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哪些模型可以提供论文参考文献

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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“Medsegdiff-v2：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 U-Net”，2023 年。
    • I.Kapelyukh 等人的“Dall-e-bot：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“Gpt-4 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 GPT-4V《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
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References

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

[147]A.Awasthi,J.Nizam,S.Zare,S.Ahmad,M.J.Montalvo,N.Varadarajan,B.Roysam,和H.V.Nguyen,“用于凋亡预测的视频扩散模型”，bioRxiv，第2023-11页，2023年。[148]A.Bozorgpour,Y.Sadegheih,A.Kazerouni,R.Azad,和D.Merhof,“Dermosegdiff：用于皮肤病变勾画的边界感知分割扩散模型”，在PRe预测智能医学国际研讨会论文集中，第146-158页，Springer，2023年。[149]A.Flaborea,L.Collorone,G.M.D.di Melendugno,S.D’Arrigo,B.Prenkaj,和F.Galasso,“多模态运动条件扩散模型用于基于骨架的视频异常检测”，在IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集中，第10318-10329页，2023年。[150]J.Wu,R.Fu,H.Fang,Y.Zhang,和Y.Xu,“Medsegdiff-v2：基于扩散的医学图像分割与变压器”，arXiv预印本arXiv:2301.11798，2023年。[151]G.J.Chowdary和Z.Yin，“用于医学图像分割的扩散变换器U-Net”，在国际医学图像计算和计算机辅助干预会议上，第622-631页，Springer，2023年。[152]I.Kapelyukh,V.Vosylius和E.Johns，“Dall-e-bot：将网络规模扩散模型引入机器人技术”，IEEE机器人与自动化信函，2023年。

Sora：大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述 【官方论文】

(注：论文英文名可见原文）[1]OpenAI,“Chatgpt:获取即时答案，寻找创意灵感，学习新事物。”https://openai.com/chatgpt,2022。[2]OpenAI,“Gpt-4技术报告”，2023。[3]OpenAI,“Sora:从文本创建视频。”https://openai.com/sora,2024。[4]W.Peebles和S.Xie,“使用变压器的可扩展扩散模型”，在IEEE/CVF国际计算机视觉会议论文集中，第4195-4205页，2023。[5]A.A.Efros和T.K.Leung,“通过非参数采样的纹理合成”，在第七届IEEE国际计算机视觉会议论文集中，第2卷，第1033-1038页，IEEE，1999。[6]P.S.Heckbert,“纹理映射概述”，IEEE计算机图形学及应用，第6卷，第11期，第56-67页，1986。[7]I.J.Goodfellow,J.Pouget-Abadie,M.Mirza,B.Xu,D.Warde-Farley,S.Ozair,A.Courville,和Y.Bengio,“生成对抗网络”，arXiv，2014。[8]D.P.Kingma和M.Welling,“自动编码变分贝叶斯”，arXiv预印本arXiv:1312.6114，2013。[9]L.Dinh,D.Krueger,和Y.Bengio,“Nice:非线性独立成分估计”，arXiv预印本arXiv:1410.8516，2014。[10]Y.Song和S.Ermon,“通过估计数据分布的梯度进行生成建模”，在神经信息处理系统进展中，第32卷，2019。

解读 GPT-4V 《多模态的新时代》

在相关报告中已广泛讨论了GPT模型的弱点和限制。在本节中，我们简要地集中于展示我们对未来研究方向的看法。像GPT-1、GPT-2和GPT-3这样的模型主要作为文本输入-文本输出系统，仅能够处理自然语言。GPT-4（无视觉）在文本理解和生成方面展示了无与伦比的能力，而GPT-4V也展示了强大的图像领域理解能力。作为自然发展，LMMs应该能够生成交织的图像-文本内容，例如生成包含文本和图像的生动教程，以实现全面的多模态内容理解和生成。此外，将其他模态（如视频、音频和其他传感器数据）纳入其中，以扩展LMMs的能力将是有益的。关于学习过程，当前的方法主要依赖于组织良好的数据，例如图像标签或图像-文本数据集。然而，更为通用的模型可能能够从各种来源学习，包括在线网络内容甚至现实世界的物理环境，以促进持续的自我进化。致谢我们深深感激OpenAI提供了他们卓越工具的早期访问权限。我们衷心感谢Misha Bilenko的宝贵指导和支持。我们也向我们的微软同事表示衷心的感谢，特别感谢John Montgomery,Marco Casalaina,Gregory Buehrer,Nguyen Bach,Gopi Kumar,Luis Vargas,Kun Wu,Meenaz Merchant,Jianfeng Gao,Matt Lungren,Sheela Agarwal,Yumao Lu,Thomas Soemo,Fisayo Okikiolu,Ce Liu,Michael Zeng,Faisal Ahmed,Ehsan Azarnasab,和Lin Liang为他们的建设性反馈。我们还要感谢Yingkai Yu在GUI导航上创建屏幕截图的帮助。原文链接以及参考文献查看：https://arxiv.org/pdf/2309.17421.pdfOpenAI关于GPT-4V的论文：https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf

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如何使用ai写文献综述，保证参考文献有正确出处
利用 AI 写文献综述并保证参考文献有正确出处，可以按照以下步骤进行： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-05
ai论文prompt
以下是关于 AI 论文中 prompt 的相关内容： 即梦 Dreamina 是一款强大的视频生成工具，要获得最佳视频质量需写好 prompt。在 AI 视频生成中，prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令，类似给 AI 的提示，包含主体、运动、风格等信息，借此控制和指导生成内容。其作用十分重要，是表达需求的方式，影响视频内容和质量。您可以将其理解为：把输入的文字变成对应的画面和运动形式。图片生视频和文本生视频的 prompt 输入位置不同。 从原理层面看，大模型本质是基于语言的概率模型，若直接问大模型而不提供 prompt，相当于其随机给出答案。有了 prompt 就相当于给了模板，包括对模型的要求、输入和输出的限制，能让大模型在限制下得到概率最大的答案。简单来说，prompt 是和大模型交互的语言模板，能输出对大模型响应的指令，明确其应做的任务及处理方式，最终获得期望结果。在大模型时代，prompt 可能成为人机交互的主要方式。 您还可参考获取更多 prompt 教程。
2024-12-30
写论文的ai工具
在论文写作方面，有多种 AI 工具可供选择，以下为您详细介绍： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选有价值和创新的主题。 2. 收集背景资料：用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还具备排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适用于商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，有丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的 AI 文章排版工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。 请注意，AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。
2024-12-29
你是一位政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。
2024-12-29
最好用的写论文的ai工具
以下是一些在写论文时常用且好用的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，以下是一些 AI 文章排版工具： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 在写东西方面，最佳免费选项有 Bing 和 Claude 2，付费选项有带有插件的 ChatGPT 4.0/ChatGPT 。目前，GPT4 是功能最强的人工智能写作工具，可在 Bing（选择“创新模式”）上免费访问，或购买 ChatGPT 的 $20/月订阅访问。Claude 紧随其后，也有有限免费选项。这些工具也被直接集成到常见办公应用程序中，如 Microsoft Office 将包括由 GPT 提供支持的副驾驶，Google Docs 将整合 Bard 的建议。 使用人工智能帮助写作的方法有多种，具体可根据您的需求选择合适的工具和方法。
2024-12-29
你是以为政策数据分析师，现在我手里有微博爬取并进行预处理的评论文本数据，想要做文本分析（不停留在描述性分析上面，往情感分析那块探索）我可以采取什么样的方式
对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。
2024-12-29
用AI写科学论文用哪什么软件
在论文写作领域，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适用于商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑以下工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 选择工具时应根据具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，LaTeX 和 Overleaf 受欢迎；一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-12-28
混合专家模型（MoE
混合专家模型（MoE）是一种深度学习模型结构，由多个专家网络组成，每个专家网络负责处理特定的任务或数据集。其核心思想是将一个大而复杂的任务拆分成多个小而简单的任务，让不同的专家网络负责处理不同的任务，这样能提高模型的灵活性、可扩展性，减少模型的参数量和计算量，从而提升模型的效率和泛化能力。 MoE 架构的实现通常包含以下步骤： 1. 定义专家网络：先定义多个专家网络，每个负责特定任务或数据集，这些网络可以是不同的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 训练专家网络：使用有标签的训练数据训练每个专家网络，获取其权重和参数。 3. 分配数据：在训练中，将输入数据分配给不同专家网络处理，分配方法可以是随机分配、基于任务的分配、基于数据的分配等。 4. 汇总结果：对每个专家网络的输出结果进行加权求和，得到最终输出。 5. 训练模型：使用有标签的训练数据对整个 MoE 架构进行训练，获得最终的模型权重和参数。 MoE 架构在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域应用广泛。 在苹果大模型 MM1 中也应用了 MoE 架构。研究者使用三种不同类型的预训练数据，构建了参数最高可达 300 亿的多模态模型系列 MM1，它由密集模型和混合专家（MoE）变体组成，在预训练指标中实现 SOTA，在一系列已有多模态基准上监督微调后也能保持有竞争力的性能。在 MM1 的最终模型和训练方法中，通过专家混合（MoE）进行扩展，将密集语言解码器替换为 MoE 语言解码器，并采用与密集骨干相同的训练超参数和设置进行训练。
2025-01-01
关于AI大模型的发展介绍
AI 大模型的发展具有重要意义和深远影响： 1. 与传统语音技能的差异：语音技能的 NLU 是通过规则、分词策略等训练而成，运作逻辑可观测，具有 ifelse 式逻辑性；而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识关联性，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 层面。 2. 带来的变革量级：汪华老师认为此次 AI 变革 100%能达到与移动互联网同级，50%可能发展至与蒸汽机出现同量级，能否到达 AGI 阶段尚不明确。 3. 背景和趋势：随着大模型技术成熟和规模增大，为 AI Agent 提供强大能力，有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，广泛应用于多个行业和领域。 4. 整体架构： 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，如 A100、数据服务器等。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态三方数据集。 模型层：有 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）和多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2024-12-31
可以用大模型完成文字校对工作么
大模型可以完成文字校对工作。 通俗来讲，大模型输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 但大模型也存在一些问题，比如基于概率生成下一个字，如果对于没学过的问题，仍会基于概率生成，可能会“一本正经的胡说八道”，这种现象被称为“幻觉”。 在使用大模型进行文字校对时，模型的选择很重要。模型之间能力差异大，不适合任务的模型调优费力，应选择适合的模型。文风与语言能力是挑选模型的重要指标，要避免出现“AI 味”，比如常见的套话。
2024-12-31
哪些大模型对做精准的数据分析和可视化上比较好
以下是一些在精准的数据分析和可视化方面表现较好的大模型： 1. GLM4AllTools：这是智谱 AI 大模型开放平台中的模型，其代码沙盒 Code Interpreter 工具能很大程度加强数据计算能力，可处理日常数据分析，能对行业收入、利润数据进行可视化，并计算利润率并排序。 2. 谷歌的 T5：属于 encoderdecoder 架构的模型，适用于翻译和摘要等任务。 需要注意的是，不同的大模型在不同的应用场景和数据特点下可能会有不同的表现，您可以根据具体需求进行选择和测试。
2024-12-31
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法，也叫做人体姿态估计，是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计（动作捕捉算法）相关的研究有以下两篇： 1. 【SD】最强手部识别，controlnet 新预处理器 dw openpose 作者：白马少年｜公众号：【白马与少年】 发布时间：20230813 20:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍：在 controlnet 中，手部识别一直使用的是 openpose 预处理器，但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题，将其放入特定目录即可使用。但需说明的是，目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器，未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose：一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景：基于骨骼标记为基础，适用于智慧体育等场景，可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型：视频、AI 学习模型 简介：主要功能是识别图片和视频中人的姿势，能快速处理图像并实时返回姿态数据，适应不同场景和设备。 主要特点： 实时性能：旨在提供实时的姿态估计，适用于需要即时反馈的应用。 高精度：利用神经网络架构搜索（NAS）提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构：NAS 自动测试不同网络结构，找到最优模型。
2024-12-31
什么是大模型
大模型通俗来讲，是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，从而能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU更合适，只有购买得起大量GPU的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要大量的数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即选择合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解Token之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在LLM中，Token被视为模型处理和生成的文本单位，会被分割并生成词汇表，数字化便于计算机处理。为让计算机理解Token之间的联系，还需把Token表示成稠密矩阵向量，这个过程称为embedding，常见算法有基于统计的Word2Vec、GloVe，基于深度网络的CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的BERT、Doc2Vec等。以Transform为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同token之间的依赖关系，生成高质量embedding。 大模型的“大”指用于表达token之间关系的参数多，主要是模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如GPT3拥有1750亿参数。 所谓的大模型，简而言之，是拥有庞大参数数量的模型，通过处理和理解海量数据，能够胜任一系列复杂的任务。大模型强大的原因在于庞大的参数数量和大量的数据。这些参数帮助模型更深入地理解和生成数据，大量的数据是大模型学习的基础，使其能够掌握丰富的知识和技能。
2024-12-30
你好，你们Way to AGI能否为我提供中小学课程内容设计，尤其是AI通识课理论部分
以下是为您提供的关于中小学 AI 通识课理论部分的相关内容： 目前在“通往 AGI 之路”中，有以下相关课程和活动： 1. 一堂超好玩儿的离谱村 AI 课以及后续开源共创预告： 由一个小团队创建通用课件，然后开源给部分老师群体，在实践中迭代并补充多样的变体用法，最后完全开源。目前共创小团队有作者和詹娜。作者对 AI 了解深，詹娜在创新教育领域视野开阔。若有强烈加入共创的意愿，欢迎留言介绍专长、教育主张及在教育上使用 AI 的状况。 对于公立学校和公益机构的老师，后续会免费提供：支付一定押金可得教学课件和授课说明，教学后写相关文章回馈社区（原创内容>1000 字，公开署名发表）则全额退回押金，否则押金捐赠为活动经费。商业机构若需要，可向 waytoagi 采购课件。 为保护版权，初期只对在 waytoagi 社群并做出贡献的人群提供，是否符合标准由 waytoagi 智囊团判断。 2. 【已结束】AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 8 日10 月 20 日： 10 月 9 日 20:00 有理论基础课程，讲师为银海，课程标题为基础通识课。 3. 如果让我推荐一门 AI 课： 预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果您想要免费获得课程，可以参与 video battle，每期的评委野菩萨老师要求严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份，亚军奖励 3980 课程一份，季军奖励 1980 课程一份，入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理，可了解更多课程信息。
2024-12-30
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序（以下以Python语言示例，不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范）： ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API（应用程序编程接口）情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互，比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站，然后去注册开发者账号等，获取对应的API Key以及详细的API文档，了解如何通过代码向其发起图
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。
2024-12-29
Ai可以在初中数学教学提供哪些帮助
AI 在初中数学教学中可以提供以下帮助： 1. 学情分析与作业测评： 基于平台数据进行学情智能分析，了解学生的学习情况。 利用 AI 工具生成作业题目，并辅助优化题目质量与难度。 实现主观题 AI 辅助批改，以及人机协同批改的优化策略与实践。 2. 教学内容创新： 以巴以冲突等时事为例，借助 AI 围绕其出相关的数学题。 将泰坦尼克号的史料借助 AI 变成数学课的教案，让学生从生活中学习数学，并融合地理、人文、历史、安全等多学科知识。 3. 教学方法优化： 老师可以将复杂的教学任务拆分成科学合理的步骤，让 AI 基于每个步骤的结果进行预测和辅助，提升教学效果。 让智谱清言出 20 道选择题，配上参考答案和解析，从中挑选可用的题目。 4. 个性化学习： 利用自适应学习系统，如 Khan Academy，为学生提供个性化的数学学习路径和练习题，根据学生的能力和需求进行精准推荐。 借助虚拟教学助手，如 Socratic，为学生解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 此外，还可以参考一些相关的应用，如 Photomath 指导学生解决数学问题。
2024-12-28
agent现在是只有coze提供吗？
目前，AI Agent 并非只有 Coze 提供。Coze 具有以下特点： 1. 所有功能免费，无需任何费用，所见即所得。 2. 免费功能还涵盖丰富的主流第三方插件、知识库、数据库、工作流设计、预置 AI Bot、性能监控与优化等，这是其他平台无法比拟的。 3. 非常适合小白，无需编程基础，会使用电脑即可。 4. 国内版可直接对接微信、飞书等主流平台，国外版可对接 Facebook Messenger、Slack、Telegram 等主流平台。 5. 国内版目前只能支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，国外版可支持使用“GPT 3.5/GPT 4”大模型作为对话引擎，且 GPT 4 完全免费，但国内无法访问，需要特殊手段。 6. Coze 还有自己的手机端，方便用户通过手机端 APP 分享自己的 AI 应用，提高用户使用体验和产品裂变的可能性。 此外，Coze 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以免费使用海量大模型，有丰富的插件生态。记账管家是基于 Coze 平台能力搭建的记账应用，用户可直接告知收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，且每一笔记账记录不会丢失。
2024-12-26
有没有关于健身的人工智能，可以提供适合自己的锻炼计划
以下是一些关于健身的人工智能产品和案例，可为您提供适合自己的锻炼计划： 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好，提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具： Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案。网址：https://keep.com/ Fiture：由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 3. 案例： 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划，例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外，还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具，如可提升沟通能力。
2024-12-24
如何运用ai对视频创作提供帮助
以下是 AI 对视频创作提供帮助的一些方式： 1. 团队分工： 制片人：负责影片的制作管理，如团队组建、日程安排等。 图像创意：用 AI 生成富有想象力的角色和场景，并赋予人物小传。 视频制作：将图像素材进行 AI 图生文的工作，擅长运用工具控制。 编剧：撰写剧本，包括故事情节、角色串联、人物台词等。 配音和配乐：涉及背景音乐、音效、角色配音、声音克隆等。 剪辑师：负责后期剪辑，包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 2. 高效协作：每个人员分工明确，形成高效的 SOP，加速创作进程。 3. 利用工具： 在 Adobe 相关产品的 Advanced 部分，可使用 Seed 选项添加种子编号，控制 AI 创建内容的随机性，以生成类似的视频剪辑。 专业创作者：AI 生成能为作品赋予独特风格和想象力，提供灵感，降低后期制作门槛和成本，如低成本动捕、自动识别背景生成绿幕等。 自媒体、非专业创作者：一些产品可发力脚本生成分镜、视频，帮助降低视频素材制作门槛，还有产品能实现文章高效转 PPT 并结合其他能力转化为视频内容，以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 企业客户：为小企业、非盈利机构大幅缩减视频制作成本。
2024-12-23