瞎勾吧记录的，您当个乐子看，正经人谁写日记呀
3-13
终身学习，难以避免。
chatGPT并不会让你失业，但会熟练使用chatGPT的人会让你失业。
“这不是第四次工业革命，这是第二次智力革命。上一次发生在人猿揖别”，chatGPT是火种，是大语言模型，解决的是机器学习能力，还会有针对每个行业的新工具的。
3-14
3月14日：GPT-4发布，支持多模态看图理解
GPT 的迭代速度可以非常快，唯一的限制是人类法律的审核和人类文明的恐惧。
大信息时代的信息茧房居然是靠这样的方法解决的
Moore’s Law for Everything
万物摩尔定律
作者：山姆·奥特曼 ·16月 2021， <>
我在OpenAI的工作每天都在提醒我，社会经济变化的严重程度比大多数人认为的要早。可以思考和学习的软件将完成人们现在所做的越来越多的工作。更多的权力将从劳动力转移到资本。如果公共政策不相应调整，大多数人的境况将比今天更糟。
我们需要设计一个系统，拥抱这种技术的未来，并对构成世界上大部分价值的资产——公司和土地——征税，以便公平地分配一些即将到来的财富。这样做可以使未来的社会减少分裂，并使每个人都能参与其收益。
在接下来的五年里，能够思考的计算机程序将阅读法律文件并提供医疗建议。在接下来的十年里，他们将从事流水线工作，甚至可能成为伴侣。在那之后的几十年里，他们几乎会做任何事情，包括做出新的科学发现，这将扩展我们对“一切”的概念。
这场技术革命是不可阻挡的。而创新的递归循环，因为这些智能机器本身帮助我们制造更智能的机器，将加快革命的步伐。接下来是三个关键后果：
这场革命将创造惊人的财富。一旦足够强大的人工智能“加入劳动力队伍”，许多劳动力的价格（推动商品和服务的成本）将降至零。
世界将发生如此迅速和剧烈的变化，以至于需要同样剧烈的政策变化来分配这些财富，并使更多的人能够追求他们想要的生活。
如果我们把这两点都做好，我们就能比以往任何时候都更能提高人们的生活水平。
因为我们正处于这种结构性转变的开端，所以我们有一个难得的机会转向未来。这一支点不能简单地解决当前的社会和政治问题;它必须为不久的将来完全不同的社会而设计。不考虑这种迫在眉睫的转变的政策计划将失败，原因与前农业或封建社会的组织原则今天失败的原因相同。
3-15
3月15日：文心一言发布，百度港股跌近10%
文心数据是直接用的百度搜索？知乎股票会涨叭，老祖宗看洋人的洋枪大炮铁甲船的感觉
设计上MJ SD 只是小玩具, GPT有最大可能，全世界的资本都流向了openAi公司，会有一天 openAi的产品能处理图片的。
3-16
3月16日：微软宣布推出 Microsoft 365 Copilot，全面集成大语言模型，革新办公工作流，可根据自然讲话进行人机交互：（1）Word 中帮助用户更快地开始创作，节省撰写、搜寻和编辑的时间。（2）PowerPoint 中创建精美演示文稿，并从之前的文档中添加相关内容。（3）Excel 中帮助用户在几秒钟内分析趋势和创建专业的数据可视化。（4）Outlook 中帮助用户快速整理邮箱。（5）Teams 中实时总结会议要点，提出行动建议。（5）Power Platform 中帮助用户自动化重复任务、创建聊天机器人。
提前做好应对变革的准备，所有的行业都要进行AI的重新洗牌
3-17
只要神经网络的复杂性和训练样本的多样性超过一定规模，就会有抽象的推理结构在神经网络里突然自发涌现出来。这个过程像所有的复杂性系统一样是非线性的。去年十月份，Google的一篇论文《Emergent Abilities of Large Language Models》对这个现象做了很好的综述。简单地说：量变导致质变。
然而，由于涌现是非线性的，要预测它的发展极为困难。如果今天的模型暂时还不能解决某一类任务，你无法估计模型要再扩张多少才能涌现出新的能力去解决这些任务。可能永远不行，可能下一个阈值会超出硬件的能力极限，可能你需要全新的网络架构。所有这些问题都无法用简单的外推来回答。这种非线性也是人工智能波浪形发展的根源：你会在好几年里觉得一事无成（比如前几年大量声音说大模型已死），接着忽然迎来一个剧烈爆发的增长，然后可能又进入下一个等待期。
但重点在于，今天的大语言模型已经在很多方向上确定无疑地迈过了某个重要的阈值。这使得整个关于模型能力的认知都需要迅速重估。最典型的就是 in-context learning：今天你可以给 AI 看几个例子，然后它就在这些例子的基础上举一反三，针对没见过的样本做出正确的推理，并且这个过程中【不需要】重新训练模型权重。人们暂时还不知道能冲破多少此前一直卡着的瓶颈，但这个飞跃本身已经打开了一片新天地。
人类自己的进化史上语言的诞生被认为是个重要的节点，这意味着大脑的复杂程度决定性地超越了此前的近亲，然后语言又反过来给大脑的发育带来巨大的压力，迫使它走上了一条所有其他动物都没走过的演化道路。
今天很可能是AI演化史上的类似时刻。
3-18
使用 GPT 技术来加快开发速度。
下一个版本的 GPT（即 GPT5）将于八月份发布，下半年中国互联网行业会集体转型/迭代 ，做好准备。
3-19
闹钟发明以后，伦敦的清晨再也没有了叫醒工；
洗衣机发明以后，瑟瑟发抖的冬天再也看不到洗衣妇；
中国大力制造单车以后，上海的街头就没有黄包车夫的身影了；
汽车发明以后，马车夫纷纷下岗；
随着火枪威力的提高，军队再也不去采购板甲了；
网络带宽的提升带来的自媒体时代，让无数纸媒编辑失业；
移动互联网的到来，让PC机销量大减；
工业革命到现在，生产力早就过剩了，ai可以取代很多人的岗位，但能不能诞生新的有质量、数量的岗位，就是另一个话题了。只能说万幸，国内有墙，可以缓一段时间，之后会如何，无从得知。
大语言模型的产品接入天网系统，会怎么样？
3-20
大胆尝试AI去解决自己的任何需求，毕竟，人类最大的教训，就是在于对技术的警惕，对人性的宽容
看到依旧有这么多人在质疑chatgpt，我这个已经用它替我工作的人就暂时放心了
列宁《俄国社会民主工党纲领》：另一方面，既然这种技术进步使企业主对工人的活劳动的需要相对减少，劳动力也就必然供过于求，因此雇佣劳动愈来愈依附资本，雇佣劳动受剥削的程度不断提高……这样一来，意味着劳动生产率提高和社会财富增长的技术改进，在资产阶级社会却使社会不平等加剧，使有产者和无产者贫富更加悬殊，使愈来愈多的劳动群众的生活更无保障，失业和各种苦难加剧。
3-21
在讲述人工智能的发展和应用时，有一个叫做“黑箱模型”的概念。所谓“黑箱模型”，就是指我们并不完全理解其中运作的原理。换句话说，虽然人类科技的发展不是因为人工智能而变得更强，但人工智能确实是与我们并存的存在，不是代替我们或者辅助我们的存在。类似于有了汽车之后，我们并不会变得更快，人工智能只是代替我们去研究某些事物。
一旦人工智能进入我们的科技领域或者其他领域，人们就几乎离不开它了。如果不使用人工智能，我们的科技就很难有所进步。因为它不是给我们提供公式，而是直接给我们我们想要的结果。我们并不需要了解结果是怎么出来的，也理解不了。
这种“黑箱模型”就像小时候所说的聚宝盆一样，你扔一块钱，就会出来两块钱，但我们并不了解它的工作原理。这就像人工智能一样，我们使用它的时候，也并不需要知道它是如何运作的。即使是它的创造者也不完全了解其工作原理，但我们可以使用它，从中受益。
sd是可以本地部署的，这意味着公司可以使用内网将其控制，从而避免数据外流和泄密。大公司最关心的是别人使用他们的技术和知识产权，而不是被别人起诉侵权。当使用mj这种技术时，很多数据可能会外流，包括公司的研究成果，这将会对公司产生很大的麻烦。
因此，大公司往往会使用原始资产，甚至使用c分d分成去改进机器学习的算法。一些国内的大公司已经开始使用sd进行自己的魔改，以更好地适应中国市场的需求。
虽然sd在公司内部应用时存在一些问题，如环境和代码开源等，但是很多公司还是在投入精力去研究AI绘画。然而，由于机器学习的黑盒原理，我们并不完全了解其中的运作机制，因此在应用机器学习时仍存在一定的风险和不确定性。
3-23
搞定了notion教育邮箱，搞定了个站注册，代码可真玄学
编程好像出了很厉害的模型，
大家在排队被枪毙的感觉
3-24
记录一下今天的一些想法：
chatgpt下一次或下下次的产品发布一定是加上语音交互，本来他们就已经有whisper了，可能会加上更多多模态输入方式，比如照片视频
openai在招客户端开发，所以上线app是一定的事，但是手机app只是一个设备或载体，就像是智能手表、智能音箱、VR眼镜一样的载体，用户用什么载体access openai都可以，iphone沦为一个外设。
openai不是仅仅底层模型，openai是一个巨大的信息中转站，是各种智能体之间互相对话的场所。人类通过外设（手机、手表、VR眼镜）把多模态信息输入openai，openai把指令广播给各种公司的plugin，收集完信息后再由openai与人类交互
chatgpt会变成一个大前端的概念，作为人与机器之间的交互层，把人的指令输入给plugin，而复杂的业务逻辑处理和排序逻辑由plugin内部完成，chatgpt去处理的话成本太高。chatgpt横扫大部分产品的前端界面，其他产品以后主要搞后端了（护城河在于对业务的理解）。
语言领域以后闭源是大概率事件，原因是训练成本太高，小公司、个人、高校很难负担的起。图像领域开源的前景未来可期，因为训练成本很低，家用级显卡就可以做到。视频领域：不确定，看训练成本
一定存在针对chatgpt的seo，主要思路其实在plugin的开发文档里面已经写了（我明天在公众号翻译一下）。目前chatgpt和plugin的交互方式还在互相的摸索中，后面chatgpt会制定行业规则，而seo就按照chatgpt定的规则来。这种seo也给很多公司创造了机会（包括引爆自己家的产品或给别的公司提供seo服务）
3-25
ChatGPT 代码解释器插件，可以把问题转化为可执行代码，再通过执行代码来计算结果。
3-27Google Bard 用下来还是可以的。 能感觉到技术是在的。 对于多轮信息的理解还需要加强下。
ChatGPT plugins 的真正 Magic 是 Code Interpreter 昨天跟大家说惊掉下巴，指的是现场写代码解决问题，还能输出文件。 除了裁剪视频还能做什么呢？ - OCR，导入图片，输出.txt文件 - 根据要求生成.wav 声音 - 创建二维码 - 图像转为ASCII - 生成GIF图片 - 国际象棋模拟器
ChatGPT + Code Interpreter = Magic
AI 在广度上超越几乎所有人，而在深度上却很难超越人类专家。而人类专家最大的弱点，就是除了长板其余都是短板，因此每个专家都需要一大堆没什么特长的人去帮他搬砖补短。 AI 会替代的就是搬砖的人，各种。
这一代AI最大的短板其实是被动，高度依赖 Prompt，没有指令就不会工作。 这方面人类拥有一个巨大的优势：主动。 人类应该利用好这个优势，主动去探索，主动去利用AI，主动去和他人沟通，主动去调动人际关系，主动去推进项目。主动的人不会被淘汰。3-28
庸人常常是，了却得前生心债，寻不到此处担当，公壳里常包一颗铁石私心。 人这样生物，没有那么容易动不动便觉醒，碰一碰就提升，浑然间上得一个新境界的。 但行好事，莫问前程，更不要沾因果。 心如明镜，自不焦虑。
3-31
A时代个人角色转变，执行者→创造者，决策者
Creativity/originality 创造力和原创性
“Prompt Engineering 通过设计和编写高质量的prompts：来优化和改善人工智能工具的输出结果
Clear Thinking and Communication 清晰的思考和沟通
将AI工具融入工作中，学习Prompt Engineering
Prompt Engineer 使用AI，成为超级学习者
4-2
下个目标是用AIGC业余赚到5万，今天开始
苹果M芯片13秒生成一张图，比肩3090显卡 苹果刚刚发布了基于CoreML优化的 StableDiffusion程序 我在我的M1 16G MBP上试了下，13.7秒生成一张图，模型用的是SD2，基本跟我移动版3090一个速度 而且最重要的是全程用NeuralEngine，CPU和GPU都没有占用 这是另一个生成程序的链接
https://github.com/godly-devotion/MochiDiffusion
4-3
字节all in mj 腾讯mj和sd都有 阿里all in sd
4-4
mj会员尽量一个月一个月冲，别冲一年,四月有变化
4~5
谷歌最迟五月份也要宣布自己的面向公众文生图服务接口了,内部结论是生成室内渲染图属于低难度领域。我是核心开发工程团队成员之一。
4~10
很简单，只需要记住一条原则
一个路子不发声就能赚钱，那受益者绝对不会发声。
一个路子需要发声才能赚钱，人才会发声。
据我推测，这人前期投入了不少人力设备金钱做这事，发现训练的效果并不比现在的设计师出色太多，在设计上并没有太大的竞争力。
同时他可能通过某些渠道了解到，某些互联网大厂或资本正在投入类似这方面的研究，一旦成熟他的模型将毫无竞争力，他所说的先发护城河的在别人技术和资源的量级降维打击之下没有任何能抗争的地方。
所以他先跳出来想收割一波，收割的是谁呢，收割的是那些想裁掉设计师节省人力成本的公司，所以他要发声，越大声越好，卡在这个不成熟的时间点，猜透了这些人想早蹭ai红利心理，割的就是这些人。
4-17
适合普通人的变现方式
1、代写文章
2、做社群
3、做直播
4、蹭热点引流
5、百度问答、文库
6、chat gpt+ai绘画
7、chat gpt+数字人
8、ai占卜，起名，星座，写诗
9、优化工作流，企业培训
10、制作ppt出售
4-19
4-21
社会资源永远是有限的，好东西要靠抢。只有弱者才会坐等分配。 说到底，能力是基础条件，关系才是第一生产力，人情社会没有关系不行。
4-23
关于小红书
1.保持在场，苟住别封号 2.小红书不值得花太多时间，请善用写作的复利 3.流量来了就要用上，不然多大的爆款都白费 4.轻违规问题不大，违规导流禁言过的号可以基本放弃 5.除了影响广告报价，粉丝量绝对值意义不大 6.小红书用户并不是真的想学习7.不能归因、复现的爆款没有意义 8.标题+封面>>内容 9.笔记小眼睛不过千，白发了 10.评论和关注权重最高，哪怕负面评论都好过没有评论 11.有流量就有赞，和笔记内容好不好关系不大 12.产能过剩，不要一天发多条，可以做矩阵号
4-24
我觉得温州 人的这句”宁愿睡地板，也要当老板”话，并非说一定要当老板赚大钱，而是一种谋生之道，依靠打工生存，终有一天会没工可打
4-25
不拿办公电脑处理任何私事，不拿个人电脑处理任何公事。
员工入职时发放的电脑都会预装DLP(Data Loss Prevention)，如果你对安全领域比如亚信安全、思睿嘉得、深信服一类厂商的解决方法有所了解，就会发现DLP这玩意儿在获取系统级root权限后的监控范围有多离谱。常规设备文件、网络流量、USB数据传输端口监控，即使离网情况下操作一单设备联网也能第一时间上报日志监控。
微信聊天记录是加密的无法破解，但是很多DLP都支持管理塔实时监控员工电脑屏幕（录屏或截屏，通常是截屏），通过截屏后OCR识别文字内容并分析员工聊天记录并自动判定风险。
扫描磁盘安装的软件，监控各个软件的使用时长，监控异常软件使用情况，浏览器访问记录，扫描各类文件，尤其是Office类文件，上传云端解析并判定风险，所以很多人拿公司电脑写简历还保存在本地的动作，管理后台都能有数据可溯源并指定预警策略
4-27
那么接下来十年，中国经济的增长点在哪里？两个字：消费。
以前的家庭，一点收进要分成三份：一份吃饭，一份交房贷，一份送娃上课；现在年轻人流行平，不买房、不结婚、不生娃，房地产崩而不溃已是大势，年轻人拒房贷，拒绝激娃，拒绝交配。那只是剤下疯狂的、以我为中心你一个月扣2万人民币，以前贷款30年连线城市的二居室都买不起，买了还要跌，家庭财务极其脆弱，一家三口期希望全部在孩子高考和房子里；现在你一个月扒2万人民币，除去一点房租，减下的钱全部可以高频率吃外卖、吃海底捞、吃日料、吃和牛、喝奶茶、换手机、买冲锋衣，买奢侈品牌包包和鞋子，买大牌化妆品和护肤品，听演唱会，坐飞机，到三亚和泰国旅游，买新能源汽车，泡夜店，直播打赏，游戏充值得，加入粉丝团上舰长。换一种生活方式，重新计算一下，你会发现2万人人民币是一笔巨款，如果每个月全部花掉，就能提升巨大的幸福指数——只要你认识到“不买房、不结”婚、不生娃“的三个大前提。 现在所有人都惊讶于2023年第一季中国年度轻人的消费疯狂程度，简单直达“末日狂欢”即视感，游到那里都是人，中高档案馆排长队，奶茶喝不完了，淸博烧烤了一桌难求，游客们一样疯狂地涌向香港/泰国/三亚/新加坡，以为年轻人是“疫情三年在家灌醉了”——其实恰恰相反，是疫情三年刚好遇到了房产崩盘和人口快速老龄化，年轻人顺水推舟，索性亲助帮助这个进程加速
1990年代，日本泡沐达到顶端，东京房产估值能买下整个美国——那就是日本人也完全放弃买房，把日元换成美元，到处消费投资：普通人买名牌包包，买房，买豪车，不只是在东京买，还要飞走向世界各地买；日本富豪财团（代表人物是孙正义）到美国投资公司，收购企业，投资商业地产，大量投资股票，办公室大学，设立各种基金。所有人就是不接盘日本的房地产，不在日本生孩子，让日本泡沫破裂，所有人把资产财富转移清空，投资消费吃干抹净，把资产泡沫和一大堆债务问题留给政府——这是当年政府一手打造的，今天政府也应该一手解决。 今天中国的年轻人，除了自己手里的人人民币没法购买成足够多的外汇以外，某种程度上各个方面跟当年日本人如出一条龙：然当地债、城投债、基金、房屋地产都是烧账号，央行越放水，社会越通缩小，那就让它继续烤下去——我只管消费狂欢。
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