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神经网络的简单理解

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神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型,用于分析图像、视频、音频和文本等复杂数据类型。

对于不同类型的数据有专门优化的神经网络,如分析图像时常用卷积神经网络,其模仿人脑处理视觉信息的方式。

在 2017 年推出 Transformer 之前,理解文本常用循环神经网络。而 Transformer 完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性,在处理每个词时会注意输入序列里所有其他的词,并给予不同的注意力权重以捕获依赖关系和相关性,且具有自注意力机制和位置编码(因语言顺序很重要)。

神经网络由大量人工神经元联结进行计算,大多数情况下能在外界信息基础上改变内部结构,是一种自适应系统,具备学习功能。它是一种非线性统计性数据建模工具,通常通过基于数学统计学类型的学习方法得以优化,也是数学统计学方法的实际应用,能通过统计学方法让人 工神经网络具有类似人的简单决定和判断能力,这种方法比正式的逻辑学推理演算更具优势。

神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。

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References

解析 Transformer 模型:理解 GPT-3、BERT 和 T5 背后的模型

如果你想在机器学习,特别是自然语言处理方面与时俱进,你至少要对Transformer有一点了解。所以在这篇文章中,我们将讨论它们是什么,它们是如何工作的以及为什么它们如此有影响力。Transformer是一种神经网络结构。简单地说,神经网络是分析图像、视频、音频和文本等复杂数据类型的一种非常有效的模型。针对不同类型的数据有专门优化过的的神经网络。例如,在分析图像时,我们通常会使用卷积神经网络。大体来说,它们模仿了人脑处理视觉信息的方式。卷积神经网络,图片来自Renanar2,wikiccommons大约从2012年开始,我们已经用CNN相当成功地解决了视觉问题,比如识别照片中的物体,识别人脸,手写数字识别。但在很长一段时间里,语言任务(翻译、文本摘要、文本生成、命名实体识别等)都没有较好的方法。这很不幸,因为语言是我们人类交流的主要方式。在2017年推出Transformer之前,我们使用深度学习来理解文本的方法是使用一种称为循环神经网络(RNN)的模型,它看起来像这样:循环神经网络,图片来自fdeloche,Wikimedia

AIGC常见名词解释(字典篇)

[title]AIGC常见名词解释(字典篇)[heading1] 神经网络是什么?[content]人工神经网络(英语:Artificial Neural Network,ANN),简称神经网络(Neural Network,NN)或类神经网络,在机器学习和认知科学领域,是一种模仿生物神经网络(动物的中枢神经系统,特别是大脑)的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统,通俗地讲就是具备学习功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习方法(Learning Method)得以优化,所以也是数学统计学方法的一种实际应用,通过统计学的标准数学方法我们能够得到大量的可以用函数来表达的局部结构空间,另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的应用可以来做人工感知方面的决定问题(也就是说通过统计学的方法,人工神经网络能够类似人一样具有简单的决定能力和简单的判断能力),这种方法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。参考

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)

神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7)生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8)LLM——大语言模型。对于生成式AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的BERT模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类;3、技术里程碑——2017年6月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型,它完全基于自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT含义:Transformer是关键。Transformer比RNN更适合处理文本的长距离依赖性。LTSM(长短期记忆网络)是RNN的改良版本——但也没有解决传统RNN无法并行计算的问题。这时Transformer踏着七彩祥云出现了,在处理每个词的时候,会注意输入序列里所有其他的词,给予每个词不一样的注意力权重,从而捕获依赖关系和相关性。Transformer有自注意力机制和位置编码(语言的顺序很重要)序列:按照特定顺序排列的元素位置编码:包含位置向量和词向量

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如何学习对抗神经网络
以下是关于学习对抗神经网络的相关内容: 图像生成方面:Google 有一个 AI 入门课程,介绍扩散模型,课程地址为 https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/541,相关视频学习可参考 https://youtu.be/J0AuVBxzui0 。扩散模型是 Google Cloud 上许多先进图像生成模型和工具的基础,课程会介绍其背后理论及在 Vertex AI 上的训练和部署。图像生成领域有多种方法,如变分自动编码器将图像编码为压缩形式再解码回原始大小;生成对抗模型(GAN)让两个神经网络相互对抗,一个生成图像,一个鉴别真伪;自回归模型将图像视为一系列像素来生成。 主要人工智能技术概览:生成对抗网络是一种深度学习模型,由生成器和判别器构成。生成器生成虚拟数据,判别器判断数据真假,二者不断训练竞争以提高生成器生成真实数据的能力,广泛应用于图像、声音、文本等领域。 进化史:生成对抗网络(GAN)是深度学习领域的重要里程碑,诞生于 2014 年,可帮助神经网络用更少数据学习,生成更多合成图像,用于识别和创建更好的神经网络。GAN 由两个神经网络玩猫捉老鼠的游戏,一个创造假图像,一个判断真假。它有助于创建图像和现实世界的软件模拟。
2025-01-26
神经网络相关书籍推荐
以下是为您推荐的神经网络相关书籍: 1. 《这就是 ChatGPT》:作者被称为“在世的最聪明的人”,研究神经网络几十年,创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史,对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展,起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献: Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外,您还可以参考“三本神经科学书籍”,原文地址:https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者:
2025-01-14
卷积神经网络模型原理
卷积神经网络(CNN)通常由卷积层、池化层和全连接层叠加构成。在卷积过程中,卷积层中的卷积核依次与输入图像的像素做卷积运算来自动提取图像中的特征。卷积核尺寸一般小于图像,并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长设置越大,特征图尺寸越小,但过大步长会损失部分图像特征。此外,池化层作用于产生的特征图上,能保证 CNN 模型在不同形式的图像中识别出相同物体,同时减少模型对图像的内存需求,其最大特点是为 CNN 模型引入了空间不变性。
2024-12-19
神经网络
神经网络是机器学习文献中的一类模型,受到生物神经网络的启发,是一种特定的算法,能应用于从输入到输出空间复杂映射的各类机器学习问题。 神经网络的发展历程如下: 早期,康奈尔航天实验室的 Mark I 感知机是第一台感知机的硬件,罗森布拉特用定制硬件的方法实现了感知机的想法,展示出它可对简单形状进行正确分类,自此机器学习问世。 神经网络本质上是多层感知机,在早期只有一层输出层。例如分辨手写数字时,输入是图像像素,有 10 个输出神经元,分别对应 10 个可能的数字,权值最高的和被视为正确输出。 神经网络的架构主要分为三类: 前馈神经网络:这是实际应用中最常见的类型。第一层是输入,最后一层是输出。若有多个隐藏层,则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。 循环网络:在连接图中有定向循环,可按箭头回到起始点。其动态复杂,训练难度大,但更具生物真实性。 Geoffrey Hinton 对神经网络的发展做出了重要贡献。早在 80 年代初期,他和同事开展研究时,因电脑性能限制成果有限,且当时 AI 主流研究方向不同,处境艰难。但他们坚持下来,到 2004 年创立了 Neural Computation and Adaptive Perception 项目。随着时间推移和计算机能力发展,神经网络更加快速、灵活、高效和可扩展。 神经网络可用于解决分类和回归等问题,在多个输出值的函数或具有多个类别的分类任务中,多输出函数能用位于同一层的多个感知机来学习。
2024-11-01
AIGC的底层科学原理是神经网络吗?
AIGC 的底层科学原理包含神经网络。 神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似。它由大量的人工神经元联结进行计算,是一种自适应系统,具备学习功能。 在 AI 领域,神经网络是一种重要的技术。深度学习就是一种参照人脑结构,包含神经网络和神经元的方法(因层数较多而称为深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习方式。 同时,Transformer 模型的出现也对 AIGC 产生了重要影响,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比循环神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-30
神经网络和深度学习简史
神经网络和深度学习有着丰富的发展历史: 1. 1958 年感知机神经网络诞生。 2. 70 年代经历了人工智能寒冬。 3. 1986 年 BP 算法让神经网络再度流行。 4. 尽管取得了一些成功,但在人工智能寒冬期间,用于神经网络研究的资金很少,人工智能一词近乎成为伪科学的代名词。 5. 1997 年,Hochreiter 和 Schmidhuber 为递归神经网络开发了长短期记忆(LSTM),但在当时被忽视。 6. 随着计算机变得更快和图形处理单元(GPU)的引入,神经网络逐渐与支持向量机相竞争。 7. 训练大型、深层网络存在梯度消失问题,解决方法包括逐层预训练,如 Schmidhuber 于 1992 年为递归神经网络开发的预训练方法,以及 Hinton 和 Salakhutdinov 于 2006 年为前馈网络开发的预训练方法。1997 年提出的长短期记忆(LSTM)也是解决递归神经网络中梯度消失问题的方案之一。
2024-10-23
一句话向完全不了解AI的人介绍什么是AI,并且让他理解什么是AI
AI 是一种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说,可以把它当成一个黑箱。它就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵,其生态位是似人而非人的。 AI 包含多种技术和概念,比如: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-17
你现在是一个工作流方面的专家 我需要你用最简单的方法让我这个小白理解工作流是怎么工作的
工作流是一种通过可视化方式对插件、大语言模型、代码块等功能进行组合,以实现复杂、稳定业务流程编排的方法。 工作流由多个节点构成,节点是基本单元,包括大语言模型 LLM、自定义代码、判断逻辑等。默认包含 Start 节点(工作起始,可包含用户输入信息)和 End 节点(工作末尾,返回运行结果)。 不同节点可能需要不同输入参数,分为引用前面节点的参数值和自定义的参数值。扣子提供了基础节点,还可添加插件节点或其他工作流。 例如,在角色设计变体生成工作流中,在不改变角色某些特定样式的基础上仅改变设计,能防止提示词外流,还可使用图片引导特定部分的风格和样式。 在智能体“竖起耳朵听”的编排中,插件像工具箱,工作流像可视化拼图游戏,将各种功能组合,满足多步骤、高要求的任务。
2025-01-16
如何用一个摄像头记录卷子,通过AI来识别做作业过程中的知识点理解偏差,给出改正措施并记录到错题本
目前暂时没有关于如何用一个摄像头记录卷子,并通过 AI 来识别做作业过程中的知识点理解偏差、给出改正措施并记录到错题本的相关内容。但从理论上讲,要实现这个目标,大致需要以下步骤: 首先,需要通过摄像头获取清晰的卷子图像。这可能需要合适的摄像头位置和光线条件,以确保图像质量。 其次,利用图像识别技术对卷子内容进行识别和分析。这需要训练有素的 AI 模型,能够准确识别题目、答案和书写内容。 然后,通过与预设的知识点和正确答案进行对比,判断知识点的理解偏差。 最后,根据偏差情况,利用相关的教育算法和知识储备,给出改正措施,并将相关内容记录到错题本中。 但要实现这一整套流程,还面临着许多技术挑战和实际操作的困难,例如图像识别的准确性、知识点的精准分析等。
2025-01-16
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势: 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势(2024 ?) 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言:利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初,多模态融合方法常采用预训练的目标检测器,如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL,通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务,为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及,更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器,强调大规模预训练,以提高模型的性能和泛化能力,例如 Flamingo。 近期,向多模态 LLMs 发展,从进行预训练到向指令调整(instruction tuning)转变,如 LLaVA 和 MiniGPT4,融合视觉和语言信息,能更有效地完成视觉理解相关任务,提升模型对于指令的理解能力和零样本性能,更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言:赋予机器理解多模态的能力 此外,李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片?》中提到了计算机视觉方面的研究进展,指出虽然在科技上取得了很多进步,但在计算机视觉方面仍存在一些问题,如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
有没有ai制作海报的软件或者网站,最好能理解案例图片的
以下是一些可以用 AI 制作海报的软件和网站,并为您附上相关案例和使用方法: 1. 无界 AI: 网址:https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD,优势在于国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 应用场景示例:朋友圈 po 图,画幅比例选择 1:1。 皮克斯卡通模型位置:二次元模型》模型主题》皮克斯卡通。 关键词类别:场景(如向日葵花田、面包店等)、氛围(如温馨、温暖等)、人物(如父亲和女儿、父亲和儿子)、造型(如发型、发色、服饰、配饰)、情绪(如笑得很开心、大笑、对视等)、道具(如童话书等)、构图(如半身、中景等)、画面(色彩明艳)。 2. Canva(可画): 网址:https://www.canva.cn/ 是一个非常受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户可通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 3. 稿定设计: 网址:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 4. VistaCreate: 网址:https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 5. Microsoft Designer: 网址:https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面,用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子和其他视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,大大简化设计流程。 此外,还有东阿阿胶的海报设计案例分享: 1. 拆解步骤:得到需求 提取元素 绘制线稿 用 controlnet 转绘上色 ps 优化 定稿。 2. 需求元素:风格要潮流插画,还要有唐代元素和国潮(前期基本上是沟通成本,主要定线稿)。 3. 提取元素:获取的信息需要体现产品图,需要体现唐代元素,需要 logo 在中心位置,按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制:沟通的元素是牡丹花,驴子(最后换成了琵琶),人参和产品图和 logo,所以进行线稿调整绘制(中间很多细节沟通)最终定下线稿(里面很多元素都是拼接的)。 5. 拆分元素线稿:这一步非常重要,因为会涉及到后续元素替换等问题,比如单个 logo,产品等,提取出单独元素,进行绘制,最后进行替换。 6. 单个元素绘制:这样会让单个元素更加精致,也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡,选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果(将单独跑的元素在 ps 里替换优化,再过一遍 sd 进行溶图放大)得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了,换成了一把琵琶,也是同产品图一样的做法,最后把琵琶替换掉驴子,得到定稿图。 上色运用的大模型:GhostMix 鬼混_V2.0 lora 模型:"盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 controlnet 模型:"Module:lineart_coarse,Model:contr"
2025-01-07
如何理解AI网站和AI大模型的关系
AI 网站和 AI 大模型之间存在着密切的关系。 首先,AI 大模型是人工智能领域的核心技术之一。它是基于深度学习等方法构建的具有大规模参数和强大能力的模型,例如能够处理自然语言、生成文本、进行语义理解等。 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。相关技术名词包括: 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习,涵盖监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据无标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈中学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 3. 深度学习参照人脑,有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。 4. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成。 技术方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 网站通常是展示和应用 AI 大模型的平台。通过网站,用户可以与 AI 大模型进行交互,获取其提供的服务和功能,例如进行文本生成、问答、翻译等。同时,AI 网站也为 AI 大模型的推广、应用和改进提供了渠道。
2025-01-07
如何用最简单的方法,训练一个自有数据的大模型
训练自有数据的大模型可以通过以下步骤实现: 1. 了解大模型的概念:大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用上学参加工作来类比大模型的训练、使用过程,包括找学校(需要大量 GPU 等计算资源)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(进行微调)、搬砖(推导)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行分词并形成词汇表。 2. 基础训练步骤: 进入厚德云模型训练数据集,如 https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 创建数据集: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+标签的 zip 文件,也可单独上传照片,但建议提前打包。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,上传后等待一段时间确认创建,返回上一个页面等待上传成功并可点击详情检查,能预览数据集的图片及对应的标签。 Lora 训练:点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。选择数据集,触发词可有可无,模型效果预览提示词随机抽取数据集里的标签填入。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,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数,按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需消耗的算力,等待训练完成,会显示每一轮的预览图,鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有生图,点击可自动跳转到使用此 lora 生图的界面,点击下方下载按钮可自动下载到本地。 3. 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤: 选择合适的部署方式,如本地环境部署、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,根据自身资源、安全和性能需求选择。 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,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的预训练模型 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 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。 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。 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,训练自有数据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。
2025-01-24
帮我用最简单的方法解释一下时间序列模型
时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如,在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时,会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力,像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面,如 Video LDM 模型,先训练图像生成器,再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说,时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。
2025-01-23
我想做自媒体影片简单而快捷请问用什么工具。
如果您想做自媒体影片简单而快捷,可以考虑以下工具和方法: 1. 剪映:它有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。方便之处在于操作相对简单,但无法协同工作和导出工程文件,难以与其他软件进行工程联通,可能影响视频的商业化效果。剪辑流程包括视频粗剪(确定画面逻辑)、视频定剪(调整和替换画面素材)、音效/音乐(注意版权问题)、特效(如光影效果)、包装(如字幕,可智能匹配字幕再修改)。 2. 四大 AI 视频工具(Pika、Pixverse、Runway、SVD):在生成角色形象时,每个 prompt 可描述为景别+角色特征+位置关系+环境+影片风格+比例,多次生成可能得到匹配的形象。但在场景一致性和双人关系镜头生成方面可能存在困难。 3. 除了工具,故事也很重要: 故事来源:包括原创(自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等)和改编(经典 IP、名著、新闻、二创等)。 剧本写作:编剧有一定门槛,不能单纯套剧作理论和模板,应多实践、总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编、短篇故事改编入手,多与他人讨论故事。
2025-01-18
想开发一套针对小学生的AI寒假训练营,教一些简单的代码之类的 你可以给我推荐一些让小朋友体验的AI工具吗
目前针对小学生的 AI 工具,以下几种可能较为适合他们体验: 1. Scratch:这是一款图形化编程工具,通过拖拽积木块的方式就能创建程序,非常直观易懂,有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org:提供了丰富的编程课程和项目,包括简单的代码编写,界面友好,适合初学者。 3. Tynker:具有趣味性的编程学习平台,有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是,在让小朋友使用这些工具时,要给予适当的指导和监督,确保他们能够正确理解和使用。
2025-01-11
我使用了豆包,也学习了简单的提示词,但大数据反馈的结果并不好,很多数据分析,文档优化效果并不理想。我该怎么办
以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议: 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样,找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析,给出准确的评分和改进建议,以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务,要清晰明确地向模型阐述需求。例如,提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据,以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果,不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题,目前虽无法完全消除,但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力,可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外,如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口,通常是无法延长的,因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时,要精心设计提问,清晰准确地表达您的需求,例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。
2025-01-08