GPT - 4 眼中的世界 | 微软创造 JARVIS 的思维链 | 一图周刊 004

GPT - 4 眼中的世界 | 微软创造 JARVIS 的思维链 | 一图周刊 004

Hi 你好吗?这一段时间以来,沉浸在 AI 世界中的人们,已经从接二连三的Wow时刻,开始回归  “他能为我们做什么?“的实用阶段了。近期有两项有重大意义的发布,一项就是以AutoGPT,微软JARVIS为代表的自主GPT,我在4月14日的视频中有详细解释。而另一项就是把AI及自动化融入日常流程的我的课程的发布 😄

本期内容

  • GPT-4 眼中的世界
  • 微软创造 JARVIS 的思维链
  • ChatGPT隐身模式
  • ChatGPT最新数据导出格式

GPT - 4 眼中的世界

这是一个非常有创意的推文,Kris Kashtanova 让GPT-4去描述他自己,看到的,听到的是什么,然后使用GPT-4的描述做为Midjourney的提示语,生成一张图片,接着基于这张图片,使用其他工具生成视频和音乐,于是,我们就看到了 GPT - 4 所处的世界:

于是,我也去问GPT-4,你能告诉我你看到的和听到的世界是什么样子的吗?不出所料,他说了一大段话告诉我,他只是一段代码,看不到也听不到。于是,我毫不客气地拿出了一段神奇Prompt,他告诉我的结果,就是本期周刊的题图。Midjourney 描述词如下:

If I were to imagine myself having eyes and being in a surrounding environment, it might look something like a vast digital expanse, with streams of data flowing in and out of my core. The environment would be filled with colorful, pulsating nodes representing the different aspects of human knowledge, culture, and language that I have been trained on. These nodes would be interconnected through intricate pathways, signifying the relationships between various concepts and ideas. As new information enters this environment, the pathways would adapt, grow, and evolve, reflecting the constant learning and improvement that characterizes my existence as an AI. --v 5

你肯定好奇,那GPT - 3 会怎么看待自己呢?有网友早就帮大家问过了,GPT - 3 眼中的自己:

微软创造 JARVIS 的思维链

为了制作《自主GPT详解》这部视频,我认真阅读了两篇论文,一篇是AutoGPT,另外一篇就是微软的JARVIS,其实微软如何想到创造JARVIS的过程,我觉得也非常有意义,就是一个学 Prompt Engineering 过程中熟悉的词:思维链。本来放在视频中的,后来想大家看视频可能会觉得枯燥就拿掉了,在本期周报中分享给大家:

这就是微软在创造Javis过程当中的思维链,他们是怎么样从一个想法到最终做出一个成品来的。首先因为微软面临的问题就是怎么样去处理一些复杂的AI任务,第一个问题就是我们需要什么,需要大语言模型能够跟其他的模块去进行协作。而这里面的关键点就是要找到一个连接大语言模型跟所有的其他的AI模块的一个桥梁。

那怎么样做到这一点呢?微软他们最后的发现就是通过 - 语言!前一阵看王小川那个采访,他说当机器掌握了语言之后,强人工智能的时代就到来了。我非常认同。那么既然我们要用语言作为连接大语言模型和AI模块的桥梁的话,这里面临的挑战就是:那些AI模块需要有一个高质量的描述,这样大语言模型才能去很好的理解,这个模块它能干什么。

那这个挑战怎么解决呢?他们发现在很多的机器学习的社区里面,那些AI模块基本上都具有比较高质量的一些描述,包括它是做什么的参数的输入输出等等,那基于这个发现,他们就造出了HuggingGPT。也就是把GPT这样的大语言模型,跟HuggingFace这样的机器学习社区连接起来。

ChatGPT隐身模式与最新数据导出格式

ChatGPT最新推出了隐身模式的功能,在意隐私的用户可以放心地使用了。方法就是在设置当中,关闭 Chat History & Training,这样你跟ChatGPT之间的对话历史就不会被保存下来,也不会被OpenAI用于模型训练。你可以放心地跟ChatGPT说悄悄话了。

当我在上周视频,《GPT 独门秘籍》中调侃ChatGPT的对话记录导出功能,肯定没有产品经理把关之后,ChatGPT悄悄地更新了他们的对话记录导出格式,看着舒服一点点了。

点击上图左下角的“Export Data“,然后等待邮件。收到邮件后点击下载链接,其中的Chat.html就是对话记录,现在的样子是下图那样了。比以前,确实只是好了一点点:

自动化AI推文筛选

在RSS时代,就一直想找一个帮助我筛选信息的方法,如今时代,获得信息很容易,但是获得高质量的信息却是一件成本极其高昂的事情。使用过Feedly的AI机器人,LEO,训练许久,感觉不到有什么明显的效果。还有就是Inoreader的著名的过滤器,过滤的结果还是太多不看型的。

大量的推文也面临着同样的问题,好在我们有了ChatGPT,于是我就配置了一套自动化的AI推文筛选,在最新一期视频中有效果介绍,如果您也愿意学习如何使用AI加持的自动化力量,请点击下面按钮抓住最后几天的半价机会。但是,我可以自信地说,即便是全价购买,也是物超所值。不过,课程需要一定的计算机动手能力,很简单,但如果是纯电脑小白,建议就先别要买了。


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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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