围棋相关AI

以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息： 如何判断一张图片是否 AI 生成： AI 技术自身带来造假难题，可通过一些网站如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）对大量图片数据抓取和分析来判断画作属性，但存在测试中真实摄影作品被误判为 AI 作图的情况，这是因为鉴定 AI 的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 从不同角度看鉴别 AIGC 的需求： 技术出身的朋友多出于对 AI 产物底层逻辑的追溯兴趣，关心能否通过数据检测等手段实现鉴别并应用于创造收益。 产业领域的朋友面对 AI 技术冲击，关注其在工作流中的影响，以求应对可能的裁员风险。 法律背景的朋友认为鉴别 AIGC 对未来著作权法律判定有意义，首例 AIGC 侵权案件悬而未决，需判定 AI 作品中智力投入占比。 最近招聘信息：猿印教育招聘 AIGC 图像生成算法工程师/专家，工作地点在北京五道口附近。简历发送至：stephen.wang@yyinedu.com 。岗位职责包括开发针对性图像生成解决方案、负责模型部署和推理性能优化、推动团队技术水平提升等。任职要求为计算机相关专业本科及以上学历，具备扎实计算机基础知识，熟练掌握 Python 语言和主流深度学习框架，对相关理论和方法有深入理解，具有良好的学习、沟通和团队合作能力。

以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议： 通识教育： 1. 把学习任务切割成小单元，利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程，更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯，广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识。 英语口语： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台，如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人，如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 子女学习辅导： 1. 对于英语学习，可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面，使用自适应学习系统，如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题；利用智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 获取问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手，如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务；参与交互式学习平台，如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，在使用 AI 辅助学习的过程中，要结合传统学习方法，仔细甄别生成的内容，以取得更好的学习效果。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

以下是为您整理的关于数据采集的 AI 工具的相关信息： 宝玉日报：数据收集采用 AI 搜索与手动下载权威资料相结合，并结构化提取数据。报告拆分按任务需求分步完成，使用 Excel 等工具进行数据处理。分析与写作中，AI 辅助分析并提供初步文字撰写，但需人工主导校验关键内容。亮点在于把 AI 作为辅助，优化信息处理和写作效率，注重人工与 AI 配合，确保数据准确性和结论可靠性。相关链接：https://baoyu.io/blog/aiwriteprofessionalregionaleconomicreport Istra 发布的 Pixtral Large 124B 聊天应用：特点是免费使用的大型多模态模型，支持网络搜索、写作画布、Flux Pro 画图。亮点是网络搜索和画图功能实用且强大，适合多场景需求。相关链接：http://chat.mistral.ai 、https://chat.mistral.ai 、https://x.com/dotey/status/1858644663046930601 RPA+财务税务问答机器人：以在京东查询感冒灵并采集价格为例，通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务，包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤，采集数据后会生成数据表格且无需代码。编辑器有拖拉拽功能适合业务人员，也可切换为 Python 界面写代码，还封装了很多控件，如 Excel 控件等。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。

围棋人机博弈有用到智能算法的功能。 早期的国际象棋对弈程序是以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时，由于搜索空间巨大，采用了基于案例的推理，即从知识库中寻找相似案例来决定棋步。 现代能够战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习。例如，DeepMind 团队开发的新算法 Deep QNetwork（DQN）可以从经验中学习。2015 年 10 月 AlphaGo 项目首次在围棋中击败人类冠军李世石，之后的 AlphaGo Zero 用新的可以自我博弈的改进算法让人类在围棋领域难以翻盘。 AlphaGO 的价值网络和策略网络以人类高手的对弈数据以及 AI 自我博弈的数据为基础进行训练，并且与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了突破。

以下是为您提供的关于围棋 AI 的相关信息： 2016 年 3 月，AlphaGo 第一次打败职业围棋世界冠军，让全世界意识到 AI 强大的学习能力。此后，AI 技术及其实际应用不断取得突破性发展。 目前，在图像生成方面，基于生成对抗网络（GAN）的工具，用户输入文字描述后可自动生成照片及逼真图像。例如 Midjourney 能汇聚上百亿张高质量图片数据，核心优势是图像质量高，可模仿各种艺术风格和已知艺术家的作品风格生成新图像。 在办公领域，钉钉 AI 助理融合了多项 AI 产品功能，辅助企业日常工作流程、沟通协调等场景，提供内容生成与摘要、知识库回答办公常见问题、长文本理解与生成等智能助手服务。自 2023 年 4 月 18 日宣布接入通义千问大模型，开启全面智能化战略一年后，钉钉 AI 助理、文档 AI、宜搭 AI、智能 OA 等产品正在深入千行百业。截至 2024 年 3 月底，钉钉 AI 已超过 220 万家企业使用，月活跃企业超过 170 万家。 此外，还有以下 AI 相关的资讯： 1. Google DeepMind 的革命性象棋 AI：使用 Transformer 模型下象棋，超越 AlphaZero，达到国际象棋大师级别，减少计算需求，展示了 Transformer 模型在策略游戏中的应用潜力。相关链接：https://arxiv.org/abs/2402.04494 、https://lichess.org 、https://x.com/xiaohuggg/status/1755840200260096210?s=20 2. Vercel 的 AI 集成革新：集成了 9 个 AI，创建 Model Playground，提供一站式 AI 应用开发工具，简化 AI 功能部署，支持生成文本、图像、音频等多种内容。相关链接：https://vercel.com/blog/aiintegrations 、https://vercel.com/ai 、https://x.com/xiaohuggg/status/1755832179014484162?s=20 3. 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。相关链接：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main

我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域，涵盖的内容非常广泛，包括但不限于以下方面： 基础理论：如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展：AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础：统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（掌握条件概率、贝叶斯定理等知识）。 算法和模型：监督学习（了解线性回归、决策树、支持向量机等算法）、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（知晓其基本概念）。 评估和调优：性能评估（知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能）、模型调优（学会使用网格搜索等技术优化模型参数）。 神经网络基础：网络结构（理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、激活函数（了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数）。 同时，AI 在各行各业有着广泛的应用场景，例如： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：等等。

以下是一些与公文写作相关的 AI 写作工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于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。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、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，方便数据分析和可视化。 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。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 此外，还有一些中文的内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，擅长多种文体写作，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的创作助手，能提升写作效率和创作体验。 对于 AI 新闻写作工具，推荐： Copy.ai：功能强大，提供丰富新闻写作模板和功能，可生成标题、摘要、正文等。 Writesonic：专注写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量高，支持多种语言。 使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。

很抱歉，目前知识库中没有关于视觉识别相关 API 的具体信息。但您可以通过以下途径寻找： 1. 一些知名的云服务提供商，如阿里云、腾讯云、百度云等，它们通常提供视觉识别相关的 API 服务。 2. 专门的人工智能和计算机视觉技术公司的官方网站，可能会有相关的 API 介绍和使用文档。 3. 技术社区和开发者论坛，例如 CSDN、掘金等，您可以在这些地方与其他开发者交流，获取相关的推荐和经验分享。

目前有一些与装修设计相关的大模型，以下为您介绍： 常用的模型网站有： Comfyui Kolors 快手文生图大模型： ComfyUIKolorsMZ：https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUIKolorsMZ unet 模型放置在 models/unet/文件夹下，下载地址： chatglm3 放置在 models/LLM/文件夹下，下载地址： 使用 ipadapter 时，IPAdapter 节点：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 在 Stable Diffusion 中，“ControlNet”有进行室内设计的功能。比如想对房间重新装修，先点开“ControlNet”的状态栏，上传需要设计的房间照片，点击“启用”，预处理器和模型都选“msld”用于计算房屋线条，接着切换一个现实照片的大模型，输入照片质量关键词和照片主体（如一个客厅），最后点击生成，这样出来的照片既保留原来房子的构造，又能看到新的房屋风格。 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。

以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。