Poetry Camera照相机将照片转换成诗歌并打印出来；吴恩达新课程深入了解Mistral；科学研究AI小助手data-to-paper

将拍摄的照片转换成诗歌并打印出来

Poetry Camera——一个能够把它所见之物转化成诗歌并打印出来的相机。你在一个美丽的公园，或者是一个充满故事的老街道。只要用Poetry Camera拍下这一刻，它就能立刻给你一首关于这个场景的诗。

Poetry Camera的核心是一个Raspberry Pi Zero 2 W，这是一个小巧但功能强大的计算机。它链接一台相机模块拍摄照片，并通过特殊的软件，把照片发送给OpenAI的GPT-4模型。这个模型能够对照片进行描述，并把这个描述转换成一首诗。之后，这首诗就会被打印出来，就像即时照片一样，不过多了一份文学的美感。

无论是在生日派对上，为朋友之间的美好时光留下独特的纪念，还是在一个人旅行时，捕捉旅途中遇到的各种风景并附上一首诗，Poetry Camera都能增加这些经历的乐趣和深度。

Poetry Camera的软件部分依赖于OpenAI的API，所以你需要有良好的网络连接，并且每次请求都是收费的。

其实现在的大模型就可以做到，比如，最近火爆的《我的阿勒泰》，让他给新疆的景色配上一首美妙的诗，

根据这张照片写一首优美的中文散文诗

巍峨的山峦披上了一层白雪，像是巨人披上了银色的斗篷，俯瞰着山脚下的金色世界。秋风拂过，山林间层林尽染，金黄的落叶如同跳跃的精灵，在阳光下闪耀着温暖的光芒。
一座座木屋错落有致地散落在山谷中，炊烟袅袅升起，像是给山村披上了一层薄纱，朦胧而宁静。一条蜿蜒的公路穿过村庄，将山里和山外连接起来，也承载着人们对美好生活的向往。
这里，是远离尘嚣的世外桃源，是心灵休憩的港湾。在这里，可以感受到大自然的鬼斧神工，可以体验到淳朴的民风，可以找回内心的宁静与祥和。

根据这张照片，写一首优美的中文古诗

雪嶺披銀甲，秋林染彩衣。
山居木屋暖，炊煙袅袅飛。
金風拂碧空，落葉舞輕盈。
幽谷藏人家，世外一桃源。

无论是作为一个创意的个人项目，还是作为一个独特的礼物，Poetry Camera都能够提供一种全新的视角，让你用诗意的方式来记录世界。

地址：https://github.com/carolynz/poetry-camera-rpi

《深入了解Mistral》是一个面向初学者的课程，教你如何使用Mistral AI的先进开源和商业模型。

我很高兴地向大家介绍“Mistral入门”课程，这是一门与Mistral AI合作构建的，由Sophia Yang讲授的课程。在这门课程中，你会看到一些令人兴奋的Mistral开源模型，例如Mistral 8X7b模型。这个模型通过使用专家混合体系结构来改进标准的Transformer神经网络架构。

这种独特的体系结构包含八个“专家网络”，也就是八个不同的前馈神经网络。在推断过程中，对于每一个token，一个单独的门控网络会选择激活这些专家中的两个；然后，模型会使用这两个网络的加权平均值来预测下一个token。这种“专家混合”架构不仅使得模型拥有了较大模型的改进性能和优势，同时还具有了更快的推理速度。

具体来说，尽管Mistral拥有467亿参数，但在预测每个token时，它仅激活八个“专家网络”中的两个，因此在推理时实际上只使用了129亿个固定参数。

接下来，我要特别介绍一下我们的讲师Sophia Yang。她是Mistral AI的开发者关系负责人，她定期在YouTube和各种会议上向开发者讲授关于生成式AI的知识。

在这门课程中，你将获得Mistral的开源和商业模型合集，以及根据你的任务来使用它们的一些建议和直觉。你还会熟悉一些有用的功能，包括提示、函数调用、JSON模式和RAG。

顺便提一下，“Le Mistral”是一个法语词，意思是“强烈的北风”。所以我相信，在Sophia的帮助下，你会轻松地完成这个关于Mistral的课程！

地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/getting-started-with-mistral/

用来快速、简单、自动化生成专家级辅助代理（agents）的人工智能助手

Autogen，或者说AutoGroq，是个用来快速、简单、自动化生成专家级辅助代理（agents）的人工智能助手。你如果有个项目需要做，但是卡在了某个问题上，或者需要某种专业的建议。通常，你可能需要花费时间去搜索答案，或者找人求助。但是使用AutoGroq，你只需要把你的问题或请求输入进去，它就能在很短的时间内，为你生成一个或多个专家代理来协助你。这些代理不仅能理解你的问题，还能给出专业的建议或解决方案。

比如，你正在编程，碰到了一个关于数据结构的问题。在AutoGroq里输入你的问题后，它可能会生成一个专长于数据结构的代理来帮你解决问题。这个过程非常迅速，就像有一群专家随时待命，等着帮你解决各种问题一样。

地址：https://github.com/jgravelle/AutoGroq

根据互联网搜索来写出类似于维基百科的文章

STORM是一个大型语言模型系统（LLM），它的主要工作是根据互联网搜索来写出类似于维基百科的文章。虽然这些文章可能还不能直接发布，需要一些修改，但是它非常适合在编写前期帮助收集和整理资料。 它通过自动化大量前期研究和大纲生成工作，使写作过程变得更加高效。其通过多视角提问和模拟对话的方法深入挖掘主题，可以帮助创作者以更全面、更深入的视角探索主题，从而提高文章的质量和深度。

地址：https://github.com/stanford-oval/storm

科学研究AI小助手

你坐在电脑前，手里有一堆原始数据，脑海中充满了问题和好奇心，但你不知道怎么开始你的科研探索。这时，有一个工具可以从这些数据开始，帮你一步步走过科研的整个流程，最终写出一篇完整、透明、可验证的科学论文。这就是data-to-paper的魔力。

data-to-paper是一个框架，它利用AI的力量来完成从数据开始的整个科学研究过程。这个过程包括从带注释的数据出发，生成研究假设，进行文献搜索，编写和调试数据分析代码，解释结果，最后一步步写出一篇完整的研究论文。

假如你是一名正在寻找科研创新方法的研究者，或者你想快速验证某个假设，又或者你是一名学生，正在学习如何进行科学研究，data-to-paper都可以为你提供巨大的帮助。它不仅可以加速科学研究的过程，还可以通过提供一个结构化的研究路径来教育那些科研新手。

地址：https://github.com/Technion-Kishony-lab/data-to-paper

更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123