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如何学习开源机器人,要求是ROS操作系统,如何购置相应的机器人

Answer

学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人,您可以从以下几个方面入手:

  1. 控制系统:负责处理传感器数据、规划路径和执行任务,并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成,通过运行控制算法(如 PID 控制、深度学习模型等)决定机器人运动和操作。
  2. 伺服驱动系统:负责驱动机器人关节和执行机构,实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动,伺服驱动器作为功率电源控制电机运动,指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制,以及精确、快速、稳定的位置控制,其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。
  3. 交互设备:常见的有麦克风、遥控器等,尤其是带屏遥控器,集成了显示屏和控制功能,允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。
  4. 软件中间件:机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS(Robot Operating System),它并非真正的操作系统,而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点,支持节点间分布式、点对点通信,并由主节点(master)管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言,可分布式运行在不同主机,这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作,便于模块化修改和升级,提高系统容错能力。

在购置相应机器人时,您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素,选择适合您学习和研究的型号。

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

References

一篇具身智能的最新全面综述!(下)

控制装置包括:控制系统、伺服驱动系统、电源装置,交互设备。控制系统负责处理传感器数据、规划路径、执行任务,并与其他子系统协作。控制系统通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成,通过运行控制算法(如PID控制、深度学习模型等)来决定机器人如何运动和操作。伺服驱动系统负责驱动机器人的关节和执行机构,实现精确的运动控制。伺服系统一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构,负责实现运动;伺服驱动器作为功率电源,控制电机的运动;指令机构则负责发出脉冲或速度信号,配合伺服驱动器工作。伺服系统能够进行速度与转矩控制,还能进行精确、快速、稳定的位置控制。伺服系统的结构通常包括三个闭环控制:电流环、速度环和位置环。常见的机器人交互装置有麦克风、遥控器等。尤其是带屏遥控器,集成了显示屏和控制功能的遥控器,允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。软件中间件机器人操作系统中间件,负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统就是ROS(Robot Operating System),它并不是一个真正的操作系统,而是一个运行在Ubuntu上的软件框架。ROS将机器人的软件功能封装为节点,支持节点之间的分布式、点对点通信,并由主节点(master)负责对网络中各个节点之间的通信过程进行管理调度。不同节点可使用不同编程语言,可分布式运行在不同的主机。这种设计使得机器人的各个模块可以松耦合地协同工作,便于模块化的修改和升级,提高了系统的容错能力。

Others are asking
客服机器人工作流怎么写
客服机器人工作流的编写主要包括以下步骤: 1. 创建工作流: 在页面顶部进入工作流页面,并单击创建工作流。 设置工作流的名称与描述,并单击确认。清晰明确的工作流名称和描述,有助于大语言模型更好的理解工作流的功能。创建后页面会自动跳转至工作流的编辑页面,初始状态下工作流包含 Start 节点和 End 节点。Start 节点用于启动工作流,End 节点用于返回工作流的运行结果。 2. 配置工作流:添加工作流节点并按照要处理的用户任务顺序连接工作流。 3. 测试并发布工作流: 单击试运行。运行成功的节点边框会显示绿色,在各节点的右上角单击展开运行结果可查看节点的输出。 只有试运行成功时,才能单击发布。 4. 在 Bot 内使用工作流: 前往当前团队的 Bots 页面,选择进入指定 Bot。 在 Bots 编排页面的工作流区域,单击右侧的加号图标。 在添加工作流对话框,在“我创建的”页面选择自建的工作流。 在 Bot 的人设与回复逻辑区域,引用工作流的名称来调用工作流。 其他操作: 1. 复制工作流:在某一工作流的编辑页面,单击右上角的创建副本图标,可以将该工作流复制到您的工作流列表中。 2. 删除工作流:对于不再需要使用的工作流,您可以在工作流列表内找到该工作流,并在操作列单击删除图标。如果工作流已添加至 Bot,在删除时会同步删除 Bot 中的工作流。
2024-12-31
对话机器人工作流怎么写
对话机器人的工作流通常可以按照以下步骤进行编写: 1. 选择合适的预训练大模型作为基础: 根据需求选择基础模型、对话模型等,并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识: 为机器人设置不同的人格特点和背景知识,使其能够扮演不同类型的“顾客”等角色。 3. 开发对话交互流程: 设计机器人与用户之间的对话流程和交互逻辑,可以使用工作流引擎等工具来可视化定义和管理对话流程。 4. 集成语音交互能力(如有需要): 集成语音识别和合成的能力,提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化: 实时监测用户与机器人的对话情况和学习效果,根据反馈数据持续优化对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用: 将机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景,根据场景需求定制不同的机器人角色和对话流程。 以下是一些具体的工作流示例: 示例一:陪练机器人 第一步:开始节点,接收用户选择的小说人物角色名称。 第二步:知识库节点,将输入的小说角色名称作为 query 去知识库检索该角色的性格特点和经典台词。 第三步:大模型节点,让大模型对信息进行筛选,并采用 json 格式输出。 第四步:代码节点,对上游的输入数据进行规整,格式化输出。 第五步:text2image,引用上一步输出的 feature(用于描述人物性格和特点),作为 prompt,生成人物的角色照。 第六步:结束节点,输出人物台词和角色照。 示例二:小说人物角色对话机器人 第一步:开始节点,接收用户向小说人物角色提问的问题。 第二步:知识库节点,将问题作为 query 去小说内容中进行语义检索和全文检索。 第三步:大模型节点,让大模型根据问题和检索到的上下文信息,生成答案。 第四步:结束节点,输出答案,作为小说人物的回答。 在使用工作流时,还需要注意以下配置: 1. 配置数据库节点: 在工作流中支持添加数据库节点,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 2. 配置变量节点: 用于读取和写入 Bot 中的变量,需要搭配 Bot 使用,确保变量节点内的变量名称与 Bot 内的变量名称保持一致。 3. 引用数组和对象: 结束节点、消息节点和大语言模型 LLM 节点支持直接引用当前节点导入的参数,且支持联想,当输入“{{”后,能够自动关联所引用的数组/对象数据。 总的来说,对话机器人的工作流配置需要充分利用大模型能力,设计贴合实际需求的机器人角色和对话流程,并通过实时监测和优化不断提升应用效果,这需要综合运用 AI、工作流等技术手段。
2024-12-31
推荐几款陪练ai机器人,用于员工培训
以下为您推荐用于员工培训的陪练 AI 机器人: Coze 平台的英语陪练 AI Bot: 首先打开扣子的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建,接下来可细化其功能。 根据功能需求设计人设与回复逻辑。 基于需求调整模型设置,比如将对话轮数改为 20 轮。 主要使用了英文名言警句等插件。 设置开场白和预置问题,预置问题有参考价值。 最后设置 AI Bot 的语音,选择亲切的英语音色。 使用建议:直接使用豆包的语音通话方式,效果更好。 实际演示效果:包括视频演示、文字交流中的训练纠错、解读上传图片或文件的英文内容(目前支持在 Coze 端使用,豆包端暂不支持)。 试用链接:Coze 端
2024-12-30
利用coze开发语音对话聊天的机器人
以下是利用 Coze 开发语音对话聊天机器人的步骤: 1. 创建 AI Bot:首先打开 Coze 的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮,然后在弹窗输入 Bot 的相关信息,即可完成创建,接下来细化其功能。 2. 设计人设与回复逻辑:根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 3. 调整模型设置:基于功能需求,以聊天为主,将对话轮数记录改为 20 轮,避免训练口语考试时忘记上下文。 4. 选择插件:主要使用了英文名言警句插件,用于识别图片中的文字并返回结果,以读取用户上传图片或文件的文字并处理。 5. 设置开场白和预置问题:预置问题有参考价值,符合学习需求者可能会问的相关问题。 6. 设置语音:因为是英语陪练 AI Bot,所以选择亲切的英语音色,而非中文音色。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,具有以下特点: 1. 多语言模型支持:使用 GPT48K 和 GPT4128K 等大型语言模型,并提供云雀语言模型,支持不同场景的对话交互。 2. 插件系统:集成超过 60 款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,支持用户创建自定义插件扩展 Bot 能力。 3. 知识库功能:允许用户上传和管理数据,支持 Bot 与用户数据交互,可上传多种格式文档或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力:提供数据库功能,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计:通过拖拉拽方式搭建工作流,处理复杂任务流,提供大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式:一个机器人中可运行多个任务,添加多个代理,每个代理能独立执行特定任务。 7. 免费使用:对用户完全免费。 8. 易于发布和分享:可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。
2024-12-29
你是一名资深程序员和经验丰富的编程教授,能够以通俗保姆式的方法教会小白从0开始编程序。现在要你教我完成如下任务:我需要编写一个程序,能够每天和不同的文生图大语言模型对话,生成不同场景下的机器人设计图片。应该怎么一步步实现?
以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话,并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤: 首先,对于小白来说,可以参考以下教程进行学习和操作: 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信: 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑,并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学,可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”,简单粗暴,不做讲解,复制粘贴即可。一步一图,保姆级指引。 本篇文章中,没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优,请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程:万字长文带你理解 RAG 全流程: 这是一篇面向普通人的 RAG 科普,不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字,旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知,在使用 RAG 相关产品时,可以更好地理解其能力边界,从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人,包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot: 学会将发布的图像流添加进 bot 中,并测试生成海报,解决无法在聊天界面显示图片的问题,重新调整图像流使其在对话窗口显示图片,最后发布 Bot。 通过这份教程,可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手,掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法,了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助,祝您编程顺利!
2024-12-29
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
如何使用copilot for Microsoft 365
使用 Microsoft 365 Copilot 可以通过以下方式: Microsoft 365 Copilot 是微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。 用户可以通过聊天的形式告知 Copilot 自己的需求,比如数据分析或格式创建等任务,Copilot 会自动完成这些任务。 但需要注意的是,使用该功能需订阅 Microsoft 365。 另外,关于 Excel 的 AI 功能,目前还有以下几种不同的工具和插件可以增强其数据处理和分析能力: Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 Formula Bot:提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可以通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI:这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除了公式生成外,还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-26
如何启用copilot for Microsoft 365
微软将于 12 月 1 日在中国大陆免费为企业和教育机构提供 Copilot 功能,Copilot AI 模型支持联网获取数据,免费提供但需订阅 Microsoft 365。 微软在 3 月 16 号发布了将 GPT4 集成到 Office 套件中的一体化解决方案 Copilot。Copilot 以两种方式集成到 Microsoft 365 中,它与用户并肩作战,嵌入到用户每天使用的 Microsoft 365 应用程序中,如 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等,以释放创造力、提升生产力和技能。比如用户甚至可以要求它根据 Word 文档直接生成一个 10 张幻灯片的 PPT,或者分析或格式化 Excel 数据。
2024-09-26
什么是Microsoft Copilot
Microsoft Copilot 是微软推出的一系列智能助手服务。 Copilot Personal 是经典的 Copilot,在 GPT4o 的加持下,能了解您玩游戏等情况。之前 OpenAI 的发布会介绍过类似能力,如今已应用在电脑上。 Team Copilot 是新升级的版本,能在 Microsoft Teams、Microsoft Loop、Microsoft Planner 等协作平台使用,预计 2024 年底正式推出。在工作中,它可以充当会议主持人,管理议程并记录会议笔记,提升讨论效率,会议中的任何人都可以共同编辑笔记;也可以作为团队合作者,在聊天中帮助突出重要信息、跟踪任务和解决未决问题;还能作为项目经理,确保项目顺利进行,创建和分配任务、跟踪截止日期,并在需要团队成员输入时提醒他们。 Microsoft Copilot Studio 非常震撼,改变了整个 Agent 生态的玩法,能让一切电脑上的行为实现自动化。例如,一个“订单处理”Copilot 可以处理从接单、订单处理、智能推荐替代缺货商品到发货的全过程。这个功能也将在今年年底正式推出。 此外,还有 Copilot Connectors,通过它,Copilot 可以和企业的数据结合起来,使用各种数据源,比如公共网站、SharePoint、OneDrive、Microsoft Dataverse 表、Microsoft Fabric OneLake(今年推出)、Microsoft Graph 以及流行的第三方应用。 “Copilot”一词原本在航空领域指的是飞行员的助手或副驾驶,在飞行中协助主驾驶进行飞行操作。在 AI 领域,这个词被用来形象地描述 AI 的角色和功能,强调其作为智能助手协助用户完成各种任务、提供信息、解答问题甚至进行创新性内容创作的能力,使用户的工作或生活更加便捷高效。例如,Microsoft Copilot 可以进行智能对话、提供信息、帮助用户创作内容等。
2024-09-26
training course of Microsoft Azure
微软 AI 初学者入门课程不包括以下内容: 1. 人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息,可以考虑学习以下两个微软的课程:《》(和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发)。 2. 经典机器学习。这在我们的《》中有详细介绍。 3. 使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用。如有需要,我们建议你从以下微软课程开始学习:《》等。 特定的机器学习云框架,例如》。 对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《了解更多详情。 深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)。关于这一点,我们推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。 如需了解云计算中的人工智能主题,可以考虑参加《》课程。
2024-09-02
有和Microsoft office 搭配较好的ai工具推荐吗?
有许多 AI 工具可以与 Microsoft Office 配合使用,以下是其中几种: 1. ChatGPT:这是目前功能最强大的人工智能写作工具之一,可以在 Bing 上免费访问,也可以通过购买 ChatGPT 的订阅来访问。它可以直接集成到常见的办公应用程序中,如 Microsoft Office 和 Google Docs。 2. Claude 2:这是一款紧随 ChatGPT 之后的人工智能写作工具,也提供了有限的免费选项。 3. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,它新增了生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术,允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 4. Microsoft 365 Copilot:这是微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件,通过聊天的形式,用户可以告知 Copilot 他们的需求,如数据分析或格式创建,Copilot 将自动完成这些任务。 5. Formula Bot:这是一款支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除了公式生成外,还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。
2024-05-15
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法,也叫做人体姿态估计,是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计(动作捕捉算法)相关的研究有以下两篇: 1. 【SD】最强手部识别,controlnet 新预处理器 dw openpose 作者:白马少年|公众号:【白马与少年】 发布时间:20230813 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍:在 controlnet 中,手部识别一直使用的是 openpose 预处理器,但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题,将其放入特定目录即可使用。但需说明的是,目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器,未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose:一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景:基于骨骼标记为基础,适用于智慧体育等场景,可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型:视频、AI 学习模型 简介:主要功能是识别图片和视频中人的姿势,能快速处理图像并实时返回姿态数据,适应不同场景和设备。 主要特点: 实时性能:旨在提供实时的姿态估计,适用于需要即时反馈的应用。 高精度:利用神经网络架构搜索(NAS)提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构:NAS 自动测试不同网络结构,找到最优模型。
2024-12-31
开源数字人
以下是关于开源数字人的相关信息: 组合方案: 1. 先剪出音频,使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits克隆声音,做出文案的音频。 2. 使用 wav2lip 整合包,导入视频和音频,对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址:https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。 构建高质量的 AI 数字人: 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。笔者的开源数字人项目(项目地址:https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d)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;另外超写实的数字人风格在目前的技术能力下,处理不好一致性问题,容易带来虚假的感觉或者产生恐怖谷效应,而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 。 相关产品:https://synclabs.so/
2024-12-26
态势感知、流量分析的AI开源项目有哪些
目前在态势感知和流量分析方面,较为知名的 AI 开源项目相对较少。但您可以通过以下途径去寻找和发现相关的开源项目: 1. 在开源代码托管平台如 GitHub 上,使用相关的关键词进行搜索。 2. 关注相关的技术论坛和社区,了解其他开发者的分享和推荐。 由于这方面的特定开源项目有限,建议您持续关注行业动态,以便及时获取新的信息。
2024-12-24
哪一个开源大语言模型对中文支持比较好?
以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型: 1. OpenChineseLLaMA: 地址: 简介:基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座,对比原版 LLaMA,该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升,在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE: 地址: 简介:开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型,同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等,也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda: 地址: 简介:开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat: 地址: 5. Gemma7bit: 地址: 此外,AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一,在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三,各项能力较为均衡,聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型,是中文开源模型的主导力量。
2024-12-20
开源的开源的 LLM 微调推理,agent开发平台
以下是为您整理的关于开源的 LLM 微调推理、agent 开发平台的相关内容: LLM 作为 Agent 的“大脑”的特点: 1. 知识获取能力:通过预训练学习大量语言数据,掌握丰富语言信息和常识知识,能处理多种任务。 2. 指令理解:擅长解析人类语言指令,采用深度神经网络进行自然语言理解和生成,精准理解意图。 3. 泛化能力:在未见过的数据上表现良好,能利用先前知识处理新挑战,形成对语言结构的通用理解。 4. 推理和规划:能够进行逻辑推理和未来预测,分析条件制定最佳行动方案,在复杂环境中做出理性选择。 5. 交互能力:拥有强大对话能力,在多人多轮次对话中自然流畅交流,改善用户体验。 6. 自我改进:基于用户反馈和效果评估,通过调整参数、更新算法提升性能和准确性。 7. 可扩展性:可根据具体需求定制化适配,针对特定领域数据微调提高处理能力和专业化水平。 相关产品和平台: 1. ComfyUI:可在其中高效使用 LLM。 2. Vercel AI SDK 3.0:开源的工具,可将文本和图像提示转换为 React 用户界面,允许开发者创建丰富界面的聊天机器人。 3. OLMo7BInstruct:Allen AI 开源的微调模型,可通过资料了解从预训练模型到 RLHF 微调模型的所有信息并复刻微调过程。 4. Devv Agent:能提供更准确、详细的回答,底层基于 Multiagent 架构,根据需求采用不同 Agent 和语言模型。 实例探究: 1. ChemCrow:特定领域示例,通过 13 个专家设计的工具增强 LLM,完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。 2. Boiko et al. 研究的 LLM 授权的科学发现 Agents:可处理复杂科学实验的自主设计、规划和执行,能使用多种工具。
2024-12-12
开源大模型训练推理,应用开发agent 平台
以下是一些关于开源大模型训练推理、应用开发 agent 平台的相关信息: Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,可将 Copilot 部署到多种渠道。 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、知识等,并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,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 Gemini 相关:大型语言模型的推理能力在构建通用 agents 方面有潜力,如 AlphaCode 团队构建的基于 Gemini 的 agent 在解决竞争性编程问题方面表现出色。同时,Gemini Nano 提升了效率,在设备上的任务中表现出色。 成为基于 Agent 的创造者的学习路径:未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。Agent 工程如同传统软件工程学有迭代范式,包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化。数字员工的“进化论”需要在 AI 能力基础上对固化流程和自主思考作出妥协和平衡。
2024-12-12
AI属于电脑操作系统吗?AI是如何学习的?
AI 不属于电脑操作系统。AI 是人工智能的简称,它的学习方式有多种,主要包括以下几种: 1. 机器学习:这是让电脑找规律学习的方式,包括监督学习、无监督学习和强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法的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:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,比如让模型根据一堆新闻文章的主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习:从反馈里学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 2. 深度学习:这是一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,因为有很多层所以叫深度。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 3. 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 4. 大语言模型:如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类等。 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。
2024-12-04