说明jetson orin nano可以使用什么模型？Grok-1模型可以吗？

AI 大模型主要包括以下类别： 1. 生成式 AI：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式，生成的内容称为 AIGC。 2. LLM（大语言模型）：例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类等，生成只是其处理任务之一。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 相关技术名词及概念关系： 1. AI：即人工智能。 2. 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法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。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 技术里程碑：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，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。

目前在将 PPT 转换为论文方面，GPT 模型可能会有所帮助。例如，在“教育：一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中，学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验，并根据要求撰写论文，包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外，Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息，甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外，一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字，这种方式具有一定的创意性，且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是，AI 的预测不一定保证完全正确。

在 AI 绘画中，模型具有以下含义和特点： 1. 大模型如同主菜或主食，是生成图片的基础框架，决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型（Lora）如同佐料或调料包，能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制，比如改变人物形象、画风，添加模型中原本没有的元素，如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要，大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用，以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有：。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同。例如，大模型（Ckpt）放入 models\\Stablediffusion；VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择；Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录；Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。

美国的语言模型主要有 OpenAI 的 GPT4 、谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的语言模型、谷歌的 LaMDA 等。其中，Llama 3.1 是较大的版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡。此外，还包括被评估的如 GPT3 、PaLM 等语言模型。

以下是关于学习 AI 大模型的相关知识： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法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，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似特征的组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，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。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是一些适合当作搜索引擎的大模型： Perplexity.ai：本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决了。能给出信息来源网址，根据搜索内容给出继续对话的问题建议。支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。访问地址： 。但要注意不要在开着浏览器翻译能力的同时使用，很可能会报错。另外，不使用 Copilot 能力的效果比较灾难，无法给出具体的酒店建议，只是列举了几个可以查酒店的渠道。

目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。

X 公司的 Grok 有客户端。它提供免费图像生成和聊天功能，效果优异。下载链接为：

Grok 3 已于今天向所有 Premium+ 订阅者推出（包括 IOS 和网页版），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。（还有单独会员叫：SuperGrok）今天所有该类用户都能用上。Grok 3 语音模式在大约一周内推出，Grok 3 API 几周后推出，Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3 。

Grok 3 发布会的亮点内容包括： 1. 包含两个模型版本：Grok 3 和 Grok 3mini。 2. 在 AIME 和 GPQA 在内的基准测试中显著优于其他模型，在数学推理、代码处理、科学问题方面表现优秀。 3. 具备推理能力，在提供更多测试计算时间的情况下，优于 o1 和 R1。 4. 今天向所有 Premium+订阅者推出（IOS、网页版都有），完整版在网页版，APP 上的 Grok 3 有一定削弱。 5. 新增“Deep Search”能力，能深入了解用户目的，访问并交叉验证多个信息源，确保研究内容准确，并公开执行搜索步骤。 6. 可以调用 Big Brain 功能加强计算来解决问题。 7. 现场演示中，Grok 3 可以生成游戏设计方案。 8. Grok 3 语音模式在大约一周内推出。 9. Grok 3 API 几周后推出。 10. Grok 2 将在 Grok 3 正式可用后开源，xAI 计划也会开源 Grok 3。