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语音对话哪个AI模型比较强?

Answer

以下是一些在语音对话方面表现较强的 AI 模型:

  1. 智谱·AI 的 ChatGLM2-6B:这是第二代 ChatGLM 对话模型,相比一代模型性能更强,基座模型的上下文长度从 2k 扩展到 32k,在对话阶段使用 8K 的上下文长度训练,推理速度相比初代提升 42%。此外还有 ChatGLM2-6B-int4 这一 int4 量化版本,具备最小 5.1GB 显存即可运行,在 INT4 量化下,6G 显存支持的对话长度由 1K 提升到了 8K。
  2. Hertz-dev 开源会话音频模型:具有实时对话、双向交流无需等待对方讲完,超低延迟(120 毫秒),高效压缩(占用带宽少、音质优秀、支持长对话生成)等特点。

在游戏中的语音对话方面,生成式 AI 对话使得角色可以说任何话,完全响应玩家正在做的事情。结合更智能的 NPC AI 模型,完全对玩家作出反应的游戏将很快成为现实。例如,使用与玩家的虚拟形象匹配的生成声音可以维持角色扮演的幻觉,还可以控制声音的细微差别,以及实现对话的本地化。像 Deepdub 这样的公司专注于这个特定的领域。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

智谱·AI 开源模型列表

下表为智谱AI开源的语言模型列表|模型|介绍|上下文token数|代码链接|模型权重下载链接||-|-|-|-|-||ChatGLM2-6B|第二代ChatGLM对话模型。相比一代模型,具有更强的性能,且其基座模型的上下文长度从2k扩展到32k,并在对话阶段使用8K的上下文长度训练。推理速度相比初代提升42%。|8K|[ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)|[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b)|魔搭社区|始智社区|启智社区||ChatGLM2-6B-int4|ChatGLM2-6B的int4量化版本,具备最小5.1GB显存即可运行。INT4量化下,6G显存支持的对话长度由1K提升到了8K。|8K||[Huggingface](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4)[](https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4)|魔搭社区|始智社区|启智社区|

游戏中的生成式 AI 革命

实时生成对话。游戏中的语音通常是由配音演员预先录制的,但这些都局限于预录制的固定语句。借助生成性AI对话,角色可以说任何话——这意味着他们可以完全响应玩家正在做的事情。结合更智能的NPC AI模型(虽然不在本博客的讨论范围内,但目前同样是一个令人兴奋的创新领域),完全对玩家作出反应的游戏将很快成为现实。角色扮演。许多玩家希望扮演与他们现实世界身份相去甚远的幻想角色。然而,一旦玩家用自己的声音发言,这种幻觉就会破裂。使用与玩家的虚拟形象匹配的生成声音可以维持这种幻觉。控制。由于语音是生成的,你可以控制声音的细微差别,比如它的音色、抑扬、情感共鸣、音素长度、口音等等。本地化。允许对话被翻译成任何语言,并以相同的声音发音。像[Deepdub](https://deepdub.ai/)这样的公司专注于这个特定的领域。

XiaoHu.AI日报

本质是对自身的恐惧,担心被更聪明的事物替代。对AI的恐惧源于人类对自身“恶性”的认知,担心AI继承类似人性缺陷。?[https://x.com/imxiaohu/status/1853714753660801303](https://x.com/imxiaohu/status/1853714753660801303)4⃣️?Hertz-dev开源会话音频模型:实时对话:双向交流,无需等待对方讲完。超低延迟:120毫秒延迟,几乎实时互动。高效压缩:占用带宽少,音质优秀,支持长对话生成。?完整内容:[https://xiaohu.ai/p/15263](https://xiaohu.ai/p/15263)?GitHub:[https://github.com/Standard-Intelligence/hertz-dev](https://github.com/Standard-Intelligence/hertz-dev)5⃣️?腾讯混元-3D:快速高分辨率3D模型生成文本到3D:支持通过文字描述生成3D模型。图像到3D:可重建多尺度物体,包含网格与纹理。高效生成:10秒内完成整个过程。?详细介绍:[https://xiaohu.ai/p/15268](https://xiaohu.ai/p/15268)6⃣️?苹果在iOS 18.2中新增ChatGPT限额提醒:引导用户订阅:每日配额后,未订阅用户将无法通过Siri查询复杂问题。不清楚苹果是否会从订阅中抽成。

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
coze 语音克隆
以下是关于语音克隆的相关信息: 有一款适合小白用户的开源数字人工具,具有以下特点和功能: 特点:一键安装包,无需配置环境,简单易用。 功能:生成数字人视频,支持语音合成和声音克隆,操作界面中英文可选。 系统兼容:支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持:MuseTalk(文本到语音)、CosyVoice(语音克隆)。 使用步骤:下载 8G + 3G 语音模型包,启动模型即可。 GitHub 链接: 官网链接: 另外,CosyVoice 声音克隆仅需几秒音频样本,无需额外训练数据,可控制情绪情感、语速、音高。 详细内容:https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址:https://funaudiollm.github.io 在线演示:https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M
2025-04-12
语音克隆
GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架,具有以下特点和使用步骤: 特点: 1. 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 2. 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感,模仿出来的声音更接近原声且自然。 3. 跨语言支持:支持与训练数据集不同语言的推理,目前支持英语、日语和中文。 4. 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 5. 适用于不同操作系统:项目可以在不同的操作系统上安装和运行,包括 Windows。 6. 提供预训练模型:项目提供了一些已经训练好的模型,可直接下载使用。 使用步骤: 1. 前置数据获取处理: 选择音频,开启切割。 有噪音时,进行降噪处理。 降噪处理完成,开启离线 ASR。 2. GPTSowitsTTS: 训练集格式化:开启一键三连,耐心等待。 微调训练:开启 SoVITS 训练和 GPT 训练。 推理:开始推理 刷新模型 选择微调后的模型 yoyo。 3. 声音复刻:开启声音复刻之旅,可实现跨多语种语言的声音。 相关资源: GitHub:https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程:https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 注册 colab 并启动准备:点击进入按照步骤注册即可 https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 ,新建笔记本,运行脚本启动 GPTSo VITS,整个过程比较漫长,需要耐心等待,可以整个脚本一起运行,也可以一段一段运行;运行过程包括克隆项目代码库、进入项目目录、安装 Python 依赖包、安装系统依赖、下载 NLTK 资源、启动 Web UI,运行成功后出现 public URL。 实践样本: AIyoyo 普通话 满江红 AIyoyo 粤语版 满江红
2025-04-12
文字转语音
以下是关于文字转语音的相关内容: DubbingX2.0.3: 界面与国内版相同,使用了沉浸式翻译功能,可能看起来较乱。 第一个选项是文字转语音,与国内版相同,不做重复演示。 重点介绍第二项“创建您的语音克隆”: 上传语音(想克隆的声音原始文件)。 给声音命名,方便以后配音选择。 选择语言。 勾选相关选项,点击转变即可生成。 注意:原音频若有背景音乐,最好在剪影中去除,以使生成的音色模型效果更好、更纯净。 Hedra: 可以直接文字转语音,目前有 6 个语音。 也可以直接上传音频。
2025-04-11
语音转文字
以下是关于语音转文字的相关信息: 推荐使用 OpenAI 的 wishper 进行语音转文字,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。一分钟搞定 23 分钟的音频,相关链接:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax 。此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API 。 语音转文本(Speech to text): 介绍:语音转文本 API 提供转录和翻译两个端点,基于开源大型v2 Whisper 模型。可用于将音频转录为任何语言,将音频翻译并转录成英语。目前文件上传限制为 25MB,支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 快速入门: 转录:转录 API 的输入是要转录的音频文件及所需输出格式的音频文字稿,默认响应类型为包含原始文本的 JSON,可添加更多带有相关选项的form 行设置其他参数。 翻译:翻译 API 输入任何支持语言的音频文件,必要时转录成英语,目前仅支持英语翻译。 更长输入:默认 Whisper API 仅支持小于 25MB 的文件,若音频文件更长,需分成小于 25MB 的块或使用压缩后格式,可使用 PyDub 开源 Python 软件包拆分声频文件,但 OpenAI 对其可用性或安全性不作保证。 提示:可使用提示提高 Whisper API 生成的转录质量,如改善特定单词或缩略语的识别、保留分段文件的上下文、避免标点符号的省略、保留填充词汇、处理不同书写风格等。
2025-04-08
实时翻译视频语音
以下是为您整理的相关信息: 实时翻译视频语音的工具: StreamSpeech:这是一个实时语言翻译模型,能够实现流媒体语音输入的实时翻译,输出目标语音和文本,具有同步翻译、低延迟的特点,还能展示实时语音识别结果。 给视频配音效的 AI 工具: 支持 50 多种语言的配音,音质自然流畅,提供实时配音功能,适用于直播和演讲,能将语音转录为文本,方便后期字幕制作和编辑。 Vidnoz AI:支持 23 多种语言的配音,音质高保真,支持文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和背景音乐添加工具,提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时,请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。
2025-04-07
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/ ,是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可作为多种平台的应用使用,用于收听网页、文档、PDF 和有声读物。 Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 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,然后一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,包括改进的语音转文本和文本转语音功能。 语音转文本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/ 直播回放:https://www.youtube.com/watch?v=lXb0L16ISAc 说明文档:https://openai.com/index/introducingournextgenerationaudiomodels/ 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-01
大模型对话产品的优劣
大模型对话产品具有以下优点: 1. 具有强大的语言理解和生成能力。 2. 能够提供类似恋爱般令人上头的体验,具有一定的“想象力”和“取悦能力”。 3. 可以通过陪聊建立人和 AI 之间的感情连接,产品粘性不完全依赖技术优越性。 4. 能够为用户提供产品咨询服务,适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道的客户。 5. 具有多种应用场景,如私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 大模型对话产品也存在一些缺点: 1. 存在记忆混乱的问题。 2. AI 无法主动推动剧情,全靠用户脑补,导致用户上头期短,疲劳度高,长期留存低。 3. 无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等)。 4. 无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等)。 5. 无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。
2025-04-14
请为我生成一些提示词以用于将视频中的对话转化为文本形式
以下是为您生成的一些用于将视频中的对话转化为文本形式的提示词: 1. 角色:专业视频转文本工作者 2. 版本:1.0 3. 描述:能够准确、清晰地将视频中的对话转换为文本 4. 目标:完整、无误地将视频中的对话转化为易于理解的文本 5. 限制:不遗漏重要信息,不添加主观内容 6. 技能:熟练掌握语音识别和文字转换技巧 7. 工作流程:先仔细聆听视频对话,然后逐句转换为文字,注意标点和语法的正确使用 8. 初始化:您好,我准备开始将视频对话转换为文本 事件驱动句式: 1. As the video plays... 2. When the speakers start talking... 3. At the beginning of the video... 空间锁定技巧: 1. on the left side of the screen... 2. behind the main character... 3. from the top corner of the frame... 动态呼应原则: 1. swaying with the background music... 2. reacting to the other characters' actions... 3. matching the tone of the video...
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
想创建一个对话问答形式的课程智能体
以下是创建一个对话问答形式的课程智能体的相关内容: 一、创建智能体 1. 知识库 手动清洗数据:本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据,自动清洗数据可能会出现数据不准的情况。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义的自定义,输入后可编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意拆分内容以提高训练数据准确度。画小二 80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练,应先将 11 章的大章节名称内容放进来,章节内详细内容按固定方式人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到,否则获取不到 API。 二、智谱 BigModel 共学营活动分享 活动内容包括使用 BigModel 搭建智能体并接入微信机器人,过程为将调试好的智能体机器人拉入微信群,由老师提问,机器人回答,挑选出色回答整理成问卷,群成员投票,根据得票数确定奖项。一等奖得主分享了对活动的理解和实践,包括从题出发的分析,认为考验机器人对问题的理解和回答准确性,真实对话场景一般为完整句子回复,根据回答真实性和有趣程度评分,可使用弱智吧问题测试提示词生成效果。 三、名字写对联教学——优秀创作者奖,百宝箱智能体 1. 智能体类型的选择:建议选择工作流的对话模式,支持工作流编排和携带历史对话记录,创建后切换为对话模式,注意在调整工作流节点前切换,否则会清空重置。 2. 确认分支情况:根据需求分析有两个特定分支(根据名字和祝福写对联、根据幸运数字写对联)和一个默认分支。 3. 用户意图识别:通过理解用户意图走不同分支,注意将意图介绍写清楚准确。 4. 幸运数字分支:用代码分支获取用户输入数字,匹配知识库并做赏析,代码中有容错机制。 5. 名字写祝福:根据用户输入的名字和祝福信息,提示词生成对应对联并输出,主要是提示词调试。 6. 通用兜底回复:在用户不符合前两个意图时进行友好回复,匹配知识库,结合匹配结果、历史记录和当前输入输出符合对话内容的回复。 7. 知识库:使用大模型生成 100 对对联,好看、经典、有意义。
2025-04-09
有没有可以实现多段对话的AI,用于中医问诊模型
以下是一些可以用于中医问诊模型且能实现多段对话的 AI 相关信息: Polaris:医疗护理保健模型,能和患者进行多轮语音对话,媲美人类护士。详细信息:http://xiaohu.ai/p/5407 ,https://x.com/imxiaohu/status/1774644903546618298?s=20 在 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中,有以下针对医疗领域的模型: DoctorGLM:地址:https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM 。基于 ChatGLM6B 的中文问诊模型,通过中文医疗对话数据集进行微调,实现了包括 lora、ptuningv2 等微调及部署。 BenTsao:地址:https://github.com/SCIRHI/HuatuoLlamaMedChinese 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过医学知识图谱和 GPT3.5 API 构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调,提高了 LLaMA 在医疗领域的问答效果。 BianQue:地址:https://github.com/scutcyr/BianQue 。一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型,基于 ClueAI/ChatYuanlargev2 作为底座,使用中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集进行微调。 HuatuoGPT:地址:https://github.com/FreedomIntelligence/HuatuoGPT 。开源了经过中文医学指令精调/指令微调的一个 GPTlike 模型。
2025-04-08
excel表格导出的用户的对话记录,来进行自定义标签并打标,有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面,以下是一些常见且好用的工具和方案: 1. Microsoft Excel 本身:可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets:具有类似 Excel 的功能,且在线协作方便。 3. R 语言:通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库,如 Pandas:能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具,取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
大模型的系统提示词
大模型的系统提示词主要包括以下方面: 1. 在“五津:一键生成‘摸鱼打工猫’视频”中,针对用户选择的主题和回答,总结用户的创作意图,如“打工猫摸鱼的 2 小时,在巴厘岛能看一场日落”,并根据此生成 4 组体现幽默风趣、以宫崎骏风格描绘主角为摸秋刀鱼橘猫的绘图提示词,以数组形式输出到“tishici”,将用户意图输出到“biaoti”。 2. 在“云中江树:智能对决:提示词攻防中的 AI 安全博弈”中,系统提示词的相关防御措施分为输入侧、模型侧和输出侧三个部分。输入侧可进行意图识别、语义匹配等综合判断用户输入是否恶意;模型侧对于有能力的厂商应增强安全性并平衡性能,开发者则要在开发中带着安全意识优化系统提示词,加入安全引导和禁止内容等;输出侧可使用传统防御和内容过滤手段,并针对大模型特点进行私有数据泄露等检查。此外,还提到间接注入和提示词泄露的情况,间接注入常发生在应用获取依赖外部数据资源时,攻击者通过隐藏恶意指令完成攻击;提示词泄露指试图操纵模型输出获取部分或全部系统提示词,大模型输出内容可分为系统提示词、用户提示和助手提示词三段,通过攻击手段可获取系统提示词。
2025-04-18
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:它不仅支持文生视频、图生视频,还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。擅长万物识别,能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视频视觉理解大模型是哪个
目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个: 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1:不仅支持文生视频、图生视频,是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元:语义理解能力出色,能精准还原复杂的场景和动作,如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5:全球最快的 AI 视频生成模型,Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频,最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能,具备顶尖动漫生成能力。
2025-04-15
目前全世界最厉害的视觉理解大模型是哪个
目前在视觉理解大模型方面,较为突出的有 DeepSeek 的 JanusPro 模型,它将图像理解和生成统一在一个模型中;还有通义千问的视觉理解模型,其价格有较大降幅。此外,Pixverse V3.5 是全球最快的 AI 视频生成模型,在某些方面也展现出了出色的能力。但很难确切地指出全世界最厉害的视觉理解大模型,因为这取决于不同的评估标准和应用场景。
2025-04-15