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🤖 受 AI 影响，这 8 家公司开始裁员……
为了搞清楚 AI 最近在影响哪些行业、哪些职业，作者花了三天事件找到了八家算有代表性的公司，结果发现 AI 对它们的影响是：裁员 ⋙ 更详细介绍
| 公司名称 | 裁员比例 | 影响人数 | 裁员对象人群 |
|---|---|---|---|
| Insider | 10% | 100+ | 新闻编辑 |
| CNET | 50% | 不详 | 新闻和视频员工 |
| 蓝色光标 | 不详 | 不详 | 设计师、写作者、广告人 |
| IBM 公司 | 30% (未来五年) | 7800 | 人力资源等 |
| 知荔文化 | 50% | 20+ | 设计师 |
| 微软 | 9% | 15000 | 销售和市场岗位 |
| 亚马逊 | 不详 | 13000 | 运营岗，服务岗 |
| 京东 | 4% | 5000+ | 客服岗 |
| 滴滴出行 | 6% | 3000 | 客服岗 |
| 携程 | 5% | 2000 | 客服岗 |
🤖 小米组建AI实验室大模型团队
近日小米集团透露，4月已经正式组建了AI实验室大模型团队，目前AI领域相关人员超1200人。雷军表示，对于大模型将全力以赴坚决拥抱，并透露正在研发一些有趣的技术和产品。⋙ 来源
🤖 Poe 安卓客户端上架Google Play
Poe 是美国知名问答社区 Quora 推出的一款 AI 聊天应用，集成了Sage、GPT-4、Claude+、Claude、ChatGPT和 Dragonfly等多个大预言模型，可以让用户与多个人工智能机器人交流。
Poe 的安卓客户端已经上限Google Play，可以免费在移动端体验AI聊天机器人了！⋙ Google Play 网址
🤖 使用 Midjourney 设计活动海报全流程
专业设计师结合实际工作中的海报设计实例，详细解析了利用 Midjourney 制作活动海报的全流程。
文章不仅分享了完整的设计流程、每一步的设计思路与素材选择，还展示了AI如何加速将设计时间从3天缩短至2天！
步骤一：分析
1. 分析需求要素
2. 在素材网站寻找参考风格
3. 使用Midjourney 生成灵感图片
4. 根据seed灵感，生成具象化的图像作为素材，制作海报的设计线稿
步骤二：炼图
1. 通过草图线稿罗列关键元素，再通过Midjourney生成对应素材
2. 将选中的素材在PS中简单合成到一起
3. 再导入Midjourney，图文生图的方式获得更接近的效果图
4. 循环上述步骤，对细节进行迭代优化
5. 注意，生成素材时要保持风格、光线一致，减少后期合成的修改时间
步骤三：合成
最后，在PS中扣出所需素材，并进行调整、润色等处理，最终完成 ⋙ ASAK设计
🤖 独立开发者每周收入2.3K美元，分享创建和推广经验
PaletteBrain是一个macOS应用程序，允许用户使用快捷方式在所有应用程序中使用ChatGPT。此外，用户还可以创建自定义模板，并为其指定快捷方式。
PaletteBrain 的开发者分享了他在3周时间内完成产品开发和推广，并实现一周收入2300美元的经验。ShowMeAI 总结了分享内容的核心要点：
1. 网站开发者是ChatGPT Plus用户，想解决自己在使用中遇到的问题
2. 花费3周时间开发初版，再beta测试1周
3. 通过Reddit、AI工具汇总网站（futuretools / futurepedia）和Twitter推广
4. 首周访客就达到了3300人，评论区反馈与各类问题接踵而至
5. 最终找到问题处理方式，用户日益活跃，产品保持更新，目前销量稳定
以下，是开发者在设计、开发和解决问题过程中的思考与感悟，我们都将成为开发者，可以学习借鉴：
1. 解决自己面临的问题，做出能帮助其他人的产品
2. 短时间快速开发MVP，然后beta测试
3. 利用不同社交媒体进行多渠道推广
4. 做好处理大量讨论与咨询的准备
5. 持续更新产品，与客户交流，不断改进
6. 成功来自过程，不要只专注结果 ⋙ PaletteBrain 官网 | 分享原文
🤖 数据分析机构 Databricks 发布State of Data AI 2023 报告
ShowMeAI知识星球资源编码：R103
ChatGPT 问世后的6个月时间里，世界已经醒悟到人工智能的巨大潜力，AI模型和产品正在以空前的速度席卷市场。我们即将迎来AI新一代的产品和软件更新。
人工智能数据分析机构Databricks，研究了全球 9000 多家客户，总结了数据和AI使用方面的模式与趋势，提供了一个了解数据和人工智能状况的独特视角。
结论要点1. LLM 的采用正在蓬勃发展，自ChatGPT推出以来， SaaS LLM API 的使用呈爆炸式增长，但最大的使用和增长仍为自定义 LLM
结论要点2. 开源仍然是当今数据和Al市场的主流，在最广泛使用的10个产品中，有8个是基于开源的
结论要点3. 各类组织越来越多地将工作负载整合到单一数据 + AI 平台，超过 50% 的工作负载是从云和本地数据仓库迁移而来的，DeltaLakeOSS中的数据量同比增长 4 倍 ⋙ 报告官方解读 | 报告下载
🤖 MidJourney 常用参数超详细介绍及用法
这是一份 MidJourney 实战向教程，详细地讲解了在实际使用过程中的进阶玩法。
Midjourney提供了丰富的参数设置，利用这些参数可以更有效地创作。在使用中多尝试调整，就可以精准掌握参数与设计效果之间的关系。
MidJourney 常用参数超详细介绍（1）
1. niji模式的巧用：生成更有冲击力的卡通和漫画风格的图片，MJ 5.0版本新增了个性化风格化参数
2.画面比例的适配：aspect 设置合理的画面比例，可以塑造不同特点的人物形象
3. 混乱值：chaos 控制每次生成的4张图的相关性，提高参数值可以提高风格多样性
4. 风格化：stylize 风格化数值越高，画面更艺术和抽象
MidJourney 常用参数超详细介绍（2）
1. 图像权重：iw 数值越高，与原图的相关性越强
2. remix模式 (再混合模式) ：适用于画面的局部修改和丰富色彩
🤖 提示工程指南 (中文版)，最全资源合辑
提示工程 (Prompt Engineering) 是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型用于各场景和研究领域。
这份中文版提示工程指南，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力，以及其他相关工具。
提示工程简介
▢ 大语言模型设置
▢ 基本概念
▢ 提示词要素
▢ 设计提示的通用技巧
▢ 提示词示例
提示技术
▢ 零样本提示
▢ 少样本提示
▢ 链式思考（CoT）提示
▢ 自我一致性
▢ 生成知识提示
▢ 自动提示工程师
▢ Active-Prompt
▢ 方向性刺激提示
▢ ReAct框架
▢ 多模态思维链提示方法
▢ 基于图的提示
提示应用
▢ 程序辅助语言模型
▢ 生成数据
▢ Generating Code
▢ 毕业生工作分类案例研究
▢ Prompt Function
模型
▢ Flan
▢ ChatGPT
▢ LLaMA
▢ GPT-4
▢ Model Collection
风险和误用
▢ 对抗性提示
▢ 真实性
▢ 偏见
论文
工具和库
Prompt Engineering 笔记本
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