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🎯 真格基金被投企业 2023 秋季联合校招启动，提供超过400个岗位
真格基金创立于2011年，是国内最早的天使投资机构之一。9月，真格基金集结20+优秀被投企业，在华北、华东、华南、西南等多个区域进行多场宣讲活动，覆盖人工智能、生命科学、半导体、新能源、电子商务、消费等热门行业，在北上广深杭等城市开放超过200个岗位，提供超过400个工作机会，包含以下种类：
软件研发
产品研发
管培生
销售运营
算法
测试
项目管理
职能 ⋙ 了解更多
🏆 Founder Park x Zilliz x 智谱 AI 联合发起，不一样的 AGI 黑客松
Founder Park (极客公园) 联合 Zilliz (向量数据库)、智谱 AI (大模型) 联合发起大模型领域的黑客松------AGI Playground Hackathon。优胜团队可以获得10 万元现金奖励及技术资源支持、深度创业辅导和优质大模型产业资源深度连接及品牌曝光资源等。
团队报名时间自即日起至10月10日23:00，包含以下三个赛题，感兴趣可以报名试试看！
生产力工具的新想象：面向工作场景，参赛者须考虑如何运用 AI (大模型+向量数据库) 提升任务完成的效率，甚至是对于工作流的重塑
泛娱乐体验的新可能：参赛者须考虑如何运用 Al (大模型+向量数据库)，为用户带来更有趣和多样的娱乐体验
创新开发 ：参与者须同时使用大模型和向量数据库在以上 2 个赛题以外，探索应用创新开发的可能性。总之，主打一个 freestyle！ ⋙ 了解更多 | AGI Playground Hackathon FAQ
🧩 大模型创作实践，以「更可控」的方式写「刘姥姥一进荣国府」剧本
作者在以红楼梦为背景设计文字 RPG 游戏时，遇到了 token 超过长度限制、人物语言混乱等问题，一不小心就创作走向就不受控制了。
在经过了多次尝试后，作者使用「规划-校准-推理」这个思想设计的大模型创作流程，终于可以将剧情发展约束在可控范围内了！
这篇文章以「刘姥姥一进荣国府」为创作背景，分享了这个创作流程和执行细节，以及很多血泪踩坑经验~ 果断收藏！这就是提高自己写作能力的秘籍呐~
设计思想 - 规划-校准-推理。明确核心处理单元的功能及其目的，包括故事背景、人物解析、行为规划、行为校准、状态推理、剧本生成、主角状态历史等
故事解析 - 探究人物特征。使用 Prompt 从小说原文中摘取故事背景，地理位置，人物的长期目标和短期目标，以及人物的名字、位置、和谁在一起、在做什么
行为规划 - 脑暴剧情走向。使用 Prompt 一次生成 3 个可能的行为，通过后面的处理对行为进行筛选，效果还不错
行为校准 - 匹配主线目标。使用 Prompt 对上方的 3 个计划进行打分，选择最有助于长期目标或者短期目标的一个行动
状态推理 - 引领情节发展。让模型执行选中的计划，并观察人物有没有更新位置、有没有产生下一个目标，并通过 Prompt 让角色进入到下一个状态
剧本生成 - 微调说话风格 。通过 Prompt 让大模型优化表达方式，给游戏玩家和读者更身临其境的体验 ⋙ 阅读原文
👀 从互联网大厂人到AIGC践行者，百度裸辞 Gap 3个月后成功转行
这是一篇非常有意思的分享，主角 Jaby 今年从百度Apollo智能驾驶事业部产品经理岗位裸辞，在gap 3个月后入职 AIGC 明星公司，成为一名大模型产品经理，顺利踏入了新的行业。
在当下的环境中，「裸辞+Gap」听起来似乎有点何不食肉糜的感觉，但 Jaby 自洽且平静地享受了过渡期，并开启了新的职场大门。
为什么裸辞？Gap期间都做了什么？如何合理规划职业路径？对自己未来发展的期待？
Jaby 非常真诚地回答了上面这些问题，对于当下大厂人转向AIGC领域，有着足够多值得借鉴的思考。如果你也想转行，那么这篇文章值得一读，从作者坚定的步伐中获得前进的力量 ⋙ 阅读原文
🚀 创业者在产品方面遇到的困扰，红衫给出了详细的解决方案
红杉公众号征集了一批创业者遇到的问题和困境，邀请内部团队给出了详细的解决思路，包含怎么做、注意事项等方方面面，可操作性极强。红衫这波很接地气啊！推荐开发者和初期创业者们都读一读！
- 如何判断正确的市场切入点？
可以采用A/B测试法或《精益创业》书中讲到的甲乙测试法，准备两个及以上的切入点，两两对比测试，数据表现较好的就是相对正确的切入点
A/B测试要注意问对问题，本质是产品优化，要控制其他变量，测试要完整等
- MVP会不会是在做无用功？
充分的用户调研很重要，可以帮助明确定位，做得好可以找到最核心的痛点
MVP可以验证产品在市场中的可行性，相比直接上线，成本较低，即使失败也损失有限
- 客户不多，如何扩大市场规模？
可以制定进入市场战略，从一开始就培养客户群体，找到理想客户画像，传达清晰价值主张，尝试新的增长渠道等
对于B2B公司，实现「客户成功」很关键，要提供培训、解决方案等全面支持
- 如何实现产品的持续盈利？
重要的是打造持续盈利机制，而不是一次盈利，要深入洞察市场真正痛点，调整MVP和PMF
可以制定年度战略计划，组建跨职能小团队，鼓励创新想法等
- 产品开发和验证又难又慢，怎么办？
确保对产品充满热情，理解过程缓慢是正常的
借鉴不同的产品创新模型，循序渐进推进，可以从1%用户开始测试并逐步扩大 ⋙ 阅读原文
👩💻 我建立了我的第一个AI NPC队友，这是我学到的
Matt Webb 进行了一项非常有趣的思考和行为探索：在程序开发的过程中，AI有可能成为我团队的 Teammate (队友) 么 ？为了验证这个想法，作者开发了几个简单程序，并在其中加入AI角色来模拟AI队友的行为。
经过这次尝试，作者给出的结论是，各种AI角色各有特色，就像人类团队的成员各有专长一样，人类队员与AI队员的协作式一种非常有前途的程序协作开发方式 。但是目前来看，这个尝试还处于非常初级的阶段，距离成熟的产品还有相当大的差距，并且需要在交互设计、技术实现等方面做大量的工作 ⋙ 阅读原文
👩💻 LangChain 启动2023秋季学期新计划，招募学生共建创新型 LLM 应用
9月6日，LangChain 在其官方博客宣布启动 Student Hacker in Residence Program (学生黑客驻地计划)，在2023年秋季学期招募3-5名学生，在8周的时间里与LangChain团队一起工作并创建创新型 LLM 应用。
入选的同学不仅可以获得 LangChain 团队的指导和全方位支持，还有机会在官方博客分享开发经验，并极大拓展自己的技术社交圈层。当然如果顺利完成每周至少10小时的工作，则可以获得一笔7500美元的津贴。
这么有吸引力的职位当然要求也不低且竞争激烈，如果你是在校生且有开发 Demo或应用的经验，就可以开始申请啦！当然也期待国内大模型团队也开放类似的机会呀！ ⋙ 阅读原文 | 申请链接
📚 复旦大学LLM最新教科书(电子版)：大规模语言模型，从理论到实践
ShowMeAI知识星球资源编码：R183
大语言模（Large Language Models，LLM）是一种由包含数百亿以上权重的深度神经网络构建的语言模型，使用自监督学习方法通过大量无标记文本进行训练。大语言模型展现出了强大的对世界知识掌握和对语言的理解，用户可以使用自然语言与系统交互，从而实现包括问答、分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。
自2018年以来，包含Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都纷纷发布了包括BERT、GPT等在内多种模型，并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2021年开始大模型呈现爆发式的增长，特别是2022年11月ChatGPT发布后，更是引起了全世界的广泛关注。
本书介绍了大语言模型的基础理论，包括语言模型、分布式模型训练、强化学习、并以Deepspeed-Chat框架为例介绍了实现大语言模型和类ChatGPT系统的实践。期待本书可以为读者提供一个入门指南，并可作为高年级本科生和研究生相关课程的补充教材：
1 绪论
1.1 大规模语言模型基本概念
1.2 大规模语言模型发展历程
1.3 大规模语言模型构建流程
1.4 本书的内容安排
2 大语言模型基础
2.1 Transformer 模型
2.2 生成式预训练语言模型 GPT
2.3 大语言模型结构
3 语言模型训练数据
3.1 数据来源
3.2 数据处理
3.3 数据影响分析
3.4 开源数据集合
4 分布式训练
4.1 分布式训练概述
4.2 分布式训练并行策略
4.3 分布式训练的集群架构
4.4 DeepSpeed 实践
5 有监督微调
5.1 提示学习和语境学习
5.2 高效模型微调
5.3 模型上下文窗口扩展
5.4 指令数据构建
5.5 Deepspeed-Chat SFT 实践
6 强化学习
6.1 基于人类反馈的强化学习
6.2 奖励模型
6.3 近端策略优化
6.4 MOSS-RLHF 实践
7 大语言模型应用
7.1 推理规划
7.2 综合应用框架
7.3 智能代理
7.4 多模态大模型
7.5 大语言模型推理优化
8 大语言模型评估
8.1 模型评估概述
8.2 大语言模型评估体系
8.3 大语言模型评估方法
8.4 大语言模型评估实践
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