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想转行做大模型？AI产品经理们，先看看这份指南
如果你想转行做大模型，作为一名AI产品经理，你可以怎么做呢？或许，你可以先进行自我检测，看看自己是否真的适合转行做大模型。这篇文章里，作者便给想转行做大模型的AI产品经理们提出了一些建议，不妨来看看吧。
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RLHF再也不需要人类了！谷歌团队研究证明，AI标注已达人类水平
最近，谷歌在研究中提出了用大模型代替人类，进行偏好标注，也就是AI反馈强化学习（RLAIF），结果发现，RLAIF可以在不依赖人类标注员的情况下，产生与RLHF相当的改进效果。具体如何理解谷歌在最新研究中提出的RLAIF方法呢？不妨来看看本文的解读。
没有任何短板的完美爱人？AI伴侣正悄然改变我们的社会关系
几个月前就有新闻报道生成式AI可以模拟部分人类情感，之前也有Google的研究员说AI具有情感，类似电影《Her》中的电子爱人一样。这篇文章，我们一起来讨论一下这个问题。
Vision Pro的11个新细节披露，苹果画饼上瘾了…
自从前几个月苹果发布了Vision Pro之后，这款发布但未发售的产品就吸引了很多人的好奇。而在苦苦挣扎的AR、MR等行业的人看来，苹果此举无疑是一针兴奋剂。但产品要明年才发售，又让很多想尝鲜的人无可奈何。这篇文章，作者抢先体验到了Vision Pro，看看还有多少细节是我们不知道的。
零基础5分钟搭建一个私有知识的AI机器人，接入微信、抖音和飞书
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作为设计师，该怎么用Stable Diffusion做设计解题？
本篇会以AI图像生成工具Stable Diffusion展开讲讲，如何用更系统化的思维来做设计解题，会分享一些面向AIGC绘图工作流的一些开阔性思路与方法分享，核心观点即“商业需求是题面，AIGC是计算工具，解题思路还得是设计师!”，总之面对AIGC设计不要焦虑也不用回避，本篇笔者期望能够和大家一起探讨AIGC绘图如何为我所用，如何融入设计流程，如何降本增效。
并且会聊聊Stable Diffusion究竟具备了哪些可控能力，以及进行商业设计落地的思路与解题技巧，一切皆是希望能够帮助大家更好的认识AIGC绘图工具，并帮助优化自己的设计流程。
AIGC | 图像生成领域，Prompt的七个缺陷
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“偏科”的国产大模型：长于文本、弱于数理、作画凑合
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寻找智能飞轮：从数据枯竭到多模态再到自生成
究竟什么是智能飞轮？什么样的领域、什么样的要素影响下，智能飞轮更可能出现呢？这篇文章里，作者就发表了他的看法和见解，一起来看看作者得出了什么样的结论。
