model endpoint ID是什么东西？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学

在 Coze 平台中判断数据属于哪个用户，插入数据库节点时通常需要明确用户的唯一标识，如用户 UUID 或类似的唯一标识。 例如，在自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流中，考虑到可能有多个用户同时使用，使用了 server 酱的 sendkey 作为用户的唯一标识（重命名为 suid）。在数据库节点中查询是否已经推送过文章时，需要文章的 url 和用户的 suid 这两个值来判断。 在增加记账记录的工作流中，通过大语言模型将用户输入的非结构化数据转变为结构化数据存入数据库时，也需要明确相关的用户标识。 在 COZE 工作流中，数据库节点的设置包括输入参数的设置（如参数名、参数值、引用来源）以及在 SQL 输入中添加相应的代码。 总之，明确用户标识对于准确判断数据归属和进行数据库操作是很重要的。

以下是关于 Midjourney 的相关信息： 隐私政策： 适用于 Midjourney,Inc.、Midjourney.com 网站和 Midjourney 图像生成平台的服务。 个人数据指与个人相关、可用于识别个人身份的信息。 适用性包括通过服务、训练机器学习算法、网站收集的数据以及从第三方来源收集的数据，但不适用于 Midjourney 员工等的个人数据。 可能会不时更新政策，适用法律要求时会通知变更。 定义了“您”或“您的”的含义以及使用数据。 收集的数据类型包括个人数据。 图像提示： 将图像 URL 添加到提示中，可通过拖入或粘贴链接的方式。 使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可防止被其他服务器用户看到，除非用户具有隐身模式，否则图像提示在网站上可见。 给出了多个例子，包括不同的起始图像和模型版本。 提示将图像裁剪为与最终图像相同的宽高比以获得最佳效果。 社区准则： Midjourney 是默认开放的社区。 要友善并尊重彼此和员工，禁止不尊重、攻击性或辱骂性的内容，禁止成人和血腥内容。 未经许可不得公开转发他人创作，分享时要小心。 违反规则可能导致服务被禁止，规则适用于所有内容。

以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具： 1. PyCharm：是 JetBrains 推出的智能代码补全工具，支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称，帮助开发人员节省编程时间。价格：起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder：AI 驱动的编程助手，支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格：暂无信息。 3. Ponicode：AI 驱动的代码工具，旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习，根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi：开源的代码补全工具，主要作为 Python 静态分析工具的插件运行，适用于各种编辑器和 IDE。价格：免费。 此外，还有以下相关工具： 1. Cursor：网址：https://www.cursor.com/ ，通过对话获得代码。 2. Deepseek：网址：https://www.deepseek.com/zh ，方便国内访问，网页登录方便，目前完全免费。 3. 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）。 4. 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）。 5. AskCodi：一款 AI 代码助手，提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持，可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN（Obsidian 驱动信息网络）：是一个插件，可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能，包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。

以下是关于 Midjourney 的相关信息： 隐私政策： 适用于 Midjourney,Inc.、Midjourney.com 网站和 Midjourney 图像生成平台的服务。 个人数据指与个人相关、可用于识别个人身份的任何信息。 适用性包括通过服务、训练机器学习算法过程、网站及第三方来源收集的数据，但不适用于某些特定人员的个人数据。 可能会不时更新政策，用户应定期查看，不接受更改应停止互动。 定义了“您”或“您的”等术语。 收集的数据类型包括个人数据。 图像提示： 可通过/imagine 输入，将图片文件拖入或右键粘贴链接添加图像 URL 到提示中。 使用 Midjourney Bot 在私信中上传图像可防止被其他服务器用户看到，除非用户有隐身模式，否则图像提示在网站上可见。 给出了多个例子，如阿波罗雕像、复古花图等，以及不同模型版本的相关内容。 提示将图像裁剪为与最终图像相同的宽高比以获得最佳效果。 社区准则： Midjourney 是默认开放的社区。 要友善尊重彼此和员工，禁止不尊重、攻击性或辱骂性的内容，禁止成人和血腥内容。 未经许可不得公开转发他人创作，分享时要小心。 违反规则可能导致服务被禁止，规则适用于所有相关内容。

以下是 5 个 Midjourney 确保场景一致性的 Sample 提示词： 1. Scifi movie scene. In the silverwhite space environment, from the overtheshoulder lens on the right side of the man with short hair and navy blue jumpsuit, a transparent virtual screen appeared on the wall in front of him. Behind there is the silhouette of another female employee with long blue hair, operating another screen. Rendered in a C4D style inspired by Unreal Engine, with high resolution and rich detail. sref url cref url ar 16:9 style raw sw 30 cw 100 2. In a magical forest, a fairy with colorful wings is sitting on a huge mushroom. The sunlight filters through the leaves, creating dappled patterns on the ground. cref https://my.image.host/fairy.jpg s 800 3. On a sandy beach at sunset, a couple is walking hand in hand, leaving footprints in the sand. The ocean waves crash gently in the background. cref https://my.image.host/couple.jpg ar 9:16 4. In a medieval castle courtyard, a knight in shining armor is training with a sword. The flags are fluttering in the wind. cref https://my.image.host/knight.jpg s 700 5. At a busy city street corner, a street musician is playing a guitar, surrounded by a crowd of people. The buildings are towering in the background. cref https://my.image.host/musician.jpg ar 4:3

以下是关于 Midjourney 的相关信息： 隐私政策： 适用于 Midjourney,Inc.、Midjourney.com 网站和 Midjourney 图像生成平台的服务。 个人数据指与个人相关、可用于识别个人身份的任何信息。 适用性包括通过服务、训练算法、网站及第三方来源收集的数据，但不适用于 Midjourney 员工等的个人数据。 可能会更新政策，用户应定期查看，不接受更改应停止互动。 定义了“您”和“使用数据”等概念。 收集的数据类型包括个人数据。 图像提示： 可将图像 URL 添加到提示中，通过/imagine 输入，可拖入或粘贴图片链接。 使用 Midjourney Bot 私信上传图像可防止被其他用户看到，除非用户有隐身模式，否则图像提示在网站上可见。 给出了起始图像、中途模型版本 4 和 5 等的例子，以及纵横比提示。 社区准则： Midjourney 是默认开放的社区。 要友善尊重彼此和员工，禁止不尊重、攻击性或辱骂性内容，禁止成人和血腥内容。 未经许可不得公开转发他人创作，分享时要小心。 违反规则可能导致服务被禁止，规则适用于所有内容。

在不好量化反馈的领域设计 reward model 可以参考以下方法： 推测 OpenAI 可能已经找到了一些非数理学科的 Reward 定义方法，并将这个方法通过 RL 拓展到更多领域。针对不好量化的领域，可以通过写一些文字类的判断标准或规则，让大模型读懂并遵循它，以此来作为是否给予 Reward 的标准，符合标准则 Reward 高，否则 Reward 低。例如，针对写作文，可以列出好文章的标准（结构清晰、文笔优美等规则），让大模型据此来给 Reward，如此就能拓展到很多领域。 可能需要分步骤，先用好给 Reward 的数理问题增强模型的复杂推理能力到一定层级，使其能看懂规则，然后再做那些不好量化 Reward 的领域。 需要注意的是，以上部分内容是猜测，没有依据。同时，ChatGPT 在进行 RLHF 时也存在一定的局限性，其思想还是基于符号 tokenize 在语言交互的范畴上来完成 RL 的，并通过额外训练一个 Reward Model 来进行奖励的反馈。

以下是为您整理的关于模型格式的相关内容： Tripo AI 模型详情页： 格式提供多种模型文件格式，包括：usd、fbx、obj、stl、glb 。 选择“Download”可下载模型，使用“Refine”进一步精修。 T2V01Director 模型： 点选镜头模组后，会将带的镜头词插入 Prompt 中。 表示：单一镜头生效。 表示：两个镜头运动同时生效。 xxx表示：先发生左摇镜头，后发生右移镜头。 ComfyUI FLUX 模型： FLUX.1 有三个变体：FLUX.1。 FLUX.1：通过 API 提供，被认为是最强的模型，在指令跟随、视觉质量、图像细节以及多样性方面表现出色。 FLUX.1”提炼得出。显卡不够的，可以使用 fp8 版本的 flux1devfp8 模型（12GB VRAM 运行）。 FLUX.1：Flux Schnell 是一个蒸馏的 4 步模型，拥有 Apache 2.0 商用许可，属于 4 步模型，适用于在本地进行部署或者个人使用。 模型链接： FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main FLUX.1：https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8 FLUX.1：https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1schnell/tree/main 模型与工作流地址： https://pan.quark.cn/s/2797ea47f691 https://pan.baidu.com/s/1nV26Fhn3WYBLrg2hSA0_YQ?pwd=cycy 说明文档：https://xiaobot.net/post/8fd64f3f52d14948824d5ee0c38e2594

以下是关于进入 big model 页面的相关信息： 1. 模型下载： 大多数模型可在 Civitai（C 站）下载，网址为：https://civitai.com/ 。 使用 C 站的方法： 科学上网（自行解决）。 点击右上角筛选按钮，在框中找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 。 看照片，感兴趣的点进去，点击右边“Download”保存到电脑本地。还可点击左上角“Images”，找到喜欢的图片点进去，查看全部信息，点击 Lora 和大模型可直接跳转到下载页面。复制图片信息可点击最下面“Copy...Data”。 2. 模型下载位置： 大模型：SD 根目录即下载 SD 时存放的文件夹。 Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 3. 分辨模型类型： 若不知下载的模型类型及应放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可自动弹出模型信息。 此外，还有关于 Lora 生图的步骤和 Llama3 部署的相关内容： 1. Lora 生图： 点击预览模型中间的生图会自动跳转页面。 可调节模型强度，建议在 0.6 1.0 之间。 能添加 lora 文件，显示训练过的所有 lora 的轮次。 输入正向提示词，选择生成图片数量、尺寸等。 采样器和调度器新手可默认，迭代步数在 20 30 之间，CFG 在 3.5 7.5 之间调整。 随机种子 1 代表随机生成图，复制好的随机种子可粘贴以生成近似结果。 合适的种子和参数可进行高清修复，选择放大倍数等。 2. Llama3 部署： 下载大模型可用于推理，有使用 API 和部署简单界面两种对话方式。 面向小白，可参考部署 webdemo 服务的代码，在/root/autodltmp 路径下新建 chatBot.py 文件并输入相应内容，启动 Webdemo 服务，在终端运行命令，将端口映射到本地，在浏览器中打开链接 http://localhost:6006/ 即可看到聊天界面。

以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议： 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IPAdpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。

以下是关于您提出的“ How Al Agentic workflows could drive more Al progress than even the next generation of foundation models ”问题的相关信息： 吴恩达认为人工智能代理工作流程将在今年推动人工智能的巨大进步，甚至可能超过下一代基础模型。构建代理的设计模式框架包括反思、工具使用、规划和多代理协作。反思是指 LLMs 审视自身工作并提出改进方法；工具使用是指赋予 LLMs 如网络搜索、代码执行等工具以帮助其收集信息、采取行动或处理数据；规划是指 LLMs 制定并执行多步骤计划以实现目标；多代理协作则涉及多个 AI 代理共同工作，通过分工、讨论和辩论来提出比单个代理更好的解决方案。这些设计模式为构建高效的 AI 代理提供了指导，并将在下周进一步详细阐述并提供相关阅读建议。 此外，在医疗保健领域，为了产生真正的改变，AI 需要像我们一样学习。必须让这些专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角，以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础，这些专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。 在 AI 进化方面，CNN 的结构基于两类细胞的级联模型，主要用于模式识别任务，在计算上比大多数其他架构更有效、更快速，在许多应用中，包括自然语言处理和图像识别，已经被用来击败大多数其他算法。我们每次对大脑的工作机制的认知多一点，神经网络的算法和模型也会前进一步。

重排通常是通过专门的 Rerank 模型来实现的。例如在一些研究中，如基于 Notion 和 Coze 打造个人知识问答系统，提到若不考虑速度和成本，最好的语义相关度计算算法就是 LLM 本身，所以直接使用 LLM 来做打分和重排。在大模型 RAG 问答的行业最佳实践中，如 Baichuan 案例，对于 Rerank 和 selection 的作用范围存在一定的不确定性，合理猜测是对全部 Material 进行重排序和筛序。

TPM 限制指的是每分钟处理的事务数（Transactions Per Minute）的限制。 以字节火山引擎为例，它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说，限流的设置具有重要意义。 打个比喻，TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制，如果超过这个限制，就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域，超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如，当有大量的请求同时发送到系统，如果没有 TPM 限制，可能会导致系统响应变慢甚至崩溃；而有了合理的 TPM 限制，就能保证系统有序地处理请求，为用户提供稳定可靠的服务。

AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： 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。 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》，首次提出了 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）。 为了让您更好地理解，我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料（训练数据）来掌握知识和规律，就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习，老师会告诉它答案是对是错；无监督学习则像是自己探索，没有老师的直接指导；强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式，能够更好地理解和处理复杂的问题。