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有什么语言学习类的工具
以下是一些语言学习类的工具: 1. 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 2. 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 3. 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 4. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 来个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化的方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择要学习的语言,并按照课程指引进行学习。 Babbel:结合 AI 技术,提供个性化的课程和练习,重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户,选择语言课程,按照学习计划进行学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析学习进度,提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言,使用多种练习模式(听力、口语、阅读和写作)进行学习。 5. AI 对话助手: ChatGPT:可以用来模拟对话练习,帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 进行对话练习。可以询问语法、词汇等问题,甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,可以用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音命令或文本输入与助手进行互动,练习日常用语。 对于 4 岁儿童练习英语口语的 AI 工具,有以下选择: LingoDeer:使用游戏和互动活动来教孩子英语,提供各种课程,涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。具有家长仪表板,可跟踪孩子进度并设置学习目标。 Busuu:提供英语和其他多种语言的课程,使用各种教学方法,包括音频课程、视频课程和互动练习。具有社区功能,可让孩子与来自世界各地的其他孩子练习英语口语。 Memrise:使用抽认卡和游戏来教孩子英语,提供各种课程,涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧。具有社交功能,可让孩子与朋友和家人一起学习。 Rosetta Stone:使用沉浸式方法来教孩子英语,让孩子在自然环境中使用英语,具有语音识别功能,帮助孩子练习发音。 Duolingo:免费的语言学习应用程序,提供英语和其他多种语言的课程,使用游戏化方法让学习变得有趣,提供各种课程帮助孩子保持参与度。 在为孩子选择 AI 工具时,要考虑他们的年龄、兴趣和学习风格,还需考虑应用程序的功能和成本。
2025-03-06
ComfyUI是什么
ComfyUI 是一个基于节点流程式的 stable diffusion AI 绘图工具 WebUI,具有以下特点: 简介:可以想象成集成了 stable diffusion 功能的 substance designer,通过将 stable diffusion 的流程拆分成节点,实现更精准的工作流定制和完善的可复现性。 优劣势: 优势:对显存要求相对较低,启动和出图速度快;具有更高的生成自由度;可以和 webui 共享环境和模型;可以搭建自己的工作流程,能导出流程并分享,报错时能清晰发现错误所在;生成的图片拖进后会还原整个工作流程,模型也会选择好。 劣势:操作门槛高,需要有清晰的逻辑;生态没有 webui 多(但常用的都有),也有一些针对 Comfyui 开发的有趣插件。 官方链接:从 github 上下载作者部署好环境和依赖的整合包,按照官方文档安装即可:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI 生图原理: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像。生成过程结束时,系统会将处理后的潜在表示转换回像素空间,生成最终的图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点就是在这个空间中执行采样过程。图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行。在 ComfyUI 中,可以通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等。 扩散过程(Diffusion Process):噪声的生成和逐步还原。扩散过程表示从噪声生成图像的过程。在 ComfyUI 中,通常通过调度器(Schedulers)控制,典型的调度器有 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同的调度器,控制如何在潜在空间中处理噪声,以及逐步去噪回归到最终图像。时间步数也会影响图像生成的精细度和质量。 延伸应用:开源项目作者 ailm 在 ComfyUI 上搭建了一个可以接入飞书的 AI 女友麦洛薇(mylover),实现了稳定人设,无限上下文,永久记忆,无缝联动 SD 绘图等功能,适合完全没有代码基础的小伙伴们复现并且按自己的想法修改。
2025-03-06
Sampler
ComfyUI 中的采样器: 基础采样器: Euler:常见的梯度下降方法,质量和速度平衡,生成效果稳定,适合广泛的图像生成任务,尤其在需要平衡速度和质量时适合新手和实验性生成。 Euler a:增强版的 Euler 方法,提高了生成质量或效率,适合创意性更强或需要更细节图像的任务。 Euler Exponential:结合指数衰减,生成图像可能更平滑,适用于需要更平滑过渡和结果的场景。 DPM 系列:包括各种 DPM 变体。 Karras 变体:许多采样器都有对应的 Karras 版本,通常能产生更清晰的结果。 SDE 变体:如 DPM++ SDE,适合生成精细纹理。 Exponential 变体:如 Euler Exponential,在采样过程中使用指数噪声调度。 特殊用途采样器: LCM:基于潜在对比模型的生成方法,专注于优化细节和图像质量,适合需要精细和高质量细节处理的图像生成任务。 Restart:在生成过程中重新启动,以提高图像质量或稳定性,适合在生成过程中希望通过多次采样优化结果的场景。 Dynamic Thresholding:动态调整阈值以优化生成过程中的噪声处理,提高图像质量,适合需要动态调整生成策略的任务,以应对复杂生成场景。 其他采样器: Heun:基于 Heun 方法,稳定性好且收敛速度较快,适合需要较快生成速度且稳定性较高的场景。 Heun Karras:Heun 采样器的 Karras 改进版,提升了图像细节表现,适合在细节上有更高要求的生成任务。 DDIM:提供高质量图像生成且速度较快,适合需要高效生成且保持高质量图像的任务。 PLMS:基于概率潜在模型,优化了图像生成的质量,适合在图像质量和生成速度之间需要平衡的场景。 UniPC:Unified Probability Contrast,专注于优化生成过程中的概率对比,提供稳定且高质量的生成结果,适合需要一致性和高质量生成的专业应用。 DDPM:提供高质量图像生成,适合高精度图像生成,尤其是在细节和质量要求较高的任务中。
2025-03-06
yolov 和resnet咋做成大模型?
要将 YOLOv 和 ResNet 做成大模型,需要考虑以下几个方面: 1. 数据准备:收集大量的相关数据,并进行清洗、预处理和标注,以满足模型训练的需求。 2. 模型架构调整:根据具体任务和数据特点,对 YOLOv 和 ResNet 的架构进行适当的修改和优化,例如增加层数、调整通道数等。 3. 训练策略:选择合适的优化算法、学习率调整策略等,以提高训练效果和收敛速度。 4. 计算资源:大模型的训练需要强大的计算资源,包括硬件设施和云计算平台等。 此外,从相关的研究和趋势来看,大模型架构呈现出日益明显的混合趋势,多种有代表性的技术路径在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上,结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展。例如类循环神经网络模型(以 RWKV 为代表)、状态空间模型(以 Mamba 为代表)、层次化卷积模型(以 UniRepLKNet 为代表)、多尺度保持机制模型(以 RetNet 为代表)、液体神经网络模型(以 LFM 为代表)等。但需要注意的是,将 YOLOv 和 ResNet 做成大模型是一个复杂的过程,需要深入的研究和实践。
2025-03-06
大模型调优
大模型调优的方法主要包括以下几个方面: 1. 更换大模型:例如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b,针对特定场景,后者性能可能提升一倍左右。 2. 更换 embedding 模型:将默认的 embedding 模型如 LangChain Chatchat 的 m3ebase 替换为 bgelargezh,后者可能更优。 3. 测试不同 Top k 的值:比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果,发现 Top 10 时效果最优。 4. 对文档名称进行处理:人工对文件重命名,上传相同文件构建知识库,同时在构建时勾选【开启中文标题加强】选项,重命名文件对结果提升不明显,但勾选该选项后回答的无关信息减少,效果有所提升。 从产品视角考虑大模型调优,主要从以下两个维度分析问题: 1. Context optimization(上下文优化):所创建的 LLM 应用若需要特定数据、系统和流程等预训练 LLM 中缺失的知识和信息,需进行上下文优化,如企业内部智能问答机器人,应将相关知识提供给大模型,RAG 是解决该问题的技术。 2. LLM optimization(大模型优化):在进行足够的 prompt 工程后,若 LLM 应用在垂直领域表现仍不足或希望输出特定格式风格等稳定性不及预期,可考虑微调,且需与良好的 prompt 工程结合。 大模型的安全保障可通过对齐,也叫指令调优实现,包括监督微调、获取 reward model 与进行强化学习调整输出分布。但即使如 GPT4 和 Claude 等模型已几乎不回复危险问题,Alignment 仍不足以防护所有安全问题,存在越狱现象。LLAMA2 专门使用安全有监督微调确保语言模型安全。强化学习能让模型根据人类反馈调整分布,面对训练分布外数据也可能学会拒绝不当回答。
2025-03-06
关于AI的证书哪个比较好考
以下是关于 AI 证书的一些信息: MQ 老师是知乎的 AI 讲师,考过了国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书。 阿里云提供了一些相关证书及学习资源,如大模型工程师 ACA 认证免费课程(https://edu.aliyun.com/course/3126500/?spm=5176.29043470.J_P6q6Kh9btvM4B0C3JWB96.1.2d9b8208UmzdLE&scm=20140722.S_community@@%E8%AF%BE%E7%A8%8B@@1594._.ID_1594RL_%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8BACALOC_search~UND~community~UND~itemOR_serV_4P0_0 ),人工智能高级工程师 ACP 认证(https://edu.aliyun.com/certification/acp10?spm=5176.29311086.J_SnaZ2xyFQpyGfWMhLyG.3.727c3123P6zD3w )。 然而,哪个证书比较好考可能因个人的知识背景、学习能力和具体需求而异。建议您进一步了解这些证书的考试内容、要求和适用场景,结合自身情况做出选择。
2025-03-06
做PPT做好用的AI是什么
以下是一些好用的做 PPT 的 AI 工具: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,还有人在制作 PPT 时使用 Claude 和 Gamma.app 这两个工具,Claude 可帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息等,Gamma.app 用于制作 PPT。
2025-03-06
有没有能够进行会议记录的AI助手,免费的
以下是一些能够进行会议记录的免费 AI 助手: 1. 飞书妙记(https://www.feishu.cn/product/minutes):飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟(https://tingwu.aliyun.com/home):阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见(https://www.iflyrec.com/):讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI(https://otter.ai/):转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。需要注意的是,大部分工具可能有使用的时间限制,超过一定的免费时间后就需要付费了。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-06
toolformer是什么?
Toolformer 是一种语言模型。它通过微调语言模型来学习使用外部工具的 API。例如,在论文“Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools”中,作者训练该模型决定何时使用何种工具以及 API 需要的参数,工具包括不同的搜索引擎或计算器等。同时,TALM(工具增强语言模型)和 Toolformer 都通过根据新添加的 API 调用注释能否提高模型输出质量来扩展数据集。
2025-03-06
token与参数的关系
Token 与参数存在密切关系。在大模型中,用于表达 token 之间关系的参数众多,主要指模型中的权重(weight)与偏置(bias)。例如,GPT3 拥有 1750 亿参数,而词汇表 token 数相对较少,只有 5 万左右。 目前使用的大模型存在 token 限制,如 Claude2100k 模型的上下文上限是 100k Tokens(100000 个 token),ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16k Tokens(16000 个 token),ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32k Tokens(32000 个 token)。这种 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,当达到上限时不是停止对话,而是遗忘最前面的对话。 在分词过程中,不同的字符串会被编码为不同的 token,例如字符串“Tokenization”编码到 token30642 及其后的 token1634,token“is”(包括前面的空格)是 318 等。数字的分解可能不一致,如 127 是由 3 个字符组成的 token,677 是 2 个 token 等。 为了让计算机理解 Token 之间的联系,需要把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法包括基于统计的 Word2Vec、GloVe 等,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM 等,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。
2025-03-06