关于星盘
了解星盘大模型百科
🪐 何谓星盘?名从何来?
一、初窥星芒
这个故事要从 2022 年,我第一次使用 GPT-3 系列模型谈起。
第一次接触所谓的大模型,我就被彻底折服。仅仅通过简单问答,我就能快速获取完全陌生领域的知识。
我通过它的辅助(那时候使用还不熟练),完全零基础,快速实现了从软件编写,到硬件选型,设计出一款可用的矿石色选机这一流程。还做出了真实模型,进行了可行性实验。
这其中,我接触到了完全陌生的神经网络,深入了解了工业相机的选型,光源的类型等等我之前从未涉猎过的领域。
那时我就在想,如此高效的信息获取能力和辅助能力,实在是太离谱了。于是便开始积极关注这个领域。
那时候,模型企业还不算太多,更迭也是不紧不慢,可能数月到半年才有一次较大的更新。
二、繁星骤起
但没想到,随后几年,各大企业纷纷下场,各种模型进化不断,更迭极快。仅仅几年时间,语音、生图、视频、建模等等,AI 已经发展到方方面面。各家的 AI 模型层出不穷,性能更是你方唱罢我登场,今天我最强,明天他最好。
可能仅仅数月,模型就会质变,效率成倍提升。不去关注的话,随时都会掉队。
例如
以前只能用 AI 教我学习编程,我去询问他一些函数的用法等,自己手写内容;后来进化,他可以帮我写出部分代码,直接套用;再进化,他可以自动读取完整项目文件,自动编写、修正Bug,并进行测试。
我也曾本地部署早期的生图模型:stable diffusion,测试各种模型,微调,人物六指问题都始终没法彻底解决。后续推出的 Flux 模型等,不仅生成更棒了,这种明显瑕疵问题也逐渐被解决。
还有早期的语音模型:gptsovits 等,早期只能输入文本转语音,需要多个高清的源语音源,同时面临语气生硬的问题。随后出现的模型不仅逐渐解决了,甚至生成音乐歌唱都已经逐渐快无法分辨了。
如今国内外大厂商已然不少,还有越来越多的小企业也逐渐加入到其中。我们需要时刻关注各种繁杂的讯息来获取最新消息。随着热度增加,为了博眼球,假消息也越来越多。这更增加了我们获取信息的难度。
三、聚万象于一盘,引群星以照世
放眼望去,模型及其讯息,就像是漫天繁星:真假不定,明暗彼伏,让人眼花缭乱。
想要紧跟潮流,需要投入大量精力去关注,学习。
我不禁思考,置身这时代的洪流之中,仅仅是及时获取信息,都吃力至此。我们何其渺小?
有的人抵触,AI 不能代替人工;有的人拥抱,热衷于讨论 AI;更多的人似乎只是等待,或叫迷茫:不去抵触他,也曾兴致勃勃,但最终也是茫然收场,不知有何可为。直到尘埃落定,直到他切切实实的改变了你的生活的时候,被动的去接受它。
我们就像是一叶扁舟,似乎只能随波而行。
但同样,变动意味着不确定,意味着机遇。也许只是需要一个指引,也许我们能抓住属于自己的机遇。
例如早期的 AI 修图,现在的 AI 漫剧等。随着 AI 发展,机会将会越来越多的出现。
满天繁星,令人丢失目标而迷茫;
星盘作引,这满天繁星亦可以助你找到方向。
我期许的是,在这纷繁复杂的智能浪潮中,大家皆能:通过星盘,便捷系统地了解 AI,及时了解最新资讯,结合自身优势,找到属于自己的机遇。
就像在海面迷失的小舟,通过星盘找到方位,寻到航向。以星盘为引,辨明前路。
不被 AI 裹挟取代,不被时代洪流淘汰,反之乘势而上,顺势成长。于变革中,找到独属于自己的前路。
这是我的初衷。也是星盘的初衷。
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