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[比特傻 @bitfool1]

《AI秒做PPT》

做PPT的实习生又要下岗了。

AI现在可以为您创建酷炫的PPT。

AI写���本、规整内容、生成PPT，

只需要一个提示词就可以做到，赶紧学起来：

[Shawn Pang @0xshawnpang]

Google发布了一个生成式AI学习路径，包括8门课和2个测试，从技术原理、实现方式到应用场景和开发部署都包括，完全免费。

小庞备注：不知道学什么可以看介绍，手痒可以直接去#4 #5 #8 做文字生成图片、文字生成文字、图片生成文字三种实践项目。

这8门课程介绍和链接如下：

1. 什么是生成式AI，有什么应用，和传统机器学习有什么不同。
https://t.co/sjjivqrySl
【学完后完成扫盲目标】

2. 什么是大语言模型 （LLM），大语言模型的应用场景，以及提示词 (prompt) 和微调 (fine-tuning) 如何提升模型性能。
https://t.co/yB6ONP2G7B
【学完后超过90%中文推友】

3. 什么是负责任的AI (Responsible AI)，为什么AI模型安全可靠且道德很重要，以及如何打造一个使用负责任AI的产品。
https://t.co/2aBg8R1Iyf
【没特别多实用价值，学完可以酒桌吹牛逼但是会被嫌弃。】

4. Diffusion Models图像生成模型理论、模型训练方法以及如何部署模型到云端（开始带货了！）。
https://t.co/49om1fw8hq
【学完了可以发现那些图像生成创业公司是怎么套皮的】

5. 机器翻译、语音识别等任务广���应用的encoder-decoder 模型架构原理以及如何在TensorFlow中构建一个此架构的诗歌生成AI
https://t.co/PZHhZW0Yyx
【其实大多数文字生成创业公司都不用这个套皮... 对他们太难了... 但是你可以提前一下自己搭积木如何套皮创业】

6. 神经网络中的注意力机制（Attention Mechanism）如何在计算能力有限的情况下将计算资源分配给更重要的任务，提高翻译、总结、问答等性能
https://t.co/4c7gfZtApW
【大多数非技术出身的VC和创业者都到不了这一层，这时候吹牛逼不会被轻易挑破了】

7. 自然语言处理中的预训练技术BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的基础原理，以及其如何可以让AI在许多不同任务中的显著提升在上下文中理解无标记文本的能力。
https://t.co/4gY8l8gGpn
【偏学术... 的确很牛逼... 但是感觉像google在为自己的技术吹牛逼...】

8. 学习图像理解和标注，学习如何构建出一个看图说话理解图片的人工智能模型。
https://t.co/sbwLPuwNmW
【有难度且有趣！目前还没有看到很多应用是在这个领域】

[比特傻 @bitfool1]

《免费使用GPT4的7种方法》

咱都知道GPT4牛逼。

可这每个月的20美金嘛，有些人不想掏。

咋办？

这是7种免费使用GPT4的办法：

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

世界杯50天不到了，按以前的周期现在布局差不多。cpi 等利空也放完了，可以逐步建仓

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

22号要加息了，提前备注一下。注意风险

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

目前在币安上，还没有BUSD或者USDT交易���的币种有snt ast oax qlc qkc agix wabi pivx
关注一下

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@DekuKing1 感谢解答！

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@DekuKing1 请问下如何看待SNT和AST呀

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

运动和学习都是最简单最高效的让自己进步的方式

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@strangechances 0x9c1a9cf8b192359795361e22ec22a18a1569a278

fuckelonmask.eth
ftxelonmask.eth

[qinbafrank @qinbafrank]

这个很赞，真正来源共享了。

[匿名博士 @Chris_Defi]

#517链上清算
1. $ETH 最大清算痛点880美元，清算规模11.13亿美元；次清算痛点1182美元，清算规模5.19亿美元。
2. $WBTC 最大清算痛点13809美元，清算规模4.75亿美元；次清算痛点21325美元，清算规模3.74亿美元。

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@farokh Hi , pls check DM. thanks

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@j1mmyeth Hi Jimmy, may you pls check my dm.

[LaserCat397.eth2.0 @BitCloutCat]

大家都去撸一下这个@blur_io ，我也录了一个视频，大概流程就是我视频这样，特别简单。
只需要耗费时间，无聊的时候可以做一做。
最好用经常交易的账号，我给大家开一个邀请自取评论区，大家在下面拿。（有群友说听不清，我自己听了一下也没太听清楚，不好意思，刚睡醒有点迷糊）

[Luozhu @LuozhuZhang]

这两天我把zksync的代码拆开并仔细的阅读了一下（matter-labs/zksync），作为目前市面上主流的zk-rollup项目之一（还有@StarkWareLtd、@loopringorg和未来的@Scroll_ZKP 等），zksync算是其中开源最多，代码最完整的项目，所以可以作为zk-rollup优质的学习资料好好研究一番

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@RealyOfficial Good Job

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@8848Community @SwiftYagues
@0xAndy_Poland
@Jabin95211207
来试试

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@enscapital fuckelonmask.eth

[Web3嗅嗅 @Web3Niffler]

@enscapital ftxelonmask.eth