朔安研究

为全面系统高质量的掌握ChatGPT相关背景知识，破除对当前碎片化知识的雾化状态，促进对AI工具的高效利用，特整理以下内容，在梳理逻辑框架的同时确保思维紧跟时代逻辑，明确学习路径，提升工作效率。本文完全参考摘取公众号机器之心的付费文章，仅自用。

1. ChatGPT及OpenAI的大事件时间轴
2. 真正搞懂ChatGPT（3篇文章）
3. 研究GPT的家族更迭（16篇文章）
4. 专家谈ChatGPT（8篇文章）
5. 行业的应用与探索（23篇文章）

3月8日，Silicon Valley Bank（以下简称SVB），美国排名第16位的银行，资产规模2120亿美元，一日内股价暴跌60%，盘后交易继续下跌22%，而后停盘。知名对冲基金潘兴广场资本创始人@Bill Ackman呼吁政府进行救助，“硅谷教父”@PeterThiel的风投基金Founders Fund建议投资的公司从SVB撤资，摩根大通(JPM)、富国银行(WFC)、美国银行(BAC)股价下跌6%。3月10日，SVB被美国存款保险机构（FDIC）接管，所有关于SVB股票的期权操作将不再被中央证券清算公司（NSCC）接受，SVB命运未知。

参考@FabiusMercurius @jamiequint推文

过去的一年，有点漫长，细细想来，参加了许多考试，深入了解了社会环境现状，也加深了对自己学习能力的进一步了解。去年的关键词是碎片化和矛盾化，内心一直处于斗争和妥协天平的两端，即使现在，也处于摇摆当中，我想，这里面有家庭因素、有社会环境因素、也有个人性格因素，总之，过的并不平静和坦然。但不管怎么说，总体是有所得的，按自己的思路处理掉了部分资产，开展了有效地投资，也迈出了很多个第一步，虽然中途浪费了很多时间进行了各种各样的尝试，但借用最俗的一句话就是：人生没有白走的路，每一步都算数。

1. 很多人的研究都是在WebUI界面如何与ChatGPT对话实现特定的、一次性的任务，但实际上如何使用API calls来快速构建软件应用程序才是真正的应用。

2. 常见的LLM分为两种，一种是BASE LLM（最终的训练成果是实现文字接龙，给出前面，后面就能自动填充回答，Predict next word,based on text training data），另一种是Instruction tuned LLM（follow instructions, fine-tuned on instructions and good attempt at following those instructions,RLHF: Reinforcement learning with Human Feedback）

Part01

种子数值可以自行指定，不超出最大值的范围即可。在 V4 及之后的模型版本中，指定种子参数可以生成非常相似，几乎相同的图片。模型在随机基础上，对结果有了更精准控制，可以实现重复生成，满足大家的这一需求场景。

notre dame church,Hyper sharp PhotographyCinematicLittle image noise,high resolution great detail,nice sharpness gradient,beautiful image composition,Color filters, taken on a Hasselblad X2D 100C 100 MP IBIS PDAT f/2.8 35mm Lens –q 2

Part01

MidJourney出图质量高且丰富多彩，但使用成本高且内容有限制，出图随机性高，构图的细节无法调整，官方模型已经预设好，只能使用官方的模型。Stable Diffusion开源免费，本地部署，有高度的可拓展性，没有内容限制，对于出图的画面可以精确地把控，可以自己基于官方的初始模型进行自己的模型训练。但是对于电脑的配置要求较高，安装复杂，学习曲线陡峭。

1.图生图，怎么更接近原图：可以获取图片seed，4张图片的seed和一张图片的seed其实是一样的，把seed编号填写到seed设置里面，然后修改对应的提示词再进行简单修改，重新去生成，生成出来的图片以后可以做为垫图再去生成。

2.生成头像的办法：尽量用证件照 少用全身照 减少背景元素对AI识别人脸的影响；多垫几张照片； 添加–iw 2参数。（–iw数值简单来说就是图像权重（需要注意的是自定义指令必须是V5的模式下才可以）人话解释就是数值越高图像就越像原图，系统默认为0.25, 最大值为5。）

查询1：以ETH计价筹集的资金

select SUM("value"/1e18) from ethereum.transactions \\ethereum.transactions表中的value列数值除以10的18次方
where "to" = '\x90B3832e2F2aDe2FE382a911805B6933C056D6ed' \\三个合约地址
or "to" = '\x3545192b340F50d77403DC0A64cf2b32F03d00A9'
or "to" = '\x5663e3E096f1743e77B8F71b5DE0CF9Dfd058523'

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