怎么用已经公布的源代码，自己拥有一个私人ai。详细步骤，并且列出硬件设施，说明jetson orin nano可以使用什么模型？

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。

以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤，适合小白操作，并列出所需的硬件设施： 硬件设施： 云服务器 步骤： 1. 利用云服务器，在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装，安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况，使用 docker compose ps 命令，如果 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ，按照 AI 的方法检查谁占用了端口，并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步，可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP（可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看，去掉后面的:8888），随便填写邮箱密码建立一个知识库，在知识库中选择设置。 4. 选择模型，国内模型通常有免费额度，例如智谱 AI 。点击设置，从智谱 AI 获取钥匙，进入智谱官网用手机号注册，添加 API keys 并复制。查看免费额度（智谱在资源包管理中查看，赠送 500 万一个月）。 5. 回到之前的页面，复制钥匙并保存，随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试，聊两句看是否有回应，然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥，创建一个并复制。

以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可利用周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础为零，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》学习并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 缓存区：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法： 比如在状态 s1 上，根据 Q 值表选择行动，如发现向下行动 Q 值最大则向下走。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态的奖励 R，作为“Q 现实”，之前根据 Q 表得到的是“Q 估计”。通过公式更新 Q（s1，下）的值，公式为：。 算法流程：初始化 Q，for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s，for 时间步 t = 1> T do: ，End for，End for。启动程序训练 100 次后可较好进行游戏。

以下是关于强化学习的开源代码入门指南： 1. 基础知识准备： 若概率论和线性代数基础薄弱，可在周末约一天时间学习相关课程，若不关注公式可忽略。 若机器学习基础薄弱，先看吴恩达课程，再以李宏毅课程作补充，若仅为入门强化学习，看李宏毅课程前几节讲完神经网络部分即可，此视频课程约需 25 小时。 2. 动手实践： 跟随《动手学深度学习 https://hrl.boyuai.com/》动手学习概念并写代码，入门看前五章，约 10 小时。 观看 B 站王树森的深度学习课程前几节学习强化学习基础知识点，约 5 小时。 3. 项目实践： 参考《动手学强化学习》（已开源 https://hrl.boyuai.com/），看到 DQN 部分，约十几小时。 模型构建：DQN 的网络模型采用一层 128 个神经元的全连接并以 ReLU 作为激活函数，选用简单的两层网络结构。 数据缓存：需要一个缓存区来存放从环境中采样的数据。 训练函数：批量从缓存区获取数据，使用 DQN 算法进行训练。 主循环函数：在每个 episode 中，选择一个动作（使用 εgreedy 策略），执行该动作，并将结果存储在 replay buffer 中。训练完使用保存好的 model.pth 参数即可实际使用。 4. Qlearning 算法流程： 初始化 Q。 for 序列 e = 1 > E do: 用 ε Greedy 策略根据 Q 选择当前状态 s 下的动作 a，得到环境反馈的 r，s‘，得到初始状态 s。 for 时间步 t = 1> T do: End for。 End for。 例如，在当前智能体处于 s1 状态时，会在表中找最大 Q 值对应的行动。获取 Q（s1，下）乘上衰减值 gamma（如 0.9）并加上到达下一个状态时的奖励 R，作为现实中 Q（s1，下）的值（即“Q 现实”），之前根据 Q 表得到的 Q（s1，下）是“Q 估计”。有了“Q 现实”和“Q 估计”，可按公式更新 Q（s1，下）的值。公式中，α是学习率，γ是对未来 reward 的衰减值。启动程序训练 100 次后可较好地进行游戏。

一般来说，仅仅知道源代码并不一定能够直接加载 AI 。以 GPT4 的代码解释器为例，它是一种特定的模式，允许用户将文件上传到 AI，让 AI 编写和运行代码，并下载 AI 提供的结果。它可以用于执行程序、运行数据分析、创建各种文件、网页甚至游戏。但使用代码解释器进行分析存在未经培训的人使用的风险，许多测试专家对此印象深刻，甚至有论文表明它可能需要改变培训数据科学家的方式。如果您想了解更多关于如何使用它的详细信息，可以访问相关帖子。

以下是一些关于 AI 相关技术的开源代码应用： VALLEX：一个开源的多语言文本到语音合成与语音克隆模型。它支持多种语言（英语、中文和日语）和零样本语音克隆，具有语音情感控制和口音控制等高级功能。VALLE X 最初由微软发布，但未发布任何代码或预训练模型。作者复现并训练了一个开源可用的 VALLE X 模型。 对于 AI 生成 CAD 图，您可以参考以下方面获取相关资料： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 专业书籍：查找相关的专业书籍。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程，以及在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目，例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 阿里云最新开源模型 FunAudioLLM：包括 SenseVoice 用于高精度多语言语音识别、情感识别和音频事件检测，CosyVoice 用于自然语音生成，具有多语言、音色和情感控制等功能。相关模型已在 Modelscope、HuggingFace 开源，训练、推理和微调代码在 GitHub 上发布。

目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。

以下是一些免费生成视频的 AI 工具： 海外： Haiper（有免费额度）：https://haiper.ai/ 。能生成 HD 超高清的视频，包括文生视频、图生视频、素描生视频、扩展视频。文生视频支持选择风格、秒数（2s 和 4s）、种子值。图生视频只能写提示词、秒数（2s 和 4s）、种子值。还能进行视频重绘，轻松修改颜色、纹理和元素以改变原视频的视觉内容，但局部重绘时如果是大量背景的重绘，效果一般，视频容易崩。 DynamiCrafter（免费）：https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter ，https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter?tab=readmeovfile 。可以做 2 秒图生视频和短视频拼长视频。 Morph studio（内测）：https://app.morphstudio.com/ 。暂未对外开放，可在官网提交内测申请，discord 上可以免费体验。支持文生视频、图生视频，英文提示词，支持运镜、运动强度、尺寸、秒数设置，默认生成 3s 视频。 国内： Hidreamai（有免费额度）：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。 ETNA：https://etna.7volcanoes.com/ 。可以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，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。 Dreamina（国内内测，有免费额度）：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。文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持多种尺寸，默认生成 3s 的视频。 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，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，默认生成 5s 的视频。

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以下为您介绍免费的 AI 换脸工具： 开源免费的解决方案 facefusion： 本机解决方案：需要 Python 环境及安装多个依赖软件，对编程知识有一定要求，且运行推理计算速度依赖 GPU，本地计算机若无 GPU 或显存较小，执行速度缓慢，不推荐本地化安装。 云服务解决方案：可利用云厂商如阿里云的 PAI 和 AutoDL 提供的大模型运行环境和计算能力，但会产生一定费用。以 AutoDL 为例，注册后在算力市场选择可接受价格的算力服务器，建议选取 GPU 配置更高的设备。然后通过模型镜像启动 GPU 服务器，在算法社区查找 facefusion 镜像，点击右下角创建实例按钮，启动实例，通过 JupyterLab 工具中的终端输入相关命令启动 facefusion，注意要加上“executionproviders cuda cpu”参数以使用 GPU 能力。最后打开 facefusion 软件，在软件界面上传准备好的图片、视频进行换脸处理。 星流一站式 AI 设计工具中的换脸功能：选中图像进入扩展功能界面，自动提取面部信息，上传想要替换到图像的图片，重绘风格选择与放大图像相对应的风格可提升换脸效果，其余参数默认即可。

以下是为您整理的关于降低论文 AI 率的相关提示词信息： 给 Claude 一个评分标准，并让 Claude 根据评分标准重写其答案（让 Claude 对自己的输出进行双重检查）。 掌握提示词四要素：指令、上下文、输出格式、角色设定。 结构化内容组织：使用编号、子标题和列表来组织文章，使内容条理清晰，易于读者理解。 规定概述 内容解读 结语结构：围绕主题展开讨论，首先概述规定内容，然后逐条解读具体内容，并以结语结束。 案例和挑战的结合：通过引入实际案例和潜在挑战，增强论点的说服力，并提供实用的解决方案。 结合法规和实际操作：通过引入法规内容和实际操作案例，提供详细的解释和建议。 商业术语的使用：在写作中融入行业特定的术语和概念，确保内容的专业性和针对性。 输出的文章结构： 标题：开门见山、切中要害，用疑问句引起目标群体悬念。 第一部分：说清楚本文要解决的问题是什么，问题的背景是什么，这个问题可能导致哪些损失。 第二部分：以一个案例引入，这个案例改写自【基础材料】的【类案参考】部分，需要写清楚案号、案件事实经过、法院裁判结果、法院作出这一裁判结果的关键依据和其他与文章有关的要点。 第三部分：对案例进行进一步的分析，写明需要注意的关键点，分析可以改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分，这部分不要给建议。 第四部分：给出具体的操作建议，应分为：事前应注意事项；事中需要注意留存的证据；事后可以采取的补救措施，三个部分；每个部分分别给出三条清晰具体的建议。

以下是一些可以读取视频内容的 AI： 1. 视频内容分析模型：上传视频后可以生成视频内容的文本描述。来源： 2. XiaoHu.AI：支持多场景，从图像识别到视频理解，可解析超过 1 小时视频内容并秒级定位事件。广泛识别常见物体、文档结构化解析（发票、表单等），适用于金融与商业领域。支持不同尺寸图像处理，保留高分辨率；精准物体定位与属性分析。多模态 AI 代理具备手机、电脑执行复杂任务的能力。详细介绍：

以下是使用 AI 制作 PPT 的一些方法和步骤： 1. 工具选择： 可以使用 Claude 和 Gamma.app 组合。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 WPS AI 也可用于制作 PPT，能快速生成并进行主题配色、字体修改和添加动画等操作。 2. 使用 Claude 的方法： 不会使用学术网站条件搜索时，可与 Claude 对话解决。 可通过 POE 调用 Claude，也可使用官方 web，但 pro 用户可能会遇到 token 限制。 3. 与 AI 交互流程（以 Claude 3.7 Sonnet 为例）： 阶段 1 主观描述：向 AI 清晰阐述需求。 目前 AI 生成的并非真正的 PPT 格式，而是基于模型的 HTML 输出能力，无法在 PPT 里进行二次深度编辑。 4. 信息的 AI 可视化： 给 AI 一段数据，让其直接可视化展示 PPT。 让其描述信息媒介的进化史。 直接复制文章给它，让其自动把核心数据进行可视化。 需要注意的是，使用 AI 制作 PPT 是一个与 AI 互动的过程，需要保持耐心，反复尝试，不能指望复制一段提示词就得到满意结果。