直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

给我找一些apple intelligence 的详细解读文章

回答

以下是为您找到的关于 Apple Intelligence 的详细解读文章:

  1. Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已经被曝光了(译文:https://baoyu.io/translations/apple/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta)。上周推出的 Apple 最新开发者测试版中包含了一些在 WWDC 上宣布的生成式 AI 功能,这些功能将在未来几个月内登陆您的 iPhone、iPad 和 Mac。在 Apple 的计算机上,可以阅读支持这些 Apple Intelligence 功能的模型中的指示,这些指示会作为默认情况下在您对聊天机器人说任何话之前的提示出现。
  2. AIGC Weekly #83,苹果发布了一篇 47 页的论文,详细介绍了他们 AI 系统的全部架构。Apple 为其智能功能开发了两个基础语言模型 - AFM-on-device(约 30 亿参数)和 AFM-server(更大的服务器模型),详细描述了模型架构、训练数据、训练过程、推理优化和评估结果。
  3. 媒体报道:
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Apple Intelligence 里面各种智能应用的提示词已经被曝光了

更多介绍可以参见:[https://theverge.com/2024/8/5/24213861/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta](https://t.co/2JAWRW2yBn)[…](https://t.co/2JAWRW2yBn)译文:[https://baoyu.io/translations/apple/apple-intelligence-instructions-macos-15-1-sequoia-beta](https://t.co/GSsWeICKzr)上周推出的Apple最新开发者测试版中包含了一些在WWDC上宣布的生成式AI功能,这些功能将在未来几个月内登陆你的iPhone、iPad和Mac。然而,在Apple的计算机上,你实际上可以阅读支持这些Apple Intelligence功能的模型中的指示。这些指示会作为默认情况下在你对聊天机器人说任何话之前的提示出现,我们以前在Microsoft Bing和DALL-E等AI工具中也见过它们被揭示出来。现在,macOS 15.1 beta subreddit的一名成员发布了他们发现包含这些后台提示的文件。你不能更改任何文件,但它们确实初步揭示了这些功能的工作原理。在上面的例子中,一个“有用的邮件助理”AI机器人正在被告知如何根据邮件内容提出一系列问题。这可能是Apple的Smart Reply功能的一部分,该功能可以继续为你建议可能的回复。

AIGC Weekly #83

苹果发布了一篇47页的论文。详细介绍了他们AI系统的全部架构。相当的坦诚了。Apple为其智能功能开发的两个基础语言模型- AFM-on-device(约30亿参数)和AFM-server(更大的服务器模型)。详细描述了模型架构、训练数据、训练过程、推理优化和评估结果。这对于了解下一代设备端机器学习技术的发展方向非常有帮助。期待后续会有更多相关信息发布。这里有[VB的详细总结和翻译](https://x.com/op7418/status/1818220057354465281)。

苹果WWDC开发者大会-Apple Intelligence

媒体报道:赛博禅心:《[Apple:属于每个人的](https://mp.weixin.qq.com/s/g29tNX4PSbuOmAcV3aHexQ)[](https://mp.weixin.qq.com/s/g29tNX4PSbuOmAcV3aHexQ)[AI,在这里](https://mp.weixin.qq.com/s/g29tNX4PSbuOmAcV3aHexQ)》全面的更新介绍有新:《[Apple Intelligence正式发布!Siri进入新时代;ChatGPT接入苹果各个平台](https://mp.weixin.qq.com/s/LSXLpH_LHPr8Hv-7RukY4A)》四木相对论:《[Apple Intelligence:苹果终于打响大模型时代第一枪](https://mp.weixin.qq.com/s/asE6utuTZ8kCbUw8wbkllg)》甲子光年:《[苹果重新定义AI:AI=Apple Intelligence](https://mp.weixin.qq.com/s/S7bHAA7RleNKbGQOcWipPw)》新硅:《[看完苹果的AI功能,我觉得它在逼我买最新款iPhone](https://mp.weixin.qq.com/s/C6XN3Xub3b4L_c5FLRMfpA)》卡兹克:《[今年苹果的WWDC大会只有一件事- AI、AI、还是AI](https://mp.weixin.qq.com/s/oXFwaebWvzdpsZZaDpfAKw)》

其他人在问
apple Mac 有360AI 浏览器的下载吗?
360AI 浏览器功能强大,安全高效且好看好用。它不只是搜索,而是对标 Arc 的 AI 原生浏览器。您可以在官网 ai.se.360.cn 进行下载。我们可以让 360AI 搜索来总结其功能,搜索“360AI 浏览器的功能拆解”,能看到 AI 通过搜索多篇资讯给出详细回答,包含追问、相关内容、延伸阅读、参考资料等部分,右侧还有相关图片和视频资料,下方还有思维导图。希望 360 的 AI 越来越强,国产 AI 越来越繁荣。所以,抛弃成见,尝试下载一个 360AI 浏览器吧。 需要注意的是,目前不太清楚 360AI 浏览器是否有适用于苹果 Mac 系统的版本,您可以前往官网查看确认。
2024-08-25
AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT
以下是使用 AI 制作 business intelligence reporting 培训 PPT 的主要思路: 1. AI 生成 PPT 大纲。 2. 手动优化大纲。 3. 导入工具生成 PPT。 4. 优化整体结构。 本次将以高效利用 AI 生成 PPT 的实际培训场景作为案例,并结合上述思路来完成此次 PPT 的制作。 如果您是第一次使用 AI,对原理比较好奇,或者对提示词不是很熟悉,推荐阅读以下两篇文章:
2024-10-07
搭建一个数据解读的ai工具,文字描述要有逻辑性,符合金字塔原则
很抱歉,目前知识库中没有关于搭建一个数据解读的 AI 工具且文字描述要符合金字塔原则的相关内容。但一般来说,搭建这样一个工具需要以下几个关键步骤: 1. 明确数据来源和类型:确定您要处理的数据是来自数据库、文件、网络等,以及数据的格式和特点,例如结构化数据、非结构化数据等。 2. 选择合适的技术框架:根据需求和技术能力,选择适合的 AI 框架和工具,如 TensorFlow、PyTorch 等。 3. 数据预处理:对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作,以提高数据质量和模型的训练效果。 4. 特征工程:提取有意义的特征,以便模型能够更好地理解和处理数据。 5. 选择模型:根据数据特点和任务需求,选择合适的 AI 模型,如决策树、神经网络等。 6. 训练模型:使用预处理后的数据对模型进行训练,并不断调整参数以优化性能。 7. 评估模型:使用合适的指标对训练好的模型进行评估,如准确率、召回率等。 8. 优化和改进:根据评估结果对模型进行优化和改进。 9. 设计文字描述逻辑:按照金字塔原则,先给出结论或主要观点,然后逐步展开支持性的细节和论据。 需要注意的是,这只是一个大致的框架,实际搭建过程中可能会遇到各种技术和业务上的挑战,需要不断探索和优化。
2024-11-03
用AI解读视频
以下是关于用 AI 解读视频的相关内容: 制作将小说做成视频的流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 现有能力项目应用的思考: MMVid 是一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。它由 Microsoft Azure AI 开发,结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具,能处理和理解长视频和复杂任务。能够自动识别和解释视频中的元素,如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容,从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息(如视觉图像、音频信号和语言对话)转录成详细的文本脚本,这样大语言模型就能够理解视频内容。 声音克隆相关: ElevenLabs 推出全自动化的 AI 配音或视频翻译工具,只需上传视频或粘贴视频链接,就能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能克隆原视频里面的声音来配音。群友瑞華进行了相关测试。另外,豆包的音色模仿效果不错,读大概 20 个字的句子,5 秒就可生成非常像的音色。剪映也出了新的声音克隆功能,卡兹克做了对比,效果不错。
2024-10-21
想找一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的AI工具
以下为您推荐一个强大的生成视频文本解读分镜头解读的 AI 工具——MMVid。 这是一个集成的视频理解系统,能处理和理解长视频内容并进行问答。其应用场景广泛,包括: 1. 快速的视频剪辑:只需输入镜头脚本,即可提取素材库内容进行拼接。 2. 快速的图生视频:结合图像识别,根据镜头脚本提取相同 seed 值的图片,通过 runwayml 思路生成 3 5 秒视频,再结合 comfy ui 自动化拼接。 3. 快速诊断:思路和之前的医疗诊断类似。 MMVid 属于 AI 学习模型,由 Microsoft Azure AI 开发,结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具,能够自动识别和解释视频中的元素,如人物行为、情感表达、场景变化和对话内容,从而实现对视频故事线的理解。其核心功能是将视频中的多模态信息(如视觉图像、音频信号和语言对话)转录成详细的文本脚本,以便大语言模型理解视频内容。 其官方网站等更多详细信息可进一步查询。
2024-09-16
AI 网站哪一个写文章好
以下是一些在写文章方面表现较好的 AI 网站和工具: 1. 对于文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档可选 Grammarly 和 PandaDoc 等。 2. 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告和建议,功能强大,支持多平台和集成。 Writesonic:基于 AI 生成各种类型文本,包括电子邮件,生成速度快。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助提高邮件打开率和回复率。 3. 利用 AI 打造爆款公众号文章: 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词(prompt)。好的提示词能让 AI 更准确理解需求并生成符合预期的内容。如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”这样的提示词能为 AI 提供明确指导和设定文章基本结构、内容要求。最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2024-11-14
哪款AI能高效提取文章/文件的核心信息?
以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索方面: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助力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。 2. 内容生成和辅助写作方面: 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,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面: 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。 此外,在收集和整理资料方面,可利用以下工具和方法: 1. 收集资料: 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能,还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具,快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料: 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手,分批次提供资料以克服其阅读能力限制,让其整理资讯内容。 需要注意的是,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。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
AI总结文章
以下是关于 AI 总结的相关内容: 可以让 AI 总结各种文章(不超过 2 万字),如复制文章全文粘贴发送给 GPTs 即可进行总结,GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频,可利用视频字幕进行总结。若视频有字幕,可安装油猴脚本“Bilibili CC 字幕工具”,下载字幕后复制发送给 GPTs 进行总结。 总结类文章,AI 可能不会读完整个文章,而只是头尾读一下,中间随机读。 大型模型的能力可能不足以支撑商业运营,产生了一些伪需求。AI 可以帮助总结内容,但可能会忽略有价值的信息,可定制专门的 Prompt 进行总结并不断迭代,但能坚持的人可能本身不太需要这种服务。同时,AI 也可能导致新的信息茧房。
2024-11-09
给我提供一些,AIGC变现的文章
以下为您提供一些与 AIGC 变现相关的文章: :文中指出随着游戏中生成式人工智能革命的进展,将重塑用户生成内容,创造任何人都能构建游戏的世界,使游戏创作民主化,扩大游戏市场。 :深入探讨了 Transformer 神经网络架构,还提到了王凯大佬的小报童 AI 项目商业解析,主要研究可变现的 AI 项目。 小红书博主方面,如徐若木、李大强、Ai HFBY 等,您可以通过以下链接了解他们的相关内容: 等
2024-11-06
哪些ai可以文转语音朗读文章
以下是一些可以进行文转语音朗读文章的 AI: Kimi.ai KHANMIGO(KHAN ACADEMY 的 AI 指南),其基础模型可能会针对学生的学习风格,如为有阅读障碍的学生提供自动文本转语音的帮助。 语音转文本支持的语言包括:南非荷兰语、阿拉伯语、亚美尼亚语、阿塞拜疆语、白俄罗斯语、波斯尼亚文、保加利亚文、加泰罗尼亚文、中文、克罗地亚文、捷克文、丹麦文、荷兰文、英国英语、爱沙尼亚文、芬兰文、法国法式英语、加利西亚语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、匈牙利语、冰岛语、印度尼西亚语、意大利语、日语、卡纳达语、哈萨克语、韩语、拉脱维亚语、立陶宛语、马其顿语、马来语、马拉地语、毛里求斯语、尼泊尔语、挪威语、波斯语、波苏尼语、塔加洛语、泰米尔语、泰语、土耳其语、乌克兰语、乌尔都语等。
2024-11-06
声音克隆然后朗读文章
声音克隆然后朗读文章的相关信息如下: 声音克隆主要由 SenseVoice 和 CosyVoice 模型构成。仅需几秒音频样本即可进行声音克隆,无需额外训练数据,还能控制情绪情感、语速、音高。 相关链接: 详细内容:https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址:https://funaudiollm.github.io 在线演示:https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M https://x.com/imxiaohu/status/1810239744812679271 开源的数字人组合方案中,声音克隆的步骤如下: 第一步,先剪出音频,使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits(GPTSoVITS 实现声音克隆)https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SVyUwotn7itV1wkawZCc7FEEnGg 克隆声音,做出文案的音频。 第二步,使用 wav2lip 整合包,导入视频和音频,对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址:https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。这就是目前的本地跑数字人的方案,效果都差不多,都是用的 wav2lip。相关产品:https://synclabs.so/
2024-11-06