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目前有哪些模型有多模态功能

回答

目前具有多模态功能的模型主要有以下几种：

  1. GPT-4：能够处理和生成图像、音频等多种模态，但这方面能力还处于基础阶段。
  2. Character.AI：具备多模态处理和生成能力。
  3. Meta 的 ImageBind：可以处理和生成多种模态。
  4. 智谱·AI 推出的多模态模型：
    • Visualglm-6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM-6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2-Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。
    • RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。
    • CogAgent-18B：基于 CogVLM-17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 1120*1120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。
    • CogVLM-17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），基于对视觉和语言信息之间融合的理解，能实现视觉语言特征的深度融合，是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 state-of-the-art 或者第二名的成绩。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

生成式人工智能领域的 4 个突破点

尽管聊天界面对许多用户来说令人兴奋和直观，但人类听和说语言的频率可能与写或读语言的频率相当或更高。正如Amodei所指出的：“AI系统能做的事情是有限的，因为并不是所有的事情都是文本。”具备多模态功能的模型能够无缝地处理和生成多种音频或视觉格式的内容，将这种交互扩展到超越语言的领域。像GPT-4、Character.AI和Meta的ImageBind这样的模型已经能够处理和生成图像、音频和其他模态，但它们在这方面的能力还比较基础，尽管进展迅速。用Gomez的话说，我们的模型在字面上今天是盲的，这一点需要改变。我们构建了很多假设用户能够看到的图形用户界面（GUI）。

智谱·AI 开源模型列表

智谱AI致力于推动多模态模型的发展，因此，我们推出了具有视觉和语言双模态的模型。|模型|介绍|代码链接|模型下载|<br>|-|-|-|-|<br>|Visualglm-6B |VisualGLM-6B是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于[ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)，具有62亿参数；图像部分通过训练[BLIP2-Qformer](https://arxiv.org/abs/2301.12597)构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共78亿参数。|[VisuaGLM](https://github.com/THUDM/VisualGLM-6B)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/visualglm-6b)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/visualglm-6b/summary)|<br>|RDM|Relay Diffusion Model：级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。|[RDM](https://github.com/THUDM/RelayDiffusion)||

智谱·AI 开源模型列表

智谱AI致力于推动多模态模型的发展，因此，我们推出了具有视觉和语言双模态的模型。|模型|介绍|代码链接|模型下载|<br>|-|-|-|-|<br>|CogAgent-18B|基于CogVLM-17B改进的开源视觉语言模型。CogAgent-18B拥有110亿视觉参数和70亿语言参数，支持1120*1120分辨率的图像理解，在CogVLM功能的基础上，具备GUI图像的Agent能力。|[CogVLM & CogAgent](https://github.com/THUDM/CogVLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/CogVLM)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/cogagent-chat/summary)|[Swanhub](https://swanhub.co/ZhipuAI/cogagent-chat-hf)|始智社区|<br>|CogVLM-17B|强大的开源视觉语言模型（VLM）。基于对视觉和语言信息之间融合的理解，CogVLM可以在不牺牲任何NLP任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。我们训练的CogVLM-17B是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。|[CogVLM & CogAgent](https://github.com/THUDM/CogVLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/cogvlm-chat-hf)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/cogvlm-chat/summary)|

其他人在问
多模态大模型
Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 以下是 26 个多模态大模型的部分介绍： XLLM 陈等人扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用 QFormer 的语言可迁移性，XLLM 成功应用于汉藏语境。 VideoChat 开创了一种高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。 InstructBLIP 基于预训练的 BLIP2 模型进行训练，在 MM IT 期间仅更新 QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，该模型使得能够提取灵活多样的特征。 PandaGPT 是一种开创性的通用模型，能够理解 6 不同模式的指令并根据指令采取行动：文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 PaLIX 使用混合 VL 目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。事实证明，这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 VideoLLaMA 张引入了多分支跨模式 PT 框架，使 LLMs 能够在与人类对话的同时同时处理给定视频的视觉和音频内容。该框架使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 随着 ChatGPT 的蓬勃发展，大型模型正深刻地影响着各个行业。多模态技术作为行业前沿突飞猛进，呈现出一统计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的势头。有一款基于多模态大型模型的应用能够迅速解释现实世界，将手机置于车载摄像机位置，能实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。该应用后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入，整体设计以简单高效为主。
2024-09-13
多模态搜索工具
以下是为您介绍的多模态搜索工具： 推荐的 AI 搜索引擎： 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，提升用户搜索效率和体验。 Perplexity：聊天机器人式搜索引擎，允许自然语言提问，用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题生成答案，支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，提供编程等领域专业建议和指导。 Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 关于提升 AI 搜索准确度和多模态检索： 提升准确度的方法：通过提示词请求大模型以思维导图形式输出答案，通过提示词请求大模型做 Function Calling 判断使用的 Agents。提示词工程是系统学科，需大量调试设计适合业务的提示词。 多模态检索：是提升信息密度的重要措施，随着 5G 发展，互联网信息多元化，图片/视频/音频比重增大。多模态检索要获取不同形式信息聚合参考，实现困难，涉及海量信息源处理和识别，现阶段可基于谷歌搜索，先使用其图片/视频检索 API 拿到匹配内容，再通过 OCR 图片识别/音视频转录等方法获取文本内容。 ThinkAny 的相关情况： 冷启动：未提及具体冷启动方式。 产品特性： 部署方案：当前线上服务采用 Vercel + Supabase 的云平台部署，后续将迁移至基于 AWS 搭建的 K8S 集群，以提升服务稳定性和动态扩容表现。 功能创新：支持 Search / Chat / Summarize 三种模式，对应检索问答/大模型对话/网页摘要三种使用场景；集成包括 Llama 3 70B / Claude 3 Opus / GPT4 Turbo 在内的 10+大语言模型；支持检索链接/图片/视频等模态内容；支持以对话/大纲/思维导图/时间线等形式输出搜索问答内容；支持检索 Google / Wikipedia / Github 等信息源的内容，作为搜索问答的挂载上下文。此外，还开源了一个 API 项目 ragsearch，实现联网检索功能，并对检索结果进行重排和获取详情内容，得到准确度不错的检索结果。
2024-09-02
怎么建设多模态知识库
建设多模态知识库可以参考以下方面： 1. 学习相关知识：例如了解 Vision Transformer 的入门知识及其相关应用，包括 ViT等。 2. 明确多模态任务、训练评测数据集和评测方法，例如 Video Action Recognition 任务、Image Text Retrival 任务、Image Caption 任务、Visual QA 任务、Visual Reasoning 任务、Visual Entailment 任务等。 3. 利用效率工具：有效组织各种文件，通过聊天界面访问存储的信息，与他人轻松共享知识，将有价值的内容从视频和音频中转录出来，创建多语言的知识库。 此外，还可以参考一些相关的知识库文章，如“ChatBot 是怎么炼成的?”等，了解大模型下游应用的研发过程。
2024-08-27
什么是多模态？
多模态是指多种模态信息的融合，包括文本、图像、音频、视频等。多模态技术旨在结合不同模态的信息，以提高计算机系统的理解和处理能力。以下是多模态技术的一些应用场景和优势： 1. 多模态评估：多模态评估可以对模型在不同模态（图像、视频和音频）上的表现进行更详细的评估，以及对模型在图像生成和跨不同模态的信息组合能力方面进行定性示例评估。这些评估可以帮助研究人员和开发者更好地理解模型的性能和局限性，从而进一步改进和优化模型。 2. 多模态交互：多模态交互可以使计算机系统更好地理解和与多种模态进行交互。例如，在聊天应用程序中，用户可以发送文本、图片、语音等多种模态的信息，而计算机系统可以使用多模态技术来理解和处理这些信息，从而提供更加自然和智能的交互体验。 3. 多模态娱乐：多模态娱乐可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。例如，在虚拟现实和增强现实应用程序中，用户可以通过语音、动作等多种模态与虚拟环境进行交互，从而提供更加身临其境的体验。 4. 多模态内容生成：多模态内容生成可以使用户能够超越聊天界面进行互动。例如，在视频聊天应用程序中，用户可以使用语音和图像等多种模态与对方进行交流，从而提供更加自然和真实的交流体验。 5. 多模态工具使用：多模态可以使计算机系统能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。这可以提高计算机系统的灵活性和可扩展性，从而更好地适应不同的应用场景和需求。 总之，多模态技术可以提高计算机系统的理解和处理能力，为用户提供更加自然和智能的交互体验，同时也可以为企业和组织提供更加高效和灵活的解决方案。
2024-06-11
多模态用户体验。
多模态用户体验是指在人工智能领域中，模型能够理解和处理多种不同的模态信息，例如文本、图像、音频和视频等。这种多模态的能力可以为用户提供更加丰富、全面和自然的交互体验。 多模态用户体验的实现需要依赖于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）等技术的不断发展和整合。通过将这些技术结合在一起，模型可以更好地理解和处理用户的输入，并根据用户的需求和上下文生成更加个性化和自然的响应。 多模态用户体验的应用场景非常广泛，包括娱乐、教育、医疗、金融等领域。例如，在娱乐领域，多模态用户体验可以为用户提供更加丰富和互动的体验，例如通过语音识别和图像识别技术实现的智能电视和游戏；在教育领域，多模态用户体验可以为学生提供更加生动和有趣的学习体验，例如通过虚拟实验室和交互式模拟器实现的科学实验和工程设计；在医疗领域，多模态用户体验可以为医生和患者提供更加高效和准确的医疗服务，例如通过图像识别和语音识别技术实现的医学影像诊断和语音病历记录。 虽然多模态用户体验具有广阔的应用前景和巨大的商业价值，但是在实现过程中也面临着许多挑战和困难。例如，如何将不同的模态信息整合在一起，如何提高模型的泛化能力和鲁棒性，如何设计更加友好和自然的用户界面等。这些问题需要不断地探索和研究，以实现更加优秀和个性化的多模态用户体验。
2024-06-06
Google的人工智能多模态大模型叫什么
Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini。具体介绍如下： Gemini 是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型，不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示。 Gemini 能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出。 Gemini 被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型。 Gemini 被描述为一种"原生多模态大模型"，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。
2024-04-24
国内评分最高的国内大模型是什么
根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。
2024-09-17
本地知识库系统如何利用大语言模型
以下是关于本地知识库系统如何利用大语言模型的相关内容： 一、部署大语言模型 1. 下载并安装 Ollama 根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。 下载完成后，双击打开，点击“Install”。 安装完成后，将 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器，若出现相关字样则表示安装完成。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 方便测试，设备充足可下载更大模型） Windows 电脑：点击 win+R，输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑：按下 Command（⌘）+ Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，选择“终端”应用程序。 复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。（下载久了若卡住，鼠标点击窗口，键盘点空格可刷新） 二、了解 RAG 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前，需对 RAG 有大概了解。大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程： 1. 文档加载：从多种来源加载文档，LangChain 提供 100 多种不同的文档加载器，包括 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 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“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块嵌入转换成向量形式，并将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。 三、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址，打开页面时使用邮箱注册账号。 2. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，可让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 3. ChatGPT 访问速度快、回答效果好的原因： 快：GPT 大模型部署的服务器配置高。 好：GPT 大模型的训练参数多、数据更优以及训练算法更好。
2024-09-17
算法和模型是什么关系
算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。
2024-09-15
有什么大模型是可以预测人的行为或者将来发展的
以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html
2024-09-15
有什么模型是可以预测人的行为和发展的
以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型： 1. 思维模型： 战略与决策模型，如 SWOT 分析、MECE 原则等，专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型，如 SMART 原则、PDCA 循环等，提供了设置和实现目标的框架，确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型，如反馈循环、杠杆点等，用于理解和处理复杂系统及其动态，促进整体观和互联性思考。 心理学模型，如认知偏误、习惯形成等，揭示人在认知和行为上的模式和偏差，帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型，如费曼学习法、思维导图等，旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测：看似简单的统计学技巧，其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号（Token）的质量，反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型，可以模拟出超越现实的假想情况，通过人类数据进行推理和外推，从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。
2024-09-15
推荐几个好用的大语言模型
以下是一些好用的大语言模型： 1. OpenAI 的 GPT4：在多种任务上表现卓越，包括文本生成、理解、翻译以及各种专业和创意写作任务。 2. Anthropic 公司的 Claude 3：在特定领域和任务上有出色能力。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 此外，还有一些在特定方面表现突出的大语言模型，如： 1. Meta 的 Llama2 系列。 2. 评估中的 GPT3（包括 textada001、textbabbage001、textcurie001 和 textdavinci002）。 3. LaMDA（有 422M、2B、8B、68B 和 137B 参数的模型）。 4. PaLM（有 8B、62B 和 540B 参数的模型）。 5. UL2 20B。 6. Codex（OpenAI API 中的 codedavinci002）。 如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-14
围棋人机博弈是否有用到智能算法的功能
围棋人机博弈有用到智能算法的功能。 早期的国际象棋对弈程序是以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时，由于搜索空间巨大，采用了基于案例的推理，即从知识库中寻找相似案例来决定棋步。 现代能够战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习。例如，DeepMind 团队开发的新算法 Deep QNetwork（DQN）可以从经验中学习。2015 年 10 月 AlphaGo 项目首次在围棋中击败人类冠军李世石，之后的 AlphaGo Zero 用新的可以自我博弈的改进算法让人类在围棋领域难以翻盘。 AlphaGO 的价值网络和策略网络以人类高手的对弈数据以及 AI 自我博弈的数据为基础进行训练，并且与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了突破。
2024-09-18
chatgpt4.0.1有什么新功能，比chatgpt4先进在哪些方面
ChatGPT 4.0.1 相较于 ChatGPT 4 具有以下新功能和先进之处： 1. 大大减少了幻觉，在内部对抗性设计的事实性评估中得分更高，比最新的 GPT3.5 高 19 个百分点。 2. 在遵循用户意图的能力方面有很大改进，在 70.2%的提示中，产生的响应比 GPT3.5 更受欢迎。 3. 在各种语言中的表现更优，包括低资源语言。 4. 知识更新方面，ChatGPT 4.0.1 知识更新到 2023 年 12 月，而 ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月。 需要注意的是，尽管 ChatGPT 4.0.1 有这些优势，但它仍存在与早期 GPT 模型类似的局限性，如对事实产生“幻觉”和出现推理错误等，在使用其输出时应谨慎。
2024-09-14
图片变清晰的AI功能
AI 画质增强工具是利用人工智能技术处理图像以提高其质量和清晰度的工具，能自动识别图像细节、纹理和边缘并进行增强，使图像更清晰、真实和细腻，适用于摄影、视频编辑、医学影像、安全监控等场景。以下为您介绍几种常见的 AI 画质增强工具及相关操作步骤： 1. 常见工具： Magnific：https://magnific.ai/ ClipDrop：https://clipdrop.co/imageupscaler Image Upscaler：https://imageupscaler.com/ Krea：https://www.krea.ai/ 更多工具可查看网站的图像放大工具库：https://www.waytoagi.com/category/17 这些工具具有不同特点和功能，您可根据具体需求选择合适的使用。 2. 操作步骤： 将照片放入后期处理，使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰，参考文章：。此步骤可重绘五官，但无法使照片中的头发、衣服等元素变清晰。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本，放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的，参考文章：。切换到 sd2.1 的模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写以免干扰原图。启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，可在显存不够时将图片放大到足够倍数。
2024-09-09
手机AI都有哪些？基础功能有？特点是？优势分别是？
手机 AI 主要体现在以下几个方面： 理想状态下，AI 生态是分布式的，分布在不同终端设备上，适应人工智能的感知、决策和执行环节。在感知环节，可穿戴设备和 always on 设备在监控健康数据和语音数据方面有优势；决策环节，具有计算能力的终端更适合执行决策任务；执行环节，手机和 PC 适合执行互联网服务，而车辆和机器人适合物理世界的交互。 手机作为完成“感知—决策—执行”最小闭环具有一定优势，如规模够大，增长问题不需要重新思考；小规模的算力足够，现阶段基本能跑 7B 端侧模型；离互联网服务很近，不需要重新塑造软硬结合的生态。 多数厂商将生成能力搬到了端侧，包括文本生成和图片生成。 手机行业的内卷促使厂商拥抱 AI，手机厂商拉开差距的功能包括把语言辅助功能做好。 手机 AI 的基础功能包括但不限于： 语言辅助功能，如语音识别和智能回答。 手机 AI 的特点包括： 场景众多且复杂，用户需求多样。 手机 AI 的优势包括： 规模较大，算力能满足一定需求。 离互联网服务近。 需要注意的是，目前手机的语言辅助功能还不够智能，存在提升空间。
2024-09-03
Ai的制图功能怎样？
AI 的制图功能具有多种特点和应用场景： 在 Photoshop 2023 Beta 中，“Generative Fill 创成式填充”这一 AI 绘图功能引人注目。它可以通过文生图的方式无中生有，也能在已有图上进行扩展、替换、修改等操作，但因模型在云端，需全程联网。例如，修复照片中的水印时，使用新增的“移除工具”能去除标志，但可能导致部分不完美，而“内容识别填充”可能使轮胎产生扭曲变形，效果不太理想。 Creately 是一个在线绘图和协作平台，利用 AI 功能简化图表创建过程，适合绘制流程图、组织图、思维导图等，具有智能绘图功能，可自动连接和排列图形，还有丰富的模板库和预定义形状以及实时协作功能。其官网为 https://creately.com/ 。 在 CAD 绘图方面，存在一些 AI 工具和插件辅助或自动生成 CAD 图。如 CADtools 12 是 Adobe Illustrator 插件，添加了 92 个绘图和编辑工具；Autodesk Fusion 360 是集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件；nTopology 可帮助创建复杂 CAD 模型；ParaMatters CogniCAD 能根据输入自动生成 3D 模型；一些主流 CAD 软件也提供基于 AI 的生成设计工具。但使用这些工具通常需要一定 CAD 知识和技能，对于初学者，建议先学习基本建模技巧再尝试。
2024-09-03
不用科学上网，功能最接近chatgpt的AI工具
以下为不用科学上网且功能接近 ChatGPT 的 AI 工具介绍： 1. Kimi 智能助手： 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。 无需梯子、无需付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. Fly AI： 官网：https://letsflyai.com/ 是一个方便的 AI 工具，可直接从 Mac 操作系统访问 OpenAI 的 ChatGPT。由 macOS 用户专用开发，提供无与伦比的 OpenAI ChatGPT 功能，无缝集成到 macOS 环境中，提供增强的效率和即时访问。
2024-09-03
目前国内最大的 ai 社区是什么
目前国内最大的 AI 社区是 WaytoAGI 社区。 WaytoAGI 是目前国内最大的免费开源 AI 知识库，其愿景是实现通用人工智能（AGI），让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。可以加入社区飞书群（见首页）。 短短一年间，靠着口口相传高达数千万的访问量，知识库有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚，离谱村等大型共创项目。WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台。社区制作的优质作品，多次登上央视首页，广受好评。
2024-09-18
目前中国最大的 ai 社群是什么
目前国内最大的 AI 社群是 WaytoAGI 。WaytoAGI 是一个免费开源的 AI 知识库，短短一年间靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其愿景是实现通用人工智能（AGI），让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。可以加入社区飞书群（见首页）。该社区不仅有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，还是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。
2024-09-18
目前哪个AI绘画工具是免费的
目前免费的 AI 绘画工具主要是 Stable Diffusion 。它具有开源免费、可本地化部署、创作自由度高的优势，但对电脑配置尤其是显卡有一定要求。Midjourney 则需要科学上网并且付费，每月使用费大概在 200 多元左右。 此外，还有一些工具如 PlantUML 、Gliffy 、Archi 、Rational Rose 等可以辅助创建逻辑视图、功能视图、部署视图等，但它们不都是基于 AI 的。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。
2024-09-18
目前哪款AI最强大？
目前，在众多 AI 中，很难确切地指出哪一款是最强大的。不过，以下几款 AI 表现较为突出： Open AI 的 GPT4 是功能强大的人工智能写作工具，可通过 Bing（选择“创新模式”）免费访问，或者购买 ChatGPT 的 $20/月订阅来使用。 Claude 2 也是较为强大的 AI 系统，可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统。 微软的 Bing 使用 OpenAI 的 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，它连接到互联网，功能强大但使用有点奇怪。 需要注意的是，不同的 AI 在不同的应用场景和任务中可能会有不同的表现，其强大程度也会因用户的需求和使用体验而有所差异。
2024-09-17
目前可以生产4k画质视频的ai工具
以下是一些可以生产 4K 画质视频的 AI 工具： 1. 国内： Etna（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可根据简短文本描述生成相应视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达 4K（最高 38402160），画面细腻逼真，帧率 60fps，支持中文，具备时空理解能力。 2. 海外： Haiper（有免费额度）：支持文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，能生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。还支持图生视频，不过只能写提示词、秒数（2s 和 4s）、种子值。此外，具有视频重绘功能，包括轻松修改颜色、纹理和元素以改变原视频的视觉内容，但大量背景的重绘效果一般，视频容易崩。 另外，在实际使用中，不同的 AI 视频工具在处理不同类型的画面时各有优劣，比如： Pika 对于奇幻感较强的画面把控较好，会比较自然，但真实环境的画面比较容易糊，更新的唇形同步功能虽未引发热议，但嘴形同步集成到平台上比较便捷。 Pixverse 在高清化方面有优势，对于一些偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成的视频有点帧率问题，导致处理到人物时会有种慢速播放的感觉，容易出戏。 Runway 在真实影像方面质感最好，战争片全景的镜头处理得最好，控件体验感较好，但特别爱变色，光影非常不稳定。 在制作视频时，可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，可用于生成相关视频，若其中部分画面有问题，可放到 Pika 里面去局部重绘。有手部特殊运动的画面，可用 Runway 来辅助完成。
2024-09-16
目前国内最好的文生图工具是什么
目前国内比较受欢迎的文生图工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 此外，阿里的通义万相在文生图方面有一定特点，如生图效果还可以但不稳定，提示词有难度，文字理解能力较弱，每日有 50 灵感值限制出图次数，但有相似图像生成和图像风格迁移功能。 而 Dreamina 也有很多惊喜，如基本功能实用，可直接用自然语言出图且理解到位，新手友好，导入参考图方式多样，目前文生图限时免费且无出图次数限制。 您可以根据自己的需求选择使用。在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。
2024-09-14