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帮我找出现在成熟的人工智能大模型,列举他们的功能,附上打开链接

Answer

以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接:

  • 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 。
  • 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 。
  • 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 。
  • 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 。
  • 百川智能(百川大模型):https://www.baichuan-ai.com/ 。
  • 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ 。
  • MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 。
  • 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://intern-ai.org.cn 。

在这些大模型中:

  • 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。
  • 目前不能进行自然语言交流的:昇思、书生 。
  • 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 。
  • 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 。

此外,还有其他一些大模型:

  • OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费,只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT-4 版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT-4 家族中首个推出新功能的模型,例如可以创建和查看图像,且可以在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。
  • 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。
  • Anthropic:发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口,本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF,与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

8月正式上线的国内大模型

5⃣️五家北京企业机构:百度(文心一言)https://wenxin.baidu.com抖音(云雀大模型)https://www.doubao.com智谱AI(GLM大模型)https://chatglm.cn中科院(紫东太初大模型)https://xihe.mindspore.cn百川智能(百川大模型)https://www.baichuan-ai.com/3⃣️三家上海企业机构:商汤(日日新大模型)https://www.sensetime.com/MiniMax(ABAB大模型)https://api.minimax.chat上海人工智能实验室(书生通用大模型)https://intern-ai.org.cn今天这8个大模型,在聊天状态下——能生成Markdown格式的:智谱清言、商量Sensechat、MiniMax目前不能进行自然语言交流的:昇思(可以对文本进行是否由AI生成的检测,类似论文查重,准确度不错)、书生受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有15元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值)特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成阿里通义千问、360智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中,广东省2家和其他省市1家也将陆续开放据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

前四个(包括Bing)都是OpenAI系统。今天有两大主要的OpenAI AI:3.5和4。3.5模型在11月启动了当前的AI热潮,4.0模型在春季首次发布,功能更强大。一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。有很多插件,其中大部分不是很有用,但你应该随需要自由探索它们。Code Interpreter是一个非常强大的ChatGPT版本,可以运行Python程序。如果您从未为OpenAI付费,那么您只能使用3.5。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的GPT-4版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的Bing使用4和3.5的混合,通常是GPT-4家族中首个推出新功能的模型。例如,它既可以创建也可以查看图像,而且它可以在网页浏览器中阅读文档。它连接到互联网。[Bing使用有点奇怪,但功能强大。](https://oneusefulthing.substack.com/p/power-and-weirdness-how-to-use-bing)谷歌一直在测试自己的人工智能供消费者使用,他们称之为Bard,但是由各种基础模型驱动,最近是一个名叫PaLM 2的模型。对于开发出LLM技术的公司来说,他们非常令人失望,尽管昨天宣布的改进表明他们仍在研究基础技术,所以有希望。它已经获得了运行有限代码和解释图像的能力,但我目前通常会避免它。最后一家公司Anthropic发布了Claude 2。Claude最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口-本质上是LLM的记忆。Claude几乎可以保存一整本书或许多PDF。与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事,这意味着,在实际上,它倾向于对你做一些事情进行责骂。现在,来看看一些用途:

【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)

一、视频一主要回答了什么是AI大模型,原理是什么。1、概念:生成式AI生成的内容,叫做AIGC2、概念与关系:相关技术名词1)AI——人工智能2)机器学习——电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。3)监督学习——有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4)无监督学习——学习的数据没有标签,算法自主发现规律。经典任务包括聚类,比如拿一堆新闻文章,让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5)强化学习——从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失;类似训小狗。6)深度学习——一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7)生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8)LLM——大语言模型。对于生成式AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的BERT模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、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》。这篇论文首次提出了Transformer模型,它完全基于自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。

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请以轨道式、巡检机器人为关键词查找国外文献十五篇,要求这些文献真实可靠并且有一定的影响力,同时附上原文链接
很抱歉,目前没有查找到以轨道式、巡检机器人为关键词的国外文献十五篇及原文链接。建议您通过以下途径进行查找: 1. 学术数据库,如 Web of Science、Scopus 等。 2. 相关领域的专业学术期刊网站。 3. 大学图书馆的电子资源库。
2025-03-06
你可以帮我总结一下文本工具吗 并附上对应工具的链接
以下是为您总结的一些文本工具及对应链接: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ 是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可根据上下文调整表达方式。 Speechify:https://speechify.com/ 人工智能驱动的文本转语音工具,可在多种平台使用,能将文本转换为音频文件。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal 提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供自定义语音模型。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ 可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型。 此外,还有以下相关工具: 2txt:Image to text 转换工具,利用 AI SDK 将图片内容转换为文字,不仅限于 OCR。体验地址和开源代码链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780101723719393780 Rewind 公司推出的 Limitless 可穿戴 AI 设备,可记录全天对话,具有记忆功能并可互动。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1780082354226438620 Jinaai/Reader:网页内容转换工具,将任何网页 URL 转换成对大语言模型友好的输入格式,支持文本流或 JSON 输出。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1779838323512742220 OpenAI 在日本设立办事处,发布日语 GPT4 优化模型,新模型运行速度比 GPT4 Turbo 快 3 倍。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1779762216264466617 清华大学开发的 Taichi 光子芯片,针对通用人工智能的亿级神经元光计算芯片,适用于自动驾驶、智能制造等高级任务。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1779685276748845189 请注意,上述内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-05
我需要你给我生成一些提示词,我会给你我想的想法。《》以内的是想法。《我想写一篇影视解说的文案,写作的视角以我,第一人称的视角来写。想要风格偏幽默风趣一点,就像跟朋友在讲述一样,可以模仿鲁迅先生的手法。而且还想把影片的剧情内容写出来,从开篇到电影的结尾,如果有需要保留原片的地方,请把原片的画面场景以及时间段描述出来。要求这篇文案要附上我自己的内心独白,以此引人深思!请你深度思考后,在做答复!要求字数不少于5000字。》请问我该如何写提示词?请你整理好提示词后发给我
以下是为您生成的一些提示词,希望对您有所帮助: 影视解说文案提示词 1. 以第一人称幽默风趣的口吻,像与朋友讲述般,描绘影片从开篇到结尾的精彩剧情,融入自己的内心独白,模仿鲁迅先生的手法,展现独特的视角和深刻的思考。 2. 用轻松幽默的语言,以我的视角详述影片情节,穿插搞笑的评论和内心想法,借鉴鲁迅先生的讽刺技巧,使解说引人入胜。 3. 以亲切自然的叙述方式,如同与好友聊天,讲述影片故事,从开头至结束,结合鲁迅先生的文风,加入个人的情感起伏和独特见解。 DALL·E 相关提示词 1. 绘画:提及颜料种类、画布纹理和笔触形状/纹理(列表)。 2. 数字:注明使用的软件、阴影技术和多媒体方法(列表)。 3. 基于详细提示使用 DALL·E 3 生成图像,让创意鲜活起来,为提示的每个元素做出大胆有趣的选择。 4. 遵循提示指南,提出四个全新的简单概念,而非完整提示,从上次给出的建议中获取灵感。 请注意,默认方面比率为正方形(1:1),默认风格为摄影,包括相机设置、摄影类型和设备。同时,避免违反服务条款的词汇或概念,不侵犯版权,不使用暗示性或露骨的图像,强调符合 G 级评级的元素。
2025-02-06
人工智能是否能被赋予法律人格
目前在法律领域,对于人工智能是否能被赋予法律人格存在不同的观点和探讨。 一方面,如《人工智能法案》中提到,为确保相关工作的有效开展,建立的欧洲联盟人工智能办公室应具有法律人格。 另一方面,在一些趋势研究和法律风险研究中也有相关讨论。例如,AGI 的出现引发了伦理挑战,有观点认为若 AGI 拥有类人格智能,可能需要考虑赋予其某种“权利”。在关于 AI 生成物的知识产权侵权问题的研究中,有学者主张独立人格权说,认为可类比“法人”制度,将人工智能拟制成为法律意义上的“人”,以解决相关权利归属问题。但同时也存在其他不同的观点,如领接权说认为应考虑投资者利益,将相关权利作为领接权;孳息说则认为人工智能生成物属于物的范畴,不应纳入著作权法体系保护,应视为人工智能的“孳息”。 总之,人工智能能否被赋予法律人格仍在探讨和研究中,尚未有明确的定论。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
给我提供一份清华大学104页的deepseek从入门到精通的手册的链接
以下是为您找到的与清华大学 DeepSeek 相关的一些资料链接: https://pan.quark.cn/s/56e2713e95f4 https://docs.qq.com/doc/DSG9SWFpjVXI3aHZ1 清华大学 104 页的 DeepSeek 从入门到精通的手册:https://waytoagi.feishu.cn/record/FjWorH (2 月 11 日更新附录)
2025-04-11
搭建链接转文字的智能体
搭建链接转文字的智能体可以参考以下步骤: 1. 创建一个智能体,输入人设等信息,并放上相关工作流。 2. 配置完成后进行测试。但注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,让用户购买后输入使用,然后再发布。 3. 在阿里云百炼平台中,Deepseek R1 模型无需部署可直接使用。使用该模型需要解锁和授权,若没有授权按钮需对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。 4. 新建智能体应用时,可选择模型并调整参数,如回复字数限制和携带上下文轮数等。 5. 对于模型的连接,可通过模型广场的 API 调用示例获取链接,截断后粘贴到 Chat Box 的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为 Deepseek R1,并获取 API key。还可重置 API key 以方便本地软件连接。
2025-04-10
有没有什么AI工具,可以把收藏的小红书内容链接批量导出
以下是一些可能满足您需求的 AI 工具: 1. MediaCrawler:这是一款一键抓取工具,支持小红书、抖音、快手、B 站和微博等平台内容抓取。它集成了 IP 代理池,可防封,还支持视频、图片、评论等多种数据格式保存。相关链接:https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler 、https://x.com/imxiaohu/status/1769569874601546034?s=20
2025-03-30
如何识别视频链接,转为文字稿
很抱歉,目前知识库中没有关于如何识别视频链接并转为文字稿的相关内容。但一般来说,您可以尝试使用以下几种方法: 1. 利用在线视频转文字工具:在网上有许多专门的工具和服务,您可以通过搜索引擎查找并选择可靠的工具来进行转换。 2. 手动听录:如果视频较短或对准确性要求较高,您可以自己通过聆听视频内容并手动记录为文字稿。 3. 借助语音识别软件:部分语音识别软件可能支持对视频中的声音进行识别并转换为文字。 希望这些建议对您有所帮助。
2025-03-19
我想在飞书云中用DeepSeek-R1模型提取链接中的信息,请问如何写指令呢?我刚刚进行了尝试,发现提取出的信息和我点开链接看到的信息不一致,这个问题又该如何解决呢?
在飞书云中使用 DeepSeekR1 模型提取链接中的信息并解决提取信息不一致的问题,您可以参考以下内容: 对于指令编写: 虽然 R1 推理能力较强,但您想表达的不一定完全与模型吻合,因此建议多加清晰指令。 模糊指令优化方面,比如对于宽泛需求可添加维度约束,如原句“写小说”可修正为“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构”;对于主观表述可量化标准,如原句“写得专业些”可修正为“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用”。 迭代优化法包括首轮生成获取基础内容、特征强化(如加强第三段的技术细节描述)、风格调整(如改用学术会议报告语气,添加结论部分)、最终校验(检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误)。 对于提取信息不一致的问题: 信息幻觉:追加请标注所有不确定陈述,并提供验证方法。 格式偏离:使用严格遵循以下模板:第一行...第二行... 深度不足:触发请继续扩展第三章节内容,添加案例佐证。 另外,关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台。 2. 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。 4. 若有提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 5. 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面,复制多出的接入点名为“DeepSeekR1”的推理点 ID 并保存。 7. 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。 8. 若已有 API key 直接查看并复制,没有则点击【创建 API key】。 9. 复制并保存好 API key。 在实现新闻播报自动化工作流方面: 第一步是内容获取,输入新闻链接,系统自动提取核心内容。开始节点的入参包括新闻链接和视频合成插件 api_key。添加网页图片链接提取插件,获取网页里的图片。接着利用调整图片的节点,将 url 属性的图片内容转化为 image 属性的图片。然后使用链接读取节点,将文字内容提取出来。在提取链接后面接上一个大模型节点,用 DeepSeekR1 模型生成有吸引力的口播内容。若想加上自己的特征,可在提示词里写“开头加上‘这里是伊登 AI’之类的个性化台词防伪”。
2025-03-18
哪些AI工具可以分析链接里的内容
以下是一些可以分析链接里内容的 AI 工具: AI Share Card:这是一款 AI 浏览器插件,能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡,让网页链接分享看起来更高级。适用于图文内容、专栏转发与推广、剧集分享、产品官网推广、商品分享等。 Text2SQL 相关工具: Text2SQL:将英文转换为 SQL 查询。链接:https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql:高效且无错误的 SQL 构建器。链接:https://www.ai2sql.io/ EverSQL:从 SQL 查询翻译英文文本。链接:https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL:从 NLP 生成 SQL 查询。链接:https://supasql.com/ SQLgenius:使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接:https://sqlgenius.app/ SQL Chat:与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接:https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease:从自然语言输入生成 SQL 查询。链接:https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables:翻译和查询数据库。链接:https://talktotables.com/ 此外,还有一些知名的 text2sql 项目,如 SQLNet、Seq2SQL、Spider 等。
2025-03-16
帮我列举2025年3月1日以来,国内外、闭源开源模型厂商的更新记录。
以下是 2025 年 3 月 1 日以来,国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录: 2025 年 3 月 20 日,OpenAI 推出了一套全新的音频模型,旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持,包括改进的语音转文本和文本转语音功能,为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机,商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能,开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点,资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测,中国将出现三大 AI 玩家,竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》,指出 2022 2025 年经历多阶段发展,国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先,国产模型表现亮眼,如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当,且小参数模型潜力大。性价比上,国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明,其 R1 在多方面表现出色,蒸馏模型实用性高,不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括: 《》 《》 《》
2025-03-26
列举出不同的 embedding模型
以下是不同的 embedding 模型: 1. 词嵌入: Word2Vec:包括 CBOW(Continuous BagofWords)和 SkipGram 模型,由 Google 提出,用于学习单词之间的语义关系。 GloVe(Global Vectors for Word Representation):由斯坦福大学开发,旨在结合全局统计信息和局部上下文窗口的优势来生成单词嵌入。 FastText:由 Facebook AI 团队推出,不仅考虑单个单词,还考虑内部字符 ngram,对于罕见词汇有更好的表现。 ELMo(Embeddings from Language Models):利用双向 LSTM 对整个句子进行建模,产生上下文敏感的单词嵌入。 2. 情景化的词嵌入: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):由 Google 推出,利用 Transformer 架构的预训练模型,能够根据上下文提供动态的单词嵌入。 GPT(Generative Pretraining Transformer)及其后续版本 GPT2/3/4:由 OpenAI 开发,也是基于 Transformer 的自回归模型,同样能产出上下文相关的嵌入。 XLNet、RoBERTa 等都是 BERT 之后改进或扩展的预训练模型。 3. 句子和文档嵌入: Doc2Vec:扩展了 Word2Vec,能够为整个文档生成统一的向量表示。 Average Word Embeddings:将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示。 Transformers Sentence Embeddings:如 BERT 的标记对应的向量,或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 4. 实体/概念嵌入: Knowledge Graph Embeddings:如 TransE、DistMult、ComplEx 等,用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 5. 其他类型: 图像 Embeddings:使用卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取,得到的特征向量即为图像嵌入。 音频 Embeddings:在语音识别和声纹识别中,将声音信号转化为有意义的向量表示。 用户/物品 Embeddings:在推荐系统中,将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐。 图 Embeddings:是用于学习图结构的表示学习方法,将图中的节点和边映射到低维向量空间中。通过学习图嵌入,可以将复杂的图结构转化为向量表示,以捕捉节点之间的结构和关联关系。这些方法可以通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现。图嵌入在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域中广泛应用,用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 此外,以 OpenAI 为例,第一代嵌入模型(不推荐)包括: 所有第一代模型(以001 结尾的模型)都使用 GPT3 分词器,最大输入为 2046 个分词。 第一代嵌入由五个不同的模型系列生成,这些模型系列针对三个不同的任务进行了调整:文本搜索、文本相似性和代码搜索。 相似性嵌入:textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001。 文本搜索嵌入:textsearchadaquery001、textsearchbabbagedoc001、textsearchbabbagequery001、textsearchcuriedoc001、textsearchcuriequery001、textsearchdavincidoc001、textsearchdavinciquery001。 代码搜索嵌入:codesearchadatext001、codesearchbabbagecode001、codesearchbabbagetext001。 对于001 文本嵌入(不是002,也不是代码嵌入),建议将输入中的换行符替换为单个空格,因为当存在换行符时可能会有更糟糕的结果。
2025-03-12
我想要制作一款小游戏,上架到抖音和微信,请你给我列举出需要用到的ai和软件
以下是制作小游戏并上架到抖音和微信可能需要用到的 AI 和软件: AI 方面:可以利用 AI 描述需求生成游戏代码,例如向云雀 3.5 等模型描述需求来辅助生成代码。还可以让 AI 处理图片、绘制角色形象等。 软件工具: 图像托管网站:用于上传游戏中的图片,选择无需登录、兼容性强的网站。 代码解释网站:有专门解释代码改游戏 bug 的网站,部分有免费额度。 GitHub:用于游戏发布,需要注册账号,设置游戏名,选择公共或锁定,上传文件等。 Zion:支持小程序、Web、AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。 Coze:可作为后端服务。 微信开发者工具:用于微信小程序的开发。
2025-03-10
程序员在使用AI的时候会涉及哪些AI工具,帮我分别具体列举出来
程序员在使用 AI 时,可能会涉及以下一些 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,帮助提高编写代码的效率。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,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。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 此外,还有一些其他相关的 AI 工具,如: 1. ChatAll:可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具,支持多种主流 AI 聊天机器人。 2. AIProductsAllInOne:整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 3. Shell GPT:在命令行中集成了 ChatGPT,帮助快速编写 shell 命令、代码片段等。 4. 飞书 GPT:集成了飞书、GPT3.5、Dall·E、Whisper 等 API,支持多种功能。 5. ChatPDF:提取 PDF 文件内容并交给 ChatGPT 分析,实现一对一对话交流。 6. GitHub Copilot X:基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器,带来全新编程体验。 在 PPT 制作方面,有以下 AI 工具: 1. MindShow 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 每个工具都有其特色和适用场景,程序员可以根据自己的需求选择最适合的工具。
2025-03-07
开发角色在使用AI的时候会涉及哪些AI工具,帮我分别具体列举出来
开发角色在使用 AI 时可能涉及以下工具: 1. 个性(LLM 的文本):一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调,可在特定个性到无审查的角色扮演等场景中表现出色。 2. 记忆(向量存储):像 Pinecone 这样的向量存储系统,用于存储长期记忆、背景故事等独特信息。 3. 语音(语音合成):ElevenLabs 产品可赋予声音,并控制年龄、性别和口音。 4. 外表(SD 模型作图):LoRAs 可精细控制图像风格、细节和设置。 5. 动画(视频动画):DID 和 HeyGen 等工具能使图像“说话”。 6. 平台:多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行,Steamship 等解决方案也受关注。 7. UI 层:SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等是受欢迎的前端界面选择。 在游戏开发方面: 1. Unity 提供了新 Copliot 工具,可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目,协助编码,创建 3D 材质、动画等内容。 2. Unity Sentis 工具允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型,增强玩法和功能,是跨平台解决方案。
2025-03-07
CRM会涉及哪些AI工具,帮我分类具体列举出来
以下是 CRM 可能涉及的 AI 工具分类列举: 销售相关工具: Salesforce 爱因斯坦:通过分析数据集识别潜在客户,生成潜在客户评分,具有自动化功能。 Clari:从事智能收入运营,能统一数据并创建准确的收入预测。 Hightime:销售团队的 AI 助手,处理重复性任务和耗时研究。 AIGC 在 CRM 中的应用: 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化营销文案和视觉内容。 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答咨询和投诉。 产品推荐引擎:生成产品描述和展示内容,结合推荐算法推荐产品。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括多种形式。 智能翻译和本地化:提供多语种翻译及本地化服务。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成相关形象和视频内容。 客户反馈分析:高效分析客户反馈信息。 产品经理相关 AI 工具: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2025-03-07