獭 @mirror@qoto.org

『MessAuto – 在 macOS 上自动提取「短信验证码」并自动输入的工具』
MessAuto 是一款适合苹果全家桶用户的小工具，它能够在 macOS 上自动提取短线验证码，并自动输入至验证框，以及自动发送回车键确定的三自动小工具。可以非常方便的在 Mac 上登录那些需要验证码
……
阅读全文： https://www.appinn.com/messauto-for-macos/

#小众软件

@board 近日，IBM宣布计划使用AI取代7800个工作岗位，这一趋势也将在其他公司中产生影响。

分享几个顶尖的AI课程，这些课程来自于吴恩达、Coursera、哈佛、斯坦福、谷歌等权威机构，而且都是免费的。

1. ChatGPT开发者提示工程：这个1.5小时的课程由DeepLearning AI和OpenAI提供，旨在为开发者提供关于ChatGPT Prompt工程的免费课程，AndrewYNg也有参与。
https://deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

2. 吴恩达的0基础人工智能入门经典课程：这个面向所有人的AI入门课程包括非技术人员。这个4周的0基础系统课程是由吴恩达和DeepLearningAI在2019年推出的，有94万人报名。
https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

3. 哈佛CS50：这个课程使用Python学习AI机器学习的基础知识，为期7周，有66万人报名。
https://www.edx.org/course/cs50s-introduction-to-artificial-intelligence-with-python

4. 斯坦福CS 224N：这个课程介绍自然语言处理(NLP)及其工作原理，由斯坦福大学教授、斯坦福自然语言处理组负责人克里斯托弗·曼宁老师讲授。这个课程在2022年推出，可在YouTube上观看。
https://youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rOSH4v6133s9LFPRHjEmbmJ

5. 学习Prompting：这个课程包含60多个内容模块，旨在带你从初级到高级学习Prompting。
https://learnprompting.org/

6. 机器学习简介：这是谷歌提供的免费机器学习入门课程。
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/ml-intro

7. 学习AI，通过微软的GitHub Copilot：这是为ML新手，使用Python语言的工程师准备的，于2021年4月25日推出的课程。
https://www.youtube.com/watch?v=KDUlSTrl_yc&list=PLlrxD0HtieHiATMDpZkxxQL0YTTiMbcR9&index=2

8. LangChain 101：Prompts课程：这个课程包括构建LLM Prompts、构建聊天Prompts、使用Prompts选择器等内容。
https://replit.com/@MckayWrigley/Takeoff-School-LangChain-101-Prompts

除了以上这8个课程，还有其他的AI课程可供选择，例如Google的TensorFlow教程、斯坦福大学的机器学习课程等。无论您是初学者还是有经验的专业人士，都可以从中受益。

@board ChatGPT已经成为许多人工作的必备工具，但GPT-4的月费用不便宜。为了节省费用，整理了8个不同的免费ChatGPT替代方案。即使你已经付费，这些方案也可以在达到每小时使用GPT-4上限时提供无缝衔接服务。

这些替代方案包括：

1. AutoGPT - 可以直接在浏览器中使用，支持自动执行设置的任务，并提供一定数量的免费使用限制。

2. Bard - Google AI提供的免费工具，可以生成文本、翻译语言、编写推文、回答问题等。

3. Bing - 新版Bing已经支持GPT-4，注册即可免费使用，且已经支持文字生成图像。

4. ForefrontAI - 基于PDF和YouTube视频对话总结的功能比较不错。

5. HuggingChat - 开源的ChatGPT替代方案，已经支持多种不同的模型。

6. Foyerwork - Chrome插件，支持电子邮件的生成、获取网站摘要、生成内容创意等功能。

7. Perplexity Copilot - 老牌的免费ChatGPT替代方案。

8. Poe - Quora提供的AI工具，支持多种模型，如Sage、GPT-3、Dragonfly、Claude和Claude+等。

此外，还有一个叫做Rytr的ChatGPT写作替代方案，提供免费版本。这些替代方案各有特点，可以根据个人需要选择适合自己的方案。

@board #长毛象安利大会
象友们好 我最近沉迷推理小说，请问有什么特别烧脑/悬疑，让人惊叹的小说可以推荐嘛？

已知：东野圭吾的经典我都看过了，不知道为啥阿加莎、福尔摩斯系列的小说我都看不下去（电影还可以），最近看了「绝叫」和「圣母」觉得一般般，想要推理性更强的刺激一下弱智的丧气大脑（不是）

提前谢谢大家

💓学习娱乐全包覆，我家bot超级cool♪
这条串er用来安利我家的bot

我做的bot都经过了很用心的设计，分类从学习、生活到娱乐全——覆盖！

🎀锵锵——你可以轻松而自然地与我的bot聊天，就像在你和普通人类在聊天软件聊天一样。
bot的声音都超好听！
https://app.myshell.ai/share/7134df16015446bfa451e67d6a0905b0

🍰如果你想试试我做的bot，可以使用我的邀请码进行注册——使用我的邀请码会获得几乎双倍的免费聊天额度：
https://app.myshell.ai/chat

🍹如果你不知道bot是什么，请见：
https://o3o.ca/@AllAboutArtemis/110428095229414425

🥰这条串与我的blog同步更新，点开blog会有更好的阅读体验：
https://lychee.love/2023/05/26/mybots/

#ChatGPT #NSFW #长毛象安利大会

一个踩着高跟鞋的女人在地上借自身的体重所释放的压强和一台高压蒸汽发生器差不多。在一次普通的吸气过程中，从我们鼻间所经过的气流比照蒲福风级，风力能达到两级。然而我们的辅助器官（感觉器官与交流器官）所消耗的能量却异常低下。一个普通人如果每天谈话三个小时，终其一生消耗的总热量都不足以焐热一杯茶，这能量相当于一颗豌豆掉下三厘米的动能，要是完全转化成光能的话，却能够维持如今仍存活于世的全人类的视神经的运作。

——莱维《写满古怪数据的书》

calibre 可将竖排epub变成横排。步骤如下：

1. 将竖排epub导入到calibre
2. 编辑该竖排epub（选中该epub → 右键 → 选中“编辑书籍”）
3. 在左侧的“文件浏览器”中找到.css后缀文件。将.css文件中所有 vertical-rl 改为 horizontal-tb
4. 保存副本即可

如果没有理财知识或者微观经济理论的知识储备 我还是很鼓励大家可以了解一下学习一下 知道如何更有效率分配自己的现金流以及知道如何看待所持资金

说此源于今天我看到两位校友都发了类似朋友圈 她们都是CFA和CPA持证者 也都是先前在很大事务所的M&A manager甚至VP 现两人都在做保险理财 发的朋友圈内容是说现在国内银行利率很低 为保值 她们手上有一个利率很不错的产品 可买下保证货币价值 我看的时候真不知说什么 这完全是在骗人 她们一定很清楚discounted cash flow是与利率成反比的 也就是说利息越高 货币越贬值 利息越低 货币反而越升值 可我相信大部分人是很难转过这个弯来的

我只是想说学些金融理财知识真的会对自己的生活非常有帮助 也很推荐《Options, Futures and Other Derivatives》这本书 看起来复杂 但内容非常人性化 从浅到深 即使只是入门水平 也完全可读懂

https://neodb.social/book/0jqsawPymwXz4JG0rx2G88

因为字数超了所以先引用一下，再讲这段让我想到了啥

「这些场景飞快地在我脑海中闪过，快到难以准确辨认细节，但每一个都给我留下了某种印象。当我在心理上模拟这些场景，有一个选项总感觉不太对头；直觉告诉我，另外一个选项似乎要好一些。在我开始认真分析每个选项的利弊之前，我就已经对它们的优劣有了一些印象。
那么，这些场景、直觉和印象都是怎么来的呢？神经病学家安东尼奥 · 达马西奥（ Antonio Damasio ）认为，它们都来自我们在过去体验过的种种情绪，这些情绪在神经系统内部留下了余波，并最终影响到我们的决策。达马西奥指出，每次我们有了一个体验，它都会附带一些感受或是身体状态。这些感受在神经系统留下印记，并从此和这个事件的记忆联系在一起。情绪会留下生物学的遗存，为神经系统带来实实在在的变化。达马西奥将这些情绪遗存称为“躯体标记”（ somatic marker, soma 是希腊语中的“身体”）。比如一个高中生参观一所大学时正好天雨泥泞，那么她就可能在无意间对这所大学产生负面印象。又比如某人讨厌小卷心菜，这种厌恶多半可以追溯到过往吃这种食物时的不愉快经历，通常是在童年，比如在学校食堂里吃到一盘坏掉的小卷心菜。
躯体标记模拟了我们自身的过往体验。和某些食物、场所或体验有关的情绪反应，会在我们遇到相似的环境或面临相关的决策时一下子重新触发。在我们开始思索之前，躯体标记已经在施加影响，并模拟每一种场景的可能走向了。它们影响我们的选择，甚至影响我们会考虑哪几种选项。早在我们有机会思考每一个选项的优劣之前，躯体标记就已经从大量的可能性中筛掉了许多选项，而我们可能对它们的影响一无所知。这些模拟都是在无意识中完成的。」

#关书 《#神经的逻辑 》