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目前国内的AI工具栏有哪些，他们各自的优势用途是什么？

Answer

以下是一些国内的 AI 工具栏及其优势用途：

  • 墨刀 AI：设计工具，4 月访问量 179 万，相对 3 月变化 -0.016。
  • 无限画：图像生成工具，4 月访问量 144 万，相对 3 月变化 0.029。
  • autoDL 云服务租用：Agent 工具，4 月访问量 135 万，相对 3 月变化 0.239。
  • 百度 Chat：AI ChatBots 工具，4 月访问量 120 万，相对 3 月变化 -0.008。
  • 360AI 搜索（没接 GA）：搜索工具，4 月访问量 120 万，相对 3 月变化 3。
  • AI-bot ai 工具集：导航网站，4 月访问量 116 万，相对 3 月变化 -0.128。
  • 创客贴 AI：设计工具，4 月访问量 111 万，相对 3 月变化 -0.224。
  • MasterGo：设计工具，4 月访问量 105 万，相对 3 月变化 -0.234。
  • 美图设计室：图像编辑工具，4 月访问量 101 万，相对 3 月变化 -0.073。
  • 魔搭社区-阿里达摩院：AI 训练模型，4 月访问量 98.5 万，相对 3 月变化 -0.121。
  • 即时 AI 设计：设计工具，4 月访问量 89.9 万，相对 3 月变化 -0.022。
  • Boardmix 博思 AI 白板：PPT 工具，4 月访问量 89.5 万，相对 3 月变化 0.129。
  • 百度飞桨 AI Studio：AI 学习工具，4 月访问量 88.9 万，相对 3 月变化 0.197。

图像类产品：

  • 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。
  • 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可，但在某些方面存在局限性，如某些类型图像因监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

国内总榜 Top80

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|4月访问量（万Visit）|相对3月变化||-|-|-|-|-||15|墨刀AI|设计工具|179|-0.016||16|无限画|图像生成|144|0.029||17|autoDL云服务租用|Agent|135|0.239||18|百度Chat|AI ChatBots|120|-0.008||19|360AI搜索（没接GA）|搜索|120|3||20|AI-bot ai工具集|导航网站|116|-0.128||21|创客贴AI|设计工具|111|-0.224||22|MasterGo|设计工具|105|-0.234||23|美图设计室|图像编辑|101|-0.073||24|魔搭社区-阿里达摩院|AI训练模型|98.5|-0.121||25|即时AI设计|设计工具|89.9|-0.022||26|Boardmix博思AI白板|PPT|89.5|0.129||27|百度飞桨AI Studio|AI学习|88.9|0.197||28|字节扣子||84.4|-0.253||29|提示工程指南|Prompts|81.5|-0.291||30|toolsdar|导航网站|81.1|0.066|

给小白的AI产品推荐

在图像AI领域，我们见证了一场引人注目的变革。不久前，国外产品还是这个舞台上的独角戏，风靡全球。国内产品似乎还在后台默默追赶，努力缩小差距。今天，我们看到的是一幅截然不同的画面。国内的图像AI产品不再甘居人后，而是以惊人的速度赶超，甚至在某些方面开始引领潮流。所以谈到图像类AI产品的时候就有国内的产品可以讲一讲了。[heading2]3.1国内[heading3]3.1.1可灵[content]首先介绍的是"可灵"，这是一款由快手团队开发的AI应用。可灵主要用于生成高质量的图像和视频。它的一大特点是生成的图像质量非常高。可灵最初采用内测邀请制，但现在已经向所有用户开放使用。然而，可灵的价格相对较高。与其他AI应用相比，它的费用要贵一些。对于重度用户，最高档的年费可能达到几千元人民币，如果平均到每个月，使用成本在400到600元人民币之间。但如果临时使用或轻度使用的话，仍然有每日免费点数和60多元单月的最便宜包月选项，对轻度用户来说还是值得一试的。[heading3]3.1.2通义万相[content]通义万相作为国产AI工具，它在中文理解和处理方面表现出色，这一特点使其在国内市场具有独特优势。用户可以从多种艺术风格和图像风格中进行选择，满足不同创作需求。生成的图像质量较高，细节丰富，能够满足大多数用户的期望。操作界面设计简洁直观，用户友好度高，降低了使用门槛。作为阿里生态系统的一部分，该工具可以与阿里其他产品和服务无缝整合，为用户提供更全面的解决方案。重点是现在免费，每天签到获取灵感值就可以。然而，这个应用也存在一些局限性。为了符合国内监管要求，某些类型的图像可能无法生成，这在一定程度上限制了创作自由度。在处理非中文语言或国际化内容方面，它可能不如一些国际AI图像生成工具那样出色。由于模型训练数据可能主要基于中文环境，在处理多元文化内容时可能存在偏差。

国内总榜 Top80

|排行|产品名|分类aiwatch.ai|6月访问量（万Visit）|相对5月变化||-|-|-|-|-||31|autoDL云服务租用||124|-0.108||32|AI-bot ai工具集|导航网站|122|0.112||33|同花顺问财|金融|120|-0.188||34|魔搭社区-阿里达摩院|AI训练模型|107|0.103||35|MasterGo|设计工具|100|-0.087||36|即时AI设计|设计工具|100|-0.126||37|百度Chat|AI ChatBots|92|-0.105||38|创客贴AI|设计工具|90|-0.082||39|即梦AI（剪映）|其他视频生成|79.6|3.766||40|可灵AI(快手)|其他视频生成|79|-1||41|360快剪辑|视频编辑|76.3|0.13||42|Dify.ai|Agent|75|-0.023||43|Vast（算力）||72|-0.073||44|提示工程指南|Prompts|70|-0.222||45|站酷海洛(付费)|资源|70|-0.026|

Others are asking
如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
deepseek 能在办公的什么用途上
DeepSeek 在办公方面有以下用途： 1. 能够快速将创意转化为高质量视频，具备角色一致性技术与分镜自动成片功能，并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式，分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等。 4. 通过智能体框架实现人机高效协作。 5. 在体制内办公方面有速通指南，提供快速上手的完整教程。 此外，讲座中还提到 DeepSeek 在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，像辅助办公、教学设计、电商运营等。
2025-03-22
ai的具体用途在哪些方面
人工智能（AI）的用途广泛，涵盖以下多个方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗，分析患者数据制定个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，识别并阻止欺诈行为。 信用评估，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析，分析市场数据辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 优化供应链，提高效率降低成本。 控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量，缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 实现无人机送货，快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育领域，提供个性化学习体验。 农业领域，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐领域，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域，优化能源使用提高效率。 总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更深远的影响。
2025-03-13
ai绘画常用且可以作出商业用途的设计工具都哪些
以下是一些 AI 绘画常用且可用于商业用途的设计工具： 1. Midjourney：能够帮助设计师快速创建草图和概念图，实现自动化创意设计、颜色匹配、插图绘制等，在更多工作场景中带来降本增效的效果。 2. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具。 3. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 6. 主流 CAD 软件中的生成设计工具，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，可根据输入自动产生多种设计方案。 7. Recraft AI：是 AI 平面设计工具，用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等，提供多种样式的可选风格，允许对生成的图像进行商业使用。
2025-02-08
AI用途分类
AI 的用途分类广泛，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，帮助做出贷款决策。 投资分析，辅助投资者决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣产品。 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价，根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护，预测机器故障避免停机。 质量控制，检测产品缺陷提高质量。 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术，自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统，预防事故。 3. 个性化用户体验，根据偏好和习惯调整车辆设置。 4. 预测性维护，预测潜在故障和维护需求。 5. 生产自动化，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析，理解客户需求制定策略和优化定价。 7. 电动化和能源管理，优化电池使用和充电策略。 8. 共享出行服务，优化路线规划、调度车辆和定价策略。 9. 语音助手和车载娱乐，通过语音控制车辆功能和获取信息。 10. 车辆远程监控和诊断，实时了解车辆状况并提供支持。
2025-01-14
Gamma的用途介绍
Gamma 有以下几种常见用途： 1. 在图像处理中，Gamma 可用于改变图像的 Gamma 值，从而调整图像的亮度和对比度。节点选项说明中，gamma 表示图像的 Gamma 值。 2. Gamma 也是一个在线演示文稿制作平台。它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项，简化演示文稿创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿，使用户节省设计时间，专注于内容表达和创意发挥。 此外，在开源大模型领域，谷歌发布的 Gemma 模型中也涉及到相关技术细节。Gemma 是一个轻量级的 SOTA 开放模型系列，在语言理解、推理和安全方面表现强劲。谷歌发布了 20 亿参数和 70 亿参数两个版本，并提供了预训练以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性微调的 checkpoint。不同尺寸满足不同的计算限制、应用程序和开发人员要求。Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型。
2024-10-14
本地大模型有啥用途
本地大模型具有多种用途，以下为您详细介绍： 1. 在图像生成方面，如 SDXL 的大模型，分为 base、refiner 和配套的 VAE 模型。base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的图片以获得更丰富的细节，VAE 用于调节图片的画面效果和色彩。使用时需将模型放入对应文件夹，在秋叶启动器中将 webUI 版本升级到 1.5 以上，然后在文生图中填写提示词和常规参数进行生成。 2. 资讯问答方面，如 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG。Ollama 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于多种操作系统，提供模型库，支持自定义模型，有 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。 3. 对话和回答问题方面，通过 Open WebUI 使用大模型。一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。若要求不高，可实现和本地大模型的对话功能。ChatGPT 访问速度快是因其服务器配置高，回答效果好是因其训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库可进一步操作。
2024-09-21
详细讲解一下ragflow框架，同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势，在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的？
RAG（检索增强生成）是一种有效的解决方案，下面为您详细讲解： RAG 工作流程： 1. 检索（Retrieval）：如同在图书馆中，系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强（Augmented）：对检索到的信息进行筛选和优化，挑出最相关和有用的部分。 3. 生成（Generation）：将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员，综合起来： 1. 检索：从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强：筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成：整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势： 1. 成本效益：相比训练和维护大型专有模型，实现成本更低。 2. 灵活性：能利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势： 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息，并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化，生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面，目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是，RAG 也存在一些缺点，比如相比于专有模型的方案，回答准确性可能不够。
2025-03-28
现在deepseek从普通用户的层面，相比于其他模型，优势有哪些
DeepSeek 对于普通用户的优势包括： 1. 国产之光，在国内被广泛接入和使用。 2. 生成代码的质量可与国外顶尖大模型媲美。 3. 深度思考版本 DeepSeek R1 基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，提升回答质量。其“聪明”源于独特的“教育方式”，率先进入“自学成才”新阶段。 4. 思考与表达能力出色，在思考过程和输出结果的语气、结构、逻辑上表现优秀，碾压其他模型。 然而，DeepSeek 也存在一些不足，例如对于协助编程，其最大的上下文长度只有 64k，较短，导致无法处理更长的上下文和更复杂的代码项目。
2025-03-27
deepseek的优势是什么？
DeepSeek 的优势包括以下方面： 1. 性能与成本：展示出媲美领先 AI 产品的性能，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 文字能力：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 3. 数学能力：经过优化，表现不错。 4. 模型特点： 推理型大模型：通过理解用户的真实需求和场景来提供答案，不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，无需特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，非简单罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 5. 开源与创新：开源了多模态模型 JanusPro，在参数上领先，具备多种能力，通过优化训练策略、海量数据和大规模参数实现更强智能表现，统一 Transformer 架构，提供多种规模，全面开源，支持商用，部署使用便捷，Benchmark 表现优异。
2025-03-24
微调大模型的优势与运用的功能场景是什么？微调具体步骤是？
微调大模型具有以下优势和运用的功能场景： 优势： 提高模型在特定任务中的性能：可以输入更多示例，经过微调的模型在特定任务中表现更好，虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率：实现更低的延迟和更低的成本，可通过专门化模型使用更小的模型，且只对输入输出对进行训练，舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 功能场景：适用于需要在特定领域（如法律、医学等）获得更优表现的情况。 微调大模型的具体步骤如下： 从参数规模的角度，大模型的微调分成两条技术路线：全量微调（FFT）和参数高效微调（PEFT）。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练，PEFT 则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑，PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程，通过调整模型本身的参数来提高性能。 您可以参考 OpenAI 官方微调教程：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2025-03-23
背景：我是一名高中生，想学习AI知识，逐步从入门到精通 目标：希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势，为我设计一份学习路线： - 列出每阶段（例如每一个礼拜）的学习重点（比如编程基础、数学）。 - 为每个阶段推荐<具体资源>（书籍、在线课程、练习项目等）。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线： 第一个月： 学习重点：了解 AI 基本概念，包括术语、主要分支及它们之间的联系；掌握编程基础，如 Python 语言。 推荐资源： 书籍：《人工智能：一种现代方法》 在线课程：Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目：使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项：多做笔记，理解概念，注重实践。 第二个月： 学习重点：深入学习数学基础，包括统计学、线性代数和概率论；了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源： 书籍：《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程：edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目：使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项：通过实际案例加深对数学知识的理解，多做练习题。 第三个月： 学习重点：掌握神经网络基础，包括网络结构和激活函数；学习模型的评估和调优。 推荐资源： 书籍：《深度学习》 在线课程：Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目：构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项：积极参与在线讨论，及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中，您还可以： 体验 AI 产品，如 ChatGPT、文心一言等，了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧，提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛，分享学习经验和成果。
2025-03-21
部署大模型的一体机有什么优势
部署大模型的一体机具有以下优势： 1. 语言翻译方面： 语境理解与适配：能够通过深度的上下文分析，理解语言背后的真正含义，避免词不达意和语境脱节的问题，尤其在处理隐喻、习语或文化特征的文本时，能更精准地捕捉并传达原文意图。 流畅自然的翻译输出：通过对大量自然语言数据的学习，能够生成更加流畅、自然且地道的翻译，接近母语水平，保持原文的语言风格和情感色彩。 灵活性与多场景适应：强大的适应性，能够根据不同的翻译场景灵活调整策略，在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。 文化适配与行业专用翻译：能够深入理解语言背后的文化内涵，避免因文化差异导致的误解或偏差，在专业领域能提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。 2. 模型部署方面： 内存优化：由于大模型参数众多，内存需求大，在实际部署时会进行模型压缩，使用内存占用更小的数据类型，如 16 位的浮点数，可直接减少内存使用。 解决传输瓶颈：在训练大模型中，CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈，减小内存使用是首要优化点。 3. 硬件架构方面： 存算一体架构：运行几百亿个参数的大模型，存算一体架构是最佳选择，可避免数据搬运。 4. 知识结合方面： 大模型在通用知识方面表现出色，但对专业领域知识了解有限。将领域知识结合进大模型的方法包括重新训练、微调、RAG、关键词工程和加长 Context 等。目前在学术界，做深度学习的人偏向于用 RAG，做过搜索的人偏向于用 Long Context。
2025-03-19