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译者注：TL;DR：有两种管理模式，创始人模式和经理人模式。传统认知下，当一家公司规模变大后，必须要开始采用正统的职业经理人管理模式才合适 - 例如管理者不应该过多干预下属的具体工作细节。但实际上这个认知也未必完全正确，很多创始人在公司规模扩大后依然保留了创始人管理模式并获得了成功。

上周在一次 YC 活动中，Brian Chesky （Airbnb的创始人兼CEO） 发表了一场让所有在场的人都难以忘怀的演讲。我事后与大多数创始人交谈时，他们都表示这是他们听过的最好的演讲。Ron Conway（硅谷最知名的天使投资人之一） 甚至生平第一次忘记了做笔记。我不会尝试在这里重现这个演讲。相反，我想谈谈它引发的一个问题。

Brian 演讲的主题是：关于如何管理大型公司的传统观念是错误的。当 Airbnb 发展壮大时，一些好心人士建议他必须以某种特定方式管理公司，才能让其顺利扩张。他们的建议可以乐观地总结为“雇用优秀的人，并给他们足够的空间去完成他们的工作”。他遵循了这些建议，结果简直是一场灾难。因此，他不得不自己想出更好的方法，而部分灵感来自于他研究了 Steve Jobs 是如何运营苹果公司的。到目前为止，这种方法似乎奏效了。Airbnb 的现金流、利润率现已跻身硅谷顶尖行列。

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目前已经在维护一个针对AI初学者的推荐产品集，但最近因为有朋友问到专门针对AI做多媒体相关内容方面的产品推荐，因此在这里继续整理一份我自己用过并推荐的音频、图片、视频相关的AI产品集，偏进阶使用场景，但标准依然是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些绿色标注的产品。

图片生成AI推荐（能让人人都会画画）

  • Mid Journey - https://www.midjourney.com/
    • MJ曾经几乎是图片生成AI的代名词之一，如果不介意较麻烦的使用方式而且愿意去折腾提示词的话，整体图片效果是相当优秀的。由于最近受到了激烈的竞争，重新开放新用户能免费生成25张图片的福利；
  • Freepik - https://www.freepik.com/pikaso/ai-image-generator
    • 在Freepik这边一方面能很方便地使用最新的flux文生图模型，以及自研的Mystic文生图模型；另一方面还整合了收购的Magnific来提供不错的AI图片增强工具；
  • Ideogram - https://ideogram.ai/t/explore
    • 这款文生图产品主要的强项在图文混搭的图片生成上，基本能直接生成常用的图文海报了；
  • （友好产品）腾讯元宝、通义千问、文心一言或者豆包都整合了图片生成能力到其中，可以写出自己想要的图片描述直接生成，例如“请画一只在太阳下喝牛奶的猫”；
  • （友好产品） 即梦AI - https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home
    • 剪映旗下的文生图产品，现在也支持了视频生成，虽然都不够出色但也能用…
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引言

近日，Anthropic公开了其AI助手Claude的系统提示，为我们提供了一个难得的机会，深入了解顶级AI公司如何设计和控制其大语言模型的行为。本文将分析Claude的系统提示，探讨其中的prompt engineering见解，并比较不同版本Claude模型的差异。

1. Prompt Engineering层面的关键洞察

1.1 明确定义模型身份和能力范围

Claude的系统提示首先明确定义了其身份、知识更新时间和当前日期。此外，提示中明确指出Claude无法打开URL、链接或视频，避免了用户的误解和不必要的尝试。

1.2 设定行为准则和伦理边界

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之前在很多个场合做过AI主题分享，针对应该如何应对这波AI大潮带来的影响，我给出建议中的第一点就是鼓励大家多尝试新一代的各种AI产品，无论是在工作中提效还是生活中for fun。很多时候我发现大家对于有哪些常用的AI工具并不熟悉，因此在这里整理一份我自己用过并推荐的一个AI产品集，标准是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些加粗标注的产品。

文本生成AI推荐（顾名思义，能帮你写各种文章，回答各种问题的通用型AI）

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最近的一项研究对十多个流行的AI模型从幻觉问题方面进行了评估，引入了一套名为WildHallucinations事实性评估基准来更全面地涵盖多样化领域。

主要观点总结如下：

  1. 幻觉普遍存在：即使是最先进的模型，也只能在约35%的时间内生成完全无幻觉的文本！这意味着在使用AI生成的内容时，用户需要保持警惕并进行事实核查；
    批注：“幻觉”其实可以看成是LLM的天然特性，因为正是靠幻想，LLM才能产生这些全新的文章，所以我也觉得没有必要对大模型幻觉过于苛刻。同时，正如最近看到的一段Aidan Gomez（Transformer作者之一）的采访所说 - “But we exist in a world with humans and humans hallucinate constantly. We get stuff wrong, we misremember things. And so we exist in a world that’s robust to error.”

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提起企业文化，Netflix无疑是许多人会首先想到的公司典范。近日，Netflix 再次更新了其著名的企业文化备忘录。这次更新不仅反映了公司的成长，也彰显了其对核心价值观的坚持与创新。本文将深入解析此次更新的主要变化及其背后的深意。特别推荐已读过《奈飞文化手册》的朋友们再次温故知新。

背景介绍

Netflix的文化理念首次公开于2009年，公司联合创始人兼首席执行官里德·哈斯廷斯通过一份名为《Netflix文化：自由与责任》的125页幻灯片，阐述了公司的企业精神，提出了“超级棒的同事”、“留人测试”和“Context, not Control”等新颖概念。许多人认为，这份极为坦率且独特的企业文化观是Netflix在激烈竞争中脱颖而出的关键因素。许多企业高管和HR从业者都在研究Netflix的文化，例如字节跳动明确引用过“Context, not Control”，而心动/TapTap更是曾全方位借鉴过Netflix的文化和激励制度。

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编者按：一位来自谷歌DeepMind的科学家 Nicholas Carlini最近写了一篇万字长文，分享了50个自己和AI/大模型对话的实战案例，可以总结为“辅助学习”和“自动化日常琐事”两大类别。生动地显示了自己作为一个程序员和机器学习研究科学家，日常是如何通过使用AI来提升在研究和编程工作中的效率的。我将全文进行了总结和缩写，也在最后提供了原文链接供参考。

原文链接：https://nicholas.carlini.com/writing/2024/how-i-use-ai.html

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之前在很多个场合做过AI主题分享，针对应该如何应对这波AI大潮带来的影响，我给出建议中的第一点就是鼓励大家多尝试新一代的各种AI产品，无论是在工作中提效还是生活中for fun。很多时候我发现大家对于有哪些常用的AI工具并不熟悉，因此在这里整理一份我自己用过并推荐的一个AI产品集，标准是求精不求多，并且将其中对国内使用友好的产品做了特殊标注，可以收藏本文后优先考虑试用这些加粗标注的产品。

文本生成AI推荐（顾名思义，能帮你写各种文章，回答各种问题的通用型AI）

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引言

同声传译(SiST)长期以来被视为翻译领域中最具挑战性的任务之一。尽管近年来机器翻译技术取得了巨大进步，但在实时口译这一复杂场景中，AI系统的表现仍然与人类译员有着明显差距。这篇来自字节的跨语言智能体团队提出的论文介绍了一种名为CLASI的创新方法，通过利用大语言模型(LLM)智能体，成功将机器同声传译的水平提升到了与人类相当的程度。

论文原文：Towards Achieving Human Parity on End-to-end Simultaneous Speech Translation via LLM Agent

问题背景 - 同声传译的挑战

同声传译面临着几个关键挑战：

  1. 实时性要求高：译员需要在听到原文的同时就开始翻译，这要求极快的反应速度和处理能力；
  2. 信息完整性与准确性：在有限的时间内既要保证翻译的完整性，又要确保准确性；
  3. 专业术语和文化差异：不同领域的专业用语和文化特定表达往往难以实时准确翻译；
  4. 数据稀缺：高质量的同声传译训练数据非常有限；
  5. 评估困难：传统的机器翻译评估指标难以准确反映同声传译的实际效果；

创新解决方案：CLASI - 跨语言AI同声传译智能体

为了应对这些挑战，研究者们提出了CLASI(Cross-Lingual Agent for Simultaneous Interpretation)方法。这是一个端到端的同声传译系统，核心是一个基于大语言模型的AI智能体。

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众所周知，你能否从AI获得一个高质量的回答很大程度上取决于你的提示词/prompt质量。最近Anthropic官方推出了一个Prompt生成器，能够将你输入的一句很简单、不完善不规范的提示语“翻译”成为一段优秀的提示语。其核心逻辑其实依靠的也是一条超级prompt，或者英文叫mega-prompt。

例如当我希望让AI完成的任务是“将英文论文翻译成中文”，通过这个超级prompt，能将原本只有一句话的prompt转为一段完整的优质prompt，如下图。而且实测了一下确实会效果显著比原始的一句话prompt要好。

我们来将这个超级Prompt的内容拆解一下，看看来自业内顶尖公司在提示词工程/prompt engineering方面的核心概念、设计原则和最佳实践。

参考阅读 - Claude 3 提示词工程指南：如何发挥大语言模型的全部潜力

Mega-Prompt的整体结构

这个mega-prompt包含以下几个主要部分:

  1. 任务说明
  2. 示例任务和指令
  3. 目标任务描述
  4. 指令编写指南
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