贾克斯

Dive in Tech/AI/Crypto/Web3 道阻且长

[小威 @wangtuai888]

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[gm.ai @gm_dot_ai]

HOT 🔥 The GM AI Mini App has surpassed 2,000,000 users!

While the entire crypto market (#BTC, #ETH) might be falling hard, the GM fam is growing faster than ever!

You got in early, and the ride is just beginning.
The most important news will be announced today. Be prepared 👀

[贾克斯 @jiks227742]

@gm_dot_ai nb

[gm.ai @gm_dot_ai]

Snapshots have been taken 📸

Convert your Diamonds to $GM within the next 24h.

To ensure fairness and prevent bots, 20.000 diamonds per user will be reserved for Season 2. Example: If you hold 100.000 diamonds, you can convert 80.000 diamonds to $GM now. The rest will be claimable in the next phase.

📍GM Airdrop Season 2: @solana On-Chain Summer

Hold tight for more dazzling surprises, epic rewards, and the chance to elevate your GM experience to the next level.

[加密狗 @jiamigou]

经过一个月的发展，B² Network 的TVL已突破1 亿美元🎉

更加可以确定BTC Layer2龙头地位的是： B² Network和Polygon Chain Development Kit (CDK)战略合作，B² Network 将成为第一个与 AggLayer 集成的 BTC Layer2。

所以撸毛嘛，请往大毛方向去撸，过几个月你会有惊喜的。

🩸往期教程：https://t.co/KCKJ8CRnhv

[Rocky @Rocky_Bitcoin]

#DEPIN 赛道是2023-2025年周期，核心叙事之一。 前不久 @MessariCrypto 发布的 #DePin 的研究报告和2024年度展望中，都同时提及了一个项目： @metablox 。今天我们来详细讲讲，为何它吸引了专业投研机构 #Messari 的注意！

可喜的是它还未发币，Q1明牌空投，目前可以免费撸，空投教程放在文章的最后！

[無名先生 @Wuming_Mr_]

🪂 $LISTA 空投已确认🪂

$10M 的币安投资 = 在币安上市

成本：免费
时间：10分钟
收益：$2,000+

教程指南🧵🔽

#空投 #空投教程 #空投线程 #空投入门 #Airdrop #NFT #web3 #零撸

[贾克斯 @jiks227742]

4. 许多产品可能并非最佳解决方案，但仍有很多人买单。我们需要从消费者的角度不停思考迭代产品🤔️。获得100个热爱产品的用户比10,000个喜欢产品的用户更加重要。产品一旦上市，市场的反馈将指引迭代的方向。

[贾克斯 @jiks227742]

#2024CES有感:
1. 大公司用科技畅想未来,比如三星的smart home🏠，现代的hydrogen mobility🚗，以及可能替代手机的VR/AR元宇宙技术。它们通过视觉和语音交互进行迭代学习，捕捉行为和用户偏好，使用户体验更entertaining and seamless。

[贾克斯 @jiks227742]

3. 同一项技术在不同行业有不同应用，因此寻找适当的应用场景至关重要，需思考是面向企业（to B）还是消费者（to C）。创业往往不在于提供fancy的解决方案，而是深入了解客户的需求。例如运动检测技术可用于💃🏻跳舞教学、康复训练或健身。比如便携 UV 设备可以用来消毒，按摩，治蚊虫叮咬。

[贾克斯 @jiks227742]

#2024CES有感:
1. 大公司用科技畅想未来,比如三星的smart home🏠，现代的hydrogen mobility🚗，以及可能替代手机的VR/AR元宇宙技术。它们通过视觉和语音交互进行迭代学习，捕捉行为和用户偏好，使用户体验更entertaining and seamless。

[贾克斯 @jiks227742]

麻了，上海这大雾

[GiGi 發財豬 @gigiz_eth]

🎒课代表来划重点了：
1、 $biis : 第二个 $dovi
2、 $deed: 换庄，可冲
3、 $oofi : 强庄
4、 $okcl : okt 上的铭文，可试
5、 $dovi 出质押
6、 $turt:新一轮打新
7、 $mubi: ok/币安预期拉满了；
8、 $foox:应该有新动作
9、 $kong:依然在build;
10、 $bjgn: 慢；
11、 $ainn: 突飞
12、 $aigc:市值低，可上车
13、 $luke:好坏参半
14、 $onfi:有赌的成分
15、 $drag: 被套

#铭文 #brc20

[Ed_x區塊日記🇭🇰 @Ed_x0101]

Brc100身边的好朋友们都进场了，我也被带了进场

现在铭文到处乱飞，资金迟早会回归龙头协议，找到几个标的物，进去躺赢

比特币生态协议有四大天王
$ordi $atom $pipe 还有一个被低估的就是 #BRC100

什么是 #BRC100 ：
1/n 随着$ORDI 和 $SATS 在Binance上线，比特币生态系统的铭文赛道正在迅速发展，隔离见证和Taproot升级为BTC提供了扩展性支持，各种新技术新协议的出现也更近一步推动了铭文生态的兴起，各种协议的龙头项目涨幅惊人。

2/n BRC-100 是一种基于 Ordinals 理论的扩展协议，这一协议不仅承接了 brc-20 在比特币上的基本功能，如”deploy”、”mint”和”transfer”，还添加了“mint2”，“mint3”，“burn”，“burn2”，“burn3” 操作和计算操作（COP），用于复杂计算。意味着在此协议上可以开发 DeFi、SocialFi 和 GameFi 等各类去中心化应用，为比特币带来真正的应用场景。

3/n BRC-100协议的设计基于3个原则：安全性，扩展和一致性。除了用户可以完全控制资产，应用程序无法审查用户，BRC-100协议还包含了一系列创新特性，比如支持去中心化治理，支持继承和嵌套，计算逻辑开放。在应用层面，基于 BRC-100 及其扩展协议部署的应用可以嵌套，形成子应用。同时，协议还引入了两种角色：所有者和管理员，为应用的去中心化治理提供了基础。

市场链接： https://t.co/fFNzslzUCv

协议链接 ：https://t.co/ZIgEm3AHZZ

Domo建立的基金有提及宣傳 Brc100：https://t.co/8Sl5jPjE0Q

上一個他們提及的 Brc420 的资产已经飞到天上去了

[千寻｜AI 分享 🌸 @Crypto_QianXun]

万人试用 AI 新应用 DomoAI - 真人视频转动漫、像素风，从未如此丝滑😊

在 AI 的加持下，一段视频也可以千变万化，只需要给 AI 一些原始视频，它就可以帮你把视频改成你想要的风格，比如动漫风、像素风或者 3D 卡通风格

🚀 使用超简单：
1️⃣ 快加入他们的 Discord https://t.co/6l0zWTHVlz
2️⃣ 找到 generate-video 频道
3️⃣ 输入 /video 并选好你的命令
4️⃣ 上传你想要转换的文件
5️⃣ 编辑提示，然后按 Enter
6️⃣ 选择你喜欢的风格和视频时长
7️⃣ 稍等片刻，精彩结果马上揭晓

[Bruce 📷 @huhexian]

再次推荐这个「中文博客琅琊榜」，可以说是精挑细选出来的中文博客列表。

存活时间足够长，文章内容足够丰富。由千古壹号纯手工维护，有IT、产品经理、创业者&独立开发者等等。

我的博客在2022年5月被添加进去，有点惭愧的是，中途换了域名，刚刚提交了pr，希望更新一下。
https://t.co/P5zPMP9mUI

[AI Will @FinanceYF5]

董宇辉小作文Chatbot

浅秋收集了董宇辉描述各个城市和省份的小作文，并把他训练成了chatbot。
试了一下，效果不错

Link：https://t.co/orSKJVI1LF

下面是他的训练素材和训练方法。要不要也试试，能不能训练出你的chatbot

[宝玉 @dotey]

今天花了点时间翻译了一下 OpenAI 发布的提示工程指南，这份指南分享了如何更有效地利用像如 GPT-4 这样的大语言模型（有时候也叫 GPT 模型）来获得更好的结果。介绍的方法可以相互结合，以发挥更大的作用。希望你也可以从中学习到适合你的技巧。

另外，这份指南的示例主要针对 GPT-4 模型，但理论上来说也适用其他模型。

其中主要有六个策略，每个策略下再有具体的技巧。

策略一：撰写清晰的指令

这些模型并不会读心术，无法猜到你的想法。如果模型的输出内容过长，你可以要求它简短回答。如果模型输出内容过于简单，你可以要求使用更专业的水平写作。如果你对输出格式不满意，可以直接展示你期望的格式。最好就是让模型不需要去猜你想要什么，这样你最有可能获得想要的结果。

技巧：
- 在查询中添加详细信息，以获得更准确的答案
- 请求模型扮演特定角色
- 使用分隔符来清晰区分输入的不同部分
- 明确指出完成任务需要的步骤
- 提供实例作为参考
- 明确指定希望输出的长度

策略二：提供参考文本

语言模型可能会自信地编造出虚假答案，特别是当回应一些深奥主题或被要求提供引文和 URLs 时。就像学生在考试中借助笔记能够帮助其取得更好的成绩一样，为这类模型提供参考文本也可减少其制造虚假信息的情况。

技巧：
- 引导模型根据参考文本回答问题
- 引导模型根据参考文本中的引用信息回答问题

策略三：把复杂的任务拆分成简单的子任务

就像在软件工程中，我们会习惯于把复杂的系统分解成一套模块化的组件，对于提交给语言模型的任务也是同样的道理。相较于简单的任务，复杂任务的错误率往往会更高。而更进一步，我们常常可以把这些复杂任务重新设定为一系列的工作流程，每一个流程就是一个更简单的任务，而且这些任务之间是相互联系的，前一个任务的输出会作为后一个任务的输入。

技巧：

- 利用意图分类识别用户查询中最相关的指令
- 对于需要长时间对话的对话应用，总结或筛选先前的对话内容
- 分步总结长文档，并递归地构建完整的总结

策略四：给模型更多时间“思考”

如果被要求计算 17 乘以 28，我们可能不能立即给出答案，但可以花一些时间逐步计算出结果。同样，在 AI 模型试图立刻回答问题时，往往比理性思考后再做出回答更容易出错。所以，在模型给出答案之前，要求其展示一下"思考过程"，有助于模型更可靠地推导出正确的答案。

技巧：
- 在仓促做出结论前，指导模型自己寻找解决方法
- 通过内心独白或连串问题来掩盖模型的思考过程
- 问模型在之前的步骤中是否有遗漏

策略五：运用外部工具

为了弥补模型的不足，我们可以利用其他工具的输出作为输入。例如，文本检索系统（有时被称为 RAG 或检索增强生成系统）可以向模型提供相关文档的信息。像 OpenAI 的代码执行引擎这样的工具，可以帮助模型进行数学运算和代码执行。如果某项任务通过工具来完成能比通过语言模型更可靠或更高效，那么就把任务交给这个工具处理，这样就能结合两者长处，达到最佳效果。

技巧：
- 运用基于嵌入的搜索来高效实现知识检索
- 利用代码执行进行更精确的计算或调用外部 API
- 使模型能够访问特定功能

策略六：系统地对变更进行测试

如果能对性能进行量化，那么就能更好地提高性能。有时，对提示词的修改在少数特定例子上可能表现更佳，但在更具普遍性的样本集上可能会导致整体性能下降。因此，为了确保改动对总体性能产生积极的影响，可能需要设计一份全方位的测试（也被称为"评估"）。

技巧：
- 根据标准答案的参考评估模型输出效果

对于上面提到的每一种技巧，都有非常详细的参考示例。

官网链接：https://t.co/gzS425xS5a
中文翻译：https://t.co/ogZd1ubFkZ

[刘看山 @0x_liukanshan]

都在领这个：

https://t.co/JEdAq3b0cy

说是要空投了

有积分的