我想基于一个开源模型，训练一个自己的AI模型，用于编写软件测试用例，如何实现呢

利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下： 1. 将孩子的画转换为 3D 模型： 使用 AutoDL 部署 Wonder3D：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg （较难） 使用 AutoDL 部署 TripoSR：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe （小白一学就会） 具体实物（如鸟/玩偶/汽车）的 3D 转换效果最佳，wonder3D 能智能去除背景（若效果不佳，需手动扣除背景） 对于一些非现实类玩偶类作品，wonder3D 识别效果不佳时，可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例，先通过 SD 生成 3D 的 usagi，再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型，如创建一个乐高 logo 的 STL 文件： 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。 创建 3D 模型：在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 打开 Blender，切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本，点击“运行脚本”按钮，Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等）以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外，还有一些其他动态： 阿里妈妈发布了：https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ，演示图片质量损失小，比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI：https://bambulab.com/zh/signin ，3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个：https://www.ithome.com/0/801/764.htm ，基金规模 100 亿元，首期 30 亿元，并与稀宇科技（MiniMax）、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的：https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布：https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ，支持随时唤起豆包交流和辅助。 ：https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ，集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 ：https://klingai.kuaishou.com/ ，现在可以直接输入文本指定对应声音朗读，然后再对口型。

以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。

通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。

以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型： 1. OpenChineseLLaMA： 地址： 简介：基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE： 地址： 简介：开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda： 地址： 简介：开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat： 地址： 5. Gemma7bit： 地址： 此外，AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。

目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。

目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。

以下是一些可以生成测试用例的工具： 1. 基于规则的测试生成： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 在实践中的应用示例包括： 1. Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 AI 在生成测试用例方面具有显著的优势，可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具，前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题，从而提升软件质量和用户体验。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行和测试报告的 AI 工具和方法： 1. 基于规则的测试生成： 测试用例生成工具： Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成： 深度学习模型： DeepTest：利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例，模拟不同驾驶场景，评估系统性能。 DiffTest：基于对抗生成网络（GAN）生成测试用例，检测系统的脆弱性。 强化学习： RLTest：利用强化学习生成测试用例，通过与环境交互学习最优测试策略，提高测试效率和覆盖率。 A3C：基于强化学习的测试生成工具，通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理（NLP）的测试生成： 文档驱动测试生成： Testim：AI 驱动的测试平台，通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。 Test.ai：利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成： Selenium IDE + NLP：结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE，从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber：使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发（BDD）框架，通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成： 状态模型： GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer：微软开发的模型驱动测试工具，通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例： Web 应用测试：使用 Testim 分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试：利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 复杂系统测试：采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，生成和管理测试用例。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

以下是一些关于对话形式生成测试用例的 AI 相关信息： 生成式 AI Studio 中，您可以在聊天框中键入请求，例如“我的电脑速度很慢”，然后按回车键，查看 AI 如何响应，并且可以集成到您的应用程序。 在一泽 Eze 的样例驱动的渐进式引导法中，可以借助擅长扮演专家角色的 AI 如 Claude 3.5 进行对话来改进初始的正向样例，输入初始指令后查看 AI 的回复，以侧面印证其对样例的理解与建议。 在基于自然语言处理（NLP）的测试生成方面，Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本，Cucumber 可通过解析自然语言描述生成测试用例。

以下是一些免费好用的用于生成测试用例的 AI 工具： Testim：AI 驱动的自动化测试平台，可生成和管理测试用例，适用于 Web 应用测试，能分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例以检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用，可从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试，如采用其基于系统状态模型生成测试用例，可确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试，适用于.NET 应用。 Randoop：基于代码路径和规则生成测试用例，适用于 Java 应用程序。

以下是一些可用于生成测试用例的 AI 工具和平台： 1. Testim：这是一个 AI 驱动的自动化测试平台，能够生成和管理测试用例。它可以通过分析文档和用户故事自动生成测试用例，减少人工编写时间。在 Web 应用测试中，它能分析用户行为和日志数据，自动生成高覆盖率的测试用例，检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. Test.ai：基于 NLP 技术的测试用例生成工具，适用于移动应用和 Web 应用。它可以利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例，确保测试覆盖业务需求。在移动应用测试中，能从需求文档中提取测试用例，确保覆盖关键功能和用户路径，提高测试效率和质量。 3. DeepTest：利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker：基于状态模型生成测试用例，适用于复杂系统的行为测试。在复杂系统测试中，能基于系统状态模型生成测试用例，确保覆盖所有可能的状态和操作场景，检测系统的边界情况和异常处理能力。 5. Pex：微软开发的智能测试生成工具，自动生成高覆盖率的单元测试。

以下是关于自动生成测试用例的相关内容： 1. 基于规则的测试生成： 模式识别： Clang Static Analyzer：利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷，生成相应的测试用例。 Infer：Facebook 开发的静态分析工具，自动生成测试用例，帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于模型的测试生成： 场景模拟： Modelbased Testing：基于系统模型自动生成测试用例，覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite：基于模型的测试工具，自动生成和执行测试用例，适用于复杂应用的端到端测试。 此外，还有 Prompt 网站精选中的 Prompts Royaleprompt PK 相关内容： Prompts Royale 是一个应用程序，可以帮助用户轻松创建多个提示候选项，并让它们进行对决，以找出最佳的提示。它具有以下功能： 1. 自动提示生成：允许用户根据描述和测试案例自动生成提示候选项，用户也可以自行输入提示。 2. 自动测试案例生成：从描述中自动生成测试案例，以激发创造力。 3. Monte Carlo 匹配和 ELO 评分：使用 Monte Carlo 方法进行匹配，以确保在尽可能少的对决中获取尽可能多的信息，并使用 ELO 评分根据胜利和对手的强弱对候选项进行适当排名。 4. 可自定义设置：设置页面允许用户调整应用程序的每个参数。 5. 本地和安全：所有数据都存储在本地，并且在浏览器上向 LLMs API 发出请求。用户可以在

目前在视频生成领域，以下几个 AI 表现较为突出： Luma AI： Dream Machine 功能包括 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频，还支持 Extend 延长 4s、循环动画、首尾帧动画能力。 8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力，对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面，生成效果在多方面远超其他产品，如生成时长较长（5s）、24 帧/s 非常丝滑、运动幅度大且能产生相机的多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且有效改善了运动幅度大带来的模糊感。 Runway：推出了实力强劲的 Gen3 模型。 此外，以下是其他视频生成的 Top10 产品及相关数据： |排行|产品名|分类|4 月访问量（万 Visit）|相对 3 月变化| |||||| |1|InVideo|其他视频生成|736|0.118| |2|Fliki|其他视频生成|237|0.165| |3|Animaker ai|其他视频生成|207|0.076| |4|Pictory|其他视频生成|122|0.17| |5|Steve AI|其他视频生成|76|0.119| |6|decohere|其他视频生成|57.5|0.017| |7|MagicHour|其他视频生成|53.7|0.071| |8|Lumen5|其他视频生成|51|0.149| |9|democreator|其他视频生成|41.9|0.136| |10|腾讯智影|其他视频生成|35.4|0.131|

目前，在国外有一些能够替代 My GPT 功能的 AI 产品。例如，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的知名 AI 助手，它在全球范围内具有广泛的影响力。ChatGPT 具有开创性，是首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，改变了人们对 AI 的认知，为技术发展指明了方向。其界面简洁直观，交互流畅自然，降低了使用门槛。从技术角度看，背后的 GPT 系列模型性能和能力处于行业领先地位。但它也有局限性，且对于国内用户可能存在网络连接等问题。 此外，Google 的 Bard 也是一种选择。在写代码领域，GitHub 的 Copilot 有一些替代品，如 Tabnine、Codeium、Amazon CodeWhisperer、SourceGraph Cody、Tabby、fauxpilot/fauxpilot 等。 Meta 在 2023 年 2 月开源了 LLaMA 1，并在 7 月发布了进阶的 Llama 2 且允许商用，此举推进了大模型的发展。

以下是为您整理的类似 CharacterAI 的虚拟对话相关内容： 一、Character.ai 1. 创建：创建角色的功能简洁，主要依赖用户编写的 Description（基础信息）和 Definition（复杂背景），已支持上传声音片段实现语言克隆。 2. 聊天：用户通过一问一答的多轮对话方式与角色进行交互，支持回复重新生成、回滚至指定位置。 二、筑梦岛 1. 聊天： 单人聊天是用户与 AI 角色交互的基本模式，本质是一问一答的多轮对话，支持重新生成。 多人聊天是伪群聊，通过指定某个角色对用户的话进行回复，但 AI 角色之间不能对话。 2. AI 角色： 设定是每一个角色最核心的人设属性，产品侧是一段角色介绍，背后往往对应着一段高质量 Prompt，甚至有其他工程、模型层面的优化措施。 梦境是用户分享的与 AI 角色聊天的片段，其他用户可以基于此对话片段继续参与聊天。 小剧场是【人设+场景】的对话聊天模式，同样的角色处于不同的场景背景，会展开不同的故事。 3. 创建：创建梦中人即捏崽，需要用户提供各类信息，其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息；创建梦屋即拉群，用户可以添加多个 AI 角色创建一个群聊。 三、其他相关 1. 游戏方面：游戏是满足我们原始需求的模拟，游戏引擎发展了模拟方式，但无法有效模拟人类思想等的复杂性和突发性，直到 LLM 和 Agent 框架的突破，使得在游戏中拥有“具有真实目标、行动和对话的现实角色“成为可能。预计 2024 年游戏能模拟现实生活中的多种社交动态，每一个原始需求都可以获得模拟满足。 2. 从聊天机器人到拟人形象：如果 2023 年是我们与 AI 伴侣发短信的一年，那么 2024 年将可以直接跟 3D 拟人形象实时交谈，与 AI 同伴的对话将变得越来越具有洞察力、呈现力和个性化，娱乐将从被动体验转向主动体验，有线电视和互动游戏之间的界限将变得模糊。 3. GPTs、中间层、Chatbot 虚拟社交、AI Agent 方面：Replika 做重虚拟角色定制过程，强调角色唯一性；Cai、Talike、星野、筑梦岛等一众产品提供众多 Bot 供用户选择，并支持 UGC 创建 Bot 并分发；Aura 进入后虽然只有单个角色，但支持开启多个剧本的角色扮演，并且剧本由 AI 生成（降低了重复性）可以体验和较长文本的对话，但在整体体验上存在不足。

AI 能为您做很多事情，包括但不限于以下方面： 1. 写作相关： 草拟各种类型的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 改进您已有的文本，提供针对特定受众的更好建议。 以不同风格创建多个草稿，使内容更生动，添加例子等。 帮助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。 2. 激发创作灵感：通过与 AI 系统互动，激发您在写作方面做得更好。 3. 提供动力：当您在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能为您提供动力。 总之，AI 在写作和协助完成任务方面具有很大的潜力，能为您的工作和学习带来便利。

以下为一些与照片相关的 AI 软件信息： 在 100 个 AI 应用中，涉及照片的有： AI 摄影参数调整助手，使用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 中，能根据场景自动调整摄影参数，市场规模达数亿美元。 全球 AI APP 增长榜图像类中： Retake AI，6 月 APP 下载量为 795，相对 5 月变化为 0.159。 DaVinci，6 月 APP 下载量为 751，相对 5 月变化为 0.049。 Viggle AI，6 月 APP 下载量为 741，相对 5 月变化为 822.333。 PhotoApp AI Photo Enhancer，6 月 APP 下载量为 688，相对 5 月变化为 0.186。 AI Mirror，6 月 APP 下载量为 676，相对 5 月变化为 0.432。 ToonMe，6 月 APP 下载量为 640，相对 5 月变化为 0.042。 图片增强 Top10 中： Cutout pro，4 月访问量为 1608 万，相对 3 月变化为 0.023。 Upscale media，4 月访问量为 432 万，相对 3 月变化为 0.073。 ZMO AI，4 月访问量为 338 万，相对 3 月变化为 0.161。 Neural.love Art，4 月访问量为 283 万，相对 3 月变化为 0.072。 Topaz Photo AI，4 月访问量为 247 万，相对 3 月变化为 0.047。 VanceAI，4 月访问量为 247 万，相对 3 月变化为 0.078。 bigjpgAI 图片无损放大，4 月访问量为 203 万，相对 3 月变化为 0.06。 Img Upscaler，4 月访问量为 203 万，相对 3 月变化为 0.042。 Let's Enhance，4 月访问量为 167 万，相对 3 月变化为 0.046。 Akool，4 月访问量为 122 万，相对 3 月变化为 0.173。

AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可将其当成一个黑箱，只需要知道它能理解自然语言就行。AI 技术再发展，其生态位仍是似人而非人的存在。 从历史角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按明确程序运算。现代计算机虽先进，但仍遵循相同受控计算理念。有些任务无法明确编程让计算机完成，比如根据照片判断人的年龄，而这类任务正是 AI 感兴趣的。 在应用方面，AI 健身是利用 AI 技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能为用户提供个性化指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。

以下是为您整理的关于开源的 LLM 微调推理、agent 开发平台的相关内容： LLM 作为 Agent 的“大脑”的特点： 1. 知识获取能力：通过预训练学习大量语言数据，掌握丰富语言信息和常识知识，能处理多种任务。 2. 指令理解：擅长解析人类语言指令，采用深度神经网络进行自然语言理解和生成，精准理解意图。 3. 泛化能力：在未见过的数据上表现良好，能利用先前知识处理新挑战，形成对语言结构的通用理解。 4. 推理和规划：能够进行逻辑推理和未来预测，分析条件制定最佳行动方案，在复杂环境中做出理性选择。 5. 交互能力：拥有强大对话能力，在多人多轮次对话中自然流畅交流，改善用户体验。 6. 自我改进：基于用户反馈和效果评估，通过调整参数、更新算法提升性能和准确性。 7. 可扩展性：可根据具体需求定制化适配，针对特定领域数据微调提高处理能力和专业化水平。 相关产品和平台： 1. ComfyUI：可在其中高效使用 LLM。 2. Vercel AI SDK 3.0：开源的工具，可将文本和图像提示转换为 React 用户界面，允许开发者创建丰富界面的聊天机器人。 3. OLMo7BInstruct：Allen AI 开源的微调模型，可通过资料了解从预训练模型到 RLHF 微调模型的所有信息并复刻微调过程。 4. Devv Agent：能提供更准确、详细的回答，底层基于 Multiagent 架构，根据需求采用不同 Agent 和语言模型。 实例探究： 1. ChemCrow：特定领域示例，通过 13 个专家设计的工具增强 LLM，完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。 2. Boiko et al. 研究的 LLM 授权的科学发现 Agents：可处理复杂科学实验的自主设计、规划和执行，能使用多种工具。

以下是一些关于开源大模型训练推理、应用开发 agent 平台的相关信息： Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可将 Copilot 部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 Gemini 相关：大型语言模型的推理能力在构建通用 agents 方面有潜力，如 AlphaCode 团队构建的基于 Gemini 的 agent 在解决竞争性编程问题方面表现出色。同时，Gemini Nano 提升了效率，在设备上的任务中表现出色。 成为基于 Agent 的创造者的学习路径：未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。Agent 工程如同传统软件工程学有迭代范式，包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化。数字员工的“进化论”需要在 AI 能力基础上对固化流程和自主思考作出妥协和平衡。

对于企业来说，直接使用开源大模型和使用国内大厂收费的大模型主要有以下区别： 数据方面： 开源大模型的数据获取相对容易，但数据质量可能参差不齐。例如，OpenAI 训练大模型所用的中文数据虽源自中国互联网平台，但经过了深度处理，而国内中文互联网数据质量普遍被认为相对较低。 国内大厂收费的大模型可能在数据处理和质量上更具优势，但获取高质量数据对于企业尤其是初创企业来说成本较高且存在风险。 商业化落地方面： 客户在商业化落地时更关注实用性而非原创性，有时因成本低会倾向选择开源大模型的非原创技术。 但使用开源大模型可能存在拼装和套壳后强调原创，从而影响迭代能力，导致内耗、刷榜和作假等问题。 其他方面： 金沙江创投主管合伙人朱啸虎指出，使用大模型要有垂直行业数据，能实现数据闭环，并持续保持和客户的连接。对于大厂而言，要关心自身边界，而创业公司必须对客户和大厂有自身价值才能立足。 目前国内大模型的商业化落地仍处于拿着锤子找钉子的阶段，预计到今年年底头部大模型能基本达到 3.5 水平，明年 11 月有望到 4，但真正能落地的商业化场景有限。

以下是一些最新的开源的关于大语言模型的书籍和资源： 《LLM 开源中文大语言模型及数据集集合》： Awesome Totally Open Chatgpt： 地址： 简介：This repo record a list of totally open alternatives to ChatGPT. AwesomeLLM： 地址： 简介：This repo is a curated list of papers about large language models, especially relating to ChatGPT. It also contains frameworks for LLM training, tools to deploy LLM, courses and tutorials about LLM and all publicly available LLM checkpoints and APIs. DecryptPrompt： 地址： 简介：总结了 Prompt&LLM 论文，开源数据&模型，AIGC 应用。 Awesome Pretrained Chinese NLP Models： 地址： 简介：收集了目前网上公开的一些高质量中文预训练模型。 《AIGC Weekly 19》：包含了多篇相关文章，如腾讯的开源图像模型 Stable Diffusion 入门手册、马丁的关于 AIGC 的碎片化思考、多邻国创始人 Luis von Ahn 专访、Meta AI 发布的自监督学习 CookBook 等。 《进阶：a16z 推荐进阶经典》： 《GPT4 technical report》（2023 年）：来自 OpenAI 的最新和最伟大的论文。 《LLaMA:Open and efficient foundation language models》（2023 年）：来自 Meta 的模型。 《Alpaca:A strong，replicable instructionfollowing model》（2023 年）：来自斯坦福大学的模型。

以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可利用周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 缓存区：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法： 比如在状态 s1 上，根据 Q 值表选择行动，如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态的奖励 R，作为“Q 现实”，之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q（s1，下）的值，公式为：。 算法流程：初始化 Q，for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s，for 时间步 t = 1> T do: ，End for，End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。