2023 年可谓是 AI 元年，随着 GPT 的发布，人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪，如何看待 AI 代替人类工作？ 李彦宏表示，不管有多少工作被替代，这只是整个图景的一部分，另外一部分是，存在我们现在甚至无法想象的更多新机会。做一个大胆预测，十年以后，全世界有50%工作会是提示词工程（prompt engineering），不会写提示词（prompt）的人会被淘汰。
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
AI 科技评论按：今年下半年，SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩（截至到 BERT 屠榜之前）。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍，并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
AI 科技评论按：Topbots 总结了他们眼中 2018 年里 10 篇最为重要的 AI 研究论文，带领大家领略过去的一年中机器学习领域的关键进展。现在点开了这份清单的人显然是极为幸运的，获得了一个精彩瞬间回放的机会。
不到40天，ChatGPT的日活量已突破千万！而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】新必应和ChatGPT大PK，谁更厉害？记者亲测，新必应似乎比ChatGPT表现更好。 根据微软的说法，「新必应」搜索引擎是由「比ChatGPT更强大」的OpenAI技术驱动的。 因此，新必应和ChatGPT往往会对一个问题产生不同的回答。那么，相比之下，谁的答案会更好呢？ 最近，Insider记者向ChatGPT和Bing提了20个不同的问题，并比较了它们的回答。 太长不看版： 新必应 由于可以在线搜索更多的资料，新必应在回答有关预算、规划和一
介绍目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
译自: Domain, Subdomain, Bounded Context, Problem/Solution Space in DDD: Clearly Defined
ChatGPT 4.0版本在网上看了很多介绍和测评，比较新的资讯是已经超过九成人类。
新手程序员总是把大量的时间用在学习编程语言上，学习语法，技术和开发工具，他们认为如果掌握了这些就是一个优秀的程序员。
目前官网的标价是：每1,000 token 收费0.002 美元，约为 750 个单字。但是目前 API 不会记得你的 conversation 内容，也就是说，openapi 是没有 context 信息的。如果你希望 chatgpt 足够智能，能够像网页版本一样跟你产生真正有上下文的对话，那么你每次调用API 时，都必须叠加上之前的对话内容，而文字越多，花费的token 就越多。所以token 的花费会是指数型增加。
作为消费者，我们正在转向一个免提的数字世界。现在投放市场的大多数移动设备都配备了最新的人工智能（AI）技术，使我们能够用语音进行搜索，而不是输入。
- 产品概念名称缩写一般需使用大写字母，如：BBS、POS；但对于某些概念名称，需使用原有格式，如：SaaS。
目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中，作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统，对隐私政策模糊性水平进行分类，在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了，当隐私政策文本模糊不清时，基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
现代企业架构框架： https://mp.weixin.qq.com/s/SlrEu0_t0slijrNZ6DP4Ng
聚合分组法采用“相关性”来划分限界上下文，其问题在于缺少一个主题，而子域恰好可以用来提供这个主题。本文的“愿景”-“核心域”-“周边子域”方法，不是唯一分解问题域的方法，任何可以将领域分解成高内聚低耦合的子域的方法都是可行的方法。
DDD（领域驱动设计）的一些介绍网上资料很多，这里就不继续描述了。自己使用领域驱动设计摸滚打爬也有2年多的时间，出于对知识的总结和分享，也是对自我理解的一个公开检验，介于博客园这个平台也算是对DDD的推广尽了一份绵薄之力。一开始接触这个东西是在2014年，真的觉得像是发现了一片新大陆一般，对我整个程序开发视野有了新的理解，但是像[Vaughn Vernon]《实现领域驱动设计》里写的那样，景色虽好，可是自己很长一段时间内很混乱，理不清眼前的陌生世界，因为它与传统的观念完全不同。我相信大部分同学刚接触DDD的时候也会有一样的感觉。
寻找人工智能中的常识（common sense）是比关注语言更重要的任务。 整理 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 前段时间，谷歌工程师声称自家的 AI 聊天机器人 LaMDA 具有了意识，引发了一片混乱。 LaMDA 是一种大型语言模型（LLM），能够基于任何给定文本预测出可能出现的下一个单词。许多对话在某种程度上都很容易预测，所以这种系统可以推动并保持对话流畅地进行。LaMDA 在这一点上表现非常出色，以至于这位叫 Blake Lemoine 的工程师开始怀疑它产生了类人的知觉。 随着 LLM 越来越
作者：marinewu，腾讯PCG 应用架构平台部 开发效率中心Tech Lead 导语：设计文档是软件工程设计中的重要组成部分。本文根据 Google 及其它公司编写设计文档的经验，并结合实际应用加以完善，系统地介绍设计文档的目的、结构及参考模板，希望推动设计文档在团队中落地，传承并沉淀经验，构建良好的文化氛围。 1、设计文档是什么？ 设计文档是软件工程设计中的重要组成部分，是对一个技术问题的解决方案的系统性描述。设计文档的目的，是阐明设计的总体思想和设计中考虑的权衡点。 作为一名软件工程师，我们的工作本
经过上一篇的学习，你对用户故事有了一个大概的了解了吗？用户故事这个东西，是需要多多练习的，并且最好是有经验的 Scrum Master 能够带着你一起学习并建立合适的用户故事应用到实际的项目开发中。
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