目前中国最大的 ai 社群是什么

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

成长型的社群产品需要不断地迭代和升级以满足用户需求、提升用户体验，并促进社群的活跃度和增长。以下是一些关键的素材和资源，对于社群产品的持续发展至关重要： 1. 用户反馈： 收集用户的意见和建议，了解他们的喜好、需求和不满，这些反馈对于产品改进至关重要。 2. 行为数据： 分析用户在社群中的行为数据，如活跃时间、互动频率、功能使用情况等，以指导产品迭代。 3. 市场趋势： 跟踪市场趋势和竞争对手动态，确保产品能够与时俱进，满足市场变化的需求。 4. 内容创作： 定期更新高质量的内容，包括文章、视频、图像等，以吸引和保持用户的兴趣。 5. 用户故事和案例： 分享用户的故事和成功案例，以增强社群的凝聚力和认同感。 6. 社区管理： 强化社群管理，制定明确的规则和指导方针，以维护社群秩序和积极氛围。 7. 技术升级： 投资于技术升级，包括提高服务器性能、优化算法、增强安全性等。 8. 新功能开发： 根据用户需求和市场趋势，开发新功能，提升产品的竞争力。 9. 用户教育： 提供用户教育和培训资源，帮助用户更好地利用产品，提升用户体验。 10. 合作伙伴关系： 建立合作伙伴关系，通过合作获取新的内容、服务和用户群体。 11. 品牌建设： 加强品牌建设，提升品牌知名度和影响力，吸引更多用户加入社群。 12. 营销活动： 定期举办营销活动和推广活动，提高社群的曝光度和吸引力。 13. 社群活动： 组织线上和线下的社群活动，增强用户的参与感和归属感。 14. 用户分层： 根据用户的活跃度和贡献度进行分层，为不同层级用户提供定制化的服务和激励。 15. 国际化： 如果适用，考虑产品的国际化，吸引全球用户，丰富社群的多样性。 16. 法律合规： 确保产品遵守相关法律法规，特别是数据保护和隐私方面的规定。 通过不断地投喂这些素材和资源，社群产品可以持续迭代升级，满足用户需求，提升用户体验，并推动社群的健康发展。

目前国内最大的 AI 社区是 WaytoAGI 社区。 WaytoAGI 是目前国内最大的免费开源 AI 知识库，其愿景是实现通用人工智能（AGI），让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。可以加入社区飞书群（见首页）。 短短一年间，靠着口口相传高达数千万的访问量，知识库有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚，离谱村等大型共创项目。WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台。社区制作的优质作品，多次登上央视首页，广受好评。

最大似然估计是估计分布的一种直接方法。先假设分布的形式，如假设 x 来自多元高斯分布，其中高斯分布的维度和图片的像素个数一致，待定参数如 。此时似然估计函数为 ，通过梯度下降或公式推导求解出最佳参数，从而求得分布。但这种方法有明显弊端，一是形式未知，需要丰富的领域知识才能确定分布形式，对于复杂问题只有上帝才知道分布的参数化表达式；二是参数量的空间太大，像 ImageNet 这种情况，是 150528 元高斯分布，需要海量数据才能估计准确。

目前 AI 电话在技术方面面临着一些挑战和瓶颈，其中较为显著的包括： 1. 语音识别准确性：在复杂的声学环境或存在口音、语速变化等情况下，准确识别语音内容存在一定难度。 2. 自然语言理解深度：难以完全理解人类语言的复杂语义、语境和情感，可能导致对用户意图的误解。 3. 对话流畅性和连贯性：生成的回复有时不够自然流畅，缺乏连贯的逻辑，影响用户体验。 4. 个性化服务能力：难以根据每个用户的独特需求和偏好提供高度个性化的服务。 5. 数据隐私和安全：处理大量用户数据时，保障数据的隐私和安全是重要问题。

如何最大化使用大模型 大模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它通过在大量语料上进行无监督学习，从而获得语言的统计规律和语义表示。这种技术可以用于各种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统、机器翻译、摘要生成等。要最大化使用大模型，可以从以下几个方面入手： 1. 选择合适的模型：不同的大模型具有不同的特点和适用场景，需要根据具体任务和数据集选择合适的模型。例如，GPT3 是一种非常强大的语言模型，但它的计算成本较高，不适合处理大规模数据集。而 BERT 则是一种轻量级的语言模型，适用于处理大规模数据集。 2. 进行模型压缩：大模型的参数非常多，占用的内存非常大，因此在进行模型部署时，需要进行模型压缩。模型压缩可以通过使用更小的数据类型、剪枝、量化等技术来减少模型的大小和计算量。 3. 进行模型微调：大模型是通过在大量语料上进行无监督学习得到的，因此它的输出可能不符合具体任务的要求。为了提高大模型的性能，需要对其进行微调。模型微调可以通过在特定任务上进行有监督学习来实现。 4. 进行模型部署：大模型的部署需要考虑计算资源、内存、带宽等因素。为了提高模型的部署效率，可以使用容器化技术、分布式计算等技术来优化模型的部署。 5. 进行数据增强：大模型的训练需要大量的语料，为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，可以使用数据增强技术来增加语料的多样性。数据增强技术可以通过对原始语料进行各种变换来实现，如替换、插入、删除等。 总之，要最大化使用大模型，需要选择合适的模型、进行模型压缩、模型微调、模型部署和数据增强等方面的工作。

目前免费的 AI 绘画工具主要是 Stable Diffusion 。它具有开源免费、可本地化部署、创作自由度高的优势，但对电脑配置尤其是显卡有一定要求。Midjourney 则需要科学上网并且付费，每月使用费大概在 200 多元左右。 此外，还有一些工具如 PlantUML 、Gliffy 、Archi 、Rational Rose 等可以辅助创建逻辑视图、功能视图、部署视图等，但它们不都是基于 AI 的。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。

目前，在众多 AI 中，很难确切地指出哪一款是最强大的。不过，以下几款 AI 表现较为突出： Open AI 的 GPT4 是功能强大的人工智能写作工具，可通过 Bing（选择“创新模式”）免费访问，或者购买 ChatGPT 的 $20/月订阅来使用。 Claude 2 也是较为强大的 AI 系统，可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统。 微软的 Bing 使用 OpenAI 的 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型，它连接到互联网，功能强大但使用有点奇怪。 需要注意的是，不同的 AI 在不同的应用场景和任务中可能会有不同的表现，其强大程度也会因用户的需求和使用体验而有所差异。

以下是一些可以生产 4K 画质视频的 AI 工具： 1. 国内： Etna（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可根据简短文本描述生成相应视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达 4K（最高 38402160），画面细腻逼真，帧率 60fps，支持中文，具备时空理解能力。 2. 海外： Haiper（有免费额度）：支持文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频，能生成 HD 超高清的视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。还支持图生视频，不过只能写提示词、秒数（2s 和 4s）、种子值。此外，具有视频重绘功能，包括轻松修改颜色、纹理和元素以改变原视频的视觉内容，但大量背景的重绘效果一般，视频容易崩。 另外，在实际使用中，不同的 AI 视频工具在处理不同类型的画面时各有优劣，比如： Pika 对于奇幻感较强的画面把控较好，会比较自然，但真实环境的画面比较容易糊，更新的唇形同步功能虽未引发热议，但嘴形同步集成到平台上比较便捷。 Pixverse 在高清化方面有优势，对于一些偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成的视频有点帧率问题，导致处理到人物时会有种慢速播放的感觉，容易出戏。 Runway 在真实影像方面质感最好，战争片全景的镜头处理得最好，控件体验感较好，但特别爱变色，光影非常不稳定。 在制作视频时，可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，可用于生成相关视频，若其中部分画面有问题，可放到 Pika 里面去局部重绘。有手部特殊运动的画面，可用 Runway 来辅助完成。

目前国内比较受欢迎的文生图工具包括： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 此外，阿里的通义万相在文生图方面有一定特点，如生图效果还可以但不稳定，提示词有难度，文字理解能力较弱，每日有 50 灵感值限制出图次数，但有相似图像生成和图像风格迁移功能。 而 Dreamina 也有很多惊喜，如基本功能实用，可直接用自然语言出图且理解到位，新手友好，导入参考图方式多样，目前文生图限时免费且无出图次数限制。 您可以根据自己的需求选择使用。在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。

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。