Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

相对于其他的人工智能软件,你的优势有哪些

Answer

相对于其他人工智能软件,具有以下优势:

  • 在俄乌战争中,如美国 Palantir Technology 公司提供的软件,能在几秒钟内对航空侦察图片中的坦克、大炮和人员进行标记并出结果,快速传输到作战部门,实现实时反应。
  • 具有强大的学习能力,能汇聚各途径获得的照片,通过对战场上海量数据的学习,辨别假目标,识破伪装手段。
  • 以 Sora 为例,与 Runway、Pika 等相比,在文本生成视频方面表现更出色。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

人工智能是怎么改变了俄乌战争的走向的?

但就这么一个寻常的技术,为什么就彻底改变了俄乌战争的走向呢?在使用人工智能软件之前,航空照相传回来的图片,是由人工进行判读的,情报官员的水平参差不齐,经常会出现误判和漏判,面对海量的信息,情报官员进行研判也是需要时间的,所以信息的反馈,一定也是滞后的。再加上每个情报官员,自己只能掌握局部的信息,等他把这些信息上报汇总之后,再由更高级的情报部门做出通盘的判断,最后再反馈回作战部门,那就更浪费时间。所以即便航空侦察是实时的,但是如果要用人来搞清楚是怎么回事,这个时间短则几个小时,多则是几天,等到情报出来了,黄花菜也凉了,对方早就不在那里了。更何况对方还可能搞很多的伪装和隐蔽,设置大量的假目标,让你无法猜到对方的真实意图。但是当乌军用上了美国Palantir Technology公司提供的软件之后,一切就彻底变样了,只要一幅航空侦察图片传回来,人工智能马上就能把照片里的坦克大炮和人员,标记的一清二楚,几秒钟之后立刻就会出结果,然后就会传输到作战部门的计算机里,甚至手机上,他们马上就可以做出实时的反应。而且不仅仅如此,美国人提供的这套MetaConstellation系统,有强大的学习能力,可以把各个途径获得的照片,汇聚在一起,通过对俄乌战场上,海量数据的学习,这套软件已经能够辨别假目标,识破各种伪装手段了。因为这套软件可以记住原来的地貌,如果你没有来往的轨迹,它会猜出你是假目标,一旦你把坦克或者大炮,开进了它记住的这片地区,即便你把坦克很好地伪装起来,它还是会发现这个变化,推测出这个新出现的物体,大概是一个什么类型的战斗车辆。

人工智能是怎么改变了俄乌战争的走向的?

《人工智能是怎么改变了俄乌战争的走向的?》罗马主义灼识新维度2023-05-10 12:42“灼识新维度”原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Pz_H-voiCVXaOJHkjsbrHg俄乌战争打到现在,再次刷新了所有人的三观,其意义不亚于海湾战争,为什么呢?我想所有的军事爱好者,可能都注意到了一点,那就是俄乌战争越打越怪了,从开战之初的大规模装甲部队突击,到了中期的战壕对峙,炮兵互射,现在干脆变成了小部队的互扰,双方连坦克和装甲车都很少出动了。也就是这场战争越打越倒退,从二战打成了一战,从一战又打成了游击战,简直是奇葩之极,是什么原因造成了这一切呢?最近华盛顿邮报网站上,美国记者兼专栏作家,大卫·伊格纳提乌斯的一篇文章,《算法是如何让战争的天平倾向于乌克兰》,还有美国智库的几篇研究文章,一起揭开了这背后的所有秘密,答案是人工智能彻底改变了这场战争的走向,这又是怎么一回事呢?一切都要从美国一家叫做Palantir Technology的公司说起,这家名不见经传的人工智能初创公司,凭借着一款叫做MetaConstellation的软件系统,硬生生地逼得俄军再也玩不了装甲洪流了,而俄军很可能也有一个类似的系统,让乌军也没有办法进行大规模地集结了,那这又是一个什么软件呢?说起来很简单,它就是一款利用神经网络的自我学习功能,也就是俗称的人工智能,来实现图像精准识别的软件。这款软件很神奇吗?恰恰相反,它太普通了,无论是美国的特斯拉,中国的理想、蔚来,还有华为的问界,都在用这个技术开发自动驾驶。我们用的各种银行APP软件里,面部识别也是用的这个技术,可以说普通至极。

【降低噪声】普通人也能一文读懂Sora系列

跟其他的一些做类似事情的工具比如Runway和Pika相比,Sora就像是那个学霸,无论在哪方面都能做得更好。

Others are asking
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
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
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
grok API能用在什么软件上
Grok API 可以用在以下软件上: 1. 扣子工作流:可以用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,还能参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译:由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容,可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景,比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP:比如通过快捷方式接入 Siri。 此外,xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本,如 grok3beta、mini、fast 等,满足不同场景需求,上下文窗口达 131K,支持图像输入输出,但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。
2025-04-12
人脸识别软件
以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息: 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中,Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中,桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示,可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中,使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割,支持输出所选择数量的通道。同时,Mediapipe 模型可以检测人脸五官,分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容: 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到,智能时代,智能应用会从有形界面消失,变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10:智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路》中,个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况,但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到了相应结果。同样的提示词,元器某应用也有生成。此外,文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件: 1. Same.dev:像素级 UI 还原,自动生成对应代码,云端运行,支持自定义编码,但免费额度使用快,需输入 API,目前网站被标记危险。相关链接: 2. Genspark Super Agent:作为世界上首个 MixtureofAgents 系统,集多种功能于一体,能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus,具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务,比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11
详细讲解一下ragflow框架,同时对比一下ragflow与常规知识库有什么优势,在graphrag的实现方面ragflow又是怎么做的?
RAG(检索增强生成)是一种有效的解决方案,下面为您详细讲解: RAG 工作流程: 1. 检索(Retrieval):如同在图书馆中,系统会从知识库或文档集合中找出与用户问题相关的内容。 2. 增强(Augmented):对检索到的信息进行筛选和优化,挑出最相关和有用的部分。 3. 生成(Generation):将整合的信息生成自然流畅、易于理解的回答。 RAG 类似于一个超级智能的图书馆员,综合起来: 1. 检索:从庞大知识库中找到相关信息。 2. 增强:筛选优化确保找到最相关部分。 3. 生成:整合信息给出连贯回答。 RAG 的优势: 1. 成本效益:相比训练和维护大型专有模型,实现成本更低。 2. 灵活性:能利用多种数据源,包括结构化和非结构化数据,迅速适应不同领域和变化的数据。 3. 可扩展性:随时增加或更新知识库内容,无需重新训练模型。 RAG 与常规知识库的对比优势: 常规知识库可能存在知识更新不及时、数据来源单一等问题。而 RAG 能够从多种数据源获取信息,并且可以根据用户的实时需求进行检索和优化,生成更贴合需求的回答。 在 GraphRAG 的实现方面,目前提供的内容中未明确提及相关具体实现方式。 同时需要注意的是,RAG 也存在一些缺点,比如相比于专有模型的方案,回答准确性可能不够。
2025-03-28
现在deepseek从普通用户的层面,相比于其他模型,优势有哪些
DeepSeek 对于普通用户的优势包括: 1. 国产之光,在国内被广泛接入和使用。 2. 生成代码的质量可与国外顶尖大模型媲美。 3. 深度思考版本 DeepSeek R1 基于强化学习 RL 的推理模型,在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考,提升回答质量。其“聪明”源于独特的“教育方式”,率先进入“自学成才”新阶段。 4. 思考与表达能力出色,在思考过程和输出结果的语气、结构、逻辑上表现优秀,碾压其他模型。 然而,DeepSeek 也存在一些不足,例如对于协助编程,其最大的上下文长度只有 64k,较短,导致无法处理更长的上下文和更复杂的代码项目。
2025-03-27
deepseek的优势是什么?
DeepSeek 的优势包括以下方面: 1. 性能与成本:展示出媲美领先 AI 产品的性能,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 文字能力:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。 3. 数学能力:经过优化,表现不错。 4. 模型特点: 推理型大模型:通过理解用户的真实需求和场景来提供答案,不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话:能够理解用户用“人话”表达的需求,无需特定提示词模板。 深度思考:回答问题时能够进行深度思考,非简单罗列信息。 文风转换器:可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 5. 开源与创新:开源了多模态模型 JanusPro,在参数上领先,具备多种能力,通过优化训练策略、海量数据和大规模参数实现更强智能表现,统一 Transformer 架构,提供多种规模,全面开源,支持商用,部署使用便捷,Benchmark 表现优异。
2025-03-24
微调大模型的优势与运用的功能场景是什么?微调具体步骤是?
微调大模型具有以下优势和运用的功能场景: 优势: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中表现更好,虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和更低的成本,可通过专门化模型使用更小的模型,且只对输入输出对进行训练,舍弃示例或指令进一步改善延迟和成本。 功能场景:适用于需要在特定领域(如法律、医学等)获得更优表现的情况。 微调大模型的具体步骤如下: 从参数规模的角度,大模型的微调分成两条技术路线:全量微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)。全量微调是对全量的模型参数进行全量的训练,PEFT 则只对部分模型参数进行训练。从成本和效果综合考虑,PEFT 是目前业界较流行的微调方案。 微调是在较小的、特定领域的数据集上继续大模型的训练过程,通过调整模型本身的参数来提高性能。 您可以参考 OpenAI 官方微调教程:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2025-03-23
背景:我是一名高中生,想学习AI知识,逐步从入门到精通 目标:希望在<3个月>内具备一定能力。 请结合我的背景和优势,为我设计一份学习路线: - 列出每阶段(例如每一个礼拜)的学习重点(比如编程基础、数学)。 - 为每个阶段推荐<具体资源>(书籍、在线课程、练习项目等)。 - 提供一些学习技巧或注意事项。
以下是为您设计的一份在 3 个月内从入门到具备一定能力的 AI 学习路线: 第一个月: 学习重点:了解 AI 基本概念,包括术语、主要分支及它们之间的联系;掌握编程基础,如 Python 语言。 推荐资源: 书籍:《人工智能:一种现代方法》 在线课程:Coursera 上的“人工智能入门”课程 练习项目:使用 Python 实现简单的数据分析和可视化 学习技巧和注意事项:多做笔记,理解概念,注重实践。 第二个月: 学习重点:深入学习数学基础,包括统计学、线性代数和概率论;了解算法和模型中的监督学习和无监督学习。 推荐资源: 书籍:《概率论与数理统计》《线性代数及其应用》 在线课程:edX 上的“机器学习基础”课程 练习项目:使用监督学习算法进行数据分类预测 学习技巧和注意事项:通过实际案例加深对数学知识的理解,多做练习题。 第三个月: 学习重点:掌握神经网络基础,包括网络结构和激活函数;学习模型的评估和调优。 推荐资源: 书籍:《深度学习》 在线课程:Udacity 上的“深度学习入门”课程 练习项目:构建并优化一个简单的神经网络模型 学习技巧和注意事项:积极参与在线讨论,及时解决学习中的问题。 在整个学习过程中,您还可以: 体验 AI 产品,如 ChatGPT、文心一言等,了解其工作原理和交互方式。 掌握提示词的技巧,提高与 AI 的交互效果。 参与相关的社区和论坛,分享学习经验和成果。
2025-03-21
部署大模型的一体机有什么优势
部署大模型的一体机具有以下优势: 1. 语言翻译方面: 语境理解与适配:能够通过深度的上下文分析,理解语言背后的真正含义,避免词不达意和语境脱节的问题,尤其在处理隐喻、习语或文化特征的文本时,能更精准地捕捉并传达原文意图。 流畅自然的翻译输出:通过对大量自然语言数据的学习,能够生成更加流畅、自然且地道的翻译,接近母语水平,保持原文的语言风格和情感色彩。 灵活性与多场景适应:强大的适应性,能够根据不同的翻译场景灵活调整策略,在多场景翻译中表现得更具灵活性和精准度。 文化适配与行业专用翻译:能够深入理解语言背后的文化内涵,避免因文化差异导致的误解或偏差,在专业领域能提供更加专业且符合行业标准的翻译结果。 2. 模型部署方面: 内存优化:由于大模型参数众多,内存需求大,在实际部署时会进行模型压缩,使用内存占用更小的数据类型,如 16 位的浮点数,可直接减少内存使用。 解决传输瓶颈:在训练大模型中,CPU 与内存之间的传输速度往往是系统瓶颈,减小内存使用是首要优化点。 3. 硬件架构方面: 存算一体架构:运行几百亿个参数的大模型,存算一体架构是最佳选择,可避免数据搬运。 4. 知识结合方面: 大模型在通用知识方面表现出色,但对专业领域知识了解有限。将领域知识结合进大模型的方法包括重新训练、微调、RAG、关键词工程和加长 Context 等。目前在学术界,做深度学习的人偏向于用 RAG,做过搜索的人偏向于用 Long Context。
2025-03-19
如何根据文本内容从在线图片库、本地图片库中精准检索出与其文本内容相对应的图片?有没有对应的工作流推荐?
以下是根据文本内容为您整理的从在线图片库、本地图片库中精准检索对应图片的方法和工作流推荐: 在线图片库检索: 利用公众号搜索同行的封面图。例如,在微信中搜一搜相关关键词,如“Claude”,查看文章中的封面图。若正文里没有封面图,可使用壹伴浏览器插件的“查看封面”按钮(需会员),或者使用秘塔 AI 搜索工具,输入文章链接获取封面。工具链接:https://www.mgpaiban.com/tool/wxfm.html 。 本地图片库检索: 对于一些特定的设计工具,如星流一站式 AI 设计工具,其左侧图片案例板块具有图像筛选功能,包括根据正常生图参数进行推荐、推荐热门图片以及输入需求描述进行搜索。同时,还可以通过点击“发送到画布”将图像发送到“无限画布”中,或者进行生图参数的整体或单个调取。 在图像检索过程中,还涉及到一些其他相关操作,如视频理解模型测试、图像风格化转换、OCR 识别、图片分享工作流、智能抠图、画板操作与背景添加、品牌 LOGO 添加与自适应调整、图像流与工作流结合,以及在图像与文本处理工作中的调试与优化,包括获取文本信息与调整提示词、处理图像流与添加参数、解决排版与发布中的问题等。
2024-11-29
我输入模糊的图片,可以生成一副相对高清的图片,请问用什么AI工具
以下是一些可以将模糊图片生成相对高清图片的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。 另外,如果您想从游戏截图升级到 KV 品质,可以参考以下 AI 工具使用方法: 目前市面上有线上和线下本地部署的两种 AI 。线上的优势为出图速度快,不吃本地显卡的配置,且无需自己下载动辄几个 G 的模型,还能看其他创作者的制作的图片,但为了节约算力成本他们只支持出最高 1024X1024 左右的图,制作横板、高清等图片就会受限。线下部署的优势为可以自己添加插件,不卡算力,出图质量高于线上平台,但是使用期间电脑基本处于宕机状态,如果配置不高的话还会出现生成半天之后爆显存的情况,导致出图失败。 所以我们这里充分发挥线上和线下平台的优势。线上用于找参考、测试模型,线下作为主要的出图工具。在线上绘图网站的绘图广场上发现自己想要的画风,点击创作,会自动匹配创作的使用的模型 lora 和 tag。截取一小张游戏人物作为底图,目的是将线上平台有限的算力全部堆在人物身上。多批次、多数量地尝试不同的画风,得出最符合游戏的一款模型+lora 组合。最后在 C 站(https://civitai.com/ )上下载对应模型到本地,加载部署后就可以开始正式生图了! 关于 AI 去水印的工具,目前市面上有一些不错的选项: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,只需上传图片,选择水印区域,然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能,如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake:这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片,AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后,用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户,尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器:这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能,可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印,不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单方便。 这些工具各有特点,可以根据您的具体需求选择最适合您的去水印工具。
2024-11-29
我输入模糊的图片,可以生成一副相对高清的图片,请问用什么工具
以下是一些可以将模糊图片生成相对高清图片的工具和方法: 1. 图像高清修复,无损放大 N 倍: 整个流程分为输入原始图像、修复图像、放大并重绘图像三部分。 图像输入:添加 Load Image 节点加载图像,不建议上传大分辨率图片,以免处理时间过长。 图像高清修复:使用 Checkpoint 大模型如 Iceclear/StableSR 搭配 Stable SR Upscaler 模型,并设置合适的提示词,如正向:(masterpiece),(best quality),(realistic),(very clear),反向:3d,cartoon,anime,sketches,(worst quality),(low quality)(杰作),(最高品质),(逼真的),(非常清晰);3D,卡通,动漫,素描,(最差质量),(低质量)。 图像高清放大:使用 realisticVision 底膜,搭配提示词反推 node 和 tile ControlNet 提升画面细节感,再用合适的高清放大模型进行二次放大。 2. 星流一站式 AI 设计工具: 顶部图像编辑工具中的高清放大功能,支持最大尺寸为 4K(40964096)。 放大倍率:按照倍率进行放大。 放大参数:包括变化幅度、风格类型、细节丰富度、清晰度、相似度和提示词等。 3. 【SD】: 面部修复:可使用 GFPGAN 面部修复功能,将参数拉到 1 即可。 背景去除:需安装 REMBG 插件,模型选 u2net,可通过调整 Erode size、Foreground threshold、Background threshold 等参数去除黑边。还有专门的服装和动漫抠图模型。 您可以根据自己的需求和操作习惯选择适合的工具。
2024-11-29
现在中国可以使用的相对较先进的AI音乐制作网站,推荐3个
以下为您推荐 3 个中国可以使用的相对较先进的 AI 音乐制作网站: 1. UDIO.com:目前最先进的 AI 音乐生成平台之一,音质优异,人声和器乐质量极高,功能全面。支持上传音轨、REMIX、INPAINT 等高级功能,允许细致地控制音乐生成过程,但有一定技术门槛。 2. SUNO.ai:用户数量众多、广受欢迎的 AI 音乐生成平台。操作方便,支持多语言,能够一次生成完整曲长的音乐,但音质相对较差。 3. Microphonestudio.app:无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。
2024-10-28
AI 圆桌论坛,讨论者是通信公司技术专家,数字业务专家,初创企业智慧城市专家,听众是对AI了解相对一般的观众,可以讨论哪些话题
以下是一些适合在您所描述的 AI 圆桌论坛中讨论的话题: 1. AI 在通信领域的应用与挑战,例如如何提升通信网络的智能化、优化频谱资源分配等。 2. 数字业务中 AI 的创新应用和潜在风险,比如个性化推荐系统的优化、数据隐私保护等。 3. 初创企业在智慧城市建设中利用 AI 的机遇和困难,像是如何获取数据资源、应对技术人才短缺等。 4. 探讨具身智能在不同领域的发展前景,如机器人、教育等。 5. 大模型如何为具身智能带来变革,以及相关的技术突破和应用案例。 6. 分析 AI 对传统行业的冲击与重塑,以及如何应对这种变化。 7. 研究 AI 在教育领域的创新模式,如个性化学习、智能辅导等。 8. 讨论 AI 技术的监管政策和伦理道德问题。 9. 分享在不同场景下(如出海业务、创新教育等)AI 的应用经验和成果。 10. 展望 AI 未来的发展趋势及其对社会经济的影响。
2024-10-20
目前哪款文字转视频的AI工具又免费又相对好用?
以下为一些免费且相对好用的文字转视频的 AI 工具: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频,它是由 Stability AI 开源的 video model。 更多的文生视频的网站可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-03