嗨，你好，我是来自插图系列博文的Jay。你收到这封邮件是因为订阅了我的邮件。我最近将我的邮件转到了Substack，是时候更新一下了。
现在语言模型超级火
这真是令人惊叹，语言模型的发展速度如此之快。它们的商业潜力正迅速渗透到主流科技行业，越来越多的人开始关注起来。现在有数以亿计的人问自己：“现在该怎么办？这对我的工作、公司和经济意味着什么？”
如果你在这个邮件列表上，你可能比其他人更早地思考过这些问题。但随着这些模型不断展现出新奇的能力，这些问题反复出现。
我的最新文章提到了我对这些发展的几点观察：
[生成式AI到底有什么特别之处？它是属于未来还是已经来到当下？](https://txt.cohere.ai/generative-ai-future-or-present/）（来源：https://txt.cohere.ai/generative-ai-future-or-present/）最近的人工智能进展真是令人惊叹，并有望改变世界。那又是何时呢？
2- 区分两者：令人印象深刻的精选演示 🍒 和准备好进入市场的可靠案例
3- 将模型视为智能系统的一部分，而不是心智
4- 生成式AI仅仅是个冰山一角而已
注：此处应有图片，图片链接为
5) AI技术及其价值栈的地图和地貌
这张图片链接到一个显示某内容的图像，点击后可以看到更多详情。
别忘了商业壁垒。
点击图片查看原文
企业：规划成千上万个系统中的AI接触点，而不仅仅是一个。
7) 解释基础模型的众多衍生版本和迭代过程。
数据开发循环过程是这个新制度中的最有价值的部分之一：
8) 用于模型的示例数据集使集体探索生成模型的潜在空间成为可能
应用层玩家的小护城河
2022年，图像生成模型也经历了令人惊讶且迅速的发展。我写了这篇文章并制作了这个视频，希望能成为最易懂的入门介绍。如果你一直对这些模型的工作原理感兴趣，这将是一个很好的起点，帮助你对它们的主要组成部分建立直观的理解。
沙龙：关于语言AI的YouTube系列视频（https://www.youtube.com/playlist?list=PLLalUvky4CLJ9ZgtZguDJ7dAYuI1bfaYW）最近几个月，我从一些顶尖的NLP工具创作者那里学到了很多东西，这些内容是通过一个叫《对话语言AI》的YouTube系列节目发布的。现在已经出了五集，涉及的工具有比如BERTopic、Sentence Transformer、TalkToModel、Human Learn等工具，还有很多其他的。在第四集里，我还分享了参加EMNLP大会的经历以及我在大会上的主要收获。
更多 2022 年的视频我也很高兴能在2022年在我的YouTube频道上制作了一些视频。这些视频涵盖了我所发现的一些有趣的主题。从基于检索的增强Transformer到多模态模型，再到语言模型未来可能的数据来源。
你心里在想什么？我对最近的发展很好奇，你在想些什么？你现在在思考哪些问题？你可以在Twitter告诉我你的想法。