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不同厂家的AI产品是底层算法不一样吗？比如ChatGPT和豆包

Answer

不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。

以常见的 ChatGPT 和豆包为例，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的，其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的，也有其自身的算法设计和优化。

在当前的 AI 领域，大多数 AI 应用程序都由大型语言模型（LLMs）驱动，其中只有几个基础模型，由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT-3.5 和 GPT-4，Google 有 Bard 等。

从相关的访问量数据来看，不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份，ChatGPT 的访问量较高，而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异，只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。

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References

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

当我们现在谈论人工智能时，我们通常谈论的是大型语言模型或简称为LLMs。大多数AI应用程序都由LLM驱动，其中只有几个基础模型，由少数几个组织创建。每家公司都通过聊天机器人直接访问他们的模型：OpenAI制作了GPT-3.5和GPT-4，它们驱动了[ChatGPT](https://chat.openai.com/)和微软的[Bing](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx&sydconv=1)（在Edge浏览器上访问）。Google在[Bard](https://bard.google.com/)的标签品牌下有各种模型。Anthropic制造了Claude和[Claude 2](https://claude.ai/)。还有其他我不会讨论的LLMs。第一个是[Pi](https://pi.ai/talk)，一个由Inflection构建的聊天机器人。Pi针对对话进行了优化，真的、真的想成为你的朋友（真的，试试看我在说什么）。它不喜欢做除了聊天之外的任何事情，尝试让它为你工作是一种令人沮丧的事情。我们也不会涵盖任何人都可以使用和修改的各种开源模型。它们通常对今天的普通用户来说不是很容易使用或有用，但是有真正的希望。未来的指南可能会包括它们。因此，这是一份快速参考图表，总结了LLM的现状：

聊天机器人Top20

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|4月访问量（万Visit）|相对3月变化||-|-|-|-|-||1|ChatGPT|AI ChatBots|180600|0.021||2|‎Google Gemini|AI ChatBots|41440|-0.044||3|Claude|AI ChatBots|6597|0.213||4|POE|AI ChatBots|4816|-0.04||5|Google bard|AI ChatBots|3307|-0.244||6|Kimi智能助手|AI ChatBots|1957|0.607||7|百度文心一言|AI ChatBots|1683|0.138||8|MaxAI.me|AI ChatBots|1130|2.079||9|DeepAI|AI ChatBots|1033|0.038||10|阿里通义千问|AI ChatBots|677|0.327||11|FlowGPT|AI ChatBots|525|0.098||12|Monica|AI ChatBots|522|0.09||13|popai|AI ChatBots|410|0.07||14|Sider|AI ChatBots|360|0.008||15|抖音豆包AI|AI ChatBots|343|0.266||16|MyShell|AI ChatBots|290|0.737|

聊天机器人Top20

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|6月访问量（万Visit）|相对5月变化||-|-|-|-|-||1|ChatGPT|AI ChatBots|285800|0.144||2|‎Google Gemini|AI ChatBots|34150|-0.185||3|Claude|AI ChatBots|6501|-0.009||4|POE|AI ChatBots|4379|-0.119||5|Kimi智能助手|AI ChatBots|2280|0.013||6|Google bard|AI ChatBots|1844|-0.235||7|百度文心一言|AI ChatBots|1660|-0.068||8|DeepAI|AI ChatBots|945|-0.149||9|阿里通义千问|AI ChatBots|808|0.007||10|MaxAI.me|AI ChatBots|735|-0.226||11|抖音豆包AI|AI ChatBots|621|0.178||12|Monica|AI ChatBots|576|-0.066||13|Sider|AI ChatBots|483|-0.014||14|FlowGPT|AI ChatBots|428|-0.212||15|popai|AI ChatBots|368|-0.232|

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2025-03-29
節點 ai
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2025-03-28
问题定义： 1. 核心问题陈述：创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息：公司举办AI创新大赛，个人参赛，主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能，公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定：聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求： 1. 内容范围： - 必须包含：整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉，您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例： 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作，以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求，结合先进的 AI 技术，提出创新的解决方案，提升财务工作的效率和质量，为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测，为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响，提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术，对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型，及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理，降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据，实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表，提高工作效率。 运用 AI 辅助审计，提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例，展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果，如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考，您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
帮我推荐几个好用的AI工具
以下为您推荐一些好用的 AI 工具： AI 新闻写作工具： 1. Copy.ai：功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，智能算法能根据用户信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 3. Jasper AI：主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 内容仿写 AI 工具： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 是由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 写代码或辅助编程的 AI 产品： 1. GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能为程序员快速提供代码建议。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，能快速生成代码。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力，了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手，基于自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium：由 AI 驱动，通过提供代码建议、重构提示和代码解释帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多相关工具可查看： 1. 更多 AI 写作类工具：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 2. 更多辅助编程 AI 产品：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具功能和适用场景可能不同，您可根据自身需求选择最适合的工具。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-28
有没有好的AI爬虫工具
以下是为您推荐的一些 AI 爬虫工具： FireCrawl 开源爬虫工具：无需站点地图，可抓取任何网站的所有可访问子页面。抓取内容可转换为 Markdown 格式，支持 JavaScript 动态内容，并提供易用 API，简化内容爬取和转换。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1780592067586269465 MediaCrawler：支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取，集成 IP 代理池防封，支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。链接：https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-28
推荐一些优质AI信息源，X上的
以下是为您推荐的一些优质 AI 信息源： 1. 在，Grok 能通过 X 平台实时了解世界，还能回答多数其他 AI 系统拒绝的棘手问题，独具幽默回答模式，可避免恶意提问，留下邮件可申请早期测试。 2. 「AI 研究报告》中文版，这是对 2022 年 10 月2023 年 10 月 AI 现状及进展最为全面的报告。 3. 即刻 App 的“”等免费圈子，这里有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会在此分享。 此外，AI 知识库的信息来源还有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。对于初学者入门，推荐看 Open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。还有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，以及软件 2.0 时代相关内容。
2025-03-28
chatgpt4.5的使用方法
以下是关于 ChatGPT 4.5 的使用方法： 1. 目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5、GPT4 和 ChatGPT 4.5 三个版本。ChatGPT 4.5 发布后引起关注，其可以免费体验，但免费体验次数有限。 2. GPT3.5 为免费版本，拥有账号即可使用，但智能程度不如 ChatGPT 4.5，且无法使用 DALL.E3 等功能和插件。 3. ChatGPT 4.5 的知识更新到 2023 年 10 月，而 ChatGPT 4 更新到 2023 年 12 月。 4. 若想使用更多功能更智能的 ChatGPT 4.5，需要升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。GPT4 还有团队版企业版，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 5. 关于注册、安装和订阅的详细步骤，您可以参考相关文章，如作者为 JessieZTalk 的亲测文章（原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tzCVGrwgeG6Bss83Xmep0g ）。
2025-03-28
deepseek与chatgpt的区别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下区别： 1. 在 App Store 排名方面，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部，也没有做任何市场投放，完全依靠技术实力和口碑赢得用户认可。 3. 技术特点上，DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一，且开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 4. 创新模型 R1 Zero 方面，跳过了监督微调进行训练，且发现模型的思考能力可以自我涌现，具有革命性。 5. 影响方面，DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，Meta 内部对其出色表现感到震惊，其低成本和高性能使得英伟达市场地位受到挑战，导致股价下跌、市值蒸发。 6. 对于未来展望，开源模型的进步将超越闭源模型，顶级模型推理价格急速下降，技术更加普惠平权，AI 编程效率提升、门槛降低，创作能力不断提升，催生更多可消费内容形式。 此外，ChatGPT 采用人们熟悉的聊天框，形成单线程任务，而 flowith 跳出单一聊天框，用画布和节点构建多线程思维流，更适用于深度内容生成，其由资料库、创作画布、内容编辑三部分组成，优势在于可自由调用不同 AI 模型处理不同任务，涵盖文字和图片生成，任务能有机组合形成同频任务流。
2025-03-27
deepseek与chatgpt之间的差别
DeepSeek 与 ChatGPT 存在以下差别： 1. App Store 排名：DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与推广：DeepSeek 没有市场部和市场投放，依靠技术实力和口碑获得认可；而 ChatGPT 可能有不同的推广策略。 3. 性能与成本：DeepSeek R1 效果比肩顶尖闭源模型 o1，价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新：DeepSeek R1 开源让行业认知拉齐，得到尊重和喜爱；ChatGPT 可能在开源方面有所不同。 5. 创新模型：DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）训练，且发现模型思考能力可自我涌现。 6. 影响：DeepSeek R1 的发布引发美国科技界恐慌，挑战英伟达市场地位；ChatGPT 也有其自身的影响。 此外，游戏科学创始人冯骥称 DeepSeek 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。相关报道还指出 DeepSeek R1 在美国 App Store 夺冠，成为开源 AI 领域的领军者。
2025-03-27
chatgpt是什么
ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。它是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但其智能程度不如 GPT4，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）、GPTs 商店和高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月。此外，GPT4 还有团队版和企业版，功能更多，限制更少，但费用也更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，可省去很多日后的注册流程。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 从 OpenAI 的官网可知，2022 年宣发时称 ChatGPT 是一种模型，而在官网的帮助页面中称其是一种服务。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）。
2025-03-27
chatgpt
ChatGPT 是一种基于 GPT 架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。 它的工作原理是：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本。具体来说，它能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。其神经网络由大量简单元素组成，基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”（无循环等）。 ChatGPT 在生成文本方面表现出色，结果通常接近人类所产生的。但它也有一些限制，例如在训练（学习）时，其使用的策略可能与大脑不同且效率较低，内部没有“循环”或“重新计算数据”，这限制了其计算能力。 目前 ChatGPT 官网有两个版本，GPT3.5 是免费版，拥有账号即可使用，但智能程度不如 GPT4，且无法使用 DALL.E3 等插件。GPT4 的 PLUS 套餐收费标准为 20 美金一个月，还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号前，建议先注册一个谷歌账号，因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录，注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证，过程简单。
2025-03-25
什么是ChatGPT
ChatGPT 是一种基于 GPT（生成式预训练变换器）架构的人工智能模型，由 OpenAI 开发。 它是一种自然语言处理（NLP）工具，能够理解和生成接近人类水平的文本。目前 ChatGPT 官网有两个版本，分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本，拥有 GPT 账号即可使用，但智能程度不如 GPT4 高，且无法使用 DALL.E3（AI 画图功能）和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4，需升级到 PLUS 套餐，收费标准为 20 美金一个月，此外还有团队版和企业版，功能更多、限制更少，但费用更贵，一般推荐使用 PLUS 套餐。 ChatGPT 的基本概念是从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本，然后训练神经网络生成“类似”的文本，特别是能够从“提示”开始，继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由简单元素组成，尽管数量庞大。其基本操作是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。但这个过程能产生成功地“类似于”网络、书籍等内容的文本，不仅是连贯的人类语言，而且“说的话”遵循其提示，利用其“读到”的内容。 ChatGPT 实质功能是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。GPT 作为大脑，也就是模型需要通过材料学习不断训练，训练方式不是记忆而是学习“提问和回答的通用规律”，学习后的模型可以实现举一反三。但它不是搜索引擎的升级版，可能会出现“幻觉”，混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，存在缺乏及时性和准确性的缺点。
2025-03-21
以DeepSeek R1为代表的推理模型，与此前模型（如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型（如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式：在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，从用户初始问题出发，唤醒所需的推理逻辑与知识，进行多步推导，提升最终回答的质量。 3. 训练方式：在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。此外，DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型，形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升，在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
豆包AI有网址吗
豆包 AI 是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能。其访问网址是：https://www.doubao.com/ 。 此外，为您提供部分其他 AI 网站的信息： 文心一言：yiyan.baidu.com Beacons AI：beacons.ai Hugging Face：huggingface.co ZeroGPT：zerogpt.com Gamma：gamma.app Gauth：gauthmath.com Feedly：feedly.com Loom：loom.com mailchimp：mailchimp.com prezi：prezi.com Poe AI 平台是一个支持与多个智能 AI 机器人进行实时在线交流的聊天网站，包括 GPT4 等。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。其官网地址是：https://poe.com/ ，可在官网帮助中心上找到具体教程。
2025-03-14
豆包如何克隆声音
以下是关于克隆声音的相关信息： ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接，它能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能克隆原视频中的声音进行配音。群友瑞华进行了测试，相关视频链接为： 。另外，有群友测试了豆包的音色模仿，读大概 20 个字的句子，5 秒就能生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容。 在 Heygen 等网站可以自助购买声音克隆服务。 MiniMax 有两个适合任务的大模型（豆包的也不错）：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可通过其开放平台 https://platform.minimaxi.com/login 进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，无需充值就能玩。接着创建 API Key 并保存好，还可以克隆声音，链接为：https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning 。克隆时有几个地方要填：创建 voice id、上传复刻音频（10 300 秒，尽量安静）、上传音频 prompt（不超过 8 秒的声音）、试听文本（不超过 8 秒声音所念内容），然后勾选用户协议，点击“克隆”选项，过一段时间完成克隆。使用填写的 voice id 生成声音，即为克隆音色生成的声音。
2025-03-11
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况，有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案： 使用豆包即梦： 1. 为其他城市定制艺术字海报：可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词，创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节： 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如，若生成图片中有元素不协调或小细节（如文字笔画、图案）错误，可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡，若首次生成效果不佳，可多次尝试或调整提示词细节抽卡，直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题，创作出满意的海报封面。
2025-03-07
我是一个新手小白，帮构思一下关于如何学习AI的PPT .要求有包括豆包，AI数字人，KIMI,灵犀，如影，剪映，即梦等APP学习技术。都带上APP网址
以下是为您构思的关于如何学习 AI 的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：如何学习 AI 幻灯片 2：目录 1. AI 辅助 PPT 的原理和作用 2. 几款 PPT 生成工具（网站） 3. 相关 APP 介绍 幻灯片 3：AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作 3. 文章生成 PPT，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表 4. 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容 5. 在特定场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT 幻灯片 4：AI 辅助 PPT 的流程 1. 用户输入 2. AI 输出 3. 排版 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版 幻灯片 5：几款 PPT 生成工具（网站） 1. 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ （免费引导好） 2. Mindshow.fun ：http://Mindshow.fun （Markdown 导入） 3. kimi.ai ：http://kimi.ai （选 PPT 助手暂时免费效果好） 4. Tome.app ：http://Tome.app （AI 配图效果好） 5. Chatppt.com ：http://Chatppt.com （自动化程度高） 6. 百度文库：https://wenku.baidu.com （付费质量好） 幻灯片 6：相关 APP 介绍 1. 豆包 2. AI 数字人 3. KIMI 4. 灵犀 5. 如影 6. 剪映（图文成片，只需提供文案，自动配图配音） 7. 即梦 希望以上内容对您有所帮助！
2025-03-05
有没有路径可以围绕DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径
围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面： 首先，通过集成收集 AI 反馈（AIF）聊天模型完成情况，然后利用 GPT4（UltraFeedback）进行评分并二值化为偏好。其中，Step2AIF 在某种程度上是一种 selfplay，通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中，用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pretraining 数据集在数据（tokens）序列组织构象上存在差异，这是一种 Synthetic Data 的路径，关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲，当一个答案是好的答案时，模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率；当一个答案是差的答案时，模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索，接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀，回归第一性原理进行更进一步的本质探寻，以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。
2025-03-04
minimax的大模型算法热点
以下是关于 MiniMax 的大模型算法热点的相关内容： 1. MiniMax 有两个适合特定任务的大模型：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，能应对超长文章；T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可以通过其开放平台（https://platform.minimaxi.com/login ）进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，API 消耗会消耗余额，生成一条 3 分钟的语音，文本模型消耗 1 分钱，语音模型消耗 5 毛钱，克隆音色有额外费用，现优惠 9.9 元。接着创建 API Key 并保存好，以及 groupid。还可以克隆声音，相关链接为 https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning ，有创建 voice id、上传复刻音频及音频 prompt、试听文本等操作，勾选用户协议点击“克隆”选项一段时间后完成克隆，使用填写的 voice id 生成声音。 2. MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，其“星野”是目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 3. MiniMax 近日发布新模型 MiniMax01，采用线性注意力机制和 MoE 架构，显著提升上下文处理能力，支持超长上下文（400 万 Token），在多项学术基准上表现优异，超越许多国际顶尖模型。其开源旨在促进长上下文研究和应用，加速 Agent 时代的到来，通过精细架构设计和训练策略，在处理长输入时实现接近线性的计算效率。
2025-03-28
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的？
人工智能算法的发展历程大致如下： 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大，随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音并识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面，算法通过分析数据和推断模型建立参数，或与环境互动学习，人类可注释数据，环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法，由 Geoffrey Hinton 开创，1986 年发表开创性论文引入反向传播概念，2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作，需要数据，如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（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（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
java程序员怎么转型大模型算法工程师
以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议： 1. 学习相关理论知识：了解大模型的基本原理，包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具：熟悉 LLM 相关技术，如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力：熟悉算法和数据结构，具备扎实的编程基础，尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验： 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程，该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调模型，并了解微调的意义和概念。但需注意，此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息，例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求，了解大模型算法工程师的职责和要求，针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能： 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力，包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理，熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调（尤其是微调）熟练，熟练掌握 huggingface/deepspeed（或其他框架）。 对多模态大模型有一定了解，精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况，有针对性地进行学习和实践，逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。
2025-03-12
所以我可以理解为CNN是一种图像分类识别的AI算法技术吗
卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类识别的 AI 算法技术。 ImageNet 成为深度神经网络革命的首选数据集，其中由 Hinton 领导的 AlexNet 就是基于卷积神经网络（CNN）。自 2012 年以来，在深度学习理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，包括卷积神经网络（CNN）等。 连接主义的全面逆袭从 2012 年开始，欣顿教授和他的学生建立的 AlexNet 就是使用反向传播算法训练的卷积神经网络（CNN），其在图像识别方面击败了当时最先进的逻辑程序。 虽然 CNN 模型取得了显著成果并解决了许多问题，但也存在一些缺陷，如不能从整幅图像和部分图像识别出姿势、纹理和变化，池化操作导致模型不具备等变、丢失很多信息，需要更多训练数据来补偿损失，更适合像素扰动极大的图像分类，对某些不同视角的图像识别能力相对较差。因此，在 2011 年，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络（CapsNet）作为 CNN 模型的替代。
2025-03-07