以下是一些与形象照生成相关的内容： DALL·E 自动优化提示词：提供了关于绘画和数字方面的提示内容，包括提及绘画的种类、画布纹理、笔触形状和纹理，以及软件使用、阴影技术和多媒体方法等。还包括使用 DALL·E 3 生成图像的相关要求，如默认的方面比例、风格等，并强调遵循提示指南，避免违反服务条款和版权问题。 Han：优质 Prompts 分类精选 摸鱼辅助：可以帮助内向的人生成得体且简短的自我介绍和像素风格名片，通过提出一系列问题收集信息，然后生成自我介绍并结合形象照生成数字名片。 制作个人奥运头像：选用 MJ 软件进行生图，先生成基础图片，再对脸部重绘。输入部分使用 ChatGPT 生成人物描述，结合范例提示词添加中国人、中国运动服和项目场景描述，进行 MJ 绘图测试和局部重绘，还提到了处理流程图。

分布式预训练中的数据并行是使用广泛且加速性能良好的并行方法。各个数据切片能完全解耦，只需在每个 minibatch 结束时进行梯度的 allreduce。数据并行分为中心化方式（如 pytorch 里的 DataParallel）和无中心化方式（如 pytorch 里的 DistributedDataParallel）。这两种方式最大的区别在于 gradient 和 reduce 计算过程。DataParallel 需在 forward 之后把所有输出 gather 到 0 号卡上，计算完 loss 之后再 scatter 到各个设备上，然后做 backward 独立计算 gradient，最后搜集 gradient 到 0 号卡，forward 和 backward 间需插入一次通信。DistributedDataParallel 则是每张卡独立做 forward 和 backward，然后对各卡的 gradient 做 allreduce，forward 和 backward 间无需通信。此外，ZeRO 的出发点是优化数据并行中的显存占用，因为在数据并行中，每个 device 上都有完整的权重、梯度和优化器状态信息，较为冗余。

分布式预训练是指在训练模型时采用的一种方法。 在训练 GPT 时，模型以完全随机的权重开始，随着训练时间的推移，通过从分布中抽样并持续反馈，逐渐学会关于单词、空格和逗号等的知识，预测也越来越一致。观察训练时，可通过损失函数随时间的变化来评估。经过预训练，模型在语言建模中学会强大的通用表示，能有效对任意下游任务进行微调。 此外，还有一些关于初始化权重的灵活方法，如利用非监督式训练方式逐个训练神经层。例如，以受限玻尔兹曼机器（RBM）开始，通过对比发散进行训练，生成隐藏值并模拟训练另一个 RBM，重复此过程形成多层，如有分类需求可添加隐藏单元并微调权重，这种非监督式与监督式的组合也称为半监督式学习。 深度信念网络（DBNs）在标准化 MNIST 字符识别数据库中有出色表现，超越普通神经网络。Yoshua Bengio 等提出深层网络冗余式逐层训练，认为深度机器学习方法在复杂问题上比浅显方法更有效。关于非监督式预训练，利用自动代码取代 RBM 也是一种看法，其关键在于有足够多的显示层，能学习优良的高层数据显示，与传统手动设计特征提取步骤不同。Hinton 与 Bengio 的工作证明了深层神经网络能被训练好的假设是正确的。

以下是一些翻译文件的 AI 工具： 1. DeepL（网站）：点击页面“翻译文件”按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部“更多”按钮，选择“制作双语 BPUB 电子书”“翻译本地 PDF 文件”“翻译 THML/TXT 文件”“翻译本地字幕文件”。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译“Document”按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏“文件翻译”，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击“文档翻译”，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方“切换成电子书”，轻触屏幕唤出翻译按钮。 常见的文章润色 AI 工具包括： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 以下是 100 个 AI 应用中的 41 60 部分： 1. WPS 文档翻译功能：AI 办公文档翻译工具，使用自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。能快速翻译办公文档，提高工作效率。例如用户需要将一份中文报告翻译成英文，只需点击翻译按钮，即可快速得到翻译结果。 2. 美丽修行 APP：AI 美容护肤产品推荐平台，运用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品。例如根据用户的油性皮肤，推荐控油、保湿的护肤品。 3. 360 儿童手表：AI 儿童安全监控系统，采用图像识别、机器学习技术，市场规模达数亿美元。保障儿童安全，让家长放心。例如当孩子走出安全区域时，手表会自动向家长发送警报。 4. 汽车之家 APP：AI 汽车保养提醒系统，借助数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。提醒车主及时进行汽车保养。例如当汽车行驶到一定里程时，APP 会推送保养提醒信息。

以下是关于 AI 视频实操的相关内容： 如果您想制作 AI 换脸、AI 数字人视频，可按以下步骤进行： 1. 准备内容：先准备一段视频中播放的内容文字，比如产品介绍、课程讲解、游戏攻略等，也可利用 AI 生成这段文字。 2. 制作视频：使用剪映 App 进行简单处理。在电脑端打开剪映 App，点击“开始创作”，选择顶部工具栏中的“文本”，点击默认文本右下角的“+”号，添加文字内容轨道，然后将准备好的文字内容替换默认文本内容，为数字人提供语音播放内容及生成相应口型。 如果您想用 AI 把小说做成视频，通常包括以下步骤： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 以下是一些可利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址： 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下为您提供几个 Agent 落地的具体案例： 彬子基于 ComfyUI 做油管封面 Agent：彬子是 ComfyUI 新人，之前更多使用 Coze 做 Agent 并调用其图像流完成绘图功能，还在 Glif 上做若干 Bot 以插件调用 API 方式完成绘图功能调用。Glif 提供的云端 ComfyUI 带来更多图像玩法，Coze 的工作流和 ComfyUI 的图像流代表了 Agent 内部两个子领域领先水平，但大多数同学专注一个领域精进，只要从擅长阵地多迈出一步，就能更好把控 Agent 中各种节点的设计和运用。 有用 Agent 产品开发：目前仍没有 Killer App 出现和 Agent 产品落地，原因一是 Agent 不靠谱，二是 Agent 开发者不靠谱。Agent 能力受 Tools 能力影响，如订机票需携程的 API 接入能力，要让模型更准确选择 Tools 及生成 api args，将非通识业务知识设计好让 Agent 直接用是当前接近“人工”智能且高性价比的方式。 【智谱 AutoGLM】：经过深度测试，AutoGLM 让开发者看到了 AI Agent 真正落地的希望。它解决了之前开发类似功能时的 API 对接难、多模态识别差、操作不精准等问题，借助 RPA 思路通过模拟人类操作实现跨应用控制。其场景理解能力出色，能根据用户意图选择合适应用场景，但仍存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性差、只支持安卓等问题。智谱团队选择几个高频场景深耕细作，证明了产品价值，未来发展空间大。

对于 AI 产品经理的转型，以下是一些相关的知识和建议： 技术方面： 了解思维链，谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可在问题后加“请你分步骤思考”。 熟悉 RAG（检索增强生成），外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库，用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业和个人知识库。 知晓 PAL（程序辅助语言模型），2022 年的一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 掌握 ReAct 框架，2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 学习途径： 很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理需要懂技术脉络，但小白直接看技术论文有难度，虽可让 AI 辅助阅读，仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 此外，从一些案例来看，比如长春人定居北京的䷎贤峰，有医学学士、计算机 AI 方向硕士背景，做过多种职业，包括医生、码农、产品经理、管理咨询等，目前是一家快消品公司财务总监兼董秘，业余捡回老本行；Sundy 有 5 年产品运营经验，从教育方向到 web3 行业，目标是转行当 AIGC 产品经理。

以下是关于如何做海报的相关内容： 使用图像流搭建制作海报： 1. 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。比如为 marvin 机器人加入图像流，按照步骤创建图像流并设定名称和描述（名称只能是英文）。 2. 了解图像流节点的意义：图像流编辑界面左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能，大致分为智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具。从基础编辑工具开始尝试，熟悉后再探索其他有趣功能。右侧像画布，可拖拽左侧工具或点击+拖放各种工具模块，工具之间可连接形成工作流程。 3. 根据需求进行图像流设计：生成海报功能在总结故事后，将完整的故事作为输入；对输入的故事进行一轮提示词优化，从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词；将优化后的提示词输入生图大模型，调整生图的基础风格和信息，输出最终的配图海报。 4. 测试图像流。 使用国内的 AIGC 绘图平台制作海报： 1. 需求场景：当想在社交平台发布内容时，为避免文字单调、网上图片质量差易撞图等问题，可自己制作有特色的图片。 2. 大致流程：确定海报主题后，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案；选择想要完成的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局；使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图；将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。

AI 测评主要包括以下几个方面： 1. AI Review（测试版）：这是一项能让您查看代码库中近期更改以捕获潜在错误的功能。您可以单击各个审阅项在编辑器中查看完整上下文，并与 AI 聊天获取更多信息。为了让其更有利，您可以提供自定义说明让 AI 专注于特定方面，比如性能相关问题。目前有几个查看选项，如查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交。 2. 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索：未来展望包括 AI 辅助测评，例如作业题目智能生成与优化、主观题 AI 辅助批改、基于平台数据的学情智能分析等。对于教师试讲语言的评价，可从语言的准确性等五个维度打分（每项 5 分，共 25 分），给出总分，并以和蔼可亲的语文老师角色给出 700 字左右中肯评价及改进建议。 3. 【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》：提到工具如保证技术和技术标准可支持供应链风险管理，评估框架时要关注法律责任在 AI 中的有效公平分配，持续收集各方证据以监测框架对 AI 供应链中不同参与者的影响，尤其关注基础模型带来的潜在挑战。并提出了一些咨询问题，如监管者在不同 AI 应用和系统中应用原则可能面临的挑战及解决方法，以及对通过现有法律框架分配 AI 法律责任的看法和改进建议。

很抱歉，目前知识库中没有关于“基于 PLC 的智能仓储控制系统设计”的相关内容。但一般来说，设计这样一个系统需要考虑以下几个方面： 1. 需求分析：明确仓储系统的功能要求、存储容量、货物类型和操作流程等。 2. PLC 选型：根据系统规模和控制要求选择合适的 PLC 型号。 3. 传感器和执行器配置：选择合适的传感器来检测货物位置、状态等信息，以及确定执行器如电机、气缸等的类型和数量。 4. 控制程序编写：使用相应的编程软件编写 PLC 控制程序，实现货物的入库、出库、存储位置管理等功能。 5. 人机界面设计：提供直观、易于操作的人机界面，方便操作人员监控和控制系统。 6. 系统调试与优化：对设计好的系统进行调试，优化控制参数，确保系统稳定可靠运行。 希望以上这些通用的思路能对您有所帮助，如果您需要更详细准确的信息，建议查阅相关的专业书籍和技术资料。