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你好，你是什么模型？

Answer

您好，我是一名 AI 知识专家，能够为您提供全面的 AI 知识指导和解答相关问题。

关于模型方面的知识：

  • LoRA 和 LyCORIS 都属于微调模型，常用于控制画风、生成的角色、角色姿势等。它们的后缀均为.safetensors，体积较主模型小，一般在 4M - 300M 之间，使用 LoRA 模型较多，LyCORIS 可调节范围更大，现在 SD 已内置。在 WebUl 中使用时，可在 LoRA 菜单中点击使用，也可直接使用 Prompt 调用。
  • 在 Tusiart 中，首页有模型、帖子、排行榜，展示了大手子炼成的模型和图片。生图必需基础模型（Checkpoint），任何生图操作必须选定一个 Checkpoint 模型才能开始，lora 是低阶自适应模型，可有可无，但对细节控制有价值。ControlNet 可控制图片中特定图像，VAE 类似于滤镜调整生图饱和度，选择 840000 即可。Prompt 提示词是想要 AI 生成的内容，负向提示词是想要 AI 避免产生的内容。还有图生图，即上传图片后 SD 会根据相关信息重绘。

如果您想搭建类似的群问答机器人，可以参考以下内容：

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

guahunyo：SD入门讲解PPT.pptx

YOUR LOGOLoRA是除了主模型外最常用的模型。LoRA和LyCORIS都属于微调模型,一般用于控制画风、控制生成的角色、控制角色的姿势等等。txt2imgimg2timgExtrasPNG InfoCheckpoint MergerTrainEbsynth UtlityOpenPose Editor3DOpenposeAdditional NetworksInpaint AnythingPhotopeaQR ToolkitSuperMergerMerge Block WeightedSetingsExtensionsyloobp,detailed background,detailed facnneo a anyaitite,bodyo st ointiceeaisiees.acthegteafacey shdow.a realteelcateys.DeOldifyImage Browse!LoRA和LyCORIS的后缀均为.safetensors,体积较主模型要小得多,一般在4M-300M之间。一般使用LoRA模型较多,而LyCORIS与LoRA相比可调节范围更大,以前需要额外的扩展才可使用,现在sd已经内置了。需要管理模型时我们可以进入WebUl目录下的models/LoRA目录下。群友二次元古风Chekpoint各种调节场景妖尾姿势建筑Default Sort服装未分类Refresh机甲海贼火影王者荣耀在WebUl中使用时,可在LoRA菜单中点击使用。也可以直接使用Prompt调用。海贼王-多弗朗明哥海贼王-大和海贼王-女帝海贼王-娜美海贼王-布鲁克01

问：请问你是谁

[问：飞书怎么做一个FAQ的机器人？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AT6Aw2xH6iL9A5kYivYcHCIRn7b)[飞书机器人搭建waytoAGI问答机器人实战分享](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Cn5Mw5AAOiO3p9kjAincKlg2nR1)[如何基于飞书能力来开发问答机器人](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CSBwwS7mJi58aUkBz58cZO7Cn9c)类似问题：你是谁？你能做什么？我怎么搭建一个类似的机器人？你是调用哪个模型?——我调用的是抖音集团的云雀大模型。

Tusiart简易上手教程

1.首页-模型\帖子\排行榜：发布了其他大手子炼成的模型、图片。不同的模型有checkpoint和lora两种不同的标签，有些模型的标签后面还有第二个XL的标签，这是属于SDXL这个新模型的意思。点击后可以看模型的详细信息。模型详情信息的下方，是用这个模型生成的图片，俗称返图区。1.基础模型：生图必需的，英文名Checkpoint。任何生图操作必须要选定一个checkpoint模型才能开始操作。注意，checkpoint区别于lora，这两个东西在模型广场都是混着展示的。checkpoint必选，lora可选可不选，任何主题的作图需求，都可以试着在模型广场上搜索或者浏览，然后收集到模型库中用于生图。1.lora：低阶自适应模型，你可以理解为checkpoint的小插件，生图的时候lora可有可无。但是lora的价值还是很明显的，基本上你看到一些精细的控制，如面部、材质、物品等等细节都常见于用相应的lora进行控制。旁边的数值是lora的权重。1.ControlNet：控制图片中一些特定的图像，可以用于控制人物姿态，或者是生成特定文字、艺术化二维码等等。也是高阶技能，后面再学不迟。1.VAE：是个编码器，功能类似于我们熟悉的滤镜，调整生图的饱和度。无脑选择右侧截图中840000这个即可。1.Prompt提示词：想要AI生成的内容（不绝对有效，需要多费功夫学习，哪怕从照抄别人开始）。2.负向提示词Negative Prompt：想要AI避免产生的内容（不绝对有效，也需要费功夫学，哪怕从照抄别人开始）。1.图生图：上传图片之后，sd将根据你的图片和你选择的模型以及输入的prompt等等信息进行重绘。重绘幅度越大，输出的图和输入的图差别就越大。

Others are asking
你好，我想用ai将一张图片形式的数字表格转换成excel，应该使用哪款模型？
很抱歉，上述提供的内容中没有直接提及将图片形式的数字表格转换成 Excel 可用的具体模型。但您可以尝试以下几种常见的方法和工具： 1. 一些 OCR（光学字符识别）软件，如 ABBYY FineReader、Adobe Acrobat Pro 等，它们通常具有将图片中的表格转换为可编辑文本的功能，然后您可以将其粘贴到 Excel 中进行整理。 2. 在线 OCR 服务，例如百度 OCR、腾讯 OCR 等，操作相对便捷。 3. 某些专门用于表格处理的 AI 工具，您可以通过在相关的技术论坛、社区或专业的软件评价网站上进一步搜索和了解。
2025-02-26
你好，我想做一个用照片做视频的博主，请帮我构思一套详细的视频号起号的框架、流程、以及每一步骤的详细执行指导
很抱歉，目前没有关于用照片做视频的博主起号的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架和流程，以及每一步骤的简要执行指导供您参考： 框架： 1. 明确视频号定位：确定您的视频号是以何种风格、主题展示照片视频，例如旅行照片集、宠物照片故事等。 2. 内容策划：规划好要发布的照片系列，制定一个长期的内容计划。 3. 品牌塑造：包括起一个吸引人的账号名称、设计独特的头像和封面。 流程： 1. 账号注册与设置：选择一个易记且与主题相关的账号名，完善个人简介，突出您的特色和价值。 2. 素材准备：整理和筛选高质量的照片，并对其进行分类。 3. 视频制作：使用合适的软件将照片制作成精彩的视频，添加音乐、特效等元素增强吸引力。 4. 发布策略：选择合适的时间发布视频，保持一定的发布频率。 每一步骤的详细执行指导： 账号注册与设置： 账号名要简洁、有特色，能反映您的视频主题。 个人简介要清晰地介绍您的视频号定位、能为观众带来什么价值。 素材准备： 从大量照片中挑选出清晰、美观、有故事性的照片。 按照主题或时间顺序对照片进行分类，方便后续制作。 视频制作： 学习并熟练使用视频编辑软件，如剪映等。 选择适合照片风格的音乐，注意版权问题。 适当添加转场效果、文字说明等，提升视频的观赏性。 发布策略： 分析目标受众的活跃时间，例如晚上或周末。 初期可以每周发布 12 个视频，根据反馈逐渐调整频率。 希望以上内容对您有所帮助，祝您成功！
2025-02-08
你好，现在外网上面有没有免费的ai视频生成网站
以下是一些外网免费的 AI 视频生成网站： Pika：https://pika.art/ ，可控性强，可以对嘴型，可配音。 SVD：https://stablevideo.com/ ，对于景观生成效果较好。 Kaiber：https://kaiber.ai/ 。 更多的文生视频网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外还有以下网站可供选择： Runway：https://runwayml.com ，有网页有 app 方便，但收费。 即梦：https://dreamina.jianying.com/ ，剪映旗下，生成 3 秒，动作幅度有很大升级，最新 S 模型，P 模型。 Minimax 海螺 AI：https://hailuoai.video/ ，非常听话，语义理解能力非常强。 Kling：kling.kuaishou.com ，支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 Vidu：https://www.vidu.studio/ 。 haiper：https://app.haiper.ai/ 。 智谱清影：https://chatglm.cn/video ，开源了，可以自己部署 cogvideo 。 PixVerse：https://pixverse.ai/ ，人少不怎么排队，还有换脸功能。 luma：https://lumalabs.ai/ 。 还有一些其他网站，如： Morph Studio：https://app.morphstudio.com/ ，还在内测。 Heygen：https://www.heygen.com/ ，数字人/对口型。 Moonvalley：https://moonvalley.ai/ 。 Mootion：https://discord.gg/AapmuVJqxx ，3d 人物动作转视频。 美图旗下：https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends：https://neverends.life/create ，操作傻瓜。 SD：Animatediff SVD deforum ，自己部署。 Leiapix：https://www.leiapix.com/ ，可以把一张照片转动态。 Krea：https://www.krea.ai/ 。 Opusclip：https://www.opus.pro/ ，利用长视频剪成短视频。 Raskai：https://zh.rask.ai/ ，短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI：https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ，输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript：https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io：https://www.veed.io/ ，自动翻译自动字幕。 clipchamp：https://app.clipchamp.com/ 。 typeframes：https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-16
你好，请问，哪家的智能体最适合处理excel表格
目前有以下几种智能体适合处理 Excel 表格： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，能通过聊天形式让用户告知需求，自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-02
你好，请问，什么是最强大的excel 表格 分析agi 服务
目前有以下几种可以增强 Excel 表格数据处理和分析能力的 AI 服务： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增了生成式 AI 功能，能让用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了包括 Excel 在内的多种办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-02
你好，我怎么下载GPT，并且能用
以下是在苹果和安卓系统下载并使用 GPT 的方法： 苹果系统： 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt：中国区正常下载不了，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接：。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 结果如下，下载安装即可，注意别下错啦。 2. 支付宝 购买苹果礼品卡 充值 订阅付费 App：打开支付，地区切换到【美区任意区】，往下滑，找到【品牌精选 折扣礼品卡】，点击进去，可以看到【大牌礼品卡】，往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡，按需要的金额购买即可，建议先买 20 刀就行。具体步骤包括： 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus，如果中途不想继续订阅了，可到订阅列表中取消订阅即可。 安卓系统： 1. 安装 google play： 到小米自带的应用商店搜索 google play 进行安装。 安装好后，打开 GooglePlay，按照提示一步步操作，登录 GooglePlay。 2. 下载安装 chatgpt： 到谷歌商店搜索“ChatGPT”进行下载安装，开发者是 OpenAI，别下错了哦～可能遇到“google play 未在您所在的地区提供此应用”的问题，解决方法如下：在 google play 点按右上角的个人资料图标。依次点按：设置>常规>帐号和设备偏好设置>国家/地区和个人资料。在这里看到账号没有地区，可以“添加信用卡或借记卡”，国内的双币信用卡就行，填写信息时地区记得选美。如果回到 google play 首页还搜不到 chatgpt，可以卸载重装 google play，操作过程保持梯子的 IP 一直是美，多试几次。 3. 体验 ChatGPT：如果只想体验 ChatGPT 3.5 版本，不升级 GPT4，直接登录第二部注册好的 ChatGPT 账号即可。 4. 订阅 GPT4 Plus 版本：先在 Googleplay 中的【支付和订阅】【支付方式】中绑定好银行卡，然后在区 chatgpt 里订阅 Plus。 使用 ChatGPT 4o： 1. 开启对话：打开 ChatGPT 应用或网页，点击开始对话。会员不管是在苹果还是安卓手机上购买的，电脑上都能登录。 2. 体验最新语音对话功能：版本切到 ChatGPT 4o，点击右下角“耳机🎧”图标，选择一个声音，就可以体验流畅的语音对话。
2025-01-01
如果我是一个只会使用大模型对话，不了解提示词逻辑，想要逐步学习ai相关知识的人，你推荐什么呢
以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐： 1. 关于大模型的思考与探讨：普通用户使用大模型时，语言不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式：通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 3. 提示词的挖掘：写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐：读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词：针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考： 原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的 a，而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词： 是否需要提示词工程，是否需要学提示词：持反对观点，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗：不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“给大模型一个角色”，这是一个好的策略，但不是必须遵循的原则，甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题：Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南： 第一步：要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替： 第二步：看 OpenAI 的官方文档：
2025-03-06
Manus的基础大模型是什么？
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人（如 ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。具体来说，Manus AI 的核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件： 1. 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 2. 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。 此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI 的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制，实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。
2025-03-06
最新AI大模型
以下是关于最新 AI 大模型的相关知识： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是利用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因层数多而称为深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：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，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-03-06
我是经济学研究者，经常写作学术论文，投稿SSCI期刊，大模型幻觉太严重，在辅助文献综述写作方面，基本没有用处。你有好的用于文献综述写作的AI辅助工具吗？
以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具： 1. 对于 ChatGPT ，您可以使用 temporary chat 功能，保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时，可以采取以下技巧： 告诉模型忘掉之前的所有内容，重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型，如果不确定，可以给它看日志，让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard （大语言模型幻觉排行榜），了解不同模型的幻觉情况，该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率，用于评估 LLM 的事实一致性，并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能，这或许意味着新模型即将发布，预计发布时间在一两周内。
2025-03-06
你用的大模型是？
我所使用的大模型相关信息未明确告知。但为您介绍一下大模型的相关知识： 大模型指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。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。 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。 大模型的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：大模型顾名思义就是大，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。比如：The cat sat on the mat，会被分割成“The”“cat”“sat”等的同时，会生成相应的词汇表。
2025-03-06
yolov 和resnet咋做成大模型？
要将 YOLOv 和 ResNet 做成大模型，需要考虑以下几个方面： 1. 数据准备：收集大量的相关数据，并进行清洗、预处理和标注，以满足模型训练的需求。 2. 模型架构调整：根据具体任务和数据特点，对 YOLOv 和 ResNet 的架构进行适当的修改和优化，例如增加层数、调整通道数等。 3. 训练策略：选择合适的优化算法、学习率调整策略等，以提高训练效果和收敛速度。 4. 计算资源：大模型的训练需要强大的计算资源，包括硬件设施和云计算平台等。 此外，从相关的研究和趋势来看，大模型架构呈现出日益明显的混合趋势，多种有代表性的技术路径在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上，结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展。例如类循环神经网络模型（以 RWKV 为代表）、状态空间模型（以 Mamba 为代表）、层次化卷积模型（以 UniRepLKNet 为代表）、多尺度保持机制模型（以 RetNet 为代表）、液体神经网络模型（以 LFM 为代表）等。但需要注意的是，将 YOLOv 和 ResNet 做成大模型是一个复杂的过程，需要深入的研究和实践。
2025-03-06