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有没有大模型备案相关内容?

Answer

大模型备案是中国针对生成式人工智能服务的一项管理措施。根据《互联网信息服务深度合成管理规定》和《生成式人工智能服务管理暂行办法》,具有舆论属性或社会动员能力的深度合成服务提供者需履行备案手续。大模型备案是一个比较复杂的过程,涉及到多个方面的评估和材料准备。

备案的主要步骤和注意事项包括:

  1. 大模型算法备案的强制性:根据相关法规,提供生成式人工智能服务前必须进行安全评估和算法备案。不履行这些义务可能会导致法律责任。
  2. 生成式人工智能(大语言模型)安全评估要点:这包括语料安全评估、模型安全措施评估、性能评估、稳定性评估、安全性评估等多个方面。例如,语料来源需进行审查,确保没有违法不良信息,同时也要考虑到知识产权的问题。
  3. 大模型备案必备材料:包括《生成式人工智能 (大语言模型)上线备案申请表》、《安全自评估报告》、《模型服务协议》、《语料标注规则》、《关键词拦截列表》和《评估测试题集》等。
  4. 大模型备案填报流程:备案流程包括了准备相关材料、提交申请、等待审核等步骤。这个过程可能需要一定的时间,并且要求材料准备得非常充分和规范。
  5. 大模型备案时间成本对比:相对于算法备案,大模型备案更复杂,需要更多的时间和资源。
  6. 备案建议:对于大模型备案,建议企业提前准备,充分了解相关法规和标准,确保材料齐全且符合要求。

综上所述,大模型备案是一个涉及多个方面的复杂过程,需要企业投入足够的时间和资源来确保合规。企业在进行大模型备案时,应仔细研究相关规定,准备充分的材料,并耐心等待审核过程。

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现在国内有多少AI大模型产品 要求是经过网信办备案的
根据搜索结果,截止 2024 年 6 月,国内已有117个大模型完成了生成式AI服务备案。这些备案的大模型产品来自不同的公司,包括阿里巴巴、百度、科大讯飞等知名企业。备案过程遵循《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求,由网信部门会同相关部门有序开展。已备案的AI大模型产品会在国家网信办官网进行公示,并定期更新相关信息。
2024-06-12
什么模型
以下为一些常见的模型: 智谱·AI 开源模型: WebGLM10B:利用百亿参数通用语言模型(GLM)提供高效、经济的网络增强型问题解答系统,旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中,改进现实世界的应用部署。代码链接: WebGLM2B:代码链接: MathGLM2B:在训练数据充足的情况下,20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算,准确率几乎可以达到 100%,其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接: MathGLM500M:模型下载: MathGLM100M:模型下载: MathGLM10M:模型下载: MathGLMLarge:采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM,包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外,还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力,使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载: OpenAI 模型: GPT4 Beta:一组改进 GPT3.5 的模型,可以理解和生成自然语言或代码 GPT3.5:一组改进 GPT3 的模型,可以理解并生成自然语言或代码 DALL·E Beta:可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型 Whisper Beta:可以将音频转换为文本的模型 Embeddings:一组可以将文本转换为数字形式的模型 Codex Limited Beta:一组可以理解和生成代码的模型,包括将自然语言转换为代码 Moderation:可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型 GPT3:一组可以理解和生成自然语言的模型 Qwen 2 模型: 包括 5 种尺寸的预训练和指令调整模型,分别是 Qwen20.5B、Qwen21.5B、Qwen27B、Qwen257BA14B 和 Qwen272B。 除英语和中文外,还接受过另外 27 种语言的数据训练。 在大量基准评估中表现出最先进的性能,代码和数学性能显著提高,全面超越 llama3。 增大了上下文长度支持,最高达到 128K tokens(Qwen272BInstruct)。其中 72B 和 7B 可处理 128k 上下文,57BA14B 可处理 64k 上下文,0.5B 和 1.5B 可处理 32k 上下文。 在 MMLU、GPQA、HumanEval、GSM8K、BBH、MTBench、Arena Hard、LiveCodeBench 等国际权威测评中,Qwen272B 获十几项世界冠军,超过美国的 Llama3。
2025-03-12
java程序员怎么转型大模型算法工程师
以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议: 1. 学习相关理论知识:了解大模型的基本原理,包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具:熟悉 LLM 相关技术,如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力:熟悉算法和数据结构,具备扎实的编程基础,尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验: 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程,该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型,使用甄嬛数据集微调模型,并了解微调的意义和概念。但需注意,此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息,例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求,了解大模型算法工程师的职责和要求,针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能: 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力,包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理,熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调(尤其是微调)熟练,熟练掌握 huggingface/deepspeed(或其他框架)。 对多模态大模型有一定了解,精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况,有针对性地进行学习和实践,逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。
2025-03-12
列举出不同的 embedding模型
以下是不同的 embedding 模型: 1. 词嵌入: Word2Vec:包括 CBOW(Continuous BagofWords)和 SkipGram 模型,由 Google 提出,用于学习单词之间的语义关系。 GloVe(Global Vectors for Word Representation):由斯坦福大学开发,旨在结合全局统计信息和局部上下文窗口的优势来生成单词嵌入。 FastText:由 Facebook AI 团队推出,不仅考虑单个单词,还考虑内部字符 ngram,对于罕见词汇有更好的表现。 ELMo(Embeddings from Language Models):利用双向 LSTM 对整个句子进行建模,产生上下文敏感的单词嵌入。 2. 情景化的词嵌入: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由 Google 推出,利用 Transformer 架构的预训练模型,能够根据上下文提供动态的单词嵌入。 GPT(Generative Pretraining Transformer)及其后续版本 GPT2/3/4:由 OpenAI 开发,也是基于 Transformer 的自回归模型,同样能产出上下文相关的嵌入。 XLNet、RoBERTa 等都是 BERT 之后改进或扩展的预训练模型。 3. 句子和文档嵌入: Doc2Vec:扩展了 Word2Vec,能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings:将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings:如 BERT 的标记对应的向量,或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 4. 实体/概念嵌入: Knowledge Graph Embeddings:如 TransE、DistMult、ComplEx 等,用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 5. 其他类型: 图像 Embeddings:使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取,得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings:在语音识别和声纹识别中,将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings:在推荐系统中,将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings:是用于学习图结构的表示学习方法,将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入,可以将复杂的图结构转化为向量表示,以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用,用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 此外,以 OpenAI 为例,第一代嵌入模型(不推荐)包括: 所有第一代模型(以001 结尾的模型)都使用 GPT3 分词器,最大输入为 2046 个分词。 第一代嵌入由五个不同的模型系列生成,这些模型系列针对三个不同的任务进行了调整:文本搜索、文本相似性和代码搜索。 相似性嵌入:textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入:textsearchadaquery001、textsearchbabbagedoc001、textsearchbabbagequery001、textsearchcuriedoc001、textsearchcuriequery001、textsearchdavincidoc001、textsearchdavinciquery001。 代码搜索嵌入:codesearchadatext001、codesearchbabbagecode001、codesearchbabbagetext001。 对于001 文本嵌入(不是002,也不是代码嵌入),建议将输入中的换行符替换为单个空格,因为当存在换行符时可能会有更糟糕的结果。
2025-03-12
分布式预训练模型并行
分布式预训练模型并行主要包括以下内容: 张量并行:当模型参数增大,除流水线并行外,还可用张量并行缓解,即以前的模型并行。以矩阵乘为例,对权重矩阵 B 有按列切分和按行切分两种方案。按列切分,A 不变,每一列独立计算后结果 concat 在一起;按行切分,A 对应列切分,两部分独立计算后结果 sum 在一起。 大模型发展历程:2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文开启了相关研究。之后有多种预训练模型,如 2018 年 Google 提出的 BERT,创新性地双向预训练并行获取上下文语义信息和使用掩码语言建模;2018 年 OpenAI 提出的 GPT,开创仅用自回归语言建模作为预训练目标;2021 年 Meta 提出的首个开源模型 LLAMA,为构建更大规模、更通用的语言模型提供方法与工具。 分布式训练的其他方面: 分布式通信原语包括点对点通信和集合通信,集合通信包含多种方式。 3D 并行包括数据并行,各自有优势和问题。 ZeRO 针对数据并行显存占用大的问题提出优化,Alpa 借鉴 AI 编译器思路对 3D 并行建模并用自动化搜索方式得到并行策略。 如果想了解更多关于 transformer 在 NLP/多模态/AIGC 的算法知识、分布式训练知识,以及如何在 TVM 上做 PTQ 量化和部署,可以关注作者 aaronxic。
2025-03-12
你说什么模型
以下是关于模型的相关信息: 我调用的是抖音集团的云雀大模型。 OpenAI API 由具有不同功能和价位的多种模型提供支持,包括 GPT4、GPT3.5、DALL·E、Whisper、Embeddings、Codex、Moderation、GPT3 等,您还可以通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限的定制。 在 Cursor 中,使用光标聊天、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 可以轻松在不同模型之间切换。在 AI 输入框下方有下拉列表,允许选择要使用的模型,默认准备好的模型有 GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet 以及 Cursor 的自定义模型 cursorsmall,cursorsmall 不如 GPT4 智能但速度更快且用户可无限制访问,还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。
2025-03-12
请帮我推荐优化大模型+知识库的提示词技巧,重点是解决将知识库配置给大模型做RAG后,召回率不高或者不遵循指令。
以下是关于优化大模型+知识库的提示词技巧,以解决将知识库配置给大模型做 RAG 后召回率不高或者不遵循指令的问题: 首先,了解 LLM 应用性能优化的推荐路径: 1. 从 prompt 工程开始把 LLM 应用快速跑起来。 2. 若遇到表现性能不足等问题,如结构化提示词占用上下文过长,可尝试精简提示词长度;若指令遵循度不足,则加强指令约束。 3. 若提示工程无法满足要求,分析问题,若缺失知识,先简单做知识库 RAG。 4. RAG 之后若想让模型表现更收敛更稳定,尝试微调模型。 5. 微调模型后,若模型表现变好,使用更多高级 RAG 技术,构造输入输出样本,进一步用于微调模型,构建正向迭代循环。 需要注意的是,该路径有个隐藏前提:该 LLM 应用依赖外部知识,需要 RAG。若不需要外部知识,则不需要使用 RAG,可以直接进入 prompt 工程与微调的正向迭代循环。 对于 RAG 流程中的检索有用信息部分,有以下改进策略: 1. 优化索引: 按照子部分索引:将文本块再拆分为较小的文本(例如单句),然后对这些小块进行多次索引。适用于有多个主题、有冲突信息的复杂长文本信息,确保与查询相关的上下文。 按照文本框可以回答的问题索引:让 LLM 生成与拆分的文本块相关的假设性问题,并将这些问题用于索引,适用于用户没有提出非常明确的问题,减少模糊性。 按照文本块的摘要进行索引:适用于文本框中有多余信息或者与用户查询无关细节的情况。 2. 重排 rerank:搜到相似信息后,选择策略,大部分场景下选择最相似的即可。 在从知识库中检索出内容后利用大模型进行总结时,有两点需要注意: 1. 优化 Prompt,但此处不展开,可参考相关文章。 2. 选择合适的大模型,考虑上下文长度、聪明度和生成速度。若回答场景是很长的文档,可能更关注上下文长度;大多数情况下,大模型越聪明,生成速度可能越慢。
2025-03-12
有没有接入微信消息的coze工作流案例
以下是一些接入微信消息的 Coze 工作流案例: 1. 【拔刀刘】自动总结公众号内容,定时推送到微信(附完整实操教程) 搭建工作流: 设置 Bot: 人设和回复逻辑:由于 Bot 主要依托于工作流,设置提示词,直接调用工作流,将 sum_weixin_2_2 替换为工作流的名称。 工作流:添加刚刚创建的工作流。 设置触发器:选择「定时触发」,选择触发的时间,比如每天 18 点,任务执行时输入工作流中开始节点的输入参数,如 key 为 Server 酱的 sendkey,rss_list 可以使用提供的测试数据。触发器在设定时间点根据输入项内容执行工作流,从而在微信收到推送的总结内容。可以同时设置多个触发器,最多 10 个,可推送给不同的人或分不同时间段给自己推送不同内容。 发布到飞书:点击右上角「发布」,注意渠道选择飞书,因为目前 Coze 平台触发器只对飞书渠道生效。 2. AI 实战:搭建信息情报官 Agent 先在 http://open.feishu.cn 上建飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,获得机器人的 app_id 和 app_secret 以获取租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一:通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告,通过 LLM 能力,开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束,建议不要同时处理太多文章(如 6 篇左右)。执行后将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot:通过 Coze 建定时任务,执行工作流二,并添加其他如分析文章和搜索文章的能力,变成一个消息情报官的 Agent,发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等。可以构建多个分身,收集整理不同领域和行业的情报信息。 3. Bot 智能体|用 Coze 实现【多模态资讯的跨平台推送】 技术实现原理: Coze API 接入微信群 Bot:登录宝塔面板,在宝塔面板当中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮,将编译好的内容复制进来,在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。运行成功后点击容器,可看到运行的是两个服务,点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用微信扫码,手动刷新日志,看到 WeChat login success 即成功将 Bot 接入微信。
2025-03-12
有没有能自动帮我优化生成图像的Agent
以下是为您找到的一些可能有助于自动优化生成图像的 Agent 相关信息: Agent Scheduler:在 Stable Diffusion 中,可通过点击排队设置任务。在控制面板中能看到设置的任务及处理状态,可暂停或禁用队列自动处理。能设置多个任务,完成后在任务历史中查看参数和结果,不满意还可重新生成。如需该插件,可添加公众号【白马与少年】回复【SD】获取。 Mistral AI 推出的 Le Chat 更新版:支持聊天中搜索、PDF 上传、编程、图像生成等功能。图像生成基于 FLUX1.1 pro 模型,可免费使用。新增 Canvas 功能,以及自动化代理(Agents)可定制高频任务。 DALL·E 自动优化提示词:提供了详细的原 prompt 建议,包括绘画和数字方面的相关描述,以及生成图像的要求和注意事项。
2025-03-12
有没有根据描述自动生成前端代码的工具?
以下是一些根据描述自动生成前端代码的工具: 1. Vercel v0:已向所有人开放,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。例如群友“嘴替笔记苏谨深”试用效果不错,可生成标准安卓的天气预报截图,还能输出 react 和 html 两种格式的代码。 2. ChatGPT 结合相关操作:可将后端定义的接口文档转换为前端项目中的 Mock 数据,提升效率。 3. AIGC 工具 V0:现在支持从外部 API 获取数据,v0 Premium 用户可将生成的页面发布到自定义的子域名。 您可以根据具体需求选择适合的工具。
2025-03-12
有没有解析视频的ai
以下是为您提供的关于解析视频的 AI 相关信息: 选对模型是关键:GPT4o 目前无法直接解析视频,而 Gemini 2.0 Flash Thinking 是解析视频的最佳选择。 您可以访问 AIStudio(,需海外 IP),上传视频即可解析。例如 OpenAI 最新广告“What do you want to create next?”,可用 Gemini 解析出完整画面、音频及寓意。 相关原文及译文链接: 此外,XiaoHu.AI 也支持多场景,包括从图像识别到视频理解,可解析超过 1 小时视频内容并秒级定位事件。详细介绍:
2025-03-12
有没有进行剧情总结用的提示词
以下是为您整理的有关剧情总结的提示词相关内容: 在 Apple Intelligence 中,用于从照片创作故事和创意写作助理回应的对话以 JSON 格式响应,包括 traits、story 等键值,需遵守故事和照片说明的相关指南,如故事应多样化、不应包含负面内容等。 在某 bot 场景中,前面三个按钮用于驱动剧情,最后一个用于提示词总结,其技术实现相对复杂的部分是工作流中嵌套的图像流。 在制作 AI 视频短片时,如以老船长年轻形象为例,可从剧本中的画面描述提取提示词,生成不同角度的人物图。对于图生视频,只需上传图片至视频生成模块,用简单提示词描绘画面中的动态内容即可。
2025-03-11
有没有换人物背景相关的comfyui工作流
ComfyUI 视频背景替换工作流主要包括以下几个方面: 1. 前景处理: 使用 SAM 之前的版本来分割视频背景,提示词和阈值可根据实际情况调整。 移除背景后,使用图像遮罩复合生成灰色背景的图像批次,以在后续与背景融合时过渡更自然顺滑。灰色背景有助于柔化前景对象(如人物)的边缘,减少锯齿或硬边缘的视觉效果,改善抠图质量,为后续处理做准备,减少背景干扰,增加深度感,便于视觉检查。 在网盘里可以找到对应的模型,下载后按文件夹目录地址放置。 2. 边缘的处理: 核心是优化和改善前景对象的边缘,使其能够与新背景无缝融合,同时保持前景细节的完整性和自然性。 通过遮罩模糊生长(growMaskWithBlur),调整扩展和模糊半径来控制边缘的遮罩。 边缘处理的主要目的包括改善前景和背景之间的过渡效果、消除锯齿和不自然的硬边缘、使整体合成效果更加自然和平滑。 遮罩的白色区域(人物轮廓)是需要重点处理和优化的区域,灰色过渡区域是创造平滑过渡的关键区域。 SetLatentNoiseMask 在 latent space 中指导模型关注和处理特定区域,主要关注白色和灰色区域。 处理过程中模型在白色和灰色区域进行精细处理,包括边缘平滑、消除锯齿、调整像素等操作,特别注重前景和背景交界处的自然过渡。 最终效果是人物轮廓边缘变得更加平滑自然,减少或消除锯齿和硬边缘,在前景(人物)和新背景之间创造更自然的 blend 效果。 3. 模型与 lora: 模型部分,选一个现有和视频画风对应的即可。 lora 用了一个 animate lcm,加速生成的时间。 4. 背景: 背景部分,可以是图片或者视频,为了有视觉效果,加了一个图像的模糊,让生成的视频有种景深的效果。 5. 前景与背景的初步融合: 图像遮罩复合(ImageCompositeMasked)用于将前景(人物)精确地与新背景合并,使用遮罩决定哪些部分保留前景,哪些部分显示背景。 图像混合(ImageBlend)具有微调和平滑化、颜色协调、细节增强、灵活性等额外作用,允许对最终效果进行更精细的控制。
2025-03-11
deepseek 直接抓取网页内容
DeepSeek 直接抓取网页内容的相关工作流程如下: 1. 内容获取:只需输入新闻链接,系统就能自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件,以 1ai.net 的资讯为例,输入新闻后会提取出很多链接,其中第一条通常是新闻主图。利用图片链接提取提示词,通过调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。 2. 文字部分:使用链接读取节点将文字内容提取出来,在提取链接后面接上一个大模型节点,如 DeepSeek R1 模型,用来重写新闻成为口播稿子。若想加上自己的特征,可在提示词里写个性化台词。需注意,DeepSeek R1 基础版本限额使用,可在专业版手动接入。 此外,ChatGPT 无法直接抓取网页内容,其限制原因是不会直接抓取 URL 内容,仅依赖内部知识库或通过必应搜索,且必应搜索结果(尤其中文)往往不够准确。解决方法是手动复制网页内容,粘贴为 Markdown 或纯文本后再提交给 ChatGPT,解析效果更佳。 宝玉日报中提到,通过飞书快捷方式+DeepSeek R1 可实现自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等,提高工作效率。关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章。还有更多工作流,如文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题,飞书模板可直接使用。Deep Research 提示词模板有三大核心要素,包括背景信息(XML 包裹)、任务要求(分析主题、检索范围)、输出格式(语言、表格),适用于生成深度报告、信息检索、数据整理等场景。对于处理大规模代码,可粘贴几千行代码并用 XML 包裹,若让 AI 编写代码,可生成代码、搜索相关代码库。ChatGPT 免费用户可用 GPT4o mini 语音版。
2025-03-12
Coze 智能体 教程 初学者 3个月内的内容
以下是为初学者提供的 Coze 智能体相关教程,预计在 3 个月内可以完成学习: 1. 页面布局: 常见的左右、上下布局及嵌套方法,包括如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等,强调外层高度设置的重要性。 溢出处理方式及内边距影响,建议初学者用固定宽高布局。 换行布局及元素分布设置,用于图片排版。 证件照应用搭建过程及布局设置,如创建应用、清理页面,设置第一个 div 容器,证件照基础界面为上下布局,分标题、示例、操作展示三块,需拖三个容器,顶部高度大概 100。 2. 证件照应用的用户界面搭建与业务逻辑构建: 用户界面搭建,包括各部分尺寸、布局、组件设置,如文本、图片、表单等。 业务逻辑搭建,创建工作流,添加图片理解、图像生成、智能换脸等插件,设置参数、提示词,并告知文档地址在社区智能体 1.3 共学里。 3. 工作流与代码(重度用户): 对于轻度用户,不需要工作流;对于重度用户,可参考官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 。 工作流的优势,如解决速度慢和可能出错的问题。 介绍主工作流和 AI Project 工作流,以及中间用到的 python 代码和结合工作流修改的「人设与回复逻辑」。 4. 基础通识课: 在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。 工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。 能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。 Nimbus 介绍智能交互相关内容,包括有趣的智能体、插件商城、扣子案例、模型社区并答疑。 AI 编程课前准备及相关工具、账号注册说明,如注册阿里云账号、安装无影、注册 GitHub 账号等。
2025-03-12
怎样用AI生成行业每周内容分析简报
以下是使用 AI 生成行业每周内容分析简报的方法: 1. 项目目的: 目标:通过 AI 工具每天生成【画小二日报】,替代传统人工整理 AIGC 行业资讯。 思路:解决问题不止一种方法,多种思路各有优劣,重要的是锻炼实际应用中的问题解决能力。 2. 效果演示:通过方法一生成画小二日报 Demo 演示,可查看。 3. GPTs 画小二日报: OpenAI 的 GPTs:构建 GPTs 需要是 GPT4 的付费用户。 创建画小二日报的 GPTs:按照图片中标注的步骤操作。 Instruction 的 Prompt:请牢记这个英文单词。 4. 使用工具:扣子 Coze 创建 Bot:网址 https://www.coze.cn,后缀是 com 是国际版,可免费白嫖 GPT4。 编辑界面。 截图示意:提示词、插件选择 getToutiaoNews,引用插件生成对应内容。 Prompt 提示词。 输出结果。 5. 获取指定网站内容: 指定网站:如 36kr 网站 AI 频道资讯:https://36kr.com/information/AI/。 在 Coze 中的提示词。 输出结果。 6. 使用工作流重写: 工作流思路:将获取的新闻让大模型重新按照自己的风格创作新闻内容,可自定义风格,加入个人元素防止拷贝。 搭建工作流:使用到的组件包括 GetToutiaoNews、大模型,工作流布局。 GetToutiaoNews 配置。 大模型配置:根据输入内容,按照平易近人和搞笑的风格写标题,以科普博主画小二的口吻描述,写 100 左右的新闻概要,注意人设与回复逻辑。 7. 使用 Webpilot 插件: 原因:省去工作流,获取新闻列表并让 Webpilot 分析。 解题思路:首先获取新闻列表,其次让 Webpilot 分析对应的内容并输出,思考后续是否可跟大模型重写及相关问题。 8. 同步飞书:数据同步到飞书可变为训练数据。 9. 粉丝交流学习群:包括 AIGC 商业案例实操课、画小二微信交流群、画小二微信公众号。
2025-03-12
角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
总结文章内容,生成内容总结,最后输出图片、海报类的内容总结,用什么工具如何实现?
以下是对上述文章内容的总结: 文章主要介绍了三种与总结文章内容、生成相关图片和推送相关内容有关的工作流: 1. Yeadon 的 coze 扣子闪光卡片制作工作流:包括输入原文链接、提取链接内容、生成原文二维码、图片搜索、利用代码节点改变 HTML 展示信息变量、HTML 代码转图片内容、抠图提取卡片主体等步骤。具有页面自动对齐、修改方便、模板复用等优势,有待提升的方面包括自由选择显示内容和添加更多动画效果等。 2. 【拔刀刘】的自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流:包括使用大模型节点批量总结文章内容,选择模型和配置参数,使用代码节点汇总格式化最终输出内容,通过自建插件将格式化好的内容推送到用户微信。 3. 【买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀】的一站式营销内容解决方案工作流:包括卖点提炼模块,通过提问引导用户发掘卖点,或由大模型帮助生成;卖点修改模块,对大模型总结的卖点进行精细化调整;内容展示模块,将生成的内容制作成可保存的图片并输出图片链接。 关于生成图片、海报类内容总结的工具和实现方式,在 Yeadon 的工作流中,通过代码节点将 HTML 代码转成图片内容,在【买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀】的工作流中,利用图像流制作美观的图片模板,并传入相关信息展示在图片中。
2025-03-11
根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型(如随机森林、支持向量机、神经网络等)的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求: 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11