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置顶Remembering that I'll be dead soon is the most
important tool I've ever encountered to help me make the big choices in life.
Because almost everything - all external expectations,all pride, all fear of embarrassment or failure - these things just fall away in the face of death, leaving only what is truly important.
Remembering that you are going to die is the best way know to avoid the trap of thinking you have something to lose. You are already naked.
There is no reason not to follow your heart.
—— Steve Jobs(1955-2011)
important tool I've ever encountered to help me make the big choices in life.
Because almost everything - all external expectations,all pride, all fear of embarrassment or failure - these things just fall away in the face of death, leaving only what is truly important.
Remembering that you are going to die is the best way know to avoid the trap of thinking you have something to lose. You are already naked.
There is no reason not to follow your heart.
—— Steve Jobs(1955-2011)
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本着沉浸式体验 AI 作为生产力工具能做什么的态度，决定做一个短篇的条漫。
无论是 ChatGPT 还是 Midjourney ，AI 的价值从来不在于当成玩具调戏或者把玩，它们提供的是一种生产力的可能性。而且我也很认同一个观点：
与其读大量的分析文章和论文，不如作为用户去体验一下、尝试一下。
无论是 ChatGPT 还是 Midjourney ，AI 的价值从来不在于当成玩具调戏或者把玩，它们提供的是一种生产力的可能性。而且我也很认同一个观点：
与其读大量的分析文章和论文，不如作为用户去体验一下、尝试一下。
打鱼记·上（Midjourney 漫画）
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一些新的体验。
文心一言：难以理解上下文，及一个猜测
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用 GPT-4 写了一个杭州背景的末世故事，然后试着用 Midjourney v5 画了出来。
豆瓣页面是 p 的，忘了哪里看到一个即友的帖子得到的启发，有谁记得，可以帮忙艾特下感谢一下。
豆瓣页面是 p 的，忘了哪里看到一个即友的帖子得到的启发，有谁记得，可以帮忙艾特下感谢一下。
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问了身边的一些技术专家和做科研的朋友，大概对 OpenAI 和老牌人工智能专家为什么存在路线斗争有了一些认知：
- 传统一些的研究是有很强的主题性和中间层的，比如语义理解、句法分析、情感分析、意图分析等等。每个主题都有很多团队研究，都有很多比赛和测试可以参加，都有很多论文刊物可以发。
- GPT 的大模型异常简洁，几乎没有中间层，就是全部黑盒训练，全靠语料库却达到了类似的效果，问 GPT 一个词的含义和句法语义也能答出来。就像 GPT-4 demo 里这个梗图，不要扯别的，加几层再说。
- 过去普遍认为，单靠训练语料是达不到通用人工智能的，里面必须得有人类天才的发明或者贡献（有朋友说这是属于顶级科学家的 ego，不然只是训练模型有啥意思？）而现在被视为邪教的大模型却在实际应用层面跑出来了，最接近通用人工智能。
- 一个延伸的问题就是，未来各个「中间层」的主题研究是不是还需要？不讨论科学价值，未来会不会产业界、大企业只在大模型上投入了？这样的结果很可能是大量人工智能的研究人员失业，不再被需要。
- 另一个延伸得有点儿远的问题是，目前的大模型还是靠语料做预测，还是统计意义上的体现，这是被传统学派所批评的——它不具备逻辑推理能力或情感能力。可是，这些本来就是人类的抽象概念。碳基生命的大脑的原理尚不透明，硅基生命为什么就非得跟人一样？这就是个科学哲学的问题了。
一些分享。也欢迎指正。
- 传统一些的研究是有很强的主题性和中间层的，比如语义理解、句法分析、情感分析、意图分析等等。每个主题都有很多团队研究，都有很多比赛和测试可以参加，都有很多论文刊物可以发。
- GPT 的大模型异常简洁，几乎没有中间层，就是全部黑盒训练，全靠语料库却达到了类似的效果，问 GPT 一个词的含义和句法语义也能答出来。就像 GPT-4 demo 里这个梗图，不要扯别的，加几层再说。
- 过去普遍认为，单靠训练语料是达不到通用人工智能的，里面必须得有人类天才的发明或者贡献（有朋友说这是属于顶级科学家的 ego，不然只是训练模型有啥意思？）而现在被视为邪教的大模型却在实际应用层面跑出来了，最接近通用人工智能。
- 一个延伸的问题就是，未来各个「中间层」的主题研究是不是还需要？不讨论科学价值，未来会不会产业界、大企业只在大模型上投入了？这样的结果很可能是大量人工智能的研究人员失业，不再被需要。
- 另一个延伸得有点儿远的问题是，目前的大模型还是靠语料做预测，还是统计意义上的体现，这是被传统学派所批评的——它不具备逻辑推理能力或情感能力。可是，这些本来就是人类的抽象概念。碳基生命的大脑的原理尚不透明，硅基生命为什么就非得跟人一样？这就是个科学哲学的问题了。
一些分享。也欢迎指正。
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整理了刚才搜集的一些问题，再加上自己好奇的，问了文心一言 40 个问题。
问了文心一言 40 个问题
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Midjourney 今天凌晨更新了 V5 版本，这是一次不小的迭代，简单而言有这么几点：
- 在提示词上，有更宽泛的风格范围，以及更有效的反应。
- 提升动态范围基础上更高的图像质量。
- 更多细节。细节更不会出错。更少的预期之外的字符。
- 图像提示的效果提升。
- 尺寸的比例可以超过 2:1。
- 新的模型会比 v3和v4 更「没有主见」，也就是更在意输入，并提供更多样化的输出。
- 这是有代价的，也就是对prompt的要求会变高，短的提示词将不会好用，越长越好用。
- 这是一个 alpha 的版本，不要特别依赖，未来可能会发生变化。正式版本的v5可能会有很大的修改。
- 新的v5版本不再会有放大（upscale）的概念，因为生成的图像demo本身就是v4放大后的效果。
- V5 是在超级AI集群上训练的第二个模型，已经训练了5个月。它用了完全不同的神经网络架构和美学技术。
我的体验有这么几点：
- 写实风格明显加强了，画的人像已经完全没有「AI 感」；
- 对亚裔没有明显的歧视画风了，变得相对正常；
- 细节丰富，篇幅变大（之前很多图周边都很空）；
- AI 画的手终于靠谱多了。
这是我用 v5 的一些尝试。图 5 用的 prompt 就比较长，完成得非常好。
- 在提示词上，有更宽泛的风格范围，以及更有效的反应。
- 提升动态范围基础上更高的图像质量。
- 更多细节。细节更不会出错。更少的预期之外的字符。
- 图像提示的效果提升。
- 尺寸的比例可以超过 2:1。
- 新的模型会比 v3和v4 更「没有主见」，也就是更在意输入，并提供更多样化的输出。
- 这是有代价的，也就是对prompt的要求会变高，短的提示词将不会好用，越长越好用。
- 这是一个 alpha 的版本，不要特别依赖，未来可能会发生变化。正式版本的v5可能会有很大的修改。
- 新的v5版本不再会有放大（upscale）的概念，因为生成的图像demo本身就是v4放大后的效果。
- V5 是在超级AI集群上训练的第二个模型，已经训练了5个月。它用了完全不同的神经网络架构和美学技术。
我的体验有这么几点：
- 写实风格明显加强了，画的人像已经完全没有「AI 感」；
- 对亚裔没有明显的歧视画风了，变得相对正常；
- 细节丰富，篇幅变大（之前很多图周边都很空）；
- AI 画的手终于靠谱多了。
这是我用 v5 的一些尝试。图 5 用的 prompt 就比较长，完成得非常好。
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