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怎么打造属于自己的AI

回答

以下是打造属于自己的 AI 的方法:

对于新手,可通过 Coze 快速创建 AI Bot:

  1. 访问官网首页 https://www.coze.cn/home 。
  2. 在中间的对话框里直接和“Coze 扣子 AI”对话,按照提示操作。
  3. 发出需求后,扣子 AI 会根据需求创建新的 AI Bot,创建成功后点击回答的链接进入配置页面。
  4. 一个最简单的 AI Bot 就创建好了,可以在页面上进行对话测试,也能分享到微信、飞书等平台。

此外,还有更深入的设计步骤:

  1. 确定功能范围,编写 prompt 提示词设定 Bot 的身份和目标。
  2. 创建知识库,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系。创建路径为:个人空间 - 知识库 - 创建知识库。支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型,本次使用本地文档。上传文档时注意内容切分粒度,可添加特殊分割符如“###”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“###”。
  3. 创建工作流,告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建路径为:个人空间 - 工作流 - 创建工作流。工作流设计好后先试运行,无误后发布。如果任务和逻辑复杂,可结合左边“节点”工具,如调用大模型、数据库、代码等。在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

1.对于完全没有基础的新手,其实最快捷、也是最简单的创建第一个属于自己AI Bot的方式就是在官网首页,可以通过以下链接访问:https://www.coze.cn/home1.就在中间的对话框里,你就可以直接和"Coze扣子AI"对话,然后就可以直接创建你的第一个AI Bot了,这个过程非常简单,只需要按照提示一步一步操作即可。1.发出回答后,你会发现扣子AI已经开始根据我们的需求创建一个全新的AI Bot了。等创建成功后,点击它回答的链接,就可以直接进入到已创建AI Bot的配置页面了。1.抛开各种复杂的功能,一个最简单的AI Bot就创建好了,你可以直接在这个页面上进行对话测试,也可以直接分享到微信、飞书等平台上,让你的朋友来体验你的AI Bot了。个人感觉这个创建AI Bot的方式可以说是给新手最友好的方式了,不需要任何配置和操作,你只需要通过对话的形式告诉它你的需求,它就会帮你创建一个属于自己的AI Bot了,虽然按我目前测试的结果来看,这个快速创建的功能还是比较简单的,试了几次,只会根据你的需求动态生成以下配置:AI提示词AI Bot头像AI Bot名称AI Bot开场白AI Bot预置问题如果可以根据需求动态加上一些相关的自带插件甚至是自带工作流就更好了,不过目前已有的功能给小白来说应该已经足够了,毕竟是快速创建,不需要任何编程基础,就可以创建一个属于自己的AI Bot。

安仔:Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

1.对于完全没有基础的新手,其实最快捷、也是最简单的创建第一个属于自己AI Bot的方式就是在官网首页,可以通过以下链接访问:https://www.coze.cn/home1.就在中间的对话框里,你就可以直接和"Coze扣子AI"对话,然后就可以直接创建你的第一个AI Bot了,这个过程非常简单,只需要按照提示一步一步操作即可。1.发出回答后,你会发现扣子AI已经开始根据我们的需求创建一个全新的AI Bot了。等创建成功后,点击它回答的链接,就可以直接进入到已创建AI Bot的配置页面了。1.抛开各种复杂的功能,一个最简单的AI Bot就创建好了,你可以直接在这个页面上进行对话测试,也可以直接分享到微信、飞书等平台上,让你的朋友来体验你的AI Bot了。个人感觉这个创建AI Bot的方式可以说是给新手最友好的方式了,不需要任何配置和操作,你只需要通过对话的形式告诉它你的需求,它就会帮你创建一个属于自己的AI Bot了,虽然按我目前测试的结果来看,这个快速创建的功能还是比较简单的,试了几次,只会根据你的需求动态生成以下配置:AI提示词AI Bot头像AI Bot名称AI Bot开场白AI Bot预置问题如果可以根据需求动态加上一些相关的自带插件甚至是自带工作流就更好了,不过目前已有的功能给小白来说应该已经足够了,毕竟是快速创建,不需要任何编程基础,就可以创建一个属于自己的AI Bot。

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

[heading5]3)创建【知识库】,整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。创建知识库路径:个人空间-知识库-创建知识库知识库文档类型支持:本地文档、在线数据、飞书文档、Notion等,本次使用【本地文档】按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。💡小技巧:知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,我们可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“###”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”,内容填“###”。最终的知识库结果如下,同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以编辑或删除。[heading5]4)创建【工作流】,告诉AI机器人应该按什么流程处理信息。[content]创建工作流路径:个人空间-工作流-创建工作流“AI前线”Bot的工作流最终结果如上,本次只用到了“知识库”进行处理。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试工作流无误后,就可以点击发布啦。如果任务和逻辑复杂,可以结合左边“节点”工具来实现。比如:可以在工作流中再次调用【大模型】,总结分析知识库内容;可以调用【数据库】存储用户输入的信息;可以调用【代码】来处理复杂逻辑等等;💡个人建议:工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计Bot前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。

其他人在问
生成式AI和AIGC是什么,有什么区别和联系?
生成式 AI(Generative AI)是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC(人工智能生成内容)指利用生成式 AI 创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于:AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于:生成式 AI 侧重于技术本身,强调生成新内容的能力;AIGC 侧重于生成的内容,是生成式 AI 所产生的具体成果。
2024-11-04
genAI是什么
Gen AI(Generative AI)即生成式人工智能,是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。 生成式 AI 是人工智能的一个细分流派,在 80 年的 AI 发展史中,它相较之前的所有 AI 实现方法有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中,甚至给人通过了图灵测试的感受。 生成式 AI 和 AIGC 密切相关,利用 Gen AI 创建的内容即 AIGC(AIGenerated Content)。 生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成,并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等,在多个领域展现出广泛的应用前景。
2024-11-04
AI是什么时候发展起来的
AI(人工智能)的发展最早可以追溯到上世纪。1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1945 年,Alan Turing 就考虑用计算机来模拟人脑,设计了 ACE 来模拟大脑工作。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。1994 年,一组 52 名心理学家签署了有关智能科学的广泛定义的社论。2000 年代初,“通用人工智能”(AGI)一词流行起来。2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发了全球的 AI 浪潮。
2024-11-04
我是初学者,我该如何学习AI知识,如何一步一步的由浅入深的学习呢?
对于初学者学习 AI 知识,由浅入深的学习路径如下: 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的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 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,了解它们的工作原理和交互方式。 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自己的成就。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。
2024-11-04
寻找中文AI 可以对话
以下为您推荐一些可以进行中文对话的 AI 工具: 1. Character.ai:更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。 2. TXYZ:是一个帮助大家搜索、查询专业文献并可以进行对话的 AI 工具,提供从搜索获取、查询对话获取知识再到管理知识的一站式服务。它是唯一和预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下面都有直达 TXYZ 的按钮。用户可以自己上传 PDF 论文或者链接,通过它来在专业文献中迅速找到自己想要的答案和内容,在对话中还能提供论文参考,给出可信的背书。但内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。 此外,关于创建能够进行对话的聊天机器人,API 非常擅长与人类甚至自己进行对话。关键在于告诉 API 它应该如何行事,然后提供一些例子。还可以给 API 赋予一个身份,例如让其作为 AI 助手、生物学研究科学家等回答。API 作为一种语言模型,还能够进行文本补全、转换和翻译。
2024-11-04
寻找能人机对话的AI工具
以下为您推荐一些能人机对话的 AI 工具: 1. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify:https://speechify.com/ ,是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可作为多种应用程序使用,能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,是一套服务,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型,易于使用,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外,在游戏领域,也有一些与生成式 AI 相关的应用: 1. 许多初创公司正考虑使用生成性 AI 来创建可互动的可信角色,如 Charisma.ai(https://charisma.ai/)、Convai.com(https://convai.com/)、Inworld.ai(https://inworld.ai/)等,旨在为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具以便创作者给角色设定目标。 2. 目前成功的生成性 AI 工具之一是 Runwayml.com(https://runwayml.com/),它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。但目前还没有专为视频游戏服务的类似一体化平台。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-04
AI 打造个性化学习路径
以下是关于 AI 打造个性化学习路径的相关内容: 在教育领域,AI 的应用带来了颠覆性的改变。个性化学习平台通过集成算法和大数据分析,能实时跟踪学生学习进度、诊断学习难点并提供个性化建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式的分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 AI 在自动评估方面也有显著进展,如利用自然语言处理技术的 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能自动批改作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 智能辅助教学工具使课堂教学更丰富互动,如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 可创建定制学习内容。 在虚拟现实和增强现实方面,AI 技术不断推动边界。如 Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 生成式人工智能在教学中的应用包括: 个性化学习计划:分析学生表现,根据知识差距和个人学习风格创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸:生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通:与新的 AI 工具结合,为学生提供更好的准备工具。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法和建议: 英语学习: 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习: 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获取个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,能更高效、个性化地进行学习并取得更好效果。但需注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-29
我想做一个知识库管理,用于用户累计只是,在此基础上打造属于用户个人的知识库,通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件,请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件,您可以考虑以下几个关键方面: 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统,如关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra),以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构,包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等,确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面,方便用户录入知识,支持多种格式,如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能,允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系,让用户能够将知识分类存放,便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签,提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能,支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法,确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型,如自然语言处理模型,用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化,使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别,如管理员、普通用户等,控制用户对知识库的操作权限,保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据,以防止数据丢失。 提供数据恢复功能,确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面,提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则,使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化,确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试,包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况,不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件!
2024-10-29
如何打造AI Agent
打造 AI Agent 主要分为以下步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,构建高质量的 AI 数字人时,在构建数字人的灵魂方面,需要注意以下工程关键点: 1. AI Agent:要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分怎样去驱动躯壳部分,需要将灵魂部分的所有接口定义出来,然后躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等,同时要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配问题。 3. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,需要解决网络耗时和模型推理耗时导致的响应太慢的问题。 4. 多元跨模态:不仅仅是语音交互,还可以根据实际需求添加其他感官的交互,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理这些情景。
2024-10-12
如何打造自己的知识库
以下是打造自己知识库的一些方法: 1. 使用 GPT 打造个人知识库: 将大文本拆分成若干小文本块(chunk)。 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,这些向量与文本块的语义相关,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时,先将问题转换成问题向量,然后与向量储存库中的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把对应的文本块提取出来,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如,对于一篇万字长文,可以拆分成多个包含不同内容的文本块。 2. 基于 GPT API 搭建定制化知识库: 涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限,约 4096 个,可参考 OpenAI embedding documents 中的 embedding API 解决方案。 3. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人: 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,并将信息存储起来。 创建知识库路径:个人空间 知识库 创建知识库。 知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等,可使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧:在内容中加上特殊分割符(如“”)以便于自动切分数据,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一个数据段,若内容有误可编辑或删除。
2024-09-09
打造一个智能体要做哪些参数的调整?
打造一个智能体通常需要进行以下参数的调整: 1. 模型调整: 选择所需的模型。 设置模型的温度,温度会影响输出的随机性。 调整模型的输出长度参数,默认输出长度通常为 512,可能不足以满足需求。 2. 提示词相关: 输入提示词,可使用准备好的提示词模板编排进智能体。 编写开场白,其内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 3. 功能添加: 根据实际需求选择“添加功能”,如至少选择“开场白”功能。 4. 工具选择: 根据具体需求挑选并添加合适的工具,以确保智能体满足需求。 5. 特定插件参数(以空间风格化插件为例): image_url:毛坯房的图片地址。 Strength:提示词强度,即提示词对效果图的影响度。 Style:生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等。 user_prompt:用户输入的 Promot 提示词。 此外,像 OpenAI 和 Google 推出的智能体,还需要在保持模型能力不变的情况下缩小参数规模,升级架构来提升性能,并让终端参与分担一部分模型的计算量以应对实时性和多模态的需求。
2024-08-07
怎样打造一个属于自己的免费数字人
一、方案 1. 制作流程 打开剪映,添加需要朗读的文字到文字轨道,并修改好。 点击朗读,进行声音克隆,完成克隆后选择喜欢的数字人形象,并把自己的克隆音色换上去。 最后,一键智能生成字幕,再自行调整文字样式并校准叫完成了。 2. 数字人“私有化” 打开谷歌浏览器,点击链接并点击 open colab 就进到程序主要运行界面.在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”。 点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频,保持默认参数,点击“START”就能生成。 二、实战 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部,打开“数字人”选项,选取一位免费的、适合的数字人形象。 选择数字人形象时,软件会马上播放出该数字人的声音。可以判断是否是你需要的,点击右下角的“添加数字人”,就会将选择的数字人添加到当前视频中。 接下来,可以直接删除先前导入的文本内容。为了让视频更美观,为视频增加背景图片。 最后点击预览按钮,查看生成的数字人效果。 以上就是为你提供的关于如何打造一个属于自己的免费数字人的方法,希望对你有所帮助。
2024-05-09
如何借鉴“决战拜年之巅”:这是一款基于 GLM 大模型开发的微信小程序游戏,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问,自由对话打出属于自己的结局。实现一个工作场合的游戏
以下是借鉴“决战拜年之巅”实现一个工作场合游戏的相关要点: 1. 开发背景:“决战拜年之巅”是参加 Globalgamejam 游戏比赛时,在 48 小时内开发的,主题源于“make me laugh”,产品负责人谐音想到江浙沪孝子排行榜的“孝”,结合春节想到做类似拜年的东西。 2. 火爆情况:在参赛群发布半成品后,在 QQ、微信迅速火爆,两天内有 200 万用户,最高峰同时在线 6 万人,服务器一度支持不了,凌晨才做好调整,后续有厂商赞助服务器,上线约一周。 3. 游戏特点:基于 GLM 大模型开发,又称过年模拟器,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问自由对话打出结局。 4. 借鉴要点: 明确创新主题和玩法,结合特定场景和需求。 注重用户体验,及时应对服务器等技术支持问题。 利用 AI 技术实现角色互动和自由对话。 需要注意的是,“决战拜年之巅”被认为可能是一个 chatbot 而非严格意义上的游戏。在设计工作场合的游戏时,要明确以下三个点:(具体要点未在提供的内容中明确)
2024-11-02
数字贸易属于数字经济的范畴吗
数字贸易属于数字经济的范畴。 在相关的资料中提到,数据是数字经济的核心组成部分,且大多数数据未被充分利用或其价值集中在少数大型公司手中。同时,国家实施大数据战略,推进数据基础设施建设,鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用,省级以上人民政府也应将数字经济发展纳入规划。此外,国家还在推进数据开发利用技术和数据安全标准体系建设,促进数据安全检测评估、认证等服务的发展,建立健全数据交易管理制度,支持开展相关教育和培训等,这些都表明数字贸易与数字经济密切相关,属于其范畴。
2024-10-15
runway具体属于哪种赛道,怎么描述它
Runway 属于 AI 视频领域。它是一款最先推出模型的 AI 视频产品,目前仍维持着领先地位,并在不断快速迭代。 其产品定位更偏向影视、艺术表达,具有以下特点和优势: 1. 擅长真实系、风景、空间视频生成,对二次元场景支持不佳。 2. 支持绿幕场景生成、视频绿幕抠像等,方便影视制作和后期处理。 3. 7 月更新的 Gen3 支持 Alpha Turbo(更快速)和 Alpha(更强表现力)两种模式,增强了对复杂提示词描述的理解和对图像运动元素的识别,能够实现富有想象力的过渡和场景中元素的精确关键帧。还支持设置图片作为动画首帧/尾帧,但目前不支持笔刷等高级调节能力。单次生成视频时长最长可达 10 秒,可延长到 40 秒。 4. Gen3 Alpha Turbo 支持竖屏尺寸视频生成、加大力度发力视频到视频(风格转绘)能力,并表示即将推出更多控制能力。 Runway 由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作,年初在互联网爆火。2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型,能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验,同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问,网页端有 125 积分的免费试用额度(可生成约 105 秒视频),iOS 有 200 多,两端额度不同步。 相关链接: 1. 查看 Runway 目前支持的场景和视频案例:https://runwayml.com/product/usecases 2. Gen1 能力介绍:https://research.runwayml.com/gen1 3. Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 4. 学习 Gen1 详细设置方式的视频:https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 5. 官方网站:https://runwayml.com/
2024-10-12
这样做属于自己的ai
以下是关于如何制作属于自己的 AI 的相关信息: 可以从人类驱动开始,使用 AI 来修改完善,例如先自己写博客文章,再利用自动填充和语法反馈工具改进,甚至借助 AI 定义概念。 有时也可以先让 AI 生成写作内容,然后根据自己的需求和风格进行修改,使其符合自己的特点。 像 Character.ai 覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链,其商业模式注重积累数据和优化用户体验。 利用 Coze 可以搭建属于自己的 AI Bot,国内版刚发布不久,部分功能如官方和第三方插件的 API 调用和返回结果不太稳定,但功能完善强大且符合国情本土化。国外版有免费的 GPT4 大模型使用,插件和工作流功能更丰富稳定,自定义功能更多,能更灵活地定制 AI Bot。
2024-10-02
用Ai设计的画稿,是属于我个人的吗?我可以商业使用吗?
AI 绘画的版权问题一直存在争议。在 Midjourney 流行后,用户无需自己搭模型就能获取大量 AI 生成的图像,但关于其是否道德或合法尚无定论。有观点认为 AI 只是从现有素材库中拼接和重塑内容,真正的创意来自原始艺术家;也有观点认为 AI 绘画需要创意,prompt 能体现这一点,因此在艺术社区和 AI 图片分享评论区常有相关争执。 目前旧的法律法规未覆盖 AI 相关场景,包括国内著作权内容也未对 AI 相关进行说明。在新的法律法规出台前,使用 AI 制作的图版权可能是公版,不能保证著作权。为确保版权,建议将机器生产的内容作为原始素材,在后期多下工夫突出“人类创作”部分。 AI 绘画在个体方面的应用包括成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷(如 T 恤、杯子实物等)、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等。在公司方面,包括设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用等。 在工作中出图方面,不同人员有不同的应用,如 harry 用于兴趣学习、自媒体素材、自定义节点开发;古戈尔用于视频、动画;二师兄用于图像流制作、装修工程和建筑工程等。
2024-09-14