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做chatbi有什么开源项目可以参考

Answer

以下是一些可参考的做 chatbot 的开源项目:

  • Inhai:Agentic Workflow:其中介绍了大模型利用「网页搜索」工具的典型例子,还包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径以及多 Agent 协作的内容。
  • ChatDev:吴恩达通过此开源项目举例,可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。
  • ChatMLX:多语言支持,兼容多种模型,具有高性能与隐私保障,适用于注重隐私的对话应用开发者。链接:https://github.com/maiqingqiang/ChatMLX
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Inhai: Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流

如果大家使用Kimi Chat来查询某个问题,你会发现它会在互联网上检索相关内容,并基于检索结果进行总结分析,最后给出结论。这其实是大模型利用「网页搜索」工具的一个典型例子,同时你也会看到PPT中介绍了非常多的不同领域类型的工具,它其实是为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外的补充。PlanningAgent通过自行规划任务执行的工作流路径,面向于简单的或者一些线性流程的运行。比如下图中:Agent会先识别男孩的姿势,并可能找到一个姿势提取模型来识别姿势,在接下来要找到一个姿势图像模型来合成一个新的女孩图像,然后再使用图像理解文本的模型,并在最后使用语音合成输出,完成这个流程任务。Multiagent Collaboration吴恩达通过开源项目ChatDev进行举例,你可以让一个大语言模型扮演不同的角色,比如让一个Agent扮演公司CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员,这些Agent会相互协作,根据需求共同开发一个应用或者复杂程序。AI Agent基本框架OpenAI的研究主管Lilian Weng曾经写过一篇博客叫做《LLM Powered Autonomous Agents》,其中就很好的介绍了Agent的设计框架,她提出了“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构,其中大模型LLM扮演了Agent的“大脑”。Planning(规划)主要包括子目标分解、反思与改进。将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务。而反思和改进指可以对过去的行动进行自我批评和自我反思,从错误中学习并改进未来的步骤,从而提高最终结果的质量。Memory(记忆)

ShowMeAI周刊 No.11 | 上周最有讨论度的13个AI话题:李开复很忙、Monica进化、天工真会玩儿、15岁天才…

[heading1]ShowMeAI周刊No.11[content]1.把350万条Midjourney提示词,放进一张可视化图里?!!!2.2套权威的AI术语表,从此拿捏术语翻译:机器之心+GPT Academic+ChatPaper&清华大学3.天工新功能的定位竟然靠近元宇宙?以及,颜值果然是爆款第一生产力!4.NotebookLM≠AI播客,但开发者们把「AI播客」玩出了新花样5.Bob≈能选多种大模型的、更轻巧的「豆包」桌面端应用6.Monica.im:从浏览器插件到全家桶,之后还要推出中国版Cursor7.物圆TreLoop:AI版「闲鱼+小红书」火了,但团队觉得做产品不能太「AI」8.所以,AGI还太遥远,我们先回归对「产品本质」的讨论9.Arc浏览器进入维护状态,但公司决定整个大活儿,把新的浏览器做成应用平台10.李开复很忙:2025上半年2C应用爆发,2030年实现AGI,中国面对霸权要发展应用11.跟着李继刚玩Prompt似乎成了一种潮流?本周发现的新玩法、新讨论12.OpenAI研究副总裁(安全)翁茘(Lilian Weng)离职13.zmh:15岁已有7年开发经验,开源项目ChatNio被数百万收购14.讨论:关于AI编程我算了本「效率账」,结果发现有点亏(⊙_⊙)?公众号菜单栏底部有星球入口添加南乔(AhaNanQiao)好友进社群!

宝玉 日报

🫧宝玉日报「10月1日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💬AI开源项目推荐:ChatMLX多语言支持:英语、简体中文、繁体中文、日语、韩语。多模型兼容:支持Llama、OpenELM、Phi、Qwen、Starcoder、Cohere等模型。高性能与隐私保障:基于MLX和Apple silicon,本地运行确保用户隐私与数据安全。应用场景:适用于需要高性能且注重隐私的对话应用开发者。🔗[https://github.com/maiqingqiang/ChatMLX](https://github.com/maiqingqiang/ChatMLX)2⃣️📉OpenAI转型的阵痛:商业化之路带来的挑战内部紧张:CEO山姆·奥特曼的领导风格和公司商业化步伐引发高管离职潮。文化冲突:公司逐渐偏向商业优先,原本的研究文化受到冲击。关键发展:预计将推出GPT-5,但面临竞争对手(如Anthropic和xAI)的挑战。融资与扩展:OpenAI员工从770人扩展到1700人,寻求65亿美元融资。前景分歧:有人认为商业化是必要之举,有人则担忧公司的初衷已被损害。🔗[https://x.com/dotey/status/1839904630894989670](https://x.com/dotey/status/1839904630894989670)3⃣️🗣️GPT-4o高级语音模式与英语学习App的未来

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ChatBI如何建设
很抱歉,目前知识库中没有关于“ChatBI 如何建设”的相关内容。但一般来说,建设 ChatBI 可能需要以下几个关键步骤: 1. 明确需求和目标:确定 ChatBI 要解决的业务问题、服务的用户群体以及期望达到的效果。 2. 数据收集和准备:收集大量相关的数据,并进行清洗、预处理和标注,以确保数据的质量和可用性。 3. 选择合适的技术架构:根据需求和数据特点,选择适合的自然语言处理技术、机器学习算法和模型架构。 4. 模型训练和优化:使用准备好的数据进行模型训练,并不断优化模型的参数,以提高性能。 5. 接口设计和集成:设计友好的用户接口,方便用户与 ChatBI 进行交互,并将其集成到相关的业务系统中。 6. 测试和评估:对建设好的 ChatBI 进行全面的测试,评估其准确性、响应速度、用户体验等方面的表现。 7. 持续改进:根据用户反馈和实际使用情况,不断改进和完善 ChatBI 的功能和性能。 以上是一个大致的建设流程,具体的实施会因具体情况而有所不同。
2025-01-16
开源模型和闭源模型
开源模型和闭源模型的情况如下: 专有模型(闭源模型):如 OpenAI、Google 等公司的模型,需访问其官方网站或平台(如 ChatGPT、Gemini AI Studio)使用。 开源模型: 可使用推理服务提供商(如 Together AI)在线体验和调用。 可使用本地应用程序(如 LM Studio)在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源,具有多种尺寸的预训练和指令调整模型,在大量基准评估中表现出先进性能,超越目前所有开源模型和国内闭源模型,在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源,几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源,但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。
2025-02-17
开源文字转语音
以下是为您提供的开源文字转语音相关信息: WhisperSpeech:通过对 OpenAI Whisper 模型的反向工程实现,生成发音准确、自然的语音输出。 相关链接:https://github.com/collabora/WhisperSpeech 、https://x.com/xiaohuggg/status/1748572050271420663?s=20 StyleTTS 2:一个开源的媲美 Elevenlabs 的文本转语音工具,可结合文本角色内容和场景音快速生成有声小说。 主要特点:多样化的语音风格、更自然的语音、高效生成、精确的语音控制、接近真人的语音合成、适应不同说话者。 工作原理:利用风格扩散和与大型语音语言模型(SLM)的对抗性训练来实现接近人类水平的 TTS 合成,通过扩散模型将风格建模为一个潜在的随机变量,以生成最适合文本的风格,而不需要参考语音,实现了高效的潜在扩散,同时受益于扩散模型提供的多样化语音合成。 相关链接:暂无
2025-02-15
采用GPL许可证的AI开源模型有哪些
以下是一些采用 GPL 许可证的智谱·AI 开源模型: 其他模型: WebGLM10B:利用百亿参数通用语言模型(GLM)提供高效、经济的网络增强型问题解答系统,旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中,改进现实世界的应用部署。代码链接: WebGLM2B:代码链接无,模型下载: MathGLM2B:在训练数据充足的情况下,20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算,准确率几乎可以达到 100%,其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接: MathGLM500M:代码链接无,模型下载: MathGLM100M:代码链接无,模型下载: MathGLM10M:代码链接无,模型下载: MathGLMLarge:采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM,包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外,还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力,使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载: 多模态模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能的基础上,具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:、始智社区 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM)。基于对视觉和语言信息之间融合的理解,CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下,实现视觉语言特征的深度融合。我们训练的 CogVLM17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接无,模型下载: Visualglm6B:VisualGLM6B 是一个开源的,支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 Chat 模型: ChatGLM6Bint4:ChatGLM6B 的 Int4 版本。最低只需 6GB 显存即可部署,最低只需 7GB 显存即可启动微调(,模型权重下载链接:魔搭社区、始智社区、启智社区 ChatGLM6Bint8:ChatGLM6B 的 Int8 版本。上下文 token 数:2K,代码链接:,模型权重下载链接:魔搭社区、始智社区、启智社区 AgentLM7B:1. 提出了一种 AgentTuning 的方法;2. 开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化的真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct;3. 基于上述方法和数据集,利用 Llama2 微调了具备超强 Agent 能力的 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B。上下文 token 数:4K,代码链接: AgentLM13B:上下文 token 数:4K,代码链接无,模型权重下载链接: AgentLM70B:上下文 token 数:8K,代码链接无,模型权重下载链接:
2025-02-14
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的模型案例有哪些?
目前开源模型的 MIT 模式、Apache、GPL、BSD 模式的具体案例众多且不断更新。MIT 模式的开源模型如 TensorFlow Lite;Apache 模式的有 MXNet;GPL 模式的像 Gnuplot;BSD 模式的例如 OpenCV 等。但请注意,这只是其中的一部分,实际情况可能会有所变化。
2025-02-14
开源模型的MIT模式、Apache、GPL、BSD模式的定义和区别
MIT 模式:这是一种相对宽松的开源许可模式。允许使用者对软件进行修改、再发布,并且几乎没有限制,只要求在再发布时保留原版权声明和许可声明。 Apache 模式:提供了较为宽松的使用条件,允许修改和再发布代码,但要求在修改后的文件中明确注明修改信息。同时,还包含一些专利相关的条款。 GPL 模式:具有较强的传染性和约束性。如果基于 GPL 许可的代码进行修改和再发布,修改后的代码也必须以 GPL 许可发布,以保证代码的开源性和可共享性。 BSD 模式:也是一种较为宽松的许可模式,允许使用者自由地修改和再发布代码,通常只要求保留原版权声明。 总的来说,这些开源许可模式在对使用者的限制和要求上有所不同,您在选择使用开源模型时,需要根据具体需求和项目情况来确定适合的许可模式。
2025-02-14
开源模型除了MIT模式外,还有哪些模式?
开源模型常见的许可模式除了 MIT 模式外,还有以下几种: 1. Apache 许可模式:允许在商业和非商业项目中自由使用、修改和分发代码,但需要保留版权声明和许可声明。 2. GPL(GNU General Public License)许可模式:具有较强的传染性,要求基于该代码的衍生作品也必须以 GPL 许可发布。 3. BSD(Berkeley Software Distribution)许可模式:允许自由使用和修改代码,并且对衍生作品的许可要求相对宽松。 需要注意的是,不同的开源许可模式在使用条件、义务和限制方面可能存在差异,在选择和使用开源模型时,应仔细阅读和理解相关的许可协议。
2025-02-14
哪一款AI 可以实现参考一张柱状图,使用我提供的数据,生成同样的柱状图
以下两款 AI 可以实现参考一张柱状图,使用您提供的数据生成同样的柱状图: 1. PandasAI:这是让 Pandas DataFrame“学会说人话”的工具,在 GitHub 已收获 5.4k+星。它并非 Pandas 的替代品,而是将 Pandas 转换为“聊天机器人”,用户可以以 Pandas DataFrame 的形式提出有关数据的问题,它会以自然语言、表格或者图表等形式进行回答。目前仅支持 GPT 模型,OpenAI API key 需自备。例如,输入“pandas_ai.run”,即可生成相关柱状图。链接:https://github.com/gventuri/pandasai 2. DataSquirrel:这是一款自动进行数据清理并可视化执行过程的数据分析工具,能帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告。目前平台提供的用例涵盖了 B2B 电子商务、人力资源、财务会计和调查数据分析行业。平台符合 GDPR/PDPA 标准。链接:https://datasquirrel.ai/
2025-02-18
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
图生视频指令参考
以下是关于图生视频的指令参考: Morphstudio 中: 文生视频:提示词指令为“/video”。举例:“/video 你好世界比例 16:9动作幅度为 5镜头拉近每秒 30 帧秒数为 5 秒” 图生视频:提示词指令为“/animate一只在行走的猫比例 16:9动作幅度为 5相机向上移动每秒 30 帧” 参数说明: “ar”(只针对 MorphVideo 机器人):用来设置视频的画面比例,如 16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等。 “motion”:调整视频中的运动强度,数值越低运动越微妙,数值越高运动越夸张。 “camera”:控制摄像头移动,如 Zoom(镜头拉近/拉远)、Pan(摄像机向上/向下/向左/向右移动)、Rotate(相机顺时针旋转或逆时针旋转)、Static(相机静态)。 “fps”:视频的帧率,默认每秒 24 帧。 “s”(只针对 MorphVideo 机器人):设置视频的时长,单位是秒。 此外,还有其他案例: Vidu 大家测试中,有“公子在宣武门前站着说话,气场强大,头发和衣衫随风飘动,气体流动,手指向远方”“小孩子向画面右侧奔跑,后面腾起一路尘土”“公子扔出手中球体法器,法器升空爆出万丈金光,公子惊奇的看着”等提示词生成的视频效果。 桂大羊的教程中,通过性格特征和时代背景描绘人物提示词、上传角色参考图,根据剧本创作提取场景提示词,采用文生图模式并进行垫图操作,确立台词、剧本、风格、人物形象、画面场景后,使用即梦进行图生视频,上传图片至视频生成模块,用简单提示词描绘动态内容,可生成 3 秒钟视频,运镜类型可根据剧本镜头描绘设置,以随机运镜为主,生成速度可选择慢速。
2025-02-13
基于参考图片人物形象生成指定迪士尼风格的图片
以下是关于基于参考图片人物形象生成指定迪士尼风格图片的相关内容: 在 Midjourney 中,生成指定迪士尼风格的图片可以通过以下方式: 1. 角色参考(cref):cref 的功能是保持图像角色的一致性。使用方法是在提示后添加 cref,并紧接着指向人物参考图像的 URL。您可以使用 cw 来调整参考图像对生成的图像的影响程度,数值范围从 0 到 100。 2. 风格参考(sref):sref 的功能是生成类似风格的图片,保持画风的一致性。使用方法是在提示后添加 sref,并紧接着指向风格参考图像的 URL。您可以使用 sw 来调整参考风格对生成的图像的影响程度,数值范围从 0 到 1000。 如果想引用一张图,但只是把它作为新图的一部分,可以使用 sref 或 cref,并通过调整 sw 或 cw 的值来控制引用图像的影响程度。 生成一张 Disney 风格的头像的具体步骤如下: 1. 选一张比较满意的图片,在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”,然后点击上传文件,选取图片,然后在聊天框发送(记得点击回车或发送按钮)。 2. 图片会上传到服务器并生成一张唯一的链接,点击图片,然后点击在浏览器中打开,然后可以看到浏览器上方有一个链接,复制下来。 3. 使用这个链接加 prompt 提示词来发送给 Midjourney,Midjourney 会根据需求生成特定的图片,这就是 Midjourney 的以图绘图。 此外,在生成 3D 效果图时,如生成可爱的拟人小鹿角色,可以在即梦图片生成界面中导入参考图,参考选项为参考轮廓边缘,生图模型选择 图片 2.0,输入包含角色、细节描述、场景、风格材质等的提示词,生成图片。
2025-02-12
生成漫画动作参考图
以下是一些生成漫画动作参考图的方法: 1. 喂参考图:先上传喜欢的参考图,复制其链接。在关键词处填写“图片链接+这张图的关键词”,例如“链接图片.png,a Super cute sports girl,wearing a basketball vest,blueshortsbig watery eyes,clean bright basketball court background,super cute boy IP by pop mart,Bright color,mockup blind box toydisney stylefine luster,3D render,octane render,best quality,8k brightfront lightingFace Shot,fine luster,ultra detail,ar 9:16”。还可以通过修改关键词改变服装颜色等细节。 2. 使用 panels 命令:此命令可生成连续的动作和表情设计,将模型设置改为 niji mode 画动漫角色效果更好。例如“a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,6 panels with different poses 8K”,也可以使用“continuous running”生成更稳定的连续动作,甚至做成 gif 动画。 3. 利用 character sheet 命令:创建一个角色的多角度以及特写细节,例如“a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,character sheet,full body,8k”。 4. 使用 emoji、expression sheet:emoji 代表表情包,expression sheet 代表各种表情组合,可用此核心关键词设计出表情包。例如“图片链接.png a Super cute sports anime girl,style by Miyazaki Hayao,emoji,expression sheet,8k”。 另外,使用 ControlNet 插件也能生成漫画动作参考图。首先进入文生图,填写提示词生成一张图。然后将图片拖入到 ControlNet 中,预处理器选择 reference only,控制模型选择“均衡”,保真度数值越高,对图片的参考越强。可以通过添加关键词的方式给人物换装、更改服装和表情、更改动作和表情、更改姿态、环境和表情等。这个功能在绘制系列插画、漫画、小说插图等工作时,能保持主角形象的统一,也能根据情况实时调整,后期配合 lora 潜力巨大。
2025-02-11
Ai指导长期项目
以下是关于 AI 指导长期项目的相关内容: 负责任的 AI 原则: 2018 年 6 月宣布了七项 AI 原则来指导工作,包括: 1. 人工智能应对社会有益,考虑社会和经济因素,只有在总体收益可能大大超过风险和不利因素时才进行项目。 2. 避免产生或加强不公平的偏见,尤其在种族、民族、性别、国籍、收入、性取向、能力、政治和宗教信仰等敏感特征方面。 3. 构建和测试应确保安全,制定和应用强有力的安全措施以避免意外伤害风险。 4. 对人负责,设计系统为反馈、解释和申诉提供机会。 5. 纳入隐私设计原则,提供通知和同意机会,鼓励隐私保护措施和透明度,控制数据使用。 6. 坚持科学卓越的高标准,与利益相关者合作,分享 AI 知识。 7. 用于符合原则的用途,不追求造成整体危害、用于武器或违反国际规范和人权原则的技术。 AGI 的短期与长期: 短期:AGI 未催生大量“明星 APP”和“变现机器”,只有少数 App 实现用户突破,上层应用 APP 昙花一现,投资人谨慎,公众对 AI 麻木。 长期:技术稳定且加速迭代,如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等虽距离商用有问题,但突破只是时间问题。 AIGC 相关: 对于某些项目,在 AI 技术进一步改进前等待可能更有利,特别是耗时长且 AI 已有合理表现的任务。在构建和维护生产级大型语言模型应用程序中,评估指标很重要,可分为端到端和步骤/组件式评估。语言模型可能出现“幻觉”,可采用高级提示、少样本提示、思维链式提示、数据增强(如检索增强生成、工具集成)等策略缓解。
2025-02-20
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
AI如何在项目中运用
AI 在项目中的运用非常广泛,主要包括以下几个方面: 1. 辅助创作与学习:例如 AI 智能写作助手可帮助用户快速生成高质量文本,还有 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划:涵盖 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,能根据用户需求和偏好推荐合适的产品、服务或制定个性化计划。 3. 监控与预警:像 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,可实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,有助于提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易:包括 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 对于技术纯小白开发真正的应用,可逐步学习和实践。按照项目规划,学习一个 POC 并应用到大项目中。当遇到错误时,可复制错误信息和相关代码让 AI 找错修复,若使用可识图的 Claude 或 GPT4o,截图、错误信息和代码三件套会很有用。但可能会遇到一些问题,如 AI 给出错误的代码版本,此时更有效的方式是找文档(可让 GPT 提供文档链接或问 perplexity),或去 stackoverflow 上找答案(注意回答和评论的日期),然后将这些信息提供给 AI 让其修复。如有可能,找老师傅支援会更好。 在有具体需求的项目中运用 AI 仍存在困难,但其能提高生产效率,如创造美术资源,在创意瓶颈时也能提供启发和灵感。
2025-02-18
数字人项目
以下是关于数字人项目的相关信息: 构建高质量的 AI 数字人: 建好的数字人模型可以使用 web 前端页面(如 Live2D 提供的 web 端 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最终以 GUI 的形式呈现给用户。 开源数字人项目(项目地址:https://github.com/wanh/awesomedigitalhumanlive2d)选择 live2d 作为数字人躯壳,原因是其驱动方式相比 AI 生成式更可控和自然,相比虚幻引擎更轻量和简单。卡通二次元形象的接受度更高,超写实风格在目前技术下易出现一致性问题和恐怖谷效应。Live2d 的 SDK 驱动方式可参考官方示例:https://github.com/Live2D 。 MimicMotion 项目: 腾讯发布的 MimicMotion 项目效果显著优于阿里,支持面部特征和唇形同步,不仅用于跳舞视频,也可应用于数字人。 相较阿里的方案,MimicMotion 的优化包括:基于置信度的姿态引导机制,确保生成视频更加连贯流畅;基于姿态置信度的区域损失放大技术,显著减少图像扭曲和变形;创新的渐进式融合策略,在可接受的计算资源消耗下,实现任意长度视频生成。项目地址:https://github.com/tencent/MimicMotion ,节点地址:https://github.com/AIFSH/ComfyUIMimicMotion 。 爱的传承·数字母亲: 内容负责人:朱睿电子酒 统筹负责人:张小琳电子酒 摄影:万阳 剪辑:萧川布丁子健 数字人:大萌子 使用工具:剪辑:剪映、imovie、美图秀秀;数字人:heygen 为完成数字人的拍摄,朱妈妈吃了 4 片吗啡。2 月 4 号制作完数字人,2 月 5 号拍摄,布丁川川子健凌晨开始剪辑,协调补拍追加了很多镜头,朱哥也熬了几个通宵来丰满素材。虽然最后呈现的效果不完美,但相信这部片子具有一定的社会价值。
2025-02-18
生成式AI教育场景应用 项目式学习 中小学案例
以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例: 北京市新英才学校: 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程,12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下,主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题,决定制作一款学校地图桌游。 课程中,学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法,有时自己写 prompt 与大语言模型对话,还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案,手绘第一版学校地图,选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域,生成式 AI 带来了诸多改变: 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题,可大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”,如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品,如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。
2025-02-18
AI的项目
以下是为您整理的一些 AI 项目相关信息: 1. AI 春晚:这是由 WaytoAGI 社区组织的一场由 AI 技术驱动的春节晚会,由 300 多位 AI 爱好者共同创作。在 20 多天里运用多种先进技术,作品时长约 150 分钟,涵盖多种节目类型。于 24 年大年初一直播,18 万人在线观看,后续视频播放量超 200 万,媒体曝光量超 500 万,多个节目登录央视网,孵化了数个优质项目与团队。您可以通过以下链接观看:完整版:https://www.bilibili.com/video/BV15v421k7PY/?spm_id_from=333.999.0.0 相关进度: 2. 2024 年盘点:融资过亿的美国 AI 初创公司: Liquid AI:完成 2.5 亿美元 A 轮融资,公司估值达 23.5 亿美元。由 AMD Ventures 领投,专注开发高效通用 AI 模型,计划用资金扩展计算基础设施和加速产品部署。 Tractian:完成 1.2 亿美元 C 轮融资,公司估值 7.2 亿美元。由 Sapphire Ventures 等机构参与,其解决方案帮助企业实现零停机时间和提高生产力,计划用资金加速制造业 AI 创新。 Tenstorrent:完成 6.93 亿美元 D 轮融资,公司估值 27 亿美元。由三星证券等领投,专注开发高性能 AI 处理器,计划用资金扩充工程团队和构建训练服务器。 xAI:完成第二轮巨额融资,筹集 60 亿美元,公司估值 500 亿美元。由红杉资本等机构参与。 3. AI 市集:包括 AI 调酒、AI 占卜、AI 绘画等。还有 AI 音乐节,由 AI 作词作曲做 MV;AI 即兴喜剧,由 AI 原创剧本。每个 AI 项目通过支付宝百宝箱搭建智能摊位,顾客可直接提问,机器人助手回答并生成文字或图片。如妙刷,可通过上传图片生成艺术作品和视频。杭州“AI 创作者基地”揭牌,将联合社区输出高质量 AI 技术支持。12 月的切磋大会在筹备中,未来会去更多城市和学校。
2025-02-04