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13条咒语挖掘GPT-4最大潜力，Github万星AI导师火了，网友：隔行再也不隔山了
文章来源：量子位
概述
这篇文章介绍了一个名为“驯鹿先生”的AI导师项目，它可以根据用户的需求和偏好，用GPT-4或其他大语言模型来教授任何主题。该项目是由一位17岁的澳大利亚高中生贾斯汀开发的，他利用了复杂的提示词工程和思维树原理，让AI导师能够生成个性化的学习计划、课程内容、测试题和反馈。该项目在GitHub上获得了上万颗星，并受到了教育科技行业的好评。
要点
- 🎓 AI导师可以根据用户的输入，调整课程的难度、风格、语气和交互方式。
- 🌲 AI导师使用思维树的方法，反复生成和评估课程质量，最终输出最佳的课程内容。
- 🚀 AI导师不需要AI模型的训练或微调，只需要给AI写提示词就能实现。
- 🌏 AI导师支持多种语言和主题，可以用在OpenAI之外的其他大模型上。
- 👦 AI导师的开发者是一位年仅17岁的高中生，他因为考试前需要补课而想到了这个创意。
iPhone两秒出图，目前已知的最快移动端Stable Diffusion模型来了
文章来源：机器之心
概述
本文介绍了 SnapFusion，一种移动端高性能的文本到图像生成扩散模型。SnapFusion 通过对网络结构、训练流程、损失函数等方面进行优化，在 iPhone 14 Pro 上实现了 2 秒出图，且比 SD-v1.5 取得更好的 CLIP score。这是目前已知最快的端上 Stable Diffusion 模型。
要点
- 🚀 SnapFusion 提出了一种新的高效 UNet 结构（Efficient UNet），可以等效替换原 Stable Diffusion 中的 UNet，实现 7.4x 加速；
- 🎯 SnapFusion 提出了一种全新的步数蒸馏方案（CFG-aware Step Distillation），减少步数的同时可显著提升 CLIP score，实现 6.25x 加速；
- 📱 SnapFusion 在 iPhone 14 Pro 上实现 2 秒内出图，这是目前已知最快的移动端 Stable Diffusion 模型；
- 🖼 SnapFusion 在 MS COCO’14 验证集上随机选取 30K caption-image pairs 测算 CLIP score 和 FID，达到跟 SD-v1.5 同样的最低 FID，同时 CLIP score 更好。
戴着苹果Vision Pro打麻将！NTU微软华人团队联手打造Otter-E，专为AR头显设计
文章来源：新智元
概述
南洋理工大学和微软的研究人员联合开发了一种多模态模型「水獭」，专为AR头显设计的AI助手。该模型利用MIMIC-IT数据集进行训练，具有强大的场景理解、推理和计划能力，支持八种语言，可以应对各种生活场景中的指令和响应。
要点
- 🐾 水獭是一个基于OpenFlamingo的多模态模型，在MIMIC-IT上进行了训练，并展示了改进的指令遵循能力和上下文学习。
- 🌎 MIMIC-IT是一个包含280万个多模态指令-响应对的数据集，横跨了七个图片和视频的数据集，支持八种语言。
- 🎬 MIMIC-IT数据集包含了一般场景、自我中心视角场景和室内RGB-D图像等不同数据集的图像和视频，增强了水獭的视觉多样性和自我视觉理解。
- 🎓 研究人员还提出了Sythus，这是一个用于生成多语言高质量指令-答案对的自动管道，利用ChatGPT来生成基于视觉内容的指令-回应对。
