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1. 国内各个大模型有什么区别,请基于数据库/擅长方向分析 2. 推荐好用的搜索ai工具,需要查询权威资料,要求信息源可靠

Answer

以下是关于您提出的问题的回答:

国内各个大模型的区别

  • 北京企业机构:
    • 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com
    • 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com
    • 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn
    • 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn
    • 百川智能(百川大模型):https://www.baichuan-ai.com/
  • 上海企业机构:
    • 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/
    • MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat
    • 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://intern-ai.org.cn

在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat;目前不能进行自然语言交流的有昇思(可以对文本进行是否由 AI 生成的检测,类似论文查重,准确度不错);受限制使用的有 MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)。特色功能方面,昇思可以生图,MiniMax 可以语音合成。

关于好用的搜索 AI 工具:目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是,中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域,数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台,但他们在数据处理上更加精细,类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国,高质量的数据处理服务相对稀缺,国内大模型主要以中文数据为基础,但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时,往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台,而不是国内的搜索引擎。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com智谱AI(GLM大模型)https://chatglm.cn中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn百川智能(百川大模型)https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/MiniMax(ABAB大模型)https://api.minimax.chat上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——能生成Markdown格式的:智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由AI生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有15元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成

中国大模型面临的真实问题:登顶路远,坠落一瞬

接下来,让我们把目光转向数据这个同样关键的要素。在人工智能的世界里,数据就像是原油,而高质量的数据则是精炼后的汽油。虽然OpenAI训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台,但他们在数据处理上的额外努力,就像是将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。这种数据质量的提升,远非简单的数据标注工作所能企及,而是需要一支专业团队进行深度的数据清洗和精细整理。然而,在中国的AI创业生态中,高质量的数据处理服务就像是稀缺资源。在国内,数据获取的门槛相对较低,这看似是一个优势。然而,虽然数据获取容易,但高质量数据的获取却是另一回事。国内的大模型主要以中文数据为基础,这看似是一个自然的选择。但业内普遍认为中文互联网数据的质量相对较低。这种情况让人想起了信息论中的"垃圾进,垃圾出"原理。如果输入的数据质量不高,那么即使有最先进的算法,输出的结果也难以令人满意。这个现象在IT从业者的日常工作中得到了印证。当需要搜索专业信息时,他们往往会首选Google、arXiv或Bing等国际平台,而不是国内的搜索引擎。

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1.1 AGI学习路径
以下是关于 AGI 学习路径的相关内容: YoYo 在通往 AGI 的学习之路上有以下心得: 学习前状态:不理解 AI 和提示词工程,作为文科生不懂代码且英语差,在学习前注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路,对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答和 SQL 学习交互,能支持工作数据提取。 学习后现状:可以搓多 Agent 的智能体,但需要进修 Python 搓更多智能体;进行了营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用;创建了 3 个图像流智能体和 2 个 Agent 智能体玩具;在公司中实践了智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答的基本功能;进行了学习 Dr.kown 的尝试实践和图像流的尝试以及企业智能体实践。 在 AGI 的学习路径方面,关键词包括:少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。学习路径如同游戏通关,有主线和支线。个人感受是学不完,找到适合自己的就好,学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 此外,“通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等,还定期组织活动。其品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。
2025-01-15
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容: 律师如何写好提示词用好 AI: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景: 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未具体阐述)
2024-12-25
目前我在帮助出版社改教材,以下是步骤:1.将pdf转为word 2.将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式 3.将相关带29章的文本统一改成23章。哪一步可以借助ai更简便
在您所描述的这三个步骤中,将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式这一步骤可以借助 AI 来更简便地完成。目前有一些 AI 工具和技术能够对图片中的公式进行识别和转换,提高工作效率。但需要注意的是,AI 转换可能存在一定的误差,仍需要人工进行检查和修正。
2024-12-05
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
2. Transformer
Transformer 是自然语言处理领域中的一种重要模型架构。以下是一些与 Transformer 相关的内容: 在“皇子:LLM 经典论文速读版,看完感觉自己通透了”中,Transformer 是众多被讨论的模型之一,与 GPT1、BERT 等一同被提及。 在“Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】”中,从核心本质上看,Sora 是一个具有灵活采样维度的扩散变压器。 在“机器之心的进化/理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命”中,有众多与 Transformer 相关的参考资料,如“Attention Is All You Need”论文等。
2024-12-27
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前在创建这种智能体方面,一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而,要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的,因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议: 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库,例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样,将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤,明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑,将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤,使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
2024-11-21
你是一名课程开发专家,现在要以“AI技术在课程设计中的应用“为题展开培训,课程对象是企业内部培训师,时长1天。 课程要解决以下问题: 1.用AI工具做需求数据统计 2.用AI工具设计课程题目 3.用AI工具设计课程大纲。4.用AI工具制作PPT5.用AI工具画配图。 要求如下: 1.需要到三级大纲。 2、结构完整。 格式如下: 一、(一级大纲) 1、(二级大纲) 1.1(三级大纲)
一、AI 技术在课程设计中的应用 1、AI 工具与需求数据统计 1.1 Chat Excel 处理数据 1.2 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 1.3 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 2、AI 工具与课程题目设计 3、AI 工具与课程大纲设计 4、AI 工具与 PPT 制作 5、AI 工具与配图绘制 二、生成式人工智能在教学中的应用 1、生成式人工智能的基本原理 1.1 文生文 1.2 文生图 1.3 文生音频 1.4 文生视频 2、生成式人工智能的最少必要知识 2.1 生成式 AI 原理 2.2 能力范围 2.3 性能参数 3、人工智能的学习方式 3.1 监督学习 3.2 无监督学习 3.3 强化学习 4、生成式人工智能的应用案例 4.1 根据消费者购买行为偏好分组 4.2 手机相册里的人脸识别分类 4.3 根据房屋特征面积预测价格 4.4 垃圾短信检测分类 4.5 汽车自动驾驶或路径规划导航 4.6 高级游戏人机对弈 5、AI 与教育的关系 5.1 AI 辅助教师的一天 5.2 各大模型之间的使用差异 5.3 教师使用 AI 小技巧
2024-10-28
你是一名课程开发专家,现在要以“AI技术在课程设计中的应用“为题展开培训,课程对象是企业内部培训师,时长1天。 课程要解决以下问题: 1.用AI工具做需求数据统计 2.用AI工具设计课程题目 3.用AI工具设计课程大纲。4.用AI工具制作PPT5.用AI工具画配图。 要求如下: 需要到三级大纲。 2、结构完整。 格式如下: 一级大纲) 二级大纲) (三级大纲)
以下是以“AI 技术在课程设计中的应用”为题,为企业内部培训师设计的一天培训课程大纲: 一级大纲) AI 技术在课程设计中的应用概述 二级大纲) AI 技术的基本概念与分类 三级大纲) 监督学习 三级大纲) 无监督学习 三级大纲) 强化学习 三级大纲) 生成式 AI 二级大纲) AI 技术的应用领域与案例 三级大纲) 根据消费者购买行为偏好分组 三级大纲) 手机相册里的人脸识别分类 三级大纲) 根据房屋特征面积预测价格 三级大纲) 垃圾短信检测分类 三级大纲) 汽车自动驾驶或路径规划导航 三级大纲) 高级游戏人机对弈 一级大纲) AI 工具在课程设计中的具体应用 二级大纲) 用 AI 工具做需求数据统计 三级大纲) Chat Excel 处理 Excel 数据 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果系统右键“快速操作”实现一键视频压缩、加速 1.5x 三级大纲) 让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数 二级大纲) 用 AI 工具设计课程题目 三级大纲) 基于数据分析生成题目 三级大纲) 利用自然语言处理优化题目表述 二级大纲) 用 AI 工具设计课程大纲 三级大纲) 依据需求分析生成大纲框架 三级大纲) 完善大纲细节与逻辑 二级大纲) 用 AI 工具制作 PPT 三级大纲) 内容排版与布局设计 三级大纲) 图表与图片的生成与插入 二级大纲) 用 AI 工具画配图 三级大纲) 选择合适的 AI 绘画工具 三级大纲) 明确配图需求与风格 一级大纲) 相关法规与注意事项 二级大纲) 国家互联网信息办公室等七部门的相关规定 三级大纲) 《生成式人工智能服务管理暂行办法》的解读 一级大纲) 总结与交流 二级大纲) 课程设计实践经验分享 二级大纲) 问题答疑与交流互动
2024-10-28
AI应用到哪些行业了
人工智能(AI)已经广泛应用于众多行业,以下是一些主要的应用领域: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 识别和阻止欺诈行为,降低风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,帮助投资者决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 根据市场需求动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高产品质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育领域,提供个性化学习体验。 农业方面,分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐行业,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域,优化能源使用,提高能源效率。 需要注意的是,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-18
将歌曲MP3转成视频形式的AI工具
以下是一些将歌曲 MP3 转成视频形式的相关 AI 工具及操作步骤: 工具推荐: 1. TME Studio:腾讯音乐开发的 AI 音频工具箱,常用功能为音频分离,可用于将人声和伴奏从歌曲中提取出来。 地址:https://y.qq.com/tme_studio/index.html/editor 2. Vocalremover:包含音频分离、变调、BPM 查询等功能,常用的是变调和 BPM 查询。建议在准备素材阶段,就将音频调整到所需调,并获取到 BPM。 地址:https://vocalremover.org/zh/keybpmfinder 实操步骤: 1. 准备音频素材: 使用干声转换,在软件中分别导入人声干声和伴奏,放在两个轨道上。干声是用来转成 MIDI 做 AI 演唱的。 注意,如果是男歌女唱或者女歌男唱,请在导入前先进行变调后再导入(不会变调的可参考工具推荐)。通常女声比男声高 5 个 key 左右,不绝对,大家根据听感测试调整即可。 2. 干声转换: 在转换之前,先将工程 BPM 设置为与歌曲一致(界面顶部,前面是 BPM 后面是拍数,把 BPM 修改为上述操作获取到的数字),这一步是为了后续微调的时候方便音符对齐节奏。设置完成后,将音频轨道的文件拖入到空白的歌手轨道,即可进行干声转换。 3. 选择歌手:软件左侧有歌手可以选择,长按拖动到歌手轨道的头像处即可切换歌手。
2025-01-18
哪些AI工具可以将歌曲MP3改成MV
目前尚未有直接将歌曲 MP3 转换为 MV 的成熟 AI 工具。通常,制作 MV 需要涉及视频编辑、特效处理、画面设计等多个复杂的环节,需要借助专业的视频编辑软件,如 Adobe Premiere Pro、Final Cut Pro 等,并结合创意和素材来完成。
2025-01-18
Noisee AI
以下是关于“Noisee AI”相关的信息: 在 AI 术语方面: “Noise”:噪声,属于 AI 领域的术语。 “Noise Distribution”:噪声分布,属于 AI 领域。 “NoiseContrastive Estimation”:噪声对比估计,属于 AI 领域。 在音乐方面: “Noise”:噪音,是指在音乐中故意加入的非音乐性声音或不和谐音效,用于创造特殊的氛围或表达情感。适用于噪音音乐、实验音乐、工业音乐等风格。编曲时可在乐曲中加入故意的噪音或不和谐音效,增强音乐的前卫感和独特性。 “Noise rock feedback”:噪音摇滚反馈,是指在噪音摇滚音乐中使用的电吉他反馈音效,具有强烈的噪音和失真效果。适用于噪音摇滚、实验摇滚、朋克摇滚等风格。编曲时可通过电吉他和效果器产生反馈音效,增强音乐的力量感和独特性。
2025-01-18
有哪些AI工具可以提取歌词
以下是一些可以提取歌词的 AI 工具: Suno:在做 hiphop 时存在咬字太清楚等问题,可通过替换拟音歌词和手动断句等方法解决部分问题。 AIMS:人工智能驱动的音乐相似性搜索和自动标记,适合以音乐发现为业务的人。 FeedForward:用于音频和声音目录的直观音频搜索引擎。 Aimi:发现将音乐从歌曲和播放列表束缚中解放出来的艺术家。 Utopia Music:每次播放公平报酬。 Musiio(被 SoundCloud 收购):使用人工智能帮助自动化工作流程。 niland(被 Spotify 收购):构建人工智能驱动的音乐应用程序。 cyanite:用于音乐标记和相似性搜索的人工智能。 musicube(被 SongTradr 收购):B2B AI 音乐元数据服务,例如自动标记、元数据丰富和语义搜索。 Musixmatch:基于歌词的音乐发现、推荐和搜索的算法和工具。 hoopr:人工智能驱动的引擎可帮助找到正确的配乐。 Pex:音乐识别和版权合规性,包括音频指纹、大规模翻唱识别。 SONOTELLER:AI 音乐分析,包括歌词摘要、主题提取和音乐特征。
2025-01-18
怎么学习AI
以下是关于新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,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,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 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,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生学习 AI 的建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-18
查询相关信息源的工具推荐
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2024-08-09