10碱基长度序列如何进行比对

以下是 10 个类似 ChatGPT 的著名产品： 1. CharacterAI：规模约为 ChatGPT 的 21%，在移动领域表现强劲，DAU 可与 ChatGPT 媲美，留存率更高。 2. Google 的 Bard：位列前 5 名。 3. Quora 的 Poe：位列前 5 名。 4. Midjourney：内容生成工具。 5. ElevenLabs：内容生成工具。 6. Civitai：模型中心，用于图像，排名前 10。 7. Hugging Face：模型中心，排名前 10。 8. GPT3：是 ChatGPT 背后模型的前身。 9. GPT3.5：在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前，驱动了 ChatGPT。 10. GPT4

以下是 2025 年 1 月 10 日 AI 领域的最新新闻： 《拾象 2025 AI Best Ideas：20 大关键预测》：拾象投研团队预测 2025 年 AI 发展的关键趋势，包括微软可能转向 Anthropic 合作，Google 利用其强大资源缩小与领先者的差距，以及 Agent 成为新的软件核心，推动任务自动化和推理能力的提升。同时，数据的上下文层和合成数据技术的突破将是竞争的关键。硬件方面，推理需求激增将使 NVDA 继续在算力市场中保持领先地位。 《我们即将进入 Agentic AI 时代，而第一个落地就是 Coding Agent》：讨论了即将进入的智能代理 AI 时代，特别是 Coding Agent 的崛起。随着 AI 编程能力的提升，许多人将有机会更快地开发产品，投资者对此充满期待。然而，关于 AI Coding 是否会取代传统程序员的争论仍然存在，分为保守派、乐观派和激进派。尽管未来仍不确定，但 AI 编程课程的需求已显著增加，显示出人们对这一领域的关注和焦虑。 《海螺主体一致视频教程及测试效果》 《「灵宇宙」顾嘉唯：半年完成三轮融资，携新一代智能硬件 OS 亮相 CES》：在 2025 年 CES 上，初创公司「灵宇宙」展示了针对儿童的 AI 学习伴侣 Ling！。创始人顾嘉唯强调，公司的目标是开发新一代智能硬件 OS，利用多模态技术提升机器的感知与决策能力。Ling！通过 4D 空间交互为孩子们提供沉浸式学习体验，内置多种 AI 角色，覆盖多个学科。 《CES 2025：井喷的 AI 陪伴与 AI 眼镜》：CES 2025 在拉斯维加斯举行，展出大量 AI 陪伴产品和智能眼镜。针对儿童和家庭的 AI 产品激增，包括可爱的机器人如 Yukai Engineering 的 Mirumi 和 Nékojita FuFu。其他亮点有 TCL 的模块化 AI 机器人 Ai Me、全自动拉布拉多机器人 Jennie 及三星的 Ballie 滚动机器人。 《帆哥：2024AI 大事纪》：总结了 2024 年发生的大多数 AI 大事，包括 1 月斯坦福大学 Mobile Aloha、1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D、1 月 11 号 GPT store 上线、1 月 MagnificAl 高清放大爆火、1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售等。

以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析： A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来，已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面，它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如，Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单，移动端有两家。其中，多数产品自诩“无限制”，用户可进行不受限的对话或互动，且访问主要通过移动网页，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度高，如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次，Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析，超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比，有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno，从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑，占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜，包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加，为用户提供相关建议。此外，Discord 流量值得关注，相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接：https://a16z.com/100genaiapps/ 作者：A16Z Olivia Moore 发布时间：2024.03.13 去年 9 月的报告：

以下是关于雪梅 May 的 AI 学习日记的相关内容： 1. 适合人群：适合纯 AI 小白，若还在观望不知如何入手，可参考此日记。 2. 学习模式：学习模式为输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 3. 学习内容：日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域并学习最新内容。 4. 学习时间：在半年多时间跨度中，其中 100 天学习 AI，并非每天依次进行，有空时学习，目前作者已进行到 90 天。 5. 学习费用：学习资源免费开源。 此外，作者在第九阶段的感受是，想明白从让个人更优秀角度前进就有很多灵感，其学习路径为迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。在第二阶段，作者因自身工作选择了 AI agent 领域的 coze 进行学习，认为可根据自身熟悉领域选择学习方向，coze 适用所有人，无需代码基础和图文审美，只要能发现智能体需求，就可用工作流实现。

以下是国外 10 个可免费使用的著名 AI： 1. Langfuse：大模型应用的开源追踪和分析工具，提供开源可观测性和分析功能，可在可视化界面中探索和调试复杂的日志和追踪，使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 2. Eden AI：将顶尖 AI API 融合为一，能为每项 AI 任务选择正确的 AI API 来提高准确性和降低成本，集中管理使用限制和成本监测，并不断探索市场上新兴的 AI 能力。 3. Langdock：能在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件，将 API 连接到 Langdock，并将其作为插件部署到所有大模型应用中，然后使用内置的测试功能来确保一切按预期工作，并在插件扩展时进行监控。 4. LLM Spark：用于构建生产就绪大模型应用的开发平台。 5. Civitai：开源生成式人工智能的家园，提供模型托管、图像/视频生成和模型训练服务，已发展成为一个拥有 650 万月活跃成员的社区。 6. KLING AI：下一代一站式人工智能创作平台，拥有强大的人工智能图像和视频生成能力，通过提示和图像激发创造力，制作出完美模拟现实世界的图像和视频，具有先进的文本理解能力、精细的细节处理和多种风格。 7. Viggle：允许用户通过 3D 视频基础模型 JST 指定角色的动作，创作者、品牌和电影制作人可以轻松地替换角色、复制动作并将他们的想法变为现实。 8. Hailuo Video by MiniMax：强大的人工智能驱动的视频生成引擎，能将简单文本转换为生动、专业品质的视频，将静态图像转换为动态视觉故事。 9. Hedra：开创性的视频基础模型公司，正在构建一个能够实现控制、情感和创造性智能的全栈创作工作室。 10. Bing：在写东西方面是最佳免费选项之一。 11. Claude 2：在写东西方面是免费选项之一。

如果您想看到一张人像图片中人物 10 年后的样子，可以尝试以下两种方法： 1. 利用 Stable Diffusion（SD）相关技术： 在新上线的 controlnet 模型中，Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，提示词直接描述颜色和对应的内容。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果可能更好。但可能存在颜色不精准出现在想要位置、提示词相互污染、背景不统一等问题，此时可启用 cutoff 插件进行控制，具体可参考相关文章。 若照片像素较低，还可将其变得更高清。 2. 利用 GPT 识图功能： 对图片的内容进行细致描述，可借用 GPT 来进行，也可自行描述。例如，对人物的年龄、发型、肤色、五官、穿着、姿态、背景等进行详细描述。

以下是为您整理的关于大模型时间序列相关的图的信息： 2023 年 7 月 10 日，在“一图胜千言”中更新了几张图，包括一张 LLM 很重要的图，其背后是一篇必读论文《Language Models are FewShot Learners》，还有大型语言模型（大于 10B）的时间轴，这背后也是一篇论文，85 页盘点 LLM 发展史，附最详细 prompt 技巧。此外，还有 datacamp 出品的“生成式人工智能工具全景图”和“盘点数据和人工智能相关工作所需的主要服务”。 中文大模型基准测评 2023 年度报告中，国内大模型关键进展大致分为三个阶段，即准备期（ChatGPT 发布后国内产学研迅速形成大模型共识）、成长期（国内大模型数量和质量开始逐渐增长）、爆发期（各行各业开源闭源大模型层出不穷，形成百模大战的竞争态势）。 Sora：大型视觉模型的综述中，基础模型用于低分辨率视频生成，然后通过级联扩散模型进行细化以提高分辨率。基础视频和超分辨率模型采用 3D UNet 架构，以时空可分离的方式使用。该架构将时间注意力和卷积层与空间对应物结合起来，以有效捕获帧间依赖性。还包括通过插入学习将帧对齐成时间一致序列的时间层，将预训练的 LDM 转变为视频生成器等内容。

以下是一些国内好用的文生视频工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 此外，还有以下工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持多模态输入转化为视频。 3. Pictory：允许用户提供文本描述生成相应视频内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助规划视频内容。 5. 艺映 AI：专注人工智能视频领域，提供文生视频等服务。 国内的还有： 1. Hidreamai：有免费额度，支持文生视频、图生视频，提示词中文、英文均可，能控制运镜等，可生成 5 秒和 15 秒的视频。 2. ETNA：由七火山科技开发，能根据简短文本描述生成 8 15 秒的视频，画质可达 4K，支持中文，时空理解。 您可以根据自己的具体需求和使用场景进行选择。更多的文生视频网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在直角三角形中，根据勾股定理，斜边的长度等于两直角边长度的平方和的平方根。已知直角边分别为 3 和 4，斜边长度 c 可通过以下公式计算： \[ c = \sqrt{3^2 + 4^2} = \sqrt{9 + 16} = \sqrt{25} = 5 \] 以下是使用 Python 语言实现的代码： ```python import math a = 3 b = 4 c = math.sqrt print ```

是的，prompt 的长度会占用 token 数量。 在大型语言模型中，输入的文本会被分词器（tokenizer）拆分成一串 token 序列输入给模型。每个 token 通常对应一个单词或字符串片段。token 的数量就决定了输入序列的长度。 所以，prompt 中包含的每个单词、标点符号等都会被视为一个 token，从而占用 token 数量。 不同的分词器有不同的分词策略和词表，对于同一个 prompt，可能得到不同的 token 数。但总的来说，prompt 越长，占用的 token 数就越多。 很多大模型对输入长度有限制，比如 GPT3 接受的最大 token 数是 2048。这就要求控制好 prompt 的长度，否则会被截断或产生不准确的结果。 一些技巧可以用来节省 prompt 的 token 数： 1. 使用简洁的词语，避免冗余 2. 缩写/代词替代复杂词组 3. 去除不必要的标点和空格 4. 小写替代部分大写单词 总之，prompt 长度对应的 token 数需要根据具体任务合理控制，以在保证效果和节省计算的间权衡取舍。对于特别复杂的输入，可以考虑分步骤输入以规避长度限制。