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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。

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在日常工作中,AI可以做什么 ?
在日常工作中,AI 具有广泛的应用,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高产品质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 智能推荐路线,预测交通拥堵。 此外,AI 还能在工作中帮助人们从单调重复的任务中解放出来,例如输入数据、填写文件等,让人们有更多时间从事专业训练相关的工作。同时,流媒体服务利用 AI 推荐节目和影片,导航软件利用 AI 规划最佳路线等,这些都是 AI 在日常生活中的应用实例。
2025-02-20
我是ai小白,该如何学习ai。并利用ai赚钱
以下是为 AI 小白提供的学习 AI 并利用其赚钱的建议: 一、学习 AI 1. 了解基本概念 阅读「」,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」中的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识。 尝试使用各种产品制作作品,并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 二、利用 AI 赚钱 目前利用 AI 赚钱的方式多样,例如: 1. 开发 AI 相关应用或服务,满足特定市场需求。 2. 利用 AI 提升工作效率,在现有工作中创造更多价值从而获得更高收入。 3. 为企业提供 AI 咨询和解决方案服务。 但要注意,成功利用 AI 赚钱需要深入的知识和技能积累,以及对市场需求的敏锐洞察。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其中作者分享了适合纯小白的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时,学习资源大多免费开源,可减轻学习成本。另外,《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》中也有关于 AI 技术原理和相关概念的详细介绍,有助于建立知识框架。
2025-02-20
AI 阅读
以下是为您整理的关于 AI 阅读的相关内容: 1. 1 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报中提到: AWPortrait 1.3 人像模型更新,优化了棚拍质感、皮肤肌理,增强户外场景优化,提高对面部表情的识别。 Meta AI 的自奖励语言模型采用新型训练方法,自生成训练数据,在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。 微软推出为学生设计的 AI 阅读教练工具,能创造 AI 生成故事,通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。 Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”利用多种 AI 工具,包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。 KREA AI 实时生图有新功能,提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具,可实时生成图像提高创作便捷性。 推荐开源知识库程序 Outline,其特点为美观、实时协作、功能丰富,支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。 2. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文《The 2025 AI Engineer Reading List》中提到:挑选了 50 篇涉及人工智能工程 10 个领域(LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调)的论文/模型/博客。如果从零开始,可以从此处入手。该系列中所有演讲者的精选文章为 2024 年做了总结,因开办论文俱乐部的文章,多次被要求为从零开始的人推荐阅读清单。这里为人工智能工程师策划了“必读书目”。
2025-02-20
ai入门学习
以下是新手学习 AI 的全面指南: 1. 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。 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,您将找到一系列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),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧,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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 此外,还有以下相关的学习内容: 1. 入门指南:强化学习: 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/pOO0llKRKL1HKG8uz_Nm0A 学习深度强化学习的第一个算法可以选择 DQN,并以搞懂它作为入门目标。 2. 写给不会代码的您:20 分钟上手 Python+AI: 在深入学习 AI 时,编程可能会带来挑战,但这份指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用。 您可以在接下来的 20 分钟内,循序渐进地完成以下任务:完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 关于 Python:Python 拥有丰富的标准库,还可以通过 pip 工具从类似 GitHub 的平台订购新的工具,在 AI 领域被广泛使用。 关于 OpenAI API:OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。
2025-02-20
免费生成音乐的ai 软件
以下是一些免费生成音乐的 AI 软件: :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 :通过音乐赋予您新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变您的歌唱声音。 :为您的创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 :带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 :Audacity®音频编辑器的网页版。 此外,Riffusion 推出了 FUZZ 这一全新音乐生成模型,基于扩散模型,支持永久免费开放(只要服务器能撑住)。FUZZ 通过生成声谱图(Spectrogram)并转换为音频,可输入提示词(音乐类型、乐器、情绪等)生成风格匹配的音乐,支持无缝风格过渡,如从“爵士小号独奏”平滑切换到“电子舞曲节奏”。
2025-02-20
雪梅May的AI学习笔记
以下是雪梅 May 的 AI 学习笔记相关内容: 1. 作者介绍: 适合纯 AI 小白,可参考此日记,学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间有空就进行,目前作者进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态,若觉得难做到不用有压力。 学习资源免费开源。 2. 第一阶段: DAY5 2024.5.26:开始使用 kimi,抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式。 DAY6 2024.5.31:应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程,在 B 站有资源,抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决真实问题,如写行业研究报告。 3. 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档): 雪梅 May 挑战 100 天与 AI 学习的过程,分为系统性学习、模仿实践、研究 Prompt 提示词阶段,学习路线图适合新人参考。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈,指出 AI 根本局限,阐述不同于主流 LLM 的技术路径。 少卿的《AI 帮你赢,谈双重主体性》,强调将 AI 视为方法,提供实用应用框架。
2025-02-20
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
Coze中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时 使用公式么
在 Coze 中,变量是以 keyvalue 形式存储数据的,是 Bot 的数据记忆功能。大语言模型会根据用户输入内容进行语义匹配,为定义的变量赋值并保存值。您可以在提示词中为 Bot 声明某个变量的具体使用场景。 创建变量可在创建 Bot 的页面进行。对变量进行赋值时,首先可以在给大模型的提示词中做声明,例如:“与您的用户进行互动,并根据 user_language 变量,用他们偏好的语言在线搜索。除非另有设置,用户查询的语言应指导您的回答和搜索”。这段提示词相当于告诉了 LLM,user_language 这个变量该如何赋值以及使用。 变量创建并赋值后,如 user_language 变量,就可以在工作流中作为变量使用。这一块解释起来有些抽象,具体可以参考后面的例子,真正用一遍就懂了。 综上,在 Coze 中能给变量在赋值中嵌入其它变量并同时使用公式,但具体的实现方式和规则需要根据具体的提示词和使用场景来确定。
2024-12-11
ollama嵌入向量在模型后有什么用
嵌入向量在模型后的作用主要体现在以下方面: 1. 用于文档内容的表示和检索:将文档分成块,计算嵌入向量并存储在向量存储中,在测试时通过查询向量存储获取可能与任务相关的块,填充到提示中进行生成。 2. 提升模型的检索能力:在大语言模型应用程序中,向量存储成为检索相关上下文的主要方式,嵌入向量有助于更高效地获取相关信息。 3. 支持多语言和不同粒度的检索任务:例如像 bgem3 这样的向量模型,支持超过 100 种语言的语义表示及检索任务,能实现句子、段落、篇章、文档等不同粒度的检索。 在实际应用中,如在 LangChain 中,本地向量存储使用量较大,而在计算文本片段的嵌入时,OpenAI 占据主导地位,开源提供商如 Hugging Face 等也被较多使用。
2024-11-12
智能体如何嵌入课件
以下是关于智能体嵌入课件的相关内容: 在提示词培训课中: 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述,如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成,默认勾选增强能力,可根据实际需求调整,也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中: 以可视化方式讲解 Transformer 架构,单词先拆分再嵌入(embedding),为保证语序不乱会做位置编码标记,嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体:企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中: 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具,受程序性知识指导,拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意,由于最近盗版事件频发,需要课件的扫群主二维码获取。
2024-10-16
如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话AI
以下为您介绍如何自己弄一个网页嵌入型的智能问答对话 AI: AskAI 是一个不错的选择。它是一个构建自己的 AI 问答系统的平台,用户可以通过无代码的方式,在几分钟内构建自己的 AI 问答系统。 其特点和优势包括: 1. 能够快速构建:在短时间内即可完成。 2. 嵌入方式灵活:可以将构建好的系统分享到任何网页上,嵌入到网页中,或通过 API 进行访问。 3. 技术支持:使用 OpenAI 的嵌入技术。 AskAI 的官网是:https://www.myaskai.com 。通过该平台,您能够较为便捷地实现自己的网页嵌入型智能问答对话 AI 的需求。
2024-09-02
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
大模型相关的硬件知识请介绍一下
以下是关于大模型相关硬件的知识介绍: 运行大模型需要较高的机器配置,不同类型的大模型有不同的硬件要求。 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。 大模型的整体架构可以分为以下几层: 1. 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等等。 2. 数据层:这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自己的特性,维护的垂域数据。分为静态的知识库,和动态的三方数据集。 3. 模型层:包括 LLm 或多模态模型。LLm 即 largelanguagemodel 大语言模型,例如 GPT,一般使用 transformer 算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层:模型与应用间的平台部分,比如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等,提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层:也就是应用层,是用户实际看到的地方。 通俗来讲,大模型就是输入大量语料,来让计算机获得类似人类的“思考”能力,使之能够理解自然语言,能够进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。其训练和使用过程可以类比为“上学参加工作”: 1. 找学校:训练 LLM 需要大量的计算,因此 GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用什么样的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:学完书本中的知识后,为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,下面就要正式干活了,比如进行一次翻译、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。它们可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。
2025-02-11
我是科研人员,有什么方法能构建自己专业领域的知识库吗?请给出详细的操作步骤,并说明需要什么样的软硬件设备?预算多少?
构建自己专业领域的知识库可以按照以下步骤进行: 步骤一:明确知识库的目标和范围 首先,确定您想要涵盖的专业领域的具体范围和知识库的主要目标,例如是为了内部研究使用、对外分享知识还是其他特定用途。 步骤二:收集和整理资料 收集相关的文献、研究报告、实验数据、案例等各种资料,并对其进行分类和整理。 步骤三:选择合适的技术架构 1. 考虑使用数据库管理系统,如 MySQL、Oracle 等。 2. 或者采用知识图谱技术来构建更直观的知识关系。 步骤四:确定软硬件设备 1. 硬件方面,需要一台性能较好的计算机,具备足够的内存和存储空间。预算大约在 5000 10000 元,具体取决于配置要求。 2. 软件方面,需要操作系统(如 Windows 或 Linux)、数据库管理软件、文本编辑工具等。 步骤五:设计知识库的结构 规划好知识的分类体系、标签系统和索引方式,以便于快速检索和查找。 步骤六:数据录入和维护 将整理好的资料录入到知识库中,并定期更新和维护,确保知识的准确性和时效性。 步骤七:测试和优化 在初步构建完成后,进行测试,检查检索功能是否正常,知识的展示是否清晰,并根据测试结果进行优化。 需要注意的是,实际的预算和设备需求可能会因具体情况而有所不同,您可以根据自己的需求和资源进行调整。
2025-02-06
deepseek的本地化部署对于软硬件的具体要求
DeepSeek 的本地化部署对于软硬件的具体要求如下: 系统:Windows 7 以上(不建议使用 XP 系统)。 显卡要求:NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。 硬盘:留有足够的空间,最低 100G 起步(包括模型)。 内存和显存配置: 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,mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用,但功能不全,出错率偏高,严重影响使用体验,个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。最低配置可能运行非常慢。
2025-02-06
使用O1来控制智能硬件
O1 是一个完全开源的可以控制家里电脑的 AI 语音智能助手。它能够看到您的屏幕内容,学习使用您常用的应用,无论您身在何处,都能通过按下按钮、讲话让它帮您操作电脑完成任务。其 CAD 文件、电路设计、代码完全开源,有能力的开发者可以直接制作该设备。灵感来自 Andrej Karpathy 的 LLM 操作系统,10 月份他的 LLM 科普视频含金量仍在上升。O1 运行一个代码解释语言模型,并在计算机内核发生特定事件时调用它。项目地址:https://github.com/OpenInterpreter/01
2025-02-05
介绍一下有没有适合一个5个人软件开发公使用的AI服务器,包含软硬件
目前市面上有多种适合 5 人软件开发公司使用的 AI 服务器,软硬件的选择需要综合考虑多方面因素。 在硬件方面,服务器的处理器性能至关重要,例如英特尔至强系列处理器具有较强的计算能力。内存容量应足够大,以满足数据处理和模型训练的需求,建议至少 32GB 或更高。存储方面,高速的固态硬盘(SSD)可以提供快速的数据读写速度。 在软件方面,常见的操作系统如 Linux(如 Ubuntu、CentOS 等)具有较好的稳定性和兼容性。深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等是进行 AI 开发的重要工具。同时,还需要配备相关的数据库管理软件、开发工具和监控软件等。 然而,具体的选择还需根据公司的业务需求、预算以及技术团队的熟悉程度来决定。
2025-02-05
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