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AGI底层逻辑

Answer

AGI(通用人工智能)的底层逻辑包含以下方面: 在公众传播层面,相关名词常被混用,但底层是 Transformer 结构。Transformer 底层是 function loss 损失函数,是一个大参数(千亿级别)的回归方程。其通过回归方程的 Function loss 拟合 A 到 B 的 mapping 关系,实现数据集的压缩与还原。在一定 prompt condition 情况下,Transformer 能 repeat 曾经出现过的数据内容,从而实现“生成”能力。大语言模型在两个数据集压缩后,能解释两个数据集之间地带的“连续”能力。部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。同时,大语言模型与 Alpha Go 存在差异,Alpha Go 是一个增强学习模型,学习结果会调整模型自身参数,具有推理能力,而大语言模型在这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。

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References

乌嘉文:大模型应用层

作者:Garman邬嘉文原文:https://mp.weixin.qq.com/s/b7Cctfgb4w5LCCBrSYIlrg[heading2]Transformer决定边界[content]在CES 2024,李飞飞在争论LLM和AIGC名称不能混用,吴恩达觉得在公众传播没关系。李飞飞觉得难以接受,个人猜测是它模糊了大模型的本质。在公众传播层面:AIGC:指用Stable Diffusion或Midjourney生成图像内容,后来泛指用AI生成音乐、图像、视频等内容。LLM:指NLP领域的大语言模型,如ChatGPT。GenAI:生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了LLM和AIGC。AGI:指通用人工智能,部分人觉得LLM具有AGI潜力,LeCun反对。公众传播一般会混用上述名词,但底层是transformer结构。(stable diffusion原采用LDM+UNet,后来改为DiT)而transformer底层是function loss损失函数Transformer是一个大参数(千亿级别)的回归方程。回归方程的Function loss拟合A to B mapping关系,实现数据集的压缩与还原。Transformer是在一定prompt condition情况下,repeat曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。大语言模型的智能体验在两个数据集压缩后,能解释两个数据集之间地带的“连续”能力。(Ilya)所以大语言模型是一个perfect memory,repeat曾经出现的内容。它与Alpha Go差异:Alpha Go是一个增强学习模型,学习结果会调整模型自身参数Alpha Go有推理能力,但大语言模型这块很弱。Transformer决定LLM是一个生成式模型。

邬嘉文:大模型应用层

作者:Garman邬嘉文原文:https://mp.weixin.qq.com/s/b7Cctfgb4w5LCCBrSYIlrg[heading2]Transformer决定边界[content]在CES 2024,李飞飞在争论LLM和AIGC名称不能混用,吴恩达觉得在公众传播没关系。李飞飞觉得难以接受,个人猜测是它模糊了大模型的本质。在公众传播层面:AIGC:指用Stable Diffusion或Midjourney生成图像内容,后来泛指用AI生成音乐、图像、视频等内容。LLM:指NLP领域的大语言模型,如ChatGPT。GenAI:生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了LLM和AIGC。AGI:指通用人工智能,部分人觉得LLM具有AGI潜力,LeCun反对。公众传播一般会混用上述名词,但底层是transformer结构。(stable diffusion原采用LDM+UNet,后来改为DiT)而transformer底层是function loss损失函数Transformer是一个大参数(千亿级别)的回归方程。回归方程的Function loss拟合A to B mapping关系,实现数据集的压缩与还原。Transformer是在一定prompt condition情况下,repeat曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。大语言模型的智能体验在两个数据集压缩后,能解释两个数据集之间地带的“连续”能力。(Ilya)所以大语言模型是一个perfect memory,repeat曾经出现的内容。它与Alpha Go差异:Alpha Go是一个增强学习模型,学习结果会调整模型自身参数Alpha Go有推理能力,但大语言模型这块很弱。Transformer决定LLM是一个生成式模型。

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]智能章节本章节主要介绍将邀请优质创作者参加小红书活动。在北京亚运村有线下场地,上海也会争取开展活动。还计划开名为bar to agi的AI酒吧,旁边有民宿叫AI BNB。欢迎大家参与共创社区,有想法可找AJ或小艺,也欢迎大家来线下面基。[02:23:54](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=8634000)AI社区线下活动拉近成员距离,后续还有课程且有大神分享经验本章节主要表达线下见面的社区成员很有归属感,会变成核心成员。社区里很多人因AI相聚,从陌生到成为伙伴甚至创业伙伴。接下来几天有大神带大家玩,高校同学可产生革命友谊做出作品。还提到线上线下一起办活动的初衷,这一趴结束后有周易老师来讲课。[02:29:29](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=8969000)AE软件入门教程及AE与AI结合的实战应用分享本章节主要是AE软件入门教程。周易老师先指出AI在画面处理上有上限,AE可补其不足。接着介绍AE是合成软件,其底层逻辑类似PS。还提到AE对硬件要求高,阐述其基本功能、核心功能、常用插件等,最后分享AE与AI结合的实战案例及AE学习路径。

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AI和AGI的区别
AI(Artificial Intelligence,人工智能)和 AGI(Artificial General Intelligence,通用人工智能)有以下区别: 1. 能力范围: AI 通常指的是弱人工智能(ANI,Artificial Narrow Intelligence),它只能完成特定的任务,如智能音箱的语音交互、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI 则能够做任何人类可以做的事情。 2. 发展程度: ANI 已经取得了巨大的发展。 而 AGI 目前还没有取得巨大的进展。 3. 模型目的和底层数据量: 以往的 AI 被视为“工具”,而 AGI 更像是“大脑”。 OpenAI 主张的 AGI 模型,如 GPT 系列,致力于成为“世界模型”,将世界上所有的知识压缩到模型里,其底层数据量巨大,正在接近全人类所有数据的量级。
2025-03-08
什么是AGI
AGI 即人工通用智能,通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能,其能力不局限于特定领域。例如,能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。当 AGI 真正实现并可能迅速发展为超人工智能(ASI)时,人类社会将在随后的二十年里经历深刻变革,包括社会结构、价值观、权力格局、人类角色等方面。像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的产品,2027 年发布 Q2025(GPT8)以实现完全的 AGI,但由于埃隆·马斯克的诉讼而被推迟。我们的使命应是确保 AGI 造福全人类,从某种意义上说,AGI 是人类进步脚手架上的另一个工具。
2025-03-08
如何利用AGI生成好看的图标
以下是关于利用 AGI 生成好看图标的相关信息: 魔搭社区联合麦橘推出“AI 梦:一丹一世界”主题的独立世界观风格 LoRA 训练赛,并与 WaytoAGI 在 2.72.8 发起线上共学。2.8 20:00 21:30 会教如果生成好图,包括作图思路、好看图片的构成因素、如何创作有趣味性和美感的图。 会议地址:vc.feishu.cn/j/637300831 会议日程:https://www.feishu.cn/calendar/share?token=499bfdf9f1baf744b68413ea513b70a8 另外,有人在学习 SD 过程中制作 24 节气图,并在🌈通往 AGI 之路的 AI 知识库里开源所有测试出来的稳定的 prompt 和参数,将其做成海报分享给 waytoAGI 的小伙伴们。
2025-03-08
manus算是AGI级别的产品吗?
Manus 是一款在 AI 领域引起关注的产品。以下是关于 Manus 的一些信息: 有众多关于 Manus 的体验文章,如《》等,展示了其强大的能力,如能完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行,在某些方面超越了 OpenAI 的 DeepResearch,在 GAIA 评分中获得第一。 《》指出 Manus 让 AI 操控电脑迈出关键一步,它本质上是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器,能够运行终端命令、访问网页、调用 API,适用于自动化办公、数据分析等任务,但目前仍有一些限制,如无法运行 GUI 程序、自动登录网页账号或绕过验证码。 然而,仅根据这些信息,不能直接确定 Manus 是否属于 AGI 级别的产品。需要更多综合和深入的评估来做出准确判断。
2025-03-08
利用agi做ppt的最佳选择
以下是一些利用 AGI 做 PPT 的较好选择: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,还支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路来完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 此外,还了解到在众多的 PPT 工具中,AI 的介入带来了便捷与高效的体验。深入了解了五大 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI,它们各自有鲜明特色和擅长场景。选择合适的工具要根据实际需求调整,试用和体验比盲目跟风更明智。 希望以上信息对您有所帮助。
2025-03-07
我指的是用AI来辅助小红书内容的优化方面,我应该在WaytoAGI中学习什么内容?
在 WaytoAGI 中,您可以学习以下与用 AI 辅助小红书内容优化相关的内容: 1. 智能纪要中的数据转化与创作提示词工具:包括从数据到模型的转化过程,以及基于 AGI 特调的生成 MJ 和 SD 提示词的工具扣子,还有利用这些工具生成山海经神兽等创作提示词的方法和迭代优化方式。 2. 人文数据转化的不同层面:了解数据转化成模型的结构过程和情感层面的结构,以及人类世界人文价值对齐翻译对 AI 发展的重要性。 3. 关于神兽提示词创作及相关工具的交流:如社区建立种子群收集知识库,推荐表现力好的提示词组等。 4. 相关社区及平台的介绍:例如嘟嘟社区的现状,以及在队友平台上跑效果图等。 5. 开展的创作挑战活动:如 10 分钟神兽提示词创作挑战,包括挑战方式、成果检验和配方获取等。 6. 第 11 期 Video Battle AI 视频挑战活动:包括选题参考,如 AI 视频领域国内外近期热点话题事件、技术工作流拆解等;话题要求,如小红书内容文案需附特定字样和带特定标签;大赛主题和创意支持,以及视频工具建议等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-07
不能用APP思维、传统数字平台思维去做大模型创业和人工智能创业,二者在底层逻辑和商业模式等方面完全不同
大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下,APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计,以满足特定的用户需求;传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域,技术的突破和创新是关键,需要投入大量资源进行研发,并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之,不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。
2025-03-07
你的底层大模型用的是哪个?
目前常见的大型语言模型多采用右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,例如我们熟知的 ChatGPT 等。这些架构都是基于谷歌 2017 年发布的论文“attention is all you need”中提出的 Transformer 衍生而来,其中包括 Encoder 和 Decoder 两个结构。 大模型的特点在于: 1. 预训练数据非常大,往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 2. 参数非常多,如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。 大模型之所以能有效生成高质量有意义的回答,关键在于“大”。例如 GPT1 的参数规模是 1.5 亿,GPT2 Medium 的参数规模是 3.5 亿,到 GPT3.5 时,参数规模达到惊人的 1750 亿,参数规模的增加实现了量变到质变的突破,“涌现”出惊人的“智能”。 大模型的预训练机制是指其“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的,预训练需要花费相当多的时间和算力资源。在没有其他外部帮助的情况下,大模型所知道的知识信息总是不完备且滞后的。
2025-02-18
不同厂家的AI产品是底层算法不一样吗?比如ChatGPT和豆包
不同厂家的 AI 产品底层算法通常是不一样的。 以常见的 ChatGPT 和豆包为例,ChatGPT 是由 OpenAI 开发的,其底层算法具有独特的特点和优势。而豆包是由字节跳动开发的,也有其自身的算法设计和优化。 在当前的 AI 领域,大多数 AI 应用程序都由大型语言模型(LLMs)驱动,其中只有几个基础模型,由少数几个组织创建。例如 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4,Google 有 Bard 等。 从相关的访问量数据来看,不同的 AI 产品在市场上的表现也有所不同。比如在某些月份,ChatGPT 的访问量较高,而豆包的访问量也在不断变化。但这并不能直接反映其底层算法的差异,只是从侧面反映了它们在用户中的受欢迎程度和使用情况。
2025-01-17
ChatGPT的底层原理是什么
ChatGPT 的底层原理主要包括以下几个方面: 1. 数据获取与训练:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。 2. 神经网络结构:由非常简单的元素组成,尽管数量庞大。基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”(没有任何循环等)。 3. 生成文本方式:通过自回归生成,即把自己生成的下一个词和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复生成任意长的下文。 4. 训练目的:不是记忆,而是学习以单字接龙的方式训练模型,学习提问和回答的通用规律,实现泛化,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答。 5. 与搜索引擎的区别:搜索引擎无法给出没被数据库记忆的信息,而ChatGPT作为生成模型,可以创造不存在的文本。 其结果表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”,ChatGPT已经隐含地发现了它。同时,当人类生成语言时,许多方面的工作与ChatGPT似乎相当相似。此外,GPT的核心是单字接龙,在翻译等场合应用时,先直译再改写能使Transform机制更好地起作用。
2024-12-03
ai的底层逻辑是什么
AI 的底层逻辑包括以下几个方面: 1. 决策方面:AI 在越来越多的场景落地,成为企业管理和决策的重要工具。然而,AI 的决策过程并非真正的“理解”,而是基于复杂计算和模式匹配,其本质存在局限性,是个“黑盒”,输出结果可见但决策过程难以理解,这种不透明性给企业决策带来风险。 2. 大模型方面:大模型依靠概率计算逐字接龙工作,参数规模的增加使其实现量变到质变的突破,从而“涌现”出智能。大模型的知识是通过预训练预先学习和存储的,但在没有外部帮助时,其知识信息可能不完备和滞后。 3. 神经网络方面:计算机科学家以人脑神经元细胞结构为灵感,利用概览模型在计算机上实现对人脑结构的模仿,但大模型内部如同人类大脑一样是混沌系统,即使是开发者也无法解释其微观细节。
2024-11-13
ai的底层逻辑
AI 的底层逻辑主要涉及以下几个方面: 1. 大模型的底层原理: 大语言模型依靠概率计算逐字接龙的方式工作,平时看到的逐字输出并非特效,而是其真实的工作方式。 大模型参数规模的增加,如从 GPT1 的 1.5 亿到 GPT3.5 的 1750 亿,实现了量变到质变的突破,从而“涌现”出智能。这种“涌现”结构在人类的进化和个体学习成长中也存在。 预训练是大模型获取知识的方式,其需要大量时间和算力资源。在没有外部帮助的情况下,大模型的知识信息可能不完备且滞后。 GPT 是生成式预训练转换器模型(Generative Pretrained Transformer),生成式指大模型根据已有输入不断计算生成下一个字词,直至计算出概率最大时结束输出。 2. 必须理解的核心概念: LLM 是 Large language model 的缩写,即大语言模型。 Prompt 是提示词,即输入给大模型的文本内容,其质量会显著影响回答质量。 Token 是大模型语言体系中的最小单元,不同厂商对中文的切分方法不同,通常 1Token≈12 个汉字,大模型的收费和输入输出长度限制以 token 为单位。 上下文指对话聊天内容的前后信息,其长度和窗口会影响大模型回答质量。
2024-11-06
如果我是一个只会使用大模型对话,不了解提示词逻辑,想要逐步学习ai相关知识的人,你推荐什么呢
以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐: 1. 关于大模型的思考与探讨:普通用户使用大模型时,语言不是关键,核心是向量空间中的游走脉络,输出时的语言翻译是次要的,且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式:通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达,用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型,但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降,需分场景看待。 3. 提示词的挖掘:写提示词未挖掘出大模型的天花板,还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐:读书最有效的是笨方法,不取巧,花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词:针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势,但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味,对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考: 原汁原味与生效元素的平衡:为得到原汁原味的效果,需考虑是否反刻某些元素;生效的小技巧大模型可能会内置,如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理:找到凝练的核心概念(a)后,根据对象用不同方式(b)表达,核心在于找到准确的 a,而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出:通过阅读吸收输入,转换为自己的语言输出,与大模型交互提炼精华,多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词: 是否需要提示词工程,是否需要学提示词:持反对观点,像打字和写作一样。方法论不是关键,不断尝试和大模型交互,便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗:不需要。网上流传最广的提示词方法论,是“给大模型一个角色”,这是一个好的策略,但不是必须遵循的原则,甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则,也可以聊着聊着临时更改规则,和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的,如果没达成,那就锲而不舍的开一个新窗口,再尝试一下。如果还是不行,换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题:Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构,使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南: 第一步:要有一个大模型帐号,至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替: 第二步:看 OpenAI 的官方文档:
2025-03-06
AI大模型本地化部署的逻辑是什么?输入的数据不会外泄吗?
AI 大模型本地化部署的逻辑主要包括以下步骤: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,要根据自身的资源、安全和性能需求来决定。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,并优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 关于输入数据是否会外泄,这取决于本地化部署的安全性措施和配置。如果采取了严格的安全措施,如数据加密、访问控制、网络隔离等,输入的数据外泄的风险可以大大降低。但如果安全措施不到位,就存在数据外泄的可能。例如,赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧(如手机或家庭计算中心),记录所有知识和记忆的相关数据就不会跑到云端,能更好地保障数据安全。
2025-02-28
提示词有哪些逻辑框架
提示词常见的逻辑框架包括以下方面: 1. Vidu Prompt 基本构成: 提示词基础架构:包括主体/场景、场景描述、环境描述、艺术风格/媒介。在描述时需调整句式和语序,避免主体物过多/复杂、分散的句式,避免模糊术语,使用流畅准确的口语化措辞,避免过度文学化叙述,丰富、准确和完整的描述有助于生成特定艺术风格、满足需求的视频。 提示词与画面联想程度:通过单帧图像示例介绍关系,如基础词“玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE”,适度联想扩充为“花园里的透明玻璃桌上的咖啡杯,杯子外面写着单词 LOVE,周围满是盛开的鲜花,和煦的阳光洒满整个花园,Claude Monet,印象派风格”。联想关键点包括具体详实的位置描述/环境描述,可帮助构建画面基本呈现效果,以及艺术风格描述,可进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 2. Super Prompt: 来源:在 X 上爆火,有相关链接。 原文包括 prompt、flowchart、结合提示词的思考过程解释等。 提示词结构及作用:个人感受是只给方向的逻辑框架很棒,省 Token,可沿用深化和迭代。 逐句解析包括 META_PROMPT1 的多个部分以及二进制编码部分和 META_PROMPT2 等。最后的灵感来源有参考价值,是指导 LLM 思考逻辑的索引,在有具体应用场景时可针对性引入,抽象规则是指路灯。
2025-02-28
文学性强、逻辑性差的文字描述转成图片或图表的AI工具有什么
以下是一些可以将文学性强、逻辑性差的文字描述转成图片或图表的 AI 工具: 1. AI“词生卡”:通过将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图,改变处理和呈现信息的方式。例如,在商业领域可根据项目描述自动生成流程图,还能用于自定义活动海报、商务名片、简历等,实现文图双输出。 2. 以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,用户可通过拖放界面轻松操作。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用,支持逻辑视图创建。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(现称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种图表类型创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述生成序列图等。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供架构图创建功能。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 如果您想将小说做成视频,可以参考以下工具和流程: 工具与网址: 1. Stable Diffusion(SD):AI 图像生成模型,基于文本描述生成图像。网址: 2. Midjourney(MJ):AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,生成图像和设计模板。网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。网址: 一般流程包括文本分析、角色与场景生成、视频编辑与合成等。
2025-02-09
哪款AI软件,逻辑性最强,知识点最全面
目前市场上有多种 AI 软件在不同领域展现出较强的逻辑性和全面的知识点。以下为您列举部分示例: 医渡云病历分析系统:使用数据分析和自然语言处理技术,能够分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议,市场规模达数十亿美元。 讯飞听见会议总结功能:运用自然语言处理和机器学习技术,可自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 英语流利说纠错功能:借助自然语言处理和机器学习,帮助语言学习者纠正发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习,市场规模达数十亿美元。 腾讯文档分类功能:通过数据分析和机器学习,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 美图美妆 APP:利用图像识别和数据分析,根据用户肤质提供美容护肤建议,市场规模达数亿美元。 喜马拉雅儿童版:采用自然语言处理和机器学习,为儿童生成有趣故事,激发想象力,市场规模达数亿美元。 汽车之家 APP:使用数据分析和机器学习,快速诊断汽车故障,提供维修建议,市场规模达数十亿美元。 顺丰速运 APP:凭借数据分析和机器学习,优化物流配送路径,提高物流效率,市场规模达数十亿美元。
2025-02-06