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OK,那么应该怎么使用智谱AI呢

回答

使用智谱 AI 可以参考以下内容:

  • 智谱 AI 的模型具有开创性,其背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。
  • 在产品设计方面,以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。
  • 是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面有明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
  • 调用相关接口时,例如 https://chatglm.cn/chatglm/backend-api/v1/conversation/recommendation/list ,注意参数的使用,如 conversation_id 字段和 GET 请求。
  • 智谱 AI 在回答问题时会基于上下文进行回复,会读取 history 进行归纳总结,注意到当前用户可能关心的问题并提出下一步建议。

如果您是新手,在学习使用智谱 AI 之前,建议先了解 AI 的基本概念,如阅读“从这里启程”部分熟悉术语和基础概念。还可以通过“入门:AI 学习路径”中的课程学习生成式 AI 等基础知识,掌握提示词技巧,并通过实践和体验其他 AI 产品来巩固知识和积累经验。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

给小白的AI产品推荐

谈到聊天对话类的AI产品,我首推的是Kimi。Kimi最显著的特点就是它的超长上下文能力,这一特性在国内的AI聊天对话产品中可以说是独树一帜的。Kimi最初支持20万字的上下文,而现在已经提升到了惊人的200万字。这对于需要处理长文本或大量信息的任务来说是一个巨大的优势。因此,如果你从事文案工作,特别是需要处理大量文字或文件的工作,我强烈推荐使用Kimi。它的超长上下文能力可以帮助你更有效地处理和分析大量信息,提高工作效率。对于需要长期记忆或需要参考大量背景信息的任务,Kimi的这一特性尤其有用。但是,Kimi也有一些不足之处。经过使用,我发现它在文字生成和语义理解、和文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好,并且它不支持用户自定义智能体。但尽管如此,我仍然强烈推荐Kimi给刚入门AI的朋友们。[heading3]2.1.2智谱清言[content]接下来,让我们来谈谈智谱清言。在中国AI领域,智谱AI的模型可以说是开创性的(22年就和清华一起自研了GLM130B)。这主要归功于其背后的技术,源自清华大学研发团队的科研成果转化。从模型质量来看,智谱AI的表现相当出色。在产品设计方面,智谱AI明显以ChatGPT为对标,努力打造类似的用户体验。值得一提的是,智谱AI是国内首批开放智能体应用的AI公司之一。这意味着他们在智能体开发和模型优化方面已经积累了丰富的经验和技术。特别是在逻辑推理和处理复杂提示词方面,智谱AI表现出了明显的优势,这使得它在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。

甲木:AI大模型工具的「无限追问」如何实现的?

[title]甲木:AI大模型工具的「无限追问」如何实现的?[heading2]四、智谱针对智谱,同样我们重复Kimi之类的操作,可以看到,调用的是https://chatglm.cn/chatglm/backend-api/v1/conversation/recommendation/list接口。智谱的下一步建议调用接口截图值得注意的是,这里只用到了conversation_id一个字段,用的还是GET请求。通过此接口返回的问题。这里参数用的是整轮对话窗口的唯一Id:66c01d81667a2ddb444ff878调用接口后的响应截图之后,我问了「人工智能有哪些伦理问题」,生成了一系列回答,🤖返回的推荐问题建议是:似乎没什么问题,我接着转移话题开始问「奥运冠军一般都会在比赛结束干什么?」,生成了一系列的回答,最后🤖返回的推荐问题建议是:到了这一步,大家似乎觉得智谱跟Kimi一样,只是基于最后一个回复来进行问题推理生成。直到我再次“跨界”问了下一个问题「娱乐圈的金鸡奖获奖之后演员们干什么?」,智谱生成了一系列的回答之后,变成了跟前轮对话相关的问题建议,大家可以感受一下~我们可以看到,前几轮对话中我们围绕着人工智能进行了两轮对话,讨论了隐私保护和相关伦理问题,在新一轮的对话中,智谱应该是读取了history进行归纳总结,注意到当前用户可能关心的问题,接着提出下一步建议。智谱在回答完金鸡奖相关问题之后回复了跟前几轮相关内容建议我们接着问下一个问题「运动员结束之后会进行娱乐吗?」,智谱生成了一系列的回答之后,在接下来的对话相关的问题建议又回到了「获奖演员会休息多久?」上。再次论证了智谱的下一步问题建议是基于上下文进行回复的~对于运动员的相关回答之后问题建议又回到了history相关话题上

问:新手如何学习 AI?

[title]问:新手如何学习AI?了解AI基本概念:首先,建议阅读「[从这里启程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2)」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,这些文章通常会介绍AI的历史、当前的应用和未来的发展趋势。开始AI学习之旅:在「[入门:AI学习路径](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)」中,你将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导你了解生成式AI等基础知识,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,你可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。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),你可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议你一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出你的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎你实践后的分享。体验AI产品:与现有的AI产品进行互动是学习AI的另一种有效方式。尝试使用如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。通过与这些AI产品的对话,你可以获得对AI在实际应用中表现的第一手体验,并激发你对AI潜力的认识。

其他人在问
智谱的内测版,你们觉得如何
智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中,提升了体验。目前只能在安卓设备上使用,iOS 很长时间内可能都不支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的,用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作来控制手机,但开启无障碍服务可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后首先要引导开启无障碍权限和悬浮球权限,授权正常后可进入首页。 智谱 AI 发布的 AutoGLM 被认为是一个“王炸”产品,有人在 3 天前拿到内测,使用时带来震撼。例如对其说“我 29 号要去一趟深圳,你帮我定个罗湖地铁站附近的酒店,预算 600 元以内,大床房。” 此外,在各大模型对结构化 prompt 的测试和反馈中,智谱清言在输入相关 prompt 后,存在一些问题,需要改写并不断优化,结构化 prompt 非常重要。
2024-10-30
介绍一下智谱清言
智谱清言是由智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,其基础模型为 ChatGLM 大模型。 模型特点: 工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科方面与其他第一梯队模型相比稍显不足。 适合应用: 场景广泛,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。 在较复杂推理应用上效果不错。 广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 访问方式: PC 端: 移动端: 小程序端:搜索【智谱清言】进入【清影】智能体 在中国 AI 领域,智谱 AI 的模型具有开创性,其背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化。产品设计对标 ChatGPT,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。
2024-10-30
智谱ai的最近消息
以下是智谱 AI 的最近消息: 10 月 25 日,智谱 AI 在 CNCC 上发布了 AutoGLM,一个可将手机变为智能助手“贾维斯”的新产品。其能自主完成复杂任务,如自动订酒店等,表现出强大的理解和执行能力,超越普通对话机器人。它不仅能处理日常事务,还能管理社交关系,真正实现智能代理的功能。 1 月 16 日,智谱 AI 发布新一代模型 GLM4,性能逼近 GPT4,支持更长上下文和更强多模态能力,推理速度快,高并发支持,比 GLM3 提升 60%,还推出了 GLMs 和 GLM4All Tools,CEO 张鹏对大模型发展进行了评论。
2024-10-28
我是一个AI小白,请帮我介绍一下智谱清言、扣子、kimi这三款AI产品的能力优劣势
以下是智谱清言、扣子、kimi 这三款 AI 产品的能力优劣势介绍: 智谱清言: 优势: 背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。 以 ChatGPT 为对标打造用户体验,是国内首批开放智能体应用的公司之一。 在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现明显优势,能出色处理需要深度思考和分析的任务。 劣势:暂未提及。 Kimi: 优势: 具有超长上下文能力,最初支持 20 万字,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。 劣势: 文字生成和语义理解能力可能不如国内其他产品好。 文字生成质量方面有待提升。 不支持用户自定义智能体。 关于扣子,文中未提及相关内容,无法为您介绍其能力优劣势。
2024-09-29
智谱清言的视频问答怎么样
智谱清言在视频问答方面的表现如下: 在结构化 prompt 测试中,能够按照 prompt 指示回答,理解意图较好。但对于“离婚”相关问题,输出内容起初较抽象,不符合客户咨询场景,经要求改进后有所改善,但仍存在内容偏软、像心灵鸡汤、作用有限的情况。对于律师助理或客户来说,能达到最低标准,对有经验的执业律师作用不大。 在与文心一言 4.0 等的小样本测评中,对比来看,智谱清言在处理复杂提示词时,属于言简意赅地分析结果但错误,而文心一言 4.0 很努力分析很多步骤但依然错误。 从产品角度,智谱 AI 在中国 AI 领域具有开创性,模型质量出色,以 ChatGPT 为对标打造用户体验,是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面有明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
2024-09-07
请问国内的ai大模型,比如coze,豆包,kimi,科大讯飞,天工,通义千问,智谱清言,秘塔,知乎直达,文心一言,他们各有什么有优势
以下是国内一些 AI 大模型的优势: 通义千问:由阿里云开发,能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞(SparkDesk):有免费接口,在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言:在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音(云雀大模型):暂未明确其独特优势。 智谱 AI(GLM 大模型):暂未明确其独特优势。 中科院(紫东太初大模型):暂未明确其独特优势。 百川智能(百川大模型):暂未明确其独特优势。 商汤(日日新大模型):暂未明确其独特优势。 MiniMax(ABAB 大模型):目前不能进行自然语言交流,但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 需要注意的是,不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。
2024-09-03
Tik Tok运营AI可以做什么
在 TikTok 运营中,AI 可以发挥以下作用: 1. 内容创作辅助:虽然 AI 生成的内容可能缺乏创造性和人情味,但可以为创作者提供灵感和初步的框架。 2. 客户服务:能够处理一些常见问题,提高服务效率。 3. 数据分析:帮助分析运营数据,以便调整运营策略。 4. 语言处理:例如语音转文字等,提高工作效率。 然而,需要注意的是,AI 不能完全替代人类的创造力和对用户的深入洞察。在内容创新和与用户建立情感连接方面,人类仍具有不可替代的优势。
2024-10-11
mokker AI软件下载
Monica AI 是一款综合性的 AI 助手应用程序,具有以下特点: 1. 基于先进的 AI 模型(如 GPT4、Claude 3、Gemini 等),提供多种功能,包括聊天对话、搜索查询、文本写作、翻译、图像生成、PDF/视频摘要等。 2. 可以在浏览器扩展程序或独立应用程序中使用,支持在 Chrome、Edge 等浏览器中使用,也可以下载独立的 iOS 和 Android 应用程序。 3. 提供免费和付费订阅服务。免费用户每天有 30 次查询限制,付费订阅可以获得无限次数的使用权。 4. 具有“Make It More”等创新功能,可以将图像进一步放大、夸张,生成有趣的视频内容。 总的来说,Monica AI 是一款集聊天、搜索、写作、翻译等多功能于一体的 AI 助手应用,旨在为用户提供便捷、高效的 AI 辅助服务。它基于先进的 AI 模型,在多个领域展现出强大的能力。其官网地址是:https://monica.im 但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-11
mokker AI软件介绍
Monica AI 是一款综合性的 AI 助手应用程序,具有以下特点: 1. 基于先进的 AI 模型(如 GPT4、Claude 3、Gemini 等),提供多种功能,包括聊天对话、搜索查询、文本写作、翻译、图像生成、PDF/视频摘要等。 2. 可以在浏览器扩展程序或独立应用程序中使用,支持在 Chrome、Edge 等浏览器中使用,也可以下载独立的 iOS 和 Android 应用程序。 3. 提供免费和付费订阅服务,免费用户每天有 30 次查询限制,付费订阅可以获得无限次数的使用权。 4. 具有“Make It More”等创新功能,可以将图像进一步放大、夸张,生成有趣的视频内容。 其官网地址是:https://monica.im 生成 Logo 的 AI 产品有: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助用户创建个性化 Logo。 2023 年 11 月 6 日的历史更新(归档): 在,Grok 通过 X 平台实时了解世界,能回答被大多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题,仿照《银河系漫游指南》设计,有独特幽默回答模式可避免恶意提问,留下邮件可申请早期测试。 感谢 AGI 群友勤耕雨读的老韩,之前上传了《State of AI Report》年度报告英文版,在老韩提醒下得知腾讯科技有完整细致的《」目录下,这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告,强烈推荐!
2024-10-11
有没有关于NotebookLM的说明
NotebookLM 是由 Google AI Lab 开发的一款笔记应用,它基于 Gemini 1.5 Pro 的长文本理解和多模态能力。用户能够通过上传文件或链接快速生成笔记和音频内容,适用于教育和研究等场景。虽然其产品界面设计一般,但强大的文本理解能力使其在处理复杂内容时表现出色。NotebookLM 还支持协作,适合整理公众号文章、编写书稿等多种用途。
2024-10-08
把表格导入jupyter notebook并画图
很抱歉,暂时没有关于将表格导入 Jupyter Notebook 并画图的相关内容。您可以通过以下一般步骤来实现:首先,确保您的表格数据格式是常见的格式,如 CSV 等。然后,使用 Python 的相关库,如 Pandas 来读取表格数据。接着,根据您想要绘制的图形类型,选择合适的绘图库,如 Matplotlib 或 Seaborn 等,并按照相应的语法和参数进行图形绘制。
2024-10-07
如何利用jupyter notebook 把一个表格导入并且做成折线图
在 Jupyter Notebook 中,要将一个表格导入并制作成折线图,您可以按照以下步骤进行操作: 首先,确保您已经安装了所需的库,如 `pandas` 和 `matplotlib` 。 然后,使用 `pandas` 库读取表格数据。假设您的表格文件是 CSV 格式,您可以使用以下代码: ```python import pandas as pd data = pd.read_csv ``` 接下来,使用 `matplotlib` 库绘制折线图。例如: ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.plot 'x_column' 和 'y_column' 是您表格中用于绘制折线图的列名 plt.xlabel plt.ylabel plt.title plt.show ``` 请将 `'your_file.csv'` 替换为您实际的文件路径,将 `'x_column'` 和 `'y_column'` 替换为您表格中对应的列名。
2024-10-07
能够生成产品背景图的AI产品
以下是一些能够生成产品背景图的 AI 产品: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,给设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,将上传的照片转换为芭比风格,效果超级好。 此外,还有一些 AI 驱动的背景更换工具,如: 1. Zmo:AI 商品背景替换工具(https://www.zmo.ai/aibackground),可为产品照片生成逼真的 AI 背景,能以较低成本创建令人惊叹且逼真的产品图片,可在几秒钟内个性化产品背景,并展示最佳背景下的产品,还能轻松更换各种背景,包括纯色、图案、渐变、纹理或自定义图像。 需要注意的是,这些 AI 模型在使用中可能会存在一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-10-31
你能帮我找到这篇报告吗?他的名字是《InfoQ:中国AI Agent应用研究报告2024》
以下是为您找到的《InfoQ:中国 AI Agent 应用研究报告 2024》的链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b
2024-10-31
有什么好用的作图AI
以下为您介绍一些好用的作图 AI 工具: 对于绘制 CAD 图,有以下工具和插件: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注等。 Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化等。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。但使用这些工具通常需要一定 CAD 知识和技能,初学者建议先学习基本 3D 建模技巧。 对于图生图产品,主要有: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等生成相似图像,但存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过描述性文本生成序列图等。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建架构图功能。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。
2024-10-31
google ai studio
生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 其应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段,通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,得到一个“基础模型”。在应用阶段,基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具,如 Vertex AI(端到端机器学习开发平台,帮助构建、部署和管理机器学习模型)、Model Garden(平台,可发现 Google 的基础和第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道)。
2024-10-31
AI创建角色的指令
以下是关于 AI 创建角色的一些信息: 在 c.ai 这个 AI 角色扮演对话平台中,创建角色的功能非常简洁,主要依赖用户编写的 Description(基础信息)和 Definition(复杂背景),并且已经支持上传声音片段实现语言克隆。 在筑梦岛中,创建梦中人(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(拉群)则允许用户添加多个 AI 角色创建一个群聊。 在游戏开发中,如 Arrowmancer 这款 RPG 游戏,具有 AI 创造的角色,以实现几乎无限的新游戏玩法。还有游戏开发公司使用 AI 让玩家创建自己的游戏内角色形象,相比让玩家从零开始上传自己的内容,通过 AI 生成内容更安全,因为可避免创造冒犯性内容,同时让玩家有更强的归属感。 在使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计时,为获得最佳结果,可能需要尝试不同的权重组合并根据产出调整 Prompt。
2024-10-31
AI制作音乐的工具和案例
以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例: :无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 :生成歌词、旋律、鼓点等,并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 :AI 驱动的音乐制作平台,使用 AI 创作歌词、节拍和人声,然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 :人工智能创作情感背景音乐。 :简化的音乐创作工具,帮助您为视频和播客创作音乐。 :为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 :高质量音乐和音效,所有内容都包含版权。 :世界上第一个动态音乐引擎。 (被 Shutterstock 收购):为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 :您的虚拟音乐工作室。 :即时制作音乐,与世界分享。 :智能乐谱。 :由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 (被 Apple 收购):音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 :下一代音乐制作人。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :一个云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。 :使用 AI 创作音乐和语音。 :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 :通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变你的歌唱声音。 :为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面,Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例,该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型,它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程,在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外,bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力,执行各种操作的准确度超过 99.99%。
2024-10-31
aigc提示工程师应该学习哪些课程
以下是 AIGC 提示工程师应该学习的一些课程: 1. 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程:由 OpenAI 技术团队成员授课,涵盖软件开发最佳实践的提示,常见用例如总结、推理、转换和扩展,以及使用 LLM 构建聊天机器人等内容。 2. 范德堡大学的提示工程课程:教您成为生成 AI 工具的专家用户,展示利用生成式人工智能工具的示例,提高日常工作效率,并深入了解其工作原理。 3. 了解大型语言模型背后的理论:深入探讨自然语言处理中基本模型的细节,学习创新技术,涉及基于 Transformer 的模型,以及少量学习和知识蒸馏等转移学习技术,聚焦新的 LLM 发展方向。 4. 提示词培训课——Part4:包括提词工程的基础概念和实用技巧,如利用地规构建思考链条、探讨提示词的敏感性问题、解释'token'概念及相关操作,深入讲解提示词的进阶技术,如增强推理能力、运用元提示和任务分解技巧,探讨 AIAgent 和 AIAgentic 的概念和差别,学习多智能体设计模式,梳理提词落地流程。
2024-10-31
我想做一个知识库管理,用于用户累计只是,在此基础上打造属于用户个人的知识库,通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件,请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件,您可以考虑以下几个关键方面: 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统,如关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra),以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构,包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等,确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面,方便用户录入知识,支持多种格式,如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能,允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系,让用户能够将知识分类存放,便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签,提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能,支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法,确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型,如自然语言处理模型,用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化,使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别,如管理员、普通用户等,控制用户对知识库的操作权限,保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据,以防止数据丢失。 提供数据恢复功能,确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面,提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则,使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化,确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试,包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况,不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件!
2024-10-29
命令AI润色论文的一个段落,让这一段看起来是科研论文,应该如何下指令
以下是为您提供的命令 AI 润色论文段落的指令示例: “请将以下段落按照科研论文的风格进行润色,使其语言更加准确、严谨、规范:。注意保持原意,优化句子结构,使用恰当的学术词汇和语法。” 您可以将上述示例中的替换为您想要润色的段落。
2024-10-27
我怎么让AI更好的帮我生成我想要的短视频文案,我应该提一些什么问题
以下是一些让 AI 更好地帮您生成想要的短视频文案的建议和方法: 1. 像在制作《AI 你·南京》AIGC 城市宣传 MV 时,不要直接让 GPT 写文案,而是更具体地提出需求,比如说明文案的前因后果、您的喜好和拍摄风格。可以利用 360 浏览器的字幕提取功能捕捉相关视频文案,让 Kimi 和 ChatGPT 进行分析和学习,理解目标写作风格并融会贯通。对比两个模型的结果,在中文理解和写作能力上,Kimi 可能表现更突出。完成文案分析后,让 AI 按此风格写作,再整合调整,使文案更顺口。 2. 在电商带货本地生活方面,以美妆行业为例,表明身份、描述需求和回答要求来用 ChatGPT 生成短视频选题文案,将需求与框架结合生成短视频文案。之后按照以下步骤生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开特定网站(需科学上网)。 第二步:输入内容选项,在右侧文字框输入 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音,点击“Create Video”等待生成。生成后结合产品讲解即可发布用于视频带货。 3. 在即梦 AI 视频生成中,为避免重复“抽卡”,您的 prompt 应从多个角度描述需求,比如人种、画风、宠物品种等,以保持物种和画风的一致性。例如生成关于“狗”的视频,提供不同狗的品种、外貌、行为等信息,帮助生成更丰富的内容。
2024-10-26
我应该如何用AI更好的去生成短视频文案
以下是用 AI 更好地生成短视频文案的方法: 1. 以美妆行业为例,表明身份、描述需求和回答要求,用 ChatGPT 生成短视频选题文案。 2. 将需求与框架结合,让 ChatGPT 为您生成短视频文案。 3. 生成虚拟数字人短视频: 第一步:打开网站(需科学上网),如 https://studio.did.com/editor 。 第二步:在右侧文字框输入从 ChatGPT 生成的内容,选择想要的头像、不同的国家和声音,然后点击右上角的 Create Video ,等待生成。 生成好数字人视频后,结合产品做讲解即可发布去做视频带货。 4. 通过 ChatGPT 生成文案,将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内,如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能,实现短视频自动生成。 5. 在视频工作流中,前期利用 ChatGPT 生成文案,包括: 把选题告诉 ChatGPT,它能生成包括具体场景和转场画面的完整视频脚本。 让 ChatGPT 为视频在海量背景音乐中筛选合适的 BGM,告知其视频情绪以获取参考建议。 目前,倒入文案一键自动化生成视频可能未达直接使用程度,AI 工具组合更适合短视频账号建立初期,批量生产以快速低成本测试某一垂直领域短视频关键词热门情况。相信未来视频制作会更轻量高效。
2024-10-26
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23