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我是 ihower，這一期推薦一些科普性質、工程師使用 ChatGPT 的心得文章。

🔝生成式人工智慧概述 影片

片長18分鐘的生成式 AI 概論，介紹了 GenAI 是什麼、基本原理、AI 時代的心態等等，是非常棒的入門科普影片，插圖動畫非常讚，推薦給所有人。

作者 Henrik Kniberg 也蠻眼熟的，十幾年前看過他的 Scrum and XP from the Trenches 書，是入門 Scrum 和 XP 非常棒的入門書。

閱讀全文〈愛好 AI Engineer 週報 🚀 生成式 AI 科普和使用心得 #10〉

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Hello! 你好 👋

我是 ihower，自上期發刊後，這一個多月各大廠商馬不停蹄推出了一批新模型，讓我們回顧一下消息和重點整理。

🔝Google Gemini Pro 1.5 (2024/2/15) 超長的 Context window 

Google 推出的 Gemini Pro 1.5 特色在於高達 1000k 的 context window，這對於 RAG 應用的開發將帶來不少影響，詳見我看技術報告的一些心得和留言。
不過一直到今天，無論是 Gemini Ultra 或是 Gemini Pro 1.5，都還是無法使用 API 方式進行實際評測，讓人對於不斷 翻 車 的 Google 感到憂心啊。 

🔥OpenAI Sora (2024/2/15) 無情輾壓競爭對手

在 2/15 同一天(故意?)發布，搶光 Google 風采的 OpenAI Sora，是個完全是降維打擊的 Text-to-Video 影片生成模型。
當人家的影片生成還只是幾秒鐘微微動幾下的時候，Sora 直接提升到長達一分鐘的短影片。
除了 OpenAI 的技術報告，微軟也有出篇 Paper 回顧整理。另外推薦以下兩個科普影片: 

* Sora，OpenAI 突破性的影片生成模型！10分鐘了解其原理以及可能的影響
* Sora Q&A | 何時可用？OpenAI 沒講的事？

閱讀全文〈愛好 AI Engineer 週報 🚀 各家新模型和觀察重點 #09〉

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Hello! 你好 👋

春節就要到了，先在這兒向大家拜早年 🧧🧧🧧

🔝Golden Kitty Awards

知名新產品分享網站 Product Hunt 公佈了 2023 年度最佳新產品，果然是滿滿的 AI 風味。冠軍是 GPT-4 模型，接著是瀏覽器 Arc Max, 知識管理工具 Notion AI 和  Google Gemini 模型。更多和 AI 相關的得獎產品還有: 

* AI Model 有 GPT-4, Midjourney v5, DALL-E 3 和 Mistral 7B   
* AI Product 有 Dora AI (網頁生成)、Bard、Chat.D-ID (虛擬人對話)、Pika (影片生成)
* AI Features 有 Notion AI, Guidde AI (錄影轉成 Step-by-Step 文件)、Arc Max (瀏覽器)、Trickle (截圖轉知識庫)
* AI Infra 有 Langfuse(監控)、Eden AI (整合 LLM APIs)、LLM Spark (建立 LLM App)

閱讀全文〈愛好 AI Engineer 週報 🚀 Product Hunt 2023 年度最佳產品 #08〉

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Hello! 你好 👋
GPT-4V 和 Google Gemini 模型都有了影像解讀功能，讓之前需要特別用深度學習的影像辨識任務，變成了簡單的 API 呼叫。今天我們來深入看看這個功能。

🔝xkcd: Tasks

先分享一個時代情懷，這是 xkcd 在 2014 的梗圖，當時是想表達在CS領域中，很難跟一般人解釋簡單和幾乎不可能的任務。沒想到十年後的今天，這個影像解讀的任務也已經變成簡單了，任何 App 只需要呼叫 GPT-4V API 就可以做出來。

🎯影像解讀 Use Cases 應用分類

Greg Kamradt 的這則 tweet 貼文，整理了常見的 Use Cases 應用分類，以及網友的示範，非常豐富。

閱讀全文〈愛好 AI Engineer 週報 🚀 GPT-4V 影像解讀 評測特輯 #07〉

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我是 ihower，祝大家新年快樂~ Happy New Year~ ✨🎉

🔝可用 Prompt 大幅提升長文本的 Recall 效能

Anthropic 在11月底推出了 Claude 2.1，當時有個 Recall 評測(tweet) 很慘烈，在 200K tokens 長上下文的情況下，放在 Prompt 中間的內容，模型時常會無法回憶起內容。必須要放在最前面或是最底部，才能接近 100% 的 Recall 效能，這對 RAG 的應用來說很重要。

Anthropic 在12月初做了回應，在這篇 Long context prompting for Claude 2.1 中，透過加一句提示詞 “Here is the most relevant sentence in the context:” 就大幅提升了Recall 效能從 27% 提升到 98%，就這一句 Prompt Engineering 技巧，分數提升非常多。

閱讀全文〈愛好 AI Engineer 週報 🚀 Claude 的 Prompting 實驗 #06〉