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分析程序员在AI能力上的不同维度,比如AI框架,AIPrompt等

Answer

以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析,包括 AI 框架和 AI Prompt 等方面:

AI 框架

  • PromptPal:专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具,是一个集中化平台,便于在 AI 项目中管理提示,实现协作和工作流程优化。具有本地部署和云原生、简易设置、数据库支持、SDK 支持、提示跟踪与分析、协作工具等特点。开发指向:PromptPal GitHub
  • ChainForge:开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化,具有多模型测试、响应质量比较、评估指标设置、多对话管理等特点。开发指向:ChainForge GitHub

AI Prompt

  • Promptknit:为 AI Prompts 测试提供服务的平台,可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化 AI 模型的提示。网站:Promptknit
  • 对于律师等法律人写好 Prompt 的建议:
    • 明确 Prompt 是给人工智能(AI)系统提供的信息或问题,用来引导其产生特定回答或执行特定任务。
    • 建议框架及格式:CRISPE 包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。例如,在处理合同纠纷案件时,为 AI 赋予角色和能力,提供背景信息和上下文,明确期望其完成的任务,设定回答风格等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有没有 AI prompts 测试框架呀

在人工智能的快速发展中,Prompts(提示)测试框架成为了帮助开发者和研究人员优化AI模型响应的重要工具。以下是一些可用的AI Prompts测试框架,它们各具特色,能够满足不同的开发和测试需求:[heading2]PromptPal[content]开发指向:[PromptPal GitHub](https://github.com/PromptPal/PromptPal)PromptPal是一个专为AI领域中的初创公司和个人开发者设计的提示管理工具。它作为一个集中化平台,让开发者能够在AI项目中轻松管理提示,实现无缝协作和工作流程优化。[heading3]特点:[content]本地部署和云原生:适应多种环境,轻量级架构。简易设置:通过Docker快速部署。数据库支持:集成多种数据库解决方案。SDK支持:简化不同语言的集成过程。提示跟踪与分析:提供全面的提示管理与分析功能。协作工具:促进团队成员间的有效合作。[heading2]ChainForge[content]开发指向:[ChainForge GitHub](https://github.com/ianarawjo/ChainForge)ChainForge是一个开源的可视化编程环境,专门用于测试大型语言模型(LLMs)的提示。它允许用户进行快速而有效的提示想法测试和变化。[heading3]特点:[content]多模型测试:同时查询多个LLMs。响应质量比较:在不同提示、模型和设置之间比较。评估指标设置:设置评分函数,可视化结果。多对话管理:管理多个对话,测试模板参数。[heading2]Promptknit[content]网站:[Promptknit](http://www.promptknit.com/)Promptknit是一个为AI Prompts测试提供服务的平台,它可能提供工具和资源来帮助用户设计、测试和优化他们的AI模型的提示。

潘帅:手把手分享法律人如何用好AI — Prompt篇

律师如何写出好的Prompt1.什么是Prompt?Prompt指的是给人工智能(AI)系统提供的信息或者问题,用来引导AI产生特定的回答或者执行特定的任务。就像你在聊天时提出的问题一样,Prompt是启动对话或者引导对话方向的起点。对于AI来说,一个好的Prompt可以帮助它更准确地理解你的需求,并给出更相关、更有用的回答。简言之,Prompt就像是你对AI说的一句话,告诉它你想要它做什么。2.Prompt的建议框架及格式第一种:CRISPEC apacity and R ole(能力与角色)I nsight(洞察)S tatement(陈述)P ersonality(个性)E xperiment(举例)举例:Capacity and Role,你希望它的角色和能力:比如:你是一名专注于民商事法律领域的律师,擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。通过赋予AI这样的角色,我们能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力,从而提升律师的工作效率。Insight,提供背景信息和上下文:比如,处理一起复杂的合同纠纷案件,我们可以向AI提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。这样,AI在输出答案的时候,能提前理解案件的来龙去脉,为律师提供更精准的辅助。Statement,你希望AI做什么:比如:直接明确期望AI完成的任务是什么。以合同纠纷案件为例,我们可以要求AI总结此案件中双方的诉求、检索法条、预测可能的判决结果。Personality,你希望AI以什么风格或方式回答你:

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AI产品经理招聘
以下是为您整理的 AI 产品经理招聘信息: 特看科技: 岗位要求: 负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先。 英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先。 2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6P8 区间。 您能得到: 确定性的商业化应用场景,已有大量品牌客户。 初创公司充沛的早期期权池。 强大的工程师团队,将新技术快速落地应用。 最高可到合伙人级别。 加分项:有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验。 联系方式:欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与@清慎联系。 阿里大文娱妙鸭团队: 工作地点:北京 职位要求: 熟悉图像、视频、文本领域的前沿大模型和应用。 对算法能力边界有很好的感知。 有某一场景下的大模型微调和应用的项目经验。 联系方式:欢迎推荐简历至 xiaocen.cxc@alibabainc.com 其他: 职责描述: 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求: 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。
2025-04-15
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
AI meeting summary tools
以下是一些 AI 会议总结工具: :这是一款 GDPR 合规的 AI 会议助手,专为 Zoom、Google Meet、Microsoft Teams 会议设计,能够根据用户的指令制作定制笔记,将长时间录音压缩成 2 分钟会议摘要,以用户偏好结构和语言编写笔记,捕捉重要细节,用户可连接日历让其代做笔记,提高效率,其笔记功能出色,能识别行动项提高会议效率,远超其他提供商。
2025-04-15
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 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。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
B端AI Agent
以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识: 一、概念定义 1. 智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了很多相关新名词,如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:如社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台:最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道,如 2 月 1 日,字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人较常用的是扣子,所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因:目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统,接近人类大脑,可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。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,一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨,概念落地有距离;另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少,主要带来生产方式和效率变革,个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。
2025-04-15
我想做电商主图,用什么ai
如果您想制作电商主图,可以考虑以下几种 AI 工具和方法: 1. Midjourney:通过输入相关关键词,如“Guerlain Perfume,plant flowers,top light.cean natural backaround with water,saturation color scheme.The productis bright,Motled shading,studo lighfing,contrast high precision,Fine gloss,Centered composition,Photography,HD4Krealism–q 2–v 5–s 750–ar 9:16”,生成图片后再进行后期修改调整和文字排版。 2. Stable Diffusion:对于运营网店的女装店主,可采用局部重绘的方法。先真人穿衣服拍照,获取真实质感的照片,选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,再根据不同平台需求换头,如面向海外市场换白女头,然后在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置相关的 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo,masterpiece,best quality,,blonde hair,silver necklace,carrying a white bag,standing,full body,detailed face,big eyes,detailed hands”。
2025-04-15
对程序员在 AI 能力上不同维度的分析
以下是对程序员在 AI 能力上不同维度的分析: AI 对程序员工作的影响: AI 可代替的部分:代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等。 AI 无法代替的部分:需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。 企业考察候选人 AI 能力的要点: 基础 AI 应用能力:包括提示词工程,会用合适的方式提问以引导 AI 输出高质量答案;内容评估能力,能够判断 AI 生成的内容是否靠谱并加以优化;熟练使用 AI 工具,能快速上手各类 AI 工具,如 DeepSeek、Cursor、Midjourney 等。 高级 AI 应用能力:任务拆解能力,知道哪些工作适合用 AI,哪些环节需要人工把控;业务场景应用能力,能在实际工作中灵活运用 AI 提高效率。 加分项:快速学习能力,能跟上 AI 技术的快速迭代,主动学习新工具、新方法。 不同领域考察 AI 能力的方式:因领域而异。 程序员与 AI 编程助手: 约 2/3 的 730 名程序员已在使用 AI 编程助手(如 ChatGPT、GitHub Copilot、Cursor 等),原因包括对新技术的敏感性、尝试后获得效率红利、习惯养成。 使用比例远超预期,AI 编程助手迅速渗透开发者日常,好奇心驱动和效率反馈形成正向循环,AI 的使用逐渐成为程序员的“标配能力”。 AI 对编程行业的影响: 不止于“效率提升”,还带来岗位结构、心理预期、安全风险等深层变化。 技能退化与岗位压缩令人焦虑,使用 AI 成为职场新基本素养,心理压力、合规风险需同步应对。 积极影响与未来趋势:人机协作成为主流,AI 释放开发者创造力;门槛降低促使创新频率提升;持续学习与能力更新成为行业新常态。
2025-04-09
ai论文程序员是什么岗位
在现行法律体系框架下,AI 论文中关于程序员在著作权归属方面存在以下情况: 程序员不是编写 AI 代码所生成内容的著作权归属主体。虽然构建 AI 模型耗费了程序员大量脑力劳动,但他们只是代码的创作主体,其权利可通过计算机软件著作权进行保护。 以 Stable Diffusion 生成的图片为例,程序员对最终产出的图像没有创作的主观意愿,不能成为图片的创作主体。
2025-04-08
java程序员怎么转型大模型算法工程师
以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议: 1. 学习相关理论知识:了解大模型的基本原理,包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具:熟悉 LLM 相关技术,如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力:熟悉算法和数据结构,具备扎实的编程基础,尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验: 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程,该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型,使用甄嬛数据集微调模型,并了解微调的意义和概念。但需注意,此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息,例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求,了解大模型算法工程师的职责和要求,针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能: 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力,包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理,熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调(尤其是微调)熟练,熟练掌握 huggingface/deepspeed(或其他框架)。 对多模态大模型有一定了解,精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况,有针对性地进行学习和实践,逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。
2025-03-12
我不会写代码,怎么像个程序员一样利用ai帮我写代码
如果您不会写代码但想利用 AI 帮您写代码,可以参考以下方法: 1. 对于编程小白来说,最好向 AI 提供代码节点中的范例,也就是新进入代码节点的 IDE 中所看到的那些代码(从 async def 到 return 的内容)。因为 AI 可能并不清楚代码中规定的输入输出格式(比如代码节点的 Python 语言使用字典的形式来组织输入和输出的变量),所以提供范例可以尽可能减少您需要对 AI 所写代码的改动。 2. 需要向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 最好说明与工作流中匹配或想要的变量名称,以减少二次修改。 4. 最好列出输入变量的具体书写形式,以方便 AI 尽可能准确地理解。如果是 Object 或 Array 这样较为复杂的形式,您不会写,可以使用下面这个方法:在前一个节点后接一个“文本处理”节点,选择字符串拼接,输入选择前一个节点输出中所需的那个变量,拼接内容写{{String1}}就行,然后试运行,展开该节点的运行结果,复制最终输出中“output:”后面的内容即可,如果内容太长,提问时可省略不重要的具体内容,保留书写形式即可。 5. 说清楚代码要实现什么功能,如果功能较为复杂,尽量将运行逻辑说清楚,越清楚越好。描述中尽量用变量名称来指代所涉及到的各个变量。 这里给出一个提问范式供大家参考: 请仿照上述代码的结构,用 python 编写代码,实现以下功能: 输入变量为。 输出变量为。 。关键步骤请附上注释。 另外,如果您在处理 SQL 代码时不会写,也可以让 AI 帮忙。例如,您可以将以下内容发送给 AI:学习这个文档 https://www.coze.cn/docs/guides/database,然后帮我撰写用于工作流的 sql。之后按照 AI 的回复要求提供具体需求,如数据库表名称、操作类型、相关字段等,AI 会为您生成相应的 SQL 语句。 在使用代码节点时,即使您不是程序员,也可以让 AI 帮您写代码。但要先搞清楚输入和输出以及想要代码实现的逻辑。比如在处理谷歌搜索节点的输出作为 Code 节点的输入时,要先了解相关字段,如 link(网址)、title(标题)、snippet(简短介绍)、source(来源)等。
2025-03-08
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
通义灵码AI程序员
通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具,具有以下特点和能力: 提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力,可与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括:从片段级到多文件级的 AI 编码,能完成涉及工程内多文件级的编码任务;新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力,开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务;自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成,并提供多文件的变更审查视图,高效完成 AI 生成代码的确认;构建人机协同工作流,通过多轮对话逐步完成编码任务,产生多个快照版本,可任意切换、回退。 第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期:大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】相关信息: 讲师:梦飞,WaytoAGI Agent 核心创作者,词元映射 CEO。 课表: 01/22 20:00 【直播回放】 ,主题为0 基础入门篇:写代码像聊天一样简单,可以进入钉钉群获取更多文档:https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space ,课程内容包括 AI 编程的能力与边界、通义灵码上手指南、一句话 AI 编程小游戏展示。 01/23 20:00 【直播回放】 ,主题为AI 编程实战篇:人人都能“福从天降”,课程内容包括 0 基础带练“福从天降”小游戏、自然语言生成更多小游戏、如何在 Github 部署并生成在线链接。 本期共学直播地址: 会议时间:20:00 21:30 会议 ID:932 264 694 会议链接:vc.feishu.cn/j/932264694 加入通义灵码钉钉共学群(钉钉群号:78080029971),大咖在线答疑。春节专题,现场发红包!2 天课程,带你从小白到进阶,从学习到实践,全面了解 AI 应用开发!和百万开发者一起共学、共享、共实践!
2025-03-07
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
AI换衣API推荐, 并多维度对比,选择最适合的API推荐给我
以下为您推荐的 AI 换衣相关的 API 并进行多维度对比: Comfyui_Object_Migration: 特点:可高精度迁移服装样式到目标人物图像,保持高一致性和细节完整性,支持从卡通到写实的风格互相转换,甚至可将平面角色图像转换为可 3D 打印的模型。 应用场景:虚拟角色服装设计迁移到真实照片、为动画角色添加写实服装、微调权重生成独特服装设计。 详细介绍及教程: GitHub: 在选择适合的 AI 大模型 API 服务时,需要考虑以下因素: 对于像开发 AI Share Card 插件这类情况,如果将模板生成功能设计为固定的代码组件,让大模型专注于内容总结的功能,那么对模型的要求就不会过高。 选型要求包括:较长的上下文窗口,因为内容总结类任务需要较大的上下文长度;响应速度要快、并发支持要高,以在多人使用插件时保持良好性能;免费或尽量低价,以减少模型 token 费用。例如,AI Share Card 选用的是 GLM4flash(截至 202412,长达 128k 的上下文窗口,完全免费的调用价格,200 RPM 高并发支持)。
2025-01-08
图生图时,如何多维度多参数进行生图
以下是关于图生图时多维度多参数进行生图的方法: 1. 设置文生图提示词: 大模型:majicmixRealistic_v6.safetensors 正向提示词:,auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography 负向提示词:EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w 2. 设置参数: 迭代步数:50 采样方法:DPM++ 2M Karras 尺寸:1328×800px 3. 除了文本提词框,图生图功能还有图片框输入口,可通过图片给与 AI 创作灵感。 例如随便照一张照片拖入,文本输入框旁有两个反推提示词的按钮:CLIP 可通过图片反推出完整含义的句子;DeepBooru 可反推出关键词组。 两种反推方式生成的提示词可能有瑕疵,需手动补充提示词信息。 写好提示词后,调整宽度和高度使红框刚好匹配图片。 注意两个重要参数:提示词相关性和重绘幅度。
2024-12-03
大模型排名以及排名的评测标准维度是什么
以下是一些常见的大模型排名及评测标准维度: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb: 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval: 项目链接:https://github.com/tatsulab/alpaca_eval 排行榜链接:https://tatsulab.github.io/alpaca_eval/ 该研究团队选择了目前在开源社区很火的开源模型,还有 GPT4、PaLM 2 等众多「闭源」模型,甚至还开设了一个「准中文」排行榜。 AlpacaEval 分为以 GPT4 和 Claude 为元标注器的两个子榜单。 在斯坦福的这个 GPT4 评估榜单中: GPT4 稳居第一,胜率超过了 95%;胜率都在 80%以上的 Claude 和 ChatGPT 分别排名第二和第三,其中 Claude 以不到 3%的优势超越 ChatGPT。 值得关注的是,获得第四名的是一位排位赛新人——微软华人团队发布的 WizardLM。在所有开源模型中,WizardLM 以仅 130 亿的参数版本排名第一,击败了 650 亿参数量的 Guanaco。 而在开源模型中的佼佼者 Vicuna 发挥依然稳定,凭借着超过 70%的胜率排在第六,胜率紧追 Guanaco 65B。 最近大火的 Falcon Instruct 40B 表现不佳,仅位居 12 名,略高于 Alpaca Farm 7B。 AlpacaEval 的技术细节: 人类一致性:标注者与交叉标注集中人类多数票之间的一致性。 价格:每 1000 个标注的平均价格。 时间:计算 1000 个标注所需的平均时间。相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 仅需花费约 1/22 的经济成本和 1/25 的时间成本。 AlpacaEval 评估模型的方式: alpaca_eval:直接根据目标模型输出的响应来评估模型。 alpaca_eval evaluate_from_model:根据 HuggingFace 已注册模型或这 API 提供商来端到端评测模型。 评测过程分为以下 3 步: 1. 选择一个评估集,并计算指定为 model_outputs 的输出。默认情况下,使用来自 AlpacaEval 的 805 个示例。 2. 计算 golden 输出 reference_outputs。默认情况下,在 AlpacaEval 上使用 textdavinci003 的输出。 3. 通过 annotators_config 选择指定的自动标注器,它将根据 model_outputs 和 reference_outputs 计算胜率。这里建议使用 alpaca_eval_gpt4 或 claude。根据不同的标注器,使用者还需要在环境配置中设定 API_KEY。
2024-11-12