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前沿AI硬件

Answer

以下是关于前沿 AI 硬件的相关信息：

由郎瀚威 Will 发起的 GenAI 硬件榜单：

  • 定义：利用 GenAI 技术（主要是 LLM），与音频生成、翻译、视觉采集并解读相结合，以可穿戴为主逐步渗透的新品类硬件，以 Meta 雷朋眼镜为代表。
  • 本期情况：未收录较大的 GenAI 硬件如 AI PC、AI 手机，以可穿戴、AI 助理相关硬件为起点。
  • 榜单受众：GenAI 硬件创始人、投资人、从业者等。
  • 榜单标的：以北美市场的视角，销量、影响力为主。
  • 榜单初心：随着 Meta 眼镜的成功，GenAI 硬件爆发在即，每月从多角度围观这一现象，旨在给创业者提供参考。
  • 本次更新（9.19）：
    • 更新亚马逊销量、独立站流量、新品发布、融资信息，排序标准从媒体综合指数改为 Tiktok 热度。
    • 完善挂件、戒指、眼镜等分类榜数据。
  • 榜单目录：包括 GenAI 硬件北美公开销量榜、GenAI 硬件亚马逊销量榜等共 15 个重要榜单。更多榜单可文末点击“阅读原文”免费访问或直接访问飞书：https://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLh 。数据来源：google、tiktok、twitter、亚马逊。对于榜单内容有疑问想交流的 GenAI 硬件创始人，或者想合作转载内容的公众号博主，请加微信，或者在本文末留言。

今年很火的几款 AI native 硬件：

  • Rewind Pendant：可穿戴设备，能捕捉现实中所说和听到的内容，进行录音转录、数据加密和本地存储，保障安全性和隐私保护。https://www.rewind.ai/pendant
  • Rabbit R1：新型人工智能驱动的移动设备，通过高级语音命令简化应用程序使用，售价 199 美元，配备 360 度摄像头、触摸屏和 4G 连接。Rabbit OS 基于 Large Action Model（LAM 大动作模型），能处理自然语言并转化为可执行任务，与常见应用交互，支持语音命令执行复杂任务，未来用户可教会其执行特定任务。https://www.rabbit.tech/
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Will's GenAI硬件榜 2024年8月

欢迎阅览由郎瀚威Will发起的GenAI硬件榜单。GenAI硬件的定义：利用了GenAI技术，主要是LLM，包括在音频生成，翻译，视觉采集并解读，和硬件结合，以可穿戴为主，逐步渗透的新品类硬件，以Meta雷朋眼镜为代表。比较大的GenAI硬件，如AI PC，AI手机本期暂未收录。本期以可穿戴，AI助理相关硬件为起点。榜单受众：GenAI硬件创始人，投资人，从业者等。榜单标的：以北美市场的视角，销量，影响力为主。榜单初心：随着Meta眼镜的成功，GenAI硬件爆发在即，本榜单每月从多角度围观这一现象。旨在给创业者提供参考。本次更新（9.19）：1）更新亚马逊销量，独立站流量，新品发布，融资信息，排序标准以媒体综合指数改为Tiktok热度2）完善挂件，戒指，眼镜等分类榜数据[heading1]GenAI硬件榜（2024年8月）[content]总共15个重要榜单，更多榜单文末点击“阅读原文”免费访问或直接访问飞书https://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLhhttps://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLh数据来源：google，tiktok，twitter，亚马逊对于榜单内容有疑问想交流的GenAI硬件创始人，或者想合作转载内容的公众号博主，请加微信，或者在本文末留言。目录：1、GenAI硬件北美公开销量榜2、GenAI硬件亚马逊销量榜

Will's GenAI硬件榜 2024年8月

欢迎阅览由郎瀚威Will发起的GenAI硬件榜单。GenAI硬件的定义：利用了GenAI技术，主要是LLM，包括在音频生成，翻译，视觉采集并解读，和硬件结合，以可穿戴为主，逐步渗透的新品类硬件，以Meta雷朋眼镜为代表。比较大的GenAI硬件，如AI PC，AI手机本期暂未收录。本期以可穿戴，AI助理相关硬件为起点。榜单受众：GenAI硬件创始人，投资人，从业者等。榜单标的：以北美市场的视角，销量，影响力为主。榜单初心：随着Meta眼镜的成功，GenAI硬件爆发在即，本榜单每月从多角度围观这一现象。旨在给创业者提供参考。本次更新（9.19）：1）更新亚马逊销量，独立站流量，新品发布，融资信息，排序标准以媒体综合指数改为Tiktok热度2）完善挂件，戒指，眼镜等分类榜数据[heading1]GenAI硬件榜（2024年8月）[content]总共15个重要榜单，更多榜单文末点击“阅读原文”免费访问或直接访问飞书https://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLhhttps://zw73xyquvv.feishu.cn/wiki/IqcqwTDiYiKttNktBg3cg8HgnLh数据来源：google，tiktok，twitter，亚马逊对于榜单内容有疑问想交流的GenAI硬件创始人，或者想合作转载内容的公众号博主，请加微信，或者在本文末留言。目录：1、GenAI硬件北美公开销量榜2、GenAI硬件亚马逊销量榜

质朴发言：AI Native 硬件：端侧 AI 革新将至｜Z 沙龙第 7 期

在开始之前，我们先来看看今年很火的几款AI native硬件：1、Rewind Pendant：Rewind Pendant是一款可穿戴设备，可以捕捉您在现实世界中所说和听到的内容，然后将其转录、加密并完全存储在您的手机本地。通过Pendant，Rewind成为一种个性化人工智能，真正由您所看到、所说或听到的一切提供支持。Rewind Pendant可以为你进行：录音转录、数据加密和本地存储。所有这些功能都在你的手机上完成，保障了绝对的安全性和隐私保护。我们高度重视隐私问题，为此提供了一系列功能，确保不会未经他人同意记录他们的声音。https://www.rewind.ai/pendant2、Rabbit R1：Rabbit R1是一款新型人工智能驱动的移动设备，通过高级语音命令简化了应用程序的使用。售价199美元，配备360度摄像头、触摸屏和4G连接。据其公司介绍，Rabbit OS是首个建立在Large Action Model（LAM大动作模型）上的操作系统。在AI功能层面，LAM与LLM的区别在于，可以处理自然语言并转化为可执行任务。LAM能与常见应用（如Apple Music、Uber、eBay和Amazon等）交互；支持语音命令，代表用户执行复杂任务，如制定旅行行程、订票、购物、发送信息、控制音乐、回答查询等。这个基础模型据称可以通过学习用户在使用特定应用程序时的意图和行为，来推断和建模人类在计算机界面上的操作，然后模仿和执行它们。在不久的将来，用户可以教会自己的「rabbit」执行特定任务，比如使用图片编辑软件从照片中去除水印。https://www.rabbit.tech/

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ai自动总结视频
以下是关于 AI 自动总结视频的相关内容： 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用是通过提取视频字幕来实现的。对于有字幕的 B 站视频，若视频栏下面有字幕按钮，说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。可以安装油猴脚本，安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式，然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外，如果想用 AI 把小说做成视频，大致的制作流程如下： 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。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-27
如何训练AI
训练 AI 通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教导孩子成为博学多才之人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：在孩子学习前要整理资料确保适合其年龄和学习能力，AI 研究人员也需清理和组织收集的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是复杂的神经网络，如 Transformer 架构，其擅长处理序列数据（如文本）。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的所有数据，这个过程称为“训练”。例如，模型会反复阅读数据，尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复逐渐学会理解和生成人类语言。 此外，为了在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始，再通过学徒实践从出色实践者那里学习，获取复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI，应通过使用彼此堆叠的模型来训练，而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。比如先训练生物学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 训练 AI 还需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性，以便完成各种各样的学习任务。
2024-12-27
关于使用原理 AI的论文
以下是关于 AI 原理的相关内容： 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：学习的数据无标签，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的方法（因层数多称为深度），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，无需依赖循环神经网络（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。
2024-12-27
如何学习使用ai
以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧，它容易上手且很有用。 四、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您的作品，知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 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，从而获得对 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。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下： 1. 智能起源：早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生：在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧，能力惊人。 3. 发展阶段： 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。 4. 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。 对于希望继续精进 AI 的人，可以尝试了解以下基础内容： 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。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下： 1. 智能起源：早期的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务，充满机器感。而生成式 AI 的诞生带来了变革，它能像人一样创作交流，在写文章、画画、写歌等方面展现出人类般的智慧，能力惊人。 2. 发展阶段： 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）：机器学习算法如决策树、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。 3. 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：如 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。 如果希望在 AI 领域继续精进，还可以尝试了解以下基础内容： 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。
2024-12-27
AI图生视频前沿
以下是关于 AI 图生视频前沿的相关信息： 在近半年闭源产品趋势方面： 1. 服务头部创作者方面，产品将逐渐增强编辑器能力，强化视频细节可控性，并智能化后期制作任务。 2. 影视后期方向，可将动捕演员表演转化为虚拟角色，提高特效制作效率。 3. 专业领域，创作者能通过草图分镜快速验证效果，但目前效果不够成熟。 4. 随着实时生成能力提升和成本下降，AI 实验性艺术在博物馆、展览等互动应用将增多。 5. 在 C 端大众消费侧，AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向有潜力，人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。 6. 模板套用能力若以低成本开放在短视频产品中，可能带来新的爆发周期。 其他动态包括： 1. Krea 用开放的 API 做了自己的 AI 视频功能，支持对任何视频输入提示词进行延长。 2. Runway 发布 ActOne 功能，支持将现实视频的人物表情和动作迁移到生成的视频上，且已全量开放。 3. Ideogram 发布 Ideogram Canvas，可在无限画布上对生成的图片进行编辑。 4. Meta 的图像分割模型 SAM 更新了 2.1，大幅加强了相似物体和小物体的分割和识别效果。 在 2024 年国内外 AI 企业竞争方面： 1. 中国开源项目赢得全球粉丝，成为积极开源贡献者。DeepSeek 在编码任务中表现出色，阿里巴巴的 Qwen2 系列视觉能力令人印象深刻，清华大学的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 2. 国外 Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，并在定制化方面进步显著。今年 3 月推出的 Stable Video 3D 可预测三维轨道。 3. OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频，保持三维一致性等，还使用原始大小和纵横比的视觉数据训练。 4. Google DeepMind 的 Veo 将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入结合，创建并解码独特的压缩视频表示。
2024-12-26
ai视频前沿
以下是关于 AI 视频前沿的相关信息： AI 视频学社： 简介：为方便大家测试学习 AI 视频相关知识和内容而建立，可通过参与每周比赛、观看高手直播分享来快速学习，涵盖 AI 视频和影视创作领域最前沿的知识。 目标： 不定期直播，AI 视频方向高手直播分享。 每周固定 1 次 video battle 视频挑战赛，周一发布主题，周日 18 点前交稿，有奖品。 不定期组织线上或者线下活动。 一起学习 AI 视频最新软件和最新知识，学习图生视频、视频生视频等技巧。 软件教程： 每周一赛： 2024 人工智能报告： 2024 年是 AI 图像视频迅速发展的一年，赛道竞争激烈。 国内：中国开源项目赢得全球粉丝，成为积极开源贡献者。几个模型在个别子领域表现出色，如 DeepSeek 在编码任务中受青睐，阿里巴巴的 Qwen2 系列视觉能力印象深刻，清华大学的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。 国外：Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 能从文本提示生成高质量、真实视频，还推出了 Stable Video 3D。OpenAI 的 Sora 能生成长达一分钟的视频，保持三维一致性等。Google DeepMind 的 Veo 将文本和图像提示与视频输入结合生成高分辨率视频。 AI 视频生成产品推荐及实践教学： Runway：年初在互联网爆火，由总部位于旧金山的 AI 创业公司制作，2023 年初推出的 Gen2 代表当前 AI 视频领域前沿模型，能通过文字、图片等生成 4s 左右视频，致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时扩展图片 AI 领域能力。目前支持网页、iOS 访问，网页端有 125 积分免费试用额度（可生成约 105s 视频），iOS 有 200 多，两端额度不同步。官方网站：https://runwayml.com/ Gen1 和 Gen2 的区别和使用方法：Gen1 的主要能力有视频生视频、视频风格化、故事版、遮罩等，仅支持视频生视频是与 Gen2 的最大差异。Gen1 使用流程： Gen1 能力介绍：https://research.runwayml.com/gen1 Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 学习视频：https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc
2024-12-26
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
目前最前沿的应用在游戏领域的AI技术点是什么
目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点包括以下方面： 1. 生成式 AI：这是一种机器学习类别，计算机能根据用户提示生成新内容，在文本和图像方面应用较为成熟，甚至可用于创造具有完整性格的虚拟角色。 2. 智能对手的进化：早期游戏中的虚拟对手只是简单脚本程序，如今借助更快的微处理器和云技术，可构建大型神经网络，实现更复杂的模式识别和表示，使对手具备学习能力。 3. 未来发展方向： 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界，虽然在特定游戏环境中成果显著，但推广到现实世界仍面临诸多挑战。 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命，如生成新的游戏内容、驱动非玩家角色、改进图像和声音效果等。 为通用人工智能的孵化提供帮助，经复杂游戏训练后的人工智能体有望在通用人工智能领域发挥作用。 此外，狭义的游戏人工智能研究致力于创造类人水平的智能体在多种游戏中战胜人类玩家，广义的还包括探索用于设计和开发游戏的人工智能技术，如游戏图像生成、关卡生成等。随着深度学习技术的发展，人工智能不仅用于“玩游戏”，还用于游戏的设计、开发和测试等多个方面。
2024-12-22
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
怎么用已经公布的源代码，自己拥有一个私人ai。详细步骤让小白都能成功，并且列出硬件设施。
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。
2024-12-20
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？
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。
2024-12-20
请告诉我现在市面上推出的宣传了大模型的硬件产品
目前市面上宣传了大模型的硬件产品情况如下： 在手机和 PC 端，华为、荣耀、小米、OPPO、VIVO、三星、联想等厂商都已宣布会在手机/PC 端侧搭载大模型。但目前除了很弱的 Nvidia Chat with RTX，并没有真正全离线版的大模型产品，端上智能暂时还是噱头。手机和电脑厂商们的打法基本都是大模型放在线上，手机和电脑来调用，然后搭配一个小 AI 做总结等服务。 国内方面，硬件层上的卡脖子情况尚未缓解，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。备受瞩目的华为昇腾在单卡指标上距离不远，但因为稳定性不足和缺乏 Cuda（硬件编译库）生态，仍然需要时间打磨。 8 月正式上线的国内大模型涉及的企业机构及相关情况： 五家北京企业机构：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/ 三家上海企业机构：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 这些大模型在聊天状态下的特点包括：能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax；目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）、书生；受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）；特色功能方面，昇思能生图，MiniMax 能语音合成。阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中，广东地区获批公司分别为华为、腾讯，科大讯飞系其他地区获批产品。
2024-11-29
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息： AI Native 产品： AI Pin：由 Humane 公司开发的可穿戴设备，通过激光投影技术在手掌显示信息，由高通 Snapdragon 芯片驱动，运行 OpenAI 的 GPT4 语言模型，集成麦克风、摄像头和传感器，能语音通话、上网和回答问题，注重隐私保护，价格高昂，市场接受度可能受影响。 TAB AI：挂在脖子上的小冰盘，本质是麦克风和电池，使用蓝牙传输音频到手机和云端，ChatGPT 转录对话，各种人工智能模型提取见解，被称为“人工智能伴侣”或“clarity machine”。 OpenAI 和 Lovefrom 在软银 10 亿美元融资开发的“人工智能 iPhone”。 主流 AI 笔记本电脑： 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑是为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站，通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘。 知名品牌包括：微软（Microsoft）第 11 代 Surface Pro、微星（MSI）Creator/Workstation 系列、技嘉（GIGABYTE）Aero/Aorus 系列、戴尔（Dell）Precision 移动工作站、惠普（HP）ZBook 移动工作站、联想（Lenovo）ThinkPad P 系列。 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，提供大容量内存和高速 NVMe SSD 存储选配，预装 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架和 AI 开发工具。 价格相对较高，通常在 2000 美元以上，用户需根据自身需求和预算选择，同时关注散热、续航等实际使用体验。 GenAI 硬件 TikTok 热度总榜： RayBan Meta Smart Glasses：眼镜，Meta 和 RayBan 出品，180000 个 TT 作品，价格 299 美元。 Vision Pro：眼镜，苹果出品，38600 个 TT 作品，价格 3999 美元。 cozmo：玩具机器人，Digital Dream Labs 出品，10500 个 TT 作品，价格 399 美元。 Lovot：玩具机器人，GROOVE X 出品，5931 个 TT 作品，价格 9000 美元。 Optimus：大型机器人，特斯拉出品，2641 个 TT 作品。 AI pin：吊坠，Humane 出品，1200 个 TT 作品，价格 699 美元。 PLAUD：录音机，Smart connection 出品，1072 个 TT 作品，价格 159 美元。 RabbitR1：吊坠，Rabbit Inc 出品，1048 个 TT 作品，价格 199 美元。 Loona：玩具机器人，KEYi Tech 出品，753 个 TT 作品，价格 449 美元。 Timekettle WT2：耳机，Timekettle 出品，751 个 TT 作品，价格 299 美元。 OrCam MYEYE：眼镜，OrCam 出品，532 个 TT 作品，价格 4250 美元。 Jibo：玩具机器人，Ling Technology 出品，492 个 TT 作品，价格 749 美元。 LOOI：玩具机器人，TangibleFuture 出品，400 个 TT 作品，价格 129 美元。 Pixel Buds Pro：耳机，谷歌出品，393 个 TT 作品，价格 199 美元。
2024-11-12
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息： AI Native 产品： AI Pin：由 Humane 公司开发的可穿戴设备，通过激光投影技术在用户手掌上显示信息，由高通 Snapdragon 芯片驱动，运行 OpenAI 的 GPT4 语言模型，集成了麦克风、摄像头和传感器，能进行语音通话、上网和回答问题，注重隐私保护，配备“信任灯”功能，价格高昂，市场竞争可能影响其接受度。计划通过扩展功能和开放平台成为日常生活的智能伴侣，网址：https://hu.ma.ne/ TAB AI：挂在脖子上的小冰盘，本质上是麦克风和电池，使用蓝牙将音频传输到手机并传输到云端，ChatGPT 在云端转录对话，各种人工智能模型提取见解，是一个人工智能伴侣或“clarity machine”，网址：https://twitter.com/AviSchiffmann/status/1708439854005321954 主流 AI 笔记本电脑： 截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘。知名品牌包括： 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，提供大容量内存和高速 NVMe SSD 存储选配，预装 NVIDIA CUDA、cuDNN 等深度学习框架和各种 AI 开发工具。价格相对较高，通常在 2000 美元以上。用户应根据自身需求和预算选择，同时关注散热、续航等实际使用体验。 GenAI 硬件 TikTok 热度总榜： |No.|Name|Classification|Company|Number of TT works|Price| ||||||| |1|RayBan Meta Smart Glasses|Glasses|Meta and RayBan|180000|299| |2|Vision Pro|Glasses|apple|38600|3999| |3|cozmo|Toy robot|Digital Dream Labs|10500|399| |4|Lovot|Toy robot|GROOVE X|5931|9000| |5|Optimus|Bodysize robot|Tesla|2641| | |6|AI pin|Pendant|Humane|1200|699| |7|PLAUD|Recorder|Smart connection|1072|159| |8|RabbitR1|Pendant|Rabbit Inc|1048|199| |9|Loona|Toy robot|KEYi Tech|753|449| |10|Timekettle WT2|Headphones|Timekettle|751|299| |11|OrCam MYEYE|Glasses|OrCam|532|4250| |12|Jibo|Toy robot|Ling Technology|492|749| |13|LOOI|Toy robot|TangibleFuture|400|129| |14|Pixel Buds Pro|Headphones|GOOGLE|393|199|
2024-11-07
本地安装大模型的硬件配置是什么
本地安装大模型的硬件配置如下： 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 例如，Fooocus 本地部署需要不低于 8GB 的内存和 4GB 的英伟达显卡。但需注意，最低配置可能运行非常慢。
2024-11-06