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

怎么用把AI训练成自己的东西?

Answer

要将 AI 训练成自己的东西,可以参考以下方法:

  1. 像马斯克提到的,对于公开的推文数据可以合理使用,但不能使用私人的东西进行训练。同时,要注重数据的质量和使用方式,高质量的数据对于训练效果至关重要。
  2. 张梦飞的方法中,例如部署 LLama Factory 时,需要添加选中“identity”数据集,将训练轮数改成 15 等,并通过一系列操作进行训练和测试。但需要注意的是,训练大模型是复杂的过程,数据集和训练参数都会影响最终效果,需要反复调试和深入学习实践。
  3. 在写作方面,我们可以根据自身需求选择人类驱动为主,利用 AI 进行修改完善,或者先由 AI 生成内容再进行修改以符合自己的风格。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

马斯克xAI动员大会纪要

Brian Krassenstein一个快速的最后一个问题,你们计划如何利用Twitter的数据来进行x.ai的开发?Elon Musk我认为每个从事AI的大大小小的AI组织,都在非法地使用Twitter的数据进行训练。所以我们之前对请求进行了限制,就是在大约一个星期前的事情,因为我们的数据被人大量抓取。互联网档案馆也发生过类似的情况,一些公司将我们的所有档案都抓取了。他们试图在几天之内抓取每条推文。这让系统不堪重负,所以我们不得不采取行动。对于限制请求速率给大家带来的不便,我们表示歉意,但这是我们不得不做的,要不然Twitter就无法正常运行。我认为我们会像其他人一样使用公开的推文数据,当然不会使用任何私人的东西来进行训练。在某种程度上,我认为这是一个很好的用于文本训练的数据集,而且我认为对于图像和视频训练也是如此。因为在某一点上,你会发现人为创造的数据不够用。如果你看一下AlphaGo和Alpha Zero的对比,AlphaGo是通过训练所有人类下棋的数据获得的,而Alpha Zero则是通过与自己对弈并以100比0的成绩击败AlphaGo获得的。所以要在某个领域取得巨大的进展,我认为你需要让AI基本上生成内容并对其进行评估。这就是通往AGI(人工通用智能)的道路,也是一种自我生成内容的方式,实际上就是让它与自己对弈。很多AI是数据管理,实际上并不需要大量的代码行数。令人震惊的是,代码行数非常少,但数据的使用方式、使用的数据以及数据的信号噪声、数据的质量非常重要。这也是有道理的。如果你作为一个人想要学习一些东西,你只给他大量的废话,与给他少量高质量的内容相比,他在高质量的内容上的表现会更好,这是有道理的。阅读史上最伟大的小说要比阅读一堆垃圾内容更有意义。

张梦飞:用聊天记录把自己克隆成AI,分分钟化身为1V100的“时间管理大师” -- LLamaFactory部署与微调大模型应用教程

1.再添加选中“identity”数据集。1.训练轮数改成15,其他的都暂时不动。2.点击「预览命令」,无报错后,点击「开始」,开始训练。1.选择chat页,点击「检查点路径」,选择刚才训练Lora的输出目录名称,然后点击加载模型。加载完成后,在下方输入问题,测试大模型。可以问AI,他是谁。他应该会回答你,你设置的名字。这里需要说明下:训练大模型是一个需要反复调试的复杂过程,数据集和训练参数都会影响最终的训练效果,本次旨在带大家体验和跑通流程,模型的调优需要大家更深入的去学习和实践。

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

So,let’s consider AI and writing.I’ve written an article about how AI might transform the essay and another article about AI and the future of writing.In it,I described how we might integrate AI into each part of the writing process.We will need to pick and choose how we use AI within each writing piece we create.We might start from a place where we are human-driven first and use AI to modify what we are doing.I write out my blog posts from scratch but I will use some auto-fill and some Grammarly feedback to improve it.I might even go to AI to help define a concept.But it is human-driven and AI informed.Our voice with a megaphone and then an arrow pointing to AI to modify it(with a brain that has AI-like nodes)Sometimes,though,I might want to start with an AI piece of writing that I then modify to make my own.Here’s an example of a time I began with AI and changed it to fit my voice.I began with a writing prompt of my own:From there,I had the AI create a response.Here’s what it came up with.Note that this isn’t bad but it is cliche.Parts of it feel derivative.But it also doesn’t fit my voice or personality.It’s too violent and even cynical.So,I modified it to make it my own.My parts are in bold.Take over the world.But maybe start out small.Perhaps an exoplanet?Or just take over Fresno.Yeah,start out small with Fresno and then go big.Steal the moon.I mean,not our moon,of course.I need the moon if I’m going to keep surfing.I’m thinking maybe Titan or Io?Perhaps Callisto?Nobody ever pays attention to Callisto.Create a shrink ray but one that only makes clothes shrink so that everyone in Fresno thinks they gained ten pounds overnight.

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
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
这个网站的作用是什么?是通过这个网站更好的使用训练AI吗?
WaytoAGI 网站具有以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,可按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,能复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 总之,WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联,希望成为您学习 AI 路上的好助手。
2025-04-13
想自学ai训练师 推荐哪个视频去学习
以下是为您推荐的自学 AI 训练师的视频: 1. 3 月 26 日|自由讨论|离谱视频切磋大会 猫先生介绍自己的背景和擅长领域 AI 学习与实践的重要性 AI 交流会:分享项目经验和技能 讨论比赛规则和资源分配 AI 工具学习与合作 广州 AI 训练师叶轻衣分享使用 AI 工具的经验和想法 组队提升工作效率 AI 技术在 3D 动画制作中的应用与优势 链接:https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnc915891t51l64uyonvp2?t=0 2. AI 大神 Karpathy 再发 LLM 入门介绍视频 神经网络训练的目标:训练神经网络的目标是让模型学习 token 在序列中彼此跟随的统计关系,即预测给定上下文(token 序列)后,下一个最有可能出现的 token。 Token 窗口:训练时,模型从数据集中随机抽取固定长度的 token 窗口(例如 8000 个 token)作为输入。 神经网络的输入与输出:输入为 Token 序列(上下文),输出为预测下一个 token 的概率分布,词汇表中每个 token 都有一个概率值。 随机初始化与迭代更新:神经网络初始参数是随机的,预测也是随机的。训练过程通过迭代更新参数,调整预测结果,使其与训练数据中的统计模式相匹配。 损失函数与优化:训练过程使用损失函数来衡量模型预测与真实 token 的差距。优化算法(如梯度下降)用于调整参数,最小化损失函数,提高预测准确率。 神经网络内部结构:Transformer 包含注意力机制和多层感知器等组件,能够有效地处理序列数据并捕捉 token 之间的复杂关系。 链接:无
2025-04-12
想自学ai训练师
如果您想自学成为 AI 训练师,以下是一些相关的知识和建议: 一、AI 训练的基本概念 训练是指通过大数据训练出一个复杂的神经网络模型。这需要使用大量标记过的数据来训练相应的系统,使其能够适应特定的功能。训练过程需要较高的计算性能,能够处理海量的数据,并具有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。 二、相关领域的知识 1. 机器学习:机器学习是人工智能的一个分支,是实现人工智能的途径之一,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 2. 自然语言处理:自然语言(NLP)认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系,然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言,是人工智能和语言学领域的分支学科。 三、学习资源和实践 您可以参考以下的一些资源和实践方式: 1. 参加相关的线上交流会,例如 3 月 26 日的自由讨论活动,其中会分享项目经验、技能以及使用 AI 工具的经验和想法。 2. 了解一些健身的 AI 产品,如 Keep(https://keep.com/)、Fiture(https://www.fiture.com/)、Fitness AI(https://www.fitnessai.com/)、Planfit(https://planfit.ai/)等,虽然这些主要是健身领域的应用,但也能帮助您了解 AI 在不同场景中的应用和创新。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-12
如何训练一个AI 阅读教练
训练一个 AI 可以类比为培养一位职场新人,主要包括以下三个阶段: 1. 规划阶段:明确目标 确定 AI 的具体任务,比如结构化外文精读等。 将任务拆解为可管理的子任务。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段:实战指导 搭建工作流程。 为每个子任务设置清晰的操作指南。 像指导新员工一样,手把手引导 AI 完成任务,并及时验证其输出质量。 3. 优化阶段:持续改进 通过反复测试和调整,不断优化 AI 的性能。 调整工作流程和 Prompt 配置,直到 AI 能稳定输出高质量的结果。 当前大模型在处理多步骤复杂任务时存在明显局限,比如在“数据分析图表、剧情游戏”或“本文结构化外文精读”等任务中,仅依靠单一 Prompt 指令难以稳定执行,现阶段的 AI 更像缺乏独立解决问题能力的职场新人,需要遵循指引和给定的流程才能完成特定任务。如果您已经完全了解上述内容,不妨自己设定一个任务目标,动手构建一个专属于自己的 AI 。
2025-04-11
模型训练的基本名词和方法
以下是关于模型训练的基本名词和方法的介绍: 基本名词: 1. 过拟合&欠拟合:过拟合和欠拟合都是不好的现象,需要加以控制以让模型达到理想效果。解决方法包括调整训练集、正则化和训练参数等,过拟合可减少训练集素材量,欠拟合则增加训练集素材量。 2. 泛化性:泛化性不好的模型难以适应其他风格和多样的创作。可通过跑 lora 模型生图测试判断泛化性,解决办法与过拟合和欠拟合类似,从训练集、正则化、训练参数等方面调整。 3. 正则化:是解决过拟合和欠拟合情况、提高泛化性的手段,给模型加规则和约束,限制优化参数,有效防止过拟合,提高模型适应不同情况的表现和泛化性。 方法: 1. 全面充分采集训练素材:例如在角色训练素材中,应包含各种角度、表情、光线等情况的素材,确保模型具有较好泛化性。 2. 图像预处理:对训练素材进行分辨率调整、裁切操作,并对训练集进行打标签处理。 3. 参数调优:尽量将训练时长控制在半小时左右,过长易导致过拟合,通过调整参数控制时长。 4. 观察学习曲线:通过观察学习曲线来调整训练素材和参数。 5. 过拟合&欠拟合处理:测试训练好的模型,观察过拟合和欠拟合问题,进一步通过调整训练素材和正则化等手段优化。 此外,在模型训练中还需注意: 1. 数据集获取渠道:可通过网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等,原则是根据生成图的需求找对应数据集,要清晰、主体元素干净、风格统一。 2. 数据集处理:包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率,更重要的是写标注。 3. 设置模型触发词:可自定义,完整形式可以是一句话,建议以王 flags 模型为主。 4. 统一标注风格与应用场景:例如未来高科技 3D 天然风格,用于互联网首页图像等,并概括主题内容、描述物体特征等。 5. 利用 GPT 辅助描述并人工审核:让 GPT 按要求描述,人工审核修改。 6. 模型训练的准备与流程:完成数据集描述后进入训练流程,选择模型训练分类和数据集,创建并上传数据集压缩包,注意数据名与图片命名一致。选择训练模式和参数,新手选用普通基础模式,训练集质量重要,训练参数中总步数与训练集图片数量相关,触发词设定要避免概念混乱。
2025-04-09
Lora训练
以下是关于 Lora 训练的详细步骤: 创建数据集: 1. 进入厚德云模型训练数据集(https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset)。 2. 在数据集一栏中,点击右上角创建数据集。 3. 输入数据集名称。 4. 可以上传包含图片+标签 txt 的 zip 文件,也可以只有图片没有打标文件(之后可在 C 站使用自动打标功能),或者一张一张单独上传照片,但建议提前把图片和标签打包成 zip 上传。 5. Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,例如:图片名“1.png”,对应的达标文件就叫“1.txt”。 6. 上传 zip 以后等待一段时间。 7. 确认创建数据集。 8. 返回到上一个页面,等待一段时间后上传成功,可以点击详情检查,预览到数据集的图片以及对应的标签。 Lora 训练: 1. 点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。 2. 选择数据集,点击右侧箭头,会跳出所有上传过的数据集。 3. 触发词可有可无,取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。 4. 训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数。如果不知道如何设置,可以默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数。 5. 可以按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需要消耗的算力。 6. 然后等待训练,会显示预览时间和进度条。 7. 训练完成的会显示出每一轮的预览图。 8. 鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有个生图,点击会自动跳转到使用此 lora 生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 此外,还有一些相关的补充内容: Flux 的 Lora 训练准备: 需要下载几个模型:t5xxl_fp16.safetensors、clip_l.safetensors、ae.safetensors、flux1dev.safetensors。 注意: 1. 不使用的话它们放到哪里都可以,甚至放一起一个文件夹,只要知道“路径”,后面要引用到“路径”。 2. 因为是训练,不是跑图,训练的话,模型就用 flux1dev.safetensors 这个版本,编码器也用 t5xxl_fp16.safetensors 这个版本最好。 下载脚本和安装虚拟环境: 1. 下载脚本: 夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/ddf85bb2ac59 百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1pBHPYpQxgTCcbsKYgBi_MQ?pwd=pfsq 提取码:pfsq 2. 下载完解压,在文件中找到 installcnqinglong.ps1 这个文件,右键选择“使用 PowerShell 运行”,新手的话这里就点击“Y”,然后等待 1 2 小时的漫长下载过程,下好了之后最后会提示是否下载 hunyuan 模型,选择 n 不用下载。 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型: 1. 在 lora 训练器的根目录下,点击【A 强制更新国内加速】,跑完即可关闭窗口。 2. 双击【A 启动脚本】,请保持终端一直运行,不要关闭。出现下列代码即为启动成功。 3. 滚动至最下点击【LoRA 训练】或者直接点击左侧菜单【LoRA 训练】。
2025-03-30
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
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
有哪些公司主要做数据处理,比如把文档转化成ai可理解的东西
以下是一些主要从事数据处理,将文档转化为 AI 可理解内容的公司: 在基础模型领域,有 OpenAI、Google、Cohere、AI21、Stability.ai 等公司,它们在构建大型语言模型方面展开竞争。此外,还有新兴的开源选项如 Eleuther。 像 Hugging Face 这种共享神经网络模型的社群,在软件 2.0 时代可能成为智慧的枢纽和人才中心。 还有一些独立应用公司,例如 Jasper(创意文案)、Synthesia(合成语音与视频)等,它们涉及 Creator&Visual Tools、Sales&Marketing、Customer Support、Doctor&Lawyers、Assistants、Code、Testing、Security 等各种行业。
2025-03-25
ai可以生成哪些东西
目前的 AI(主要指生成式 AI 技术)可以生成多种内容,包括但不限于: 1. 文字:如文章、博客、程序代码、诗歌、对话聊天、翻译、阅读理解、推理等。 2. 声音:例如语音合成。 3. 图像:涵盖写实、油画、超现实、写意等多种风格,可应用于商品设计、商标设计、UI 界面设计、家装设计等领域。 4. 视频: 5. 3D 模型: 生成式 AI 能够接受和理解各种不同的输入和数据,并根据这些生成相应的内容。其软件使用复杂的机器学习模型,根据先前的单词序列或图像描述预测下一个单词或图像。但这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力,目前在很大程度上仅限于大型科技公司。
2025-03-24
请主要介绍你平台,我在此平台如果更好学到关于AI的东西
WaytoAGI(通往AGI之路)是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,具有以下特点和优势: 1. 社区介绍: 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的AI工具、应用、智能体和行业资讯。 拥有丰富多样的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。 定期组织实践活动,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。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了大型共创项目。 在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过100万用户和超千万次的访问量。 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因AI而强大,目前合作过众多公司和产品。 2. 基础通识课: 介绍了AI技术的发展与应用,包括流式训练方式提升训练速度和质量、多种AI生成工具、端侧大模型的特点、AI工程平台等。 对coach平台的应用进行了说明,包括新手教程、文档、创建智能体、调用工作流节点和prompt构建提示词、调用插件等。 介绍了模型社区,包括为大模型提供服务的平台、按任务划分的模型库等。 为后续AI建站做预告。 3. 新手学习AI的方法: 了解AI基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习:AI领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,掌握提示词技巧。 实践和尝试:实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品,知识库有实践作品和文章分享。 体验AI产品:与如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人互动,了解工作原理和交互方式。
2025-03-17
有mp3转文字的东西吗
目前有多种工具和软件可以实现 MP3 转文字的功能。一些常见的包括: 1. 讯飞听见:具有较高的语音识别准确率。 2. 网易见外工作台:提供多种语言的语音转文字服务。 您可以根据自己的需求选择适合的工具。
2025-03-10