Is it all a question of perspective? "One point of view does not show the whole picture."

解密魔術🤔😎

就是要让 PS5 散热不良我才能暖和

How to Snooze an iPhone Alarm 😴

刚才试了一下用 #stablediffusion 画版画，用到了一个很少人用的 LoRA，先让 ChatGPT 帮我想场景描述，然后直接复制到 SD 里开始画。可以转行当个版画大师了，看看这几幅画能卖出去多少钱。

绝大多数平台和产品在早期最重要的事情只有一个，不是融资不是技术不是产品而是获客。2C产品只有获得了基础用户后才能开始建立生态、分析反馈从而进一步增长和融资。 分析了Tinder、Doordash、Uber、Pinterest、Dropbox等数十个头部产品获得他们前1000个用户的方法，这里是七个最常见的策略。

今天看到了一位SaaS方向VC朋友分享的他们在看AI项目用的一个独特指标 - “AI价值贡献率”。 这一比例绝不能过高（比如ChatGPT贡献了90%的价值），否则意味着在整体产品中产品价值、数据价值等变得单薄。后果就是当底层AI技术变成商品后，没有属于企业的独特壁垒，保不齐哪天被底层技术提供方吞掉。

ControlNet 简直堪称 AIGC 界的「神笔马良」！尤其是目前效果最出众的 Depth to Image 规则，在有些场景下甚至能越俎代庖超越还不太争气的 Pose to Image。 这是一个网友分享的 效果。可以看出，Stable Diffusion 很好的看懂了线框图中透视效果下的景深关系和各类物件，并出色的完成了「命题绘画」。\

在线编程平台Replit近期发布了一篇关于《如何训练你自己的大型语言模型》的博客文章，分享了他们在训练自家编程大型语言模型（LLM）过程中的经验和教训。 他们把整个过程分成了三个阶段：数据管道、模型训练、推理 他们的主要数据来源包括Hugging Face上的The

上周末参加了AI Hackathon，和4位小伙伴一起共同奋战两天，用不到48小时从0到1打造了一个AI辅助的财经信息智能阅读工具。已经很多年没有试过通宵的打造一个产品了，感觉又回到了大学时代。在现场看到那么多投入AI项目的连续创业者、开发者，已经有很多年没有看到过这样的互联网创业氛围了

SegmentFault AI Hackathon 线上赛道有近 40 个作品今晚 7 点进行线上 Demo，大概统计了线上选手来自中国 26 个城市，以及美国、加拿大、白俄罗斯、澳大利亚、新加坡、英国！可以搜索思否视频号关注直播。🍻下一站线下场 6 月份在杭州，我们研发大本营，届时也是我们社区 11 周年庆 ！🎉

正式向大家介绍 Dify.AI。如果你想基于 LLM 做点什么生产级的应用，但对 Langchain 望而却步，那么 Dify 可能是 Do it for you 的。可视化编排 Prompt、集成上下文或更多能力、发布并搭建起运营仪表盘，这一切都可以在几分钟内完成。 PS: 我们将在本周完全开源

以前经常看他的Blog🙏 R.I.P

chatGPT is becoming a real engineer

怎么用 AI 把普通人脸瞬间变成笑脸？ DragGAN 是一个效果惊人的 AI 绘图工具，它让设计师和艺术家交互地、极其精细地调整 AI 绘图过程，和那些输入文本、期待 AI 生成作品、然后一次次痛苦地微调结果的 AI 相比，这领先了一个时代！ 你可以自由地调整图片上的控制点/手柄，背后的

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Here are 8 key considerations for building *production-grade* LLM apps over your data (RAG) 💡 (see 🧵): 1️⃣ Chunks used for retrieval shouldn’t necessarily be the same as chunks used for LLM synthesis (@md_rumpf) 2️⃣ Embeddings should live in a different latent space than what

最新开源模型选择个人推荐（超过40B的建议购买API服务，其他则建议自行int4部署）。 中文 RAG 选择 CommandR+ Agent/FunctionCalling 使用 Llama3-70B 或 CommandR+ 中文文案写作用Qwen-72B，语言更Local一些。 特定任务的小参数微调base模型用 Llama3-8B 或 Mistral-7B 大参数微调base 模型用 Yi-34B