Re: [問卦] AI也過了快一年了，有重大突破了嗎？
※ 引述《holiybo (米羅)》之銘言：
: chatgpt 出來要一年了
: 當初好像一堆說書人說
: AI發展將呈現爆炸式幾何發展
: 未來網路上東西將有大部分被AI創作取代
: 那現在chatgpt進步如何了？
: 可以當女朋友了嗎？
: 0.0？
:
目前幾個重大成果
MIT新一代的https://github.com/mit-han-lab/streaming-llm
streaming LLM 讓資料可以無限長 解決之前AI只能固定token數量問題
繪畫部分DALLE3是由使用者跟gpt要圖 GPT再跟AI下prompt
去年還在說未來會需求暴增的prompt engineer直接被AI取代掉了
才一年就有這樣的長進 夠猛了吧?
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※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.160.1.118 (臺灣)
※ PTT 網址
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現在可以做短動畫了
推
用chatgpt生成的DALLE限制過多
→
所以不受限的繪圖工程師不怕丟飯碗
推
prompt工程師本來就會消失啊
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資料庫要用掉多少硬碟和雲端資源?!
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有關歷史問CHATGPT一定出包
推
AI 我沒錢 給我錢
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什麼時候AI能直接給我錢才叫夠猛
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AI搞半天還不是為了賺錢 直接給我錢就好
![[問卦] AI也過了快一年了，有重大突破了嗎？](https://img.youtube.com/vi/mr6tgSxP0VU/mqdefault.jpg "[問卦] AI也過了快一年了，有重大突破了嗎？")
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[閒聊] 讓AI寫AI產圖prompt巴哈原文 簡單來說就是讓最近很紅的openai自己寫prompt 實際範例可以看原文![[閒聊] 讓AI寫AI產圖prompt](https://truth.bahamut.com.tw/s01/202212/e6e8341025059d7dba7c31ab6931d6fc.PNG "[閒聊] 讓AI寫AI產圖prompt")
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[請益] 菜雞轉職請益菜雞我中字混血碩 在台北小公司做AI algo 一年 誠如 DrTech 大所言 在台灣小公司做AI algo 連前後端 data engineer 都要做 甚至寫 過android iOS... 最近LLM興起 公司不自己train模型 都在買別人api 感覺自己工作內容比較像個後端...主要時間都在串api 寫prompt10
[問卦] 買了GPT4帳號 可以幹啥公司鼓勵大家多用用ai，說gpt帳號可以報帳 就買了一個月600台幣的plus版本 結果突然不知道用來做啥，單純prompt沒啥意思 感覺不如早點接入gpt plugin![[問卦] 買了GPT4帳號 可以幹啥](https://i.imgur.com/pMuNhROb.jpg "[問卦] 買了GPT4帳號 可以幹啥")
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[問卦] 用GPT做諮商服務一小時收399沒問題？阿肥外商碼農阿肥啦！ 剛剛看到技術群組朋友分享某AI諮商服務，結果不測還好一測發現原來是套GPT API一個 小時跟你收399，這算是大型商業割韭菜現場嗎？ 不查還好一查那家公司資訊還蠻精彩的，還有查到抖音影片不知道是不是公司執行長整個 對於prompt tuning理解很膚淺直接說自己調整prompt就是在訓練模型，害阿肥整個噴飯4
[問卦] 用AI畫「綠豬超人」長怎樣?聽說最近AI畫圖很方便 請問一下 綠,綠色的綠 豬,美豬的豬 加上超人![[問卦] 用AI畫「綠豬超人」長怎樣?](https://i.imgur.com/Qtbl2rRb.jpg "[問卦] 用AI畫「綠豬超人」長怎樣?")
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Re: [問卦] chatGPT是不是把經典機率考題都算錯了昨天李永樂老師才拿高考題目讓gpt考 裡面有幾個亮點 李永樂：這題目我也看不懂 gpt說對就對吧 然後這題gpt答對了。 （李永樂看到是ai的潛力 而不是笑ai答錯題有夠笨） 下面還有人留言 電影 機械公敵裡 男主對機器人說 ai無法畫圖跟具有創造力3
[討論] 終於知 詠唱魔法師 為何驚訝不需詠唱魔法老實說 自從 GPT 興起後，自然語言生成術(圖、音樂、程式) 簡直就像詠唱魔法一般 魔法師平日鍛鍊的就是在 有明確意象後，用精鍊的語句，明確描述，而後詠唱出來。 以下是地獄之焰的咒語 /imagine prompt: 地獄之焰，一道長長的熾熱火柱穿破天際，火舌飛舞，周圍空氣激蕩 ，熔化了一切遇到的東西，只留下焦黑的痕跡。1
Re: [問卦] 為什麼人工智慧在這今年炸開了這一波是十年前的AlexNet才開始讓ML實用化 以往都只是研究 AlexNet橫空出世 GPU+大型CNN 辨識率高 忽然讓一堆人想到 啊幹 原來GPU能幹那麼複雜的事情 所以從2012年之後 ML/AI的研究如同雨後春筍呈現爆炸性的增長 ML從事的人多 想法就多 推出的模型多 成功的總會有幾個
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