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有什么特别好的AI识别图片的大模型API

回答

以下是一些关于 AI 识别图片的大模型 API 相关的信息:

  • 学习笔记《【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人》中提到,对于识别印刷体图片,会先将图片变成黑白、调整大小为固定尺寸,然后与数据库中的内容进行对比得出结论。但这种基于规则的方法存在多种局限,而神经网络专门处理未知规则的情况,在图片识别中具有优势。
  • 搭建 OneAPI 可以汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型。
  • 0 基础手搓的“AI 拍立得”概念旨在简化操作流程,提升效率。用户可以选择拍摄场景类型并立即拍照,AI 会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。其实现场景包括图片转成文本和图片转绘图片等。例如,图片转成文本时,大模型会根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

学习笔记:【这就是 ChatGPT】了解原理让大语言模型 AI 成为你的打工人

如果识别一个印刷体图片,我可能会怎么做神经网络解决的是未知规则的处理。先把图片都变成黑白大小变成固定尺寸和数据库的东西对比得出结论然而,这种情况过于理想化。不仅存在多种字体,即使对于印刷体,不同的拍摄角度也引入了多种例外情况。虽然存在图形算法进行矫正,但整体方法仍然是基于不断添加规则。这种方法本质上是试图通过不断增加和完善规则来解决问题,这显然是不可行的。虽然这种方法可以解决象棋的问题,但对围棋来说就非常困难了。围棋的每个节点有三种可能状态:白、黑或空,加上不同节点间状态的组合,现有的资源无法应对。神经网络专门处理未知规则的情况。将图片转换为黑白,调整图片至固定尺寸,与数据库中的内容进行对比,最终得出结论。神经网络的发展得益于生物学研究的支持,并且在数学上提供了一种方向,使其能够处理未知的情况,如手写体识别。关于这部分内容,非常建议看《这就是ChatGPT》这本书,它的作者是被称为”在世的最聪明的人”,研究神经网络几十年,创作了Mathematica、Wolfram等备受推崇的软件,这本书最特别之处还在于,导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个AI技术发展的历史,对于了解AI,大语言模型计算路线的发展,起到提纲挈领的作用,非常值得一读。本文写作过程中得到了[byzer-llm](https://github.com/allwefantasy/byzer-llm)作者祝威廉的大力支持,在此感谢。byzer-llm选择了一个非常特别的技术路线,在大模型时代显得尤为重要。

DIN:全程白嫖 - 拥有一个AI大模型的微信助手

1.搭建[OneAPI](https://github.com/songquanpeng/one-api),这东西是为了汇聚整合多种大模型接口,方便你后面更换使用各种大模型。下面会告诉你怎么去白嫖大模型接口。2.搭建[FastGpt](https://fastgpt.in/),这东西就是个知识库问答系统,你把知识文件放进去,再把上面的大模型接进来,作为分析知识库的大脑,最后回答你问题,这么个系统。如果你不想接到微信去,自己用用,其实到这里搭建完就OK了,他也有问答界面。3.搭建[chatgpt-on-wechat](https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat),接入微信,配置FastGpt把知识库问答系统接入到微信。这里建议先用个小号,以防有封禁的风险。搭建完后想拓展Cow的功能,我推荐Yaki.eth同学这篇教程[Yaki:GPT /MJ接入微信](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),里面的cow插件能进行文件总结、MJ绘画的能力。完成上面3步就算OK了,那我们正式开始。

0基础手搓AI拍立得

点击下方拍摄按钮,一起打开有意思的未来:)[heading1]1.背景[content]在每次使用大模型工具时,总需要先编写复杂的Prompt,再上传图片,接着等待模型生成反馈,整个流程显得繁琐冗长。出于简化操作、提升效率的需求(作为一个懒人的自我救赎),我萌生了“AI拍立得”的概念:即拍即得,简化流程,让操作更直观、更高效。之前的直播分享内容中也有提到关于AI拍立得的能力,往期回顾:[Inhai:Agentic Workflow:AI重塑了我的工作流](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MhC0wBXyBiDB8DkR0L5c6P7Pn1g)[heading2]1.1在线体验[content]究竟什么是AI拍立得呢?不如快速体验一把就知道了!Pailido ->拍立得的谐音名称,是不是很好记😂AI拍立得- Pailido拍照就能给你快速生成各类文案!🔍微信小程序搜索:Pailido丰富场景自由切换快速生成闲鱼文案生成外卖/大众点评[heading2]1.2交互逻辑[content]用户可以选择拍摄场景类型,并立即拍照,AI会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则,迅速生成符合情境的反馈,避免繁琐的额外操作。[heading2]1.3实现场景[content]1.图片转成文本1.1.逻辑:用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。1.2.核心:图片理解和文本整理润色。1.3.场景:生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版...2.图片转绘图片2.1.逻辑:用户上传图片后,大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求。2.2.核心:图片风格化滤镜。2.3.场景:图片粘土风、图片积木风、图片像素风...

其他人在问
我没有知识库,如何让AI就某一问题穷尽搜索
要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索,一般会涉及以下步骤: 1. 文档向量化:知识库中的文档需要被转换成向量形式,以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时,会完成文档的向量化,这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索: 相似性计算:使用相似性度量方法(如余弦相似性)计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择:根据相似性得分对所有文档进行排序,通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。 信息抽取:从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案,可能涉及进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段:将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 此外,像生物进化中通过自然选择的方式,从特定规则开始逐步改变(可能随机),在每一步保留最有效的规则并丢弃其他,这种方法不是我们通常定义的“人工智能”(更像是“遗传算法”),但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好,因为维度越多,陷入局部最小值的可能性越小。 同时,给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书,当 AI 遇到不确定问题时,可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,或者利用整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。
2024-11-13
零基础学习AI,需要报名学习,还是先免费网站开始
对于零基础学习 AI,您可以先从以下几个方面入手: 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,包括人工智能是什么,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,您可以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。 建议您一定要掌握提示词的技巧,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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 至于是否需要报名学习还是先从免费网站开始,这取决于您的个人情况和学习习惯。如果您希望有系统的指导和监督,并且经济条件允许,报名学习可能更适合您。但如果您想先初步了解和尝试,从免费网站开始也是一个不错的选择。
2024-11-13
AI村民构建的AI小镇资料
以下是关于 AI 小镇“离谱村”的相关资料: 离谱村之歌: 村民阿飞创作的村歌,歌词中描绘了离谱村村民不种田,只搞 AI 的狂欢。代码是他们的麦田,数据是他们的酒,机器学习、深度神经等技术他们玩得转,算法优化、模型训练如同游戏般简单。从早到晚只有键盘的敲击声,AI 的梦想正在成形。村里有智能机器人、自动车等未来元素,村民用 AI 种菜、放牛,智能管家解决烦恼。离谱村的夜因 AI 灯光而明亮,这里的故事将传遍每个角落,其 AI 成果让世界震撼。 离谱村的共创故事: 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的 900 人共创项目,目前是用飞书做整体协同。一部完全由 AI 制作完成的短片《离谱村的故事》获得了 MIT 电影黑客松的 Best Video 第一名。其中的配音是用 Audiobox 捏出来的,为保证离谱熊声线的一致性,还用了 GPTsovits 对其声音做了专属训练。有专门的离谱村百科和村民目录用于素材管理,接下来会引入离谱家人的共创内容。 离谱村介绍: WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践,有 1000 万的访问量。离谱村是 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的样子,它不仅是物理空间,更是灵魂的避风港,激励着人们发挥想象力创造独特生活方式。
2024-11-13
小白相接处AI做副业推荐怎么开始
以下是给小白接触 AI 做副业的一些建议和相关操作步骤: 一、叨叨两句 前两天有朋友问“小白应该选什么 AI 产品上手好”,今天整理思路来带大家盘一盘。需要注意的是,以下推荐带有强烈主观性,只作参考。 二、被夺舍的小爱同学!——把大模型接入小米音箱(小白操作全步骤教程) 1. 方案二、本地部署教学(node.js)小白推荐!!! 第四步:填写 API 服务 智普: 接口地址:https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 模型:glm4flash 硅基: 选择 AI 服务为自定义 接口地址:https://api.siliconflow.cn/v1 模型:Qwen/Qwen2.57BInstruct 其他模型的 API 端口请参考官方文档:https://migptgui.com/docs/apply/ 第五步:语音服务 官方说明:https://migptgui.com/docs/faqs/tts 我试了很久,参数都正确,但是小爱同学就没有声音了,大家可以自己按照官方文档尝试一下,有机会的话给我反馈一下。我这里使用的是默认方案。 第六步:启动服务 在最上方可导出编辑的内容,格式为 json 格式,如果改错了可以导入之前保存的配置。 单击启动,回到 powshell 界面。 每次调整设置都需要重置后重新启动。 建议回答完毕后增加结束的提示语,可以提高连续对话的稳定性。 官方常见问题文档:https://migptgui.com/docs/faqs/noreply 三、元:AI 玄学初体验 一个因徽章误入玄学局的小白:26 号是相聚时间,作为一个 2050 WaytoAGI 组织的志愿者,原本在即兴表演那块帮忙,因为会用徽章机、又极度喜欢收集吧唧,所以 2050 之旅就是制作一堆由离谱村村民为内容的徽章,并把这项传统手艺散播给所有玄学摊的小伙伴,从而先熟悉了这帮靠谱又辛苦的志愿者们。
2024-11-13
室内设计的ai软件
以下是一些用于室内设计的 AI 软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 此外,还有以下相关应用: 1. 酷家乐等设计软件:可快速生成个性化室内设计方案,允许用户上传户型图并通过 AI 生成多种设计方案。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。
2024-11-13
AI有哪些应用领域
AI 的应用领域十分广泛,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 药物研发,加速研发过程。 个性化医疗,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 信用评估,帮助做出贷款决策。 投资分析,辅助投资者决策。 客户服务,提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐,根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化,改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价,根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人,回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护,预测机器故障避免停机。 质量控制,检测产品缺陷提高质量。 供应链管理,优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育,提供个性化学习体验。 农业,分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用提高效率。 此外,还有众多具体的 AI 应用产品,如: 1. 辅助创作与学习:AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划:AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警:AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理:办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易:AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。 总之,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-13
黏土风格 api
以下是关于黏土风格的相关信息: Lora 下载地址: CLAYMATE 黏土 lora:https://civitai.com/models/208168?modelVersionId=236248 ,lora 触发词 claymation 。 迪福森博士的黏土动画风格:lora 触发词 madeofclay ,https://civitai.com/models/181962/doctordiffusionsclaymationstylelora 。 Clay style:https://civitai.com/models/121119/claystyle 。 Clay world:https://liblibaionline.vibrou.com/web/model/b8053c33f4834062808a0f4504a112b8/2024050717150952860830009.safetensors?attname=%E7%B2%98%E5%9C%9F%E4%B8%96%E7%95%8CSD1.5_v1.5.safetensors ,提示词写 Clay world,lora 权重 0.5 0.8,重绘幅度 0.3 0.5,大模型自己挑一个。 大模型下载地址: 迪士尼真实卡通混合:https://civitai.com/models/212426/disneyrealcartoonmix ,模型触发词:modisn disney, modisn disney style 。也可以选择不同的模型测试比如:Playground AI's Playground v2.5 1024px ,https://civitai.com/models/325263/playgroundaisplaygroundv251024px 。 基于 AI 的图像玩法中,黏土风格的图片基于 SD 实现可以用这两个 Lora 搭配好一点的 3D SDXL 模型实现。 关键词示例: 一只橘猫:Op art portrait An orange cat 。 粘土风格(图标):Tiny cute isometric(等距)+(物体)+maxemoji,soft lightingsoft pastel colors+3Dicon+clay+blender 3d+名人画风(或者背景颜色) 。 等距粘土物体:等距+物体+maxemoji,soft lightingsoft pastel colors/pastel background+3Dicon+clay+blender 3d+背景颜色 。 人偶:yasuko blythe dolls(安子布莱斯娃娃/也可以换成其他知道的娃娃名称)+灯光/颜色/背景/材质+clay(粘土)+style Yoshitomo Nara(良奈吉友画风/或者其他名人风格) 。 例子:Tiny cute isometric coffee shop,maxemoji,soft lightingsoft pastel colors,3Dicon,clay,blender 3d,Blue background ,翻译:可爱的等距咖啡店,表情符号,柔和的灯光柔和的粉彩,3D 图标,粘土,blender 3d,蓝色背景 。 例子:yasuko blythe dolls,pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d,Yoshitomo Nara ,翻译:安子布利娃娃,柔和的背景,柔和的灯光,柔和的色彩,3d 图标粘土渲染,blender 3d,风格吉友奈良 。 例子:BallJointed Doll,pastelbackground,soft lighting,soft pastelcolors,3d icon clay render,blender3d,Yoshitomo Nara ,翻译:BJD 娃娃,柔和的背景,柔和的灯光,柔和的色彩,3d 图标粘土渲染,blender 3d,吉友奈良 。
2024-11-11
如何快速创建调用API的应用
以下是快速创建调用 API 应用的步骤: 1. 了解请求的组成部分: Body:用于传递请求主体,GET 方法中通常不使用。 Path:定义请求路径,GET 方法中可编码参数在其中。 Query:定义请求查询部分,是 GET 方法常用的参数传递方式。 Header:定义 HTTP 请求头信息,通常不用于传递参数。 2. 配置输出参数: 在配置输出参数界面,可自动解析或手动新增参数。 包括设置参数名称、描述、类型、是否必填等。 对于 Object 类型参数,可添加子项。 3. 调试与校验: 在调试与校验界面填写输入参数并运行。 查看输出结果,Request 为输入传参,Response 为返回值。 4. 发布:在插件详情页右上角点击发布。 以创建调用 themoviedb.org API 应用为例: 注册并申请 API KEY:前往 themoviedb.org 注册,依次点击右上角头像 账户设置 API 请求 API 密钥 click here,选择 Developer 开发者,填写相关信息并提交,获取 API 读访问令牌备用。 构建 GPT:新创建 GPT,设置名字和描述,添加 Instructions 内容,并添加 Webpilot Action 和粘贴相关 Schema 内容。
2024-11-08
有没有文生图的api
目前市场上有许多文生图的工具,一些比较受欢迎的包括: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能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,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因其高质量的图像生成效果和用户友好的界面在创意设计人群中流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104 ),可以查看更多文生图工具。 国产大模型中,智谱和文心等也可以实现文生图的功能。
2024-11-05
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
有没有好用的 tts 的 api 推荐啊
以下为您推荐一些好用的 TTS API: 1. 出门问问 Mobvoi: API 官网:https://openapi.mobvoi.com/ 语音合成(TTS)API 地址:https://openapi.mobvoi.com/pages/soundlibrary 语音合成(TTS)操作文档:https://openapi.mobvoi.com/document?name=%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E5%90%88%E6%88%90%EF%BC%88TTS%EF%BC%89 接口请求域名:https://open.mobvoi.com/api/tts/v1 接口请求频率限制:5 次/秒 提供多种方言和风格,满足不同场景需求,实时合成支持 SSML。 2. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ElevenLabs Prime Voice AI 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,使创作者和出版商能够生成逼真、高品质的音频。人工智能模型能够高保真地呈现人类语调和语调变化,并能够根据上下文调整表达方式。 3. Speechify:https://speechify.com/ Speechify 是一款人工智能驱动的文本转语音工具,使用户能够将文本转换为音频文件。它可作为 Chrome 扩展、Mac 应用程序、iOS 和 Android 应用程序使用,可用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 4. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal Microsoft Azure Speech Studio 是一套服务,它赋予应用程序能力,让它们能够“听懂、理解并与客户进行对话”。该服务提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能。此外,它还提供了自定义的语音模型,这些模型能够适应特定领域的术语、背景噪声以及不同的口音。 5. Voicemaker:https://voicemaker.in/ AI 工具可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许您创建自定义语音模型。Voicemaker 易于使用,非常适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-30
和硅基流动类似的销售大模型api的平台
以下是一些与硅基流动类似的销售大模型 API 的平台: 1. Silicon 硅基接口: 官方提供接入 API 的教学文档。 以其为例,有众多开源模型(Yi、Qwen、Llama、Gemma 等)免费使用,还赠送 14 元体验金,有效期未知,被认为是 API 接口中方便且实惠的选择。 注册和使用地址:,邀请码:ESTKPm3J 。 注册登录后,单击左边栏的 API 密钥,单击新建 API 密钥,单击密钥即可完成 API 密钥的复制。 支持多种大模型,也支持文生图、图生图、文生视频,可自行探索。通过此接口可调用千问 2.5 模型,满足日常对话需求且免费调用。 2. 智普 GLM4 接口: 正在 BigModel.cn 上使用智谱 API 打造新一代应用服务,通过专属邀请链接注册可获得额外 GLM4Air 2000 万 Tokens 好友专属福利,链接:https://www.bigmodel.cn/invite?icode=xxcbnybpRLOsZGMNOkqaLnHEaazDlIZGj9HxftzTbt4%3D 。 进入个人中心,先完成实名认证,再单击左边栏 API KEYS 或右上角的 API 密钥,进入后单击右上角的添加 API,鼠标移至密钥上方,单击复制即可得到智普的 API key 。 请注意,在注册和使用这些平台的 API 时,一定要保管好密钥,不能公开,否则后果很严重。
2024-10-28
意图识别
以下是关于意图识别的全面介绍: 意图识别在自然语言处理领域是常见话题,随着大型模型兴起,其在智能体的 Brain 模块中承担主要工作。 意图识别的定义:当用户输入指令,通过感知模块传递到 Brain 模块,Brain 模块对其做出反应,本质上是一种分类任务,区分用户具体意图,在单一或多智能体系统中都至关重要。 通过常见智能助手如 Siri、小爱同学的例子可更直观理解。 在 AI 搜索中,意图识别的关键作用包括对用户提问进行分类,如导航类(如搜索“ThinkAny”为打开官网)、信息查询类(如搜索“什么是 AI 搜索引擎”为了解行业)、交易类(如搜索“笔记本电脑”为购买)、本地信息类(如搜索“附近的烤肉店”为找附近餐馆)等,还存在其他分类和多级子分类,但面临枚举无法穷尽的问题。 对搜索意图分类可匹配更准的信息源和更好的回复提示词,提升检索召回率,保证搜索结果个性化。目前主流实现方案主要通过提示词请求大模型完成识别,但准确度不够高,大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 在提示词中使用意图分类的理论依据是人工智能的意图识别理论,其核心观点包括通过自然语言处理技术从用户查询中识别目的或需求,考虑上下文理解以更全面理解意图,将识别出的意图分类并与预定义指令或操作匹配执行相应任务。具体步骤包括定义意图类别、分析用户输入、进行意图分类和执行相应操作。
2024-11-07
哪个ai可以帮我识别数学公式并写成文档呢
像 FindFormula 这样的函数已经在使用机器学习启发的技术来获取数据并尝试为您生成“合理的公式”,它或许能够帮助您识别数学公式并写成文档。
2024-10-30
有什么模型或者工具可以直接完成: 上传音频文件,输出文字稿,并且文字稿会做声纹识别区分说话人
以下是为您提供的相关信息: Hedra:hedra.com 放出了基础模型 Character1 的研究预览版,即日起在 http://hedra.com(桌面和移动)上提供。它可以直接文字转语音,目前有 6 个语音,也可以直接上传音频。 Sovits:关于基于 Sovits 的声音训练及推理,需要准备数据集,百度网盘链接为:https://pan.baidu.com/s/14iK32JKIPvjmf1Kfq21mzg?pwd=hjhj 提取码:hjhj 。模型的安装比较简单,拷贝就行,详情请看网盘里的说明。提取人声的最佳模型是 mdxnet,提取出来的声音一般还需要用 iZotope RX 等软件精细处理,去掉杂音、和声和混响,达到“干声”效果。iZotope RX 软件链接:https://pan.baidu.com/s/1NXh67SViKm39zT08U7zg?pwd=kmhd 提取码:kmhd 。安装时记得把 vst3 和 aax 勾上,主程序安装完成后,替换补丁是直接复制粘贴,不需要双击运行。安装完成后,打开提取的人声,左下角的控件移动到最左边,让图形更加清爽。去混响可按特定顺序操作,并通过调整数值以耳朵为准感受效果,合适则点击渲染应用到整首歌。
2024-10-23
你可以帮我识别图形并打标吗
以下是为您提供的关于图形识别和打标的相关信息: 有一些工具和资源可以帮助进行图形打标,例如: 图像打标助手:上传任意一张或多张图片,打标助手就会自动识别图像内容,并返回适用于 AI 模型训练标注的图像描述。 基于 GPT4Vision 做的免费批量打标工具:支持一次性给 100 张图像打标、批量下载标注文件、批量增加/删除前缀、手动改标注。但需添加自己的 OpenAI API Key。 关于图形认知题: 图形认知题是一种教育活动或测试,旨在帮助孩子们识别、区分和理解不同的图形和图案,常用于儿童早期教育,促进视觉和认知发展。 其特点包括图形识别、颜色识别、大小和比较、排序和分类、图形与现实世界的关联、空间关系、图形的绘制与再现等。 创作时可以结合手工方式,让家长和孩子在互动中完成。 还可以让 GPT 根据场景生成五个场景中常见的事物,以制作完整的图片。
2024-10-22
通过拍照识别多张单据,并且根据单据内容生成统计表
很抱歉,目前知识库中没有关于通过拍照识别多张单据并根据单据内容生成统计表的相关内容。但一般来说,要实现这个需求,可能需要以下步骤: 1. 选择适合的图像识别技术和工具,例如使用深度学习框架训练专门的图像识别模型,或者利用现有的成熟的图像识别服务。 2. 对拍摄的单据图像进行预处理,包括图像增强、裁剪、矫正等操作,以提高识别的准确性。 3. 设计有效的单据内容提取算法,准确提取出关键信息。 4. 将提取的信息进行整理和分类,按照统计需求进行数据汇总和计算。 5. 选择合适的方式展示生成的统计表,如表格、图表等。 这是一个较为复杂的任务,可能需要综合运用图像处理、机器学习和数据处理等多方面的知识和技术。
2024-10-22
. 了解射频识别技术的基本原理及常见应用。 2. 能够利用射频识别技术开展实践,了解物与物 之间近距离通信的过程。 第7课 电子标签我揭秘 7.1 乘坐火车时,人们只需拿身份证在检票机上刷一下,便能顺利通过检票 闸机,进出火车站。在这个过程中,正是 RFID 技术在发挥作用。 揭秘射频识别技术 本课将关注以下问题: 1. RFID 系统的工作流程是怎样的? RFID 是一种物品标识和自动识别技术,本质上是一种无线通信技术, 无须与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成(图 7
射频识别(RFID)技术是一种物品标识和自动识别的无线通信技术,无需与被识别物品直接接触。RFID 系统由电子标签和读卡器组成。 其基本原理是:读卡器发射特定频率的无线电波,当电子标签进入有效工作区域时,产生感应电流,从而获得能量被激活,并向读卡器发送自身编码等信息,读卡器接收并解码后,将信息传送给后台系统进行处理。 常见应用包括:乘坐火车时的身份证检票,物流领域的货物追踪管理,图书馆的图书借还管理,超市的商品结算等。 在利用射频识别技术开展实践时,能够了解物与物之间近距离通信的过程。例如在物流中,货物上的电子标签与读卡器之间通过无线电波进行信息交互,实现对货物的实时监控和管理。 RFID 系统的工作流程大致为:读卡器发射无线电波,激活电子标签,电子标签向读卡器发送信息,读卡器接收并解码信息后传送给后台系统。
2024-10-21
大小模型协同有哪些设计,具体应用有哪些呢?
大小模型协同的设计主要包括以下方面: 1. 大型模型方面: 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息,在更多样化的任务中应用。 2. 小型模型方面:通常是被设计来完成特定任务的。 其具体应用包括: 1. 人机协同模式: 模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段),如同副驾驶,开车时提供建议,决定权在人手中。 模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段),在实际工作场景中,一些小环节由大模型完成,提高效率。 模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段),但此阶段目前少见,大模型还不能完全独立完成具体工作,可能是工程或大模型能力欠缺导致。 当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议,转变为让大模型深度融入工作流,形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟,可由其他大厂和学界先多尝试。
2024-11-13
大小模型协同有哪些数据
大小模型协同的数据来源广泛且多样,主要包括以下方面: 大模型方面: 预训练数据非常大,往往来自于互联网,涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等,通常采用 TB 级别的数据进行预训练。 像 GPT3 这样的大模型参数众多。 例如 Gemini 模型,其预训练数据集使用来自网络文档、书籍、代码的数据,并包括图像、音频和视频数据。 小模型方面: 针对特定任务进行训练,数据主要由与任务相关的内容组成,如专门识别猫或狗的模型,其训练数据主要是猫猫狗狗的照片。 大模型具有更广泛的应用范围和更多的通识知识,能处理多种不同任务;小模型在特定任务上表现出色。但大模型的知识来源于有限的训练数据,并非无限,且知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
2024-11-13
大模型排名以及排名的评测标准维度是什么
以下是一些常见的大模型排名及评测标准维度: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb: 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval: 项目链接:https://github.com/tatsulab/alpaca_eval 排行榜链接:https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 该研究团队选择了目前在开源社区很火的开源模型,还有 GPT4、PaLM 2 等众多「闭源」模型,甚至还开设了一个「准中文」排行榜。 AlpacaEval 分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在斯坦福的这个 GPT4 评估榜单中: GPT4 稳居第一,胜率超过了 95%;胜率都在 80%以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三,其中 Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 值得关注的是,获得第四名的是一位排位赛新人——微软华人团队发布的 WizardLM。在所有开源模型中,WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一,击败了 650 亿参数量的 Guanaco。 而在开源模型中的佼佼者 Vicuna 发挥依然稳定,凭借着超过 70%的胜率排在第六,胜率紧追 Guanaco 65B。 最近大火的 Falcon Instruct 40B 表现不佳,仅位居 12 名,略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 的技术细节: 人类一致性:标注者与交叉标注集中人类多数票之间的一致性。 价格:每 1000 个标注的平均价格。 时间:计算 1000 个标注所需的平均时间。相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 AlpacaEval 评估模型的方式: alpaca_eval:直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model:根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步: 1. 选择一个评估集,并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下,使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 2. 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下,在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 3. 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器,它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器,使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。
2024-11-12
从0到1学习大模型知识
以下是从 0 到 1 学习大模型知识的相关内容: 什么是大模型: 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,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程: 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 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为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,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型如何运作: 打个比方,“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话,在 transformer 中,会由 attention 层对其加入更多信息补充,如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等,这些补充信息会作为输入给到下一个 attention 层,最终哪些信息补充、保留、传递由模型自主学习。层与层之间就像人阅读文章时的连贯性注意力过程,大模型以词向量和 transformer 模型学习海量知识,把知识作为向量空间中的关系网存储,接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。这个过程像人脑阅读学习,记忆的不是逐字逐句,而是按相关性、重要程度结合历史经验,比如看到红色会觉得代表温暖、强烈。 大模型的整体架构: 从整体分层角度,大模型架构可分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑、数据支持,如 A100、数据服务器等。 2. 数据层:分为静态的知识库和动态的三方数据集,不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层:包括 LLm(largelanguagemodel,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现)或多模态模型(如文生图、图生图等,训练数据与 llm 不同,用图文或声音等多模态数据集)。 4. 平台层:如大模型的评测体系或 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:即应用层,是用户实际看到的地方。
2024-11-12
在comyui中,使用flux1-dev模型24g显存够吗
在 ComfyUI 中使用 Flux1dev 模型,24G 显存是可以的,但建议内存尽量高于 32G 以避免意外情况的发生。如果您的显卡是 24G 或更高,右键 24G 那个 train_flux_24GLora 的文件。修改脚本路径和参数时,要注意底模路径、VAE 路径、数据集路径,还有下面的 clip 路径和 T5xxl 路径的正确填写。ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 的下载地址为:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b ,百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。最后下载 dev 的工作流: ,或者使用官方原版的图片链接 https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png ,打开 ComfyUI 把工作流或图片拖拽到其中即可。
2024-11-12
在comyui中,使用flux1-dev模型需要多少显存
在 ComfyUI 中使用 flux1dev 模型所需的显存情况如下: 相关模型的下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 对于 GPU 性能不足、显存不够的情况,底模可以使用 fp8 的量化版模型,下载地址为:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 低显存方案(8G 以下):flux1devbnbnf4.safetensors ,放入 ComfyUI\\models\\checkpoints 文件夹内,下载链接为 https://huggingface.co/lllyasviel/flux1devbnbnf4/blob/main/flux1devbnbnf4.safetensors 。 此外,还提供了以下相关资源链接: BitsandBytes Guidelines and Flux :https://github.com/lllyasviel/stablediffusionwebuiforge/discussions/981 ComfyUI_bitsandbytes_NF4 节点:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4
2024-11-12