吴恩达对AI Agent的这个分享，真的很有价值，这可能才是AI Agent未来的打开方式，我自己体验了一下效果确实很好。

吴恩达对AI Agent的这个分享，真的很有价值，这可能才是AI Agent未来的打开方式，我自己体验了一下效果确实很好。 大多数人使用语言模型的方式是非 Agent 式的工作流，即输入提示，生成答案；而Agent 式工作流是这样的：让 AI 编写文章大纲，看是否需要做一些研究，然后写初稿，阅读初稿并思考哪些部分需要修改，然后修改草稿，如此反复。 多Agent协同很有SaaS 里协同带来的价值那种感觉，我觉得协同在 AI 时代或许仍然非常重要，只不过是将人与人之间的协同更多换成了 AI Agent 而已，而我猜测 AI+Human 协同可能会是未来长期的一个状态。

在最近录的那期播客里分享了一些用 AI 写作的经验，这里写一条精简版的笔记。

在最近录的那期播客里分享了一些用 AI 写作的经验，这里写一条精简版的笔记。 用 AI 创作的核心原则是：“不要让 AI 代替你思考，而是让 AI 激发你思考。” 目前和 AI 创作有关的教学，都是“用 chatGPT 一天写 10 条短视频文案”这一类的内容，都在教大家怎么批量地创造低质量的内容。 这就是非常典型的“让 AI 代替你思考”的例子。 你期待自己不需要动脑子，通过几句简单的咒语，AI 就能帮你写完你想要的东西，这件事情在此刻还挺困难的。 正确的做法应该是，希望你能自己先开始创作，创作遇到瓶颈时，再让 AI 出马。 比如： 1⃣ 你打开了一份空白的文档，很想写点东西，但是看着这空空的文档十分恐惧，不知如何下笔。 这时候，你可以告诉 AI 你想写的主题，并且让它帮你生成一个大纲，你再往大纲里填充内容。 或者，让它帮你写完第一自然段，你开始再续写它的内容。 2⃣ 你文思泉涌，在文档上洋洋洒洒写了一千个字，但是写得越多越感觉灵感枯竭，十分头疼。 这时候，你可以告诉 AI： “我在写一篇关于 xxx 的文章，并且已经写了 A、B、C 这个几个观点了，请你扮演一位对这个主题感兴趣但了解不多的读者，向我提出 10 个问题。” 从而让 AI 通过提问的方式来激发你的灵感。 3⃣ 你的脑海中有一些有关联的关键词，但始终不知道如何将它串成完整的句子，这时候，你可以把这些词输入给 AI ，并告诉它： “我在写一篇主题为 xxx 的文章，请你根据我的主题将我输入给你的关键词，串成一个完整的句子。” 这才是正确的用 AI 来进行创作的方法。 “不要让 AI 代替你思考，而是让 AI 激发你思考”。 #AI工作流

EA CEO：生成式AI将彻底改变游戏开发 目标五年内构建更大、更沉浸式世界

EA CEO：生成式AI将彻底改变游戏开发 目标五年内构建更大、更沉浸式世界 访问：Saily - 使用eSIM实现手机全球数据漫游 安全可靠 源自NordVPN 要点:EA已经在使用生成式人工智能来加速开发流程，并计划在未来五年内彻底改变开发过程。该公司认为，生成式人工智能可以使其开发过程效率提高50%以上，并使其能够构建更大的、更具沉浸式的世界。EA计划在未来1-3年内利用生成式AI提高效率，在3-5年内扩展游戏世界，并在5年以上的时间框架内将这些工具提供给更广泛的社区。该公司拥有的40年数据将有助于加速其开发生成式人工智能工具的时间表。EA的目标是利用生成式AI构建更大、更具创新性、更具创造性和更有趣的游戏，并更快地将其提供给全球玩家详细内容：“作为一家公司，我们从成立之初就与人工智能紧密相连。它一直是我们创造的所有游戏中核心部分，在游戏玩法体验方面复制人类智能。但可以肯定的是，当我们今天思考生成式人工智能浪潮以及它如何融入通用人工智能的大背景时，我们还处于非常早期阶段。“但我之前在发布会上提到的内容实际上是双重的。一方面，我们如何提高效率?我提到的数据是，我们已经将制作体育场的时间从6个月缩短到6周。而且我预计这个时间还会继续缩短。“也许比这更重要的是当我们制作游戏时，我们会有动画和跑步循环。在FIFA 23中，我们有36个跑步循环，可以让您感受到游戏内人类表演的可信度。当我们推出EA Sports FC 24时，我们拥有1200个跑步循环。“这增加了每个玩家的个性和独特性，并为玩家提供更多的游戏沉浸感、更具吸引力的体验，更接近他们周日下午在电视上看到的内容。因此，当我们思考生成式AI的第一个支柱时，我们真正关注的是它如何使我们更有效率，如何赋予我们的开发人员更多权力，如何还给他们更多时间，让他们更快地投入到有趣的工作中。”威尔森继续说道，未来生成式AI可能可以增强EA超过一半的开发流程，并且计划在未来五年内彻底改变开发过程。“我们已经分析了所有开发流程，现在，根据我们初步评估，我们认为超过50%的开发流程将因生成式AI的进步而产生积极影响。我们公司各地的团队正真着手执行这项计划。”“对我们来说，第二个阶段当然是，我们如何进一步扩展我们的游戏?我们如何构建拥有更多角色和更有趣故事线的大世界?”“如果效率在未来1-3年内真正开始提升，我们预计在3-5年的时间范围内，我们将能够作为大型在线社区和轰动故事叙述的一部分，构建更大、更沉浸式的世界，以独特的方式吸引全球更多玩家。我们认为这是一个3-5年的展望。”“或许在5年以上的时间框架内，我们思考如何将我们创造的所有工具提供给更广泛的社区，这样我们实际上可以获得全新、有趣、创新和不同类型的游戏体验?同样，这并不是要取代我们所做的，而是要增加、增强、扩展互动娱乐的本质，就像YouTube对传统电影和电视所做的那样。“当然，我们拥有一个巨大的优势，那就是我们拥有40年的数据。因此，当我考虑1-3年内的效率提升、3-5年内的扩展以及5年时间范围内的转型时，考虑到我们拥有40年的数据可以输入这些模型，我们实际上有可能缩短这个时间框架。“老实说，我们的开发人员迫切希望尽快实现这一点，因为对我们来说，圣杯就是更快地构建更大、更具创新性、更具创造力和更有趣的游戏，这样我们就能以更快的速度在全球范围内娱乐更多的人。” ... PC版： 手机版：

Adobe 搞了个面向未来的播客录音/剪辑工具。这个工具彻底改变了播客的生产流程，因为再也不用剪辑音频了。

Adobe 搞了个面向未来的播客录音/剪辑工具。这个工具彻底改变了播客的生产流程，因为再也不用剪辑音频了。 新的工作流： - 录音，AI自动转出文本，并支持多人录音，自动生成对话式文本 - 剪辑，不再需要听声音，直接删除不需要的文本，删除文本时，自动删除对应的声音片段

AI进化小合集Auto-GPT

AI进化小合集 Auto-GPT 最前沿的 AI 应用，给 AI 一个目标，让它自己分析、规划、上网、写代码，直到完成目标。 非常神奇非常科幻的项目。 介绍： 当然，百看不如一试 AgentGPT - AI规划，执行任务 eg：让它列出过去24小时内所有的谈过 AI 这关键词的推文。 Then它给自己设置了任务： ① 找到符合要求的推文 ② 判断哪些推文更相关 它自己拆解： 1.做一个算法来识别 2.微调一个Bert模型 3.找到微调模型的数据集 4.开始从网上找数据 开发者利用 AI 创造出能自我修复的程序 为什么不让 AI 来帮助你完成找出 bug工作？ 开发者 BioBootloade 创造出能帮 Python 程序自我修复d程序 Wolverine .带有演示视频的写道。“即使你有很多错误，它也会反复重新运行，直到一切都修复。发布在上 关于我的一点思考可以看 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

我最近可能有点“AI倦怠”了。

我最近可能有点“AI倦怠”了。 上午在B站看了个“倦怠”主题的热门视频，发现里面的一些描述，跟我最近的情况还蛮像。 比如，“你先是感到身体疲惫，休息不好，每天起床都很困难……你会逐渐从身体疲惫发展为心理疲惫。” 我最近身体确实有点疲惫，经常睡前好几个小时，啥都不想干，运动完就去看电影解说，一看便看到很晚。 心也有点累，没动力写东西了，之前每天几条帖子，现在几天不写一条帖子。 视频里还说，倦怠的最大诱因，是慢性压力。那么，我在 AI 领域感受到的慢性压力有哪些呢？我也结合视频中提到的两大表现来展开吧。 【表现一】 总感觉事情在掌控之外 视频中对这种失控的描述，是“生活就好像在玩一个扫雷游戏，我最大的愿望就是千万别出事儿”。 而我对生成式 AI 的失控感，是 AI 的「做不到」。 AI 确实提效，AI 确实有巨大想象空间。但很多业务中的真实问题，也绝不是随便找款AI工具就能解决的。更甚者，一些 AI 工具的实用效果，还不如互联网工具和RPA。 其实，越是AI的高价值应用场景，越需要整个 AI 工程师团队去做定制化。 在定制化的过程中，既要确保 AI 有稳定解决业务真实问题的能力，又要确保业务方真的愿意和能够在工作中用起来。 坏消息是，在找外部 AI 工具这件事上，我“浪费”了一个多月。也正是这段时间的负反馈，让我逐渐产生了“AI 倦怠”的苗头。本想趁国庆学学 Python 和其他 AI 技术的，但心太累了，没学动。 好消息是，公司AI工程师们为业务方定制的AI 工具，节前终于小规模用起来了。与此同时，我在 AI 情报上的突出表现，得到了话事人的肯定。 【表现二】 永远无法停止对「生存之大问题」的思考 本来，在当前这个就业形式下，不管我在干啥，大脑后台都在持续运转着一些大问题： “如何才能保住现在的工作？未来失业了要怎么办？怎么样才能搞到钱？” 这段时间，我在工作上又遇到了些阻碍。虽然第一时间就跟直属领导汇报了卡点，交流了应对方式，但内心中恐惧的声音，却不降反增，直到把人消耗得心疲力竭。 好像越是难受的时候，我越喜欢在大问题上胡思乱想。反而一旦有了点小正反馈，我更倾向于找小的优化点去突破。 看来，会不会使用AI，都不影响我们受「生存之大问题」的困扰。