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有开源AI模型可供下载吗

Answer

智谱·AI 提供了开源模型，您可以在以下平台进行下载：

智谱·AI 还开源了以下模型： |模型|介绍|代码链接|模型下载| |-|-|-|-| |WebGLM-10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|WebGLM|Huggingface| |WebGLM-2B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|WebGLM|Huggingface| |MathGLM-2B|在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT-4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。|MathGLM|THU-Cloud| |MathGLM-Large|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLM-large 和 GLM-10B。此外，还使用 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|MathGLM|THU-Cloud| |MathGLM-10B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLM-large 和 GLM-10B。此外，还使用 ChatGLM-6B 和 ChatGLM2-6B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|MathGLM|THU-Cloud 魔搭社区| |MathGLM-ChatGLM-6B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLM-large 和 GLM-10B。|MathGLM| |

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

智谱·AI 开源模型列表

智谱AI提供的所有开源模型均可以在以下平台进行下载：[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/organization/ZhipuAI)|[启智社区](https://openi.pcl.ac.cn/Zhipu.AI)|[始智社区](https://wisemodel.cn/organization/ZhipuAI)|[SwanHub](https://swanhub.co/ZhipuAI)

智谱·AI 开源模型列表

我们还开源了以下模型，以便用户使用我们多元化的产品。|模型|介绍|代码链接|模型下载|<br>|-|-|-|-|<br>|WebGLM-10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|[WebGLM](https://github.com/THUDM/WebGLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM)|<br>|WebGLM-2B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|[WebGLM](https://github.com/THUDM/WebGLM)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/WebGLM-2B)|<br>|MathGLM-2B|在训练数据充足的情况下，20亿参数的MathGLM模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到100%，其结果显著超越最强大语言模型GPT-4在相同测试数据上18.84%的准确率。|[MathGLM](https://github.com/THUDM/MathGLM)|[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/cf429216289948d889a6/)|

智谱·AI 开源模型列表

|模型|介绍|代码链接|模型下载|<br>|-|-|-|-|<br>|MathGLM-Large|采用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，包括具有335M参数的GLM-large和GLM-10B。此外，还使用ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B作为基座模型来训练MathGLM。这些骨干模型赋予MathGLM基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|[MathGLM](https://github.com/THUDM/MathGLM)|[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/3d138deaf93441b196fb/)|<br>|MathGLM-10B|采用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，包括具有335M参数的GLM-large和GLM-10B。此外，还使用ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B作为基座模型来训练MathGLM。这些骨干模型赋予MathGLM基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|[MathGLM](https://github.com/THUDM/MathGLM)|[THU-Cloud](https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/bc3c7b5c46304c2b88f6/)|[魔搭社区](https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/MathGLM/summary)|<br>|MathGLM-ChatGLM-6B|采用GLM的不同变体作为骨干来训练MathGLM，包括具有335M参数的GLM-large和GLM-10B。

Others are asking

分析英文期刊论文的ai有哪些？哪个好用？

以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。此外，以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。在 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

你这里有AI报告的合集吗

以下是为您提供的部分 AI 报告合集： 2024 年 5 月 9 日：《》《》《》《》《》 2023 年 11 月 15 日：《》《》《》 2024 年 12 月 23 日：《 Fastdata 极数：《》《》清华大学五道口金融学院：《》国盛证券：《》托尼·布莱尔全球变化研究所：《》腾讯云：《》您可以在以下链接查看更多详细内容：

有什么ai 可以用来核实信息

以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容：马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界，比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务，那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览，还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。但使用 AI 时需注意，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己，给出的解释可能是编造的，且可能被不道德地用于操纵或作弊，用户要对其输出负责。

输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT

很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。您可以根据以上思路来制作 PPT。

如何系统地学习AI

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（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。阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。在「」中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。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。

用AI制作视频

将小说用 AI 制作成视频的流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate（生成）。

开源项目数字人

以下是关于开源项目数字人的相关内容：一、构建高质量的 AI 数字人 1. 构建数字人躯壳建好的模型可以使用 web 前端页面（Live2D 就提供了 web 端的 SDK）或者 Native 的可执行程序进行部署，最后呈现在用户面前的是一个 GUI。开源数字人项目选择了 live2d 作为数字人躯壳，因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然，相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单。卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例：https://github.com/Live2D 。 2. 构建数字人灵魂自建代码实现各模块开发工作量巨大，迭代难度高，对于个人开发者不现实。推荐借助开源社区的力量，如 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量开源工作者维护，集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等。在开源项目中，使用了 dify 的框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，并且实现相对复杂的功能，比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于这两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，从而低门槛做出自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型，也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台，然后部署自己的模型。数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能够保持更好的扩展。上述 Dify 接口使用注意事项：必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可以根据个人喜好添加。二、写在最后数字人在未来肯定会有很多的应用场景，比如家庭中有数字人管家，全面接管智能家居或其他设备；学校中有数字人老师，孜孜不倦的为学生答疑解惑；商场里有数字人导购，为顾客提供指路、托管个人物品等悉心服务。数字人在未来肯定还有很多的技术突破，比如可以将五感数据作为输入（例如声音、图像、气味、震动等等），将所有可以控制躯壳的参数也作为输入（例如躯壳骨骼节点，面部混合形状参数等）；次世代的算法可以自我迭代升级，也可以拿到感官输入以及躯壳控制方法后，自行演化躯壳控制方式。作者希望通过 Dify 搭建数字人的开源项目，给大家展现低门槛高度定制数字人的基本思路，但数字人的核心还是在于我们的 Agent，也就是数字人的灵魂，怎样在 Dify 上面去编排专属自己的数字人灵魂是值得大家自己亲自体验的。真诚的希望看到，随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确，用户在需要使用 AI 的能力时，AI 既可以给你提供高质量的信息，也能关注到你的情绪，给你一个大大的微笑，也许到了那时，数字世界也开始有了温度。

我能否借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人

您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。构建数字人的躯壳有多种方式： 1. 2D 引擎：风格偏向二次元，亲和力强，定制化成本低，代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎：风格偏向超写实的人物建模，拟真程度高，定制化成本高，代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等，但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC：省去建模流程直接生成数字人的展示图片，但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高，可以使用，典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向，但仍在探索中。构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：由于算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以通过添加摄像头数据获取数据，再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景：正常和人交流时不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景需要通过工程丝滑处理。如果都要自建代码实现各模块，开发工作量巨大，迭代难度也很高，对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量，现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架，它们有大量的开源工作者维护，集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent，赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中，使用了 dify 的框架，利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，并且实现相对复杂的功能，比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制，从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型，也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台，然后部署自己的模型。此外，数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块，能够保持更好的扩展，比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。使用 Dify 接口需要注意： 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来，Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能，这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS，不同的模型供应商支持的语音人物不同，可以根据个人喜好添加。

国内有哪些开源ai可以调用？

国内有以下一些开源 AI 可供调用： MiniMax 推出的 Hailuo Audio HD 此外，还有一些应用于不同领域的 AI 技术和产品，如：在游戏领域，有根据玩家需求推荐游戏道具的 AI 游戏道具推荐系统。在天气领域，彩云天气的分时预报利用了 AI 提供精准的分时天气预报。在医疗领域，医渡云的病历分析系统利用 AI 分析医疗病历，辅助诊断。在会议领域，讯飞听见的会议总结功能利用 AI 自动总结会议发言内容。在书法领域，书法临摹软件利用 AI 识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。

可开源的AI工具是什么意思，我可以看到她的代码吗

可开源的 AI 工具是指其源代码可以被公开获取和使用的人工智能工具。这意味着您有机会查看和研究其代码的实现方式。以下为您列举一些常见的可开源的 AI 工具： 1. CodeGeeX：由智谱 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，能快速生成代码，提升开发效率。 2. ：一个带 Web 界面简单易用的声音克隆工具。可使用任何人类音色，将一段文字合成为使用该音色说话的声音，或者将一个声音使用该音色转换为另一个声音。 3. ：一个开源的音频、音乐和语音生成整合工具包。 4. ：一键部署私人 GPT/LLM 的聊天机器人。支持语音合成、多模态和可扩展的插件系统，可以联网、画图、爬虫等。 5. ：能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制您的专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 6. ：给 AI 看一眼截屏，便能直接生成代码。该项目可借助 GPT4 Vision 的能力，直接给您将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS，并利用 DALLE 3 的图像生成能力，生成外观相似的图像。 7. ：可在命令行终端，直接调用与展示各种大模型能力。实现了视频和照片编辑、系统配置更改、自动生成并运行 Demo 源码，AI 一对一聊天问答等功能。需要注意的是，不同的开源 AI 工具在功能和适用场景上可能会有所不同，您可以根据自己的需求选择最适合您的工具。

开源数字人

以下是关于开源数字人的相关信息：数字人组合方案：第一步：先剪出音频，可使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits克隆声音，做出文案的音频。第二步：使用 wav2lip 整合包，导入视频和音频，对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。构建高质量的 AI 数字人：建好的模型可以使用 web 前端页面（Live2D 就提供了 web 端的 SDK）或者 Native 的可执行程序进行部署，最后呈现在用户面前的是一个 GUI。开源数字人项目（项目地址：https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d）选择了 live2d 作为数字人躯壳，因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然，相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单；另外超写实的数字人风格在目前的技术能力下，处理不好一致性问题，容易带来虚假的感觉或者产生恐怖谷效应，而卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例：https://github.com/Live2D 。

中外开源模型概览与分类

以下是关于中外开源模型的概览与分类：国内方面：国内模型在 Agent 核心基础能力上已较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。如 ChatGLM3Turbo 在任务分解、多文档问答和检索 API 能力上表现出色。国内开源模型如 Baichuan213BChat 具备较强竞争力，在某些方面超过一些闭源模型。国外方面： OpenAI 发布了开源模型，包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。可访问供研究人员的模型索引详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。智谱·AI 开源模型：多模态模型方面，推出了具有视觉和语言双模态的模型，如 CogAgent18B、CogVLM17B、Visualglm6B 等。详情可访问：【新基准】SuperCLUEAgent:首个 AI 智能体中文测评基准发布 www.CLUEbenchmarks.com/superclue_agent.html 。

有哪些A股AI交易助手可供使用？

以下是一些与交易相关的 AI 工具： 1. Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce 的 AI 工具，能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注关键方面。 2. Clari：专门从事智能收入运营的软件，以创建高度准确的收入预测能力闻名，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 3. Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 4. MeetRecord：专注于销售通话记录和辅导的软件公司，利用人工智能技术为高绩效销售团队提供强大的对话智能解决方案。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录、个性化辅导计划、交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持等。适用于需要高效管理和分析会议内容的企业，在 2024 年 6 月完成了 PreA 轮融资。体验链接：https://www.meetrecord.com 。此外，还有将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问的摊位，如“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”但目前关于 A 股的特定 AI 交易助手，上述信息未明确提及。

有哪些可供高校教师使用的AI助力教育的工具

以下是一些可供高校教师使用的 AI 助力教育的工具： 1. 写作辅助工具：如 Grammarly、，帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. 演示文稿创建工具：例如。此外，还可以通过以下方式利用 AI 助力教育： 1. 要求人工智能解释概念，获取知识。例如，。但要注意，因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 将 AI 融入教育体系，如利用 AI 个性化学习计划、追踪学生学习进度并给出辅导建议。教师需要在教育工作中加入 AI 的使用，学生也要学会与 AI 互动，例如使用 AI 辅助工具探索复杂的学术概念。学校应与技术公司合作，定期更新硬件设施和软件平台，并加大对教师的 AI 培训力度。同时，教育政策也应进行改革，重新审视教育目标，培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。政府应设立教育科技发展基金，鼓励和支持校企合作，开发适应未来需求的教学内容和技术，建立多学科交叉课程。

Pix Verse 在哪下载

PixVerse 可以在以下网址下载：https://pixverse.ai/ 。它具有以下特点：人少不怎么排队，还有换脸功能。支持文生视频、图生视频，人物一致性角色创建。提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向、反向提示词、选风格、种子值，支持多种尺寸。图生视频支持正向提示词、运动强度、种子值。一致性人物角色支持正向、反向提示词、选人物、种子值，支持多种尺寸。暂时不支持镜头控制，默认生成 4s 视频。相关教程：

以下是关于模型下载的相关信息： ComfyUI BrushNet 模型下载：原项目：https://tencentarc.github.io/BrushNet/ 插件地址：https://github.com/kijai/ComfyUIBrushNetWrapper 模型下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 第一次运行会自动下载需要的模型，如果使用 ComfyUIBrushNetWrapper 节点，模型将自动从此处下载：https://huggingface.co/Kijai/BrushNetfp16/tree/main 到 ComfyUI/models/brushnet。因环境问题，也可手动下载后放在这个文件夹里面。另外，BrushNet 提供了三个模型，个人测试下来，random 这个效果比较好。 SD 模型下载：常用的模型网站有：下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置目录不同：大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录

如何将ollama下载到其他盘中

要将 ollama 下载到其他盘，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 新建环境变量：ollama 默认的模型保存路径为 Windows:C:\\Users\\%username%\\.ollama\\models 。添加环境变量添加 OLLAMA_MODELS 环境变量。 2. 进入 ollama 官网下载：地址为 https://ollama.com/ 。 3. 下载语言模型：模型地址为 https://ollama.com/library 。选择 llama 模型下载至本地。选择本地文件夹，在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。开始下载，下载完成并测试。 4. 下载图像模型：模型地址为 https://ollama.com/library 。选择 llava 模型下载至本地。选择本地文件夹，在 CMD 后粘贴刚才复制的命令。开始下载，下载成功。 5. 在 Comfy 中使用：下载并安装 ollama 节点，下载地址：，下载完成后安装到节点目录。在 Comfy 中调用。此外，还有以下相关信息供您参考：为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站：网站中，复制代码。然后，像建议一样打开 ComfyUi 根目录下的 custom_nodes\\ComfyUiOllamaYN 的文件路径，在上方的路径下输入 cmd，进入到下方的命令行，右键即可粘贴刚才的代码，等待下载即可。部署大语言模型：下载并安装 Ollama：点击进入，根据您的电脑系统，下载 Ollama：https://ollama.com/download 。下载完成后，双击打开，点击“Install”。安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）。如果是 windows 电脑，点击 win+R ，输入 cmd，点击回车。如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制以下命令行，粘贴进入，点击回车。回车后，会开始自动下载，等待完成。（这里下载久了，可能会发现卡着不动，不知道下载了多少了。鼠标点击一下窗口，键盘点空格，就会刷新了）下载完成后您会发现，大模型已经在本地运行了。输入文本即可进行对话。

2024年人工智能指数报告下载

以下是为您提供的 2024 年人工智能指数报告的相关下载信息： 1. 《》由微软和领英联合发布，揭示了人工智能（AI）在工作场所的快速增长和深远影响。 2. 可在知识星球下载的报告：《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。《》企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 3. 《》数据处理应从模型为中心转向数据为中心，并强调向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。 4. 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数相关报告：在上一届 SOAI 发布后不久，斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数，模型开发者的平均得分为 37 分。在团队的中期更新中，这一分数攀升至 58 分。2024 年 5 月，该指数的最新一期基于 100 项指标，评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度，这些指标涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、围绕能力和风险的“模型级”因素、围绕分布的“下游”标准以及社会影响。计算和使用政策的评分出现了最强劲的改善，而“上游”评分仍然疲弱。 5. 《2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市”》报告链接：

ChatGPT 4.0 下载

ChatGPT 4.0 无法直接下载。ChatGPT 是通过网络提供服务的。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成类似的文本。其神经网络由简单元素组成，操作也较为简单，但能生成成功类似于网络、书籍等内容的文本。关于 ChatGPT 4.0 的相关动态： 1. ChatGPT 命令工具上线，提供搜索、图像、O1 推理三种命令，使普通模型具备高级推理能力，所有模型均支持命令调用，显著提升了整体能力。 2. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作，提供思路、润色语言、内容扩展，支持快速修改与撤回版本，极大提升写作效率，未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。

ChatGPT国内怎么下载并使用

以下是在国内下载并使用 ChatGPT 的方法：苹果系统： 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接：。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果后下载安装，注意别下错。 2. 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App：打开支付，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀。支付宝购买礼品卡。在 apple store 中兑换礼品卡。在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。安卓系统： 1. 安装 google play：到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。安装好后，打开 GooglePlay，按照提示一步步操作，登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt：到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法如下：在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。完成上述步骤后，即可开始使用 ChatGPT 4o： 1. 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。