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科大讯飞星火模型网站

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科大讯飞星火模型的网站是：https://xinghuo.xfyun.cn/ 。

国内还有其他一些主要的模型公司及对应的网站，如：

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

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更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型，也可以继续往下看，会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下：文心一言-百度（[https://yiyan.baidu.com/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//yiyan.baidu.com/))moonshoot Al -月之暗面（[https://www.moonshot.cn/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.moonshot.cn/))通义千问-阿里巴巴（[https://tongyi.aliyun.com/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//tongyi.aliyun.com/))Yi -零一万物（https:/[http://lingyiwanwu.com/](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//lingyiwanwu.com/))ChatGLM -智谱（[https://www.chatglm.cn/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.chatglm.cn/))Minimax abab - Minimax名之梦（[https://api.minimax.chat/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//api.minimax.chat/))InternLM书生·浦语-上海人工智能实验室（[http://internlm.org/](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//internlm.org/))讯飞星火-科大讯飞（[https://xinghuo.xfyun.cn/](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//xinghuo.xfyun.cn/))

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教程：超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型，大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai（C站）这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法：01.科学上网这个没法教，大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片，看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”，也就是下载，保存到电脑本地，文件保存到哪里在这一节的第二部分另外，我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片，找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息，直接点击Lora和大模型，可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD，粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是，大模型是需要我们手动去换的！这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了！（电脑网络配置的不同，出来的照片有细微差别）

其他人在问
科大讯飞星火大模型
科大讯飞星火大模型是科大讯飞发布的大模型。在 2023 年的大模型发展中，科大讯飞发布了星火 1.0，并在后续进行了升级，如升级到星火 3.0。在众多大模型中，星火模型目前的体验效果较好，感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%。在大模型的测试中，通常从基础能力、职场能力、探索对话等方面评估，而星火模型在基础能力方面表现不错，如语言生成和语言理解等。
2024-10-06
请问国内的ai大模型，比如coze,豆包，kimi,科大讯飞，天工，通义千问，智谱清言，秘塔，知乎直达，文心一言，他们各有什么有优势
以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 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，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 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。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。
2024-09-03
讯飞星火主要用于什么场景
讯飞星火主要用于以下场景： 1. 在结构化 prompt 测试和反馈方面，对于某些输入能给出相对贴合实际的回答，经适当调解和提示可输出较完整的咨询文案。 2. 在律师答辩状 prompt 评测中，欢迎语直接，在输出内容上有优点，如提出不可抗力因素、财产独立抗辩、加入诉讼费等，也存在主体转换的瑕疵；在应诉方案输出方面，准备工作详细专业，增加了有用提示，答辩策略简洁明了，庭审准备细化到位。 3. 在开发方面，是基于人工智能的开放平台，提供多种 api 接口，可基于其 api 封装 LLM，实现文本翻译、摘要、分类等语言任务，需注册账号、创建应用获取必要参数，并安装 requests 库。
2024-11-05
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工具之间有什么不同，各自擅长哪些领域
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。
2024-08-18
现在咱们的讯飞星火是不是有考试的
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。
2024-07-12
介绍一下星火大模型智能体
星火大模型是一款基于人工智能的开放平台，提供了多种 API 接口，让开发者可以轻松地使用其技术能力。它可以用于实现多种语言任务，如文本翻译、文本摘要、文本分类等。 要使用星火大模型，需要先注册一个账号，然后创建一个应用，获取应用的 appid 和 appsecret，这两个参数是调用 API 的必要条件。此外，还需要安装 requests 库，用于发送 http 请求。 星火大模型的智能体是 AI 机器人小助手，类似于移动互联网中的 APP 应用。它可以帮助用户完成各种任务，如聊天、查询信息、提供建议等。在 C 端，用户可以通过注册账号，创建自己的智能体，并与其他用户的智能体进行交互。在 B 端，智能体可以帮助商家搭建客服系统，提高服务效率和质量。 总的来说，星火大模型是一款功能强大的人工智能平台，其智能体具有广泛的应用前景。
2024-06-28
SD大模型无法加载
SD 大模型无法加载可能有以下原因及解决方法： 1. LORA 方面： LORA 可以提炼图片特征，文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于 Embedding。下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意看作者使用的大模型，一般需配套使用，还可能需要加入特定触发词，如盲盒 LORA 需加入“full body, chibi”等提示词。 2. Hypernetworks 方面： Hypernetworks 主要针对画风训练，文件下载后放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】，使用时点击红色小书，找到 Hypernetworks 选项卡加载。 3. 模型下载与安装方面： 常用的模型下载网站有：。 下载模型后需放置在指定目录，大模型（Ckpt）放入【models\\Stablediffusion】，VAE 模型放入【models\\Stablediffusion】或【models\\VAE】目录（有的大模型自带 VAE 则无需再加），Lora/LoHA/LoCon 模型放入【extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora】或【models/Lora】目录，Embedding 模型放入【embeddings】目录。模型类型可通过检测。 不会科学上网时，可在启动器界面直接下载模型，将下载的大模型放在根目录的【……\\models\\Stablediffusion】，在左上角模型列表中选择（看不到就点旁边蓝色按钮刷新）。 旁边的 VAE 相当于给模型增加提高饱和度的滤镜和局部细节微调，可在启动器里下载，放在根目录的【……\\models\\VAE】。 Embedding 功能相当于提示词打包，下载 Embedding 可在 C 站通过右上角筛选 Textual Inversion 找到，放在根目录下的【embeddings】文件夹里。 由于无法确定您大模型无法加载的具体原因，您可以根据上述内容逐一排查。
2024-11-12
有什么特别好的AI识别图片的大模型API
以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息： 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到，对于识别印刷体图片，会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸，然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限，而神经网络专门处理未知规则的情况，在图片识别中具有优势。 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程，提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如，图片转成文本时，大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。
2024-11-11
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中，让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式： 1. 利用相关数据集进行训练，例如： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式，为模型提供一些情感需求的示例，如： |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中，定期总结关键信息，重申对话的目标和指令，有助于模型刷新记忆，确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类，特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中，快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图，并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
你是基于哪个大模型搭建的
我是基于谷歌开源可商用的大语言模型 Gemma 搭建的。 Gemma 是一系列轻量级的最先进开源模型，由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发，其灵感来自于 Gemini，名称反映了拉丁语中“宝石”的意思。此次开源的 Gemma 重点包括共两个尺寸的模型权重：Gemma 2B 和 Gemma 7B，每种尺寸都提供了预训练和指令调优的版本。模型地址为： 。 在基于大模型构建模型应用方面，需要注意以下要点： 1. 不做工程化终究会让模型应用变得无法维护。 2. 根据项目需求选择一个合适的开发框架是非常关键的。 3. 了解业务背后的深层次需求，确保模型能够解决实际问题。根据了解到的业务需求设定流程环节。 4. 在每个环节中，精心设计提示词以引导模型提供准确和有用的回复。 5. 确保应用在提供服务的同时，遵守安全和伦理标准。 6. 通过不断的测试和迭代，优化模型性能和用户体验。 7. 成功部署应用后，还需要持续的维护和更新以适应不断变化的需求。 此外，Embedding（嵌入）是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小的距离表示高相关性，大的距离表示低相关性。Embedding 共有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中具有重要价值，实战中可从数据集中获取 Embedding 结果，并保存为 csv 文件。进阶到企业级应用开发的大模型技术还会涉及到利用开源的 Embedding 模型、向量数据库去做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器去基于开源大模型搭建企业级大模型项目。OpenAI 官网文档链接：https://platform.openai.com/docs/introduction
2024-11-09
如果我想要让AI回答高等数学相关的问题，请帮我推荐一下现在国内的哪个大模型更擅长？
在国内的大模型中，对于回答高等数学相关问题，以下几个大模型具有一定的优势： 通义千问（阿里）：在翻译、电商、法律、推理、数学等方面表现较好。 讯飞星火（科大讯飞）：在中小学教育学习、翻译等方面有一定能力。 需要注意的是，不同大模型的表现可能会因具体问题和使用场景而有所差异。您还可以参考第三方基准评测报告： 。但报告内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-09
有没有能够按照给定的文件出考试题的智能体或者网站或者AI
以下是一些能够按照给定文件出考试题的智能体、网站或 AI 相关的信息： 很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以为其提供配置信息（提示词）、知识库、能力配置等，让它们为您工作，例如出试题。 像 Perplexity 这样的平台，具有付费、高质量的特点。 利用 Kimi.ai 也可以实现用 AI 出测验题，提升的办法如出 20 道，挑几道出来改改，或者让 AI 根据量规自动评分。 在使用这些工具时，想让 AI 做好，首先您得会做，比如把大模型当作大学生或“实习生”，需要您指明方向，拆解任务，教其一步一步操作，像导演一样编排具体流程，检查结果，修改流程，反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，并且让前面每一步的结果都成为后面步骤的基础。 另外，对于 GPT 类的工具，您可以预先把咒语（prompts）写好，像编程一样把要求 AI 操作的步骤写得非常详细，以后每次拿过来直接就用。建议找个空闲日，将自己的日常工作列出来，寻找哪些工作部分可以被 AI 加速，哪些工作基本上是固定输入输出的，并尝试把这些工作场景写成“智能体”，不断迭代优化。
2024-11-11
AI网站设计工具的市场有多大，前景如何？
目前 AI 网站设计工具的市场呈现出以下特点和趋势： 市场规模：2024 年 1 3 月，设计工具市场规模达到 6.1 亿。2023 年 4 月，赛道月访问量为 4,492 万，2024 年 3 月增长至 6229 万。 天花板潜力：约 600 亿。 总体趋势：平稳增长，月平均增速为 2460 万 PV/月，增长率为 13.6%。 竞争格局： Canva 领先优势明显，在 2023 年 4 月和 2024 年 3 月的访问量排名中均位居第一。 马太效应强，Top1 占比 92%，Top3 占比 95%。 技术门槛中等。 原生产品占比较低。 此外，在 2023 年度最佳产品榜单中，一些专注于协作、AI 集成和动画的设计工具因其创新力受到众多社区的喜爱，如 Jitter、Framer AI 等。
2024-11-07
请问AI网站设计的市场规模有多大
以下是关于 AI 网站设计相关的市场规模信息： 近一年赛道单月访问量增加了 448 万，年增长率为 19%。 123RF 的访问量减少了 196 万，而 Microsoft Designer for Web 的访问量增长了 519 万，占整个赛道变化的 116%。 Logo 生成方面，天花板潜力为小众市场，数亿美金；总体趋势下降，月平均增速为10 万 PV/月；对标公司为 Adobe。 在竞争方面，Top1 占比 51%，Top3 占比 85%，马太效应为中，网络效应为弱，大厂入局情况为否，大厂占比低，技术门槛低。 此外，如果您不确定如何为 AI 网站设计 logo，可以使用在线的 AI logo 生成器，如 Logomaster.ai、Free Logo Design、Logo AI、Looka logo maker（原名 Logojoy）、Brandmark、DesignEvo、Tailor Brands、Designhill 等。
2024-11-07
AIGC免费网站
以下为您提供一些 AIGC 免费网站： Claude 2：您可以在其官网 与 Claude 2 对话（免费）。 视频软件： Runway：网址为 https://runwayml.com ，有网页有 app 方便。 haiper：网址为 https://app.haiper.ai/ ，免费。 SVD：网址为 https://stablevideo.com/ ，有免费额度，对于景观更好用。 PixVerse：网址为 https://pixverse.ai/ ，免费，人少不怎么排队，还有换脸功能。 Leiapix：网址为 https://www.leiapix.com/ ，免费，可以把一张照片转动态。 此外，Arc 浏览器前几天发布了免费的 AI 能力，您可以直接在 Arc 浏览器跟 Chat GPT 交谈，浏览器可以自动帮您总结页面内容，服务叫 Arx MAX。其功能包括：按住 Command + F 键在任何页面上提问页面的内容，ARC 会进行回答，同时回答会带上对应的原文内容避免 AI 的幻觉问题，您可以点击那个链接就能跳到原文对应的位置；只需要鼠标移动到对应的链接上按住 Shift 键，就会弹出一个对应链接的信息总结浮层，您可以不用点开链接看里面的内容。
2024-11-06
学习AIGC网站
以下是一些关于学习 AIGC 网站的相关信息： 在学术研究和写作中，有以下常用的 AIGC 论文检测网站和工具： 1. Turnitin： 功能：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法：用户上传论文，系统自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape： 功能：主要用于检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法：输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly： 功能：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法：将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck： 功能：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法：上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ： 功能：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法：上传文档或输入文本，系统提供详细报告，包括可能的 AI 生成内容。 此外，为了帮助您快速学习 AIGC，以下是一些相关的原理和概念： 1. 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）：一种目标，让机器展现智慧。 2. 生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 4. 深度学习：一种更厉害的手段，类神经网络 非常大量参数的函数。 5. 大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）：是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。英文解释：Chat 聊天，G:Generative 生成，P:Pretrained 预训练，T:Transformer 类神经网络模型。 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。AIGC 技术可用于多种应用，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。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个进展。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下：（此处未提供具体公司及地址信息）
2024-11-06
有哪些免费的可以提高图片分辨率的网站
以下是一些免费提高图片分辨率的方法和相关网站： 1. 在 Stable Diffusion 中： 文生图功能中有内置的高清修复（HiresFix）功能。将初始分辨率设置为 800x420 时，选择放大倍率为 2，理论上放大倍率越高，图片越清晰，但最高可达 4 倍，实际效果与电脑配置和显卡显存有关。 先以较低分辨率画图，获取生成图的种子值，然后将其填入随机数种子以固定图片，再进行高清修复，放大算法如二次元绘图可选择 RESRGAN 4x+ Anime6B，写实类风格可选择 RESRGAN 4x+。 2. Stability AI 推出的基于 Discord 的工具： ：将低分辨率、低质量的图像转换为 4k 杰作，价格为 25 积分。 ：简单、低成本的分辨率提升，价格为 0.2 积分。 此外，在 MJ 应用中也有相关操作，如复制图像链接和提示词等步骤来生成新的图像，并通过改变比例和镜头拉远等操作调整构图，最终提升分辨率。
2024-11-06