强化学习是机器学习领域的一个重要分支，能在多个领域发挥作用： 1. 游戏方面：如 DeepMind 的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军，以及 OpenAI 的 Dota 2 AI 在电子竞技比赛中战胜职业选手，能帮助智能体学习复杂策略和行为，超越人类表现。 2. 机器人学领域：应用于机器人控制、导航和自主学习，使机器人能在复杂环境中自主执行搬运物品、避障导航、飞行控制等任务。 3. 自动驾驶领域：用于自动驾驶汽车的控制和决策，使其能在复杂道路环境中保持安全驾驶，规避障碍物，遵守交通规则。 4. 推荐系统方面：用于个性化推荐，通过学习用户行为和喜好，智能推荐合适内容，提高用户满意度和留存率。 5. 自然语言处理领域：应用于对话系统、机器翻译、文本摘要等，使模型生成更符合人类语言习惯的文本，提高语言理解和生成质量。 6. 资源管理领域：用于优化资源管理问题，如数据中心的能源管理、通信网络的流量调度等，实现资源高效利用，降低成本，提高性能。 7. 金融领域：用于股票交易、投资组合优化等，帮助智能体根据市场变化调整投资策略，实现收益最大化。 神经网络流行起来后，人们设计了利用神经网络进行强化学习的办法，如解决平衡运动着的平台上的棍子等经典问题。 为简化强化学习问题和解决方案，通常会简化环境，使智能体只了解对决策重要的细节。整个学习问题是探索环境和经过一个又一个的状态来尝试最大化智能体所得到的奖励，直到达到目标状态，比如从 A 驾驶到 B、赢得国际象棋比赛、通过聊天解决客户问题等。

以下是一些关于 ComfyUI 算力的相关信息： 云平台： 揽睿：云平台，邀请链接为 https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 ，WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长。 百度飞桨：云平台，邀请链接为 https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter ，新注册 2 个小时。点这里登记一下 https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnYyxqAWdsFq5qBso8mDsOjg?iframeFrom=docx&ccm_open=iframe ，明天给大家发放 50 小时的算力。 阿里云 PAI Artlab：云平台，直达地址为 https://x.sm.cn/5hd9PfM ，登录后右上角领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw 。 onethingai：邀请链接为 https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 。 以云平台揽睿为例，搭建 ComfyUI 的步骤： 1. 进入「应用启动器」页面，选择「comfyui 官方启动器」，点击「部署」按钮，点击「立即创建」，会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻，无需其他任何操作，等待「打开应用」按钮可点击后，点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。

以下是为您整理的关于 AI 简历筛选器的相关信息： 1. 有多种帮助 HR 筛选简历的 AI 工具，例如： 行业新闻 AI 生成与自动推送的工作流。 小红书 AI 生成的工具。 Newsletter AI 生成的工具。 可以运行但存在 bug 的代码编写的工具。 2. 一些具体的 AI 简历筛选工具及特点： ResumeMatcher：AI 驱动的开源简历优化工具，提供智能关键词匹配、深入分析见解，提升简历通过 ATS 筛选的几率。采用 FastEmbed 计算简历与职位匹配度，结合 textacy 提取核心术语，精准优化简历内容。链接： 飞书多维表格的 AI 功能：能够完美解决简历筛选的各个问题，支持批量操作，无识别 PDF 文件的限制。 3. 相关分享文章： 微信公众号文章《我如何让 AI 一口气筛选 300 份校招简历》，链接： ，作者分享了使用不同 AI 工具筛选简历的过程和感受。

以下是一些可以去除视频水印的 AI 工具： 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。 4. 剪映：使用剪映工具，创建一个黑屏贴纸，把水印遮住。缺点是会损失一部分视频画面。导出后视频时再把黑边部分裁掉即可，一般 19801080 的画面，遮完水印之后差不多是 1980920。 5. 在线体验工具： ，测试表现出色，多厚的水印都能轻松去除，去水印效果极为干净。 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。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是即梦 AI 的详细教程： 1. 图片生成： 打开即梦 AI 官网：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 2. 视频生成 V1.2 教程： 新版本可控性增强不少。 时长：增加了时长，最长可达 12s 。 首尾帧：首尾帧权重超强优化，输入 prompt 可精准控制过渡效果。 运镜控制：新增移镜、摇镜，并支持三档运镜幅度设定。 模式：标准模式，流畅模式。 即梦 AI 是剪映旗下类 Sora 的工具，原名 Dreamina，已于 2024 年 5 月正式改名为“即梦”。其优点包括在动效方面采取激进策略，对画面识别准确，人物微表情、汽车行驶等画面表现出色，首尾帧相连功能优秀，对简单画面有不错的表现力，人物面部特写惊艳等。缺点有精度不够，后期需用超分工具放大，画面稳定性不足，动效丰富导致画面易“出轨”，输出视频存在掉帧问题，运动幅度不能过大等。总体 3 6s 的生成长度一般。 相关文章报道： AI 产品评测|字节剪映 Dreamina 一手测评 https://mp.weixin.qq.com/s/2fSEEZtS5DGnZ7RmW4hiA Dreamina，字节的 Sora 时刻要来了！ https://mp.weixin.qq.com/s/E1D0uG_Bk0fNkCK70ANzg 关注「烧拍 AI」可了解更多 AI 资讯。

以下是一些常见的 prompt 管理工具和相关网站： PromptPal： 开发指向： 特点： 专为 AI 领域中的初创公司和个人开发者设计。 作为集中化平台，便于在 AI 项目中管理提示，实现无缝协作和工作流程优化。 支持本地部署和云原生，架构轻量级。 简易设置，可通过 Docker 快速部署。 集成多种数据库解决方案。 提供 SDK 支持，简化不同语言的集成过程。 具备提示跟踪与分析功能。 提供协作工具。 ChainForge： 开发指向： 特点： 开源的可视化编程环境，用于测试大型语言模型的提示。 支持多模型测试，可同时查询多个 LLMs。 能进行响应质量比较，在不同提示、模型和设置之间比较。 可设置评估指标，可视化结果。 支持多对话管理，测试模板参数。 Promptknit： 网站： 文本类 Prompt 网站： LangChain Hub：提示词管理工具，LangChain 推出的提示词上传、浏览、拉取和管理的工具， 微软 Prompt Flow：微软发布的开源 LLM 开发工具集，简化基于 LLM 的人工智能应用程序的端到端开发周期， 未来力场：对 OpenAI 官方文档清晰解读， 其他 Prompt 相关网站： FlowGPT：国外最大的 prompt 站，内容全面，更新快， PromptPort（支持中文）：AI Prompt 百科辞典，聚合市场上大部分优质的 prompt 词库， Learning Prompt：详尽的 Prompt 学习资源，包括 ChatGPT 和 MidJourney， ChatGPT Shortcut：提供众多 ChatGPT 提示词使用模板， ClickPrompt：轻松查看、分享和一键运行模型，创建 Prompt 并与他人分享， Prompt Extend：让 AI 帮你自动拓展 Prompt，

以下是关于 FlashMLA 的相关信息： FlashMLA 是一款专为英伟达 Hopper 架构 GPU 优化的高效解码内核。 高度提升 H800 GPU 的性能，在 H800 上实现 3000 GB/s 内存带宽及 580 TFLOPS 的计算性能。 针对大语言模型解码过程进行深度优化，重构内存访问和计算流程，提升变长序列处理的效率。 具有分页 KV 缓存（块大小 64），支持 BF16。 使用要求：Hopper GPU、CUDA 12.3 及更高版本、PyTorch 2.0 及以上版本。 地址：https://github.com/deepseekai/FlashMLA 关于 FlashMLA 有以下相关报道： 2 月 24 日的《》介绍了其是针对 NVIDIA Hopper 架构的高效 MLA 解码内核，优化了长序列的推理速度，核心在于多头潜在注意力（MLA）加速解码，支持动态序列，能完美应对复杂输入。

AI 是一种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说，可以将其视为一个黑箱。 从人类文明的传说和古老哲人的智慧中，可以寻找到与 AI 相处的原则。当希望 AI 实现愿望时，要通过清晰的语言文字压缩其自由度，明确告知任务、边界、目标、实现路径方法以及所需的正确知识。 从其发展历程来看，计算机科学和人工智能之父图灵在 1950 年的论文中提出了“图灵测试”的方法，用于判断机器是否具有智能。如今，像 ChatGPT 这样的 AI 产品在交流体验上已经非常接近与正常人类的交流，尽管学术界对其是否通过图灵测试仍存在争议，但很多人认为目前的 AI 产品已经达到了较高的智能水平。 简单来说，现在的 AI（主要是生成式 AI 技术）可以接受和理解各种不同的输入和数据，并生成包括文字、声音、图像、视频、3D 模型等多种多样的内容。可以把 AI 当人看。

前馈神经网络、循环网络和对称连接网络的区别如下： 1. 前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。若有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数，通过一系列变换改变样本相似性。 2. 循环网络：在连接图中存在定向循环，意味着可以按箭头回到起始点。它们具有复杂的动态，训练难度较大，但更具生物真实性。目前如何高效地训练循环网络正受到广泛关注，它是模拟连续数据的自然方式，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，且在每个时间片段使用相同权重和输入，能长时间记住隐藏状态信息，但难以训练其发挥潜能。 3. 对称连接网络：有点像循环网络，但单元之间的连接是对称的（在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更易分析。没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”，有隐藏单元的则称为玻尔兹曼机。 当前的大语言模型通常基于 Transformer 架构，它属于前馈神经网络的一种变体。这种架构流行的原因包括：能够处理长序列数据、并行计算效率高、具有强大的特征提取和表示能力等。

神经网络从架构上主要有以下几种类型： 1. 马尔科夫链：用于文本生成。 2. 循环神经网络（RNN）：可应用于文本生成。 3. 长短时记忆网络（LSTMs）：在文本生成等领域发挥作用。 4. Transformer：当今最流行的模型大多基于此架构，包括流行的大型语言模型，如 GPT3、GPTJ 或 BERT 等。 5. Encoderonly：适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 6. Encoderdecoder：同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用例包括翻译和摘要，代表是 Google 的 T5。 7. Decoderonly：更擅长自然语言生成任务，众多 AI 助手采用此结构。 当前流行的大语言模型，如 GPT3、ChatGPT 等，多采用 Decoderonly 架构的神经网络。这种架构更为流行的原因在于：它更擅长自然语言生成任务，能够根据用户输入生成相应的内容。同时，Transformer 架构具有延长的注意力广度，能够更好地处理长序列数据，提高模型的性能和表现。