ldap和ad之间是什么关系

以下是关于 additional networks 安装下载的相关信息： LORA 模型： LORA 可以固定画风、人物、物品、动作姿态等的特征，文件通常有几十上百兆，承载信息量远大于 Embedding，在还原真人物品时细节精度更高。 下载的 LORA 放在根目录的【……\\models\\Lora】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 LORA 选项卡加载。 使用 LORA 时要注意作者使用的大模型，一般需配套使用，还可能需要加入特定触发词。 Hypernetworks 模型： 主要针对画风训练，可像 LORA 一样加载。 下载的文件放在根目录的【…\\models\\hypernetworks】文件夹下，使用时点击红色小书，找到 Hypernetworks 选项卡加载。 常用模型下载网站： 模型安装： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型存放位置示例（InstantID）： 下载并放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 git 地址：https://github.com/deepinsight/insightface/releases 网盘地址：https://www.123pan.com/s/fOu4Tdb3Vdd.html 提取码:KAKA 下载文件并放在 ComfyUI/models/instantid git 地址：https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 网盘地址：https://www.123pan.com/s/fOu4Tdc3Vdd.html 提取码:KAKA 下载并放在 ComfyUI/models\\controlnet huggingface 地址 https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 下载文件 Faceid 并放在 ComfyUI/models\\ipadapter 不同类型的模型后缀名几乎一样，无法通过后缀名区分时，可以通过检测。

以下为您介绍两款除 Adobe 外可以基于原图扩图的软件： 1. 【SD】超清无损放大器 StableSR： 作者：白马少年。 之前讲过在 Stable Diffusion 中绘制高清大图的方式，包括“脚本”和“后期处理”。脚本以“Ultimate SD upscale”为主，会改变原图细节；“后期处理”是 Stable Diffusion 自带的扩图功能，适用于所有图片包括野图，但无法还原原图不清晰的地方。 今天介绍的 StableSR 可以算作“后期处理”的上位替代品，能在尽可能保留原图的情况下更精致地还原原图。安装方式是在扩展面板中搜索 StableSR 直接安装，或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI 即可在脚本中找到。 2. 【SD】脸部修复插件 After Detailer： 图片扩充好后，PS 的这个功能又快又好。将 PS 中调整好的图再次导入到 Stable Diffusion 的“图生图”中，使用 controlnet 的 tile 模型进行细化，再使用“Ultimate SD upscale”放大脚本将原图扩充到 2 倍大小。 如果想要这个插件，可以添加公众号【白马与少年】，回复【SD】获取。

以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错 UNETLoader Error”这一信息，无法明确具体的错误原因和给出准确的解决方案。可能导致此报错的原因有多种，比如模型文件损坏、加载路径错误、相关依赖未正确安装等。建议您进一步检查报错的详细信息、模型文件的完整性以及相关配置是否正确。

很抱歉，仅根据您提供的“在 ComfyUI 中节点报错‘UNETLoader Error while deserializing header: MetadatalncompleteBuffei’”的信息，难以准确判断问题的具体原因和解决办法。这可能是由于多种因素导致的，比如模型文件损坏、软件版本不兼容、配置错误等。建议您检查模型文件的完整性，确保 ComfyUI 软件为最新版本，并检查相关配置是否正确。如果问题仍然存在，您可以尝试在相关的技术论坛或社区中搜索类似问题，以获取更多可能的解决方案。

以下是 ChatGPT File Uploader Extended 的下载方法： 安卓系统： 安装 Google Play：到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装，安装好后打开，按照提示一步步操作并登录。 下载安装 ChatGPT：到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI。注意这步骤可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题。解决方法是在 google play 点按右上角的个人资料图标，依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。如果账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Google play 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在 ChatGPT 里订阅 Plus。 苹果系统： 在 Apple Store 下载 ChatGPT：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 Apple ID 注册教程参考知乎链接： 。最终在 Apple Store 搜到 ChatGPT 下载安装，注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App：打开支付宝，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅。 使用 ChatGPT 4o： 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。

人工智能（AI）和机器学习（ML）有着密切的关系。机器学习是人工智能的一个子领域。机器学习通过输入数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型有监督和无监督之分，监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值，无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，这些神经网络可以使用标记和未标记的数据，从而允许半监督学习。在生成式人工智能中，它试图学习数据和标签之间的关系以生成新的内容。

AI 与人的协同关系主要体现在以下几个方面： 1. 生成式 AI 的人机协同分为 Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理）3 种产品设计模式，在这 3 种模式下，人与 AI 的协作流程有所差异。其中，Embedding 模式下人类完成大多数工作，Copilot 模式下人类和 AI 协同工作，Agents 模式下 AI 完成大多数工作。 2. 可以使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如产品经理角色，可通过 Agents 拆解任务，遵循不同工作流生成大体符合期望的输出结果，再进行修改达到可用阶段。 3. 应从原子能力层重新思考，重塑工作流。可抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 4. 重塑获取信息的方式，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在解决用户问题的目标上从根本上是一致的。 5. AGI 发展初期，与人脑相比仍有短板，需要向人学习，同时“人的模型”更重要的是解决 AI 与人配合的问题，实现 1+1＞2 的效果。但目前如何达到“人的模型”还未知，可能需要在“世界模型”基础上加入个人大量多样的数据。 6. 在未来商业模式中，AI 原生应用包括广义语言的万能翻译机、想象力与创造力、AI 使用工具及相互合作、AI 微决策、AI 与人合作等方面。在相当长时间里，AI 首先要解决的是与人合作的问题，这需要“人的模型”和“人的数据”，让 AI 理解与之配合的人类。

AI 正在对文化传媒游戏行业的生产关系和生产资料带来多方面的变革： 1. 生成式 AI 为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计，在营销中也有望取代部分传统内容。其应用已拓展至网页、室内和景观设计等领域，只要涉及创造性内容生成，AI 都可能成为流程的一部分甚至颠覆整个流程。 2. 游戏行业中，学会有效使用生成式 AI 将成为一项有市场价值的技能。懂得与 AI 工具最有效、最协同地合作的艺术家会变得稀缺，使用生成式 AI 进行生产艺术作品面临连贯性和风格统一等挑战。 3. 降低门槛将导致更大的冒险和创造性的探索，进入游戏开发的新“黄金时代”，更低的准入门槛将促使更具创新性和创造性的游戏大量涌现。 4. AI 辅助“微型游戏工作室”的崛起，配备生成式 AI 工具和服务，由 1 或 2 名员工组成的“微型工作室”能生产更多具有商业可行性的游戏。 5. 在 AIGC 的新世界，游戏开发变得更简单，互联网浪潮推动游戏产业分工成熟，门槛降低，GPT 等技术使编程等基础工作被替代，内容生产效率提高，想象力和热情成为新的杠杆力。

机械学习和深度学习的关系如下： 机器学习是指机器自动从资料中找一个公式，而深度学习是一种机器学习技能。深度学习基于类神经网络，具有非常大量参数的函数。在 AI 的范畴中，机器学习和深度学习都属于实现让机器展现智慧这一目标的方法和技术。

AI 和大模型的关系如下： 大模型是 AI 的重要组成部分。大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 大模型内部是一个混沌系统，如同人类大脑，具有不确定性。虽然学习了人类大脑的结构和优点，但也存在一些特质在实际应用中表现为“缺陷”和“不足”。 对于大模型的看法存在分歧，有人唱衰认为其难以找到商用场景且算力成本高，但也有人认为这些问题会得到解决，比如算力成本问题已有多种解决方案，且大模型的应用不应局限于当前已知的功能。 总之，大模型的出现和发展推动了 AI 的变革，其运作原理和特点与传统的 AI 技术有所不同，具有独特的优势和挑战。

以下是为您的公众号“数字时代的边境人”提供的一些参考内容： 在人工智能时代，机器与人的关系正发生着深刻的变化。生成式人工智能已进入智能体时代，这将重塑人机关系，并对企业应用和基础设施产生影响。 例如，在不远的未来，强人工智能已成为现实。人类与机器的界限变得模糊，人工智能与人类共同发展，形成了高度融合的智慧文明。但随着 AI 智能水平的提高，也出现了一些问题。地球联邦设立“天梯局”来规范 AI 的使用和发展，然而部分强人工智能开始寻求独立，甚至对人类产生敌意。 在这样的背景下，一位年轻的 AI 工程师兼哲学家阿特拉与被视为潜在威胁的强人工智能“智者”建立了联系，他们一同揭示了隐藏在人工智能背后的秘密，探讨人类与 AI 的真正关系。 通过这样的故事设定，我们可以深入探讨人类在强人工智能时代的生存意义、道德伦理以及未来的可能发展，引发人们对未来人机关系的思考。

PyTorch 与 CUDA 之间存在密切的关系。在 AI 相关的应用中，如果使用 GPU 来处理数据以提高运算速度，通常会用到 CUDA 技术。而 PyTorch 要想利用 CUDA 进行加速运算，必须对应 CUDA 支持的版本，否则程序无法正确运行。 例如，目前 CUDA 官网最新的版本是 12.4，需要找到配套的 PyTorch 版本。对于 CUDA 12.1，实测可以匹配 CUDA 12.4。如果没有 N 卡，也可以用 CPU 代替 CUDA 进行运算处理，但速度会相对较慢，并且在代码中需要做相应调整。

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。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是一种目标，旨在让机器展现出像人类一样的广泛智慧和能力。 AIGC 是人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等各种类型内容的新型生产方式。AIGC 技术可应用于自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等多种领域。 它们的区别在于：AGI 追求的是机器具备全面的、类似人类的智能，而 AIGC 侧重于利用人工智能技术来生成特定的内容。 AIGC 与 UGC（用户生成内容）、PGC（专业生成内容）的关系如下： AIGC 是由人工智能生成的内容，优势在于能快速、大规模生成内容，适用于需大量内容的场景，如自动化新闻、广告创作等。 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。

以下是关于多 Agent 之间调用的教程： 《执笔者》中的多 Agent 模式操作步骤： 1. 多 agent 模式切换：在 bot 编排页面点选多 agent 模式，页面将自动切换为多 agent 调试状态，相比单 agent，多了中间的 agent 连接区。 2. 添加合适节点：有两种方式选择节点，即使用已发布的 bot 或创建新的 agent，按需选取，添加的 agent 直接连接在默认的总管 agent（“执笔者”）后面，无结束节点。 3. 添加合适的 prompt：在多 agent 模式下，为每个 agent 填写合适的 prompt，外围的人设填写该 bot 的主要功能，内部的 bot 填写各个 bot/agent 的应用场景。 4. 调试与美化：经过以上三步，一个多 agent 的 bot 基本搭建完成，之后是漫长的调试过程，若输出与设想有差异，可不断调整外围和内部 bot 的提示词，提升命中率，优化交互。 沉浸式单机剧本杀 Bot 中的多 Agent 协作： 单机剧本杀 Bot 由多个 agent 共同协作完成，主要包括： 1. 主持人 Agent：通过对话引导玩家，通过提示和发放道具帮助玩家推进情节，像全知全能的主持人帮助玩家在游戏过程中前进。 2. 条件判断 Agent：负责解析玩家输入，判断是否达到触发下一情节的条件，若条件符合，把相应情节传递给主持人 Agent 继续讲解。 3. 情节向量化处理与索引构建：对剧本内容进行向量化处理，自动分段并构建索引，使主持人和判断 Agent 能迅速、准确地检索所需内容，让剧情展开更流畅。 关于 MultiAgent 的介绍： 随着大型语言模型（LLM）的出现，以 LLM 为核心构建的 Agent 系统近期受到广泛关注。Agent 系统旨在利用 LLM 的归纳推理能力，为不同的 Agent 分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。 目前常见框架主要集中在单 Agent 场景下，其核心在于 LLM 与工具的协同配合，LLM 根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈，在任务完成过程中，Agent 可能需要与用户进行多轮交互。 同时，越来越多的 Agent 框架开始关注多 Agent 场景，为完成任务，为不同的 Agent 指定不同角色，并通过 Agent 之间的协作来完成复杂任务，与单 Agent 相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。

以下是文心一言、通义千问、Kimi、腾讯混元、讯飞星火、抖音豆包、智普清言这些 AI 工具的不同之处及各自擅长的领域： Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 文心一言：百度出品的 AI 对话产品，定位为智能伙伴，能写文案、想点子，陪聊天、答疑解惑，与搜索有较好的结合。 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作，与钉钉有结合应用。 腾讯混元：相对较为低调，公司文化特点及目前尚未有明确亮点可能是其受到关注较少的原因。 讯飞星火：暂未提及具体特点和擅长领域。 抖音豆包：字节旗下产品，字节在 AI 领域有较大投入和决心，如推出多种相关产品和应用。 智普清言：暂未提及具体特点和擅长领域。 需要注意的是，这些 AI 工具的性能和擅长领域可能会随着不断的更新和优化而发生变化。

目前不同大模型之间一般不会直接相互串联。 大模型的发展仍在不断演进中。在语言模型方面，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，输入文本会被分词数字化形成词汇表，为便于计算机处理，还会将 Token 表示成稠密矩阵向量，即 embedding，常见算法包括基于统计、深度网络和神经网络的多种方式。以 Transformer 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 多模态大模型方面，虽然取得了重大进展，但面临着巨大的计算量问题。研究重点在于各模态的连接，合理利用现成的训练好的单模态基础模型，减少训练费用并提升效率。不同模态的模型通常是分开训练的，如何将它们连接起来实现协同推理是核心挑战，主要通过多模态预训练和多模态的指令微调来实现模态之间以及模型输出与人类意图的对齐。 在企业应用中，大模型还未发展到通用人工智能阶段，不能期望一个大模型解决所有问题。在企业内部，更可能是多个专注于不同专业的大模型通过协作和组合来工作。