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企业做自己的小模型，需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些？

回答

企业做自己的小模型，可能会用到以下工具及背后的公司：

  1. 在编排（Orchestration）方面，涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等，其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务，确保系统流畅运行。
  2. 部署、可扩展性和预训练（Deployment, Scalability, & Pre-Training）类别中，像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具，有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。
  3. 处理上下文和嵌入（Context & Embeddings）的工具，相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等，能帮助模型处理和理解语言上下文，并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。
  4. 质量保证和可观察性（QA & Observability）方面，例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具，可确保模型表现并监控其性能和状态。

此外，还有以下工具和相关公司：

  1. 图片生成 3D 建模工具，如 Tripo AI（由 VAST 发布）、Meshy、CSM AI（Common Sense Machines）、Sudo AI、VoxCraft（由生数科技推出）等。

企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（可灵、即梦等）等方面，可能需要相应资质。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Generative AI的开发工具和基础设施的趋势

这张图描绘了Generative AI的开发工具和基础设施的趋势。它代表了在AI开发领域中，为满足不同需求，工具和基础设施正在逐渐模块化和专业化的趋势。图中的公司被分组到以下四个主要类别：1.Orchestration（编排）：涉及到的公司（如DUST、FIAVIE、LangChain等）提供的工具帮助开发人员管理和协调各个部分和任务，以确保系统的流畅运行。2.Deployment,Scalability,& Pre-Training（部署，可扩展性和预训练）：这个类别的公司（如UWA mosaicm、NMAREL、anyscale等）提供工具，帮助开发人员部署模型，保证模型的可扩展性，以及在模型使用前进行预训练。3.Context & Embeddings（上下文和嵌入）：这个类别的公司（如TRUDO，Llamalndex，BerriAI等）提供工具，帮助模型处理和理解语言上下文，以及将词语和句子转化为计算机可以理解的形式。4.QA & Observability（质量保证和可观察性）：这个类别的公司（如Pinecone，drant，Vald等）提供工具，以确保模型的表现，并能够监控模型的性能和状态。这些类别和公司的出现代表了人工智能技术的复杂化和专业化。随着技术的发展，更多专门针对不同AI开发阶段的工具和服务正在被开发和使用，这有助于提高开发效率和模型质量。

06 企业权益和招募

1.企业可以是1.1.具身智能的，1.2.3D眼镜，1.3.AI绘本，1.4.AI图书等1.5.学习机1.6.飞书的多维表格1.7.蚂蚁的智能体1.8.Coze的智能体等1.9.Zeabur等云平台？1.10.0编码平台1.11.大模型：通义，智谱，kimi，deepseek等1.12.编程辅助1.13.文生图，可灵，即梦等1.14.推荐咖啡，奶茶等AI调配？需要相应资质1.15.企业权益：1.学校大屏幕广告（1周？一个月？PA屏）2.开幕式露出3.摊位本身的宣传4.其他的露出4.1.直播等？5.工作坊场？有教室等，可能是500人中的部分人报名，深度参与其中，尽量不是卖东西，应用实操5.1.AI辅助编程，每个人做一个专属自己的一站式工作台，工具箱5.2.针对典型的教学教研过程，做一个尝试6.圆桌会论坛之类7.真实案例收集反馈等，让大模型厂家的诉求8.半透明的chatbot会话，有二维码引流等，一周都可以，或者按时间聊权益

问：图片生成 3d 建模工具

图片生成3D建模工具是指利用人工智能技术，通过分析图片内容并将其转换成3D模型的软件或服务。以下是一些可用的工具：1.Tripo AI：Tripo AI是VAST发布的在线3D建模平台，它能够利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的3D模型。该平台基于一个数十亿参数级别的3D大模型，能够实现快速的2D到3D转换，并提供AI驱动的精准度和细节。2.Meshy：Meshy是一个功能全面的工具，它不仅支持文本生成3D，还支持图片生成3D以及AI材质生成。用户可以通过上传图片并描述需要的材质和风格，来生成高质量的3D模型。3.CSM AI：CSM（Common Sense Machines）支持从视频和图像创建3D模型。它的Real-time Sketch to 3D功能支持通过手绘草图实时设计3D形象，再转换为3D模型。4.Sudo AI：Sudo AI支持通过文本和图像生成3D模型，特别适用于游戏领域的模型生成。用户可以上传图片或输入文本提示词来生成3D模型。5.VoxCraft：由生数科技推出的免费3D模型生成工具，能够将图像或文本快速转换成3D模型，并提供了图像到3D、文本到3D和文本到纹理等多种功能。这些工具通常具有用户友好的界面，允许用户通过简单的操作来生成3D模型，无需专业的3D建模技能。它们可以广泛应用于游戏开发、动画制作、3D打印、视觉艺术等领域。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

其他人在问
利用ai编写h5比较优秀的工具有那些？
目前在利用 AI 编写 H5 方面，以下是一些较为优秀的工具： 1. Adobe Spark：提供了易于使用的模板和设计工具，结合 AI 辅助功能，可帮助您快速创建吸引人的 H5 页面。 2. Canva：拥有丰富的模板和元素库，其 AI 功能可以为您的设计提供创意和布局建议。 3. Wix：具有强大的自定义功能，部分 AI 特性能够协助您优化页面内容和布局。 但需要注意的是，AI 在编写 H5 中的应用仍在不断发展和完善，不同工具的性能和适用场景可能会有所差异，您可以根据具体需求进行选择和尝试。
2024-11-20
如果只能推荐3个AI辅助ppt制作的工具，你会推荐哪些？为什么？
以下为您推荐 3 个 AI 辅助 PPT 制作的工具及原因： 1. GPT4：具有强大的语言理解和生成能力，能为 PPT 提供清晰、准确且富有创意的内容大纲和文字描述。 2. WPS AI：与常用的办公软件 WPS 结合紧密，方便在熟悉的操作环境中利用 AI 功能进行 PPT 制作，提高效率。 3. chatPPT：可能提供了便捷的交互方式和智能的设计辅助，帮助用户更轻松地创建和优化 PPT。
2024-11-20
有什么ai的漫画工具
以下是一些常见的 AI 漫画工具： Pika：可用于生成视频中的画面。 Pixverse：能参与视频画面的创作。 Runway：不仅能从文本创建视频，还可用于在视频中为人脸制作动画，创建短剪辑展示未来发展。 SVD：在视频生成方面有一定作用。 此外，DiD 是用于在视频中为人脸制作动画的工具。即梦也可用于制作动态视频。
2024-11-20
目前比较好用的AI辅助制作ppt的工具，推荐
以下是一些比较好用的 AI 辅助制作 PPT 的工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后拥有强大的团队，能敏锐把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-20
写作类，尤其是政府或大型企业写作类工具推荐
以下是为您推荐的政府或大型企业写作类工具： 内容仿写工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手，适用于多种文体写作，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。 AI 新闻写作工具： Copy.ai ：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等。 Writesonic ：专注写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能快速生成高质量新闻内容。 Jasper AI ：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly ：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和语言，网站：https://www.grammarly.com/ 。 Hemingway Editor ：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁，网站：http://www.hemingwayapp.com/ 。 ProWritingAid ：全面的语法和风格检查，提供详细写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成，网站：https://prowritingaid.com/ 。 Writesonic ：基于 AI 生成各种类型文本，包括电子邮件等，生成速度快，网站：https://writesonic.com/ 。 Lavender ：专注邮件写作优化，提供个性化建议和模板，提高邮件打开率和回复率。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-20
入门推荐AI工具
以下是为您推荐的入门 AI 工具： Kimi 智能助手： 是 ChatGPT 的国产平替，上手体验好，推荐新手使用来入门学习和体验 AI。 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品。 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能帮您推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错的同时一并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，用人工智能为您的文章正负情感、情绪强度和易读性打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是得力的智能写作助手，心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等都能应对，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。） 此外，如需下载研究报告，我们诚邀您加入知识星球：https://t.zsxq.com/18DnZxlrl （数百份涵盖 AI 各个方面的报告，并提供内容概要，自 2023 年上半年建立以来，保持长期活跃更新。扫码右侧二维码，加入知识星球。更多合作与咨询：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Wj77wBWjbi0yUAkyJWdc2TKFnmd ）
2024-11-19
如何可以使用到chatgpto1大模型
目前 ChatGPT 没有 ChatGPT1 这个大模型。ChatGPT 有多个版本，如 ChatGPT3、ChatGPT3.5、ChatGPT4 等。您可以通过以下方式使用 ChatGPT 相关模型： 1. 访问 OpenAI 的官方网站，按照其指引进行注册和使用。 2. 部分应用和平台可能集成了 ChatGPT 的接口，您可以在这些应用中体验其功能。 需要注意的是，使用 ChatGPT 时应遵循相关的使用规则和法律法规。
2024-11-16
怎么学习人工智能并应用到赚钱
学习人工智能并应用到赚钱可以从以下几个方面入手： 1. 掌握基础知识：学习人工智能的基本概念、原理和技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 提升技能：通过相关课程和实践，提高自己在数据处理、模型训练和优化等方面的能力。 3. 学习商业应用：了解人工智能在金融、医疗、制造业等行业的应用案例，例如学习微软的《面向商业用户的人工智能学习》《人工智能商学院》等课程。 4. 深入研究经典机器学习：可参考《机器学习入门课程》。 5. 掌握特定技术：如使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用，包括《视觉》《自然语言处理》《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程。 6. 持续学习和实践：人工智能领域发展迅速，需要不断更新知识和技能，并将其应用到实际项目中。 然而，需要注意的是，学了人工智能有可能赚钱，但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作，比如数据科学家、机器学习工程师等，但能否赚钱还取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出。大型语言模型主要基于语言理解和生成，并非专门设计用于数学计算，在处理数学问题时可能出错。同时，关于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱，答案是能，但大多数人不能，具体原因会在相关文章中详细阐述。
2024-10-30
我要创建一个工作流，需要怎么创建，用到什么工具，这些工具在哪可以找到
以下是在 Coze 上创建工作流的步骤和所需工具： 1. 进入 Coze 平台，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建完成后，整个编辑视图与功能如下： 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。例如涉及思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。例如中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 4. 接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 此外，在扣子平台上，插件就像一个工具箱，里面可以放一个或者多个工具，称为 API。目前扣子平台已有很多不同类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API 等，还有一些能处理多种任务的模型。若现有的插件不符合需求，还可自己制作插件并加入所需的 API。工作流就像可视化的拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、自己写的代码、做判断的逻辑等，开始和结束都有特定的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作，信息包括引用前面小块块给出的和自己设定的。
2024-10-29
如何使用ai去写软件需求设计文档，需要用到哪些工具
使用 AI 写软件需求设计文档可以参考以下步骤和工具： 1. 明确需求和目标：清晰界定软件的功能、性能、用户界面等方面的要求。 2. 收集相关信息：利用 AI 工具如学术搜索引擎、文献管理软件等搜集类似软件的需求文档和相关资料。 3. 分析总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键要点和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手构建需求文档的大纲，涵盖引言、功能需求、非功能需求、界面设计等部分。 5. 撰写各部分内容：利用 AI 写作工具撰写需求文档的各个部分，并进行语法和风格检查。 6. 审阅和修改：通过 AI 审阅工具检查文档的逻辑性、一致性和准确性，并根据反馈进行修改。 7. 提交前检查：使用 AI 抄袭检测工具确保文档的原创性，并做最后的格式调整。 以下是一些可用于写软件需求设计文档的工具： ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代您的专业判断和思考，要确保文档的质量和准确性。
2024-10-17
大学老师最头疼的场景，能够使用到最多的AI场景解决问题
以下是一些大学老师可能会遇到的头疼场景以及能够用 AI 解决的方式： 学习指导方面： 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解学生独特需求，回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用。 对于特定学科的学习，如数学，有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决问题；对于历史学习，有 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授。 学生在作业中利用 AI 助手，如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品，如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 教学协助方面： 自适应学习，精准回答学生问题，协助教师提供数字资源。 在教育的各个方面，如教学内容、教学场景、教材与教法、教育思想和教育组织形态等，AI 都能发挥作用。 在不同的教育时代，如口传时代、手抄时代、印刷时代、电子媒体时代和数字媒体时代，AI 都能为教育带来新的可能性和改进。 AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用： 医疗保健：医学影像分析辅助诊断疾病、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。
2024-10-07
围棋人机博弈是否有用到智能算法的功能
围棋人机博弈有用到智能算法的功能。 早期的国际象棋对弈程序是以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时，由于搜索空间巨大，采用了基于案例的推理，即从知识库中寻找相似案例来决定棋步。 现代能够战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习。例如，DeepMind 团队开发的新算法 Deep QNetwork（DQN）可以从经验中学习。2015 年 10 月 AlphaGo 项目首次在围棋中击败人类冠军李世石，之后的 AlphaGo Zero 用新的可以自我博弈的改进算法让人类在围棋领域难以翻盘。 AlphaGO 的价值网络和策略网络以人类高手的对弈数据以及 AI 自我博弈的数据为基础进行训练，并且与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了突破。
2024-09-18
你认为目前最好用的大模型有哪些？
目前最好用的大模型包括： 1. OpenAI 的 GPT4：是最先进和广泛使用的大型语言模型之一，在多种任务上表现卓越，如文本生成、理解、翻译及各种专业和创意写作任务，能通过大量数据学习理解和生成人类语言，处理复杂问题和理解上下文能力出色。 2. Anthropic 公司的 Claude 3。 3. 谷歌的 Gemini。 4. 百度的文心一言。 5. 阿里巴巴的通义大模型。 大型模型主要分为两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息。 2. 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。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 此外，如果想了解国内的大模型效果，可以参考第三方基准评测报告： 。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-19
能生成sql语句的ai模型或工具，能提供api调用的
以下是一些能生成 SQL 语句并提供 API 调用的 AI 模型或工具的相关信息： OpenAI 的 GPT 系列模型，如 gpt40613 和 gpt3.5turbo0613 ，可以通过函数调用及其他 API 更新，让开发人员向模型描述函数，并让模型智能地选择输出一个包含调用这些函数所需参数的 JSON 对象。但需要注意的是，为了让 ChatGPT 返回符合要求的 JSON 格式，prompt 的定制尤为重要和复杂。 在使用代码执行来进行更精确的计算或调用外部 API 时，不能依赖模型自行准确地执行算术或长计算。可以指示模型编写和运行代码，例如将代码放入三重反引号中。生成输出后，可以提取并运行代码。同时，模型在正确使用 API 的指导下，可以编写使用 API 的代码，但需要通过提供 API 文档或代码示例进行指导。 但需要注意的是，执行模型生成的代码存在安全风险，建议在安全的沙箱环境中运行代码，避免潜在危害。
2024-11-19
图说AI大模型？
以下是关于 AI 大模型的相关内容： 一、大模型的整体架构 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集，这里的数据层并非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（大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如市面上的文生图、图生图等模型，训练所用数据与 llm 不同，为图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：例如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到的地方。 二、再补充一些概念 AI Agent Agent 是从年前到现在比较火的概念，被很多人认为是大模型的未来主要发展方向。中间的“智能体”其实就是 llm 或大模型，四个箭头分别是为 llm 增加的工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 llm 之间以及 llm 和工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 三、必须理解的核心概念 1. 泛化能力：指模型在未曾见过的数据上表现良好的能力，用大白话讲就是“举一反三”的能力，人类泛化能力很强，无需见过世界上每一只猫就能认识猫的概念。 2. 多模态：指多数据类型交互，能提供更接近人类感知的场景，大模型对应的模态有文本、图像、音频、视频等。 3. 对齐能力：指与人类价值观与利益目标保持一致的能力。但目前阶段，有很多提示词注入的方法能绕过各种限制，这也开辟了大模型领域黑白对抗的新战场。
2024-11-19
文生图模型性能排行
以下是一些文生图模型的性能排行相关信息： Kolors 是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。它具有更强的中文文本编码器、高质量的文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力以及巧妙解决高分辨率图加噪问题的 noise schedule，实测效果不错。 PIKA1.0 是一个全新的模型，文生视频和文生图的质量都有大幅度提升。在文生图方面稳定得令人惊讶，3D 和 2D 的动画效果出色。 为全面比较 Kolors 与其他模型的生成能力，构建了包含人工评估、机器评估的全面评测内容。在 KolorsPrompts 评估集中，Kolors 在整体满意度方面处于最优水平，其中画面质量显著领先其他模型。具体的平均分数如下： AdobeFirefly：整体满意度平均分 3.03，画面质量平均分 3.46，图文相关性平均分 3.84。 Stable Diffusion 3：整体满意度平均分 3.26，画面质量平均分 3.5，图文相关性平均分 4.2。 DALLE 3：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.54，图文相关性平均分 4.22。 Midjourneyv5：整体满意度平均分 3.32，画面质量平均分 3.68，图文相关性平均分 4.02。 Playgroundv2.5：整体满意度平均分 3.37，画面质量平均分 3.73，图文相关性平均分 4.04。 Midjourneyv6：整体满意度平均分 3.58，画面质量平均分 3.92，图文相关性平均分 4.18。 Kolors：整体满意度平均分 3.59，画面质量平均分 3.99，图文相关性平均分 4.17。所有模型结果取自 2024.04 的产品版本。
2024-11-18
认为如果我是一个大学生，想要通过大模型去参加项目什么样的方向会比较好我应该做一个怎样的大模型？
对于大学生想要通过大模型参加项目，以下是一些方向和相关知识： 大模型的概念： 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，能够进行文本生成、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，只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即选择合适的算法让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好地胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，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，会对输入进行数字化形成词汇表。 大模型的训练： 一般训练会有 3 个步骤，每个步骤都需要资金投入。 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力而非直接回答问题，将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。输入内容包括 3 个部分，中间可能有分隔符。还有对齐过程，通过引入人类的评价标准和处理特定格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望。 大模型的微调： 在人工智能领域，通常会根据应用领域将大模型分为通用大模型和领域特定模型。通用大模型如 GPT4.0、GPT3.5 等，通过训练获得广泛的自然语言理解能力，但在特定领域表现可能不理想。微调是对大模型针对特定领域进行的训练过程，通过在特定领域的数据上训练模型，优化所有层的参数，提高其在该领域的专业性。从头开始训练一个具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源，小公司负担不起，微调可以在现有模型基础上更经济、高效地适应新的应用领域。
2024-11-18
多模态大模型
以下是关于多模态大模型的相关信息： Google 的多模态大模型叫 Gemini，是由 Google DeepMind 团队开发的。它不仅支持文本、图片等提示，还支持视频、音频和代码提示，能够理解和处理几乎任何输入，结合不同类型的信息，并生成几乎任何输出，被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型，从设计之初就支持多模态，能够处理语言、视觉、听觉等不同形式的数据。 多模态大模型（MLLM）是一种在统一的框架下，集成了多种不同类型数据处理能力的深度学习模型，这些数据可以包括文本、图像、音频和视频等。通过整合这些多样化的数据，MLLM 能够更全面地理解和解释现实世界中的复杂信息，在面对复杂任务时表现出更高的准确性和鲁棒性。其典型架构包括一个编码器、一个连接器和一个 LLM，还可选择性地在 LLM 上附加一个生成器，以生成除文本之外的更多模态。连接器大致可分为基于投影的、基于查询的和基于融合的三类。 有基于多模态大模型给现实世界加一本说明书的应用，例如将手机置于车载摄像机位置，能够实时分析当前地区今年新春的最新流行趋势。在这种架构中，后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型，为应用提供推理服务。同时，部署了一个 Flask 应用用于数据前处理和后处理，提供 Stream 流服务。前端页面采用 HTML5，用于采集画面和用户输入，整体设计以简单高效为主。下载模型 ggml_llavav1.513b，这里选择是 13b 4bit 的模型。BakLLaVA 推理速度更快，但对中文的支持较差，7b 的模型在语义理解方面普遍存在不足，特别是在需要规范数据格式进行交互的场合。对于 function call 和 action 操作，极度依赖模型的 AGI 能力。
2024-11-18
AI创作背后的版权陷阱
AI 创作背后存在诸多版权陷阱： 1. AI 绘画的版权归属存在争议。有人认为其只是从现有素材库拼接和重塑内容，创意来自原始艺术家；也有人认为 prompt 体现了创意。在新法律法规出台前，使用 AI 制作的图版权可能为公版，难以保证著作权。为确保版权，应将机器生成内容作为原始素材，突出“人类创作”部分。 2. 在数字化时代，AI 技术发展对现有知识产权法律体系构成挑战。如广州互联网法院的一起判决，标志着我国在知识产权保护方面的司法实践迈出重要一步。AI 在内容生成方面，对版权法的挑战主要体现在输入端训练数据合法性和输出端生成内容的版权属性问题。 3. 律师建议，AI 直接生成的东西在中国及海外通常不受法律保护。因此需要对其进行后期修改，如土豆人 tudou_man 作品后期部分占 30%40%，使用正版软件并完成版权链。大众对 AIGC 作品存在抵触，如认为其盗图抢饭碗，初学者使用 AI 时往往不做处理，而专业创作者会尽力规避瑕疵，导致创作成本较高。
2024-11-03
请给我推荐一个适合非技术人员学习的提示词工程手册，但是我不希望提示词工程手册太实操导向，需要包括背后的原理和逻辑，而不是只像一个公式一样的教给我
以下为您推荐适合非技术人员学习的提示词工程手册： 1. 小七姐：Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南（二） 强调对框架的理解和运用，介绍了多种提示词框架，如情境，并提供了学习的三步走：懂原理、找需求、用框架。 2. 19. RAG 提示工程系列（一） 虽然网络上提示工程资料众多，但 RAG 任务中提示工程的资料相对较少。此系列将带领大家了解 RAG 架构的概念、组成、痛点及提示词工程在其中的应用，并指导实操案例，帮助编写调试符合企业生产级标准的提示词。 3. VIRTUAL Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版（中英对照） 指出提示词工程是一门实证科学，需要不断测试和迭代，包括开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词和分享完善后的提示词，同时不要忘记测试边缘情况。
2024-08-15
sora背后的核心技术是啥
Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型，其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型，通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中，扩散模型被用来学习视频的分布，从而生成新的视频。 Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers（DiT），它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术，优化了视频生成。具体来说，Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示，然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁，以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记，为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始，模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上，生成的视频通过多步精炼过程出现，每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。 总的来说，Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器，它能够解析文本并理解复杂的用户指令，然后通过扩散模型生成视频。
2024-06-10
WaytoAGI 背后使用的知识库模型算法是哪家的
WaytoAGI 是基于 Aily 和云雀大模型开发的人工智能，其中： Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，提供了一个简单、安全且高效的环境，帮助企业轻松构建和发布 AI 应用，推动业务创新和效率提升。 云雀是字节跳动研发的语言模型，通过便捷的自然语言交互，能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。
2024-05-28