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目前各大高校有哪些场景会实用算力

Answer

目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面：

  1. 科研计算：如在物理学、化学、生物学等学科的研究中，进行复杂的模拟和数据分析。
  2. 人工智能研究：包括模型训练、算法优化等。
  3. 图形和图像处理：例如在设计、动画制作等专业中的应用。
  4. 数据分析和处理：用于处理大规模的数据集，以支持学术研究和决策制定。

需要注意的是，具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。

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References

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标||-|-|-|-|-|-||48|Y c奕霖|艺术学博士，清华EMBA，熟悉传统电视媒体及新型主流媒体平台，关注AI技术在视听领域的应用与创新|央媒十几年从业经验|爱好徒步，掼蛋等|||49|彤哥|经营算力行业业务十多年，有大规模GPU集群，超算集群，云渲染平台。智算平台[ai.spacehpc.com](http://ai.spacehpc.com)，图像渲染平台[renderg.com](http://renderg.com)。|旗下有三维动画生产团队||五道口||50|张书画|教培从业者，目前从事高校职规培训相关工作，能够使用AI基础工具生图和生视频，对AI创作很感兴趣|高校职规培训||东三环||51|朱海锋|初入ai领域|旅游行业||房山||52|.|浙西龙游星海超算是一家非盈利非民营企业算力云服务商有多家分公司和办事处，拥有稳定合作的客户500多家，有的公司已稳定合作近10年。[beta.spacehpc.com](http://beta.spacehpc.com)|算力提供方||杭州||53|雷子|视频行业7年，AI降临派，近一个月狂啃视频生成工具，能够完成基础的图片视频制作，高阶工作流、视频内容生成正在学习中|导演||西红门|

你看我这算力如何？（硬件篇）

作者：小鱼干了发布时间：2023-06-30 21:58原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/FTYC4O58xihe6U06B_7x7w微信扫一扫关注该公众号[heading1]算力是什么？[content]算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(1)submit to the Committee on Science,Space,15and Technology of the House of Representatives and16the Committee on Commerce,Science,and Trans-17portation of the Senate a report containing the find-18ings and recommendations of the study conducted19under subsection(a);and20(2)make a copy of such report available on a21publicly accessible website.22SEC.106.GAO REPORT ON COMPUTATIONAL NEEDS.23(a)IN GENERAL.—Not later than 1 year after the24date of the enactment of this Act,the Comptroller General25•HR 6216 IHVerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00021 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216pamtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS22of the United States shall conduct a study of artificial in1 telligence computer hardware and computing required in 2 order to maintain U.S.leadership in artificial intelligence 3 research and development.The Comptroller General 4 shall—5(1)assess the composition of civilian computing6resources supported by the Federal Government at7universities and Federal Laboratories,including pro-8grams with laboratory computing,high performance9computing,cloud computing,quantum computing,10edge computing,and other computing resources;11

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Nvidia 显卡算力天梯图
以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息： 算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。 在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料： 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学🕸️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1
2025-03-02
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2025-02-25
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2025-02-25
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。 总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。
2025-02-17
微调大模型的优势与运用的功能场景是什么？微调具体步骤是？
微调大模型具有以下优势和运用的功能场景： 优势： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中表现更好，虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和更低的成本，可通过专门化模型使用更小的模型，且只对输入输出对进行训练，舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 功能场景：适用于需要在特定领域（如法律、医学等）获得更优表现的情况。 微调大模型的具体步骤如下： 从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练，PEFT 则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程，通过调整模型本身的参数来提高性能。 您可以参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2025-03-23
trae安卓应用场景，可以画UI吗
目前不太明确您所说的“trae”是什么。如果您指的是某种特定的 AI 工具或技术，需要更详细准确的信息才能确定其在安卓应用场景中的情况以及是否能用于画 UI 。一般来说，有许多专门用于 UI 设计的 AI 工具和技术，但具体是否适用还需根据其功能和特点来判断。
2025-03-23
根据图片场景和文案信息，自主制作视频的AI工具
以下是一些根据图片场景和文案信息自主制作视频的 AI 工具及相关流程： 一、将小说制作成视频的流程 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。 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。 二、制作“古人骂人”视频的步骤 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作： 打开 DeepSeek 网站：https://chat.deepseek.com/ 输入提示词，示例：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’” 可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。 点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。 从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 工具：即梦 AI 操作： 打开即梦 AI 网站：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词 调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。 预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。 下载最终的人物形象图。 三、“AI 拍立得” 1. 背景 为简化使用大模型工具时的繁琐流程，提升效率，萌生了“AI 拍立得”的概念，即拍即得，让操作更直观、高效。 2. 在线体验 名称：Pailido（拍立得的谐音） 微信小程序搜索：Pailido，可丰富场景自由切换，快速生成闲鱼文案、外卖/大众点评等。 3. 交互逻辑 用户可以选择拍摄场景类型，并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则，迅速生成符合情境的反馈，避免繁琐的额外操作。 4. 实现场景 图片转成文本 逻辑：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。 核心：图片理解和文本整理润色。 场景：生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片 逻辑：用户上传图片后，大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求。 核心：图片风格化滤镜。 场景：图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。
2025-03-19
AI Agent的具体应用场景，特别是职场办公场景
AI Agent 的具体应用场景如下： 1. 在职场办公场景中，主要应用场景包括研究总结和客户服务。 2. 个性化方面，随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 3. 自主完成任务方面，如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 4. 多 Agent 协作方面，如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复；博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》就在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 5. 在企业服务方面，Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 6. 时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。 目前，AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品少之又少。一方面是高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有较长一段距离；一方面是 AI 和娱乐消费诉求的结合还几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-03-17
ToB行业有什么关于AI Agent的应用场景
在 ToB 行业，AI Agent 有以下应用场景： 1. 人力资源领域：如 Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。 2. 餐饮营销领域：时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果，能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果，以及相应提升平均 1520%的营业额。 3. 销售和供应链管理：嵌入企业流程，提升整体运营效率。 此外，AI Agent 具有以下特点： 1. 个性化：随着用户的使用越来越了解用户习惯和想法，从而作出喜好预测。例如 Dot App 在对话中了解用户喜好，随后为用户推荐新的咖啡店。 2. 自主完成任务：如 Auto GPT，用户输入一个目标后，可自主执行任务、递归地开发和调试代码。 3. 多 Agent 协作：例如斯坦福大学的 SmallVille（小镇）项目，25 个人工智能体居住在一个沙盒虚拟城镇中通过复杂的社交互动来执行他们的日常生活；Fixie AI 在收到用户请求后启动多个负责不同模块的 Agent 进行数据查询和传递，最终生成邮件内容给客户回复。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。
2025-03-17
tob 行业智能体的场景有哪些
TOB 行业智能体的场景包括以下方面： 1. 解决大模型的局限性： 无法回答私有领域问题，如公司制度、人员信息等。 无法及时获取最新信息，如实时天气、比赛结果等。 无法准确回答专业问题，如复杂数学计算、图像生成等。 2. 提升用户体验和增强业务竞争力： 适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务的场景。 适用于缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。 3. 典型场景： 私有领域知识问答：准备好相关知识库文件，创建私有领域知识问答应用，如公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人：提供长期记忆功能，集成夸克搜索和图像生成等插件，提供个性化聊天体验。 智能助手：引入 RAG 能力、长期记忆和自定义插件等功能，帮助提升工作效率，如处理邮件、撰写周报等。 4. 行业解决方案： 服务和业务助手：行业包括互联网、制造、游戏等，场景包括对客服务、对内助手、产品搜索和推荐，业务关注点包括回答准确率、数据覆盖范围，关键功能需求包括丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定。 个人助理：行业包括互联网、教育、游戏、社交等，场景包括闲聊助手、情感陪伴、学习助手，业务关注点包括回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，关键功能需求包括 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互。 多模态文件交互和数据处理：行业包括互联网、教育、安防等，场景包括视频理解和信息抽取、作业批改，业务关注点包括成本、延迟、多场景适配度，关键功能需求包括自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 5. 具体案例： 内部业务助手：使用企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，通过 RAG 智能体进行内部知识问答，数据多源、异构，复杂文档解析视觉增强，提供更好的文档理解。 医疗助手/法律助手/智能导购：构建领域内知识库，为普通用户提供基础的医疗/法律知识，给出准确的就医建议/法律援助建议，在相似度阈值判定的基础上，引入大模型的智能分析能力。 6. 商业化场景： 医疗健康行业：为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，帮助他们更好地了解行业趋势，提升医疗水平。 教育培训行业：为教育工作者和培训机构提供最新的教育资讯和课程动态，并自动生成教学报告和资料，推送到相关平台，帮助他们更好地规划教学内容和课程设计。 科技创业与孵化器：帮助科技创业公司和孵化器获取最新的科技新闻、创业报告和行业分析，并通过多模态形式推送到他们常用的平台，帮助他们更好地了解市场需求，调整创业方向。
2025-03-17
北大清华伯克利等知名高校最新AI研究成果
以下是北大清华伯克利等知名高校的最新 AI 研究成果： 国内方面： 清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目，催生了 MiniCPM 项目，这是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型，其 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT4V。 阿里巴巴最近发布了 Qwen2 系列，社区对其视觉能力印象深刻，能完成从具有挑战性的 OCR 任务到分析复杂的艺术作品等。 国外方面： Stability AI 发布的 Stable Video Diffusion 是第一个能够从文本提示生成高质量、真实视频的模型之一，并且在定制化方面取得了显著的进步。今年 3 月，他们推出了 Stable Video 3D，该模型经过第三个对象数据集的微调，可以预测三维轨道。 OpenAI 的 Sora 能够生成长达一分钟的视频，同时保持三维一致性、物体持久性和高分辨率。它使用时空补丁，类似于在变压器模型中使用的令牌，但用于视觉内容，以高效地从大量视频数据集中学习。此外，Sora 还使用了其原始大小和纵横比的视觉数据进行训练，从而消除了通常会降低质量的裁剪和缩放。 Google DeepMind 的 Veo 将文本和可选图像提示与嘈杂压缩视频输入相结合，通过编码器和潜在扩散模型处理它们，以创建独特的压缩视频表示。然后系统将此表示解码为最终的高分辨率视频。 此外，Geoffrey Hinton 让“深度学习”从边缘课题变成 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。Hinton 和他的团队让 CIFAR 获得丰厚回报，深度学习也成为目前的主流。Hinton 冷静、谦逊与公平的态度为 NCAP 建立了良好的开放合作氛围，推进了世界的 AI 研究工作。 关于未来研究方向的参考资料包括： 人工智能技术与安全研究：DeepMind、OpenAI、MIT、Stanford、Berkeley 等机构的论文，“AI Index”（斯坦福大学发布）、OpenAI 技术博客、Google AI Blog 等技术报告，专家著作如 Nick Bostrom《Superintelligence》、Stuart Russell《Human Compatible》等。 经济与社会变迁：IMF、世界银行、OECD、WEF（世界经济论坛）的未来就业与技术报告，未来学与社会预测如 Herman Kahn、Ray Kurzweil《The Singularity is Near》等，科技史与社会影响方面如 Joseph Schumpeter（创新与经济周期）、Carlota Perez（技术革命与金融资本），以及经济学者对产业革命的历史演化研究。 政治与国际关系：联合国关于 AI 和数字治理的政策文件、欧盟 AI Act 的立法草案与相关研究，前沿智库与研究中心如 Future of Humanity Institute、Brookings、RAND Corporation 等，军事与国防方面如美国国防部和 NATO 对 AI 的战略规划，中国、欧盟、日本等国家的 AI 国家政策及军民融合案例。
2025-03-24
高校如何自己本地部署DEEPSEEK
高校本地部署 DEEPSEEK 可以参考以下内容： 1. 了解相关平台服务差异，如 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的不同。 2. 如果拥有云服务器，可以进行本地部署，但要注意满血版本地部署的实际情况。 3. 在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 4. 登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。 5. 模型试用可以使用 postman，通过修改接口和复制文档中的内容进行在线调试，发送请求查看状态码，根据模型名称和相关要求输入内容进行试用。 6. 会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 7. 实战演练 DeepSeek R1 满血版快速部署和蒸馏训练。 以上信息仅供参考，具体操作可能会因实际情况有所不同。
2025-02-27
我是一名高校新媒体工作人员，由于文字能力一般，需要能力较强的ai文本工具，用于撰写公文，新闻稿，公众号推文，总结简报等。请推荐至少5个，并进行对比分析
以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： Copy.ai： 功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能。 可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic： 专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI： 人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。 虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly： 不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 秘塔写作猫： 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。 支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作： 是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。 支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作： 由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。
2025-02-26
职场人士如果高校利用AI
对于职场人士高效利用 AI ，以下是一些方面和建议： 学生和应届毕业生： 职业选择和规划：通过了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适职业路径并制定详细规划。 技能提升：依据职业目标获取个性化学习建议和资源，提升在 AI 领域的技能，为就业做准备。 职场新人和职业转换者： 职业发展指导：根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 职业转型支持：对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，获取详细转型路径和必要技能培训资源，实现顺利转型。 企业： 人才招聘和培养：评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 员工职业发展：为员工制定个性化职业发展计划，提供持续职业指导和培训，提升员工职业满意度和留任率。 教育机构： 职业指导服务：将相关产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域职业机会和发展路径，提升就业率。 课程设计和优化：根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师： 辅助工具：使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率。 数据支持：基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，还有一些优秀的 AI 编程教程和实践分享，例如 Nicholas Carlini 的博文“How I Use 'AI'”，其中提到了使用 LLM 进行编程和研究的实例，包括构建完整的 Web 应用、学习新技术、开启新项目、简化代码、单调任务的自动化、提升用户专业度和效率、API Reference、搜索、解决一次性的任务以及修复常见错误等方面。
2025-02-09
想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗？有没有什么高校组织给出的方案？
对 DeepSeek 进行提问时，以下是一些技巧： 1. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。例如，差的表述是“帮我写一篇营销方案”，好的表述是“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件。比如，差的表述是“写一篇新品发布文案”，好的表述是“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构。例如，差的表述是“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述是“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务。比如，差的表述是“怎么做短视频运营？”，好的表述是“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。例如，第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧：目的是获得更深入的分析和见解。
2025-02-07
我想要了解AI在高校基础医学教学中的应用案例
以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例： 教学：帮助学生做好组会准备，使用了 Claude + Gamma.app，Claude 能节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：用特定 prompt ，2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研：用 ChatGPT 做调研。 医疗：健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外，为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践，AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ，有以下建议： 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具，探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，思考其对未来社会的影响。
2024-11-07
AI实用小工具
以下为一些 AI 实用小工具的相关介绍： 用 Trae 开发纯 HTML 页面的小工具或小游戏，AI 生成.html 文件，直接双击在浏览器打开就能用。Trae 能满足小众需求，如给图片加水印、让图片读取笔记、把字幕替换成特定文字等，体现了 AI 编程在满足长尾需求方面的价值。 对于产品经理，AI 能在多个方面提供帮助，如辅助精读论文、写小脚本、写产品宣传文案、设计/整理调研问卷、进行竞品分析、解释专业名词等。此外，还可以让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码，优化产品逻辑表达，方便 QA 同学测试。 学术艺术类 AGENT 方面，有本地化 DeepSeek 配置计算器，能通过量化分析为企业提供大模型硬件配置的最优方案，还整合了领先的解决方案。另外，css motion recorder 是一个能记录用户鼠标并转换为 css keyframe 的工具，可让用户直接规划想要的 animation，但存在一些缺点。
2025-03-27
安卓开发的实用AI工具有哪些
以下是一些适用于安卓开发的实用 AI 工具： 1. Hand Talk：能将文本或语音自动转换成美国手语，既是翻译工具，也是学习平台。链接：https://xiaohu.ai/p/5688 、https://x.com/imxiaohu/status/1777201503142601143 2. OctopusV2 模型：可在安卓手机上运行，能通过文字指令控制手机进行如拍照、发邮件等各种操作，代表 AI 手机技术今年有望实现重大飞跃。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1777194451590615448 3. Chinese Tiny LLM：首个针对中文设计的 20 亿参数大语言模型，基于 12000 亿中文语料库预训练，还有新中文对齐基准测试 CHCBench 来测试模型对中文文化、历史的深入理解。链接：https://xiaohu.ai/p/5674 、https://x.com/imxiaohu/status/1777181431799959886 4. Octopusv2：由斯坦福大学 Nexa AI 开发，专为 Android API 优化，比 Llama7B+RAG 方案快 36 倍，性能胜过 GPT4，错误率低，响应快，适用于智能家居和移动应用开发。链接：https://xiaohu.ai/p/5538 、https://arxiv.org/abs/2404.01744 、https://huggingface.co/NexaAIDev/Octopusv2 、https://x.com/imxiaohu/status/1776447275864371533 5. Trae：字节跳动推出的智能编程助手，提供基于 Agent 的 AI 自动编程能力，使用自然语言对话就能实现代码编写。支持代码编写、项目管理等传统 IDE 功能，还有智能问答、实时代码建议、代码片段生成、从 0 到 1 开发项目等功能。官网下载地址：https://www.trae.ai/download ，支持 Mac 系统、Windows 系统，未来支持 Linux 系统。
2025-03-23
你认为 目前已知的模型，哪个更全面实用？
目前已知的较为全面实用的模型有以下几种： 1. OpenAI GPT4.5：这是 OpenAI 推出的模型，是其最大且知识最丰富的模型。它在 GPT4 的基础上进一步扩展了预训练，采用了新的监督技术结合传统方法进行训练，如监督微调（SFT）和基于人类反馈的强化学习（RLHF）。早期测试显示其交互更自然，知识基础更广泛，与用户意图的对齐更强，情感智力有所提升，适用于写作、编程和解决实际问题等任务。 2. Kolors：这是一个开源的文生图模型，在技术上有全面的改进，包括更强的中文文本编码器、机造的高质量文本描述、人标的高质量图片、强大的中文渲染能力，以及巧妙的 noise schedule 解决高分辨率图加噪不彻底的问题，实测效果不错。 3. DeepSeek 深夜发布的大一统模型 JanusPro：它将图像理解和生成统一在一个模型中，采用统一的 Transformer 架构，能使用同一个模型完成图片理解和生成，提供 1B 和 7B 两种规模以适配多元应用场景，全面开源，支持商用，MIT 协议，部署使用便捷，在 Benchmark 表现优异，能力更全面。
2025-03-05
实用至上：智能体 / Agent 是什么
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念，指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序，也可以是硬件设备。 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。例如机器人导航系统，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。比如金融交易智能体，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。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务；反思和完善，Agents 可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。 2. 记忆：短期记忆，所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习；长期记忆，这为 Agents 提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 3. 工具使用：Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 随着 LLM 在几个关键能力上的成熟——理解复杂输入、进行推理和规划、可靠使用工具以及从错误中恢复，智能体开始在生产环境中涌现。智能体通过与人类用户的命令或交互式对话开始工作。一旦任务明确，智能体就会独立进行规划和操作，必要时会向人类寻求更多信息或判断。在执行过程中，智能体需要在每个步骤从环境中获取“基准事实”（如工具调用结果或代码执行情况）以评估其进展。智能体可以在检查点或遇到障碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止，但也常常包含停止条件（如最大迭代次数）以保持控制。 智能体适用于难以或无法预测所需步骤数量的开放性问题，且无法硬编码固定路径的场景。LLM 可能需要运行多个回合，您必须对其决策能力有一定信任。智能体的自主性使其非常适合在可信环境中扩展任务，但智能体的自主性也意味着更高的成本和潜在的错误累积。我们建议在沙盒环境中进行广泛测试，并设置适当的防护措施。 以下是一些实用案例： 1. 用于解决 SWEbench 任务的编码智能体，根据任务描述对多个文件进行编辑：https://www.anthropic.com/research/swebenchsonnet 2. 我们的“计算机使用”参考实现，让 Claude 使用计算机完成任务：https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/computerusedemo
2025-03-02
飞书多维表格xDeepSeek R1实用提示词
以下是关于飞书多维表格 x DeepSeek R1 实用提示词的相关信息： 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中，在专题“飞书多维表格 + deepseek R1”的 DAY107 练习中，提到可在相关链接中找到与短视频相关的模板，使用如【视频脚本生成】【企业家 IP 视频脚本生成】等提示词制作多维表格，还可模仿，感受是制作体验丝滑流畅，仅用提示词就能编排多维表格实现强大功能。 同样在该专题的 DAY108 练习中，针对直播场景，可参考的直播相关多维表格，作者将小红书、短视频制作、直播等场景都做了一套放入同一个飞书多维表格，形成媒体内容生产与管理系统。 此外，还有 deepseek 论文解读的相关内容，包括直播视频回放、相关论文下载以及万能提示词的技巧分享等。若官网搜索不能用一直崩溃，可使用火山的满血版，其在视频最后 10 分钟左右有手把手教程。
2025-02-28
分析一下目前国内的ai浏览器有哪些，给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器
目前国内的 AI 浏览器有以下几种： 1. AI Share Card 插件： 安装方式： 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件，下载地址：https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装，也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card（需要正确网络环境访问，安装后支持自动更新）。 下载最新安装包，访问官网下载最新安装包，适用于无法访问应用商店的用户，本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia：Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会，增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia，团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器，把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器，Arc 浏览器可能是一个不错的选择，它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。
2025-02-03