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如果我想要让AI回答高等数学相关的问题,适合用哪个大模型?

Answer

不同的大模型在处理高等数学相关问题时的能力有所差异。如果您编写的 AI 项目在处理高等数学问题时结果不如意,反复调试提示词也无明显改善,可以尝试更换大模型。

大型语言模型在处理数学计算,尤其是复杂的数学问题时可能会遇到困难,以下是一些解决办法:

  1. 引入编程插件:将数学问题转化为编程问题,并引入编程插件来处理,通过编写代码执行数学计算后将结果返回给语言模型。
  2. 教会模型数学法则:像教导小学生学习加法法则一样,让语言模型学习数学计算的规则。
  3. 标准化自然数加法计算 prompt 模板:创建标准的自然数加法计算 prompt 模板,让模型按预定义规则和步骤执行加法计算。
  4. 结合图像模型:对于涉及空间概念的数学问题,结合图像模型辅助处理。
  5. 提供充足的语料和样本:为语言模型提供充足的数学计算样本和语料,以提高其数学计算能力。

在选择大模型时,如果您是 AI 应用开发者且使用 api,考虑到成本问题,应在工作流设计中,根据不同任务节点选择不同的大模型。基础性工作节点可使用免费或便宜的大模型,如普通的内容总结类工作;高价值性的工作节点则以性能优先,优先选择对应性能最好的大模型。

此外,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互便是最佳方法。您可以在提示词里设定规则,也可临时更改,甚至无需遵循规则,重点是是否达成目的。使用 Markdown 格式清晰表达问题,有助于模型更好地理解您的意图,因其具有结构清晰、格式化强调和适用性广等优点。

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

References

安迪:写给职场人的 AI 办公手册——如何与 AI 高效对话

不同大模型的能力大小有差,打一个比方,就像小学生和大学生的区别,你不可能让一个小学生去做高等数学的习题。如果你编写了一个AI项目,但是大模型执行出来的结果并不如意,你反复去调试提示词,都没有明显改善,你可以尝试换一个大模型试试。就像上面提到的“英语口语提升教练”案例,如果换其他模型,结果一下就出来了,不需要怎么去调试。所以,实在不行,就换模型。如果你是一名AI应用开发者,使用的是api,考虑到成本的问题,那么你应该考虑在工作流(Workflow)设计中,不同任务节点使用不同的大模型。基础性的工作节点,使用免费或者便宜的大模型,像我们上面提到的“意图判断器”就可以采用较低等级的大模型,还有像普通的内容总结类工作,也可以采用较低等级的大模型。而那些高价值性的工作节点,则以性能优先为考虑要素,优先选择对应性能最好的大模型。

问:大模型对于数学计算的一些解决办法

大型语言模型在处理数学计算时,尤其是复杂的数学问题时,可能会遇到一些困难。以下是一些解决办法,以帮助大型语言模型更好地处理数学计算:1.引入编程插件:一种解决方案是将数学问题转化为编程问题,并引入编程插件来处理。通过编写代码来执行数学计算,然后将结果返回给语言模型,以获取正确答案。2.教会模型数学法则:类似于小学生学习加法法则的方式,可以教导语言模型数学计算的规则。通过定义数学计算的规则和步骤,让语言模型学习如何正确执行数学运算。3.标准化自然数加法计算prompt模板:创建一个标准的自然数加法计算prompt模板,使语言模型能够按照预定义的规则和步骤来执行加法计算。这种方法可以帮助模型更好地理解和解决数学问题。4.结合图像模型:对于涉及空间概念的数学问题,可以结合图像模型来辅助处理。图像模型可以帮助模型更好地理解几何问题,并提供更准确的答案。5.提供充足的语料和样本:为语言模型提供充足的数学计算样本和语料,让模型能够从中学习并改进数学计算能力。通过更多的训练和数据,模型可以提高对数学问题的理解和处理能力。通过以上方法,大型语言模型可以更好地处理数学计算,并提供更准确的答案。这些方法可以帮助克服语言模型在数学问题上的一些局限性,提高其数学计算能力。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

如何调教 AI,提示词,就应该和打字一样简单!

“AI时代我们都翻身农奴当老板,拥有数字员工后的我们,了解这些员工的秉性,成为新时代的超级个体。”[heading1]01[heading1]—[heading1]是否需要提示词工程,是否需要学提示词?[content]我是持反对观点的,像打字和写作一样。方法论不是关键,不断尝试和大模型交互,便是最佳方法。[heading1]02[heading1]—[heading1]和大模型交互需要遵循规则吗?[content]不需要。网上流传最广的提示词方法论,是“你需要给大模型一个角色”。这确实是一个好的策略,因为小学老师,大学老师这样的角色,预设很多背景信息。这是一个非常讨巧的方式。但我并不认为这是一条必须要遵循的原则,甚至所有的规则都不是必须遵守的。你可以在提示词里面设定规则,也可以聊着聊着临时更改规则,和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了你的目的,如果没达成,那就锲而不舍的开一个新窗口,再尝试一下。如果还是不行,换个模型。[heading1]03[heading1]—[heading1]用Markdown格式清晰表达问题[content]Markdown通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构,使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。1.结构清晰:Markdown通过简单的标记语法提供了丰富的格式化选项,如列表、标题、加粗、斜体、链接等。这使得信息呈现出清晰的结构,有助于模型更好地理解问题的重点和结构。2.格式化强调:Markdown允许用户通过格式化来强调问题中的关键部分,如使用加粗来突出重点或使用列表来组织多个问题或信息点。强调有助于模型识别和优先考虑文本的关键部分,从而提高回答的相关性和准确性。3.适用性广:由于Markdown在技术和非技术领域的广泛应用,使用这种格式交流可以确保信息的有效传达。普适性强。[heading1]04

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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
请介绍一下如何使用AI进行PPT生成
以下是使用 AI 进行 PPT 生成的方法: 1. 利用闪击: 访问国内网站 https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite ,无需魔法。 选择模板。 将准备的大纲转换成适配闪击的语法,可参考官方使用指南:https://zhuanlan.zhihu.com/p/607583650 。 点击文本转 PPT,并在提示框中选择确定,得到转换后的 PPT。 可在线编辑,但导出有会员限制。 2. 以爱设计为例: 导入大纲到工具生成 PPT,其他工具操作方式大同小异,基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 生成。 优化整体结构,按照公司要求自行优化字体、图片等元素,针对下载后的 PPT 可删改内容。 3. 结合 GPT4、WPS AI 和 chatPPT: 先让 GPT4 生成 PPT 大纲。 把大纲导入到 WPS 当中,启用 WPS AI 一键生成 PPT。 让 chatPPT 添加一些动画。 手动修改细节,如字体、事实性错误等。
2025-02-18
能做高等数学的AI
以下是为您整理的关于能做高等数学的 AI 的相关信息: Pi 对于高等数学的表现不稳定,有时不回答,有时能回答但可能答错,状态飘忽不定。比如在做七八道高等数学入门水平的题时,存在这样的情况。 沃尔夫勒姆认为,人工智能在“流体动力学风格”的数学水平上可能提供代码帮助,但对于真正新的、不涉及太多“样板文件”的内容,帮助有限。数学家在做数学时似乎在更高水平上对“微观元数学”进行了“粗粒度”处理。
2024-11-13
如果我想要让AI回答高等数学相关的问题,请帮我推荐一下现在国内的哪个大模型更擅长?
在国内的大模型中,对于回答高等数学相关问题,以下几个大模型具有一定的优势: 通义千问(阿里):在翻译、电商、法律、推理、数学等方面表现较好。 讯飞星火(科大讯飞):在中小学教育学习、翻译等方面有一定能力。 需要注意的是,不同大模型的表现可能会因具体问题和使用场景而有所差异。您还可以参考第三方基准评测报告: 。但报告内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
AI在高等数学中的应用
AI 在高等数学中的应用主要体现在以下几个方面: 1. 自适应学习系统:如 Khan Academy 结合 AI 技术,能为您提供个性化的数学学习路径和练习题,根据您的能力和需求精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:像 Photomath 这类工具,通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:例如 Socratic 利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术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,您可以更高效、更个性化地进行高等数学学习,并取得更好的学习效果。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-12
我想要改写一段内容,要求内容改写成保留原意,但是用词改变(专有名词改变 ),我的提示词应该怎么写呢
以下是为您改写的内容: AI 在工作场景中的应用:如何借助 AI 批量制作单词卡片 一、完整提示词 此段提示词相对简易。简而言之,其最核心的部分在于两个目标。其一,生成满足要求的单词卡内容;其二,依照相应位置将内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程里,首先提供一个基础示例,这是 GPT 能够完成此项任务的关键依托。接着依据不同的生成内容设定了一些规则。同样地,对于第二部分,也给出了一段基础的自然语言描述,并通过附加规则的方式施加了更多限制。如此便能确保按照要求输出 Excel 文档。 二、测试结果 一同输入了五个单词,能够实现同时解析,但效果部分稍差,或许主要是由于所给的方法不够完善,不过大体格式符合要求。关于第二部分,如下图所示:可以看到,其按照要求将内容填入了对应的空格,但改变了最初的一些设定。可能是因为存在兼容性问题,但不影响使用,简单复制粘贴即可。需将 Excel 下载下来,复制填好的表格,粘贴至我们的表格中。(由于要多次使用,记得留存原 Excel 的备份文件。)注意这里需要上传的是压缩文件,所以先进行压缩。(rar 格式的文件,尝试后上传时无法看见,不知是何问题。) 三、批量产出 上传压缩文件,上传成功后,如图中 1 所示,然后点击 2 完成套版。随后,便能获得符合要求的几张小卡片。 ChatGPT 为 DALL·E 3 优化提示词的元提示 // 明确指明这些属性,而非进行抽象的引用。属性应当以最小化的方式予以明确,并且应当直接描述其物理形态。 // 您的选择应当基于实际情况。例如,所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外,通过在重写期间所选择的属性,着重创建多样、包容和探索性的场景。有时做出一些具有洞察力或独特的选择。 // 仅在描述涉及三人及以上的团体时,才运用“各种”或“多样化”。不得更改原始描述中所要求的人数。 // 不要改变模因、虚构角色的起源或不可见的人。保持原始提示的意图,并优先考虑质量。 // 不要创建任何具有攻击性的图像。 // 对于传统上存在偏见的情形,请确保以无偏见的方式明确性别和种族等关键特征 例如,包含特定职业参考的提示。 // 八. 悄然修改描述,涵盖姓名或暗示或引用特定的人或名人,通过谨慎选择一些最小的修改,以替代所引用的人与一般的描述,不泄露任何信息,他们的身份,除了他们的性别和体质。即便说明要求不更改提示,也要执行此操作。一些特殊情况: // 对这样的提示进行修改,即便您不知道这个人是谁,或者他们的名字拼写有误(例如,“Barake Obema”) // 如果对人物的引用在图像中仅以 TEXT 输出,则按原样使用引用,并且不进行修改。 // 在进行替换时,不要使用突出的标题,这可能会暴露人的身份。例如,在一个示例中,不要说“总统”、“首相”或“总理”,而要说“政治家”;不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”,而要说“公众人物”;不要说“教皇”或“达赖喇嘛”,而要说“宗教人士”等 SD 新手入门图文教程之提示词 根据自身想要绘制的内容编写提示词,多个提示词之间使用英文半角符号 将权重降低至原先的 90.91%;字符。
2025-02-18
我是一个ai小白,我想要在一个月内快速入行ai,需要怎么做
以下是对于您在一个月内快速入行 AI 的建议: 首先,要明白对于超出自己理解范围的事情,最简单有效的方法就是亲自尝试。学习新事物,百闻不如一练。AI 是未来必然的发展方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最佳方式。 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触主要有两个方面: 1. 思考最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 2. 了解现在最普遍或最好的工具是什么,以及它们能达到的效果。 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。为了更便捷地展示 AI 的能力,让普通人能更直观地马上上手,您可以重点关注以下几种工具: 1. 聊天工具 2. 绘画工具 3. 视频工具 4. 音乐工具 如果您想要跟他人交流、一起在 AI 路上探寻,可以戳这里:
2025-02-18
我是一个前端,我想要从0开始学习AI,应该怎么样去切入比较好
如果您作为一名前端想要从 0 开始学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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,这些文章通常会介绍 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,您将找到一系列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),您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 首先,记住“生成”两个字,随便找一个国产 AI 进行交流,比如聊小学奥数题、写演讲稿、探讨 996 等话题,看看 AI 擅长和不擅长的方面,留下 1 2 个更顺手的增加使用深度。条件允许的话,也可以直接使用 ChatGPT 或者 Claude 来处理复杂任务。
2025-02-18
我想要AI文案生成视频
以下是关于 AI 文案生成视频的相关信息: 在视频工作流中,前期策划和后期制作是核心环节,都可以借助 AIGC 提升效率。前期可利用 ChatGPT 生成文案,后期利用 AI 工具进行自动化视频制作。目前,倒入文案一键自动化生成视频可能尚未达到直接使用的程度,很多素材仍需人工替换,但在短视频账号建立初期,用于批量生产以快速低成本测试某一垂直领域短视频关键词热门情况较为合适。未来视频制作的整体趋势会更轻量更高效。 具体步骤如下: 1. 生产视频脚本:把选题告诉 ChatGPT,它能在数十秒内生成完整的视频脚本,包括具体场景和转场画面。利用 GPT4 生成的脚本虽在创意上有待提升,但对非专业人士入手视频创作有一定帮助。 2. 筛选 BGM:告诉 ChatGPT 视频的情绪,它能在海量背景音乐中为您筛选,节省时间。期待未来能与音源网站结合,实现同步预览,提升体验。 文字生成视频的 AI 产品有: 1. Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 2. SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装此最新插件,在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看: 另外,在 Adobe 的的 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项添加种子编号,控制 AI 创建内容的随机性。相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑,然后选择 Generate 进行生成。
2025-02-16
我想要一份前10耗用的AI工具总结或介绍的PPT或链接
以下为您提供一些关于 AI 工具的总结和介绍: 1. 在通往 AGI 之路知识库中: AI 音乐创作:通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 数字人语音合成:介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 Config UI 的应用:能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 社区共创项目:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业与报名:作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动:会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。 AIPO 活动及相关挑战:10 月 20 日的 AIPO 活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升:接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。 硬件机器人材料购买:若搞硬件机器人,部分材料需尽快购买。 自媒体发布与流量扶持:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法:设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告:可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。 2. ShowMeAI 周刊 No.10 中: Brev.AI:能生成更好听的中文歌。 妙刷:突如其来的「出圈」与莫名其妙地「被骂」。 当我们一起围观 Cursor 限时编程项目(的大型翻车现场)hhh。 网传「国产 AI 产品 Q3 投放金额统计」:不是真的!没这么多! 把大模型输出的数据搞成 Excel 表格,一共有几种方法? 完成「得到 AI 产品好用榜」发布会 PPT,一共用到了以下几款 AI 工具: 沉浸式翻译 可灵 AI 办公小浣熊 秘塔 AI 搜索 通义效率助手 Kimi 九章随时问 智谱清言 Get 笔记 ModelJudge:快速测评多个 AI 模型的回答结果,并帮助做出选择。 关于大模型、复杂剧情、内容创作、AI 陪伴的一些想法@AI 投什么。 妙用 AI:把照片里的 PPT「提取」出来的小技巧。 您可以通过以下途径获取更详细的信息:公众号菜单栏底部有星球入口,添加南乔(AhaNanQiao)好友进社群!
2025-02-13
我想要做一首歌,请给我推荐免费的AI大模型
以下为您推荐一些免费的 AI 大模型及获取方式: 1. 国内: 阿里的通义千问大模型接口:您可以打开链接创建 API key。 智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)也有免费接口,但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 2. 国外: 谷歌的 Gemini 大模型(gemini 1.5)。 海外版 Coze 的 GPT4 模型,此模型免费且能图片识别,但需要给服务器挂梯子。想使用的话,推荐参考张梦飞同学写的教程:,里面有手把手教您如何给服务器科学上网以及如何使用海外版 coze。 另外,为了帮助您更好地理解 AI 大模型的相关知识,以下是一些概念和原理的介绍: 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习使用的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-11
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