目前有什么主流AI台式电脑推荐？

AI 可以在一定程度上协助解决可控性核聚变问题。 从全人类能源供给的角度来看，可控核聚变是唯一有希望大幅提升全人类能源供给数量级的技术。目前，在可控核聚变技术的研究中，AI 已经发挥了作用。例如，普林斯顿大学等离子体物理实验室通过 AI 成功在离子体撕裂前 300ms 进行了预测，这是可控核聚变进展的一小步。 同时，由于 AI 发展对能源的强大需求，科技公司纷纷投资致力于核聚变技术商业化的公司，如 Sam Altman 投资了 Helion Energy，谷歌投资了 TAE Technologies，OpenAI 投资了 Commonwealth Fusion Systems。这很有可能加速攻克可控核聚变技术的难题。 此外，AI 已经在工业中对诸如控制核聚变过程等大规模安全关键实践带来了变革。

AI 可以运用于炒股领域。 目前，AI 在炒股领域的应用仍处于不断探索和发展的阶段。例如，博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年历史，大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，可能为金融服务市场带来数十年来最大的变革。但需要注意的是，AI 在炒股领域的应用还存在一些挑战和需要完善的地方。一方面，高度智能化的能力需要进一步打磨，概念落地还有较长距离；另一方面，AI 与金融服务的结合还需要不断探索和优化。

以下是为您整理的关于能做高等数学的 AI 的相关信息： Pi 对于高等数学的表现不稳定，有时不回答，有时能回答但可能答错，状态飘忽不定。比如在做七八道高等数学入门水平的题时，存在这样的情况。 沃尔夫勒姆认为，人工智能在“流体动力学风格”的数学水平上可能提供代码帮助，但对于真正新的、不涉及太多“样板文件”的内容，帮助有限。数学家在做数学时似乎在更高水平上对“微观元数学”进行了“粗粒度”处理。

以下是为您推荐的与论文写作相关的 AI 工具： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽非纯粹 AI 工具，但结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，以下工具可供考虑： Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：可提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，能提供修改意见和帮助。 在 AI 文章排版方面，以下工具较为流行： Grammarly：不仅检查语法拼写，还有排版功能，改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常选 LaTeX 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些著名的提供方案解决的 AI 咨询公司及相关信息： 在 AI 心理咨询产品方面，有 Woebot、Replika、Talkspace、Wysa、Moodfit、Youper 等。Woebot 是基于聊天机器人的心理健康平台，使用认知行为疗法原理引导用户。Replika 是 AI 驱动的个人朋友，提供情感支持和指导。Talkspace 是在线心理咨询平台，使用 AI 技术匹配咨询师。Wysa 提供情绪管理和心理健康支持。Moodfit 分析用户情绪模式并提供建议。Youper 结合 AI 和虚拟现实改善心理健康。但对于严重心理问题仍需专业帮助，且应作为传统咨询的补充。 在其他 AI 应用方面，如 14 号的小红书穿搭推荐，是 AI 时尚穿搭建议平台，利用图像识别和数据分析，根据用户身材和风格提供穿搭建议。15 号的蚂蚁财富智能理财助手，通过数据分析和机器学习为用户提供专业投资建议。16 号的法信智能法律咨询，运用自然语言处理和知识图谱解答法律问题。17 号的慧植农当家等是 AI 农业病虫害识别系统，借助图像识别和机器学习帮助农民识别病虫害。18 号的小米智能家居系统，基于物联网技术和机器学习实现家居设备智能化控制。19 号的文案狗等是 AI 广告文案生成工具，通过自然语言处理快速生成吸引人的广告文案。 在生成式 AI 平台的基础设施供应商方面，英伟达是目前该领域最大的幕后赢家，其数据中心 GPU 收入可观，建立了坚固的护城河。同时也有其他供应商，如甲骨文等挑战者，以及一些提供针对大模型开发人员解决方案的初创公司，如 Coreweave 和 Lambda Labs 等。此外还有谷歌张量处理单元（TPU）、AMD Instinct GPU、AWS Inferentia 和 Trainium 芯片，以及来自 Cerebras、Sambanova 和 Graphcore 等初创公司的 AI 加速器，英特尔也带着高端芯片进入市场，但新芯片占据的市场份额有限。

以下是关于如何用 AI 模型做训练的相关内容： 要在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和学徒实践开始，AI 也应如此。当前的学习方式存在问题，应通过堆叠模型训练，如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。就像预医学生从基础课程学起，设计新疗法的科学家经历多年学习和指导，这种方式能培养处理细微差别决策的直觉。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：如同教孩子博学多才要让其阅读大量资料，对于 AI 模型要收集互联网上的各种文本数据。 2. 预处理数据：像为孩子整理适合的资料，AI 研究人员要清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误等。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构。 4. 训练模型：像孩子开始学习，AI 模型开始“阅读”数据，通过反复预测句子中的下一个词等方式逐渐学会理解和生成人类语言。 为提高 AI 模型的鲁棒性，应对可能的“恶意”样本数据导致的幻觉，可使用对抗训练技术，让模型在训练中接触并学会识别和抵抗。

喂 AI 通常需要电脑或类似的计算设备。例如，在一些 AI 应用中： 像“诗相机”这样的项目，选择了 Raspberry Pi Zero 2 W 这样的计算机作为硬件，它具有一定的处理能力和紧凑的尺寸，但可能存在对电源敏感、软件操作需注意等问题。 在游戏相关的 AI 场景中，也需要一定的计算设备来支持相关的开发和应用。 总之，电脑或具备计算能力的设备对于实现和运行许多 AI 任务是必要的。

1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件，但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用，例如简单的图像识别、文本处理等，您的显卡能够满足基本需求。然而，对于较为复杂的 AI 任务，如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等，可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件，或者进行一些轻度的应用，您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求，可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。

以下是一些可以辅助提升电脑刺绣自动化程度的 AI 相关方法和工具： 1. 图像识别技术：利用 AI 的图像识别能力，对刺绣图案进行精准识别和分析，为自动化刺绣提供准确的图案信息。 2. 智能设计软件：一些具备 AI 功能的设计软件，能够根据用户需求和设定的参数，自动生成刺绣图案的设计方案。 3. 自动化控制算法：通过 AI 算法优化刺绣设备的控制流程，提高刺绣的速度和精度。 4. 质量检测系统：借助 AI 的视觉检测技术，对刺绣成品进行自动质量检测，及时发现并纠正问题。 需要注意的是，在应用这些 AI 技术时，可能需要一定的专业知识和技能，同时要根据实际情况进行调整和优化，以达到最佳的自动化效果。

以下是关于您所提到的“AI 在电脑刺绣领域的应用”的相关信息： 在电脑刺绣领域，目前可能尚未有直接针对该领域的成熟 AI 应用。但从相关技术和理念的角度推测，AI 可能在以下方面发挥作用： 1. 图案设计：利用 AI 的图像识别和生成能力，辅助设计新颖、复杂的刺绣图案。 2. 色彩搭配：通过分析大量的色彩组合数据，为刺绣作品提供更具美感和协调性的色彩方案。 3. 针法优化：根据图案特点和材质要求，智能推荐合适的针法，提高刺绣效率和质量。 需要注意的是，以上只是基于 AI 在其他类似领域的应用进行的推测，实际的应用还需要进一步的研究和开发。 另外，为您提供一些与 CAD 图绘制相关的 AI 工具信息： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

在未来如果想要更多地使用 AI ，选择苹果电脑还是 Windows 电脑取决于您的具体需求和使用场景。 苹果电脑通常具有出色的稳定性和优化的操作系统，其硬件和软件的整合度较高，对于一些特定的 AI 应用，如基于苹果生态的开发和设计工作，可能会有较好的体验。 Windows 电脑则具有更广泛的硬件选择和软件兼容性。在 AI 领域，许多专业的软件和工具在 Windows 平台上也有良好的支持。 如果您更注重系统的稳定性和一体化体验，且对苹果的生态系统有偏好，那么苹果电脑可能是不错的选择。但如果您需要更多的硬件配置选择和更广泛的软件支持，Windows 电脑可能更适合您。 最终的决策还需综合考虑您的预算、具体的 AI 应用需求以及个人使用习惯等因素。

要在自己的电脑上搭建一个类似 ChatGPT 的问答网站，可以参考以下几种方法： 1. 方法一： 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。同时了解如何白嫖大模型接口。 搭建 ，这是一个知识库问答系统。将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，用于回答问题。若不想接入微信，搭建到此即可，它有问答界面。 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 2. 方法二： 推荐使用云原生服务 ，注意使用的域名是 https://laf.dev/，只有这个 dev 域名才能调用 ChatGPT 的服务，可能是风控方面的考虑。 Laf 是一个 Serverless 框架，提供开箱即用的云函数、云数据库、对象存储等能力。 后端接口部分： 添加环境变量，输入您的 apikeys，apikeys 的获取地址：https://platform.openai.com/ 。注意是否有免费流量，注意流量是否过期，否则无法调用。 开始写代码。 前端上传资源部分： 上传打包后的前端静态资料代码，上传后直接访问右侧的域名即可。 3. 搭建原因： 方便为亲戚朋友提供无需注册、无需魔法上网且能免费使用的网站，避免逐个指导注册和登录的繁琐。 为自身引流，让更多人看到相关使用文档。 帮助更多人快速搭建网站。 自定义网站可扩展功能更丰富，如一键导出对话、把对话生成图片、内置提示词等。 4. 搭建步骤： 第一步：找到一个 ChatGPT 源码，如 https://github.com/Chanzhaoyu/chatgptweb（Vue 版本），支持下载聊天数据为图片；https://github.com/Yidadaa/ChatGPTNextWeb/，一键导出所有聊天记录，支持 markdown 格式；https://github.com/zuoFeng59556/chatGPT（Vue 版本），简化版本不支持创建多个聊天框。 第二步：找到免费的云服务器并写后端代码。项目上线需要涉及购买服务器、云存储空间、域名、数据库（本项目简单做，未用到）。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真且富有创意的图像；StableDiffusion 则以其强大的生成能力和广泛的自定义选项受到众多用户的青睐。

目前关于国外主流的十大图像类 AICG 应用，暂时没有确切和权威的统一排名。不同的评估标准和应用场景可能会导致结果有所差异。一些常见且受到广泛关注的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion、Midjourney 等，但要确切指出十大应用会因各种因素而难以确定。

目前国外主流的图像类 AICG 应用包括 DALL·E2、StableDiffusion 等。DALL·E2 能够根据输入的文本描述生成逼真的图像；StableDiffusion 则具有强大的图像生成能力和丰富的自定义选项。

目前主流大厂在 AGI 方面的进展情况如下： 2023 年之前，国内 AI 行业自认为与美国差距不大，但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知，OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。 2023 年上半年，国内大厂纷纷囤卡招人，研究类 GPT 架构，或成立创业公司，试图创造国产 AGI。但下半年发现不容易后，纷纷转向“垂直应用”“商业化”，不再提 AGI。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平，和 GPT4 还有不小差距。 百度和阿里在大厂中比较高调，百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一，即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 大厂们在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件，但实际效果尚无明确亮点，且受内部短期考核压力影响，多数力量用于卷新产品和向上汇报工作，同时还背负其他业务和政治考量。

目前业内比较主流的 RAG 方案包括开源和商业的，以下为您介绍： 1. Dify：这是一个开源的大模型应用开发平台。它结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。还允许定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其设计理念注重简单性、克制和快速迭代，适合个人研究和企业级落地项目。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用；如果是企业级落地项目，推荐多种框架结合使用。 2. LangChain：这是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。设计注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，充分考虑应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景开发者。 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

以下是一些主流的辅助代码编写的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议，帮助更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，基于通义大模型，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码，提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。