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可以举例具体的公司吗

Answer

以下是一些与 AI 相关的公司举例:

  • 百度:在人工智能领域有一定的投入和发展。
  • 大型科技消费公司:擅长通过策略性数据采集,并利用免费产品采集数据在别处盈利。
  • Steamship 等初创公司:为 LLM 应用程序提供端到端托管,包括编排、多租户数据上下文、异步任务、向量存储和密钥管理。
  • Anyscale 和 Modal 等公司:允许开发人员在一个地方托管模型和 Python 代码。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

学习笔记:AI for everyone吴恩达

吴恩达举例什么是互联网公司,就是利用互联网将公司运营得更好的公司。比如经常会做A/B测试,测算两个网站哪一个网站会更有优势。而拥有线下商城的公司,不能同时拥有平行时空下的两家不同商场。同时互联网公司迭代周期很短。互联网公司做决策的是产品经理,工程师等。传统企业则是老板。对比来看,什么是人工智能公司。一,把通过人工智能做到的事情做得很好的公司,例如擅长有策略性数据采集,大型科技消费公司会有免费产品来帮助他们采集数据,并在别处盈利。深思熟虑的获取数据是一个好的人工智能公司的关键部分,人工智能公司会建立统一的数据仓库。人工智能公司将会擅长发现可以自动化的部分。也会有新的岗位,比如机械学习工程师。人工智能公司将会是运用人工智能完成一些事情,并且做得非常优秀的公司。人工智能转型五步:1,启动试点项目来获得动能,几个小项目就可以了解人工智能可以做什么2,建立一个公司内部的人工智能团队,3,提供广泛的人工智能培训4,制定一个人工智能策略是很重要的5,确保内部与外部的沟通一致百度拓展:互联网企业有广义和狭义之分。广义的互联网企业是指以计算机网络技术为基础,利用网络平台提供服务并因此获得收入的企业。广义的互联网企业可以分为:基础层互联网企业、服务层互联网企业、终端层互联网企业。狭义的互联网企业是指在互联网上注册域名、建立网站,且利用互联网进行各种商务活动的企业,也即为广义互联网企业中的——终端层互联网企业。然而根据这些互联网企业所提供的不同的产品和服务,可分为:网络服务提供商、互联网服务提供商、互联网内容提供商、应用服务提供商、互联网数据中心、应用基础设施提供商。

藏师傅教你用 AI 三步制作任意公司的周边图片,不用到处找样机文件

人民有信仰整了个提示词一件生成的智能体:https://www.coze.cn/s/iDec2U13/glif又一个出圈爆款玩法。用In-Context LoRA制作任何Logo的周边!!效果好到?,样机网站有点难受了。我整理了他们这个工作流,做了几个国产AI软件的周边。整个流程分为三个部分:获取Logo图片的描述根据Logo图片的描述和生成意图生成图片提示词将图片和提示词输入Comfyui工作生成[heading2]用下面的提示词生成关于Logo图片的描述:[content]为了帮助一位视障艺术家,我们需要详细描述这幅图像的内容,包括从摄影(Photography)、标志设计(Logo Design)到较为冷门的艺术风格等各个方面。对于出现在图中的人物,虽然不能提及具体姓名,但考虑到艺术家的特殊需求,我们需要以匿名方式描述他们的主要特征(切记不要提及真实姓名)。请直接进行描述,控制在50字左右。[heading2]用LLM生成图像提示词[content]将第一步生成的提示词填入{图像描述}位置,将你想生成的周边填入{周边描述}部分。这是一个提示词示例:"The pair of images highlights a logo and its real-world use for a hi-tech farming equipment;[IMAGE1]a black background showcases a logo with a stylized,fish in magenta and cyan,titled“BLINK”in an bold font,with bubble details underneath;[IMAGE2]this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate"我希望你参考"{图像描述}"的内容和风格特点,创作一个类似的提示放在左侧面板。然后根据"{周边描述}"的内容,设计配套的右侧面板描述,需要表达"展示同样的内容(可以是角色、标志等)"这样的意思。直接给出提示内容,无需其他说明!开始!

LLM 应用程序的新兴架构

最后,LLM应用程序的静态部分(即模型以外的所有内容)也需要托管在某个地方。到目前为止,我们看到的最常见的解决方案是标准选项,例如Vercel或主要的云提供商。然而,两个新类别正在出现。Steamship等初创公司为LLM应用程序提供端到端托管,包括编排(LangChain)、多租户数据上下文、异步任务、向量存储和密钥管理。Anyscale和Modal等公司允许开发人员在一个地方托管模型和Python代码。

Others are asking
我是一名AI古诗词视频创作者,我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来,请帮我写一个教学文档,要求内容丰富,从简单到复杂,从入门到深层思考和学习,包括提示词怎么写,提示词模板,提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档: 一、简单入门 如果是简单的图,找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图,把长图分多个模块。例如,将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。如果有水印,可以把图片向下拓展一部分,然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择,如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上,视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片,一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作:打开 DeepSeek 网站(https://chat.deepseek.com/ ),输入提示词。例如:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 工具:即梦 AI 操作:打开即梦 AI 网站(https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ),输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多,输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度(以秒或分钟为单位)或格式(宽高比、分辨率)有想法,请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素,如背景音乐、旁白或音效,请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住,输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
你是一名DEEPSEEK专家,请用大白话交给小白掌握deepseek的使用,举例说明
DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂,但我尽量用大白话给您解释清楚。 比如说,您想让 DeepSeek 帮您生成“玄武门之变结束的当天,李世民在深夜写下一段独白,你觉得他会写什么?”这样的内容。 DeepSeek 会这样来处理: 1. 先回顾玄武门之变的历史背景,比如这场政变发生在 626 年,李世民杀了兄弟,逼父亲退位等。 2. 思考李世民当晚的心理,可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪,还要考虑他是被迫还是早有预谋。 3. 要让生成的独白不仅符合历史事实,还要有文学性,体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责,对未来的抱负与对过去的悔恨。 4. 考虑当时的文化背景,像儒家思想对孝悌的重视,李世民的行为违背了这些伦理,他可能会内心挣扎,还可能为自己的行为找正当理由。 5. 按照您的需求,给独白加上一些文学修辞,像比喻、对仗、意象等,增强画面感。 另外,DeepSeek 还有个很厉害的地方,就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述,让整个输出更有画面感。比如“(夜风掀动案头《韩非子》,停在‘夫妻者,非有骨肉之恩也’那页)”、“(墨迹在‘弑’字上晕开一团)”、“(忽然扔笔,抓起铜镜)”这些句子,很难相信是 AI 写的。 总之,使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素,它能根据您的提示词和需求,生成很精彩的内容。
2025-03-13
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别,原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面: 1. 在 App Store 排名上,DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名,超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面,DeepSeek 没有市场部和市场投放,完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面,DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1,但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面,DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐,得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上,DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调(SFT)阶段,直接采用强化学习(RL)进行训练。 6. 在回答用户问题时,DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,以提升最终回答的质量,而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面:DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型,但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如,DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略,使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
举例说明,意图和FAQ训练的区别
意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如,在一个客服场景中,用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习,模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题,以及相应的准确回答。 总的来说,意图训练更注重对用户目的的分类和理解,而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。
2025-01-13
举例说明,医疗人工智能应用的风险及其法理防范
医疗人工智能应用存在以下风险: 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害,包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时,可能对人们的生计产生重大影响,并侵犯基本权利,如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视,并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括: 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则,这些规则应与《宪章》保持一致,是非歧视性的,并符合欧盟的国际贸易承诺,同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务,促进对法规的遵从,确保法律的确定性。 3. 在特定条件下,明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是,欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统,以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统,在符合一定条件时不视为高风险系统。
2025-01-02
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体,如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理:我国与欧盟在立法理念上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响:如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
论文参考文献自动生成的免费工具,请提供具体下载网址
以下是一些可以自动生成论文参考文献的免费工具及相关信息: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能够自动提取文献信息,有助于您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:这是一个由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术为您提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升论文语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,能帮助您精简和优化论文内容。 需要注意的是,这些内容由 AI 大模型生成,请您仔细甄别。您可以通过以下网址获取这些工具: Zotero:https://www.zotero.org/ Semantic Scholar:https://www.semanticscholar.org/ Grammarly:https://www.grammarly.com/ Quillbot:https://quillbot.com/
2025-04-09
我需要批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整,该使用什么ai工具最合适
对于批量对比两版教材中具体文字和插图的变化调整,目前没有直接针对此需求的特定 AI 工具。但您可以考虑以下几种方式和相关工具来实现类似的功能: 1. 利用自然语言处理技术,如使用 ChatGPT 等语言模型,辅助您对教材的文字内容进行分析和比较,但可能需要您对结果进行进一步的整理和判断。 2. 对于插图的对比,可以尝试使用图像编辑软件,虽然不是专门的 AI 工具,但通过手动操作和一些辅助功能,也能在一定程度上进行比较和分析。 3. 如果您具备一定的编程能力,可以考虑使用相关的图像处理库和自然语言处理库,自己开发一个简单的对比工具。 另外,在一些工作场景中,如批量制作单词卡片,可以使用搞定设计来批量产图,并结合 ChatGPT 辅助生成和整理内容。在图像生成和处理方面,Stable Diffusion 可以用于图像的生成、修改和局部重绘等操作。
2025-04-01
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI如何帮我写歌,把我哼唱的旋律变成具体音高和乐句
AI 可以通过以下方式帮助您将哼唱的旋律变成具体音高和乐句: 1. Suno 和 Udio 推出了上传音频文件生成音乐的功能,利用此功能,您可以上传哼唱的旋律。有了前置旋律,能精确控制歌曲的速度(Tempo),无需再背绕口的速度词,可精确设定想要的 BPM;控制旋律(Melody),自己制作简单旋律让 AI 补全并贯穿整首歌,还能实现旋律与速度的一谱变速,节省大量 Roll 旋律的时间;选择配器(Instrumentation),按想法选乐器或特殊音色;进行合成(synthesizer),对相同 BPM 和调性的音乐尝试拆分组合以获得更好效果。 2. 对于每个月的点数,您可以用提示词多 Roll 一些和流派、心情、场景相关的曲子,减少限制以发挥 AI 音乐的创造力,并把好旋律存起来作为制作素材;还可以用于 roll 更多细节调整部分,如让某段曲子升调,提升作品品质。 3. 如果只有词和意向风格,先确定最核心情绪所在段落,用 AI 生成最好结果,以此作为动机音轨扩展创作;只有词和一小段自己哼唱的旋律,可以上传哼唱旋律让 AI 扩展出喜欢的风格,将其作为动机音轨继续创作;已有 midi 作曲,可挂载音源导出,在 AI 帮助下丰满核心音轨再扩展出其他段落形成完整歌曲;已有简单录音小样,可利用 REMIX 优化音质与编曲结构,借助 AI 尝试不同曲风版本找到最喜欢的风格,制作成核心音轨进而完成全曲创作。
2025-03-29
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发的。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他们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(OpenCLIP)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,在扩散过程中以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分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。在文生图任务中,将一段文本输入到模型中,经过一定迭代次数输出符合文本描述的图片;图生图任务则在输入文本基础上再输入一张图片,模型根据文本提示对输入图片进行重绘。输入的文本信息通过 CLIP Text Encoder 模型编码生成与文本信息对应的 Text Embeddings 特征矩阵,用于控制图像生成。源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion ,当前版本为 2.1 稳定版(2022.12.7),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。
2025-04-15
runway的开发公司
Runway 是由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司开发的。其在 2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型。目前 Runway 支持在网页(https://runwayml.com/ )、iOS 访问,网页端目前支持 125 积分的免费试用额度(可生成约 105s 视频),iOS 则有 200 多,两端额度貌似并不同步。
2025-04-15
stable diffusion开发公司
Stable Diffusion 是由初创公司 Stability AI、CompVis 与 Runway 合作开发的。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他们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(OpenCLIP)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,在扩散过程中以文本向量和噪声图像作为条件输入给出变换概率分布,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分辨率。 Stable Diffusion 总共有 1B 左右的参数量,可以用于文生图、图生图、图像 inpainting、ControlNet 控制生成、图像超分等丰富的任务。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),源代码库为 github.com/StabilityAI/stablediffusion 。
2025-04-15
运用ai,生成每日自动推送到飞书消息的 公司文化日报,包含日历 天气 新闻 内部规划 事项
要运用 AI 生成每日自动推送到飞书消息的公司文化日报,包含日历、天气、新闻、内部规划和事项,您可以考虑以下步骤: 首先,需要确定获取日历、天气、新闻、内部规划和事项等信息的数据源。对于日历,可以使用在线日历服务的 API 来获取相关数据;天气信息可以从专业的气象数据提供商获取;新闻可以通过新闻聚合 API 或者与特定的新闻机构合作获取;内部规划和事项则需要从公司内部的管理系统或数据库中提取。 然后,选择适合的 AI 技术和工具。例如,可以使用自然语言处理技术来对获取到的数据进行处理和整合,生成易于阅读和理解的文本内容。 在生成日报的过程中,要注意格式的规范和统一,使其具有良好的可读性。同时,可以根据公司的文化特点和需求,对内容进行个性化的定制和优化。 另外,为了确保推送的准确性和及时性,需要建立有效的监控和反馈机制,及时发现并解决可能出现的问题。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14