DPS Build
OpenAI 的 Lilian Li 专门介绍了 prompt engineering https://t.me/tms_ur_way/2655
Chip Huyen 写了一篇非常详细的 当下 LLM 产品化总结：
1. 目前的 prompt engineering 大大降低了开发难度，同时也提高了维护成本；
2. 尽管直接调用各种 LLM API 可能会产生天价费用，但是比起自己从零训练模型还是便宜；
3. LLM 输出可能不稳定，需要通过各种方法来降低这种风险，比如在 prompt 中加入更多的例子；
4. LLM 的 latency 可能也是一个潜在问题
5. 总之，这一领域发展得非常快，也许这些经验中的很大一部分在三个月后就没有参考意义了。
https://readwise.io/reader/shared/01gxwbcx0r0bf7tnbcn1nh1nw4
1. 目前的 prompt engineering 大大降低了开发难度，同时也提高了维护成本；
2. 尽管直接调用各种 LLM API 可能会产生天价费用，但是比起自己从零训练模型还是便宜；
3. LLM 输出可能不稳定，需要通过各种方法来降低这种风险，比如在 prompt 中加入更多的例子；
4. LLM 的 latency 可能也是一个潜在问题
5. 总之，这一领域发展得非常快，也许这些经验中的很大一部分在三个月后就没有参考意义了。
https://readwise.io/reader/shared/01gxwbcx0r0bf7tnbcn1nh1nw4
huyenchip.com | highlighted via Readwise
Building LLM applications for production | annotated by
A question that I’ve been asked a lot recently is how large language models (LLMs) will change MLOps workflows. After working with several companies who have...
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经朋友推荐，看到这个域名搜索引擎，非常不错。
https://domainr.com/
比如你想买一个 telegram 的域名，它会把相近的候选项自动列举出来。比如 telegr.am, Tele.gram 等组合
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How Replit trains Large Language Models (LLMs) using Databricks, Hugging Face, and MosaicML
https://blog.replit.com/llm-training
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Replit Blog
Replit — How to train your own Large Language Models
Learn how Replit trains Large Language Models (LLMs) using Databricks, Hugging Face, and MosaicML
Introduction
Large Language Models, like OpenAI's GPT-4 or Google's PaLM, have taken the world of artificial intelligence by storm. Yet most companies don't…
Introduction
Large Language Models, like OpenAI's GPT-4 or Google's PaLM, have taken the world of artificial intelligence by storm. Yet most companies don't…
Daniel Lemire 对比了Amazon Graviton 3, Apple M2, Qualcomm 8cx 3rd gen 这三块 Arm CPU，结果 M2 优于 Qualcomm 8cx，优于 Graviton 3。
https://lemire.me/blog/2023/05/03/graviton-3-apple-m2-and-qualcomm-8cx-3rd-gen-a-url-parsing-benchmark/
https://lemire.me/blog/2023/05/03/graviton-3-apple-m2-and-qualcomm-8cx-3rd-gen-a-url-parsing-benchmark/
Forwarded from Reorx’s Forge
🐦 今天才知道 OrbStack 的作者 Danny Lin 还是学生，已经能做出这般技术和审美都极高的产品了，而且还不止一个，涉及领域包括 Android, MacOS, Linux VM, Frontend, JavaScript, Python…真的太强了！
https://kdrag0n.dev/about https://twitter.com/OrbStack/status/1654379838734737412
↩ #retweet
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• Hide "OrbStack" volume from Finder
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看来 Apple Vision Pro 的直播，感觉这台设备蛮惊艳的，解决了不少目前 VR/AR 设备的痛点：
1. 没有手柄的设计： 其实是解决了人找设备，还是设备找人的问题。市面上已经发售的设备都有手柄，但手在一个没有参照坐标的空间内很难准确定位，所以不少手柄加上了辅助震动，当手柄到了指定位置会给出反馈。这样的的设计并不舒服，而 Apple Vision Pro 直接让设备找手，感觉这个交互简单了很多，实际效果要体验过才知道；
2. 分体式电池/电源线的设计：大大减轻了头戴设备的重量。
3. 全新的交互：利用前面的屏幕合成眼球的动作，这个交互大大改善了佩戴设备时与他人的交流。在对方看来，也有着直接的眼神交流，这是一个非常大的突破；
4. 与现有 Apple 生态的结合：可以作为 Mac 的外接显示器，可以使用 iOS / iPadOS app。这些将大大推动 Apple Vision Pro 的发展；
https://www.apple.com/apple-vision-pro/
1. 没有手柄的设计： 其实是解决了人找设备，还是设备找人的问题。市面上已经发售的设备都有手柄，但手在一个没有参照坐标的空间内很难准确定位，所以不少手柄加上了辅助震动，当手柄到了指定位置会给出反馈。这样的的设计并不舒服，而 Apple Vision Pro 直接让设备找手，感觉这个交互简单了很多，实际效果要体验过才知道；
2. 分体式电池/电源线的设计：大大减轻了头戴设备的重量。
3. 全新的交互：利用前面的屏幕合成眼球的动作，这个交互大大改善了佩戴设备时与他人的交流。在对方看来，也有着直接的眼神交流，这是一个非常大的突破；
4. 与现有 Apple 生态的结合：可以作为 Mac 的外接显示器，可以使用 iOS / iPadOS app。这些将大大推动 Apple Vision Pro 的发展；
https://www.apple.com/apple-vision-pro/
Apple
Apple Vision Pro
Featuring the new powerful M5 chip and comfortable Dual Knit Band, Apple Vision Pro seamlessly blends digital content with your physical space.
WWDC 上不被提及的一些升级细节
https://sixcolors.com/post/2023/06/the-feautres-that-didnt-get-discussed-onstage-at-wwdc/
https://sixcolors.com/post/2023/06/the-feautres-that-didnt-get-discussed-onstage-at-wwdc/
Six Colors
The features that didn’t get discussed onstage at WWDC
Apple’s Monday keynote at WWDC was jam-packed as usual, but even at two hours there’s never enough time to cover everything that the company is rolling out in its latest platform update…