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可以简单说下deepseek的原理么

Answer

DeepSeek 是中国大模型创业公司中的一员,其背后的量化私募巨头幻方一年前储备了万张 A100 芯片。DeepSeek 发布的 DeepSeek V2 开源模型以低成本的性价比成为行业关注热点,推动了中国大模型价格战的爆发。

DeepSeek 的成功不仅在于技术创新,如提出的 MLA 架构和 DeepSeekMoESparse 结构,还在于其商业模式,即专注于研究和技术创新,而非追求快速商业化。其创始人梁文锋强调了原创式创新的重要性,并讨论了中国 AI 技术创新的未来趋势,以及与硅谷技术社区的差异和交流。

此外,DeepSeek 网站为 https://www.deepseek.com/zh ,使用方便,国内能访问,网页登录便捷,目前完全免费。在生成 2048 游戏代码方面,DeepSeek 对新手较为友好。在 MT-Bench 上表现优异,中文能力强且性价比高,拥有 2360 亿参数,其中 21B 在生成过程中被激活,60 位专家参与了混合开源模型,在数学、编码和推理方面表现出色。

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

References

AIGC Weekly #81

AI投资与收入的不平衡问题持续恶化,收入缺口从2000亿美元飙升至6000亿美元。AI泡沫正逼近临界点,接下来如何应对至关重要。疯狂囤积GPU引发的问题:1.缺乏定价权:GPU数据中心的情况下,定价权要少得多。GPU计算越来越成为一种按小时计费的商品。2.投资泡沫:即便是在铁路行业以及许多新兴技术领域,投机性的投资热潮往往会导致大量资本损失。3.设备折旧:半导体的性能往往会不断提升。英伟达将继续生产像B100这样更好的下一代芯片。这将导致上一代芯片价值迅速贬值。4.赢家与输家:我们需要仔细看待赢家和输家在过度基础设施建设期间总会有赢家。主要会对投资者造成伤害。[heading2][揭秘DeepSeek:一个更极致的中国技术理想主义故事](https://mp.weixin.qq[content]文章详细介绍了DeepSeek,作为中国大模型创业公司中的一员,如何通过技术创新掀起了AI领域的价格战,并成为了业界关注的焦点。DeepSeek背后的量化私募巨头幻方,一年前储备了万张A100芯片,而一年后,DeepSeek发布的DeepSeek V2开源模型以其低成本的性价比成为了行业关注的热点,推动了中国大模型价格战的爆发。DeepSeek的成功不仅在于它的技术创新,如提出的MLA架构和DeepSeekMoESparse结构,而且在于它的商业模式,即专注于研究和技术创新,而非追求快速商业化。DeepSeek的创始人梁文锋以其技术理想主义者的身份,强调了原创式创新的重要性,并讨论了中国AI技术创新的未来趋势,以及与硅谷技术社区的差异和交流。

一起来玩2048:读了元子的Cursor补充

使用cursor可以不用下载上一步中的Pycharm网址:https://www.cursor.com/这个教程很多,通过对话获得代码即可。因为这里面用的是大语言模型Claude3.5sonnet、GPT4o等语言模型,包括我用cursor small也试了,最好是指令更详细一些,比如:我想做个2048游戏,请用上pygame库。。等等[heading4]Deepseek(新手推荐这个,2→3.2→4这样路径)[content]网址:https://www.deepseek.com/zh我们只需要获得游戏代码即可,Deepseek很方便,国内能访问,网页登录很方面,目前完全免费!点击开始对话,左边选择代码助手:直接向神龙许愿吧:[heading4]通义灵码[content]在Pytharm中,“文件”-“设置”-“插件”-红色框位置搜索“通义灵码”(如图:),安装通义灵码插件:(目前免费)[heading4]JetBrains自身的助手插件[content]在Pytharm中,“文件”-“设置”-“插件”-红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”(如图:),安装Jetbrain AI assistant插件:(收费,目前有7天免费试用)[heading4]Marscode及Tencent cloud AI code Assistant等等...[content]见上图绿色部分[heading4]无影的晓颖AI助手[content]在云栖大会上有过使用。晓颖助手内置在云电脑里,无影也是阿里旗下的,晓颖助手的使用很流畅,只是需要在无影的云电脑中。高能力的通用语言大模型通过明确的指令也可以得到python代码,不过我这边使用下来还是Deepseek和晓颖AI助手在生成2048游戏上更为简便准确,这句话仅供参考,不知道大家实践下来有什么新发现可以交流。

XiaoHu.AI日报

-提供4K分辨率的人类自由视角视频。-利用该技术将虚拟角色放入场景,实现沉浸式互动。?项目地址:http://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/holochar/?详细介绍:https://xiaohu.ai/p/74845️⃣?DeepSeek发布2360亿参数的DeepSeek-V2:-60位专家混合开源模型,数学、编码和推理表现出色。-236B参数,21B在生成过程中被激活。-在MT-Bench上表现优异,中文能力强且性价比高。?详细介绍:https://xiaohu.ai/p/74686️⃣?Google Gemini网络安全产品:-检测并防御网络钓鱼攻击。-结合广泛的用户和网络监控发现威胁。-利用AI分析功能生成情报报告。?详细:https://xiaohu.ai/p/74607️⃣?Wayve获超10亿美元C轮融资:-开发“驾驶GPT”基础模型,实现具身体智能自动驾驶。-使车辆在各种环境中操作,几乎无需人为干预。-使车辆与人类互动、学习并理解人类行为。?详细内容:https://xiaohu.ai/p/74538️⃣?CURE模型预测治疗结果:-利用300万患者数据进行预训练并针对特定健康状况微调。

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deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容: DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面,但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统,如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆(可加飞书调查表二维码实现注册)、作业类型、作业详情(含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统)。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类,选择分类进入作业详情页面,详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白,可用飞书作数据源,通过飞书 API 接口获取内容,用 DeepSeek v3 制作前端+后端(用 Trae 更方便)。获取请求参数时,测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时,若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件(用 Trae 可省略),首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题,V3 会给出修改意见。 此外,Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码,支持多种文件格式和技术栈代码,但免费额度消耗快,网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则:会提需求比会写代码更重要,会开脑洞比会复制粘贴更值钱,真正的大佬都是让 AI 当乙方!
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
学习AI怎么在工作中使用,提高工作效率,有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率,不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议: 案例一:GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成,能使生成效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型,通过视觉理解技术识别网页元素,能执行点击和输入字符操作等,但目前存在一些功能尚未支持,如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二:对于教师来说,有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解其优势短板,学习写好提示词以获得高质量内容,并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具,帮助解决日常工作中的常见问题,提高工作效率。 建议:您可以根据自身工作的具体需求和特点,有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率,可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手,掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用,了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
从最基本的原理开始讲
以下是为您从最基本的原理开始讲解的相关内容: 强化学习: 从最开始的 K 臂抽奖机器入手讲解了强化学习的基本原理,然后切入到 Qlearning 中学习如何使用 Q 表来进行强化学习,最后再借助神经网络将 Q 表替换成用函数来拟合计算 Q 值。 参考文章: https://lilianweng.github.io/posts/20180123multiarmedbandit/ https://yaoyaowd.medium.com/%E4%BB%8Ethompsonsampling%E5%88%B0%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%86%8D%E8%B0%88%E5%A4%9A%E8%87%82%E8%80%81%E8%99%8E%E6%9C%BA%E9%97%AE%E9%A2%9823a48953bd30 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%92%99%E5%9C%B0%E5%8D%A1%E7%BE%85%E6%96%B9%E6%B3%95 https://rl.qiwihui.com/zh_CN/latest/partI/index.html https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md https://hrl.boyuai.com/ http://zh.d2l.ai/ 苏格拉底辩证法及其第一性原理: 这里所说的“辩证法”,是一种通过提问和回答,深入挖掘、质疑和明确观念的艺术,是始于苏格拉底的、源头上的“辩证法”。这门艺术可通过一系列问题,不断挑战人们对世界的既定认知,揭示其中的矛盾和不足,从而引领人们学会自我反思并走向真理。把 AI 作为方法,就是要用辩证法以对话方式引导出 AI 被预训练的世界级的知识和推理能力,然后使其变成我们可以重复调用的“专家级团队”。既然先进的大语言模型是预训练的、以自然语言对话为交互的,又因为人们创造“概念”是为了对事物达成共识,并能更好地交流,所以我们就选择从对话开始,追本溯源,探索如何对话、如何训练对话能力及如何操纵概念——直达认知事物的第一性原理,然后再回到应用上来。 Stable Diffusion: 从艺术和美学的角度来看,扩散模型可以被理解为一种创作和表达过程,其中的元素通过互动和影响,形成一种动态的、有机的整体结构。 前向扩散过程是一个不断加噪声的过程。例如,在猫的图片中多次增加高斯噪声直至图片变成随机噪音矩阵。对于初始数据,设置 K 步的扩散步数,每一步增加一定的噪声,如果设置的 K 足够大,就能够将初始数据转化成随机噪音矩阵。扩散过程是固定的,由 Schedule 算法进行统筹控制。同时扩散过程也有一个重要的性质:可以基于初始数据 X0 和任意的扩散步数 Ki,采样得到对应的数据 Xi 。 反向扩散过程和前向扩散过程正好相反,是一个不断去噪的过程。将随机高斯噪声矩阵通过扩散模型的 Inference 过程,预测噪声并逐步去噪,最后生成一个小别墅的有效图片。其中每一步预测并去除的噪声分布,都需要扩散模型在训练中学习。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理,目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流,请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类: 1. AI(人工智能):是一个广泛的概念,旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习:是人工智能的一个子领域,让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型: 监督学习:使用有标签的训练数据,算法学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗。 3. 深度学习:是机器学习的一个子领域,模拟人脑创建人工神经网络处理数据,包含多个处理层,在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型:是深度学习在自然语言处理领域的应用,目标是理解和生成人类语言,如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点,能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
生成式人工智能原理是什么
生成式人工智能的原理主要包括以下几个方面: 1. 基于深度学习技术和机器学习算法:通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,从而实现对输入数据的分析、理解和生成。 2. 监督学习:例如在生成文本时使用大语言模型,通过监督学习不断预测下一个词语,经过大量的数据训练,从而生成新的文本内容。这通常需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 3. 从大量现有内容中学习:包括文本、音频和视频等多模式的内容,这个学习过程称为训练,其结果是创造“基础模型”,如为聊天机器人提供支持的大型语言模型(LLM)。基础模型可用于生成内容并解决一般问题,也可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。
2025-03-26
LLM的原理
LLM(大语言模型)的工作原理如下: 以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例,在 Transformer 中,会由 Attention 层对其加入更多信息补充,如“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等,这些补充信息作为输入给到下一个 Attention 层,层与层之间,哪些信息补充、保留、传递,由模型自主学习,最终模型把海量数据以关系网形式“消化”并保留重要相关性。 形象地说,就像人阅读文章时的连贯性注意力过程,在阅读理解时,脑子里会消化吸收记忆,记忆的不是点状知识,而是网状经验。 大模型以词向量和 Transformer 模型学习海量知识,把知识作为向量空间中的关系网存储,接受输入时通过向量空间中的匹配进行输出。 观察大模型回复,是一个字一个字流式输出的,因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容。比如输入法输入联想,根据输入的单个字推测下一个字,加入上下文能帮助模型理解下一个字。但存在两个问题:一是全量数据计算算力吃不消,二是仅算字的概率易被不相干信息干扰,此时词向量机制和 Transformer 模型中的 Attention 自注意力机制解决了难题。 另外,RAG 对大语言模型的作用就像开卷考试对学生,事实性知识与 LLM 的推理能力相分离,被存储在容易访问和及时更新的外部知识源中,分为参数化知识(模型训练中学习得到,隐式储存在神经网络权重中)和非参数化知识(存储在外部知识源,如向量数据库中)。
2025-03-25
waytoagi 简单介绍
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台: 旨在为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取 AI 知识,提高自身能力。 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 其品牌 VI 融合了独特的设计元素: 选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。 标志性图案是一只鹿,与“路”谐音,象征着通往 AGI 未来的道路,寓意优雅与智慧。 选用简洁现代的非衬线字体,强调信息传达的清晰度和直接性。 此外,WaytoAGI 里有个离谱村: 是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。 参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村,是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-04-14
我是一名AI古诗词视频创作者,我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来,请帮我写一个教学文档,要求内容丰富,从简单到复杂,从入门到深层思考和学习,包括提示词怎么写,提示词模板,提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档: 一、简单入门 如果是简单的图,找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图,把长图分多个模块。例如,将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。如果有水印,可以把图片向下拓展一部分,然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择,如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上,视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片,一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作:打开 DeepSeek 网站(https://chat.deepseek.com/ ),输入提示词。例如:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 工具:即梦 AI 操作:打开即梦 AI 网站(https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ),输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多,输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度(以秒或分钟为单位)或格式(宽高比、分辨率)有想法,请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素,如背景音乐、旁白或音效,请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住,输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
将照片改成卡通效果用什么ai会比较简单易操作
以下几种 AI 工具可以将照片改成卡通效果,操作相对简单易操作: 1. ChatGPT 4o:支持上传照片后直接生成“吉卜力卡通风格”图像,提示词只需简单写“吉卜力风格化”即可,后续会话中只需上传图片,无需重复输入提示词。参考链接:
2025-04-08
有哪些AI代码可生成的简单好玩的东西
以下是一些通过 AI 代码可生成的简单好玩的东西: 1. 小游戏: 贪吃蛇游戏:在 Trae 上,通过快捷键打开 AI 聊天窗口,点击“Builder 模式”,输入“帮我创建一个贪食蛇的游戏”,等 60 秒,AI 生成代码,点“运行”。 赛车游戏:把刚刚创建的贪吃蛇游戏代码删掉,然后输入“帮我创建一个赛车游戏”,等 60 秒,AI 生成代码,点“运行”。 2. 待办事项清单: 直接在对话框输入“生成一个待办事项清单的应用”。 上传图片给 AI,并告诉它“我要一个与图片类似的待办事项清单”。 3. 任务清单应用:在输入框中输入“使用 Web 技术开发一个任务清单应用”。 4. 根据 UI 设计图自动生成项目代码:从站酷上找一张设计图,输入提示“使用 html 技术实现如图大屏页面”,然后根据需要让 Trae 进行调整。 从实际体验来看,Trae 具有高效的代码生成能力、多技术栈支持和动态调整潜力。无论是小游戏、待办事项清单还是其他应用,都能在短时间内生成完整框架,代码结构清晰且功能齐全。
2025-03-27
有哪些AI工具可以获取上市公司年报数据。我是小白,推荐简单好学的工具。
以下是一些可能获取上市公司年报数据的 AI 工具及相关信息: AI 智库:提供了上市公司的相关排名和产品信息,如百度、美图公司、阿里巴巴、昆仑万维等公司的情况。 余一的相关文档:包括《从 2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等,可通过相关链接获取详细内容。 对于小白来说,您可以先尝试从这些资源中获取所需的上市公司年报数据。
2025-03-25
什么AI可以帮忙简单处理图片
以下几种 AI 可以帮忙简单处理图片: 1. SD(StableDiffusion):启用 MutiDiffusion 插件,不开放大倍数,仅使用分块渲染功能,能在显存不够的情况下放大图片。可对老照片进行上色、高清化处理,但处理复杂照片时可能有难度,需要调整策略,如放弃人物服装颜色指定,只给场景方向,加入第二个 controlnet 控制颜色等。 2. OpenAI:可以利用代码解释器中的 Python 以图片流的方式处理图片,但 Python 因缺少包不能直接处理图片。 3. 扣子:整个工作流程包括用户输入关键词,大模型制作金句,根据金句生成画面描述,结合描述和关键词使用扣子官方插件生成图片,再使用图像流方式结合金句和图片。 4. MJ(Midjourney):加上简单相机参数、写实风格,使用 MJ v 6.0 绘图,可根据需求调整图片比例。 5. InsightFaceSwap:用于处理图片的换脸操作,如输入“/saveid”和“/swapid”等指令上传图片进行处理,但对老外的脸识别度较好,效果可能因情况而异。 处理图片时还可能涉及到 PS 等工具进行裁剪、拼接等操作。
2025-03-21