介绍一下光流的概念，如何计算，以及可视化表达方法

目前在文字可视化方面，AI“词生卡”是一个受到关注的工具。在人工智能技术迅速发展的当下，它将文字描述转化为视觉图像，重塑了创意产业格局。 AI“词生卡”之所以受欢迎，原因在于：它在 Lisp 语言和 Claude3.5 的支持下焕发新生，制造新卡，适应了时代需求。当前存在“人们日益增长的 AI 创作输出需求与大厂创新不够实用之间的矛盾”，而“词生卡”做到了信息提纯、跨界融合、文图合一、审美优先、情绪输出、管用好用。 不过，对于哪款文字可视化的 AI 最好用，还需根据您的具体需求和使用场景来判断。

以下为您推荐几款可用于 UI 界面设计的 AI 软件： 1. Midjourney： 能生成数据图标、B 端图标设计、音乐软件 UI 设计等。 生成的图片在某些方面质感不错，但 UI 设计可能不规范、文字较乱，目前只能作为风格参考。 对于完全不懂 AI 绘图的新手来说容易上手。 设计指令：如果没想好输入哪些指令，可以先用指令模板「ui design forapplication,mobile app,iPhone,iOS,Apple Design Award,screenshot,single screen,high resolution,dribbble」，把里面的“类型”替换成想设计的产品的关键词描述（英文），就能生成想要的 UI 设计图。 2. 星流一站式 AI 设计工具： 具有无限画布区域，包括浏览视图、操作快捷键查询、图像快捷修改。 浏览视图包括视图百分比调节、聚焦、画布清理等功能。 图像快捷操作有细节微调、整体微调、增强模型、提示词、用作图生图、用作图片参考等。 支持图像分享与信息查看，包括图像信息查看、生成分享链接与发送到 LiblibAI 等。

以下是关于文字可视化及移动端图片视觉处理的相关内容： 文字可视化： 从文字生成图片以及遮罩，支持多种调整和设置，包括字间距、行间距、横排竖排调整、文字随机变化（大小和位置）等。节点选项说明如下： `size_as`：输入图像或遮罩，将按其尺寸生成输出图像和遮罩，此输入优先级高于`width`和`height`。 `font_file`：列出`font`文件夹中可用的字体文件列表，选中的字体用于生成图像。 `spacing`：字间距，以像素为单位。 `leading`：行间距，以像素为单位。 `horizontal_border`：侧边边距，数值为百分比，横排时为左侧边距，竖排时为右侧边距。 `vertical_border`：顶部边距，数值为百分比。 `scale`：文字总体大小，以百分比表示，可整体放大或缩小文字。 `variation_range`：字符随机变化范围，大于 0 时产生大小和位置随机变化，数值越大变化幅度越大。 `variation_seed`：随机变化的种子，固定此数值可使每次单个文字变化不变。 `layout`：文字排版，有横排和竖排可选。 `width`：画面宽度，若有`size_as`输入将被忽略。 `height`：画面高度，若有`size_as`输入将被忽略。 `text_color`：文字颜色。 `background_color`：背景颜色。 移动端图片视觉处理： 在试卷拍照去除书写笔迹方面，可采用图像处理和机器学习技术结合的方法，具体如下： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用去噪算法（如高斯滤波、中值滤波）去除噪声。 图像增强：通过增强算法（如直方图均衡化、对比度增强）提升清晰度和对比度。 2. 图像分割：使用图像分割算法（如阈值分割、边缘检测、基于区域的分割方法）将书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测：在分割后的图像中，使用文字检测算法（如基于深度学习的文本检测模型）识别文字区域。 4. 文字识别：对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据，常用技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理：根据需求进行后处理，如去除残余噪点、填补文字区域空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）：若有足够数据，采用机器学习技术训练模型，学习书写笔迹特征以自动去除笔迹。 7. 优化算法：对整个处理流程进行优化，提高处理速度和准确度，可采用并行计算、硬件加速等方法。 8. 移动端集成：将算法和模型集成到移动应用程序中，实现试卷拍照去除书写笔迹功能，可使用移动端开发框架（如 iOS 的 Core ML、Android 的 TensorFlow Lite）进行部署和调用。

以下是一些具有可视化代码功能的 AI 软件： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些写代码或辅助编程的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的智能编程辅助工具，提供多种能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，由机器学习技术驱动，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。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助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。 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，基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium：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帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同，您可以根据需求选择最适合的工具。 此外，还有一些相关的工具和资源： 1. Screenshot to Code：利用 GPT4 Vision 视觉能力将屏幕截图转换为代码，支持 HTML/Tailwind CSS、React 等，集成 DALLE 3。 2. 交互创意体验网址：http://reboot.studio ，提供丰富的交互创意体验，鼓励加入更多 AI 元素。 3. 沃顿商学院发布的教学提示词库：https://www.moreusefulthings.com/prompts ，包含多用途学习和教育提示词，适合学生、教师和家长收藏。

以下是一些可以用于数据可视化的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，包括逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图的创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型的图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 此外，在 Agent 相关比赛的赛道介绍中，数据可视化也是其中的一个重要方向，比如将复杂的数据进行可视化展示，用图表、信息图等方式使数据解读更直观、简洁。

以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型： 1. GLM4AllTools：这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型，其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力，可处理日常数据分析，能对行业收入、利润数据进行可视化，并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5：属于 encoderdecoder 架构的模型，适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是，不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现，您可以根据具体需求进行选择和测试。

对于纯小白来说，理解模型等相关概念是有一定挑战的，但通过以下内容可以逐步入门： Tusiart 相关概念： 1. 首页包含模型、帖子、排行榜，其中发布了各种模型和生成的图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，有的还有 XL 标签属于 SDXL 新模型。点击可查看模型详细信息，下方是返图区。 2. 基础模型（checkpoint）是生图必需的，任何生图操作都要先选定。它与 lora 不同，lora 是低阶自适应模型，类似小插件，可有可无，但对细节控制有价值，旁边的数值是其权重。 3. ControlNet 可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 4. VAE 是编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，一般选择 840000 这个。 5. Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。 6. 图生图是上传图片后，sd 根据图片、模型及输入信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 AI 技术原理相关概念： 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词： AI 即人工智能。 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，学习输入和输出映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习数据无标签，算法自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑的方法，有神经网络和神经元，神经网络可用于多种学习。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等。 LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不是大语言模型，有的大语言模型如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本长距离依赖性。

以下是为您生成的 AI 领域概念图的相关解释： 人工智能（AI）：一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：一种手段，让机器自动从资料中找到公式，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 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。 深度学习：一种更厉害的手段，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度），神经网络可用于多种学习方式。 大语言模型（LLM）：是一类具有大量参数的“深度学习”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），如上下文理解、情感分析、文本分类。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）：利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。 ChatGPT：一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 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（SelfAttention）来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一张涉及大模型概念的知识图谱： 大模型 Embedding 技术 句子和文档嵌入 Doc2Vec：扩展了 Word2Vec，能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings：将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings：如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入 Knowledge Graph Embeddings：如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型 图像 Embeddings：使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings：在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings：在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings：用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入，可以将复杂的图结构转化为向量表示，以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 关键技术标准 机器学习标准：规范机器学习的训练数据、数据预处理、模型表达和格式、模型效果评价等，包括自监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习和强化学习等标准。 知识图谱标准：规范知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用，包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。 大模型标准：规范大模型训练、推理、部署等环节的技术要求，包括大模型通用技术要求、评测指标与方法、服务能力成熟度评估、生成内容评价等标准。 自然语言处理标准：规范自然语言处理中语言信息提取、文本处理、语义处理等方面的技术要求和评测方法，包括语法分析、语义理解、语义表达、机器翻译、自动摘要、自动问答和语言大模型等标准。 智能语音标准：规范前端处理、语音处理、语音接口和数据资源等技术要求和评测方法，包括深度合成的鉴伪方法、全双工交互、通用语音大模型等标准。 计算机视觉标准：规范图像获取、图像/视频处理、图像内容分析、三维计算机视觉、计算摄影学和跨媒体融合等技术要求和评价方法，包括功能、性能和可维护性等标准。 生物特征识别标准：规范生物特征样本处理、生物特征数据协议、设备或系统等技术要求，包括生物特征数据交换格式、接口协议等标准。 国内大模型 通用模型：如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言。 垂直模型：专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 大模型的体验 以‘为什么我爸妈结婚的时候没有邀请我参加婚礼’和‘今天我坐在凳子上’为例，体验了 Kimi、通义千问、豆包等大模型的回答和续写能力，发现回复有差异，且大模型基于统计模型预测生成内容。 大语言模型的工作原理 包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强，参数用 b 链形容大小。 Transformer 架构：Transformer 是大语言模型训练架构，17 年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 大模型幻觉：大模型通过训练数据猜测下一个输出结果，可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 的分类和法则 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt。 写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等，核心是与模型好好沟通。 Fine tuning 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG 概念：未对 RAG 的具体内容进行详细阐述，仅提出了这个概念。

以下是 10 个有关 AI 的概念知识点及介绍： 1. 人工智能（AI）：目标是让机器展现智慧，是一个广泛的领域。 2. 生成式人工智能（GenAI）：旨在让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习：使机器能自动从资料中找到公式的手段。 4. 深度学习：基于类神经网络，具有大量参数的更强大手段。 5. 大语言模型（LLMs）：具有大量参数的深度学习模型。 6. ChatGPT：基于大型语言模型的对话机器人，能根据输入生成文本回复。 7. AIGC：利用人工智能技术生成包括文本、图像等多种内容的新型生产方式。 8. 统计学基础：包含均值、中位数、方差等统计概念，是 AI 的重要基础。 9. 监督学习：如线性回归、决策树等常用算法。 10. 无监督学习：如聚类、降维等算法。

以下是为您提供的讲解 AI 相关的基本概念、知识框架的文章： 1. 新手学习 AI 方面： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按照自己的节奏学习，并获得证书。 2. 书籍推荐方面： 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。 3. 相关文章方面： 《》：这是公众号琢磨事翻译的领英工程师的一篇文章，分享了在领英开发 AI 驱动产品的经验，重点探讨了生成式 AI 的相关内容。 《麻省理工科技评论》发布的《》：万字长文探讨了人工智能的定义和发展，详细阐述了人工智能的基本概念、技术背景及其在各个领域的应用，分析了当前的技术挑战和未来的发展方向，还讨论了人工智能对社会、经济和伦理的影响。

100 万 tokens 具有以下重要意义和影响： 算法视角：更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角：长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用：Gemini1.5 支持 100 万 token，可以一次性处理大量信息，比如 1 小时的视频，11 小时的音频，超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 Token；ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，当达到上限时，会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开。此外，英文的 Token 占用相对于中文较少，因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定，然后要求中文输出。