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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)

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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在前两篇博客中,我们探讨了AI如何改变学习体验和重塑教育生态。今天,让我们深入了解Salman Khan在《勇敢新词:人工智能将如何革新教育》一书中对AI在教育中应用的挑战、未来展望以及对社会的更广泛影响的观点。

保护孩子安全:AI时代的教育伦理与隐私

在这个信息爆炸的时代,如何确保AI技术在为学生带来便利的同时不会对他们造成伤害,是我们必须认真思考的问题。

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上一篇博客中,我们探讨了AI如何通过个性化学习、重塑写作和阅读,以及激发创造力来改变学习者的体验。今天,让我们深入了解Salman Khan在《勇敢新词:人工智能将如何革新教育》一书中对AI将如何影响整个教育生态的观点,包括AI对教师角色的变革、其促进协作学习与心理健康的潜力,以及AI在实现全球教育普惠方面的巨大前景。

AI 改变教师角色:从知识传授者到学习引导者

传统教育模式中,教师往往被视为知识的主要来源和传递者。然而,随着AI的引入,教师的角色正在发生根本性的转变。Khan认为,“AI不是来抢教师的风头的,而是来帮助教师大放异彩的。它是可靠的副手,能处理繁琐的日常教学工作,同时还可以激发创造力来增强课程,帮助教育工作者创造难忘的学习体验,点亮学生的思维。”

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你是否曾经立下宏大的目标,却在实现的过程中感到力不从心?你是否因为无法坚持新年目标而感到沮丧? 想象一下,如果有一种方法可以轻松实现你的目标,不需要意志力的较量,也不会让你感到沮丧和挫败。听起来像是科幻小说?实际上,这就是”微小步骤”的魔力。科学研究已经证实:只需要通过做出非常小的改变,你有能力改变你的生活

什么是微小步骤(Microsteps)?

微小步骤是一种行为改变策略,它强调通过极小的、可行的行动来逐步建立新的习惯。最终帮助人们改善生活质量,提高工作效率,并最终实现更大的目标。

微小步骤的核心理念是:通过将改变分解成小到不可能失败的步骤,我们可以克服改变的阻力,逐步建立新的、更健康的习惯

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Andrej Karpathy最近在Berkeley的AI Hackathon上发表了一场20分钟的演讲,分享了他对AI发展的独特见解和对未来的展望。以下是演讲的主要观点总结:

全新的计算范式

15年前,AI还只是几百位学者在研讨会中讨论数学细节,而现在AI的热度已经使得NVIDIA成为美国市值最大的公司。

“我们似乎正在步入一个新的计算范式,这种情况极其罕见。我有种感觉好像回到了80年代刚出现计算机的时候。”Karpathy说。不同的是目前我们所运用的不再是执行字节指令的中央处理器/CPU,而是处理字符串片段的大语言模型/LLM。这种由大模型构成的新型的计算架构,可以将其称为大语言模型操作系统/LLM OS。

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