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关于京东的生成式AI,你知道些什么

Answer

生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术,生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时,它可以帮助完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。它从大量现有内容中学习,学习的过程称为训练,其结果是创造的“基础模型”,如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。

Google Cloud 提供了多种易于使用的工具,如 Vertex AI,这是一个端到端机器学习开发平台,可帮助构建、部署和管理机器学习模型。

此外,生成式 AI Studio 具有一些特性,如定义场景和响应格式、提供 API 和 SDK 帮助构建应用程序、调整语言模型等。在使用中,提示的设计很重要,但可能存在一定的复杂性和不确定性。

Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。

ChatGPT 从 OpenAI 的官网来看,在 2022 年宣发时被称为一种模型,但在官网的帮助页面中又被称为一种服务,目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

9. 生成式 AI Studio 简介

00:00欢迎来到Generative AI Studio课程简介。在本视频中,您将了解什么是Generative AI Studio并描述其使用选项。您还可以自己演示Generative AI Studio的语言工具。00:14什么是生成式人工智能?它是一种为您生成内容的人工智能。什么样的内容?那么,生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频。00:28当给出提示或请求时,Generative AI可以帮助您完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人。00:42这些只是几个例子!人工智能如何产生新内容?它从大量现有内容中学习。这包括文本、音频和视频。从现有内容中学习的过程称为训练,其结果是创造00:57的“基础模型”。为Bard等聊天机器人提供支持的LLM或大型语言模型是基础模型的典型示例。[动画-向左滑动图形以过渡到下一张幻灯片]基础模型01:07然后可用于生成内容并解决一般问题,例如内容提取和文档摘要。它还可以使用您所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题,01:19例如财务模型生成和医疗保健咨询。这导致创建了一个新模型,该模型是根据您的特定需求量身定制的。您如何使用基础模型为您的应用程序提供动力,以及您如何进一步01:32训练或调整基础模型来解决您特定领域的问题?Google Cloud提供了多种易于使用的工具,可帮助您在具有或不具有AI和机器学习背景的项目中使用生成式AI。01:45一种这样的工具是Vertex AI。Vertex AI是Google Cloud上的端到端机器学习开发平台,可帮助您构建、部署和管理机器学习模型。使用Vertex AI,如果您是应用程序开发人员或数据科学家并且想要构建应用程序,

十七问解读生成式人工智能

Gen AI/Generative AI是“生成式人工智能”正式称呼。Generative AI是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而AIGC指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是Generative AI的应用结果。[heading1]问题四、ChatGPT是什么?[content]从OpenAI的官网中可以查询到,在2022年宣发时,OpenAI称ChatGPT是一种模型。但是同样是在官网中查询帮助页面,发现这里称ChatGPT是一种服务。而我们使用的ChatGPT目前是依赖GPT系列模型来运转的。不做任何怀疑论上的揣摩,从公开收集的资料中可以看出,早些年OpenAI推出了一个叫ChatGPT的模型,但目前我们所熟知的ChatGPT逐渐演变成了一种可以兼容多种GPT模型的聊天应用(服务)。

9. 生成式 AI Studio 简介

10:32或响应格式。每次向模型发送请求时都会应用上下文。举个简单的例子,你可以定义一个场景,告诉AI如何响应help desk10:42查询。你的名字是罗伊。您是IT部门的技术支持人员。你只会回应“你试过把它关掉然后再打开吗?”任何查询。10:52可以在右边调参数,和设计提示时一样。要查看它是如何工作的,您可以在聊天框中键入我的电脑速度很慢,然后按回车键。11:02AI回应:你试过关掉它然后再打开吗?就像您告诉AI做的那样。很酷的是,Google提供了API和SDK来帮助您构建自己的应用程序。11:15您只需单击查看代码即可。首先,您需要下载适合您的编程语言(例如Python和Curl)的Vertex AI SDK。SDK代表软件设计工具包。11:26他们实现功能并为您完成工作。您可以像从代码中调用库一样使用它们。然后,您按照示例代码和API,将代码插入到您的应用程序中。11:38现在让我们看一下第三个特性,调整一个语言模型。如果您一直在使用大型语言模型制作原型,您可能想知道是否有一种方法可以提高响应质量,而不仅仅是提示设计。11:48因此,让我们学习如何调整大型语言模型以及如何从Generative AI Studio启动调整作业。快速回顾一下,提示是您传递给模型的文本输入。11:59您的提示可能看起来像一条指令……也许您会添加一些示例……然后将此文本发送到模型,以便它采用您想要的行为。12:09及时的设计允许快速试验和定制。而且由于您没有编写任何复杂的代码,因此您无需成为ML专家即可开始使用。但是制作提示可能很棘手。12:20措辞或词序的微小变化可能会以无法完全预测的方式影响模型结果。而且您无法真正将所有那么多示例放入提示中。

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生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术,其内容可以是多模态的,包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的,早期是一种模型,目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面,如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域,可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像,这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting,是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据,包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射,AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散,AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。
2025-01-02
什么是生成式ai?
生成式 AI 是一种人工智能技术,能够生成新的、未曾存在的内容,这些内容可以是多模态的,包括文本(例如文章、报告、诗歌等)、图像(例如绘画、设计图、合成照片等)、音频(例如音乐、语音、环境声音等)、视频(例如电影剪辑、教程、仿真等)。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段,通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习进行训练,得到一个“基础模型”。在应用阶段,基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。
2025-01-02
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具有以下启示: 1. 立法理念方面:我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处,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,欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面: 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应,一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成,欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求,与我国相关规定有一致性,但我国规定更全面,不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能,欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型,并规定了额外义务,我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面: 中国针对不同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。 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风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管,进一步界定了各类主体的义务。
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
我国关于生成式人工智能的立法规定有哪些
我国关于生成式人工智能的立法规定主要包括以下方面: 1. 监管框架:由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法(试行)》等共同监管。 2. 已发布的规定及生效时间: 《互联网信息服务算法推荐管理规定》于 2023 年 3 月 1 日生效。 《互联网信息服务深度合成管理规定》于 2023 年 1 月 10 日生效。 《生成式人工智能服务管理暂行办法》于 2023 年 7 月 13 日公布,2023 年 8 月 15 日生效。 《生成式人工智能服务安全基本要求(征求意见稿)》于 2023 年 10 月 11 日公开征求意见,意见反馈截止日期为 2023 年 10 月 25 日。 《科技伦理审查办法(试行)(征求意见稿)(伦理审查办法(草案)》于 2023 年 4 月 14 日公开征求意见,意见反馈截止时间为 2023 年 5 月 3 日。 《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(征求意见稿)》于 2024 年 1 月 17 日公开征集意见,意见反馈截止时间为 2024 年 1 月 31 日。 3. 适用范围: 《算法推荐规定》适用于任何使用算法推荐技术在中国境内提供互联网信息服务的行为。 《深度合成规定》适用于任何使用深度合成技术在中国境内提供互联网信息服务的行为。 《生成式 AI 办法》适用于使用生成式人工智能技术在中国境内向公众提供服务的行为,但不包括尚未用于在中国境内向公众提供服务的生成式人工智能技术的研究和开发。 《伦理审查办法(草案)》一旦实施,将适用于任何涉及人类、实验室动物或其他涉及伦理风险的科学技术活动。 4. 《生成式人工智能服务管理暂行办法》的相关规定: 第一条:为促进生成式人工智能健康发展和规范应用,维护国家安全和社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,根据相关法律、行政法规制定本办法。 第二条:利用生成式人工智能技术向中华人民共和国境内公众提供生成文本、图片、音频、视频等内容的服务适用本办法。国家对利用生成式人工智能服务从事新闻出版、影视制作、文艺创作等活动另有规定的,从其规定。行业组织、企业、教育和科研机构、公共文化机构、有关专业机构等研发、应用生成式人工智能技术,未向境内公众提供生成式人工智能服务的,不适用本办法的规定。 第三条:国家坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则,采取有效措施鼓励生成式人工智能创新发展,对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。 第四条:提供和使用生成式人工智能服务,应当遵守法律、行政法规,尊重社会公德和伦理道德,遵守以下规定: 坚持社会主义核心价值观,不得生成法律、行政法规禁止的内容。 在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生歧视。 尊重知识产权、商业道德,保守商业秘密,不得实施垄断和不正当竞争行为。 尊重他人合法权益,不得危害他人身心健康,不得侵害他人肖像权、名誉权、荣誉权、隐私权和个人信息权益。 基于服务类型特点,采取有效措施,提升生成式人工智能服务的透明度,提高生成内容的准确性和可靠性。
2024-12-29
AI绘图的基础教程
以下是为您提供的 AI 绘图基础教程: 一、关于 Stable Diffusion 的教程 1. 软件比较与优势:介绍 Stable Diffusion 在 AI 绘画领域的特点和优势。 2. 零基础入门:从零开始学习 Stable Diffusion 的基础操作。 3. 技术突破:了解 Stable Diffusion 在技术方面的创新和突破。 4. 入门教程:包括环境配置、安装方法、电脑适配性以及插件的下载和安装等。 二、SD 新手视频教程 1. 从 0 入门的章节教学视频,强烈推荐,学完有望成为大神。 2. 第一节课:AI 绘画原理与基础界面。 3. 第二节课:20 分钟搞懂 Prompt 与参数设置,掌握“咒语”。 4. 第三节课:用 AI“重绘”照片和 CG,打破次元壁。 5. 第四节课:自由切换“画风”,了解 AI 绘画模型。 6. 第五节课:学习提高 AI 绘画分辨率的方式。 7. 第六节课:简析 LoRa|Hypernetwork 概念。 8. 第七节课:玩转局部重绘,定向修手修脸。 9. 第八节课:提示词补全翻译反推,掌握“终极”放大脚本与细节优化插件。 10. 第九节课:从原理到实践学习 LoRA。 10. 第十节课:零基础掌握 ControlNet。 三、线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 1. 线稿产出:使用 Midjourney 生成线稿,关键词如“Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive”。 2. PS 手动修正错误的地方:对于一些没有阴影容易飘的图,可自行绘制阴影。 3. 用 Stable Diffusion 上色:通过 ControlNet 控制,实现高效且惊艳的上色效果。
2025-01-03
可以帮我找一个ai做漫画的软件嘛
以下为您推荐几款可以用 AI 做漫画的软件: 1. Anifusion: 网址:https://anifusion.ai/ Twitter 账号:https://x.com/anifusion_ai 这是一款基于人工智能的在线工具,旨在帮助用户轻松创建专业质量的漫画和动漫作品。即使没有绘画技能,用户只需输入文本描述,Anifusion 的 AI 就能将其转化为完整的漫画页面或动漫图像。 主要功能: AI 文本生成漫画:用户输入描述性提示,AI 会根据文本生成相应的漫画页面或面板。 直观的布局工具:提供预设模板,用户也可自定义漫画布局,设计独特的面板结构。 强大的画布编辑器:在浏览器中直接优化和完善 AI 生成的艺术作品,调整角色姿势、面部细节等。 多种 AI 模型支持:高级用户可访问多种 LoRA 模型,实现不同的艺术风格和效果。 商业使用权:用户对在平台上创作的所有作品拥有完整的商业使用权,可自由用于商业目的。 使用案例: 独立漫画创作:有抱负的漫画艺术家无需高级绘画技能即可将他们的故事变为现实。 快速原型设计:专业艺术家可以在详细插图之前快速可视化故事概念和布局。 教育内容:教师和教育工作者可以为课程和演示创建引人入胜的视觉内容。 营销材料:企业可以制作动漫风格的促销漫画或用于活动的分镜脚本。 粉丝艺术和同人志:粉丝可以基于他们最喜欢的动漫和漫画系列创作衍生作品。 优点: 非艺术家也可轻松进行漫画创作。 基于浏览器的全方位解决方案,无需安装额外软件。 快速迭代和原型设计能力。 创作的全部商业权利。 2. 即梦、runway:可用于制作端午节动态视频,在制作时先什么关键词都不写,如果效果不满意,再添加关键词。 3. 无界 AI: 网址:https://www.wujieai.cc/ 做图逻辑类似于 SD,其作为出图工具的优势在于: 国内网络即可稳定使用。 有免费出图点数。 支持中文关键词输入。 无需额外下载风格模型,可直接取用。 使用模型:皮克斯卡通。本案例提供的应用场景为朋友圈 po 图,因此画幅比例选择 1:1。无界 AI 的皮克斯卡通模型位置,根据相关指引找到。 关键词类别: 场景:向日葵花田、面包店等。 氛围:温馨、温暖等。 人物:父亲和女儿、父亲和儿子。 造型:发型、发色、服饰、配饰(会同时影响到父亲和孩子的形象)。 情绪:笑得很开心、大笑、对视等。 道具:童话书等。 构图:半身、中景等。 画面:色彩明艳。
2025-01-03
学习AI路线
新手学习 AI 可以参考以下路线: 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自己的作品。 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,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。 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。
2025-01-03
斯坦福大学新出的AI工具storm,storm的主要功能有哪些,如何使用
STORM 是斯坦福大学开发的创新写作系统,主要功能包括: 1. 自动化编写具有维基百科深度的长篇文章。 2. 通过模拟人类写作过程中的预写、起草和修订阶段,实现自动化信息收集和大纲创建。 关于如何使用,目前提供的信息中未明确提及具体的使用方法。但您可以通过以下途径获取更多使用相关的信息: 1. 访问相关链接:https://arxiv.org/abs/2402.14207 、https://x.com/xiaohuggg/status/1762308686259929162?s=20 。 此外,还有一种用于语音增强和去发声的随机再生模型 StoRM : 1. 代码获取:https://github.com/spuhh/storm 2. 演示查看:https://www.inf.unihamburg.de/en/inst/ab/sp/publications/storm 3. 论文查阅:https://arxiv.org/abs/2212.11851 其核心在于随机再生方法,能够结合预测模型和基于扩散的生成模型的优势,生成更清晰、更自然的语音输出。在实际应用中,可从受损的语音信号中恢复出干净的语音,且通过减少逆向扩散步骤的数量和避免使用复杂的修正器,显著降低了计算负担。在实验中,其在多个标准数据集上的表现均超过了现有的预测性和生成性语音增强方法。源代码和音频示例已公开,方便研究人员和开发者进一步探索和应用。
2025-01-03
斯坦福大学新出的AI工具storm
以下是关于斯坦福大学新出的 AI 工具 STORM 的相关信息: STORM 是斯坦福大学开发的创新写作系统,能够自动化编写具有维基百科深度的长篇文章。它通过模拟人类写作过程中的预写、起草和修订阶段,实现自动化的信息收集和大纲创建。相关链接:https://arxiv.org/abs/2402.14207 ,https://x.com/xiaohuggg/status/1762308686259929162?s=20
2025-01-03
waytoagi中的AI提示词要如何使用
以下是关于 waytoagi 中 AI 提示词使用的相关内容: 1. 提示词的重要性:与大语言模型对话的基础认知是提示词,通过详细结构化的提示词能获得更优质的解释内容。 2. 最佳实践中的提示词:收录了很多写好的提示词,如李继刚老师的结构化提示词,可复制使用并改变形成自己的见解和应用。 3. 提示词的创作思路:李继刚老师会在 13 号带领大家学习提示词的创作思路。 4. 让输出更拟人化:介绍了如何让大语言模型的输出更加拟人化,但有些可能不适合发在社交媒体上。 5. 提示词的应用场景:涵盖产品经理、工程、游戏等领域,可用提示词写游戏、做互动游戏等。 6. 利用提示词做小项目:AIPO 项目不要求宏大,可做小项目,如用提示词做油猴脚本代码的小插件,也可尝试写化妆机等小方案做线下路演。 7. 多模态识别与测试:很多大语言模型可多模态识别,如测试两人是否有夫妻相,准确率较高。 8. 学习提示词的资源:包括方法论、论文精读、博主的 6 大策略、社区共学课程及直播回放等。 9. 操作过程中的有趣提示词:如“酷老师”“抬杠高手”等,可点开并复制这些提示词,将复制内容丢进大语言模型对话效果会不同。近期提示词有升级,李金刚老师将提示词玩到新高度,cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。 10. 从工程视角看 AI 提示词在游戏创作及优化中的应用。 11. 拟人提示词:通过情绪体感轮子创建具有人物灵魂的提示词,输入 GPT 知道的人物名称即可生成。例如选择罗永浩作为角色扮演对象生成提示词。 12. 微调提示词:包括限制回答内容长度、防止回答出现逻辑错误、强化语言风格、防止输出多余回复等。
2025-01-03
你了解哪儿些大模型在电商行业供应链物流领域的应用,如果能举例阿里、淘宝、抖音、京东等涉及到电商的公司进行说明就更好了
目前在电商行业供应链物流领域,一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴:可能利用其强大的技术能力和数据优势,通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面,提高物流效率和降低成本。 淘宝:或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好,从而更精准地进行商品推荐,并优化物流配送的调度。 抖音:可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘,以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东:有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度,以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是,具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响,包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。
2024-09-25
我现在想让ai给出计算机硬件配置,然后从京东商城上检索,得到价格,然后给出一个配置单。我想问问大家这个怎么解决?
目前要实现您描述的这个需求具有一定的复杂性。首先,让 AI 直接给出准确的计算机硬件配置并从京东商城上检索价格存在一些技术挑战。因为这需要 AI 具备对计算机硬件的深入了解、与京东商城数据接口的对接以及价格实时更新的处理能力。 从技术实现的角度来看,可能需要以下步骤: 1. 训练一个专门针对计算机硬件配置的 AI 模型,使其能够根据用户的需求和预算生成合理的硬件配置清单。 2. 开发与京东商城的接口程序,以获取实时的商品价格信息。 3. 将生成的配置清单与获取的价格信息进行整合,生成最终的配置单。 但需要注意的是,京东商城的数据接口可能不对外开放,获取价格信息可能存在法律和合规方面的限制。同时,这样的系统开发需要较高的技术水平和资源投入。
2024-08-20
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
我是小白,不知道怎么入门
以下是为您提供的 AI 入门指南: 1. 如果您想入门制作 MV: 首先,跟 GPT 探讨 MV 与微电影的相似之处,找到制作 MV 缺少的知识,了解关键元素(如音乐与节奏、视觉风格、叙事与主题)和成熟方法论,明确视频要传达的信息和目标观众。 接着,从音乐与节奏开始设计,让 GPT 告知缺少的资料并编辑完成初步的 MV 概念然后结构化。 最后,逐步得到核心元素内容。 2. 如果您想入门 Python: 了解 Python 简介(包括发展历史、特点与优势、应用领域)。 进行安装与环境配置(包括安装教程、配置环境变量、安装和使用 IDE)。 学习 Python 基本语法(包括变量与数据类型、运算符、控制结构)。 掌握 Python 函数与模块(包括函数定义与调用、参数传递、模块与包)。 熟悉 Python 数据结构(包括列表、元组、集合、字典)。 了解 Python 面向对象编程(包括类与对象、封装、继承、多态、特殊方法)。 学习常用 Python 模块(如 os 模块、sys 模块、datetime 模块、math 模块)。 掌握文件操作与异常处理(包括文件的打开、读写与关闭、异常捕捉与处理)。 通过实战项目巩固知识。 3. 如果您想入门 AI 歌手相关的 ACE Studio: 对于零乐理基础用户,了解名词解释,如干声、MIDI、变调、BPM 等。 推荐工作流为干声转换选择歌手微调。通过干声转换获取 MIDI 初稿,修复识别错误的瑕疵。如果有更高要求,可参考进阶篇。
2024-12-29
现在想要学习AI不知道从哪里入手怎么学习
以下是为新手学习 AI 提供的建议: 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己的分享。 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。 6. 对于中学生学习 AI 的补充建议: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 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。
2024-12-24
如果让新手小白知道合理使用GPT
以下是一些让新手小白合理使用 GPT 的建议: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握一次有效记忆的长度,避免在超过限制时还继续提问最初的问题。编写 Prompt 时珍惜 Token,秉承奥卡姆剃刀原理,精简句子和措辞,尤其是在连续多轮对话中。 2. 熟练使用中英文切换:Prompt 太长时,可用英文设定并要求用中文输出,节省 Token 用于更多对话。了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 3. 相信 GPT 的能力,大胆提要求:不问问怎么知道它不会呢。 4. 明确自身需求:跟 GPT 提的要求尽量准确,像给员工安排工作那样。 5. 不断追问:只要不明白,就目标明确、表达精确地追问。 6. 提供准确信息:若需要贴身保姆级帮助,把自身准确信息给 GPT。 7. 规划、记忆和使用工具:GPT 可以在一个会话里根据用户需求和上下文自行选择工具并做出行动。若选择最容易上手的 Action,Webpilot 应当首当其冲,使用方法为在新建的 GPT 里把 Web Browsing 勾掉,点击添加 Actions(Add actions),再点击 import from URL 并填入相应网址。 提问的逻辑和准确度是能否用好 GPT 的核心竞争力。
2024-12-22
你只知道AI相关的事情吗
我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域,涵盖的内容非常广泛,包括但不限于以下方面: 基础理论:如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展:AI 的发展历程和重要里程碑。 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、矩阵等基本概念)、概率论(掌握条件概率、贝叶斯定理等知识)。 算法和模型:监督学习(了解线性回归、决策树、支持向量机等算法)、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(知晓其基本概念)。 评估和调优:性能评估(知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能)、模型调优(学会使用网格搜索等技术优化模型参数)。 神经网络基础:网络结构(理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、激活函数(了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数)。 同时,AI 在各行各业有着广泛的应用场景,例如: 医疗保健: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: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:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业: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:等等。
2024-12-21
我想知道最适合招投标人员需要的AI工具是什么
招投标人员可能会从以下 AI 工具中受益: 1. 智能文档处理工具:能够帮助快速整理和分析大量的招投标文件和相关资料。 2. 数据分析工具:对市场数据、竞争对手数据等进行深入分析,为招投标决策提供支持。 目前常见的一些 AI 工具包括: 1. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,可为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 2. Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 工具,您可以查看:https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自身需求选择最适合的工具。
2024-12-19