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ai的历史,基本术语,重要人物,方法和原理灯等

Answer

以下是关于 AI 的相关知识:

AI 的历史: 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。

基本术语: 您可以通过特定链接(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu )了解。

重要人物: 相关信息可参考(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd )。

方法和原理: 详情见(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl )。

对于新手学习 AI,建议:

  1. 了解 AI 基本概念:阅读「从这里启程」部分,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。
  2. 开始 AI 学习之旅:在「入门:AI 学习路径」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台按自己节奏学习,如 Coursera、edX、Udacity 等,特别推荐李宏毅老师的课程。
  3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

通往 AGI 之路

记忆:先从[AI的历史](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc)、[基本术语](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu)、[重要人物](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd)、[方法和原理](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl)等开始了解,看看[入门课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)理解:进一步了解AI领域的[主要思想和概念](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS),将[精选AI网站](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR)和[APP产品](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblLFKWXaBNu2RC8&view=vewDRCDZJH)都试一试

人工智能简介和历史

人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,它研究我们如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。最初,查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多,但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此,如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序,就有可能编写出程序,使计算机按照我们的想法去做这些事。✅ “根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务,因为我们并不知道当我们在做这件事时,是如何经过某些清晰的步骤,从而在脑海中得到一个数字的。然而,对于有些任务,我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事,是因为我们见过了很多不同年龄的人,但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的,所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能(简称AI)感兴趣的。

问:新手如何学习 AI?

学习人工智能(AI)是一个既刺激又富有挑战的旅程,它将带领你进入一个充满创新和发现的世界。如果你想开始学习AI,这里有一份详细的学习路径指南,可以帮助你从基础概念到实际应用,逐步建立起你的AI知识体系。1.了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」部分,熟悉AI的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。1.开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台(如Coursera、edX、Udacity)上的课程,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。1.选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛(比如图像、音乐、视频等),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。

Others are asking
AI 硬件与软件市场趋势
以下是关于 AI 硬件与软件市场趋势的相关信息: 定见咨询发布的《人工智能行业 AI 硬件全景洞察报告:下一波 AI 创新机遇在物理空间》指出,AI 硬件将经历传统硬件+AI、AI 驱动型硬件到 AI 作为基础设施的三个阶段,深圳凭借产业集群优势成为全球 AI 硬件创新的热点地区。AI 推动软硬件协同创新,硬件产品的高价值区向软件偏移,软件端价值交付从订阅模式转向服务付费。报告还分析了 AI 硬件的分类、智能化简史、市场趋势、竞争格局、细分品类市场情况,以及典型团队的创新路径与策略。 机器之心的进化/理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命方面,在虚拟世界中做模拟,Meta 和 Nvidia 自然不能缺席。佐治亚理工学院的计算机科学家 Dhruv Batra 及 Meta AI 团队创造了名叫 AI 栖息地(AI Habitat)虚拟世界,目标是提高模拟速度。Nvidia 的 Omniverse 平台提供支持的 NVIDIA Isaac Sim 是一款可扩展的机器人模拟器与合成数据生成工具,能提供逼真的虚拟环境和物理引擎,用于开发、测试和管理智能代理。随着参与到这个领域的公司越来越多,数据和训练的需求也会越来越大,势必会有新的适合 EAI 的基础模型诞生。ARK Invest 在他们的 Big Ideas 2022 报告中提到,到 2030 年,硬件和软件的融合可以让人工智能训练的成本以每年 60%的速度下降,AI 硬件和软件公司的市值可以以大约 50%的年化速度扩大,从 2021 年的 2.5 万亿美元剧增到 2030 年的 87 万亿美元。 在 2024 年,人工智能几乎是所有软件公司和终端客户的首要任务。AI 软件公司将有效地有三种起源和结果:运行在现有软件之上的 AI 工具;运行在现有软件之上的 AI 工具,有机会取代现有的软件;成为劳动力的 AI 工具。我们正处于软件吞噬和增强劳动力的最初阶段。
2025-03-25
最近有什么新的AI
以下是近期的一些新的 AI 相关资讯: 3 月 12 日: 【AI 3D】BlenderMCP 能与 Claude AI 沟通,在 Blender 实现快速 3D 建模;MIDI 可实现单幅图像到 3D 场景生成;Move AI 更新动作捕捉能力,提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】MMStoryAgent 是 AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】VACE 是阿里推出的一体化视频创作和编辑技术;VideoPainter 是腾讯开源的视频编辑技术;Wonder Dynamics 推出摄像机轨道(Camera Track)和清洁板(Clean Plate)功能。 【其他】OpenAI 为开发者推出一套 AI Agent 开发套件;R1Omni 是阿里情感识别模型,通过视频识别情感;Luma AI 发布一种新的预训练范式 IMM,旨在突破算法瓶颈,提高生成预训练算法的性能;Manus 宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 21 日: 【AI 绘画】网传神秘 Halfmoon 文本转图像模型为 Reve 对比 Midjourney 效果;Topaz Labs 推出 Gigapixel v8.3.0,将任何图像放大 16 倍;FLORA 引入 gemini 2.0 自然语言编辑图像能力。 【AI 视频】pika 超创内测“操控原视频中物体运动”能力;Krea 上线视频模型训练能力,可控制视频风格/动作/物体等。 【AI 3D】SpatialLM 是用于空间理解的大型语言模型。 【AI 模型及应用】OpenAI 发布 2 个语音模型(文本转语音/语音转文本)+1 个演示网站;Claude 支持搜索功能。 10 月 19 日: Perplexity AI 新功能:内部知识搜索,结合公共网页和内部知识库,适用于各类团队;Space 空间,支持团队协作、个性化 AI 以及文件上传与存储功能。 XGO Rider 机器人:桌面双轮足式 AI 机器人,具备自平衡功能,是 STEM 学习工具,支持编程执行任务,提升动手能力。 Mistral 新 AI 模型:Les Ministraux,专为边缘设备设计,优化隐私优先任务,具备 128k 上下文窗口,性能优于 Llama 和 Gemma 模型。
2025-03-24
如何用AI 驱动的产品营销创新,从内容创作到视觉呈现的全方位变革?
以下是关于如何用 AI 驱动产品营销创新,从内容创作到视觉呈现的全方位变革的一些方法和案例: 一、内容创作方面 1. 利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,以获取关键信息,为营销内容创作提供方向。 2. 借助 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 二、视觉呈现方面 1. 通过 AI 生成图像或素材,再结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,精准表达营销活动主题,如淘宝天猫大促视觉的案例。 2. 对于需要定制化真人模特实景素材的主题活动,利用 AI 将策划、搭建、拍摄、设计融为一个闭环流程,完成页面所有素材的生产和输出,例如七夕主题活动页面。 3. 在 UI 设计场景中,采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果,如通过 SD 中 controlnet 的有效控制生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容。 三、在阿里巴巴营销中的应用 1. 关键词优化:利用 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 2. 产品页面设计:借助 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 3. 图像识别和优化:使用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 4. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 5. 客户反馈分析:通过 AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 6. 个性化推荐:利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 7. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 8. 营销活动分析:借助 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 9. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 10. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 11. 社交媒体营销:通过 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 12. 直播和视频营销:使用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 四、大型视觉模型 Sora 的机遇 1. 对于学术界,OpenAI 推出 Sora 标志着战略转变,鼓励更广泛的 AI 社区深入探索文本到视频模型,利用扩散和变换器技术。以原生大小训练 Sora 的创新方法为学术界提供了灵感,强调使用未修改数据集的好处,开辟了创建更高级生成模型的新路径。 2. 对于行业,Sora 目前的能力预示着视频模拟技术进步的道路,突出了在物理和数字领域内增强现实感的潜力。公司可以利用 Sora 生产适应市场变化的广告视频,并创建定制化的营销内容,降低成本,增强吸引力和效果,彻底改变品牌与受众互动的方式。
2025-03-24
AI技术趋势
AI 技术的发展历程和前沿技术点如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外,《2024 年度 AI 十大趋势报告》指出: 1. 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 2. Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 3. AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 4. AI 应用格局:第⼀轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 5. AI 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 6. AI 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 7. AI 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷⼀切,高度个性化呼之欲出。 8. AI 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 9. AI 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 10. AI 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 学习路径方面: 偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-24
可以推荐这几个AI的平替吗
以下是为您推荐的一些 AI 相关的替代产品和资讯来源: AI 学习工具:Kimi 智能助手是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验好,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,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得较好。PC 端可通过下载。 资讯来源: 公众号:超时空视角、AI 替代人类。 社交媒体:小红书/抖音:EverAI 、B 站:Ever AI 酱(会有教程及 AI 工具界面操作)。 此外,还为您提供了一些 AI 领域的最新资讯: 3 月 14 日: 【AI 模型及其他】谷歌:Gemini 应用能力升级,包含升级推理模型 gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 等多个功能提升。OpenAI:4 项更新。Bolt:一键将 Figma 设计转换为可运行的 Web 应用。阿里:推出 AI 旗舰应用“新夸克”。360 智脑团队:开源推理模型 LightR114BDS,复现 Deepseek 的强化学习效果。 【AI 视频】Pika:更新 Pikaffects,新增多款变身特效。Freepik 与 Fal 平台:引入 Topaz AI 的提升“FPS 和视频分辨率”能力。Krea:上线 Veo 2 模型,支持图生视频功能,但生成成本较高。 【AI 绘图】LBM:用于快速图像到图像转换的潜在桥匹配方法,支持可控图像重新照明、角色去除和图像修复。 【AI 语音】Sesame:开源 TTS 语音模型 CSM1B。 3 月 19 日: 【AI 模型】英伟达:发布全球首个开源人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1 及相关 GTC 信息。谷歌 Gemini:放出了两个功能 Canvas 和 Audio Overview。 【AI 视频】STAbility AI:发布 Stable Virtual Camera,2D 图像转化 3D 视频。Domo AI:推出“图片说话”功能,带口型匹配。 【AI 3D】Roblox:推出 AI 3D 技术 Cube 3D。Claude MCPUnity 版本推出。 【AI 音乐】AI 音乐工具 Udio:推出 v1.5 Allegro。LVASAgent:基于多智能体协作的长视频音频合成。
2025-03-24
我该如何从零基础,系统学习AI类工具?我的目标是熟练制作AI视频
以下是从零基础系统学习 AI 类工具并熟练制作 AI 视频的步骤: 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。 需要注意的是,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。 另外,在使用 AI 工具时,以下是一些相关的资源和建议: 想出点子:最佳免费选项为4.0,但由于与互联网连接,必应可能更好。 制作视频:最佳动画工具为用于在视频中为人脸制作动画的。 同时,要注意深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。
2025-03-24
AI 大模型的专业术语有哪些
以下是一些 AI 大模型的专业术语: 1. AIGC:生成式 AI 生成的内容。 2. AI:人工智能。 3. 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 4. 深度学习:一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM:大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 7. Prompt:提示词,即输入给大模型的文本内容,可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 8. Token:大模型语言体系中的最小单元。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同,通常 1Token≈1 2 个汉字。大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制,都以 token 为单位计量。 9. 上下文:英文通常翻译为 context,指对话聊天内容前、后的内容信息。上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量,上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。
2025-03-23
AI术语
以下是一些常见的 AI 术语: Forward Prediction:前向预测 Forward Reaction Prediction:前向反应预测 Fuzzy Logic:模糊逻辑 Fuzzy Neural Networks:模糊神经网络 GaBased Approaches:基于遗传算法的方法 Garbage In, Garbage Out:无用数据入、无用数据出 GasPhase Networks:气相网络 Gaussian Kernels:高斯核 GaussianType Structure Descriptors:高斯型结构描述符 General Intelligence:通用智能 Generalized Gradient Approximation:广义梯度近似 DataDriven Spectral Analysis:数据驱动的光谱分析 DataMining:数据挖掘 Database:数据库 DE Algorithm:差分进化算法 Deeplift:DeepLift 模型 Dendrogram:树状图 Density Functional Theory:密度泛函理论 DensityBased Spatial Clustering Of Applications With Noise:DBSCAN 密度聚类 Descriptor:描述符 DFT Calculations:DFT 计算 Dice Similarity:戴斯相似度 Differential Evolution:差分进化 Parametric Case:有参情况 Parametric Density Estimation:参数密度估计 Parametric Model:参数化模型 Parametric ReLU:参数化修正线性单元/参数化整流线性单元 Parse Tree:解析树 PartOfSpeech Tagging:词性标注 Partial Derivative:偏导数 Partially Observable Markov Decision Processes:部分可观测马尔可夫决策过程 Particle Swarm Optimization:粒子群优化算法 Partition:划分 Partition Function:配分函数
2025-02-18
大模型相关术语中,参数和Token分别指什么?
在大模型相关术语中: 参数:主要指模型中的权重(weight)与偏置(bias),大模型的“大”通常体现在用于表达 token 之间关系的参数数量众多,例如 GPT3 拥有 1750 亿参数,其中权重数量达到了这一量级。 Token:大模型有着自己的语言体系,Token 是其语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时,会先被转换为大模型的语言,这种转换的基本单位就是 Token。不同厂商的大模型对 Token 的定义可能不同,以中文为例,通常 1 Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,通常都是以 Token 为单位计量的。Token 可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization),在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。
2025-02-13
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF,0编程基础应该怎么做呢
对于您这种没有编程基础但想要制作针对电子元器件行业的 AI 工具来实现中文 PDF 上传并下载翻译好的 PDF 的需求,以下是一些建议: 首先,您需要学习一些基本的 AI 概念和技术知识,了解自然语言处理(NLP)的基本原理。 其次,可以考虑使用现有的无代码或低代码 AI 开发平台。这些平台通常具有可视化的界面和易于操作的工具,能够帮助您在不编写代码的情况下构建简单的 AI 应用。 然后,针对您的专业术语翻译需求,需要对电子元器件行业的术语进行系统整理和分类,建立一个清晰的术语库。 同时,确定固定描述语句的翻译规则和方法,并将其转化为可在 AI 工具中应用的逻辑。 在实施过程中,要不断测试和优化您的工具,以确保翻译的准确性和质量。 总之,虽然没有编程基础会增加一定的难度,但通过合理利用现有资源和持续学习,您是有可能实现这个目标的。
2025-01-04
我想要做一个ai工具,针对电子元器件行业,我来提供专业术语翻译的知识库和固定描述语句翻译方法,希望上传中文PDF后,可以下载一个翻译好的PDF
目前针对您想要针对电子元器件行业制作一个能上传中文 PDF 并下载翻译好的 PDF 的 AI 工具的需求,暂时没有相关的现成内容和方法。但您可以考虑以下步骤来实现这一目标: 1. 数据准备:收集和整理电子元器件行业的专业术语、固定描述语句以及对应的翻译,构建一个丰富准确的知识库。 2. 选择合适的技术:例如自然语言处理技术和机器翻译算法,以实现对中文 PDF 的翻译。 3. 开发工具界面:设计一个用户友好的界面,方便用户上传中文 PDF 和下载翻译后的 PDF。 4. 测试和优化:对工具进行充分的测试,根据测试结果不断优化翻译的准确性和工具的性能。 这是一个较为复杂的项目,需要一定的技术和资源投入,但如果成功实现,将为电子元器件行业带来很大的便利。
2025-01-04
Sd文生图的专业术语有哪些
以下是一些关于 SD 文生图的专业术语: 1. 内容型提示词:主要用于描述想要的画面,如“1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面”。 2. 标准化提示词:例如“,drawing,paintbrush”。 3. 权重:通过括号和特定数值来增加提示词的权重,权重越高在画面中体现越充分,提示词的先后顺序也会影响权重。 4. 反向提示词:告诉 AI 不要的内容,如“NSFw,”。 5. 采样迭代步数:指 AI 绘画去噪的次数,步数越高绘画越清晰,但绘画速度越慢,通常数值控制在 20 40 之间较好。 6. 采样方法:AI 生成图像时的特定算法,常用的有“Euler a;DPM++2S a Karras;DPM++2M Karras;DPM++SDE Karras;DDIM”。 7. 比例:尺寸并非越大越好,模型练图通常按 512x512 的框架绘制,高宽比尽量在这个数值附近。高清修复可放大图像倍率,高宽比主要控制画面比例。
2024-12-16
我想学习ai视频ai生图的相关技能,并且我不想速成,我想了解其中的底层原理以便可以更好的控制生成的内容,我应该如何学习
以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议: 一、基础概念 1. 模型 Checkpoint:生图必需的基础模型,任何生图操作必须选定一个才能开始。 Lora:低阶自适应模型,可视为 Checkpoint 的小插件,用于精细控制面部、材质、物品等细节。 VAE:编码器,功能类似于滤镜,可调整生图的饱和度,一般选择 840000 这个。 2. 提示词 Prompt 提示词:想要 AI 生成的内容,需要花费功夫学习,可从照抄别人开始。 负向提示词 Negative Prompt:想要 AI 避免产生的内容,同样需要学习,可从照抄开始。 3. 其他概念 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。 ADetailer:面部修复插件,用于治愈脸部崩坏,是高阶技能。 二、参数设置 1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步数越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但耗时越长,且并非越多越好。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小,需适中选择,太小生成内容有限,太大 AI 可能放飞自我。 3. 生成批次和每批数量:决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。 4. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度,数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。 5. 随机数种子:固定后可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无需关注。 6. 重绘幅度:图生图时用到,幅度越大,输出图与输入图差别越大。 在学习过程中,您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手,通过实践和参考他人的经验不断积累知识,逐步掌握更高级的技能和工具。
2025-03-24
AI发展技术原理脑图
以下是关于 AI 发展技术原理的相关内容: 腾讯研究院发布的“AI50 年度关键词”报告,基于全年三十余万字的 AI 进展数据库,精选 50 个年度关键词,覆盖大模型技术的八大领域,通过“快思考”与“慢思考”两种维度进行分析,形成 50 张 AI 技术图景卡片。其中“快思考”维度采用人机协同方式呈现印象卡片,“慢思考”维度深入分析技术发展底层逻辑。 DiT 架构是结合扩散模型和 Transformer 的架构,用于高质量图像生成的深度学习模型,其带来了图像生成质的飞跃,且 Transformer 从文本扩展至其他领域,Scaling Law 在图像领域开始生效。 从 AI 发展历程来看,自 1950 年提出至今短短几十年,在国内近 20 年随着互联网发展才开始普及。最初应用主要是基于 NLP 技术的聊天和客服机器人,随后中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破并广泛应用。但以前模型应用范围相对狭窄,而 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破展示了新的发展路线,通过大规模模型预训练可涌现出广泛智能应用。 小白理解 AI 技术原理与建立框架的相关内容包括:思维链可显著提升大语言模型在复杂推理的能力;RAG 是检索增强生成,可搭建企业和个人知识库;PAL 是程序辅助语言模型;ReAct 是 reason 与 action 结合的框架,可让模型动态推理并与外界环境互动。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-24
AI发展背后是哪些技术进步推动的,原理是什么?
AI 发展背后主要由以下技术进步推动: 1. 核心架构:Transformer 和 Diffusion 这两种架构分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥了关键作用,构成了当前 AI 技术的基石。 2. 算力提升:自 2010 年以来,GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发,为 AI 技术进步提供强大支持。 3. 人才网络:AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关实验室和收购的公司,形成强大人才网络,推动了技术发展,并培养了一批领军人物,人才在不同公司间的流动和合作促进了 AI 技术的快速进步。 其原理在于:这些技术的协同作用使得 AI 能够更高效地处理和分析大量数据,实现更复杂的任务和功能。例如,强大的算力能够支持大规模的数据训练和模型优化,优秀的架构能够提高数据处理和模型表达能力,而人才的创新和合作则不断推动技术的突破和应用拓展。
2025-03-24
我是一名硬件工程师 如何让ai快速理解我的原理图并优化
以下是关于让 AI 理解原理图并优化的相关知识: 1. 在 AI 硬件发展方面,存算一体的方式是未来的趋势。对比人脑,其能耗低,使用存算一体的芯片有望诞生全新算法,运行几百亿参数的大模型的最佳架构也是存算一体,因其避免了数据搬运。 2. 大模型在通用知识方面较强,但对专业领域知识了解不足。将大模型与私域知识结合有 5 种方法:重新训练(拿私域数据重新训练大模型)、微调(拿私有数据 finetuning 大模型)、RAG(将知识库里的知识搜索送进大模型)、关键词工程(写好提示词)、加长 Context(当 Context 能无限长时,可将知识和记忆 prefill 到 Context 里)。学术界中,做深度学习的人偏向于用 RAG,做过搜索的人偏向于用 Long Context。 3. 在 Trae 优化代码方面,当请求“帮我把当前的代码给优化一下”时,请求先到 Trae 自己的服务器,服务器再请求对应模型返回数据。不会发送本地代码文件,只发送“文件名”加“问题”,且在最开始 Trae 打开项目进行索引构建时,已在云端构建好项目文件。 对于您作为硬件工程师让 AI 快速理解原理图并优化的需求,目前可能需要进一步探索如何将原理图的特征和相关信息转化为适合 AI 处理和理解的形式,或许可以借鉴上述将专业知识与大模型结合的方法,以及利用高效的数据库和模型架构来提高处理效率。
2025-03-23
Stable Diffusion 是 Diffusion Model 的优化版本,引入了潜在空间(Latent Space)技术,这个潜在空间(Latent Space)是什么意思,它的实现原理是什么?
在 Stable Diffusion 模型中,潜在空间(Latent Space)指的是图像的潜在分布,它包含了与图像相关的所有信息。 图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行。ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。在潜在空间中,通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等,这部分通常由潜在空间操作模块来实现。 在 Stable Diffusion 模型中,图像的潜在分布是通过一个编码器解码器结构来学习的。编码器将图像映射到潜在空间,而解码器则将潜在空间中的向量映射回图像空间。通过这种方式,模型可以学习到图像的潜在分布,从而实现图像生成、编辑和操作。 在采样过程中,Stable Diffusion 模型通过逐步降低噪声水平来生成图像。在这个过程中,模型根据当前的噪声水平预测图像的潜在分布,然后根据这个分布生成一个新的图像。这个过程重复进行,直到生成一个高质量的图像。 与之对应的是像素空间(Pixel Space),像素空间指的是图像中每个像素的原始颜色或强度值所组成的空间。图像可以看作是一个二维或三维的矩阵,其中每个元素代表一个像素。在像素空间中,图像的表示是密集的,且包含了大量的细节信息。
2025-03-21
简述manus的原理
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。 其原理包括以下方面: 1. 技术架构: 基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。 核心功能由多个独立模型共同完成,分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。 关键组件包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等。 采用“少结构,多智能体”的设计哲学,在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。 2. 工作流程: 意图识别:从用户输入中提取关键词和任务类型,引导用户补充信息以明确需求。 任务初始化:创建任务文件夹并启动隔离环境(Docker 容器),为任务执行提供独立的运行空间。 步骤规划:利用推理模型将任务拆解为具体步骤,将步骤信息写入 todo.md 文件进行跟踪。 任务执行:通过 function call 调度专用智能体执行具体任务,各智能体将执行结果写入任务文件夹,主线程负责更新任务状态并调度下一步骤。 归纳整理:汇总所有执行结果并针对用户需求整理输出,提供任务产物(文档/代码/图片等)供用户浏览或下载,收集用户反馈。 3. 专用智能体设计: Search Agent:调用搜索 API 获取结果列表,使用无头浏览器模拟网页浏览行为,结合多模态模型提取有效信息,通过点击和滚动操作获取更多内容。 Code/DataAnalysis Agent:根据需求创建并执行代码,保存执行结果,提供预览功能。 Manus 还存在一些改进空间,如使用 DAG 替代线性任务依赖关系、引入自动化测试智能体进行质量控制、实现用户介入与自动执行的混合模式。在技术评估方面,工程实现完善,交互体验优于同类产品,但技术壁垒不高,主要依赖模型能力,Token 消耗较高,成本问题需要解决,任务准确性和用户满意度有待更多案例验证。 当前的 Manus 约等于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器,能感知电脑环境,执行各类操作,如跑各种 linux 下的指令、库、程序(cd、ls 指令、python 等),访问各种网页、获取一些 API 接口的数据,但因无图形界面,无法运行图形程序。访问网页时,阻挠人类使用的各种要素也会打扰到 Manus。Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项,方便查看运行指令、接管网页和修改文件。用户还可给 Manus 上传文件,未来也可能对接私有 API。
2025-03-19
星流ai人物一致性
以下是关于星流 AI 人物一致性的相关内容: 在实现角色一致性方面,有以下几种方法和示例: 1. 可以通过特定的 prompt 格式来实现,公式为:发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他(动作、镜头等)。例如: 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,面部被烛光照亮,表情惊讶,环境昏暗明暗对比强烈。 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,侧对镜头,微微仰头走在一片暗绿色的森林中,面部被手中提着的油灯照亮,环境昏暗明暗对比强烈。 一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头,看着面前桌上的蜡烛,环境昏暗明暗对比强烈。 中景拍摄一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,在一个梦幻感的暖色调房间里,全身贯注地拼装面前的积木玩具。 2. Midjourney 推出了角色一致性功能,同步支持 MJ V6 和 Niji V6。跟之前的风格一致性sref 命名基本一致,为cref。cref 背后参数cw 的值可以从 0 设到 100,cw 100 会参考原图的脸部、头发和衣服,但相应的会非常不吃 Prompt;cw 0 时,就只会参考脸部,大概约等于一个换脸。 3. PixVerse 有“角色(Character)”新功能,能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能,上传符合要求的图像,点击创建自定义角色,训练一个新角色,然后可使用自定义角色生成视频,可在 AI 生成视频中轻松切换场景,同时保持同一角色身份。该功能目前只支持真实人脸,暂不支持动物或其他风格照片。操作说明:在主页面点击选择“Character”,点击“Create Character”,在此界面通过点击或拖动的方式上传图片,命名您创建的 Character,最后点击“Create Cha”。提示:最好使用包含真实人脸的单人图片效果最佳,脸部大小需要超过 200×200px,面部无遮挡。Character 添加完毕后,等待 20 秒左右,在看到“Success”提示后,点击“Create”进。若未等到“Success”提示便进入创作界面,会找不到创建的 Character,此时需等待 10 30 秒,待 Character 创建完成即可。 相关网址: 1. 2. 3. Midjourney 网页版:https://alpha.midjourney.com/ 4. PixVerse:https://app.pixverse.ai/ (目前可以免费使用)
2025-03-18
人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能: 此功能是官方推出的重要功能,可使生成的人物与参考图像相匹配。 使用方法:在提示词后输入 `cref URL` 并附上人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面,否则会报错。 可使用 `cw` 来修改参考强度,从 0 到 100。强度 100(`cw 100`)是默认值,会使用面部、头发和衣服;强度 0(`cw 0`)时,只会关注面部(适合改变服装/发型等)。 该功能同步支持 MJ V6 和 Niji V6。 对于保证角色一致性,可利用 MJ 重绘功能,在重绘提示词里输入 `cref cw` 。 若有黑边问题,可将黑边部分框住,重绘输入关键词 `background` 去除黑边保证背景一致。 体验 MJ 网页版效果较好,网址:https://alpha.midjourney.com/
2025-03-18
comfy ui 九宫格生图保持人物一致性的原理
Comfy UI 九宫格生图保持人物一致性的原理主要基于 PuLID 技术,具体如下: PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份(ID)的新技术,它结合了两个不同的模型分支(Lightning T2I 分支和标准扩散模型),引入了两种损失(对比对齐损失和精确 ID 损失)。 Lightning T2I 分支是一个快速、高效的文本到图像生成模型。 标准扩散模型是常见的、生成高质量图像的模型。 对比对齐损失帮助模型学习将输入的文本和生成的图像内容对齐,使生成的图像更符合文本描述。 精确 ID 损失确保生成的图像中的特定身份特征(比如人物的脸部特征)与目标 ID 一致。 此外,在保持人物一致性方面,还有一些操作步骤: 生成图像(提示词加入分割描述,让一张图生成多张同空间小图)。 通过目标图像不断的重复生成,获取更多一致性的角色图像,下载分类(按照视角不同分类)。 上传图像,调用 prefer option set 命令,先写命令名称(一个视角操作一次),再放入该视角的照片(4 5 张)。 放开角色限制生成图像,在确认好的图像上进行局部重绘,框选头部,在原来的命令下加入—快捷命令名称,确认生成即可。 同时,Eva CLIP 也是相关的技术: Eva CLIP 是一种基于对比学习的视觉文本模型,将文本描述和图像内容映射到一个共享的嵌入空间。 对比学习架构:使用对比学习方法,将图像和文本嵌入到一个共享的空间,通过最大化匹配图像和文本对的相似度,同时最小化不匹配对的相似度,学习到图像和文本之间的关联。 强大的特征提取能力:编码器擅长提取图像中的细节特征,并将其转换为有意义的嵌入向量,用于下游任务。 多模态应用:能够处理图像和文本两种模态,广泛应用于多模态任务中,如生成、检索、标注等。 其应用场景包括图像生成、图像检索、图像标注等。Eva CLIP 编码器通常与深度神经网络结合使用,如卷积神经网络(CNN)用于图像特征提取,Transformer 网络用于处理文本描述。 项目地址:https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源: instant ID 脸部特征抓取得比 pulid 好,放在最后一步重绘,先 pulid,再 instantID https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址:https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档:https://xiaobot.net/post/6544b1e8 1d90 4373 94cf 0249d14c73c8 测试案例:
2025-03-17
comfy UI 如何保持人物一致性
要在 ComfyUI 中保持人物一致性,可以通过以下方式实现: 1. PuLID 技术: PuLID 是一种用于在文本生成图像时自定义图像中人物或物体身份(ID)的新技术,无需复杂调整。 它结合了 Lightning T2I 分支和标准扩散模型两个不同的模型分支,并引入了对比对齐损失和精确 ID 损失两种损失,以确保在保持原始模型效果的同时,高精度地自定义 ID。 Lightning T2I 分支是快速、高效的文本到图像生成模型,标准扩散模型是常见的生成高质量图像的模型。 PuLID 可以让您在生成图像时更精确地定制人物或物体的身份,将特定 ID(例如人脸)嵌入到预训练的文本到图像模型中,而不会破坏模型的原始能力。 项目地址:https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 相关资源: 百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1Tro9oQM85BEH7IQ8gVXKsg?pwd=cycy 工作流与模型地址:https://pan.quark.cn/s/2a4cd9bb3a6b 说明文档:https://xiaobot.net/post/6544b1e81d90437394cf0249d14c73c8 instant ID 脸部特征抓取得比 PuLID 好,可放在最后一步重绘,先 PuLID,再 instantID。 2. 节点设置: 节点插件 PuLID ComfyUI:https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI model:使用预训练的基础文本到图像扩散模型,如 Stable Diffusion。 pulid:加载的 PuLID 模型权重,定义 ID 信息如何插入基础模型。 eva_clip:用于从 ID 参考图像中编码面部特征的 EvaCLIP 模型。 face_analysis:使用 InsightFace 模型识别和裁剪 ID 参考图像中的面部。 image:提供的参考图像用于插入特定 ID。 method:选择 ID 插入方法,如“fidelity”(优先保真度)、“style”(保留生成风格)和“neutral”(平衡两者)。 weight:控制 ID 插入强度,范围为 0 到 5。 start_at 和 end_at:控制在去噪步骤的哪个阶段开始和停止应用 PuLID ID 插入。 attn_mask:此选项用于提供灰度掩码图像,以控制 ID 自定义的应用位置,但并不是必需输入,而是可选输入。 Advanced Node:提供了高级节点,可以通过调整 fidelity 滑块和 projection 选项进行更精细的生成调优。比如,ortho_v2 和 fidelity:8 等价于标准节点的 fidelity 方法,而 projection ortho 和 fidelity:16 等价于 style 方法。 此外,在 8 月 13 日的 ComfyUI 共学中也提到控制人物一致性有很多方法,课程后期会介绍。
2025-03-17
Midjourney怎样生成人物侧脸照?
要在 Midjourney 中生成人物侧脸照,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 初始图(单人画面生成结果)。 2. 找到已生成的人物纯图,提取图片链接(url)做准备工作。 3. 基于生成的构图清晰但人物失控的成图基础上,进行重绘 Vary Region。具体操作包括:框选需要被替换的人物,然后将准备好的链接,贴入框内界面 cref 后面,注意先把原始的 cref(即红色部分)删掉。 4. 连续“抽卡”后找到合适的角度,选中理想的图片,U1/U2/U3/U4 点击后就可以拿出来使用。 5. 假设需求是让配角转头营造“偷看主角”的感觉。先准备一个正脸照的链接,然后进入重绘界面圈起红色部分,更新 cref 的链接为正脸照链接。如果还是出不来,再修改原有指令词,要求将女性的侧脸照替换成正脸。坚持几轮抽卡后就可以得到需要的结果。 此外,Midjourney V6 更新了角色一致性命令“cref”。您可以添加角色参考图像,并选择一个“cw”以达到效果。Midjourney 能够从参考图像中识别的角色属性将与提示混合,从而创建出您角色的最终表现。您可以通过使用“cw N”参数(cref 权重)来大致控制转移,其中 N 的值可以从 1 到 100,默认值为 100。需要注意的是,“cw”参数不会改变角色参考图像的强度/影响力,“cw 100”的值(默认值)将捕捉整个角色,“cw 99 到cw 1”之间的值将开始捕捉较少的整个角色,仅集中于转移面部,“cw 0”的值将仅捕捉面部,大致类似于面部替换。
2025-03-17
人物一致性
Midjourney 的角色一致性功能: 此功能类似于“风格参考”,但尝试使人物与“人物参考”图像相匹配。 使用方法:在提示词后输入`cref URL`并附上一个人物图像的 URL。需注意一定要在提示词后面,否则会报错。 可以使用`cw`来修改参考“强度”,从 100 到 0。强度 100(`cw 100`)是默认值,会使用面部、头发和衣服;强度 0(`cw 0`)时,只会关注面部(适合改变服装/发型等)。 该功能同步支持 MJ V6 和 Niji V6。 对于保证角色一致性,可利用 MJ 重绘功能,在重绘提示词里输入`cref cw`。 若有黑边问题,可将黑边部分框住,重绘输入关键词“background”去除黑边,保证背景一致。 体验 MJ 网页版效果更佳,网址:https://alpha.midjourney.com/
2025-03-13