百度的大模型

目前尚未有专门针对解析百度网盘里的视频，并为学习视频整理出完整清晰笔记的免费 AI 软件。但您可以尝试使用一些相关的工具和方法来实现类似的功能。例如，您可以使用语音转文字工具将视频中的讲解转换为文字，然后再利用文本处理软件进行整理和分析。另外，一些笔记软件也具备一定的辅助功能，帮助您更好地整理和归纳信息。

目前国内在做语言生成式 AI 的有不少，例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外，还有一些在特定时间上线的大模型，如 8 月正式上线的包括北京的百度（文心一言）、抖音（云雀大模型）、智谱 AI（GLM 大模型）、中科院（紫东太初大模型）、百川智能（百川大模型），上海的商汤（日日新大模型）、MiniMax（ABAB 大模型）、上海人工智能实验室（书生通用大模型）。 需要注意的是，不同的大模型具有各自的特点和功能，在使用和应用场景上可能存在差异。

以下是一些类似于百度飞桨 AI studio 的平台： 1. Coze：是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具，能拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者按需打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，能访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大场景和数据优势，提供深入环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成，请仔细甄别，您可根据自身需求选择适合的平台进一步探索和应用。

Coze是一个AI Bot开发平台，它允许用户创建工作流来自动化各种任务。然而，根据我的知识截止日期，Coze本身并没有直接提供百度网盘自动下载的功能。不过，你可以尝试以下方法来实现类似的自动化： 1. 使用API：如果百度网盘提供了API接口，你可以在Coze中创建一个工作流，通过API来实现自动下载功能。 2. Webhooks：如果Coze支持Webhooks，你可以设置一个外部服务来监听百度网盘的更新，当有新的文件或更新时，通过Webhook触发Coze的工作流。 3. 定时任务：在Coze中设置定时任务，定期检查百度网盘的特定文件夹或链接，如果发现新的文件或更新，执行下载操作。 4. 第三方集成：如果Coze支持与第三方服务集成，你可以寻找提供百度网盘自动下载服务的第三方工具，并通过Coze与这些工具集成。 5. 编写脚本：如果Coze允许执行自定义脚本，你可以编写一个脚本来实现与百度网盘的交互，并在Coze中运行这个脚本。 6. 利用数据库：如果Coze支持数据库操作，你可以将百度网盘中的文件信息存储在数据库中，然后通过Coze的工作流来管理这些信息，并触发下载。 7. 使用命令行工具：如果百度网盘有命令行工具可用，你可以在Coze中创建一个工作流，通过命令行调用这些工具来实现下载。 请注意，自动化下载百度网盘的文件可能受到百度网盘的服务条款限制，你需要确保遵守所有相关的法律和条款。此外，自动化下载可能涉及到账号安全问题，确保你的账号信息安全，避免使用不安全的自动化方法。 由于Coze的具体功能和百度网盘的API可能会随时间变化，建议查看Coze的最新文档和百度网盘的官方API文档，以获取最新信息和可能的解决方案。如果需要具体的编程指导或自动化方案设计，可能需要咨询专业的开发者或Coze的技术支持。

百度有推出数字员工，叫做度晓晓。度晓晓是百度公司推出的一款数字人，它可以与用户进行自然语言对话，回答用户的问题，提供信息和服务。度晓晓的特点是它具有高度的智能化和个性化，它可以根据用户的需求和喜好，提供个性化的服务和建议。 如果你想根据小冰框架开发数字员工，可以考虑以下步骤： 1. 了解小冰框架：小冰框架是一个开放的人工智能框架，它提供了一系列的工具和接口，用于开发和部署人工智能应用。你需要了解小冰框架的基本概念和功能，以便更好地使用它。 2. 准备开发环境：你需要准备一个开发环境，包括一台计算机和相关的软件工具。你可以选择使用小冰框架提供的开发工具，也可以使用其他的开发工具。 3. 开发数字员工：你需要使用小冰框架提供的工具和接口，开发一个数字员工。你需要定义数字员工的行为和功能，以及它与用户的交互方式。 4. 部署和测试：你需要将开发好的数字员工部署到服务器上，并进行测试和调试。你需要确保数字员工能够正常工作，并满足你的需求。 5. 优化和改进：你需要根据用户的反馈和需求，对数字员工进行优化和改进。你需要不断提高数字员工的性能和质量，以满足用户的需求。 总的来说，根据小冰框架开发数字员工需要一定的技术和时间投入，但它可以为你提供一个强大的工具，帮助你开发出更加智能和个性化的数字员工。

在图像对比与图像搜索方面，以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用： RAG（检索增强生成）：通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据，对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解，再根据用户提问进行检索和回答，但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架，能够支持在本地运行。 AI 搜索：结合了多种能力，如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等，能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域，如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型：像能唱会跳、精通多种技能的机器人，能看见、听见、思考、说话，例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型：决策式模型偏向逻辑判断，按预设程序固定输出；生成式模型偏随机性，能动态组合并结构化呈现，如在图像识别中，决策式模型返回关键词，生成式模型用语言表达结构化信息。

ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面： 1. 预训练（Pretrain）阶段：建立模型的能力上限，如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似，例如采用 decoderonly 的网络架构，有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小，见过大量的 tokens，使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调（Supervised Finetune，SFT）阶段：让模型学会对话的形式展开，即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）阶段：细分为奖励模型（RM）阶段和强化学习（RL）阶段，能激发模型具备多种能力，包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习，不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”，通过自回归生成的方式，将生成的下一个词与之前的上文组合，不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆，而是学习提问和回答的通用规律，实现举一反三，即泛化。学习材料用于调整模型，得到通用模型，以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版，搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息，而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本，但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。

训练模型的方法有多种，以下为您介绍几种常见的训练模型方式： 1. 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型： 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 2. 基于百川大模型训练虚拟专家： 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径，配置提示模板。 在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 学习率和训练轮次非常重要，根据自己的数据集大小和收敛情况来设置。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求，加速训练速度。 显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式非常好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用 20G 左右，耐心等待一段时间。 3. 使用编码器解码器架构构建诗歌生成器： 在训练模型之前，需要一个损失函数，由于本质上是一个多类分类问题，损失将是稀疏的分类交叉熵损失，配置从 logits 计算的损失。 有了损失后编译模型，将损失和优化器联系在一起。 选择训练的时期，一个时期是对数据集的完整传递，进行多次训练，并提供回调以确保在训练期间保存权重。 从实际的字符串中提取字符序列，使用 TensorFlow 的 TF 字符串 Unicode 拆分功能。 将字符序列转化为数字，使用 TF Keras 层中的 StringLookup 函数将每个字符映射到给定的 ID，也可使用同一层的 StringLookup 函数获得反向映射。 将处理后的数据作为神经网络的训练数据集，使用 TF Data Dataset API。

以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站： 1. 3dfy.ai：这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成，拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。

在使用系统提示词（sys prompt）为模型定义角色具有以下重要性： 1. 符合特定应用场景：通过定义角色，使模型的行为和输出更符合具体的应用需求，例如让模型作为历史顾问回答历史问题，或作为技术专家解决技术难题。 2. 明确任务和风格：不仅可以指定具体的人物角色，还能设定一种交流风格，如正式、幽默、友好等。 3. 引导模型行为和输出：为模型提供固定的模板，确保其输出与期望和工作流的需求保持一致。 4. 优化用户体验：ChatGPT 有默认的“一个乐于助人的助手”角色，可通过修改系统提示词来满足更个性化的需求。 然而，也有观点认为不需要过度依赖角色扮演类的提示词。关键是要非常具体地描述出模型所在的使用环境，提供足够详细的信息，以避免模型未按预期完成任务。提示词最重要的是表达清晰准确。

目前比较知名的 AI 大模型有： 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.baichuanai.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://internai.org.cn 大模型的特点和架构： 架构方面： encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务，例如分类和情感分析，最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务，目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。 大模型的优势在于： 预训练数据非常大，往往来自于互联网上，包括论文、代码、公开网页等，最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多，Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 大模型比较火的应用场景： 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，未来可能扩展到视频内容的生成。 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 医疗和健康咨询：提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 需要注意的是，随着大模型的普及，也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。