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如何建立一个属于自己的电商大模型，又如何把数据放到自己的大模型里

回答

建立属于自己的电商大模型并将数据放入其中，主要包括以下步骤：

  1. 选择合适的部署方式：
    • 本地环境部署。
    • 云计算平台部署。
    • 分布式部署。
    • 模型压缩和量化。
    • 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。
  2. 准备训练所需的数据和计算资源：
    • 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。
    • 准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。
  3. 选择合适的预训练模型作为基础：
    • 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础。
    • 也可以自行训练一个基础模型。
  4. 针对目标任务进行模型微调训练：
    • 根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练。
    • 优化模型结构和训练过程以提高性能。
  5. 部署和调试模型：
    • 将训练好的模型部署到生产环境。
    • 对部署的模型进行在线调试和性能优化。
  6. 注意安全性和隐私保护：
    • 大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。

此外，以配置 FastGpt、OneAPI 为例，全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手的步骤如下：

  1. 配置 OneAPI：
    • 去阿里模型的链接里创建 ApiKey，并复制下来。
    • 在 OneAPI 的页面，点击【渠道】添加新渠道，类型选择阿里通义千问，粘贴 ApiKey。
    • 创建 OneApi 的令牌，点击【令牌】添加新令牌，名称自定，时间设为永不过期、额度设为无限额度，提交并复制令牌。
  2. 配置 FastGpt：回到宝塔系统【文件】菜单，修改 docker-compose.yml 和 config.json 文件（文件路径 root>fastgpt）。

另外，基于 COW 框架实现 ChatBot 时需要注意：

  1. 本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。
  2. 微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。
  3. 操作时请依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：如何部署和训练自己的AI开源模型

根据搜索结果，以下是部署和训练自己的大模型的主要步骤：1.选择合适的部署方式本地环境部署云计算平台部署分布式部署模型压缩和量化公共云服务商部署根据自身的资源、安全和性能需求选择合适的部署方式。1.准备训练所需的数据和计算资源确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景准备足够的计算资源，如GPU服务器或云计算资源1.选择合适的预训练模型作为基础可以使用开源的预训练模型如BERT、GPT等作为基础也可以自行训练一个基础模型1.针对目标任务进行模型微调训练根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练优化模型结构和训练过程以提高性能1.部署和调试模型将训练好的模型部署到生产环境对部署的模型进行在线调试和性能优化1.注意安全性和隐私保护大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性总的来说，部署和训练自己的大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

DIN：全程白嫖 - 拥有一个AI大模型的微信助手

1.首先配置OneAPI，还记得刚刚让你们白嫖的大模型API吗？阿里的[通义千问大模型](https://dashscope.console.aliyun.com/)接口，这时要派上用场了，去阿里模型的链接里创建ApiKey，并复制下来。然后在OneAPI的页面，点击【渠道】添加新渠道。添加时，类型选择阿里通义千问，名称自己取个，类型选择好后模型是会默认加进去，你不用删减，还有就把刚刚阿里那复制的ApiKey粘贴到秘钥里去。这样就OK了。后续有其他的大模型也是一样的添加方式。1.然后，要创建OneApi的令牌，点击【令牌】添加新令牌这里名称可以自己取个，时间设为永不过期、额度设为无限额度。提交OK。这时【令牌】中就有你添加的了，点击复制，得到令牌。1.OneApi这的部署就完成，现在我们要去给FastGpt去装上大脑2.配置FastGpt，回到宝塔系统【文件】菜单，我们要修改2个文件docker-compose.yml和config.json（文件路径root>fastgpt）

熊猫大侠：基于COW框架的ChatBot实现步骤

作者：熊猫大侠COW是基于大模型搭建的Chat机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。基于这篇张梦飞同学也写了一个更适合小白的使用教程：[【保姆级】一步一图，手把手教你把AI接入微信副本](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb)本文带你实现：1、打造属于自己的ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI画图等等）2、常用开源插件的安装应用正式开始前你需要知道：ChatBot相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型API的方式实现（API单独付费）风险与注意事项：1、微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。2、本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用-大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求。-禁止将此操作用于任何非法目的。-处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。

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混元大模型
腾讯混元大模型（HunyuanLarge）是全球最大的 MoE 开源模型，具有以下特点： 拥有 3890 亿参数，其中活跃参数为 520 亿。 具备强大的长文本处理和常识推理能力，支持 256K 上下文窗口。 通过数据增强，使用合成数据提升对未见内容的理解。 详细介绍： 模型下载： 技术报告：
2024-11-15
整合多家大预言模型的工具
以下为整合多家大语言模型的工具介绍： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用，有时能够给出超越直接使用 Chat GPT 时的体验，但和 Chat GPT 一样，Claude 也时常会给出一些错误回复，一些问题可在两个模型中都问一遍提升信息准确性。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导能够启发用户，支持 Explore Chatbot，但丰富度不如后续要介绍的 Character，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小，以满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 用户可通过简单步骤自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 提供 REST API，用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 下载安装地址：https://ollama.com/download/ ，安装完后，在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动，可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。 3. 未来还会不断丰富大模型的外延能力，例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。首先集成了 LangChain 框架，可更方便地基于 Llama2 开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。针对 LangChain 框架封装的 Llama2 LLM 类见，简单的调用代码示例如下。
2024-11-15
大模型有哪些前沿论文
以下是一些关于大模型的前沿论文： 2017 年发布的《Attention Is All You Need》，开启了大模型发展的序幕。 2018 年 Google 提出的 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息及掩码语言建模，参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年 OpenAI 提出的 GPT（Generative Pretrained Transformer），开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标的方式，参数规模达 1750 亿。 2021 年 Meta 提出的 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具，参数规模在十亿到千亿之间。 2024 年苹果公布的《MM1:Methods,Analysis & Insights from Multimodal LLM Pretraining》，这是一个具有高达 30B 参数的多模态 LLM 系列，探讨了不同架构组件和数据选择的重要性。
2024-11-15
现在有哪些大模型效果与性能的对齐工具
目前对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度，包括但不限于以下方面： 1. 理解能力：评估对语言的理解程度，涵盖语法、语义、上下文和隐含意义。 2. 生成质量：检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：衡量对广泛主题的知识掌握及特定领域的理解深度。 4. 泛化能力：测试处理未见过任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性：应对错误输入、对抗性输入或模糊指令的能力。 6. 偏见和伦理：评估生成文本是否存在偏见，是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：在交互环境中的表现，对用户反馈的适应和持续对话能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：是否易于集成到不同应用和服务，提供的 API 和工具的易用性。 为进行有效比较，可采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准评估基准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务评估特定领域表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，尤其在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中比较不同模型表现。 5. 性能指标：使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等量化比较。 对于大模型的安全对齐，通过对齐（指令调优）能使语言模型更好理解人类意图并增加安全保障，避免输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取 reward model 与进行强化学习调整输出分布两部分。LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保安全。强化学习能根据人类反馈调整分布，使模型面对训练分布外数据时能拒绝不当回答。但 Alignment 并非能防护所有安全问题，存在越狱情况使模型对齐失效。 Qwen 2 开源后模型性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。玉宝搞过的 LLM 在线评估中可看到国内闭源大模型的 HUMANEVAL 测评得分，可与 Qwen 2 对比，参考网址：https://www.llmrank.cn/ 。2023 年 8 月起，通义千问推出 Qwen 系列，Qwen 系列的 72B、110B 模型多次登顶 HuggingFace 的 Open LLM Leaderboard 开源模型榜单。Qwen 2 系列已上线魔搭社区 ModelScope 和阿里云百炼平台，也已上线中国大语言模型评测竞技场 Compass Arena，测评地址：https://opencompass.org.cn/arena 。Compass Arena 集齐了国内主流的 20 多款大模型，用户可选择两两“对战”。
2024-11-14
lama模型
Llama 模型相关信息如下： 基于多模态大模型给现实世界加一本说明书：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。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合：未直接提及 Llama 模型的具体内容。 LayerStyle 副本中的 LayerUtility 中的 LaMa：根据图像遮罩擦除物体，是对 IOPaint 的封装，由 SOTA AI 模型提供支持。提供 LaMa 等模型以及多种擦除方法，可下载模型文件放到指定位置，并对节点选项进行了说明，如选择模型或方法、设备选择、遮罩反转、遮罩扩张幅度、遮罩模糊幅度等。
2024-11-14
gpt4o视觉模型
GPT4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT4 Turbo 相比，具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。 GPT4o（“o”代表“omni”）是迈向更自然人机交互的一步，能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入，平均为 320 毫秒，与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT4 Turbo 性能相匹配，在非英语语言的文本上有显著改进，在 API 中更快且便宜 50%，在视觉和音频理解方面表现出色。 在 GPT4o 之前，语音模式由三个独立模型组成的管道实现，存在信息丢失等问题。而 GPT4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型，所有输入和输出都由同一个神经网络处理，但对其能做什么及局限性仍在探索。
2024-11-14
辅助生成电商图片的 AI 工具
以下是一些辅助生成电商图片的 AI 工具： 1. Midjourney 新编辑器： 玩法一：产品海报设计。将可乐等产品图片导入编辑器，通过简单操作和写提示词，生成不同风格的海报。 玩法二：家具材质变化。在电商家具展示中，利用图像重纹理化模式快速为沙发等换上各种材质。 玩法三：艺术字体海报。通过白底字体图，利用图像重纹理化模式变换成各种炫酷的字体海报风格。建议使用竖版白底文字图。详细操作请点击→ 2. CADtools 12：Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加 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。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能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。 6. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入自动产生多种设计方案。 此外，在电子商务领域，像可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来，预计用户仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。
2024-11-02
我想用好电商人的ai从中找出自己的一份创业之路
以下是一些与电商相关的 AI 创业案例和方向，或许能为您的创业之路提供参考： 1. 创业：从零开始创立公司 给大家带来绝佳的 Prompt 以及用 ChatGPT 创立完整 SaaS 公司的流程。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 2. 课程：如何做一门课程 涵盖市场调研、在线网络课程、教学平台、社交媒体营销、子主题、细分领域、课程大纲、章节、推广渠道、课程脚本、文案基本要素、案例、具体方法等方面。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 3. 电商：带货本地生活 AI 数字人上岗，带货本地生活电商，一个月多赚 3 万。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 4. 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测 大白话就是通过 AI 工具，提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13 5. 电商：小红书 AI 绘画变现 Ai 绘画火了好几个月了，目前变现的方式很多，分享小红书最火的三种 ai 绘画类的商品。 详情可前往： 入库时间：2023/11/13
2024-10-31
有为AI电商准备的Prompt或者Agent吗
以下是为您整理的关于 AI 电商的 Prompt 或 Agent 的相关信息： 在 Prompt 精选网站中新增了网站，介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 在 toB 领域，智能客服产品通常借助 agent 来实现，接入企业的 QA 知识库，对用户的信息予以回应，并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 新增了《》，作者为了让更多人理解 Agents 的可能性，分享了十篇具有较高可读性的关于 AIAgents 论文。 在之前的讨论中提到，AI Agent 的“大脑模块”激活关键之一是 Prompt，但单纯通过 Prompt 构建大脑模块（Prompttuning）一般适合“无趣的灵魂”，拟人化不那么重的情况，而对于“有趣的灵魂”，最直接的解决方式是通过微调一个定向模型（Finetuning），一般创建方式是 Prompttuning + Finetuning 相结合。
2024-10-17
有没有能够帮忙整理跨境电商的ai
以下是关于跨境电商与 AI 相关的一些信息： 有关于 AI 责任指令的提案，旨在解决跨境贸易中 AI 赋能产品和服务的障碍。该提案处理了由于企业在跨境生产、传播和运营 AI 赋能产品和服务时，对现有责任制度是否以及如何适用于 AI 造成的损害存在不确定性这一问题。 这一指令有助于减少法律不确定性和防止碎片化，从而帮助企业，尤其是中小企业通过跨境推出 AI 赋能产品和服务充分发挥欧盟单一市场的潜力。同时，它也为保险公司提供了更好的条件来覆盖 AI 相关活动。 对于跨境贸易的企业，AI 责任指令的影响会被放大。
2024-09-26
你了解哪儿些大模型在电商行业供应链物流领域的应用，如果能举例阿里、淘宝、抖音、京东等涉及到电商的公司进行说明就更好了
目前在电商行业供应链物流领域，一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴：可能利用其强大的技术能力和数据优势，通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面，提高物流效率和降低成本。 淘宝：或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好，从而更精准地进行商品推荐，并优化物流配送的调度。 抖音：可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘，以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东：有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度，以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是，具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响，包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。
2024-09-25
电商产品建模AI
电商产品建模 AI 相关内容如下： 案例方面： 品牌提升品牌价值：对应的关键词库包括品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个。 品牌分析品牌舆论传播：对应的关键词库包括舆论传播、数据分析、主题等 25 个。 生成式 AI 在电商中的应用： 工具如 Flair、Booth 和 Bloom 可帮助品牌创建引人注目的产品照片，未来用途有望极度个性化。 品牌可通过 AdCreative、Pencil 制作营销材料，通过 Frase 或 Writesonic 编写 SEO 优化的产品描述，未来用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮创建完整电商商店及营销材料。 用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的步骤： 进行市场分析，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。 优化关键词，让 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词。 借助 AI 设计工具优化产品页面设计。 使用 AI 文案工具生成有说服力的内容。 利用 AI 图像识别和优化技术选择或生成高质量图片。 依靠 AI 制定价格策略。 通过 AI 分析客户反馈。 利用 AI 实现个性化推荐。
2024-09-24
有没有把资料信息存放到知识库，通过问答方式得到答案的案例
以下是把资料信息存放到知识库，通过问答方式得到答案的案例： 安仔在开源 AI 社区中，基于 RAG 机制实现了知识库问答功能。首先创建一个包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传栏目所有文章内容，然后陆续将社区其他板块的文章和资料导入。在设计 Bot 时，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 在阅读书籍、论文的互动式问答场景中，对应的关键词库包括书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。需要注意的是，ChatGPT 的知识库截止于 2021 年 9 月，对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件，它无法提供答案。如果有现成的 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答。
2024-09-29
因此在prompt中，把query放到头部和尾部，同时根据相似度，把相似度大的文档放到context的两端，是什么意思，要如何做到
在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段，匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后，将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中，根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》，由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差，所以把 query（即问句）放到 prompt 的头部和尾部，同时按照相似度，将相似度大的文档放置在 context（上下文）的两端，这样做能够提升回答效果。要做到这一点，需要在进行 prompt 工程时，选择最合适的 prompt 模板，并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。
2024-08-19
怎么打造属于自己的AI
以下是打造属于自己的 AI 的方法： 对于新手，可通过 Coze 快速创建 AI Bot： 1. 访问官网首页 https://www.coze.cn/home 。 2. 在中间的对话框里直接和“Coze 扣子 AI”对话，按照提示操作。 3. 发出需求后，扣子 AI 会根据需求创建新的 AI Bot，创建成功后点击回答的链接进入配置页面。 4. 一个最简单的 AI Bot 就创建好了，可以在页面上进行对话测试，也能分享到微信、飞书等平台。 此外，还有更深入的设计步骤： 1. 确定功能范围，编写 prompt 提示词设定 Bot 的身份和目标。 2. 创建知识库，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系。创建路径为：个人空间 知识库 创建知识库。支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型，本次使用本地文档。上传文档时注意内容切分粒度，可添加特殊分割符如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 3. 创建工作流，告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建路径为：个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后先试运行，无误后发布。如果任务和逻辑复杂，可结合左边“节点”工具，如调用大模型、数据库、代码等。在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。
2024-11-03
如何借鉴“决战拜年之巅”：这是一款基于 GLM 大模型开发的微信小程序游戏，玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里，面对“七大姑八大姨”的连环拷问，自由对话打出属于自己的结局。实现一个工作场合的游戏
以下是借鉴“决战拜年之巅”实现一个工作场合游戏的相关要点： 1. 开发背景：“决战拜年之巅”是参加 Globalgamejam 游戏比赛时，在 48 小时内开发的，主题源于“make me laugh”，产品负责人谐音想到江浙沪孝子排行榜的“孝”，结合春节想到做类似拜年的东西。 2. 火爆情况：在参赛群发布半成品后，在 QQ、微信迅速火爆，两天内有 200 万用户，最高峰同时在线 6 万人，服务器一度支持不了，凌晨才做好调整，后续有厂商赞助服务器，上线约一周。 3. 游戏特点：基于 GLM 大模型开发，又称过年模拟器，玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里，面对“七大姑八大姨”的连环拷问自由对话打出结局。 4. 借鉴要点： 明确创新主题和玩法，结合特定场景和需求。 注重用户体验，及时应对服务器等技术支持问题。 利用 AI 技术实现角色互动和自由对话。 需要注意的是，“决战拜年之巅”被认为可能是一个 chatbot 而非严格意义上的游戏。在设计工作场合的游戏时，要明确以下三个点：（具体要点未在提供的内容中明确）
2024-11-02
我想做一个知识库管理，用于用户累计只是，在此基础上打造属于用户个人的知识库，通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件，请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件，您可以考虑以下几个关键方面： 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统，如关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）或非关系型数据库（如 MongoDB、Cassandra），以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构，包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等，确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面，方便用户录入知识，支持多种格式，如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能，允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系，让用户能够将知识分类存放，便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签，提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能，支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法，确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型，如自然语言处理模型，用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化，使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别，如管理员、普通用户等，控制用户对知识库的操作权限，保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据，以防止数据丢失。 提供数据恢复功能，确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面，提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则，使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化，确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况，不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助，祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件！
2024-10-29
数字贸易属于数字经济的范畴吗
数字贸易属于数字经济的范畴。 在相关的资料中提到，数据是数字经济的核心组成部分，且大多数数据未被充分利用或其价值集中在少数大型公司手中。同时，国家实施大数据战略，推进数据基础设施建设，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用，省级以上人民政府也应将数字经济发展纳入规划。此外，国家还在推进数据开发利用技术和数据安全标准体系建设，促进数据安全检测评估、认证等服务的发展，建立健全数据交易管理制度，支持开展相关教育和培训等，这些都表明数字贸易与数字经济密切相关，属于其范畴。
2024-10-15
runway具体属于哪种赛道，怎么描述它
Runway 属于 AI 视频领域。它是一款最先推出模型的 AI 视频产品，目前仍维持着领先地位，并在不断快速迭代。 其产品定位更偏向影视、艺术表达，具有以下特点和优势： 1. 擅长真实系、风景、空间视频生成，对二次元场景支持不佳。 2. 支持绿幕场景生成、视频绿幕抠像等，方便影视制作和后期处理。 3. 7 月更新的 Gen3 支持 Alpha Turbo（更快速）和 Alpha（更强表现力）两种模式，增强了对复杂提示词描述的理解和对图像运动元素的识别，能够实现富有想象力的过渡和场景中元素的精确关键帧。还支持设置图片作为动画首帧/尾帧，但目前不支持笔刷等高级调节能力。单次生成视频时长最长可达 10 秒，可延长到 40 秒。 4. Gen3 Alpha Turbo 支持竖屏尺寸视频生成、加大力度发力视频到视频（风格转绘）能力，并表示即将推出更多控制能力。 Runway 由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，年初在互联网爆火。2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问，网页端有 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。 相关链接： 1. 查看 Runway 目前支持的场景和视频案例：https://runwayml.com/product/usecases 2. Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 3. Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 4. 学习 Gen1 详细设置方式的视频：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 5. 官方网站：https://runwayml.com/
2024-10-12
这样做属于自己的ai
以下是关于如何制作属于自己的 AI 的相关信息： 可以从人类驱动开始，使用 AI 来修改完善，例如先自己写博客文章，再利用自动填充和语法反馈工具改进，甚至借助 AI 定义概念。 有时也可以先让 AI 生成写作内容，然后根据自己的需求和风格进行修改，使其符合自己的特点。 像 Character.ai 覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链，其商业模式注重积累数据和优化用户体验。 利用 Coze 可以搭建属于自己的 AI Bot，国内版刚发布不久，部分功能如官方和第三方插件的 API 调用和返回结果不太稳定，但功能完善强大且符合国情本土化。国外版有免费的 GPT4 大模型使用，插件和工作流功能更丰富稳定，自定义功能更多，能更灵活地定制 AI Bot。
2024-10-02