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?? AI將徹底摧毀閱讀文化，書籍這種內容載體真的過時了嗎？

https://www.kdpcommunity.com/s/article/Addition-of-AI-Questions-to-KDP-Publishing-Process

補充一個背景：Amazon KDP (Kindle Direct Publishing) 是亞馬遜為創(chuàng)作者提供的一個自助出版平臺。作者可以基于平臺的系列工具，輕松創(chuàng)建并發(fā)布電子書/平裝書并獲取收益。

ChatGPT 等大模型聊天工具的問世，深刻改變了一直以來的創(chuàng)作方式。一批「先鋒」創(chuàng)作者孜孜不倦地探索，尋找 AIGC 參與或主導創(chuàng)作過程的最佳方式。

從最開始的靈感風暴、片段素材，到后來獨立產出短篇小說、中篇小說、翻譯校對、配圖插畫、繪本漫畫……日漸完備的提示詞和越來越智能的創(chuàng)作工具，也使得 AIGC 書籍快速、大批量地沖向了市場。

?? 上面提到的 Amazon KDP 平臺，因為其特殊的發(fā)行制度，在一段時間內成為 AIGC 書籍的匯聚地。2023年9月，Amazon 發(fā)布官方公告，明確規(guī)定每名作者每天自行出版書籍不得超過三本，為這一趨勢按下了減速鍵。

https://matduggan.com/ai-is-gonna-kill-books/

補充一份背景：按照傳統(tǒng)的閱讀方式來計算，普通人的年均閱讀量是4本，有良好閱讀習慣的人可以看完30-50本，而超級讀者的上限也就80本左右。

Mathew Duggan 這篇博文比較完整地說清楚了「紙質書 → 電子書」這一轉變所帶來的閱讀傷害，并且預測了「AI會如何徹底顛覆長久以來的閱讀傳統(tǒng)」。

隨著互聯網的發(fā)展而出現的海量質量參差不齊的電子書，擠占了本來就有限的閱讀時間，并且慢慢演變成了「夸張的標題+有爭議的話題」這種吸引流量的套路。

優(yōu)質內容創(chuàng)作者們深受其害，并逐步了創(chuàng)熄滅作熱忱。這已經是創(chuàng)作者和讀者的「雙輸」了。而AI時代，這個趨勢被加速了。

少數創(chuàng)作者用AI技術在短時間內制造了大量「垃圾」，推向市場后也不擔心用戶是否喜歡，因為數量就可以取勝了。另一種意義上的「薄利多銷」。

讀者面對的，是更加不能確定的內容品質和閱讀體驗，誰也不想花幾個小時讀一本垃圾?？赐陼笠庾R到被騙了，是一種混合了憤怒和失望的激烈情緒，把更多人推得越來越遠……

?? 第一個現象級音樂生成產品 Suno.ai，音頻領域的內容協(xié)同創(chuàng)作工具

https://www.suno.ai/

補充一份背景：Suno.ai 是一個基于AI的音樂創(chuàng)作平臺，可以根據用戶輸入的簡單提示詞生成帶有伴奏和人聲的音樂，還支持自定義設置歌詞、風格和歌名

2022年，音樂家和AI科學家組建團隊，在努力了18個月后成功推出 Suno.ai 并獲得了廣泛的認可。不需要樂理知識，不需要任何樂器，只需要想象力就可以輕松創(chuàng)建音樂?。uno.ai 增長迅速并成為各大AI榜單的?？?。

2023年12月，微軟宣布旗下 Copilot 與Suno 達成合作。用戶在微軟 Copilot 中輸入簡單指令，就可以調用 Suno 插件完成音樂創(chuàng)作。這次合作進一步提高了 Suno.ai 的知名度和認可度。

雖然，Suno.ai 還有很多優(yōu)化和發(fā)展空間，但它展現出的能力已經足夠讓普通用戶欣喜，首頁 Trends 排行榜的歌曲聽起來甚至還挺不錯 ? 關于 Suno.ai 更多介紹

Suno.ai 的定位，與視頻領域的AI創(chuàng)作工具 Pika 非常類似。

它們直接允許所有用戶創(chuàng)建內容，而不僅僅是專業(yè)人士的創(chuàng)作輔助工具。因此它們講述的是類似的故事——AI時代的 TikTok ? Suno.ai 內容協(xié)同創(chuàng)作工具的發(fā)展推演

?? 好歌詞是成功的一半：手把手教你用 LLM生成 Suno 歌詞

https://210ethan.github.io/thoughts/aimusic.html

補充一份背景：今天日報第2條提到了AI音樂生成工具 Suno.ai，提到可以自定義設置歌詞；這里就交給你如何使用 Prompt 生成可以直接可用的歌詞

作者將 ChatGPT + Suno.ai 兩個工具結合起來，構建了一個簡單實用的AI音樂創(chuàng)作工作流。在 ?? 這篇文章里，作者分享了自己的 Prompt 結構，并且用5個示例展示了 Prompt 和音樂的生成效果。

作者的經驗是，有吸引力和娛樂性的歌曲會更受聽懂歡迎，這就需要高超的提示詞技巧，其中一條建議就是把更多信息巧妙地隱藏中歌詞中。

有效的提示詞結構

Create a(n) [number]-verse [style of music, e.g., country, rap, metal] that teaches the listener [information]

創(chuàng)建一首包含 [數字] 段歌詞的 [音樂風格，例如鄉(xiāng)村、說唱、金屬] 的歌曲，給聽眾傳達 [信息]

可以添加的額外條件或限定詞

Have a [music style] feature in the middle

在歌曲中間加入 [音樂風格] 的特色

In the style of [artist]

模仿 [藝術家] 的風格

Use keywords such as [keyword1], [keyword2]

使用關鍵詞如 [關鍵詞1]、[關鍵詞2]

Use a level of detail a [grade level] grader could understand

使用 [年級] 學生能理解的細節(jié)水平

Have a [type of mood] mood

營造 [某種情緒] 的情緒

我們選擇文中的第一個示例，展示作者使用的提示詞。生成的完整歌詞 ?? 如上圖所示。

將歌詞輸入 Suno.ai 就可以生成對應的音樂片段啦，作者附在了原文里，點擊原文可以聽到~

Create an eight-verse country song that teaches the listener what the noble gases are, their properties, and how they’re different from other periodic table elements.

創(chuàng)建一首包含八段歌詞的鄉(xiāng)村風格歌曲，教授聽眾什么是稀有氣體，它們的性質，以及它們與其他周期表元素的不同之處。

?? 我開了一家員工全是AI的公司，自動幫我炒股

https://www.bilibili.com/video/BV1Pe411H7PQ/

點擊 ?? 上方視頻，可以查看完整的協(xié)作流程

B站 @林亦LYi 團隊將把多個不同職能的 AI Agent 串聯在一起，讓他們互相交流討論，共同完成炒股賺錢的最終目標。

作者一開始的設想非常好，基于AI構建了多名員工角色：專家巴菲特、領導 (分配任務)、諫官 (監(jiān)督領導)，還有新聞摘抄員、股價查詢員、程序員、執(zhí)行機器人……

然而這一切非常不順利 ?? 這些員工的第一次合作時，篡位、罷工、狀況百出。作者將 Prompt 大修一番才最終正常了一些。

這輪投資成績?yōu)椤?strong>三天時間賺了 0.49714%」。作者團隊還在持續(xù)優(yōu)化，并將于一個月后公布最新進展，可以關注一下~

https://github.com/OpenBMB/ChatDev/

ChatDev是一家虛擬軟件公司，由智能體擔任不同崗位角色，形成了一個多智能體 (multi-agent) 的組織架構。

Up主在視頻末尾提到，這次嘗試用到了 ?? 清華大學的 ChatDev 項目。ChatDev 提供了一個易于使用、可高度定制、可擴展的框架，用于研究集體智慧。在這個場景下，AI 智能體們可以自主完成所有工作，包括編程、測試、優(yōu)化、寫文檔等等。

?? 零一科技Pretrain負責人@黃文灝：回望做大模型的一年

https://www.zhihu.com/question/632702043/answer/3363750643

補充一份背景：零一萬物是由李開復創(chuàng)立的AI大模型創(chuàng)業(yè)公司，2023年3月組建，6月開始運營，11月發(fā)布首款開源中英雙語大模型「Yi」

知乎有一個熱度很高的問題：ChatGPT 發(fā)布一周年了，回望這一年你有什么感悟？1月15日，零一科技技術合伙人 @黃文灝 貢獻了自己的答案，記錄了幾個聽上去有點反共識的點。聽聽一線最核心崗位的見解：

1. OpenAl 沒有想象中那么穩(wěn)：作者年初訪問美國時，感覺國內與OpenAI在大模型領域的差距巨大，但年底再次訪問時，對國內的進步感到信心滿滿；盡管 ChatGPT 領先，但國內的進步顯著，頭部大模型已與 ChatGPT 3.5相當

2. OpenAI面臨的諸多挑戰(zhàn)：OpenAI 面臨著 AGI 和商業(yè)化追求之間的矛盾，以及模型領先力的可持續(xù)性問題，如果無法保持領先，可能會被傳統(tǒng)企業(yè)和產品公司替代

3. 沒有「百模大戰(zhàn)」：大模型分為兩類，一類是從頭開始訓練的基礎模型 (如 Yi、QWen、Baichuan、ChatGLM、DeepSake 等)，另一類是 Continue Pretraining和 SFT 類別的模型，前者的花費是后者的幾倍之多

4. 開源和閉源的差距比想象中要大：大模型開源的只是權重和模型結構，模型結構大家都相差不大，而更重要的數據和訓練方法都沒有開源；普通開發(fā)者很難參與大模型預訓練過程，更多是在預訓練完成后基于模型做 posttraining 的工作

5. LLaMA對國內大模型的生態(tài)沒有太大影響 (僅針對預訓練)：LLaMA 權重開源對中國大模型的繁榮幫助有限，因為數據和訓練方法未公開；但是 LLaMA 提供了信心和投入的勇氣

6. 中國的researcher比想象中要強：中國的研究人員在大模型領域的實力被低估，國內研究者在大模型賽道上的進步迅速，有潛力的學生和新畢業(yè)生也能取得顯著成果

?? 生成式人工智能「動畫」技能地圖：技術脈絡 + 工具合集

這是一份非常新且全的「GenAI+動畫」資源匯總，把涉及到的技術和工具進行了層次化的總結，整理成了這份清晰的從業(yè)者技能地圖。

而且，非常難得的是，作者持續(xù)追蹤并更新到了2023年12月?。」麛嗉尤胧詹貖A~

Generative Image / 圖像生成

As material and assets / 素材和資產

frame-by-frame / 圖像逐幀動畫

• Standalone (text2imgs)

• Transformative

Generative Video / 視頻生成

Image models enhanced for video / 圖像模型視頻增強

Generative video models / 視頻生成模型

• Standalone (txt2vid)

• Transformative (img2vid, vid2vid)

其他

3D character motion / 生成3D運動角色

LLM powered / LLM 驅動的工具

Face Animated and speech synthesis / 人臉的語音動畫合成

https://diffusionpilot.blogspot.com/2023/09/overview-ai-animation.html

這篇文章可以作為小白入門指導，也可以是專業(yè)人士的備忘錄

作者還為這張圖寫了一篇詳細的使用手冊，包括各部分的工具清單、使用鏈接、生成示例，還總結對比了優(yōu)缺點，并且超鏈了大量的學習資料。

?? 新書推薦 | 理解大語言模型：學習基礎概念和技術

ShowMeAI知識星球資源編碼：R224

這本書「Understanding Large Language Models: Learning Their Underlying Concepts and Technologies」是一門基礎入門書，主要內容是大語言模型 (LLM) 的基本概念及基礎技術，可以當作邁向 LLM 的第一步。

讀完本書之后，你可以掌握 LLM 的基本概念，了解自然語言處理 (NLP) 的發(fā)展歷程，理解 Transformer 模型和注意力機制，開始探索不同類型的 LLM 及其應用，并且能夠掌握流行的 LLM 架構。

第1章：介紹

• AI的簡要歷史

• LLMs的地位

• 總結

第2章：NLP的演變

• NLP的歷史

• NLP的任務

• NLP的基本概念

• 語言建模

• 總結

第3章：Transformer

• 注意力

• Transformer架構

• 總結

第4章：什么使LLMs變大？

• 什么使Transformer模型成為LLM

• LLMs的類型

• 基礎模型

• 應用LLMs

• 過擬合

• 災難性遺忘

• 評估

• 總結

第5章：流行的LLMs

• 生成預訓練Transformer

• 來自Transformer的雙向編碼器表示

• Pathways語言模型

• Meta AI的大型語言模型

• 總結

第6章：威脅、機會和誤解

• LLMs與超級智能AI的威脅

• 誤解和濫用

• 機會

• 總結

?? 技術寫作手冊 | 超級個體的創(chuàng)作心經，構建個人IP的實用小冊

ShowMeAI知識星球資源編碼：R225

Thoughtworks 多位作者共同撰寫了這份「技術寫作手冊」，闡述他們在技術寫作領域的各種經驗和心得。如果你對創(chuàng)作感興趣，或者想建立自己的內容IP，不妨看看這份薄薄的手冊。

AI已經顛覆了創(chuàng)作流程和閱讀習慣，但是，有關創(chuàng)作的諸多本質和技巧，依然是有效的

1. 寫作為什么這么難：寫作的難度在于需要快速正向反饋和相對容易的任務；寫作需要克制、避免低質信息的干擾，同時需要沉浸、為心流騰出時間

2. 如何看待寫作這件事：寫作是創(chuàng)造性活動，需要心理建設，但也不需要過多準備，可以立即開始，形成自己的工作流程

3. 這幾年技術寫作的感悟：技術寫作可以鞏固知識、分享知識、獲得成就感，但這是一個長期的過程，不應該追求短期的點擊量

4. 寫了十年技術博客的收獲：長期寫作帶來的技術提升、個人品牌建設、以及對寫作本身的理解；以及寫作過程中的迷思和陷阱，比如「知識的詛咒」、對讀者反饋的誤解

5. 技術人員如何寫一本書：寫書是需要耐心和毅力，更需要選擇合適的寫作方式和工具，與博客創(chuàng)作還是有區(qū)別的

6. 我的第一本英文技術書：作者如何開始并逐步完善和重構內容的完整過程，分享了英文寫作的挑戰(zhàn)和收獲，以及如何通過翻譯提升語言能力

7. 用什么工具寫書：如何選擇寫作工具 (Word、Markdown、Latex等) 以及工具對寫作效率的影響，使用 Git 進行版本控制的經驗分享

8. 寫作的素材、排版、發(fā)布和推廣：寫作素材的收集、文章的排版規(guī)范、發(fā)布渠道的選擇以及文章的推廣策略

9. 翻譯這件小事：一個比較規(guī)范得翻譯過程，以及各種技巧和注意事項

10. 寫作和編程：將寫作與編程進行比較，向編程規(guī)范學習如何寫作

11. 技術寫作的困境：技術寫作面臨的挑戰(zhàn)，如何保證文章效果，如何找到內容受眾，如何把握作品長度，如何才能得到更多的曝光等

12. 如何評價一篇文章：評價文章質量的框架，包括寫作動機、文章要解答的問題、優(yōu)秀文章的特質、文章的結構和表面功夫等

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