百川大模型在国内的表现如何

以下是关于 AI 产品部署调用 API 具体成本的相关信息： 国内部分大模型有限制一定免费额度的 Token，如阿里的通义千问大模型、智谱 AI（ChatGLM）、科大讯飞（SparkDesk）都有免费接口。您可以打开相应链接创建 API key。 对于极简未来平台，使用 GPT3.5 模型的每次对话大约消耗不到 20 积分。平台提供每天签到免费领取积分的福利，用户可通过签到免费获得 50 到几百积分。此外，充值 19 元可兑换 10000 积分，能满足日常使用好几个月，实际使用成本不高。 服务器方面，腾讯云的轻量应用服务器对新用户有优惠活动，如一个 2 核 2G3M 的服务器套餐一年只需 82 元，新用户优惠过后的续费费用可能为 100 多到几百一年不等。 宝塔面板有免费和付费版本，免费版已能满足需求。Docker 是开源免费的，使用其部署和管理应用不会产生额外费用。 需要注意的是，不同模型和调用次数的具体费用可能会有所不同，建议您根据实际需求进一步了解和评估。

以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。

以下是关于您提到的 AI 模型的厂商和团队背景以及 AI 产品调用 API 成本的相关信息： 厂商和团队背景： 通义千问：由阿里开发，接口可在 https://dashscope.console.aliyun.com/ 创建 API key。 智谱 AI（ChatGLM）：由智谱 AI 开发，相关网址为 https://chatglm.cn 。 百川大模型：由百川智能开发，网址为 https://www.baichuanai.com/ 。 关于 AI 产品调用 API 的成本： 目前国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token，各平台 API 调用计费是按计算 token 费率定价，具体收费标准不同，需自行留意对应官网。例如 GPT3.5、GPT4、文心一言、讯飞星火、通义千问、mimimax 等，收费标准不一，不做统一赘述。

近期大模型的进展主要包括以下方面： 多模态大模型： 现状：随着数据集和模型规模扩大，传统多模态模型计算量大，研究重点在于各模态的连接，利用现成训练好的单模态基础模型可减少训练费用和提升效率。通过多模态预训练和指令微调实现模态对齐及模型输出与人类意图对齐是核心挑战。 发展历程：最初集中在多模态内容理解和文本生成，如 Flamingo、BLIP2 等；同时实现多模态输入和输出工作，如 MMLMM；将 LLM 和外部工具继承进来，实现“anytoany”的多模态理解和生成，如 visualchatgpt 等；还有为减少级联过程中传播误差的工作。 大型视觉模型 Sora：符合视觉模型的规模化定律，展示了新兴能力，包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等，是第一个展示确认新兴能力的视觉模型，标志着计算机视觉领域的重要里程碑。 OpenAI 的新模型 o1preview/mini：复杂问题思考过程长，相对简单问题也需 5 10 秒，使用条数少，冷却时间长，但推理模型准确率不断攀升，为行业注入了强心剂。

以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库： 1. 您可以搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ，这是一个知识库问答系统，您可以将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它也有问答界面。 3. 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外，基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型，也能完成任意模型接口的封装。LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务，具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中，还提到了一些相关内容，如流式训练方式提升训练速度和质量，多种 AI 生成工具（如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN），端侧大模型的特点，AI 工程平台（如 define、coach 等），模型社区（如魔搭社区）等。

大模型的评测标准通常包括以下方面： 1. 多维度、多视角的综合性测评方案： 如中文大模型基准测评 2023 年度报告中，采用了由多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT 组成的评测集，共 4273 题，包括 1060 道多轮简答题（OPEN）和 3213 道客观选择题（OPT）。 在确定的评估标准指导下，OPEN 基准使用超级模型作为评判官，对比待评估模型与基准模型，计算胜和率作为 OPEN 得分，最终 SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出，且经过人工校验。 OPT 主要测评选择题，包括基础能力、中文特性、专业与学术能力，构造统一 prompt 供模型使用，要求选取唯一选项。多轮简答题 OPEN 更能反映模型真实能力，故权重设置较高。 2. 特定的评测体系及开放平台： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval 构造了一个覆盖多个方向和学科，共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集，并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准，以众包方式提供匿名、随机的对战，并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 3. 基于业务目标和特定场景的测评： 例如在开发基于 LangChain Chatchat 框架的产品时，基于业务目标和政策咨询场景，对回答的内容生成质量进行测评，主要包括是否理解问题、是否匹配正确政策原文、基于政策原文的回答是否准确全面、是否生成政策原文以外的内容、回答是否可靠以及不同轮次回答是否差异大、是否支持追问等方面。

Florence 节点和模型的下载方法如下： 节点下载： 方法一：从节点管理器中安装（注意结尾是 V2.6int4 的那个）。 方法二：在秋叶包中安装（注意结尾是 V2.6int4 的那个）。 方法三：直接下载下面文件解压，复制 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹到您的“\\ComfyUI\\custom_nodes”目录下。注意 ComfyUI_MiniCPMV2_6int4 文件夹里面直接就是多个文件不能再包文件夹了。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/bc35e6c7e8a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1sq9e2dcZsLGMDNNpmuYp6Q?pwd=jdei 提取码：jdei 模型下载： 模型下载地址（解压后大小 5.55G，压缩包大小 4.85G）： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/98c953d1ec8b 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1y4wYyLn511al4LDEkIGEsA?pwd=bred 提取码：bred 此外，Joy_caption 相关模型下载： 从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 必须手动下载: https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 ，存放文件夹：models/Joy_caption 。 MiniCPMv2_6 提示生成器 + CogFlorence： https://huggingface.co/pzc163/MiniCPMv2_6promptgenerator https://huggingface.co/thwri/CogFlorence2.2Large TheMisto.ai 的 MistoLine 版相关： 节点： MistoControlNetFluxdev ，在您的 \\ComfyUI\\custom_nodes 文件夹里面右键终端命令行，复制相关代码即可下载，或者通过以下网盘下载： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/ad43dd5152a6 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1NcOdG4AV68xTup8FvphsYA?pwd=lpvc 提取码：lpvc 模型： 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/5551e813db21 百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1Ntf4MbTCGJ5TYDv6mgvqNQ?pwd=zhfq 提取码：zhfq 处理：将模型放到您的 ComfyUI\\models\\TheMisto_model 文件夹中，并导入官方工作流 。

以下是关于 Lora 模型训练数据集的相关内容： 创建数据集： 1. 进入厚德云模型训练数据集（https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset）。 2. 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。 3. 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片（之后可在 c 站使用自动打标功能），还可以一张一张单独上传照片，但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 4. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名“1.png”，对应的达标文件就叫“1.txt”。 5. 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集。返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，能预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练： 1. 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置，可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力。然后等待训练，会显示预览时间和进度条。训练完成会显示每一轮的预览图。鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的工作流： 1. 原始形象：MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 2. 二次加工：完成贴纸的白色边线等细节加工。 3. 处理素材：给训练集图片打 tag，修改 tag。 4. 训练模型：将上述处理好的数据集做成训练集，进行训练。 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的原始形象：MJ 关键词： A drawing for a rabbit stickers,in the style of hallyu,screenshot,mori kei,duckcore plush doll art exaggerated poses,cry/happy/sad/...ar 3:4 niji 5 style cute s 180 。会得到不同风格的贴图，我们可以先看看自己喜欢哪一种。出图过程可以有意识地总结这一类贴图的特征，比如都是可爱的兔子，有不同的衣服和头饰，都有一双大大的卡通眼睛，会有不同的面部表情。 注意事项： 1. 关键词中限制了颜色，因此 MJ 生成的图片会一种情绪对应一种颜色，所以同一种情绪最好多生成几张不同色系的，可以减少后续训练中模型把情绪和颜色做挂钩（如果需要这样的话，也可以反其道而行之）。 2. 数据集中正面情绪与负面情绪最好比例差不多，如果都是正面积极的，在出一些负面情时（sad，cry）的时候，可能会出现奇怪的问题（如我们训练的是兔子形象，但 ai 认知的 sad 可能是人的形象，可能会出现人物特征）。 3. 如果训练 256266 大小的表情包，这样的素材就已经够用了。如果要训练更高像素的图片，则需要进一步使用 MJ 垫图和高清扩展功能。 高清化： 左（256）→右（1024），输入左图，加入内容描述，加入风格描述，挑选合适的，选出新 30 张图片（卡通二次元类型的 lora 训练集 30 张差不多，真人 60100 张）。

以下是关于 Lora 模型训练的相关内容： 一、用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型的要点 1. 训练数据集准备：包括训练素材处理、图像预处理、打标优化。 2. 训练环境参数配置：选择本地或云端训练环境，进行训练环境配置和训练参数配置。 3. 模型训练：基于 kohyass 训练模型。 4. 模型测试：通过 XYZ plot 测试模型。 二、郑敏轩：Flux 的 Lora 模型训练 1. 所需模型下载：t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意事项： 不使用时，模型放置位置不限，只要知道路径即可。 训练时，建议使用 flux1dev.safetensors 版本的模型和 t5xxl_fp16.safetensors 版本的编码器。 2. 下载脚本： 夸克网盘链接：https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码：pfsq 三、100 基础训练大模型 1. 步骤一·创建数据集 进入厚德云模型训练数据集：https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 在数据集一栏中，点击右上角创建数据集，输入数据集名称。 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件，也可以只有图片（之后可在 c 站使用自动打标功能），或者一张一张单独上传照片。 Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。 上传 zip 以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可点击详情检查，预览数据集的图片以及对应的标签。 2. 步骤二·Lora 训练 点击 Flux，基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 选择数据集，点击右侧箭头，选择上传过的数据集。 触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。 模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 训练参数可调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数，若不知如何设置，可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 可按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力，然后等待训练，会显示预览时间和进度条。 训练完成后会显示每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。

目前国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举部分主要功能及在金融行业的应用： 主要功能： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 交通运输：例如自动驾驶等。 在金融行业的应用： 1. 风控和反欺诈：利用 AI 识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：通过 AI 评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出更优的贷款决策。 3. 投资分析：借助 AI 分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：使用 AI 提供 24/7 的客户服务，并回答常见问题。 此外，还有一些具体的应用案例，如东方财富网的投资分析工具利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持；金融风险预警软件利用 AI 分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险，如股市下跌、汇率波动等。

国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未在您提供的知识库中找到相关具体应用。 在金融行业，AI 的应用包括： 1. 网易云音乐音乐人平台：利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 2. 好好住 APP：利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算，为用户推荐适合的家居用品。 3. 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。 4. 马蜂窝景点评价功能：利用 AI 技术对游客的评价进行分析和整理，为其他游客提供参考。 5. AI 摄影参数调整助手：一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景，自动调整相机参数。 6. AI 音乐情感分析平台：分析音乐的情感表达。 7. AI 家居智能照明系统：利用 AI 和物联网技术，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 8. AI 金融风险预警平台：分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险。 9. AI 旅游路线优化平台：根据用户的时间、预算、兴趣等因素，利用 AI 优化旅游路线。

国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未在您提供的知识库内容中提及。 在金融行业，AI 的应用包括： 网易云音乐音乐人平台：利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP：利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算，为用户推荐适合的家居用品。 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。 小米智能照明系统：利用 AI 和物联网技术，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 金融风险预警软件：利用 AI 分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险，如股市下跌、汇率波动等。

目前国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举部分领域的应用： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未在您提供的知识库内容中提及。 在金融行业的具体应用包括： 1. 网易云音乐音乐人平台：利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 2. 好好住 APP：利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算，推荐家居用品。 3. 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。 4. 马蜂窝景点评价功能：利用 AI 技术对游客的评价进行分析和整理，为其他游客提供参考。 5. AI 摄影参数调整助手：一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景，自动调整相机参数。 6. AI 音乐情感分析平台：利用 AI 分析音乐的旋律、节奏、歌词等，判断音乐的情感倾向。 7. AI 家居智能照明系统：如小米智能照明系统利用 AI 和物联网技术，根据用户习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 8. AI 金融风险预警平台：利用 AI 分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险。 9. AI 旅游路线优化平台：马蜂窝根据用户的时间、预算、兴趣等因素，利用 AI 优化旅游路线。

在国内使用 ChatGPT 可能会面临一些挑战。ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款知名 AI 助手。 它具有诸多优点： 1. 具有开创性，是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，在全球掀起 AI 革命，引领人们步入智能时代。 2. 用户体验精心设计，界面简洁直观，交互流畅自然，新手也能轻松上手，降低了普通人接触和使用 AI 的门槛。 3. 技术实力强大，背后的 GPT 系列模型性能和能力领先，在语言理解和生成内容方面表现出色。 但也存在一些局限性： 1. 随着 AI 技术发展，已不再是市场上唯一的顶级选择，其他产品在特定领域可能超越它。 2. 对于国内用户，可能因网络连接问题出现连接不稳定、响应延迟等，影响使用体验。 如果您身在海外或拥有稳定的国际网络连接，ChatGPT 是不错的选择。然而对于国内用户，可能需要考虑本地化替代方案。 注册、安装、订阅 ChatGPT 的流程如下： 1. 注册谷歌账号：国外很多软件支持谷歌账号一键登录，注册谷歌账号可省去后续注册流程。目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证。 2. 安装 Google Play：在小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装，安装好后登录。 3. 下载安装 ChatGPT：在谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，注意开发者是 OpenAI。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，可通过在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料，添加国内双币信用卡，地区选美，若仍搜不到可卸载重装 Google Play 并保持梯子的 IP 一直是美。 4. 体验 ChatGPT：若只想体验 ChatGPT 3.5 版本，直接登录注册好的 ChatGPT 账号即可。 5. 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。

AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。

以下是一些通过 AI 可表现的项目： 1. 生物融合项目： 能够创造出充满创意的视频，如将不同物体或 IP 进行融合，例如汽车与水果的结合、奥特曼与哥斯拉的跨界等，满足用户好奇心，帮助内容创作者增加社交媒体平台粉丝。 2. “海岱青州”晚会项目： 快速直出：在需求为某种感觉时，能快速低成本进行设计探索，大幅提高设计稿生成速度。 生成后期加工素材：对于传统手段难以获得的需求，可通过特定参数生成素材，并根据需要进行局部重绘和组合。 探索风格和构图：对采风实拍内容进行发散性测试，确定演出中的画面和场景。 结合 AI 生图与传统后期手段：弥补先天缺陷，如生成超广视角的近似宫殿并进行后期处理。 舞美设计：通过适当 Prompt 生成舞台效果图，提高沟通效率和拓展想象力。 3. 通用领域： 能够瞬间完成的工作，如翻译、判断车的位置、看手机是否有划痕、转化他人意思、判断客户问题是退货还是换货等。 可行项目：通过车辆前的摄像头和雷达判断前方车辆的距离、判断患者是否有肺炎。 以 T 恤商店销售额为例，输入衣服材质、营销费用、价格等数值，通过大量数据进行深度学习来得到最终的销售额。图像识别则是将图片转化为大量像素点的 RGB 值作为输入，再大量标注输出，形成神经网络。 但需要注意的是，有些项目对于 AI 来说不可行，比如通过一张图片判断人的意图、用少量图片与教科书来判断肺炎。使用新类型数据时，AI 表现通常也不佳。同时，能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的，需要从学习概念的难易程度、数据量的多少等方面进行思考。

以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```

很抱歉，目前知识库中没有关于“AIGC 技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究”这个论文开题报告的相关内容。但一般来说，开题报告可以包含以下几个部分： 一、选题背景与意义 1. 阐述 AIGC 技术的发展现状和趋势。 2. 说明学生创造性问题解决能力的重要性。 3. 分析 AIGC 技术与学生创造性问题解决能力之间的关联。 二、研究目的与问题 1. 明确研究旨在探究 AIGC 技术对学生创造性问题解决表现的具体影响。 2. 提出具体的研究问题，例如：AIGC 技术如何提升学生的创造性思维？AIGC 技术在不同学科中的应用效果是否存在差异？ 三、研究方法 1. 描述拟采用的实证研究方法，如实验、调查、案例分析等。 2. 说明研究对象的选择，包括学生的年级、学科背景等。 3. 介绍数据收集和分析的方法。 四、预期结果与创新点 1. 预测研究可能得出的结果，例如 AIGC 技术能够显著提高学生的创造性问题解决能力。 2. 指出研究的创新之处，比如新的研究视角、独特的研究方法或对现有理论的拓展。 五、研究计划与进度安排 1. 制定详细的研究计划，包括各个阶段的任务和时间节点。 2. 说明可能遇到的困难及解决措施。 六、参考文献 列出与 AIGC 技术和学生创造性问题解决相关的重要文献。 以上内容仅供参考，您可以根据实际研究情况进行调整和完善。

对于流量低、转化表现较好、客单低的产品，可以从以下几个方面进行优化： 1. 市场分析：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，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 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。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提升转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：运用 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。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：依靠 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。 同时，还可以参考以下经验： 重视用户体验，从包装设计、口感、便捷性等多方面入手，提升产品的用户体验，增加复购率。 对现有的销售数据进行深入分析，找出销量低迷的原因，例如分析各个销售渠道的表现，找出转化率低的环节，进行有针对性的优化。 利用数据分析工具预测未来的市场趋势，调整产品策略和市场策略，例如通过大数据分析，预测未来的热门口味或成分，提前布局。 分析消费者的购买行为和习惯，找到影响转化率的关键因素，例如分析消费者在购买过程中的痛点，优化购买流程，提高转化率。 在小红书流量方面，可以： 1. 确定目标用户需求：避免自上而下输出自认为有价值的内容，要匹配目标用户的实际需求。 2. 分析高转化内容：通过数据分析筛选出行业内头部账号信息，计算单篇内容转粉率，找出转粉率最高的内容方向。 3. 定位目标用户群体：明确目标用户，例如想学习、想面试的大学生群体。 4. 产出针对性内容：根据目标用户产出识字科普、面试问题解析等内容。 5. 保持内容更新：每天定时输出新内容，给用户形成稳定的预期。 6. 保持互动率：例如装小白提问，增加内容互动量，提升曝光，回答中夹带产品推广。