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入门需要把每个视频都看一遍嘛

Answer

对于入门是否需要把每个视频都看一遍，这取决于您的学习目标和时间安排。

Karpathy 的 LLM 入门介绍视频内容非常丰富全面，涵盖了预训练、有监督微调、强化学习等多个方面，包括数据、分词、Transformer 神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT-2 训练示例、Llama 3.1 基础推理示例等具体内容。还介绍了如何使用和在哪里找到 LLM 模型，如专有模型可通过访问官方网站或平台使用，开源模型可通过推理服务提供商、本地应用程序等方式体验和调用。同时也探讨了 ChatGPT 的本质、LLM 的局限性、优势、未来展望，如多模态、Agent 智能体、无处不在的隐形化、测试时训练、长上下文处理等发展趋势，以及跟踪 LLM 最新进展的资源，如 LLM 排行榜、AI News Newsletter、X（Twitter）等。

如果您希望对 LLM 有全面深入且系统的了解，观看全部视频会很有帮助。但如果您时间有限，或者只是对某些特定方面感兴趣，也可以有针对性地选择部分内容观看。

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References

AI 大神Karpathy再发LLM入门介绍视频，入门必看！

卧槽，来了朋友们，Karpathy三个半小时LLM入门课程，如果想入门了解LLM的话必看这个视频。详细介绍LLM训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。1.预训练：数据、分词、Transformer神经网络的输入输出和内部结构、推理、GPT-2训练示例、Llama 3.1基础推理示例2.有监督微调：对话数据、"LLM心理学"：幻觉、工具使用、知识/工作记忆、自我认知、模型需要token来思考、拼写、参差不齐的智能3.强化学习：熟能生巧、DeepSeek-R1、AlphaGo、RLHF。视频是23年十月那个视频的强化版本，讲的更加详细，即使没有技术背景也可以看懂。将提供对ChatGPT等LLM完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助你思考当前的能力、我们所处的位置以及未来的发展方向。下面是Gemini的详细总结，而且包含了时间轴，我也翻译了完整的视频，下载地址回复【Karpathy】获取字幕和原始视频，可以自己压制，压制完的太大了。[heading3]大型语言模型(LLM)和ChatGPT简介[content]视频目的(00:00-00:27):本视频旨在为普通受众提供一个关于大型语言模型（LLM），特别是像ChatGPT这样的模型的全面但易于理解的介绍。目标是建立思维模型，帮助理解LLM工具的本质、优势和局限性。文本框的奥秘(00:27-00:41):探讨用户与ChatGPT等LLM交互的核心界面——文本框。提出用户输入内容、模型返回文本的机制问题，以及背后对话的本质。

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专有模型(Proprietary Models)(03:18:38-03:19:23):对于OpenAI、Google等公司的专有模型，需要访问其官方网站或平台（如ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。开源模型(Open-Weight Models)(03:19:23-03:21:16):对于DeepSeek、Llama等开源模型，可以使用以下方式：Inference Provider(Together AI)(03:19:23-03:21:16):使用Together AI等推理服务提供商，在线体验和调用各种开源模型。LM Studio(03:20:36-03:21:16):使用LM Studio等本地应用程序，在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。[heading3]总结：ChatGPT的本质与未来展望[content]ChatGPT的本质(03:21:46-03:25:18):ChatGPT本质上是OpenAI数据标注员的神经网络模拟器，它模仿人类标注员在遵循OpenAI标注指南的情况下，对各种提示词的理想助手式回应。LLM的局限性(03:25:18-03:26:49):LLM并非完美，存在幻觉、瑞士奶酪式能力缺陷等问题。用户应谨慎使用，并进行人工检查和验证。LLM的优势(03:26:49-03:30:25):LLM是强大的工具，能够显著加速工作效率，并在各领域创造巨大价值。用户应将其视为工具箱中的工具，用于启发灵感、撰写初稿等，并始终对最终产品负责。LLM的未来(03:30:25-03:31:12):LLM的未来发展令人兴奋，多模态、Agent智能体、持续学习等趋势值得期待。虽然LLM仍处于早期发展阶段，但其潜力无限，未来可期。整理和翻译不易，可以的话希望给个三连，谢谢🙏

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多模态(Multimodality)(03:09:57-03:11:17):未来的LLM将具备多模态能力，不仅能处理文本，还能原生处理音频和图像等多种模态的数据，实现更自然的交互体验。Agent智能体(03:11:17-03:12:39):未来的LLM将发展为智能体，能够自主执行复杂任务，进行长期规划和执行，并与人类进行更深入的协作。无处不在的隐形化(Pervasive and Invisible)(03:12:39-03:13:13):LLM将更深入地融入各种工具和应用中，成为像计算机一样普及的基础设施。测试时训练(Test Time Training)(03:13:13-03:14:19):未来的研究方向之一是让模型在测试时也能持续学习和改进，克服当前模型参数固定的局限性。长上下文处理(Long Context)(03:14:19-03:15:06):未来的LLM需要处理更长的上下文，以应对多模态和长期任务的需求。[heading3]跟踪LLM最新进展的资源[content]LLM排行榜(AM-Leaderboard)(03:15:06-03:17:35):AM-Leaderboard是一个跟踪LLM模型性能的排行榜，基于人类对比评估进行排名，可以帮助了解各种模型的优劣。AI News Newsletter(03:17:35-03:18:19):AI News Newsletter是一个信息全面的AI新闻邮件列表，总结LLM领域的最新进展，并提供人工编辑的摘要。X(Twitter)(03:18:19-03:18:38):关注X(Twitter)上值得信赖的AI研究者和从业者，可以及时获取LLM领域的最新动态。

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入门指南
2025-03-13
coze工作流的相关教程。要求从入门到实操的最新资料
以下是关于 Coze 工作流从入门到实操的相关资料： 一、一泽 Eze 的教程 Step 1：制定任务的关键方法 1. 设计每个子任务的执行方法 阅读理解小作业：基于英文原文，精心策划 3 道符合 CET4 难度的阅读理解题目。每道题均提供 A、B、C、D 四个选项，正确答案所在选项顺序随机，题目和选项均以英文呈现。题目的参考格式如下： 1） A. B. C. D. 参考答案：针对 3 道题目，生成题目答案。预期格式如下： 1） 答案： 2） 答案： 3） 答案： 英文音频：根据原文，利用 TTS 技术朗读全文 全文对照精读：根据原文，按照以下格式，分段完成全文精读结果的输出： 音标： 中文释义： 英文例句： 例句翻译： 二、大圣的教程 二、Coze 使用教程 1. 工作流AI Agent 的内功心法 节点：工作流是由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。节点的本质就是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型： LLM（大语言模型）：使用输入参数和提示词生成处理结果。 Code（代码）：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。 Knowledage（知识库）：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。 Condition（条件判断）：ifelse 逻辑节点，用于设计工作流内的分支流程，根据设置条件运行相应的分支。 Variable（获取变量）：从 Bot 中获取变量作为参数在工作流中使用。 Database（数据库）：在工作流中使用提前配置在 Bot 数据库中的数据。 2. 创建和使用工作流 这一块官方有现成的教程参考： 海外参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例，学习工作流强烈建议大家跟着实操一遍： 搜索新闻：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news 使用 LLM 处理问题：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm 生成随机数：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code 搜索并获取第一个链接的内容：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content 识别用户意图：https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 三、蓝衣剑客的教程 三、Coze 简介 1. 工作流 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 更进阶的场景则通过多个节点组合构建逻辑较复杂的工作流。例如，在搜索并获取指定信息详情的场景中，先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过代码节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情；或者在通过条件判断识别用户意图的场景中，通过大模型节点处理用户消息，并将消息分类后通过条件节点分别处理不同类型的消息。这些详细配置教程提供了实际操作指南以帮助理解和应用各种功能。
2025-03-12
学习coze 怎么入门
学习 Coze 入门可以参考以下方法： 1. 首先，可以通过体验共学快闪活动中参赛的作品来初步了解 Coze 的功能和应用。 2. 观看相关的分享回放，例如： 5 月 7 号，大聪明分享“Agent 的前世今生”，了解每个分享人最初接触 Coze 的情况以及现在的使用情况。 5 月 8 号，大圣分享“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”。 5 月 9 号，艾木分享“Agent 系统的核心构成：Workflow 和 Multiagent Flow（以‘Dr.Know’和‘卧底’为例）”并参加线上答疑。 5 月 10 号，罗文分享“一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书”。 5 月 11 号，Itao 分享“和 AI 成为搭子”并参加线上答疑。 3. 了解 Coze 是字节跳动做的 AI agent 产品，中文名为扣子，它是一套工作流，能让 AI 做您想让它做的事情，并且运行更稳定。 4. 体验一些不错的扣子应用，如爸妈防骗助手、热点文章生成器等，以加深对 Coze 的理解和应用能力。
2025-03-11
小白入门课程在哪
以下是为您推荐的适合小白入门的 AI 课程： 1. 【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，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。 2. 【Agent 共学】相关课程： 元子：小白的 Coze 之旅：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/FaT 5 月 8 日大圣分享《Coze 全流程搭建》：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SA7Rw77Y6iDyQDkfmbociFU8nqh 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb
2025-03-11
怎么入门AI并且找到一份相关工作
以下是入门 AI 并找到相关工作的建议： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 此外，AI 已经在许多领域带来了重大进步和效率，具有巨大的应用潜力和创造就业的能力。但也要注意，随着 AI 的发展，相关的法律法规也在不断完善，以应对可能出现的风险和问题。
2025-03-07
对于已有编程经验的人群的AI入门推荐
对于已有编程经验的人群的 AI 入门推荐如下： 书籍推荐： Python 方面： 《Python 学习手册》：名声在外。 《Python 编程》：对新手友好。 AI 方面： 《人类简史》：“认知革命”相关章节令人获益匪浅。 《深度学习实战》：梳理了 ChatGPT 爆发前的 AI 信息与实践。 课程与资源推荐： B 站 up 主“PAPAYA 电脑教室”的 Python 入门课，完全免费。 链接：https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019 Andrej Karpathy 对于大模型的讲解： 油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g B 站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob 资料库推荐：AJ 和众多小伙伴们共创的“🌈通往 AGI 之路”（飞书文档），这是当下最全的中文 AI 资料库，免费、开源、共创，包含几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远第一时间更新。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e
2025-03-06
有没有通过视频链接提取文案的工具推荐
目前，在处理从视频链接提取文案的需求时，GPT 并不能直接完成这一任务，而是需要借助一些非 AI 大模型的工具来辅助。例如，您可以使用专门的批量提取文案工具。在解决问题的过程中，您需要将需求做细颗粒度的分解，把大任务拆成小任务，再为每个小任务选择合适的工具或模型来实现。
2025-03-16
视频制作
在视频制作方面，以下是一些相关信息： 对于 AI 春晚的节目创作，团队成员通过社群临时召集，包括制片人负责影片制作管理，图像创意人员用 AI 生成角色和场景并赋予人物小传，视频制作人员将图像素材进行 AI 图生文工作，编剧撰写剧本，配音和配乐人员负责声音相关工作，剪辑师负责后期剪辑。整个项目得益于“离谱社”账号的素材积累和团队成员的明确分工及高效协作，几乎全部工作由 AI 支持和辅助完成。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 在 AI 特效挑战001 杯子里的鲸鱼项目中，视频制作工具可自行选择，如使用可灵 AI 演示，打开可灵 AI 网站（https://klingai.kuaishou.com/），点击图生视频并上传图片，输入提示词时注意加固定镜头。视频剪辑方面，在 PC 端操作时，右上方点击抠像按钮，鼠标选中要处理的素材，把带绿幕的素材放入主视频轨道，打开剪映导入素材，将扣好的绿幕和下方素材合成片段，调整对应参数即可。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-03-16
图生视频工具
以下是为您介绍的图生视频工具相关内容： 市面上的图生视频工具主要有可灵、即梦、Luma等。其核心方法是穷举和不断抽卡，在抽卡过程中调整 prompt，比如设计人物动作、辅助镜头运镜。 清影是一款图生视频工具，输入一张图片和相应提示词，大模型会将图片转变为视频画面。也可以只输入图片，模型自行发挥想象力生成有故事的视频。使用时的技巧包括：选用清晰的图片，上传图片比例最好为 3:2（横版），支持上传 png 和 jpeg 图像；提示词要简单清晰，明确想动起来的主体，并以“主体+主题运动+背景+背景运动”的方式撰写提示词。如果不明确模型如何理解图片，可将照片发送到清言对话框进行识图明确主体描述。 在生成新年场景时，可以直接生成 1:1 的新年场景，也可先将角色抠出合成绿幕，再生成没有人物的场景图。创建新年主题场景可输入关键词“新年、中国新年、喜庆热闹、恭喜发财”等得到合适背景。生成图片后选择合适的图并高清放大。 让场景动起来可使用可灵 AI 1.6 图生视频工具，抽卡性价比不错，简单效果一般抽两三次即可。提示词示例：可爱的拟人小鹿拿着红包对你说谢谢老板，非常开心忍不住跳舞，背后下着红包雨。在视频制作中，还结合使用了 Runway 的文本生成视频和 Steerable Motion 技术实现复杂镜头运动，采用首尾帧图生视频技术将多个短镜头拼接成连续长镜头提高画面连贯性和流畅度。
2025-03-16
文生视频工具
以下是一些文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 以上工具适用于不同的使用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。更多的文生视频的网站可以查看这里： 关于 Sora，目前还处于测试阶段，未放开使用。GPT4 至今仍存在幻觉严重的问题，换到文生视频工具上，复杂视频的生成牵涉到众多物理世界的因果关系和逻辑推理，可能会出现难以消除的幻觉和逻辑漏洞。马斯克认为特斯拉一年前就有相关能力并已在用，且对 Sora 有所评价。Sora 很惊艳，但自身仍充满挑战，较大可能走到 GPT4 的大瓶颈，全球级的学术大神、产研巨佬均不看好或不屑一顾。在论证其应用价值时，需要深入思考传统产业的运行方式，比如创意内容、短视频、流量分发、电影工业和广告等。
2025-03-16
我想学AI制作视频，怎么去学习？
以下是学习用 AI 制作视频的方法和步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 此外，您还可以参考以下共学课程视频回放： 1. 9 月 5 日：AI 文旅视频赏析，分享老师十三， 2. 9 月 6 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，共学文档： 3. 9 月 7 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田， 4. 9 月 8 日：AI 文旅视频赏析，分享老师白马少年， 5. 9 月 10 日：AI 文旅视频进阶玩法，分享老师 Tonix，顶尖的制作团队黄社长背后的男人TONIX 老师给大家带来： 通过地方特色和文献总结归纳文案的小技巧 10M 通过文案整理归档多人协作方法 5M 特殊表现图片的生成方式技巧 10M 图像动态生成提示词技巧 Deforum 的快速转场制作小技巧 10M AnimateDiff 转场 5M EBS 丝滑转绘的小技巧 10M 首尾帧提示词技巧 使用 AE 制作现阶段无法 AI 呈现的动画动态小技巧 10M 教程 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-03-16
哪个视频生成软件对汽车生成效果最好
以下是一些在汽车生成效果方面表现较好的视频生成软件： 1. Meta 发布的 Meta Movie Gen 文生视频模型：由视频生成和音频生成两个模型组成。其中视频生成模型是 30B 参数的 Transformer 模型，能从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，在精确视频编辑和个性化视频方面有出色表现，且在骨干网络架构上沿用了 Llama3 的许多设计。 2. 昆仑万维的 SkyReelsV1 短剧视频生成模型：国内首款专为 AI 短剧创作打造的视频生成模型，具备文生视频和图生视频两大功能，基于好莱坞级别的高质量影视数据训练，拥有电影级的光影美学效果，能生成影视级的人物微表情表演，支持多种人物表情和自然动作组合。使用入口全面开源，可通过 GitHub 获取模型和技术报告，也可通过 SkyReels 平台体验。 3. 阶跃星辰 x 吉利汽车的 StepVideoT2V 视频生成模型：全球参数量最大、性能最强的开源视频生成大模型，在运动平滑性、美感度等关键指标上显著优于现有的开源视频模型。拥有 300 亿参数，能生成 204 帧、540P 分辨率的高质量视频，在复杂运动、美感人物、视觉想象力、基础文字生成、原生中英双语输入、镜头语言等方面表现卓越。使用入口为开源模型（github.com/stepfunai/StepVideoT2V），也可通过跃问 App 进行体验。
2025-03-15
现在有哪些类型的AI智能工具，每个类型分别有哪些主流产品，他们分别有什么优势
以下是一些常见类型的 AI 智能工具、主流产品及其优势： 1. 辅助编程工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议，助开发者更快、更少地编写代码。 通义灵码：阿里巴巴推出，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于 130 亿参数的预训练大模型，可快速生成代码提升效率。 Cody：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代码助手，基于自研基础大模型微调。 Codeium：通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。 2. 图生图工具： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格，效果好。 这些工具通过组合技术生成创意且质量不错的相似图像，但存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 3. PPT 制作工具： Gamma：在线网站，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。https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，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。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-03-16
本地部署deep seek后如何搭建个人知识库，详细说明一下每个步骤
以下是本地部署 Deep Seek 后搭建个人知识库的详细步骤： 1. 在 RAGFlow 中配置 Deep Seek 模型 返回 RAGFlow ，打开右上角设置，进入模型提供商界面。 配置本地部署的 Deep Seek 模型，选择 Ollama ，并根据运行的模型配置相关信息。 设置基础 URL 。 点击确定。 2. 导入嵌入模型 导入一个用于文本向量化的嵌入模型。 3. 设置系统模型设置 4. 创建知识库 返回知识库，进入数据集，导入文件或设置文件夹当作知识库。 5. 文件解析 对导入的文件进行解析，解析速度取决于本机 GPU 性能（显卡性能），越好的显卡解析越快。 6. 检索测试 解析完成后，进行检索测试。 7. 进入聊天界面 测试没问题后，可进入聊天界面，助理设置可自行进行。 此外，如果想要对知识库进行更灵活的掌控，可以使用 AnythingLLM 软件，步骤如下： 1. 安装 AnythingLLM ，安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后进入配置页面，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。 3. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，包括 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 4. 测试对话 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 在进行本地知识库搭建实操之前，还需要对 RAG 有大概的了解： RAG 是一种检索增强生成技术，应用过程包括文档加载、文本分割、存储（包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索、输出（把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案）。文本加载器用于将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-03-07
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
我想做一个产品（生涯规划领域的垂直大模型），这个产品服务的对象是所有人：帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己，了解自己的天赋、兴趣、优势，然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业，并且能够个性化地推荐相关的行业和职业，包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析，并给出产品的发展规划，别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划，并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析： 1. 需求广泛：帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求，涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性：可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据，包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持：当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能，能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划： 1. 数据收集与整理：广泛收集各类职业数据，建立丰富的数据库，确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化：利用收集到的数据进行模型训练，不断优化模型，提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发： 个性化测评：开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐：根据用户的特点，提供个性化的行业和职业推荐，并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新：随着行业变化，及时更新数据和模型，以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化：设计简洁、易用的界面，提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广：通过线上线下多种渠道进行推广，提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
有哪些主流的大模型？介绍一下每个大模型的具体信息，用英文回答
Some of the mainstream large models and their specific information are as follows: BERT: It is an encoderonly model commonly used in natural language understanding tasks such as classification and sentiment analysis. T5: An encoderdecoder model from Google, used for tasks like translation and summarization. GPT3: It has a large number of parameters and can complete tasks based on user input descriptions or examples. ChatGPT: Users can complete tasks by having conversations with it like with a human. The "large" in large models refers to the large amount of pretraining data, often from the Internet, including papers, code, and public web pages, usually at the terabyte level. Also, they have a large number of parameters. For example, GPT3 has 170 billion parameters.
2025-02-13
请给我推荐一些AI工具配上相关的AI培训视频。同时分析一下每个AI工具的使用场景，优势和缺点以及相似的工具推荐。要求这些AI工具适用于办公环境生产环境
以下为适用于办公环境生产环境的一些 AI 工具推荐，并对其使用场景、优势、缺点及相似工具进行分析： Keep： 使用场景：提供全面的健身解决方案，适用于个人健身计划制定和跟踪。 优势：中国最大的健身平台，资源丰富，能满足多种健身需求。 缺点：可能存在广告过多，部分功能需付费。 相似工具：Fiture Fiture： 使用场景：集硬件、课程内容、教练和社区于一体，适合追求综合健身体验的用户。 优势：由核心 AI 技术打造，提供一体化服务。 缺点：硬件设备可能价格较高。 相似工具：Keep Fitness AI： 使用场景：专注于利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 优势：针对性强，对力量和速度训练有特定帮助。 缺点：功能相对较单一。 相似工具：暂无明确相似工具。 Planfit： 使用场景：提供健身房家庭训练与 AI 健身计划，适合在家健身的用户。 优势：AI 教练基于大量数据和 ChatGPT 实时提供指导。 缺点：可能对网络要求较高。 相似工具：暂无明确相似工具。 腾讯文档分类功能： 使用场景：自动分类办公文件，方便文件管理。 优势：提高文件管理效率，与腾讯文档集成方便。 缺点：分类准确性可能受文件内容复杂性影响。 相似工具：暂无明确相似工具。 英语流利说纠错功能： 使用场景：帮助语言学习者纠正发音、语法等错误。 优势：针对性纠错，有助于提高语言水平。 缺点：可能对某些特定语言习惯或方言的适应性不足。 相似工具：暂无明确相似工具。 下厨房口味调整功能： 使用场景：根据用户反馈调整菜谱口味。 优势：方便用户优化烹饪效果。 缺点：口味调整的精准度可能有限。 相似工具：暂无明确相似工具。 美丽修行定制方案功能： 使用场景：根据用户肤质定制护肤方案。 优势：个性化护肤推荐。 缺点：对肤质判断的准确性依赖用户输入的信息。 相似工具：暂无明确相似工具。 以上是部分适用于办公和生产环境的 AI 工具推荐及分析，您可以根据具体需求选择使用。
2025-01-06