Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

我想跟踪微软的动态

Answer

以下是微软的相关动态：

  • 1 月 3 日：
    • 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率，论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 ，https://x.com/xiaohuggg/status/1742473942252855795?s=20 。
    • 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT-4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。详情|更多信息 。
  • 1 月 17 日：
    • 微软推出 Microsoft 365 Copilot Chat 基础版支持 GPT-4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建 AI 代理，提升 CRM 和实时服务效率。无缝连接 Office 系列工具显著提高生产力。详情|更多信息 。
  • Microsoft Build 2024：
    • 发布包括大杀器 Copilot Studio 在内的 50+项更新。
    • 硬件层面：与英伟达、AMD 合作，推出新芯片 Cobalt 。
    • 生态层面：与众多模型生态合作，推出 Phi-3-vision 多模态小模型，更新 Azure AI Studio 。
    • 数据层面：Fabric 支持实时智能。
    • 工具链层面：GitHub Copilot 迎来 Extension 。
    • 应用层面：推出 Copilot Team 和 Copilot Studio 。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

1⃣️🤖微软研究团队的新进展:-微软利用合成数据训练AI,减少成本和偏见。-生成了100种语言的文本数据,提高AI训练效率。-论文链接:https://arxiv.org/abs/2401.00368🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1742473942252855795?s=20 2⃣️📔Pile:AI日记软件介绍:-开源界面美观,助力日记撰写和记录。-集成OpenAI API,扩展思想和日记。-AI搜索和问题解答功能,保证安全隐私。-下载链接:https://udara.io/pile/-项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1742427654006202439?s=20 3⃣️👀VCoder:视觉编码器增强模型:-增强LLM的视觉理解和分析能力。-处理分割图和深度图,改善对象感知。-在对象识别任务中表现优于GPT-4V。-项目链接:https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/-代码库:https://github.com/SHI-Labs/VCoder🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1742410353198416282?s=20 4⃣️🎵M2UGen:多模态音乐理解生成模型:-理解音乐风格、乐器、情感,进行音乐问答。-根据文本、图像、视频生成音乐。-编辑音乐仅需文字描述。-该模型由腾讯与新加坡国立大学开发🔗https://x.com/xiaohuggg/status/1742392202482061509?s=20 5⃣️🗣️DreamTalk:人物头像动画生成开源了-使人物照片头像根据音频说话或唱歌。-保持嘴型和表情一致。-代码库:https://github.com/ali-vilab/dreamtalk🔗https://x.com/xiaohug

1月17日 社区动态速览

[@小互（@imxiaohu）](https://x.com/imxiaohu)日报1⃣️微软推出Microsoft 365 Copilot Chat基础版支持GPT-4o，功能包括联网查询、文档处理、内容制作等；高级版支持创建AI代理，提升CRM和实时服务效率。无缝连接Office系列工具显著提高生产力。[详情](https://x.com/imxiaohu/status/1879791303988510736)|[更多信息](https://q.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/microsoft-365-copilot-chat-gpt4o-ai)2⃣️Google将Gemini和NotebookLM集成到Workspace Gmail、Docs等工具新增AI助手，Gemini和NotebookLM Plus捆绑订阅每月仅$14，提供更多自动化工作流功能，性价比大幅提升。[详情](https://q.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-gemini-notebooklm-workspace)3⃣️Kinetix推出全新AI视频技术结合表演视频和文本提示定义角色动作，支持挥手、舞蹈等多种动作和表情变化，可调节速度与节奏，优化角色表现。[详情](https://x.com/imxiaohu/status/1879568868575941109)|[更多信息](https://q.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/kinetix-ai)>>更多详细内容查看[XiaoHu.AI日报](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/T2fUwmHBSiHU6Ukq9Imcu7n7nMh)[@宝玉（@dotey）](https://x.com/dotey)日报

微软大会 Microsoft Build 2024

就在刚刚，微软召开了其年度发布会，Microsoft Build 2024，发布了包括大杀器Copilot Studio在内的50+项更新。如果让我用一句话来形容：微软下场，从系统和云的层面，尝试吃掉所有大的机会。留一些roi不高的事情，让生态玩家通过Extension的方式喝汤于是...在发布的最开始的时候是惊呼，后面就是掌声了（毕竟是开发者大会，然后把开发者的碗砸了）先给大家来一个速读版，标红的地方值得关注&蹲后续：硬件层面：与英伟达&AMD的合作，以及自己新出的新芯片Cobalt生态层面：与众多模型生态进行合作，推出了自己的Phi-3-vision多模态小模型，以及更新了Azure AI Studio数据层面：Fabric支持实时智能工具链层面：GitHub Copilot迎来了Extension应用层面：推出了Copilot Team和Copilot Studio，无比强大的Agent下面是具体信息：[heading2]发布了啥[heading1]硬件与云[content]与英伟达确认全面合作关系（Full-stack partnership），以及他们在Azure上搞的事情（见下图）与AMD是扩大合作关系（Expanded partnership)，并宣布了其新产品ND MI300X V5（好长的名字...），也会在Azure上搞事情：微软自己搞了硬件：Maia&CobaltMaia（这东西去年就有发布），是首个由微软自己设计的AI加速芯片，放在Azure上跑的：新的芯片Cobalt基于Neoverse N系列（N2）Arm CPU设计，专为云端规模化应用性能优化。具体信息可以在aka.ms/AzureCobalt中找到：

Others are asking
微软的AI方面的投资
微软在 AI 方面进行了大量投资。 首先，微软巨额投资了 OpenAI，但 GPT4 并非微软完全自有。微软未将大部分投资的算力直接给 OpenAI 使用，且不久前完成了对 Inflection AI 的收购，准备利用其专业团队和数据集，加上自身合成数据，从头训练一个约五千亿参数规模的 MOE 模型 MAI1。 其次，微软最初向 OpenAI 出资 10 亿美元，以服务器上的计算时间作为回报，随着双方信心增强，交易规模不断扩大，目前微软已向 OpenAI 投入 130 亿美元。 此外，在 2019 年，微软投资 10 亿美元给 OpenAI 成为其最大的机构股东。
2025-01-25
微软自研的大模型是什么
微软自研的大模型包括 MAI1 大模型。MAI1 大模型由 Inflection CEO Mustafa Suleyman 负责，模型规模超过 5000 亿参数，远超微软之前的开源模型，使用 Inflection 技术和数据，但独立于原有项目 Pi。来源：https://t.co/aba77GFcnD 此外，微软还在 Microsoft Build 2024 大会上发布了包括 Phi3vision 多模态小模型等相关内容。
2024-12-13
微软 Sora 的论文
以下是关于微软 Sora 论文的相关信息： 论文标题：Sora:A Review on Background,Technology,Limitations,and Opportunities of Large Vision Models 作者：Yixin Liu,Kai Zhang,Yuan Li,Zhiling Yan,Chujie Gao,Ruoxi Chen,Zhengqing Yuan,Yue Huang,Hanchi Sun,Jianfeng Gao,Lifang He,Lichao Sun 期刊：arXiv 发表时间：2024/02/27 数字识别码：arXiv:2402.17177 摘要：Sora 是一个文本到视频生成的人工智能模型，由 OpenAI 于 2024 年 2 月发布。该模型经过训练，可以根据文本指令生成逼真或富有想象力的场景的视频，并显示出模拟物理世界的潜力。基于公开的技术报告和逆向工程，本文全面回顾了文本到视频人工智能模型的背景、相关技术、应用、剩余挑战和未来方向。我们首先追踪索拉的发展，并研究用于构建这个“世界模拟器”的底层技术。然后，我们详细描述了索拉在从电影制作、教育到营销等多个行业的应用和潜在影响。我们讨论了广泛部署索拉需要解决的主要挑战和局限性，例如确保安全、公正的视频生成。最后，我们讨论了索拉和视频生成模型的未来发展，以及该领域的进步如何能够实现人类人工智能交互的新方式，提高视频生成的生产力和创造力。 背景：Sora 是一项重大突破，类似于 ChatGPT 在 NLP 领域的影响。Sora 是第一个能够根据人类指令生成长达一分钟视频的模型，同时保持较高的视觉质量和引人注目的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧都具有渐进感和视觉连贯性。这是一个里程碑，对生成式 AI 的研究和发展产生了深远影响。如图 2 所示，Sora 在准确解读和执行复杂的人类指令方面表现出非凡的能力。该模型可以生成包含多个角色的详细场景，这些角色在错综复杂的背景下执行特定的动作。研究人员认为，Sora 不仅能熟练处理用户生成的文本提示，还能辨别场景中各种元素之间复杂的相互作用。此外，Sora 的进步还体现在它能够生成具有细微运动和交互描绘的扩展视频序列，克服了早期视频生成模型所特有的短片段和简单视觉渲染的限制。这种能力代表了人工智能驱动的创意工具的飞跃，使用户能够将文字叙述转换成丰富的视觉故事。总之，这些进步显示了 Sora 作为世界模拟器的潜力，它可以提供对所描绘场景的物理和背景动态的细微洞察。为了方便读者查阅视觉生成模型的最新进展，研究者在论文附录汇编了近期的代表性工作成果。 您可以通过以下链接阅读论文原文：https://arxiv.org/abs/2402.17177
2024-08-08
微软AI证书考取的流程是什么
考取微软AI证书的流程通常包括以下几个步骤： 1. 选择证书：确定你想要考取的微软AI证书类型，例如"Azure AI Engineer Associate"（AI102）或"Azure AI Fundamentals"（AI900）。 2. 了解考试内容：访问微软官方网站，了解所选证书的考试大纲、测试的技能点以及考试要求。 3. 学习准备：根据考试大纲，通过官方或第三方提供的教材、在线课程、实验室练习和模拟考试进行学习。 4. 获取学习资源：利用微软提供的资源或参加微软官方认证的培训课程来准备考试。 5. 注册考试：在准备好之后，在微软认证的考试平台上注册并安排考试时间。 6. 参加考试：在预定的时间和地点参加考试，考试可能包括多种题型，如单选题、多选题、判断题等。 7. 考试通过：考试合格后，你将获得微软颁发的AI证书。 8. 认证续订：某些微软认证可能需要定期续订，以保持认证的有效性。 具体步骤可能会有所变化，建议访问微软官方认证页面或相关资源获取最新信息。以下是一些微软AI证书的官方链接，你可以访问了解更多详情： 此外，根据搜索结果，还有一些博客和论坛提供了关于微软AI证书考取的经验和指南，你可以作为参考：
2024-06-13
微软桌面端可以使用GPT-4o吗
微软最新推出的 AIPC 可以使用GPT4o。
2024-05-21
我是想通过平台，创建服务于自己的教育型智能体，有什么推荐的？可以让我自己上传文件，通过文件对我进行教育辅导，并跟踪我的学习记录等等辅助。是需要已有的平台，给我推荐下
以下是为您推荐的创建教育型智能体的相关信息： 情绪主题角色扮演小游戏：来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪，内涵多个相关智能体。本文会按照需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接、总结的顺序进行介绍。 智能体的设计与实现：通常涉及定义目标（明确智能体需要实现的目标或任务）、感知系统（设计传感器系统采集环境数据）、决策机制（定义决策算法根据感知数据和目标做出决策）、行动系统（设计执行器或输出设备执行决策）、学习与优化（如果是学习型智能体，设计学习算法使其能从经验中改进）。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。目前已有的平台中，您可以进一步了解相关的教育类智能体开发平台，如一些知名的在线教育技术服务提供商的平台。
2024-09-11
我是想通过平台，创建服务于自己的教育型智能体，有什么推荐的？可以让我自己上传文件，通过文件对我进行教育辅导，并跟踪我的学习记录等等辅助。
智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：这种智能体根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。像机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 对于您想要创建服务于自己的教育型智能体，并能上传文件、进行教育辅导和跟踪学习记录等辅助的需求，您可以考虑基于学习型智能体进行开发和定制，使其能够适应您的教育需求和学习特点。
2024-09-11
我是想通过平台，创建服务于自己的教育型智能体，有什么推荐的？可以让我自己上传文件，通过文件对我进行教育辅导，并跟踪我的学习记录等等辅助
智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，它不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。像机器人导航系统，它有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。比如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 对于您创建服务于自己的教育型智能体的需求，您可以考虑选择学习型智能体，它能够根据您的学习情况和反馈不断优化辅导策略。同时，您还需要关注平台是否支持文件上传、学习记录跟踪等功能。一些常见的提供智能体创建服务的平台有，您可以进一步了解和评估它们是否符合您的需求。
2024-09-11
我想要跟踪最新的AI相关动向，我应该怎么办
以下是跟踪最新 AI 相关动向的一些建议： 对于个人： 1. 学习 AI 相关知识和技能： 从编程语言入手，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，了解其应用场景。 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 AI 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、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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 AI 发展的前沿动态： 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。 对于企业： 1. 鼓励员工学习 AI 相关知识和技能： 组织 AI 相关的培训课程，提供在线学习资源，帮助员工了解 AI 的基础知识和应用实例。 在企业内部培养持续学习和创新的文化，鼓励员工探索和实践 AI 相关技术。 通过激励机制（如奖励、认证）鼓励员工参与 AI 学习和应用。 2. 关注 AI 技术的最新发展，及时更新和优化 AI 应用： 持续关注 AI 领域的最新研究和行业动态，包括新技术、工具、最佳实践等。 定期评估现有 AI 应用的性能和效果，根据最新技术进展进行更新和优化。 与 AI 领域的专家和机构保持交流和合作，获取最新的知识和支持。 建立有效的反馈机制，收集员工和客户对 AI 应用的反馈，作为持续改进的依据。 根据市场需求和竞争环境的变化，及时调整 AI 策略和应用。 通过实施上述策略，个人能够提升自身的 AI 素养，企业能够确保其 AI 应用始终处于行业领先水平，从而在快速变化的市场环境中保持竞争优势，促进创新和长期发展。
2024-09-05
我怎么知道ai的最新发展动态
以下是了解 AI 最新发展动态的一些方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 加入相关社群和组织：考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 3. 阅读权威报告：例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》，此类报告通常会从技术、产品、行业等多个维度呈现 AI 的现状和未来走势，深入剖析前沿科技如何迭代技术能力、重塑商业版图、引领产业升级，并对未来路径进行前瞻性展望。 4. 关注权威媒体和学者：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。
2025-01-29
ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 这个错误如何解决？
很抱歉，目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤： 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确，确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求，包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库，确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突，如有，尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。
2025-01-12
静态图生成动态图的工具有吗
以下是一些可以将静态图生成动态图的工具： 1. Comfyui LivePortrait： 可以精确控制眼睛和嘴唇的动作，无缝拼接多个肖像，将不同人物特征合并成一个视频，确保过渡自然流畅。 使用了不同于主流扩散方法的隐式关键点框架，在计算效率和可控性之间取得有效平衡。 生成的动画质量优于现有的非扩散和扩散模型方法，在 RTX 4090 GPU 上，生成速度为每帧 12.8 毫秒。 支持各种风格的图片，常见的动物面部迁移，并可以微调面部运动幅度。 工作流与模型地址： https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy https://pan.quark.cn/s/8dfd7ace4f05 内容依技术发展更新，请以文档为准 https://xiaobot.net/post/74238a84d2734b2ca195ed2858b24ffe 2. 视频工具 VIGGLE： Mix（让视频的动作映射到图片人物身上）：先上传一个视频和一张角色图像，Viggle 会自动将视频的动态赋予给这个角色，形成一段新视频。能模拟出角色的 3D 状态，准确还原处理原视频中身体旋转、四肢交叠等动作。（也可以利用现有的模版视频作为动作获取来源） Multi（多人模式）：通过视频的动作，将上传的多个角色进行识别并赋予给这个角色，形成一段新视频。 Move（将视频的动作直接映射在图片人物身上）：不同于 Mix 的图片元素替换原视频内容，Move 主要是通过将动作映射在图像里面的人物身上，实现“让静态图动起来”。 案例： 评价： ：https://x.com/imxiaohu/status/1771173928591093940 兄弟们，又出来个牛 P 玩意阿里那个被截胡了，这个直接能用可以直接通过文字描述让任何静态图动起来，而且能做各种动作，跳舞什么的都是小 case...最牛 P 的是，他们的模型能能理解真实世界的物理运动原理，所以出来的视频很真实。不仅如此，它还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换...其核心技术基于 JST1 模型。JST1 是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型，能够根据用户的需求，让任何角色按照指定的方式进行运动。核心功能： 可控制的视频生成：用户可以通过文字描述指定角色的动作和场景的细节，Viggle 将根据这些指示生成视频。 基于物理的动画：JST1 模型的一个显著特点是其对物理原理的理解，这意味着生成的视频不仅看起来真实，而且角色的动作和互动符合实际物理规律。这提高了视频的质量和真实感。 3D 角色和场景创建：Viggle 不仅限于传统的 2D 视频制作，它还能够创建 3D 角色和场景。
2025-01-11
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势： 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势（2024 ？） 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言：利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初，多模态融合方法常采用预训练的目标检测器，如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL，通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务，为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及，更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器，强调大规模预训练，以提高模型的性能和泛化能力，例如 Flamingo。 近期，向多模态 LLMs 发展，从进行预训练到向指令调整（instruction tuning）转变，如 LLaVA 和 MiniGPT4，融合视觉和语言信息，能更有效地完成视觉理解相关任务，提升模型对于指令的理解能力和零样本性能，更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言：赋予机器理解多模态的能力 此外，李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片？》中提到了计算机视觉方面的研究进展，指出虽然在科技上取得了很多进步，但在计算机视觉方面仍存在一些问题，如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
如何根据虑库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素，使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构呢
很抱歉，目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素，使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤： 首先，需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法，您可以建立一个目标函数，例如最小化总成本（包括补货成本和库存持有成本），同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题，得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段，在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中，可以根据不同时期的库存和需求情况，逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性，然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过，具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。
2025-01-06
AIGC视频生成领域的最新技术动态
以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成领域的具体内容。 在 AIGC 概述中提到，AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。
2024-12-26