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国内现有ai模型

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以下是 8 月正式上线的国内部分大模型:

  • 北京:
    • 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com
    • 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com
    • 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn
    • 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn
    • 百川智能(百川大模型):https://www.baichuan-ai.com/
  • 上海:
    • 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/
    • MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat
    • 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://intern-ai.org.cn

这些大模型在聊天状态下具有不同特点,例如:

  • 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax
  • 目前不能进行自然语言交流的:昇思、书生
  • 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)
  • 具有特色功能的:昇思可生图,MiniMax 可语音合成

此外,阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等不在首批获批名单中。据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。

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

References

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com智谱AI(GLM大模型)https://chatglm.cn中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn百川智能(百川大模型)https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/MiniMax(ABAB大模型)https://api.minimax.chat上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——能生成Markdown格式的:智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由AI生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有15元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成阿里通义千问、360智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中,广东省2家和其他省市1家也将陆续开放据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

快速学习 AIGC,有料通俗易懂版!

人工智能:一种目标,让机器展现智慧,Artificial Intelligence,简称AI生成式人工智能GenAI:一种目标,让机器产生复杂有结构的内容,Generative AI简称GenAI机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络-非常大量参数的函数大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称LLMsChatGPT:一个应用实例,形象比喻:通过投喂大量资料预训练后,ChatGPT会通过聊天玩“文字接龙游戏”了。英文解释:Chat聊天,G:Generative生成,P:Pre-trained预训练,T:Transformer类神经网络模型以上概念之间的关系如下图:AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。AIGC技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。ChatGPT是AIGC技术的一个应用实例,它代表了AIGC在文本生成领域的进展。ChatGPT是美国OpenAI公司开发的一款基于大型语言模型(Large Language Model,简称LLM)的对话机器人,它能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。用户界面如下:AGI、GenAI、AIGC几个概念的区别与理解可参考下图:更多概念可问Kimi、通义千问、文心一言等大模型,也可以继续往下看,会逐步讲解更多概念。国内主要模型公司及地址如下:

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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
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18
什么是大模型一体机
大模型一体机是一个相对复杂的概念。通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其本质是两个文件:一个是参数文件,类似于问答机器人的“大脑镜像”,负责处理和生成文本信息;另一个是包含运行这些参数的代码文件。 大模型的训练和使用过程可以类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 大模型的特点包括: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 在架构方面,大模型有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等类型。目前常见的 AI 助手多采用 decoderonly 架构。
2025-02-18
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
哪个ai工具可以根据现有的网站或截图生成源代码
以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具: :借助 GPT4 Vision 的能力,能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS,并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外,还有一些与网站制作相关的 AI 工具: Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark:网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop:网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid:网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面: :由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境,集成了多种功能,年度许可证起价 179 美元/月。 :开源的 AI 开发助手,能根据产品需求生成完整的代码库,遵循 MIT 许可证。 :Sourcegraph 的 AI 工具,作为全面的编程助手能理解整个代码库,个人使用免费。
2025-02-18
房地产策划可以通过AI实现有哪些使用场景
以下是房地产策划中可以通过 AI 实现的一些使用场景: 1. 房地产装修设计:像酷家乐装修设计软件,利用图像生成和机器学习技术为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好选择和调整。 2. 虚拟布置房产:例如 Interior AI 使代理商能够虚拟布置房产。 3. 潜在客户转化:Zuma 帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。 此外,AI 在活动策划中的应用也能为房地产策划提供参考,比如: 1. 活动主题及内容生成:根据房地产活动目标、参与者背景等信息,生成合适的活动主题和内容框架建议。 2. 邀请函和宣传文案生成:基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案,增强宣传效果。 3. 现场活动管理:利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。 4. 虚拟助手:AI 对话系统作为虚拟活动助手,为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 5. 活动反馈分析:自动分析活动反馈(文字、语音等),总结关键观点和改进建议。 6. 活动营销优化:基于参与者行为数据,优化营销策略,实现个性化营销。
2025-02-06
我想利用现有的20万条政务相关数据,基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型,该如何做,请给出具体实现流程,谢谢!
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程: 1. 数据准备:对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注,使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载:选择 qwen2.5 70B 大模型,并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署: 启动 OpenAI 兼容的 API 服务,根据硬件配置设置相关参数,如 tensorparallelsize(设置使用的 GPU 数量)、maxmodellen(定义最大输入序列长度)、maxnumbatchedtokens(设置 Chunked Prefill 的块大小)、maxnumseqs(限制并发处理的序列数量)。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互:可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互,对于更高级的使用方式,可以探索如之类的框架。 5. 模型训练:模型训练是一个复杂且计算量极大的过程,需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是,构建大模型是一个复杂的任务,需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中,可能会遇到各种问题,需要不断调试和优化。
2025-02-06
如何用现有人的照片生成拜年短视频
以下是用现有人的照片生成拜年短视频的流程: 1. 拍摄训练的图片:先拍好所需图片。 2. 使用 EasyPhoto 开始训练:放入图片开始炼丹,等待显示“The training has been completed.”表示完成。 3. 训练好的 lora 用来推理:开始推理,注意推理使用的底图尽量选择和自己外形、头发相似的图片,因为除了面部,发型等也是关键。 4. 先用 Stable different 脸一个自己脸部的 Lora,然后生成各种不同风格的图片。 5. 配音。 6. 在 heygen 里面让图片口型和配音对上。 7. 后期剪辑。 8. 封面制作。 制作最后的拜年祝福语,希望以上工作流能对您有所帮助。
2025-01-22
怎样利用自己现有的培训文档,制作一个AI agent可以担任系统分析员的工作,从文档中抽丝剥茧找出系统问题的根本原因和解决方案?
目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说,要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案,您可以考虑以下步骤: 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类,提取关键信息,例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术,对提取的信息进行标注和训练,使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式,让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题,以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能,根据实际应用中的反馈,调整训练数据和算法,提高其准确性和实用性。
2025-01-10
能够在现有的PPT基础上优化PPT的AI
以下是一些能够在现有的 PPT 基础上进行优化的 AI 相关信息: 卓sir 分享了使用 GPT4 和 WPS AI 制作和优化 PPT 的经验。他提到与 GPT4 交流体验舒适,通过多次迭代完成电商 PPT 大纲,WPS AI 能丰富大纲内容、快速生成 PPT 并进行主题配色和字体修改。 熊猫 Jay 介绍了 AI 生成 PPT 的主要思路,包括导入大纲到工具生成 PPT 以及优化整体结构,如按照公司要求自行优化字体、图片等元素,删改下载后的 PPT 内容。 市场上好用的 AI PPT 工具包括:Gamma 是在线 PPT 制作网站,支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片,可嵌入多媒体格式;美图 AI PPT 可通过输入简单文本描述生成专业设计,有丰富模板库;Mindshow 是 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能;讯飞智文是科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供多种功能。 相关工具链接: Gamma:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-12-27
国内有什么免费好用的文字转图片AI吗?
目前国内免费好用的文字转图片 AI 工具包括: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面而受欢迎,在创意设计人群中流行。 您还可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104 )查看更多相关工具。但需注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
国内有哪些多模态大模型
国内的多模态大模型有: “悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):“悟道・天鹰”(Aquila)是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。
2025-02-14
国内用那个平台或网站设计 logo 比较好
以下是一些国内可以用于设计 logo 的平台或网站: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,利用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20 。使用这些工具时,通常可根据品牌理念和视觉偏好,通过简单交互获得一系列设计方案,并进一步定制和优化,直到满意为止。
2025-02-13
AI在读取国内电商网址时由于限制经常读取失败,有什么解决办法吗
目前对于 AI 在读取国内电商网址时因限制而经常读取失败的情况,暂时没有明确有效的通用解决办法。这可能涉及到复杂的网络规则、电商平台的安全策略以及技术限制等多种因素。但您可以尝试以下几种可能的途径: 1. 检查网络设置,确保网络连接稳定且没有被限制。 2. 确认您使用的 AI 工具是否符合相关法律法规和平台规定,避免违规操作。 3. 联系电商平台的客服,咨询关于读取限制的具体政策和可能的解决方案。 4. 探索使用经过授权或合法合规的接口来获取所需数据。
2025-02-12
我想给我的品牌设计一整套的门店设计方案,现在哪个AI工具最合适,我需要中国内地的AI工具
以下是一些适合用于品牌门店设计的中国内地 AI 工具: 1. 藏师傅推荐的流程:通过获取 Logo 图片的描述、生成图片提示词,并输入 Comfyui 工作生成。相关链接:https://www.coze.cn/s/iDec2U13/ 2. 月度榜单中的相关工具: 美图公司的开拍,具有视频生成功能。 贝因科技的妙笔工坊,属于原生个人助理。 惊叹科技的 TalkAI 练口语,用于教育。 美图公司的美图设计室,具备图片生成功能。 秘塔网络的秘塔 AI 搜索,属于智慧搜索。 3. 生成 Logo 的 AI 产品: Looka:在线 Logo 设计平台,根据用户品牌信息和设计偏好生成方案。 Tailor Brands:通过回答问题生成 Logo 选项。 Designhill:基于用户输入生成个性化 Logo 设计。 LogoMakr:提供简单易用的设计工具和 AI 建议。 Canva:提供模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands:根据输入快速生成 Logo 方案。 标小智:中文 AI Logo 设计工具。 您可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20 。在选择工具时,建议您根据自身品牌理念和视觉偏好进行尝试和定制。
2025-02-11
deepseek相比国内其他的AI,特点有哪些
DeepSeek 相比国内其他 AI 具有以下特点: 1. 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,并且改进了 MoE 架构。 2. 在 LMSYS 排行榜上取得优异成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。 3. 训练成本远高于传闻,约 13 亿美元,定价低于实际成本导致高额亏损。 4. 其最好的“产品”除了模型,还有高质量的论文,如 V2 和 V3 发布时的对应论文得到全球研究者的仔细阅读、分享、引用和大力推荐。 5. 中国的最强模型之一,能与美国生产的第二强前沿模型竞争,在某些子任务上挑战了 SOTA,且更能优先考虑计算效率,以弥补 GPU 访问的限制,并学会比美国同行更有效地利用资源。 同时,DeepSeek 区别于大多数中国的 AI 创业公司,更像是一家研究机构。它有钱,有不输于巨头、远多于创业公司的弹药。但并非所有巨头都愿意有一个自己的 DeepMind。此外,DeepSeek 的“极简算力”模式使其在竞争中具有一定优势,如迅速赶超了法国的 Mistral AI。
2025-02-10