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如何用大模型做销量预测

Answer

用大模型做销量预测可以从以下几个方面考虑：

  1. 数据收集：销量预测需要大量相关数据，包括历史销售数据、市场趋势、经济指标、消费者行为等。
  2. 模型选择：选择适合的大模型，例如基于深度学习的神经网络模型。
  3. 特征工程：对收集到的数据进行处理和特征提取，以便模型能够更好地理解和学习。
  4. 训练与优化：使用合适的算法和技术对模型进行训练，并不断优化模型参数以提高预测准确性。
  5. 考虑国情和政策：不同国家和地区的国情和政策会对销售情况产生影响，模型应进行相应的优化和调整。
  6. 可解释性：追求模型的可解释性，以便更好地理解预测结果和做出决策。

关于大模型相关的模型下载和安装：

  1. 模型下载：
  2. 模型安装：
    • 大模型（Ckpt）：放入 models\Stable-diffusion
    • 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\Stable-diffusion 或 models\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。
    • Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在 models/Lora 目录
    • Embedding 模型：放入 embeddings 目录

若下载的模型不知类型，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可查看模型信息。

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

References

预训练大模型与金融量化

很多Global的量化基金到了中国都会水土不服。同时，国家政策也规定了很多Global的量化基金没法在中国大规模开展业务。这就给了国内的很多量化基金崛起的机会，即使交易系统比国外顶尖机构有一些差距，但是只要在中国能保持领先，整体就会有不错的收益。大模型也是如此，OpenAI、Google、Meta的模型一方面中文能力比较一般，远没有英文能力强大，二没有对中国国情进行优化，不符合政策要求。这给了国内的大模型公司做大模型预训练的机会，只要做到国内第一，即使和世界领先的模型有一个代际差，也是不小的市场。当然，这样的情况，不止在中国，在世界很多国家都会存在。所以，面向各国政府做基础大模型本土化预训练是个不小的市场。由此引申的另一个相似之处就是受政策影响极大。国内量化基金的几个大起大落基本都和政策有关，大模型的发展也和国家的相关办法息息相关。同时，两者都需要收到有效监管才能健康发展。[heading2]其他[content]除了上面几个感受比较深刻的，大模型预训练和金融量化还有不少相似之处，就不一一展开了少数精英的人赚大量的钱。做大模型不用很多人，但每个人都必须绝顶聪明。核心问题一样。下一个token预测和下一个股价预测其实是一个问题。都需要大量数据。都追求可解释性。。。。。。。最后，希望大模型能和量化金融一样，市场足够大到几家头部机构是不能完全吃下的，能给多个大模型公司机会。现在国内有上百家量化基金，规模有大有小，大模型公司也能百花齐放。

教程：超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型，大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai（C站）这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法：01.科学上网这个没法教，大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮，在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片，看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”，也就是下载，保存到电脑本地，文件保存到哪里在这一节的第二部分另外，我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片，找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息，直接点击Lora和大模型，可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD，粘贴到关键词的文本框，点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是，大模型是需要我们手动去换的！这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了！（电脑网络配置的不同，出来的照片有细微差别）[heading2]2.模型下载到哪里[content]这里大家就直接看我文件的保存地址，找到自己电脑里的01.大模型这里的SD根目录就是大家在下载时，存放SD的那个文件夹02.Lora03.VAE[heading2]3.如何分辨模型[content]如果我们下载了一个模型，但不知道它是哪个类型的，不知道要放到哪个文件夹我们就可以用到这个秋叶的模型解析工具https://spell.novelai.dev/把模型拖动到空白处接着就会自动弹出模型的信息在模型种类里面就可以看到是什么模型啦！

SD新手：入门图文教程

模型能够有效地控制生成的画风和内容。常用的模型网站有：[Civitai | Stable Diffusion models,embeddings,hypernetworks and more](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//civitai.com/)>[Models - Hugging Face](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//huggingface.co/models)>[SD - WebUI资源站](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.123114514.xyz/models/ckpt)>[元素法典AI模型收集站- AI绘图指南wiki(aiguidebook.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aiguidebook.top/index.php/model/)>[AI绘画模型博物馆(subrecovery.top)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//aimodel.subrecovery.top/)[heading3]模型安装[content]下载模型后需要将之放置在指定的目录下，请注意，不同类型的模型应该拖放到不同的目录下。模型的类型可以通过[Stable Diffusion法术解析](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spell.novelai.dev/)检测。大模型（Ckpt）：放入models\Stable-diffusionVAE模型：一些大模型需要配合vae使用，对应的vae同样放置在models\Stable-diffusion或models\VAE目录，然后在webui的设置栏目选择。Lora/LoHA/LoCon模型：放入extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora，也可以在models/Lora目录Embedding模型：放入embeddings目录

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Coze + 飞书 + 飞书多维表格：通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐，利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，无需开发任何插件、APP，能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”，实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集；自动化“整理入库”，自动整理关键信息并支持跨平台查看；智能“选择”推荐，根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作？
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话，并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据，实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法： 前期准备： 1. 简化“收集”： 实现跨平台收集功能，支持电脑（web 端）、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集，借鉴微信文件传输助手的方式，通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”： 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息，包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐： 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配，生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手： 1. 设置稍后读存储地址： 首次使用，访问。 点击「更多创建副本」，复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接，调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接，第一次使用会要求授权共享数据，授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此，专属 AI 稍后读智能体大功告成，您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
通过 API 调用大模型
以下是通过 API 调用大模型的相关步骤： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 3. 直接调用大模型（之前完成过 coze 对接的同学，直接去二、百炼应用的调用）： 百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件：需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 的视频教程： 图文教程：以下是参考配置。 注意：需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 4. 本地部署教学（node.js）小白推荐： 申请大模型的 API 接口： silicon 硅基接口：官方提供的接入 API 的教学文档。以平时使用的 silicon 接口为例，有众多开源模型（Yi、Qwen、Llama、Gemma 等）免费使用。另赠送 14 元体验金，有效期未知，是个人认为 API 接口最方便最实惠的接口了。silicon 注册和使用地址：邀请码：ESTKPm3J（谢谢支持）。注册登录后，单击左边栏的 API 密钥，单击新建 API 密钥。单击密钥即可完成 API 密钥的复制。silicon 支持多种大模型，也支持文生图、图生图、文生视频，可自行探索。这一步得到 silicon 的密钥即可，我们可以调用千问 2.5 的这个模型，满足日常对话完全没有问题，并且是免费调用的。 智普 GLM4 接口：正在 BigModel.cn 上用智谱 API 打造新一代应用服务，通过专属邀请链接注册即可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利，期待和您一起在 BigModel 上探索 AGI 时代的应用；链接：https://www.bigmodel.cn/invite?icode=xxcbnybpRLOsZGMNOkqaLnHEaazDlIZGj9HxftzTbt4%3D。进入个人中心，先完成实名认证，再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥，进入后单击右上角的添加 API，鼠标移至密钥上方，单击复制即可得到智普的 APIkey。这一步做的是注册 silicon 和智普 GLM 的大模型账号，申请 API 密钥，保存密钥，等下配置需要填写。密钥一定要保管好不能公开，否则后果很严重。
2025-01-06
通过 API 调用大模型
以下是通过 API 调用大模型的相关步骤： 1. 创建大模型问答应用： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 3. 直接调用大模型（之前完成过 coze 对接的同学，直接去二、百炼应用的调用）： 百炼首页：https://bailian.console.aliyun.com/ 当在 COW 中直接调用千问的某一个大模型时，只需要更改 key 和 model 即可。以调用“qwenmax”模型为例，在/root/chatgptonwechat/文件夹下，打开 config.json 文件，需要更改"model"，和添加"dashscope_api_key"。 获取 key 的视频教程： 图文教程：以下是参考配置。 注意：需要“实名认证”后，这些 key 才可以正常使用，如果对话出现“Access to mode denied.Please make sure you are eligible for using the model.”的报错，那说明您没有实名认证，点击去，或查看自己是否已认证。 4. 申请大模型的 API 接口（以 silicon 硅基接口为例）： 官方提供的接入 API 的教学文档。 以平时使用的 silicon 接口为例，有众多开源模型（Yi、Qwen、Llama、Gemma 等）免费使用。另赠送 14 元体验金，有效期未知，是个人认为 API 接口最方便最实惠的接口了。 silicon 注册和使用地址： 邀请码：ESTKPm3J（谢谢支持） 注册登录后，单击左边栏的 API 密钥，单击新建 API 密钥。 单击密钥即可完成 API 密钥的复制。 silicon 支持多种大模型，也支持文生图、图生图、文生视频，可自行探索。 这一步得到 silicon 的密钥即可，我们可以调用千问 2.5 的这个模型，满足日常对话完全没有问题，并且是免费调用的。 5. 申请大模型的 API 接口（以智普 GLM4 接口为例）： 正在 BigModel.cn 上用智谱 API 打造新一代应用服务，通过专属邀请链接注册即可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利，期待和您一起在 BigModel 上探索 AGI 时代的应用；链接：https://www.bigmodel.cn/invite?icode=xxcbnybpRLOsZGMNOkqaLnHEaazDlIZGj9HxftzTbt4%3D 进入个人中心，先完成实名认证，再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥，进入后单击右上角的添加 API。 鼠标移至密钥上方，单击复制即可得到智普的 APIkey。 这一步做的是注册 silicon 和智普 GLM 的大模型账号，申请 API 密钥，保存密钥，等下配置需要填写。 密钥一定要保管好不能公开，否则后果很严重。
2025-01-06
可以用大模型完成文字校对工作么
大模型可以完成文字校对工作。 通俗来讲，大模型输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 但大模型也存在一些问题，比如基于概率生成下一个字，如果对于没学过的问题，仍会基于概率生成，可能会“一本正经的胡说八道”，这种现象被称为“幻觉”。 在使用大模型进行文字校对时，模型的选择很重要。模型之间能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选择适合的模型。文风与语言能力是挑选模型的重要指标，要避免出现“AI 味”，比如常见的套话。
2024-12-31
用大模型将扫描版PDF进行OCR的工具
以下是一些关于用大模型将扫描版 PDF 进行 OCR 的工具的相关信息： kimi 目前不支持扫描版本的 PDF，需要纯文字才能识别。 大模型招投标文件关键数据提取方案中的输入模块设计，支持多种格式的文档输入，包括 PDF 等。对于图片，可以借助开放平台工具中的 OCR 工具进行文本提取。 在 0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得银海的相关内容中，提到了将 OCR 添加到工作流程中，输入为一张图片，具备图像理解和识别图像文本信息两个能力，之后以这两个能力生成的内容为输入使用大模型生成文案标题和文案。
2024-12-11
智能体是什么？设计框架及关键技术是什么？如何从通用大模型搭建一款智能体
智能体是建立在大模型之上的具有特定功能的系统。 其特点包括： 1. 强大的学习能力：能通过大量数据学习，理解和处理语言、图像等多种信息。 2. 灵活性：适应不同任务和环境。 3. 泛化能力：将学到的知识泛化到新情境，解决未见过的类似问题。 智能体的应用领域广泛，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境并做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供自动化客户支持。 6. 机器人：各类机器人中的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 从通用大模型搭建一款智能体，可参考以下流程： 本智能体的实现包含 3 个工作流和 6 个图像流，整体包含 171 个节点。采用单 Agent 管理多工作流策略，流程包括： 1. 信息聚合与数据挖掘：通过高度集成的数据采集机制，全面收集产品关键信息。 2. 卖点提炼与优化：运用先进的大模型分析信息，提炼具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用：将卖点转化为消费者视角的买点，增强产品吸引力。 4. 视觉化信息呈现：设计直观且具有冲击力的卡片展示，确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整：根据目标受众偏好和媒体渠道，动态调整文案或脚本，实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析：将处理结果系统化地存储到飞书，以供未来策略优化和决策支持。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-04
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先，了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多，如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力，在多个领域有热门应用场景： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：进行自然对话，提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助：自动补全、修复 bug 和解释代码，提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信：理解和翻译多种语言，促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：分析社交媒体等中的文本，为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类：大型语言模型专注于处理和生成文本信息；大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务，依赖大量文本数据训练；大型多模态模型能处理多种信息类型，应用更广泛，需要多种类型数据训练。 相对大模型，也有所谓的“小模型”，它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05
flux1-depth-dev模型存放路径
flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. 也可以将 depth lora 模型存放到 ComfyUI/models/loras 文件夹中。 depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora 3. 百度网盘中也有相关模型： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr
2025-02-05
你目前使用的是哪个模型
以下是一些关于模型的信息： 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 中，您可以在 AI 输入框下方的下拉列表中选择要使用的模型。默认情况下，Cursor 已准备好使用的模型包括：、cursorsmall。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型，不如 GPT4 智能，但速度更快，用户可无限制访问。 在 Morph Studio 中，支持以下模型生成视频： TexttoVideoMorph0.1：内部文本到视频生成模型，默认具有逼真色调，可通过描述性形容词修改拍摄风格和外观。 ImagetoVideoMorph0.1：内部图像到视频生成模型，用文本提示引导效果更好，使用时可不输入文本，在角色特写和对象动画方面表现较好。 VideotoVideoMorph0.1：内部风格转换模型，支持在文本提示下进行视频到视频的渲染，可将视频风格更改为预设，同时保留原始视频的字符和布局。 ImagetoVideoSVD1.1：由 Stability.ai 提供支持的图像到视频模型，适用于构图中有清晰层次的镜头（风景镜头、B 卷等）。 文本到视频形态0.1 被设置为新创建射击卡的默认模型，型号选择会根据是否上传图像或视频而更改，每个模型有自己的一组参数可供调整，如相机运动（支持静态、放大、缩小、向左平移、向右平移、向上平移、向下平移、顺时针旋转和逆时针旋转，未来将支持一次选择多个相机移动选项）、时间（支持最多 10 秒的视频生成，默认持续时间为 3 秒）。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型需下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹（若没有则新建），地址为：https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2（不是经典的 buffalo_l），下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中，地址为：https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型，放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下，地址为：https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的，可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
2025-02-05
图生图美食模型
以下是关于图生图美食模型的相关知识： 概念与功能说明： 首页模型、帖子、排行榜：展示其他用户生成的模型、图片。不同模型有 checkpoint 和 lora 两种标签，部分还有 SDXL 标签。点击可查看模型详情，下方有返图区。 基础模型（checkpoint）：生图必需，任何生图操作都要先选定。 lora：低阶自适应模型，类似 checkpoint 的小插件，可控制细节，权重可调整。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、特定文字等，高阶技能。 VAE：编码器，类似滤镜，调整生图饱和度，可无脑选 840000。 Prompt 提示词：描述想要 AI 生成的内容。 负向提示词（Negative Prompt）：描述想要 AI 避免产生的内容。 图生图：上传图片后，SD 会根据图片、所选模型、输入的 prompt 等信息重绘，重绘幅度越大，输出图与输入图差别越大。 简明操作流程（文生图）： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达信息。 选择基础模型（checkpoint）：按主题找贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找与生成内容重叠的 lora 控制图片效果和质量。 ControlNet：高阶技能，可控制特定图像。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：选 840000。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词（Negative Prompt）：用英文写避免的内容，单词、短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：如选 DPM++2M Karras，留意 checkpoint 详情页作者推荐的采样器。 采样次数：根据采样器特征，选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。
2025-02-04
请问你的大模型底座用的是什么
大模型的底座相关知识如下： 大模型像一个多功能的基础平台（有时也被称为“基座模型”），可以处理多种不同的任务，应用范围广泛，拥有更多通识知识。 大模型的知识来源于训练过程中接触到的数据，这些数据是有限的，其知识库不会自动更新，只能回答在训练过程中见过或类似的问题，在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。 从整体分层的角度来看，大模型整体架构的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。数据层包括企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。模型层有 LLm（大语言模型）或多模态模型，如 GPT 一般使用 transformer 算法实现，多模态模型训练所用数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。平台层是模型与应用间的部分，如大模型的评测体系或 langchain 平台等。表现层即应用层，是用户实际看到的地方。 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱，阿里云通过百炼平台实现大模型落地零跑座舱，为用户的多种互动提供支持，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代。
2025-02-04
各个ai大模型的优势
以下是一些常见的 AI 大模型的优势： OpenAI 的 GPT4： 是大型多模态模型，接受图像和文本输入，输出文本。 在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 Midjourney v5： 具有极高的一致性。 擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt。 支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 DALL·E 3： 能轻松将想法转化为极其精准的图像。 代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 Mistral 7B： 在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B。 在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B。 在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 OpenAI 的 o3 及 o3mini： o3 在编码、数学和科学等领域表现出色，在多个衡量基准上远超 o1。 在 ARCAGI 公共基准得分高。 在 EpochAI 的 Frontier Math 创下新纪录。 在 SWEBench Verified 上表现突出。 在 Codeforces 上得分高。 在 AIME 2024 上得分高。 在 GPQA Diamond 上表现远高于人类专家。 o3mini 具有 3 个推理级别，最低级别将比肩 o1，在许多编码任务上性能优于 o1，且成本大幅降低。 大模型的优势还包括： 像一个多功能的基础平台，能处理多种不同的任务，应用范围广泛，拥有更多的通识知识。 但大模型并非拥有无限知识，其知识来源于有限的训练数据，且知识库不会自动更新，在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
2025-02-04
植物提取物销售人员如何使用ai提高销量
对于植物提取物销售人员来说，可以借鉴以下利用 AI 提高销量的方法： 1. 利用 AI 分析市场数据：通过 AI 工具收集和分析市场趋势、客户需求以及竞争对手的信息，以便更精准地定位目标客户和优化产品策略。 2. 借助 AI 优化销售文案：利用 AI 的语言处理能力，生成更有吸引力和说服力的产品描述、广告文案等，提高产品页面的吸引力。 3. 运用 AI 进行客户关系管理：通过 AI 预测客户行为和需求，提供个性化的服务和推荐，增强客户满意度和忠诚度。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-05
营销人员如何使用ai提高销量
营销人员可以通过以下多种方式利用 AI 来提高销量： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：利用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：借助 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，在 2023 年度最佳产品榜单中，FuseBase 在团队生产力方面表现出色，STORI AI 在市场和营销方面也有突出表现，例如自动化品牌标识形成、制作多样化内容以及跨平台管理等。
2025-02-05
机器学习模型怎么做销量分析
以下是关于如何使用机器学习模型进行销量分析的分步骤介绍： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集。 用于实验可以尝试用模拟数据集，模拟数据的批次是 117，跑出来的形状是 117 组数据，训练集占 78%（91 组），测试集占 22%（26 组）。 也可以使用自己的数据集。若本地运行，可让 GPT 改成遍历本地文件地址。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理。 由于实际数据绝对值落差很大，比如点击率（CTR）通常只有 1%，而媒体花费可能上百万，会影响模型对于每个因素的贡献率判断，因此要做缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型。 这一步数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化。 自由度较高，常用的例子有： 损失值（预测数值和实际数值的差异，用于辨别模型的准确性，曲线越一致，模型性能越好，极端情况可能有模型过拟合，此时可通过非线性函数处理）。 绘制残差图（评估拟合性）。 所有单一变量对最终销售的贡献。 Baseline 预测（在没有任何外因干预的情况下，销售额的走势，这里用的是模拟数据，趋势不准）。 所有外因对销售的贡献度。
2024-10-21
有什么AI 分析工具可以用来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。
以下是一些可用于研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息的 AI 分析工具： 1. 市场分析方面：有能够处理大量数据的工具，可帮助您快速了解市场动态，比如识别哪些产品受欢迎、价格区间以及销量等关键信息。 2. 关键词优化：部分 AI 工具可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，以优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：一些 AI 设计工具能根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具能够撰写有说服力的产品描述和营销文案，从而提高转化率。 5. 图像识别和优化：借助 AI 图像识别技术可以选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：某些 AI 工具可以分析不同价格点对销量的影响，协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：通过 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 可根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 此外，汽车公司也会使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。中小企业还能通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，形成数据驱动决策的闭环，不断优化业务。
2024-08-18
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素，使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉，目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素，使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤： 首先，需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法，您可以建立一个目标函数，例如最小化总成本（包括补货成本和库存持有成本），同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题，得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段，在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中，可以根据不同时期的库存和需求情况，逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性，然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过，具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
目前国内用于疾病的诊断与预测的AI，公众可用可获得信息的有哪些
目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病：如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究：通过 AI 筛查化合物，发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法：利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森：使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在症状出现前几年发现疾病。
2025-01-06
国内AI预测股票走势的工具
目前国内利用 AI 技术进行金融投资分析的工具，例如东方财富网的投资分析工具。它通过数据分析和机器学习等技术，分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。比如会根据股票的历史走势和市场趋势，预测股票的未来走势。但需要注意的是，股票走势受到多种复杂因素的影响，AI 预测结果仅供参考。
2024-12-28
最近有哪些新的预测模型
以下是一些新的预测模型： 在游戏领域，围绕 Stable Diffusion 和 Midjourney 等基础模型的关注产生了惊人估值，新研究不断涌现，新模型将随新技术完善而更替。例如 Runway 针对视频创作者需求提供 AI 辅助工具，目前尚未有针对游戏领域的类似套件，但正在积极开发。 Meta 推出的全新无监督“视频预测模型”——VJEPA，与 Sora 模型在学习目标和潜在表示的下游影响方面存在区别。 在 2024 年，生物医学领域有基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3，DeepMind 展示的新实验生物学能力 AlphaProteo，以及 Meta 发布的前沿多模态生成模型 ESM3 等。此外，还有学习设计人类基因组编辑器的语言模型——CRISPRCas 图谱。
2024-12-13
请综合各种AI产品的信息，预测接下来几年内将会有哪些较大创新或者有较大影响力的AI产品
以下是对未来几年内可能出现的较大创新或有较大影响力的 AI 产品的预测： 1. 一个主权国家可能向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，但需国家安全审查。 2. 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站可能迅速走红，例如进入 App Store Top100。 3. 案件审理后，前沿实验室可能对数据收集实践实施有意义的改变。 4. 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施可能比预期更慢。 5. OpenAI o1 的开源替代品可能在一系列推理基准测试中超越它。 6. 挑战者可能难以对 NVIDIA 的市场地位造成重大打击。 7. 由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平可能下降。 8. 苹果设备上研究的强劲成果可能加速个人设备上 AI 的发展势头。 9. 人工智能科学家撰写的研究论文可能被大型机器学习会议或研讨会接受。 10. 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏可能取得突破性进展。 此外，还可能有以下情况： 1. 2024 年可能是看到真正的应用将人类从旁边帮助和建议的副驾驶，转变为可以完全将人类排除在外的代理的一年，AI 将更像同事而非工具，在软件工程、客户服务等领域发挥作用。 2. 预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮将更“奢华”。 3. 政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力，逼近电网极限。 4. 虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真，但仍需警惕。
2024-12-03
大模型预测文本
大模型的构建过程通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人，让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，比如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，反复尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 大模型存在一些问题： 1. 输出结果具有不可预测性，静态的训练数据导致知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息，通用的基础大模型无法满足实际业务需求。 2. 知识具有局限性，模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 3. 存在幻觉问题，会在没有答案时提供虚假信息、过时或通用的信息，从可信度低非权威来源提供结果等。 4. 数据安全性是企业关注的重点，企业不愿承担数据泄露风险，将私域数据上传第三方平台训练。 而 RAG 是解决上述问题的有效方案，它能让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。RAG 可与微调结合使用，两者不冲突。RAG 类似于为模型提供教科书，适用于回答特定询问或解决特定信息检索任务，但不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。微调类似于让学生内化知识，适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。参考资料：《RetrievalAugmented Generation for Large Language Models:A Survey》（https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf）
2024-11-05