OpenAI 强敌环伺|求职者争先恐后地增加新的AI技能|AI快讯 016

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又是好久不见!本期 AI 快讯为你带来上周值得关注的内容。9 条简讯,阅读时间12分钟。

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Google带来了生成式AI搜索功能的新功能

Rany Ng 原文链接

Google在今天分享了其生成式AI驱动的搜索体验(SGE)的一些升级,以帮助用户更好地在线学习和理解信息。

  • 查看AI生成响应中的定义:对于科学、经济、历史等相关主题或问题的AI生成响应,用户可以悬停在某些单词上预览定义,查看主题的相关图表或图片。
  • 更好地理解AI概述中的编码信息:SGE将增加新功能,使理解和调试生成的代码更容易。概述中的代码段现在将用语法高亮进行颜色编码。
  • 使用生成式AI更轻松地浏览网络学习:“SGE while browsing”是一个早期实验,旨在测试生成式AI如何帮助您在线导航信息,并更快找到核心内容。

我的观点一直是,今后无论从事什么职业,Prompt Engineering 是必须要学习的技能。

学校开始教授ChatGPT和人工智能的知识,以免学生落后。

EditorDavid 原文链接

教授们现在担心,忽略或阻碍AI的使用“将对学生造成不利,使许多人在进入职场时落后”,CNN报道。

根据高等教育研究团体Intelligent.com进行的一项研究,大约30%的大学生在过去的学年中使用ChatGPT完成学校作业,英语课程中使用最多。范德堡大学计算机科学副教授Jules White认为,教授们应在开学的前几天明确课程对使用AI的立场,并应将其纳入教学大纲中。“它不能被忽视,”他说,“我认为学生、教职员工和校友成为AI专家非常重要,因为它将在每个需求的行业中产生变革性影响,所以我们提供了正确的培训。”

求职者正争先恐后地在LinkedIn上增加新的人工智能技能

Jacob Zinkula 原文链接

2023年8月17日,Jacob Zinkula报道,自去年11月聊天机器人ChatGPT发布以来,LinkedIn上提到GPT或ChatGPT的工作发布在全球英语职位中增长了21倍,根据一份新的关于AI在劳动力中的公司报告。特别是,4月至6月期间,AI工程师的职位发布增加了一倍多,成为该平台上增长第三快的工作。

以下是主要要点的总结:

  • 工作发布激增:从2022年7月到2023年7月,Indeed上的生成AI工作发布增加了约50%,但生成AI工作搜索增加了12,300%。
  • 求职者增加AI技能:自1月以来,LinkedIn会员的个人资料上的“ChatGPT”或“prompt engineering”等生成AI关键字平均逐月增长75%。
  • 技能要求和自报:这些技能通常需要计算机科学和统计学的技术培训或经验。五个增长最快的AI相关技能是问题回答(同比增长332%)、分类(增长43%)、推荐系统(增长40%)、计算机视觉(增长32%)和自然语言处理(增长19%)。
  • 人际技能的重要性:尽管公司可能在寻找更多具有AI技能的人员,但有一件事情没有改变。人际技能仍然对高管和公司领导层非常重要。LinkedIn的一项调查显示,92%的美国高管认为人际技能“比以往任何时候都更重要”。

工作的终结:在人工智能革命中哪些工作将生存下来?

David Runciman 原文链接

这是一篇长文,以下是要点总结:

2023年8月19日,David Runciman针对人工智能时代工作的未来提出了探讨。以下是关键要点的总结:

  • 体育裁判的替代:2021年澳大利亚和美国公开网球锦标赛的所有裁判被机器人替代。这一变化在许多方面都是不可避免的,Hawk-Eye系统已经超过了人类视力近20年。
  • 人工智能与人类共存:尽管有智能技术的出现,现在从事体育裁判工作的人数比以往任何时候都多。温布尔登仍保留裁判,部分原因是为了审美。
  • 工作的未来复杂性:工作的未来涉及复杂的关系集合,更可能改变我们对工作的理解,而不是废除它。许多职业的风险是自动化,但如果你的工作涉及创造力、审美判断、真实的流动性或社交敏感性,那么你现在可能是安全的。
  • 人类可能走马路吗?:人类的技能组合也可能在机器能够以许多倍的速度做我们能做的大部分事情时变得不够灵活。智能机器缺乏适应性,但我们围绕它们建立了整个经济体系。
  • 人工智能的潜在利弊:人工智能革命的潜在上升空间是巨大的,但同时也很容易看到隐约逼近的劣势,包括真实的灾难风险。
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本期快讯由 Axton 与「AI自动化工具包」共同合作从数十篇AI新闻中筛选完成。 想要更有效率地获取信息和处理信息?立即点击,开始你的AI之旅!

大公司使用由人工智能生成的广告,因为它们便宜。

Emilia David 原文链接

创建广告可能既复杂又昂贵,越来越多的品牌将生成AI视为减轻这一过程的手段。

  • 节省成本的手段:路透社报道,像WPP这样的大型广告公司和联合利华这样的跨国公司寻求生成AI以降低营销成本,同时制作更多广告。例如,Nestlé和Mondelez使用OpenAI的DALL-E 2制作广告。WPP的CEO告诉路透社,使用生成AI节省的费用可以是“10到20倍”。
  • 版权保护和安全风险的担忧:使用生成AI进行广告的公司告诉路透社,他们仍然担心其AI广告是否可以获得版权保护,以及使用AI时的安全风险。

看来大公司对AI生成广告的版权担忧不是没道理的 👇

美国联邦法官裁定AI生成的艺术作品不可获得版权保护

Wes Davis 原文链接

人类是“有效版权要求的基本部分”,DC地区法官Beryl A. Howell表示

2023年8月19日,美国联邦地区法院法官Beryl A. Howell裁定,AI生成的艺术作品不可获得版权保护。该案件起因于美国版权局拒绝了Stephen Thaler为其使用创造性机器算法创建的AI生成图像的版权申请。

  • Howell承认人类正在“走向版权的新领域”,艺术家将使用AI作为工具创造新作品,这将引发“关于版权AI创作艺术所需人类投入有多少的具有挑战性的问题”。
  • Thaler计划上诉此案。他的律师Ryan Abbot表示,“我们尊重地不同意法院对版权法的解释”。

OpenAI 强敌环伺

“Meta对OpenAI的下一次人工智能攻击”

Julian Horsey 原文链接

Meta Platforms近日准备发布一款名为Code Llama的软件,旨在协助开发者自动生成编程代码,这一大胆举措可能会颠覆AI领域。

  • 产品介绍:Code Llama是一个开源人工智能模型,预计将于下周初推出。这一新的编码模型将直接与OpenAI的Codex模型竞争,是Meta的Llama 2软件的重大增强。Llama 2曾通过简化公司创建自己的AI应用的过程,而无需从OpenAI、Google或Microsoft购买软件,从而彻底改变了AI领域。
  • 期望效果:Code Llama的推出预计将进一步简化公司开发能够在开发者输入时自动建议代码的AI助手的过程。这可能会将客户从像Microsoft的GitHub Copilot这样的付费编码助手转移出去。

微软计划与Databricks合作推出AI服务,可能对OpenAI构成威胁

原文链接

据知情人士透露,微软计划开始销售新版本的Databricks软件,帮助客户为其业务制作AI应用程序。这一消息于周四由The Information报道。

  • 产品概述:Databricks是一个使用人工智能的数据分析平台,微软将通过其Azure云服务器单元进行销售。Databricks有助于公司从头开始创建AI模型,或重新利用开源模型,作为许可OpenAI专有模型的替代方案。
  • 战略背景:7月份,微软公布了一项雄心勃勃的支出计划,以满足其AI服务的需求。该公司已开始在其产品中整合AI功能,例如Azure、Microsoft 365、GitHub以及若干开发人员工具。
  • 可能影响:这一新服务可能对OpenAI构成威胁,因为它提供了一种替代许可OpenAI专有模型的方式。通过提供一个从头开始或重新利用开源模型的解决方案,Databricks为客户提供了一种更灵活的选择。

话说,我一直认为,Minecraft 是最具有元宇宙形态的游戏。OpenAI 收购了这家工作室,到底想做什么?

OpenAI收购了一家制作“Minecraft”克隆游戏的游戏工作室

Frank Landymore 原文链接

周三,ChatGPT的制造商OpenAI宣布收购了一家名为Global Illumination的小型“数字产品公司”。它的主要产品是一个名为“Biomes”的开源视频游戏,看起来与“Minecraft”极为相似。

  • 收购细节:OpenAI在其官方博客上表示,“整个团队已加入OpenAI,致力于我们的核心产品,包括ChatGPT。”并赞扬Global Illumination是“一家利用AI构建创意工具、基础设施和数字体验的公司。”
  • 潜在动机:OpenAI的动机并不容易理解。由于它与微软享有多亿美元的合作伙伴关系(微软拥有真正的“Minecraft”),因此只是为了购买一个开源的“Minecraft”仿制品而收购另一家公司似乎有些奇怪。
  • 可能目的:可能还有更多不为人知的情况。OpenAI可能希望通过训练它们在类似现实生活的3D世界中导航(例如Minecraft),使AI模型(例如GPT-4)变得更智能,就像最近其他AI研究人员所做的那样。或者,OpenAI可能希望发布一款融入某种AI形式的游戏,作为潜在的新收入或炒作流。

另外一个同类报道,更关注的是“设计”方面 👇

OpenAI的第一次收购是一家AI设计公司。

Mark Wilson 原文链接

OpenAI在其7年的历史中首次收购了一家公司——总部位于纽约的,专注于AI设计和开发的初创公司Global Illumination。

  • 关于Global Illumination
    • 团队:CEO Thomas Dimson曾是Instagram的工程总监,并编写了平台的首个内容排名算法。CTO Taylor Gordon曾在Facebook、Instagram和Google担任软件工程师。Joey Flynn曾在Facebook、Quip和Instagram担任设计总监。
  • 收购意图:这次收购似乎是增加OpenAI自身的产品专业知识的方式,可能用于构建自己的下一个杀手级应用,或者帮助OpenAI的许多开发者客户更好地构建在OpenAI产品之上的工具和API。


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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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