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gpt4o视觉模型

Answer

GPT-4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT-4 Turbo 相比,具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。

GPT-4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然人机交互的一步,能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入,平均为 320 毫秒,与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT-4 Turbo 性能相匹配,在非英语语言的文本上有显著改进,在 API 中更快且便宜 50%,在视觉和音频理解方面表现出色。

在 GPT-4o 之前,语音模式由三个独立模型组成的管道实现,存在信息丢失等问题。而 GPT-4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型,所有输入和输出都由同一个神经网络处理,但对其能做什么及局限性仍在探索。

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References

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

开发人员现在还可以在API中将GPT-4o作为文本和视觉模型进行访问。与GPT-4 Turbo相比,GPT-4o的速度快2倍,价格减半,速率限制高出5倍。我们计划在未来几周内向API中的一小群受信任的合作伙伴推出对GPT-4o新音频和视频功能的支持。

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

[OpenAI Spring Update-2.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/HxnUbe3EMocJsnxcLZ1c9bSAnmd?allow_redirect=1)官方demo视频也值得每个都看,点击跳转→[OpenAI春季发布会:GPT-4o](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Qy5Pw3IUZidKf4ky6YacopJBnNh#P0eddxgnOo0EZmxOe6Fc7P3tnSY)[heading2]中文翻译版本[heading2]大家一起直播看发布会回放[content]它其实是GPT-4l/GPT-4,也是前几天神秘出现的gpt2-chatbotgpt2-chatbots刚刚一跃成为最佳,超越所有模型,OpenAI的新GPT-4o模型首次在MathVista上超越人类!人类平均:60.3 GPT-4o:63.8[heading2]介绍[content]GPT-4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然的人机交互的一步——它接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它可以在短短232毫秒内响应音频输入,平均为320毫秒,这与对话中的人类响应时间相似。它在英语文本和代码上的GPT-4 Turbo性能相匹配,在非英语语言的文本上也有显著改进,同时在API中也更快且便宜50%。与现有模型相比,GPT-4o在视觉和音频理解方面尤其出色。

OpenAI 春季发布会:GPT-4o

在GPT-4o之前,您可以使用语音模式与ChatGPT交谈,平均延迟为2.8秒(GPT-3.5)和5.4秒(GPT-4)。为了实现这一点,语音模式是一个由三个独立模型组成的管道:一个简单的模型将音频转录为文本,GPT-3.5或GPT-4接收文本并输出文本,第三个简单模型将该文本转换回音频。这个过程意味着智能的主要来源GPT-4会丢失大量信息——它无法直接观察音调、多个扬声器或背景噪音,也无法输出笑声、歌声或表达情感。借助GPT-4o,我们在文本、视觉和音频上端到端地训练了一个新模型,这意味着所有输入和输出都由同一个神经网络处理。因为GPT-4o是我们第一个结合了所有这些模式的模型,所以我们仍然只是在探索该模型可以做什么及其局限性的表面。

Others are asking
gpt4o图像生成
GPT4o 是 OpenAI 推出的具有强大图像生成能力的多模态模型,能够实现精确、准确、照片级真实感输出。其核心功能包括生成美观且实用的图像,如白板演示、科学实验图解等。亮点功能有精确的文本渲染,能在图像中准确生成文字,如街道标志、菜单、邀请函等;支持多样化场景生成,从照片级真实感到漫画风格均可;具有上下文感知能力,能利用内在知识库和对话上下文生成符合语境的内容。技术上通过联合训练在线图像和文本的分布,学会了图像与语言及图像之间的关系,经过后期训练优化,在视觉流畅性和一致性方面表现出色。实际应用场景包括信息传递、创意设计、教育与演示等。但也存在某些场景或细节的限制。安全性方面,OpenAI 强调了保护。目前该功能已集成到 ChatGPT 中,用户可直接体验。 此外,在 3 月 26 日的 AI 资讯汇总中,OpenAI 推出了 GPT4o 图像生成能力。昨晚 Open AI 更新 GPT4o 图像生成功能后,其真正强大之处在于几乎可以通过自然语言对话完成复杂的 SD 图像生成工作流的所有玩法,如重新打光、扩图、换脸、融脸、风格化、风格迁移、换装、换发型等。
2025-03-28
GPT4o图片生成能力
GPT4o 是 OpenAI 推出的一种先进的图像生成模型,具有以下能力和特点: 1. 核心功能: 是一种先进的多模态模型,能够生成精确、真实感强的图像。 其图像生成功能不仅美观,还具有实际用途,例如白板演示、科学实验图解等。 2. 亮点功能: 精确的文本渲染:能够在图像中准确生成文字,例如街道标志、菜单、邀请函等。 结合文本和图像,提升了视觉传达能力。 多样化场景生成:支持从照片级真实感到漫画风格的多种图像生成。 可根据用户上传的图像进行灵感转化或视觉改造。 上下文感知:能够利用 GPT4o 的内在知识库和对话上下文生成符合语境的内容。 3. 技术改进: 通过联合训练在线图像和文本的分布,模型学会了图像与语言之间以及图像之间的关系。 经过后期训练优化,模型在视觉流畅性和一致性方面表现出色。 4. 实际应用场景: 信息传递:从标志性图像到复杂的科学图表,帮助用户更有效地传达信息。 创意设计:生成创意菜单、街道标志和独特的视觉故事。 教育与演示:支持生成教学图表、实验示意图等。 5. 局限性:尽管生成能力强,但仍可能存在某些场景或细节的限制。 6. 安全性与可用性:OpenAI 强调了安全性和隐私保护。目前该功能已集成到 ChatGPT 中,用户可直接体验。 此外,GPT4o 图像生成模型整合进了 4o 模型中,基于多模态训练,能够结合文本和图像的上下文,生成更智能、更逼真一致的视觉内容,并支持用户通过自然对话对其进行编辑调整和优化。它不仅能提供传统的图像生成,还可以生成更复杂的图像,包括插图、图表、PPT 元素、logo、游戏角色设计等。
2025-03-28
你和GPT4o、MJ、suno有什么区别呢
GPT4o 能快速返回答案,但可能存在错误且无法自动纠错。 o1 推理模型在给出最终结果前会反复推演和验证,耗时更长但结果更准确,o1 Pro 计算时间更长,推理能力更强,适合复杂问题。 MJ (Midjourney)是一款专注于生成图像的工具。 Suno 相关的特点未在提供的内容中有明确提及。 由于不清楚您提到的“Suno”的具体情况,无法给出更详细的对比。但总体来说,不同的工具在功能、性能、适用场景等方面存在差异。
2024-12-26
免费试用chatgpt4o
ChatGPT 4o 于 5 月 13 日发布后引起热潮,目前 ChatGPT 官网有 3 个版本,分别是 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4o。发布会上称 ChatGPT 4o 可以免费体验,但次数有限。 GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但其智能程度不如 GPT4o,且无法使用 DALL.E3 等插件。ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,ChatGPT 4 则更新到 2023 年 12 月。 想要更多功能更智能的 GPT4o 需升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,GPT4 还有团队版和企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 以下是安卓系统安装、订阅 GPT4 的教程: 1. 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,按提示登录。 2. 下载安装 ChatGPT:在谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI。可能会遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,可通过在 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,添加国内双币信用卡,地区选美。若仍搜不到,可卸载重装 Google Play 并保持梯子的 IP 一直是美。 3. 体验 ChatGPT:若只想体验 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。 4. 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。
2024-11-19
GPT4o能免费用几次
ChatGPT 4o 可以免费体验,但免费体验次数很有限。截至 2024 年 5 月 13 日,Plus 用户在 GPT4o 上每 3 小时最多发送 80 条消息。免费套餐的用户将默认使用 GPT4o,且使用 GPT4o 发送的消息数量受到限制,具体数量会根据当前的使用情况和需求而有所不同。当不可用时,免费层用户将切换回 GPT3.5。
2024-10-26
chatgpt4o免费的模型和付费的模型有什么区别
ChatGPT 免费的模型(如 GPT3.5)和付费的模型(如 GPT4o 的 PLUS 套餐)主要有以下区别: 1. 知识更新时间:ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度:GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能:GPT3.5 无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用:想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外,ChatGPT 4o 发布后,虽称可免费体验,但免费体验次数很有限。
2024-10-26
如何用AI 驱动的产品营销创新,从内容创作到视觉呈现的全方位变革?
以下是关于如何用 AI 驱动产品营销创新,从内容创作到视觉呈现的全方位变革的一些方法和案例: 一、内容创作方面 1. 利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,以获取关键信息,为营销内容创作提供方向。 2. 借助 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 二、视觉呈现方面 1. 通过 AI 生成图像或素材,再结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,精准表达营销活动主题,如淘宝天猫大促视觉的案例。 2. 对于需要定制化真人模特实景素材的主题活动,利用 AI 将策划、搭建、拍摄、设计融为一个闭环流程,完成页面所有素材的生产和输出,例如七夕主题活动页面。 3. 在 UI 设计场景中,采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果,如通过 SD 中 controlnet 的有效控制生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容。 三、在阿里巴巴营销中的应用 1. 关键词优化:利用 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 2. 产品页面设计:借助 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 3. 图像识别和优化:使用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 4. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 5. 客户反馈分析:通过 AI 分析客户评价和反馈,优化产品和服务。 6. 个性化推荐:利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐,增加销售额。 7. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 8. 营销活动分析:借助 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 9. 库存管理:依靠 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 10. 支付和交易优化:利用 AI 分析不同的支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 11. 社交媒体营销:通过 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 12. 直播和视频营销:使用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 四、大型视觉模型 Sora 的机遇 1. 对于学术界,OpenAI 推出 Sora 标志着战略转变,鼓励更广泛的 AI 社区深入探索文本到视频模型,利用扩散和变换器技术。以原生大小训练 Sora 的创新方法为学术界提供了灵感,强调使用未修改数据集的好处,开辟了创建更高级生成模型的新路径。 2. 对于行业,Sora 目前的能力预示着视频模拟技术进步的道路,突出了在物理和数字领域内增强现实感的潜力。公司可以利用 Sora 生产适应市场变化的广告视频,并创建定制化的营销内容,降低成本,增强吸引力和效果,彻底改变品牌与受众互动的方式。
2025-03-24
视觉大模型的代表模型有哪些
以下是一些视觉大模型的代表模型: 1. Flamingo:一系列视觉语言(VL)模型,能处理交错的视觉数据和文本,并生成自由格式的文本输出。 2. BLIP2:引入资源效率更高的框架,包括用于弥补模态差距的轻量级 QFormer,能利用冻结的 LLM 进行零样本图像到文本的生成。 3. LLaVA:率先将 IT 技术应用到 MM 领域,引入新型开源 MM 指令跟踪数据集及基准 LLaVABench 以解决数据稀缺问题。 4. MiniGPT4:提出简化方法,仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与 LLM 对齐,复制 GPT4 的功能。 5. mPLUGOwl:提出新颖的 MMLLMs 模块化训练框架,结合视觉上下文,包含 OwlEval 教学评估数据集。 6. XLLM:扩展到包括音频在内的各种模式,具有强大的可扩展性,利用 QFormer 的语言可迁移性应用于汉藏语境。 7. VideoChat:开创高效的以聊天为中心的 MMLLM 用于视频理解对话,为该领域的未来研究制定标准。 8. Sora:符合视觉模型的规模化定律,是第一个展示确认新兴能力的视觉模型,包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等功能,能够根据人类指令生成长达一分钟的视频。 9. CLIP:开创性的视觉语言模型,将变压器架构与视觉元素结合,能在多模态生成框架中充当图像编码器。 10. Stable Diffusion:多才多艺的文本到图像 AI 模型,采用变压器架构和潜在扩散技术生成各种风格的图像。
2025-03-20
计算机视觉
计算机视觉是机器认知世界的基础,人类获取的信息约 83%来自视觉,而计算机视觉旨在让计算机看懂图像或视频里的内容,像人一样通过视觉观察和理解世界。 其三大基础任务包括分类、检测和分割: 图像分类:根据图像中的语义信息对不同类别的图像进行区分。 目标检测:找出图像或视频中的目标物体,同时检测出物体的位置和大小。 图像分割:又可划分为语义分割和实例分割。语义分割不区分同类目标,实例分割则需要区分同类目标中的不同个体。 此外,计算机视觉还包括目标跟踪,对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪,实现对运动目标的行为理解。 参考资料: 在企业应用中,计算机视觉的应用包括: 图像分类和物体识别,将图片作为输入,输出图像的内容分类,应用于面部识别。 物体识别,不仅分类或识别物体,还检测物体是否出现在图像里。 图像分割算法,识别物体位置并标记不同物体对应的像素点,如用于识别 X 光照射图片。 视觉追踪,检测视频中的奔跑者并追踪其轨迹和运动方向。
2025-03-19
想在comfyui搭建一个音频节奏生成ai抽象粒子视觉效果的工作流,应该使用哪些模型节点?如何搭建?
在 ComfyUI 搭建音频节奏生成 AI 抽象粒子视觉效果的工作流,您可以参考以下内容: 1. 大模型节点: 您可以根据自己的风格选择不同的大模型,推荐使用: AWPainting,链接:https://civitai.com/models/84476/awpainting primemixanything,链接:https://civitai.com/models/75089/primemixanything xxmix9realistic v40,链接:https://civitai.com/models/47274/xxmix9realistic 2. 关键词节点: 可以使用工作流内的关键词,也可以输入自己的正负面关键词。 3. Lora 节点: 可根据自己风格搭配进行选择,如需多个 Lora 可进行串联。 4. ControlNet 节点: 选用 qrcode_monster V2 版本,相比于 V1 版本 V2 版本识别性更强。下载需要魔法,没有魔法的同学文末领取模型。下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 5. 采样器节点: 所有生图的老演员了,Step 要选择高步数,35 50 即可。采样器默认的 euler a /dpmpp 2m sde 基础节点介绍: 1. Checkpoint 基础模型(大模型/底模型)节点: 属于预调模型,决定了 AI 图片的主要风格。输出连接:Model 连接 KSampler 采样器的 Model;Clip 连接终止层数的 Clip;Vae 连接 VaeDecode 的 Vae。 2. Clip 终止层数(clip skip)节点: ComfyUI 的是负数的,webUI 的是正数。输出入点:Clip 连接 Checkpoint 基础模型的 Clip。输出节点:Clip 连接 Prompt 节点的 Clip。正向提示词和负面提示词各一个。 3. Prompt 节点: 输出入点:Clip 连接 Clip 终止层数节点的 Clip。输出节点:正向提示词和负面提示词各连接一个。 4. KSampler 采样器: 输出入点:Model 连接 Checkpoint 基础模型;Positive 连接正向提示词;negative 连接负面提示词;latent_imageL 连接 Empty Latent Image 潜空间图像的 Latent。输出节点:Latent 连接一个 VAE 的 Samples。 5. Empty Latent Image 潜空间图像: 设置出图尺寸,例如 10241024。输出入点:Latent 连接 KSampler 采样器的 Latent。 此外,还有一些根据插件整理的工作流,您可以先随便选择一个“文生图”中的“基础+自定 VAE”。选好之后,点击“替换节点树”。界面中就会出现已经连接好的工作流节点(如果没看到,就按一下 home 键),包括大模型、clip、vae、正反提示词、尺寸,采样器等所有在 webUI 中熟悉的参数,而且全都是中文面板。打开模型节点,可以看到 webUI 中的模型全部都在。这次先不更改参数,点击“运行节点树”,直接生成。此时会提醒您是否启用 ComfyUI,点击确定即可。等待一会,就能在最后一个节点预览图中看到生成的图片。点击这里就可以打开后台,看到出图时间。
2025-03-15
人类接收外界信息的感官中,视觉占比高达83%,听觉占11%,其余触觉、嗅觉、味觉合计仅占6%。如何采用用AI画出图示呢
以下为您提供采用 AI 画出关于人类接收外界信息感官占比图示的相关指导: 首先,您可以选择合适的 AI 绘图工具,如 Creately、Whimsical 或 Miro 等。 Creately 是一个在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程,适合绘制流程图、组织图、思维导图等。它具有智能绘图功能,能自动连接和排列图形,还有丰富的模板库和预定义形状,支持实时协作。官网:https://creately.com/ Whimsical 是一个专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建线框图、流程图、思维导图等。其具有直观的用户界面,易于上手,支持拖放操作,快速绘制和修改图表,提供多种协作功能。官网:https://whimsical.com/ Miro 是一个在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制,如思维导图、用户流程图等。它支持无缝协作,支持远程团队实时编辑,有丰富的图表模板和工具,还支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。官网:https://miro.com/ 使用这些工具绘制图示的一般步骤如下: 1. 选择工具:根据您的具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择一个适合您需求的模板。 4. 添加内容:根据您的需求,添加并编辑图形和文字。利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:如果需要团队协作,可以邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2025-02-28
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势: 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势(2024 ?) 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言:利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初,多模态融合方法常采用预训练的目标检测器,如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL,通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务,为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及,更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器,强调大规模预训练,以提高模型的性能和泛化能力,例如 Flamingo。 近期,向多模态 LLMs 发展,从进行预训练到向指令调整(instruction tuning)转变,如 LLaVA 和 MiniGPT4,融合视觉和语言信息,能更有效地完成视觉理解相关任务,提升模型对于指令的理解能力和零样本性能,更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言:赋予机器理解多模态的能力 此外,李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片?》中提到了计算机视觉方面的研究进展,指出虽然在科技上取得了很多进步,但在计算机视觉方面仍存在一些问题,如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱: 1. 非技术背景,一文读懂大模型 整体架构 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等。 数据层:企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层:LLm 或多模态模型,LLm 即大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现;多模态模型包括文生图、图生图等,训练所用数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层:模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等。 表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列:Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识:包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则,帮助智能体具备泛化能力。 专业知识:涉及深入特定领域的详细信息,如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识:包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等,还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义: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。 类比学习过程 找学校:训练 LLM 需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 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。 找老师:用算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 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)。 Token:被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成词汇表。
2025-04-07
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中,对于文本处理和写作方面,以下是一些相关信息: 生成式人工智能的工作原理:在整体的人工智能领域,监督学习用于标记事物,一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起,强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建,大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本,这需要大量数据。 大语言模型的应用:运用大语言模型写故事、修改文本很有用,但它可能编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源,大语言模型能提供建议与策略。 写作方面:使用大模型工具如 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息,翻译也可使用 LLM,但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具:除了 Snapbox 外,还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具,如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等,以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等,并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看,不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点,难以简单地确定哪一个最强、最像人,具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
写代码的最佳模型
写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点: 1. 对于不同人使用同一个模型,结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容,专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华,例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势,关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时,可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确,此时应让模型编写并运行代码,运行代码输出结果后,再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例,但执行代码时要注意安全性,需采取预防措施,特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务,它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示,模型会生成文本补全,试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground,它是一个文本框,可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的,每次调用可能得到稍有不同的完成,将温度设置为 0 可使输出大部分确定,但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型,提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量,好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是,默认模型的训练数据截止到 2021 年,可能不了解当前事件情况。
2025-04-01
我想了解如何提取自己的声音并实现大模型以我的声音回答我
要提取自己的声音并实现大模型以您的声音回答,目前提供的知识库中没有直接相关的详细内容。但可以为您提供一些可能有用的思路和参考方向: 对于声音提取,可能需要使用专业的音频处理软件和设备,将您的声音录制并进行处理和分析。 关于让大模型以您的声音回答,这可能涉及到语音合成技术。您可以先了解一些常见的语音合成模型和工具,例如通过创建大模型问答应用,获取推理 API 服务等。 同时,还可以参考一些关于大模型和语音处理的专业知识,比如大模型的本质是基于语言的概率模型,通过设置合适的 Prompt 来引导模型输出更准确的结果。 由于知识库中没有确切的针对您需求的详细步骤和方法,以上内容仅供您初步参考。
2025-04-01
请基于应用场景,对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类: 1. 文本生成和内容创作:包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如根据文本描述生成相应的图像,甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议。 此外,在开源模型方面,如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面,其应用场景广泛,涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看,分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向;从产品形态上来看,分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-04-01
AI模型可以分为什么类型
AI 模型主要可以分为以下类型: 1. 基础模型(Foundation model):在大量数据上训练,能适应多种任务,可作为构建更特定 AI 模型的基础。 2. 大语言模型(LLM):例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解等任务,生成只是其处理任务之一。 3. 生成式 AI 模型:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 4. 按照学习方式分类: 监督学习模型:使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习模型:处理无标签数据,自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习模型:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失。 5. 深度学习模型:参照人脑神经网络和神经元,由于有很多层而被称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-04-01