知道源代码就可以加载AI吗？

以下是一些关于 AI 相关技术的开源代码应用： VALLEX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，具有语音情感控制和口音控制等高级功能。VALLE X 最初由微软发布，但未发布任何代码或预训练模型。作者复现并训练了一个开源可用的 VALLE X 模型。 对于 AI 生成 CAD 图，您可以参考以下方面获取相关资料： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 专业书籍：查找相关的专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，以及在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM：包括 SenseVoice 用于高精度多语言语音识别、情感识别和音频事件检测，CosyVoice 用于自然语音生成，具有多语言、音色和情感控制等功能。相关模型已在 Modelscope、HuggingFace 开源，训练、推理和微调代码在 GitHub 上发布。

在中国互联网上，您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 相关的专业书籍，深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区： 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例，了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 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，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。

以下是关于 AI 数字人直播的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接卖数字人工具软件，分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管，市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果最好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是指运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在生活各类场景中出现，且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时，也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息，达到不错效果。

AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。

AI 在科研中的运用十分广泛，特别是在医疗领域： 抗癌方面：AI 能够提前三年诊断胰腺癌，有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的第一个症状出现前几年，就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面：亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外，在新工业革命中，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景，如： 金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用，您可补充更多相关问题以获取更详细的信息）

以下是关于用 AI 创业的一些建议： 1. 关注数据飞轮效应：如果打算做 ToC 场景的创业，要重视数据飞轮带来的正反馈效应，因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型：有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向：大模型产品可以朝着个性化（给它装上“记忆”，成为工作助理或陪伴者）和场景化（给它装上“手”和“眼睛”）两个方向发展。 4. 及早行动：现在就开始探索生成性 AI，提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白：市场地图的某些部分已经拥挤，而其他区域仍空旷，应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议： 技术爱好者：从小项目开始，探索 AI 编程工具，参与 AI 社区，构建 AI 驱动的项目。 内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴，建立 AI 写作流程，探索多语言内容，优化 SEO。 7. 注重实践和迭代：AI 的学习和应用，用起来、有效迭代大于一切，形成正确的底层工作逻辑，按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构：AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏：在当下 AI 火热的状态，创始人要把握好融资节奏。

以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能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/ 此外，还有以下文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片，除了使用相关工具，还需要考虑故事来源。比如通过原创（直接经验），基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；或者通过改编（间接经验），对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面，虽然编剧有一定门槛，但短片创作相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。

加载别人训练的 qwen 模型通常涉及以下步骤： 1. 对于直接调用千问的某一个大模型，如“qwenmax”模型，在 COW 中需要更改 key 和 model。在 /root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件进行更改，并添加"dashscope_api_key"。获取 key 可参考视频教程或图文教程。同时，需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，若对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，可能是未实名认证，可点击去，或查看自己是否已认证。 2. 部署大语言模型时，如下载 qwen2:0.5b 模型，对于不同的电脑系统操作有所不同。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。之后复制相关命令行并粘贴回车，等待自动下载完成。 3. 对于 Ollama 大模型部分，为避免没下载大模型带来的报错，需要先下载 ollama，网站：网站中复制代码，然后像特定操作一样打开 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，右键粘贴刚才的代码，等待下载即可。

加载开源模型的步骤如下： 1. 下载相关模型节省时间： Base Model DreamShaper XL Turbo: https://civitai.com/models/112902/dreamshaperxl LoRA：Envy Anime Watercolor XL 03：https://civitai.com/models/382684/envyanimewatercolorxl03 Alphonse Mucha Style：https://civitai.com/models/63072/alphonsemuchastyle 2. 打开以下链接放在后台： Ollama: https://ollama.com/ https://github.com/stavsap/comfyuiollama IPAdapter：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus InstantID: https://github.com/cubiq/ComfyUI_InstantID PuLID：https://github.com/cubiq/PuLID_ComfyUI 3. 安装缺失节点： 下载过程中若发现 layer style 下不了，可重启重新下载，尝试修复。若仍不行，从官网重新下载到./custom_nodes 的文件夹下。 4. 从官网下载两个文件，点击左上角部分将加载器展开并选择官网下载好的两个模型。 5. 对于 GDino 加载器部分，在链接：处下载相关文件，然后检查文件是否齐全。对于 groundingdino 和 sams 配置是否齐全可以使用“抠头发.json”来检验。 6. Ollama 大模型部分： 首先，下载 ollama，网站： 其次，在网站中，复制代码。然后，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，进入到命令行，右键粘贴刚才的代码，等待下载。

ControlNet 一直加载可能由以下原因导致及对应的解决方法： 1. 模型版本问题：确保 checkpoint、ContalNet 等所有需要加载模型的版本均基于 SD1.5，否则可能会报“超出索引”的错误。 2. 节点未安装完全：载入工作流后若出现爆红部分，可能是节点没下好、没下全。此时可以先全部更新，让所缺节点“显露出来”，然后安装好缺失的节点。 3. 参数设置问题：假如右下角的区域报红，那么就得根据报错信息相应调整一下左上角蓝色区域的 h、w 参数。 此外，ControlNet 还有一些新的功能和应用，例如： 1. 1.1 版本新出的 lineart 线稿提取功能，可先通过 invert 预处理将白底黑线处理成黑底白线，然后切换到 lineart 预处理器和模型进行生成。 2. mlsd 直线线条检测功能，一般用在建筑或者室内设计上，预处理器可提炼出室内的结构线。 ComfyUI 中的 ControlNet 高级控件： 在时间步和批处理潜变量之间调度 ControlNet 强度的节点，以及应用自定义权重和注意力掩码。这里的 ControlNet 节点完全支持滑动上下文采样。输入包括 positive（提示词（正面））、negative（提示词（负面））、control_net（加载了控制网络）、image（用于指导控制网络的图像）、mask_optional（应用于控制网络的注意力掩码）、timestep_kf（时间步关键帧）、latent_kf_override（潜在关键帧的覆盖）。

以下是一些支持个性化训练的大语言模型： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与 ChatGPT 侧重不同，后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney：今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好，以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p'，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能，会随着进行更多的成对排名而变化，且可能会在接下来的几周内推出算法更新。

Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面，能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点： 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 拥有功能丰富的提示词 IDE。 4. 具备全面的 RAG Pipeline，可用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能对应用程序的性能进行持续监控和优化。 Dify 提供云服务和本地部署选项，以满足不同用户的需求。其开源特性保证了对数据的完全控制和快速的产品迭代。Dify 的设计理念注重简单性、克制和快速迭代，能为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力以及技术爱好者探索 LLM 潜力提供相应支持和工具。 Dify 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用 Dify；如果是企业级落地项目，推荐使用多种框架结合，效果会更好。

以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例，可作为您在任用管理工作成果展示中的参考： 营销：定制营销报告，涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公：高效做 PPT，利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容，再借助 MindShow 转换为精美 PPT；编写 Excel 公式，通过交互和迭代获取准确公式；写邮件，满足特定需求。 办公：会议总结，包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理：通过创建和维护跨团队项目协作计划，明确员工角色和职责。 销售：话术总结优缺点，考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素；定制销售解决方案，综合企业产品和服务等内容。 客服：定制客服话术，涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR：团队绩效管理，根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学：研制采摘机器人，如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索；设计航天器零部件，提高设计效率和创新度。

以下是一些适合小学生和中学生学习的 prompt engineer 教程： 1. 李继刚的结构化 prompt 方法论：最早接触 Prompt engineering 时的常见技巧有所提升，可通过原文链接查看。其学到的第一个 Prompt engineering 技巧是结构化 Prompt。 2. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南（二）：可以结合自己的生活或工作场景想一个能简单自动化的场景，比如自动给班级孩子起昵称等。选一个好上手的提示词框架，如情境。 3. 吴恩达讲 Prompt：谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering 课程。原版网址： 。

AGI 即人工通用智能（Artificial General Intelligence），它被描述为“可雇用的中等水平人类同事的等效物”。 致力于构建安全、有益的 AGI 意味着希望对人类未来产生巨大的积极影响。例如，Meta 公司为实现 AGI 目标，将两大 AI 研究团队合并，并投入大量资金采购硬件，开发大语言模型。但对于通用人工智能究竟是什么以及何时能实现，目前还没有明确答案。 需要注意的是，AGI 与 AIGC 不同。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛应用。而 AGI 更侧重于实现具有广泛智能能力、能够像人类一样处理各种任务和情境的人工智能。

如果您想了解 AI ，以下是一些需要知道的概念： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI ，您可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，找到一系列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），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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在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。 对于如何认识 AI ，您可以： 作为一个不具备理工科背景的文科生，把 AI 当成一个黑箱，只需要知道 AI 是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就可以。AI 的生态位就是一种似人而非人的存在。当您想让它实现愿望时，基于它的“非人”一面，您需要尽可能的通过语言文字（足够清晰的指令）压缩它的自由度，不仅要清晰的告诉它需要干什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径方法是哪一条，最好还直接给到它所需的正确的知识。