过去的这一周，整个 AI 界的变化实在太快：

上周五，Georgi Gerganov 写了一个 C 语言版本的 LLaMA 接口，让 Meta 公布的 LLaMA 模型在单机上就能跑起来。然后各路人马纷纷摩拳擦掌，陆续有人在 Raspberry Pi 4 上，Pixel 6 上跑了起来。

等到周日晚上，有人有用 Javascript 做了封装，一键使用 npm 就能安装。

到了13号，斯坦福开源了 Alpaca ，也就是把类似 OpenAI 的 GPT 类模型的架构和整条工具链都开源了。有人估算了一下，利用这一工具，只要花600美金，就能训练出类似 GPT-3 效果的模型。

到了14号，OpenAI 发布了 GPT-4 模型，连这个模型的技术报告都用到了 GPT-4 来修订，感觉像条衔尾蛇。同一天稍早的时候，Google 发布了自己 PaLM API。

到了16号，微软开了产品发布会，围绕 ChatGPT 和 Power 360 展开。也就是说，只要用了微软的产品套装，结合用户自己的数据，就能利用 ChatGPT 大大提高生产力。也在同一天，MidJourney 正式发布 v5 版本，比前一代更为优秀。

我也没闲着，拿起了 ChatGPT API 开始捣鼓起来。我零开始开始读文档，到写出一个 Q&A 生成的项目，只花了半天时间。放在以前，至少要花一两个月的时间吧。在这基础上进步一步改进，利用 ChatGPT API，结合自己的语料库给出特定领域的答案。试了两个方案，其中一个还不错。

我们未来的 AwesomeVisa 就会有这一功能，让 ChatGPT 来解答关于签证申请的问题。如果你想尽早尝试这一功能的话，不妨订阅我们的 Exodus 电子报。上线后，所有付费订阅用户将可以免费使用这一功能。

近来阅读工具的变化：

RSS 阅读：Reader by Readwise 取代了 Inoreader + Reeder 的组合 — Reader 的 RSS 阅读设计很有意思，把所有新文章归类到新文章下，不再对文章来源做明显区分。阅读时的高亮会自动同步到 Readwise 里，方便之后回顾。

稍后阅读：Reader by Readwise 取代了 Goodlinks — 原来看到长文章，会随手存到 Goodlinks 里，打上标签，然后有时间再阅读。现在都是直接存到 Reader 的 inbox 里。

新文章发现：Refind+ Twitter 取代了 Matter — Refind 是近来发现的一款新工具，非常好用；重新捡起 Twitter app 之后，发现首页的 For You 推荐做得非常不错。

Recap

最近和朋友聊天，偶然得知新加坡于2020年推出了一个专门针对科技人才的签证 -- Tech.Pass。每年只有限量500个名额，先到先得，可谓十分金贵。

Exodus 2.20 - 最详尽的新加坡 Tech.Pass 申请指南

Arun Venketesan 介绍了自己如何最小限度地使用 Slack：

1. Slack 可以灵活地接入各种服务，让用户自己定义如何使用它，这是它最大的优点，也是它最大的缺点；
2. 很多会议邀请都在 Slack 上发起，要想提高效率，需要使用单独的日程管理工具，而不是依赖 Slack；
3. 他每天只打开两次 Slack，集中回复消息；
4. 他只在电脑上使用 Slack；
5. 每月定期清理无关的消息频道；
6. 使用 pull 的策略来消化 Slack 的消息，而不是 push。

Daily Productive Sharing 671

Mark Manson 推荐了十二本理财读物，包括所有人都听说过的《穷爸爸，富爸爸》。当然也有这几年新推出的 _I Will Teach You to be Rich_，_Your Money or Your Life_，The Millionaire Fastlane 等畅销书。不过 Morgan Housel 的 The Phycology of Money 并不在其中，其实这本书也非常棒！

1. Intelligent Investor
2. Your Money or Your Life
3. A Random Walk down Wall Street
4. Fooled by Randomness
5. Rich Dad, Poor Dad
6. The Richest Man in Babylon
7. I Will Teach You to be Rich
8. The Millionaire Next Door
9. Irrational Exuberance
10. The Essays of Warren Buffett
11. Liar’s Poker
12. The Millionaire Fastlane

Daily Productive Sharing 672

Nathan Baschez 分享了他多年来的网络写作经验：

1. 每一篇文章都有 thrust 和 drag: thrust 是让文章吸引读者的地方，比如创意，道理等等；而 drag 是文章不吸引人的地方，比如各种拼写错误，各种事实错误等等。
2. 要想一篇文章被广泛传播，就要让 thurst 尽可能超过 drag。
3. 什么是读者想知道的？这是一篇文章最难的地方，如果能解决这一问题，就不怕文章不被传播。
4. 如果你想让读者坚持读你的文章，那么你的文章就要尽可能的深刻。
5. 与其找到符合读者期望的点子，不如找到让你自己好奇的问题，这样更容易坚持。
6. 为了让文章更加深刻，在打草稿阶段，我们就要问自己，这篇文章要回答一个什么样的中心问题？
7. 写作中最常见的错误就是突然转折，而没有任何承接。
8. 获得读者的反馈也非常重要，Nathan 设置了 ABCD 四个选项让读者选择：1. Awesome 2. Boring 3. Confusing 4. Disagree/don’t believe
9. 设置写作死限是一个很好的动力来源，而创建一个定期发布的邮件列表就是一个很好的选择。

Daily Productive Sharing 673

OpenAI 在这篇文章中用通俗易懂的语言介绍了他们如何构建 ChatGPT 的底层模型：

1. 首先他们让标注者回答一些问题，把这些问题和回答拿去迭代 GPT-3 模型；
2. 然后他们让模型给一个问题生成若干答案，让标注者给这些答案打分。利用这些数据， 他们训练了一个 reward 模型；
3. 然后他们让第一步迭代后的模型根据问题生成新的答案，然后利用第二步中的 reward 模型进行打分。也就是两个模型形成了对抗，用强化学习进一步迭代第一步中的模型。

Daily Productive Sharing 674

Derek Sivers 年轻的时候，一位朋友跑到纽约拜访他。Derek 问他要不要去拜访那些名胜，得到的回答是，他就是来看 Derek 的，并不是来看名胜的。Derek 不敢相信这些，直到多年后他去印度，离开前的一天，他问当地的一位艺术家要不要见个面，于是这成为印度之旅的亮点。

这让我深有同感，最近一次回国也是，回到了之前呆了七年的城市，约了各种老朋友见面。这些朋友也带了一些新朋友让我认识，这些都让我非常满足。要知道，刚刚经历完各种隔离的我，当时差点买最近的一班航班离开。正是这些聚会让我觉得，这座城市还有各种惊喜，于是呆了一个多月才走。

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