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分析 ChatGLM在文生视频领域的应用产出
ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一,其地址为:。经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化,针对中文问答和对话有出色表现。 此外,还有基于 ChatGLM6B 的 VisualGLM6B,地址为:。它是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数。图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对,与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 在文生视频领域,ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力,为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持,但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。
2024-10-30
ChatGLM视频表现有何特色,优劣分析一下
ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一,具有以下特色: 1. 针对中文问答和对话进行了优化,能更好地处理中文语境下的任务。 2. 经过约 1T 标识符的中英双语训练,并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 其优势包括: 1. 在处理中文相关的任务时表现出色,能提供较为准确和有用的回答。 然而,目前可能存在的不足暂未在提供的内容中有明确提及。但一般来说,与其他先进的语言模型相比,可能在某些复杂场景下的表现还有提升空间。
2024-10-30
ChatGLM在生成视频上表现如何
目前 ChatGLM 主要侧重于自然语言处理和文本生成,在生成视频方面的能力相对有限。它并非专门为视频生成而设计的模型。
2024-10-30
ChatGLM是谁开发的
ChatGLM 是由清华大学开发的。它是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,底座是 GLM 语言模型。其相关项目地址为: 。
2024-10-30
ChatGLM开发者团队介绍
ChatGLM 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,底座是 GLM 语言模型。其相关信息如下: 地址: 简介:中文领域效果最好的开源底座模型之一,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 此外,基于 ChatGLM 还有在垂直领域微调的模型,如医疗领域的 MedChatGLM,其地址为: 。
2024-10-30
ChatGLM简介
ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一。其地址为: 。经过约 1T 标识符的中英双语训练,辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持,针对中文问答和对话进行了优化。
2024-10-30
介绍一下智谱清言
智谱清言是由智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,其基础模型为 ChatGLM 大模型。 模型特点: 工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科方面与其他第一梯队模型相比稍显不足。 适合应用: 场景广泛,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。 在较复杂推理应用上效果不错。 广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 访问方式: PC 端: 移动端: 小程序端:搜索【智谱清言】进入【清影】智能体 在中国 AI 领域,智谱 AI 的模型具有开创性,其背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化。产品设计对标 ChatGPT,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。
2024-10-30
A:乙好赌,一日为还赌债,将妻子甲的祖传戒指偷出卖给同事丙,且谎称妻子同意出卖。丙将戒指送给女朋友丁作为定情礼物。甲得知,要求丁返还,丁不同意,发生纠纷。问:戒指归谁所有? B:乙从甲家窃得戒指一只,在路边以低价卖给了丙,丙送给了女朋友丁作为定情礼物。 甲丁碰巧为一个单位,甲看出戒指是自己丢失的,要求丁返还,丁不同意,发生纠纷。问:戒指归谁所有? 请根据民法典给出依据
很抱歉,您提供的内容中没有与您所询问的关于戒指归属问题相关的依据。民法典中对于此类财产归属问题通常会考虑财产的来源、交易的合法性以及善意取得等因素。在您描述的第一种情况中,乙未经甲同意擅自出卖甲的祖传戒指,丙并非善意取得,因为乙谎称妻子同意出卖,所以戒指应归甲所有。在第二种情况中,乙盗窃甲的戒指并卖给丙,丙的取得也是非法的,丁不能基于丙的赠与而合法拥有戒指,戒指仍归甲所有。
2024-10-30
学习AI
以下是为新手提供的学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 2. 体验 AI 产品,与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 五、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI,还有以下建议: 1. 从编程语言入手学习,可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-10-30
有对建筑规范在行得AI吗
以下是一些能够在建筑规范方面提供帮助的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果,保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-10-30