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我给你分子结构,能设计合成路线吗

Answer

目前利用大型语言模型,如“Coscientist”人工智能系统,可以为给定的分子结构设计合成路线。其工作流程大致为:当被问及能否合成某个分子时,首先会在互联网上搜索相关合成路线,接着根据搜索结果制定实验协议,然后将实验协议写成代码以指导自动化实验设备,最后由机器人执行实验任务。这个过程是可迭代的,能根据实验结果调整协议以改进实验并实现预期目标。

在生物学领域,AI 也能在创造新的蛋白质方面发挥作用。例如,华盛顿大学的研究员克里斯·诺恩先生最近使用 AI 创造了一种类似萤火虫的发光蛋白质,其他研究人员也已在寻找治疟疾疫苗和帕金森病研究中使用了 AI。过去创造新蛋白质需要确定氨基酸序列如何折叠成最终分子结构以确定其实际功能,过程艰难,而现在 AI 极大地提高了效率。

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References

化学:使用大型语言模型进行自主化学研究

原创xiaoming乐谷说2023-12-23 23:00文章地址:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06792-0nature前几天发来王炸,论文标题《Autonomous chemical research with large language models》,趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。这张图片展示了一个名为“Coscientist”的人工智能系统的工作流程图,该系统用于自动化化学研究。图中描述了从一个简单的人类提示开始,到实验结束的整个过程。具体步骤包括:文献搜索(Literature search):当被问及是否能合成某个分子A时,Coscientist首先会在互联网上搜索相关的合成路线。协议选择(Protocol selection):接着,Coscientist会根据搜索结果制定实验协议。翻译成代码(Translation into code):然后,Coscientist会将实验协议写成代码,以指导自动化实验设备。实验(Experiment):最后,机器人根据代码执行实验任务。这个过程是可迭代的,意味着Coscientist可以根据实验结果调整协议,以改进实验并实现预期目标。这个系统利用大型语言模型来规划和实施化学任务,展示了人工智能在化学研究中的应用潜力。价值在于:

生物学:创造新的蛋白质

人物:克里斯·诺恩(Chris Norn)职业:华盛顿大学的研究员两年前,研究人员破解了使用AI预测蛋白质形状的代码。创造新的蛋白质是一项关键的科学事业:过去,人类已经能够为糖尿病患者制造胰岛素类似物和能够抵抗癌症的免疫细胞。但这很难——创造一个新的蛋白质需要确定氨基酸序列将如何折叠成最终的分子结构,以确定蛋白质实际功能。诺恩先生说:「在此之前,我们必须先绘制出我们想要的新蛋白质的蓝图,然后我们会花费很多时间让计算机生成示例,很少有这些示例能够成功。」现在,AI可以做到这一点。他最近使用它创造了一种类似萤火虫的发光蛋白质,其他研究人员也已经在寻找治疟疾疫苗和帕金森病研究中使用了AI。「我们每天只能测试那么多的假设,我可能有一个想法,也许是一个特定结构的蛋白质,我没有记住所有的蛋白质结构,但算法已经记住了它们,它已经查看了所有结构,并为如何组装新结构制定了一般规则,这真是太神奇了!」他已经从事蛋白质研究有十年了,他说这是他迄今为止效率最高的方法。「这很疯狂,一切都变得更容易了」🤯

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我是一个小白,我想要一个deepseek学习路线
以下是为您提供的 DeepSeek 学习路线: 1. 首先,通过相关报道和研究,了解 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义,包括技术突破与资源分配策略。重点关注其长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的深远影响。您可以参考: 2. 深入研究 DeepSeek 在架构和工程上的创新,例如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练。思考其在工程和应用平衡中的高效优化方式,以及开源与闭源竞争的相关反思和 AI 生态未来发展方向。相关内容: 3. 了解 DeepSeek R1 模型,它属于基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考来提升回答质量。理解这种模拟人类深度思考的能力以及其背后独特的“教育方式”。 4. 学习 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro,它将图像理解和生成统一在一个模型中。了解其具有的两种本领,包括理解模式和画画模式,以及其核心的 DeepSeek 语言模型、特别训练法、与 Diffusion 模型的区别、好处和关键设计等方面。
2025-02-19
我是一名AI小白,有一定编程基础。现在想学习AI知识,让AI成为我的工具。请给出学习路线
以下是为您提供的 AI 学习路线: 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,您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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. 对于有一定编程基础的新手: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向新手的 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,了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 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,比如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 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,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。 总之,新手可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-02-04
deepseek的技术路线是什么样的
DeepSeek 从一开始就选择了与国内诸多大模型新秀不同的技术路线。它走的是全球开源社区路线,分享最直接的模型、研究方法和成果,吸引反馈,再迭代优化,自我进益。开源十分彻底,从模型权重、数据集到预训练方法都悉数公开,高质量的论文也是开源的一部分。 DeepSeek 先后发布了多款开源模型: 1. 2023 年 11 月,发布 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM,但在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月,发布 V2,以混合专家模型(MoE)和多头潜在注意力机制(MLA)技术的结合,大幅降低了模型训练特别是推理的成本,开始引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月,发布 V3,以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本,实现了模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5,媲美闭源模型 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩,引发轰动,成为世界大语言模型发展的里程碑。 DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中有以下区别: 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张,而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。 2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT3 时刻,而 DeepSeek 用了一年摘得了 V3 的圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步,而 DeepSeek 则是训练与推理并重。 DeepSeek 从隐秘低调到备受关注,以及它从 Coder 到 V3 模型的三次迭代,与 OpenAI 从 GPT1 到 GPT3 的升级节奏和引发的反响非常接近。
2025-01-29
小学生科创AI自学路线及网址、详细教程
以下是为小学生提供的科创 AI 自学路线及相关资源: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,找到一系列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,如图像、音乐、视频等,可以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,通过实践巩固知识,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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 目前暂时没有专门针对小学生科创 AI 自学的网址和详细教程,但您可以在 B 站找丰富的 AI 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。
2025-01-06
RAG技术路线知识库搭建流程
RAG 技术路线知识库搭建流程主要包括以下步骤: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储: 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 在构建知识库的过程中,还涉及到文档解析环节,即将各种类型的资料(包括但不限于 Word、PDF、Excel 和图片等)转换成文字,为后续流程奠定基础。针对图片一般使用 OCR 图像识别技术,针对文档一般将其转换成 Markdown 格式。文档解析完成之后,要进行预处理。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案,其重要一环是文档切片(Segment),但 RAG 方案存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。
2025-01-06
学习AI路线
新手学习 AI 可以参考以下路线: 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模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 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。
2025-01-03
图片合成
以下是关于图片合成的相关介绍: ComfyUI BrushNet: 这个过程类似于小时候的连点成图游戏,现在由电脑在图片上操作。 1. 掩码:像有洞的纸覆盖在图片上,电脑程序通过洞了解需修复部分。 2. 编码器:是电脑的大脑,把需修复图片转换成能理解和处理的信息。 3. 噪声潜在空间:加入随机性让修复部分更自然。 4. BrushNet 和冻结的 UNet:像画家的画笔和调色板,帮助完成修复工作。 5. 去噪和生成图像:去除噪声,创建真实图片部分。 6. 模糊掩码和合成:用特殊技巧将新生成图片和原始图片融合。 Blend叠加: /blend 命令允许快速上传 2 5 张图片,通过对每张图片的概念和美学分析,将它们合并成新图。 与 /imagine 结合多个 。 在输入 /blend 命令后,会提示上传两张照片,可从硬盘拖放或在移动设备从照片库添加。要添加更多图像,选择 optional/options 字段并选 image3、image4 或 image5。 图像叠加默认 1:1 宽高比,可使用可选的 dimensions 字段选择方形(1:1)、肖像(2:3)或横向(3:2)的长宽比。 与其他 /imagine 命令一样,/blend 指令末尾可添加 ,指定在 /blend 命令中的宽高比会覆盖自定义后缀中的宽高比。为获得最佳处理效果,上传与期望结果相同的图像宽高比。
2025-02-10
仿制药合成相关的ai有哪些?
以下是一些与仿制药合成相关的 AI 应用和系统: 1. ChatGPT 引发的范式转移涉及医疗领域,在蛋白质结构预测和合成方面有大量突破。 2. AlphaFold 是由 DeepMind 开发的在蛋白质结构预测方面表现出色的 AI 系统,其预测准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 3. Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型 ESMFold,截至目前已经进行了 7 亿次预测。 4. 多伦多大学研究人员开发了一种新的 AI 系统,利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 5. 华盛顿大学的 David Baker 教授的团队开发了基于 DALLE 的人工智能系统 RF Diffusion,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 6. 洛桑联邦理工学院的科学家们开发了一种基于神经网络的新工具 PeSTo,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快、且通用性强。 7. 在 Surrey 大学开发了一种人工智能系统,用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可以用于理解肿瘤的差异并开发药物。 8. 肯特大学的研究团队使用名为 talin 的蛋白质制成凝胶,该凝胶具有吸收冲击的能力,他们的目标是将 talin 蛋白质制成防弹材料。 文献参考: https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514
2025-02-03
怎么把视频或图片中的人脸进行替换,生产新的合成图片或视频
要把视频或图片中的人脸进行替换,生成新的合成图片或视频,可以参考以下方法: 1. 利用 TecCreative 创意工具箱: 图片换脸:仅需上传原始图片和换脸图片,即可一键实现素材换脸。操作指引为上传原始图片——上传换脸图片——点击开始生成。注意图片大小上限 5M,支持 JPG、PNG 格式。 视频换脸:自动识别视频中的人脸,并将其替换为选择的脸部。操作指引为上传原始视频——上传换脸图片——点击生成。 2. 实战方法: 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab,打开这个工具。通过终端输入命令启动 facefusion: 点击顶部的 + 号选项卡,新打开一个终端窗口。 点击终端区域,启动一个终端的选项卡。 在打开的终端窗口中,输入 3 条命令做 3 件事情: 查看文件列表。输入 ls 并按回车,显示当前位置所在目录下的文件列表。 进入 facefusion 目录,输入 cd facefusion 并按回车,进入程序目录。 启动 facefusion。输入:python./run.py executionproviders cuda cpu 启动程序。注意后面的参数 executionproviders cuda cpu 非常重要,如果不加 cuda,则默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢。 当出现提示信息时,说明启动成功。 打开 facefusion 软件,需要返回实例列表,点击自定义服务按钮,会打开一个新的浏览器窗口。 在 facefusion 软件界面上,上传准备好的图片、视频后,在右侧可以看到预览效果。点击下方的开始按钮,执行换脸处理。执行完成后,在输出的位置,会出现处理后的视频,输出窗口的右上角有一个下载按钮,点击它可以导出变量后的视频到本地。
2025-02-01
视频合成
视频合成是一个具有一定难度的任务,原因包括: 1. 视频合成需要不同帧之间保持时间一致性,这要求将更多世界知识编码到模型之中。 2. 收集大量高质量、高维度的视频数据,以及配对的文本视频数据更为困难。 如果想用 AI 把小说做成视频,可参考以下制作流程: 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。
2025-02-01
可以将自己原创清唱配乐合成一首完整作品吗
目前的 AI 技术可以帮助您将自己原创清唱配乐合成一首完整作品。有多种相关的软件和工具可供使用,例如一些专业的音频编辑软件,它们具备音频合成、混音等功能,可以将您的清唱和配乐进行整合和优化。但具体的效果可能会受到您的清唱质量、配乐选择以及操作技巧等因素的影响。
2025-01-26
有两张图,一张是手,一张是戒指,如何将戒指套入手上合成一张图
目前没有相关的知识库内容为您提供将手和戒指合成一张图的具体方法。但一般来说,您可以使用专业的图像编辑软件,如 Adobe Photoshop 等。以下是大致的步骤: 1. 打开软件并导入手和戒指的图片。 2. 选择戒指图片,使用抠图工具将戒指抠出。 3. 将抠出的戒指移动到手的图片上,并调整大小、位置和角度,使其看起来像是套在手上。 4. 对合成后的图片进行细节调整,如颜色、光影等,以使合成效果更加自然。 希望这些信息对您有所帮助。
2025-01-17
目前做设计的工作者怎么用ai赋能
对于目前做设计工作的人员,可以通过以下方式利用 AI 赋能: 1. 建立针对性的 AI 工作流:构建有效的设计工作流,提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练:例如使用 lora 模型训练方式,生成特定形象及 KV 风格,建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型,并根据实用场景进行分类。同时,根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型,使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产:包括建立和管理 AI 设计资产,沉淀相关知识、技能、工具,促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得,利用参数库快速启动新项目,确保设计准确性并减少重复工作,借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台:如“桃花源|淘宝设计 AIGC”,引入实用功能,增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化,对二次元设计行业影响显著: 1. 降低设计成本和提高效率,更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感,但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低,从业者需关注行业动态,提升技能和创新能力,注重作品原创性和创新性,学会有效利用工具,提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中,AI 加持的创意与设计方面: 1. 现状:AI 驱动的创意工具已融入设计流程,如素材生成和高级图像编辑,设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战: 过度依赖 AI 可能导致设计同质化,失去独特创意表达,需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术,持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题,需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望:随着 AI 技术发展,预计在实时、按需设计中发挥更大作用,未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务,进一步融入创意流程的核心。
2025-02-18
Ai工业机械设计
以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息: AI 绘画在工业机械设计中的应用: Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片,如一个数据图标,蓝色渐变磨砂玻璃,磨砂玻璃建筑,白色透明科技感白色城市建筑场景,数据线链接,芯片等元素,具有高细节灰色背景与简单的线性细节,工作室照明,3d,c4d,纯白背景,8k 等特点。质感不错,可多尝试喂不同构图的图片,喂图玩法对图片影响最大的是参考图,建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用: NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法,设计的零件比人类设计的更强壮、更轻,且会提出人类想不到的想法,但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径: 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍:查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程,在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区:加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,与专业人士交流学习,关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的相关项目,如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究:研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时,掌握相关基础知识和技术细节很重要,通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展,在 CAD 设计中的应用会更广泛,为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-02-17
Ai工业设计
以下是关于 AI 工业设计的相关信息: 在小红书博主方面,有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享,您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到,工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及,包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈,未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时,在 3D 生成方面,须解决空间几何难题,材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射,纹理生成方法多元化,核心技术不断突破,AI 赋能加速发展,应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式,其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力,可通过对话方式表达设计需求,利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求,并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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。 三、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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 (2)历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 (2)模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 (1)网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
你是一名电商专家,有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能:输入材质图片,得到经过设计后的成品衣服
目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中,可能会有相关的技术和模型在未来出现。
2025-02-16
你是一名电商专家,有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能:输入衣服材质图片,得到经过设计后的材质成品衣服
目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展,未来可能会出现相关的应用。
2025-02-16