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

外网好用的通用AI

Answer

以下是一些外网好用的通用 AI:

  1. ChatGPT Plus:用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。
  2. Perplexity:结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。
  3. Bing Copilot:作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。
  4. You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎:提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。

此外,在通用写作方面,以下是一些相关产品:

  1. HyperWrite AI
  2. 秘塔写作猫
  3. Neuroflash
  4. Intelligent paraphraser
  5. 5118.com SEO 优化精灵
  6. Craft
  7. Benchmarkemail
  8. 深言达意
  9. Magical AI
  10. 易撰
  11. 搜韵网
  12. Araby AI
  13. Samwell AI

请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

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

References

问:有没有能联网检索的AI?

是的,存在能联网检索的AI。这些AI通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,以提供给用户更精准和个性化的信息。例如,ChatGPT Plus用户现在可以开启web browsing功能,实现联网功能。Perplexity,它结合了ChatGPT式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。Bing Copilot,作为一个AI助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。还有如You.com和Neeva AI等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。这些AI搜索工具的出现,标志着在信息检索领域的一个重要发展,它们通过结合AI技术和搜索引擎,大幅提升了数据集命中预期,并为实际应用带来了更多可能性。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

健康:这个比 ChatGPT 情商还高的 AI,我可以和它聊三天三夜

现在的Pi,只是Inflection AI研发的第一个版本,建立在他们内部的大语言模型之上,用的还不是最好的那个。Inflection AI成立于2022年初,是硅谷生成式AI热潮中最受关注的初创公司之一,部分原因是「出身名门」:它由DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman与领英联合创始人Reid Hoffman创办。作为首席科学家加入的Karen Simonyan,也是DeepMind资深的前研究员。Mustafa Suleyman.Inflection AI与OpenAI等其他AI公司相比,有个鲜明的不同:他们不痴迷于通用人工智能(AGI)。我们相信,先进的应用人工智能(applied AI)是利用这些新技术优势的最安全方式。接受《财富》杂志的采访时,Suleyman没有自卖自夸,反而说了一堆Pi不能做到的事情:它不生成代码,不写高中论文,不提供冗长列表,也不编写营销策略。有很多事情它不会做。我们没有为通用性而设计它,所以它受到更多限制,因此希望更安全一些。他更愿意将Pi定义为「中立的倾听者」:很多人只是想被倾听,需要一个工具反应他们所说的话,证明他们确实被听到了。就目前的体验来看,Pi在这方面做得确实不错。一方面,和它聊天的渠道有很多,包括官网(heypi.com)、Instagram、Facebook、WhatsApp等等。如果你注册了海外手机号,它会不时通过短信和你保持联系,存在感比移动版ChatGPT还强。另一方面,Pi记得住一百轮的对话,你和它聊得越久,它也就越了解你。现在的Pi还是免费的,未来可能采取订阅等模式变现。

通用写作 Top30

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|6月访问量(万Visit)|相对5月变化||-|-|-|-|-||18|HyperWrite AI|通用写作|56|-0.291||19|秘塔写作猫|通用写作|53|-0.267||20|Neuroflash|通用写作|53|-0.135||21|Intelligent paraphraser|通用写作|49|-0.181||22|5118.com SEO优化精灵|通用写作|46|-0.078||23|Craft|通用写作|45|0.376||24|Benchmarkemail|通用写作|45|0.223||25|深言达意|通用写作|44|0.019||26|Magical AI|通用写作|43|-0.193||27|易撰|通用写作|42|0.126||28|搜韵网|通用写作|40|0.108||29|Araby AI|通用写作|40|-0.232||30|Samwell AI|通用写作|32|-0.396|

Others are asking
AI硬件
以下是关于 AI 硬件的相关信息: 扣子 AI 工坊将于 3 月 1 日在深圳举办硬件专场活动,推出全套硬件方案,将 DeepSeek 最新模型接入 AI 硬件。活动亮点包括硬件实验室、硬件场景分享会、开发者体验营、硬件厂商需求墙等。分享嘉宾有曾德钧、刘琰、颜伟志等。可扫描二维码报名,报名时间即日起至 2025 年 2 月 26 日,现场有礼品。 2025 年 AI 指数报告指出,硬件的进步在推动 AI 发展中起着关键作用,特别是更强大和高效的 GPU 的发展。 Will's GenAI 硬件榜 2024 年 8 月发布,榜单受众为 GenAI 硬件创始人、投资人、从业者等,以北美市场的销量、影响力为主,本次更新了相关数据和排序标准,更多榜单可通过链接访问,数据来源包括 google、tiktok、twitter、亚马逊等。对于榜单内容有疑问或想合作的可通过微信或文末留言交流。
2025-04-16
我想要完成一张海报,要求可以正确展示中文字,我应该用哪些AI网站
以下是一些可以帮助您完成一张能正确展示中文字的海报的 AI 网站: 1. 无界 AI:网址为 https://www.wujieai.cc/ 。其做图逻辑类似于 SD,优势在于国内网络即可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。在无界 AI 中,您可以选择皮克斯卡通模型,比如在朋友圈 po 图时,画幅比例选择 1:1。 2. 小红书:是较好的海报参考网站,爆款多,对零基础和找爆款友好,还能找到设计思路和大师作品,但要避免参考百度无差别图片。 3. 花瓣网:可搜索元旦海报,收录有大厂海报。 此外,在制作海报时,您可以参考以下流程: 1. 确定主题与文案:借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 2. 选择风格与布局:根据需求选择想要完成的风格意向,灵活调整画面布局。 3. 生成与筛选:使用无界 AI 等工具,输入关键词,生成并挑选一张满意的海报底图。 4. 配文与排版:将上述素材进行合理排版,得到成品。 在使用 AI 生成海报时,明确主题和色彩倾向是关键,其他如艺术风格、营造和构图要素为可选项,通过头脑风暴展开设计思路。
2025-04-16
哪个AI解析表格的能力最强?
目前在解析表格能力方面,以下几种 AI 表现较为出色: 1. LlamaParse 高级模式,具有最优化适配能力。 2. Sonnet3.7,这是 Anthropic 的新模型,在文档解析上表现卓越。 3. 基于 Gemini 2.0 的智能代理解析,解析效果惊艳。 此外,Mistral AI 发布的 Pixtral Large 123B 开源模型在图表、文档和图像处理方面能力较强,也支持表格等多种格式输入和专业的图像与文档解析。但需要注意的是,不同的 AI 在不同的应用场景和数据特点下,其表格解析能力的表现可能会有所差异。
2025-04-16
如何系统学习ai变现
以下是系统学习 AI 变现的一些建议: 1. 项目启动: 明确目标客户群体,例如大学生、职场人士、自媒体从业者等。 挑选适合的 AI 写作工具,满足不同客户需求。 2. 准备阶段: 借助书籍、在线课程等资源学习并实践 AI 写作技术,提升写作技能。 构建团队,培养和扩充团队成员,提高运营效率。 3. 商业模式构建: 确定服务内容,如提供论文、报告、文案等直接写作服务。 制定质量控制标准,保证写作内容符合客户要求。 4. 运营与推广: 在淘宝等电商平台开设店铺,展示并销售写作服务。 建立写作培训社群,分享写作技巧和 AI 应用经验,增强品牌影响力。 利用社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设。 与绘画团队、其他写作工作室等合作,共同开发新项目。 5. 项目优化与发展: 持续关注 AI 技术发展,提高服务质量和效率。 依据市场需求,拓展新的服务和产品。 收集客户反馈,不断优化和改进服务。 此外,还可以参考以下个人经历: 二师兄在 2024 年 2 月接触到 AI 绘画,3 月啃完相关教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径,尝试用 GPT 和 SD 制作图文故事绘本、小说推文项目。 像专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识,成为下一代专家的教师,为我们带来新的思路和方法。 总之,系统学习 AI 变现需要明确目标、掌握技术、构建模式、有效推广,并不断优化和发展。
2025-04-16
same ai是做什么的
Same dev 是一款能够像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码的工具。它支持网页 URL、截图、Figma 文件,能精准还原原始设计,生成 HTML/CSS、React、Tailwind CSS 等多种技术栈代码。其基于 Claude 3.7,免费额度消耗较快,网站被谷歌标记。相关链接:
2025-04-16
有没有数据治理领域的AI
在提供的内容中,有提及数据治理在 AI 领域的相关信息。例如,数据治理涵盖了组织为确保数据的质量、安全和合乎伦理的使用而制定的政策、程序和标准。在 AI 情境中,数据治理对于保证用于训练和运行 AI 系统的数据准确、公平且使用得当、获得同意,尤其是处理敏感或个人可识别信息时,显得尤为重要。但未对数据治理领域的 AI 进行专门和详细的阐述。
2025-04-16
目前外网好用的免费AI有哪些
以下是一些外网好用的免费 AI: 1. 图生图产品: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 Retrato:AI 工具,将图片转换为非凡肖像,拥有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,将上传的照片转换为芭比风格,效果超级好。 但这些模型可能存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 2. 国内免费的大模型 APP: Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪您聊天、答疑解惑。 通义千问:由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作。 此外,阿里巴巴发布了开源视频模型 Wan2.1,最高支持 720P 高清,普通 GPU(仅需 8GB 显存)即可运行,支持文本/图片生成视频、视频转音频及自动生成中英文字幕,完全开源,优化了质量与成本之间的平衡。Google 发布了免费 AI 编程助手 Gemini Code Assist,每月免费提供 180,000 次代码补全,支持 Python、Java、Go、Rust 等全部语言,具备强大代码审查和智能聊天助手功能,兼容 VS Code 与 JetBrains IDE,128k 超长上下文窗口,精准理解大型本地代码库。
2025-04-10
去除外网需要翻墙的AI,国内有什么可以代替的AI
以下是一些国内可替代外网需要翻墙的 AI 产品: 1. Kimi 智能助手: 是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得较好。 能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 302.ai:如果不想折腾,尤其推荐国内用户使用。 3. XiaoHu.AI: 适合编程小白,对新手友好。 深度理解中国开发场景和技术生态。 完全免费,无需翻墙,流畅稳定。 具备完整 IDE 功能(代码编写、项目管理、插件管理、源代码管理等)。 网址:
2025-03-24
有没有推荐的关于AI话题的外网博主推荐
以下是为您推荐的一些关于 AI 话题的外网博主: :日本艺术家,最近在玩 suno :论文布道者 :AI 新闻布道者 :音乐创作者 :开发商+艺术爱好者 :沃顿教授 :AI 新闻布道者 :runway 官号 :英伟达机器学习工程师 :AI 新闻布道者 :创意总监和非官方 MJ 托儿 :AI 教育布道者 :Pika 官号 :AI 新闻布道者 :AI 艺术家 :AI 艺术家 :AI 新闻布道者日本 :创始人 :(AI 工具) :FutureTools.io 创始人 :Lore.com 创始人(AI 艺术中介) :AI 布道者,知名画图 GPTs 创始人 :AI 艺术家 :a16z 合伙人 @Riabovitchev:电影概念艺术家 :AI 新闻布道者视频博主
2025-02-20
现在给我外网,免费的ai视频生成网址的url具体到我该如何使用,别和一个人工智障一样
很抱歉,目前没有免费的外网 AI 视频生成网址可供提供。通常这类工具可能存在版权、使用限制以及安全性等问题。建议您关注一些国内正规且合法的相关平台和工具。
2025-01-16
你好,现在外网上面有没有免费的ai视频生成网站
以下是一些外网免费的 AI 视频生成网站: Pika:https://pika.art/ ,可控性强,可以对嘴型,可配音。 SVD:https://stablevideo.com/ ,对于景观生成效果较好。 Kaiber:https://kaiber.ai/ 。 更多的文生视频网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 此外还有以下网站可供选择: Runway:https://runwayml.com ,有网页有 app 方便,但收费。 即梦:https://dreamina.jianying.com/ ,剪映旗下,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,最新 S 模型,P 模型。 Minimax 海螺 AI:https://hailuoai.video/ ,非常听话,语义理解能力非常强。 Kling:kling.kuaishou.com ,支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 Vidu:https://www.vidu.studio/ 。 haiper:https://app.haiper.ai/ 。 智谱清影:https://chatglm.cn/video ,开源了,可以自己部署 cogvideo 。 PixVerse:https://pixverse.ai/ ,人少不怎么排队,还有换脸功能。 luma:https://lumalabs.ai/ 。 还有一些其他网站,如: Morph Studio:https://app.morphstudio.com/ ,还在内测。 Heygen:https://www.heygen.com/ ,数字人/对口型。 Moonvalley:https://moonvalley.ai/ 。 Mootion:https://discord.gg/AapmuVJqxx ,3d 人物动作转视频。 美图旗下:https://www.miraclevision.com/ 。 Neverends:https://neverends.life/create ,操作傻瓜。 SD:Animatediff SVD deforum ,自己部署。 Leiapix:https://www.leiapix.com/ ,可以把一张照片转动态。 Krea:https://www.krea.ai/ 。 Opusclip:https://www.opus.pro/ ,利用长视频剪成短视频。 Raskai:https://zh.rask.ai/ ,短视频素材直接翻译至多语种。 invideoAI:https://invideo.io/make/aivideogenerator/ ,输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 descript:https://www.descript.com/?ref=feizhuke.com 。 veed.io:https://www.veed.io/ ,自动翻译自动字幕。 clipchamp:https://app.clipchamp.com/ 。 typeframes:https://www.revid.ai/?ref=aibot.cn 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-16
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思?这种人工智能有什么用?现在市面上有免费的吗?要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息: 课程方面: 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习该课程,可掌握基本概念和常见技术,能使用相关框架搭建简单模型,了解发展现状和未来趋势。学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI:定义和分类,与判别式 AI 的区别,应用领域。 2. 生成式模型:基本结构和训练方法,评估指标,常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话:基本概念和应用场景,系统架构和关键技术,基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:发展历程和关键技术,优缺点,在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:面临的挑战和解决方法,未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面: 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如,生成模型经过训练后,可针对特定内容领域进行“微调”,催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型,以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架,适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与,人类要输入提示让其创建内容,创造性的提示会产生创造性的输出,“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法:根据课程内容和资源,制定适合自己的学习计划,多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源,但也有收费的。需要注意的是,未经许可翻外网可能存在法律风险,请您谨慎选择。
2024-12-24
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
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
现在deepseek从普通用户的层面,相比于其他模型,优势有哪些
DeepSeek 对于普通用户的优势包括: 1. 国产之光,在国内被广泛接入和使用。 2. 生成代码的质量可与国外顶尖大模型媲美。 3. 深度思考版本 DeepSeek R1 基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,提升回答质量。其“聪明”源于独特的“教育方式”,率先进入“自学成才”新阶段。 4. 思考与表达能力出色,在思考过程和输出结果的语气、结构、逻辑上表现优秀,碾压其他模型。 然而,DeepSeek 也存在一些不足,例如对于协助编程,其最大的上下文长度只有 64k,较短,导致无法处理更长的上下文和更复杂的代码项目。
2025-03-27
更通用一点,更落地一点,主题换成学习AI&LLM吧
以下是关于学习 AI&LLM 的相关知识: 一、AI 相关概念与技术 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 机器学习 电脑通过找规律进行学习,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。 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。 3. 深度学习 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。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM(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),如上下文理解、情感分析、文本分类。 二、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)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)。 三、RL 与 LLM 融合的本质与阐释 AI 本质是一堆 scaling law。今天能看到最好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 这种规模,且数量级还会持续增长,算力是必要条件。一个值得被 scale up 的架构是基础,要支持不断加入更多数据。现在“吃”的是 base model 的 scaling law,未来可能会“吃”用户数据源的 scaling law。alignment 也有 scaling law,只要能找到对的数据就能解决。当 next token prediction 足够好时,能够平衡创造性和事实性。多模态数据的引入可推迟数据瓶颈问题,如视频和多模态的卡点解决不了,文本的数据瓶颈就会很关键。在限定问题(如数学或写代码)上,数据相对好生成,通用问题还没有完全的解法,但有探索方向。统计模型没有问题。
2025-03-17
能帮我做一个介绍生成式AI的ppt吗?5页左右即可,介绍一些通用的,用户规模较大的即可,不超过5种。
以下是为您生成的关于生成式 AI 的 5 页 PPT 内容: 幻灯片 1:封面 标题:生成式 AI 简介 幻灯片 2:生成式 AI 的基础模型 大型预训练模型可适应或微调用于多种下游任务,如情感分析、图像字幕和对象识别。 有可能革新医疗、金融和客户服务等行业,检测欺诈并提供个性化支持。 幻灯片 3:在软件开发中的应用 提及 Bard 和生成式人工智能工作室等工具,可用于调试、代码转换和应用构建。 幻灯片 4:PALM API 的会话式人工智能引擎 用户可用自然语言交互。 可创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。 能与 Maker Suite 集成,通过图形用户界面访问 API,套件包含模型训练、部署和监控工具。 幻灯片 5:参考资料 All Readings:Introduction to Generative AI Here are the assembled readings on generative AI: 此外,以下是一些常用的 PPT 生成工具(网站): https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-11
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12