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深度|红杉重磅发布:2024 AI 50 榜单 (全网最全)
红衫发布的2024年AI 50榜单展示了生成式AI如何改变企业生产力。榜单揭示了AI领域的扩大趋势,企业综合生产力工具、创意软件、基础设施等领域公司数量增加。AI正推动企业创新和降本增效,从工作流程自动化到用户体验革新,再到AI Agent,引领企业走向智能高效未来。榜单显示,AI应用领域正在快速进化,未来有望看到围绕AI功能重新设计的UX和UI。同时,AI将改变成本结构并提高生产力,带来更好的教
生成式AI
榜单
AI应用
2024-04-14
2024-04-14
心理
万字长文,大语言模型如何宣告心理学的死亡?
在这篇文章中,我们将探讨人工智能心理学中制约领域发展,盘旋上空的三个幽灵:行为主义的遗留,相关性的困惑,以及隐性知识的挑战。每一个幽灵都暗指传统心理学曾经忽略的问题,本文将从大语言模型的视角提供新的见解。
大语音模型
2024-04-12
2024-04-12
AGI
通往AGI之路,提示词入门
本文介绍了提示词的概念、重要性和学习资源。提示词是输入给AI模型的文本和短语,用于指导模型生成相应的文本输出。写好提示词需要一定的技巧,不同的提示词可能导致不同的输出结果。因此,学习如何编写有效的提示词对于利用AI模型非常重要。文章推荐了一个适合初学者上手的中文教程,并鼓励大家共同学习和进步。
AGI
提示词
2024-04-12
2024-04-12
教程
用so-vits-svc-4.1进行音色转换的极简教程!
本文介绍了如何使用so-vits-svc项目进行声音转换,包括歌声和普通讲话。详细介绍了声音转换的步骤,包括声音处理、主模型训练和推理。同时提供了详细的操作指南,包括如何使用Slicer-gui进行人声分离、如何在autodl.com租用服务器进行模型训练、如何进行模型推理等。最后提醒用户注意处理数据的重要性,并提供了命令行推理的示例命令。
so-vits-svc
音色转换
教程
2024-04-12
2024-04-12
Logo
如何用AI做LOGO?
本文介绍了生成式AI在创作领域的应用,包括写作、绘画和Logo设计等方面。以Stable Diffusion为例,介绍了AI绘画工具的使用方法和推荐底模,同时提供了两个Logo专用LoRA的推荐和相应的提示词。文章指出,使用AI创作需要一定门槛,但熟练后可以快速实现想要的创作效果。最后强调,AI生成的文字效果稍差,需要结合其他工具进行后期修整。
Stable
Diffusion
文生图
2024-04-12
2024-04-12
几个对我影响很大的统计学模型
文章介绍了四个统计模型在日常生活和工作中的应用:1)37%规则,用于决策时找到最优选择;2)贝叶斯方法,通过更新信念形成更精确的判断;3)一天情绪地图,帮助理解一天中情绪变化的模式;4)幸存者偏差,提醒我们在评估成功时要考虑失败的案例,避免偏差。这些模型在寻找停车位、招聘员工、看电影评价、买二手车等方面都有实际应用。
统计学
大模型
2024-04-12
2024-04-12
OpenAI
被时代选中的智谱 AI:成为 OpenAI,超越 OpenAI
智谱AI是一家从清华大学计算机系知识工程实验室衍生出的创业公司,专注于大型预训练模型的研发和应用。公司凭借在人工智能领域的深厚积累和独特优势,积极投入大模型的研发,并在通用大模型领域取得了显著成果。 智谱AI的发展路径既受到技术因素的影响,也受到市场和社会环境的影响。在技术方面,公司始终坚持自主创新,通过不断研发和优化算法,提升模型的性能和效率。同时,公司也积极关注市场需求,将研究成果应用于实际项目中,推动商业化进程。 智谱AI与OpenAI在大型模型领域有着相似的目标和方向,但两者在实现路径和商业模式上有所不同。智谱AI更注重商业化和实际应用,而OpenAI则更多依赖于资本支持和大公司的合作。这种差异使得两家公司在大型模型领域形成了不同的竞争态势。 在商业化方面,智谱AI主要面向企业和机构的B端用户提供服务。公司通过提供高质量的大型预训练模型和应用解决方案,帮助企业提升智能化水平和竞争力。同时,公司也积极探索开源和商业化并存的模式,推动大型模型技术的普及和发展。 随着大型模型技术的不断成熟和应用场景的日益丰富,智谱AI面临着越来越多的挑战和机遇。未来,公司将继续加大研发投入,优化模型性能和效率,拓展应用领域和市场空间。同时,公司也将积极寻求与国内外优秀企业和机构的合作,共同推动大型模型技术的发展和应用。
智谱
AI
2024-04-12
2024-04-12
Prompt
prompt必须知道的26条军规
本文介绍了Prompting工程的本质,即通过设计特定的提示(Prompt),将下游任务转化为预训练任务,从而挖掘出预训练语言模型的潜力。Prompting工程认为预训练模型很好,因此使用各种“勾引”的方法,让大模型给出更为准确或有深度的答案。同时,本文也提到了Prompt的创新突破,即来自阿拉伯联合酋长国阿布扎比的大学的学者提出的26条Prompt军规,旨在简化查询和提示大型语言模型的过程。这些军规可以划分为五个层次,包括提示结构和清晰度、具体性和信息、用户互动和参与度、内容和语言风格以及复杂任务和编码提示。此外,本文还介绍了Prompt工程的指导性原则,包括简洁与清晰、语境相关性、任务对齐、避免偏见和逐步提示等。最后,本文强调了Prompt的重要性,即如果输入(Prompt)设置得当,模型就能给出更为准确或有深度的答案。
prompt
大模型
2024-04-12
2024-04-12
Midjourney
MidjourneyV6高级提示词技巧(人物篇)
本文介绍了Midjourney创意总监Nick为用户准备的MidjourneyV6提示词书写模板。该模板详细描述了V6提示词的各个模块及注意事项,包括设定主要场景、描述细节、描述背景设定和探索风格和媒介等。与之前的版本相比,V6在语言理解能力上更强,因此要求用户正确使用标点、句法和语法。文章还提供了具体的提示词示例,以及V6风格总结提示,帮助用户更好地理解和使用V6。
Midjourneyv6
文生图
提示词
2024-04-12
2024-04-12
ChatGPT
什么是ChatGPT?
ChatGPT是一种由美国人工智能研究公司OpenAI研发的自然语言处理模型,通过构建神经网络学习和模拟人类语言处理过程,具有广泛的应用前景,包括智能客服、文本创作、机器翻译、问答系统等。ChatGPT的基本原理是生成式预训练转化器,将输入语言序列转换为输出语言序列,其核心是Transformer转换器。随着人工智能技术的不断发展,ChatGPT在未来将会有更多的应用前景,如医疗、教育、商业等领域。
ChatGPT
OpenAI
大模型
2024-04-11
2024-04-11
Stable Diffusion
超级干货,自学stable diffusion,看完这篇就够了
这篇文章主要介绍了Stable Diffusion(SD)的四个主要方面:如何写提示词、模型下载、实用插件以及ControlNet插件的详细讲解。首先,文章解释了如何编写有效的提示词,包括正向和反向提示词的使用,以及如何调整提示词的权重。其次,文章提供了几个常用的模型下载网站,并解释了模型的分类和安装位置。接着,文章介绍了一些实用的SD插件,包括Tag自动补全、图库浏览器、WD1.4 Tag反推插件、简体中文语言包等,每个插件都有其独特的功能和使用方法。最后,文章详细讲解了ControlNet插件的使用方法和应用场景,包括线稿上色、小色稿成稿、动作提取和线稿提取等。
Stable
Diffusion
文生图
2024-04-11
2024-04-11
Prompt
今天分享一个官方的高级的做数据分析的prompt提示词
文章介绍了GPT Plus账号中的“Code Interpreter”(后更名为“Data Analysis”)功能,它能上传数据文档(如excel或csv文件),编写并运行Python代码来处理数据,并直接输出各种数据图表结果。这一功能的强大之处主要依赖于AI大模型的prompt提示词。文章分享了一套用于实现AI Agent能力的Code Interpreter的底层提示词,并强调其在数据分析方面的顶尖能力。这套提示词对于学习者和实践者都有很高的参考价值。
prompt
提示词
2024-04-11
2024-04-11
ChatGPT
一个完整Prompt让ChatGPT自动生成短视频制作脚本
ChatGPT为产品售卖提供创新性解决方案,通过Prompt快速生成短视频脚本,展现产品特点、满足目标受众需求,并巧妙融入优惠信息,助力企业成功营销。脚本包含拍摄要求和分镜脚本,以markdown格式输出,涵盖镜头、时间、对话和画面等细节,实现精准营销。
ChatGPT
Prompt
视频
2024-04-11
2024-04-11
教程
SD入门教程二:文生图基础用法(提示词)
这篇文章介绍了如何使用Stable Diffusion(SD)生成图片,包括写提示词的基本原则、模板和方法,以及如何通过调整提示词来控制生成图片的效果。文章还提到了学习prompt的方法和一些必须知道的知识,如正向提示词、反向提示词、提示词之间的分隔和权重控制等。此外,文章还介绍了SDUI文生图主界面,包括主要功能导航栏、提示词编写区域、图像模型、VAE和CLIP设置区域、采样器选择和Septs设置、插件及画面分辨率设置区域、生成图像浏览区、生成图像主要按钮及提示词模板设置和LoRA模型、嵌入式模型、超网络模型加载区域等。最后,文章总结了学习完以上教程可以算入门SD,能生成非常漂亮的图片,并预告了下一章将着重讲解最重要的采样器及调配参数。
SD
prompt
文生图
提示词
2024-04-11
2024-04-11
大模型
对于大模型RAG技术的一些思考
本文介绍了在公司内部开发知识问答应用的流程,包括文档切片、向量化存储、用户问题转换、匹配与检索、答案生成等步骤。然而,在实际应用中,由于文档种类多、切分方式不合理、内部知识特殊性和用户提问的随意性等问题,导致应用效果不尽如人意。为了解决这些问题,作者采取了多种方法,如重新处理文档内容、语义切分、RAG Fusion检索增强、增加追问机制和微调Embedding句向量模型等。最终,虽然应用效果有所提升,但仍与用户期望相差甚远。作者认为,在严谨场景中,precision比recall更重要,而限制大模型的输出后,precision提升了,但recall降低了,导致给用户造成观感上的不适。总之,实现基于文档内部知识的问答应用是一项复杂的任务,需要综合考虑多种因素。
RAG
大模型
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