David Yuen

[David Yuen @davidyuen1981]

@AIAdsApps app

[Maksym Yakovliev @MaksymYakovliev]

@OstapYarysh І слава Богу

[David Yuen @davidyuen1981]

@vista8 @binghe 资源稀缺时好的钓点和银行账户里的存款差不多，想要分享等价交换钓点我可能会考虑一下的

[David Yuen @davidyuen1981]

@laogui 这么晚没睡，这是在蹲GPT-5发布会吗😄

[David Yuen @davidyuen1981]

@dotey 各种棋牌的外挂，这个很容易变现。之前推广过一个德州的效果很好。

[David Yuen @davidyuen1981]

@DashHuang 我很喜欢磨刀，从 1000 目初磨到 3000 目精磨再到 8000抛光，磨的过程摒除杂念一下就放空了，每次磨到吹毛断发特别解压。

[lencx @lencx_]

很多人已经被 AI 资讯忽悠的找不着北，以为 AI 现在多自动，多牛逼，殊不知它需要不断地进行纠正来逼近目标。当自我纠正不满足时，则需人力介入。如果不懂编程，最大的问题是不知 AI 是否陷入死循环，在错误的路径下不断努力。

懂编程是你在用自己的经验帮助 AI 寻找最佳路径（捷径），而不是反过来…

[jiang tao @csdncto]

最近和硅谷投资人聊 1）transformer大模型投资已终结，就是几个大厂+openAI此起彼伏竞争 2）基于非transformer的值得看看 3）Nvidia面临挑战，ASIC推理芯片会起来 4）Sora对视频公司有冲击，但sd和midjourey文生图公司还好 5）on device AI是热点 6）AI大模型行业应用和相关工具链在爆发，比如在游戏领域和开发工具领域，他现在一周投一个项目，但都贵得没法和以前比

[币圈吹哨人 @chuishaoren1]

牛市赚钱就是简单，去查一查币安，coinbase投资的项目，要选择五千万市值一下的随便买，牛市赚几倍没问题

[AK @_akhaliq]

GaLore

Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection

Training Large Language Models (LLMs) presents significant memory challenges, predominantly due to the growing size of weights and optimizer states. Common memory-reduction approaches, such as low-rank

[哥飞 @gefei55]

哥飞发现一个找真实AI需求的好地方，全球最大的AI导航站，月访问量500万的 There's An AI For That 上线了一个AI需求频道，人人都能发帖说出自己的需求，其他人可以回复符合这个需求的AI产品。
现在上面有340条需求，大家可以去看一看，说不定能够找到自己能做的需求。
网址直达： https://t.co/cG6HWj3AQR

[宇龙 @yulong_rryu]

毕加索画的牛，从左到右，从上到下，牛的画法越来越简化。
学习提示词与编写 GPT 都会接触到「结构化提示词」的模版和框架。

起初有个框架是有帮助的，像是学习时的辅助轮，让人能更好、更全面地懂得自己要干嘛。（1/3）

[歸藏(guizang.ai) @op7418]

项目地址：https://t.co/ET7NQbmdMl

[Janet @genie0309]

Claude3 Opus 太强大了！！
上周突发奇想，既然我一直坚信 coding 不再是程序员的专属技能，大模型让 coding 这件事情平权化，那我这个一行代码也不懂的小白，是不是也可以自己写一个小应用呢？
于是，出于自己的需求，我打算做一个小插件实现如下功能：在 HTML 页面中选择任意文字后发送到 notion。
不知者无畏，既然ChatGPT4 的coding 能力强，那就试试它今天是不是真的能够让一个小白，写出想要的程序。然而，通过各种尝试，ChatGPT4都无法最终帮我实现这个功能的闭环，且持续报错，最后干脆把它自己绕进去了，仍无法解决 bug。当时我的结论是：虽然 ChatGPT4 在 coding 上很强大，看来，现在仍然是「半人马」阶段！
然而，同样的任务，同样的 prompt，发送给 Claude3 Opus，它真的帮我实现出来了！！！太意外！太惊喜！太激动了！
在协同的过程中，明显感觉 Claude3 在交互过程中对用户需求的理解， coding 的准确性，对问题的定位能力，以及识图准确性上，都要比 ChatGPT4 体验好很多！
最近打算弃用 ChatGPT4 一段时间，深度体验一下 Claude3 Opus！
#Claude3 #ChatGPT4

[三秋十李 Sergio @LgyLight]

Mac 用户们！不用再看着Windows 用户各种开箱即用的 Comfy UI 整合包，羡慕的直跳脚了，

我发现了一款开箱即用，甚至比原版更好用的开源Mac 整合包： Comflowy ，一键部署，模型管理，工作流管理，扩展管理，作者@hellojimmywong还做了全套的新手教程用来给我们学习，实在是良心！

[独立开花卓富贵 @fuguizhuo]

推荐所有程序员出身的独立开发者读的一套讲设计的书：《设计心理学》。这套书在我眼里相当于编程领域的《Code complete》。这个书名中文翻译的不好，本意是设计的哲学。这个书里列举的设计原则非常感同身受，例子也非常贴切。
第二本开头的复杂性的例子非常有洞见。一个混乱的厨房对于使用他的人可能东西是有规律的，但是对于一个外人而言则是杂乱无章的（办公桌同理）。所以这是一个心理问题，是用户感知的问题，问题不在事物自身的复杂度上！

[David Yuen @davidyuen1981]

@op7418 * 我个人判断至少在接下来一到两年，卡不会成为很大瓶颈。
在实现AGI之前几家头部模型巨头会不断抢夺算力资源，如果这个逻辑没问题算力大概率会一直很紧张，不然sam也不会要融7万亿自己做卡。

[Yangyi @yangyi]

提高个人学习效率的策略和技巧

优化学习前的准备：在开始深入学习之前，首先要对学习内容有一个大致的了解，包括通过阅读摘要、目录等方式获取关键词和主要概念。

建立知识框架：使用关键词和概念创建一个初步的知识结构，这个结构不依赖于任何特定的学习材料的顺序，而是基于你的先验知识和理解。

积极整合：在学习过程中，不断地将新信息整合到你的知识框架中，这包括对信息的重组和重新分类，以确保它与你已有的知识相连贯。

避免线性学习：避免按照材料原有的顺序进行线性学习，而是基于个人的知识框架，有选择性地学习那些能最大化提高理解和记忆的部分。

提高信息相关性：通过与已有知识的关联，增加新信息的相关性，这样可以更容易地记住并应用新学到的知识。

实践和应用：通过实际应用学习到的知识来加深理解和记忆，即使是简单或看似无用的练习也能帮助巩固学习成果。

个性化学习路径：虽然大脑的基本结构相似，但每个人的学习风格和偏好可能不同。寻找和优化最适合自己的学习方法是关键。

[Glowin @glow1n]

OpenAI Sora 团队成员的 X 账号清单：

研发负责人：@billpeeb @_tim_brooks
系统负责人：@cmikeh2
贡献者：
Clarence Wing Yin Ng
David Schnurr @_dschnurr
Eric Luhman
Joe Taylor @JMT3
Li Jing @jingli9111
Natalie Summers
Ricky Wang @ryw999
ryan o’rourke
Troy Luhman @LuhmanTroy
Will DePue @willdepue
Yufei Guo

大家可以持续关注 OpenAI 员工列表：https://t.co/JFe1nLBX3g

[宝玉 @dotey]

超赞的一套专业AI ChatBotUI设计组件👍🏻