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现在的AI需要付费么

Answer

目前,AI 的付费情况各不相同。例如,Pi 目前是免费的,但未来可能采取订阅等模式变现。而在一些情况下,如使用某些平台的机器人应用背后的大模型等能力是需要付费的。以对接 GPT 大模型的微信聊天机器人为例,其相关功能交互主要按 Token 计费,不同的大模型能力计费方式有所不同,像 GPT 3.5 能力的大模型,平均每次对话大概会消耗不到 20 积分,除了每天平台的签到可以免费领取一定积分外,也可以充值,目前 19 元可兑换 10000 积分。与其他常见的计费模式(如字数、字符数、时间计费)相比,Token 计费有其独特的优势和局限,它能更细致地度量,更公平地反映使用者对资源的实际消耗,但也存在一些成本承载和评估上的问题。

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

References

健康:这个比 ChatGPT 情商还高的 AI,我可以和它聊三天三夜

现在的Pi,只是Inflection AI研发的第一个版本,建立在他们内部的大语言模型之上,用的还不是最好的那个。Inflection AI成立于2022年初,是硅谷生成式AI热潮中最受关注的初创公司之一,部分原因是「出身名门」:它由DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman与领英联合创始人Reid Hoffman创办。作为首席科学家加入的Karen Simonyan,也是DeepMind资深的前研究员。Mustafa Suleyman.Inflection AI与OpenAI等其他AI公司相比,有个鲜明的不同:他们不痴迷于通用人工智能(AGI)。我们相信,先进的应用人工智能(applied AI)是利用这些新技术优势的最安全方式。接受《财富》杂志的采访时,Suleyman没有自卖自夸,反而说了一堆Pi不能做到的事情:它不生成代码,不写高中论文,不提供冗长列表,也不编写营销策略。有很多事情它不会做。我们没有为通用性而设计它,所以它受到更多限制,因此希望更安全一些。他更愿意将Pi定义为「中立的倾听者」:很多人只是想被倾听,需要一个工具反应他们所说的话,证明他们确实被听到了。就目前的体验来看,Pi在这方面做得确实不错。一方面,和它聊天的渠道有很多,包括官网(heypi.com)、Instagram、Facebook、WhatsApp等等。如果你注册了海外手机号,它会不时通过短信和你保持联系,存在感比移动版ChatGPT还强。另一方面,Pi记得住一百轮的对话,你和它聊得越久,它也就越了解你。现在的Pi还是免费的,未来可能采取订阅等模式变现。

安仔:不用黑魔法,小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

其实机器人应用背后使用到的大模型等能力都是需要付费,先给你看看目前平台的计费规则:详细版的计费规则在这里-https://docs.link-ai.tech/platform/funds/price其实AI大模型相关的功能交互,主要都是用Token来作为单位的,不同的大模型能力,平台一积分能兑换到Token数是不同的,能力越强的大模型一积分所能兑换到的Token数就越少,像我日常使用的GPT 3.5能力的大模型,平均每次对话大概都会消耗不到20积分:除了每天平台的签到可以免费领取50到几百的积分,而充值的话,目前是可以19元兑换10000积分,说实在的,我充了这个一次,已经够我使用好几个月了,所以大模型的使用成本其实不算高了...

【Token趣闻】AI收费为何要按Token计费?一探究竟!

与其他常见的计费模式相比,Token计费有其独特的优势和局限:字数和字符数计费:这些计费方式简单明了,容易理解和预算。然而,它们通常不考虑处理的复杂性和计算资源的实际使用。例如,处理一个包含简单词汇的长句可能比处理一个技术术语更简单,但按字数计算费用可能更高。时间基计费:以时间为基础的计费模型(如按分钟或小时计费)适用于持续服务,如流数据处理或在线学习。但对于基于请求的短任务,这种模型可能导致计费不公或不精确。Token计费提供了一个更细致地度量,可以更公平地反映使用者对资源的实际消耗。1.研发成本(人力+实验2.训练成本(计算资源+数据处理)3.部署成本(基础设施+存储成本)4.维护更新成本5.伦理合规成本(数据安全,数据合规)这些成本都要通过Token来承载看起来不太现实,实际情况只能业内人士评估了。可能是目前阶段最合适的评估手段了。

Others are asking
我不会写代码,怎么像个程序员一样利用ai帮我写代码
如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码,可以参考以下方法: 1. 对于编程小白来说,最好向 AI 提供代码节点中的范例,也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码(从 async def 到 return 的内容)。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式(比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量),所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称,以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式,以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式,您不会写,可以使用下面这个方法:在前一个节点后接一个“文本处理”节点,选择字符串拼接,输入选择前一个节点输出中所需的那个变量,拼接内容写{{String1}}就行,然后试运行,展开该节点的运行结果,复制最终输出中“output:”后面的内容即可,如果内容太长,提问时可省略不重要的具体内容,保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能,如果功能较为复杂,尽量将运行逻辑说清楚,越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考: 请仿照上述代码的结构,用 python 编写代码,实现以下功能: 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外,如果您在处理 SQL 代码时不会写,也可以让 AI 帮忙。例如,您可以将以下内容发送给 AI:学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database,然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求,如数据库表名称、操作类型、相关字段等,AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时,即使您不是程序员,也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时,要先了解相关字段,如 link(网址)、title(标题)、snippet(简短介绍)、source(来源)等。
2025-03-08
能够生成AI视频的免费国产软件有哪些?
以下是一些能够生成 AI 视频的免费国产软件: 1. Hidreamai:有免费额度,网址为 https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文都可以,文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制,支持多尺寸,可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA:网址为 https://etna.7volcanoes.com/ 。这是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型,能根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps,支持中文和时空理解。 3. 可灵:网址为 https://klingai.kuaishou.com/ 。在 AI 视频生成领域表现出色,生成的视频质量高,生成速度快,对国内用户的可访问性强。支持文生视频、图生视频,提示词可使用中文,文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择(5s、10s),支持多种尺寸。 4. Dreamina:处于国内内测阶段,有免费额度,网址为 https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频、视频生视频,支持图生视频首尾帧功能,提示词使用中文、英文都可以,文生视频支持多种控制和尺寸选择,默认生成 3s 的视频。
2025-03-08
AI的泛化能力如何用在自媒体创业中
AI 的泛化能力在自媒体创业中可以从以下几个方面加以应用: 1. 独特场景定位:由于大模型的进化速度是非线性和泛化的,自媒体创业不能以通用性为出发点,而要找到独特的场景,绕开大模型的火力覆盖范围。 2. 适应多模态趋势:随着模型规模和模态类型的提升,如从文本到对话语音、音频、视频等多模态的发展,自媒体创业者需要关注并适应这一趋势。 3. 语言迁移应用:模型在英语数据上训练后能自动迁移到其他语言场景并表现不错,自媒体创业者可以利用这一特点,拓展内容的语言覆盖范围。 4. 创新用户体验:虽然不需要完全重新设计互联网,但对于能明显受益于 AI 访问的网站,需要设计更好的 AI 用户体验,例如为模型提供清晰、基于文本的界面,并明确可交互元素。 需要注意的是,这是一个残酷的时代,科技巨头竞争激烈,自媒体创业者要保持耐心,不断探索和创新,以应对智变时代的挑战。
2025-03-08
怎么用ai生成艺术字
以下是关于用 AI 生成艺术字的方法和相关信息: 1. 模型选择:可以选择图片 2.1 模型。 2. 输入提示词:参考以下案例提示词,如“金色立体书法,‘立冬’,字体上覆盖着积雪,雪山背景,冬季场景,冰雪覆盖,枯树点缀,柔和光影,梦幻意境,温暖与寒冷对比,静谧氛围,传统文化,唯美中国风”;“巨大的春联,金色的书法字体,线条流畅,艺术美感,‘万事如意’”;“巨大的字体,书法字体,线条流畅,艺术美感,‘书法’二字突出,沉稳,大气,背景是水墨画”;“巨大的奶白色字体‘柔软’,字体使用毛绒材质,立在厚厚的毛绒面料上,背景是蓝天”。 3. 相关平台:MewXAI 是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台,其中的 AI 艺术字功能是其最新玩法,把光影文字、隐藏文字、艺术字融入艺术作品,美观且实用。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 。该平台具有 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码等多种功能。 4. 比赛案例:在上海国际 AIGC 大赛中,《嘉定汇龙》通过让 AI 根据提供的框架生成对应的艺术形态,如根据地名特色产业找寻或炼制 lora,有的用即梦的通用模型生成。还运用了多种 AI 技术,如空中俯拍呈现历史厚重感,镜头转向现代都市繁荣景象,以未来场景结尾预示光明未来,音乐选择与画面切换契合增强氛围感,开场部分结合应用了 comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等,并通过合成剪辑拼合。同时,多人在线工作流也是完成高强度协同工作的关键。
2025-03-08
最近大家都在搜索什么AI?
以下是一些近期大家可能在搜索的 AI 相关内容: 能联网检索的 AI:包括 ChatGPT Plus(已开启 web browsing 功能)、Perplexity(结合问答和搜索引擎功能)、Bing Copilot(简化在线查询和浏览)、You.com 和 Neeva AI(提供定制搜索体验并保护用户数据隐私)。这些工具的出现标志着信息检索领域的重要发展,能提升数据集命中预期和实际应用可能性。 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰等功能。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,用自然语言提问并收集信息给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题生成答案,支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来支持多模态搜索。 Flowith:创新的交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员,提供编程等领域专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 国内总榜 Top80 中的部分 AI 相关产品: Kimi 智能助手(AI ChatBots) 百度文心一言(AI ChatBots) 360AI 搜索(搜索) 秘塔 Metaso(搜索) 阿里通义千问(AI ChatBots) 昆仑万维天工 AI 搜索(搜索) 抖音豆包 AI(AI ChatBots) 火山方舟(AI 训练模型) ChatGLM 智谱清言(AI ChatBots) 讯飞星火(AI ChatBots) 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-08
免费的文字生成视频AI
以下为您介绍免费的文字生成视频 AI 工具: Pika Labs: 被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。 功能:直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频。 费用:目前内测免费。 使用方法: 加入 Pika Labs 的 Discord 频道:在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt ,点击加入邀请。 在 generate 区生成:左边栏出现一只狐狸的头像就意味着操作成功了,如果没成功点开头像把机器人邀请至服务器。接着在 Discord 频道的左侧,找到“generate”子区,随便选择一个进入。 生成视频:输入/create,在弹出的 prompt 文本框内输入描述,比如/create prompt:future war,4Kar 16:9,按 Enter 发送出去就能生成视频了。也可以输入/create,在弹出的 prompt 文本框内输入描述,点击“增加”上传本地图片,就能让指定图片生成对应指令动态效果。喜欢的效果直接右上角点击下载保存到本地。如果对生成的视频不满意,如图像清晰度不够高或场景切换不够流畅等,可以点击再次生成按钮,系统会进一步优化生成的效果。 此外,还有以下文字生成视频的 AI 产品: Pika:一款非常出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 Runway 的使用方法: 网页:https://runwayml.com/ 。 注册零门槛:右上角 Sign Up 注册,输入邮箱与基础信息,完成邮箱验证即可完成注册。 选择 Try For Free 模式:所有新注册用户会有 125 个积分进行免费创作(约为 100s 的基础 AI )。 生成第一个视频: 选择左侧工具栏“生成视频”。 选择“文字/图片生成视频”。 将图片拖入框内。 选择一个动画系数。 点击生成 4 秒视频。 下载视频。
2025-03-08
音频文件转为MP3格式的AI有哪些?是否需要付费?
目前市面上将音频文件转为 MP3 格式的 AI 工具较多,常见的有格式工厂、迅捷音频转换器等。这些工具部分提供免费服务,但也有一些功能或高级版本需要付费。具体的付费情况会因工具的不同而有所差异。
2025-02-13
拆解 通往AGI之路 知识付费运营体系
通往 AGI 之路的知识付费运营体系可以从以下几个方面来拆解: 1. 课程特点: 【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是全网技术更新最快的课程之一。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,能满足不同阶段学习者的需求。 2. 付费与开源的比较: 开源社区资源丰富,适合自律的自主学习者。 知识付费课程提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈,是高效的学习途径。 3. 社区需求: 新同学加入时,对适合小白新手入门的课程有需求,相比啃知识库的图文,更愿意接受老师手把手的教学。 4. 个人经历:创建者在希望快速入门 AI 绘画时,投入金钱学习了许多付费的 AI 课程,并最终选择了野菩萨的课程。 通往 AGI 之路本身不仅是开源的 AI 知识库,还是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区,具有以下特点: 1. 共同建设:由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同贡献并整合各种 AI 资源。 2. 丰富内容:提供一系列开箱即用的工具,文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 3. 紧跟前沿:追踪 AI 领域最新的进展,时刻更新。 4. 活动多样:包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等社区共创项目,以及 AIPO 活动、共学活动等。 5. 扶持与奖励:在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,设有最佳创业奖和最佳投资奖等。
2024-11-25
通往aji之路的开发公司,功能特点,付费免费情况
通往 AGI 之路是一个开源的 AI 知识库和社区,由 AJ 创建。以下是关于它的一些信息: 课程推荐: 推荐了 B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟,内容很棒。 野菩萨的 AIGC 资深课由工信部下属单位人民邮电出版社开设,是全网技术更新最快的课程之一,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 活动与创作: 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动。 有 AI 星图及相关创作。 炼丹操作:16 号晚上中老师会带大家动手炼丹,炼丹需提前准备一些图。 关于付费免费情况:部分课程免费,如 B 站 up 主 Nally 的课程;野菩萨的 AIGC 资深课为知识付费课程。 需要注意的是,目前没有明确提到通往 AGI 之路的开发公司。
2024-11-22
Claude3.5免费的模型和付费的模型有什么区别
Claude 3.5 的免费模型和付费模型主要有以下区别: 1. 功能与性能:付费的 Opus 模型在某些方面可能具有更强大的功能和更出色的性能。 2. 访问权限:所有新用户有 14 天的 Pro 试用期,可访问所有 Pro 功能。14 天后未升级的用户将恢复为 Hobby 计划。 3. 快速请求:默认情况下,服务器会尝试给所有用户快速的高级模型请求,但高峰期时,用完快速高级积分的用户可能会被移到慢速池等待。若不想等待,可在设置页面添加更多请求。 4. 对话轮次:免费版本每小时的对话轮次有限制。 5. 费用:Pro 版本每月 20 美刀。 6. 注册要求:注册需要海外手机号。 7. 模型种类:免费用户可用 Claude 3 Sonnet 模型,订阅后可用 Opus 模型。
2024-10-26
chatgpt4o免费的模型和付费的模型有什么区别
ChatGPT 免费的模型(如 GPT3.5)和付费的模型(如 GPT4o 的 PLUS 套餐)主要有以下区别: 1. 知识更新时间:ChatGPT 3.5 的知识更新到 2022 年 1 月,ChatGPT 4o 的知识更新到 2023 年 10 月,而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 2. 智能程度:GPT3.5 的智能程度明显低于 GPT4o。 3. 功能:GPT3.5 无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。 4. 费用:想要使用更多功能更智能的 GPT4o 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐即可。 此外,ChatGPT 4o 发布后,虽称可免费体验,但免费体验次数很有限。
2024-10-26
使用AI功能需要付费吗
使用 AI 功能是否付费取决于具体的平台和服务。 例如,在极简未来(Link.AI)平台配置微信聊天机器人时,其背后使用的大模型等能力是需要付费的。平台的计费规则可参考:https://docs.linkai.tech/platform/funds/price 。AI 大模型相关的功能交互主要以 Token 为单位,不同大模型能力,平台一积分能兑换的 Token 数不同,如 GPT 3.5 能力的大模型,平均每次对话消耗不到 20 积分。不过,每天平台签到可免费领取 50 到几百的积分,充值的话 19 元可兑换 10000 积分,使用成本不算高。 又如 Poe AI 平台,注册账号后可免费使用,部分功能需要付费订阅。其官网地址是:https://poe.com/ ,可在官网帮助中心找到具体教程。
2024-10-24
我是一个小白,但是想学习AI相关的知识,你有什么推荐吗,我需要注意什么,有什么技术学习路线
对于想学习 AI 的小白,以下是一些推荐和需要注意的方面,以及技术学习路线: 一、基础知识 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. 数学基础 学习线性代数、概率论、优化理论等。 3. 编程基础 掌握 Python、C++等编程语言。 二、学习路径 1. 偏向技术研究方向 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 三、深入学习和实践 1. 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。 2. 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。 3. 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。 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。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-08
我需要一个AI给我匹配口型
以下为一些可以为您匹配口型的 AI 工具及相关信息: 1. 即梦 AI: 对口型功能是其“视频生成”中的二次编辑功能,现支持中文、英文配音。主要针对写实/偏真实风格化人物的口型及配音生成。 操作流程:可上传包含完整人物面容的图片,进行视频生成,待视频生成完成后,点击预览视频下的“对口型”(嘴唇)按钮,输入台词并选择音色,或上传配音文件进行对口型效果生成。 技巧:上传写实/近写实的人物单人图片,目前不支持多人物图片对口型;输入 prompt,选择参数,点击生成视频,尽量确保人物无形变等扭曲效果;确保人物生成的情绪与希望匹配的口型内容匹配;在生成的视频下方,点击【对口型】;输入或上传需要配音的内容,注意视频生成时长和配音试听时长尽量对齐,点击生成;先对口型,再超分补帧。 目前支持语言:中文(全部音色),英文(推荐“超拟真”内的音色)。 2. HenGen AI:近期公布了 AI 切换视频内语言的能力,并且能够将 Avatar 口型与视频相匹配。 3. PixVerse V3: Lipsync 可以为视频配音配口型,生成视频最长可达 30s,目前只支持对 PixVerse 生成的视频进行口型适配。 优点:支持多种语言(英语、汉语、法语、日语等等皆可适配)。 操作流程:选择一张带有人脸的图片上传,写好提示词,点击生成视频。为保证最佳生成效果,建议使用单人图片。点击生成的视频,在生成的视频下方找到“Lipsync”并点击。之后,您可以输入文案,从右边的预设声音中选择合适的声音,或者点击“Upload Audio”上传一段音频,最后点击“create”生成视频。 注意:生成视频的长度取决于您文案或音频的长度,最长为 30s。例如,5s 视频+3s 音频=3s 语音视频,5s 视频+30s 音频=30s 语音视频。
2025-03-08
我想整理现在国内和国外的大语言模型产品并需要你整理差异还有时间轴
以下是对国内外大语言模型产品的整理及差异: 国内大语言模型: 通用模型:如文心一言、讯飞星火等,能够处理自然语言。 垂直模型:专注于特定领域,如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 具有代表性的项目:“悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院)是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型;文心一言(百度)可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 国外大语言模型: 具有代表性的项目:GPT4(OpenAI)是目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等;Gemini Ultra(Google)是多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等;Claude 3 Opus(Anthropic)是多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能,实现了接近完美的召回率。 时间轴方面: 国内:去年 7 月大模型百花齐放。 国外:相关模型也在不断发展和更新。 在工作原理上,大语言模型通常包括训练数据、算力、模型参数等要素。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。Transformer 架构是大语言模型训练的常见架构,具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。同时,大模型可能存在幻觉,即因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。此外,Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt,写好 Prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。还可以基于通用大模型进行 Fine tuning 微调,以适应特定领域的需求。
2025-03-07
一个什么都不懂的小白,想学习ai,我应该如何学呢,我需要一个学习ai的路线
对于一个想学习 AI 的小白,以下是为您提供的学习路线: 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,您将找到一系列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),您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。
2025-03-07
修改以下内容,降低论文查重率:  首先需要高层管理者的重视和支持,为社交媒体营销提供必要的资源和政策支持。其次,要加强员工培训,提高全员的社交媒体素养和营销能力。再次,要建立完善的社交媒体管理制度,规范员工行为,防范潜在风险。最后,要注重技术创新,积极应用人工智能、大数据等新技术,提高社交媒体营销的智能化水平
以下是为您修改后的内容,以降低论文查重率: 首先,高层管理者的重视与支持不可或缺,应为社交媒体营销给予必需的资源及政策支撑。其次,强化员工培训工作,提升全体员工的社交媒体素养与营销能力。再次,构建完备的社交媒体管理体制,对员工行为加以规范,预防潜在风险。最后,注重技术的创新,积极运用人工智能、大数据等新型技术,增强社交媒体营销的智能化程度。
2025-03-07
小白学习AI需要学什么
小白学习 AI 可以从以下几个方面入手: 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: 参考「」中的课程,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,可以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自己的作品。 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己的分享。 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。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的学习模式,即输入→模仿→自发创造。对于技术纯小白,可以从一个最最基础的小任务开始,让 AI 先帮按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。同时,通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,梳理出产品需求文档。
2025-03-07
现在想开始学习,应该从哪学起
对于新手学习 AI,建议您从以下几个方面入手: 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,您可以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,您可以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您的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 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。 对于中学生学习 AI,有以下建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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: 可以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,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2025-03-08
现在ai最前沿的发展趋势是什么
AI 技术的发展历程和前沿趋势如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 在学习路径方面: 偏向技术研究方向: 1. 具备数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 2. 掌握机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深入学习深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 熟悉自然语言处理,如语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 了解计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 跟进前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 1. 掌握编程基础,如 Python、C++等。 2. 熟悉机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 3. 熟练使用深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。 5. 做好数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 6. 进行模型部署,如模型优化、模型服务等。 7. 参与行业实践,如项目实战、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。 此外,去年生成式 AI 从不引人注意走到了 AI 50 强榜单的前列。今年,随着企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高,其成为前沿和中心。尽管 2023 年美国的大部分 AI 风投流向了基础设施领域,应用公司仍在 AI 50 强榜单中占据主导地位。如今,许多公司正将 AI 融入其工作流程,以此来快速达成 KPI。不远的将来,我们有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 的功能进行重新设计。
2025-03-08
我有个计算流体力学相关的数值模式,代码是C++写的,几万行,有多个文件,各个文件之间是相互关联,现在想对代码的运行效率、代码规范等进行优化升级,有什么AI工具推荐
目前在您所描述的这种对大规模、相互关联的 C++代码进行运行效率和代码规范优化升级的场景中,暂时没有特别直接适用的 AI 工具。不过,您可以考虑使用一些传统的代码分析和优化工具,例如: 1. ClangTidy:这是一个用于 C++代码的静态分析工具,可以帮助发现代码中的潜在问题,并提供一些改进建议。 2. Valgrind:用于检测内存管理错误和性能问题。 同时,您也可以利用一些代码版本管理工具,如 Git,来更好地跟踪和管理代码的修改。
2025-03-08
现在国内最强大的ai是什么
目前国内较为强大的 AI 模型有: 智谱推出的 GLM 系列,一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的基于 MoE 架构的新模型,以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 需要注意的是,在 2023 年官宣 AI 大模型的公司众多,其中不乏蹭流量的。从产品层面看,2C 端真正出圈的“妙鸭相机”也只是昙花一现。大多数消费者对 AI 产品的态度是“猎奇”而非刚需。在 2B 行业中,大模型目前还是“纯技术投入”,对于收入撬动非常有限。另外,国内在硬件层上仍存在卡脖子问题,目前国内仍然没有芯片可以胜任大模型训练,不过在推理上已经开始有 Nvidia 的替代产品逐渐出现。同时,中国的一些模型如由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩,尤其在数学和编程方面表现出色,且各有优势。
2025-03-06
现在国内最强大的ai是什么
目前国内较为强大的 AI 模型有: 智谱推出的 GLM 系列,一直是国内能力较好的模型之一。 MiniMax 推出的采用 MoE 架构的新模型,以及“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。 月之暗面在长 Token 能力和记忆力方面表现可圈可点。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一。 即将发布的阿里的“通义千问”。 同时,由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩,尤其在数学和编程方面表现出色。中国的一些模型在某些方面能与美国的前沿模型竞争,并且更注重计算效率和数据集建设来弥补资源上的不足。但总体而言,国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。
2025-03-06