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Claude大模型背后是什么公司

Answer

Claude 大模型背后的公司是 Anthropic。Claude 系列在前段时间推出了 Claude-3.5-Sonnet 等模型,并且在代码生成等方面表现出色。同时,Anthropic 公司的 Claude 还具有较大的上下文窗口等特点。

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References

从 Artifacts 到 Cursor 的连续爆火,唤起了大模型的又一春

如果你经常刷X或者关于AI的信息,那么你对Cursor这个词肯定不陌生。随便刷刷我的时间线,就能看到XXX说Cursor太牛逼了啊,我XXX小时就能利用它写一个应用出来。是的,他们说的都是真的。我只用了27*3秒,就写了一个简单的FLUX WebUI,还加了Magic Prompt+历史纪录功能。而且,这还是用的一个我以前一看就头疼的代码语言。所以,不得不感叹大模型技术发展之快,很多还在做大模型应用或者模型的公司,也要好好想想,互联网的那套方法,在当下还能不能奏效,现在的这种节奏,可能比敏捷开发还要敏捷。“不然OpenAI的GPT-5出来,就吊打大家”。上面的这句话,其实是山姆大叔在去年11月的OpenAI开发者大会上说的,结果他的对手,Claude的母公司Anthropic帮他做到了。因为Claude在前段时间推出了Claude-3.5-Sonnet:一个在前端代码生成能力上断崖式领先的模型,以及Artifacts:一个直接把前端代码渲染成网页的工具加上在Claude加持下的Cursor持续爆火,似乎让很多人在周边不断唱衰的论调中,似乎又看到了大模型应用落地的另一种新思路--代码生成。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

前四个(包括Bing)都是OpenAI系统。今天有两大主要的OpenAI AI:3.5和4。3.5模型在11月启动了当前的AI热潮,4.0模型在春季首次发布,功能更强大。一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。有很多插件,其中大部分不是很有用,但你应该随需要自由探索它们。Code Interpreter是一个非常强大的ChatGPT版本,可以运行Python程序。如果您从未为OpenAI付费,那么您只能使用3.5。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的GPT-4版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的Bing使用4和3.5的混合,通常是GPT-4家族中首个推出新功能的模型。例如,它既可以创建也可以查看图像,而且它可以在网页浏览器中阅读文档。它连接到互联网。[Bing使用有点奇怪,但功能强大。](https://oneusefulthing.substack.com/p/power-and-weirdness-how-to-use-bing)谷歌一直在测试自己的人工智能供消费者使用,他们称之为Bard,但是由各种基础模型驱动,最近是一个名叫PaLM 2的模型。对于开发出LLM技术的公司来说,他们非常令人失望,尽管昨天宣布的改进表明他们仍在研究基础技术,所以有希望。它已经获得了运行有限代码和解释图像的能力,但我目前通常会避免它。最后一家公司Anthropic发布了Claude 2。Claude最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口-本质上是LLM的记忆。Claude几乎可以保存一整本书或许多PDF。与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事,这意味着,在实际上,它倾向于对你做一些事情进行责骂。现在,来看看一些用途:

文章:Andrej Karpathy 亲授:大语言模型入门

我想提的另一件事是,我之前天真地描述了人类完成所有这些体力工作的过程。但这并不完全正确,而且它越来越不正确。这是因为这些语言模型同时变得更好。你基本上可以使用人机协作来创建这些标签,随着效率和正确性的提高。例如,你可以使用这些语言模型来获取示例答案。然后人们会挑选部分答案来创建一种单一的最佳答案。或者你可以要求这些模型尝试检查你的工作。或者你可以尝试让他们进行比较。然后你就像是一个监督角色。所以这是一种你可以确定的滑块。而且这些模型越来越好。我们正在将滑块向右移动。比较、标记文档、RLHF、合成数据、排行榜好的,最后,我想向你展示当前领先的大型语言模型的排行榜。例如,这就是聊天机器人竞技场。它由伯克利的一个团队管理。他们在这里所做的是根据ELO评级对不同的语言模型进行排名。计算ELO的方式与国际象棋中的计算方式非常相似。所以不同的棋手互相对弈。根据彼此的胜率,你可以计算他们的ELO分数。你可以使用语言模型做完全相同的事情。所以你可以访问这个网站,输入一些问题,你会得到两个模型的响应,你不知道它们是由什么模型生成的,然后你选择获胜者。然后根据谁赢谁输,你就可以计算出ELO分数。所以越高越好。所以你在这里看到的是,拥挤在顶部的是专有模型。这些是封闭模型,你无法访问权重,它们通常位于网络界面后面。这是OpenAI的GPT系列,以及Anthropic的Claude系列。还有其他公司的一些其他系列。所以这些是目前表现最好的模型。然后就在其下方,你将开始看到一些开放权重的模型。因此,这些权重是可用的,人们对它们有更多了解,通常有相关论文可用。例如,Meta的Llama2系列就是这种情况。或者在底部,你可以看到Zephyr 7b Beta,它基于法国另一家初创公司的Mistral系列。

Others are asking
目前哪些免费AI可以和Claude 2差不多
目前与 Claude 2 性能相近的免费 AI 有 Bing。GPT4 是功能最强的人工智能写作工具,但未付费只能使用 3.5 版本。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,功能强大且能连接到互联网。谷歌的 Bard 表现令人失望,Anthropic 发布的 Claude 2 值得注意的是有非常大的上下文窗口,在处理文档和数据方面表现出色,特别是处理 PDF 文本。但需要注意的是,这些系统仍会产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。
2025-01-16
如何使用Claude,并防止封号
使用 Claude 时需要注意以下几点以防止封号: 1. 了解规则:仔细阅读并严格遵守 Claude 的社区指南和服务条款,避免因违规操作导致封号。 2. 谨慎使用:由于账号被封禁的风险较高,使用过程中要格外谨慎。 3. 邮件申请解封:若账号被封,可通过 Claude 账户的邮箱(如 support@Anthropic.com)联系官方申请解封。邮件内容可让 AI 生成,但不要千篇一律,要个性化。例如: 主题:Request for Account Unban 正文: 开头表达诚挚的歉意,承认可能存在违反规定的行为。 表明已重新仔细阅读社区指南和服务条款,承诺今后严格遵守。 希望官方提供被封的具体原因,并表示愿意配合改正或提供额外信息。 结尾表达对恢复账号的期待以及希望再次成为积极贡献的社区成员。 4. 注意示例使用:示例要多样化,避免 Claude 捕捉到意外模式导致过度拟合或意外行为。比如不要让所有示例邮件都以相同方式结尾。
2025-01-06
如何使用claude大模型
以下是关于如何使用 Claude 大模型的相关内容: 1. 利用大模型制作打卡日历: 需求分析:打卡日历像小 Todo List 本本,包含月、日、星期、特殊节日、农历、金句、今日总结、ToDo list、涂鸦区。输入想要画的日期的年月日,输出对应日子的打卡日历。 分步实现: 日期处理:Claude 无联网,阳历计算基本没问题,阴历不准确。用 ChatGPT 联网工具做节日日期表格提高准确率。 金句创作:Claude 本身金句创作能力不错,重点限制字数。 卡片制作:给出提示词和效果展示。 2. 加载模型部分: 可能出现 MaxRetryError 错误,需下载大模型。首先下载 ollama,在相关网站复制代码,在指定路径输入 cmd 并粘贴代码等待下载。 3. 用 Claude 画各种封面、海报的提示词: Claude 3.5 sonnet 新版增强了视觉理解与编程质量。 画公众号封面:效果一般可多尝试,如通用改进提示词、提出针对性意见。 画海报:可给出具体调整提示,如颜色、投影等。 绘制可视化概念图用于 PPT 等插图场景。 绘制微信 UI。 尝试途径: :付费使用 Claude 3.5 sonnet 等顶级大模型。 :注册后每日限额免费体验,但有封号风险。也可通过 Cursor、Windsurf 等调用 Claude AI API,但不支持即时预览,需单独保存代码文件查看,好处是可用特定格式文件存储相关数据。
2025-01-05
Claude的computer use功能有哪些使用教程
以下是关于 Claude 的 Computer Use 功能的使用教程: 1. 随便新建一个目录,Shift+鼠标右键,选择“Powershell”。 2. 粘贴相关内容并回车。因网络问题可能会不成功,已为您打包项目,可公众号回复“CUD”获取。 3. 下载完成后,打开 anthropicquickstarts 进入 computerusedemo 文件夹,在这个文件夹内打开“Powershell”。 4. 输入相关指令,等待下载完成。 5. 然后继续输入相关内容。 6. 打开浏览器,输入 http://localhost:8080/。注意:此时要关掉代理。您会看到相关页面,然后点击左上角打开设置。 7. 填入“API Key”点击回车即可在 Chat 页面处进行对话。(注意:此时要打开代理) 如果没有 API 的小伙伴,可以在文末留言,会抽取三个小伙伴送出充值的 API 以供体验使用,里边一共 20 刀额度,用完即止。 完成上述步骤,您就可以愉快体验了。 另外,作者自己的体验感受是,目前该功能并没有演示视频中那么完美,实际体验起来依然是一个“笨笨”的雏形状态。但当看到它根据指令不断试错、自己寻找解决方案并执行时,还是会感到震撼。Claude ComputerUse 是在接受任务后列出行动计划,并根据实时的屏幕变化进行下一步的思考、计划和操作。它可以对未知的工作进行主动探索和试错,与 RPA 有巨大的差异。目前放出的版本有非常多的能力限制,并非直接操作电脑,而是运行在一个虚拟环境中进行工作,并且被设置了一些严格的规范,不允许下载、使用、影响任何媒体。
2024-12-30
请问我该如何访问claude
Claude AI 是由 Anthropic 公司开发的一款基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人,以开创性计算机科学家克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,利用先进的技术为各种应用提供支持。 要注册 Claude.ai,可按以下步骤操作: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送验证邮件,打开邮件并使用其中的验证码完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,有以下可能的解决方案: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买海外虚拟手机号接收验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册。 3. 请海外朋友帮忙接收验证码并告知。 完成注册后,若希望升级到 Claude Pro 版本获取更强大功能和更高 API 调用限额,需填写支付信息并选择合适的订阅计划,注意可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。 此外,17 岁高中生写了个神级 Prompt,将 Claude 强化,相关插件获取方式为:公众号私信“TC”获取,下载完成后解压,进入 Chrome 浏览器扩展程序管理界面,打开右上角开发者模式,左上角加载解压完的文件夹。 关于 Claude 的 Usage 用法: 1. 可通过访问为超出计划包含的请求选择基于使用量的定价。 2. 基于使用量的定价按日历月计算,若立即取消请求或请求出错则不计算。 3. 可配置硬性限制,每月支付费用不会超过硬性限制。 4. 目前,基于使用量的定价仅适用于 Claude 3 Opus 和长时间上下文聊天中的一些模型。
2024-12-24
我该如何访问claude
Claude AI 是由 Anthropic 公司开发的基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人,以开创性计算机科学家克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,利用先进的技术为各种应用提供支持。 要访问 Claude,您可以按照以下步骤进行: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写您的邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向您的邮箱发送一封验证邮件,您需要打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,以下是一些可能的解决方案: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册您的 Claude 账号。 3. 如果您有海外朋友,可以请他们帮忙接收验证码,并将验证码告诉您。 完成注册后,如果您希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额,您需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。 请注意,Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果在注册过程中遇到任何问题,可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。 在写作方面,Claude 是紧随 GPT4 之后的优秀工具,有免费和付费选项。它也被集成到常见的办公应用程序中。此外,17 岁高中生涂津豪写了个神级 Prompt,将 Claude 强化,相关插件可在公众号私信“TC”获取,下载完成后解压,然后进入 Chrome 浏览器的扩展程序管理界面,打开右上角的开发者模式,左上角加载解压完的文件夹即可。
2024-12-24
个人怎么在本地搭建AI大模型
个人在本地搭建 AI 大模型可以参考以下步骤: 1. 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、模型压缩和量化、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。 2. 准备训练所需的数据和计算资源:确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础:可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 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。 5. 部署和调试模型:将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护:大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,可以使用 AnythingLLM 软件。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 1. 第一步:选择大模型。 2. 第二步:选择文本嵌入模型。 3. 第三步:选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中,有一个 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 跟其他的项目数据进行隔离。具体操作包括: 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式,AnythingLLM 提供了两种对话模式:Chat 模式(大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案)。 4. 测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺,按照他的视频进行实操,并附加了一些关于 RAG 的额外知识。读完本文,您将学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型,通过搭建本地的聊天工具,了解 ChatGPT 的信息流转,RAG 的概念以及所用到的一些核心技术,如何通过 AnythingLLM 这款软件搭建完全本地化的数据库。
2025-01-17
如何搭建个人AI大模型
搭建个人 AI 大模型主要包括以下步骤: 1. 选择合适的部署方式: 本地环境部署。 云计算平台部署。 分布式部署。 模型压缩和量化。 公共云服务商部署。需根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源: 确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景。 准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础: 可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等。 也可以自行训练一个基础模型。 4. 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。 5. 部署和调试模型: 将训练好的模型部署到生产环境。 对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护: 大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 此外,还有一种全程白嫖搭建拥有一个 AI 大模型的微信助手的方法: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,并了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,若不想接入微信,搭建到此即可,其本身有问答界面。 3. 搭建。 大模型的构建过程包括: 1. 收集海量数据:如同让孩子阅读大量书籍等,研究人员会收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:如同为孩子整理资料,研究人员需要清理和组织收集到的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员需要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,如 Transformer 架构。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,AI 模型开始“阅读”提供的数据,通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式,逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-01-17
知识模型对个人有什么用
知识模型对个人具有以下作用: 1. 扩展记忆与智力:OpenAI 的首席科学家伊尔亚·苏茨克维认为,高效压缩信息即得到知识,而 GPT3 及 GPT4 等模型虽通过预测下一个单词进行工作,但已包含世界信息且能持续提高能力。 2. 构建个人知识库:虽然个人搭建本地知识库可能面临机器配置要求较高的问题,如运行大模型需要较高的硬件配置,如生成文字大模型的最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(若要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型);生成图片大模型的最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM;生成音频大模型的最低配置为 8G VRAM 等。但实操可以加深对大模型构建的知识库底层原理的了解。 3. 形成外脑(ExoBrain):利用软件工具和大语言模型相关技术扩展记忆和智力的新机制或系统,被称为外脑。语言模型是心智界面,如 ChatGPT 等,除用储备的知识库响应问题外,还能理解复杂文档、生成想法甚至驱动其他软件完成任务,如同心灵副驾,通过自然语言输入和输出实现快速理解、记忆唤起、想法连接和驱动外部软件自动工作。
2025-01-17
如何部署私有大语言模型?
部署私有大语言模型通常包括以下步骤: 1. 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama:根据您的电脑系统,从 https://ollama.com/download 下载 Ollama。下载完成后,双击打开,点击“Install”。安装完成后,将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样,表示安装完成:http://127.0.0.1:11434/。 下载模型:如 qwen2:0.5b 模型(0.5b 是为了方便测试,下载快,自己设备充足的话,可以下载更大的模型)。如果是 Windows 电脑,点击 win+R,输入 cmd,点击回车;如果是 Mac 电脑,按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行,粘贴进入,点击回车。等待下载完成。 2. 部署 Google Gemma: 进入 ollama.com,下载程序并安装(支持 windows,linux 和 macos)。 查找 cmd 进入命令提示符,输入 ollama v 检查版本,安装完成后版本应该显示 0.1.26,cls 清空屏幕。 直接输入 ollama run gemma 运行模型(默认是 2b),首次需要下载,需要等待一段时间,如果想用 7b,运行 ollama run gemma:7b 。完成以后就可以直接对话。 3. 关于 Ollama 的其他特点: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,满足不同需求和硬件条件。模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改模型的温度参数等。 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。 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面。 总的来说,Ollama 是一个方便用户在本地运行和管理大型语言模型的框架,具有良好的可扩展性和多样的使用场景。安装完之后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序即可,在 linux 上可以通过 ollama serve 启动)。可以通过 ollama list 进行确认。
2025-01-17
是什么大模型
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,可代表单个字符、单词、子单词等。Token 会被数字化形成词汇表,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。 从原理角度,传统机器学习是 p,但这个通用模型未经人工标注,什么都能学会。给出的 Prompt 其实就是 x,让大模型基于 x 知道概率最大的 y,避免人工标注,但依赖 x 给入的信息,更大概率找到合适的 y。比如给一张照片,输入这是一个动物,这是什么,大模型根据输入提取照片特征和提示,最终返回猫。
2025-01-17
可以改变视频人物说话内容 的模型
以下是一些可以改变视频人物说话内容的模型及相关信息: 解梦新出的 p 模型支持人物多动作和变焦,易改变画风;s 模型生成速度快、积分消耗少,能保持原始画风但语义理解有限。 吉梦的对口型技术支持文本朗诵和本地配音,能根据输入生成人物开口讲话的视频,但有上传人物长相等限制。 Runway 的 GN3 模型支持上传视频并转换风格,可用于实现多元宇宙等风格穿梭的片子,也能将简单场景转换为难以拍摄的场景。 在角色生视频方面: 角色生视频突破关键帧限制,不再依赖关键帧输入,而是直接传入角色本身,可更灵活生成视频。 支持多角色参考生成创意视频,可上传多张图,最多三张,将人物、衣服、背景等元素融合生成视频。 不同工具的角色生视频效果有所不同,如 Runway 的 x one 在身体、头部、眼神动态上表现更好。 角色生视频的应用场景包括规避机器人念台词的尴尬瞬间,让机器人有更丰富的表情和神态。未来视频生成将摆脱纯关键帧方式,采用多模态信息输入,如定义角色和场景的三视图等。 此外,谷歌 Gemini 模型在处理视频相关问题时,可通过修改提示来改变模型的行为。
2025-01-16
企业做自己的小模型,需要用到的工具及工具背后的公司都有哪些?
企业做自己的小模型,可能会用到以下工具及背后的公司: 1. 在编排(Orchestration)方面,涉及的公司如 DUST、FIAVIE、LangChain 等,其提供的工具可帮助管理和协调各部分及任务,确保系统流畅运行。 2. 部署、可扩展性和预训练(Deployment, Scalability, & PreTraining)类别中,像 UWA mosaicm、NMAREL、anyscale 等公司提供的工具,有助于部署模型、保证可扩展性及进行预训练。 3. 处理上下文和嵌入(Context & Embeddings)的工具,相关公司有 TRUDO、Llamalndex、BerriAI 等,能帮助模型处理和理解语言上下文,并将词语和句子转化为计算机可理解的形式。 4. 质量保证和可观察性(QA & Observability)方面,例如 Pinecone、drant、Vald 等公司提供的工具,可确保模型表现并监控其性能和状态。 此外,还有以下工具和相关公司: 1. 图片生成 3D 建模工具,如 Tripo AI(由 VAST 发布)、Meshy、CSM AI(Common Sense Machines)、Sudo AI、VoxCraft(由生数科技推出)等。 企业还可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型(通义、智谱、kimi、deepseek 等)、编程辅助、文生图(可灵、即梦等)等方面,可能需要相应资质。
2024-11-20
AI创作背后的版权陷阱
AI 创作背后存在诸多版权陷阱: 1. AI 绘画的版权归属存在争议。有人认为其只是从现有素材库拼接和重塑内容,创意来自原始艺术家;也有人认为 prompt 体现了创意。在新法律法规出台前,使用 AI 制作的图版权可能为公版,难以保证著作权。为确保版权,应将机器生成内容作为原始素材,突出“人类创作”部分。 2. 在数字化时代,AI 技术发展对现有知识产权法律体系构成挑战。如广州互联网法院的一起判决,标志着我国在知识产权保护方面的司法实践迈出重要一步。AI 在内容生成方面,对版权法的挑战主要体现在输入端训练数据合法性和输出端生成内容的版权属性问题。 3. 律师建议,AI 直接生成的东西在中国及海外通常不受法律保护。因此需要对其进行后期修改,如土豆人 tudou_man 作品后期部分占 30%40%,使用正版软件并完成版权链。大众对 AIGC 作品存在抵触,如认为其盗图抢饭碗,初学者使用 AI 时往往不做处理,而专业创作者会尽力规避瑕疵,导致创作成本较高。
2024-11-03
请给我推荐一个适合非技术人员学习的提示词工程手册,但是我不希望提示词工程手册太实操导向,需要包括背后的原理和逻辑,而不是只像一个公式一样的教给我
以下为您推荐适合非技术人员学习的提示词工程手册: 1. 小七姐:Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二) 强调对框架的理解和运用,介绍了多种提示词框架,如情境,并提供了学习的三步走:懂原理、找需求、用框架。 2. 19. RAG 提示工程系列(一) 虽然网络上提示工程资料众多,但 RAG 任务中提示工程的资料相对较少。此系列将带领大家了解 RAG 架构的概念、组成、痛点及提示词工程在其中的应用,并指导实操案例,帮助编写调试符合企业生产级标准的提示词。 3. VIRTUAL Claude 官方文档提示词工程最佳实践@未来力场编译版(中英对照) 指出提示词工程是一门实证科学,需要不断测试和迭代,包括开发测试用例、构建初版提示词、进行用例测试、优化提示词和分享完善后的提示词,同时不要忘记测试边缘情况。
2024-08-15
sora背后的核心技术是啥
Sora 是一种基于扩散模型的视频生成模型,其核心技术是一个预训练的扩散变换器。扩散模型是一种生成式模型,通过学习输入数据的分布来生成新的数据。在 Sora 中,扩散模型被用来学习视频的分布,从而生成新的视频。 Sora 的核心技术源自 Diffusion Transformers(DiT),它结合了 VAE、ViT、DDPM 技术,优化了视频生成。具体来说,Sora 将原始输入视频压缩成一个时空潜在表示,然后从压缩视频中提取一系列时空潜在补丁,以封装短时间间隔内的视觉外观和运动动态。这些补丁类似于语言模型中的单词标记,为 Sora 提供了用于构建视频的详细视觉短语。Sora 的文本到视频生成是通过扩散变换器模型执行的。从一个充满视觉噪声的帧开始,模型迭代地去除噪声并根据提供的文本提示引入特定细节。本质上,生成的视频通过多步精炼过程出现,每一步都使视频更加符合期望的内容和质量。 总的来说,Sora 的核心技术是一个预训练的扩散变换器,它能够解析文本并理解复杂的用户指令,然后通过扩散模型生成视频。
2024-06-10
WaytoAGI 背后使用的知识库模型算法是哪家的
WaytoAGI 是基于 Aily 和云雀大模型开发的人工智能,其中: Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。 云雀是字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。
2024-05-28
国内有什么有前景的AI公司
以下是一些国内有前景的 AI 公司: DeepSeek:在编码任务中表现出色,其 deepseekcoderv2 结合了速度、轻便性和准确性,深受社区喜爱。 阿里巴巴:最近发布的 Qwen2 系列在视觉能力方面给社区留下了深刻印象,能出色完成从具有挑战性的 OCR 任务到分析复杂艺术作品等工作。 清华大学自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目,催生了 MiniCPM 项目,是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型。
2025-01-17
负责动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,请帮我完善一下
对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划,以下是一些完善的建议: 首先,进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研,明确当前存在的问题和瓶颈。 其次,制定明确的转型目标。例如,提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等,并且将这些目标进行量化和细化。 然后,规划技术架构。确定所需的数字化技术,如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等,并设计它们之间的集成方案。 接着,优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化,消除不必要的环节,提高生产的流畅性和效率。 再者,加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍,包括技术人员和管理人员。 最后,建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估,根据评估结果调整策略和措施,以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。
2025-01-17
我是一家金融公司,我希望通过ai能力产出抖音短视频内容应该怎么做
以下是金融公司通过 AI 能力产出抖音短视频内容的步骤: 1. 内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析金融相关内容,提取关键信息、案例和观点。 2. 生成角色与场景描述:根据金融内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成相关的角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:利用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:使用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将金融文本转换为语音,添加合适的背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如剪映 App)将图像、音频和文字合成为视频。 电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。 选择顶部工具栏中的“文本”,点击默认文本右下角的“+”号,添加文字内容轨道。 将准备好的文字内容替换默认文本内容。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在抖音平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-01-16
ai 公司有哪些
以下是 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的部分 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| |Cyera|20240409|3|C|14|AI 数据安全平台|应用|数据|Coatue, Sequoia, Redpoint, Accel| |Celestial AI|20240327|1.75|C||用于 AI 存储和计算的光互连技术平台|基础设施|芯片、硬件和云平台|Thomas Tull 美国创新技术基金, M Ventures, 淡马锡, Tyche Partners| |FundGuard|20240325|1|C|4|AI 投资会计系统|应用|金融|Key1Capital, Hamilton Lane, Blumberg Capital, Team8| |Codeium|20240829|1.5|C|12|AI 编码平台|应用|编程|General Catalyst, Kleiner Perkins, Greenoaks| |Groq|20240805|6.4|D|30|AI 芯片|基础设施|芯片|贝莱德, Type One Ventures, Verdure Capital Management, Neuberger Berman| |DevRev|202408|1|A|11|AI 支持代理|应用|企业服务|Khosla Ventures, Mayfield, Param Hansa Values| |Abnormal Security|202408|2.5||50|电子邮件安全|应用|数据|Wellington Management, Menlo Ventures, Greylock, Insight Partners| |Harvey|20240723|1|C|15|法律科技|应用|法律|Google Ventures, OpenAI, Kleiner Perkins, Sequoia| |Skild AI|20240709|3|A|15|机器人技术|应用|机器人|Lightspeed Venture Partners, Coatue, Bezos Expeditions, Sequoia, Menlo Ventures, General Catalyst| |Hebbia|20240708|1.3||7|生成式 AI 搜索|应用|企业服务|Andreessen Horowitz, Peter Thiel, Index Ventures, Google Ventures| |Zephyr AI|20240313|1.11|A||AI 药物发现和精准医疗|应用|医学|Revolution Growth, 礼来公司基金会, EPIQ Capital Group, Jeff Skoll| |Together AI|20240313|1.06|A|12|AI 基础设施和开源生成|模型|硬件和云平台|Salesforce Ventures, NEA, Kleiner Perkins, Lux Capital| |Glean|20240227|2.03|D|22|AI 驱动企业搜索|应用|企业服务|Lightspeed Venture Partners, Kleiner Perkins, Sequoia, Databricks Ventures| |Figure|20240224|6.75|B|27|AI 机器人|应用|机器人|Nvidia, OpenAI, 微软| |Abridge|20240223|1.5|C|8.5|AI 医疗对话转录|应用|医学|Redpoint, Lightspeed Venture Partners, USV, IVP, Spark Capital| |Recogni|20240220|1.02|C||AI 接口解决方案|基础设施|芯片|GreatPoint Ventures, Celesta Capital, Pledge Ventures, Mayfield, DNS Capital| 信息来源:Techcrunch
2025-01-16
Dify公司
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline,可用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。 对于个人研究,推荐单独使用 Dify;对于企业级落地项目,推荐多种框架结合,效果更佳。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-01-16
我想为公司员工培训下AI基础入门使用技巧,帮我写一个课程大纲
以下是为您提供的公司员工 AI 基础入门使用技巧培训课程大纲: 一、AI 基本概念 1. 人工智能的定义和术语 2. 主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等)及联系 3. 历史、当前应用和未来发展趋势 二、AI 学习资源与路径 1. 推荐的入门文章和学习资料 2. 为初学者设计的课程,如李宏毅老师的课程 3. 在线教育平台(Coursera、edX、Udacity)课程介绍 三、AI 应用领域与选择 1. 图像、音乐、视频等领域介绍 2. 根据兴趣选择特定模块深入学习的建议 四、提示词技巧 1. 提示词的重要性和作用 2. 掌握提示词的方法和技巧 五、实践操作 1. 理论知识的实践应用 2. 分享实践作品和经验 六、体验 AI 产品 1. 介绍常见的 AI 聊天机器人(ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等) 2. 了解其工作原理和交互方式 七、AI 在企业中的应用 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策 员工培训计划 流程优化 AI 伦理和政策 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计 个性化学习路径 创新教学方法 AI 素养教育 希望这个课程大纲能满足您的需求,帮助员工更好地了解和应用 AI 基础知识。
2025-01-16