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现在市场的中的AI大模型都有哪些,各自有什么特点

Answer

目前市场中的部分 AI 大模型及特点如下:

  • 北京企业机构:
    • 百度:文心一言,网址:https://wenxin.baidu.com
    • 抖音:云雀大模型,网址:https://www.doubao.com
    • 智谱 AI:GLM 大模型,网址:https://chatglm.cn
    • 中科院:紫东太初大模型,网址:https://xihe.mindspore.cn
    • 百川智能:百川大模型,网址:https://www.baichuan-ai.com/
  • 上海企业机构:
    • 商汤:日日新大模型,网址:https://www.sensetime.com/
    • MiniMax:ABAB 大模型,网址:https://api.minimax.chat
    • 上海人工智能实验室:书生通用大模型,网址:https://intern-ai.org.cn

这些大模型在聊天状态下具有不同特点:

  • 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax
  • 目前不能进行自然语言交流的:昇思、书生
  • 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)
  • 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成

此外,阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。

中国大模型面临的真实问题包括:

  • 原创大模型:稀少而珍贵,需要强大技术积累和持续高投入,风险大,一旦竞争力不足,投入可能付诸东流。
  • 套壳开源大模型:务实的发展路径,需在借鉴中实现突破创新。
  • 拼装大模型:将小模型拼接,试图整合资源实现飞跃,但整体性能并非简单相加。

在 AI 市场与 AI 产品经理方面:

  • AI 创业市场:一方面行业大佬认为是比移动互联网更大的红利;另一方面观点有碰撞。当前 OpenAI 虽估值高但未盈利,大模型创业可能成泡沫,但 AI 应用不会。小参数大模型盛行,利于开发者。2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用出现。
  • 对于 agent 智能体,个人看好在社交和游戏中的应用。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com智谱AI(GLM大模型)https://chatglm.cn中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn百川智能(百川大模型)https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/MiniMax(ABAB大模型)https://api.minimax.chat上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——能生成Markdown格式的:智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由AI生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有15元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成阿里通义千问、360智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中,广东省2家和其他省市1家也将陆续开放据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品

中国大模型面临的真实问题:登顶路远,坠落一瞬

1.第一类是原创大模型。这类模型就像是AI世界中的"独角兽",稀少而珍贵。创造原创大模型需要强大的技术积累,同时还需要持续的高投入。然而,这条路充满风险。正如马斯克所说:"当某件事情足够重要时,即使概率对你不利,你也要去做。"原创大模型的开发者们正是秉持着这种精神,在未知的领域不断探索。但是,一旦模型未能展现出足够的竞争力,这些大规模的投入就可能付诸东流。2.第二类是套壳开源大模型。这种策略反映了一种务实的发展路径,利用现有资源快速迭代和改进。在这条“赛道”上,需要思考如何在借鉴中实现真正的突破和创新。3.第三类是拼装大模型。这种方法将过去的小模型拼接在一起,形成一个参数量看似很大的大模型。这种策略体现了一种独特的创新思维,试图通过整合已有资源来实现质的飞跃。然而,正如系统理论所示,整体的性能并不仅仅是各部分的简单相加。在这三类模型中,原创大模型的数量最少,也最具挑战性。它们需要强大的技术积累、持续的高投入,以及面对巨大风险的勇气。然而,当市场上已经出现了足够好的基础大模型时,其他公司应该转向挖掘新的价值点。比如,探索大模型在不同领域的应用,或者开发中间层服务,如训练、数据处理、算力服务等。但现实是,大多数参与者仍在追逐所谓的原创大模型,又担心风险太高,导致大量套壳和拼装大模型的出现。

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

一方面,是行业大佬做出预判,这是一波比移动互联网更大的红利。另一方面,很多观点在碰撞。我个人认同傅盛和朱啸虎两位老总的观点(两位老总在去年这个时候有一些观点碰撞,今年达成了和解),详见《傅盛朱啸虎一年再辩AI大模型一年之变》。个人总结:1)当前OpenAI虽然估值高但还没盈利,是否会成为泡沫是一个可讨论的话题。个人看法:就看GPT5什么时候出来了,大模型创业可能会成为泡沫,但AI应用不会,还是认可这是堪比移动互联网的红利。2)小参数大模型开始盛行,苹果等公司也专注小参数,为了在手机端即可跑模型应用,对开发者是利好。3)2024下半年会有一批有代表性的AI应用跑出来。个人看法:仅针对agent智能体来说的话,个人看好在社交和游戏中的应用,传统游戏如诸神、赛马娘等,带有模拟经营和养成的属性,玩家是上帝视角,但不是真养成,之前的可能性都是预设好的。而agent智能体能实现模拟现实的养成,不同角色在游戏中恋爱结婚生子,每个家庭再养育出不同属性的新角色,此时一个游戏就是一个虚拟世界。有没有一种可能,我们其实就是造物者创作的一个个智能体?再推荐由前PDD与前今夜酒店特价的两位老师主理的《AI炼金术》,新一期播客中也聊到了AI产品与创业,里面几个观点很有意思:1)站在AI很重要的角度,AI创业没有蓝海,都是红海;2)先考虑这个市场有多少肉,再考虑这个市场有多少狼抢;

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我该如何使用AI提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 什么是提示词: 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容应准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 编写提示词的建议: 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言:尽量简单、清晰,避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求:明确格式或风格要求。 使用示例:如有特定期望结果,提供示例。 保持简洁:简洁明了,避免过多信息。 使用关键词和标签:帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整。 4. 对 AI 的认识: 基于 AI“似人”的一面,要接受其存在的“不稳定性”,可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-01-22
分析英文期刊论文的ai有哪些?哪个好用?
以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下是一些常见的文章润色 AI 工具: 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择;对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-22
你这里有AI报告的合集吗
以下是为您提供的部分 AI 报告合集: 2024 年 5 月 9 日: 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日: 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日: 《 Fastdata 极数:《》 《》 清华大学五道口金融学院:《》 国盛证券:《》 托尼·布莱尔全球变化研究所:《》 腾讯云:《》 您可以在以下链接查看更多详细内容:
2025-01-22
有什么ai 可以用来核实信息
以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容: 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界,比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务,那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI,例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网,Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览,还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己,给出的解释可能是编造的,且可能被不道德地用于操纵或作弊,用户要对其输出负责。
2025-01-22
输出一个“BIM工程师如何用AI辅助工作”的PPT
很抱歉,目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作: 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化,提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测,例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控,及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型,以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。
2025-01-22
如何系统地学习AI
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。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。 3. 学习基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(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。 阅读入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目: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,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 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。 7. 开始学习之旅: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 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,获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区:如,按照新手指引入门,避免走弯路。
2025-01-22
SD模型
Stable Diffusion(SD)模型是由 Stability AI 和 LAION 等公司共同开发的生成式模型,参数量约 1B,可用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等任务。 文生图任务是将文本输入到 SD 模型,经过一定迭代次数生成符合描述的图片。例如输入“天堂,巨大的,海滩”,模型生成美丽沙滩图片。 图生图任务在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示重绘输入图片使其更符合描述,如在沙滩图片上添加“海盗船”。 输入的文本信息需通过“桥梁”CLIP Text Encoder 模型转换为机器数学信息。该模型作为 SD 模型中的前置模块,将输入文本编码生成 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。 目前 SD 模型使用的是中的 Text Encoder 模型,其只包含 Transformer 结构,由 12 个 CLIPEncoderLayer 模块组成,模型参数大小为 123M,输出 Text Embeddings 的维度为 77x768。 以下是相关资源获取方式: SD 模型权重:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复“SD 模型”,可获得包含多种模型权重的资源链接。 SD 保姆级训练资源:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复“SDTrain”,可获得包含数据处理、模型微调训练及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码等全套资源。 Stable Diffusion 中 VAE、UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图:关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复“SD 网络结构”,即可获得网络结构图资源链接。
2025-01-22
到今天,大语言模型还会产生“幻觉”吗
截至今天,大语言模型仍会产生“幻觉”。 大语言模型偶尔会根据输入输出一些荒谬或不符合事实的内容,目前各家大语言模型在该问题上的表现都不尽如人意。产生“幻觉”的原因包括: 1. 样本存在错误(Imitative Falsehoods):如果大语言模型学习的“教材”中有错误,它也容易给出错误回答。缓解该问题的一个办法是上采样(Up Sampling)。 2. 信息过时(Outdated Factual Knowledge):以前正确的信息现在可能过时了。 此外,大语言模型通过训练数据猜测下一个输出结果,可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。如果在其训练过程中,模型被暴露于大量知识之中,它并没有完美地记忆所见到的信息,并不十分清楚自己的知识边界,可能会尝试回答有关深奥话题的问题,并虚构听起来有道理但实际不正确的内容。 在构建应用程序时,可以使用一些技术来避免这种情况,例如要求模型先从文本中找到相关引文,然后使用引文回答问题,并将答案追溯回源文件,这通常有助于减少“幻觉”的发生。
2025-01-22
本地部署大模型
以下是关于本地部署大模型的详细步骤: 1. 部署大语言模型: 下载并安装 Ollama: 根据电脑系统,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 http://127.0.0.1:11434/ 复制进浏览器,若出现相关字样则表示安装完成。 下载 qwen2:0.5b 模型(若设备充足可下载更大模型): Windows 电脑:点击 win+R,输入 cmd 点击回车。 Mac 电脑:按下 Command(⌘)+Space 键打开 Spotlight 搜索,输入“Terminal”或“终端”,选择“终端”应用程序。 复制相关命令行,粘贴进入并回车,等待自动下载完成。 2. ComfyUI ollama 本地大模型部署: 先下载 ollama 安装,安装完成后可在电脑桌面右下角或隐藏图标中找到。 下载对应的模型,选择模型并复制对应的命令。 打开命令行界面,输入对应的模型获取命令,等待下载完成。 模型下载后会保存到 D:\\ollama\\blobs 。 进行 docker 安装,安装会下载一些文件,安装后更改目录,不要放在 C 盘。 进行 Open webui 安装,输入相关命令,安装成功后回到 docker,点击会自动打开网页,第一次使用需注册账号,选择下载好的模型即可开始使用。 3. 错误解决: 端口占用问题,在 Windows 上可能出现,运行相关两条命令可解决。 4. 相关链接: comfyuiollama:https://github.com/stavsap/comfyuiollama?tab=readmeovfile Ollama:https://ollama.com/ docker:https://www.docker.com/ Open webui:https://openwebui.com/ 此外,还有一篇思路来源于视频号博主黄益贺的相关内容,作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。文中提到读完本文可以学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、通过搭建本地聊天工具了解 ChatGPT 信息流转、RAG 的概念及核心技术、通过 AnythingLLM 软件搭建完全本地化的数据库等内容。虽然大多数人不需要自己部署大模型,但期望通过本文的指导能够折腾一遍,从而做到知其然且知其所以然。
2025-01-22
大模型评分
大模型评分通常会根据不同的赛事或评估体系有所差异。 在金融行业的大模型挑战赛中,评测任务形式为给定一组参考文档和问题,要求模型按指定格式生成答案。赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案对比,并根据关键字段命中情况进行评分。评分公式涉及关键词命中总次数、关键词总数、小题数和得分等参数。例如在示例问题中,根据每个小题的回答正确情况计算得分,完全正确得满分 1 分,部分正确则根据命中比例计算得分。 在其他的大模型评估方面: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台,旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。地址:https://github.com/FlagOpen/FlagEval 。 CEval 构造了一个覆盖多个学科的中文知识和推理型测试集,并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。地址:https://github.com/SJTULIT/ceval 。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准,以众包方式提供匿名、随机的对战,并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。地址:https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb 。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式:alpaca_eval 和 alpaca_eval evaluate_from_model 。评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、通过指定的自动标注器计算胜率等步骤。相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 具有较低的经济成本和时间成本。
2025-01-22
有哪些能够本地部署的AI视频生成模型
以下是一些能够本地部署的 AI 视频生成模型: 1. Stable Video Diffusion 模型: 准备工作:手动下载相关内容,分别放到指定路径。 模型选择:点击下拉箭头选择不同模型版本,勾选 load Model。 视频创作:支持图生视频,图片来源可选择 Midjourney、Stable Diffusion 等生成的图片,上传到 SVD 进行视频生成,可调节左侧参数控制效果。 保存路径:生成的视频在 outputs 下。 2. LTXVideo 模型: 基于 2B 参数 DiT,能够以 768x512 分辨率生成 24 FPS 的视频,速度比观看还快。 专为 RTX 4090 等 GPU 优化,使用 bfloat16 精度,实现高效内存使用且不影响质量。 ComfyUI 现已支持该模型,用户只需下载模型文件并获取工作流即可在本地运行。 3. Sora 模型: 功能:文生视频、图生视频、视频生视频,支持多种视频定制选项,如分辨率、视频长度和视频风格;具有故事板功能,允许用户通过时间线指导视频中的多个动作;提供混音和编辑功能,包括视频混音、延伸和剪辑、创建循环视频等;还有混合功能,可将两个视频场景合并成一个新的场景。 费用和订阅套餐:对于拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户,使用包含在现有订阅中。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数,OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成,500 次正常速度的视频生成次数。用户可根据需要选择更高分辨率的视频生成,但可能会减少每月使用次数。发布初期,某些地区(如欧洲和英国)可能会有延迟。
2025-01-21
国内文生图模型
以下是关于国内文生图模型的相关信息: Recraft 模型:用 8 个月自研模型,包含处理数据的模型、标注工作、训练 OCR 模型、新构建的数据集等。Recraft 生成带有长文本图像的流程图解,但存在生成默认是外国面孔而非亚洲面孔且生成的亚洲人不太自然的情况,可能与数据集有关。只有少数公司真正从头训练模型,创建自己的模型困难且成本高,需要超强团队和资金。 模型能力方面: 文本编码器的能力是文生图模型语义理解能力的关键。一开始大部分模型使用 CLIP 作为文本编码器,但存在一些问题。新的模型纷纷优化文本编码器能力,如引入更大更强的 T5XXL 或结合多个特征,但开源模型在中文生图方面能力一般。 腾讯开源的 HunyuanDiT 是较可用的中文生图模型,但仍存在优化空间。 Kolors 是最近开源的给力文生图模型,改进全面,技术实力强。
2025-01-21
transfer的特点是什么
Transformer 模型具有以下特点: 1. 基于注意力机制,能够处理单词的上下文,使单词的向量表示更具语义准确性。 2. 是一种使用注意力机制的编码器解码器模型,可以利用多元化的优势,同时处理大量数据。 3. 由编码器和解码器组成,编码器对输入序列进行编码并将其传递给解码器,解码相关任务的表示。 4. 编码器在结构上相同但具有不同的权重。 5. 可以非常有效地并行化,只要有合适的硬件,就能训练出非常大的模型。 6. 扩展性极佳,与巨大的数据集结合能产生令人惊讶的效果。 在数据转移方面,其特点包括: 1. 数据主体已明确同意拟议的转移,并在被告知由于缺乏充分性决定和适当保障措施而可能存在的风险后。 2. 转移对于数据主体与控制者之间合同的履行或应数据主体请求采取的合同前措施的实施是必要的。 3. 转移对于为数据主体的利益而在控制者与另一自然人或法人之间订立或履行合同是必要的。 4. 转移对于公共利益的重要原因是必要的。 5. 转移对于确立、行使或辩护法律主张是必要的。 6. 转移对于保护数据主体或其他人的重大利益是必要的,前提是数据主体在身体上或法律上无法给予同意。
2025-01-10
coze中的工作流 智能体 应用 bot 分别有什么特点差异共同点,作为新手小白应该如何逐步上手
Coze 中的工作流、智能体、应用 Bot 具有以下特点、差异和共同点: 特点: 工作流:包括图像工作流,可进行图像流分类(如智能生成、智能编辑、基础编辑),按照构架配置工作流,调试效果等。 智能体:设定角色,对工作流有详细描述和调用规则,能实现从简单到复杂的不同流程自动化。 Bot:有不同的运作模式(单智能体模式和多智能体模式),可选择模型,配置技能(如插件、工作流、图像流和触发器等),还有知识区域和记忆区域。 差异: 工作流侧重于具体的任务流程配置和图像处理方面。 智能体更注重角色设定和工作流的调用规则。 Bot 则在运作模式、模型选择和技能配置上有独特之处。 共同点: 都与 Coze 平台相关,相互配合以实现各种功能。 对于新手小白逐步上手的建议: 先了解 Coze 平台的基本操作和界面。 从简单的图像工作流开始尝试,熟悉工作流的创建和配置流程。 逐步学习智能体的设定和工作流的调用规则。 再深入研究 Bot 的模式选择、模型选择和技能配置。 参考平台提供的示例和教程,多进行实践和调试。
2024-12-31
ChatGPT除了优缺点,还有哪些特点
ChatGPT 具有以下特点: 普通版: 基于 GPT3.5 架构,能生成自然语言文本,包括对话、文章、翻译等。 有数亿参数和广泛语言知识,能提供高质量自然语言处理服务。 支持多种语言,可对输入文本进行翻译。 能处理问答、自动文本摘要、对话生成等各类任务。 可通过 API 接口调用,方便集成。 Plus 版: 是普通版的升级版,增加新功能和特性,提升自然语言处理质量和效率。 拥有更多参数,能更好理解输入文本上下文和语境。 采用更先进模型架构和算法,提高生成文本准确性和连贯性。 支持更多语言,翻译效果更好。 能处理更复杂任务,如自动文本摘要、情感分析、语义理解等。 支持更丰富 API 接口,方便集成到各种应用中。 其他方面: 会存在一本正经胡说八道、高度依赖数据且不受约束的情况,但可通过提示词技巧减少发生概率。 对数据依赖程度高,其参数和学习材料规模不断增大。 没有人类的法律和道德观念。 能够生成各种流程图、时序图等,可采用语法渲染成图形的方式,优点是只用关注逻辑、文本即图形且方便嵌入 markdown 文件、具有多样性,缺点是有点抽象。
2024-12-03
文心一言的开发公司是谁,功能特点,优势性和局限性请帮我简要概括
文心一言是由百度开发的全新一代知识增强大语言模型。 功能特点: 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。 在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。 各项能力表现均衡且大部分能力水平较高。 能力栈广泛,可应用场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 优势: 能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 局限性: 从某些测试和感觉来看,其能力水平可能在 GPT3 的阶段,输出内容的可靠性与 ChatGPT 相比还有差距。
2024-11-22
通往aji之路的开发公司,功能特点,付费免费情况
通往 AGI 之路是一个开源的 AI 知识库和社区,由 AJ 创建。以下是关于它的一些信息: 课程推荐: 推荐了 B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟,内容很棒。 野菩萨的 AIGC 资深课由工信部下属单位人民邮电出版社开设,是全网技术更新最快的课程之一,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。 活动与创作: 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动。 有 AI 星图及相关创作。 炼丹操作:16 号晚上中老师会带大家动手炼丹,炼丹需提前准备一些图。 关于付费免费情况:部分课程免费,如 B 站 up 主 Nally 的课程;野菩萨的 AIGC 资深课为知识付费课程。 需要注意的是,目前没有明确提到通往 AGI 之路的开发公司。
2024-11-22
豆包的开发公司、功能特点、是否免费
豆包是由字节跳动开发的。 功能特点包括: 作为聊天工具,无需科学上网,无收费,不需要登录可以直接使用,有案例,点击预设问题即可开始尝试,注册可用微信或手机号,5 分钟即可完成。 能够精准理解复杂指令,不仅看得懂中英文提示词,还对成语和专有名词“门儿清”。 无需描边涂抹,仅使用简单的自然语言,就能换背景、转风格,或者在指定区域进行元素的增删和替换,支持多轮操作,能够让用户对同一图像进行连续的创意编辑。 豆包是免费使用的。
2024-11-22
在医疗场景,现在有哪些应用
在医疗场景中,AI 有以下应用: 1. 医学影像分析:可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,辅助诊断疾病。 2. 药物研发:能够加速药物研发过程,比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:通过分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 疾病的诊断与预测:例如利用大模型进行疾病的早期诊断和病情发展预测。 6. 新药物发现:如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 7. 中医应用:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率,未来有望实现 24 小时独立问诊开药。 8. 医学问答:像 DoctorGPT 这样的模型,能够准确回答各种医学问题。
2025-01-20
现在有哪些好用的图片生成,或者是修改美化的人工智能,尽量少要一些国内的
目前比较成熟的国外图片生成或修改美化的 AI 产品主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格可选,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果很好。 这些 AI 模型通过组合技术如扩散模型、大型视觉转换器等,可根据文本或参考图像生成有创意且质量不错的相似图像输出,但仍存在一些局限,如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。
2025-01-20
chatgpt现在进化到什么地步了
ChatGPT 目前的发展情况如下: 早期 OpenAI 推出 ChatGPT 时称其为一种模型,后来在帮助页面中又称其为一种服务。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)。 GPT4 于 2022 年 8 月完成训练,是 OpenAI 的旗舰项目,特别强调指令遵循能力,但存在可靠性问题,还不是最终的进化完成体,不过综合能力优秀。 开发过程中,研究人员将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型,结果表明 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理自身潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。 ChatGPT 的出现标志着聊天机器人技术的巨大进步,为人机交互带来了更加自然、智能的体验。它的“Generative”是通过结合上文计算下一个字的概率生成内容,“Pretrained”是基于海量的预训练数据集学习知识。
2025-01-20
ai现在主要用于哪个方面
人工智能(AI)目前已广泛应用于多个领域,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。 药物研发,加速研发过程。 个性化医疗,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术,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。 信用评估,辅助贷款决策。 投资分析,帮助投资者做出明智决策。 客户服务,提供 24/7 服务。 3. 零售和电子商务: 产品推荐,根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化,改善搜索结果和购物体验。 动态定价,根据市场需求调整价格。 聊天机器人,回答客户问题。 4. 制造业: 预测性维护,避免机器故障停机。 质量控制,检测产品缺陷。 供应链管理,优化供应链提高效率。 机器人自动化,提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶技术,实现自主导航驾驶。 车辆安全系统,预防事故。 个性化用户体验,根据偏好调整车辆设置。 预测性维护,减少停机和维修成本。 生产自动化,提高制造效率和质量。 销售和市场分析,制定营销策略。 电动化和能源管理,优化电池使用和充电策略。 共享出行服务,提高服务效率和满意度。 语音助手和车载娱乐,方便控制和获取信息。 车辆远程监控和诊断,及时了解车辆状况。
2025-01-19
现在AI领域做语音模型比较好的有哪几家?音色复刻做的比较好的有哪些
在 AI 领域,做语音模型较好的有阿里,其 CosyVoice 语音合成模型有以下特点: 精细控制:能生成符合性别、年龄和个性特征的声音。 自然模拟:可模拟笑声、咳嗽和呼吸等人类语音自然特征。 情感和风格:能够为声音添加情感和风格,更具表现力。 GitHub 链接:https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice 相关链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818942399705710700 。但关于音色复刻做的比较好的,上述信息中未明确提及。
2025-01-19
现在页面UI生成有好用的AI辅助思路么
以下是关于页面 UI 生成的一些好用的 AI 辅助思路: 1. 使用 Midjourney 生成 UI 界面:如果想指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加一段页面指令描述,例如“landing page”“Profile Page”等。通过一系列操作,会发现 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错,适合在 APP 设计的初始阶段,如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 2. 推荐的网页原型图生成工具: 即时设计:https://js.design/ ,是可在线使用的“专业 UI 设计工具”,更注重云端文件管理、团队协作等。 V0.dev:https://v0.dev/ ,Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统,能通过文本或图像生成代码化的用户界面。 Wix:https://wix.com/ ,用户友好的 AI 工具,无需编码知识即可创建和自定义网站,提供多种模板和设计选择。 Dora:https://www.dora.run/ ,使用 Dora AI 可通过一个 prompt 借助 AI 3D 动画生成强大网站。 3. 案例教程:在开发游戏时,让 AI 生成羊、狼、锤子、栅栏、胜利图片、失败图片等元素,其中部分元素生成较顺利,部分需多次尝试。生成的 HTML 代码简洁,CSS 结构不错但部分定位模式需调整。个人感觉 AI 生成的东西不能完全信任,仍需人工调整,学习和请教专家也是必要的。
2025-01-18