监控视频算法

以下是关于 MiniMax 的大模型算法热点的相关内容： 1. MiniMax 有两个适合特定任务的大模型：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，能应对超长文章；T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可以通过其开放平台（https://platform.minimaxi.com/login ）进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，API 消耗会消耗余额，生成一条 3 分钟的语音，文本模型消耗 1 分钱，语音模型消耗 5 毛钱，克隆音色有额外费用，现优惠 9.9 元。接着创建 API Key 并保存好，以及 groupid。还可以克隆声音，相关链接为 https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning ，有创建 voice id、上传复刻音频及音频 prompt、试听文本等操作，勾选用户协议点击“克隆”选项一段时间后完成克隆，使用填写的 voice id 生成声音。 2. MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，其“星野”是目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 3. MiniMax 近日发布新模型 MiniMax01，采用线性注意力机制和 MoE 架构，显著提升上下文处理能力，支持超长上下文（400 万 Token），在多项学术基准上表现优异，超越许多国际顶尖模型。其开源旨在促进长上下文研究和应用，加速 Agent 时代的到来，通过精细架构设计和训练策略，在处理长输入时实现接近线性的计算效率。

以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 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，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 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，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。

人工智能算法的发展历程大致如下： 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大，随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音并识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面，算法通过分析数据和推断模型建立参数，或与环境互动学习，人类可注释数据，环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法，由 Geoffrey Hinton 开创，1986 年发表开创性论文引入反向传播概念，2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作，需要数据，如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。

学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。

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。

卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类识别的 AI 算法技术。 ImageNet 成为深度神经网络革命的首选数据集，其中由 Hinton 领导的 AlexNet 就是基于卷积神经网络（CNN）。自 2012 年以来，在深度学习理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，包括卷积神经网络（CNN）等。 连接主义的全面逆袭从 2012 年开始，欣顿教授和他的学生建立的 AlexNet 就是使用反向传播算法训练的卷积神经网络（CNN），其在图像识别方面击败了当时最先进的逻辑程序。 虽然 CNN 模型取得了显著成果并解决了许多问题，但也存在一些缺陷，如不能从整幅图像和部分图像识别出姿势、纹理和变化，池化操作导致模型不具备等变、丢失很多信息，需要更多训练数据来补偿损失，更适合像素扰动极大的图像分类，对某些不同视角的图像识别能力相对较差。因此，在 2011 年，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络（CapsNet）作为 CNN 模型的替代。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

以下是为您整理的相关信息： 12 月 6 日： GPT 4o 更新：多功能集成，可调用 o1 模型的推理能力，增强整体性能。图像生成、搜索、推理与画布功能整合为一个按钮，可自由组合使用。Canvas 直接内置在 GPT 4o 中，无需单独窗口操作，极大提升了使用便利性。链接： 微软推出 Copilot Vision 功能：嵌入 Edge 浏览器，实时监控网页行为，提供上下文相关的个性化建议。功能亮点包括提取关键信息（如展览时间、门票价格等）、推荐商品、在线教学与屏幕内容指导。根据用户浏览历史与任务，动态调整建议内容。功能切换便捷，位于浏览器底部，支持随时启用或关闭。链接： OpenAI 发布 o1 正式版：更快更聪明的推理模型 5 月 1 日： AI 音乐工具 Udio 更新：增加上下文窗口，使音乐作品过渡更自然。音轨最大长度扩展至 15 分钟，适合长篇混音和复杂音乐制作。引入基于树的音轨历史查看方式。详细介绍：https://x.com/imxiaohu/status/1785666886648447251 Play AI 高级对话系统发布：实时模拟人类交流方式，包括语境理解和情感模拟。处理对话中的轮流对话和突然中断。在线体验地址：http://play.ai 详细介绍：https://xiaohu.ai/p/7137 Chrome 快捷启动 Gemini 功能：通过地址栏直接启动与 Gemini 的聊天，提高用户访问和使用效率。详细介绍：https://x.com/imxiaohu/status/1785648363154952625 LoG：3D 实时视图合成技术：由浙江大学 3DV 小组开发，适用于百万平方米大场景。动态调整渲染细节，优化渲染速度。项目地址：https://zju3dv.github.io/LoG_webpage/ 详细介绍：https://xiaohu.ai/p/7108 新《地狱男爵》电影 AI 角色设计：Jonathan Yunger 使用 AI 制作 3000 个生物设计，强调 AI 的辅助角色，而非取代人类。出处：https://motionpictures.org/2024/03/lightscameraactionplanafocusonthefilmmakersoftomorrowatberlinale/ Meshy AI 发布 Meshy3：高多边形雕塑风格和 PBR 风格，提高 3D 模型真实感。支持文本到 3D 和图像到 3D 转换。详细介绍：https://x.com/imxiaohu/status/1785490250426692086

以下为一些对监控图像清晰度处理较好的模型及相关方法： 1. 【SD】超清无损放大器 StableSR： 需要使用 StabilityAI 官方的 Stable Diffusion V2.1 512 EMA 模型，放入 stablediffusionwebui/models/StableDiffusion/文件夹中。 StableSR 模块（约 400M 大小）放入 stablediffusionwebui/extensions/sdwebuistablesr/models/文件夹中。 还有一个 VQVAE（约 750MB 大小）放在 stablediffusionwebui/models/VAE 中。 测试表明，StableSR 的放大效果在处理一些图像时，能够较好地保留人物细节，如眼神更锐利等。 2. 【SD】最强控制插件 ControlNet 的 tile 模型： 可用于高清修复小图，如将分辨率不高的食物图片进行高清化处理。 能修复和增加图像细节，如处理细节不足或结构错误的小屋图像。 3. 图像高清修复放大流程： 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入时不建议上传大分辨率图片，以免处理时间过长。 图像高清修复时，Checkpoint 大模型使用 Iceclear/StableSR，并搭配 Stable SR Upscaler 模型，提示词应包含想要达到的目的内容。 图像高清放大时，用 realisticVision 底膜，使用提示词反推 node 提取画面提示词，搭配 tile ControlNet 提升画面细节感，然后用合适的高清放大模型进行二次放大。

使用AI监控淘宝平台竞店数据可以通过多种方式实现，包括利用专业的电商数据分析平台和工具。以下是一些推荐的方法和工具： 1. 鲸参谋数据分析平台：这是一个电商大数据分析平台，提供品牌数据查询和行业竞争分析。它能够提供淘宝、天猫、京东全类目的行业销量、销额、均价等数据，并支持店铺和商品的定向监控，包括销量、销额、均价等详细数据 。 2. 店查查：这个工具可以帮助用户查询店铺、宝贝、关键词和快递等信息。它通过淘宝网站公开页面整理数据，不涉及隐私数据和不正当行为 。 3. 店透视：提供一键下载主图、视频、SKU和详情图的功能，支持多维度数据分析，包括评论、问大家、买家秀下载，以及店铺基本信息、销售、销售额等数据的分析 。 4. 知衣科技：提供电商数据分析软件，专注于淘宝、天猫、京东等平台的数据分析。它覆盖了400000家淘宝及天猫不同行业下旺铺数据，提供SKU级的详尽数据，并基于大数据分析解读趋势，赋能电商 。 5. 淘宝官方工具生意参谋：这是淘宝提供的一个官方工具，可以进行竞品分析、竞店监控等。通过生意参谋，商家可以观察几十项数据的对比，包括流量指数、交易指数、搜索人气等，并可以手动复制数据到Excel里进行建模分析 。 使用这些工具和平台，商家可以有效地监控竞店数据，分析竞争对手的销售策略和市场表现，从而优化自己的运营策略和提高竞争力。