AI 快讯:会自我提升的机器猫 | 最搞笑的 Prompt

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今日快讯的结尾很欢乐,这是这几天看到过的最搞笑的Prompt了。咱们先从越来越厉害的AI开始。

RoboCat: A self-improving robotic agent — 机器猫:一个自我提升的机器人代理

机器人不厉害,厉害的是会“自我提升的机器人”!

来自Google Deepmind 的自我提升的机器人AI代理——RoboCat,它可以在不同的机械臂上执行各种任务,并自动生成新的训练数据来改善自己的技术。RoboCat基于一个多模态模型Gato,它可以处理语言、图像和动作。RoboCat通过观看人类控制的机械臂的演示,以及自己在模拟和真实环境中的练习,学习了数百万条轨迹的数据。RoboCat是第一个能够解决并适应多个任务,并且能够在不同的真实机器人之间进行的代理人。RoboCat的学习速度比其他最先进的模型要快得多,它是朝着创建通用机器人的重要一步。

RoboCat: A self-improving robotic agent
Robots are quickly becoming part of our everyday lives, but they’re often only programmed to perform specific tasks well. While harnessing recent advances in AI could lead to robots that could help in many more ways, progress in building general-purpose robots is slower in part because of the time n…

Deepmind's new AI agent learns 26 games in two hours — DeepMind的新AI代理在两小时内学会了26个游戏

除了能自我提升的机器人,Deepmind 的 AI 代理学习游戏也不在话下啊

Google Deepmind、Mila和蒙特利尔大学开发的AI算法“Bigger, Better, Faster”在短短两小时内就掌握了26款Atari游戏,达到了人类的效率。这个模型直接从它与游戏世界的互动中获得的奖励和惩罚中学习,而不是明确地创建一个游戏世界的模型。该团队通过使用更大的网络、自我监控的训练方法和其他提高效率的方法来实现这一点。尽管需要的计算量较少,但BBF与使用500倍数据训练的系统相当。

Deepmind’s new AI agent learns 26 games in two hours
The AI algorithm “Bigger, Better, Faster” masters 26 Atari games in just two hours, achieving human efficiency.

42% of CEOs say AI could destroy humanity in five to ten years | CNN Business — 42%的首席执行官表示,人工智能可能在五到十年内摧毁人类 | CNN商业

你站哪边?

许多顶级商业领袖严重担忧,人工智能可能在不久的将来对人类构成存在的威胁。本周在耶鲁大学首席执行官峰会上接受调查的首席执行官中,有42%的人认为人工智能有可能在五到十年内摧毁人类。这项调查包括来自商业各个领域的119位首席执行官的回应。虽然有34%的首席执行官表示人工智能可能在十年内摧毁人类,8%的人表示这可能在五年内发生,但58%的人表示这永远不会发生,他们“不担心”。

Exclusive: 42% of CEOs say AI could destroy humanity in five to ten years | CNN Business
Many top business leaders are seriously worried that artificial intelligence could pose an existential threat to humanity in the not-too-distant future.

本周最搞笑的Prompt,“亲爱的孙子 🤣🤣🤣”

好吧,至少 58% 的 CEO 们表示“不担心”AI 摧毁人类。所以咱们先开心一下吧:


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AI 智能体工作流:用 Dify 打造本地、开源长文翻译神器

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今天我们来完成一个既有挑战性又有启发性的任务:我们来使用开源的 AI 开发平台 Dify 创建一个高质量的 AI 翻译助手。同时我们可以学习一种可以应用于不同平台的通用的方法。 虽然现在的 AI 翻译比传统的机器翻译提升了很多,但是依然不够令人满意。这就是为什么我们今天要学习一种新的方法来提升翻译的质量。这种方法就是 AI 界大神吴恩达老师最新开源的反思工作流。简单来说它就是一种让 AI 对自己的输出结果进行思考并进一步改进的方法。 反思工作流它的具体步骤实际上就是三步法:先让一个 AI 进行初始翻译打一个草稿,然后再让第二个 AI 去挑毛病,然后再让第三个 AI 对草稿进行最终的优化,形成最后的翻译结果。这就相当于是一个团队作业,三个臭皮匠胜过诸葛亮。这个过程不仅能够提高翻译的准确性,还可以让翻译更加符合目标语言的表达习惯。 在上期智图派,Coze 复刻吴恩达开源 AI 翻译神器 | 「智图派」 当中我使用 Coze 平台来实现过这个翻译的工作流,今天我们将使用另外一个 AI 开发平台 Dify 来再次实现这个工作流。我们可以通过这次实例来学习到如何把同一套思想同一套工作流在不

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Coze 复刻吴恩达开源 AI 翻译神器 | 「智图派」

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AI 最大的应用场景之一,就是翻译。虽然说现在的 AI 翻译比以前的机器翻译好了很多,但是常常还是不够完美。不过现在呢,有一种超强的方法可以显著提升 AI 翻译的水准,这就是 AI 界大神,吴恩达 Andrew Ng 教授最新开源的「反思工作流」 它利用prompt engineering,让AI不仅能翻译,还能"思考"如何改进翻译!这意味着,无论你要翻译的文档有多专业、多复杂,都能得到一个高度定制化的优质翻译。我们可以先看一下翻译效果。 吴恩达老师的反思翻译核心思路 吴恩达老师的翻译工作流可以归纳为两个核心要点: 第一,采用"初始翻译-反思-优化"的三步迭代流程,不断改进翻译质量。首先使用一个 AI 进行初始的翻译,然后让另一个 AI 对初始的翻译结果进行思考和评判,找出可以改进的地方,最后,由第三个

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Jina Reader API 的四种用法 | 「智图派」

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构建知识库,或者分析各种文章数据,是大家使用 AI 很重要的一个应用场景,因此我们常常会需要用到爬虫去爬取某个网站上的内容,现在,Jina 推出了一款非常简单好用的获取网页内容的工具,你只要把网址给它,它就能把网页内容整理成很适合大语言模型使用的格式,简直是构建知识库的利器。今天我就给大家介绍四种用法。分别包括在自动化工作流中使用以及在 AI 智能体中使用。 Jina Reader API 的网址是 读取器 API,你可以直接输入你需要爬取内容的网址 URL 在这边进行测试,输入之后直接点击按钮「获取内容」,就可以在右边得到结果了。 而他的用法也很简单,就是把你需要爬取内容的网页的 URL 写在 https://r.jina.ai 的后面就可以了。 什么是 Reader API Reader 是将任何URL转换为LLM友好的输入,只需简单添加前缀 https://r.jina.ai/ 无需付费即可获得改进后的适用于智能体或 RAG 系统的输出。

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Coze 工作流获取 Tweets 详解 | 「智图派」

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Coze是一个可以不用代码来搭建AI聊天机器人的平台。我在这期视频当中已经详细地讲解了Coze的各种功能,以及如何用到GPT-4 Turbo的模型。感兴趣的朋友可以回看一下。 自从 Twitter 被马斯克买了之后,如果你想从 Twitter 网站的外面来获取推文信息,也就是用 Twitter API,就需要每个月充值100美元了。但是 Coze 却很大方地让你可以免费地用部分 Twitter API 的功能了。今天我就先给大家演示一个可以批量获取多个 Twitter 作者的推文的工作流,把这个工作流嵌入到你的 AI 聊天机器人里面。比如我这里加了两个 Twitter 账号,我的和马斯克的,这样就可以一次性地获取到我们两个人的推文了。 今天我首先给大家演示一下在 Coze 上可以用到的 Twitter API 的功能,然后再演示一下批量获取推文的工作流,最后我们再聊一聊 Coze 的局限性。 Plugins 的基本功能 getUsers 首先第一个 "get users"

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