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可以嵌入AI玩具的硬件

Answer

以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息:

  • 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队,将大模型装进毛绒玩具里,赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。
  • 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想,源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好,直到 ChatGPT 出现,他们确定将大模型和毛绒玩具结合,做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。
  • “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词,认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性,相较于音箱、故事机、机器人、平板等,毛绒玩具更能带给孩子安全感。
  • 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后,团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外,也会有自己的原创 IP。
  • 基于数百名孩子的调研结果,不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别,但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多,它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。
  • 由于毛绒玩具购买者与使用者分离,团队做了很多让家长有安全感的工作,比如家长可通过 App 查看聊天记录,危险话题会推送预警信息,还能从聊天记录了解孩子真实喜好,AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。
  • 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。
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References

当AI走进毛绒玩具,这个创业公司要为孩子做一个AI friend

做儿童场景的产品,是李勇和高峰长久以来的梦想。这源于对一组数据的洞察:在天猫精灵卖出的几千万台智能音箱里,绝大多数的语音交互都来自于孩子。李勇和团队一直想做一款能和孩子自然对话的硬件产品。“之前智能音箱的AI交互体验还是不够好,连续对话都很吃力。”直到ChatGPT的出现,机会来了。经过三个月的调研和探索,去年四月份,李勇确定了将大模型和毛绒玩具结合的产品形态,决定做一家陪伴孩子成长的AI毛绒玩具公司。“从2017年天猫精灵发布第一款产品,孩子通过X1问出那句‘妈妈爱我吗?’的灵魂拷问,而那时天猫精灵却无从应答,到我们终于可以摆脱束缚想尽一切办法解答这个问题,整整五年时间,现在我们终于能真正去做自己想做的儿童项目了。”高峰说。“这个AI毛绒玩具,到底有什么用?”“为什么这个儿童AI产品的载体是毛绒玩具,而不是机器人或故事机呢?”……产品定位,是投资人最关心的问题。“情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词。他认为,AI毛绒玩具是更具情感陪伴属性的产品,而音箱、故事机、家庭机器人形态则是更偏功能型的产品。“我们想给孩子带来更强的情绪陪伴的价值。自古以来,写在人类基因里让人最有安全感的东西,首先就是毛绒玩具。人就喜欢和柔软的东西对话,并在这个过程中获得安全感。相较于音箱、故事机、机器人、平板等形态,都不如柔软的玩具更能带给孩子安全感。”高峰解释,从用户需求来看,对毛绒玩具的喜欢是人类基因自带的一种需求。

当AI走进毛绒玩具,这个创业公司要为孩子做一个AI friend

明确了AI+毛绒玩具的产品方向后,基于大模型做训练、引进IP版权、接洽供应链……这个打过硬仗的创业团队全速推进起来。和知名IP联名合作,是新品牌迅速打开市场的有效方式。未来跃然创新会一直走引进IP的路线吗?“我们希望Haivivi成为一个AI毛绒玩具品牌。除了联名IP外,我们未来也会有自己的原创IP,我们的IP宇宙叫‘Haivivi和它的朋友们’。”高峰强调:“虽然我们只是一个大模型应用公司,不是一个大模型公司,但团队的综合实力强。我们有一整套研发能力:大模型微调、嵌入式Rust OS、PaaS端控制、家长的手机端应用,以及全链路优化的工程能力。这些多端联动、后台控制、大模型优化,再加上消费硬件的研发管理、供应链管理、GTM管理等能力,所以我们的工作会比一般的AI公司更加综合、复杂。”基于数百名孩子的调研结果,高峰发现,不同年龄、不同性格、不同性别、不同城市的孩子使用AI毛绒玩具也有一些区别,“但令我们开心的是,基本上参与调研的每个孩子都很喜欢它。”高峰说道。李勇强调:“跟它聊的越多,它就越知道你有哪些特点,它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。”由于毛绒玩具的购买者与使用者分离,跃然创新也必须考虑带给家长安全感。团队在这方面做了许多:首先,家长可以通过App查看孩子与AI毛绒玩具的聊天记录。倘若孩子聊到一些危险话题(比如遭遇霸凌)时,App会直接向家长推送预警信息。更多情况下,家长可以从聊天记录里看到孩子的真实喜好,“AI毛绒玩具就是家长和孩子沟通的一个桥梁。毕竟有的孩子不愿意听家长的话,但可能会听好朋友的话。”

当AI走进毛绒玩具,这个创业公司要为孩子做一个AI friend

徐晶晶多知2024-04-18 09:35北京原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/57UpOSkrr_XuViBVcUpH_A“AI毛绒玩具是对传统毛绒玩具的迭代。”来源|多知作者|徐晶晶一个只有20人的小微创业团队,如何在大模型时代的军备赛中找到生存空间?这个名为“跃然创新”的年轻团队给出了自己的答案:将大模型装进毛绒玩具里,赋予毛绒玩具以生命。这并非没有门槛。懂孩子,是团队做产品的第一要义,也是团队极为擅长的。跃然创新CEO李勇和COO高峰是资深的互联网+硬件从业者。李勇曾是天猫精灵的合伙人、后来担任爱奇艺智能CMO探索儿童硬件,更早前,他还是锤子手机的首任营销总监。他观察到,在天猫精灵卖出的3000多万台设备里,大多数的使用者是孩子。儿童AI产品的市场空间不可小觑。团队认为:“我们这款产品或许不是第一款面向儿童场景的AI大模型产品,但或许是AIGC在现实物理世界能完全商业化落地的第一款产品。”有了大模型的加持后,毛绒玩具这一传统且分散的市场,会有怎样的改观?做AI毛绒玩具的护城河有多深?巨头会探入这一领域吗?没有IP的初创公司,如何才能打出自己的品牌?3月初,李勇和高峰向多知聊了聊创业的心路历程。团队透露,近期其首款AI毛绒玩具产品便会面世。为了这一天,他们已经等待了近三年。

Others are asking
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释: Compute:用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN:卷积神经网络,一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation:通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent:机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning:一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems:人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents:智能体,一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型(LLM)在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中,你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI:人工超级智能,尽管存在争议,但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention:在神经网络的上下文中,注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias:AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot:一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP:对比语言图像预训练,由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 TPU:张量处理单元,谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data:用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning:机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data:机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。 Knowledge Distillation:数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG:检索增强生成。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
嵌入式模型有哪些
以下是一些常见的嵌入式模型: 1. OpenAI 提供了第二代嵌入模型 textembeddingada002,它具有更好、更便宜、更易于使用的特点。使用 cl100k_base 分词器,最大输入 token 为 8191,输出为 1536。 2. OpenAI 还提供了 16 个第一代模型(以 001 结尾),均使用 GPT3 分词器,最大输入为 2046 个分词。第一代嵌入模型包括针对不同任务调整的五个系列,如相似性嵌入(如 textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001)、文本搜索嵌入(如 textsearchadaquery001 等)、代码搜索嵌入(如 codesearchadatext001 等)。 3. 此外,还有 Whisper 这种通用的语音识别模型,它是多任务模型,可执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别,目前可通过 OpenAI 的 API(模型名 whisper1)使用 Whisper v2large 模型。
2025-04-09
你嵌入了这么多AI应用是与他们都达成了合作吗
在 AI 应用方面,存在多种合作情况。例如,毅恒为拥有 12 万名员工的客户做了 AI 评分应用,合作流程包括设定评分标准/KPI 参数、提供初始数据调优测试等,且支持语音和视频讲解,员工可查看分数和分析结果报告。若您有兴趣,可加微信号 yiheng0203 或扫描二维码。 Manus 与通义千问达成战略合作,基于通义千问开源模型在国产平台上实现 Manus 功能,中方版本已启动开发,技术团队深度协作。 智谱 AI 的“灵搭”平台具有多项优势,已与阿里云、腾讯云、火山引擎、华为政企等企业达成深度合作,主要服务电力能源行业,成功落地多个应用场景。中财数碳作为基于内容增强型知识插槽技术的大模型应用服务商,在双碳、财金等领域已落地多个应用场景。
2025-03-21
有没有针对AI工具嵌入个人工作流方方面面赋能工作的信息
AI 工作流是将 AI 工具引入到工作流程的各个环节中,以提高工作效率。 在说 AI 工作流之前,要先了解工作流的概念。工作流即工作流程,比如写公众号文章,可拆分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤,每个步骤都有明确的输入和产出,环环相扣。 搭建 AI 工作流有一套工作流: 1. 找到一个熟悉的工作场景,如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程,例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入工具,可参考他人经验,灵活选择最优解,目的是提高工作效率,而非增加工作的含 AI 量。 搭建 AI 工作流需要三层能力: 1. 了解各种 AI 工具,知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词,以便向 AI 清晰表述任务。 3. 搭建 AI 智能体,使多个 AI 工具协同工作,自动完成任务。
2025-03-17
文本嵌入模型怎么用
文本嵌入模型主要用于衡量文本字符串的相关性,常见应用场景包括搜索(结果按与查询字符串的相关性排序)、聚类(文本字符串按相似性分组)、推荐(推荐具有相关文本字符串的项目)、异常检测(识别出相关性很小的异常值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(文本字符串按其最相似的标签分类)。 嵌入是浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 OpenAI 提供了一个第二代嵌入模型(在模型 ID 中用 002 表示)和 16 个第一代模型(在模型 ID 中用 001 表示)。对于几乎所有用例,建议使用 textembeddingada002,它更好、更便宜、更易于使用。 要获得嵌入,需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID(例如,textembeddingada002)一起发送到嵌入 API 端点,响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用它。在中可查看更多 Python 代码示例。 此外,Stable Diffusion 使用 CLIP 来处理文本提示,用户输入的文本描述通过 CLIP 模型编码为一个文本嵌入,这个嵌入表示了文本的语义信息,确保模型理解用户想要生成的图像内容。CLIP 在引导图像生成、优化生成结果等方面也发挥着重要作用。
2025-03-14
嵌入式WEB翻译插件
以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息: SD 提示词自动翻译插件 promptallinone: 作者:白马少年 发布时间:20230529 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文,秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL(网址:https://www.deepl.com/translator,可下载客户端)、网易有道翻译(可 ctrl+alt+d 快速截图翻译),但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式:在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI。 插件特点: 一排小图标,第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置,点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口,点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator(强烈推荐): 推荐指数:????? 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品,翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用,如任何 web 场景,配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式:选中页面中的文本后会悬浮该插件,点击即可翻译,速度极快,摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码,搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注:安装后需获取 Open AI 的 API Key,首次打开插件设置好 Open AI Key 地址,找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址:
2025-02-15
Embedding 嵌入向量生成模型
Embedding(嵌入)是一个浮点数的向量(列表),两个向量之间的距离度量它们的相关性,小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术,特别是在自然语言处理(NLP)和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据(如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等)映射到一个低维连续向量空间中的过程,这些低维向量称为嵌入向量。 例如,“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近,而“苹果”与前两者差别较大,其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词,还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型,可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量,这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示,能改善下游任务(如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等)的表现。 除文本数据外,嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别(如位置嵌入)、图神经网络(如节点嵌入)等多种场景,实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型: 句子和文档嵌入:Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示;Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示;Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量,或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入:Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等,用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型:图像 Embeddings 使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取,得到的特征向量即为图像嵌入;音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中,将声音信号转化为有意义的向量表示;用户/物品 Embeddings 在推荐系统中,将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐;还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法,将图中的节点和边映射到低维向量空间中,通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现,在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用,用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中,嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战,可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成(RAG)框架中,回答一个问题需要用户提出问询,系统从私有知识库中检索相关内容,将相关内容与用户查询合并为上下文,最后请求大语言模型生成答案,准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。
2024-12-11
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息: 扣子 AI 工坊 硬件专场 推出全套硬件方案,将 DeepSeek 最新模型接入 AI 硬件,实现 1+1>2。 活动亮点: 硬件实验室:现场设置智能硬件展示,看脑洞大开的产品。 硬件场景分享会:扣子硬件场景最佳实践和 2025 年硬件解决方案分享。 开发者体验营:开发者现场开发 AI 硬件,提供硬件开发板,60 分钟内完成“唤醒交互响应”全链路开发,40 分钟作品现场展示解说,展示作品的开发者可获得扣子周边礼物。 硬件厂商需求墙:与硬件厂商、开发者、扣子官方同学现场交流。 分享嘉宾(排名不分先后):曾德钧(猫王妙播音响创始人/设计师)、刘琰(机智云联合创始人兼 CTO)、颜伟志(扣子开放体系技术负责人) 活动报名:扫描二维码报名,现场有拍立得、音响、扣子周边等礼品。报名时间为即日起至 2025 年 2 月 26 日。 2025 年 AI 指数报告 硬件的进步在推动 AI 发展中起着关键作用。在扩展模型和在更大的数据集上进行训练带来显著性能改进的同时,这些进步在很大程度上得益于硬件的改进,特别是更强大和高效的 GPU(图形处理单元)的发展。GPU 加速复杂计算,允许模型并行处理大量数据并显著减少训练时间。 Will's GenAI 硬件榜 2024 年 8 月 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。 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): 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。 完善挂件、戒指、眼镜等分类榜数据。 榜单包括 15 个重要榜单,更多榜单可通过文末“阅读原文”免费访问或直接访问飞书链接。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。
2025-04-15
现在比较好用的AI硬件工具推荐一下,比如鼠标,眼镜,耳机啥的
以下是为您推荐的一些 AI 硬件工具: 1. 对于将 Raspberry Pi 连接到其他设备的配件,您可以参考: 防止过热的散热器 MicroUSB 转 USB 适配器,用于 Logitech 键盘的无线传感器 用于显示器的 MiniHDMI 转 HDMI 适配器 键盘和鼠标:推荐 2. 在可穿戴方面,以 GenAI 硬件为例,Meta 雷朋眼镜是具有代表性的产品。您还可以查看 GenAI 硬件榜单获取更多信息,比如: ,该榜单包含多个分类,数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。
2025-04-13
本地部署大模型硬件配置
本地部署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 需要注意的是,最低配置可能运行速度非常慢。对于 SDXL 大模型的本地部署,其分为两个部分,base + refiner 是必须下载的,还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,需在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上,然后将模型放入对应的文件夹中。对于通义千问的 Qwen2.5 1M 模型的本地部署,使用以下命令启动服务时要根据硬件配置进行设置,如设置 GPU 数量、最大输入序列长度、Chunked Prefill 的块大小、限制并发处理的序列数量等。如果遇到问题,可参考相关的 Troubleshooting 内容。与模型交互可以使用 Curl 或 Python 等方法,对于更高级的使用方式,可以探索如 Qwen Agent 之类的框架。
2025-03-31
coze开发硬件接入ai
如果您想开发硬件接入 Coze 智能体,以下是一些相关信息: 在服务器设置方面,对于 chatgptonwechat(简称 CoW)项目,可点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。备注说明版可借用“程序员安仔”封装的代码。将编译好的内容复制进来,在“容器编排”中“添加容器编排”,选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”,若无法正常启动,可查看文档后面的“常见问题”。 关于计划,包括弄共学、做网页连接 Coze 等,涉及网页、小程序、App、桌面应用、浏览器插件等方面,还提到了硬件相关的工作安排。 在入门 Coze 工作流方面,首先要明确任务目标与执行形式,包括详细描述期望获得的输出内容(如文本、图像、音频等形式的数据,以及具体格式和结构、质量标准),预估任务的可行性,确定任务的执行形式。例如对于一篇文章,可参照特定框架进行微调,评估任务可行性,结合使用习惯确定预期的执行形式。
2025-03-27
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息: 扣子 AI 工坊将于 3 月 1 日在深圳举办硬件专场活动。活动亮点包括硬件实验室、硬件场景分享会、开发者体验营、硬件厂商需求墙等。分享嘉宾有曾德钧、刘琰、颜伟志等。可扫描二维码报名,报名时间为即日起至 2025 年 2 月 26 日,现场有礼品。 Will's GenAI 硬件榜 2024 年 8 月发布,榜单受众为 GenAI 硬件创始人、投资人、从业者等,以北美市场的销量、影响力为主,本次更新完善了相关数据和分类榜,更多榜单可通过链接访问。 峰瑞报告中提到,在 ToP 领域,峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司,推出了集成端侧 GPU 的旗舰产品 ZimaCube。ToB 方面,AI 应用进入企业内部可从“独立业务模块”和“通用技能模块”切入。
2025-03-26
有coze硬件的案例吗
以下是一些关于 Coze 硬件的案例: 1. 一泽 Eze:用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力。 分步构建和测试 Agent 功能:首先进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求,自定义工作流信息。点击确认后完成工作流的新建。左侧「选择节点」模块中,实际用上的有插件、大模型、代码。按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本。 智能纪要:Code AI 应用开发教学,背景是智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。 3. 大雨:【场景驱动】企业的哪些重复性任务,最适合用 Coze 循环节点来解决? 案例展示:出海品牌设计师。早起智能体的逻辑通过工作流承载,比如让 AI 出图以后,希望在它的基础上再修改,直到满意为止,这种情况没有循环节点,整个工作流会非常复杂。从这个案例可以明显感受到,在智能体的交互上,循环节点的出现,带来极大的可能性。部分工作流的截图体现出 Coze 在实际业务场景上,具有非常巨大的商业价值。
2025-03-25
人工智能赋能玩具行业
以下是关于人工智能赋能玩具行业的相关内容: 2025 年 1 月 2 日,“威震天”变形金刚凭借先进的自动变形技术和高达 1700 美元的售价迅速售罄,反映出玩具行业通过 AI 和机器人技术实现创新,推动市场向情感消费转型。预计到 2025 年,AI 驱动的玩具将占全球市场 15%以上,智能玩具的拟人化特征将提升互动体验,吸引更多成年消费者。 有创业公司聚焦于陪伴 3 6 岁孩子成长的 AI Friends 场景,推出 AI 毛绒玩具。这类玩具能与孩子多轮对话、用 IP 角色的音色交流,非常自然。孩子们会把玩具当作有生命、会说话的,且对其不感到惊讶。目前大模型能力尚不足以成为成年人日常的 AI 助手,儿童陪伴场景用户容忍度更高,且 AI 毛绒玩具定价几百元,客单价低于家庭机器人,几乎没有市场教育成本。近年来,毛绒玩具市场快速增长,中国玩具品牌分散,全球销量前十的毛绒玩具里没有中国品牌。 在独立游戏《玩具帝国》开发中,人机 AI 采用 Unity 的 ml agent,通过强化学习训练能够进行长周期复杂决策。由于游戏是离线模式且对决策实时性和本地 AI 运行性能有要求,未选用调用 ChatGPT 之类的线上接口。通过“即时奖励”和“预测奖励”进行长周期决策 AI 的训练,数学模型可调,AI 可控。为让输入向量等长,对场上道路进行分块统计数值。先训练掌握基本规则的底模,再做分支训练得到适用于不同文明策略的模型。为避免过拟合,对初始条件和每次决策时的可选项进行随机处理。
2025-03-07
我需要一款AI可以帮我做玩具行业的流行趋势分析
目前可能没有专门针对玩具行业流行趋势分析的特定 AI 工具。但您可以考虑使用一些通用的数据分析和市场研究工具,结合相关数据来进行分析。例如,利用大数据分析平台获取市场数据,或者使用一些具有数据挖掘和分析功能的软件,对玩具行业的销售数据、消费者评价等进行综合分析,以推断流行趋势。同时,也可以关注一些行业报告和专业的市场研究机构发布的信息。
2024-12-12
哪些工具最擅长根据描述给出玩具图片
以下是一些擅长根据描述给出玩具图片的工具: 1. Niji V5:能生成可动人偶、玩具和人偶等逼真照片,例如输入“玩具人物,日本动漫女孩角色,蓝色可爱魔法少女连衣裙”等描述。 2. DiT:不仅能生成全新的图像,还能在图像修复方面表现出色。比如输入“一只毛茸茸的棕色小猫,有着明亮的蓝色眼睛”,就能生成符合要求的小猫图片。 3. DALL·E:OpenAI 推出的文生图工具,可根据文本描述生成逼真图片。 4. StableDiffusion:开源的文生图工具,能生成高质量图片,支持多种模型和算法。 5. MidJourney:图像生成效果高质量,界面设计用户友好,在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-11
通过AIGC编程制作玩具
通过AIGC(人工智能生成内容)技术制作玩具,可以采用多种方法和应用场景。以下是一些基本的步骤和概念,结合搜索结果提供的信息: 1. 理解AIGC技术:AIGC技术利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。这包括但不限于文本、图像、音频和视频等内容的生成。 2. 确定玩具类型:首先,确定你想要制作的玩具类型。例如,是否是一个基于AI的交互式玩具,或者是一个具有AI功能的实体玩具。 3. 设计玩具功能:设计玩具的基本功能和交互方式。这可能包括讲故事、回答问题、猜谜语等互动功能。 4. 开发3D模型:利用AIGC技术生成3D模型,这可以用于玩具的外观设计或内部结构设计。例如,在电商领域,AIGC技术已经用于生成商品的三维模型,提供更真实的购物体验。 5. 编程和集成AI:根据玩具的功能需求,编写相应的程序代码,并集成AI算法。这可能涉及到自然语言处理、机器学习等技术,以实现智能交互。 6. 用户界面和体验:设计用户界面,确保玩具易于使用,同时提供良好的用户体验。这可能包括开发相应的应用程序,支持玩具的个性化设置和功能扩展。 7. 数据保护和隐私:在开发过程中,确保采取严格的数据保护措施,特别是在处理儿童数据时,以符合相关法律法规和家长的期望。 8. 测试和优化:在玩具开发完成后,进行广泛的测试,以确保其功能正常,用户体验良好,并根据反馈进行必要的优化。 9. 生产和销售:最后,将设计好的玩具投入生产,并制定相应的市场策略进行销售。 通过AIGC技术,可以创造出具有高度互动性和个性化的玩具,为儿童和成人提供更加丰富和有趣的体验。
2024-06-28
小红书有关玩具的爆款笔记
小红书爆款笔记的创作教程 作者:Jason 《小红书笔记》 功能:创作爆款小红书笔记文案,也可以用于抖音图文带货文案创作。 划重点:可以根据你上传的产品图片内容创作小红书笔记文案。 GPTs 地址:
2024-05-24