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有没有这些生成式人工智能的url

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以下是一些与生成式人工智能相关的 URL:

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

References

1. 生成式人工智能简介

视频学习地址:https://youtu.be/G2fqAlgmoPo中文版本推荐[宝玉XP翻译版本](https://www.bilibili.com/video/BV15a4y1u77v/)和超正经学术君(以下是两个版本):这个名为"生成式人工智能简介"的视频是由Gwendolyn Stripling博士主讲的。她介绍了生成式人工智能的概念,这是一种可以产生各种类型内容的人工智能,包括文本、图像、音频和合成数据。她解释了人工智能和机器学习的区别,机器学习是人工智能的一个子领域,它通过输入数据训练模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型可以是监督的,也可以是无监督的,监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值,而无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集,它使用人工神经网络处理比传统机器学习模型更复杂的模式。这些神经网络可以使用标记和未标记的数据,从而允许半监督学习。生成式人工智能是适用于这个学科的人工智能的一个子集。它试图学习数据和标签之间的关系,以生成新的内容。生成式人工智能输出自然语言、图像或音频,而非生成式人工智能输出数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期的响应,并根据它们接受训练的数据的基础结构生成新的内容。他们可以根据接收到的输入生成文本、图像、音频和决策的新颖组合。生成式人工智能的力量来自于使用了Transformers,这种技术在2018年彻底改变了自然语言处理(Transformer模型的核心思想是“自注意力机制”/Self-Attention Mechanism,也被称为“自我注意力”或“注意力”。这种机制允许模型在处理一个词或短语时,同时考虑到与它相关的其他词或短语的信息。这种方式使得模型能够更好地理解语言的上下文,从而更准确地进行翻译或生成文本)。然而,Transformers也可能产生幻觉,这些是模型生成的无意义或语法错误的单词或短语。

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。

2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市”

探索人工智能的过山车之旅,充满着《让子弹飞》(嗯,中文世界的非物质文化遗产)中那些越品越有的梗,过度解读?低估还是唱衰唯有时间这条长河可以给予我们终极答案……[heading2]太长不看![content]但如果有空!还是请看我顶着高烧,在抖包袱又表面平和、不断搜寻脑海中的词汇、尝试用滑稽的幽默来博君一笑努力吧!again,以下内容anti-AI!人工撰写by?ChaXOpenAI的o1模型主导:OpenAI最新推出的o1模型正在重新定义AI在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。中国的AI崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们也仍然在牌桌之上……生成式AI的数十亿繁荣:AI初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性仍然像一个能理解细微差别的聊天机器人一样难以捉摸。报告链接:[The State of AI 2024](https://www.stateof.ai/)(友情提示,报告212页)|[报告的中文翻译版](https://waytoagi.feishu.cn/record/QdFmrUoueeS3Tucpm8Icntf1nJh)英文解读链接:[The State of AI 2024:Brilliance,Banter,and Bull Runs](https://esg4lgjwa43v.sg.larksuite.com/wiki/RXn1wNWgJifxcDkgsDWl8UjAgFb?from=from_copylink)

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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
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作,请进行指导,通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下: 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有则点击【创建 API key】,复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额,可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式,并创建一个 API key(注意及时保存,只会出现一次)。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后,打开三角箭头,选中 RooCline 并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek 。 API Key:填入已创建的 key 。 模型:选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-26
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL 为 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3,填好之后点击保存,关掉提醒弹窗。请对于这一步进行细节说明
以下是配置“DeepSeekR1”模型的 API key 的详细步骤: 1. 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ (火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台)。 2. 创建一个接入点:点击在线推理创建推理接入点。 3. 为接入点命名为“DeepSeekR1”。如果出现“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”的提示,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议,一路点击开通(免费)。如果无提示则直接到第 5 步,点击确认接入。 4. 确认以下无误后,点击“确认接入”按钮。 5. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”,复制这个推理点的 ID 放到微信里保存。 6. 保存后再点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】。如果已经有 API key 了,就直接查看并复制。如果没有,则点击【创建 API key】,复制好之后,放到微信里保存。 7. 也可以使用其他插件,下面为举例示意使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 8. 打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 9. 基础 URL 填写:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 10. 配置完成。
2025-02-15
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
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
请问在coze寄如何将url格式的图片内容转换成image图片
在 Coze 中将 URL 格式的图片内容转换成 Image 图片,主要通过以下步骤实现: 1. 生成图片时没有使用图像流里的工具,而是采用工作流,并调用插件来完成。 2. 运用 ByteArtist 插件中的 ImageToolPro 工具。 3. 将 model_type 选 2,这样能够根据用户图片风格进行生成。 4. 关键在于输入一个参考丑图,例如从 glif 官网别人的作品中选取一个 10241024 的老大爷图片,将其 URL 传到 Coze 中后,将其 URL 输入给 image_url。
2024-10-01
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
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
对于用cursor来开发,有没有好好用prompt来使cursor变得更加好用
以下是关于如何用 prompt 使 Cursor 变得更好用的相关内容: 在 prompt 方面,Devin 有一个特别有帮助的文档(https://docs.devin.ai/learnaboutdevin/prompting),它会教您什么样的 prompt 在与 Devin 沟通时最有效,比如明确定义成功的标准,如跑通某个测试或访问某个链接能对得上等。将同样的原则应用到 Cursor 中,会发现 Cursor 变得聪明很多,能自主验证任务完成情况并进行迭代。 Cursor 在生成单测方面表现出色。相对 GPT 等工具,Cursor 解决了上下文缺失和难以实现增量更新的问题。它可以向量化整个代码仓库,在生成单测代码时能同时提供目标模块及对应的上下游模块代码,生成结果更精确。例如,使用适当的 Prompt 能返回基于 Vitest 的结果,调整成本较小。 Cursor 支持使用.cursorrules 文件设定项目的系统提示词,针对不同语言可设定不同的 Prompt。@AIChain 花生做了一个 Cursor 插件解决提示语管理问题,可选择不同的.cursorrules 文件,还可从 https://cursor.directory/ 和 https://cursorlist.com/ 寻找提示词。此外,还有一个提示语小技巧,给已有的提示语追加上特定规则,可使模型在搜索资源和思考时默认使用英语,回复转换成中文,或更灵活地根据提问语言进行回复。
2025-04-14
有没有把pdf转成word的ai
以下是一些可以将 PDF 转换成 Word 的 AI 工具和方法: 1. DeepL(网站):,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-14
有没有AI面试
有的,目前有一些 AI 面试官的相关产品。例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 不过,使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 此外,在 3 月 19 日的 XiaoHu.AI 日报中,提到了一些其他的 AI 相关内容: 1. 克隆一个自己,用 AI 面试:创新的克隆 AI 面试应用。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 2. SystemAnimatorOnline,全身运动捕捉:基于 AI 的全身运动捕捉方案,仅需网络摄像头。新交互方式,适用于虚拟直播和视频制作。链接:https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… 、https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20 3. Apollo 机器人,自主制作果汁:展示与英伟达 Project GROOT 合作,实现任务自主完成。从人类示范中学习,无需回初始位置。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20 4. MindEye2,重建大脑所见图像:仅需 1 小时 fMRI 数据,重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接:https://medarcai.github.io/mindeye2/ 、https://arxiv.org/abs/2403.11207 、https://github.com/MedARCAI/MindEyeV2 、https://x.com/imxiaohu/status/1770021233129885989?s=20 5. 英伟达 Blackwell GPU
2025-04-14
有没有优质的系统的coze入门网课?
以下是一些优质的系统的 Coze 入门网课推荐: 另外,还有“一泽 Eze:万字实践教程,全面入门 Coze 工作流|用 Coze 打造 AI 精读专家智能体,复刻 10 万粉公众号的创作生产力”,这可能是全网最好的 Coze 教程(之一),即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。其核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能够稳定按照模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法等。适合任何玩过 AI 对话产品的一般用户,以及希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。但需注意,本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。
2025-04-14
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