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国内ai变成应用
国内 AI 应用发展迅速,在多个领域取得了突破: 早期应用:主要基于 NLP 技术,如聊天机器人和客服机器人。随后,中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破,应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但这些技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。 新发展路线:OpenAI ChatGPT 等大型语言模型展示了新方向,通过大规模模型预训练,涌现出多功能于一体的智能应用。 编程工具:字节的 Trae 是很厉害的 AI 编程工具,国内版已上线,支持多款模型。目前处于公测阶段免费,能让不懂技术的人开发简单应用程序,未来超级产品经理或成为现实。 图像类产品: 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量图像和视频,图像质量高,最初采用内测邀请制,现开放使用,价格相对较高,有不同收费选项。 通义万相:作为国产 AI 工具,在中文理解和处理方面出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、操作界面简洁直观、用户友好度高,可与阿里其他产品和服务无缝整合,目前免费,但存在一些局限性,如某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色等。
2025-03-25
如何训练AI智能体
以下是关于训练 AI 智能体的一些信息: 1. 可以将一些创新的 prompt 融入工作流中,以更高效地训练智能体。这种方法不仅能改进现有的大语言模型,还能探索新的应用领域,实现低成本、高效能和模型效益最大化,突破单纯依赖算法的方式。 2. 采用流式训练方式提升训练速度和质量,例如将孔明灯换成泡泡,基于 Transformer 模型进行流匹配,这种方式优于扩大模型。 3. 利用多种 AI 生成工具,如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具,能创建个人 AI 智能体的豆包,输入文本可生成播客的 Notebook LN。 4. 了解 AI 工程平台,如 define 等,涉及数据清洗管道、数据存储和检索、编辑生成平台、构建 prompt 技巧、智能体概念、插件调用、运维平台、模型层和缓存机制等,还能接入多家大模型。以 coach 平台为例,新版本有很多模板,有众多插件工具,包括必应搜索、链接读取、代码执行器等,还有工作流,可创建应用 APP,有新手教程和文档,可创建智能体,通过工作流节点调用和 prompt 构建提示词,还能调用插件、图像流、知识库等,商城中有各种智能体和插件模板,知识库可添加多种格式内容。 5. 了解一些为大模型提供数据、企业模型和算力服务的平台,如魔搭社区等,有按任务划分的模型库、数据集和在线应用供体验。
2025-03-25
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
mermaid编辑工具
Mermaid 是一款用于创建各种图表的工具,它支持多种类型的图表,如思维导图、时序图、UML 图等。以下是关于 Mermaid 编辑工具的一些信息: 可以使用 Mermaid 语法创建简单的思维导图,例如:GRAPH CODE 判断 大语言模型 自然语言处理 机器学习 深度学习 执行 文本分析 情感分析 算法优化 神经网络 结束。 可用于将代码转化为图表,如在“code to diagram”的搜索结果中,Mermaid 不仅支持十几种图像,还提供了在线编辑器,生成器的网址为:https://mermaid.live/ 。 可以通过 ChatGPT 结合自然语法生成 Mermaid 图形语法,生成流程包括确定制作目标、通过自然语言描述逻辑、在线校验测试是否成功。例如,要求 ChatGPT 基于给定内容生成高速公路上车辆切入场景的时序图。
2025-03-25
文本转语音
以下是关于文本转语音的相关信息: 在线 TTS 工具推荐: Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 Speechify:https://speechify.com/ ,人工智能驱动的文本转语音工具,可作为多种平台应用使用,用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,提供支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供自定义的语音模型。 Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型,易于使用,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 语音合成技术原理: 传统的语音合成技术一般会经过以下三个步骤: 1. 文本与韵律分析:先将文本分词,标明每个字的发音以及重音、停顿等韵律信息,然后提取文本的特征,生成特征向量。 2. 声学处理:通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。 3. 声音合成:使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形,然后依次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中,可以调整参数,从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 OpenAI 新一代音频模型: OpenAI 于 2025 年 3 月 20 日推出了全新的音频模型,旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持。包括改进的语音转文本和文本转语音功能,为语音交互应用带来显著提升。 语音转文本模型:新推出的 gpt4otranscribe 和 gpt4ominitranscribe 模型在单词错误率和语言识别准确性方面相较于原有的 Whisper 模型有显著提升,能更好地捕捉语音细节,减少误识别,在多语言评估基准上表现优异。 文本转语音模型:新推出的 gpt4ominitts 模型具备更高的可定制性,支持个性化语音风格,目前支持人工预设的语音样式,并通过监控确保语音与合成预设一致。 测试地址:https://www.openai.fm/ 。 参考资料: 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-25
怎么零基础学习ai
以下是零基础学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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,并有机会获得证书。 3. 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,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是零基础还是中学生,学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-03-25
SD如何部署
SD 的部署方式如下: 1. 本地部署(Win 系统): 系统要求:Win10 或 Win11。 查看配置: 查看电脑系统:在桌面上找到“我的电脑”,鼠标右键点击,点击“属性”,查看 Windows 规格。 查看电脑配置:需要满足 3 个要求(推荐),电脑运行内存 8GB 以上,是英伟达(NVIDA)的显卡,显卡内存 4GB 以上。打开任务管理器(同时按下 ctrl+shift+esc),可查看电脑运行内存,8GB 运行内存可以勉强运行 SD,推荐 16GB 以上运行内存;查看电脑显卡内存(显存),4GB 显存可运行 SD,推荐 8GB 以上显存。 配置达标跳转至对应安装教程页:。 一键式安装: 电脑配置能支持 SD 运行的朋友们,可使用 B 站秋叶分享的整合包。 具体安装方法: 打开链接 https://pan.baidu.com/s/1hY8CKbYRAj9RrFGmswdNiA?pwd=caru ,下载《1.整合包安装》,存放到电脑本地。 打开保存到电脑里的文件夹。 打开文件夹《1.秋叶整合包主包》,鼠标右击文件,点击“解压文件”。 选择解压到 D 盘或者 E 盘,小心 C 盘被占满,点击确定。 解压完成后,来到第二个文件夹,双击里面的文件,点击安装。 打开刚刚解压保存的 SD 的根目录,找到启动器,鼠标右击启动器,点击“发送到”,桌面快捷方式。 双击启动器,等待更新,接着点击左边第二个“高级选项”,在显存优化里,根据自己电脑的显存选择(就是上面查看的专用 GPU 内存),自己电脑是多少就选多少。 回到第一个一键启动,点击右下角的一键启动。出现代码页面不用管,等一下就行了,SD 的主界面会自动在网页上弹出来。如果出现报错,可以回到最开始的界面,在左边点击“疑难解答”,再点击右边的“开始扫描”,最后点击“修复”按钮。 2. 云端部署: 部署流程: 安装和配置基础环境:浏览器上按照腾讯云>控制台>云服务器的路径找到你刚才购买的实例,点击启动,就会新开一个远程访问的窗口,输入你购买时设置的密码,进入,这样你就有了一个远程的 Windows 系统环境,接下来安装显卡驱动、配置环境变量即可。 安装显卡驱动:用内置的 IE(也可下载 Chrome),打开英伟达的网站,找到驱动下载,选择购买机器时选定的显卡型号、Windows 版本号,下载对应的驱动,然后安装上。 配置环境变量:驱动安全完成后,开始配置环境变量。首先先找到你安装后驱动所在的目录,如果没有特殊设定的话,一般是在「C:\\Program Files\\NCIDIA Corporation」这里,复制这个路径,找到环境变量配置入口(控制面板>系统和安全>系统),选择「高级系统设置」,弹窗设置环境变量,找到「系统变量」里的 Path 环境变量,点击「编辑...」,然后「新建」,帮刚才复制的 nvidia 驱动安装地址粘贴进去,保存即可。 备选:SD 好难,先试试简单的无界 AI:
2025-03-25
stablediffusion学习
以下是关于系统学习 Stable Diffusion 的相关内容: 学习 Stable Diffusion 的提示词是一个系统性的过程,需要理论知识和实践经验相结合。具体步骤如下: 1. 学习基本概念: 了解 Stable Diffusion 的工作原理和模型架构。 理解提示词如何影响生成结果。 掌握提示词的组成部分,如主题词、修饰词、反面词等。 2. 研究官方文档和教程: 通读 Stable Diffusion 官方文档,了解提示词相关指南。 研究来自开发团队和专家的教程和技巧分享。 3. 学习常见术语和范例: 熟悉 UI、艺术、摄影等相关领域的专业术语和概念。 研究优秀的图像标题和描述,作为提示词范例。 4. 掌握关键技巧: 学习如何组合多个词条来精确描述想要的效果。 掌握使用“()”、“”等符号来控制生成权重的技巧。 了解如何处理抽象概念、情感等无形事物的描述。 5. 实践和反馈: 使用不同的提示词尝试生成各种风格和主题的图像。 对比提示词和实际结果,分析原因,总结经验教训。 在社区内分享结果,请教高手,获取反馈和建议。 6. 创建提示词库: 根据主题、风格等维度,建立自己的高质量提示词库。 将成功案例和总结记录在案,方便后续参考和复用。 7. 持续跟进前沿: 关注 Stable Diffusion 的最新更新和社区分享。 及时掌握提示词的新技术、新范式、新趋势。 此外,Stable Diffusion 是一个 AI 自动生成图片的软件,通过输入文字就能生成对应的图片。学习 Stable Diffusion 非常简单,不需要深入了解其原理也能熟练使用。 Stable Diffusion 是一种扩散模型的变体,称为潜在扩散模型。其核心组件包括将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding 的 CLIP、VAE EncoderDecoder 以及进行迭代降噪和在文本引导下进行多轮预测的 UNET 等。在训练和模型方面,有多种模型实例、训练方法、格式等,如 SD1.5、SDXL 等,还包括融合模型等形式。
2025-03-25
帮忙生成一副山水画,提现田园冬天春节的柔和风景
以下是为您生成体现田园冬天春节柔和风景的山水画的相关教程: 模型: revAnimated v1.2.2 版本 majicmixRealistic_v7 尺寸:生成的尺寸和您的草稿图保持一致。 正关键词: there is a crane standing in the water,reflection,a tree covered in frost,the river flows quietly,In the early morning of Xiaohan,the sky showed a light blue color,as if it had been dyed by the cold air of winter.The mountains in the distance look more magnificent and peaceful under the morning glow.Crystal frost flowers hang on the branches,shining with silvery white light.,<lora:SCHH:0.8>,SCHH ,springtime,the branches have sprouted new shoots,the stream's water is flowing,snow removal,xuan phong lightpink,soft colors and tones,no humans,outdoors,the background perspective is that the grass is full of flowers,photography,blurry 负面关键词: NSFW,Negative,,watermark,ng_deepnegative_v1_75t,character,people ,watermark,fuzzy,gaussian blur ControlNet 设置: 预处理器:tile_resample 模型:control_v11f1e_sd15_tile,权重:0.7 Module:softedge_pidinet,Model:control_v11p_sd15_softedge,Weight:0.85 总批次数可根据您的电脑配置进行调整,电脑配置不太好的可以先跑一张看看。多抽几张,选一张喜欢的。
2025-03-25
AI编程
以下是关于 AI 编程的相关内容: Trae 国内版 Trae 是字节跳动旗下的 AI 原生编程工具,类似 Cursor、Windsurf 等 IDE 工具,可让用户通过自然语言编写出网页、软件。它具有以下特性: 1. 对国内用户友好,有中国官网、中文界面、国内模型,稳定且快速。 2. 使用完全免费,无需折腾会员,下载后可直接使用,支持豆包 1.5pro 和满血版 DeepSeek R1、V3 模型。 3. 内置预览插件,写完代码一键运行,所见即所得。 新手入门 AI 编程的建议 1. 打通学习与反馈循环,从验证环境、建立信心、理解基本概念开始,实现“理解→实践→问题解决→加深理解”的循环。 2. 使用流行语言和框架(如 React、Next.js、TailwindCSS)。 3. 先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。 5. 遇到问题时采取复现、精确描述、回滚三步走。 用好 AI 编程工具(如 Cursor)的关键技能 1. 准确描述需求,清晰表达目标和问题。 2. 具备架构能力,将复杂系统拆解为松耦合的模块,便于 AI 高效处理。 3. 拥有专业编程能力,能够判断 AI 生成代码的优劣。 4. 具备调试能力,快速定位问题并解决,可独立或借助 AI 完成调试。 Trae 国内版的网址为:Trae.com.cn ,或点击文末【阅读原文】直接访问。
2025-03-25