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现在最好的AI大模型

Answer

目前较为出色的 AI 大模型包括:

  1. GPT-4(免费可用):是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑,是一个大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。
  2. Midjourney v5(免费):具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt,并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能,能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。
  3. DALL·E 3(免费可用):代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃,能轻松将想法转化为极其精准的图像。
  4. Mistral 7B(免费):是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。

此外,在主要的大语言模型方面:

  1. OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型功能更强大。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。
  2. 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。
  3. Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
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References

ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单

OpenAI今年为我们带来了两个最佳AI模型,并将它们打包成一个无与伦比的聊天机器人,很难被超越。不过,别只看到树木而忽略了森林。大模型在各个方面都取得了进步,为我们带来的AI能力是大多数人在一年前无法想象的。我们可以用一点文本生成整个网站、演示文稿和头像。我们可以创造出任何我们想象的图像。明年这个类别会有什么?更多的生成式AI?「大型行为模型」?生成式口语语言模型?AGI?GPT-4(免费可用)——与人类水平相当的LLM:GPT-4是OpenAI在深度学习规模扩大方面的最新里程碑。GPT-4是一个大型多模态模型(接受图像和文本输入,输出文本),在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。Midjourney v5(免费)——令人惊叹的逼真AI图像-以及五指手:Midjourney V5模型是最新、最先进的模型,具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言prompt,并支持像使用tile这样的重复图案等高级功能。DALL·E 3(免费可用)——轻松将想法转化为极其精准的图像:现代文本到图像系统往往会忽略单词或描述,迫使用户学习提示工程。DALL·E 3代表了我们生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。Mistral 7B(免费)——迄今为止最优秀的70亿参数模型,Apache 2.0:Mistral 7B是一个具有73亿参数的模型,它:•在所有基准测试上超越了Llama 2 13B•在许多基准测试上超越了Llama 1 34B•在代码任务上接近CodeLlama 7B的性能,同时在英语任务上表现良好

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:

问:现在大模型有什么比较火的应用场景

大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色,成为当前AI领域的热点。以下是一些大模型比较火的应用场景:文本生成和内容创作:大模型可以生成连贯、有逻辑的文本,应用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。聊天机器人和虚拟助手:利用大模型的自然语言处理能力,开发能够与人类进行自然对话的聊天机器人,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。编程和代码辅助:大模型可以用于代码自动补全、bug修复和代码解释,帮助开发者提高编程效率。翻译和跨语言通信:大模型能够理解和翻译多种语言,促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。情感分析和意见挖掘:通过分析社交媒体、评论和反馈中的文本,大模型可以识别用户情感和观点,为市场研究和产品改进提供数据支持。教育和学习辅助:大模型可以用于创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。图像和视频生成:如DALL-E等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。游戏开发和互动体验:大模型可以用于创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。医疗和健康咨询:大模型能够理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。法律和合规咨询:大模型可以帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。这些应用场景只是大模型潜力的一部分体现,随着技术的进步和模型的优化,大模型在未来可能会拓展到更多的领域和场景中。同时,随着大模型的普及,也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

Others are asking
有什么三维图,cad图,bom表提效的ai工具
以下是一些可以提高三维图、CAD 图和 BOM 表效率的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,有助于创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可帮助创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-02-23
有什么工业设计的ai工具
以下是一些工业设计相关的 AI 工具: 1. 绘图工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,用户可拖放轻松创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 2. CAD 图工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 3. 网站制作工具: Wix ADI(Artificial Design Intelligence):基于用户信息自动生成定制化网站,提供多种设计选项和布局,集成 SEO 工具和分析功能。 Bookmark:AIDA 通过询问问题快速生成网站,提供拖放编辑器和多种行业模板及自动化营销工具。 Firedrop:Sacha 作为 AI 设计助手可创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid:Molly 作为 AI 设计助手可自动调整网站设计和布局,基于内容和互动优化,支持多种内容类型。
2025-02-23
AI对课程研发的
以下是关于 AI 对课程研发的相关内容: 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用: 个性化学习计划:分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 课程开发/学习沉浸:包括生成模型生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通:与新的 AI 工具(如口语形式的 GPT4o)结合学习,为学生提供更好的准备工具,以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 存在的问题:与优秀的人类教师相比仍有差距,如缺乏课时设计,且教学目标设计缺乏合理的梯度。但人机融合是大势所趋,AI 的高效率与人类教师的经验相结合。 相关工具:星火教师助手、知网备课助手。 课程示例: 关于《阿房宫赋》的课程,教学目标包括学生能理解并背诵课文、把握文章大意;了解创作背景,理解作者杜牧对秦朝暴政的批判和对人民疾苦的同情;掌握课文中的重点词汇和句式,提高文言文阅读能力。同时,了解骈文特点,通过诵读理解内容、体会思想感情,了解阿房宫的历史。 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程,涵盖软件开发最佳实践的提示、常见用例(总结、推理、转换和扩展),并将使用 LLM 构建一个聊天机器人。 当 AI 走进小学课堂的全套课程设计,先和学生互动,听听他们口中的 AI,再引出概念,用学生能理解的语言激发兴趣、引起好奇心。
2025-02-23
请问如何创建AI智能体
创建 AI 智能体通常可以参考以下步骤: 1. 了解相关概念:AI 智能体是拥有各项能力的“打工人”,能帮助我们做特定的事情。它包含自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。 2. 选择平台:如字节的扣子(Coze),其是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 3. 具体创建步骤: 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 在创建过程中,还需注意一些事项,如在配置完成后进行测试,对于涉及消耗个人资源的工作流,不能直接发布,可将相关输入作为工作流的初始输入,让用户自行购买后输入再使用。 例如,像“写作助手”这样的 AI 智能体,只需在文本框输入文章的主题、风格和要求,它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等全流程任务。
2025-02-23
怎样通过ai提升我的工作效率
以下是通过 AI 提升工作效率的一些方法和相关研究结论: 1. 哈佛商学院的研究表明,在工作中使用 AI 能显著改善工作效率。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。 2. GPT4 等模型有能力边界,在边界内表现良好,边界外则可能不佳,但具体边界未知。 3. 分组测试显示,使用 AI 且接受培训的两组任务完成效率和质量远高于未使用组,且 AI 对工作能力差的被测试者提升更大,高级人才提升较小。 4. 过于依赖 AI 可能适得其反,降低效率和质量,因为人们难以区分其能力边界。 5. 人类和 AI 协作有两种方式: 半人马模式:强调人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源,充分利用人类智慧与判断力及 AI 的计算与生成能力。 机械人模式:人与 AI 高度融合,在细节上循环迭代优化,最终实现人机一体化,充分发挥人类灵活性和 AI 生成能力。 6. Inhai 的 Agentic Workflow 分为短期记忆和长期记忆,短期记忆将上下文学习视为利用模型短期记忆学习,长期记忆提供长期存储和召回信息能力。 工具方面:学会调用外部不同类型 API 获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 动作方面:大模型结合问句、上下文规划、各类工具决策最终执行动作。 Agentic Workflow 可从提升效率、提高质量、节省时间角度思考,通过将复杂任务分解成小步骤,融入更多人类参与规划与定义,减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖,提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 7. 从法律法规角度看,AI 已在众多领域带来重大进步和效率提升,具有巨大潜力推动增长和创造就业,支持人们现有工作,改善劳动力效率和工作场所安全。大型语言模型等技术进步预示着更多变革性发展。
2025-02-23
有没有做AI工作流的方法
以下是一些做 AI 工作流的方法: 1. 起床时,让 AI 如“马云”“马化腾”为您排 TODO 优先级,并做私董会的脑暴。 2. 工作中,设置一个傲娇的 AI 小助理为您加油,给她的 Prompt 是要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 对于重点事项,如内容创作,拆成一个 bot 团队组:工作分成选题、标题、框架、扩写,然后分 A/B 组两个 AIbot 互相改。其中要点是提供反常识、梗,学习喜欢的 UP 创作方法论,如导演小策、影视飓风 TIM 总结的 HKRR(快乐/知识/共鸣/节奏)。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot(GPT4)、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面:使用 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将上述知识库、Prompt 资产,全部放入飞书的知识库+多维表单中维护,等待飞书的 AI 进化。 6. 备选:筛选过的 50 多个生产力 AI,放在工具库里,待命输出。 7. 未来:把整个公司业务全部搬入飞书中,外接 MJ、ChatBot 分身,以及咨询日程预约。 8. 可能:让所有流量口 bot 也介入飞书,给予飞书做数据分析和内容引擎(目前需手动)。 9. 告诉自己,关注 AI 的同时,更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。 此外,还可以: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录,学习手动连接节点实现最简单的 AI 女友工作流,或者直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,需将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 搭建 AI 工作流的步骤: 1. 找到一个熟悉的工作场景,比如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程,如写文章可拆成选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入合适的 AI 工具,灵活选择最优解,不要为了用 AI 而用 AI,通过局部最优解达到全局最优解,以提高工作效率。
2025-02-23
如何自己做一个大模型
要自己做一个大模型,主要包括以下步骤: 1. 理解大模型:大模型是通过输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比其训练和使用过程。 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有有足够资本购买大量 GPU 的才有能力训练。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入是基本标配。 找老师:选择合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:完成就业指导后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称为推导(infer)。Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会被分割并形成词汇表。 2. 部署和训练: 选择合适的部署方式,如本地环境部署、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,根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够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。 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 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,优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护,重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. 对于 0 基础训练大模型的 Lora 生图部分: 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 模型上的数字代表模型强度,可在 0.6 1.0 之间调节,默认为 0.8 。 可以自己添加 lora 文件,点击后会显示训练过的所有 lora 的所有轮次。 VAE 不需要替换,正向提示词输入写的提示词。 可以选择基于提示词一次性生成几张图,选择生成图片的尺寸,如横板、竖版、正方形。 采样器和调度器新手小白可以默认,迭代步数在 20 30 之间调整,CFG 在 3.5 7.5 之间调整,随机种子 1 代表随机生成图。 所有设置好后,点击开始生成,生成的图会显示在右侧。 若某次生成结果不错,想要微调或高分辨率修复,可点开图,下滑复制随机种子,粘贴到随机种子处,下次生成的图会近似。 若确认合适的种子和参数,想要高清放大,点开高清修复,选择放大倍数,新手小白可默认算法,迭代步数建议在 20 30 之间,重回幅度在 0.3 0.7 之间调整。
2025-02-23
AI大模型的类别
AI 大模型主要包括以下类别: 1. 生成式 AI:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式,生成的内容称为 AIGC。 2. LLM(大语言模型):例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类等,生成只是其处理任务之一。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。 相关技术名词及概念关系: 1. AI:即人工智能。 2. 机器学习: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:使用有标签的训练数据,算法目标是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: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:一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 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,其完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-23
我是高中历史老师,我想知道用什么AI模型可以“将自己的PPT变成一篇论文”
目前在将 PPT 转换为论文方面,GPT 模型可能会有所帮助。例如,在“教育:一个历史老师用 GPT 给学生讲课”的案例中,学生利用 GPT 相关功能进行模拟体验,并根据要求撰写论文,包括分析模拟的准确性、进行事实核查等。 另外,Claude 模型也能在相关工作中发挥作用。比如可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中的信息,甚至找到适合的 PPT 制作工具并指导使用。 此外,一些神经网络大模型通过预测下一个字的方式生成文字,这种方式具有一定的创意性,且可拓展到图像、声音等领域。但需要注意的是,AI 的预测不一定保证完全正确。
2025-02-22
ai绘画中的模型是什么意思
在 AI 绘画中,模型具有以下含义和特点: 1. 大模型如同主菜或主食,是生成图片的基础框架,决定了图片的基本风格和内容。 2. 小模型(Lora)如同佐料或调料包,能够帮助快速实现特定风格或角色的绘制,比如改变人物形象、画风,添加模型中原本没有的元素,如绘制特定的国内节日元素。 3. 模型的选择与搭配很重要,大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。 4. 常用的模型网站有:。 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置位置不同。例如,大模型(Ckpt)放入 models\\Stablediffusion;VAE 模型放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择;Lora/LoHA/LoCon 模型放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录;Embedding 模型放入 embeddings 目录。模型的类型可以通过检测。
2025-02-22
美国有哪些语言模型
美国的语言模型主要有 OpenAI 的 GPT4 、谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的语言模型、谷歌的 LaMDA 等。其中,Llama 3.1 是较大的版本,在推理、数学、多语言和长上下文任务中能与 GPT4 相抗衡。此外,还包括被评估的如 GPT3 、PaLM 等语言模型。
2025-02-22
学习AI大模型
以下是关于学习 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:使用有标签的训练数据,算法目标是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:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似特征的组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)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),像上下文理解、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 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-02-22
电商做图用哪个工具最好
以下是一些常用于电商做图的工具及相关介绍: Stable Diffusion:适合电商店主初步制作商品展示图。例如,对于女装商品,可通过真人穿衣服拍照,选好真人照片风格的底模,进行换头操作,并利用局部重绘选项卡涂抹替换部分。同时,还可借助美图秀秀或 PS 处理身材方面的问题。 Midjourney:其新推出的图像编辑器在电商设计领域有巨大潜力。 产品海报设计:将产品图片导入编辑器,通过简单操作和写提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化:利用图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 艺术字体海报:通过白底字体图变换成各种炫酷的字体海报风格。 此外,还有一些人员在电商应用中使用不同的工具,如薄荷用于电商应用出图辅助创意落地,龙飞用于海报生成,刘燕兰用于电商应用等。
2025-02-23
最好用的生成 ppt 的 ai 工具
以下是一些好用的生成 PPT 的 AI 工具: 1. MindShow:这是一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,可能提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,目标是简化设计流程,让用户专注于内容表达和创意发挥,还可能包含互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 6. Gamma:在线 PPT 制作网站,允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 7. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,允许通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 8. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理领域技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 按照如下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》
2025-02-21
最好的ai视频生成工具推荐
以下是为您推荐的一些优秀的 AI 视频生成工具: 1. Pika:出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作且支持视频编辑。 2. SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频,由 Stability AI 开源。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. PixVerse:多模态输入,支持文本到视频和图像到视频转换,提供多种风格选项,可精细化控制生成内容,有社区支持,生成效率高,提供视频上采样功能,但 Web 应用和 Discord 服务器生成的视频质量有差异,使用时仍需准确的文本描述。 7. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映根据脚本自动分析并生成素材和文本框架。 8. Pictory:允许用户轻松创建和编辑高质量视频,可根据文本描述生成相应内容。 9. VEED.IO:提供 AI 图像和脚本生成器,帮助用户从图像制作视频并规划内容。 10. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 这些工具适用于不同的应用场景和需求,您可以根据自身情况进行选择。更多的文生视频网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-20
哪个AI助手最好用?
目前没有直接关于“哪个 AI 助手最好用”的准确答案。但为您提供以下相关信息供参考: 在编程方面,有一些辅助编程的 AI 工具,如 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;通义灵码,阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力;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;CodeGeeX,智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手;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;CodeFuse,蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手;Codeium,一个由 AI 驱动的编程助手工具,可提高编程效率和准确性。您可以根据自己的需求选择适合的工具。更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。 在其他领域,如视频问答方面,YouTube 推出了高级会员可使用的视频问答功能,通过视频下方的“Ask”按钮使用 AI 助手,支持询问关于视频的各种问题。 在照片处理方面,Cooraft 是个性化 AI 照片效果工具,能将自拍转换为 AI 风格视频、生成专业级高质量照片、添加艺术效果、制作趣味表情包、让静态照片动起来、将草图变真图等。 在购物方面,Perplexity 推出了 AI 购物助手:Shop Like a Pro,从产品搜索到下单全流程一站式完成,无需切换标签页,还具有 Buy with Pro 功能,支持直接研究商品并结账,提供免费送货服务,支持视觉搜索工具,通过拍照找到相关商品。
2025-02-18
写微信小程序,用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐: 1. DIN: 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信,并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor: 可通过任意 AI 工具获得代码,专业代码模型表现更优。 网址:https://www.cursor.com/ 3. Deepseek(新手推荐): 网址:https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 4. 通义灵码: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 5. JetBrains 自身的助手插件: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手: 内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现,您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
精选最好的AI提示词
以下是为您精选的一些 AI 提示词相关的网站和资源: 图像类 Prompt 网站: :AI 艺术提示词生成器。 :玩游戏也能练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器, 。 魔咒百科词典:魔法导论必备工具,简单易用的 AI 绘画 tag 生成器, 。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts, 。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词, 。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词, 。 提示词相关教程和资源: 拘灵遣将:关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事,提到要接受 AI 的“不稳定性”,将提示词设计为相对完善的“谈话方案”,成果在对话中产生。 SD 新手入门图文教程中的提示词模板: Majinai: 。 词图: 。 Black Lily: 。 Danbooru 标签超市: 。 魔咒百科词典: 。 AI 词汇加速器: 。 NovelAI 魔导书: 。 鳖哲法典: 。 Danbooru tag: 。 AIBooru: 。
2025-02-17
我是一名教师,是一个AI小白,现在想系统学习相关内容,请帮我规划好
以下是为您规划的系统学习 AI 的方案: 第一阶段:迈出第一步,打好基础 1. 学习指南 系统性学习:避免碎片化输入,系统地阅读相关书籍、听取优质课程,了解 AI 的底层原理和发展历程。 2. 初步探索 避免弯路:不要仅依赖刷短视频学习,对于 B 站等平台上的内容要有选择性,注重质量高的系统性内容。 3. 加入 AI 社区 例如“通往 AGI 之路”开源知识库,参考新手指引入门。 第二阶段:深入学习 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及相互联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」,学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,并争取获得证书。 第三阶段:选择感兴趣的模块深入 1. 领域选择 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 第四阶段:实践和尝试 1. 巩固知识 理论学习后通过实践巩固,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践成果。 第五阶段:体验 AI 产品 1. 互动学习 尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解工作原理和交互方式,获取实际应用体验,激发对 AI 潜力的认识。
2025-02-22
现在市面上的AI大模型
以下是关于市面上的 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。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是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,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多而称为深度),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 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-20
现在有哪些个人知识库软件可以用,请推荐。
以下是为您推荐的个人知识库软件: 1. Coze:如果您想使用专门搭建个人知识库的软件,可以参考文章,忽略本地部署大模型环节,直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API,建议先了解 RAG 的原理再使用。 2. AnythingLLM:包含所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后,配置页面主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 跟其他项目数据进行隔离,包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式(Chat 模式和 Query 模式),配置完成后即可进行对话测试。 此外,还有通过 GPT 打造个人知识库的方法,比如将文本转换成向量节省空间,拆分成小文本块并通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量,在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。当用户提问时,将问题转换成向量与库中向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API 。
2025-02-19
汇总一下现在的大语言模型都有哪些,国外和国内的模型分别列出来
以下是国内外的大语言模型汇总: 国外大语言模型: GPT4(OpenAI):目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra(Google):多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus(Anthropic):多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能;实现了接近完美的召回率。 国内大语言模型: 文心一言(百度):大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 讯飞星火:目前体验效果较好。 悟道・天鹰(北京智源人工智能研究院):首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 清华 ChatGLM 。 此外,国内还有通用模型如通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;还有垂直模型,专注特定领域如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。
2025-02-19
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别,并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉,目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说,不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如,Python 语法简洁,常用于数据科学和人工智能;Java 应用广泛,在企业级开发中表现出色;C++ 性能高效,常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
现在大语言模型的跑分对比
对比不同大语言模型的性能需要考虑多个维度,包括但不限于以下方面: 1. 理解能力:评估对语言的语法、语义、上下文和隐含意义的理解程度。 2. 生成质量:检查生成文本的流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度:掌握广泛主题的知识程度,以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力:处理未见过的任务或数据时的表现。 5. 鲁棒性:应对错误输入、对抗性输入或模糊不清指令的能力。 6. 偏见和伦理:生成文本时是否存在偏见,是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性:在交互环境中的表现,包括对用户反馈的适应性和持续对话的能力。 8. 计算效率和资源消耗:考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性:是否易于集成到不同应用和服务中,提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较,可以采用以下方法: 1. 标准基准测试:使用如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等标准的语言模型评估基准,它们提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务:根据特定需求设计任务,评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估:结合人类评估者的主观评价,特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试:在实际应用场景中,通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标:使用准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等性能指标来量化比较。 当前领先的大型语言模型的排行榜,例如聊天机器人竞技场,由伯克利的团队管理,根据 ELO 评级对不同语言模型进行排名,计算方式与国际象棋中的类似。在排行榜中,顶部多为专有模型,下方有开放权重的模型。 大语言模型的特点包括: 1. 架构:有 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 等,如 BERT 是 encoderonly 模型,google 的 T5 是 encoderdecoder 模型,众多 AI 助手多为 decoderonly 模型。 2. 数据和参数:预训练数据量大,往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,参数多,如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数。
2025-02-18