IB网络与以太网区别

以下是关于 Liblib 的生图技巧： Lora 模型地址： 原作者：C 站 DucK113 在线下载地址：https://civitai.com/models/802364/flux1orlabubulora 本地下载：file:flux_labubu.safetensors 使用方式： 方式一：Liblib 在线生图 方式二：本地 ComfyUI Flux + Lora 工作流，相关介绍可参考之前的作业：，工作流中涉及的主要模型网盘：https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 ，包括 FLUX.1schnell：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/blob/main/flux1schnell.safetensors ，file:ae.safetensors ，file:clip_l.safetensors ，t5xxl_fp8_e4m3fn：https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/blob/main/t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors Lora 效果提示词： Labubu，monkey Labubu,Chinese style 1cowboy,Labubu 简易上手教程： 简明操作流程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 设置 VAE：选择 840000 那一串。 CLIP 跳过层：设成 2。 Prompt 提示词：用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样方法：一般选 DPM++ 2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 迭代步数：选 DPM++ 2M Karras 时，在 30 40 之间。 尺寸：根据喜好和需求选择。 生成批次：默认 1 批。 概念与功能说明： 生图入口 1：网页顶部的右方有生图按钮，点击进入生图界面。 生图入口 2：点进模型广场上任意一个模型（checkpoint 或 lora），有立即生图按钮。 生图入口 3：点进任意一个模型下面的返图区，点开一张喜欢的图片，右侧有在线生成的按钮。点开之后可以选择自动复制所有设置，尝试复现图片。

目前在将 B 站视频转换成文字方面，以下是一些常见的工具供您参考： 1. 网易见外工作台：功能较为全面，支持多种视频格式的转写。 2. 讯飞听见：语音转写准确率较高。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。

Agent 和 AIBot（Copilot）的区别主要体现在以下几个方面： 1. 能力和自主性：Agent 是融合感知、分析、决策和执行能力的智能体，具有自主决策和行动能力，能理解并适应复杂环境，自主思考、制定计划并执行任务。Copilot 主要用于处理简单、特定的任务，更多是作为工具或助手存在，需要人类引导和监督。 2. 应用场景：Agent 主要应用于智能终端、智能座舱、汽车自动驾驶、工业机器人和人形机器人等领域。Copilot 多落地于协同办公场景，如微软的 Copilot Pro 赋能 Office 套件。 3. 开发重点：Copilot 的开发重点在于 Prompt Engineering，主要依赖于 LLM 的性能。Agent 的开发重点在于 Flow Engineering，在假定 LLM 足够强大的基础上，把外围的流程和框架系统化。 目前已发布的 AI Agent 以通用居多，在使用成本、速度、技术成熟度上仍存在一定局限，未来突破的关键在于计算机视觉等底层技术的突破。以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色。

BiBiGPT 并非一个常见或特定的知名概念。但 GPT 一般指“生成式预训练变换器”（Generative Pretrained Transformer），是一种大型语言模型（LLM），也是生成式人工智能的重要框架。首个 GPT 由 OpenAI 于 2018 年推出。GPT 模型是基于 Transformer 模型的人工神经网络，在大型未标记文本数据集上进行预训练，并能够生成类似于人类自然语言的文本。截至 2023 年，大多数 LLM 都具备这些特征，并广泛被称为 GPT。而所谓的生成式预训练，其实是机器学习领域一个由来已久的概念。但是，直到 2017 年 Google 推出了 Transformer 模型，我们才见到了如 BERT（2018 年发布）和 XLNet（2019 年发布）这样的大型语言模型的诞生。这些模型都是基于预训练的转换器，但它们并不是为生成文本而设计，而是作为“仅编码器”使用。2018 年，OpenAI 发表了一篇名为《通过生成式预训练提高语言理解能力》的文章，首次介绍了基于转换器的生成式预训练模型（GPT）系统，即我们所说的“GPT1”。

AI提取bilibili字幕的工具有多种，以下是几个可用的选项： 1. 绘影字幕AI：这是一个视频AI字幕提取器，可以上传视频并转录视频字幕，支持95种语言，提供98%的高精度转录，并且支持无限时长的单个视频。 2. videosubtitleextractor：这是一个GitHub上的项目，它能够提取视频中的关键帧、识别视频帧中的文本内容、过滤非字幕区域的文本，并去除水印、台标文本等。它支持87种语言的字幕提取，并且可以批量提取。 3. 快速提取视频字幕工具：这是一个适用于B站的视频字幕提取工具，可以提取视频的字幕或AI字幕。使用方法包括打开视频、按F12进入开发者界面，然后访问特定网址进行字幕提取。 4. 哔哩哔哩字幕插件：这是一个浏览器扩展，具有复制、导出、跳转、总结字幕等功能，可以帮助用户更方便地处理哔哩哔哩上的字幕。 这些工具可以帮助用户从bilibili视频中提取字幕，无论是手动添加的字幕还是AI自动生成的字幕。使用这些工具时，用户可以根据自己的需求选择合适的选项来进行字幕的提取和处理。

System prompt（系统提示）是指在与语言模型（如 ChatGPT 等）的交互中，用于指定模型如何根据设定的角色和逻辑进行回答的文本。它通常包括任务定义（确保模型清楚自己的任务）、输出格式（指导模型如何格式化回答）、操作边界（明确模型不应采取的行为）等部分。在对话中，每次模型给出回应时，都会考虑到系统提示，它就像一个过滤器，模型在回应新提示之前会自动应用。 User prompt（用户提示）则是用户给语言模型（如 Claude 等）的文本，通常以问题或指示的形式出现，用于引发相关输出。 二者的区别在于： 来源不同：System prompt 是为模型设定的规则和指导，而 User prompt 是由用户发起的输入。 作用不同：System prompt 影响模型的整体回答方式和范围，User prompt 则是具体的问题或指令，期望得到针对性的回答。

现在的 AI 和 5 年后的 AI 预计会有显著区别： 目前，AI 可能存在画图构图不佳、语言模型推理不精确等问题。但按照当前的发展速度，5 年后行业将完全不同。函数参数可能超过兆亿级，硅基生物有望理解人类所有行为及背后意义，实现全面超越。 未来的模型有望更符合助理或同事形象，具备主动性，能与人类合作完成项目，而非仅进行一次性问答。 5 年后，LLM 可能成本更低、推理处理速度更快、支持多模态全面接入，更多 AINative 应用将诞生。 AI 在生活和工作中的帮助： 可以作为助手，分享日常工作，跟进长期项目，提醒关键时间节点等。 AI 能替代和不能替代的方面： 能替代的：一些较为标准化、重复性高的工作。 不能替代的：行业的 Knowhow 等固有知识资产，以及很多行业潜规则。

WaytoAGI 和 ChatGPT 有以下一些区别：WaytoAGI 网站提供了和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选等功能。而 ChatGPT 主要是一个语言模型，用于生成自然语言文本。 需要注意的是，这些区别只是基于所提供的内容进行的总结，实际情况可能更加复杂和多样化。

大语言模型和扩散模型主要有以下区别： 1. 处理的信息类型： 大语言模型专注于处理和生成文本信息，通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 扩散模型不仅能处理文本信息，还能理解和生成图片、音频等多种类型的信息，能在更多样化的任务中应用。 2. 应用场景： 大语言模型主要用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。 扩散模型由于能够处理多种信息类型，可以应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 3. 数据需求： 大语言模型主要依赖于大量的文本数据进行训练。 扩散模型则需要多种类型的数据进行训练，包括文本、图片、音频等，以便在不同模态间建立关联。 4. 生成过程： 扩散模型涉及模型学习从图像中去除噪声，其正向扩散过程是从干净的图像开始，迭代地添加噪点。 大语言模型则是通过分析和学习大量文本数据来生成自然语言文本。 5. 面临的挑战： 扩散模型可能生成不真实的图像，难以控制，训练的计算成本可能很高。 大语言模型在推理能力方面相对较弱。

AIGC 与传统内容生产存在以下区别： 1. 生产主体不同：传统内容生产方式包括 PGC（专业生产）和 UGC（用户生产），而 AIGC 是由人工智能进行生产。 2. 生产方式不同：AIGC 利用人工智能技术自动创作文本、音频、图像和视频等内容，是一种新型的生产方式。它源自生成式人工智能，通过机器学习模型尤其是大模型，经过大量数据训练，具有较高的通用性和迁移能力，能够通过微调适应不同的内容生成任务，从而提高内容生产的效率和多样性。 3. 面临的挑战不同：AIGC 虽然潜力巨大，但也面临技术、伦理和质量控制等方面的挑战。例如，技术成熟度有待进一步提升以确保生成内容的准确性和可靠性，同时其广泛应用需要考虑版权、隐私和伦理等问题，以确保内容的原创性和价值。 AIGC 包括人工智能赋能内容创作的四大模态，即 AI 文本生成、AI 音频生成、AI 图像生成和 AI 视频生成。AIGC 技术可以用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例，代表了 AIGC 在文本生成领域的进展。

ChatGPT 与 OpenAI 的区别主要体现在以下方面： 1. 定义：从 OpenAI 的官网资料来看，ChatGPT 在 2022 年宣发时被称为一种模型，而在其官网的帮助页面中又被称为一种服务。目前，我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 2. 使命：OpenAI 的目标是建立通用人工智能（AGI）并确保其对人类安全，ChatGPT 则是 OpenAI 实现这一目标的一部分。 3. 能力和影响：OpenAI 开发的 GPT4 等模型在各种领域和任务中表现卓越，而 ChatGPT 作为其中的一部分，也展现出了出色的语言处理能力，能够完成多种任务且表现接近人类水平。但 GPT4 被认为可以视为人工通用智能（AGI）系统的早期（但仍不完整）版本，具有更广泛和深入的能力。

Suno 网站打不开可能有以下原因： 1. 网络连接问题：请检查您的网络连接是否正常，确保网络稳定。 2. 网站服务器故障：可能是 Suno 网站的服务器出现故障或维护，导致暂时无法访问。 3. 您的文本请求被阻止： 歌词受版权保护。 音乐风格或歌曲描述使用了真实的乐队或艺术家名称。 歌词包含违规词汇。 实际积分用尽但网页未同步（可尝试刷新页面）。 在默认模式或“生成随机歌词”按钮下，AI 无法理解如何将您的请求转化为歌曲。 另外，关于音乐发布，QQ 音乐开了专门的 Suno 音乐板块，网址为：https://tmecp.tencentmusic.com/ai_publish/index 。素人也能注册成为 AI 音乐人发布自己的 AI 作品，且发布成功的作品在 QQ 音乐、酷狗、酷我音乐上都能搜到。同时，腾讯家还有《全民 K 歌》，所有发布到 QQ 音乐上的歌都能在全民 K 歌里找到并且唱。

要登录网络 AI 音乐制作 Suno 网站，您可以按照以下步骤进行： 1. 访问网址：https://suno.com/ 或 https://www.suno.ai/ 。 2. 该网站需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号。确保您的网络环境稳定，以便顺利使用该平台。 3. 可能需要通过邮箱注册。 4. 登录后，点击最左侧的“create”按钮即可开始使用相关功能。 此外，Suno 网站还有以下特点和限制： 免费用户每天有 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成都会生成两首歌曲。 有不同的订阅模式，如 Pro 用户和 Premier 用户，价格和点数有所不同。 有 Custom Mode 模式，可选择开启或关闭个性化。 每日有免费额度 10 首歌。

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。

以下是关于如何用 AI 管理自己的笔记并形成知识网络的一些建议： 首先，要理解知识管理体系的概念。知识管理体系是一套包括收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新的流程、工具和策略的组合。它可以是个性化的个人笔记系统，也可以是组织内部的复杂系统。有效的知识管理体系通常包括知识的捕捉（收集日常产生的知识和信息）、组织（通过分类、标签和索引等方式便于访问和检索）、分享（促进内部流动增加协作和创新机会）和应用（支持决策制定、问题解决和新知识创造）。 在 AI 时代，利用外部大脑的概念很重要，比如使用数字工具和系统来存储思考、想法和信息，释放认知负担，更专注于创意和高阶思考。例如，可以使用数字笔记工具记录阅读书籍、会议要点或日常灵感，随着时间积累，通过分类、标签或链接将零散信息相互关联，形成知识网络，这是对信息的深加工，能从大量信息中提炼出有价值的知识。 此外，AI 还能通过分析笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，利用提示词功能帮助更高效地管理笔记，提高检索效率。一个有效的标签系统对于知识管理至关重要，而 AI 能在这方面提供很大的帮助。

目前没有直接查看自己是否处于网络信息茧房的明确方法。但您可以通过以下一些方式进行自我评估和反思： 1. 观察自己获取信息的渠道是否过于单一，是否总是倾向于从固定的几个来源获取信息。 2. 思考自己对不同观点和意见的接受程度，是否容易排斥与自己固有认知不符的信息。 3. 留意自己在讨论问题时，观点是否较为狭隘和局限，缺乏多元化的视角。 4. 检查自己的社交圈子，是否与具有相似观点和背景的人交流过多，而缺乏与不同类型人群的沟通。 需要注意的是，网络信息茧房是一个相对复杂的概念，自我评估可能存在一定的局限性。

超网络模型（Hypernetwork）在 Stable Diffusion 中主要是针对画风进行训练的一种模型。它通常是一个带有 dropout 和 activation 的完全连接的线性神经网络，用于调整模型的神经网络权重，从而实现对风格的微调。 Hypernetwork 可以像 Lora 一样被加载进来，比如用于生成卡通 Q 版头像、蒸汽波风格、油画风格等。其文件后缀通常为.pt 或者.safetensors，体积一般在 20M 200M 之间，模型目录为 WebUI 下的 models/hypernetworks。在使用时，可以在 Hypernetworks 菜单中点击使用，也可以通过 Prompt 调用。 此外，Hypernetwork 对 text embedding 进行预处理，在推理阶段，它也是模型权重调整的一部分。