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GPT的学术功能

回答

以下是关于 GPT 学术功能的相关信息:

  • DoctorGPT:这是一个集成了医学专家知识的 AI 模型,能够准确回答各种医学问题。它顺利通过了美国医学执照考试,完全支持 iOS 和 Android,可在网页浏览器上使用,只有 3GB 且便携轻巧,无需互联网连接,完全离线使用,100%开源且无需支付费用。该模型是在 Meta 的 Llama2 基础上进行微调的,拥有高达 70 亿个参数,并经过专业医学对话的训练和优化。您可以立即访问GitHub 链接下载并体验。
  • GPT-4 官方技术报告:GPT-4 在学术和专业考试中表现出色,在大多数考试中的表现超过了 GPT-3.5,在大多数专业和学术考试中都表现出人类水平的表现。其在考试中的能力主要源于预训练过程,在选择题上,基础 GPT-4 模型和 RLHF 模型平均表现同样出色。GPT-4 的性能大大超过了现有的语言模型和以前最先进的系统。
  • GitHubDaily 开源项目列表
    • ChatGPT 学术优化:中科院科研工作专用,特别优化了学术 Paper 润色体验,支持自定义快捷按钮,支持 markdown 表格显示,Tex 公式双显示,代码显示功能完善,新增本地 Python 工程剖析功能/自我剖析功能。
    • AICommand:将 ChatGPT 功能集成到 Unity 编辑器中,通过对话的方式,可视化动态调整与生成内容,提升游戏开发效率。
    • The-HustleGPT-Challenge:记录了一些可通过 GPT-4 实现的项目,其中有部分项目还实现盈利了。
    • ChatGPT Shortcut:整理并汇总了多种让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令,按照领域和功能分区,可对提示词(Prompt)进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。
    • 川虎 ChatGPT:一个开源的 ChatGPT Web UI 应用,为 ChatGPT API 提供了一个 Web 图形界面。
    • ChatGPT Demo:一个开源的 ChatGPT 演示网页,基于 Express 和 Vue3 搭建,开发者可以用其搭建一个类似 ChatGPT 的网站。
    • Edge GPT:微软 Bing Chat 的逆向工程 API,利用该接口,开发者可自行搭建 EdgeGPT 聊天机器人,自定义智能搜索功能。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

医学:DoctorGPT:您随时的私人医生!

[title]医学:DoctorGPT:您随时的私人医生!DoctorGPT:您随时的私人医生!DoctorGPT:不仅是一个AI模型,它集成了医学专家的知识,使其能够准确地回答各种医学问题。亮点特性:顺利通过了美国医学执照考试。完全支持iOS和Android,轻松适配。可在网页浏览器上使用,适应性强。只有3GB,便携轻巧,无论何时何地都能使用。无需互联网连接,完全离线使用。100%开源,无需支付任何费用。技术细节:该模型是在Meta的Llama2基础上进行微调的,拥有高达70亿个参数,并经过专业医学对话的训练和优化。开始使用:立即访问[GitHub链接](https://github.com/llSourcell/DoctorGPT)下载并体验!让DoctorGPT成为您的私人医生,随时随地为您提供医学咨询。

报告:GPT-4 官方技术报告

[title]报告:GPT-4官方技术报告[heading2]4能力图4.GPT在学术和专业考试中的表现。在每个案例中,我们都模拟了真实考试的条件和评分。考试是根据GPT-3.5的表现从低到高排序的。GPT-4在大多数考试中的表现都超过了GPT-3.5。为了保守起见,我们报告了百分位数范围的下限,但这在AP考试中产生了一些假象,因为AP考试的得分区间非常宽。例如,尽管GPT-4在AP生物学考试中获得了可能的最高分(5/5),但由于15%的应试者达到了这个分数,所以在图中只显示为第85百分位。GPT-4在大多数这些专业和学术考试中都表现出人类水平的表现。值得注意的是,它通过了统一律师考试的模拟版本,成绩在应试者中名列前茅(表1,图4)。该模型在考试中的能力似乎主要源于预训练过程,并没有受到RLHF的明显影响。在选择题上,基础GPT-4模型和RLHF模型在我们测试的考试中平均表现同样出色(见附录B)。我们还在为评估语言模型而设计的传统基准上评估了预训练的基础GPT-4模型。对于我们报告的每个基准,我们对训练集中出现的测试数据进行了污染检查(关于每个基准污染的全部细节,见附录D)。在评估GPT-4时,我们对所有基准都使用了小样本提示[1]。GPT-4的性能大大超过了现有的语言模型,以及以前最先进的(SOTA)系统,这些系统通常有针对基准的精心调整或额外的训练协议(表2)。在我们的污染检查中,我们发现BIG-bench[48]的部分内容无意中被混入了训练集,因此我们在报告的结果中排除了它。对于GSM-8K,我们在GPT-4的预训练混合中包括部分训练集(详见附录E)。我们在评估时使用了思维链提示法[11]。

GitHubDaily 开源项目列表

[title]GitHubDaily开源项目列表[heading2]2023年复盘[heading3]AIGC|名称|简述|<br>|-|-|<br>|[ChatGPT学术优化](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic)|中科院科研工作专用,特别优化了学术Paper润色体验,支持自定义快捷按钮,支持markdown表格显示,Tex公式双显示,代码显示功能完善,新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能。|<br>|[AICommand](https://github.com/keijiro/AICommand)|将ChatGPT功能集成到Unity编辑器中。通过对话的方式,可视化动态调整与生成内容,提升游戏开发效率。|<br>|[The-HustleGPT-Challenge](https://github.com/jtmuller5/The-HustleGPT-Challenge)|记录了一些可通过GPT-4实现的项目,其中有部分项目还实现盈利了。|<br>|[ChatGPT Shortcut](https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut)|整理并汇总了多种让生产力加倍的ChatGPT快捷指令,按照领域和功能分区,可对提示词(Prompt)进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。|<br>|[川虎ChatGPT](https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT)|一个开源的ChatGPT Web UI应用,为ChatGPT API提供了一个Web图形界面。|<br>|[ChatGPT Demo](https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web)|一个开源的ChatGPT演示网页,基于Express和Vue3搭建,开发者可以用其搭建一个类似ChatGPT的网站。|<br>|[Edge GPT](https://github.com/acheong08/EdgeGPT)|微软Bing Chat的逆向工程API,利用该接口,开发者可自行搭建EdgeGPT聊天机器人,自定义智能搜索功能。|

其他人在问
GPT是什么时候火的
GPT 于 2022 年 11 月底,随着 OpenAI 的 ChatGPT 横空出世而大火。在此之前,2018 年 OpenAI 将转换器模型与无监督学习相结合推出了 GPT,经过两年多的迭代,2020 年初推出 GPT3,2022 年底通过人类反馈的强化学习技术优化出 InstructGPT(即 GPT3.5),之后 OpenAI 在山姆·奥特曼的推动下,顶着巨大压力对公众开放了 ChatGPT,开启了新的智能时代。
2024-11-16
如何可以使用到chatgpto1大模型
目前 ChatGPT 没有 ChatGPT1 这个大模型。ChatGPT 有多个版本,如 ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 等。您可以通过以下方式使用 ChatGPT 相关模型: 1. 访问 OpenAI 的官方网站,按照其指引进行注册和使用。 2. 部分应用和平台可能集成了 ChatGPT 的接口,您可以在这些应用中体验其功能。 需要注意的是,使用 ChatGPT 时应遵循相关的使用规则和法律法规。
2024-11-16
chatgpt file uploader extended 在哪里下载
以下是 ChatGPT File Uploader Extended 的下载方法: 安卓系统: 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,按照提示一步步操作并登录。 下载安装 ChatGPT:到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI。注意这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。解决方法是在 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。如果账号没有地区,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。 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。 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 苹果系统: 在 Apple Store 下载 ChatGPT:中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程参考知乎链接: 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 下载安装,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App:打开支付宝,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。包括支付宝购买礼品卡、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。 使用 ChatGPT 4o: 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。 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。
2024-11-15
claude 跟chatgpt的区别在哪
Claude 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下几个方面: 1. 所属公司及理念:Claude 是 Anthropic 的产品,Anthropic 重视 AGI 的可解释和安全可靠性,其创始团队是 OpenAI 早期的核心人员,因理念不同自立门户。Anthropic 关注的是 HH(helpful and harmless)特性,即有用且无害,他们发现单纯使用 helpful 的数据训练存在易遭攻击的问题,需要两种数据混合训练。 2. 数据搜集:Anthropic 在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演两种角色提问。模拟正常用户时,设置蓝队问积极正向的问题,允许多轮对话,选出更 helpful 的回答;模拟恶意用户时,设置红队问消极负面的挑衅问题,选出没那么 harmful 的回答,一般是单轮对话。标注员要求是美国硕士以上,通过筛选保证数据质量。 3. 标注和训练:作者未事先培训标注员什么是 helpfulness 和 harmfulness 以保证数据多样性。标注员筛选看写作水平、表达能力。同时在不同平台标注不同质量和数量的数据。在 RM 和 PPO 方面,Anthropic 称 RM 为 PM(Preference Model),发现 PM 模型越大、数据越多会涨点,这与 ChatGPT 中 RM 模型不能太大的结论不同。PPO 阶段的损失函数少了 InstructGPT 的第三项 SFT 项,因为作者发现 Policy 模型和 PM 模型足够大时,不加那一项效果也会持续提升。
2024-11-15
学生使用ChatGPT写作指南
以下是为学生提供的使用 ChatGPT 写作的指南: 数据科学博士研究生杰森·方(Jason Phang)将其用作双向交流途径,有时用中文写一段话请 ChatGPT 润色,有时观察其写出的内容学习短语或句子结构。 企业家罗纳尔多·马那克(Ronald Mannak)在想不起特定单词时,简单描述,ChatGPT 能帮忙找出,即使描述糟糕,也能明白需求。 作家和喜剧演员贝萨妮·格瑞斯·浩薇(Bethany Grace Howe)在需要灵感时让 ChatGPT 处理头韵、韵脚等以便创作笑话,对奇怪的首字母缩写也有帮助。 要具备一定洞察能力,在生活中发现需求。例如,重复在群里发同样的自我介绍,可写自动优化排版的 Prompt;每次让 AI 阅读文档时,为让答案更靠谱可写相应 Prompt。 在需要依赖模板的情况下,如处理美国移民事务中的签证或入学推荐信,可先列出要点,让 ChatGPT 写出信件,再稍作编辑。
2024-11-15
能向我解释ChatGPT的基本原理吗
ChatGPT 的基本原理如下: 1. 数据获取:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本。 2. 训练神经网络:通过训练神经网络生成“类似”的文本。神经网络由简单元素组成,操作基本是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 3. 生成文本:能够从“提示”开始,然后继续生成“类似于训练内容”的文本。具体方式是把自己生成的下一个词,和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复以生成任意长的下文,此过程称为自回归生成。 4. 训练目的:训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接龙的方式来训练模型,学习提问和回答的通用规律,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答,这种能力也叫做泛化。 5. 模型特点:ChatGPT 被称为生成模型,与搜索引擎不同,它可以创造不存在的文本。但它也存在缺点,可能混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,导致缺乏及时性和准确性。 ChatGPT 中的 GPT 是 Generative PreTraining Transformer,即生成式预训练转换器。其本质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。 ChatGPT 的成功表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。但它并不总是说出“全局意义上的话”或对应于正确的计算,只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。 当我们人类生成语言时,许多方面的工作与 ChatGPT 似乎相当相似。但 ChatGPT 最终(至少在它可以使用外部工具之前),仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。
2024-11-14
现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个
在学术论文文献查询方面,以下是一些表现较好的 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,可提供相关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,利于数据分析和可视化。 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,还有一些专门的工具,如: 1. TXYZ: 帮助搜索、查询专业文献并进行对话,提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接,迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考,给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
有什么可以根据几个非论文key words的词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具
以下是一些可以根据几个非论文关键词来搜索并整理学术论文中特定信息的工具: 1. Claude + Gamma.app: Claude 能够快速寻找符合条件的论文,提取精炼论文中某部分信息,还能回答关于论文的各种问题,如搜索权威期刊、筛选特定论文、制作摘要等,并可用英文回复。 Gamma.app 能帮助制作 PPT。 2. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 3. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 4. 研究和数据分析: Google Colab:提供云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 5. 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,提供模板库和协作功能,简化论文编写。 6. 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:检测潜在抄袭问题。 7. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生搜集学术资料、总结关键信息。 为教师获取教学资源、生成教案和课题研究报告。 助力职场办公人群查找工作信息、简化文案等工作。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。
2024-11-06
学术ai有哪些好网站
以下为一些不错的学术 AI 网站,如 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/)。该网站具有以下功能: 1. 您可以在此与 AI 知识库进行对话,询问任何关于 AI 的问题。 2. 它集合了精选的 AI 网站,能让您按需求找到适合的工具。 3. 提供了精选的 AI 提示词,您可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,有望成为您学习 AI 路上的好助手。
2024-10-26
阅读管理学领域的学术文献,哪个AI的大模型提炼信息更精准,更快速
目前在管理学领域学术文献的信息提炼方面,不同的 AI 大模型各有特点,难以确切地说哪个模型更精准、更快速。一些常见的大模型如 GPT4、文心一言等在处理自然语言和提取信息方面都具有一定的能力,但它们在不同类型和主题的文献处理上可能表现各异。这还取决于文献的具体内容、格式和复杂程度等因素。
2024-10-12
学术、科研工作,最好的AI推荐一下
以下是为您推荐的适用于学术、科研工作的 AI: 免费选项:。 付费选项:通常必应是较好的选择。对于儿童,来自可汗学院的由 GPT4 驱动,能提供良好的人工智能驱动辅导。 在 AI 与教育结合的案例方面: 教学:帮助学生做好组会准备,使用了 Claude + Gamma.app,Claude 能节省绝大部分时间。 医疗:蛋白质结构预测和蛋白质合成,用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研:有用 ChatGPT 做调研的方法,也有用特定 prompt 两小时帮同学完成三篇调研报告的案例。 此外,在基础学科书籍方面,为您推荐以下三本有助于深入理解 AI 的神经科学书籍: 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga; Richard B.Lvry; George R.Mangun),是世界权威的认知神经科学教材,能让您系统了解认知神经科学的多个方面。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel; James H.Schwartz),让您了解神经元的细胞和分子生物学等内容。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著),是神经生物学领域的世界级名著,涵盖了神经科学的多方面知识。
2024-10-08
请从学术上论证“通用人工智能(AGI)时代已经到来”
以下是从学术上对“通用人工智能(AGI)时代已经到来”的论证: 从机器之心的进化角度来看: 1. 数据方面:ImageNet 数据集的大小已接近人从出生到大学毕业视觉信号的数据量,Google 公司创建的新模型相关数据集大小可与人一生所获取的数据量媲美。 2. 算力方面:人工神经网络与人脑的大小虽有差距,但在某些哺乳动物面前已具竞争力。每花一美元所能得到的计算能力呈指数级增长,大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻番。且随着时间推移,该领域的资金、资源增加,人才涌入,会开发更好的软件和硬件。同时,物理学的限制同样约束人脑能力极限,所以 AGI 可以实现。 从多模型机制和参考框架的角度: 1. 多模型机制:新皮层由数以万计的皮质柱组成,通过投票使多模型设计发挥作用。智能机器的“大脑”也应由许多几乎相同的元素组成,并连接到各种可移动的传感器。 2. 参考框架:大脑中的知识储存在参考框架中,机器也需要学会世界的模型及相关信息的表示。 从通用化的原因来看: 1. 如同通用电脑战胜专用电脑,通用电脑成效比更好,促进技术进步,更多努力用于加强受欢迎的设计和支持其生态系统,导致成本降低和性能提升,这是算力指数式增长的基本驱动力。 2. 机器智能的一些重要未来应用,如 Elon Musk 希望的通用智能机器人探索火星,需要通用方案的灵活性,因为它们要处理无法预料的问题并设计新颖的解决方案,而专用的深度学习模型无法做到。 周鸿祎认为,从最近技术的进步来看,AGI 时代大概在两三年就会到来,通用人工智能比大模型对社会和世界的影响更大。不拥抱 AI 的个人可能会被会 AI 的人取代,不拥抱 AI 的公司会被淘汰。
2024-09-30
如何用coze搭建一个总结聊天记录的功能
以下是用 Coze 搭建一个总结聊天记录功能的步骤: 1. 设计 Bot 目的:明确 Bot 的用途,例如作为一个 AI 学习助手,帮助职场专业人士提升在人工智能领域的知识和技能,并提供高效的站内信息检索服务。 2. 了解 Coze 平台常用概念和功能:包括提示词(设定 Bot 的身份和目标)、插件(通过 API 连接集成各种平台和服务)、工作流(设计复杂的多步骤任务)、触发器(创建定时任务)、记忆库(保留对话细节,支持外部知识库)、变量(保存用户个人信息)、数据库(存储和管理结构化数据)、长期记忆(总结聊天对话内容)。 3. 进行 Bot 基础设置:根据机器人的作用,设计人设和回复逻辑,限制机器人的功能使其更专注于 AI 相关的知识回答和服务,还可以加入长期记忆功能来总结聊天对话内容以更好地响应用户消息,以及设计更加美观的 Bot 开场白。 注:Coze 官方使用指南见链接:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,遇到疑问也可以查官方指南。
2024-11-15
即梦AI的主要功能
即梦 AI 是一款强大的视频生成工具,具有以下主要功能: 1. 视频生成:可根据用户提供的图片(首帧/首尾帧)、prompt(文字指令)和各种参数设置生成高质量、稳定且高动态的视频。 2. 生成时长: 全面提升单次生成时长,并提供标准模式和流畅模式两种选择。 标准模式适用于通用场景,支持时长有 3s、6s、9s、12s。 流畅模式适用于运动强度高的场景,如赛车飞驰,支持时长有 4s、6s、8s。 视频延长:全面提升延长效果,可基于选择的模式选择二次生成的时长,并支持 prompt 控制,同一个素材支持两次延长。 3. 可控性: 首尾帧权重超强优化,输入 prompt 可精准控制过渡效果。 运镜控制:新增移镜、摇镜,并支持三档运镜幅度设定。 4. 智能画布:提供多种创意案例,如 LOGO 玩法等。 优点: 动效方面采取激进策略,在需要很强动效表现时可考虑使用。 对画面识别非常准确。 在人物微表情、汽车行驶等画面的表现出色。 具有首尾帧相连的功能。 对于简单画面有不错的表现力,能让主体完成超出预期的流畅动效,尤其是简单的三维物体。 人物的面部特写表现惊艳。 缺点: 精度不太够,后期需要用到 topaz video 等超分工具再放大。 丰富的动效带来画面容易“出轨”的问题,导致画面稳定性不足。 为了更丰富的动效,视频的输出存在掉帧等问题。 运动幅度不能开得太过,否则会有用力过猛的感觉,且画面容易崩塌。 总体 3 6s 的生成长度一般。 即梦 AI 官网:https://jimeng.jianying.com/
2024-11-14
Gemma的主要功能
Gemma 具有以下主要功能: 1. 作为家用版小模型,有 2b(20 亿参数)和 7b(70 亿参数)版本。 2. 相对千亿参数的大模型,虽可能不适合解决特别复杂的任务,但被视为模型本地化提升基础操作效率的模板。 3. 支持本地部署,环境准备方面,可进入 ollama.com 下载程序并安装(支持 windows、linux 和 macos),在命令提示符中输入相关指令运行模型,如“ollama run gemma”(默认 2b),若想用 7b 则运行“ollama run gemma:7b”。 4. 模型里有一些常用的内部指令,如“/set 显示设置界面可调整的设置项”“/show 显示模型信息”“/load <model> 加载一个已有模型”“/bye 退出”。 5. 分词器和大量标语词汇使其特别适合处理各种语言,印度的开发人员可使用 Gemma 创建针对印度语言进行微调的 Navarasa 模型。 6. 2b 反应速度快,但能互动的话题有限;7b 输出内容质量相对较高,但会有明显卡顿,且对非英文语种的反馈不太稳定。 需要注意的是,Gemma 对非英文语种的反馈不是很稳定。
2024-11-14
讯飞智文的产品功能都有哪些
讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具。它利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能提供了智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。其旨在提高文档编辑的效率,特别是在需要处理大量文本内容时,能够帮助用户快速整理思路、优化文案,并生成结构化的文档。您可以通过以下链接访问:https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-11-14
用一段话描述一下讯飞智文的产品功能
讯飞智文是由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具。它充分利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能具备智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。其目的在于提高文档编辑的效率,尤其在处理大量文本内容时,能够帮助用户迅速整理思路、优化文案,并生成结构化的文档。您可以通过 https://zhiwen.xfyun.cn/ 了解更多详细信息。
2024-11-14
对于目前而言,AI的功能已经被完全确定了吗
目前而言,AI 的功能尚未被完全确定。 在独立游戏开发中,AI 作为开发辅助工具表现不错,能加速玩法验证和 Demo 制作,但还不足以完全替代开发者进行开发,对复杂项目也未达到“言出法随”的境界。 对于 SaaS 生态,最初认为 AI 的转型不会摧毁现有的云计算公司,但现在不再那么确定。认知架构带来巨大工程挑战,将模型基础能力转化为成熟可靠的端到端解决方案可能比想象更复杂。 目前最好的大型语言模型改进速度约为每 5 至 14 个月翻一番,但仍未完全发挥现有 AI 的能力。AI 在事实核查方面甚至可超越人类,在医疗等专业领域表现出色,但仍存在局限性。机器人代理人可能成为将 AI 与组织整合的关键。
2024-11-13