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完善数字经济的发展路径

Answer

以下是关于完善数字经济发展路径的相关内容:

在过去的十年中,数字技术已经改变了经济和社会,影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这种转变的中心,数据驱动的创新将为联盟公民和经济带来巨大利益,例如改善和个性化医疗、提供新的移动性,并有助于 2019 年 12 月 11 日委员会关于欧洲绿色协议的沟通。为了使数据驱动的经济对所有联盟公民具有包容性,必须特别关注减少数字鸿沟,促进妇女参与数据经济,并培养技术领域的前沿欧洲专业知识。数据经济的构建方式应使企业,特别是委员会建议 2003/361/EC 中定义的微型、小型和中型企业(SMEs)以及初创企业能够蓬勃发展,确保数据访问的中立性、数据的可移植性和互操作性,并避免锁定效应。在 2020 年 2 月 19 日关于欧洲数据战略(“欧洲数据战略”)的沟通中,委员会描述了一个共同的欧洲数据空间的愿景,即一个内部数据市场,在符合适用法律的情况下,数据可以不受其在联盟中的物理存储位置的影响而被使用,这尤其可能对人工智能技术的快速发展至关重要。

数据是数字经济的核心组成部分,也是确保绿色和数字转型的重要资源。近年来,人类和机器生成的数据量呈指数级增长。然而,大多数数据未被使用,或者其价值集中在相对较少的大型公司手中。低信任度、相互冲突的经济激励和技术障碍阻碍了数据驱动创新潜力的充分实现。因此,通过为数据的再利用提供机会,并消除符合欧洲规则和充分尊重欧洲价值观的欧洲数据经济发展的障碍,以及按照减少数字鸿沟的使命,使每个人都受益,从而释放这种潜力至关重要。

这些发展需要在联盟中建立一个强大且更一致的数据保护框架,并得到强有力的执行,鉴于建立信任对于数字经济在整个内部市场发展的重要性。自然人应该对自己的个人数据有控制权。应加强自然人、经济运营商和公共当局的法律和实际确定性。

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

References

【法律法规】欧盟数据治理法案-英文版.pdf

[heading1](Text with EEA relevance)[heading2](2) Over the last decade, digital technologies have transformed the economy and society, affecting all sectors of activity[content]and daily life.Data is at the centre of that transformation:data-driven innovation will bring enormous benefits toboth Union citizens and the economy,for example by improving and personalising medicine,providing newmobility,and contributing to the communication of the Commission of 11 December 2019 on the European GreenDeal.In order to make the data-driven economy inclusive for all Union citizens,particular attention must be paid toreducing the digital divide,boosting the participation of women in the data economy and fostering cutting-edgeEuropean expertise in the technology sector.The data economy has to be built in a way that enables undertakings,in particular micro,small and medium-sized enterprises(SMEs),as defined in the Annex to CommissionRecommendation 2003/361/EC(3),and start-ups to thrive,ensuring data access neutrality and data portability andinteroperability,and avoiding lock-in effects.In its communication of 19 February 2020 on a European strategy fordata(the ‘European strategy for data’),the Commission described the vision of a common European data space,meaning an internal market for data in which data could be used irrespective of its physical storage location in theUnion in compliance with applicable law,which,inter alia,could be pivotal for the rapid development of artificialintelligence technologies.(1)OJ C 286,16.7.2021,p.38.

【立法提案】欧盟数据法案-英文版.pdf

[heading1](Text with EEA relevance)[content]{SEC(2022)81 final}-{SWD(2022)34 final}-{SWD(2022)35 final}ENENEXPLANATORY MEMORANDUMCONTEXTOFTHE PROPOSAL•Reasons for and objectives of the proposalThis explanatory memorandum accompanies the proposal for a Regulation on harmonisedrules on fair access to and use of data(Data Act).Data is a core component of the digital economy,and an essential resource to secure the greenand digital transitions.The volume of data generated by humans and machines has beenincreasing exponentially in recent years.Most data are unused however,or its value isconcentrated in the hands of relatively few large companies.Low trust,conflicting economicincentives and technological obstacles impede the full realisation of the potential of data-driven innovation.It is therefore crucial to unlock such potential by providing opportunitiesfor the reuse of data,as well as by removing barriers to the development of the European dataeconomy in compliance with European rules and fully respecting European values,and in linewith the mission to reduce the digital divide so that everyone benefits from these

【法律法规】欧盟GDPR原文.pdf

[heading1](Text with EEA relevance)[heading2](7) Those developments require a strong and more coherent data protection framework in the Union, backed by[content]strong enforcement,given the importance of creating the trust that will allow the digital economy to developacross the internal market.Natural persons should have control of their own personal data.Legal and practicalcertainty for natural persons,economic operators and public authorities should be enhanced.

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学习ai的路径
以下是新手学习 AI 的路径: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,了解 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,找到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,如图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-25
大模型的发展路径是什么样的
大模型的发展大致可以分为三个阶段: 1. 准备期:自 2022 年 11 月 30 日 ChatGPT 发布后,国内产学研迅速形成大模型共识。 2. 成长期:国内大模型数量和质量开始逐渐增长。 3. 爆发期:各行各业开源闭源大模型层出不穷,形成百模大战的竞争态势。 在发展过程中,大模型主要有以下几类: 1. 原创大模型:这类模型稀少而珍贵,需要强大的技术积累、持续的高投入,风险较大,但一旦成功竞争力强。 2. 套壳开源大模型:利用现有资源快速迭代和改进,需要在借鉴中实现突破和创新。 3. 拼装大模型:将过去的小模型拼接在一起,试图通过整合已有资源来实现质的飞跃,但整体性能并非各部分简单相加。 此外,360 作为国内唯一又懂大模型又懂安全的双料厂商,提出以“模法”打败魔法的理念,打造专业的安全大模型,只依赖大模型本身的能力,在恶意流量分析和恶意邮件检测效果方面超越 GPT 4,并与 360 积累的工具结合,提升攻击事件的检测和发现能力。同时,企业在运用大模型时,要将好的知识和算法结合,从数据中提炼出真正的实战知识。
2025-01-20
学习路径
以下是系统学习 LLM 开发以及 AI 技术的学习路径: LLM 开发学习路径: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础:包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理:熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,掌握 BERT 的预训练和微调方法,阅读相关论文如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调:进行大规模文本语料预处理,掌握 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等,微调 LLM 模型进行特定任务迁移,参考 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等资源。 4. LLM 模型优化和部署:掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,进行模型评估和可解释性研究,实现模型服务化、在线推理、多语言支持等,运用相关开源工具如 ONNX、TVM、BentoML 等。 5. LLM 工程实践和案例学习:结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态:关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 技术学习路径: 偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 此外,在开始学习 AI 时,还需根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的方式,如本地部署、在线平台或配台电脑。必学、必看内容是基础课,主要解决环境问题和软件安装问题;建炉针对不同炼丹方式提供不同炼丹工具的安装教程;正式内容部分分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2025-01-15
1.1 AGI学习路径
以下是关于 AGI 学习路径的相关内容: YoYo 在通往 AGI 的学习之路上有以下心得: 学习前状态:不理解 AI 和提示词工程,作为文科生不懂代码且英语差,在学习前注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路,对 ChatGPT 的认识仅限于日常问答和 SQL 学习交互,能支持工作数据提取。 学习后现状:可以搓多 Agent 的智能体,但需要进修 Python 搓更多智能体;进行了营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用;创建了 3 个图像流智能体和 2 个 Agent 智能体玩具;在公司中实践了智能客服从创建到应用的过程,实现企业微信机器人问答的基本功能;进行了学习 Dr.kown 的尝试实践和图像流的尝试以及企业智能体实践。 在 AGI 的学习路径方面,关键词包括:少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。学习路径如同游戏通关,有主线和支线。个人感受是学不完,找到适合自己的就好,学以致用,通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 此外,“通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等,还定期组织活动。其品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。
2025-01-15
AI在师范生实践能力培养的路径
以下是关于 AI 在师范生实践能力培养的路径的相关内容: 对于师范生实践能力的培养,可参考以下路径: 1. 基础学习 了解 AI 基本概念:熟悉 AI 的术语、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。 掌握编程语言:如 Python、JavaScript 等,这些是 AI 和机器学习的基础。学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 学习资源与平台 在线教育平台:通过 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程,按照自己的节奏学习。 特定课程:特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 深入学习与选择方向 依据兴趣选择特定模块,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握提示词技巧,上手容易且实用。 4. 实践与应用 参与实践项目:参加学校或社区组织的相关竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 5. 关注前沿动态 关注权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展和发展方向。 6. 结合教育领域 学习 AI 在教育领域的应用案例,思考如何将 AI 技术应用于教学实践中。 总之,师范生可以从多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,并将其与教育实践相结合,提升自身的实践能力。
2025-01-14
利用布鲁姆分类法,规划我的AI学习路径
以下是利用布鲁姆分类法为您规划的 AI 学习路径: 1. 记忆: 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解。 查看入门课程。 2. 分析: 大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。 3. 应用: 深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-13
数字人制作
以下是一些制作数字人的工具及相关介绍: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。使用深度学习算法生成高质量肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等。优点是人物灵活,五官自然,视频生成快;缺点是中文人声选择较少。使用方法为点击网址注册后,进入数字人制作,选择 Photo Avatar 上传照片,然后按步骤操作。 2. Synthesia:AI 视频制作平台,允许创建虚拟角色并进行语音和口型同步,支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:提供 AI 拟真人视频产品服务和开发,只需上传人像照片和输入内容,平台的 AI 语音机器人会自动转换成语音并合成逼真的会开口说话的视频。优点是制作简单,人物灵活;缺点是免费版下载后有水印。使用方法为点击网址,点击右上角的 Create vedio,然后按步骤操作。 4. KreadoAI:优点是免费,功能齐全;缺点是音色较 AI。使用方法为点击网址注册后,选择“照片数字人口播”功能,然后按步骤操作。 5. 剪映:在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象,添加数字人,还可增加背景图片等进行美化。 更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意保持对生成内容的版权和伦理责任。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-28
数字人工具
以下是一些制作数字人的工具: 1. HeyGen:这是一个 AI 驱动的平台,能创建逼真的数字人脸和角色。它运用深度学习算法生成高质量的肖像和角色模型,适用于游戏、电影和虚拟现实等领域。 2. Synthesia:这是一个 AI 视频制作平台,允许用户创建虚拟角色并实现语音和口型同步。支持多种语言,可用于教育视频、营销内容和虚拟助手等场景。 3. DID:这是一家提供 AI 拟真人视频产品服务和开发的公司,只需上传人像照片和输入要说的内容,平台提供的 AI 语音机器人将自动转换成语音,然后合成逼真的会开口说话的视频。 此外,还有适合小白用户的开源数字人工具,其特点是一键安装包,无需配置环境,简单易用。功能包括生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。系统兼容 Windows、Linux、macOS,模型支持 MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。使用时需下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。相关链接:GitHub: 。 请注意,这些工具的具体功能和可用性可能会随时间和技术发展而变化。在使用时,请确保遵守相关使用条款和隐私政策,并注意对生成内容的版权和伦理责任。更多数字人工具请访问网站查看:https://www.waytoagi.com/category/42 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-24
我想用扣子完成AI数字分身的搭建,应该怎么操作
以下是使用扣子完成 AI 数字分身搭建的步骤: 1. 登录扣子官网(https://www.coze.cn/)并注册。 2. 创建个人 Bot: 点击个人空间。 点击创建 Bot。 填入 Bot 的名字和功能介绍,以及上传或生成对应的头像。如果没想好,可以先随便填,后面可更改。 3. 在搭建生产力工具的过程中,要先深入了解自己的工作内容和需求,做出有针对性的规划。 4. 通过整合知识库,并结合提示词进行情感或行为上的描述,创建一个 Bot,形成自己的数字分身。 5. 构建整个 Flow 时要尽量减少控件使用(非必要不增加),越少的控件代表越少的逻辑,越少的逻辑代表越小的运行风险。 6. 对于复杂的批处理任务,尽量平衡批处理次数和并发,同时还要考虑模型的推理速度,不然会增大推理失败的概率。 需要注意的是,Coze 目前提供的组件,包括 bot 等工具,能满足一些基本的生产力搭建需求。虽然现阶段它还不支持循环等高级功能,但未来有望支持更多工作流的设计模式。自 Coze 推出以来,它已明确面向 C 端用户,这些用户能从中获得实质性好处。
2025-01-24
开源项目数字人
以下是关于开源项目数字人的相关内容: 一、构建高质量的 AI 数字人 1. 构建数字人躯壳 建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 开源数字人项目选择了 live2d 作为数字人躯壳,因为这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然,相比虚幻引擎这些驱动方式又更加轻量和简单。 卡通二次元的形象给人的接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例:https://github.com/Live2D 。 2. 构建数字人灵魂 自建代码实现各模块开发工作量巨大,迭代难度高,对于个人开发者不现实。 推荐借助开源社区的力量,如 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架,它们有大量开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等。 在开源项目中,使用了 dify 的框架,利用其编排和可视化交互任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并且实现相对复杂的功能,比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制,从而低门槛做出自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。 如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台,然后部署自己的模型。 数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块,能够保持更好的扩展。 上述 Dify 接口使用注意事项: 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。 二、写在最后 数字人在未来肯定会有很多的应用场景,比如家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备;学校中有数字人老师,孜孜不倦的为学生答疑解惑;商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等悉心服务。 数字人在未来肯定还有很多的技术突破,比如可以将五感数据作为输入(例如声音、图像、气味、震动等等),将所有可以控制躯壳的参数也作为输入(例如躯壳骨骼节点,面部混合形状参数等);次世代的算法可以自我迭代升级,也可以拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式。 作者希望通过 Dify 搭建数字人的开源项目,给大家展现低门槛高度定制数字人的基本思路,但数字人的核心还是在于我们的 Agent,也就是数字人的灵魂,怎样在 Dify 上面去编排专属自己的数字人灵魂是值得大家自己亲自体验的。真诚的希望看到,随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确,用户在需要使用 AI 的能力时,AI 既可以给你提供高质量的信息,也能关注到你的情绪,给你一个大大的微笑,也许到了那时,数字世界也开始有了温度。
2025-01-22
我能否借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人
您可以借助开源社区力量构建高质量的 AI 数字人。 构建数字人的躯壳有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高,代表是 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等,但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:省去建模流程直接生成数字人的展示图片,但存在算法生成的数字人很难保持 ID 一致性、帧与帧连贯性差等弊端。如果对人物模型真实度要求不高,可以使用,典型项目有 wav2lip、videoretalking 等。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的方向,但仍在探索中。 构建数字人的灵魂需要注意以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:不仅仅是语音交互,还可以通过添加摄像头数据获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流时不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。 如果都要自建代码实现各模块,开发工作量巨大,迭代难度也很高,对于个人开发者来讲不现实。因此推荐借助开源社区的力量,现在开源社区已经有了像 dify、fastgpt 等等成熟的高质量 AI 编排框架,它们有大量的开源工作者维护,集成各种主流的模型供应商、工具以及算法实现等等。我们可以通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent,赋予数字人灵魂。在笔者的开源项目中,使用了 dify 的框架,利用其编排和可视化交互任意修改流程,构造不同的 AI Agent,并且实现相对复杂的功能,比如知识库的搭建、工具的使用等都无需任何的编码和重新部署工作。同时 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口,基于这个两个接口就可以将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制,从而低门槛做出来自己高度定制化的数字人。具体的部署过程参考 B 站视频:https://www.bilibili.com/video/BV1kZWvesE25 。如果有更加高度定制的模型,也可以在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台,然后部署自己的模型。此外,数字人 GUI 工程中仍然保留了 LLM、ASR、TTS、Agent 等多个模块,能够保持更好的扩展,比如实现更加真实性感的语音转换、或者如果有更加 Geek 的 Agent 实现也可以选择直接后端编码扩展实现。 使用 Dify 接口需要注意: 1. 必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能,否则接口会返回未使能的错误。 2. 只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商,才会在功能板块中展示出来,Dify 的模型供应商图标下标签有展示该供应商支持哪些功能,这里可以自行选择自己方便使用的。对于 TTS,不同的模型供应商支持的语音人物不同,可以根据个人喜好添加。
2025-01-21
方案一生成的数字人效果怎么样
生成数字人的效果因使用的工具和方法而异。以下是一些常见的情况: 在剪映中生成数字人: 打开“数字人”选项,选择免费且适合的形象,如“婉婉青春”,软件会播放其声音,可判断是否需要,点击“添加数字人”将其添加到视频中,剪映会根据提供的内容生成对应音视频并添加到轨道中。左下角会提示渲染完成时间,可点击预览按钮查看效果。 腾讯的 MimicMotion 项目: 效果显著优于阿里,支持面部特征和唇形同步,不仅用于跳舞视频,也可应用于数字人。其优化包括基于置信度的姿态引导机制确保视频连贯流畅、基于姿态置信度的区域损失放大技术减少图像扭曲变形、创新的渐进式融合策略实现任意长度视频生成。项目地址:https://github.com/tencent/MimicMotion 节点地址:https://github.com/AIFSH/ComfyUIMimicMotion 此外,还有适合小白用户的开源数字人工具,如: 特点:一键安装包,无需配置环境,简单易用。 功能:生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。 系统兼容:支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持:MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。 使用步骤:下载 8G+3G 语音模型包,启动模型即可。 GitHub: 官网:
2025-01-21
负责动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,请帮我完善一下
对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,以下是一些完善的建议: 首先,进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研,明确当前存在的问题和瓶颈。 其次,制定明确的转型目标。例如,提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等,并且将这些目标进行量化和细化。 然后,规划技术架构。确定所需的数字化技术,如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等,并设计它们之间的集成方案。 接着,优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化,消除不必要的环节,提高生产的流畅性和效率。 再者,加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍,包括技术人员和管理人员。 最后,建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估,根据评估结果调整策略和措施,以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。
2025-01-17
开发功能完善的 Agent
开发功能完善的 Agent 可以参考以下内容: 1. 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,包括总结任务目标与执行形式,将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系,设计每个子任务的执行方法。 实施:分步构建和测试 Agent 功能,在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系,详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 完善:全面评估并优化 Agent 效果,整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点,通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 2. 一些 Agent 构建平台包括: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,提供环境感知和记忆功能,在高频工作场景表现出色。
2025-01-07
自动完善提示词
以下是关于自动完善提示词的相关信息: 通过链式思维等技术自动改进提示词,提升 AI 模型回答质量。 功能特点包括示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等,能显著提高模型的易读性和准确性。 实际测试显示多标签分类准确率提升 30%,摘要任务可完全遵循字数要求。 亮点在于若提示缺少示例,Claude 会自动生成合成示例,简化提示构建过程。相关链接: 相关资源: 可自动丰富关键词。 提供动态的提示词。 可进行一键翻译。
2024-12-13
完善程序实现格式化输出a,b,c=‘唐代’,‘将近酒’,‘李白’ print(' '.fomat(a,b,c))
您提供的程序存在一些错误。正确的实现方式应该是: ```python a = '唐代' b = '将近酒' c = '李白' print ``` 这样就可以实现格式化输出这三个变量的值了。
2024-12-09
如何系统的学习ai相关知识,并达到完善输出的水准
以下是系统学习 AI 相关知识并达到完善输出水准的建议: 一、基础知识学习 1. 编程语言:从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 了解基本概念:熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。可以阅读相关的入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、学习资源与途径 1. 在线课程:在「」中,有一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity),按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 2. 关注权威媒体和学者:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 三、实践与应用 1. 参与实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 2. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。 3. 特定模块深入学习:根据自己的兴趣选择 AI 领域的特定模块(如图像、音乐、视频等)进行深入学习。 4. 掌握提示词技巧:提示词上手容易且很有用,要熟练掌握。 四、持续学习与分享 1. 持续学习:不断吸收新知识,更新自己的知识体系。 2. 分享交流:在知识库分享自己实践后的作品和经验,与他人交流学习。 总之,要全面系统地学习 AI 知识和技能,需要从多个方面入手,不断实践和探索。
2024-11-08
openai发展史
OpenAI 的发展历程如下: 2015 年成立,一直将 AGI 作为战略目标之一。 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级,分别为: 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织(Organizations):最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 AI 的起源最早可追溯到上世纪: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开著名的达特茅斯会议,人工智能(Artificial Intelligence)一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。此后接近 70 年,AI 的发展起起落落。 Sam Altman 于 2025 年 1 月 6 日发表反思,回首创业历程,包括经历解雇等事件,也提到 2025 年首批 AI Agent 将融入劳动力市场,ChatGPT 两周岁时已迈入能进行复杂推理的全新模型时代,强调随着 AGI 临近,要回顾公司发展历程,继续探索。
2025-01-26
1.Gpt在教育邻域的快速发展
GPT 在教育领域的快速发展表现为以下方面: 训练方式:包括预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习等阶段,每个阶段都有相应的数据集、算法和模型。 在教育中的影响:以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术的出现,为教育带来冲击。许多教育工作者认识到大模型技术的进步对教育的意义。但目前市场上虽看好 AI 对各行业的赋能,却尚未诞生出相关的 Super APP,存在对 AI 发展的不同看法和预期。
2025-01-22
ai快速发展在教育领域的应用
AI 在教育领域的应用十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 然而,AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击,教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。
2025-01-22
我想系统了解有关agent的应用及发展情况
智能体(Agent)在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念,具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域: 1. 自动驾驶:汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现: 通常涉及以下几个步骤: 1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 3. 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 5. 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 发展情况: Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把大模型(LLM)和 LLM 之间,以及 LLM 和工具之间,通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展,大家对 AI 的诉求变得越来越具体,简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显,基于 LLM 对于 Agent 的结构设计,Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限,对于专业 IT 人士不够自由,对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。
2025-01-19
我不会AI我可以往AI上面发展吗
如果您不会 AI ,完全可以往这方面发展。以下是一些您需要了解和学习的基础内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:明确人工智能、机器学习、深度学习的定义及相互关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:掌握向量、矩阵等基本概念。 概率论:了解基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:熟悉常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:了解聚类、降维等算法。 强化学习:知晓其基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:学会如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:掌握使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 另外,鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比预期更快地获得知识,并推动人类一同进步。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,能帮助 AI 模型理解模式和关系。创建专门从事特定领域的 AI 可能比创建全能 AI 更容易,我们更需要特定领域的专家 AI 。同时,要让 AI 从在线基础投入到原子的世界中,让人类专家配备可穿戴设备收集互动供 AI 学习,避免复制危险的偏见。
2025-01-18