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2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载

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2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载:https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例,展示了大模型技术在多个行业和领域的应用,如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考,推动大模型技术深入赋能实体经济,促进高质量发展。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

4.6 历史更新

《[我在AI教育前沿的旅程|盖茨笔记](https://mp.weixin.qq.com/s/_ssXL2gxotx2q_z71GzerQ)》本文讲述了比尔·盖茨在纽瓦克参观第一大道小学时对AI教育的见解。学校正在试点Khanmigo(可汗学院旗下),一款AI辅导员工具,老师们创造性地利用这项技术,个性化支持学生学习。虽然AI技术还存在不足,但作者相信一旦技术成熟,AI将改变教育体验,帮助老师专注于激发学生好奇心和支持每个学生。(文章中的视频强烈推荐看看)《[2024大模型典型示范应用案例集](https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg)》汇集了97个优秀案例,展示了大模型技术在多个行业和领域的应用,如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施,体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区,大中型企业是主要试验场。AI智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考,推动大模型技术深入赋能实体经济,促进高质量发展。其它报告:

4.6 历史更新

《[SuperCLUE:中文大模型基准测评2024年上半年报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/JwxwrnmGheycFKcWXsbclGCjn4c)》2024年上半年,中文大模型技术取得显著进展,国内外模型差距缩小至5%以内。国内开源模型如Qwen2-72B表现优异,超越众多闭源模型。端侧小模型发展迅速,落地可行性大幅提升。SuperCLUE团队发布的报告,通过多维度、多层次测评体系,全面评估了大模型的通用能力和专项能力,为行业发展提供了客观数据支持。报告还指出,尽管大模型在多领域展现潜力,但仍面临技术挑战和应用落地问题。极客邦科技通过《[大模型领航者-AIGC实践案例集锦](https://waytoagi.feishu.cn/record/OFNgrmwKlelnuvcyu93cCTSzn4d)》报告深入探讨AIGC技术在企业中的应用,提供实战经验和趋势洞察。这份报告集合了多篇文章和案例,覆盖互联网产品、企业生产、医疗、教育等行业,展现大模型应用潜力。同时,AI技术在编程、面试、音乐创作等领域的应用正不断拓展,带来新机遇和挑战。更多研究报告,可[在线查看](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)也可到[知识星球订阅及下载](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl):

教程:超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型,大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai(C站)这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法:01.科学上网这个没法教,大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮,在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片,看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”,也就是下载,保存到电脑本地,文件保存到哪里在这一节的第二部分另外,我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片,找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息,直接点击Lora和大模型,可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD,粘贴到关键词的文本框,点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是,大模型是需要我们手动去换的!这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了!(电脑网络配置的不同,出来的照片有细微差别)

其他人在问
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目,现需要对采购内容做详细要求,培训内容以AI工具课程开发与设计,课程制作与实践,短视频制作,直播授课技巧等,我该如何对培训老师资质,授课经验,AI工具运用等技能做细化要求
以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议: 培训老师资质: 具备相关领域的专业教育背景,如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验: 拥有丰富的企业内训经验,特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能: 熟练掌握多种主流的 AI 工具,如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发,并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术,如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-13
人工智能2024进展综述
以下是关于人工智能 2024 进展的综述: 一、技术与应用方面的进展 1. 图片超短视频的精细操控:包括表情、细致动作、视频文字匹配。 2. 生成式短视频:风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。 3. AI 音频能力:带感情的 AI 配音基本成熟。 4. “全真 AI 颜值网红”:可以稳定输出视频并直播带货。 5. 游戏 AI NPC:有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。 6. AI 男/女朋友聊天:记忆上有明显突破,能较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈。 7. 实时生成的内容:开始在社交媒体内容、广告中出现。 8. AI Agent:有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 二、商业模式与硬件方面 1. AI 的商业模式:开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。 2. 可穿戴全天候 AI 硬件:层出不穷,虽然大多数不会成功。 三、国内外发展情况 1. 中国 AI:达到或超过 GPT4 水平。 2. 美国:出现 GPT5。 3. 世界:开始现“主权 AI”。 4. 华为昇腾生态:开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代要稍晚)。 四、相关问题与挑战 1. AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧。 2. AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 五、其他相关内容 1. 精选英文报告中添加了《》,135 页文档非常全面概述人工智能生成的内容,涵盖其基础、前沿、应用和社会影响。 2. 更新了 E2B 的。 3. 《》详细介绍了 108 种助于理解复杂概念、改善决策过程和提升问题解决技能的思维模型。 此外,红杉资本的观点认为: 1. AI 产品越来越契合市场的需要,如人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 实现了大量客户服务查询的自动化。 2. 生成式人工智能正在经历快速增长,第一年收入约 30 亿美元。 3. 存在 AI 的$200B 问题,即投资与回报的不平衡。 4. 预测 2024 年将是真正的 AI 应用从 Copilots 转变为人类 Agents 的一年,未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务,计算平衡从预训练转向推理。
2024-09-12
Error occurred when executing IPAdapterAdvanced: insightface model is required for FaceID models File "D:\AI\comfyui_20240421\execution.py", line 151, in recursive_execute output_data, output_ui = get_output_data(obj, input_data_all) File "D:\AI\co
以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议: 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况,将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分,除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外,还要注意上图中的第二要点,对应安装一些内容,具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接:PulID 全套模型,链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb,提取码:y6hb。否则将会遇到报错:Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分,为了应对没下载大模型带来的报错,需要下载大模型。首先,下载 ollama,网站: 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型,可去这个网址下载:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错,可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外,换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点,这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中,instantID 模型擅长提取图片的高层次特征,包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等,在图中例子是 IPAdpater,用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量,作用是使生成图像时,人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征,包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用,结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。
2024-09-03
《生成式 AI 导论 2024》李宏毅课程在哪里可以学习
您可以在以下网址学习李宏毅的《生成式 AI 导论 2024》课程:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8 课程目录如下: 第 0 講:課程說明(2024 年 2 月 24 日) 第 1 講:生成式 AI 是什麼?(2024 年 2 月 24 日) 第 2 講:今日的生成式人工智慧厲害在哪裡?從「工具」變為「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 第 3 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—神奇咒語與提供更多資訊(2024 年 3 月 3 日) 第 4 講:訓練不了人工智慧?你可以訓練你自己—拆解問題與使用工具(2024 年 3 月 10 日) 待更新…… 该课程的附录内容包括: 一、课程介绍 这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为 12 讲,每讲约 2 小时。 二、学习目标 通过学习本课程,掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 三、学习内容 1. 什么是生成式 AI 生成式 AI 的定义和分类 生成式 AI 与判别式 AI 的区别 生成式 AI 的应用领域 2. 生成式模型 生成式模型的基本结构和训练方法 生成式模型的评估指标 常见的生成式模型及其优缺点 3. 生成式对话 生成式对话的基本概念和应用场景 生成式对话系统的架构和关键技术 基于生成式模型的对话生成方法 4. 预训练语言模型 预训练语言模型的发展历程和关键技术 预训练语言模型的优缺点 预训练语言模型在生成式 AI 中的应用 5. 生成式 AI 的挑战与展望 生成式 AI 面临的挑战和解决方法 生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向 四、学习资源 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅
2024-09-03
有关于2024年世界人工智能大会的相关文章吗?
2024 年世界人工智能大会在上海举办,展示了 500 家企业的 1500 项展品,突出了机器人和大模型技术。国产机器人和大模型在 AI 应用、人机交互和专业领域展现出巨大潜力,预示着 AI 技术正快速融入日常生活和各行各业。相关文章包括: 《》 《》 《世界人工智能大会》 《》 《》 《》 《》 《》
2024-07-11
coze案例
以下是关于 Coze 案例的相关信息: 一泽 Eze 的万字实践教程:全面入门 Coze 工作流,用其打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent,开源 AI Agent 从设计到落地的全过程思路,10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 从案例入门:创作者将使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程比喻为“捏 Bot”,最简单的 Bot 往往 1 分钟内可捏完。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。 蓝衣剑客的四万字长文:在第五章节介绍后,大家对在 Coze 平台上创建工作流和 Bot 有初步了解。实际应用中常利用个性化生产力工具,由特定 Agent 或工作流组成以满足特定需求。这部分介绍一些与个人生产力系统相辅相成的案例,包括流程设计、多智能体框架及特定生产力工具中使用的提示词。由于篇幅有限,仅提供基本常用案例提示词,建议亲自动手实践以更好创建适合自己的生产力工具。
2024-09-14
科普性质的介绍下目前大模型的优秀应用案例和实施经验
以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验: 在问答行业: Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术,将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询,使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF(ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题,以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型,对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练,并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型,形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式,大幅提升了目标文档的召回率,达到 95%。 在医疗行业: 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如,麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集,用它们训练 AI 学习分子特点,总结规律,再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析,最终成功识别出有效分子,且实验证明效果良好。 在模型架构方面: 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表,众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大,往往来自互联网上的多种来源,且参数众多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-09-13
AI记忆能力的应用案例
以下是一些 AI 记忆能力的应用案例: 1. 在智能体方面,如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术控制成本,就有可能打造出记忆力超越人类的智能体。它能记录所有对话历史、思考过程和情绪状态,在提供服务时展现出更高级别的个性化和情感连贯性。例如 ChatGPT 最新版本引入了记忆功能,可将对话重点记录在“bio”小本子上,用于后续提供更个性化和相关的回答。 2. 文本总结是一种常见应用,能将长篇聊天记录或文档简化为关键描述,提高信息检索效率和易理解性,广泛应用于商业报告、新闻摘要等领域。 3. 外部存储访问方法受到关注,如 UC Berkeley 的 MemGPT 项目,通过特定指令访问外部存储系统保存和回调信息,扩展模型记忆能力和增强上下文理解能力,使 AI 在连续对话中保持信息连贯性并根据历史交互调整响应。 4. 像“AI 女友麦洛薇”,对于不知道的信息会学习并抽取实体和关系存入知识图谱,保证不会因上下文窗口不足溢出,从知识图谱这一永久记忆中提取被丢弃的记忆,实现永久记忆功能。 5. 在学术界,有探索模型层面使用 embedding 进行信息总结的研究方向,虽然目前主要在研究阶段且实用性可能有限,但代表了未来趋势。此外,RAG 架构通过搜索相关信息片段融入大模型上下文帮助回答问题,其存储手段并非仅依赖向量库,传统基于关键词的检索方法在精确匹配具体细节时更适用。
2024-09-10
智能体落地案例
智能体(Agent)是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词,简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 在智能体的落地案例方面: C 端案例:比如在社交方向,用户注册之后先捏一个自己的智能体,然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入,这是一个很有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体,类似 APP 时代专业做 APP 的。 此外,字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。
2024-09-08
人工智能在电商行业的应用案例
以下是人工智能在电商行业的一些应用案例: 1. 推广方面: 制定上市推广方案,包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 制定内容营销方案,以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 2. 图像生成方面: 美团外卖商家版后台利用图像模型生成菜品照片。 3. 其他方面: 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。
2024-09-05
汽车行业大模型落地案例
以下是汽车行业大模型的落地案例: 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 汽车公司利用 AI 进行以下方面的应用: 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。 在电动化和能源管理方面,优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 支持共享出行服务,如优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 提供语音助手和车载娱乐,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 进行车辆远程监控和诊断,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。 需要注意的是,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-03