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Face Swapper技术路径

Answer

以下是一些关于 Face Swapper 的技术路径和相关工具：

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

References

创作：换脸应用

1.[Face Swapper](https://taaft.com/ai/face-swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线换脸，使用上传的图片。2.[Deepfakesweb](https://taaft.com/ai/deepfakesweb/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线视频操纵软件。3.[Swapper](https://taaft.com/ai/swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在照片上交换面孔，效果出众。4.[Maskr](https://taaft.com/ai/maskr/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在自拍上叠加名人的脸。5.[Swapface](https://taaft.com/ai/swapface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-实时换脸的视频通话。6.[Deepswap](https://taaft.com/ai/deepswap/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线媒体中的换脸。7.[Faceswapperonline](https://taaft.com/ai/faceswapperonline/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线图片换脸。8.[DeepFaceLive](https://taaft.com/ai/deepfacelive/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-改进的实时换脸视频通话。9.[Reface](https://taaft.com/ai/reface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-视频和图片的换脸解决方案。

辅助工具：换脸

一个精细化的面部交换（换脸）技术与传统的换脸技术不同，E4S更加精细和高级。它不仅能让你在照片或视频中换脸，还能确保换出来的脸在形状、纹理和光照方面都非常自然和逼真。它能够非常精确地处理脸部的每一个小细节，包括你脸上的每一颗痣、每一条皱纹，甚至是光照和阴影。项目地址：[https://e4s2023.github.io](https://t.co/ysbYLxu5ls)论文：[https://arxiv.org/abs/2310.15081](https://t.co/sr6Kc1obKL)GitHub：[https://github.com/e4s2023/E4S2023](https://t.co/0TATDkfL2b)[heading2]😂 Misgif：[content]一款可以将你的脸放入你喜欢的GIF表情包中的应用换脸程序，但具有娱乐性。🔗[http://misgif.app](http://misgif.app/)🔗[https://x.com/xiaohuggg/status/1719186332319416388?s=20](https://x.com/xiaohuggg/status/1719186332319416388?s=20)[heading2]🔄 Face Swapper：[content]AI换脸工具:一次替换多张脸。支持JPG、PNG、WEBP格式，最大1024px分辨率。应用场景：时尚、美容、电影、媒体、人力资源。传送门：[https://icons8.com/swapper](https://t.co/KEHXqf41SK)🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1714612613357932800?s=20

辅助工具：换脸

1.[Face Swapper](https://taaft.com/ai/face-swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线换脸，使用上传的图片。2.[Deepfakesweb](https://taaft.com/ai/deepfakesweb/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线视频操纵软件。3.[Swapper](https://taaft.com/ai/swapper/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在照片上交换面孔，效果出众。4.[Maskr](https://taaft.com/ai/maskr/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在自拍上叠加名人的脸。5.[Swapface](https://taaft.com/ai/swapface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-实时换脸的视频通话。6.[Deepswap](https://taaft.com/ai/deepswap/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线媒体中的换脸。7.[Faceswapperonline](https://taaft.com/ai/faceswapperonline/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-在线图片换脸。8.[DeepFaceLive](https://taaft.com/ai/deepfacelive/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-改进的实时换脸视频通话。9.[Reface](https://taaft.com/ai/reface/?ref=search&term=face+swap&from=chatgpt)-视频和图片的换脸解决方案。

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Dreamface数字人
以下是关于 Dreamface 数字人的相关信息： 生成数字人： 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，如“婉婉青春”。选择后软件会播放其声音，可判断是否需要，点击右下角“添加数字人”将其添加到当前视频中，软件会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，可点击预览查看效果。 增加背景图片： 可删除先前导入的文本内容，为视频增加背景图片。点击左上角“媒体”菜单并“导入”选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上（会覆盖数字人），将轨道右侧竖线向右拖拽使其与视频对齐，选中轨道后可调整图片尺寸和数字人位置。 虚拟数字人的分类和驱动方式： 虚拟数字人通过各种技术创造，具有人类特征，呈现为虚拟形象。从驱动层面分为中之人驱动和 AI 驱动。中之人驱动运用动作捕捉和面部捕捉技术实现交互，有上限且缺乏高并发和量产化能力；AI 驱动使用 AI 技术创建、驱动和生成内容，赋予感知和表达等交互能力。从应用层面可分为服务型、表演型和身份型。服务型如虚拟主播、助手、教师、客服和医生等，表演型如虚拟偶像，身份型是物理世界“真人”的数字分身。 构建高质量 AI 数字人的要点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考需编写类似人的 Agent，记忆模块、工作流模块和工具调用模块的构建是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：定义灵魂部分接口，躯壳通过 API 调用，方式视躯壳实现而定。包含情绪的语音表达及保证躯壳口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能预设表情动作和做逻辑判断播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性：数字人算法组成庞大，几乎不能单机部署，算法一般部署到额外集群或调用 API，网络耗时和模型推理耗时会影响体验，低延时是需解决的问题。 4. 多元跨模态：仅语音交互不够，可根据需求添加其他感官，如通过摄像头数据获取视觉信息并做图像解析。 5. 拟人化场景：正常与人交流非线性，插话、转移话题等情况需通过工程丝滑处理。
2025-01-17
deepfacelive
以下是关于 DeepFaceLive 以及换脸相关的信息： 换脸应用： 1. 在线换脸，使用上传的图片。 2. 在线视频操纵软件。 3. 在照片上交换面孔，效果出众。 4. 在自拍上叠加名人的脸。 5. 实时换脸的视频通话。 6. 在线媒体中的换脸。 7. 在线图片换脸。 8. 改进的实时换脸视频通话。 9. 视频和图片的换脸解决方案。 辅助工具换脸方面，同样有上述这些应用。 此外，还有关于深度学习核心概念中的特征学习的介绍：特征学习算法可以找到对区分类很重要的共同模式，并自动提取它们以用于分类或回归过程。特征学习可以被认为是由算法自动完成的特征工程。在深度学习中，卷积层特别擅长于在图像中找到好的特征到下一层，从而形成一个非线性特征的层次结构，这些特征的复杂性不断增加（例如，斑点、边缘– >鼻子、眼睛、脸颊– >面部）。最后一层使用所有这些生成的特征进行分类或回归（卷积网络中的最后一层本质上是多项式逻辑回归）。图 1 显示了由深度学习算法生成的特性，该算法可以生成易于解释的特性。但通常特征很难解释，尤其是在像循环神经网络和 LSTM 这样的深层网络或非常深的卷积网络中。
2024-12-09
hungging face是什么
Hugging Face 是一个提供自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）模型的平台和社区。 其具有以下特点和优势： 1. 提供简单易用的 API，方便开发者轻松使用先进的 NLP 模型。 2. 支持开发者分享、训练和部署自己的模型。 3. 社区中有大量的开发者和研究人员，不断推动和改进 NLP 和 ML 技术，分享和评估模型，并提供丰富的教程和资源。 4. 近期发布了自己的聊天产品 HuggingChat。 访问地址： 此外，AutoGPT on Hugging Face 是在 Hugging Face 上运行的 AutoGPT。Hugging Face 的首席执行官 Clem Delangue 曾谈到其起源最初是一个 AI 电子宠物，后来转型成为目前最常用的 AI 开放平台，还谈到了未来的方向，包括支持更广泛的 AI 应用领域，并使更多人能够更容易地构建 AI，以及关于人工智能的伦理问题和如何防止人工智能被滥用或滥用。
2024-11-05
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的提升，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自于 Google，特别是其在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的领军人物。人才在不同公司之间的流动和合作也促进了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，如知网、Web of Science 等，以获取关于架构、算力和人才网络的学术研究成果。 2. 科技行业的专业论坛和社区，与同行交流和分享资源。 3. 关注知名科技公司和研究机构的官方网站和社交媒体账号，获取最新的研究动态和资源。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多令人惊叹的 AI 技术成就都可追溯到两个核心架构——Transformer 和 Diffusion。Transformer 代表了数据转换的能力，Diffusion 代表了数据向图像转换的能力，它们构成了当前 AI 技术的重要基石。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到了空前的爆发，为 AI 技术的进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才几乎都源自于 Google，特别是 Google 在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的两个实验室，以及它收购的英国公司 DeepMind。这些机构和个人形成了强大的人才网络，推动了 AI 技术的发展，并培养了一批杰出的 AI 领军人物。从 Google 到 OpenAI，再到 Facebook 和其他多家公司，人才的流动和合作推动了 AI 技术的快速进步。 关于这三个基石的资源，您可以通过以下途径获取： 1. 学术研究论文：在相关的学术数据库中搜索关于 AI 架构、算力和人才发展的研究成果。 2. 专业技术论坛和社区：例如一些知名的 AI 技术论坛，开发者们会在其中分享和讨论相关的知识和经验。 3. 科技公司的官方网站和技术博客：如 Google、NVIDIA 等公司的网站，可能会发布有关其在 AI 领域的技术创新和人才培养的信息。 4. 在线教育平台：一些提供 AI 课程的平台，可能会涵盖这三个方面的知识和案例。
2024-10-10
人工智能时代下最重要的三个基石是什么，我们可以在哪里找到这三个基石的资源? 例如: huggingface
在人工智能时代，最重要的三个基石分别是架构、算力和人才网络。 架构方面，当前市场上许多出色的 AI 技术成就都可追溯到 Transformer 和 Diffusion 这两个核心架构，它们分别在数据转换和数据向图像转换方面发挥着关键作用。 算力方面，自 2010 年以来，GPU 等计算资源的快速发展使算力得到空前爆发，为 AI 技术进步提供了强大支持。 人才网络方面，AI 领域的关键人才大多源自 Google 及其相关机构，如在加拿大多伦多和蒙特利尔成立的实验室以及收购的英国公司 DeepMind，这些人才的流动与合作推动了 AI 技术的发展。 关于这三个基石的资源，目前没有明确提及具体的获取渠道。但您可以通过以下途径寻找相关资源： 1. 学术研究网站和数据库，获取关于架构、算力和人才网络的最新研究成果和报告。 2. 科技公司的官方网站和技术文档，了解其在相关领域的创新和实践。 3. 专业的 AI 技术论坛和社区，与同行交流和分享资源。
2024-10-10
Swapper换脸网站网址是什么
以下是一些流行的换脸应用程序和网站： Face Swapper：这是一个在线换脸工具，可以使用上传的图片进行换脸操作。 Deepfakesweb：这是一个在线视频操纵软件，可以对视频进行换脸操作。 Swapper：这个应用程序可以在照片上交换面孔，效果非常出色。 Maskr：这个应用程序可以在自拍上叠加名人的脸。 Swapface：这个应用程序可以实现实时换脸的视频通话。 Deepswap：这个在线工具可以在在线媒体中进行换脸操作。 Faceswapperonline：这个在线工具可以在在线图片上进行换脸操作。 DeepFaceLive：这个应用程序可以实现改进的实时换脸视频通话。 Reface：这个应用程序可以为视频和图片提供换脸解决方案。 请注意，换脸技术可能涉及到隐私和道德问题，因此在使用这些应用程序和网站时，请确保你已经获得了相关方面的授权和许可。
2024-05-08
新手如何学习 AI 路径
以下是为新手提供的学习 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，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，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，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，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。
2025-02-02
ai工具学习路径
以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容： 基于 Agent 的创造者学习路径： 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统软件工程学，有迭代范式： 1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成单一任务。 3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径： 1. 从编程语言入手学习：可以从 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关： 1. 行动模块（Action）：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时，应先将其分解为子任务，然后组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 具身智能：在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 正成为核心研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动，进行决策并产生具身行动。
2025-02-02
ai工具学习路径
以下是关于 AI 工具学习路径的相关内容： 基于 Agent 的创造者学习路径： 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。创造者的学习方向是用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用。Agent 工程（基础版）如同传统软件工程学，有迭代范式： 1. 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 2. 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成单一任务。 3. 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 4. 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 中学生学习 AI 的路径： 1. 从编程语言入手学习：可以从 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，体验应用场景。探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识：了解基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等，学习在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，了解最新进展，思考对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 基于 LLM 的 AI Agent 相关： 1. 行动模块（Action）：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstartion 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。在面对复杂任务时，应先将其分解为子任务，然后组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。 2. 使用工具：学习使用工具的方法主要包括从 demonstartion 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为。 3. 具身智能：在追求 AGI 的征途中，具身 Agent 正成为核心研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型相比，LLMbased Agent 能够主动感知和理解物理环境并与其互动，进行决策并产生具身行动。
2025-02-02
小白学习ai的路径
以下是为小白提供的学习 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，因其上手容易且实用。 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。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》： 1. 适合纯 AI 小白，可先看左边的目录。 2. 学习模式是输入→模仿→自发创造。 3. 去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。 4. 学习时间不是每天依次进行，有空的时候学习。 5. 保持良好的学习状态，能学多少算多少。 6. 学习资源的内容都是免费开源的。 YoYo 的学习心得： 1. 学习前状态：不理解 AI 和提示词工程，作为文科生不懂代码、英语差，注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。 2. 学习后现状：能搓多 Agent 的智能体，营销文案 demo，SQL 代码进阶学习应用，创建多个智能体，在公司中实践智能客服等。 3. 学习路径：关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”，学习路径如同主线+支线的游戏通关。 4. 个人感受：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。
2025-01-29
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
查看deepseek v3 技术报告
以下是关于 DeepSeek V3 的相关信息： Andrej Kaparthy 赞扬 Deepseek 的技术报告值得一读。 很多中国人将 DeepSeekV3 视作“国货之光”，它对高性能算力的依赖小，将训练和推理当作一个系统，给出诸多新的技术思路，注重用工程思维高效解决算法和技术问题。 DeepSeek 的创始人梁文锋出生于 1980 年代，来自广东省的一个五线城市，毕业于浙江大学，主修软件工程，本硕，人工智能方向，非常低调。 阅读 DeepSeek V3 的技术报告列出的研发人员名单近 200 人，均为本土 CS，很多核心是清北及大学应届的 CS 硕博，即便核心人员也是毕业 3 5 年 CS 博士，研发人员充分信任不断自我选择，这是中国最像 OpenAI 研发组织分工和氛围的 AI 研究机构。 您可以通过以下链接获取相关技术报告：
2025-01-31
学习AI技术从哪里开始
对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 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，了解它们的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。 如果您的学习方向偏向技术研究，需要掌握的知识包括： 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。 如果您的学习方向偏向应用，需要掌握的知识包括： 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。
2025-01-30
deepseek的技术路线是什么样的
DeepSeek 从一开始就选择了与国内诸多大模型新秀不同的技术路线。它走的是全球开源社区路线，分享最直接的模型、研究方法和成果，吸引反馈，再迭代优化，自我进益。开源十分彻底，从模型权重、数据集到预训练方法都悉数公开，高质量的论文也是开源的一部分。 DeepSeek 先后发布了多款开源模型： 1. 2023 年 11 月，发布 DeepSeek Coder 和 DeepSeek LLM，但在计算的效率和可扩展性上遇到挑战。 2. 2024 年 5 月，发布 V2，以混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力机制（MLA）技术的结合，大幅降低了模型训练特别是推理的成本，开始引发广泛讨论和推荐。 3. 2024 年 12 月，发布 V3，以 OpenAI、Anthropic 和 Google 百分之一的成本，实现了模型性能超越同类开源模型 Llama 3.1 和 Qwen 2.5，媲美闭源模型 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的成绩，引发轰动，成为世界大语言模型发展的里程碑。 DeepSeek 与 OpenAI 在实现里程碑式跃迁的进程中有以下区别： 1. OpenAI 致力于实现计算资源规模与成本的无限扩张，而 DeepSeek 一直致力用尽可能低成本的计算资源实现更高的效率。 2. OpenAI 花了两年时间达到 GPT3 时刻，而 DeepSeek 用了一年摘得了 V3 的圣杯。 3. OpenAI 在 GPT 路线上一直聚焦在预训练的进步，而 DeepSeek 则是训练与推理并重。 DeepSeek 从隐秘低调到备受关注，以及它从 Coder 到 V3 模型的三次迭代，与 OpenAI 从 GPT1 到 GPT3 的升级节奏和引发的反响非常接近。
2025-01-29
RAG技术是什么
RAG 即检索增强生成（RetrievalAugmented Generation），是一种结合了检索模型和生成模型的技术。 其核心目的是通过某种途径把知识告诉给 AI 大模型，让大模型“知道”我们的私有知识，变得越来越“懂”我们。 在这个过程中，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 一个 RAG 的应用通常包含以下 5 个过程： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据，以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储：涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式，并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 的最常见应用场景是知识问答系统，用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它与 RAG 的关系为： 1. LangChain 作为框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 2. RAG 作为技术，可以在 LangChain 框架内得以实施和利用。 3. LangChain 允许开发者通过其模块化组件来构建 RAG 应用程序。 4. LangChain 通过提供现成的链和提示模板，简化了 RAG 应用程序的开发过程。 5. 利用 LangChain 实现 RAG 可以帮助开发者创建更高效、更准确的应用程序，特别是在需要大量外部信息来辅助决策的场景中。 6. LangChain 通过其丰富的 API 和组件库，支持开发者构建复杂的 RAG 应用，如智能问答系统、内容推荐引擎等。
2025-01-28
我是一家企业服务公司的负责人，我们业务的主要工作是给客户提供品牌策划，搭建新媒体矩阵账号，请问我应该如何学习ai才能运用ai技术提升工作效率
对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。
2025-01-25
2024年视频换脸技术
2024 年视频换脸技术面临一些挑战和发展趋势： 挑战方面： 可控性和一致性存在挑战，如人脸转动中保持观感不变形、多个生成片段保持人物一致性、遵循生成指令等，目前视频生成的体感仍需改进，需要底层模型的进步。 成本较高，生成一段 5 秒视频的成本最低约为 1 元人民币，限制了 C 端玩法和大规模应用。 发展趋势： 原生多模态成为 AI 架构的主流选择，从 OpenAI 的 GPT4V 到 Anthropic 的 Claude3V 和 xAI 的 Grok1.5V 等，行业正从简单的模态叠加向真正的多模态融合迈进。原生多模态模型采用统一的编码器解码器架构，在预训练阶段完成多模态信息的深度融合，提升了模型的理解能力，实现了模态间的无缝转换和互补增强，能够处理更复杂的任务。 自 2023 年末开始，Runway、Pika、Meta、Google 等不断推出视频生成/编辑工具，2024 年是 AI 视频技术逐渐成熟并开始商用的一年，下半年或 2025 年可能会看到 AI3D 技术的突破。抖音的成功证明音频、视频加入泛社交/娱乐产品会带来质的飞跃，AI 陪聊赛道中视频、音频技术的加入也将带来内容生产和社交方式的质变。
2025-01-24