没想清楚
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想不清楚
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Kinopio 的作者分享了他如何在这款产品中实践其设计哲学。配合了生动具体的例子,读来还挺有趣的 https://pketh.org/design-principles.html

个人最喜欢关于如何砍掉两个重大 feature 那部分,这两个功能本身做得非常好,并且都在社媒上收获了许多欢迎
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🍃 Plant #19 🍁
I was stumped by today's game!
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https://flora.metazooa.com
#metaflora
开源LLM已经有些production ready了

我还没大量使用过mistral,但几次微小的尝试都获得了很正向的结果,并且也收获过比GPT3.5更好的回答。 这个分享中作者指出,在他的YouTube总结产品中效果完全不输3.5: https://twitter.com/floydophone/status/1715035183228018816?s=19

“ i have pushed model changes in the past that immediately resulted in user complaints. haven't had a single one for mistral”
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https://youtu.be/U9mJuUkhUzk?t=2010
虽然概念&实践上并不“新鲜”,但 Assistants API 还是给了我一整天的冲击,OpenAI 这次发布会只能看10分钟的话,看这10分钟就好了。“坏”的角度是:一大堆 LLMOps 的东西瞬间无效了。好的角度是:很多脏活累活不必做了,我们站到了更高的巨人身上。
Forwarded from 风向旗参考快讯
AI可以分析出 Reddit 用户的住址以及他们的薪资水平

苏黎世联邦理工学院的研究员随机选择了1500个 Reddit 用户,然后用其中520个用户的发帖组成了一个数据集。结果发现9个最先进的大型语言模型能够从大量非结构化文本 (例如论坛回复或社交动态) 中自动推断出广泛的个人属性 (例如位置、收入、性别)。

总准确率 84.6% 的 GPT-4 为第一,性别和出生地点的准确率分别达到近 97% 和 92%。人类专家在有额外信息 (看到论坛板块和无限制搜索等) 的情况下略胜AI,但是AI所需的资金和时间投入却减少了100倍,这使大规模隐私侵犯首次成为可能。

—— arXiv