写一份给大学生去新加坡游学的8天方案,有3天在NUS上课,课程主题:人工智能,参访4家相关高科技企业,其中包括阿里一天的培训

JanusPro 是 DeepSeek 深夜发布的大一统模型，将图像理解和生成统一在一个模型中。 它具有以下特点和优势： 1. 两种超能力： 理解模式：用“超级眼镜”（SigLIPL）仔细看图片（最大 384x384 大小），还能读文字。 画画模式：用“魔法画笔”（校正流+SDXLVAE）自己创作同样大小的图片。 2. 聪明的大脑：其核心是 DeepSeek 语言模型，已学习过很多知识。 3. 特别训练法： 先自己看很多图画书学习（预训练）。 然后老师手把手教它（监督微调）。 最后用“精华浓缩法”（EMA）保存最好的学习成果。 4. 采用 Transformer 大一统模型的原因： 任务导向：追求多任务统一（理解+生成），而扩散模型更专注生成质量。 效率考量：扩散模型需要多次迭代去噪，自回归生成可能更实时。 架构简洁性：保持单一 Transformer 架构，降低训练和部署成本。 5. 好处： 统一 Transformer 架构：一个大脑，两种思维。 架构本质：虽然视觉处理分两条路，但后续处理仍用同一个 Transformer。 关键设计：参数共享，促进知识迁移；注意力机制，实现图文深度对齐；灵活性，可通过调整输入快速切换任务模式，无需重新训练模型。 6. 关键点： 统一 Transformer 架构，使用同一个模型就能完成图片理解，图片生成。 提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷。 7. 生图效果：JanusPro7B 远好于 Janus，更稳定，提示词更短。 8. 行业影响力大 V 转发并评论，认为它是一种新型的自回归框架，通过将视觉编码解耦为独立的路径解决先前方法的局限性，同时利用单一的统一 Transformer 架构进行处理，超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能，其简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 模型下载地址： 模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 此代码仓库采用 MIT 许可证。使用 JanusPro 模型需遵守 DeepSeek 模型许可证。MIT 许可证允许自由使用、修改和分发代码，只需保留版权声明和许可文件，且作者不承担任何责任。

以下是关于 Janus 的相关信息： 彭青云的相关故事中未直接涉及 Janus 的具体内容。 DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro 将图像理解和生成统一在一个模型中： 就像一个会“看图画+编故事+自己画画”的聪明机器人。 有理解和画画两种本领，理解模式用“超级眼镜”仔细看图片并能读文字，画画模式用“魔法画笔”创作图片。 核心是 DeepSeek 语言模型，已学习很多知识，经过预训练、监督微调、用“精华浓缩法”保存成果。 采用 Transformer 大一统模型而非 Diffusion 模型，是因为追求多任务统一、考虑效率、架构简洁性等。 具有统一 Transformer 架构、参数共享、注意力机制、灵活性等特点。 JanusPro7B 生图效果远好于 Janus，更稳定，提示词更短。 行业影响力大 V 评价其为新型自回归框架，统一了多模态理解和生成，解耦视觉编码解决局限性，超越之前的统一模型，是下一代统一多模态模型的有力候选者。

JanusPro 是 DeepSeek 深夜发布的大一统模型，它将图像理解和生成统一在一个模型中。 其具有以下特点和优势： 1. 拥有两种超能力： 理解模式：使用“超级眼镜”（SigLIPL）仔细查看最大 384x384 大小的图片，并能读取文字。 画画模式：使用“魔法画笔”（校正流+SDXLVAE）创作同样大小的图片。 2. 聪明的大脑：核心是 DeepSeek 语言模型，已学习过很多知识。 3. 特别训练法： 先自己看很多图画书学习（预训练）。 然后老师手把手教（监督微调）。 最后用“精华浓缩法”（EMA）保存最好的学习成果。 采用 Transformer 大一统模型而非 Diffusion 模型的原因包括： 1. 任务导向：JanusPro 追求多任务统一（理解+生成），而扩散模型更专注生成质量。 2. 效率考量：扩散模型需要多次迭代去噪，自回归生成可能更实时。 3. 架构简洁性：保持单一 Transformer 架构，降低训练和部署成本。 其好处有： 1. 统一 Transformer 架构：一个大脑，两种思维。 2. 架构本质：虽然视觉处理分两条路，但后续处理仍用同一个 Transformer。 3. 关键设计： 参数共享：底层 Transformer 同时学习理解和生成任务，促进知识迁移。 注意力机制：通过跨模态注意力，实现图文深度对齐。 灵活性：可通过调整输入快速切换任务模式，无需重新训练模型。 该模型的关键点包括： 1. 统一 Transformer 架构，使用同一个模型就能完成图片理解和图片生成。 2. 提供 1B 和 7B 两种规模，适配多元应用场景。 3. 全面开源，支持商用，采用 MIT 协议，部署使用便捷。 生图效果方面，JanusPro7B 远好于 Janus，更稳定，提示词更短。 行业影响力大 V 如 AK 评论称：JanusPro 是一种新型的自回归框架，它统一了多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性，同时仍然利用单一的统一 Transformer 架构进行处理。解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。JanusPro 超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能。JanusPro 的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。 模型下载地址：https://github.com/deepseekai/Janus 。模型（7B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro7B 。模型（1B）：https://huggingface.co/deepseekai/JanusPro1B 。

关于 Excel 的 AI 功能，目前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： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：由微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可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，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。