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Stable Diffusion的发展历程，并附相关论文

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Stable Diffusion 是一种基于潜在扩散模型的文本到图像生成模型，其发展历程如下：

  • 核心技术来源于 Runway 的 Patrick Esser 和慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。
  • 技术基础主要来自于他们在 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型研究。
  • 其原理包括使用文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，并在扩散过程中根据文本指导噪声图像向目标图像收敛。

相关论文包括：

此外，Stable Diffusion 的相关资源如下：

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

教程：深入浅出完整解析Stable Diffusion（SD）核心基础知识 - 知乎

SD 1.4官方项目：[CompVis/stable-diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/CompVis/stable-diffusion)SD 1.5官方项目：[runwayml/stable-diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/runwayml/stable-diffusion)SD 2.x官方项目：[Stability-AI/stablediffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/Stability-AI/stablediffusion)diffusers库中的SD代码pipelines：[diffusers/pipelines/stable_diffusion](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/huggingface/diffusers/tree/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion)SD核心论文：[High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2112.10752)SD Turbo技术报告：[adversarial_diffusion_distillation](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/65663480a92fba51d0e1023f/1701197769659/adversarial_diffusion_distillation.pdf)

软件：SD基本介绍

Stable Diffusion核心技术来源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的Patrick Esser，以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会CVPR22上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。Stable diffusion是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。Stable diffusion的原理可以分为以下几个步骤：1.stable diffusion使用一个新颖的文本编码器（OpenCLIP），由LAION开发并得到Stability AI的支持，将文本输入转换为一个向量表示。这个向量表示可以捕捉文本的语义信息，并与图像空间对齐。2.stable diffusion使用一个扩散模型（Diffusion Model），将一个随机噪声图像逐渐变换为目标图像。扩散模型是一种生成模型，可以从训练数据中学习出一个概率分布，并从中采样出新的数据。3.在扩散过程中，stable diffusion利用文本向量和噪声图像作为条件输入，给出每一步变换的概率分布。这样，stable diffusion可以根据文本指导噪声图像向目标图像收敛，并保持图像的清晰度和连贯性。

Stable Video Diffusion模型核心内容与部署实战

论文题目：Stable Video Diffusion:Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets在视频生成领域，大多工作依赖于扩散模型，以从文本或图像条件中联合合成多个一致的帧。扩散模型通过学习从正态分布逐渐对样本进行去噪来实现迭代细化过程，并已成功应用于高分辨率文本到图像和视频合成。在SVD工作中，也遵循这种范式，并在大规模视频数据集上训练了一个潜在的视频扩散模型。本文主要探讨了数据选择的重要性以及数据筛选对模型性能的影响。因此，与之前的工作相比，本文利用简单的潜在视频扩散基线，固定架构和训练方案，并评估了数据管理的效果。同时，介绍了一个系统的数据筛选工作流程，将一个大规模的未筛选视频集合转化为适用于生成视频建模的高质量数据集，确定生成视频建模的三种不同训练方案，还提出一种基于预训练视频扩散模型的多视角生成方法。最后，文章探讨了模型的运动和三维理解能力，并进行了相关实验。

其他人在问
Stable Diffusion官网
以下是 Stable Diffusion 的相关信息： Stable Diffusion 系列资源： SD 1.4 官方项目： SD 1.5 官方项目： SD 2.x 官方项目： diffusers 库中的 SD 代码 pipelines： SD 核心论文： SD Turbo 技术报告： 教程目录： 1. Stable Diffusion 系列资源 2. 零基础深入浅出理解 Stable Diffusion 核心基础原理 2.1 通俗讲解 Stable Diffusion 模型工作流程（包含详细图解） 2.2 从 0 到 1 读懂 Stable Diffusion 模型核心基础原理（包含详细图解） 2.3 零基础读懂 Stable Diffusion 训练全过程（包含详细图解） 2.4 其他主流生成式模型介绍 3. Stable Diffusion 核心网络结构解析（全网最详细） 3.1 SD 模型整体架构初识 3.2 VAE 模型 3.3 UNet 模型 3.4 CLIP Text Encoder 模型 3.5 SD 官方训练细节解析 4. 从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画（全网最详细讲解） 4.1 零基础使用 ComfyUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程 4.2 零基础使用 SD.Next 搭建 Stable Diffusion 推理流程 4.3 零基础使用 Stable Diffusion WebUI 搭建 Stable Diffusion 推理流程 目前 Stable Diffusion WebUI 可以说是开源社区使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画最热门的框架。是 AI 绘画领域最为流行的框架，其生态极其繁荣，非常多的上下游插件能够与 Stable Diffusion WebUI 一起完成诸如 AI 视频生成，AI 证件照生成等工作流，可玩性非常强。接下来，咱们就使用这个流行框架搭建 Stable Diffusion 推理流程。首先，我们需要下载安装 Stable Diffusion WebUI 框架，我们只需要在命令行输入如下代码即可。安装好后，我们可以看到本地的 stablediffusionwebui 文件夹。下面我们需要安装其依赖库，我们进入 Stable Diffusion WebUI 文件夹，并进行以下操作。和 SD.Next 的配置流程类似，我们还需要配置 Stable Diffusion WebUI 的 repositories 插件，我们需要运行下面的代码。如果发现 repositories 插件下载速度较慢，出现很多报错，don't worry，大家可以直接使用 Rocky 已经配置好的资源包，可以快速启动 Stable Diffusion WebUI 框架。Stable Diffusion WebUI 资源包可以关注公众号 WeThinkIn，后台回复“ WebUI 资源”获取。 4.4 零基础使用 diffusers 搭建 Stable Diffusion 推理流程 4.5 Stable Diffusion 生成示例 5. Stable Diffusion 经典应用场景 5.1 文本生成图像 5.2 图片生成图片 5.3 图像 inpainting 5.4 使用 controlnet 辅助生成图片 5.5 超分辨率重建 6. 从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型（全网最详细讲解） 6.0 Stable Diffusion 训练资源分享 6.1 Stable Diffusion 模型训练初识 6.2 配置训练环境与训练文件 6.3 SD 训练数据集制作 6.4 Stable Diffusion 微调（finetune）训练
2024-09-18
stable diffusion可以用macbook 13来运行吗？配置够吗
Stable Diffusion（简称“SD”）的运行对电脑配置有一定要求。对于 Windows 系统： 显卡：必须是 NVIDIA（俗称 N 卡）。 专用 GPU 内存：4GB 勉强可以跑动 SD，出图时间较长；6GB 出一张图时间为 20 50 秒，大部分功能可用；8GB 5 20 秒出一张图，所有功能基本开放。 电脑运行内存：8GB 以上。 电脑系统：Win10 或者 Win11。 对于 Mac 系统，可以查看以下视频进行一键安装：https://www.bilibili.com/video/BV1Kh4y1W7Vg/?spm_id_from=333.788&vd_source=6f836e2ab17b1bdb4fc5ea98f38df761 但具体 MacBook 13 是否能运行及配置是否足够，还需根据上述标准进行对照检查。
2024-09-16
stable diffusion 与大模型的关系?
Stable Diffusion 与大模型的关系如下： 与其他大模型相比，Stable Diffusion 让用户使用消费级显卡就能实现文生图，且完全免费开源，代码在 GitHub 公开可拷贝使用。 在公众传播层面，AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。GenAI 是生成式人工智能模型，涵盖了 LLM 和 AIGC。 Stable Diffusion 原采用 LDM+UNet，后来改为 DiT。Transformer 是公众传播中常用名词的底层结构，其底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 下，重复曾经出现的数据内容实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，能重复曾经出现的内容，其智能体验在于能解释两个数据集压缩后的“连续”能力。与 Alpha Go 不同，Alpha Go 是增强学习模型，学习结果会调整自身参数，有推理能力，而大语言模型在推理方面较弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。
2024-09-13
stable diffusion和comfly UI
Stable Diffusion 是一种图像生成模型，而 ComfyUI 是一个基于节点流程式的 Stable Diffusion AI 绘图工具 WebUI。 ComfyUI 具有以下特点和相关知识： 工作流定制：通过将 Stable Diffusion 的流程拆分成节点，实现更加精准的工作流定制和完善的可复现性。 核心组件： UNET：从噪音中生成图像的主要组件，在预测过程中通过反复调用，将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除，得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数，以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。 CLIP：将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding，UNET 进行迭代降噪，在文本引导下进行多轮预测。 存放路径：ComfyUI 的 Checkpoint 存放路径为 models/checkpoints/，包括 SD 基础预训练模型，如 SD1.5、SDXL 以及 SD 微调模型。 模型实例：如【majicMIX realistic 麦橘写实 V7】by 麦橘 MERJIC sd1.5 微调、【LEOSAM HelloWorld 新世界】by LEOSAM 是只兔狲 SDXL 微调。 训练方法：如 DreamBooth，by Google。 格式：EMAonly & pruned 和 Full，EMAonly & pruned 只画图，Full 可画图和微调训练。 在与 Blender 结合方面： 安装：先安装稳定版 Blender（可从网盘下载或在 Steam 平台下载），然后安装无限圣杯的插件。进入“偏好设置”——插件——选择“安装”，找到“无限圣杯节点工具”里面的压缩包进行安装，安装好之后打上勾。接着更改 ComfyUI 路径为电脑中的地址，并选择适合自己的显存模式。安装完成后重启。 使用：打开软件，编辑器类型中出现“ComfyUI Node”，点击进入 ComfyUI 界面，先点击上方的“新建”按钮，然后展开右侧的 N 面板可以看到无限圣杯的界面。
2024-09-10
国内较好用可以替代Midjourney或Stable Diffusion的图像生成工具有哪些
以下是国内一些较好用可以替代 Midjourney 或 Stable Diffusion 的图像生成工具： 1. 吐司：https://tusiart.com/images/635511733697550450?post_id=635512498197535244&source_id=nzywoVHilkK7o_cqaH31xAh 2. 哩布：https://www.liblib.ai/ 此外，还有一些常见的图像生成工具： 1. DALLE：来自 OpenAI，已纳入 Bing（您必须使用创意模式）和 Bing 图像创建器。 2. Adobe Firefly：内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALLE 和 Midjourney。不过 Adobe 宣布它只使用有权使用的图像。
2024-09-10
stable diffusion模型训练怎么样提升效果
以下是一些提升 Stable Diffusion 模型训练效果的方法： 1. 理解核心原理： 与 GAN 等生成式模型相比，SD 模型学习拟合训练集分布，训练过程更稳定且泛化性能更强，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 前向扩散过程是对图像持续添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵，反向扩散过程则是去噪声直至生成图像。 2. 掌握训练全过程： 训练具体过程是对每个加噪和去噪过程进行计算，从而优化 SD 模型参数。包括从训练集中选取加噪过的图片和噪声强度输入到 UNet 中，让其预测噪声，计算预测噪声与真实噪声的误差，最后通过反向传播更新 UNet 的参数。 完成 UNet 的训练后，可对噪声图片进行去噪，逐步重建出有效图像的 Latent Feature。 3. 利用语义信息控制图片生成： SD 模型生成图片时输入的 prompt，其语义信息通过注意力机制影响图片生成。在训练中，每个训练样本对应标签通过 CLIP Text Encoder 输出 Text Embeddings，并以 Cross Attention 的形式与 UNet 结构耦合，使图片信息与文字信息融合训练。 4. 微调训练参数： train_text_encoder：设置是否在训练时对 Text Encoder 进行微调。 lr_scheduler：设置学习率调度策略，如 linear、cosine 等。 lr_warmup_steps：在启动学习率调度策略前，先固定学习率训练的步数。 debug_dataset：训练时对数据进行 debug 处理，防止破损数据中断训练进程。 in_json：读取数据集 json 文件，其中包含数据名称、标签、分桶等信息。 train_data_dir：读取本地数据集存放路径。 dataset_repeats：整个数据集重复训练的次数，可根据数据量级进行设置。 shuffle_caption：设置为 true 时，对训练标签进行打乱，能一定程度提高模型的泛化性。
2024-09-04
AI的发展历程
AI 的发展历程主要分为以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示和自动推理得到发展。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术成为主流。 AI 绘画的发展历程显示，从早期的机械臂机器人到当前的大语言模型，技术的进步使得 AI 绘画在创作质量和速度上取得了新的突破。这种技术进步不仅为艺术家提供了新的工具和可能性，也推动了传统艺术的数字化和普及化。 关于大模型，随着其技术愈发成熟、规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力。Agent + 大模型有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，进一步提升大模型的应用能力，并广泛应用于多个行业和领域。
2024-09-13
请选择一个产业，比如手机、汽车、石油化工等产业，围绕行业传感器的技术原理和应用，进行背景概况、传感器分类、发展历程、智能传感器、产业链结构、应用领域、发展趋势和展望等要点完成调研分析报告和PPT。
很抱歉，目前知识库中没有您所需的关于特定产业（如手机、汽车、石油化工等）中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路，您可以据此进行进一步的资料收集和研究： 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性，阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型，如压力传感器、温度传感器、位置传感器等，并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段，从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势，如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节，包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域，如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势，如微型化、集成化、智能化、无线化等，并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。
2024-09-06
kimi发展历程
Kimi 是一款国内的聊天对话类 AI 产品，具有以下特点和发展历程： 显著特点：拥有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务具有巨大优势。 优势： 对于从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作非常有用。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 是 ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI，不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 对长文理解表现出色。 不足：在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好，且不支持用户自定义智能体。 应用场景：可用于整理资料，生成公众号文章等。 例如在整理资料时，它具备读取网页内容并生成一定内容的能力，但可能存在阅读能力限制，需分批次提供资料。 PC 端使用链接：https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端（Android/ios）下载链接：https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa
2024-09-05
帮我写一篇有关aigc的行业分析，标题为《AIGC行业洞察与概览》，其中框架内容包含以下部分，整体3万字 - 概念导入（AI、AIGC） - AI与人的区别 - AI衍生发展历程（诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍） - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容： 一、概念导入 （一）AI 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，旨在让机器展现智慧。 （二）AIGC GenAI（即生成式 AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC（全称 AIGenerated Content）。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 （一）诞生 （二）发展 （三）现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 （1）语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。 （2）图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 （3）音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 （一）机器学习：一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 （二）深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络，具有非常大量参数的函数。 （三）大语言模型：是一类具有大量参数的“深度学习”模型，Large Language Models，简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术，生成式 AI 能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。 由于篇幅限制，目前仅能为您提供约 2000 字的内容，距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
回顾 AI 的发展历程和重要里程碑
AI 的发展历程充满了众多重要的里程碑： 1956 年，人工智能这个词首次被提出，标志着人们正式开始研究如何让机器像人一样思考。 1997 年，深蓝电脑在国际象棋比赛中战胜世界冠军，这是机器在智力游戏中首次击败顶尖人类选手。 2014 年，生成对抗网络（GAN）诞生，它可以帮助神经网络用更少的数据进行学习，生成更多的合成图像。 2016 年，AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军李世石，令全世界惊讶。 2020 年，GPT3 发布。 2022 年，DALLE 发布。 2023 年，GPT4 发布。 从 2012 年至今，深度神经网络的使用呈爆炸式增长，大部分 Machine Learning 领域的研究都集中在 Deep Learning 方面。通过回顾 AI 的发展历史，能够理清其发展脉络以及每个关键里程碑的意义。
2024-08-16
项目六 语音合成和音乐生成 6.1语音合成基础知识 6.1.1语⾳合成技术的发展历程 6.1.2新语⾳合成技术的优势 6.2语音合成和音乐生成应用场景 6.2.1语⾳合成技术的发展历程应⽤场景 6.2.2 ⾳乐⽣成在旅游⾏业的应⽤ 6.3语音合成和音乐生成的常用工具 6.3.1语音合成的常用工具 6.3.2音乐生成的常用工具 请根据以上内容生成思维导图
以下是为您生成的关于语音合成和音乐生成的思维导图： 一、语音合成基础知识 1. 语音合成技术的发展历程 2. 新语音合成技术的优势 二、语音合成和音乐生成应用场景 1. 语音合成技术的发展历程应用场景 2. 音乐生成在旅游行业的应用 三、语音合成和音乐生成的常用工具 1. 语音合成的常用工具 11labs（官网：https://elevenlabs.io/） 2. 音乐生成的常用工具 Manglemoose（新工具名称未公布） OpenAI 的 Jukebox（项目地址：https://openai.com/research/jukebox ） 希望这个思维导图对您有所帮助！如果您还有其他需求，请随时告诉我。
2024-08-10
能将论文形成总结的AI
在论文写作领域，AI 技术提供了多方面的辅助，以下是一些相关的工具和方法： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑使用以下工具： Scite.ai：是一个创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，增强对科学文献的洞察。 Scholarcy：能从文档中提取结构化数据，并通过知识归纳引擎生成文章概要，包含关键概念、摘要、学术亮点等板块内容。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 关于总结长文档，由于 GPT 具有固定的上下文长度，不能在单个查询中总结太长的文本。要总结长文档，如一本书，可以使用一系列查询来总结文档的每一部分，部分总结连接并再次总结，递归进行直至完成。若需使用早期章节信息理解后期章节，在总结某一点内容时，可包括前文的运行总结。OpenAI 在使用 GPT3 的变体进行的之前的研究中，已研究过此程序对总结书籍的有效性。
2024-09-17
可以找最新研究论文的平台工具
以下为您推荐一个可以查找最新研究论文的平台工具：Cambrian：AI 研究的副驾驶（https://www.cambrianml.org/）。该平台能够搜索超过 24 万篇机器学习论文，获取当天的论文，生成研究见解，并自动化文献综述。用户还可以在该平台与网络中的人分享论文、书签和文件夹，或者公开个人资料展示自己的想法。
2024-09-16
可以找最新研究方向论文的智能体
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。
2024-09-16
如何用AI写论文综述
利用 AI 写论文综述可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文综述的主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：通过 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：利用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：使用 AI 审阅工具检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，用 AI 抄袭检测工具确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，使用 AI 写东西时，可以让它草拟初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。还可以将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的更好建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子等。也可以像使用实习生一样，让 AI 帮忙写邮件、创建销售模板、给出商业计划的下一步等。
2024-09-15
如何利用ChatGPT写优质论文
以下是利用 ChatGPT 写优质论文的一些方法： 1. 精简和重塑段落：可以利用 ChatGPT 来半自动化地缩短学术论文摘要，辅助自动笔记记录。 2. 清晰表达观点：在撰写学术论文（比如摘要和提案）及其他类似文档时，ChatGPT 能帮助清晰、简洁地表达观点。 3. 英语语法纠错：对于非英语母语者，ChatGPT 在这方面表现出色。可以请它不仅重写，还突出并解释错误，以改进写作并在学习中提高。 此外，ChatGPT 是以“词”为单位进行文本生成的。每一步都会生成一个带有概率的单词列表，但如果总是选择概率最高的单词，通常会得到平淡的文章，有时随机选择排名较低的单词，能得到更有趣的文章。
2024-09-12
用哪个AI工具可以写论文的调研报告
以下是一些可以用于写论文调研报告的 AI 工具： 1. Kimi：https://kimi.moonshot.cn/ 2. 其他任何 AI 工具也可以，越智能的大模型，输出质量会更好，有条件的推荐使用 ChatGPT4o。 写调研报告的实现思路如下： 1. 先确定整个调研报告的大纲目录。可以参考老师发的示例报告，用手机识别目录截图。 2. 确定整体的语言风格和特色。例如，调研报告一般和论文差不多，语言风格通常是“逻辑清晰，层层递进，条理分明”。可以把范文丢给 Claude 2 让其总结语言风格，但不要过于限制 GPT4，否则可能影响输出效果。 3. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。可以在 workflow 当中设置一个循环结构，在其生成一段章节内容后，您同意后再进行下一章节的内容，否则重新生成。 4. 在生成内容之前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件，查询相关信息后，再来撰写报告章节部分。
2024-09-09