AI行业大神，前谷歌大脑及百度AI团队的带头人吴恩达，在其三个人工智能网站之一
landing.ai(另外两个分别是aifund.ai和deeplearning.ai)上发表了一篇名为AI Transformation Playbook（人工智能转型手册）的长文，在人工智能行业又一次掀起轩然大波。
以下为文章全文及其中文译名。（英文全文后附中文译文）

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大模型相关的技术路线，匹配场景，什么样的场景下用什么样的场景方案，有可能做出什么样的效果，它的投产比怎么样，成本投入怎么样，用什么样的人去做一系列解决方案。

面对大模型解决实际问题的方案步骤：

第一 ，老板们业务们会提出很多相关的场景可能性。当提出可能性的时候，我们能提出可行性，输出相应的一二三四五。
第二，另一个方面场景大概是技术路线的第一层第二层第三层（第一层：Prompt提示工程，第二层：LangChain等Auto Agent智能体，第三层：fine-tune）与场景相匹配。
第三，相应的大概能做出什么效果的样子，效果能否匹配商业化的什么目标，产品目标要求。
第四，大概需要什么样的投入（第一步，一两个人整理什么样的数据，问题和答案控制在多少字内是合理的。第二步，在企业微信做什么样的数据抽取，用什么样的数据处理工具做二次的过滤和筛选。第三，用这些数据做第一轮精调之后，我们大概会得到什么样的结果，中间需要一到两个的工程师，工程师需要掌握什么样的技术，经过多长时间大概会得到一个什么样的对话能力和效果）
算力成本，人力成本=整个成本对应最终效果是否值得投入

AnyText支持中文、日文、韩文、英语等多种语言，可帮助电商、广告平面设计、电影制作、动画设计师、插画师、网页设计、UI设计师、数字营销等领域的人员，提供高精准、自定义的文生图像服务。

github地址：github.com/suaifu/gpfAnyText

体验地址：

摩搭社区 modelscope.cn/studios/damo/studio_anytext/summary
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效果：

具体介绍网址：docs.deepwisdom.ai/zhcn

MetaGPT输入一句话的老板需求，输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等
MetaGPT内部包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，它提供了一个软件公司的全过程与精心调配的SOP

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使用:

安装
pip install metagpt
完整的安装方法可在安装部分找到。

配置

import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."
os.environ["OPENAI_API_MODEL"] = "gpt-4"

完整配置不同LLM API（比如OpenAI、Azure、Anthropic等）的方法可在配置部分找到。

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在当前快节奏的开源创新混乱中，作为一名数据科学家/机器学习工程师/开发人员，在有早9晚5工作的情况下，很难跟踪所有的创新。过去一年该领域取得了巨大进展。

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每个部分顶部都包含一个简短概述（TL;DR）。我们概述了每个主题的优缺点和总体背景。然后我们会更深入地探讨。示例包括数据模型训练和部署实现方式。

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github地址：github.com//premAI-io/state-of-open-source-ai