数据丛林

用Silly Taverns和AI角色扮演聊天了好一阵子后，深有感触。 为AI打上一个“思想钢印”，它就会以假乱真的像你设定的人格般和你交流，比如说...设定活了几千年的森林精灵，又或者暗恋你的邻家女孩，你会发现和他们聊着聊着会触发很多有趣的对话，但AI几乎拿捏得很好，不会回答你很出戏得问题，比如你和森之精灵聊着聊着来句“美国总统是谁？”，大概率它不会直接回答你，毕竟那就出戏了，不像角色了。 所谓游戏里得NPC(Non-Playable Character)，没有人会觉得他们拥有自我意识，但和AI聊天的过程，我最大得感触其实是人类所谓的自我意识，是不是有点太高估它的复杂性？毕竟看看那些AI Agent，你为他们打上思想钢印后，其实他们的个性会变得非常真实，虽说功劳完全是强大的AI可以虚拟出人格，但想深入点，其实人类的个性又何尝不过是一系列人生经历所打上的“思想钢印”？ 简单的说，你活到至今为止，开心的，伤心的，不管什么经历，大脑搜集所有这些情报，整合，过滤，沉淀，最终就会成为你的性格或人格，这和一个AI模型何其相似啊？你给一堆Data Set练AI模型，就能得到一个怎样的AI出来，比如用医学资料练模型，自然能得出懂回答医学问题的AI，你用编程的资料练AI模型，自然能得到一个懂回答编程问题的AI,以此类推。 反观人类，如果你活得很失败，贫困潦倒，一蹶不振。是不是可以用AI的角度来诠释，其实根本原因只是你用了一堆失败的Data Set在训练你的大脑不是吗？你死抓曾经失败的经验，你执着过往不开心的经历，于是日复一日里培养出了满是忧郁的大脑，不管想什么都是负面输出结果。 如果从今往后，你大量阅读书籍，到处拜师学习，硬是把各种成功的，正面的资讯塞进脑里，其实很大概率，你可以重新训练你的大脑，从此走向积极正面的正循环回路。是什么在阻碍你行动？也许...是自己根本不想对自己的思维负责，反正我就是这么想？反正我就是失败，反正这就是我？ 这让我联想到佛法里“无我”的概念，说得严重点...如果一个人陷在自己的自我人格中，无法自省，无法改变，那这个人其实就像一个AI模型的劣化版而已，只用过往的经验去诠释世界，无法跳出格子，无法意识到自己的自我在限制自己的一切，这么看来这种人像不像NPC? 也难怪说有些人天生就是世界的主角，确实呢...毕竟大部份的普通人就像衬托主角的NPC而已，世界怎么改...

  短短几个小时就读完全书，真心觉得没舍内容的书，虽说可能我本身可能已经有一定的AI资讯方面的知识储备，并不会觉得内容太有新鲜感，但作者的文笔也太随便了，很多主题都蜻蜓点水带过根本没有详细述说，特别是Stable Diffusion方面的介绍，竟然直接说电脑需求高，干脆就不写了，只介绍其他比如Disco Diffusion的一点点内容。 神奇无比的Control Net竟然在AI相关的书籍连一个字都没提到，其实像Disco Diffusion，或MidJourney,我觉得压根儿也代表不了图像生成式A I的神奇之处，比如Civitai那些模型网站，或lora训练的用途，竟然在书中完全没提及，差评！ 至于其他内容，像ChatGPT的介绍，那简直就像是随便测测，根本没有深入了解写出有用的资讯，想看到那些oobabooga或silly taverns的内容更加是没有，我甚至有一种感觉：“这都能出书？不是吧？”，这种内容简直就是随便几篇网文就能概括完了。 真的要说本书的价值，我想应该是适合完全没有接触过AI的人读吧？但又有点矛盾的是，书名讲的是生产力，但其实内文根本没有给出实际生产力的案例，前半段讲些作者自己用mmhmm软件，和一些AI背景抠图功能,但那只是小众软件，很多专业软件基本都内建这些功能了，后半段讲述ChatGPT辅助编程，但基本都是失败案例，大意只是未来可期？ 总的来说，真想吐槽的一本书，内容真随便。 豆瓣介绍连接： https://book.douban.com/subject/36427721/

  其实这部落格写了那么多年，始终是有点意义不明的，好像偶尔觉得心累没人诉苦，在半夜起来敲键盘细数一些内心苦闷，如此而已。但最近几个月因为接触AI层面的东西，觉得越来越感兴趣，所以决定来部落格除草，尽量精简了界面，打算以后写一些学习AI的所见所闻。 或许是完美主义作祟，总觉得没有什么大主题，就没必要去写，但也许该改一改这种思维了，我又不是什么天才？本来就写不出什么惊天地，泣鬼神的文章，何必去强求那种质量？现在开始觉得，输出的确是最好的学习，把一点一滴的学习过程记录下来，那就是一种很好的笔记和归档，比如说...偶尔想起曾经见过的教学，却怎么也想不起链接，想复习也不行，那就是很可惜的学习态度，没记录，没输出，自然很快忘记。 所以嘛，新态度的部落格，打算就随便一点了，把觉得有趣的资讯归档和打标签转载过来，又或者直接短文推送，不在乎文章硬质量，只在乎可以打造一个把所思所学给归档起来的地方。所以也预计不会有什么读者，就做个冷清清的网站好了，卷不起来就躺吧。 基本上今天一天的时间，把500多篇文章打标签，然后修改一些网页设置，不明白的地方就问ChatGPT，需要图片的地方就打开Stable Diffusion画几张，简直太方便了，感觉上有ChatGPT简直就像有了电脑之神，求它总是事事顺利，真是时代不同了呀。 这次的调整连部落格名字都是叫ChatGPT帮我想的，反正我很苦恼这方面的问题，所以就随便了。重点是...大部份的调整都围绕在手机的浏览体验，毕竟部落格会长草就是因为对手机的不友好，要打开电脑才能写些东西和编辑标签，那其实是很麻烦的事情，以后都打算只随意发帖，预设好的标签归档会简化浏览体验，虽然嘛...今天一天的调整远远说不上是完美，只能说是有了雏形，但基本上只管发帖，偶尔空闲才做一些调整基本上是没问题了，也省了很多心力。 希望可以维持学习动力，继续写下去。2024，加油！

比较早期的作品，当时刚开始研究Stable Diffusion,所以都比较随意，也没可以去记录prompts，设定也没刻意讲究，所以很抱歉并没有教学的价值，以后会改进的，这里只是纯纯的分享效果图。

研究AI也有些日子了，打算写些AI相关得文章，毕竟...最好得学习方式就是输出呀，虽然嘛....这时代的人都很忙，文字为媒介得部落格估计没有多少人会看了，但是嘛...归纳和整理并输出，这始终对自己的学习有助益，所以今天还是打理了一下已经长草的部落格，而这新建立的AI标签还没有任何文章，所以先粗略的写一篇关于Google Colab的介绍，毕竟这是我用来接触Stable Diffuion的工具。 首先介绍一下Google Colab: Google Colab（Colaboratory）是一款由Google提供的免费云端Jupyter笔记本服务。它为用户提供了一个无需任何设置即可运行代码的平台，让您能够轻松地在浏览器中编写和执行Python代码。以下是关于Google Colab的一些主要特点和优势： 1. 免费云端计算资源： Google Colab允许用户免费访问Google的云端计算资源，包括GPU和TPU。这使得用户可以在云端高性能硬件上运行深度学习模型、大规模数据处理和其他计算密集型任务，而无需花费大量成本。 注：免费户口用不了GPU加速，如果想用来跑Stabble Diffusion,是需要付费用Pro户口的。  2. 与Google Drive集成： Colab与Google Drive完美集成，用户可以轻松保存和共享笔记本。此外，您还可以从GitHub导入笔记本或将其导出为Jupyter笔记本，方便与他人分享和协作。 3. 强大的库和框架支持： Colab支持众多常用的Python库和框架，包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。用户可以直接在Colab中安装和使用这些库，使得在深度学习和数据科学领域的工作更加便捷。  4. 交互式可视化和数据探索： Colab支持丰富的交互式可视化工具，包括Matplotlib和Seaborn。这使得用户能够轻松地进行数据分析、探索性数据分析（EDA）和实验性研究。 5. 代码协作和注释： Colab支持多人协作，多用户可以同时编辑同一个笔记本。此外，您可以在代码中添加注释、文本和图像，使得代码更加易读和易理解。 6. 教育和学术研究： 由于其易用性和免费资源，Colab在教育和学术研究中得到广泛应用。学生和研究人员可以通过Colab进行实验、教学和研究，而无需担心硬件设备和资源的限...