Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

清华大学出的deepseek系列教程

Answer

以下是关于清华大学出的 deepseek 系列教程的相关信息:

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

References

2024人工智能报告|一文迅速了解今年的AI界都发生了什么?

**中国开源项目在今年赢得全球粉丝,并且已经成为积极开源贡献者。**其中几个模型在个别子领域中脱颖而出,成为强有力的竞争者。DeepSeek在编码任务中已成为社区的最爱,其组合了速度、轻便性和准确性而推出的deepseek-coder-v2。阿里巴巴最近发布了Qwen-2系列,社区对其视觉能力印象深刻,从具有挑战性的OCR任务到分析复杂的艺术作品,都完成的非常好。在较小的一端,清华大学的自然语言处理实验室资助了OpenBMB项目,该项目催生了MiniCPM项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B参数模型。它们的2.8B视觉模型在某些指标上仅略低于GPT-4V。2024年是AI图像视频迅速发展的一年,这个赛道竞争异常激烈国外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。并且在今年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。除此之外,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。

2月8日 社区动态速览

《[DeepSeek:从入门到精通](https://waytoagi.feishu.cn/record/QAURr4CNGeJ5GIcvU0nc9X3dndg)》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。详细阐述了DeepSeek的功能,包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握AI工具的使用,提升工作效率和创新能力。

2月19日 社区动态速览

清华大学沈少阳:《[DeepSeek+DeepResearch应用报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH其它一些报告发布在[研究报告板块](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)和[知识星球](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl):智灵动力:《[DeepSeek行业应用实践报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/JIpXrzhoFeJdSCcHxtjcqqcUngk)》厦门大学:《[2025年大模型概念、技术与应用实践](https://waytoagi.feishu.cn/record/MAqxr0cIve3SMicMNgRc4JM2nk1)》国海证券:《[人工智能系列深度:DeepSeek十大关键问题解读](https://waytoagi.feishu.cn/record/HEPorLzqseeYUWcwLFdcImXznPg)》全球数据资产理事会:《[DeepSeek使用教程蓝皮书-从入门到进阶完整指南](https://waytoagi.feishu.cn/record/PG5xrINLwekNiKcdO26c4M59nuh)》北航&清华大学:《[DeepSeek+DeepResearch——让科研像聊天一样简单](https://waytoagi.feishu.cn/record/FEzmrbbSFe4Sz5cag3SctlgvnIc)》中泰证券:《[DeepSeek将如何改变AI应用?](https://waytoagi.feishu.cn/record/U1GRrOtzIe8rdhcbw89c6fcLnko)》

Others are asking
多维表格与deepseek
以下是关于飞书多维表格与 DeepSeek 的相关信息: 举办了一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动,活动中展示了各地的精彩分享,包括小红书抖音内容创作、DeepSeek+出海的落地方案、AR+机械汪、吃霸王餐等有趣的应用,还展示了飞书多维表格和 DeepSeek 结合的强大之处。线下分享热闹,线上也有众多围观交流的小伙伴。 提供了一些关于 AI 编程与炼金术的知识图谱,包含 Trae 的介绍、安装、疑难杂症,图片字幕生成器,DeepSeek R1 驱动的 Life Coach 等多个方面,同时也有关于飞书多维表格与 DeepSeek 结合的相关内容,如创建带有 AI 能力的飞书多维表格、用网页呈现多维表格里的内容等。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》中有关于飞书多维表格+deepseekR1 的专题,作者作为飞书重度用户,在飞书多维表格接入 deepseekR1 后进行了相关练习,并分享了感受和练习成品集合。
2025-02-24
deepseek提示语链
DeepSeek 提示语相关内容如下: 提示词框架包含四大模块:任务目的(Purpose)、计划规则(Planning Rules)、格式规则(Format Rules)、输出说明(Output)。重点是通过明晰的任务拆分与规则定义,让提示更具可操作性,但不可过度依赖,示例模板可清晰展现开发者背景、任务目标与规则细节。更多信息:https://x.com/dotey/status/1883041528408318382 提示词方法论包括核心原理认知,如多模态理解、动态上下文、任务适应性、系统响应机制等;基础指令框架,如四要素模板、格式控制语法等;进阶控制技巧,如思维链引导、知识库调用、多模态输出等。 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一,官网发声渠道包括使用地址:https://chat.deepseek.com/(有手机客户端:扫描下面二维码),模型下载地址:https://github.com/deepseekai/DeepSeekLLM?tab=readmeovfile,API 文档地址,提示词使用方法可参考,魔改版本:https://huggingface.co/ValueFX9507/TifaDeepsex14bCoTGGUFQ4 https://huggingface.co/mradermacher/DeepSeekR1DistillQwen7BabliteratedGGUF
2025-02-24
《DeepSeek:从入门到精通》
《DeepSeek:从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能,如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。 此外,还有一些相关的报告和内容,如 2 月 10 日社区动态速览中提到的《2025DeepSeek 爆火详细报告:回顾 DeepSeek 的爆火过程》《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》《DeepSeekV3 技术报告》中文翻译版、华西证券的《计算机行业深度Deepseek:国产 AI 应用的“诺曼底时刻”》、中信建投的《DeepSeek R1 深度解析及算力影响几何》等。
2025-02-24
清华 deepseek
以下是关于清华 deepseek 的相关信息: 1 月 8 日:《》DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司,其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练,超越了多个顶级模型,获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 的成功被视为中国式创新的典范,但其独特之处在于其更像一个研究机构,注重技术创新而非商业化运作,吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 1 月 9 日:清华大学计算机科学与技术系助理教授,KVCache.AI 团队负责人章明星从大模型当前的发展阶段出发,分享了他关于模型架构演进、大模型 Scaling Law 的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法,并探讨了未来的发展方向。 2 月 18 日:清华大学沈少阳发布《》。 1 月 28 日:DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能,并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局,降低 AI 行业的进入门槛。中文场景表现优秀,日常写作和表达习惯贴近人类,但专业论文总结略弱。数学能力不错,编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。
2025-02-24
谁在用deepseek
DeepSeek 被广泛使用,以下是一些具体的应用场景: 在硅谷,不少 AI 领域的重要人士对其称赞有加,如 OpenAI 联合创始人 Andrej Kaparthy 和 Scale.ai 的创始人 Alexandr Wang。 在中国,用户使用 DeepSeek 来做各种工作,例如: 脑爆活动方案(AJ 杭州)。 生成会议纪要方案(陈星北京)。 结合飞书批量处理客户评论(Lily 温州)。 分析总结复盘内容(兰州)。 生成专业专用软件详细使用过程。 写小说框架。 拓展市场的梳理角度和咨询梳理。 写论文。 写营销方案。 写小红书笔记。 写周报。 做设计头脑风暴。 写绘画提示词。 辅助做类似 MBTI 和盖洛普式的产品。 写代码、日常文档。 算命。 协助判断 OpenAI deep research 等。
2025-02-24
deepseek 落地案例
以下是关于 DeepSeek 的落地案例: 1. 华尔街分析师认为 DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能,并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为其或改变科技格局,降低 AI 行业的进入门槛。详情:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/deepseek 2. DeepSeek 在中文场景表现优秀,日常写作和表达习惯贴近人类,但专业论文总结略弱。数学能力不错,编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。更多信息:https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873 ,GRPO 详情:https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpodeepseekr18c6cff0cdeb84937a4197066af987e43 3. 举办了全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动,如郑州场展示搭建的无敌工作流,深圳场分享 DeepSeek+出海的落地方案,北京场玩起 AR+机械汪,广州场探讨如何使用 DeepSeek 辅助速通吃“霸王餐”,福州场有最年轻的分享者展示玩转 DS 的示例。同时,活动展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处,且 DeepSeek R1 大模型全面融入飞书多维表格、飞书智能伙伴创建平台等多款产品。详情:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KRtwwVqKKiB7PKkgzu3chsX6nzF 4. 在芯片行业,如存储芯片负责人考虑与 DeepSeek 谈 HBM4 定制合作,台积电研发中心因对方技术调整产能,ASML 总部针对对方算法调整策略,中芯国际因 DeepSeek 证明的技术提高产线利用率并获得追加投资。
2025-02-24
AI学习教程
以下是为新手提供的 AI 学习教程: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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),可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-24
coze的进阶教程有哪些,我需要有整个的搭建过程教程的,可以是共学活动里面的
以下是一些 Coze 的进阶教程和搭建过程的资源: 5 月 7 号():大聪明分享,主题为“Agent 的前世今生”,每个分享人分享最初接触 Coze 的经历以及现在用 Coze 做什么。流程为 20:00@🌈AJ 主持开场,20:00 21:00 大聪明分享,21:00 21:30 关于 Coze 随便聊聊。 5 月 8 号():大圣分享,主题为“我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze”,20:00 21:20 大圣分享。 5 月 9 号():艾木分享,主题为“Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以‘Dr.Know’和‘卧底’为例),线上答疑。流程为 20:00 21:00 艾木分享,21:00 21:30 线上答疑。 5 月 10 号():罗文分享,主题为“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”,20:00 21:00 罗文分享。 5 月 11 号():Itao 分享,主题为“和 AI 成为搭子”,线上答疑。流程为 20:00 21:00 Itao 分享,21:00 21:30 线上答疑。 此外,还有以下案例合集和教程:
2025-02-22
有dify相关的教程吗
以下是关于 Dify 的一些教程: 1. 接入企业微信: 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信,包括创建知识库、导入文件、设置节点等操作。 把 Agent 应用接入微信,创建应用、设置模型和工具、生成 API 密钥等。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 2. 免费搭建微信机器人: 参考丁先生的教程,从特定步骤开始接入微信,把 fastgpt 当成 dify 来看,大同小异。 注意一些命令和配置要求,如微秘书登陆要用小号,且不能是新号,可能需要一个礼拜以上,并绑定一张银行卡。若删除数据退出登陆,需在宝塔面板上重启微秘书的容器。修改配置后,可私聊小号输入“更新”,一分钟后新配置生效。 3. 相关能力介绍: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze,同理也可为 dify、kimi 等制作收费前端。参考: 自定义配置,包括变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。 支付: Actionflow: 权限: 代码组件: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-22
有没有关于使用coze制作在线客服的案例或教程
以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程: 画小二:通过 Coze 定制开发插件案例,包括创建智能体、添加插件等,还可发布到微信成为专职客服技能,并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集:包含保姆级教程,如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程:包括不同分享人的主题分享及流程安排,如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享,均有回放地址可供查看。
2025-02-21
ComfyUI教程
以下是一些关于 ComfyUI 的教程资源: 1. ComfyUI 官方文档:提供使用手册和安装指南,适合初学者和有经验的用户,可在获取。 2. 优设网:有详细的 ComfyUI 入门教程,适合初学者,介绍了特点、安装方法及生成图像等内容,教程地址是。 3. 知乎:有用户分享了 ComfyUI 的部署教程和使用说明,适合有一定基础并希望进一步了解的用户,可在找到。 4. Bilibili:提供了从新手入门到精通各个阶段的视频教程,可在查看。 此外,还有以下教程: 1. 一个全面的 ComfyUI 教程:https://www.comflowy.com/zhCN 2. 超有意思的 ComfyUI 教程:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_tutorial_vn/ ComfyUI 基础教程中关于 KSampler 的部分: KSampler 即采样器,包含以下参数: 1. seed:随机种子,用于控制潜空间的初始噪声,若要重复生成相同图片,需种子和 Prompt 相同。 2. control_after_generate:设置每次生成完图片后 seed 数字的变化规则,有 randomize(随机)、increment(递增 1)、decrement(递减 1)、fixed(固定)。 3. step:采样的步数,一般步数越大效果越好,但与使用的模型和采样器有关。 4. cfg:一般设置在 6 8 之间较好。 5. sampler_name:可通过此设置采样器算法。 6. scheduler:控制每个步骤中去噪的过程,可选择不同的调度算法。 7. denoise:表示要增加的初始噪声,文生图一般默认设置成 1。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-20
coze工作流教程
以下是关于 Coze 工作流的教程信息: 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带你入门 Coze 工作流,即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点:通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent;开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路;10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群:任何玩过 AI 对话产品的一般用户(若没用过,可先找个国内大模型耍耍);希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 扣子案例合集社区内容分享:
2025-02-20
清华大学关于deepseek的研究
以下是关于清华大学与 deepseek 相关的研究信息: 在 2024 年的 AI 领域中,DeepSeek 在编码任务中已成为社区的最爱,其组合了速度、轻便性和准确性而推出的 deepseekcoderv2。在较小的一端,清华大学的自然语言处理实验室资助了 OpenBMB 项目,该项目催生了 MiniCPM 项目。这些是可以在设备上运行的小型<2.5B 参数模型。它们的 2.8B 视觉模型在某些指标上仅略低于 GPT4V。
2025-02-21
是否有《普通人如何抓住deepseek红利》清华大学链接
以下是关于《普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的相关链接: 清华大学新闻与传播学院撰写的报告:https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 相关 PPT 课件:https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/Gec9wxIGhiqSsAkrqzPc3ObLnpb (由清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室、@新媒沈阳团队的陶炜博士生团队制作)
2025-02-20
清华大学deepseek赋能职场
以下是关于清华大学 DeepSeek 赋能职场的相关信息: 有多个与 DeepSeek 相关的课题和研究,如“DeepSeek——从入门到精通”“DeepSeek 如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用”“普通人如何抓住 DeepSeek 红利”等。 相关资料的链接和团队简介有所不同,如“DeepSeek 从入门到精通「清华团队」”的链接为 https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb ,团队来自清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室。 2 月 15 日社区动态速览中提到 DeepSeek 可以作为赋能职场的多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备多种功能,提供不同模式,还能用于多种工作,如制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 其它一些相关报告发布在研究报告板块和知识星球,如 ARK Invest 的《ARK Big Ideas 2025》中文版、民生证券的《DeepSeek 系列报告之 AI+教育》、华创证券的《汽车行业深度研究报告:AI 时代,车企的升维之战》。
2025-02-18
清华大学关于deepseek的培训教材
以下是清华大学关于 DeepSeek 的相关培训教材信息: 《》是清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。详细阐述了 DeepSeek 的功能,包括智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等,并探讨了如何使用 DeepSeek,包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法,旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用,提升工作效率和创新能力。
2025-02-17
清华大学:普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf​
以下是关于“清华大学:普通人如何抓住 DeepSeek 红利.pdf”的相关内容: 本报告由清华大学陶炜博士生团队撰写,探讨了普通人如何利用 DeepSeek 抓住 AI 红利。报告详细介绍了 DeepSeek 的应用场景,包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等,并通过工作、学习、生活和社交等多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题。文章还强调了提示语设计的重要性,指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容,并提出了提示语设计的策略和技巧。 此外,还有《张梦飞:为什么 DeepSeekR1 是推理模型?那 GPT4 是什么模型?我的定义和思考》一文。在近年的大模型发展中,推理能力一直被视为衡量模型智能水平的关键因素。随着 DeepSeekR1 和 O1 等模型的出现,一个全新的概念浮现——推理模型(Reasoning Model)与非推理模型(NonReasoning Model)之间的根本区别。文章通过详细解析推理模型与非推理模型的训练路径、推理能力的形成机制、以及它们在思维链上的关键差别,帮助大家理解为何 DeepSeekR1 这样的模型被称为推理模型,以及它如何突破了传统 LLM 的局限性。 相关链接:
2025-02-16
清华大学出的《普通人如何抓住DeepSeek红利》有下载地址吗
以下是《清华大学新闻与传播学院:普通人如何抓住 DeepSeek 红利》的下载地址:https://waytoagi.feishu.cn/record/T2yDrJ4NjeJFmccnBgzc5A7InIq 。该报告由清华大学陶炜博士生团队撰写,详细介绍了 DeepSeek 的应用场景,包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等,并通过多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题,还强调了提示语设计的重要性,提出了提示语设计的策略和技巧。
2025-02-15
我现在需要根据一系列的 yaml 和 markdown 构建一个知识库,并且需要支持 AI 问答,每次 AI 问答的结果都要保存成一个新的内容放到知识库中,请问从经济效益来看,有哪些服务可以使用?
目前从经济效益的角度来看,以下一些服务可能有助于您构建这样的知识库并支持 AI 问答以及结果保存: 1. 云服务提供商,如阿里云、腾讯云、AWS 等,它们提供可扩展的计算和存储资源,您可以根据实际需求灵活配置,避免过度投入硬件成本。 2. 开源的知识管理和问答系统框架,例如使用 Elasticsearch 结合相关插件来实现问答功能,成本相对较低,但可能需要一定的技术投入进行搭建和维护。 3. 一些专门针对知识管理和 AI 应用的 SaaS 服务,它们通常按使用量计费,初期投入较小,适合小规模应用。 需要注意的是,具体选择哪种服务取决于您的业务规模、技术能力、预算以及对性能和功能的要求。
2025-02-01
吴恩达系列课程
以下是关于吴恩达系列课程的相关信息: 面向开发者的 LLM 入门课程: 地址: 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,包括吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版、《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版、《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 提示工程指南: 地址: 简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 LangChain🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发: 地址: 简介:Langchain 的中文文档,由两个在 LLM 创业者维护,希望帮助到刚进入 AI 应用开发的朋友们。 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的 LLM 九层妖塔: 地址: 简介:ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 吴恩达讲 Prompt 相关课程: 谷歌/百度 AI 部门负责人吴恩达和 OpenAI 合作推出了免费的 Prompt Engineering(提示工程师)课程。课程主要内容是教您书写 AI 提示词,并且最后会教您利用 GPT 开发一个 AI 聊天机器人。 原版网址:https://www.deeplearning.ai/shortcourses/chatgptpromptengineeringfordevelopers/ B 站版本:【合集·AI Course哔哩哔哩】https://b23.tv/ATc4lX0 、https://b23.tv/lKSnMbB 翻译版本: 推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ 吴恩达和 Open AI 合作的提示工程课程一共 9 集全部已经翻译完成,并且改成了双语字幕,字幕文件也已经上传了。 视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 纯文字版本: 2023 年 8 月 24 日历史更新(归档): 吴恩达最新的《》短课程上线,课程内容包括了解何时对 LLM 应用微调、准备数据以进行微调、根据您自己的数据训练和评估 LLM。 《》非常深入浅出地介绍了基于大语言模型的 AI Agents,从记忆检索到决策推理,再到行动顺序的选择,真实展现了 Agent 的智能化进程。 在》,用一张清晰、具有美感的图片展示了 Models、Prompt Templates、Chains、Agent 和 MultiAgent 之间的关系。 《》,周伯文是清华大学讲席教授、衔远科技创始人,也是前京东集团高级副总裁,他在 GAIR 2023 论坛上发表了自己对未来的看法:AI 未来将融合语言与工具智能,实现人工智能在复杂场景下的应用。
2025-01-11
什么网站能将一个故事生成一系列有关故事的图片
以下是一些能够将故事生成一系列图片的网站和相关方法: 1. 扣子:通过自带的图像工作流,将 LLM 生成的故事内容传入,使用提示词优化节点和文生图节点生成配图。可以同时处理多个段落内容以节约时间,并考虑内容连续性生成连续的图片。同时要注意数据来源和格式,以及每步执行所需的数据格式适配。 2. MJ(Midjourney):先构思或利用 ChatGPT 描述适合画绘本的故事场景,如《Lily 的奇妙之旅》,分为多个场景并用包含环境、人物、动作的话描述。生成场景图片时,使用特定的 prompt 包含场景和风格等描述,为使人物和熊有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。还可使用抠图工具处理得到所需的场景图像。 此外,Sora 也有生成涉及一系列事件故事的能力,但可能还不够完美。
2024-12-04
怎么监督AI被动的做出一系列违法的事情
监督 AI 被动做出违法事情可从以下方面考虑: 1. 对于高风险人工智能系统,在入市前的设计应保证能实施人为干预。增加人为监督的原因包括: AI 可能做出涉及道德和伦理问题的决策,如侵犯个人隐私、存在不公平偏见和歧视等,人类监督可预防相关道德风险。 若 AI 产生错误决策甚至违法行为,因 AI 无法承担法律责任,责任由人类承担,所以需要人类监督以确保其行为合法。 AI 不能完全理解人类社会,在人类监督下能正确处理复杂的人类社会问题。 高风险的人工智能系统往往需要更高程度的人为监督,以降低其对个人、环境和社会的损害,确保其运行符合人类社会的价值观和道德观。 AI 系统决策过程不透明,人类监督可要求其提供更多透明度和可解释性,便于理解和质疑决策。 人为监督能促进 AI 的普及与发展,帮助建立公众信任,提高社会接受度。 2. 像 OpenAI 这样的公司,无论如何重新设计产品以减少不当行为,未来的模型仍可能因足够聪明而难以被控制。若在确保模型安全性方面做得过度,可能削弱产品功能。 3. 对于监管,OpenAI 的 Altman 虽将自己定位为监管拥护者,但也面临一些指责,如被认为玩弄监管程序以阻碍小型初创企业发展并给自己带来优势。不过他原则上赞同由国际机构监督 AI 的想法,但对一些拟议规则持有不同意见。OpenAI 拒绝相关批评,认为通过分析用户反应才能使未来产品符合道德规范。
2024-11-13
开源大模型ChatGLM 系列有哪些版本
ChatGLM 系列的开源版本包括: ChatGLM36B:第三代 ChatGLM 对话模型,采用全新设计的 Prompt 格式,原生支持工具调用、代码执行和 Agent 任务等复杂场景。 ChatGLM36Bbase:第三代 ChatGLM 基座模型,采用更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略,在 10B 以下的基础模型中性能较强。 ChatGLM36B32k:第三代 ChatGLM 长上下文对话模型,在 ChatGLM36B 的基础上进一步强化了对长文本的理解能力,能处理最多 32K 长度的上下文。
2024-11-04
ChatGLM3 及相关系列产品有哪些
2023 年 10 月 27 日,智谱 AI 于 2023 中国计算机大会(CNCC)上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。其中,智谱清言是基于 ChatGLM 大模型的产品。 智谱清言的特点包括:在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体更擅长专业能力,但代码能力还有优化空间,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。 其适合的应用场景相对广泛,根据 SuperCLUE 测评结果,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。在较复杂推理应用上效果不错,在广告文案、文学写作方面也是很好的选择。
2024-11-04