @ollama and @MistralAI Subscribe for more: youtube.com/@MervinPraison YT: youtube.com/watch?v=jENqvjpk… #ChromaDB #LangChain #Nomic #Embedding
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devv.ai 即将推出 Devv Pro 版本,敬请期待! 另外大家对哪些功能点有需求,也可以在评论区指出。
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Qwen1.5 is out, and already works with MLX ! pip install -U mlx-lm Models from 0.5B to 72B, all super high quality. 0.5B runs fast with MLX on my laptop, high quality, hardly any RAM:
🎉Happy to announce the release of Qwen1.5! This time, we directly opensource new models of 6 sizes, 0.5B, 1.8B, 4B, 7B, 14B, and 72B (including base, chat, AWQ, GPTQ, GGUF)! From small to huge! Blog: qwenlm.github.io/blog/qwen1.… GitHub: github.com/QwenLM/Qwen1.5 HF: huggingface.co/Qwen ModelScope: modelscope.cn/organization/q… This time, except for the model quality improvement (check @huybery 's tweet), we also have: Qwen2 codes are integrated to 🤗Hugging face transformers (since 4.37.0) , and from now on, we don’t need `trust_remote_code` anymore. Additionally we’ve collaborated with frameworks like: 🔧vLLM, SGLang for deployment; 🌟AutoAWQ, AutoGPTQ for quantization; 🚀Axolotl, LLaMA-Factory for finetuning; 💻 llama.cpp, MLX for local LLM inference; … and the Qwen1.5 series is available on platforms such as Ollama and LMStudio! API services are offered not only on DashScope but also on Together, with global accessibility. Visit api.together.xyz/ to get started, and we recommend trying out Qwen1.5-72B-chat! We hope this time you will find Qwen1.5 easier to use and enjoy the model quality!
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Apple 新推出了一个叫 Pkl 的新的配置语言,口号是“Configuration that is Programmable, Scalable, and Safe”。大概是受够 JSON、YAML 等格式了?好耶! pkl-lang.org/
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Computer, enhance! SUPIR is a new high-fidelity general image restoration model! PP: supir.xpixel.group/ Code: github.com/Fanghua-Yu/SUPIR?…
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