NotebookLM：Google DeepMind的突破时刻
刚刚意识到，NotebookLM是@GoogleDeepMind的ChatGPT时刻。
- 以“低调的研究预览”或“实验性”的形式推出
- 尚未实现商业化
- GPU/TPU立即高负荷运转
- 藏有最新的SOTA专有模型升级，这些升级之前从未公布
- 新的AI用户体验巧妙地将大型语言模型（LLM）的使用嵌入产品功能中
在这个案例中，NotebookLM在多模态RAG和I/O方面取得了突破，这是@ChatGPTapp和@GeminiApp都未曾实现的。正如@stevenbjohnson所描述的，多轮预处理大大提升了音频对话的质量，但也带来了极大的延迟（一个高效模型本可在0.5秒内生成30秒音频，却因为LLM延迟增加到了200秒，哈哈）。 
川式投资法则：如何将恼羞成怒转化为财富密码@Svwang1
1/ 最让你气急败坏、恼羞成怒，却又无可奈何的新技术，往往是最有可能让你发大财的机会。这种强烈情绪的背后，通常隐藏着某种巨大的、难以逾越的竞争壁垒。
2/ 理想情况下，这种气急败坏应该像诸葛亮三气周瑜一样，至少持续三次，并跨越多个牛熊周期。如果这项技术不仅没有倒下，反而越来越强大，那就说明它的竞争优势非常全面，真正具有巨大价值。
3/ 恼羞成怒的本质是遭遇了一种"narrative violation"（叙事违反）。违反的次数越多，跨越的时间越长，这个信号就越强烈。这是上帝在提醒你，是时候修改自己的思维模型了。
4/ 正如19世纪美国作家Robert Ingersoll所说："真理会让你自由，但首先它会让你生气。"这句话道出了恼羞成怒背后的深层含义。
5/ 恼羞成怒能让人发财的底层机制是：如果某件事让你持续气急败坏，那么它很可能也会让大多数人感到同样的情绪。如果你能控制住这种情绪，比大多数人更早地接受新事物，深入研究并投入其中，你就会遥遥领先于那些迟早要被迫改变的人。
6/ "当局者迷，旁观者清"的一个重要原因是，人们容易陷入计算短期局部利益的死结中，拒绝放弃，死要面子活受罪。而旁观者没有这些包袱，更容易看到全局视野。
7/ 人们之所以经常死要面子活受罪，是因为这种策略在某些场景下有利于生存。它向周围人发出信号：我还很强大。但知道什么时候该死要面子，什么时候该果断放弃面子，这是一门学问。
8/ 愤怒情绪背后是对自己无能为力的暴怒。一旦意识到只要改变思维模型就能以较小代价变得"有能"，人自然会无比兴奋。但这个过程中必须谨慎，避免被精心包装的骗局误导。
9/ 如果你看到很多富人对某个新生事物气急败坏、破口大骂，这可能是一个潜在的有力信号。他们的心理可能是："我们辛苦多年才有今天，凭什么你这个新来的就能轻松超越我们？"
10/ 将恼羞成怒转化为"四两拨千斤"的力量，是改造自我的捷径。但这需要克服巨大的心理障碍（承认自己错了）和认知障碍（理解自己为什么错），认真学习新的视角。
11/ 在达尔文式的进化系统中，任何时候都有多个不同类别、不同脉络的生物或组织在竞争。气急败坏恼羞成怒，是世界给你的强烈信号，提示一个新的技术路径正在崛起。
12/ 对自己潜意识里的"恼羞成怒"情绪保持敏感，利用这种情绪发现自己可能犯的错误，并果断加入新潮流去发大财，这种能力是一种结构性优势。这就是"川式气急败坏恼羞成怒投资大法"的精髓所在。
总之，学会识别并利用这种情绪，可能是打开财富之门的一把钥匙。但记住，这需要持续的学习、反思和行动，而不仅仅是简单地跟随情绪走。
🎙️ 深度解析：打造高效学习体验的播客指南
📌 深入挖掘：揭示知识的黄金宝藏
据https://t.co/St5O59mmxt分析，播客指南强调不仅仅停留在表层信息，而是深入挖掘关键洞见和“知识的黄金 nuggets”，让听众感觉自己学到了新东西。这个策略使得内容更具深度和吸引力，确保听众获得真正有价值的信息。
🎯 目标受众：精准锁定理想听众
系统提示勾勒出理想听众画像，他们重视效率、欣赏难忘的细节，并寻求一个有趣的学习体验。这种针对性的设计能够更好地吸引和留住目标受众，提高整体听众参与度。
🏗️ 结构与传递：清晰且富有感染力
系统提示强调了清晰结构和引人入胜的传递方式，使用标志性语言引导听众，避免单调、机械化的语调。这种方法不仅提升了信息传达的效果，还增强了听众的收听体验。
🎭 角色与动态：主持人与专家的完美配合
指南明确了主持人与专家之间的角色分工，确保他们相互补充。主持人用热情点出有趣的要点，而专家则提供分析、背景和更广泛的视角。这种动态组合为内容增色不少，使得讨论更加丰富多彩。
📜 内容规则：清晰与公正至关重要
在内容制作中，清晰性和公正性是首要原则。内容从明确的话题概述开始，以避免混淆，并在涉及争议问题时保持中立立场。这种平衡的方法允许听众形成自己的结论，增加了内容的可信度。
💡 难忘的例子：真实案例增强记忆点
真实世界中的例子和相关轶事对于信息记忆至关重要。系统提示强调通过这些例子将信息生动化，增强参与感，并确保学习效果延伸到节目之外。
通过以上这些策略，一个成功且引人入胜的播客节目不仅可以提供高质量的信息，还能创造一个令人难忘的学习体验。如果你也想要提升你的播客内容，不妨试试这些方法吧！ 🚀 
🚀 软银重磅出击：5亿美元投资OpenAI，开启AI新时代！
🌟 全球科技巨头软银宣布投资5亿美元于OpenAI！
据https://t.co/St5O59mmxt分析，软银旗下的愿景基金（Vision Fund）已经同意在最新一轮融资中向OpenAI注入5亿美元资金。这一举动不仅将OpenAI的估值推高至1500亿美元，还标志着软银首次投资由Sam Altman领导的这家人工智能公司。
🤖 为什么这笔投资如此重要？
1. ChatGPT开发者OpenAI估值飙升： OpenAI因其革命性的对话模型ChatGPT而闻名，此次融资前的估值已达到1500亿美元。
2. 软银的战略布局： 作为全球领先的科技投资公司，软银此举显示出其对人工智能未来发展的坚定信心。
3. 技术与资本的完美结合： 这笔投资将为OpenAI提供更多资源，以加速其在人工智能领域的创新和应用。
🌐 未来展望：
此次投资不仅将推动OpenAI在技术研发上的进一步突破，还可能引发其他投资者和科技巨头对人工智能领域的新一轮关注和投入。对于整个行业来说，这无疑是一个重大的里程碑。
加入我们，一起见证人工智能如何改变世界！🔗 https://t.co/u3nOMmoCcI 
如何利用AI打造个人创业业务指南
这张图展示了如何利用人工智能（AI）工具来帮助个人创业者（Solopreneur）从构思到市场推广的各个阶段，实现高效和自动化的业务运营。
1. 构思阶段（Ideation）
- 头脑风暴：使用ChatGPT、Claude AI、Saga AI和Venturekit等工具来激发创意和想法。
- 市场研究：借助Perplexity、Bing AI、https://t.co/qyF5YvSvQA、https://t.co/aYi2s6tyc6和Consensus等工具进行市场分析，了解市场需求和竞争环境。
2. 概念开发（Concept Development）
- 演示文稿：通过Pop AI、https://t.co/FQHGjUWXFy和Zoho Show创建专业的演示文稿。
- 文档处理：使用Max AI、https://t.co/6e5eMmHR1F和Notion AI来生成和管理商业文档。
- Excel处理：借助GPTEcxel、Julius AI和Quip进行数据处理和分析。
3. 商业分析（Business Analysis）
- 商业分析工具：利用Mymap AI、Squad、Fibery和Cody AI来进行商业策略分析。
- 财务管理：使用Avanz AI、Truewind和Parthean等工具进行财务规划与管理。
4. 原型设计（Prototyping）
- 设计工具：Canva、Microsoft Designer和Dora AI帮助进行视觉设计。
- 图像生成：Midjourney、https://t.co/FQHGjUWXFy和Leonardo AI用于创建高质量的图像。
- 视频制作：Runway、Pika Labs和Wisecut AI帮助制作专业的视频内容。
5. 开发阶段（Development）
- 网站建设：通过10web、Super AI和Dorik AI快速搭建网站。
- 应用程序及自动化：使用Builder AI、Relay app和Bot X开发应用程序并实现业务流程自动化。
- 聊天机器人：借助Zapier、Chatbase和Dante创建智能聊天机器人，提高客户互动体验。
6. 市场推广（Marketing）
- 文案写作：Wordtune、Word Sonic和JibeWrite可以帮助撰写有吸引力的营销文案。
- 搜索引擎优化（SEO）：Compose AI、Kafkaï 和Junia AI用于优化搜索引擎排名，提高在线可见性。
- 社交媒体管理：Argil, Vista Social 和 Virable帮助管理社交媒体平台，提升品牌影响力。
总结
这张指南为个人创业者提供了一个系统且全面的AI工具清单，覆盖从初期构思到最终市场推广的各个环节。通过合理利用这些AI工具，可以大大提高创业效率，降低运营成本，实现业务的成功发展。 
加州州长纽森否决AI智慧安全法案
- 法案内容：SB 1047法案要求开发大型前沿AI模型的公司采取多种预防措施，如在部署前进行测试、模拟骇客攻击、安装网络安全措施，并为吹哨者提供保护。
- 目标：目的是为了确保这些先进的AI模型不会在无意中造成经济或社会损害。
纽森的决定
- 否决原因：加州州长纽森否决了这项法案。理由是，这个法案只针对最大、最昂贵的AI模型，而忽视了其他较小但可能同样有风险的AI模型。
- 担忧：他担心如果只监管大模型，其他规模较小的模型可能会被放任不管，导致潜在的问题依然存在。
未来计划
- 全面监管：纽森希望制定一个覆盖所有类型AI模型的新监管框架，而不仅仅是针对那些最大的模型。
- 合作制定新法规：他计划明年与AI研究人员和其他专家合作，制定新的立法，以更全面地解决当前法案试图解决的问题。
简单总结
纽森认为现有法案过于狭隘，只管大公司和大项目，而忽略了其他可能有同样问题的小项目。他希望能制定一个更全面、更均衡的新法规，确保所有AI技术都能得到适当监管，从而避免任何潜在的经济或社会损害。
- 不想只盯着大公司：这个法案只对大公司和他们的大型AI项目有要求，但那些小公司和小项目可能也会出问题。
- 想要公平点儿的规定：纽森觉得应该给所有做AI的人设定一些规矩，不管你是大公司还是小公司。
- 准备找专家一起搞定这事儿：他打算明年找一些懂行的人一起来搞个更全、更合理的新规定。
从新手到专家：数据科学家的终极成长路线图
这张图展示了成为一名数据科学家所需的各项技能，从基础知识到高级技能，全面覆盖了数据科学领域的各个方面。
1. 数学与统计学
- 基础知识：包括概率论、线性代数（向量、矩阵）、描述性统计、假设检验、推断统计和微积分等。这些是数据分析和建模的核心基础。
2. Python
- 编程语言：掌握Python的基本语法、数据类型、控制结构、Pandas和NumPy库，用于数据操作和分析。
- 可视化工具：如Matplotlib和Plotly，用于创建数据可视化。
- 机器学习库：如Scikit-Learn、TensorFlow和PyTorch，用于构建和训练机器学习模型。
3. SQL
- 数据库管理：掌握SQL的基本操作（SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE），以及连接查询、子查询、窗口函数等高级功能。
- 数据处理：包括数据库管理和查询优化，用于高效地处理和提取数据。
4. 数据清洗（Data Wrangling）
- 处理缺失值：学习如何应对数据中的缺失值。
- 数据规范化：确保数据的一致性和完整性。
- 数据合并与连接：整合来自不同来源的数据集。
5. 数据可视化（Data Visualization）
- 工具与库：包括Tableau、PowerBI、Looker，以及Python中的可视化库如Matplotlib、Seaborn和Plotly。用于将复杂的数据转化为易于理解的图表和报告。
6. 机器学习（Machine Learning）
- 监督学习与非监督学习：掌握线性回归、逻辑回归、决策树等算法，以及K均值聚类等非监督学习方法。
- 高级主题：如层次聚类（Hierarchical Clustering）、模型评估（Model Evaluation）和交叉验证（Cross Validation）。
7. 软技能（Soft Skills）
- 关键能力：包括批判性思维、问题解决能力、沟通技巧，以及团队协作能力。这些软技能有助于在实际工作中更好地应用技术知识。
- 故事讲述与适应能力：通过有效的数据故事讲述来影响决策，并具备适应快速变化环境的能力。
总结
这张成长路线图为未来的数据科学家提供了一个全面且系统的学习路径，涵盖了从数学基础到高级机器学习算法，再到实际工作中必需的软技能。通过逐步掌握这些技能，您将能够在数据科学领域取得显著进展。 
阻止多数人采用长期投资策略的障碍
尽管长期投资策略有可能带来巨大回报，但大多数人并没有采用这种方法，主要有以下几个原因：
1. 本金太少：
- 很多人手头的钱不多，即使他们采用了长期投资策略，五年甚至十年内也很难看到明显的效果。
- 由于本金少，投资回报在短期内显得微不足道，这会让人感到沮丧，觉得自己的耐心和努力没有得到应有的回报。
2. 短期机会的诱惑：
- 市场上总是会有一些看起来很好的短期投资机会，比如某个股票突然大涨或者某个新兴市场快速崛起。
- 这些机会常常会吸引人们去追逐短期利润，而不是坚持长期持有。这种频繁的交易增加了风险，并且可能最终影响整体收益。
3. 社会压力和嘲笑：
- 当你选择长期投资时，周围可能会有很多人（特别是那些没有经验的人）不理解你的做法，他们可能会嘲笑你。
- 这种社会压力让你感到孤立和不安，进而影响你的决策，使你更倾向于放弃长期投资的计划，去追求更快的收益。
假设你看好一家新兴科技公司的未来：
1. 本金太少：
- 你只有一万块钱投入到这家公司的股票中。即使公司每年增长20%，五年后你的本金也只有两万多块钱，看起来并没有多大变化。
- 因为本金太少，尽管公司表现很好，但你感觉收益不明显，这让你怀疑自己是不是选错了策略。
2. 短期机会的诱惑：
- 在持有这家科技公司股票期间，你看到某些其他股票在短时间内价格翻倍。比如，一家新的电商平台在半年内股票上涨了50%。
- 这些短期的大幅上涨让你动心，想要卖掉手中的股票去追逐这些快速赚钱的机会，而不是继续持有原来的股票。
3. 社会压力和嘲笑：
- 你的朋友和家人看到你长期持有一支股票，却没有明显赚到钱，他们不理解这种做法，甚至嘲笑你“傻”。
- 这种负面的反馈让你感到孤独和不安，你开始怀疑自己的决定，是不是应该像他们说的一样去做短线投资。
总结
这些因素共同阻止了多数人坚持采用长期投资策略。理解这些障碍可以帮助我们在面对挑战时保持坚定的信念，更好地坚持自己的投资目标。成功的长期投资需要克服心理上的障碍、抵御外部诱惑以及承受社会压力，这不仅是对财务能力的考验，更是对心理素质和耐心的挑战。
从零到一的创业与从一到千的投资
创业从零开始非常辛苦，风险也很大。真正轻松发财的方法是，当某个东西已经取得了初步成功（实现了“从零到一”），我们能看到它未来会有更大的发展潜力（从“一”到“千”甚至“一万”）。这时候，可以利用自己的经验和对市场的理解，判断这个东西未来的可能性。在大家还没有完全看懂的时候，以相对较低的价格买入股份，然后持有五年、十年甚至更长时间，最终坐享其成。
以特斯拉为例：
1. 从零到一：
- 特斯拉刚开始做电动汽车的时候，这是一件全新的事情，没人知道它能不能成功，风险非常大。
- 马斯克和他的团队投入大量精力、时间和资金进行研发和推广，经过多年努力，终于把电动汽车做出来并推向市场，这就是“从零到一”。
2. 从一到千：
- 当特斯拉的电动汽车刚开始在市场上销售时，你发现它的技术确实很先进，而且越来越多人喜欢它。
- 你基于自己对汽车行业和科技发展的理解，判断特斯拉未来会有很大的发展潜力。
- 这时候，你可以以相对较低的价格买入特斯拉的股票（因为很多人还没完全理解它的潜力）。
- 然后，你不用再做什么，只需要长期持有这些股票（五年、十年甚至更长时间）。
- 随着时间推移，越来越多人认可电动汽车的价值，特斯拉的发展越来越好，你手中的股票价值也大幅上涨。
这种投资策略的好处
1. 高回报：
- 如果你在早期识别到了一个有巨大潜力的公司并买入其股份，当公司发展壮大后，你可能会获得数百倍甚至上千倍的回报。
2. 跨行业应用：
- 你通过这种投资方法积累了很多抽象层面的经验，可以识别出不同领域中类似的发展机会。
- 比如，你在科技行业成功投资后，也可以用同样的方法去识别和投资医疗、能源等其他行业中的潜力公司。
总结来说，这种方法要求你具备敏锐的市场洞察力和长期持有的耐心，而不是频繁地进行短期操作。
精通市场进入策略的七大方法
在构建公司或快速增长时，掌握高效的市场进入策略（GTM）至关重要。以下是从顶级公司中提炼出的七大市场进入策略，每种策略都提供了强大的增长杠杆和实用工具。
1. Inbound（内向营销）
- 增长杠杆：通过内容创作生成潜在客户。
- 实用工具：LinkedIn、Google Search Console、AuthoredUp。
2. Outbound（外向营销）
- 增长杠杆：通过电子邮件、社交媒体和电话等方式进行冷接触，向潜在客户推销。
- 实用工具：LinkedIn Sales Navigator、https://t.co/To6aOzg9wz、lemlist。
3. Paid Digital（付费数字广告）
- 增长杠杆：通过媒体购买吸引目标受众的注意力。
- 实用工具：Google Ads、Meta Ads、LinkedIn Ads。
4. Community（社区营销）
- 增长杠杆：与社区成员互动并创建内容。
- 实用工具：Slack、Reddit、Discord。
5. Partners（合作伙伴关系）
- 增长杠杆：与兼容公司合作，实现互惠的营销和销售利益。
- 实用工具：PartnerStack、AWS Startups、Miro。
6. Account-Based Marketing（基于账户的营销）
- 增长杠杆：针对高价值账户开展个性化活动。
- 实用工具：attio、6sense、Clay。
7. Product-Led Growth (PLG)（产品驱动增长）
- 增长杠杆：开发自助入门解决方案，实现早期价值实现。
- 实用工具：segment、Amplitude、Dovetail。
这些市场进入策略及其配套工具可以帮助你更有效地获取客户，推动业务快速扩展。结合你的业务特点选择合适的策略，将使你在竞争中脱颖而出。 
一图看懂：成为AI产品经理的七大步骤
1. 塑造你的内容饮食
- YouTube频道: Jeff Su, DawsK Patel, Matt Wolfe
- 新闻通讯: Product growth, The Batch by https://t.co/X3ohtnc0W6, Stratechery
- Twitter账号: Santiago, Min, Paul, Rowan, Levels
- LinkedIn关注对象: Zain Khan, Ailie K. Miller, Ruben Hassid
2. 参加相关课程
- 基础课程: Andrew Ng 的《AI for Everyone》，Helsinki大学的《Elements of AI》，Google的《Machine Learning Crash Course》
- 中级课程: Coursera上的《AI Product Management Specialization》，Microsoft Azure AI Fundamentals，Andrew Karpathy 的《Neural Networks Zero to Hero》
- 高级课程: Harvard的《CS50's Introduction to AI with Python》，https://t.co/X3ohtnc0W6的《Natural Language Processing Specialization》
3. 获取实际经验
- 设置课程项目: 下载https://t.co/z3XiOKmYHq并安装，创建新文件夹并启动项目
- 构建应用程序: 设置项目，创建基本组件
- 添加市场营销网站和登录功能: 创建新的LandingPage组件，使用Cursor AI生成Firebase设置和auth函数
- 添加支付功能Stripe: 下载https://t.co/z3XiOKmYHq，安装并打开Cursor，创建新的文件夹
4. 结构化你的作品集
- 脱颖而出: 使用可视化、保持简洁、突出你的PM技能、展示AI知识、诚实对待自己的能力
- 整合PM经验: 强调可转移技能，将其与AI挑战相比较，定量展示影响，讲述你的学习历程
- 让作品集易于发现: 优化搜索引擎，利用LinkedIn
5. 建立网络
- 社区与社交媒体: Reddit、Discord、Twitter、LinkedIn + LinkedIn Groups、GitHub
- 虚拟和真实活动: NeurIPS、ICML、AI Summit等行业会议
- 建立联系: 信息访谈、导师指导，共享资源与帮助
- 创建内容: 博客、新闻通讯、播客
6. 抓住面试机会
- 定制简历: 强调AI项目，展示相关技能，使用相关术语，保持简洁
- 求职信技巧: 告诉你的故事，与招聘职位相关联，展示AI知识，用三到四段话表达清晰信息
- 面试技巧网络化：暖场介绍是你最好的朋友，把虚拟介绍变成真实见面，不要害羞，多多沟通
7. 在作业和面试中表现出色
- 技术测试准备：从用户角度开始，以解决方案结束，平衡技术和业务期望，明确问题及结果。
- 面试技巧：结构化回答问题，展示你的项目，自信地讲述自己，提高工作热情和诚实度。
这七个步骤将帮助你全面掌握成为一名优秀AI产品经理所需的知识和技能。更多详情请访问 https://t.co/rTp3W6J1vW。 
🤯 揭秘LoRA微调LLM的奥秘！ 🤯
最新研究表明，将矩阵A初始化为随机值、矩阵B初始化为零，通常会比相反的初始化方案表现更好。
首先，基础知识 - 使用LoRA时，微调后的权重W′可以表示为：
👉 W′ = W_0 + ∆W = W_0 + BA
其中可训练参数是低秩矩阵B和A。
在微调过程中，你可以将B初始化为零，A初始化为随机值（这是PEFT包中的默认设置），或反之亦然。
无论哪种情况，产品BA在初始化时都等于零，这使得微调从预训练模型开始。
理论上，两种初始化方案应该会产生相同的性能，并共享相同的最佳学习率。
📌 但这篇论文得出的结论是：将矩阵A初始化为随机值、B初始化为零通常会比相反的初始化方案表现更好。
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📌 通过在无限宽度限制下的理论分析，作者表明Init[A]允许使用更大的学习率而不会导致输出不稳定。这是因为最大稳定学习率对于Init[A]的缩放比例为Θ(n^(-1/2))，而对于Init[B]则为Θ(n^(-1))，其中n是模型宽度。
📌 Init[A]可能导致“内部不稳定”，其中LoRA特征AZ较大但LoRA输出BAZ较小。这种不稳定性能够更高效地进行特征学习。作者发现了一个稳定性-特征学习权衡，即最佳学习率平衡内部稳定性和特征学习。
📌 相比之下，Init[B]不会引起不稳定，但由于B矩阵在无限宽度限制下训练不足，导致特征学习效果不佳。
📌 在合成模型和真实世界LLM（如RoBERTa, Llama）上进行的大量实验（任务包括GLUE, WikiText-2, Flan-v2, GSM8k）验证了理论发现。Init[A]始终优于Init[B]，并且Init[A]的最佳学习率通常大于Init[B]。
🔍 想了解更多？请阅读论文详细内容！ 
🚀 微软推出Autogen：简化AI代理构建的革命性框架！ 🚀
@Microsoft 推出了令人兴奋的开源工具——Autogen，这是一个专为构建AI代理设计的框架，极大简化了LLM（大型语言模型）工作流的编排、自动化和优化！
💡 关键功能：
- 多代理对话：支持多种代理之间的交互，让对话更智能、更复杂。
- 多样化模式：灵活适应不同的对话模式，无论是联合聊天还是分层聊天，都能轻松应对。
- 增强的LLM推理：提供更准确、更高效的语言模型推理能力。
- 对话编排：高效管理和协调不同代理间的对话流程。
- LLM优化：不断优化模型性能，提升用户体验。
- 工具集成：无缝连接各种工具，提高工作流效率。
🤖 人类参与：Autogen允许人类参与其中，这意味着在需要时，人类可以向代理提供输入和反馈，从而进一步提高系统的智能和准确性。
🎉 主要亮点：
1️⃣ 代理定制：根据特定需求定制可对话代理，实现个性化服务。
2️⃣ 灵活对话模式：支持联合聊天和分层聊天等多种对话形式，适应不同应用场景。
3️⃣ 多代理对话：实现多个智能代理之间的高效沟通与协作。
Autogen不仅是一个技术工具，更是一种全新的工作方式，通过简化复杂任务，释放AI技术的全部潜力！
了解更多信息，请访问：
📄 论文: https://t.co/r6biVMycMr
💻 Github: https://t.co/gt7FuEjQDW
🛠️ 模型: https://t.co/6NI61LMWju
📂 数据集: https://t.co/HSnqnNZxsu
快来探索Autogen如何彻底改变你的AI开发体验吧！ 
🚀 突破！自我改进和合成数据助力自教LLM评估器 🚀
@AIatMeta 正在改变游戏规则，使用迭代自我改进方法和合成数据生成来优化LLM评估器，无需人工标注！通过这种方法，他们将Llama3-70B Instruct在RewardBench上的表现提升了13%！
🔧 实施步骤：
1️⃣ 收集涵盖各种主题和复杂性的指令数据集。
2️⃣ 让LLM生成两个响应：1个高质量响应和1个故意次优响应（例如，通过引入错误或遗漏关键信息）。
3️⃣ 使用模型作为LLM生成这些对的推理轨迹和判断。
4️⃣ 使用包含推理和最终判断的合成偏好数据训练LLM。
5️⃣ 使用改进后的LLM评估器对合成数据进行更好的判断。
6️⃣ 使用这些自我改进的判断重新训练LLM评估器。
🔄 重复步骤2-6，使用之前的评估器进行生成、判断，然后训练。
📊 洞察：
📈 将Llama 3 70B在RewardBench上的表现从75.4%提升到88.3%！
🤖 达到与基于人工标注数据训练的模型相当的效果。
🔧 合成方法允许根据自定义标准生成评估器，例如始终包含引用。
🔄 迭代方法带来逐步的性能提升。
🚨 初始LLM偏见可能在迭代过程中被放大。
详细信息请参考：
📄 论文: https://t.co/r6biVMycMr
💻 Github: https://t.co/gt7FuEjQDW
🛠️ 模型: https://t.co/6NI61LMWju
📂 数据集: https://t.co/HSnqnNZxsu
这个突破不仅展示了自动化评估的新可能性，还为未来的AI模型开发铺平了道路。快来了解更多吧！ 
揭秘AGI的秘密：不是一个全能模型，而是一系列专属领域的AI模型与代码的完美结合
1/ 🧠 打破传统思维：实现真正的人工通用智能（AGI）并非依靠单一全能模型，而是通过一系列针对特定问题领域的精确本体论和多个AI模型，再加上代码来平衡直觉与逻辑，确保代理的推理、规划和决策过程。
2/ 🌐 事件与查询处理：每个用户查询或来自数字/物理世界的信号都会转化为结构化输出，这一步可以通过AI或传统代码来实现。
3/ 🤖 代理推理：通过自我发现来构建逻辑质疑模块，解决具体问题领域。不同级别的复杂性和反思规则帮助代理分析并优化其思维链。
4/ 🔄 规划与决策：
- 确定性工作流：这些工作流基于明确的规则和逻辑进行操作。
- 非确定性动作：这些动作则依赖于AI的直觉，结合长期记忆进行推理。
- 长期记忆：从过去的决策中总结经验，通过图形化记忆系统反映结果，进一步优化未来决策。
5/ 👥 人类参与的重要性：
- 行动图执行与反馈：在执行决策时，AI会生成过去决策的一般化，以改进未来决策。同时，人类在关键节点提供反馈，确保AI行为安全且符合预期。
6/ 📈 关键要点总结：
- 精确本体论 + 优化后的SLMs + 自我改进代理将覆盖大部分知识工作需求。
- ASI将推动科学发现，通过AI驱动的实验、模拟和代理工作流实现。
- 不需要庞大的数据中心，只需更大的模型与测试时间计算来训练更小的模型即可。
- 推理成本、速度和隐私将在未来几代AI芯片中显著提升。
- 知识工作的有意义AI集成基于确定性逻辑、直觉和平衡人类监督。
科技股泡沫再现？对比2000与2024的“科技七巨头”
1/ 🌟 新时代的科技霸主：2024年，微软、苹果、NVIDIA、亚马逊、Alphabet（谷歌母公司）、Meta和特斯拉被誉为“科技七巨头”，它们共同占据了美国市场31.3%的份额。这些公司拥有强大的现金储备和高净利润率，表明它们在当前市场中的统治地位。
2/ 💹 现金储备：这些巨头们的现金储备占市值的平均比例为4.2%，其中亚马逊以8.6%的比例领先。相比之下，2000年科技泡沫期间的领导者们，如思科和Oracle，其现金储备仅为0.4%和1.0%。
3/ 📊 市盈率（P/E）对比：目前的科技七巨头平均24个月预期市盈率为23.9，相较于2000年的52.0明显更低。这意味着虽然当前估值依然较高，但已远低于2000年泡沫时期的疯狂水平。
4/ 🤑 净利润率：2024年的科技七巨头平均净利润率为28%，NVIDIA甚至达到了惊人的53%。相比之下，2000年科技泡沫时期的领导者平均净利润率仅为16%，一些公司如Nortel甚至出现了负利润率。
5/ 🕵️♂️ 深度解读：从数据来看，当前“科技七巨头”在多个关键财务指标上均表现优异，显示出更健康和可持续的发展态势。然而，这并不意味着完全没有风险存在。
未来充满不确定性，但机遇与风险并存。聪明的投资者应时刻准备好应对可能到来的市场变化。 
标普S&P 500巨变：从IBM到苹果，三十年风云再起！
1/ 🚀 1990年：传统巨头的时代：在1990年，S&P 500的前十名公司中，IBM和ExxonMobil各占据了2.9%的指数比例，代表了科技与能源行业的统治地位。Philip Morris、Shell和Bristol Myers Squibb等传统企业也在榜单中占据重要位置。
2/ 🌐 2000年：多元化的崛起：进入2000年，榜单发生了显著变化。GE以4.1%的比例高居榜首，而科技巨头微软首次进入前十名，占据了2.0%的比例。Pfizer、Cisco和AIG等公司则反映了新兴行业和金融服务的崛起。
3/ 📈 2010年：科技与能源双雄争霸：到了2010年，ExxonMobil以3.2%再次成为领头羊，但苹果以2.6%的比例紧随其后，标志着科技行业的强势崛起。微软、IBM和AT&T等科技公司继续保持影响力，而传统能源公司如Chevron也在榜单中占有一席之地。
4/ 🌟 2024年：科技巨头全面统治：根据https://t.co/St5O59mmxt分析，截至2024年，榜单发生了天翻地覆的变化。苹果以7.0%高居榜首，NVIDIA和微软分别以6.4%并列第二。Alphabet、Amazon和Meta等互联网巨头也占据了重要位置。这不仅反映了科技行业的主导地位，更展示了创新驱动型公司的强大增长潜力。
5/ 🔍 趋势解读：过去三十年的S&P 500榜单显示出明显的行业转移趋势。从传统制造业和能源行业，到如今的科技和互联网巨头，市场格局发生了深刻变化。这一趋势反映出全球经济结构的调整，以及技术创新对市场的重要影响。
6/ 🏆 结论：未来十年，我们可以预见到科技公司将继续主导市场，但也不排除新兴领域如人工智能、生物科技等带来的新一轮颠覆性变革。投资者应关注这些趋势，把握未来的投资机会，以获得更高回报。 
揭秘OpenAI内部风暴：Mira的离职与4o的争议
1/ 🧨 今年春季，OpenAI急于在AI竞赛中击败Google，推出了备受争议的GPT-4o。为了这场竞争，他们仅给安全团队9天时间来测试！这意味着每天要工作20小时，却仍无法确保模型的全面安全性。
2/ 🚨 GPT-4o上线后，数据显示该模型在“劝说”能力上超出预期。这不仅仅是改变信仰的问题，还涉及到可能鼓励危险和非法行为。这一发现引发了内部巨大的担忧，特别是对于注重安全的技术领袖Mira。
3/ 💔 因为这些安全隐患和公司内部对价值观的分歧，Mira最终选择了离开。与她同时辞职的还有OpenAI的首席研究官和研究副总裁，这标志着公司领导层的一次重大变动。
4/ 🔥 再来说说Greg Brockman，一位OpenAI的创始成员。虽然他为公司早期发展做出了贡献，但他的管理风格却让团队倍感压力。他常在最后一刻改变计划，导致团队成员感到崩溃。
5/ 🏢 多年来，员工们不断向CEO Sam Altman投诉Greg。今年，他终于同意休假。这是否意味着管理层将迎来新的变革？
6/ 🌐 OpenAI正处于转型为真正商业实体的重要阶段，但领导层之间的冲突和价值观之争正在撕裂这个曾经的科技先锋。未来如何，我们拭目以待。 
Senolytics药物：这些药物专门设计来清除体内的衰老细胞，这些细胞随着时间的推移会积累并可能干扰正常细胞的功能。Senolytics通过选择性地清除这些细胞，可能有助于减少与衰老相关的炎症和组织功能障碍。 含有这个的保健品有哪些
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