ChatLaw团队招实习生啦!真格基金的创业、投资与AI详细指南;远程工作的8个安全法则;游戏开发者的数学教程 | ShowMeAI日报

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? 北大 ChatLaw 团队招聘实习生,开放算法和前后端岗位

ChatLaw 是一个开源的中文法律大模型,由北京大学与北大-兔展AIGC联合实验室联合发布,可以通过对话帮助用户获得较为专业的法律建议,还能读取文件和音频、提供专业法律文书、推荐法律援助,对普通人维权相当友好。

目前 ChatLaw 团队正在招聘实习生,面向本科生、硕士生、gap-year学生,开放的岗位有算法工程方向、后端方向、前端方向,岗位职责及任职要求见上图,感兴趣可以投递简历呀!

  • 需要注意!工程能力极其重要!团队base深圳,可暂时线上办公,有实习津贴,实习满三个月可发放实习证明。

  • 此外,有意出国深造者,可提供推荐信;国内深造者,可提供保研、向其他老师推荐的帮助;直接工作作者,可提供各大厂内推;有research追求者,项目完成的基础上可以一同完成组里idea

  • 投递方式:简历及邮箱命名“姓名+学校/单位+专业+年级+可实习x月”至 jiaxicui446@gmail.com

? 使用 ChatGPT 生成 Hacker News 网站「中文摘要」

Hacker Newsnews.ycombinator.com)是由硅谷创业孵化器 Y Combinator 运营的知名技术新闻聚合社区,允许用户自由提交新闻链接,并通过算法进行排序。定期浏览 Hacker News,可以获取全球科技圈的最新动态,了解行业趋势和创新方向。

不过,网站UI古朴简单,只有标题和评论数量等简单信息,需要挨个点击查看具体内容。 @喵叔没话说 使用 ChatGPT 对每条新闻进行了总结摘要,并添加了社区点赞数、帖子提交时间、评论数、新闻来源链接等信息,极大提升了每天信息获取的便利性 ⋙ Hacker News Summary 中文版网站 | @喵叔没话说

? 2023世界人工智能大会,10个值得关注的大模型产品

7月6日-8日,世界人工智能大会 (WAIC 2023) 在上海世博中心举行,邀请了全球顶尖学者、行业领军企业,嘉宾观点和行业动态频频刷屏。ShowMeAI汇总10条绝对值得关注的企业和产品动态。

  1. 「阿里云」推出AI绘画创作模型「通义万相」:有文生图、风格迁移、相似图生成三大能力 wanxiang.aliyun.com

  2. 「华为云」推出大模型「盘古大模型3.0」:是一个面向行业的大模型系列,包括 5+N+X 三层架构

  3. 「天眼查+华为云」共同发布大模型数字产品「天眼妹」:基于可信数据和可信算法,是面向个人端的天眼可信商业助理

  4. 「上海AI实验室」发布「书生通用大模型体系」:包含多模态、浦语、天际三个基座模型,同时推出了首个面向大模型研发与应用的全链条开源体系

  5. 「第四范式」推出「式说大模型」:提出了AIGS 技术战略,以生成式AI重构企业软件,提升软件的用户体验及开发效率

  6. 「商汤科技」宣布升级「商汤日日新大模型」:并公布了该体系下的一系列大模型产品更新和落地成果

  7. 「中国移动」发布「九天」1+N大模型:通用智能的AI大平台,定位为新型AI基础设施,承载面向国民经济主体的通用智能大模型、行业大模型等

  8. 「中国电信」发布「TeleChat 大模型」:并展示了大模型赋能数据中台、智能客服和智慧政务三个方向的产品

  9. 「中国电子云」推出城市级大模型平台「星智2.0」:旨在构建城市级算法、模型、服务、生态一体化持续运营体系

  10. 「网易有道」推出虚拟人口语教练「子曰」:这是网易有道自研的国内首个教育大模型,中文作文指导与批改、英语习题精讲等系列应用成果将于7月26日发布 ⋙ @2023世界人工智能大会官网

? ChatGPT 探索:Code Interpreter 高级指南

7月7日,OpenAI 在官方推特发布信息,接下来一周内,将向所有 ChatGPT Plus 用户开放 Code Interpreter (代码解释器) 功能。最近几天,对这个新功能的尝试可谓不亦乐乎!也再次见证了 OpenAI 的炸群能力 (* ̄3 ̄)╭ 一起通过案例来看看功能的使用方法和效果!

  1. 使用 Python 进行编程:模型内置一个 Python 解释器,可以运行 Python 代码

  2. 处理上传和下载:支持将文件上传到当前对话工作区,并下载工作结果

  3. 沙箱化执行环境:解释器插件在一个受保护的执行环境中运行,包括防火墙和临时磁盘空间

  4. 持久会话:代码由解释器插件在一个持久的会话中进行评估,会话在聊天对话的持续时间内保持活动状态,可通过多次调用构建(超时销毁)

  5. 使用场景:解决数学问题 (定量和定性),进行数据分析、数据可视化、绘制流程图、转换视频/图片等文件格式、处理图片/PDF等文件等 ⋙ Twitter @OpenAI | Code Interpreter 高级指南

? 8个远程工作的安全法则,规避网络安全风险

AIGC的兴起已经赋能个人成为「超级个体」,越来越多的团队和个人接受远程工作方式,包括全职和兼职。

不过,公司和员工都需要注意,远程工作可能会面临一系列的网络安全威胁。这篇文章给出了8项建议,可以帮助营造安全的工作环境:

  1. 避免在公共场所工作,包括咖啡店,图书馆或公园

  2. 不要使用公共Wi-Fi,推荐使用手机热点连接上网

  3. 安装防病毒软件,避免因为系统漏洞造成信息泄露

  4. 定期重启并更新所有设备,包括路由器

  5. 为每个账户设置强大且唯一的密码

  6. 谨防网络钓鱼攻击,并与家庭成员共同注意

  7. 定期备份数据,帮助在发生勒索或泄露时恢复

  8. 管理家庭风险,避免家人的无意识或不当操作,并设置自动锁定等 ⋙ ZDNET @Sabrina Ortiz

? 对话真格基金戴雨森:有关创业、投资与AI的详细指南

**「此话当真」**是真格基金出品的一档泛商业类播客,每期由不同的真格投资人担任主持,邀请各领域的领军人物,探讨科技趋势与创新技术的影响力。

本期节目邀请谢岩 Monica 和戴雨森 Yusen 进行深度对话,探讨现在创业与十五年前的异同,以及 Yusen 作为投资人判断创业者的标准。希望参与本轮 AI 革命的创业者,可以得到许多实用建议。以下是时间轴,非常有趣又有料的一期播客!

03:26 从创业者转型投资人的幕后故事

12:10 为什么世界上有很多天使投资人,但没有太多天使投资机构

19:43 “小天才”创业有什么必备的特质

22:29 移动互联网浪潮与AI革命的异同

25:38 创业者为何以及如何做到“快、糙、猛”

32:23 好的创业者愿意省小钱,敢于花大钱

37:06 投资时如何平衡看人与行研两个逻辑

40:22 AI 现在处于什么阶段

44:25 当下投资 AI 的逻辑是什么

50:46 AI 浪潮下,创业公司如何与巨头竞争

53:20 AI 行业下的“网络效应”与“规模效应”

56:23 未来 3 年最关注AI行业的哪些变量

65:12 过去半年对 AI 有什么观念上的改变 ⋙ 小宇宙 @此话当真

? 游戏中的数学:面向开发者的「线性代数」极速教程

这是一份面向游戏开发者的线性代数教程,包含了重要概念的阐述、公式、图解、代码实现和注意事项。线性代数是一个研究向量及其应用的学科,在2D及3D游戏开发中,向量有着非常多的应用,Godot引擎对它的使用也非常广泛。

生成式人工智能引发了游戏开发的又一轮革命。然而,想成为一个牛逼的开发者,对向量数学的深入理解依旧是必不可少的!快补起来吧!

坐标系 (2D)〖Coordinate systems (2D)〗

向量运算〖Vector operations〗

  • 成员访问 Member access

  • 向量加法 Adding vectors

  • 标量乘法 Scalar multiplication

实际应用〖Practical applications〗

  • 移动 Movement

  • 指向一个目标 Pointing toward a target

单位向量〖Unit vectors〗

  • 标准化 Normalization

  • 反射 Reflection

点乘〖Dot product〗

  • 朝向 Facing

向量积〖Cross product〗

  • 计算法线 Calculating normals

  • 指向目标 Pointing to a target

▢ 更多进阶教程

? 2023年生成式AI报告:State of Gennerative AI 2023

ShowMeAI 知识星球资源编码:R158

启明创投投携手未尽研究,在世界人工智能大会 (WAIC 2023) 共同发布了这份报告,全面地梳理了当前行业生态和前沿研究,并对未来发展进行了十大前瞻判断!

此外,报告对新的商业生态和技术发展,绘制了精美的汇总图!图片信息含量非常高,值得收藏~

? 报告章节

  1. 第一章:行业变革

  2. 第二章:前沿研究

  3. 第三章:监管、安全与人才

  4. 第四章:十大展望

? 十大前瞻

大语言模型

  1. 2024年,中国将出现比肩 GPT-4 的多语言通用大模型

  2. 超长上下文 (Long Context) 将引领下一次LLM技术突破

  3. 在出现更有前景的大语言模型之前,为实现垂直领域更好的效果,以下三种方式将共存:

  • 在不改变数据分布的情况下,利用更多通用数据进行通用大模型预训练,不特别引入行业数据

  • 利用行业专属数据微调 (Fine-Tuning) 通用大模型

  • 利用行业数据占比更高的数据集进行垂直模型预训练

多模态模型

  1. 当前 CLIP + Diffusion 的文生图模型是过渡态,未来2年内将出现一体化的模型结构

  2. 下一代 Text-to-Image 模型将具备更强的可控性,它将结合底层模型能力和前端控制方式,对模型的设计将注重与控制方式的结合

  3. 2025年之前,Video 和 3D 等模态将迎来里程碑式的模型,大幅提高生成效果

  4. 以 PALM-E 为代表的具身智能 (Embodied AI) 展现出在机器人的感知、理解和决策等方向上的巨大潜力,但当前训练和可靠性存在较大挑战

  5. 短期内 Transformer 正成为多个模态的主流网络结构,但压缩整个数字世界的通用方法尚未出现,Transformer 并不是人工智能技术的终点

商业机会

  1. 3年内,颠覆式的AI应用的核心驱动力来自于底层模型的创新,两者无法解耦,模型的作用将大于产品设计的作用

  2. 当前生成式AI市场处于技术主导的早期阶段,存在千亿美元市值的平台性企业的机会

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