GPT-4V开源对手出现,完美解决地狱级难度的停车指示 |使用AI到底能提高多少效率| AI快讯 231009

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AI 快讯本期内容:

🔶 GPT-4V 开源竞争对手出现:LLaVA
🔶 使用AI到底能提高多少效率
🔶 OpenAI 首席技术官说,人工智能技术的进步 "快得令人难以置信"
🔶 推文分享:使用 DALL·E 3 帮你画产品图片

GPT-4V开源竞争对手:LLaVA

让GPT-4能看见能听见的GPT-4V刚刚发布还没几天呢,一个叫做LLaVA:大型语言和视觉助手的开源多模态模型出现了。

LLaVA 是一种新型端到端训练有素的大型多模态模型,它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的 Vicuna 结合在一起,实现了令人印象深刻的聊天能力,模仿了多模态 GPT-4 的精神,并在科学质量保证方面创造了新的最高精度。

项目地址:

LLaVA
Visual Instruction Tuning

大家可以去玩耍的地址:

LLaVA

据测试,LLaVA 与 GPT-4V 一样都能够解决这个地狱级难度的停车指示。

使用AI到底能提高多少效率

都说用AI能够提高工作效率,问题是:无图无真相,到底使用AI能提高多少的工作效率呢?

哈佛商学院的一篇论文描述了在与全球管理咨询公司波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)合作的研究中,发现AI在复杂、知识密集型任务上有显著的表现影响。研究涉及758名咨询顾问,占公司个体贡献者级别员工的约7%。

  • 关键数据
    • 18个在AI能力范围内的实际咨询任务中,使用AI的咨询顾问平均完成了12.2%更多的任务,速度提高了25.1%。
    • 任务质量提高了40%以上。
    • 在平均业绩以下的顾问表现提升了43%,而在平均业绩以上的提升了17%。
  • 人与AI的协同模式
    • 一部分顾问像“人马”一样,也就是半人半神,将解决方案的创建活动分配给AI或自己。
    • 另一部分顾问更像“赛博格”,或者说半机械人,你中有我我中有你,与AI完全集成,持续与技术互动。

请注意这个有趣的结论:“在平均业绩以下的顾问表现提升了43%,而在平均业绩以上的提升了17%”,如果你还不够优秀,AI可以迅速帮助你走向优秀。无论是“半人马”模式还是“半机械人”模式,我们可以明确的一点是:未来的工作场所并不是人与机器的竞争,它和现在没有什么不同,依然是人与人之间的竞争。不同的只是,这次的工具是AI!善用工具,不要错过本次的AI课程优惠活动 👇

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Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality - Working Paper - Faculty & Research - Harvard Business School

OpenAI 首席技术官说,人工智能技术的进步 "快得令人难以置信"

当ChatGPT去年11月面向公众开放时,其火爆程度超乎OpenAI的首席技术官Mira Murati的预料。在仅仅两个月内,用户数量便达到了1亿。这一现象不仅在全球范围内引发了一场针对AI的“军备竞赛”,甚至让谷歌也紧急推出了自己的聊天机器人Bard。

然而,Murati警告,这种急功近利的竞争可能导致“安全上的竞相抄底”。对于AI而言,如果只是盲目追求用户量和功能,而忽视了潜在的安全隐患,后果可能非常严重。

We weren’t prepared for how big ChatGPT would be, says OpenAI CTO
OpenAI’s chief technology officer has admitted that the company was unprepared for how popular ChatGPT would be when it launched last year.

推文分享:使用 DALL·E 3 帮你画产品图片

这几天玩 Bing Chat 的免费 DALL·E 3 玩的不亦乐乎,推荐一条推文教你画产品图片,效果是这样的:

Knolling product photo of a perfume bottle surrounded by fragrant flower petals, essential oils, cinnamon sticks, and a clear dropper, arranged on a clean background.

原推文如下:


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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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