生成式AI模型正在彻底颠覆我们与计算机的传统互动方式，将它们融入我们的生活，成为我们的合作伙伴、朋友，甚至是我们的家庭成员和亲密

生成式AI模型正在彻底颠覆我们与计算机的传统互动方式，将它们融入我们的生活，成为我们的合作伙伴、朋友，甚至是我们的家庭成员和亲密伴侣。 在未来，「序列猴子」的多模态将为AI CoPilot这一模式增添更丰富的表达形式，为企业和用户带来更有趣的体验。 #AI工作流 #AI的神奇用法 「序列猴子」内测探索

2023年，AI绘图已经变成了艺术大师，它是如何做得越来越好的？研究指出，这主要来自算力和数据上的突破。人类数据标注的一小步，A

2023年，AI绘图已经变成了艺术大师，它是如何做得越来越好的？研究指出，这主要来自算力和数据上的突破。人类数据标注的一小步，AI向前发展的一大步，这就是开源共享的意义所在。 #AI工作流 #AI的神奇用法 Invalid media:

你经常好奇事物之间的「因果关联」吗？

你经常好奇事物之间的「因果关联」吗？ 这个通用强大的Prompt（提示词用法）能帮助让你快速构建认知的脚手架；也是我近期常用的一个玩法，非常实用。Claude和ChatGPT 都适用， 值得探索～ （也把这个用法分享给朋友，友情提醒他们，保持批判性思维） #AI工作流 #AI的神奇用法

为什么ChatGPT不知道也要「一本正经的胡说八道」？因为，它真的不知道自己不知道，它只是想一直让对话继续下去像不像和你唠嗑时的

为什么ChatGPT不知道也要「一本正经的胡说八道」？因为，它真的不知道自己不知道，它只是想一直让对话继续下去像不像和你唠嗑时的e人朋友？ 如果你想让ChatGPT回答的更准确，可以在提问时加上”请逐步分析“，引导它像人类一样推理，它也能拥有思维链。不妨一起试一试？ #AI的神奇用法 #AI工作流 Invalid media:

一个最近在 GitHub 上较为流行的 Python 库：PyGWalker，是 Tableau 的另一种开源替代品，可用于简化

一个最近在 GitHub 上较为流行的 Python 库：PyGWalker，是 Tableau 的另一种开源替代品，可用于简化 Jupyter Notebook 数据分析和数据可视化工作流程。 通过 PyGWalker，你可以快速将 Pandas DataFrame 转变为 Tableau 风格的操作界面，更好的用于数据可视化探索。 该 Python 库支持 Jupyter Notebook、Google Colab、Kaggle Code 等多种环境，安装使用也不难。 | #Python

将视觉AI与现代数据栈无缝集成的开源工具

将视觉AI与现代数据栈无缝集成的开源工具 Visual Data Preparation (VDP)是一个开源的可视化数据 ETL 工具，用于简化端到端的可视化数据处理： -从云/本地存储或物联网设备等预建数据源中提取非结构化可视数据 -通过 Vision AI 模型将其转换为可分析的结构化数据 -将转换后的数据加载到仓库、应用程序或其他目的地 构建端到端可视化数据管道的最快方式 Go 中实现的高性能后端 一键导入和部署模型 标准化计算机视觉任务的结构化输出 用于广泛数据访问的预构建 ETL 数据连接器 执行SYNC实时推理和ASYNC按需工作负载 可扩展的 API 优先微服务设计，可提供出色的开发人员体验 为每位 Vision AI 和数据从业者构建无/低代码界面 |||| #工具 #可视化