在L1级大模型基础上开发L2级大模型的通常路径是怎样的

以下是一些可以提供论文参考文献的模型相关内容： Sora 大型视觉模型的相关论文中，参考文献包括： A.Awasthi 等人的“用于凋亡预测的视频扩散模型”，2023 年。 A.Bozorgpour 等人的“Dermosegdiff：用于皮肤病变勾画的边界感知分割扩散模型”，2023 年。 A.Flaborea 等人的“多模态运动条件扩散模型用于基于骨架的视频异常检测”，2023 年。 J.Wu 等人的“Medsegdiffv2：基于扩散的医学图像分割与变压器”，2023 年。 G.J.Chowdary 和 Z.Yin 的“用于医学图像分割的扩散变换器 UNet”，2023 年。 I.Kapelyukh 等人的“Dallebot：将网络规模扩散模型引入机器人技术”，2023 年。 OpenAI 的“Chatgpt:获取即时答案，寻找创意灵感，学习新事物。”，2022 年。 OpenAI 的“Gpt4 技术报告”，2023 年。 OpenAI 的“Sora:从文本创建视频。”，2024 年。 W.Peebles 和 S.Xie 的“使用变压器的可扩展扩散模型”，2023 年。 A.A.Efros 和 T.K.Leung 的“通过非参数采样的纹理合成”，1999 年。 P.S.Heckbert 的“纹理映射概述”，1986 年。 I.J.Goodfellow 等人的“生成对抗网络”，2014 年。 D.P.Kingma 和 M.Welling 的“自动编码变分贝叶斯”，2013 年。 L.Dinh 等人的“Nice:非线性独立成分估计”，2014 年。 Y.Song 和 S.Ermon 的“通过估计数据分布的梯度进行生成建模”，2019 年。 解读 GPT4V《多模态的新时代》的相关内容中，参考文献可通过以下链接查看： https://arxiv.org/pdf/2309.17421.pdf https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf

对于入门者训练自己的 AI 模型，以下是一些建议和途径： 1. 学习相关基础知识：了解 AI 的基本概念、原理和技术，包括机器学习、深度学习等。 2. 参加课程：例如微软为初学者提供的为期 12 周、24 节课的人工智能课程，涵盖不同方法和处理图像、文本的神经架构等，并提供可执行的 Jupyter 笔记本和实验室。 3. 选择合适的预训练模型：可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等作为基础，也可自行训练一个基础模型。 4. 准备训练所需的数据和计算资源：确保有足够覆盖目标应用场景的训练数据，并准备如 GPU 服务器或云计算资源等足够的计算资源。 5. 针对目标任务进行模型微调训练：根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 6. 选择合适的部署方式：包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 7. 注意安全性和隐私保护：大模型涉及大量数据和隐私信息，要重视安全性和合规性。 总的来说，训练自己的 AI 模型需要综合考虑多方面因素，包括知识学习、课程参与、数据准备、模型选择与训练、部署方式以及安全性等，根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。

以下是为您提供的从 0 开始编写一个能够每天和不同的文生图大语言模型对话，并生成不同场景下机器人设计图片的程序的步骤： 首先，对于小白来说，可以参考以下教程进行学习和操作： 1. 张梦飞的【保姆级】一步一图，手把手教你把 AI 接入微信： 重点感谢@熊猫大侠的不厌其烦的答疑解惑，并推荐@熊猫大侠的老王。 作者是看着 WaytoAGI 里大佬的文章学习制作的。有代码基础的同学，可以直接移步到这三篇教程中。 本篇教程适合“小白中的小白”，简单粗暴，不做讲解，复制粘贴即可。一步一图，保姆级指引。 本篇文章中，没有写每一步代码的含义和配置文件的对应含义。如果想要深入研究和调优，请移步上方推荐的三篇文章。 2. 大圣的胎教级教程：万字长文带你理解 RAG 全流程： 这是一篇面向普通人的 RAG 科普，不是面向 RAG 研究者的技术向文章。 文章一共 1.6 万字，旨在让您对 RAG 技术有更全面的认知，在使用 RAG 相关产品时，可以更好地理解其能力边界，从而充分发挥其潜力。 本文适合任何人，包括 AI 爱好者、为企业寻找知识库解决方案的老板、AI 产品经理等。 3. Yeadon 的写给小小白的从游戏入手学习搓图像流 bot： 学会将发布的图像流添加进 bot 中，并测试生成海报，解决无法在聊天界面显示图片的问题，重新调整图像流使其在对话窗口显示图片，最后发布 Bot。 通过这份教程，可以学会如何在 Coze 平台上打造一个有趣的 AI 游戏助手，掌握 AI 人格设定和对话逻辑的设计方法，了解如何配置图像生成功能。 希望以上内容对您有所帮助，祝您编程顺利！

以下是为您整合的相关内容： Ollama 框架： 1. 支持多种大型语言模型，如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同应用场景。 2. 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu，用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库，用户可从中下载不同模型，这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件，可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型，例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性，或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型，以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富，包括多种集成插件和界面，如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装：访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后，确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动 ollama 应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程： 。 3. 实现内容： 打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知： ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项： 微信端因非常规使用，有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 5. 多平台接入：微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择：GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持：能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法：本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是关于中国大模型项目招投标的相关信息： 招投标文件关键数据提取方案： 预处理模块设计： 去除噪音信息，如页眉、页脚、版权声明等。 规范化文本，处理特殊符号、空白字符、异常换行等。 统一日期格式，通过正则表达式或日期识别工具将多种日期表示方式转换为标准的 ISO 格式（如“YYYYMMDD”）。 格式化货币与金额，通过正则表达式匹配货币符号或中文大写金额，并转换为标准形式。 处理特殊符号，进行规范化处理。 处理表格数据，使用表格解析工具提取表格结构和数据，并转化为 CSV 或 JSON 格式。 中国大模型生存战相关情况： 据 QuestMobile 数据，今年 9 月，豆包 App 的 30 日留存率达到 34.5%，而 Kimi 智能助手和 MiniMax 的海螺 AI 约为 28%。 大公司更强势地争取大模型 API 客户，如字节向 AI 儿童玩具公司 Haivivi 提供优惠价的豆包大模型 API 并承诺升级抖音店铺，导致该公司同时调用 MiniMax 和豆包的语音模型。 阿里是中国积极做开源大模型的公司，其 Qwen 系列开源大模型总下载量超 4000 万次，衍生出 5 万个大模型。 去年为大客户定制一个大模型最高订单额可达 1000 万元，今年快速降到百万元级别乃至更低。 在更底层的模型研发上，字节展现出“饱和”进攻的姿态。 8 月正式上线的国内大模型： 北京的 5 家企业机构：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/ 。 上海的 3 家企业机构：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 。 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：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：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：昇思——生图，MiniMax——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。

以下是一些免费生成文生图的模型： 1. Kolors：这是最近开源的文生图模型中表现出色的一个。从技术报告来看，它具有更强的中文文本编码器、高质量的文本描述生成能力、强大的中文渲染能力以及巧妙的 noise schedule 来解决高分辨率图加噪不彻底的问题。 2. StableDiffusionWebUI（SD）：这是一个免费开源的 AI 绘图模型。其核心功能包括文生图（txt2img）、图生图（img2img）、模型训练等。可以结合 ChatGPT 生成文本内容，由 SD 生成相应的图像，减轻人工编辑负担，提高工作效率。 3. DALL·E 3：这是 OpenAI 发布的文生图模型，可以利用 ChatGPT 生成提示，然后根据提示生成图像。生成的图像质量较高，使用门槛相对较低。

以下是一些 ComfyUI 的学习路径和资源： 1. 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 2. 优设网：有详细的入门教程，介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 3. 知乎：有用户分享的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 4. Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程。网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 此外，还有以下共学快闪相关的学习内容： 1. Stuart 风格迁移 2. 红泥小火炉基础课程 3. 大雨换背景图 4. Anna 娜娜°图生 3D 5. 柒小毓基础课程 6. Ting 基础课程 7. 郑个小目标针对某个插件的深入讲解 8. 波风若川报错解决 9. chen 工作流的研发 10. 朱敏🎈基础课程、工作流 11. 王卓圻基础课程 12. 南城基础课程 13. Zero one 工作流开发 14. 梓阳基础课程 15. 蓝牙耍手机工作流搭建思路 16. 皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑 17. Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理 18. K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用 19. Adai 基础课程 20. 镜生视频 21. x 基础教程 22. 梦飞基础教程 23. 各个节点讲解和参数含义 24. 戴志伟基础课程 25. 雪娴_CC 基础课程，从安装开始 26. Joey 实时转绘工作流 27. 倪星宇 28. 22 换脸换背景实践落地 29. 早点睡觉 30. CT 优秀案例 31. 三思基础教程 32. 晓珍 33. Mr.大狐🏝报错解决 34. Duo 多吉～基础课程 35. 陈旭常用节点讲解和简单的节点制作 36. 长风归庭基础教程+工作流创建 推荐的学习路径： 1. 入门视频教程： 第 1 课：ComfyUI 入门教程，网址：https://www.bilibili.com/video/BV1D7421N7xN 第 2 课：ComfyUI 自定义节点的秘密，网址：https://www.bilibili.com/video/BV1pZ421b7t7 第 3 课：拆解 ComfyUI 工作流，网址：https://www.bilibili.com/video/BV1ab42187er/ 2. 理论宝典教程：学 ZHO 出品的免费理论视频课程 3. 文生图实操：学习完上面的视频课程，就可以使用下面的文生图工作流实际出图实操。工作流网址：https://openart.ai/workflows/lailai/textgeneratesimagesmvpworkflow/ChYNJiXHkZrjyvg1yL9f 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您规划的 AI 系统学习路径： 1. 编程语言基础 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，熟悉其应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，例如百度的“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。 掌握主要技术，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. 参与实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试运用 AI 技术解决生活中的实际问题，锻炼动手能力。 5. 关注前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，及时了解 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，您可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个维度全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 领域的发展做好充分准备。

以下是为您提供的 AI 学习路径： 新手学习路径： 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，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，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。 AI 与宠物结合的学习路径： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 偏向技术研究方向的学习路径： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向的学习路径： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：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。

以下是为新手提供的 AI 学习路径： 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，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，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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。 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，了解其工作原理和交互方式，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。 另外，如果您偏向技术研究方向，学习路径包括： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，学习路径包括： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：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。 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。

flux1depthdev 模型的存放路径如下： 1. 下载 flux1depthdev 模型放到 ComfyUI/models/diffusion_models/文件夹中。 夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/571d174ec17f 百度网盘：见前文 2. depth lora 模型：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1Depthdevlora ，放到：comfyUI\\models\\loras 。 3. 百度网盘分享的 flux1depthdevlora.safetensors ： 链接：https://pan.baidu.com/s/10BmYtY3sU1VQzwUy2gpNlw?pwd=qflr 提取码：qflr

以下是为您提供的 AIGC 产品经理学习路径： 1. 技术方面：具备扎实的编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等技术背景，熟悉使用如 Midjourney、Stable Diffusion（SD）、Coze、GPT 等工具。 2. 产品经验：拥有产品开发与管理经验，尤其是在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 3. 应用场景：广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等多元化应用场景。 4. 学习提升：处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 课程学习：可以选择如【野菩萨的 AIGC 资深课】这样的课程，课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 希望以上内容对您有所帮助。