显卡3060ti和3060tig6x谁好

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

部署私有大模型对显卡的要求如下： 显存是显卡选择的第一要素，生成速度优先级相对较低。 SD1.5 版本的底模 6G 显存能勉强跑，8G 显存可较流畅生成图片和炼制 lora，12G 能流畅使用 Dreambooth 微调大模型。 即将到来的 SDXL 对显卡性能要求更高，8G 显存起步，建议 16G 显存，微调大模型可能需要 20G 以上的显存，只有 4090 和 3090 能较好应对。 预算不足时，可选择 30 系显卡或二手显卡。但不建议选择 P40 之类超大显存但速度超级慢的卡。 常见显卡中，4090 生成 512 的图可跑进 1 秒内。 对于一些垂直场景的专有技能模型，极端情况下单机单卡，如消费级显卡 3090、3080、RTX 显卡也可以使用。 综合多方评测结论，4090 是用于 SD 图像生成综合性价比最高的显卡。如果有打算进行 Dream booth 微调大模型，硬盘空间要准备充足，一次训练可能会产生几十 G 的文件。同时，其他电脑配件只要不太差即可，内存建议 32GB 以上。硬盘方面，不建议考虑机械盘，可选择国产固态。

显卡在 AI 领域具有重要作用： 1. 提供计算能力：算力可以直接转化为 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。购买云服务时，也是服务商购买显卡“租”给用户使用，算力约等于显卡。 2. 图像和图形运算：GPU（图形处理器）是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. 数据处理和存储：显存用于存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存一样，是存储要处理的图形信息的部件。 4. 执行特定任务优势：在模型启动过程中，数据从硬盘加载到显卡中。显卡在处理某些任务上优于 CPU，主要是因为它专注于执行浮点运算，而 CPU 负责执行更广泛的计算任务。 5. 满足多样生成任务需求：如在 Stable Diffusion 中，16GB 的 4060ti 虽速度比 12GB 的 4070ti 慢，但大显存可执行更多样的 AI 生成任务，如生成更大分辨率的超清图片，使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。

4060 显卡用于 Stable Diffusion 的情况如下： 在 30 系列显卡中，3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合 Stable Diffusion 生成图片，其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气，不建议普通玩家选购。A5000 等专业卡不能玩游戏，生成速度不如同价位游戏卡，半精度训练模型运算速度可能会快一点，也不建议普通玩家选购。 如果使用 40 系显卡，16GB 的 4060ti 虽然速度比 12GB 的 4070ti 慢一点，但大显存可以执行更多样的 AI 生成任务，比如生成更大分辨率的超清图片，使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。 需要注意的是，如果在 Stable Diffusion 模型加载时遇到 CUDA 显存不足的错误，简单来说就是显卡不行，没有足够的显存空间分配给该模型。解决方法有：换个好一些的显卡，至少英伟达 2060 以上；或者开启低显存模式。 开启低显存模式的方法如下：在 stablediffusionwebui 文件夹下找到 webuiuser.bat，用文本或代码编辑器打开该文件夹。如果显卡显存不足 3G，可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。如果显卡只有 4G 显存，可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–precision full –nohalf –lowvram –alwaysbatchconduncond 之后保存。

Stable Diffusion 对显卡的要求如下： 1. 显存是显卡选择的第一要素，生成速度优先级相对较低。SD1.5 版本的底模 6G 显存能勉强跑，8G 显存可较流畅生成图片和炼制 lora，12G 能流畅使用 Dreambooth 微调大模型。即将到来的 SDXL 对显卡性能要求更高，8G 显存起步，建议 16G 显存，微调大模型可能需要 20G 以上显存，只有 4090 和 3090 能较好应对。 2. 预算不足时可选择 30 系显卡或二手显卡，但不建议普通用户选择 P40 之类超大显存但速度超级慢的卡。 3. 常见显卡跑图性能、性价比表可作为参考之一，但数据并非 100%准确。例如 4090 生成 512 的图可跑进 1 秒内，M1 Max 则可能需要 10 秒左右。 4. 必须确认是 NVIDIA（英伟达）的显卡（俗称 N 卡）才可进行下一步。如果是 AMD 或者 Intel 显卡，电脑可能不太支持 SD，安装教程也较麻烦，可考虑使用云平台。 5. 专用 GPU 内存 4GB 时，电脑勉强可跑动 SD，出图时间较长；6GB 时，出一张图时间为 20 50 秒，SD 大部分功能可用；8GB 时，5 20 秒可出一张图，SD 所有功能基本开放。 6. 安装前需注意：电脑系统为 Win10 或 Win11，避免使用更低版本系统以避免兼容性问题。检查电脑配置能否带动 SD 需满足 3 个要求，即电脑运行内存 8GB 以上、是英伟达显卡、显卡内存 4GB 以上。检查方法为鼠标右击桌面底部任务栏，点击“任务管理器”，在“性能”里查看内存和 GPU。

对于刚上大学的学生来说，选择联想 ThinkPad T14p AI 笔记本的处理器和显卡需要综合考虑多方面因素。 在处理器方面，i5 处理器通常能够满足大多数日常学习和娱乐需求，如文档处理、网页浏览、观看视频等。如果您只是进行这些常规操作，并且预算相对有限，i5 处理器是一个经济实惠的选择。 然而，如果您计划进行一些较为复杂的任务，例如视频编辑、运行大型软件或同时处理多个繁重的任务，i7 处理器可能会提供更流畅和快速的性能。 在显卡方面，集成显卡足以应对日常的学习和一般的多媒体使用。如果您不玩大型游戏或进行专业的图形设计工作，集成显卡可以满足需求，并且具有更低的功耗和更好的续航表现。 但如果您偶尔会玩一些对显卡性能有一定要求的游戏，或者有涉及图形处理的课程或兴趣爱好，那么独立显卡可能会带来更好的体验。 综上所述，如果您的预算有限，且日常使用场景较为简单，选择 i5 处理器和集成显卡的组合是可以的。如果您希望在未来几年内有更强大的性能应对可能出现的复杂任务，并且预算充足，可以考虑 i7 处理器和独立显卡的配置。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

AI 对教育和就业的变革主要体现在以下几个方面： 在教育领域： 可以创造资源支持教育工作者部署如个性化辅导等 AI 赋能的教育工具。 授课教师可以由 AI 担任，重构教育服务模式。 在就业领域： 虽然提高了生产力，但也带来了如工作场所监控增加、就业偏差和岗位流失等风险。 需制定原则和最佳实践，以减轻对工人的危害，例如解决岗位流失、劳动标准、职场公平、健康和安全以及数据收集等问题。 要产出关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告，并研究和确定加强联邦对面临劳动中断（包括因 AI 导致）的工人支持的方案。 此外，AI 在金融服务行业的应用已有多年，大型语言模型通过生成式 AI 实现重大飞跃，正在改变包括教育、游戏、商业等多个领域。

以下是一些适合大学生做 presentation 的人工智能 app： 1. Grammarly、Orchard（https://orchard.ink/）和 Lex（https://lex.page/~）：帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. Tome（https://beta.tome.app/）和 Beautiful.ai（https://www.beautiful.ai/）：协助创建演示文稿。 3. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 4. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，通过输入简单的文本描述生成专业的 PPT 设计，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 5. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，网址：https://www.mindshow.fun/ 6. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐您阅读以下两篇市场分析文章： 1. 《》 2. 《》

以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议： 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IPAdpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。

以下是关于您提出的“ How Al Agentic workflows could drive more Al progress than even the next generation of foundation models ”问题的相关信息： 吴恩达认为人工智能代理工作流程将在今年推动人工智能的巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。构建代理的设计模式框架包括反思、工具使用、规划和多代理协作。反思是指 LLMs 审视自身工作并提出改进方法；工具使用是指赋予 LLMs 如网络搜索、代码执行等工具以帮助其收集信息、采取行动或处理数据；规划是指 LLMs 制定并执行多步骤计划以实现目标；多代理协作则涉及多个 AI 代理共同工作，通过分工、讨论和辩论来提出比单个代理更好的解决方案。这些设计模式为构建高效的 AI 代理提供了指导，并将在下周进一步详细阐述并提供相关阅读建议。 此外，在医疗保健领域，为了产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习。必须让这些专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。 在 AI 进化方面，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上比大多数其他架构更有效、更快速，在许多应用中，包括自然语言处理和图像识别，已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点，神经网络的算法和模型也会前进一步。

Attention（注意力）是一种在自然语言处理和相关领域中广泛应用的机制，具有以下特点和作用： 1. 在 Transformer 模型中，注意力头是一种“回顾”token 序列（即迄今为止产生的文本）的方式，并将“过去的内容”以有助于找到下一个 token 的形式打包。它允许“关注”甚至更早的单词，从而潜在地“捕获”和利用先前的词，例如动词可以引用在它们之前许多个单词的名词。 2. 注意力机制允许文本模型在决定如何翻译输出句子中的单词时“查看”原始句子中的每一个单词。通过观察成千上万的训练数据，模型学会在每个时间步长中应该“注意”哪些单词，学会遵守词语的语法规则等。 3. 注意力头所做的是重新组合与不同 token 相关的嵌入向量中的块，带有某些权重。经过注意力头处理后，生成的“重新加权嵌入向量”会通过标准的“全连接”神经网络层传递。