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(二) 性能指标(包括服务性能指标、网络性能指标、云性能指标)

Answer

对比不同大语言模型的性能需要从多个维度进行考量,具体包括:

  1. 理解能力:评估模型对语言的理解程度,涵盖语法、语义、上下文及隐含意义的理解。
  2. 生成质量:检查生成文本的质量,如流畅性、相关性和准确性。
  3. 知识广度和深度:衡量模型对广泛主题的知识掌握情况,以及对特定领域或话题的理解深度。
  4. 泛化能力:测试模型处理未见过任务或数据时的表现,反映其泛化能力。
  5. 鲁棒性:查看模型对错误输入、对抗性输入或模糊指令的应对能力。
  6. 偏见和伦理:评估生成文本是否存在偏见,以及是否遵循伦理标准。
  7. 交互性和适应性:评估在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话能力。
  8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。
  9. 易用性和集成性:评估是否易于集成到不同应用和服务中,以及提供的 API 和工具的易用性。

为了进行有效的比较,可以采用以下方法:

  1. 标准基准测试:使用标准的语言模型评估基准,如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等,这些基准提供统一的测试环境和评分标准。
  2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。
  3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。
  4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。
  5. 性能指标:使用包括准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等在内的性能指标来量化比较。
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References

问: 如何对比不同大语言模型的性能

对比不同大型语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下几个方面:1.理解能力:评估模型对语言的理解程度,包括对语法、语义、上下文和隐含意义的理解。2.生成质量:检查模型生成的文本的质量,包括文本的流畅性、相关性和准确性。3.知识广度和深度:评估模型对广泛主题的知识掌握程度,以及它对特定领域或话题的理解深度。4.泛化能力:测试模型在处理未见过的任务或数据时的表现,这反映了模型的泛化能力。5.鲁棒性:检查模型对错误输入、对抗性输入或模糊不清的指令的应对能力。6.偏见和伦理:评估模型生成文本时是否存在偏见,以及模型是否遵循伦理标准。7.交互性和适应性:评估模型在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。8.计算效率和资源消耗:考虑模型的大小、训练和运行所需的计算资源。9.易用性和集成性:评估模型是否易于集成到不同的应用和服务中,以及提供的API和工具的易用性。为了进行有效的比较,可以采用以下方法:标准基准测试:使用标准的语言模型评估基准,如GLUE、SuperGLUE、SQuAD等,这些基准提供了统一的测试环境和评分标准。自定义任务:根据特定需求设计任务,以评估模型在特定领域的表现。人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。A/B测试:在实际应用场景中,通过A/B测试比较不同模型的表现。性能指标:使用包括准确率、召回率、F1分数、BLEU分数等在内的性能指标来量化比较。

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AI 评估 GPU 大模型的性能指标,包括输入 token 和输出 token 能力的区分。
以下是关于 AI 评估 GPU 大模型性能指标中输入 token 和输出 token 能力区分的相关内容: 大模型是通过输入大量语料进行训练,从而获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。在大模型的训练和使用过程中: 1. 训练需要大量计算,GPU 更合适,只有具备大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 大模型需要大量数据量,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 要用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 完成上述步骤后,大模型就可以进行如翻译、问答等推导(infer)工作。 Token 是大模型语言体系中的最小单元,人类语言发送给大模型时,会先转换为其自身语言,推理生成答案后再翻译输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同,通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,都是以 token 为单位计量的。 在评估 GPU 大模型性能时,显卡的常规指标很重要。大部分模型默认采用 FP16 的加载方式,因此显卡的性能指标主要关注 FP16 的算力和显存大小。算力影响推理速度,包括输入数据处理和持续吐出数据的速度,会体现在从提示词输入后到第一个输出的 token 的等待时间间隔,以及流式输出下每秒吐字的字数,通常每秒 10 token 以上能获得较好的用户体验。显存大小影响能否装载模型,可通过“参数大小乘 2”简化判断所需显存大小,但实际显存需求还会受其他因素影响。
2024-12-05
对抗生成网络是什么
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2024-12-30
案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容: 律师如何写好提示词用好 AI: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景: 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未具体阐述)
2024-12-25
请给我推荐介绍 适合写网络小说的AI工具?
以下是一些适合写网络小说的 AI 工具及相关信息: 工具与网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址: 将小说制作成视频的一般流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-12-21
卷积神经网络模型原理
卷积神经网络(CNN)通常由卷积层、池化层和全连接层叠加构成。在卷积过程中,卷积层中的卷积核依次与输入图像的像素做卷积运算来自动提取图像中的特征。卷积核尺寸一般小于图像,并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长设置越大,特征图尺寸越小,但过大步长会损失部分图像特征。此外,池化层作用于产生的特征图上,能保证 CNN 模型在不同形式的图像中识别出相同物体,同时减少模型对图像的内存需求,其最大特点是为 CNN 模型引入了空间不变性。
2024-12-19
GAN生成对抗网络
GAN 生成对抗网络是一种无监督的生成模型框架,通过让两个神经网络相互博弈来进行机器学习。它具有以下特点和应用: 特点: 能够生成视觉逼真度高的视频。 控制难度大、时序建模较弱。 与 VAE 变分自编码器、Transformer 自注意力机制等相比,GAN 生成视频速度快,但生成质量和分辨率较低,长度短,控制能力弱。 应用: 可以帮助神经网络用更少的数据进行学习,生成更多的合成图像。 有助于创建图像,还可以创建现实世界的软件模拟,如 Nvidia 大量采用这种技术来增强其现实模拟系统。 同时,当前端到端视频生成仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。针对这些问题,可使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法,以及上述的补帧算法、视频完善策略来在一定程度上缓解。
2024-12-18
我是一名销售,我需要一个AI工具,可以帮助我分析公开网络上客户最近一年的资讯,帮助我更好的了解他,你有什么AI工具可以推荐
以下是为您推荐的可以帮助分析公开网络上客户最近一年资讯的 AI 工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce 的 AI 工具,能通过分析大量数据集识别潜在客户,生成潜在客户评分,还具有自动化功能,可执行日常或耗时任务。 2. Clari:专门从事智能收入运营的软件,能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现,简化财务预测过程。 3. Hightime:销售团队的 AI 助手,可处理重复性任务和耗时的研究。 实际上还有许多其他的 AI 销售工具可以根据您的具体需求选择使用。
2024-12-11
你好,请问,什么是最强大的excel 表格 分析agi 服务
目前有以下几种可以增强 Excel 表格数据处理和分析能力的 AI 服务: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,能让用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了包括 Excel 在内的多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可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,还能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,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-02
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体,如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理:我国与欧盟在立法理念上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响:如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
智能教育服务平台怎么写
很抱歉,目前没有关于智能教育服务平台的具体内容,无法为您提供详细的写法。但一般来说,写智能教育服务平台需要考虑以下几个方面: 1. 明确平台的目标和定位,例如是针对特定学科、年龄段还是教育阶段。 2. 规划平台的功能模块,如在线课程、学习管理、互动交流、智能评估等。 3. 设计用户界面,要简洁、易用、符合教育场景。 4. 考虑数据安全和隐私保护,保障学生和教师的信息安全。 5. 制定技术架构和开发计划,选择合适的技术栈和开发团队。 6. 规划运营和推广策略,吸引用户使用平台。 您可以根据具体的需求和目标,进一步细化和完善这些方面的内容。
2024-12-25
nova有个图生视频的功能,但是只能生成6秒钟,我要如何组合服务去实现可以文生长视频并且也可以图生长视频呢
以下是一些实现文生长视频和图生长视频的方法: 1. 使用 PixVerse V2 模型: 单个视频生成(8s):8s 的视频生成需要花费 30 Credits,5s 的视频生成需要花费 15 Credits,且只能使用 PixVerse V2 模型,生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频:点击“Text to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成,您可以通过在提示词中加入“Anime”,“Realistic”等词语做到这点。 图生视频:点击“Image to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能,如需要使用上述功能,请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. 利用 runway: 视频的大部分片段用 runway(https://app.runwayml.com/)制作,少数的片段用的是即梦(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)的动效画板和首尾帧。 以汽车内饰这一片段为例,登录 runway 账户后,在首页的左侧点击“Text/Imagine to Video”,中文即是“文生视频/图生视频”。点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 runway 中。其中 1 处可以更改生成图片所用到的大模型版本,数字越大代表模型越强。目前只有 Gen2 每天有免费额度。3 处用于输入提示词。4 处可以修改生成的视频时长为 5s 或 10s,时长越长,生成的效果可能越不稳定。5 处可以看到生成的结果。提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”是,即摄像机围绕垂直轴顺时针旋转,常用于创造动态的、有时令人眩晕的视觉效果。不想动脑的话,每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词该如何填写呢?可以参照:。runway 对于这些专有的运镜方式理解的很好。其他的提示词可以不填,先看看效果,如果效果不好,再补充简短的提示词重新生成视频。很多时候提示词过多,生成的视频就很怪异,像吃了毒蘑菇后看到的幻觉一样。改变提示词,改变生成时长,多抽卡几次,毕竟 runway 会员可以无限抽卡。 3. 海外产品 viva: viva 发布了首个开放给全部用户使用的 Sora 同架构视频生成模型,而且现阶段免费。支持文本生成视频、图片生成视频以及 4K 分辨率放大功能,另外也支持提示词的自动优化。文生视频单次可以生成一条 5 秒的视频,图生视频是 4 秒视频。
2024-12-19
大模型是否包括文生图文生视频这些
大模型包括文生图、图生图、图生视频、文生视频等多模态内容。多模态模型的底层逻辑通常先从生图片这一源头开始,因为视频也是由若干帧的图片组成。例如,目前比较火的 StableDiffusion 所使用的扩散模型,其训练过程是先把海量带有标注文字描述的图片逐渐加满噪点,模型学习每一步图片向量值和文字向量值的数据分布演变规律,沉淀下来完成训练。后续输入文字后,模型根据输入文字转化的向量指导充满噪点的图片减噪点生成最终图片。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频,但图生视频也即将上线。 唱衰大模型的人认为大模型仅能实现如 ChatBox、文生图、图生图、生视频、生音频等功能,难以找到可商用场景,且存在算力成本等问题。但实际上,关于算力成本已有许多解决方案,而且大模型的应用并非仅限于上述提到的功能。
2025-01-02
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。介绍技术点的技术逻辑以及技术细节。
目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 降低开发成本:借助人工智能的内容创作工具,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等,能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期:例如通过程序化内容生成,包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等,从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验:AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验,甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成: 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司,基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%,降低 20%80%的成本。 文生图:通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图,适配度高。 图生图:原画师或美术可以使用,用一个线稿或原画,在原画基础上加一些 Prompt 和参数,就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染:用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染,例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营: 智能 NPC 互动:保持长期记忆,保持人物个性和对话表现形式,同时满足成本平衡。 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。 游戏社区运营:如海外的 Discord,国内的 Fanbook,让更多玩家在游戏之外,在社群里面很好地互动,基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下: 1. AIGC 技术:基于大语言模型和扩散模型,通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练,能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成:利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析,从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面:通过构建智能模型,对玩家的行为和需求进行分析和预测,从而提供个性化的服务和互动。
2024-12-22
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么,包括游戏开发过程中的成本降低、效率提升,包括游戏内容生成,包括游戏后期运营推广。
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面: 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界:电子游戏作为人工智能算法的测试场,为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命: 借助人工智能的内容创作工具,降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度,带来新体验,创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面,如生成新的游戏内容(地图、角色和场景)、驱动游戏中的非玩家角色(NPC)、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助:经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作:如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作,利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界,且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用:出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型,包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本:整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本,例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。
2024-12-22
对人工智能伦理规范的理解,包括现有规范具体内容、现有问题、应当如何规范,并从一个具体领域说明,例如:金融人工智能
以下是关于人工智能伦理规范的相关内容: 现有规范具体内容: 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)中,安全/治理标准包括人工智能领域的安全、治理等部分。安全标准规范了人工智能全生命周期的安全要求,治理标准规范了人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括伦理治理要求。 欧洲议会和欧盟理事会规定了人工智能的统一规则,其中提到高级别专家组制定了七项不具约束力的人工智能伦理原则,包括人类主体和监督、技术稳健性和安全性、隐私和数据治理、透明度、多样性、非歧视和公平、社会和环境福祉以及问责制。 现有问题: 文中未明确提及现有规范存在的具体问题。 应当如何规范: 鼓励非高风险人工智能系统的提供者制定行为守则,包括相关的治理机制,以促进自愿适用适用于高风险人工智能系统的部分或全部强制性要求,并根据系统的预期目的和所涉及的较低风险进行调整,考虑可用的技术解决方案和行业最佳实践。 鼓励所有人工智能系统的提供者和模型的提供者,在自愿的基础上适用与欧洲可信人工智能伦理准则要素、环境可持续性、人工智能素养措施、人工智能系统的包容性和多样化设计与开发等有关的额外要求。 以金融人工智能为例: 在金融领域应用人工智能时,应遵循上述的伦理规范和要求。例如,要确保数据的隐私和安全,模型的稳健性和可靠性,避免歧视和不公平,保证透明度和可解释性,同时要接受监管和审查,以降低金融风险,保障金融市场的稳定和公平。
2024-12-18
ai包括哪些技术
AI 包括以下技术: 1. 发展历程相关技术: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 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。 2. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 此外,对于不会代码但希望了解 AI 的人,需要了解的基础内容包括: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 在汽车行业,AI 的应用案例有: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,实现自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司的相关开发和测试。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)和盲点检测系统等的安全性能。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员的偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant 等语音助手,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。
2024-12-17
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案,包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案: 项目介绍: 智能家居安防系统是利用人工智能技术,对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术,旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式: 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入,同时提供定期的维护和升级服务,用户按需订阅。 竞品分析: 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势,新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析: 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视,需求不断增长。同时,技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划: 1. 产品研发:不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务:建立完善的售后服务体系,提高用户满意度。 风险评估: 1. 技术风险:如技术更新换代快,需要持续投入研发。 2. 市场风险:竞争激烈,市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险:需符合相关法律法规和标准。 融资规划: 根据项目的发展阶段和资金需求,制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是,以上方案仅为初步框架,具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11