“AI 的 iPhone 时刻到来了”。非算法岗位的研发同学'被迫'学习 AI，产品岗位的同学希望了解 AI。但是，很多自媒体文章要么太严谨、科学，让非科班出身的同学读不懂；要么，写成了科幻文章，很多结论都没有充分的逻辑支撑，是‘滑坡推理’的产物。这篇文章从底层讲起，却不引入太多概念，特别是数学概念，让所有人都能对大模型的核心概念、核心问题建立认知。文章末尾也为需要严肃全面地学习深度学习的人给出了建议。

随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，逐渐出现了一股 AIGC 热潮，本文介绍AIGC在某小贷金融业务场景的一些初步实践，来一起探讨AIGC在其中的作用和价值。

一种全新的对抗形式出现了。

本文讲述了基于Alpaca-lora模型进行模型本地化部署和推理的整个过程，部署环境为具有3块GPU显卡的服务器，详细叙述了模型的部署步骤和推理过程，对模型进行了推理测试，并总结了后续改进方案和相关工作。

用ChatGPT策划一个二次元卡牌！并用AIGC代码和美术！

继上期 用ChatGPT做了一个二次元游戏，介绍了用AI开发二次元卡牌游戏的基础工作流，这篇文章继续讲一讲更多AI开发游戏的干货。

我在微信上和很多人聊天，有的人聊得多，有的人聊的少，我在群里也会说话，我还会写博客和公众号，我会在很多地方留下评论，我也会发微博，这些是我在网络世界留下的痕迹，某种程度上这些东西构成了世界对我的认知，从这个角度上，也就构成了我。将这些数据——我对不同消息的回复，我写的每一篇文章，每一句话，我发过的每一条微博等，全部汇入一个神经网络模型之中，去更新其中的参数，理论上就可以获得一个我的数字拷贝。

尽管现阶段AI主要作为高效的工具为我们所用，但相信其必然具有更广阔的的潜力。

ChatGPT，特别是4.0版本的出现，对各行各业产生了极为深远的影响。但人类不应该害怕机器，而是要想办法让机器为自己所用。作为产品经理，ChatGPT能帮我们做什么呢？本文作者对此展开了分析，与你分享。

本文从ChatGPT、数字人、人类增强等科技前沿介绍，描述从分析式AI到生成式AI的演化过程爆发的颠覆商业模式的应用和技术，希望对大家有所帮助，把握可以预见的未来。

ChatGPT可以帮助我们实现很多原本很难实现功能，为传统系统加入AI支持，从而提升用户体验。本文介绍了如何给在线Markdown文档系统添加ChatGPT问答支持，将静态文档改造为智能文档。

使用 ChatGPT 和 json-server，可以帮助前端开发人员生成 mock 数据，并通过 API 轻松提供数据。ChatGPT 让生成数据集变得轻而易举，json-server 可以零编码创建 fake RESTful API。

本文介绍了前端单元测试的重要性以及如何使用AI来提高测试效率。作者分享了如何搭建Jest测试环境以及使用Cursor进行代码编辑和解答问题的经验，并提供了一个实例。在该实例中，作者使用AI辅助侧栏来提问，并解释了侧栏无法读取整个工程的原因。作者还分析了测试代码中的问题，并提供了改进方案。此外，作者强调了源代码中存在一个null的问题，若函数返回该值，将不会执行任何操作。

Among its numerous applications, GPT has become a game-changer in the processing and standardization of unstructured documents. In this blog post, we'll explore how you can convert unstructured…

在这AI 盛行的时代不禁会有人发出疑问，读书对我们来说还有价值吗？本文作者进行了解答并对 2022 年读过的书籍进行了总结和分类，希望能对大家有一定的借鉴意义。

How does a Large Language Model like ChatGPT actually work? Well, they are both amazingly simple and exceedingly complex at the same time. Hold on to your butts, this is a deep dive ↓