介绍一下星火大模型智能体

以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。

科大讯飞星火模型的网站是： 。 国内还有其他一些主要的模型公司及对应的网站，如： 文心一言 百度： moonshoot Al 月之暗面： 通义千问 阿里巴巴： Yi 零一万物：https:/ ChatGLM 智谱： Minimax abab Minimax 名之梦： InternLM 书生·浦语 上海人工智能实验室：

根据搜索结果，目前没有明确提到讯飞星火提供专门的认证课程 。讯飞星火大模型主要强调的是其多功能性，包括多模态理解、视觉问答、多模态生成、虚拟人视频生成等能力，以及个人空间的智能管理、总结分析和再创作等功能 。 讯飞星火大模型的开发者服务体系已经全面升级，为开发者提供了包括技术专家1V1在线支持、线上线下开发者赋能行等资源，以帮助开发者更好地利用讯飞星火大模型进行开发和应用 。此外，讯飞星火API能力正式免费开放，Lite版本推出永久免费，Pro与Max版本大幅降价，降低了大模型接入的成本 。 对于教育领域，讯飞提供了FiF智慧教学平台，其中包括了讯飞AI考试（在线）和讯飞AI考试（纸笔）等产品，这些产品服务于教学、学习和考试等不同场景 。然而，具体到认证课程，搜索结果中并未提供详细信息。如果需要了解更多关于认证课程的信息，建议直接访问科大讯飞的官方网站或联系他们的客服获取最新和最准确的信息。

以下是人工智能发展的流程图相关内容，包含重要人物与重要时间节点或重大事件： 二十世纪中叶，人工智能领域开启。最初符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因提取知识成本高等问题，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 近现代，计算机科学发展为人工智能研究奠定基础，人们尝试用机器模拟人类思维。 1950 年，英国数学家阿兰·图灵提出著名的“图灵测试”。 1956 年，人工智能一词被提出，达特茅斯会议举行。 1997 年，深蓝在国际象棋比赛中击败卡斯帕罗夫。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜李世石。 2020 年，GPT3 发布。 2022 年，DALLE 发布。 2023 年，GPT4 发布。 2024 年，预计发布 GPT5 。 随着时间推移，计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中“人工智能”常被用作“神经网络”的同义词。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临合作与竞争等有趣问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面发展迅速，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式。这将带来一系列关于机器意识、物种竞争等有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

以下是关于具身智能的相关信息： 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力，执行能力是技术难点，涉及硬件设计，从执行角度来说，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。在移动方面，如二足机器人、四足机器狗、轮式机器人在各种地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。 相关研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法使智能体能够理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别。 相关论文如《Catalyzing nextgeneration Artificial Intelligence through NeuroAI》，链接为：https://www.nature.com/articles/s4146702337180x 。 具身智能的测试如 Coffee test：一台机器需要进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡：找到咖啡机，找到咖啡，加水，找到一个杯子，然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址：https://analyticsindiamag.com/turingtestisunreliablethewinogradschemaisobsoletecoffeeistheanswer/ 。 此外，DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能，Nature 发表了相关研究成果，研究人员在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类的行为，被视为向人工通用智能（AGI）迈进的一大步。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，它在交通、天气预测、电视节目推荐等方面发挥着重要作用，并且正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的螺旋中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如数字生命与人类之间的合作和竞争基础，以及对具有自我意识的数字生命模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善产业标准体系。

算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html

以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型： 1. 思维模型： 战略与决策模型，如 SWOT 分析、MECE 原则等，专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型，如 SMART 原则、PDCA 循环等，提供了设置和实现目标的框架，确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型，如反馈循环、杠杆点等，用于理解和处理复杂系统及其动态，促进整体观和互联性思考。 心理学模型，如认知偏误、习惯形成等，揭示人在认知和行为上的模式和偏差，帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型，如费曼学习法、思维导图等，旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测：看似简单的统计学技巧，其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号（Token）的质量，反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型，可以模拟出超越现实的假想情况，通过人类数据进行推理和外推，从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。

以下是一些好用的大语言模型： 1. OpenAI 的 GPT4：在多种任务上表现卓越，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 2. Anthropic 公司的 Claude 3：在特定领域和任务上有出色能力。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 此外，还有一些在特定方面表现突出的大语言模型，如： 1. Meta 的 Llama2 系列。 2. 评估中的 GPT3（包括 textada001、textbabbage001、textcurie001 和 textdavinci002）。 3. LaMDA（有 422M、2B、8B、68B 和 137B 参数的模型）。 4. PaLM（有 8B、62B 和 540B 参数的模型）。 5. UL2 20B。 6. Codex（OpenAI API 中的 codedavinci002）。 如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 生产 3D 模型的相关信息： 使用 Tripo AI 生产 3D 模型： 在「Create」界面底部的输入框中输入提示词（不支持中文），不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧的「Create」生成 3D 模型，每次会生成 4 个基础模型，不满意可点击最下方白色的「Retry」重新生成。若有满意的模型，点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，在「My Models」中可查看精修进度，一般 5 分钟左右完成。 其他 AI 生成 3D 模型的工具： 1. xiaohu.ai 相关： BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。链接：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，生成逼真 3D 角色，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术，类似于 Stable Diffusion。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。 2. CSM_ai：文本、图像或草图转换为 3D 素材，可直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai ，链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 3. Move AI 推出 Move API：从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接：https://move.ai/api ，https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 4. ComfyUI 3D Pack：快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main ，https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 5. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。链接：https://t.co/3tUvxB0L4I

以下是关于 AI 生成 3D 模型的相关信息： 使用 Tripo AI 生成 3D 模型： 在「Create」界面底部的输入框中输入提示词（不支持中文）。不会写提示词可点击输入框左侧的</>按钮随机生成并自动填入。填写好后点击右侧的「Create」生成 3D 模型，每次会生成 4 个基础模型。若不满意可点击最下方白色的「Retry」重新生成 4 个。若有满意模型，点击单个模型下方黄色的「Refine」精修，在「My Models」中可查看精修进度，一般 5 分钟左右完成。 其他 AI 生成 3D 模型工具： 1. xiaohu.ai 相关： BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。链接：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 MakeACharacter：一键生成 3D 数字人，可自定义面部特征，基于真实人类扫描数据，使用 Unreal Engine 渲染，支持中英文提示，兼容多个行业应用。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743986486780076279?s=20 Rodin Gen1：3D 原生生成模型，拥有 1.5B 参数，可实现 3Dto3D 生成，生成 3D 模型及物理基础渲染材质，支持 3D LoRA 技术。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1743638052097184102?s=20 Skybox AI 0.9 版本更新：可以从文本提示或草图生成 360 度 3D 世界，使用 NeRF 技术，增强图像的空间深度和真实感，提供不同分辨率的 3D 网格下载。 2. CSM_ai：文本、图像或草图转换为 3D 素材，直接应用于游戏中，无需后期处理。体验地址：https://cube.csm.ai 链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1763758877999587757?s=20 3. Move AI 推出 Move API：从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。链接：https://move.ai/api 、https://x.com/xiaohuggg/status/1761590288576061573?s=20 4. ComfyUI 3D Pack 引入 3D 图像处理：快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 、https://x.com/xiaohuggg/status/1755824687811346514?s=20 5. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。链接：https://t.co/3tUvxB0L4I

光流是指图像中像素点的运动速度和方向。它描述了图像中物体或场景在连续帧之间的运动情况。 计算光流的方法有多种，常见的包括基于梯度的方法、基于区域匹配的方法和基于相位的方法等。基于梯度的方法通过计算图像灰度的梯度来估计光流；基于区域匹配的方法则是在相邻帧中寻找相似的区域来确定光流；基于相位的方法利用图像的相位信息来计算光流。 光流的可视化表达方法通常有以下几种： 1. 向量场表示：用箭头来表示每个像素点的运动方向和速度大小。 2. 颜色编码：通过不同的颜色来表示光流的方向和速度。 3. 流线图：将光流轨迹以流线的形式展示。

以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验： 在问答行业： Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术，将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询，使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF（ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题，以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型，对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练，并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型，形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式，大幅提升了目标文档的召回率，达到 95%。 在医疗行业： 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如，麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集，用它们训练 AI 学习分子特点，总结规律，再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析，最终成功识别出有效分子，且实验证明效果良好。 在模型架构方面： 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表，众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大，往往来自互联网上的多种来源，且参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。

对于不同年龄段介绍人工智能可以采用以下方式： 小学低年级： 设计思路是要用学生能理解的语言，旨在激发学生的兴趣，引起学生的好奇心。在课堂上，先和学生互动，先听听他们口中的 AI，再引出概念。比如：“大家好，今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能，简称 AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过 AI。那么，人工智能到底是什么呢？简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。” 小学低年级： 对于 Genie 模型，可以这样介绍：“那么，Genie 模型是怎么被聪明的大人们创造出来的呢？首先，要创造出 Genie 模型，科学家们需要给它一个大脑，这个大脑就是我们常说的‘人工智能’。它就像是一个机器人的思考方式，能让机器人像人一样思考和学习。科学家们用了一种特别的方法，叫做‘机器学习’，来教会这个大脑思考。机器学习就是让计算机观察很多很多的东西，然后从中找出规律，慢慢学会自己解决问题。就像你们上学的时候，老师会给你们很多问题，让你们练习，最后你们就会做得越来越好。Genie 模型学习的方式也差不多，只不过它学习的东西是视频。科学家们给 Genie 模型看了很多网络上的视频，尽管这些视频没有特别的标签告诉 Genie 模型里面有什么，但 Genie 模型通过自己的学习，能够慢慢理解视频中发生的事情，并且记住了。Genie 模型有一个非常大的数字网络，我们可以叫它‘模型参数’。想象一下，就像是一个巨大的钢琴，每个琴键都代表一种知识。Genie 模型有大约 110 亿个这样的琴键，所以它知道的东西非常非常多。” 对于其他年龄段的介绍方式，目前提供的信息中未涉及，您可以补充更多具体需求，以便为您提供更全面准确的介绍方法。

很抱歉，目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说，数据驱动建模具有以下几个特点： 1. 基于大量数据：依赖丰富的数据来构建模型，数据量越大，模型可能越准确。 2. 自动发现模式：能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。 3. 适应性强：可以根据新的数据进行调整和优化，以适应不断变化的情况。 4. 客观性：结果主要由数据决定，减少了主观因素的影响。 5. 预测能力：能够对未知的数据进行预测和推断。

Lora 全称 LowRank Adaptation Models，即低阶自适应模型，其作用在于影响和微调画面，能够再现人物或物品的特征。大模型的训练通常复杂且对电脑配置要求高，而 LoRA 采用在原模型中插入新的数据处理层的方式，避免了修改原有模型参数。LORA 模型训练是用特定特征替换大模型中的对应元素，从而生成不同于底模的图片，比如固定的人物相貌、特定的服装或者特定的风格。Lora 训练较为轻量化，所需显存较少，硬件门槛显存达到 6G 即可开启训练。 同时，模型微调方面，提供了 LoRA 微调和全量参数微调代码，关于 LoRA 的详细介绍可参考论文“。 此外，还有利用新版 SDXL 生成的如针线娃娃这样的 lora，它可以把一些常见形象制作成毛线编制的样子，需要使用 SDXL1.0 的模型，触发词是 BJ_Sewing_doll。

当前优秀的 2C 的 AI 产品主要有以下几类： 1. AI 虚拟人相关产品：如 Character.ai，国内的字节“豆包”、Minimax 的“星野”等。但此类产品存在记忆混乱、AI 无法主动推动剧情、用户上头期短、疲劳度高和长期留存低等共有的缺陷。 2. AI 角色扮演赛道产品：例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等，它们在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义。 3. AI 陪伴类产品：比如“星野”“Talkie”“BubblePal”等，这类产品在 LLM 基础上，在 prompt 上加了特定角色定义，并在长短记忆上做出处理，随着陪伴时间越久，知识库沉淀的个性化记录越丰富，AI 也会越懂用户。 4. AI 搜索工具产品：例如“秘塔”“360 搜索”等，有些会在搜索内容基础上，把内容结构化，整出图谱或者脑图。 5. AIGC 产品：例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等，借助 AI 的生成能力做出的产品。 6. Agent 产品：目前只有头部的厂商在做，比如字节的扣子，支付宝的智能助理，百度的文心智能体，腾讯的元宝。 此外，在 2023 年，2C 端唯一真正出圈的是“妙鸭相机”，不过也只是昙花一现。