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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?

Answer

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。

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

References

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

Others are asking
哪个ai工具可以根据现有的网站或截图生成源代码
以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具: :借助 GPT4 Vision 的能力,能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS,并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外,还有一些与网站制作相关的 AI 工具: Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark:网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop:网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid:网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面: :由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境,集成了多种功能,年度许可证起价 179 美元/月。 :开源的 AI 开发助手,能根据产品需求生成完整的代码库,遵循 MIT 许可证。 :Sourcegraph 的 AI 工具,作为全面的编程助手能理解整个代码库,个人使用免费。
2025-02-18
主流的LORA 训练工具是什么?
主流的 LORA 训练工具包括: 1. B 站 UP 主“朱尼酱”的赛博丹炉,其界面友好、美观,适合新手入门。 2. 训练器,支持 Kolors 开源模型。 3. Kolors+Refiner,由 AIKSK 开发的工作流应用。 4. Kolors可图大模型XL 精修工作流,由@AiARTiST 非人类开发。 5. kolors+SDXL 细节修复+instant+ipa,由@谷尘 DesignDog 开发。 6. kolors 一键设计中文海报,由亦诚视觉开发。 7. ,魔搭社区官方模型。 8. InstantIDKolors 专属模型,由 InstantX 开发。
2025-02-18
剧本创作有哪些AI工具
以下是一些在剧本创作中可以使用的 AI 工具: 1. 文本生成工具:如 GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等,可帮助生成故事创意、角色台词等。 2. 视频工具: Pika、Pixverse、Runway、SVD 可用于视频创作。 Junie 在电影制作中使用了多种工具,包括 AI 图像生成工具如 Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E;AI 动画工具如 Pika、Runway、Deforum;口型同步工具 DID;AI 旁白工具 ElevenLabs;剪辑工具 Premiere;文字翻译工具 ChatGPT。 3. 图像工具:Stable Diffusion、Midjourney v5.2 可生成富有想象力的角色和场景等画面。 4. 声音工具:可用于背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等。 在剧本创作过程中,除了使用工具,还需要注重故事的原创性和改编,可从自身或他人的经历、经典 IP 等获取灵感。同时,多实践、多与他人讨论也是提升剧本质量的重要方式。
2025-02-17
剧本创作有哦哪些AI工具
以下是一些常用于剧本创作的 AI 工具: 1. 文字生成方面:GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等,可用于生成剧本的文字内容。 2. 图像生成:Stable Diffusion、Midjourney v5.2、DALL·E 等,能为剧本创作提供灵感和视觉参考。 3. 视频相关:Pika、Runway、Deforum 等,可用于生成视频片段。 4. 音频方面:ElevenLabs 可用于生成旁白等音频内容。 5. 剪辑工具:Premiere、剪映等,用于对视频进行剪辑和后期处理。 在剧本创作过程中,还可以参考以下方法和思路: 1. 故事来源:可以从原创(如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等)或改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)入手。 2. 写作方法:编剧是有一定门槛的手艺,不要单纯套剧作理论和模板,要多写多实践,再结合看书总结经验。对于短片创作,可以从自身或朋友的经历改编入手,或者对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 3. 项目脚本方面:例如画小二团队在《李清照》AI 视频创作中,文字使用 GPT 脚本,图片使用 Midjourney,视频使用 Runway,音频使用 ElevenLabs 和剪映,剪辑使用剪映,还用到了 PS、AE 等其他工具。同时,在故事创作时,可以按照特定的模板生成 Prompt,包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏等方面,并分章节生成小说目录。
2025-02-17
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
如何快速入门AI工具
以下是快速入门 AI 工具的一些建议: 1. 对于普通人来说,对 AI 最好的直观初接触有两个方面: 最低成本能直接上手试的工具是什么,自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么,能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。 3. 为了让普通人更直观地马上上手,可选择以下几种工具展开说明:聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现,因“AI 工具”功能强大能做无数事情,反而在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式,不论是什么人群。 6. 最后,如果想交流并一起在 AI 路上探寻,欢迎戳 。
2025-02-17
如何将AI应用到实际办公中去赋能
以下是将 AI 应用到实际办公中赋能的一些方式: 1. 工作流程自动化:许多公司正将 AI 融入工作流程,例如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist,实现了近 20%的事件避免率。 2. 降低成本:如 Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。 3. 扩大用户规模:Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。 4. 节省费用:瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。 5. 生成个性化内容: 豆果美食 APP 可根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 沪江开心词场能辅助用户学习语言,提供个性化学习方案。 爱奇艺可根据用户喜好推荐电影。 6. 提高办公效率:WPS Office 中的一些功能,如智能排版、语法检查等,利用 AI 技术帮助用户快速完成文档处理工作。 不远的将来,有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计,开发全新的用户界面,以提供有价值的新体验。同时,AI 在交通监控、银行账户欺诈检测、核聚变控制、新药发现、应对气候变化等众多领域已经取得了重要进展和效率提升,未来还将有更多应用场景出现。
2025-02-15
我做餐饮服务相关的投标文件,能用到哪些ai工具或平台能让我提高工作效率
以下是一些在制作餐饮服务投标文件时可能提高工作效率的 AI 工具和平台: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,声称可以帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。 2. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。可用于制作营销视频、产品演示等。 3. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 4. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 5. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 6. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 您还可以查看 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/sites?tag=8)获取更多相关信息。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
做ai自媒体博主需要用到哪些工具
做 AI 自媒体博主可能会用到以下工具: 1. AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 2. 图片处理工具:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 3. 版权写作工具:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 4. 设计工具:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 5. 网站搭建工具:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 6. 视频处理工具:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 7. 音频处理工具:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 8. SEO 优化工具:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 9. Logo 设计工具:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 10. 聊天机器人工具:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 11. 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
2025-02-12
有哪些ai知识或工具可以应用到 财务工作上
以下是一些可以应用到财务工作上的 AI 知识和工具: 1. 生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程,简化财务团队的日常工作流程。它能够从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 预测方面:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,发现模式,为预测建议输入,并建议如何适应模型以支持公司决策。 报告方面:自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 会计和税务方面:综合、总结税法和潜在扣除项,并提出可能的答案。 采购和应付账款方面:自动生成和调整合同、采购订单、发票以及提醒。 2. 会计和税务团队可以利用生成式 AI 咨询规则并了解如何应用。 3. 一些具体的工具,如 Salesforce 爱因斯坦,能够通过分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还能自动化日常或耗时任务。 4. Clari 软件可以统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 5. Hightime 可以处理销售团队的重复性任务和耗时研究。
2025-02-10
AI如何应用到供应链工作中
AI 在供应链工作中的应用主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:通过分析设备运行数据,预测机器故障,帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提高供应链中产品的质量。 3. 采购计划和库存预测:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划和库存预测,优化供应链的资源配置。 4. 物流优化:对物流环节进行优化,提高运输效率,降低成本。 5. 风险管理:利用工具如保证技术和技术标准,支持供应链风险管理,建立对系统的信任,让用户相信关键的 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。 6. 责任评估与分配:评估法律责任在 AI 供应链中的有效和公平分配,持续收集各方证据,监测框架对不同参与者的影响,关注基础模型带来的潜在挑战,评估是否需要进一步干预 AI 责任。
2025-02-07
cursorrules是个什么东西,为什么在做cursor需要用到它?
.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件,需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用: 1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt:文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI,如 GPT 或 Claude,为定制化带来极大灵活性。例如,可以把计划的内容放在这个文件里,让 Cursor 在对话时获取最新版计划,还能在文件中给予更详细的指令。 2. 实现闭环:Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态,经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。 3. 支持更多工具的使用:由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt,且 Cursor 有运行命令的能力,可事先在文件中向它介绍工具用法,使其学会使用工具完成任务。例如,对于网页浏览和搜索工具,可在文件中进行相关设置和说明。 4. 规范代码生成:就像给助手的“整理指南”,提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI 会自动按照要求写代码,避免生成混乱的代码。
2025-02-06
你的底层大模型用的是哪个?
目前常见的大型语言模型多采用右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,例如我们熟知的 ChatGPT 等。这些架构都是基于谷歌 2017 年发布的论文“attention is all you need”中提出的 Transformer 衍生而来,其中包括 Encoder 和 Decoder 两个结构。 大模型的特点在于: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型之所以能有效生成高质量有意义的回答,关键在于“大”。例如 GPT1 的参数规模是 1.5 亿,GPT2 Medium 的参数规模是 3.5 亿,到 GPT3.5 时,参数规模达到惊人的 1750 亿,参数规模的增加实现了量变到质变的突破,“涌现”出惊人的“智能”。 大模型的预训练机制是指其“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,预训练需要花费相当多的时间和算力资源。在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息总是不完备且滞后的。
2025-02-18
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 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。 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,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,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。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
怎么用大模型构建一个属于我自己的助手
以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法: 1. 在网站上构建: 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认,也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建: 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建,作为知识库问答系统,将大模型接入用于回答问题,若不接入微信,搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信,配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信,建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程:。 实现功能包括打造属于自己的 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。 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,确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型,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。 支持多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2025-02-17
语文教学如何使用大模型
在语文教学中使用大模型,可以参考以下方面: 1. 提示词设置: Temperature:参数值越小,模型返回结果越确定;调高参数值,可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务,可设置低参数值;对于诗歌生成等创造性任务,可适当调高。 Top_p:与 Temperature 类似,用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值,想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length:通过调整控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串来阻止模型生成 token,控制响应长度和结构。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型: 大模型通俗来讲是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作:找学校(需要大量 GPU 计算)、确定教材(大量数据)、找老师(算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 Token 是模型处理和生成的文本单位,在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是,在实际应用中,可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验,以找到最适合的设置和方法。
2025-02-17
如何利用大模型写教案
利用大模型写教案可以参考以下要点: 1. 输入的重要性:要输出优质的教案,首先要有高质量的输入。例如,写商业分析相关的教案,如果没有读过相关权威书籍,输入的信息缺乏信息量和核心概念,大模型给出的结果可能就很平庸。所以,脑海中先要有相关的知识概念,这来自于广泛的阅读和学习。 2. 对大模型的理解:大模型通过输入大量语料获得类似人类的“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。其训练和使用过程可以类比为上学参加工作,包括找学校(需要大量计算资源)、确定教材(大量数据)、找老师(合适的算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)等步骤。 3. 与大模型的交互: 提示词工程并非必须学习,不断尝试与大模型交互是最佳方法。 交互时不需要遵循固定规则,重点是是否达成目的,未达成可锲而不舍地尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题,它具有结构清晰、能格式化强调关键部分、适用性广等优点,有助于大模型更好地理解用户意图。
2025-02-17
大模型评测
以下是关于大模型评测的相关信息: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval:构造中文大模型的知识评估基准: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb:SuperCLUE 琅琊榜 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外,还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评,测评机制包括: 测评目标:测评三家国产大模型,以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量:复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:第一轮是复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试;第二轮是推理能力(CoT 表现);第三轮是文本生成能力(写作要求执行);第四轮是提示词设计能力(让模型设计提示词);第五轮是长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测试大模型质量好坏时,常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站:
2025-02-17
Claude大模型背后是什么公司
Claude 大模型背后的公司是 Anthropic。Claude 系列在前段时间推出了 Claude3.5Sonnet 等模型,并且在代码生成等方面表现出色。同时,Anthropic 公司的 Claude 还具有较大的上下文窗口等特点。
2025-01-17
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