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李彦宏宣布「文心大模型4.0」正式发布，并开启邀请测试
10月17日，李彦宏在百度世界2023上宣布「文心大模型4.0」正式发布，表示这是迄今为止最强大的文心大模型，实现了基础模型的全面升级，在理解、生成、逻辑和记忆能力上都有着显著提升，综合能力「与GPT-4相比毫不逊色」。
他现场展示了基于文心一言重构的百度搜索、如流、地图、网盘、文库等十余款AI原生应用，希望能拓展大家的想象力，「激发大家一起来做出更惊艳的AI原生应用来」 ⋙ 官方发布
Stack 无奈裁员 28%，知名编程社区面临生死考验
全球知名的编程论坛 Stack 在官网发文，宣布裁员 28%。CEO在发文中指出，随着下一财年的到来，公司将大幅缩减市场推广部门的规模，其他支持团队也会受到影响。
2023年，随着 、 等聊天LLM聊天机器人的爆发，用户更倾向于和它们交流获得答案，导致了 网站流量的大幅下降。但也是 网站的优质历史内容推动了这些大语言模型的成功。
百川智能正式启动2024届校园招聘，发起「星耀计划」
百川智能成立于2023年4月10日，由前搜狗公司CEO王小川创立，其核心团队由来AI顶尖人才组成，目前团队规模170余人，目前已完成 3.5 亿美元的融资
百川智能正式启动了2024届校园招聘并发起「星耀计划」，面向2023年11月-2024年10月毕业的海内外应届生，寻找有技术理想、有志向在AI领域探索的精英人才。即日起，可通过上方校招官网进行申请，截止日期到2023年12月31日 ⋙ 了解更多
AGI 大模型创业松，9月20日报名倒计时
由百度飞桨、文心大模型联合BV百度风投主办的「AGI 大模型创业松」，作品提交截止日期是本周五 (10月20日)！比赛分为创新应用、场景落地、文心一言插件等三个方向，感兴趣的话要抓紧时间啦！ ⋙ 了解更多
AIGC大厂实战：京东「城市消费券」项目完整复盘
这是京东设计团队的一次完整分享，包含了项目背景介绍、AIGC参与的项目流程与细节、项目结果分析。这次复盘非常值得揣摩和收藏，也看看大厂的AIGC项目达到了什么水准。
简单来说，项目团队接到了「多快好省」的变态任务量和排期，所以把AIGC拉进来一起完成全年60多场的运营活动素材设计。结果！出图效果和效率提升都还不错！上图展示了优化流程带来的效率飞升~
正文干货非常多，不仅有主流绘画工具优劣势比较 (注意最近GPT-4可以使用 DALL-E 3 画图了)，还非常详细地介绍了 ① 需求转化 (城市特色)、 ② 创意拆解 (创意构思 / 拆解)、③ AIGC辅助 (MJ生成整图 / SD生成主体)、④ 后期处理 (替换合成 / 合成) 等详细的实现流程，并且整理成了高清的图片。可以前往原文页面下载保存原图~
人工智能报告，了解最近两年AI前沿进展
知识星球资源编码：R187
这是一份 社区资深成员联合撰写开源报告，全面总结了人工智能近两年的研究热点，每部分都选择了一篇获奖论文以及几篇优秀论文进行详细介绍。
此外， 作为全球知名的竞赛平台，平台出品的报告中自然也包含了竞赛相关内容，包括对近两年平台AI竞赛的观察、竞赛获胜技术总结等，以下是报告要点，感兴趣可以阅读报告原文：
生成式人工智能：探讨近年来生成式AI的快速进步，如图像合成、语言模型和音频生成等方面的创新
文本数据：概述自然语言处理和统计语言建模的最新进展，尤其是大规模语言模型 (LLM)
图像/视频数据：介绍计算机视觉的最新进展，如视觉变压器和零样本学习等
表格/时间序列数据：讨论表格数据建模的技术，以及时间序列数据分析的特殊考量
竞赛：分享平台竞赛的观察和经验教训
AI伦理学：探讨AI系统的伦理原则和风险管理
其他主题：涵盖医疗、物理、优化算法等更广泛的AI应用
全网第一门「AI动画」系统课程，带你实现AI动画的商业落地
逛B站发现这套「AI动画」主题的系统课程，一共9节，目前更新了 3/9，制作精良而且免费免费免费啊！课程大纲见下方~
课程将完整介绍市面上最有用的AI动画工具和插件，帮助学习者了解底层原理，并掌握「AI工具+传统动画后期」的创新工作流。课程非常贴心地推荐了大量优秀案例和创作思路，并对部分优秀案例进行拆解分析，带你创作属于自己的故事。
Part 1
Part 2
Part 3
101：一站式彻底搞懂
框架帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序，可以简单理解成创建应用程序时的一个「工具箱」
这是一个正在更新的 系列教程，详细展示了如何使用 构建自己的应用程序，并详细介绍了各个组件的原理和使用示例。根据已有的更新来看，作者 Ivan 搭配了丰富的 Colab 实际操作演示，帮助完成在Colab中运行和优化模型的探索。
值得一提的是，项目作者 Ivan 博士毕业后在大学担任教职，并且有着丰富的数据科学经验。以下是作者已经公布的内容大纲，目前更新了前2章，感兴趣可以和 一起追更新呀！
1. 简介
2. 大型语言模型
3. 以及如何处理数据
4. 索引
5. 提示
6. 内存
7. 链
8. 代理和工具
9. 部署
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