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google ai studio

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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)。

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

References

9. 生成式 AI Studio 简介

生成式人工智能是一种人工智能技术,它能够生成新的、未曾存在的内容。这些内容可以是多模态的,包括:文本:例如文章、报告、诗歌等图像:例如绘画、设计图、合成照片等音频:例如音乐、语音、环境声音等视频:例如电影剪辑、教程、仿真等[heading3]应用场景[content]Generative AI可以应用于广泛的场景,例如:文档摘要:将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要信息提取:从大量数据中识别并提取关键信息代码生成:根据用户的描述自动编写代码营销活动创建:生成广告文案、设计图像等虚拟协助:例如智能聊天机器人、虚拟客服等呼叫中心机器人:能够处理客户的电话请求[heading3]如何工作?[content]1.训练阶段:Generative AI通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,进行训练。训练的结果是一个“基础模型”。2.应用阶段:基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题。它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,这样就可以得到一个量身定制的新模型。[heading3]Google Cloud的工具[content]Vertex AI:这是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。Generative AI Studio:这是一个工具,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。Model Garden:这是一个平台,可以让你发现Google的基础和第三方开源模型,并与之交互。它提供了一组MLOps工具,用于自动化机器学习管道。

1. 生成式人工智能简介

[title]1.生成式人工智能简介人工智能中的基础模型是大型的预训练模型,可以适应或微调用于各种下游任务,如情感分析、图像字幕和对象识别。这些模型有可能革新医疗、金融和客户服务等行业,检测欺诈并提供个性化的客户支持。视频还讨论了在软件开发中使用代码生成和生成式人工智能的用途。它提到了如Bard和生成式人工智能工作室等工具,可以帮助进行调试、代码转换和应用构建。最后,视频描述了PALM API的会话式人工智能引擎,用户可以使用自然语言与应用进行交互。该API可以用来创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。开发者可以将PALM API与Maker Suite集成,通过图形用户界面访问API。该套件包括模型训练、部署和监控的工具。参考资料:All Readings:Introduction to Generative AI(G-GENAI-I)Here are the assembled readings on generative AI:

9. 生成式 AI Studio 简介

[title]9.生成式AI Studio简介[heading2]课程字幕00:00欢迎来到Generative AI Studio课程简介。在本视频中,您将了解什么是Generative AI Studio并描述其使用选项。您还可以自己演示Generative AI Studio的语言工具。00:14什么是生成式人工智能?它是一种为您生成内容的人工智能。什么样的内容?那么,生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频。00:28当给出提示或请求时,Generative AI可以帮助您完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人。00:42这些只是几个例子!人工智能如何产生新内容?它从大量现有内容中学习。这包括文本、音频和视频。从现有内容中学习的过程称为训练,其结果是创造00:57的“基础模型”。为Bard等聊天机器人提供支持的LLM或大型语言模型是基础模型的典型示例。[动画-向左滑动图形以过渡到下一张幻灯片]基础模型01:07然后可用于生成内容并解决一般问题,例如内容提取和文档摘要。它还可以使用您所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题,01:19例如财务模型生成和医疗保健咨询。这导致创建了一个新模型,该模型是根据您的特定需求量身定制的。您如何使用基础模型为您的应用程序提供动力,以及您如何进一步01:32训练或调整基础模型来解决您特定领域的问题?Google Cloud提供了多种易于使用的工具,可帮助您在具有或不具有AI和机器学习背景的项目中使用生成式AI。01:45一种这样的工具是Vertex AI。Vertex AI是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,可帮助您构建、部署和管理机器学习模型。使用Vertex AI,如果您是应用程序开发人员或数据科学家并且想要构建应用程序,

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怎么用AI写小学数学小课题
以下是利用 AI 写小学数学小课题的一些步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确您对小学数学的研究兴趣和目标,选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的小学数学研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题的大纲,包括引言、文献综述、研究方法、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分,确保内容的准确性和完整性。 6. 构建研究方法:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术来设计适合小学数学的研究方法。 7. 数据分析(若涉及):如果课题涉及数据收集和分析,可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分,并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2025-01-31
学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,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,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-31
网络上有关于AI知识的授课,请问标价一般在多少范围内合适
网络上关于 AI 知识的授课,比如“野菩萨”的课程,其内容丰富多样,包括: 预习周课程:涵盖 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课:包含 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等。 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等。 SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等。 ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 该课程标价情况如下: 冠军奖励:4980 课程一份。 亚军奖励:3980 课程一份。 季军奖励:1980 课程一份。 入围奖励:598 野神殿门票一张。 同时,如果想要免费获得这门课程,可以参与 video battle,每期的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。
2025-01-31
AI阅读书籍的最佳实践是什么?
以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践: 1. 方法论萃取: 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类,探讨共性方法论。 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍,通过目录大纲确定核心内容。 确定一本书的阅读次数和顺序。 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt,并不断优化和迭代。 2. 成为博物学家: 了解各个领域的知识,在恰当的时候调用。 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单,如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。 3. 批判性思考: 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。 避免将 AI 作为默认选项,例如在使用地图导航时,不应完全依赖,而应注重自身对环境的观察和记忆。
2025-01-31
有没有完全免费的AI工具?
以下是一些完全免费的 AI 工具: 绘图方面: draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具,可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 会议内容转文字方面: 飞书妙记:飞书的办公套件之一。 通义听悟:阿里推出的 AI 会议转录工具。 讯飞听见:讯飞旗下智慧办公服务平台。 Otter AI:转录采访和会议纪要。 写代码或辅助编程方面: CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 需要注意的是,部分工具可能存在使用时间限制或功能限制,您可以根据自己的具体需求选择适合的工具。
2025-01-31
ai本地化部署
AI 本地化部署主要包括以下方面: 线上和线下本地部署的 AI 特点: 线上 AI 出图速度快,不吃本地显卡配置,无需下载大模型,能看他人作品,但出图尺寸受限。 线下部署可添加插件,不卡算力,出图质量高,但使用时电脑易宕机,配置不高可能爆显存导致出图失败。 线上和线下平台的结合使用: 线上用于找参考、测试模型。 线下作为主要出图工具。 智谱 BigModel 共学营第二期微信助手本地电脑环境部署(以 Windows 为例): 程序在本地运行,关闭窗口进程结束,若要持续使用需保持窗口打开和运行。 若突然不管用,可点击窗口并按空格,因选中状态下 powershell 窗口不继续执行。 完成部署后: 登录成功给微信发送消息可看到正常回复。 可在智谱清流更改 AI 功能或人设,即时生效。 对文件内代码更改需重新打印登陆二维码,在“文件”的【终端】输入 python app.py 重新扫码登录。 无手机登录可用夜神模拟器模拟。 报错“wxsid”可能因微信未实名,实名即可。 制作完成后 24 小时内会掉线一次,重新登录即可,先不要急着加好友。
2025-01-31
Google Learn about有哪些功能?
Google 的实验性产品 Learn About 具有以下功能: 1. 专注于知识学习,能帮助用户全面深入学习任意领域的信息,如历史、艺术、自然、生物、物理、科学、经济、个人成长等。 2. 设计保证信息真实性,可自动扩展相关知识。 3. 呈现方式直观,具有丰富的交互内容和交互形式。 输入提示词(英文)后进入对话页面。 右侧是当前话题的信息流,左侧是拓展查询列表。 右侧页面有样式丰富的内容板块,左侧页面点击问题或输入追问可进一步下钻话题。 4. 拥有多种样式丰富的交互卡片,包括图文并茂、视频推荐、关键词释义、相关概念链接、话题要点总结、澄清常见误区、互动示例(多轮追问)、测验考题(多轮追问)。 5. 使用了 LearnLM 模型,这是 Google 今年 5 月份推出的 Gemini 系列模型之一,专门面向学习场景进行了微调。以教育研究为基础,核心目标是构建个性化的学习体验。目前,除了 Learn About 这款产品外,LearnLM 还被用于 Google Search AI Overview、Youtube 学术视频问答等产品中,也可以在 Google AI Studio 里直接与模型对话。 目前该产品处于测试阶段,仅限美国访问,可通过 VPN 体验。访问链接:
2024-12-05
我记得你有发布过google人工智能落地的案例
以下是为您整合的相关内容: Google 最近发布了 185 个全球企业生成式 AI 应用案例,涵盖客户服务、员工管理、代码开发、数据分析、安全管理和创意领域。案例展示了 AI 如何优化客户体验、提升员工效率、加速代码处理、改善数据分析、增强安全性及简化创意生产。详情可参考:《》 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 旨在提升服务顾问和维修技师的专业水平和维修效率。该 Bot 通过提供标准化解决方案,辅助车辆故障分析和检查,弥补专业知识不足和技术支持文档标准化问题。主要目标是提升服务质量,减少对技师经验的依赖,为汽车售后服务提供智能化支持。详情可参考:《》
2024-11-06
Google搜索 多步推理
谷歌在 I/O 发布会上宣布了一系列搜索产品的更新,包括 AI Overviews、多步骤推理能力、视频提问、提前计划、AI 组织的搜索结果等功能。此外,谷歌还在 Workspace(Gmail)、谷歌文档、谷歌表格、Google Photos 和 Circle to Search 等应用中集成了生成式人工智能技术,以提高用户的使用体验。
2024-05-30
Google的人工智能多模态大模型叫什么
Google 的人工智能多模态大模型叫 Gemini。具体介绍如下: Gemini 是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型,不仅支持文本、图片等提示,还支持视频、音频和代码提示。 Gemini 能够理解和处理几乎任何输入,结合不同类型的信息,并生成几乎任何输出。 Gemini 被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型。 Gemini 被描述为一种"原生多模态大模型",从设计之初就支持多模态,能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。
2024-04-24
Llm studio 联网搜索
以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容: Cursor 方面: Cursor 适用于多种编程场景,如问答。在问答场景中,LLM 支持联网功能后,如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题,能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案,但答案置信率不高,而 Cursor 的上下文符号引用能力(如@Codebase 符号索引整个仓库)弥补了这一点,其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费,具备极强的私域知识理解能力,还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面: 工作步骤包括接收指令(用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题)、数据处理与理解(利用内部大语言模型解析用户输入,提取关键信息)、生成响应与执行任务(根据用户需求生成回答或采取行动,如查询数据库、搜索网络等)、输出结果(通过文本或语音将生成的结果反馈给用户)。 AIGC Weekly34 方面: 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题,如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感,发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文,提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化,还讨论了人工智能人格模拟相关内容,如语言模型如何模拟和改变人格等。
2025-01-13
有关于copilot studio 的教程吗
以下是关于 Copilot Studio 的相关信息: Copilot Studio 是微软推出的一项功能,具有以下特点和应用: 1. Copilot Personal:在 GPT4o 的加持下,能了解您玩游戏等情况。 2. Team Copilot:新升级后可在 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等协作平台使用,包括会议主持人、团队合作者、项目经理等角色的功能。 3. Copilot Studio 非常震撼,能让电脑上的行为实现自动化,例如处理订单的全过程。此功能将于今年年底正式推出。 此外,Copilot Studio 也是一些 Agent 构建平台之一,与其他平台如 Coze、文心智能体、MindOS 的 Agent 平台、斑头雁、钉钉 AI 超级助理等各有特点。您可以根据自身需求选择适合的平台。 同时,在 2024 年 5 月 22 日的历史更新中,也有关于微软推出 Copilot Studio 等的相关报道。
2025-01-03
@ 你知道copilot studio 吗
Copilot Studio 是微软推出的一个重要的平台或功能。 它的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。在 Microsoft Build 2024 大会上,Microsoft Copilot Studio 带来了震撼的改变,改变了整个 Agent 生态的玩法,能让电脑上的行为实现自动化,例如处理订单的全过程。此外,它也将在今年年底正式推出相关功能。 同时,在应用层面,Copilot Studio 作为无比强大的 Agent,与 Copilot Team 一同被推出。在工具链层面,GitHub Copilot 迎来了 Extension。
2025-01-03
类似百度飞桨AI studio的pign't平台有哪些?
以下是一些类似于百度飞桨 AI studio 的平台: 1. Coze:是新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具,能拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,可将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者按需打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,能访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大场景和数据优势,提供深入环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别,您可根据自身需求选择适合的平台进一步探索和应用。
2024-10-15