『OKD Weekly Feed』Generative AI 精选：AIGC | ChatGPT | 提示工程

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1/ 硅谷101：中国能跑出自己的 OpenAI 吗？
2/ Mint Ventures：GAI / ChatGPT 生态概览
3/ ChatGPT 替代不了程序员
4/ Prompt Engineer 提示工程师

“ Generative AI ” 策展与选稿：@va7

1

Curation 1/4

《赛跑开始：

中国能长出自己的OpenAI吗？》

📃：多面讨论了AIGC（AI  产生内容）赛道：

1/ 创业格局：分为底层和应用层，底层由几家大公司开发预训练模型，并开放使用（甚至开源），应用基于底层模型，但是在训练数据和参数精调上，可以更适配对应的场景；

2/ 中国：为何国内没出现OpenAI这样的公司？缺少跨学科一流人才、资本耐心较少，以及没有适合的政策；

3/ 游戏：游戏最能够被AIGC变革；

4/ 未来：GAI（生成式 AI）不仅用于创作内容，还可以产生其他东西，AGI（AI 产生知识 / 理解式 AI）有三个层次 - 科学家工具、自动编程，以及AI  自己成为科学家；

💡：非常丰富的探讨，对于想在 AIGC 行业创业的人来说，可以从本播客的内容中总结出以下的要点：

1/ 底层模型需要大量的资金、资源和顶尖技术；

2/ 应用层可以靠预训练和参数精调，实现在不同场景下更优的效果；

3/ AIGC 的应用场景还有很多，找到合适PMF，根据市场快速迭代，是应用层项目目前主要的竞争点；

4/ 在应用层市场成熟之后（效果差不多、场景也被找的差不多了），可以预见价格战的出现；

5/ 早进去可以建立不同场景下的先发优势；

🔗：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/6361ba649d4a12cc8c7a7704

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2

Curation 2/4

《Generative AI / ChatGPT 

生态 Mapping》

📃：梳理和简介了 GAI 赛道：

1/ AIGC 很适合替代初级智力工作和塑造创意内容；

2/ ChatGPT 来自 OpenAI，GPT-1/2/3 用于预测人要说的话；InstructGPT 给出符合人类审美的回答；ChatGPT可以根据反馈进行多轮对话；

3/ OpenAI Startup Fund 鼓励基于OpenAI的应用端生态发展，首批四个项目包括：Descript（AI剪辑）、Harvey（AI法律助手）、Mem（AI个人信息助理），以及Speak（AI语言老师）；

4/ 训练大模型难度大、成本高，基于大模型的应用端创业有较大机会；

5/ 未来可以期待更接近热内神经活动的算法、富媒体的输入输出、联网有检索功能的模型等；

💡：摘录作者另一些关于GAI的思考：

1/ 在短期未来，“提问的能力”比“理解和总结”更重要；

2/ 未来能源和智能的边际成本将无限趋近于0——Sam Altman；

3/ AI不会改变深层生物学上的事情，比如创造新事物、竞争地位、组建家庭等；

4/ AI和搜索引擎可以帮助查找不同的东西；

🔗：https://gamma.app/public/Generative-AI-ChatGPT-Mapping-Mint-Ventures--c5fveip06lk4y1j?mode=doc

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3

Curation 3/4

《ChatGPT 正在杀死编程里的乐趣》

📃：编程里存在“规划与设计”和“解决小谜题”两类乐趣，但 ChatGPT 让后者消失了：

1/ 规划与设计的核心在于理解和满足用户需求，并让项目质量长期保持健康，这是需要程序员完成的；2/ 解决小谜题是完成设计中的一个个小环节，由于 ChatGPT 已能解决很多小谜题，这就让编程的乐趣少掉了一半；3/ 《Hades》是一款 rogue-like 游戏，完美融合了“实时战斗”和“能力构建”两种机制，能力构建需要玩家的战略规划，像是编程中的“规划与设计”，而随机的实时战斗则有操作技巧的要求，有如编程中的“解决小谜题”，ChatGPT 夺走编程的乐趣，就像在《Hades》中跳过了实时战斗环节，只用做战略部署一样无聊。

💡：Reddit 上最近有关于 “为什么 ChatGPT 不会替代程序员”的热门帖子，网友讨论的重点和作者强调的一致—— ChatGPT 只能“解决小谜题”，而不能“规划和设计”。作者用《Hades》来比喻非常精妙，Reddit 里其他一些有理的比喻、讨论包括：ChatGPT 相当于一个更好的编译器（用自然语言就可以）；过去15年，学会使用 Google（已解决编程中的问题），是程序员最大的技能，ChatGPT 是一个更好的 Google；

🔗：

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4

Curation 4/4

《Prompt Engineering》

📃：Prompt Engineering（提示工程）中的 prompt，是为了让 AI 完成特定任务，而精心构建的输入。一种常见有效的 prompt 包含五个部分：任务描述（task description）、输入输出案例、输入提醒（input indicator）、输入的内容（current input）和输出提醒（output indicator）。

💡：提示学习（Prompt Learning）是 NLP（自然语言处理）的第四范式，可以以较小代价，让 AI 让AI完成新的、在训练过程中没学过的任务，即通过找出合适的提示词，发挥 AI 最大的潜力。Scale AI 最近开设了 Prompt Engineer（提示工程师）的职位，他们认为 AI 大模型是一种新的计算机，需要一种新的工程师去编程，但这一工种或许会随着大模型微调成本的下降，或AI交互文档的完善而逐渐失去作用；

🔗：https://docs.cohere.ai/docs/prompt-engineering

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