Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

学ai用什么电脑比较好

Answer

学习 AI 选择电脑需要考虑硬件情况和自身财力:

  • 本地部署:如果是 M 芯片的 Mac 电脑(Intel 芯片出图速度慢,不建议)或者 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署,强烈建议在配有 N 卡的 Windows 电脑上进行。
  • 在线平台:对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具,在线工具分为在线出图和云电脑两种,前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署,大家根据实际情况选择即可。
  • 配台电脑:非常不建议一上来就配主机,因为大概率会变成游戏机或者吃灰(土豪请随意)。玩几个月后还对 AI 有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大,显卡预算之内买最好,其他的随意。

截止 2024 年 5 月,主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站,包括:

  1. 微软(Microsoft)第 11 代 Surface Pro
  2. 微星(MSI)Creator/Workstation 系列
  3. 技嘉(GIGABYTE)Aero/Aorus 系列
  4. 戴尔(Dell)Precision 移动工作站
  5. 惠普(HP)ZBook 移动工作站
  6. 联想(Lenovo)ThinkPad P 系列

这些笔记本一般采用英特尔酷睿或 AMD Ryzen 的高端移动 CPU,配备 NVIDIA RTX 30/40 系列或 AMD Radeon Pro 专业级 GPU。同时也提供了大容量内存(32GB 以上)和高速 NVMe SSD 存储选配。除了硬件配置,这些 AI 笔记本还通常预装了 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架,以及各种 AI 开发工具,为用户提供了开箱即用的 AI 开发环境。当然,这类高端 AI 笔记本价格也相对较高,通常在 2000 美元以上。用户可以根据自身的 AI 应用需求和预算情况,选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。

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

References

必学必看基础 ❗️

根据电脑的硬件情况和自身财力💰选择合适的开始方式本地部署如果你的电脑是M芯片的Mac电脑(Intel芯片出图速度非常慢,因此不建议)或者2060Ti及以上显卡的Windows电脑,可以选择本地部署。强烈建议在配有N卡的Windows电脑上进行在线平台对于电脑不符合要求的小伙伴可以直接使用在线工具,在线工具分为在线出图和云电脑两种,前者功能可能会受限、后者需要自己手动部署,大家根据实际情况选择即可配台电脑❗️非常不建议一上来就配主机,因为大概率会变成游戏机或者吃灰(土豪请随意)。玩几个月后还对AI有兴趣的话再考虑配个主机。主机硬盘要大,显卡预算之内买最好,其他的随意[heading2]课程简述[content]先验经验需要熟练使用文生图、图生图;需要有一定的逻辑思考能力以及推理能力;适合炼丹新人、小白课程安排课程大约70-80%是理论和方法论的内容,大部分练习会在课外跟大家沟通、练习。只有少部分必要内容会在课上演示[heading2]学习路径[content]必学、必看内容是基础课,主要是为了解决环境问题和软件安装不上的问题;建炉是针对不同炼丹方式提供了不同的炼丹工具的安装教程;正式的内容部分分为了数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分

问:目前有什么主流AI笔记本电脑推荐?

截止2024年5月,主流的AI笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。这类笔记本通常配备了强大的GPU(如NVIDIA RTX系列)、大容量内存和高速固态硬盘,以满足AI模型训练和推理的计算需求。一些知名品牌的AI笔记本包括:1.微软(Microsoft)第11代Surface Pro2.微星(MSI)Creator/Workstation系列3.技嘉(GIGABYTE)Aero/Aorus系列4.戴尔(Dell)Precision移动工作站5.惠普(HP)ZBook移动工作站6.联想(Lenovo)ThinkPad P系列这些笔记本一般采用英特尔酷睿或AMD Ryzen的高端移动CPU,配备NVIDIA RTX 30/40系列或AMD Radeon Pro专业级GPU。同时也提供了大容量内存(32GB以上)和高速NVMe SSD存储选配。除了硬件配置,这些AI笔记本还通常预装了NVIDIA CUDA、cuDNN等深度学习框架,以及各种AI开发工具,为用户提供了开箱即用的AI开发环境。当然,这类高端AI笔记本价格也相对较高,通常在2000美元以上。用户可以根据自身的AI应用需求和预算情况,选择合适的型号。同时也要关注笔记本的散热、续航等实际使用体验。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

The Nobel Prize in Physics 2024 | 2024 年诺贝尔物理学奖

Machine learning differs from traditional software,which works like a type of recipe.The software receives data,which is processed according to a clear description and produces the results,much like when someone collects ingredients and processes them by following a recipe,producing a cake.Instead of this,in machine learning the computer learns by example,enabling it to tackle problems that are too vague and complicated to be managed by step by step instructions.One example is interpreting a picture to identify the objects in it.机器学习有别于传统软件,后者像食谱一样运作。软件接收数据,根据明确的说明进行处理并产生结果,就像当有人收集配料并按照食谱加工,制作出一个蛋糕一样。相反,在机器学习中,计算机通过学习示例来解决那些过于模糊和复杂而无法用逐步指令管理的问题。一个例子是解释图像以识别其中的物体。

Others are asking
写论文的ai工具
在论文写作方面,有多种 AI 工具可供选择,以下为您详细介绍: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选有价值和创新的主题。 2. 收集背景资料:用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还具备排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适用于商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,有丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择合适的 AI 文章排版工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意,AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2024-12-29
外贸搜索ai
以下是关于外贸搜索 AI 的相关信息: 开搜 AI 搜索: 这是一款免费无广告、直达结果的面向大众的搜索工具。其主要应用场景包括: 在校学生可用于快速搜集专业领域的学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处,参考价值高。 教师群体能获取丰富的教学资源,自动生成教案和课题研究报告,提高教学内容的准备效率。 职场办公人群可高效查找工作所需信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报的准备工作。 为学术研究人员提供深入的行业分析,通过 AI 技术整合和总结大量数据,形成有深度的研究报告。链接:https://kaisouai.com/ 一些推荐的 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,旨在提升用户的搜索效率和体验。 Perplexity:一款聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出的 AI 搜索引擎,通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出的搜索引擎,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 Flowith:一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,提供插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计的 AI 搜索引擎,利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案,特别擅长处理编程和技术问题。 AI 术语库中的部分术语: Backward:后向(AI 领域) Backward Induction:反向归纳(AI 领域) Backward Search:反向搜索(AI 领域) Bag of Words:词袋(AI 领域) Bagging:袋装(AI 领域) Bandit:赌博机/老虎机(AI 领域) Bandpass Filter:带通滤波器(AI 领域) Base Classifier:基分类器(AI 领域) Base Learner:基学习器(AI 领域) Base Learning Algorithm:基学习算法(AI 领域) Base Vector:基向量(AI 领域) Baseline:基准(AI 领域) Basin of Attraction:吸引域(AI 领域)
2024-12-29
构建一个路由分类器AI,在工作流里面有什么好的设计方案,怎么能保证分类器进行分类准确呢
构建路由分类器 AI 的工作流设计方案如下: 1. 内容编排:在第四步中,将指令分为扩写、缩写、总结以及其他四类,设定最终的分类条件。分类器匹配到特定分支后执行相应操作,这种编排方式可过滤并避免处理不明确的指令,确保智能体准确响应用户指令。 2. 编写具体指令:为每个指令编写具体内容,如缩写、扩写和总结三个分支,创建包含变量(即用户初始输入的原始文本)的简单指令,用花括号引用变量,系统将值赋给变量并传递给模型推理形成提示词。 3. 最终输出:对各分支结果进行输出,输出内容相对简洁。 4. 测试流程:首先准备用于扩写、缩写和总结三项测试的文本素材,然后逐一进行各项测试,包括扩写测试、缩写测试、总结测试和错误处理测试,以验证每个分支能否顺利执行。 要保证分类器分类准确,可以从以下方面入手: 1. 清晰明确地设定分类条件,避免模糊和歧义。 2. 对输入的指令进行充分的预处理和规范化,使其符合分类器的预期格式。 3. 不断优化和调整分类器的参数和算法,以适应不同类型和复杂程度的指令。 4. 进行大量的测试和验证,收集错误案例并进行分析改进。
2024-12-29
关于ai的内容运营是啥
AI 的内容运营包括以下方面: 1. 利用人工智能如 ChatGPT 自动生成文字、图片、音频、视频、3D 模型和代码等,以辅助内容生产。 2. 在内容运营工作中,ChatGPT 可应用于深入内容运营、用户运营、数据运营、产品运营等方面,帮助在基础文案、信息搜集、用户调研等方面节省时间精力,挖掘用户需求、分析行业趋势、定制个性化内容、辅助数据分析,甚至写 SQL 语句。 3. 游戏内容辅助生成,包括生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景分为游戏策划人和制作人、美术设计师等。例如,通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率、降低成本,文生图、图生图、动画辅助渲染等。 4. 游戏的智能运营,包括智能 NPC 互动、客服、攻略的问答、代码和脚本的生成,主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 5. 游戏社区运营,如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让玩家在游戏之外在社群里互动,基于游戏的美术素材二创、查询攻略和智能客服等。 然而,AI 技术的发展虽会对职业形态产生影响,但不会导致运营人失业。以新媒体运营为例,核心竞争力在于内容的创新和创造力,ChatGPT 缺乏创造性和人情味。用户运营同理,AI 能解决单点问题,但难以了解人性需求的变化并制定相应策略。在人工智能时代,应重点提升提问技巧和培养学习方法,发挥独立思考能力,提高学习能力和效率。
2024-12-29
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法: 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 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,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 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 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术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 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,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。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。
2024-12-29
最好用的写论文的ai工具
以下是一些在写论文时常用且好用的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下是一些 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 在写东西方面,最佳免费选项有 Bing 和 Claude 2,付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 。目前,GPT4 是功能最强的人工智能写作工具,可在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或购买 ChatGPT 的 $20/月订阅访问。Claude 紧随其后,也有有限免费选项。这些工具也被直接集成到常见办公应用程序中,如 Microsoft Office 将包括由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。 使用人工智能帮助写作的方法有多种,具体可根据您的需求选择合适的工具和方法。
2024-12-29
我想要让AI来操作,我这个电脑,然后呢?去充当一个AI客服的角色去回答微信上的问题有什么办法吗?
目前在微信中,Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台,可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异: 1. 个人微信/微信群:Coze AI 平台之前不支持直接对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接已成为可能。 2. 微信公众号:Coze AI 平台支持对接,能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号:同样支持对接,可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服:Coze AI 平台支持对接,使 AI 机器人能够自动回答用户咨询,提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后,对于类似客服的应用场景,存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者,落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。
2024-12-20
ChatGPT与Sora 是不是只有苹果手机或苹果电脑才能注册与登入?
ChatGPT 注册与登录: 苹果系统: 中国区正常无法在 AppleStore 下载 ChatGPT,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。 最终在 AppleStore 搜到 ChatGPT 下载安装,注意别下错。 打开支付宝,地区切换到美区任意区,购买【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要金额购买(建议先买 20 刀),然后在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想继续订阅可到订阅列表中取消。 会员不管在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 注册美区 ID 详细步骤: 1. 电脑上打开 Apple ID 的注册页面:https://appleid.apple.com/ac 。 2. 填写验证码后点继续。 3. 到谷歌邮箱接收邮箱验证码。 4. 接着验证手机号码。 5. 验证完后会出现页面,此时美区 ID 已注册但未激活,切换到手机操作。 6. 打开 App Store,点击右上角人形头像。 7. 拉到最底下,点击退出登录,先退出国内的 ID。 8. 之后再点击右上角人形头像。 9. 手动输入美区 ID,会收到短信进行双重验证。 10. 之后完成美区的 ID 登录。 11. 随便找个软件下载,会弹出提示,点击“检查”进行激活。 12. 点击同意,进入下一页填写美国地址。 13. 若付款方式中没有“无”或“none”选项,输入街道地址和电话。 14. 至此,通过中国 IP、中国手机号、免信用卡成功注册一个美区 ID,可用于下载例如小火箭、ChatGPT、Discord、X、TikTok 等软件。 关于 Sora 的注册与登录相关信息未提及。
2024-12-16
如何下载CHATGPT程序到电脑应用
以下是将 ChatGPT 程序下载到电脑应用的方法: 苹果系统: 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接: 。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果进行下载安装,注意别下错。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App:打开支付,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,可以看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买即可,建议先买 20 刀。具体步骤包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,如果中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 安卓系统: 1. 安装 google play: 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后,打开 GooglePlay,按照提示一步步操作,登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt: 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装,开发者是 OpenAI,别下错。可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题,解决方法是在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按:设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区,可以“添加信用卡或借记卡”,国内的双币信用卡就行,填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt,可以卸载重装 google play,操作过程保持梯子的 IP 一直是美,多试几次。 3. 体验 ChatGPT:如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本:先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡,然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 完成上述步骤后,就可以开始使用 ChatGPT 4o 了。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的,电脑上都能登录。使用时,打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,就可以体验流畅的语音对话。
2024-12-16
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
我想配置一台可以跑SD的电脑 我该怎么选择?
如果您想配置一台可以跑 SD(Stable Diffusion)的电脑,以下是一些选择建议: 1. 系统要求:系统需为 Win10 或 Win11。查看电脑系统的方法是在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格。 2. 配置查看: 查看电脑运行内存: 打开任务管理器(同时按下 ctrl+shift+esc)。 查看电脑运行内存,8GB 运行内存可以勉强运行 SD,推荐 16GB 以上运行内存。 查看电脑显卡内存(显存): 鼠标右击桌面底部任务栏,点击“任务管理器”。 查看“GPU”,首先先看右上角显卡的名字或者型号,必须确认是 NVIDIA(俗称 N 卡)。 接着看到下面划线的专用 GPU 内存,4GB 显存可运行 SD,推荐 8GB 以上显存。 3. 配置达标情况: 电脑运行内存 8GB 以上。 是英伟达(NVIDA)的显卡。 显卡内存 4GB 以上。 4. 配置不够的选择:如果配置不够,可选择云端部署(Mac 也推荐云端部署)。 Win 系统 SD 安装教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/D5nawAs1fivF4ykx88ucRIYwn1d SD 云端部署教程:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/A6WYw1Nm0ikGplkuO9Ecwomqnnd 5. 备选:如果觉得 SD 太难,可先试试简单的无界 AI:
2024-12-02
给我推荐一个可随时翻译英文的电脑插件
以下为您推荐一些可随时翻译英文的电脑插件: 1. 沉浸式翻译: 地址:https://immersivetranslate.com/ 支持阅读本地 PDF 等,是实用的英文资料和网页翻译插件。 2. 莫妮卡(Monica): 地址:https://monica.im/ 可对网页上的英文进行翻译。 3. promptallinone: 安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI 。 可设置插件语言和翻译接口,选择翻译软件。 4. 此外,还有以下翻译工具和方法: DeepL:网址 https://www.deepl.com/translator ,可下载客户端使用。 网易有道翻译:可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译。 对于英文 PDF 翻译,还可使用以下方法: DeepL 网站:点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件。 沉浸式翻译插件:安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择相关翻译功能。 calibre 电子书管理应用:下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译网页:使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 百度翻译网页:点击导航栏「文件翻译」,上传多种格式文件,部分进阶功能需付费。 彩云小译 App:下载后点击「文档翻译」,有免费次数限制,进阶功能需付费。 微信读书 App:下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 浏览器自带的翻译功能:对于较大的 PDF 可转成 HTML 格式,使用浏览器自带的网页翻译功能。
2024-12-02
我需要专门进行金融投资项目研究,除了定性研究还很关注数据研究,我需要这样的智能体,哪一个智能体平台比较适合?
以下是一些可能适合您进行金融投资项目研究的智能体平台: 1. 蚂蚁的智能体。 2. Coze 的智能体。 3. 扣子平台:例如生物医药小助手就是基于扣子平台创建的,能为用户提供清晰的一步式回答。 4. Cursor 平台:可用于设计如卡密系统等商业化模式。 不过需要注意的是,不同的智能体平台可能具有不同的特点和适用场景,您需要根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。
2024-12-26
目前国内有哪些AI工具,他们分别在哪方面比较厉害
目前国内有以下一些比较出色的 AI 工具: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、细节丰富,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可使用。但某些类型的图像因国内监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能存在不足。 2. 编程类: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,可为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调。 Codeium:通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择。
2024-12-26
初学编程,用什么AI辅助编程和学习比较好?
对于初学编程者,以下是一些较好的 AI 辅助编程和学习的工具及建议: 1. 可以借助流行的语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS)来学习编程。 2. 先运行代码再进行优化,采用小步迭代的方式,一次解决一个小功能。 3. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释,以帮助理解代码。 4. 遇到问题时按照复现、精确描述、回滚这三步来解决。 5. Cursor 是一款目前较好用的 AI 编程工具,它具有以下特点: 集成了强大的 AI 辅助编码功能,可帮助开发者更快速、高效地编写代码。 提供智能的代码自动补全建议,加快编码速度。 能够实时代码分析,提供改进建议和错误检测。 支持多种编程语言,适用于不同类型的项目开发。 内置终端,方便执行命令和管理项目。 内置 Git 支持,便于版本控制和协作开发。 提供多种自定义主题选择,可根据个人喜好定制界面。 跨平台,支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个操作系统。 针对大型项目进行了性能优化,在处理大量代码时仍能保持流畅。 支持多人实时协作编辑,便于团队开发。 您可以通过 https://www.cursor.com/ 链接进入 Cursor 产品主页,在右上角点击下载,下载后解压安装即可使用。
2024-12-26
图像对比与图像搜索这块,有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面,以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用: RAG(检索增强生成):通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。RAG 是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。 AI 搜索:结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型:像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
可以用AI生产公众号文章吗?哪一类公众号比较好起号?
AI 可以用于生产公众号文章。以下是利用 AI 生产文章的相关要点: 1. 撰写文章: 关键在于提供清晰且具有指导性的提示词(prompt)。好的提示词能帮助 AI 更准确理解需求,生成符合预期的内容。 若已有基本提示词,AI 可生成基础文章;若想提升质量,可提供更详细、具创意的提示词,设定文章语气、风格和重点。 例如:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” AI 生成的文章可能需要进行微调,以符合预期和公众号风格。不到十分钟就能完成文章内容产出。 2. 添加多媒体元素: 为文章增添视觉魅力,精心挑选相关的图片、视频或图表,丰富内容,提升吸引力和专业度。 可利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适素材,注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片。 图片出处主要在 twitter 和官方网站,若遇英文内容难以理解,可借助谷歌浏览器一键翻译功能或其他浏览器插件。 至于哪一类公众号比较好起号,这取决于多种因素,如您的兴趣、专业知识、目标受众等。一般来说,以下几类公众号相对容易起号: 1. 生活分享类:涵盖美食、旅行、健身等,贴近大众生活,容易引起共鸣。 2. 知识科普类:针对特定领域,如历史、科学、技术等,满足人们的求知欲。 3. 情感励志类:提供心灵慰藉和激励,触动读者内心。 但无论选择哪一类,关键是要提供有价值、独特且优质的内容。
2024-12-24
目前AI大模型有多少个比较知名的
目前比较知名的 AI 大模型有: 北京企业机构: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 大模型的特点和架构: 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,例如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。 大模型的优势在于: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 大模型比较火的应用场景: 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,未来可能扩展到视频内容的生成。 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 医疗和健康咨询:提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 需要注意的是,随着大模型的普及,也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2024-12-24