Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

google ai studio

Answer

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,

Others are asking
零基础学习ai
以下是为零基础学习 AI 提供的建议: 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外,还有一个案例供您参考:二师兄来自上海,是典型的 80 后,房地产行业从业二十年,计算机零基础。2024 年 2 月,他在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践,如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,5 月加入 Prompt battle 社群,开始 Midjourney 的学习。
2025-02-18
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
找一个能够生成音乐的AI。我给一个曲名(比如《生日快乐歌》),他就能给我生成不同风格的音乐供我下载。
以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具: 1. Suno AI: 地址:https://www.suno.ai/ 简介:被誉为音乐界的 ChatGPT,能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求:需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号,并确保网络环境稳定。 订阅信息: 免费用户每天 50 积分,每首歌消耗 5 积分,每天可创作 10 首歌曲,每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数(大约 500 首歌),按月每月 10 美元,按年每月 8 美元,每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数(大约 2000 首歌),按月每月 30 美元,按年每月 24 美元,每年 288 美元。 操作模式: 默认模式:包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式:开启个性化定制,可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词:可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成:填写好所需内容后点击 Create,等待 2 3 分钟即可。 下载:生成后可下载。 2. Udio:由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址:https://www.udio.com/ 3. YuE:支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐(含人声与伴奏),多语言支持(中、英、日、韩),覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5
2025-02-18
什么是aigc
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说,AIGC 包括以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 作为一种强大的技术,能赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目也很多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2025-02-18
多维表格AI接入分享课程有回放么
多维表格 AI 接入分享课程有回放。例如,在“1204|微信超级 AI 知识助手教学(上)—智谱共学营智能纪要”中提到直播有回放。在“飞书多维表格 AI 共学解锁更强大的豆包 2024 年 12 月 21 日”中,王大仙表示分享有回放,可顺着搭建流程使用。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
how to use Google ai studio
使用 Google AI Studio 的步骤如下: 1. 开始使用生成式 AI Studio: 在 Google Cloud Console 的导航菜单中,导航至人工智能>Vertex AI。 在 Vertex AI 菜单中的 Generative AI Studio 下,单击 Language。 单击 +CREATE PROMPT 按钮,创建提示,您可以将鼠标悬停或单击页面右侧的按钮以了解有关每个字段和参数的更多信息,例如温度和令牌限制。 2. 进行设置和要求: 单击启动实验室按钮,如果需要支付实验室费用,选择付款方式。左侧是 Lab Details 面板,包含打开 Google 控制台按钮、剩余时间、临时凭据等信息。 点击打开谷歌控制台,实验室启动资源,然后打开另一个显示“登录”页面的选项卡。 将选项卡并排排列在单独的窗口中。 注意:如果看到“选择帐户”对话框,请单击“使用其他帐户”。 如有必要,从实验室详细信息面板复制用户名并粘贴到登录对话框中,单击下一步。 从实验室详细信息面板复制密码并粘贴到欢迎对话框中,单击下一步。 必须使用左侧面板中的凭据,不要使用 Google Cloud Skills Boost 凭据。注意:在本实验中使用自己的 Google Cloud 帐户可能会产生额外费用。 单击后续页面:接受条款和条件,不要添加恢复选项或双因素身份验证,不要注册免费试用。片刻之后,Cloud Console 将在此选项卡中打开。 3. 启用 Vertex AI API: 在 Google Cloud Console 中,在顶部搜索栏中输入 Vertex AI API。 单击 Marketplace 下的 Vertex AI API 结果。 单击启用。
2025-02-08
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
lmstudio可以支持联网搜索和本地知识库rag吗?如何实现?
LMStudio 能否支持联网搜索和本地知识库 RAG 以及如何实现的问题如下: 实现本地知识库 RAG 需加载所需的库和模块,如用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 为文档内容生成向量,可使用文本向量模型 bgem3(从 hf 下载好模型假设放置在某个路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储)。 实现 RAG 包括文档加载(从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、Output(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 基于用户问题从向量数据库中检索相关段落,根据设定阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,从而实现 RAG。 还可创建网页 UI 并进行评测,对于同样的问题和上下文,基于不同模型进行多次测试,其中 GPT4 表现最好,Mixtral 次之,Qwen7b 第三,Gemma 和 Mistral 表现一般。总结来说,本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人,结合 RSSHub 处理和提供资讯,上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限,RAG 能提升答案质量和相关性,但不能完全消除大模型幻觉和信息滞后问题。
2025-02-04
lm studio怎么样
LM Studio 是一个可以在本地运行语言模型的应用。用户能够从 HuggingFace 下载如 Llama、MPT 等任何兼容的模型文件,然后通过应用内聊天界面或兼容 OpenAI 的本地服务器与模型进行交互。所有数据和对话都保存在本地电脑中,不会上传到任何服务器。
2025-02-03
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