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有没有路径可以围绕DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径

Answer

围绕 DS、豆包等大模型的检索结果做优化的路径包括以下方面: 首先,通过集成收集 AI 反馈(AIF)聊天模型完成情况,然后利用 GPT-4(UltraFeedback)进行评分并二值化为偏好。其中,Step2-AIF 在某种程度上是一种 self-play,通过多模型 prompt 生成来进行 RL。在模型最终采用的 DPO 算法的 SFT 过程中,用于最终模型 SFT 所训练的 AIF 数据集与原始 pre-training 数据集在数据(tokens)序列组织构象上存在差异,这是一种 Synthetic Data 的路径,关键在于这种 Synthetic Data 与原始 Data 在特征与知识分布上的差异。 DPO 算法通俗来讲,当一个答案是好的答案时,模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率;当一个答案是差的答案时,模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。 以上是在 RL×LLM 方面的一些探索,接下来需要将上述模型案例以及延展的思考进行沉淀,回归第一性原理进行更进一步的本质探寻,以找到两者之间隐含的共性、差异以及呈现当前技术发展路径与现状的必然性。

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

References

融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和探索「RL×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」

Step2-AIF:通过集成收集AI反馈(AIF)聊天模型完成情况,然后通过GPT-4(UltraFeedback)进行评分并二值化为偏好Step3-dDPO:利用反馈数据对dSFT模型进行直接偏好优化·DPO其中这里的Step2-AIF,即某种程度上的一种self-play,也是通过多模型prompt生成来进行的一种RL,试想,通过其中的AIF,对于模型最终所采用的DPO算法的SFT过程里,其用于最终模型的SFT所训练的AIF数据集在与原始pre-training数据集在数据(tokens)序列组织构象上应该有着一些差异,而这种差异是之前原始数据集在用于模型pre-training中很难找到的,而这也是一种Synthetic Data的路径,关键是这种Synthetic Data与原始Data上述中的那些特征与知识分布差异。DPO算法:如下公式的解析通俗来讲就是:当一个答案是好的答案时,模型要尽可能增大其被策略模型生成的概率,而当一个答案是差的答案时,模型则需要尽可能降低其被策略模型生成的概率。以上,我们在RL×LLM上开了一个小头,了解到了一些两种算法或训练模式的融合例子,并尝试做出了一些探索性思考,接下来,将上述模型case以及延展的思考进行一下沉淀,回归第一性原理进行更进一步的本质探寻,以求找到两者之间所隐含的的共性、差异以及之所以呈现出当前技术发展路径与现状的必然性。

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学习WaytoAGI的最佳路径是什么
学习 WaytoAGI 的最佳路径包括以下几个方面: 1. 了解最新的 AI 技术:WaytoAGI 像免费的“技术期刊”,能让您了解最新动态,还能教授实用技能,且开源免费。 2. 线上共学:通过线上共学方式,手把手教您应用 AI 技术,无论您是小白还是有一定基础,都能找到适合自己的学习路径。 3. 找到志同道合的队友:如果您想创业、做副业,或者只是想找对 AI 感兴趣的伙伴一起做事,WaytoAGI 是很好的平台。 使用 WaytoAGI 的方法: 1. 点开链接就能看:无需注册和花钱,直接点击链接:点击。 2. 想看啥就看啥:比如想学 AI 绘画,就去看“AI 绘画”部分;想找 AI 工具,就去“工具推荐”部分,内容分类清晰。 3. 有问题还能问:看了还有不懂的,或者想跟别人交流,可以加入社群讨论。 此外,WaytoAGI 还有整活区,这里不是系统性学习的地方,而是一起做有趣事情的游乐场。在这里,您不用证明想法“有什么用”,可以尽情发挥对 AI 最天马行空的想象,鼓励把 AI 玩出新花样。
2025-04-10
学习路径文档
以下是为您提供的新手学习 AI 的路径文档: 首先,了解 AI 基本概念。建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 然后,开始 AI 学习之旅。在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有可能获得证书。 接着,选择感兴趣的模块深入学习。AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。特别建议您掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 之后,进行实践和尝试。理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 最后,体验 AI 产品。与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 此外,雪梅 May 的 AI 学习经验也值得参考。May 发现自己的学习路径是:迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造,这是她真实实践下来之后发现的学习规律。May 还提到,虽然费曼学习法告诉我们,学习最好的方式是教会别人,但在一开始学习 AI 时,自学和输入为主也是可行的。回想起来,如果能量更足、更有勇气,可以更早地开始输出倒逼输入。不过不要为难自己,只要迈开脚步,就是进步。
2025-04-09
基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。这个应该怎样使用呢
很抱歉,目前没有关于 Randoop 工具使用方法的相关内容。您可以通过以下途径获取更详细的信息: 1. 官方文档:访问 Randoop 的官方网站,查找其提供的详细使用说明和教程。 2. 技术论坛:在相关的技术论坛上搜索关于 Randoop 使用的讨论和经验分享。 3. 开源社区:参与开源社区中关于 Randoop 的交流,向其他开发者请教。
2025-04-08
提供一个全面的AI学习路径
以下是为您提供的全面的 AI 学习路径: 首先,了解 AI 的基础概念是至关重要的。这包括对机器学习、深度学习、自然语言处理等核心领域的基本认识。 在掌握基础概念后,深入学习数学知识,如线性代数、概率论、微积分等,这些是理解 AI 算法的基石。 接着,学习编程语言,如 Python,它在 AI 开发中被广泛应用。 然后,学习常见的机器学习算法,如决策树、聚类算法等,并通过实践项目加深理解。 对于深度学习,要掌握神经网络的原理和常见模型,如卷积神经网络、循环神经网络等。 同时,关注最新的 AI 行业资讯,了解前沿技术和应用案例。 参与相关的实践活动,如模型创作大赛等,将理论知识应用到实际中。 此外,利用丰富的学习资源,如文章、教程、工具推荐等,不断提升自己的能力。 “通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设。它提供了系统全面的学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,包括丰富的学习资源、定期组织的活动等。您可以通过以下渠道获取更多信息: 网站: 知识库介绍说明:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BE57wlWV2iDkOvkbYIockX11nTC 社区业务:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PhZwwGR7jinzLVkqohOc7oofnzf 公众号:通往 AGI 之路 Bilibili:https://space.bilibili.com/259768893 小红书:https://www.xiaohongshu.com/user/profile/6457d2e4000000001f030dbe Twitter:https://twitter.com/WaytoAGI
2025-04-01
我是一名0基础的AI使用者,如果我需要熟练的搭建自己coze来完成一些业务工作,我的学习路径是什么样的?可以为我推荐一个学习计划,包括学习的资料获取途径和资料推荐吗?
以下是为您推荐的从 0 基础学习搭建自己的 Coze 来完成业务工作的学习路径和学习计划: 学习路径: 1. 了解 Coze AI 应用的背景和现状,包括其发展历程、适用场景和当前的局限性。 2. 熟悉创建 AI 应用的操作界面,包括学习业务逻辑和用户界面的搭建。 3. 掌握前端和后端的基础知识,了解其在 Coze 应用中的作用。 4. 学习容器的操作和页面布局技巧。 学习计划: 1. 资料获取途径:可以通过飞书知识库获取相关学习资料。 2. 资料推荐: “90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用:证件照 2025 年 1 月 18 日副本”,其中包含智能纪要和智能章节,详细介绍了 Coze 应用的创建过程、界面讲解、前端与后端基础及界面组件布局、容器操作与页面布局等内容。 (筹划中)「Agent 共学」之“两天学会用 AI 建站”,其中的共学日程表可能会提供相关的学习安排和指导。 在学习过程中,建议您重点熟悉桌面网页版的用户界面,按照资料中的步骤逐步实践,遇到问题及时查阅资料或寻求帮助。祝您学习顺利!
2025-03-31
学习路径
以下是关于学习 AI 的不同方面的学习路径: LLM 开发: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础,包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论,以及自然语言处理中的词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理,包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理,以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调,包括大规模文本语料预处理,使用 LLM 预训练框架如 PyTorch、TensorFlow 等,以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署,包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术,模型评估和可解释性,以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习,结合行业场景进行个性化的 LLM 训练,分析和优化具体 LLM 工程案例,研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态,关注顶会最新论文、技术博客等资源。 AI 技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 AI 应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 AI 基础入门: 1. 根据电脑的硬件情况和自身财力选择合适的开始方式,如本地部署(电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑)、在线平台(分为在线出图和云电脑)或配台电脑(不建议一开始就配主机)。 2. 必学、必看内容是基础课,主要解决环境问题和软件安装不上的问题;建炉是针对不同炼丹方式提供不同的炼丹工具的安装教程;正式的内容部分分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-03-31
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验,能快速转型为AI产品经理?
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验: 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界:要构建差异化的 AI Native 体验,需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品:在快速变化的模型能力下,避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施:使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品: Cursor: 允许用自然语言描述需求,对上下文有深度理解能力,能理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议,自动诊断和修复常见错误,基于代码自动生成文档。 但要注意,即使有 AI 辅助,当好产品经理也不容易,需要反复沟通和调整。 Devin:作为 2024 年横空出世的产品,预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等: 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外,国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验,包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时,对于零代码基础的人员,也有使用相关工具实现想法的方法,如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景,如 AI 编辑器(Cursor、Windsurf、Pear Al 等)、编辑器 AI 扩展(Github Copilot、Continue、Cline 等)、UI 组件生成工具(Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等)、完整项目构建工具(Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等)。
2025-04-10
Generate the prompt to analysis the long-text working paper: First, give me a concise and accurate abstract of this paper less than 500 words;
以下是为您生成的分析长文本工作论文的提示: 摘要: 本文主要讲述了作者在利用 GPT4 生成文章时的经历和探索。包括最初对 Claude 2 分析章节结构的尝试效果不佳,后来在生成章节内容时采用循环结构并让 GPT4 判断是否调用插件搜索信息。过程中遇到诸多困难,如插件效果不稳定、搜索等待时间长等,最终通过在需要搜索网络信息的章节处打上标签解决问题。同时还提到大型语言模型在总结文本方面的应用,如在 Chat GPT 中总结文章,以及针对产品评论进行摘要的任务。此外,还介绍了让 Claude 2 以特定格式回答带有引用来源问题的方法。 提示: 1. 对于文章内容的分析,先梳理整体框架,明确各部分的主题和重点。 2. 关注作者在实践过程中的关键步骤、遇到的问题及解决方案。 3. 注意不同模型和插件在应用中的特点和差异。 4. 总结文本应用方面,关注不同场景下的具体需求和实现方式。 5. 对于引用相关的内容,理解其格式要求和回答规范。
2025-03-24
我打算用windsurf、coze、飞书多维表格来搭建自动流程,重新为我推荐相关学习内容
以下是为您推荐的相关学习内容: 一泽 Eze:Coze+飞书多维表格,打造专属 AI 智能体,享受 10 倍知识管理效率 逐步搭建 AI 智能体: 搭建选择内容推荐流,用于根据用户输入的“想看 xxx 内容”,在飞书多维表格的稍后读存储地址中检索现有的收藏记录,匹配符合阅读兴趣的内容记录。 新建工作流「recommendRead」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 4.1 开始节点:输入想阅读的内容主题。收到用户输入的“想看 xxx 内容”这类指令即开始流程,判断哪些用户输入是在交代想阅读的内容主题交由外层 bot 的大模型判断。 4.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,添加变量节点并设置。 4.3 插件节点:添加「飞书多维表格search_records」插件,设置{{app_token}}参数,在{{app_token}}引用变量节点的{{app_token}},输出结果的{{items}}里会返回所需查询结果,也可通过额外配置定向检索未读状态的收藏记录。 4.4 大模型节点:采用批处理对检索出来的收藏记录逐个进行相关性匹配,可优化用户提示词提升匹配精准度。 输入观点一键生成文案短视频 基于其它博主开源的视频生成工作流做了功能优化,实现视频全自动创建。 功能:通过表单输入主题观点,提交后自动创建文案短视频,并推送视频链接到飞书消息。 涉及工具:Coze 平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)、飞书(消息)、飞书多维表格(字段捷径、自动化流程) 大体路径: 通过 coze 创建智能体,创建工作流,使用 DeepSeek R1 根据用户观点创建文案,再创建视频。 发布 coze 智能体到飞书多维表格。 在多维表格中使用字段捷径,引用该智能体。 在多维表格中创建自动化流程,推送消息给指定飞书用户。
2025-02-26
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
现在国内国外与cursor和windsurf自动补全代码的ai比肩的产品有哪些,而且可以免费使用
以下是一些与 Cursor 和 Windsurf 自动补全代码功能比肩的产品,且部分可以免费使用: 1. Deepseek:网址为 https://www.deepseek.com/zh ,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 2. 通义灵码:在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”搜索安装(目前免费)。 3. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”搜索安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 4. Wing Python IDE Pro:https://wingware.com/ ,是一款专为 Python 编程设计的开发环境,年度许可证起价 179 美元/月。 5. Smol Developer:https://github.com/smolai/de ,是一个开源的 AI 开发助手,遵循 MIT 许可证。 6. Cody:https://about.sourcegraph ,个人使用免费。
2025-01-16
有关于Cursor 和 Windsurf 的对比和教程吗
以下是关于 Cursor 和 Windsurf 的对比和教程: 对比: 上下文理解能力:Windsurf 能够自动识别项目的重要信息,包括目录结构、文件依赖关系等,并且能在整个项目中追踪上下文,理解跨文件依赖和模块间调用。 功能特性:Windsurf 的 AI 代理可以在特定任务中“自己动手”,如调试、重构代码等,自动完成一些重复性操作。它还提供编辑和聊天两种模式,即编辑模式可以生成和修改代码,聊天模式专注于提供开发建议、解答代码问题。 应用支持:Windsurf 支持超过 70 种编程语言和框架,适用于前端、后端和数据科学等方向,并且支持 Windows、Mac 和 Linux 平台,能够无缝集成在常用的开发环境中。 模型和费用:两者都提供了免费的 GPT4o 和 Claude 3.5 Sonnet 模型,并且都有免费的使用期。但 Windsurf 的订阅费是 Cursor 的一半。 教程: 以“Windsurf 学习共创社区”为例,完整演示如何借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。 技术选型:Vue + TypeScript。 目标用户:零基础开发学习者。 参考项目:Cursor101。 开发流程: 需求分析与代码生成。 环境配置自动化。 问题诊断与修复。 界面优化与细节打磨。 功能迭代与完善。 具体操作:输入需求,让 Windsurf 进行 code,它会将开发思路讲解出来并给出环境命令,无需打开终端配置环境。若出现报错,将报错信息返回给 cascade,经过自动检查后会给出 bug 所在。之后可进一步让 Windsurf 进行优化,注意一步一步来,以便及时更正 AI。还可优化导航栏的细节以及首页,插入细节图片等。
2024-12-18
豆包如何创建智能体?
创建智能体的方法如下: 1. 通过 Coze 平台创建: 找到灵感:如果没有 Bot 灵感,可以查看获取灵感。 进行 Bot 创建: 打开扣子助手。 修改 Prompt,发送 Prompt1。 让扣子助手帮忙创建 Bot。 点击打开创建好的 Bot。 发布作品: 点击【发布】。 填写发布记录,发布到 Bot 商店。 复制智能体链接。 2. 在一枚扣子平台创建: 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流:点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联),编排相关流程。 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,查看数据是否成功。回到智能体的编排页面,同样进行测试,确保对话流执行成功。 发布:点发布后,只选择多维表格,然后进行配置。包括输出类型、输入类型等,完善上架信息,提交上架信息后,返回配置界面会显示已完成,即可完成最终的提交。 另外,在教学场景中使用豆包创建智能体时,例如让学生模拟杜甫进行回答,可设置相关 prompt,选择特定声音等,并通过学生小组讨论设计问题来进行教学。
2025-04-11
豆包如何创建智能体?
创建智能体的方法如下: 通过 Coze 平台创建: 找到灵感,可以查看获取。 进行 Bot 创建,通过扣子助手快速进行,包括修改 Prompt、让扣子助手帮忙创建 Bot 以及点击打开创建好的 Bot 等步骤。 发布作品,包括点击【发布】、填写发布记录并发布到 Bot 商店、复制智能体链接。 在一枚扣子平台创建: 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,点击创建新的对话流并与智能体关联。 进行测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流。 发布,点发布后选择多维表格,进行配置,包括输出类型、输入类型等,完善上架信息并提交。 此外,还有在教学场景中使用豆包创建智能体的示例,如设定为杜甫的角色,并设定相关 prompt 和声音等。
2025-04-11
以DeepSeek R1为代表的推理模型,与此前模型(如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型(如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式:在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,从用户初始问题出发,唤醒所需的推理逻辑与知识,进行多步推导,提升最终回答的质量。 3. 训练方式:在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作:R1 是原生通过强化学习训练出的模型,而蒸馏模型是基于数据微调出来的,基础模型能力强,蒸馏微调模型能力也会强。此外,DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型,形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比,Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升,在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
豆包AI有网址吗
豆包 AI 是抖音旗下基于云雀大模型开发的 AI 工具,提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能。其访问网址是:https://www.doubao.com/ 。 此外,为您提供部分其他 AI 网站的信息: 文心一言:yiyan.baidu.com Beacons AI:beacons.ai Hugging Face:huggingface.co ZeroGPT:zerogpt.com Gamma:gamma.app Gauth:gauthmath.com Feedly:feedly.com Loom:loom.com mailchimp:mailchimp.com prezi:prezi.com Poe AI 平台是一个支持与多个智能 AI 机器人进行实时在线交流的聊天网站,包括 GPT4 等。注册账号后可免费使用,部分功能需要付费订阅。其官网地址是:https://poe.com/ ,可在官网帮助中心上找到具体教程。
2025-03-14
豆包如何克隆声音
以下是关于克隆声音的相关信息: ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接,它能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能克隆原视频中的声音进行配音。群友瑞华进行了测试,相关视频链接为: 。另外,有群友测试了豆包的音色模仿,读大概 20 个字的句子,5 秒就能生成非常像的音色,之后可用自己的声音读生成的文字内容。 在 Heygen 等网站可以自助购买声音克隆服务。 MiniMax 有两个适合任务的大模型(豆包的也不错):MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文,T2A v2(speech01turbo)拥有最好的声音复刻效果。可通过其开放平台 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,无需充值就能玩。接着创建 API Key 并保存好,还可以克隆声音,链接为:https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning 。克隆时有几个地方要填:创建 voice id、上传复刻音频(10 300 秒,尽量安静)、上传音频 prompt(不超过 8 秒的声音)、试听文本(不超过 8 秒声音所念内容),然后勾选用户协议,点击“克隆”选项,过一段时间完成克隆。使用填写的 voice id 生成声音,即为克隆音色生成的声音。
2025-03-11
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况,有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案: 使用豆包即梦: 1. 为其他城市定制艺术字海报:可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词,创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节: 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如,若生成图片中有元素不协调或小细节(如文字笔画、图案)错误,可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡,若首次生成效果不佳,可多次尝试或调整提示词细节抽卡,直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题,创作出满意的海报封面。
2025-03-07
联网检索的ai
以下是关于联网检索的 AI 的相关信息: 存在能联网检索的 AI,它们通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,为用户提供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。 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。 Bing Copilot 作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 常见的 AI 助手采用通过联网搜索获取实时信息。当用户开启联网搜索时,助手先将用户的请求发送至搜索引擎,再将返回内容与用户输入一起提供给大模型,最终生成回答。搜索引擎在此作为实时信息源,为大语言模型提供额外的上下文。 如果希望 AI 能提供行业内部信息、或者研发的自有系统内的信息,AI 联网搜索的效果就很不好,甚至无法实现。用户可以自行搭建 AI 代理,将自有系统的数据通过 API 的形式接入 AI 助手,为大语言模型补充提供丰富的上下文信息。 MCP 协议解决了 AI 大模型与数据源集成碎片化的问题,提供统一标准,让开发者无需为每个数据源和 AI 助手单独开发连接器。通过 MCP,数据源和 AI 工具可建立安全双向连接,使 AI 在不同工具和数据集间流畅协作,实现更可持续的架构。 在完成意图识别,确认需要联网检索之后,可以对用户的 query 进行改写(Rewrite)。Query Rewrite 的目的,是为了得到更高的检索召回率。Query Rewrite 可以通过设置提示词请求大模型完成,主要包括三个维度的改写: 让提问有更精准/更专业的表达。比如用户搜索“ThinkAny”,改写后的 query 可以是“ThinkAny 是什么?”,再把问题翻译成英文“ What is ThinkAny ”,同一个问题,双语分别检索一次,得到更多的参考信息。 补全上下文,做指代消解。比如用户搜索“ThinkAny 是什么?”,得到第一次回复后继续追问“它有什么特点?”,用历史对话内容作为上下文,把第二次 query 改写成“ThinkAny 有什么特点?”,指代消解后再去检索,会有更高的召回率。 名词提取。比如用户搜索“ThinkAny 和 Perplexity 有什么区别?”,可以把“ThinkAny”和“Perplexity”两个名词提取出来,分别检索。 提升 AI 搜索准确度,另一个关键措施就是做多信息源整合。结合上面提到的意图识别和问题改写,假设用户搜索“ThinkAny 和 Perplexity 的区别是什么?”,根据意图识别,判断需要联网,并且是信息查询类的搜索意图。在问题改写阶段,提取出来“ThinkAny”和“Perplexity”两个概念名词,除谷歌检索之外,还可以检索 Wikipedia/Twitter 等信息源,拿到百科词条内容和 Twitter 的用户反馈信息,可以更好地回答这个问题。AI 搜索最大的壁垒在于数据。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-09
你这个知识库和检索是用什么搭建的?
我们的知识库和检索主要基于以下原理和流程搭建: 1. 文本预处理:包括去除无关字符、标准化文本(如将所有字符转换为小写)、分词等,以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示:将预处理后的文本(词或短语)转换为向量。通常通过使用预训练的嵌入模型,如 Word2Vec、GloVe、BERT 等,将每个词或短语映射到高维空间中的一个点(即向量)。 3. 特征提取:对于整个问题句子,可能应用进一步的特征提取技术,比如句子级别的嵌入,或使用深度学习模型(如 BERT)直接提取整个句子的表示,以捕捉句子的上下文信息。 4. 向量优化:在某些情况下,问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化,例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。 在知识库检索阶段: 1. 首先需要有一个知识库。在大模型的检索中,并非依靠传统的关键字搜索,而是依靠问题在空间中的向量位置,去寻找距离这个向量最近的其他词句,然后完成检索。 2. 要在向量中进行检索,我们的知识库会被转化成一个巨大的向量库。具体流程包括文档向量化、文档加载(从多种不同来源加载文档)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将向量数据存储到向量数据库)、检索(通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)以及输出(把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起生成更加合理的答案)。
2025-03-25
检索有关AI入门必读书籍
以下是为您推荐的 AI 入门必读书籍: 1. 「」,有助于熟悉 AI 的术语和基础概念。 2. 「」,其中包含为初学者设计的课程。 3. GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文 The 2025 AI Engineer Reading List:涉及人工智能工程的 10 个领域,包括 LLMs、基准、提示、RAG、代理、CodeGen、视觉、语音、扩散、微调。如果您想从零开始,可以从此处开始。 4. 入门经典必读:作者为 ,原文地址:https://a16z.com/2023/05/25/aicanon/ 。文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表。
2025-03-17
如何设置知识库才可以提高检索效率
以下是一些提高知识库检索效率的方法: 1. 文档分块: 分块是为了后续的检索能返回更精准的答案。 避免把整个使用手册作为一个整体检索,防止返回大量无关信息。 适应模型输入限制,确保能将相关信息输入到模型中,不超出其处理能力。 提升回答质量,让大语言模型更集中地理解和回答特定问题。 优化向量表示,得到更精确的向量,提高检索准确性。 2. 选择合适的工具和平台: 如使用 Coze 时: 可以使用外贸大师产品的帮助文档进行演示。 选择其中一个文档创建知识库,如“购买后新人常见问题汇总·语雀”。 点击创建知识库,从知识库中添加知识单元,使用 Local doucuments 的方式,上传 Markdown 格式文档,注意每个问题使用“”开头。 但要注意文档的分片策略会严重影响查询结果,跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等是基于 RAG 方案自身原理导致的问题。 如使用百炼时: 在百炼控制台的中的非结构化数据页签中点击导入数据,上传相关文档。 根据文档大小,百炼需要一定时间解析,通常占用 1 6 分钟。 进入,创建新的知识库并选择上传的文件,其他参数保持默认,建立索引。 选择向量存储类型时,若希望集中存储、灵活管理多个应用的向量数据,可选择 ADB PG。 完成知识库创建后,返回,打开知识检索增强开关、选择目标知识库,测试验证符合预期后点击发布。 特别需要注意的是,不同工具和平台可能存在各自的特点和限制,需要根据实际情况进行选择和优化。
2025-03-14
增强检索生成
RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 通用语言模型通过微调可完成常见任务,而对于更复杂和知识密集型任务,基于语言模型构建访问外部知识源的系统能使结果更符合事实、更可靠,缓解“幻觉”问题。Meta AI 的研究人员引入了 RAG 方法来完成这类任务,它把信息检索组件和文本生成模型结合在一起,可微调且内部知识修改高效,无需重新训练整个模型。 RAG 工作流程如下: 1. 检索:利用用户查询从外部知识源获取相关信息,将查询转化为向量与向量数据库比对,找到最匹配的前 k 个数据作为补充背景信息。 2. 数据库索引:包括离线获取数据、清理提取原始数据、转换文件格式、分块、嵌入和创建索引等步骤。 3. 增强:将用户查询和检索到的额外信息嵌入预设提示模板。 4. 生成:将问题与相关文档合并为新提示信息,由大语言模型回答问题,可选择依赖知识库或仅基于给定信息,也可融入历史对话信息支持多轮对话。 LLM 需要 RAG 的原因在于 LLM 存在一些缺点: 1. 无法记住所有知识,尤其是长尾知识,接受能力不高。 2. 知识容易过时且不好更新,微调效果不佳且有丢失原有知识的风险。 3. 输出难以解释和验证,易受幻觉等问题干扰。 4. 容易泄露隐私训练数据。 5. 规模大,训练和运行成本高。 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,无学习风险。 2. 数据库数据更新敏捷,可解释且不影响原有知识。 3. 数据库内容明确结构化,降低大模型输出出错可能。 4. 便于管控用户隐私数据,可控、稳定、准确。 5. 降低大模型训练成本,新知识存储在数据库无需频繁更新模型。
2025-02-24
有什么AI相关的笔记软件,既可以记录我的想法、灵感,然后AI也可以直接生成对我所写内容的评价(如可以安抚情绪),并且这个笔记软件的检索功能很好用
以下是一些符合您需求的 AI 相关笔记软件: 1. Notion AI:https://www.notion.so/help/guides/category/ai?ref=indigox.me 随着大语言模型的流行,其在智能化方面表现出色。 2. Mem.ai:https://mem.ai/?ref=indigox.me 一款 AI 驱动的笔记工具。 3. Pile:https://udara.io/pile/ 开源且界面美观,助力日记撰写和记录,集成 OpenAI API,具有 AI 搜索和问题解答功能,保证安全隐私。项目源码:https://github.com/UdaraJay/Pile
2025-02-19