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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

Answer

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 GPT-3 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 DALL-E 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 GPT-3、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。

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

References

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

一、课程介绍这是台湾大学李宏毅教授的生成式AI课程，主要介绍了生成式AI的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为12讲，每讲约2小时。二、学习目标通过学习本课程，掌握生成式AI的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式AI的发展现状和未来趋势。三、学习内容1.什么是生成式AI生成式AI的定义和分类生成式AI与判别式AI的区别生成式AI的应用领域2.生成式模型生成式模型的基本结构和训练方法生成式模型的评估指标常见的生成式模型及其优缺点3.生成式对话生成式对话的基本概念和应用场景生成式对话系统的架构和关键技术基于生成式模型的对话生成方法4.预训练语言模型预训练语言模型的发展历程和关键技术预训练语言模型的优缺点预训练语言模型在生成式AI中的应用5.生成式AI的挑战与展望生成式AI面临的挑战和解决方法生成式AI的未来发展趋势和研究方向四、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 GPT-3、字节跳动的云雀等五、学习方法

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

一、课程介绍这是台湾大学李宏毅教授的生成式AI课程，主要介绍了生成式AI的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共分为12讲，每讲约2小时。二、学习目标通过学习本课程，掌握生成式AI的基本概念和常见技术，能够使用相关框架搭建简单的生成式模型，了解生成式AI的发展现状和未来趋势。三、学习内容1.什么是生成式AI生成式AI的定义和分类生成式AI与判别式AI的区别生成式AI的应用领域2.生成式模型生成式模型的基本结构和训练方法生成式模型的评估指标常见的生成式模型及其优缺点3.生成式对话生成式对话的基本概念和应用场景生成式对话系统的架构和关键技术基于生成式模型的对话生成方法4.预训练语言模型预训练语言模型的发展历程和关键技术预训练语言模型的优缺点预训练语言模型在生成式AI中的应用5.生成式AI的挑战与展望生成式AI面临的挑战和解决方法生成式AI的未来发展趋势和研究方向四、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 GPT-3、字节跳动的云雀等五、学习方法

生成式人工智能如何改变创意工作

但是，一旦生成模型经过训练，就可以使用更少的数据针对特定内容领域进行“微调”。这催生了用于生物医学内容([BioBERT](https://arxiv.org/abs/1901.08746))、法律内容([Legal-BERT](https://arxiv.org/abs/2010.02559))和法语文本([CamemBERT](https://camembert-model.fr/))的BERT专用模型，以及用于各种特定目的的GPT-3。NVIDIA的[BioNeMo](https://www.nvidia.com/en-us/gpu-cloud/bionemo/)是一个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。OpenAI发现，只需100个特定领域数据的具体示例即可大幅提高准确性和相关性GPT-3的输出。为了有效地使用生成式人工智能，您仍然需要在流程的开始和结束时进行人工参与。首先，人类必须向生成模型输入提示才能让它创建内容。一般来说，创造性的提示会产生创造性的输出。“即时工程师”很可能成为一个既定的职业，至少在下一代更智能的人工智能出现之前是这样。该领域已经催生了一本[82页](https://dallery.gallery/the-dalle-2-prompt-book/)的DALL-E 2图像提示书，以及一个[提示市场](https://promptbase.com/)，只需支付少量费用即可购买其他用户的提示。这些系统的大多数用户在达到预期结果之前需要尝试几种不同的提示。

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你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
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
推荐一个免费的论文写作ai
以下为您推荐一些免费的论文写作相关的 AI 工具和服务： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 6. AIGC 论文检测网站： ：提供免费的 AI 内容检测工具，识别文本是否由 AI 生成。使用时将文本粘贴到在线工具中点击检测按钮获取分析结果。 GPTZero：专门检测 GPT3 生成内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中获取分析结果。 7. 免费的 AI 理解论文服务： https://www.aminer.cn/：如果是计算机领域尤其是人工智能话题，可订阅感兴趣的话题，网站提供免费的 AI 理解论文服务，每篇论文处理一次全站可看，多数论文有免费 PDF 下载链接。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-12
WaytoAGI：找到了AI知识付费的免费源头，让更多人因AI而强大！
WayToAGI（通往AGI之路）是一个由热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库。它具有以下特点和优势： 1. 整合了各种AI资源，让大家能轻松学习AI知识，应用各类AI工具和实战案例。 2. 提供了一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 3. 时刻追踪AI领域最新进展并更新，每次访问都有新收获。 4. 涵盖丰富的内容，包括AI视频、AI绘画、AI音乐、AI艺术、AI即兴戏剧、AI Agent共学等。 5. 为用户提供全面系统的AI学习路径，辅助思考，让学习过程少走弯路。 6. 自 2023 年 4 月 26 日诞生，在无推广情况下，一年已有超 70 万用户和超千万次访问量。社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。访问“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-04-12
有没有免费制作数字人的网站？
以下是一些免费制作数字人的网站及使用方法： HEYGEN： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法：点击网址注册后，进入数字人制作，选择Photo Avatar上传自己的照片。上传后效果如图所示，My Avatar处显示上传的照片。点开大图后，点击Create with AI Studio，进入数字人制作。写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。最后点击Submit，就可以得到一段数字人视频。 DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法：点击上面的网址，点击右上角的Create vedio。选择人物形象，可以点击ADD添加照片，或者使用DID给出的人物形象。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。最后，点击Generate vedio就可以生成一段视频。打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很AI。 使用方法：点击上面的网址，注册后获得120免费k币，这里选择“照片数字人口播”的功能。点击开始创作，选择自定义照片。配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。最后，点击生成视频。 此外，在剪映中也可以生成数字人：在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象，比如“婉婉青春”。选择数字人形象时，软件会播放声音，可判断是否需要，点击右下角的“添加数字人”，将其添加到当前视频中。软件会根据提供的内容生成对应音视频，并添加到当前视频文件的轨道中。左下角会提示渲染完成，可点击预览按钮查看效果。还可以为视频增加背景图片，删除先前导入的文本内容，点击左上角的“媒体”菜单并点击“导入”按钮，选择本地图片上传，将图片添加到视频轨道上，通过拖拽轨道右侧竖线使其与视频对齐。
2025-04-11
depseek免费使用网站
以下是一些关于 DeepSeek 免费使用的相关信息： 有一些公众号文章提到了 DeepSeek 的相关内容，如“DeepSeek 卡顿？别急！这些平替平台让你畅快用”“终于找到稳定、免费使用满血版 DeepSeek 的地方！”等，您可以通过以下链接查看具体文章： 关于获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法，有以下要点： 包含火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程。 API 使用方式包括飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。 可以使用邀请码 D3H5G9QA，邀请链接：https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA ，邀请可拿 3000 万 tokens。 即日起至北京时间 20250218 23:59:59，所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 DeepSeek 有几种含义，如 deepseek 公司叫深度求索，其网页和手机应用目前免费，API 调用收费，DeepSeek R1 大模型权重文件开源，可本地部署。
2025-04-10
免费ai视频网站
以下是一些免费的 AI 视频网站： ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中提到的： Dora AI：用一次 prompt 生成网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Bard（免费）：谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者。 Chat.DID（免费）：有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP，现已进入测试阶段。 Pika（免费）：将创意转化为动态视频的概念视频平台。 4 月 1 日 AI 资讯汇总中未明确提及具体的免费 AI 视频网站，但包含了一些 AI 相关的视频方面的资讯，如 Higgsfield 发布 50 多个电影级摄影机动作预设，luma 为 Ray 2 引入摄像机运动概念，Remakes 支持基于用户上传图像直接编辑并融合 Remade 视频特效，Meta 宣布推出 MoCha 系统实现电影级说话角色合成效果等。 MIT 上线了给 8 18 岁孩子的免费 AI 课程 Day of AI 网站，但该网站的课程资源面向家长、老师群体，大孩子可自学，小孩子可能需要家长辅助。
2025-04-10
免费ai网站
以下为一些免费的 AI 网站： 1. 麻省理工学院（MIT）为 8 18 岁孩子推出的 AI 课程网站 Day of AI，该课程包含在 MIT 的 RAISE 项目中，完全免费，但面向家长和老师群体，大孩子可自学，小孩子可能需要家长辅助。 2. Poe AI 平台，这是一个支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT 4 等）进行实时在线交流的聊天网站，注册账号后可免费使用，部分功能需付费订阅，官网地址：https://poe.com/ ，可在官网帮助中心找到具体教程。 3. 以下是一些与代码相关的免费 AI 网站： CodeWhisperer：亚马逊发布的免费 AI 编程助手，链接：https://aws.amazon.com/codewhisperer/ 。 Codeium：基于人工智能的 AI 辅助编程与代码生成平台，链接：https://www.codium.ai/ 。 Cursor：新的 IDE，使用 AI 辅助编程，与 OpenAI 有深入合作，链接：https://www.cursor.so/ 。 Ghostwriter：知名在线编程 IDE Replit 推出的 AI 编程助手，链接：https://replit.com/site/ghostwriter 。 4. 以下是一些与音频相关的免费 AI 网站： Resemble：AI 人声生成工具，链接：https://www.resemble.ai/ 。 Altered Studio：专业的 AI 变声软件，链接：https://www.altered.ai/ 。 Voicemod：AI 变声工具，链接：https://www.voicemod.net/aivoices/ 。 Krisp：人工智能降噪应用程序，链接：https://krisp.ai/ 。
2025-04-10
浅谈“生成式人工智能在中职实训课的应用”
生成式人工智能在中职实训课的应用： 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术，所生成的内容可以是多模态的，包括文本（如文章、报告、诗歌等）、图像（如绘画、设计图、合成照片等）、音频（如音乐、语音、环境声音等）、视频（如电影剪辑、教程、仿真等）。 其应用场景广泛，例如： 文档摘要：将长篇文章或报告总结为简短、精准的摘要。 信息提取：从大量数据中识别并提取关键信息。 代码生成：根据用户的描述自动编写代码。 营销活动创建：生成广告文案、设计图像等。 虚拟协助：例如智能聊天机器人、虚拟客服等。 呼叫中心机器人：能够处理客户的电话请求。 生成式人工智能的工作方式如下： 1. 训练阶段：通过从大量现有内容（文本、音频、视频等）中学习进行训练，训练的结果是一个“基础模型”。 2. 应用阶段：基础模型可以用于生成内容并解决一般性问题，还可以使用特定领域的新数据集进一步训练，以解决特定问题，从而得到一个量身定制的新模型。 Google Cloud 提供了相关工具，如 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，旨在帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型；Generative AI Studio 允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，无需代码或代码量少；Model Garden 是一个平台，可以让用户发现 Google 的基础和第三方开源模型，并与之交互，它提供了一组 MLOps 工具，用于自动化机器学习管道。 在教育领域，从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中，以“移动教学与促动”课程实习周为例，让教育学专业的学生了解和尝试运用教育 APP、二维码、教育游戏等技术方式开展移动教学。课程实习需要在 5 天内让非技术背景的学生分组设计课程并展示，由于学生众多，教师难以给予个性化指导，而 AI 在一定程度上补足了学生缺乏的经验。
2025-03-31
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面： 1. 基于深度学习技术和机器学习算法：通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习：例如在生成文本时使用大语言模型，通过监督学习不断预测下一个词语，经过大量的数据训练，从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习：包括文本、音频和视频等多模式的内容，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为聊天机器人提供支持的大型语言模型（LLM）。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值，主要体现在以下几个方面： 1. 为教师减负：通过复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集中学习，创造新的原创内容，帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式：例如让历史人物亲自授课，知识获取不再受时空限制，提高教育效率和质量，增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，满足学生学习需求，提高学习成果，缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长：人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴，给予孩子社会奖励，促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别： 1. 开源性：Stable Diffusion 是开源的，用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线：Midjourney 的学习曲线较低，只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量：Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景：Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合；Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中，但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据：这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的，例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司：DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面： 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力，因为要学会正确制作提示，但一旦掌握，能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing（需使用创意模式）和 Bing 图像创建器，系统可靠，但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord，使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
生成式人工智能的提示词工程
生成式人工智能的提示词工程是一门新兴学科，在生成式 AI 模型中具有重要作用。 提示词是用户与模型沟通愿望的文本界面，适用于图像生成模型（如 DALLE3、Midjourney）和语言模型（如 GPT4、Gemini）等。它可以是简单的问题，也可以是复杂的任务，包括指令、问题、输入数据和示例，以引导 AI 的响应。 提示词工程的核心是制作能实现特定目标的最佳提示词，这不仅要指导模型，还需深刻理解模型的能力和局限性及所处上下文。例如，在图像生成模型中是对期望图像的详细描述，在语言模型中可能是复杂查询。 提示词工程不仅是构建提示词，还需结合领域知识、对 AI 模型的理解及系统化方法为不同情境定制提示词，可能包括创建可根据数据集或上下文程序化修改的模板。 此外，提示词工程是迭代和探索的过程，类似于传统软件工程实践，如版本控制和回归测试。该领域发展迅速，有潜力改变机器学习的某些方面。 在商业和社会中，提示词工程师是被炒作的职位，实际可能承担了机器学习工程师的部分职责。提示词工程是一切生成式 AI 的基础，不管用于学习、写作、绘画、编程还是玩音乐等。 在使用提示词时，要记住几个基本关键点： 1. 角色/身份：告诉 AI 它需要扮演的身份，提升其“职业素养”。 2. 目标/任务以及背景：所有对话都有目的性，要交代目标背后的逻辑，包括为什么要实现目标、希望达到的结果等。
2025-03-19
生成式AI
生成式 AI（Generative AI）是一种基于深度学习技术，利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。 AIGC（AI generated content）意为人工智能生成内容，又称为生成式 AI。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等）、图片美术类（如早期的 GEN、去年大热的扩散模型带火的 Midjourney、先驱者谷歌的 Disco Diffusion、OpenAI 的 Dalle·2 以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion 等）。 SD 是 Stable Diffusion 的简称，是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model;LDM）。其代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》共同监管 AIGC 行业。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”正式称呼，是一种能够生成新内容的人工智能技术，比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，实际上是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 在 2022 年宣发时，OpenAI 称其是一种模型，但在官网的帮助页面中，称其是一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。
2025-03-19
stable diffusion是runway和goole联合开的吗
Stable Diffusion（简称 SD）不是由 Runway 和 Google 联合开发的，而是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。 Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型，其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser 以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Romabach。该项目的技术基础主要来自于这两位开发者之前在计算机视觉大会 CVPR22 上合作发表的潜扩散模型（Latent Diffusion Model）研究。 Stable diffusion 是一种基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的文本到图像生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。其原理包括使用新颖的文本编码器将文本输入转换为向量表示，利用扩散模型将随机噪声图像逐渐变换为目标图像，在扩散过程中根据文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换的概率分布，最后使用超分辨率放大器将生成的低分辨率图像放大到更高的分辨率。 围绕 Stable Diffusion 等基础模型的兴奋和关注正在产生惊人的估值，但新研究的不断涌现确保新模型将随着新技术的完善而更替。目前，这些模型在法律方面也面临挑战，例如其训练所使用的大量内容数据集通常是通过爬取互联网本身获得的，这可能会引发法律问题。
2025-04-15
midjourney中文站和官方网站上的内容是一样的吗
Midjourney 中文站和官方网站的内容不完全一样。 Midjourney 官网具有以下特点和操作细节： 已向生成 100 张以上图片的用户开放使用权限，登录官网后，左侧为各种页面入口，顶部有生成入口（prompt 框）和搜索框。在社区作品、创作（Create）以及组织（Organize）页面中，随时可用 prompt 框和搜索框，无需频繁切换页面。 可通过点击 prompt 框最右侧的图标设置常用参数默认值，包括画面比例和个性化模型开关。 图片参考在官网上变得简单直观，点击 prompt 框最左侧的图片按钮或直接拖入图片即可，官网会记录所有使用过的图片，方便调用或删除。当鼠标悬停在图片上时，会看到 3 个小图标，从左到右分别是角色参考、风格参考、整图参考，如需多种参考逻辑可按住 shift 键点选多个图标。 创作页面的最大亮点是 prompt 的复用，可以直接点击画面描述或复制描述词到 prompt 框中，也可以直接点击下方横列菜单里的按钮，将包括参考图在内的完整 prompt 替换当前的 prompt。点击图片会进入单图调整模式，常用的操作指令集中在右下角的按键中，并且上线了全新的 Editor 编辑器功能。 此外，关于 Midjourney 还有以下相关内容： 有关于 Midjourney v5.1 的 AIGC Weekly23 相关介绍。 有 Midjourney 的隐私政策，包括适用范围、变更情况、定义等。
2025-03-18
有什么软件或者网站可以学习文档，然后根据文档内容生成完整的python代码程序的吗?免费的
以下是一些可以学习文档并根据文档内容生成完整 Python 代码程序的免费软件或网站： 1. ：这是一个开源的 AI 开发助手，能根据产品需求生成完整的代码库，代码具有简单、安全、易于理解的结构，具备高度灵活性和定制性，适合开发人员使用。 2. 直接使用。
2025-03-13
有什么ai助手可以学习文档，然后根据文档内容生成完整的python代码程序的吗?
以下是一些可以学习文档并生成完整 Python 代码程序的 AI 助手： 1. Wing Python IDE Pro：由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境，集成了代码编辑、导航和调试功能，具备智能自动补全、代码重构、多选功能和代码片段工具。价格：年度许可证起价 179 美元/月。 2. Smol Developer：开源的 AI 开发助手，可以根据产品需求生成完整的代码库，具备简单、安全、易于理解的代码结构，同时高度灵活和定制。价格：开源项目，遵循 MIT 许可证。 3. Cody：Sourcegraph 的 AI 工具，能理解整个代码库，解答问题并编写代码，还能详细解释代码，定位特定组件，并提出修复建议。可通过 VS Code 扩展直接使用，个人使用免费。 4. FittenAI 编程助手：安装前需先安装 Python 的运行环境，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标，注册登录后即可开始使用。其功能包括智能补全（按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议）、AI 问答（通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行对话）、自动生成代码（Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可生成代码）、代码转换（选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成转换）。
2025-03-13
AI绘画，有免费的吗
目前有免费的 AI 绘画工具，例如 Imagen 3，其优势包括无需排队、免费使用、交互人性化、具有较好的语义理解能力以及灵活性等。此外，Stable Diffusion 也是主流的 AI 绘画软件，其优势在于开源免费、可以本地化部署、创作自由度很高，但需要较好的电脑配置。如果您想要了解更多关于 AI 绘画的信息，比如具体的安装方法，可以去看看 B 站的【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频。
2025-03-08
使用AI，comfyui是必学的吗？
ComfyUI 并非是使用 AI 时必学的。但如果您想在 AI 水平上有更高的提升，掌握 ComfyUI 的理论基础是很有帮助的。它在图像、视频等领域有诸多应用和发展，例如在差分算法、年龄渐变和特定内容替换、q 列模型、语言模型的迁移和发展、深度图检测和分层处理等方面具有优势。同时，了解其技术细节如 clip 的 skip 层、scheduler 和 sample 的区别、CFG 等能让您更灵活选择参数。ComfyUI 的生态发展稳定，节点和项目增多，相关大会也在多地举办。此外，其生态外的收费视频软件能用 API 节点接入所有体系，飞书大群方便交流，会同步课件及相关信息。
2025-03-03