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有没有关于AI生成CAD图相关的资料
关于AI生成CAD(计算机辅助设计)图的相关资料,您可以参考以下几个方面: 1. 学术论文: 搜索相关的学术论文,了解AI在CAD领域的应用和研究成果。 可以通过Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍: 查找与AI在CAD领域相关的专业书籍,了解AI在CAD设计中的应用和案例。 3. 在线课程和教程: 参加相关的在线课程,如Coursera、edX、Udacity等平台上的AI和CAD相关课程。 查找YouTube等视频平台上的教程和演示视频,了解AI在CAD设计中的应用。 4. 技术论坛和社区: 加入相关的技术论坛和社区,如Stack Overflow、Reddit的r/AI和r/CAD等,与其他专业人士交流和学习。 关注AI和CAD相关的博客和新闻网站,了解最新的技术动态和应用案例。 5. 开源项目和代码库: 探索GitHub等开源平台上的AI和CAD相关项目,了解AI在CAD设计中的应用和实现。 例如,OpenAI的GPT3、AutoGPT等AI模型在CAD设计中的应用。 有一款 text2CAD 的产品可以体验下: 6. 企业案例研究: 研究AI在CAD领域应用的企业案例,了解AI技术在实际项目中的应用和效果。 例如,Autodesk、Siemens等公司在AI在CAD设计中的应用。 在学习和研究AI生成CAD图的过程中,了解相关的基础知识和技术细节是非常重要的。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握AI在CAD领域的应用和实现。随着AI技术的不断发展,AI在CAD设计中的应用将会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2024-04-23
大模型生成UI方向进展
根据搜索结果,大模型在生成 UI 设计方面取得了以下进展: 1. 出现了专门针对 UI 设计的生成式 AI 工具,如"即时 AI"。这类工具可以根据文字描述快速生成可编辑的 UI 设计稿,大大提高了设计效率。 2. 国内外都有相关的大模型产品在发展,如 OpenAI 的 GPT4、百度的文心一言等。这些大模型在理解语义、生成内容等方面不断进步,为 UI 设计工具提供了强大的基础能力。 3. 新一代的生成式 UI 设计工具,如 Galileo AI,已经开始支持对生成结果进行自定义样式调整,如颜色、字体、圆角等。这种交互式的设计流程更符合实际需求。 4. 大模型生成 UI 设计的方向正在从单纯的内容生成,向交互式的设计协作模式发展。用户可以通过对话方式不断优化设计,大大提高了设计质量。 5. 总的来说,大模型技术正在推动 UI 设计工具从静态内容生成向动态、可交互的方向发展。未来设计师可以更高效地利用 AI 辅助完成设计工作。 综上所述,大模型在 UI 设计领域取得了显著进展,为设计师提供了更强大的创作工具和方法。这一趋势值得持续关注和研究。
2024-04-23
prompt长度是否占用token?
是的,prompt 的长度会占用 token 数量。 在大型语言模型中,输入的文本会被分词器(tokenizer)拆分成一串 token 序列输入给模型。每个 token 通常对应一个单词或字符串片段。token 的数量就决定了输入序列的长度。 所以,prompt 中包含的每个单词、标点符号等都会被视为一个 token,从而占用 token 数量。 不同的分词器有不同的分词策略和词表,对于同一个 prompt,可能得到不同的 token 数。但总的来说,prompt 越长,占用的 token 数就越多。 很多大模型对输入长度有限制,比如 GPT3 接受的最大 token 数是 2048。这就要求控制好 prompt 的长度,否则会被截断或产生不准确的结果。 一些技巧可以用来节省 prompt 的 token 数: 1. 使用简洁的词语,避免冗余 2. 缩写/代词替代复杂词组 3. 去除不必要的标点和空格 4. 小写替代部分大写单词 总之,prompt 长度对应的 token 数需要根据具体任务合理控制,以在保证效果和节省计算的间权衡取舍。对于特别复杂的输入,可以考虑分步骤输入以规避长度限制。
2024-04-23
怎样创建一个办公软件专业AI智能体
以下是一种可能的创建一个办公软件专业 AI 智能体的方法: 1. 确定 AI 智能体的角色和任务:首先需要明确 AI 智能体的角色和任务,例如是作为一个虚拟助手,帮助用户解答问题、提供建议和指导,还是作为一个自动化流程的执行者,完成一些重复性的任务。 2. 收集和整理数据:收集和整理相关的数据,包括公司的政策、流程、文件、知识库等,以便 AI 智能体能够学习和理解这些信息。 3. 选择合适的 AI 技术和工具:根据需求和预算,选择合适的 AI 技术和工具,例如自然语言处理、机器学习、深度学习等。 4. 训练和优化 AI 智能体:使用收集的数据训练 AI 智能体,并不断优化其性能和准确性。 5. 集成和部署 AI 智能体:将训练好的 AI 智能体集成到办公软件中,并进行部署和测试。 6. 持续改进和更新:持续改进和更新 AI 智能体,以适应公司的变化和用户的需求。 需要注意的是,创建一个办公软件专业 AI 智能体需要一定的技术和资源支持,建议寻求专业的 AI 开发团队或机构的帮助。
2024-04-23
分离音频多种人声和杂音的软件有哪些
分离音频中的多种人声和杂音是一个复杂的音频处理任务,通常涉及到音频工程中的源分离(source separation)技术。以下是一些可以用来尝试分离音频中不同声音的软件和工具: 1. Audacity:一个免费的开源音频编辑软件,可以用于音频的多种处理任务,包括尝试分离人声和伴奏。虽然它没有直接的分离人声功能,但通过频谱编辑和滤波器可以尝试达到一定的分离效果。 2. Adobe Audition:这是一个专业的音频处理软件,提供了先进的音频编辑功能,包括频谱编辑和声音修复工具,可以用来尝试分离和处理音频中的不同元素。 3. iZotope RX:iZotope RX是一款强大的音频修复软件,它的音乐复生模块可以用于分离音频中的人声和乐器。 4. Spleeter:由Deezer开发的工具,专门用于音频源分离,可以将音频分离成不同的音轨,如人声、鼓声、贝斯等。 5. AU Effects:这是一系列音频处理插件,其中一些插件可以帮助分离和处理音频中的不同成分。 6. Melodyne:一个音频编辑软件,它能够非常精确地编辑音频,包括分离和处理人声。 7. REAPER:这是一个数字音频工作站(DAW),提供了广泛的音频处理插件和脚本,可以用来尝试分离音频中的不同声音。 8. Ableton Live:这是一个专业的DAW,它提供了一些工具和插件,可以帮助用户尝试分离音频中的不同元素。 9. Logic Pro:苹果公司开发的DAW,它包含了一系列的音频编辑工具,可以用来处理和分离音频。 10. Pro Tools:这是一个行业标准的音频制作软件,它提供了高级的声音编辑功能,包括频谱编辑,可以用来尝试分离音频中的不同声音。 请注意,尽管这些工具可以辅助音频分离,但完美分离音频中的所有声音,特别是当它们在频谱上有重叠时,仍然是一个挑战。此外,分离的质量也受到原始音频质量的影响。在某些情况下,可能需要专业的音频工程师进行手动调整和优化。
2024-04-23
GenAI视频原理
根据搜索结果,生成式 AI(GenAI)在视频生成方面的原理主要包括以下几点: 1. 利用深度学习技术模拟人类大脑的工作方式 GenAI 系统使用人工神经网络(ANN)来处理数据,模拟人类大脑中神经元之间的信号传递。通过深度学习,GenAI 可以从大量数据中学习提取特征,并建立复杂的内部表征,从而生成新的视频内容。 2. 结合注意力机制提高生成效率 Transformer 模型引入了"注意力"概念,使 GenAI 系统能够更好地理解单词或图像元素之间的关系,从而提高生成视频的质量和效率。注意力机制可以帮助 GenAI 系统聚焦于最相关的信息,生成更加连贯和自然的视频。 3. 利用 GAN 等对抗式生成网络 一些 GenAI 系统采用生成对抗网络(GAN)的架构,包括一个生成器网络和一个判别器网络。生成器负责生成新的视频内容,判别器则负责评估生成内容的真实性。通过两个网络的对抗训练,GenAI 可以不断提高生成视频的逼真度。 4. 结合其他技术实现多模态生成 除了单一的视频生成,GenAI 还可以结合自然语言处理、计算机视觉等技术,实现从文本到视频、从图像到视频等多模态的内容生成。这种跨模态的生成能力大大拓展了 GenAI 在视频创作领域的应用。 总的来说,GenAI 在视频生成方面的核心原理是利用深度学习、注意力机制、对抗式生成等技术,从大量数据中学习提取特征,并生成逼真自然的视频内容。这些技术的结合使 GenAI 在视频创作领域展现出了强大的潜力。
2024-04-23
找一些关于秘塔AI的分析报告
《国联证券:秘塔AI搜索,有望重塑用户搜索体验》秘塔AI搜索是上海秘塔网络科技有限公司推出的一款AI搜索引擎,专注于AI搜索、AI写作、法律翻译等领域。公司自研的大语言模型MetaLLM通过了相关备案,已上线的产品包括秘塔AI搜索、秘塔写作猫和秘塔翻译等。秘塔AI搜索以其无广告、直达结果的特点,提供精准答案并引用源,支持多种使用场景,有望重塑用户搜索体验。公司核心团队具有深厚的技术能力和丰富的产业经验。秘塔AI搜索在AI搜索领域异军突起,3月访问量环比增长551%,显示出其市场潜力。然而,AI搜索技术发展、行业竞争和资金投入等仍存在风险,其商业模式也在探索之中。 您可以在这里找到这份报告:
2024-04-23
AI的核心是Thought吗?
人工智能(AI)系统的核心确实可以说是"思考(Thought)"的能力,但这里的"思考"需要给予适当的定义和解释。 在人工智能领域,所谓"思考"通常是指 AI 系统进行信息处理、模式识别、推理决策等高级认知活动的过程。它包含以下几个关键方面: 1. 感知(Perception) 获取并理解来自环境的各种信息输入(视觉、听觉、文本等)。 2. 表征(Representation) 将获取的信息转化为内部可操作的数据格式或知识表征。 3. 推理(Reasoning) 基于获得的知识和规则进行逻辑推理、规划、决策等认知过程。 4. 交互(Interaction) 与外部环境进行信息交换和行为反馈的能力。 5. 学习(Learning) 从经验中积累新知识,持续优化自身的表征和推理能力。 可以说,"思考"是上述多个环节的综合体现,是 AI 系统进行高级认知活动的核心机制。只有具备这种"思考"的能力,AI 系统才能达到真正的"智能"水平。 当然,AI 系统的"思考"能力目前仍存在诸多局限性,例如缺乏自我意识、创造力、情感认知等。但是通过持续的算法创新和模型训练,AI"思维"的水平正在不断提高和拓展。 因此,"Thought"可以被视为当下 AI 系统的核心和关键,是区分机器与人类智能的关键所在,也是人工智能发展的终极目标。未来 AI 要实现真正的"通用智能",仍需在"思考"能力的广度和深度上有重大突破。
2024-04-23
如何在国内部署免费使用的stable Diffusion模型
在国内部署免费使用的Stable Diffusion模型,你可以遵循以下步骤: 1. 环境准备:确保你的系统满足Stable Diffusion运行的基本要求,包括安装Python 3.8以上版本、CUDA 11.3+及对应的cuDNN库。此外,还需安装NVIDIA驱动、PyTorch(>=1.10)和torchvision。 2. 安装显卡驱动:确认电脑已经安装最新版的显卡驱动程序。对于NVIDIA GeForce显卡,建议使用GeForce Experience工具进行安装。 3. 获取Stable Diffusion代码与模型:通过Git克隆Stable Diffusion仓库,并下载预训练模型。你可以从Hugging Face或其他资源网站上获取模型文件。 4. 配置Python虚拟环境(可选):使用Anaconda或Miniconda来设置Python虚拟环境,这有助于管理和隔离不同的Python版本及其相关库。 5. 安装依赖:根据Stable Diffusion的官方文档或README文件,安装必要的依赖项,并配置相关设置以匹配你的硬件和软件环境。 6. Docker容器技术:如果觉得直接安装配置复杂,可以使用Docker容器技术来方便部署。例如,使用AbdBarho维护的dockercompose,支持Nvidia显卡,可以简化部署过程。 7. 放置模型文件:将下载的Stable Diffusion模型文件放入项目的models文件夹内。 8. 启动命令行参数设置:根据你的硬件配置和需求,设置启动命令行参数。 9. 运行WebUI:使用提供的脚本启动Stable Diffusion的Web用户界面,这通常是一个交互式的界面,允许你输入提示词并生成图像。 10. 本地化和汉化:如果需要中文界面,可以安装WebUI的中文本地化包,或者直接复制翻译好的本地化模板到对应的目录下。 11. 常见问题解决:在部署过程中,如果遇到问题,可以参考社区提供的教程和常见问题解析,或者加入相关的QQ群获取帮助。 请注意,部署Stable Diffusion模型可能需要一定的技术背景,尤其是对深度学习和Python编程有所了解。另外,确保在下载和使用模型时遵守相关的版权和使用协议。
2024-04-23
如何用AI搭建电商网站
可借助 AI 工具来完成电商网站的搭建,如使用关键词生成工具来创建产品页面标题和描述,使用 AI 设计工具来设计产品页面布局,使用 AI 文案工具来撰写有说服力的产品描述和营销文案等。
2024-04-23