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一次向多个大模型发送消息

回答

以下是关于您提到的向多个大模型发送消息的相关信息：

在认识大模型 Embedding 技术加实战方面：

  • Embedding 在大模型中的价值体现在增强 GPT 的能力，其过程包括搜索内部知识库、检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并提问。
  • 具体操作步骤包括准备搜索数据（仅一次），如搜集数据、切块、嵌入、存储；以及搜索（每次查询一次）和提问（每次查询一次）。
  • Embedding 共有搜索（结果按相关性排名）、聚类（文本字符串按相似性分组）、建议（包含相关文本字符串的项目）、异常检测（识别离群值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（按标签分类）等作用。

在熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤方面：

  • COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。
  • 有更适合小白的使用教程，可实现打造自己的 ChatBot（包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）和常用开源插件的安装应用。
  • 正式开始前需知道，此实现思路需接入大模型 API（单独付费），且微信端使用有封号危险，不建议主力微信号接入。
  • 要依法合规使用，注意甄别大模型生成的内容，禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。
  • 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM-4、LinkAI 等；多消息类型，如文本、语音、图片，以及基于自有知识库的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 方式。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

认识大模型 Embedding 技术加实战

针对上面的问题，OpenAI发布过这样一篇文档，说明如何使用两步搜索来增强GPT的能力：搜索：搜索内部的知识库，检索相关文本。请求：将检索到的文本内容部分发送给GPT大模型，并向其提出问题。具体的操作步骤如下：1、准备搜索数据（仅一次）1）搜集数据：获取需要的数据，公开数据或者私有的数据2）切块：将文档切分成短小的3）嵌入：通过OpenAI API对切块的数据进行Embedding结果，4）存储：存储Embedding结果，对于大型数据集的Embedding结果，可以使用向量数据库进行保存。2、搜索（每次查询一次）给定用户问题，从OpenAI API生成查询的embeddings使用embeddings，按照与查询相关性对文本部分进行排序❝距离函数推荐使用：余弦相似性3、提问（每次查询一次）将问题和最相关的部分插入到发送给GPT的消息中返回GPT的答案[heading3]Embedding共有哪些作用[content]搜索（其中结果按与查询字符串的相关性进行排名）聚类（其中文本字符串按相似性分组）建议（建议包含相关文本字符串的项目）异常检测（识别出相关性很小的离群值）多样性测量（分析相似性分布）分类（其中文本字符串按其最相似的标签分类）

熊猫大侠：基于COW框架的ChatBot实现步骤

[title]熊猫大侠：基于COW框架的ChatBot实现步骤作者：熊猫大侠COW是基于大模型搭建的Chat机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。基于这篇张梦飞同学也写了一个更适合小白的使用教程：[【保姆级】一步一图，手把手教你把AI接入微信副本](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb)本文带你实现：1、打造属于自己的ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI画图等等）2、常用开源插件的安装应用正式开始前你需要知道：ChatBot相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型API的方式实现（API单独付费）风险与注意事项：1、微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。2、本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用-大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求。-禁止将此操作用于任何非法目的。-处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM-4/LinkAI等等多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker的方式

熊猫大侠：基于COW框架的ChatBot实现步骤

[title]熊猫大侠：基于COW框架的ChatBot实现步骤作者：熊猫大侠COW是基于大模型搭建的Chat机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。基于这篇张梦飞同学也写了一个更适合小白的使用教程：[【保姆级】一步一图，手把手教你把AI接入微信副本](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A9w1wUcXSihF6XkeKVic8CXxnHb)本文带你实现：1、打造属于自己的ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI画图等等）2、常用开源插件的安装应用正式开始前你需要知道：ChatBot相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型API的方式实现（API单独付费）风险与注意事项：1、微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入。2、本文只探讨操作操作步骤，请依法合规使用-大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求。-禁止将此操作用于任何非法目的。-处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM-4/LinkAI等等多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker的方式

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智能发送邮件呢
以下是关于智能发送邮件的相关信息： 开发：GPT 智能客服部署 账号搭建 配置 Action，关联第三方 API：Action 是 GPT agent 对接第三方 API 方式，使用自然语言对接，0 编程。Zapier 是一个第三方 API hub。创建 Action，使用 Zapier 关联 Gmail API，实现人工服务邮箱联系。GPT 聊天中，用户提及“send mail”（需区分大小写）就会触发动作。Action 是 Zapier 通过 Gmail 发送邮件给客服团队。GPT 会归纳整理邮件的内容。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用，支持多种平台，适用于多种语言。网站：https://www.grammarly.com/ Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句。界面简洁，重点突出，适用于改善写作风格和简洁性。网站：http://www.hemingwayapp.com/ ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议。功能强大，支持多种平台和集成，特别适合专业写作者。网站：https://prowritingaid.com/ Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快，适合需要快速创作和灵感的用户。网站：https://writesonic.com/ Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助用户提高邮件打开率和回复率。 GPTs 与 Zapier 实战案例：智能邮件分类与回复 假设您是一家公司的客服代表或独立开发者，每天收到大量客户邮件，包括咨询、投诉、反馈等多种类型。手动处理既费时又易出错。可以实现一个自动化工具流，根据邮件内容自动分类（如投诉、感谢信等），并生成合适回复内容，再发送给对应发件人。之前有关于 Zapier 和 GPTs 结合的具体操作步骤，请移步文档:【实战】效率神器：ChatGPT 和 Zapier 实现自动化！
2024-09-06
能否让飞书机器人发送消息给对话大模型，然后接收大模型发送回来的消息，再转发给飞书的联系人呢
您好，飞书机器人可以发送消息给对话大模型，并接收大模型发送回来的消息，然后转发给飞书的联系人。在实现这一过程中，可能需要进行以下步骤： 1. 配置相关端口，允许外部设备通过指定端口访问服务器。 2. 使用容器编排模板，一键部署复杂的应用环境。 3. 定义辅助函数，如 getCompletion 函数和 generateResponse 函数，以便与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 4. 传入消息列表，其中包括系统消息、用户消息和助手消息，以进行对话。 如果您在操作过程中遇到问题，可以采取以下解决方式： 1. 查阅官方文档和教程，获取详细的操作指南。 2. 联系技术支持，寻求专业的帮助。 3. 加入技术社群，向有经验的用户请教。 4. 在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的建议。 同时，为了避免忘记操作步骤，您可以定期备份和监控，并将重要的操作步骤记录下来。希望这些信息对您有所帮助。
2024-07-11
GPT4可以发送图片吗
GPT4 Vision 目前（截至 2023 年 10 月）仅适用于 ChatGPT Plus 和企业用户。ChatGPT Plus 每月收费 20 美元，可以从您的常规免费 ChatGPT 帐户升级到。 访问 GPT4 Vision 的方法如下： 1. 访问 OpenAI ChatGPT 网站并注册一个帐户。 2. 登录您的帐户并导航到“升级到 Plus”选项。 3. 继续升级以获得 ChatGPT Plus 的访问权限（注意：这是每月 20 美元的订阅费）。 4. 在聊天窗口中选择“GPT4”作为您的模型。 5. 点击图片图标上传图片，并添加提示，指示 GPT4 执行任务。 GPT4V 在 10 大任务中的表现如下： 1. 瑞文推理测验：抽象推理，每个测试样本包含三个或八个图像，按 2by2 或 3by3 的矩阵排列，其中一个图像缺失。目标是通过识别提供的样本中的模式从多个候选图像中选择下一个图像。在我们的方法中，我们挑战 GPT4V 通过发送整个问题页面作为单个图像，而不是将其转换为交错的图像文本对，类似于人类接近 IQ 测试的方式。GPT4V 可以在没有处理过的文本描述或子图的情况下生成合理的答案。 2. 从面部表情中读出情感：GPT4V 可以可靠地从他们的面部表情中识别和读取人们的情感。它还为观察到的视觉线索提供了合理的理由，以做出情感解释，表明了对面部情感的良好理解。 以上就是关于 GPT4 可以发送图片的相关内容。
2024-05-13
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
企业做自己的小模型，需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些？
企业做自己的小模型，可能会用到以下工具及背后的公司： 1. 在编排（Orchestration）方面，涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等，其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务，确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability, & PreTraining）类别中，像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具，有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入（Context & Embeddings）的工具，相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等，能帮助模型处理和理解语言上下文，并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）方面，例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具，可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外，还有以下工具和相关公司： 1. 图片生成 3D 建模工具，如 Tripo AI（由 VAST 发布）、Meshy、CSM AI（Common Sense Machines）、Sudo AI、VoxCraft（由生数科技推出）等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（可灵、即梦等）等方面，可能需要相应资质。
2024-11-20
你认为目前最好用的大模型有哪些？
目前最好用的大模型包括： 1. OpenAI 的 GPT4：是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上表现卓越，如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务，能通过大量数据学习理解和生成人类语言，处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外，如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19
能生成sql语句的ai模型或工具，能提供api调用的
以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息： OpenAI 的 GPT 系列模型，如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ，可以通过函数调用及其他 API 更新，让开发人员向模型描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是，为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时，不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码，例如将代码放入三重反引号中。生成输出后，可以提取并运行代码。同时，模型在正确使用 API 的指导下，可以编写使用 API 的代码，但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是，执行模型生成的代码存在安全风险，建议在安全的沙箱环境中运行代码，避免潜在危害。
2024-11-19
图说AI大模型？
以下是关于 AI 大模型的相关内容： 一、大模型的整体架构 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集，这里的数据层并非用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如市面上的文生图、图生图等模型，训练所用数据与 llm 不同，为图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：例如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到的地方。 二、再补充一些概念 AI Agent Agent 是从年前到现在比较火的概念，被很多人认为是大模型的未来主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 llm 或大模型，四个箭头分别是为 llm 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 llm 之间以及 llm 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 三、必须理解的核心概念 1. 泛化能力：指模型在未曾见过的数据上表现良好的能力，用大白话讲就是“举一反三”的能力，人类泛化能力很强，无需见过世界上每一只猫就能认识猫的概念。 2. 多模态：指多数据类型交互，能提供更接近人类感知的场景，大模型对应的模态有文本、图像、音频、视频等。 3. 对齐能力：指与人类价值观与利益目标保持一致的能力。但目前阶段，有很多提示词注入的方法能绕过各种限制，这也开辟了大模型领域黑白对抗的新战场。
2024-11-19
文生图模型性能排行
以下是一些文生图模型的性能排行相关信息： Kolors 是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。它具有更强的中文文本编码器、高质量的文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力以及巧妙解决高分辨率图加噪问题的 noise schedule，实测效果不错。 PIKA1.0 是一个全新的模型，文生视频和文生图的质量都有大幅度提升。在文生图方面稳定得令人惊讶，3D 和 2D 的动画效果出色。 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在 KolorsPrompts 评估集中，Kolors 在整体满意度方面处于最优水平，其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下： AdobeFirefly：整体满意度平均分 3.03，画面质量平均分 3.46，图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3：整体满意度平均分 3.26，画面质量平均分 3.5，图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.54，图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.68，图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5：整体满意度平均分 3.37，画面质量平均分 3.73，图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6：整体满意度平均分 3.58，画面质量平均分 3.92，图文相关性平均分 4.18。 Kolors：整体满意度平均分 3.59，画面质量平均分 3.99，图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
2024-11-18
人工智能诈骗成功多个案例
以下是为您整合的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。国家标准与技术研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门并建立 AI 安全与保障委员会，能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。同时，商务部将制定内容认证和水印的指导，以明确标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 关于 AI 带来的风险，包括：AI 生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任；AI 工具可能被用于自动化、加速和放大高度针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。 大型语言模型等技术进步带来了变革性发展，在经济和社会领域有诸多应用，例如能自动化写代码、用于交通应用、支持基因医学等，但也存在隐私风险等问题。
2024-11-20
利用Ai诈骗的多个具体案例
以下是一些与利用 AI 诈骗相关的案例： 在网络诈骗案件中，犯罪分子可能利用 AI 模拟不同辩护策略下的量刑结果，包括认罪协商和无罪辩护的可能性，以此误导受害者。 有虚构的公司利用 AI 驱动的算法设置保险费价格，可能存在违反相关法律法规和最佳实践的风险，如数据保护、平等和一般消费者保护法等。 拜登签署的 AI 行政命令中提到要保护美国人免受利用 AI 进行的欺诈和欺骗，例如建立检测 AI 生成内容和验证官方内容的标准和最佳实践，商务部将为内容认证和水印制定指导方针，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知道从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。
2024-11-20
我需要根据我提供的原素材和要求写作，原素材有可能是多个大型文件，推荐哪个或哪些AI工具？
以下是根据您的需求为您推荐的不同类型的 AI 工具： 对于需要修改医学课题的情况，您可以考虑： Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 对于内容仿写，推荐以下中文工具： 秘塔写作猫：是 AI 写作伴侣，支持全文改写等功能。 笔灵 AI 写作：是智能写作助手，支持多种写作需求。 腾讯 Effidit 写作：由腾讯 AI Lab 开发的创作助手。 对于文字生成视频，以下产品可供选择： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能转换视频风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具和信息您可以通过以下链接查看： 更多医学课题修改工具相关：无 更多内容仿写工具相关：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 更多文字生成视频工具相关： 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-15
有哪些工具直接可以调用国外的多个LLM
以下是一些关于能够调用国外多个 LLM 的相关信息： 开源项目作者 ailm 提出一种仅使用提示词工程和精巧的代码设计，让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力，使用多个不具备该功能的 LLM 进行实验，成功率达 100%，工作基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。 在高级提示词工程领域，工具、连接器和技能的整合能显著增强 LLM 的能力。工具是指 LLM 可利用的外部功能或服务，扩展任务范围；连接器是 LLM 与外部工具或服务的接口，管理数据交换和通信；技能是 LLM 可执行的专门功能。 目前开源模型与专有产品存在差距但在缩小，如 Meta 的 LLaMa 模型引发一系列变体。当开源 LLM 达到一定准确度水平时，预计会有大量实验等。开发人员对 LLM 操作工具的研究尚不深入，一些工具如缓存（基于 Redis）、Weights & Biases、MLflow、PromptLayer、Helicone 等得到较广泛使用，还有新工具用于验证 LLM 输出或检测攻击。多数操作工具鼓励使用自身的 Python 客户端进行 LLM 调用。
2024-11-12
请问有没有AI工具可以实现把一个物体生成多个角度
目前有一些 AI 工具可以实现把一个物体生成多个角度。例如，在图像生成方面，像 OpenAI 等机构的相关模型能够生成同一场景的多个角度，包括具有物理上准确的光线，甚至在某些情况下还能生成物理上准确的流体和雨水。 在生成 AI 人物形象时，也可以通过选择不同的拍摄角度来实现。常用的角度包括高角度、低角度和平视角度。 高角度：位于被拍摄对象的上方，适合拍摄俯视角度的场景，可以突出被拍摄对象的大小和高度。 低角度：位于被拍摄对象的下方，适合拍摄仰视角度的场景，可以突出被拍摄对象的高度和威严感。 平视角度：与被拍摄对象在同一高度，适合拍摄平面场景，可以突出被拍摄对象的水平线和平衡感。 此外，人物构图的视角还可以按照相机相对于被拍摄对象的位置，分为正面、背面和侧面等不同方向。 正视角：拍摄对象正对着相机的姿态，使人像呈现出正面的视角。 后视角：从被摄对象的背后拍摄的视角，能营造出神秘或者引人遐想的氛围。
2024-11-05
使用人物Lora生成的图片中有多个人物时，怎么让人物的形象各不相同？
在 Stable Diffusion 中，若使用人物 Lora 生成的图片中有多个人物并想让人物形象各不相同，可参考以下方法： 1. 在提示词中输入数量词（如 2girls 或 3boys 等），再加上各自的描述提示词。若刷图成功率不高，可配合 openpose 控制，做一个多人骨架，以生成多人物构图。 2. 需使用不同的 Lora 来区分人物，但单纯靠提示词可能行不通。 3. 分区控制思路： Multidiffusion 的做法：启用 Tiled Diifusion，打开分区提示词控制，创建文生图画布。启用不同区域，分别填写背景、不同人物的描述词和 Lora。增加 controlnet 的 openpose 控制来稳定人物，但可能存在分区生成的人物连续性低、lora 控制不强等问题。 Latent Couple 的做法（文中未提及，需进一步探索）。 此外，关于 Lora 模型： 1. Lora 可以固定照片的特征，如人物特征、动作特征和照片风格。 2. 点击“生成”下面的第三个按钮，找到 Lora 选项，可添加下载保存到电脑的 Lora 模型，Lora 可叠加使用，但新手不建议使用太多，且 Lora 之间用英文逗号隔开，每个 Lora 后面的数字用于调整权重，一般只会降低权重。选择 Lora 应根据最初想要生成的照片类型决定。
2024-09-27
推荐关于每日新闻、财经金融类新闻的AI网站或公众号、播客，需要有深度、时效性强、准确性高，避免八卦网站、小道消息网站和单纯转发其他文章的网站
以下是为您推荐的关于每日新闻、财经金融类新闻的相关资源： AI 新闻写作工具： Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法可根据用户信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 金融服务相关： 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持，例如根据股票历史走势和市场趋势预测未来走势。 其他领域的 AI 应用： 图虫网：AI 摄影作品销售平台，利用图像识别、数据分析技术，为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台：AI 音乐作品发布平台，利用音频处理、数据分析技术，为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP：AI 家居用品推荐平台，利用数据分析、自然语言处理技术，根据用户需求推荐家居用品。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。同时，生成式 AI 还能在金融服务业中帮助改进内部流程，如在预测方面编写公式和查询、发现模式并建议输入，在报告方面自动创建内容并调整，在会计和税务方面综合总结并提供可能答案，在采购和应付账款方面自动生成和调整相关文件及提醒。
2024-11-18
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
如何让微信bot以语音条格式回复消息？
要让微信 bot 以语音条格式回复消息，您可以参考以下步骤： 1. 找到高级下开场白，点击展开，填写开场白文案、开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议：在 Bot 回复后，根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择：让 Bot 不仅会写，还会通过语音跟您交流。 4. 点击“发布”，选择发布平台，其中包括 Bot Store、豆包、飞书、微信客服、微信公众号（服务号）、微信公众号（订阅号）、掘金等。微信客服是重点部分，相比其他平台发布到微信客服稍微复杂一些。 另外，对于零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人，还需注意： 1. 配置腾讯云轻量应用服务器。 2. 登录微信绑定 COW 组件，建议使用闲置微信号，避免使用日常使用的微信号，以免造成不必要的麻烦。按照以下操作进行登录：找到刚刚部署成功的 COW 服务对应的容器，点击日志按钮进入日志界面，将日志输出的界面滚动到最下面的位置，会看到登录微信的二维码，用闲置微信号扫码登录。若扫描二维码出现问题，可退回到容器配置处重启容器服务，再重新扫码登录。若想修改 COW 组件的配置，进入对应的编排模板的配置界面，点击模板编辑，修改对应的配置参数，保存后回到容器编排界面重新部署新的容器编排。
2024-10-22
chatpgt有什么最新消息
以下是关于 ChatGPT 的一些最新消息： Gradio 发布了 Gradio Discord Bot，允许在 Discord 服务器中使用 Spaces 中的演示进行语言翻译、文字转语音、文字生成图像等。 Hugging Face 现在可以使用 Docker Spaces。 OpenAI 预测到 2024 年收入将达到 10 亿美元。 ChatGPT 推出了更新，现在可以查看以前的历史对话。 2024 年 1 月 27 日，ChatGPT 又更新了，推出了新的 Mention 功能，可以在聊天窗口中通过@直接召唤任何 GPTS。 2024 年 4 月 26 日，ChatGPT 更新，正式推出个性化新功能，可以记住用户过去提到的内容，用户可自行决定要记住什么。
2024-09-26
coze工作流中的消息节点如何在bot中使用
在 Coze 工作流中，消息节点在 Bot 中的使用如下： 1. 消息节点支持在工作流执行过程中返回响应内容，可解决回复消息内容多或工作流长导致用户无法及时收到响应的问题。它支持流式和非流式两种消息模式。 2. 一个消息节点包含以下配置： 输出变量：配置输出变量，可将其添加到下方的回答内容区域中，Bot 调用工作流时只会回复设定的“回答内容”，这些变量也可在配置卡片时使用。 回答内容：工作流运行时，Bot 将直接用这里指定的内容回复对话，可使用{{变量名}}的方式引用输出参数中的变量。 流式输出： 默认关闭，即采用非流式输出，待接收到全部消息内容后，再一次性输出全部消息内容。 开启流式输出后，上一节点一边生成回复内容，一边通过消息节点进行输出，不需要等待全部内容都加载完后再返回，类似于打字机的效果。 3. 在 Coze 中，消息组件是常用的工作流节点，用于实现工作流在执行途中与用户之间的交互。默认情况下，消息组件的流式输出功能是关闭的，当面对长文本或希望优化用户体验时，可以启用流式输出，以提升用户体验，例如在实时聊天 Agent 中，能显著提高用户的参与度和满意度。
2024-09-18
24小时内中国AI医美最新消息
以下是为您找到的关于中国 AI 医美的相关消息： 有一个将 AI 和中医结合的项目，其先是用摄像头观察患者的口腔和舌苔，再用指尖传感器号脉，然后根据观测的数据生成选择题让患者作答，最后 AI 会生成药方。该项目目前应用在辅助看诊，能够提高诊疗效率，创始人的愿景是在未来实现 24 小时独立问诊开药。 但目前没有关于 24 小时内中国 AI 医美最新消息的准确和详尽内容。要获取最新的信息，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。
2024-09-17