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Aigc 常见名词解释

Answer

以下是一些 AIGC 常见名词的解释：

  • AIGC：AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。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 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类（如 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）、语音声音类（如 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）、图片美术类（如早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火的 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）。
  • SD：是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/Stability-AI/stablediffusion 。
  • chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT-4 的 LLM。
  • AI：人工智能（Artificial Intelligence）。
  • AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。
  • NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。
  • LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。

此外，还有一些相对较难的名词解释：

  • NAI：(Novel AI，一般特指 Leak)
  • 咒语：prompts，关键词
  • 施法/吟唱/t2i：Text2Image
  • 魔杖：t2i/i2i 参数
  • i2i：Image2Image,一般特指全部图片生成
  • inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘
  • ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件
  • hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络
  • 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练
  • 废丹：指完全没有训练成功
  • 美学/ext：aesthetic_embeddings,emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。
  • db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高
  • ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用
  • 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AIGC常见名词解释（字典篇）

AIGC：AI generated content，又称为生成式AI，意为人工智能生成内容。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。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。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...[heading1]SD是什么？[content]SD是Stable Diffusion的简称。是它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发，2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。当前版本为2.1稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/Stability-AI/stablediffusion我们可以通过一系列的工具搭建准备，使用SD进行想要的图片aigc（心想事成的魔法施与）。

AIGC常见名词解释（字典篇）

作者：小鱼干了发布时间：2023-06-29 23:45原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1-wA微信扫一扫关注该公众号[heading1]先热个身[content]chatGPT：是由致力于AGI的公司OpenAI研发的一款AI技术驱动的NLP聊天工具，于2022年11月30日发布，目前使用的是GPT-4的LLM。额！~ chatGPT我听过，也知道是啥，但你这个解释我直接给我干懵了，套娃呢，解释藏我不认识的单词是不！~ AI：人工智能（Artificial Intelligence）AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱你搞不出来的，大烧钱模型。这段解释chatGPT的释义，一句话就把关于AIGC的几个常见名词都涵盖了，不愧是去年火到我卖地瓜的二姨都知道的“鸡屁屉”。一个字！绝！

AIGC常见名词解释（字典篇）

|黑话|解释|<br>|-|-|<br>|NAI|(Novel AI，一般特指Leak)|<br>|咒语|prompts，关键词|<br>|施法/吟唱/t2i|Text2Image|<br>|魔杖|t2i/i2i参数|<br>|i2i|Image2Image,一般特指全部图片生成|<br>|inpaint|i2i一种maskredraw，可以局部重绘|<br>|ti/emb/炼丹|Train中的文本反转，一般特指Embedding插件|<br>|hn/hyper/冶金|hypernetwork，超网络|<br>|炸炉|指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练|<br>|废丹|指完全没有训练成功|<br>|美学/ext|aesthetic_embeddings,emb一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。|<br>|db/梦展|DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高|<br>|ds|DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使db的vram需求降到8g以下。开发时未考虑win,目前在win有兼容性问题故不可用|<br>|8bit/bsb|一般指Bitsandbyte，一种8比特算法，能极大降低vram占用，使16g可用于训练db。由于链接库问题，目前/预计未来在win不可用|后面这些难啃一些，随便看看吧

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请问还有哪些AIGC活动还未到截止日期
以下是一些尚未到截止日期的 AIGC 活动： 2024 上海国际公益广告大赛：截止 10 月 31 日。作品提交：sipsac.cn，主题为“潮起东方创益未来”，板块包括美丽世界、文化中国、科技生活，类型有平面、音视频、数字创新，金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千，还有全场大奖 10 万。 首届“海丝之光”AI 青瓷设计大赛：截止 2024 年 11 月 10 日。报名链接：，团队参赛最多 5 人，网络投票+专家评审，一等奖 10000 元，二等奖 5000 元，三等奖 1000 元。 百万奖金池重磅赛事“2024 AIGC 营销视频生态创新大赛 '真 AI 牛奶，真 AI 创意'”：作品提交时间为 10 月 11 日 11 月 30 日，专家评审时间为 12 月 1 日 12 月 9 日，成果发布时间为 12 月 10 日。 中国神兽复兴计划 AI 创作大赛开启：9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽，赢取 35 万元现金和实体大奖，获奖作品将获得全网流量曝光，由中央美术学院等权威高校支持。 生成式人工智能（AIGC）网络微短剧、微电影大赛征集评选活动：9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名，奖杯、荣誉证书 10000；二等奖 2 名，奖杯、荣誉证书 8000；三等奖 6 名，奖杯、荣誉证书 3000。 ComfyUI 共学 WaytoAGI 共学计划：8 月 20 23 日每晚 8 点，会议链接：。 全球 AI 视觉创意大赛（瓦卡奖 VACAT）：8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛（瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology），致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台，推动 AI 视觉技术的应用与创新。
2025-01-30
请联网搜索近期有什么AIGC相关的比赛活动
以下是近期的 AIGC 相关比赛活动： 【线上⬆️】，时间为 9 月 1 日 9 月 24 日。利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽，赢取 35 万元现金和实体大奖，获奖作品将获得全网流量曝光，由中央美术学院等权威高校支持。 ，时间为 9 月 3 日 11 月 3 日。一等奖 2 名，奖杯、荣誉证书及 10000 元奖励；二等奖 2 名，奖杯、荣誉证书及 8000 元奖励；三等奖 6 名，奖杯、荣誉证书及 3000 元奖励。 【线上⬆️】 。 【线上⬆️】，时间为 8 月 22 日 9 月 22 日。全球 AI 视觉创意大赛（瓦卡奖 VACAT Vision Arts Created by AI Technology），致力于构建 AI 视觉创意界的“奥斯卡”平台，推动 AI 视觉技术的应用与创新。 ，截止时间为 10 月 31 日。作品提交：sipsac.cn，主题为“潮起东方创益未来”，板块包括美丽世界、文化中国、科技生活，类型有平面、音视频、数字创新，金奖 3 万、银奖 1 万、铜奖 5 千，另外有全场大奖 10 万。 ，截止时间为 2024 年 11 月 10 日。让创意点亮传统，传承经典，一等奖 10000 元，二等奖 5000 元，三等奖 1000 元。 ，作品提交时间为 10.11 11.30，专家评审时间为 12.1 12.9，成果发布时间为 12.10 。 ，时间为 1 月 24 日 2 月 28 日。需用魔搭平台【AIGC 专区】麦橘超然模型作底模训练 LORA 模型，描绘心中理想世界，风格不限。提交 LoRA 及 6 张以上高质量作品，单张图片分辨率不低于 1024x1024 像素，每组作品展现一个世界观场景；避免鲜血、骷髅等敏感元素。一等奖 1 名，奖金 5000 元 + 证书；二等奖 3 名，奖金 3000 元 + 证书；三等奖 10 名，奖金 1000 元 + 证书。魔搭社区 AIGC 代言人奖：作品发小红书带一丹一世界话题并@魔搭 ModelScope 社区官方，浏览量满 800，前 20 名可得 300 元天猫超市卡。
2025-01-30
AIGC和AGI的区别
AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式，包括文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AGI（通用人工智能）则是一种让机器具备像人类一样的通用智能的目标，能够理解、学习和处理各种不同的任务和领域。 AIGC 侧重于内容的生成，是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。而 AGI 追求的是更广泛和通用的智能能力。 例如，AIGC 可以生成文章、艺术作品、短视频等具体的内容形式；AGI 则是期望机器能够像人类一样进行思考、推理、解决复杂的综合性问题等。 总的来说，AIGC 是 AGI 在内容生成方面的一种具体应用，而 AGI 是更宏观和高远的人工智能发展目标。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 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，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。其应用领域广泛，包括内容创作、广告、媒体等。 能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多。在语言文字类，有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；在语音声音类，有 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等；在图片美术类，有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型又带火了 Midjourney、谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等。 AIGC、UGC 和 PGC 都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容，反映用户的真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容，内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。AIGC 的优势在于可以快速、大规模地生成内容，适用于需要大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。
2025-01-19
什么是AIGC
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 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，其应用领域广泛，包括但不限于内容创作、广告、媒体等。 例如，在文字生成方面，可使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容；在图像生成方面，可使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等；在视频生成方面，可使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 是由用户生成的内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 是由专业人士或机构生成的内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，媒介也多样。语言文字类有 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等；语音声音类有 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；图片美术类有早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火了生成质量很高的 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。Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，代码模型权重已公开发布，当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7），源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion。
2025-01-10
AIGC是什么
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术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。AIGC 的应用非常广泛，例如 AI 文本续写、文字转图像的 AI 图、AI 主持人等。 在内容生成方面，AIGC 包括文字生成（如使用大型语言模型 GPT 系列模型生成文章、故事、对话等）、图像生成（如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等）、视频生成（如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等）。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式。UGC 由用户生成内容，优势在于内容丰富多样，能反映用户真实想法和创意，适用于社交媒体、社区论坛等互动性强的平台。PGC 由专业人士或机构生成内容，优势在于内容质量高、专业性强，适用于新闻媒体、专业网站等需要高质量内容的平台。 能进行 AIGC 的产品项目众多，能进行 AIGC 的媒介也很多，包括且不限于： 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。 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。 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。
2025-01-08
Ai名词解释
以下是关于 AI 的一些名词解释和相关信息： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理，包括认知、理解、生成等部分 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是以机器学习为手段，解决人工智能中的部分问题，涉及多门学科 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断 训练：通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型，通过大量标记过的数据来训练相应的系统，使其能够适应特定的功能 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）
2024-10-29
AI名词解释
以下是关于 AI 的一些名词解释、相关概念及应用场景： 名词解释： AI：人工智能（Artificial Intelligence） AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），即让电脑处理和理解人类语言 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模大，耗费资金多 机器学习：是人工智能的一个分支，是实现人工智能的途径之一，涉及多门学科，近 30 多年已发展为多领域科际集成。 推理：指利用训练好的模型，使用新数据推理出各种结论，也叫预测或推断。 训练：通过大数据训练出复杂的神经网络模型，用大量标记过的数据训练系统以适应特定功能。 自然语言：自然语言（NLP）的认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言，是人工智能和语言学领域的分支学科，包括认知、理解、生成等部分。 应用场景： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未详细说明具体应用）
2024-10-29
必须知道的最常用的名词解释比如GPU、AGI等等、列举出来按照重点排序
以下是按照重点排序的一些常用名词解释： 1. 算力：字面意思是计算能力，可简单理解为 GPU，即电脑里的显卡，购买云服务时，服务商也是购买显卡“租”给用户使用。一张显卡除了 GPU 外，显存也是重要参数。 2. GPU：图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. CPU：中央处理器，作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。 4. 显存：也被叫做帧缓存，作用是存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存，是用来存储要处理图形信息的部件。
2024-09-13
常见的AI变现途径有哪一些
常见的 AI 变现途径主要包括以下几种： 1. 开发智能体：例如像 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并在豆包 APP 上随时使用。 2. AI 绘画相关： 用 AI 制作服装，如单价 239 元的 AI 小绿裙卖了 1160 多份，销售额达 27 万。熟练者可用 sd 或 mj 制作，新手可用 mewxai 或幻火。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9 元，卖了 2675 份，销售额达 5 万。 3. 针对特定群体的服务：如针对宝妈群体的婴儿四维彩超 AI 预测，后续还包括头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。如果懂得私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。
2025-01-15
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时，需要考虑多个因素： 训练与推理方面：训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今，NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型（LLM）的推理，可能需要 H100 或 A100，而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面：大型 LLM 的参数数量众多，无法由单张卡容纳，需要分布到多个卡中。 硬件支持方面：虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行，但也有公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2，但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面：对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本，而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面：生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，在低端 GPU 上处理峰值通常更容易，若流量来自参与度或留存率较低的用户，以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外，算力可以理解为计算能力，在电脑中可直接转化为 GPU，显卡就是 GPU，除了 GPU 外，显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生是为了给 CPU 减负，生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在 AI 基础设施的考虑因素中，比较 GPU 时需要关注以下几个方面： 训练与推理： 训练 Transformer 模型除了模型权重外，还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型，且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今，更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群，仍需要长期承诺。 内存要求： 大型 LLM 的参数数量太多，任何卡都无法容纳，需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000，甚至 RTX 卡。 硬件支持： 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行，但也有一些公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是，模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用，可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求： 对延迟不太敏感的工作负载（如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序）可以使用功能较弱的 GPU，能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验，优化模型是必要的，以使成本降低到可管理的范围。 峰值： 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，新产品一经发布，请求量每天增加 10 倍，或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易，因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户，那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外，算力可以直接转化成 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外，显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
提示词的常见结构
提示词常见的结构包括以下几种： 1. 视频模型 Vidu 的提示词结构： 基本构成：主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介。需调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、分散的句式描述，避免模糊术语表达，使用流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化叙述，丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 与画面联想程度的说明：以单帧图像为例，通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图，帮助构建画面基本呈现效果；通过艺术风格描述进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 2. DALL·E 自动优化提示词结构： 提示词生成指南：强调使用精确、视觉化的描述而非难以捉摸的概念，清晰明确的指示有助于生成高质量图像。 提示词结构：是一个包括媒介、主题、背景、风格特点等多个元素的模板。媒介指定图像应模仿的艺术形式；主题是图像焦点，包括颜色、姿势和视角等；背景描述主题与环境的关系，包括时间、光线方向等；风格特点包括图像的独特艺术特点。还提供了生成图像和提出新想法的具体步骤和要求，默认设置除非另有说明会使用默认宽高比和风格，同时提醒避免使用违反服务条款的词语或概念。 3. Runway 提示词结构： 基本提示：纯文本提示遵循清晰结构，将相机运动、场景和主题的细节划分为单独部分时最有效。非纯文本提示为图片+基本提示词结构，使用输入图像时应专注描述希望在输出中看到的动作，而非图像内容。
2025-01-06
面试AI岗位的，常见面试题
以下是面试 AI 岗位常见的面试题相关内容： 1. 关于 AI 面试官的相关产品： 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，会收到评估、建议和得分。使用时需考虑数据安全性和隐私保护问题。 2. 成为“AI 提示词工程师”的岗位技能要求： 市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 对于零基础小白，建议找网上教程，看科普类教程，阅读 OpenAI 文档，理解参数作用，推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. AI 产品案例： 销售：话术总结优缺点、定制销售解决方案。 客服：定制客服话术。 HR：团队绩效管理、面试工具。
2024-12-13
AI在办公领域的常见应用有哪些
以下是 AI 在办公领域的一些常见应用： 1. 腾讯文档分类功能：利用数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 2. WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能：借助自然语言处理和机器学习，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 3. 联想设备管理平台：通过数据分析和物联网技术，对企业办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等，提高设备利用率，市场规模达数亿美元。
2024-11-22