脉脉疯传!2023年程序员生存指南;多款prompt效率加倍工具;提示工程师最全秘籍;AI裁员正在发生 | ShowMeAI日报

一文搞懂Prompt:定义、实战、安全与同名工具辨析 在人工智能技术快速迭代的今天,Prompt已成为大语言模型交互的核心概念。它不仅是简单的指令文本,而是由任务描述、背景上下文、输出格式等要素构成的结构化输入规范。理解Transformer架构下的Token预测机制与上下文窗口限制,是掌握提示工程的基础。提示工程通过角色设定、少样本学习、思维链等方法,能显著提升AI在代码分析、写作辅助、数据处理等场景中的输出质量。同时,提示注入攻击对LLM Agent的工具选择构成安全挑战,防御策略与权限隔离必不可少。此外,Anaconda Prompt、SQL Promp 阅读详情

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🤖 2023年程序员生存指南

  1. 不要在互联网公司做低代码项目

  2. 保证一定强度的刷题,不要用go刷题,用cpp或者java,性价比更高

  3. 凡是要求名校的岗位,一定是不需要名校就可以干的,不去也罢

  4. 去有增长的地方,比如temu和飞书之间选temu,身体累比心累强,996比失业强

  5. 确定想出国就选外企,不然别选,中美博弈大背景下不稳定

  6. 失业了就坚持锻炼身体,高强度学习,一边兼职一边等待机会

  7. 找到队友

  8. 不要相信任何人的经验,因为大部分人的经验都不曾经历过现在的寒潮 (脉脉)

🤖 不搞 AI 自己滚,搞完 AI 可以优化 80% 的人

看到一张猪场内部图,不方便发群。简单说就是总的 UI 团队里,ui、GUI、艺术字体,都有独立的组进行针对性 AI 训练,并且效果很好。

目前就整个工作效率会提升 80%,角色原画场景原画等都有同步进行,这个AI战略是大领导亲自监督执行。员工们得到的命令就是不搞 AI 就请自己滚。但是搞完了就可以优化掉80%的人。

🤖 观望 or 跟进?社交媒体平台大战一触即发

AIGC(人工智能生成内容) 和 ChatGPT 的爆火,使社交媒体平台面临着巨大挑战。在这个决定性的时刻,各平台选择采用哪些技术提供何种服务,自然也备受瞩目。ShowMeAI 收集了近期宣布采用 AIGC 技术的平台清单,山雨欲来啊朋友们!

  • 🌏Meta 的小扎宣布,将尽快推出支撑 WhatsApp、Messenger、Ins 等的顶级 AIGC 服务,用『各种方式』为用户提供帮助。

  • 🌏Discord 正在使用 OpenAI 技术改进其 Clyde 机器人,允许用户将其召唤到对话中,并让它响应将 GIF 发送到频道、推荐音乐或者查询更多内容。

  • 🌏Salesforce 旗下的 Slack 周二宣布了一款新的人工智能应用程序,它将在几秒钟内回复同事消息,并进行会议总结。

  • 🌏Snapchat 正在推出一款由最新版本的 OpenAI 的 ChatGPT 提供支持的聊天机器人。名为 My AI 的 Snapchat 机器人将被固定在与朋友对话上方的应用程序聊天选项卡上。

  • 🌏Reddit 将使用微软的AI为图像编写替代文本,帮助有视力问题的人更容易访问网络。

  • 微软宣布 🌏Skype 集成 ChatGPT,目标是创建一种新的聊天体验,以增强与朋友和家人的社交沟通。官方秀出来的这个截图是你在和家人聊天,然后想起来个什么问题,就呼叫 Bing 出来。比如规划行程、了解术语、获取相关新闻报道等。

对这个话题感兴趣的话,可以前往 the Verge 专栏『🌏Bing, Bard, and ChatGPT: AI chatbots are rewriting the internet 』查看最新动态,ShowMeAI也会保持关注。

🤖 不止闲聊!用上这些快捷指令,让 ChatGPT 帮你生产力加倍

🌍ChatGPT Shortcut 是一个收录了众多 ChatGPT 提示词网站,即使是初学者,你只需复制提示词,稍加修改后发送给 ChatGPT,就能获得指定输出,让你的生产力加倍!

网站提供了非常多使用模板,比如编程问题、Excel工作表、Midjourney 提示生成、PHP解释、R语言编程、五子棋、产品经理、会计师等,上手非常方便。

关于 ChatGPT 的讨论越来越多,大多数人仅仅将其视为一款聊天机器人,并从猎奇的角度去测试其人工智能的回答。然而 ChatGPT 不仅仅是一个猎奇的 AI 玩具,未来它将会成为必备生产工具。ChatGPT 之类的 AI 工具将用它巨大的语言知识库,为我们创造更多的价值。

🤖 专为 Prompt 编写者设计的工具

🌍ClickPrompt 是一款专为 Prompt 编写者设计的工具 ,它支持多种基于 Prompt 的 AI 应用,例如 Stable Diffusion、ChatGPT 和 GitHub Copilot 等。

使用 ClickPrompt,可以轻松地查看、分享和一键运行这些模型,同时提供在线的 Prompt 生成器,使用户能够根据自己的需求轻松创建符合要求的 Prompt,并与其他人分享。

  1. 一键运行:支持 ChatGPT 和 StableDiffusion 的一键运行,让您更轻松地学习和使用 Prompt。

  2. Prompt 在线生成器:使用热门的 StableDiffusion 人物生成器和 StableDiffusion -> ChatGPT 生成器,快速创建符合您需求的高质量 Prompt。

  3. Prompt 样例库:从我们的用户生成的 Prompt 样例中学习,包括 StableDiffusion、ChatGPT 和 GitHub Copilot。展示您的工作并与他人分享。

  4. 行业特定的 Prompt 生成器:提高您的工作效率,目前提供的领域包括编程、写作和设计。

🤖 ChatGPT 开发团队独家揭秘:爆红在意料之外,努力解决遇到的问题

当 OpenAI 在 2022 年 11 月底悄悄推出 ChatGPT 时,这家位于旧金山的人工智能公司几乎不抱任何期望。诚然,OpenAI 内部没有人预料到这将引发一场病毒式的巨大热潮。自那时起,该公司一直在疯狂追赶,并试图从中获利。

为了解聊天机器人背后的内幕,《🌏麻省理工科技评论》找到了 ChatGPT 幕后团队,进行了一次深入的独家专访,寻找这些问题的答案:ChatGPT 是如何制作的?自发布以来 OpenAI 对其进行了哪些更新?以及制作者对 ChatGPT 的成功有何看法?

作者表示,OpenAI 仍然对其研究预览的成功感到困惑,但已经抓住机会推动这项技术向前发展,观察数百万人如何使用它,并试图解决最糟糕的问题。全文很长,点击 🌍这里 阅读中文全文。

🤖 AI 正在抢走人类工作岗位:没人能独善其身

关于AI抢走人类工作岗位的说法,并不适合从字面意思来简单理解。

一般以为,你被老板开掉了,然后活儿交给AI来完成,然后大家想一想工作的复杂度觉得不太可能,于是就觉得没那么严重。

但是!AI之于人力不是1对1的替代关系,而是生产力得到大幅提升之后对于劳动资源的优化配置,更接近于这样的设计:以前需要5个人干的活儿,以后就只需要3个人做了,于是就会有2个人丢掉了工作。

这不是危言耸听,而是已经发生的事情。

举个例子,一家游戏公司,名字就不提了,它每年会向音乐版权平台采购大概150万人民币的 BGM 商用素材,用来供给自家各个游戏里的场景音乐,同时也是必要的合规成本。

但在用上了AI谱曲模型之后,所有的 BGM 都从这里生成了,平均每分钟的成本不到5块钱,而那150万的固定开销直接消失了。

如果只从公司内部的财务角度来看,这无非是降本增效的一种手段,但是放在产业总值的高度来看,它一年省下来150万,就会有一群音乐创作者(加上代销平台)少赚了150万,相当于经济的重新分配,如果以后这种做法普及了,冲击一定非常大。

和这家公司聊的时候,对方也说同行都在这么干,高端岗位固然稳如狗,但是中低端岗位——尤其是外包——都裁得七七八八了,比如设计类的品宣、海报、UI都是重灾区,这些领域对图画精度要求不高,都是AI来做生产,然后保留少量的人去修图裁剪。(微博@阑夕)

🤖 讲一下 AIGC 这场变革的终局

整个行业的终局。只需要一个agent实现需求,衣食住行之间多个agent进行交互,来对用户进行服务。

  • 大的agent:设备厂商、微信、国家、其它等
  • 小的agent:衣食住行各个领域自己的“应用”

交互的变化。搜的场景和逛的场景gap变大了,搜索场景只需要一个对话框,一个语音按钮就行了;逛的场景才是垂直业务自己要重点做的,而且需要区别于搜索场景极大的增值

数据变的重要了。只有数据是自己的,数据是某个垂类行业的最大的壁垒,需要加强对数据安全的建设。

世界真的变得赛博朋克了。一切应用都有了智能通识,不能被AI代替的“工人”只需要向滴滴一样按照规划好的一切接单干活就行。

补充:

1)数据要给大agent或者存在自己的小agent里,这里有个博弈问题,竞争对手给了,我要不要给?

2)搜索场景下的C端直接被干没了,自己的“应用”是一个个的体验场,需要多研究用户“逛”的场景。(即刻@PlayerKang)

🤖 提示工程师最全秘籍来了!论文工具用例应有尽有,GitHub星标破万

🌍Prompt Engineering Guide,提示工程师的最强辅助来了!

Meta 前工程师搞了这份全面指南,GitHub 星标飙升破万。从目录来看,主要包括演讲、指南、最新论文、工具和库、数据集以及各种教程汇总,从入门到熟练一步到位。有了它,普通人也可以从小白直接进阶到高级提示工程师,年薪百万不是梦!

开发者 Elvis Saravia 准备了1个小时的演讲,全面讲述了提示技术、应用程序和工具。视频、笔记(含代码)以及演讲的PPT都悉数放出。

亲测PPT可下载,共有50页

🤖 这应该是 ControlNet 目前最全面的资源合集

最近 ControlNet 势头很猛,补齐了 stable diffusion 条件控制这块短板,实现了人体姿势、图像边缘、深度图、语义色块图、法线图等多种方式对生成的图像进行精确控制,往无缝融入生产工作流又迈进了一大步。

程序代码

案例教程

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Prompt提示优化工具 在大模型使用过程中,Prompt尤为重要。一个好的Prompt可以解决很多的问题。那么如何撰写一个完美的Prompt?下面汇总了一些Prompt工具,可以辅助日常Prompt的编写。 阅读详情

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