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怎么学习人形机器人相关知识

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以下是一些学习人形机器人相关知识的途径和资源：

  1. 关注 Xiaohu.AI 日报：其中提到了 Alter3 人形机器人，由东京大学开发，由 GPT 4 驱动，可以自主进行各种人类动作，如自拍姿势，还能通过口头反馈调整姿势、表达情感，并且涉及程序代码转换，将动作语言描述转为机器人执行代码。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1734492844545683636?s=20
  2. 了解黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲：其中提到为机器人提供模仿训练数据，人类和人形机器人构建方式相似，人形机器人能学习适应物理世界等内容。

此外，您还可以通过以下方式深入学习人形机器人知识：

  1. 阅读相关的学术文献和研究报告，了解人形机器人的技术原理和发展趋势。
  2. 参加专业的学术会议和研讨会，与行业专家和学者交流。
  3. 在线课程平台上寻找关于人形机器人的课程进行系统学习。
  4. 关注相关的科技博客和论坛，获取最新的行业动态和技术分享。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

XiaoHu.AI日报

🔔 Xiaohu.AI日报「12月12日」 ✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤖 Lobe Chat介绍：开源聊天机器人框架，界面漂亮。支持TTS、GPT 4V多模态交互和插件系统。一键部署，快速且无需复杂配置。🔗 https://chat-preview.lobehub.com/welcome🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1734562244422504844?s=202️⃣🌐 Alter3人形机器人：由东京大学开发，由GPT 4驱动。可以自主进行各种人类动作，如自拍姿势。通过口头反馈调整姿势，表达情感，如尴尬和快乐。程序代码转换：将动作语言描述转为机器人执行代码。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1734492844545683636?s=203⃣️📹创意视频生成：通过人脸照片和文字描述生成跳舞视频。同一脸孔，不同场景和服装。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1734452696290414674?s=204⃣️👁️眼睛“会说话”研究：杜克大学研究发现眼睛运动时耳朵产生声音。通过声音判断眼睛观察方向。

XiaoHu.AI日报

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黄仁勋在AI界超级碗GTC2024的主旨演讲: 精华及全文（附视频）

我们可以为机器人提供模仿训练数据。因为我们是以非常相似的方式构建的，所以人类机器人很可能在我们的世界中更加有用。我们创造了一个可以互操作并很好地工作的世界，我们建立工作站、制造和物流的方式是为人类设计的，因此这些人类或机器人的部署可能会更加高效。我们正在创建整个堆栈，就像我们与其他人一样。从顶部开始，从观看视频“Human”中学习的基础模型。示例可以是视频形式，也可以是虚拟现实形式，然后我们为其创建了一个健身房，称为艾萨克强化学习健身房。这使得人形机器人能够学习如何适应物理世界，然后是一台令人难以置信的计算机，这台计算机将进入机器人汽车，这台计算机将在人类或机器人体内运行，称为雷神，它是为Transformer引擎设计的。

其他人在问
AI在未来运用在人形机器人上能实现什么
在未来，AI 运用在人形机器人上能够实现以下方面： 1. 为人类生活带来更智能、更便捷的体验，提供各种生活服务和生产制造服务。 2. 打造能够与人类建立深度互动的智能体，自主处理与复杂物理世界的交互。 3. 利用端到端的 AI 运动控制技术驱动软硬件一体化的机器人系列产品，开发在真实世界中生产、制造以及服务的人形机器人产品。 4. 拥有先进的计算机视觉算法、人工智能算法、控制和路径规划算法，对 3D 物体的姿势估计具有出色的感知能力。 5. 可以为机器人提供模仿训练数据，人形机器人可能在人类世界中更加有用，部署更加高效。 6. 借助相关技术，人形机器人能够从少量人类演示中学习，帮助完成日常任务，通过观察模仿人类的运动。 7. 由全新的机器人芯片提供支持，实现更强大的智能功能。
2024-09-30
用什么软件可以生成个人ai数字人形象？
以下为您介绍可以生成个人 AI 数字人形象的软件及方法： 剪映 App 可以帮助您生成数字人形象。在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费且适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放其声音，您可判断是否需要，然后点击右下角的“添加数字人”，软件会根据之前提供的内容生成对应音视频并添加到当前视频中。左下角会提示渲染完成时间，之后可点击预览按钮查看效果。 生成数字人后，您还可以进行以下操作来完善视频： 1. 增加背景图片：删除先前导入的文本内容，点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上，通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频长度对齐，再调整图片大小和数字人的位置。 2. 增加字幕：点击文本智能字幕识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 如果您希望数字人换成自己希望的面孔，可以使用 facefusion 软件。打开该软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过新的浏览器窗口访问其 UI 界面。上传准备好的图片和视频，在右侧可看到预览效果，点击下方的开始按钮执行换脸处理。处理完成后，在输出位置点击下载按钮导出换脸后的视频。 整个过程大约 10 分钟，制作数字人视频免费，数字人换脸约 0.8 元。
2024-07-19
我希望做一个回答用户问题的聊天机器人，如何用rag来做
要使用 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）来做一个回答用户问题的聊天机器人，可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ），通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择：经过调研，可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介：是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。
2024-11-20
如何学习开源机器人，要求是ROS操作系统，如何购置相应的机器人
学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人，您可以从以下几个方面入手： 1. 控制系统：负责处理传感器数据、规划路径和执行任务，并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成，通过运行控制算法（如 PID 控制、深度学习模型等）决定机器人运动和操作。 2. 伺服驱动系统：负责驱动机器人关节和执行机构，实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动，伺服驱动器作为功率电源控制电机运动，指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制，以及精确、快速、稳定的位置控制，其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。 3. 交互设备：常见的有麦克风、遥控器等，尤其是带屏遥控器，集成了显示屏和控制功能，允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。 4. 软件中间件：机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS（Robot Operating System），它并非真正的操作系统，而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点，支持节点间分布式、点对点通信，并由主节点（master）管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言，可分布式运行在不同主机，这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作，便于模块化修改和升级，提高系统容错能力。 在购置相应机器人时，您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素，选择适合您学习和研究的型号。
2024-11-19
怎么制作一个桌面智能机器人
制作桌面智能机器人可以参考以下步骤： 1. 利用 RPA 技术： 可以通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务。例如，以在京东查询感冒灵并采集价格为例，包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤。 采集数据后会生成数据表格，编辑器有拖拉拽功能适合业务人员，也可切换为 Python 界面写代码，还封装了很多控件，如 Excel 控件等。 RPA 机器人可通过触发器设置，像搭建奥康 1700 多个脚本的案例还有方太 450 多个基线等，交付的是动态能力。 RPA 加上 AI 效率极大提升，数字化分标准化、自动化、RPA 加 AI 三个阶段。 2. 使用 Coze 平台： 准备一个 Coze 账号，这是一个免费的 AI 机器人搭建平台。 准备一台能够上网的电脑。 用 Coze 搭建的 AI 机器人目前可以发布在“微信（订阅号/服务号/微信客服）、飞书、豆包、Bot Store、掘金”几个渠道，也可以通过网页地址的形式分享。 需要注意的是，不同的方法和平台可能有其特定的要求和特点，您可以根据自己的需求和技术水平选择适合的方式。
2024-11-19
使用coze搭建一个心理咨询机器人，将机器人接入自己开发的应用后，如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容，总结成日记，并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
最近AGI机器人特别火，请帮我找出相关新闻
以下是一些与 AGI 机器人相关的新闻： ：随着 OpenAI 聊天机器人 ChatGPT 的热潮持续，探讨其如何帮助创建用户体验调查问卷或其他调查问卷。 ：给 25 个 AI 代理人动机和记忆，并将它们放在模拟城镇中，其行为被评价比人类角色扮演更“人类化”。 ：ChemCrow 是一个 LLM 化学代理，能在合成、药物发现和材料设计等领域执行任务，并集成 13 个专家设计的工具以增强性能。 ：OpenAI 发布 GPT4 被证明是生成 AI 的一小步，对 AGI 而言是一大步，自 2022 年 11 月发布以来吸引众多用户和媒体关注，此工作是对 ChatGPT 的首次全面审查。 ：有人让 AutoGPT 查找最近一个月的开源相关新闻并汇总成 word 文件，还有人在相关项目基础上做了改进和增强的新项目，如 TeenageAGI、BabyAGIasi、TypeScript 版本的 AutoGPT 等。 ：特斯拉训练机器人“Optimus”抓取物体，通过人类示范学习。还提到当训练比 GPT4 大 100 倍的模型时在图像识别、生成图像和视频等方面的预测。
2024-11-10
用Coze创建AI，打造自己的图像生成AI机器人
以下是使用 Coze 创建自己的图像生成 AI 机器人的步骤： 1. 注册 Coze 账号： 访问 Coze 官网，可选择中文版（https://www.coze.cn/，支持大模型：kimi、云雀）或英文版（https://coze.com/，支持大模型：chatgpt4）进行快速注册。 产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台。 2. 创建机器人： 登录 Coze，可使用抖音或手机号登陆，登陆后选择“创建 Bot”，起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”。 小技巧：“图标”AI 可以自动生成，先在“Bot 名称”用文字描述想要的图标，满意后再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 具体创建 AI Bot： 首先打开扣子的首页（https://www.coze.cn/home），直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 直接在弹窗输入 Bot 的相关信息，完成创建后细化其功能。 设计人设与回复逻辑，根据功能需求设计提示词。 调整模型设置，比如基于聊天为主的需求，将对话轮数记录改为 20 轮。 选择插件，如英文名言警句（get_one_eng_word & get_many_eng_words）随机获取英语名言，Simple OCR（ocr）识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题，预置问题有参考价值。 最后设置语音，若为英语陪练 AI Bot，选择亲切的英语音色。
2024-11-09
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息： WayToAGI（通往 AGI 之路）： 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源，让人们能轻松学习 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新，无论您是初学者还是行业专家，都能在此发掘有价值的内容。 网址：https://waytoagi.com/ 体验链接：https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用： 知识库就像 AI 的“活字典”，是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题，AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息，给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）
2024-11-22
知识库软件有什么推荐的吗
以下是为您推荐的一些知识库软件： 稿定 AI：国内设计工具稿定推出的 AI 创意工具合集，包括设计宣传图、绘图、素材、商品图、文案、AI 圈等功能，能切中国内内容营销的痛点，体验良好。 OpenCat：由开发，推出了付费订阅计划，每月 18 元可无限使用 GPT3.5 及一些软件的高级功能，如 iCloud 同步、AI 键盘等。 Tana：非常强大的知识管理软件，推出了 AI 相关功能，不仅能扩写文本，还能与您的所有数据交互并访问网上信息。 Read Speak：由开发的利用 ChatGPT 联系口语的 APP，支持与虚拟角色对话边学边练，具有实时发音评价、实时语法纠错等功能。 STUDIO AI：AI 驱动的无代码网页构建工具，能学习用户反馈并将设计转化为实际网站，内含 WebDesignAI，具有自动补全样式和内容的功能，支持语音控制编辑器完成日常设计任务。 Clarity：AI 驱动的分层阅读工具，提供分层的深度阅读功能，用户可从摘要开始掌握复杂主题，通过点击相应内容了解更多细节。 如果您想搭建个人知识库，还可以参考文章，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用时可能需要对接一些额外的 API，建议先了解 RAG 的原理再使用。
2024-11-22
有什么知识库的应用推荐？
以下是为您推荐的知识库应用： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题，知识库可解决这些问题，典型应用如客服系统，公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型，使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容，包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 张梦飞：【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤，如地址输入、模型选择、创建和上传文件等，以及安装并接入 cow 的操作流程。
2024-11-22
本群怎么实现的调用知识库
要实现本群对知识库的调用，可以通过以下两种方式： 1. 在 Bot 内使用知识库： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。配置项说明如下： 最大召回数量：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多。 最小匹配度：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度，则不会被召回。 调用方式：知识库的调用方式。自动调用：每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回；按需调用：您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。
2024-11-21
AI知识库有什么
AI 知识库主要包括以下内容： 通往 AGI 之路：这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里，用户既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 特点： 由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设。 大家贡献并整合各种 AI 资源，使大家可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 追踪 AI 领域最新的进展，时刻更新，让用户每次访问都能有新的收获。 链接： https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/ 此外，还有关于 Coze 的知识库相关内容，如大圣撰写的文章，帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库，包括其概念、实现原理、能力边界，以及在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理，还有如何更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件来打造更加强大的智能体。
2024-11-21
如何将知识库里的文件进行分类清晰数据，使其变得更加智能化
以下是关于如何将知识库里的文件进行分类清晰数据，使其变得更加智能化的方法： 1. 在线知识库 点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot，并在调试区测试效果。 2. 本地文档 注意拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练到知识库里面。 对于画小二这个课程，80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大的章节名称内容放进来，章节内详细内容依次按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 4. 飞书知识库 在飞书里面选择对应的文件夹，一次最多智能选择 20 个文件（若文件大于 20 个可多建几个知识库）。 可以选择自动进行数据清洗，数据清洗是把数据进行类结构化整理，内容中的图片资料也会保留。 测试对话，基本反馈正常，目前 coze 存在不稳定版本，需要不断调试完善。 5. Excel 知识库 可以增加其他形式的知识库。 上传表格的知识库不要过于复杂，不要有合并表格情况，同时系统不认不同的 Sheet。 数据处理完成会显示 100%进度，加工出来的数据，点击添加 Bot，就增加到知识库中，然后测试发布和返回。 6. 网页知识库 有自动采集和手动采集两种方式，手动采集需要安装插件，操作稍微有点小复杂。 选择批量添加，写入画小二官网的地址，可根据需求添加自己的网站。 将网站所有的页面都扫描出来，点击确认，将全站数据解析并保存到知识库里面，按照默认自动清洗数据。 7. 创建知识库并上传文本内容 本地文档：在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式，包括自动分段与清洗（系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据）和自定义（手动设置分段规则和预处理规则，包括分段标识符、分段最大长度、文本预处理规则，如替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址）。单击下一步完成内容上传和分片。
2024-11-21
学习大模型的路径
学习大模型的路径主要包括以下几个步骤： 1. 收集海量数据：就像教孩子成为博学多才的人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于大模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：如同为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，包括删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计大模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，例如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，大模型开始“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词，不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，关于大模型的底层原理，计算机科学家/工程师以大脑神经元细胞结构为灵感，在计算机上利用概览模型实现对人脑结构的模仿，不过计算机的神经元节点更为简单，本质上只是进行一些加法和乘法运算而后输出。大模型内部如同人类大脑是一个混沌系统，即使是 OpenAI 的科学家也无法解释其微观细节。
2024-11-22
如何起步开始学习ai设计
以下是关于如何起步开始学习 AI 设计的一些建议： 1. 阅读相关文章： 如 ，了解市场动态和生成式 AI 商业模式的相关问题。 ，认识到尽早学习的重要性，避免被其他熟练掌握 AI 动力设计技巧的设计师超越。 ，了解设计的当前状态、常见问题及实用技巧。 ，学习最佳实践和利用 UX 策略使 AI/ML 系统更易于解释和透明。 2. 利用工具： 了解星流一站式 AI 设计工具，在入门模式下，熟悉右侧生成器的图片参考部分，如快速参考、风格迁移、Tile 分块、重新上色等功能。 掌握基础模型，包括星流通用大模型及基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5 等，了解它们在效果和生成速度上的差异。 了解增强模型，可通过收藏、查看例图和选择风格等方式进行使用。
2024-11-22
小白学习AI怎么开始
对于小白学习 AI，可以从以下几个方面开始： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 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，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-11-22
我想要学习AI提示词的使用方法
以下是关于 AI 提示词使用方法的详细介绍： 一、什么是提示词 提示词用于描绘您想要的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），并且支持中英文输入。启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 2. 提示词内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 3. 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 4. 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可以对已有的提示词权重进行编辑。 三、辅助功能 1. 翻译功能：一键将提示词翻译成英文。 2. 删除所有提示词：清空提示词框。 3. 会员加速：加速图像生图速度，提升效率。 四、关于 Prompt 的语法规则 1. Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成您所需要的内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。 2. 支持的语言为英语（不用担心英语不好的问题，），另外 emoji 也可以用。 3. 语法规则：用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。改变 tag 权重有两种写法：括号，权重就重 1.1 倍，每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。还可以进行 tag 的步数控制。 如果您是新手学习 AI，建议先了解 AI 基本概念，阅读「」中找到适合初学者的课程。选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧，通过实践和尝试巩固知识，体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 产品。
2024-11-22
想学习AI编程需要从哪里开始，有什么资源吗
如果您想学习 AI 编程，可以从以下几个方面开始，并参考以下资源： 开始的方向： 1. 明确编程目标：确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制：明白在何种情况下需要编程，何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源： 1. 掌握 Python 基础： 基本语法：包括变量命名、缩进等规则。 数据类型：如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流：学会使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 函数：包括定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间。 模块和包：学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理：理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作：掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程：例如“写给不会代码的你：20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践：通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议： 1. 对于复杂的项目，如 P2P 传输程序，要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置，可通过官网获取安装指南，使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目，生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中，优先寻找线上工具、插件和本地应用，先找现成的开源工具和付费服务，只有在没有现成方案时再考虑自己编程。
2024-11-21
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21