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什么ai对思路分解做的比较好

回答

以下几种 AI 在思路分解方面具有一定的优势和特点:

  1. 专家 AI:鉴于其神经网络基础,可能通过元学习更快地获得知识。通过构建系统深入探索其内部工作机制,能创造学习的飞轮,未来甚至可能成为下一代专家的教师,帮助我们将复杂问题一部分一部分地拆解研究。
  2. ChatGPT:在某些实用向话题,如写代码、解数学题等方面表现相对稳定,能够为解决问题提供一定的思路。
  3. 大语言模型:可以加速认知提升,指导学习。人类可以利用其培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决,从而达到解决整体问题的目的。

需要注意的是,不同的 AI 在不同的场景和任务中表现各异,具体的效果还需根据实际需求和使用情况来评估。

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参考资料

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

[title]为了在医疗保健中产生真正的改变,AI需要像我们一样学习鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家AI可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

健康:这个比 ChatGPT 情商还高的 AI,我可以和它聊三天三夜

[title]健康:这个比ChatGPT情商还高的AI,我可以和它聊三天三夜[heading1]这或许是情商最高的AI所以,虽然Pi总是鼓励你、肯定你,以问句结尾让你继续说下去,擅长给你思路而不是答案,但有时它的回复和引导方式完全在意料之中,让人失去了谈话的兴致,不痛不痒的Pi式鸡汤尤其令人敬谢不敏。另外,Pi并非对写代码、解数学题等实用向话题一窍不通,只是发挥不如ChatGPT稳定,甚至戏台没搭好就已戏瘾大发。我让Pi帮我用Java实现一个冒泡排序,它先介绍了什么是冒泡排序,问我跟不跟得上它的思路,我冷漠回应直接给出示例就好,然后让ChatGPT点评Pi的生成结果。ChatGPT表示,这段代码实现了冒泡排序算法的核心思想,但存在一个可能的错误。至于数学能力,我考了Pi七八道入门水平的题,有时它压根不回答,说自己不会做算数和解方程式,甚至开始转移话题,有时它又能答出来,或者接受挑战却答错了,状态飘忽不定。类似地,写论文提纲之类的事最好也交给ChatGPT。简而言之,Pi对自己的认知很清楚:擅长引导话题、同理心强的聊天伙伴,主打你来我往的交互感。在MBTI体系下,如果不幸有个i人扎堆的房间,它应该是那个把场子炒热的e人。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]05选择-成长与投资[heading3]5.2自我提升但这也不意味着不用再培养基础认知了,我们可以利用大语言模型来加速认知的提升,用它们来指导学习,让生物大脑和机器智能一同进化,这样我们才有更多的时间来做高阶思维的锻炼,例如计划,评估,决策、抽象和创造,从而培养出达到更高理解水平所需的直觉。。要知道过去没有高阶认知我们没有任何代价,现在的代价是非创造级别的工作,对人类来说即将失去经济价值,因为AI的自动化会做得更好。提问与思考在许多事情都被自动化的情况下,什么是值得学习的呢?首先,学会提问,未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题,而不仅仅是回答问题。好的思考才能带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提,也是人类文明能够向前的动力。其次,学会广泛而深入地思考——尽可能多地吸收各种知识和思维模式,重点培养结构化思维。调将复杂的问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决这些部分,从而达到解决整体问题的目的。我们在上一章就提到了,目前AI模型都在练习如何根据长期目标来分解和执行计划,从而提升自己的智能,人类不是更应该这样吗?不然如何去评估和验证AI的执行结果呢?利用自然语言来表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述;所以AI不会减少编程的需求,而是让人人都能编程,这是通过算法和逻辑来解决问题的一种思维模式,可以帮助我们更好地结构化思考。通过广泛而深入的思考,我们才能定义真正对我们有价值的东西。成为超级个体

其他人在问
用什么AI写小说最好
以下为您介绍两种用 AI 写小说的方法: 1. 使用 Coze 工作流: 核心步骤包括用 Bing 搜索相关标题的内容;用程序将搜索结果结构化(不熟悉程序的可以忽略或直接复制文中的代码);用大模型草拟大纲,如标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要;再用大模型来写文章;最后输出文章内容。通过此工作流,能写出至少具有高中生水平的小说。 2. 人机协作: 先让 AI 生成大量创意,由人进行判断和挑拣。在写作过程中,AI 像水手那样勤勤恳恳,人负责掌舵。最后,人给出改进意见,AI 遵循修改。 需要注意的是,虽然这些方法能在一定程度上帮助创作小说,但目前 AI 写的小说还难以达到专业小说家的水平。
2024-11-02
ai将二维线稿生成三维图像
以下是关于将二维线稿生成三维图像的相关知识: 关键词和主题描述: 为生成想要的图像,可将图片内容分为二维插画和三维立体两种形式。 主题描述时,可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。比如一个动物园,里面有老虎、狮子等;一个女孩在森林里搭帐篷,要注意对场景中的人物进行独立描述,拆分元素,避免一长串文字,否则 AI 可能识别不到。 设计风格: 设计师较难直接表达设计风格,可找风格类关键词参考或垫图/喂图,让 AI 结合主题描述生成相应风格的图片。 研究某些材质如玻璃、透明塑料等的关键词时,会发现其中门道很多,需针对某一种风格单独进行“咒语测试”。 生成三维图像的相关公司和技术: 往创建 3D 模型方向发展的初创公司包括 Kaedim、Mirage 和 Hypothetic 等,大公司如 Nvidia 的 Get3D 和 Autodesk 的 ClipForge 也在关注。 Kaedim 公司总部在伦敦,主要通过 2D 图像生成 3 维模型。 像 BariumAI、Ponzu 和 ArmorLab 等公司在三维纹理生成领域努力。 线稿相关的 AI 应用: 可以用 Midjourney 生成线稿,PS 修正错误,再用 ControlNet 控制,Stable Diffusion 上色,多套 AI 组合提高出图质量和效率。
2024-11-02
ai建模
以下是关于 AI 建模的相关信息: OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持,还可通过微调对原始基本模型进行有限定制。其模型包括: GPT4 Beta:一组改进 GPT3.5 的模型,能理解和生成自然语言或代码。 GPT3.5:一组改进 GPT3 的模型,能理解并生成自然语言或代码。 DALL·E Beta:能在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。 Whisper Beta:能将音频转换为文本的模型。 Embeddings:一组能将文本转换为数字形式的模型。 Codex Limited Beta:一组能理解和生成代码的模型,包括将自然语言转换为代码。 Moderation:能检测文本是否敏感或不安全的微调模型。 GPT3:一组能理解和生成自然语言的模型。 作者 GongWang 分享的潦草建模,使用 Midjourney V6 生成工具,放大工具包括 Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl,深度图使用 Leia Pix,法线图使用 Shadermap。 在独立游戏开发中,为丰富训练集,先进行较短时间训练并用得到的模型生成类似目标画风的建筑、风景图像放回训练集。还做了正则化,复杂的图先去掉微调模型用底模生图,然后用 ControlNet 加上微调模型出新图。
2024-11-02
学习AI视频链接
以下为您推荐两个学习 AI 的视频: 1. 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili 链接:https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 介绍:由(女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课。干货满满,新手友好,能带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 2. 用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili 链接:https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 介绍:某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,此链接为第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-11-02
学习AI的视频
以下为您推荐一些学习 AI 的视频: AI 视频学社: 入门教程: 软件教程: 工作流教程: 交流群:需要学习 AI 视频的,参与 AI 视频挑战赛,参与 AI 视频提示词共创的小伙伴,直接扫二维码或联系三思或小歪【备注:AI 视频学社】,必须有 AI 视频账号才能进群,请勿随便申请好友。 每周 1 次直播(周五直播):@lailai 统筹负责 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐): (女神)主讲,和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课,新手友好,带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 ,某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-11-02
辅助生成电商图片的 AI 工具
以下是一些辅助生成电商图片的 AI 工具: 1. Midjourney 新编辑器: 玩法一:产品海报设计。将可乐等产品图片导入编辑器,通过简单操作和写提示词,生成不同风格的海报。 玩法二:家具材质变化。在电商家具展示中,利用图像重纹理化模式快速为沙发等换上各种材质。 玩法三:艺术字体海报。通过白底字体图,利用图像重纹理化模式变换成各种炫酷的字体海报风格。建议使用竖版白底文字图。详细操作请点击→ 2. CADtools 12:Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. 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。 4. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 AI 的生成设计工具,可根据用户输入自动产生多种设计方案。 此外,在电子商务领域,像可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来,预计用户仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。
2024-11-02
有没有关于工作任务分解为具体步骤的提示词
以下是关于将工作任务分解为具体步骤的提示词相关内容: 提示词工程的任务可分解为两个步骤,如 Pryzant 等人(2023)所做:第一步,模型预期检查当前提示词和一批样本;第二步,模型预期编写一个改进的提示词。 对于复杂任务,可将其分解成更小的步骤,并在提示词中明确每个步骤的具体操作,引导模型逐步完成任务。例如,使用以下逐步说明:步骤 1 用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本,并以“摘要:”作为前缀。步骤 2 将步骤 1 的摘要翻译成西班牙语,前缀为“翻译:”。 如果将任务分解,Claude 在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低。 为了鼓励模型仔细检查批次中的每个示例,并反思当前提示词的局限性,可指导提案模型回答一系列问题,如输出是否正确、提示词是否正确描述了任务、是否有必要编辑提示词等。 实际操作中,提示词插入整个输入序列的位置是灵活的,可能位于输入文本之前用于描述任务,也可能出现在输入文本之后以激发推理能力。在元提示词中应明确提示词和输入之间的相互作用。
2024-10-21
有什么工具可以帮助用户用okr的方式,分解成mvp
将OKR(目标与关键结果)分解成MVP(最小可行产品)的过程需要一些工具和方法来帮助用户进行有效的规划和执行。以下是一些常用的工具和方法,可以帮助用户实现这一目标: 工具 1. Trello: 功能:Trello 是一个基于看板的项目管理工具,可以帮助团队将OKR分解成具体的任务和MVP。 使用方法:创建一个看板,添加列表如“目标(Objectives)”、“关键结果(Key Results)”、“任务(Tasks)”、“MVP”等,将OKR逐步细化为具体的任务和MVP。 2. Asana: 功能:Asana 是一个强大的任务管理和项目管理工具,适合进行OKR到MVP的分解。 使用方法:在Asana中创建项目,设置目标和关键结果,然后将这些目标进一步分解成具体的任务,确定哪些任务构成MVP。 3. Notion: 功能:Notion 提供灵活的笔记、数据库和任务管理功能,可以用来管理OKR和MVP。 使用方法:创建一个数据库用于管理OKR,设置不同的视图(如任务视图、看板视图等)来跟踪目标的进展,并将关键结果细化为可执行的MVP。 4. Jira: 功能:Jira 是一个广泛使用的项目和问题跟踪工具,特别适合软件开发团队。 使用方法:在Jira中创建项目和用户故事,将OKR分解为具体的故事和任务,确定哪些故事构成MVP,使用sprint和看板视图来管理和跟踪进展。 5. Microsoft Planner: 功能:Planner 是微软提供的一个简单易用的任务管理工具,集成在Office 365中。 使用方法:创建计划板,设置OKR和相应的任务,将这些任务分配到团队成员,并标记出构成MVP的关键任务。 方法 1. SMART原则: 描述:确保每个目标都是具体的(Specific)、可衡量的(Measurable)、可实现的(Achievable)、相关的(Relevant)和有时间限制的(Timebound)。 应用:在定义OKR时,使用SMART原则确保目标清晰明确,有助于进一步分解为MVP。 2. 价值流映射: 描述:一种分析和设计流程的方法,旨在识别和减少浪费,提高效率。 应用:绘制从OKR到交付MVP的整个流程图,识别每一步的价值和瓶颈,将OKR有效地转化为MVP。 3. MoSCoW法则: 描述:一种需求优先级排序的方法,将任务分为必须(Must have)、应该(Should have)、可以(Could have)和不会(Won't have)。 应用:在分解OKR时,使用MoSCoW法则来确定哪些任务是MVP的一部分,确保优先完成关键任务。 4. 用户故事映射: 描述:一种用于管理产品功能和用户故事的技术,帮助团队了解和安排产品的工作。 应用:将OKR转化为用户故事,创建故事地图,确定哪些故事和功能构成MVP,确保MVP能实现核心目标。 这些工具和方法可以帮助团队有效地将高层次的OKR分解为具体的MVP,确保目标的实现和产品的快速迭代。
2024-05-28
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
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18
AI可以通过扫描我从而精准的判断出我骨头的位置并基于丰富的医疗学识制作出医疗思路,从而使我避免人工的失误且人类医生的刻意为难
目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展,但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置,并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策,例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位,但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且,大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的,不存在刻意为难的情况。
2024-08-26
个人通过AI技术商业变现的思路
以下是一些个人通过 AI 技术商业变现的思路: 1. 借助抖音平台对实体商家的流量扶持,开发 AI 抖音发广告的软件,每年对实体商家有 100 万多的基础曝光量,有几万家实体商家愿意花 3000 元、9000 元、10800 元购买,需求是懂软件开发的技术人员,熟悉抖音。 2. 开发 AI 私域做客户培育/用户旅程的软件,帮助不同的商家自动跟进/培育客户,需求是懂软件开发的技术人员,熟悉微信。 3. 开发针对 2 4 岁儿童的睡前故事的 AI 绘本,图文结合,以幼儿理解的解释方式在故事中表达出来。 4. 针对 3 10 岁儿童阅读教育,通过 Bot 实现自动化流程,结合 AI 绘本和视频。 5. 针对大学生社群和高校,对接商家进行广告推广。 6. 利用资源做海外跨境电商和外贸,对接 ToB 服务。 7. 开发法律咨询的 Bot,制作劳动合同法 Bot,个人机器人对接到 AI,建立数据库并回复。 8. 进行体检报告解读,利用企业资源打通企业培训。 此外,“AI 提示词工程师”刘海认为,应沉淀自己的想法,往商业化变现的方向多思考,积累企业方面的经验、思考和资金。对于在校生来说,这可以是遥远的规划,也可以是当下尝试的机会。 目前 Character.ai 还没有商业变现途径,但计划在不久的将来推出付费订阅模式,也可能采用广告支持的模式。该公司覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链,注重在整个价值链上积累数据,并利用数据来优化用户体验。
2024-08-17
AI商业变现思路
以下是一些 AI 商业变现的思路: Character.ai:目前还没有商业变现途径,但计划在不久的将来推出付费订阅模式,也可能采用广告支持的模式。其覆盖模型的研发、数据、应用等整个价值链,注重积累数据优化用户体验来获得竞争优势和市场份额。 自媒体人通过 AIGC:包括 AI 绘图十二生肖、化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频(徐悲鸿教育系列 AI 内容)、AIGC+地方文旅、重庆美术馆数字人、长沙美仑美术馆数字人、玛莎拉蒂汽车宣传片等。 AI 写作: 项目启动:确定目标客户群体,如大学生、职场人士、自媒体从业者等;选择合适的 AI 写作工具。 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,构建团队。 商业模式构建:确定服务内容,如提供论文、报告、文案等直接写作服务,制定质量控制标准。 运营与推广:在淘宝等电商平台开设店铺,建立写作培训社群,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设,与其他团队合作。 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展,根据市场需求拓展新服务和产品,收集客户反馈优化服务。
2024-08-17
我想进行机器学习、深度学习、人工智能等内容的科普讲解,请给我一个思路,应该如何给非专业人士讲解这些东西,应该从哪里开始讲起,请给我一些做的比较好的课程或者博客的参考,然后请帮我设计教学大纲。
以下是为您提供的给非专业人士讲解机器学习、深度学习、人工智能等内容的思路和教学大纲参考,同时为您推荐相关课程或博客: 讲解思路: 1. 从日常生活中的简单例子入手,引出人工智能的概念,让非专业人士能够直观感受到其存在和作用。 2. 逐步深入,介绍机器学习的基本概念和常见类型,如监督学习、无监督学习和强化学习,通过具体案例帮助理解。 3. 接着讲解深度学习,解释其与人脑神经网络的相似之处以及为什么会有“深度”之称。 4. 结合实际应用场景,展示这些技术的成果和影响,激发兴趣。 教学大纲: 1. 人工智能概述 介绍什么是人工智能(AI),通过智能语音助手、自动驾驶等实例说明其在生活中的应用。 2. 机器学习基础 解释机器学习的概念,即电脑如何找规律学习。 详细介绍监督学习,包括有标签的训练数据以及分类和回归任务。 讲解无监督学习,如聚类任务,通过新闻文章分组的例子帮助理解。 阐述强化学习,以训练小狗为例说明从反馈中学习的原理。 3. 深度学习探秘 说明深度学习参照人脑神经网络的原理。 解释为什么有多层结构被称为“深度”。 推荐课程或博客: 。这是某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频,一共两期,视频链接是第二期。两期内容都值得观看,访谈非常硬核。
2024-08-09
国内比较好的文生图的模型是哪个
目前国内较好的文生图模型包括: HunyuanDiT:使用双语的 CLIP 模型加多语言的 T5 模型作为文本编码器,但在中文生图方面仍有优化空间。 Kolors:是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。从技术报告来看,改进全面,具有更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力,以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题。在 LLM 大模型的加持下展示出超强的语义理解能力,支持中文输入和图片直出中文,出图效果很不错。
2024-11-01
老照片修复用哪个AI软件比较好
以下是一些可用于老照片修复的 AI 软件和工具: Stable Diffusion:启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,可在显存不够时放大图片。还可使用 GFPGAN 算法将人脸变清晰,将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本进行放大修复。 本地工具放大:https://www.upscayl.org/download 开源工作流: stability.ai 的 https://clipdrop.co/tools 画质增强: magnific:https://magnific.ai/ Krea:https://www.krea.ai/apps/image/enhancer Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 佐糖:https://picwish.cn/photoenhancerapi?apptype=apsbdapi&bd_vid=8091972682159211710 腾讯 ARC:https://arc.tencent.com/zh/aidemos/humansegmentation?ref=88sheji.cn 腾讯开源的模型(能恢复老照片):https://github.com/TencentARC/GFPGAN ,在线测试地址:https://replicate.com/tencentarc/gfpgan 美图老照片修复:https://www.xdesign.com/quality/?channel=sllbd90&bd_vid=11711254260543749686 Imglarger:https://imglarger.com/ Let's Enhance:https://letsenhance.io/ Waifu2x:http://waifu2x.udp.jp/
2024-10-29
我想翻译一些日漫,我该如何提问才可以让得到的翻译结果更接近正常人说话,而不是简单的直译。还有当翻译时ai遇到比较敏感的话题通常会拒绝回答或者委婉的回答,我不想这样,
在让 AI 翻译日漫时,如果您希望得到更接近正常人说话的翻译结果,而非简单的直译,您可以这样提问:“请以符合自然语言表达习惯和逻辑的方式,为我翻译这段日漫内容,注重语言的流畅性和生动性,避免生硬的直译。” 关于 AI 遇到敏感话题可能拒绝回答或委婉回答的情况,如果您不想这样,需要注意的是,AI 遵循一定的道德和法律规范,对于确实不适合或不被允许处理的敏感内容,强制要求其回答是不可取且不恰当的。但如果您认为某些话题并非真正敏感,只是被误判,您可以尝试更清晰准确地描述相关内容,以减少误解的可能性。
2024-10-27
国内哪个AI工具做的比较好在论文辅助写作,文字处理等方面。
在国内,以下 AI 工具在论文辅助写作、文字处理等方面表现较好: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,有助于提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可帮助精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 在 AI 文章排版方面,以下工具较为流行: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 中文内容仿写 AI 工具推荐: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ 是智能写作助手,能处理多种文体,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ 由腾讯 AI Lab 开发,提升写作者写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-27
国内比较好用的AI工具是哪个
以下是国内一些比较好用的 AI 工具: PPT 制作方面: Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。链接:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。链接:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。链接:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成等功能。链接:https://zhiwen.xfyun.cn/ 编程辅助方面: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于预训练大模型生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助代码语义索引和分析能力了解代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 Codeium:AI 驱动的编程助手,提供代码建议等帮助。更多辅助编程 AI 产品可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 思维导图方面: GitMind:免费跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路生成文章大纲。 TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求由 AI 自动生成思维导图。 EdrawMind:提供 AI 驱动的头脑风暴等功能。
2024-10-27
写工作总结或计划用哪个AI工具比较适合
以下是一些适合写工作总结或计划的 AI 工具: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 此外,还有一些在其他办公场景表现出色的 AI 工具: 1. 对于办公中编写 Excel 公式,您可以通过特定的提问方式,利用其交互性和迭代性来获取帮助。 2. 写邮件方面,如需要写一封关于未及时提供数据的中等大长度的摘要邮件,并列出必须解决的问题清单。 3. 会议总结方面,涵盖会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落等。 4. 项目管理方面,ChatGPT 可以创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 5. 销售话术总结优缺点方面,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等因素。 在文章排版方面,以下是一些流行的 AI 工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 3. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 受欢迎;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-27