tag 标签: ai

相关博文
  • 2025-3-3 18:03
    93 次阅读|
    0 个评论
    作为全球领先的AIoT模组及解决方案提供商,广和通26年来始终致力于为全球千行百业打造创新物联方式。面向全新的AI时代,广和通推出「AI For X」,宣布以全方位、多方式的AI技术能力、产品、行业解决方案、生态融合助力多行业从“互联万物”向“智联万物”跃迁。 广和通为「AI For X」赋予独特标识,并为其注入清晰的价值主张与内涵。后续,「AI For X」将应用于广和通AI系列发声,讲述如何以AI重塑千行百业。 技术融合:从“通信管道”到“智能基座”范式革命 传统通信模组的价值局限于“连接”,而「AI For X」重新定义了广和通的角色——将通信能力与AI算力深度融合,打造软硬一体的智能基座。在硬件上,通过OpenCPU架构,将无线通信模组及解决方案升级为“主控+连接+算力”三合一平台,替代传统“MCU+模组”的冗余设计。在软件升维上,基于多操作系统和多芯片平台,广和通模组及方案可支持Fibocom AI Stack,实现从模型云端连接到端侧部署推理的全流程闭环。广和通打破了“连接与计算分离”,让每个通信节点都成为智能决策的起点。 产品重构:重新定义AI模组及解决方案 面向更广泛的行业AI应用,广和通积极推动DeepSeek、ChatGPT等优质模型在高、中、低算力AI模组及解决方案部署,提供不同参数模型服务,进一步降低端侧AI的门槛,并优化成本,帮助客户快速增强终端AI推理能力,赋能更广泛的物联网设备实现AI化。在这其中,面向消费电子、智慧零售、车联网、工业级/消费级机器人等场景,广和通均推出相应的行业解决方案,重新定义AI模组及方案。 场景赋能:千行百业的“最小可用AI单元” “X”不仅是千行百业的象征,更代表了广和通精准赋能产业的思路——通过模块化AI能力及产品组合,为不同场景提供“刚好够用”的AI。如高算力解决方案支持多传感器融合,时延达到毫秒级,满足智能机器人、智能驾驶等场景需求。中低算力解决方案搭载端侧轻量化模型,功耗更低,续航更长,使AI更加普惠化。 生态共建:AI的“乐高式创新” “AI For X”的目标是构建开放化、标准化、可复制的AI生态,帮助客户一键部署AI。广和通解决方案兼容不同芯片平台,降低客户部署AI的成本,客户可更专注于业务逻辑与市场开拓。再者,客户可将自研模型与广和通模型仓中的预训练模型自由组合,最大化行业AI价值,解决行业痛点。模组及解决方案还可与AI功能订阅结合以拓展商业模式,帮助客户创新市场。广和通利用多样化的AI生态,在数据增值、成本结构、收入延展等多方面,与客户共建AI生态圈。 专注产业的AI未来 「AI For X」源于广和通对AI产业痛点的精准洞察和破局。广和通将AI深度融入自身技术及产品方案,以云端、纯端侧及端云融合的方式优化客户终端成本、整合各场景碎片化需求,携手客户重建各行业AI价值。基于「AI For X」,广和通有信心帮助客户实现AI焕新,专注产业AI未来。
  • 热度 1
    2025-2-28 15:45
    456 次阅读|
    0 个评论
    在2024年的科技征程中,具身智能的发展已成为全球关注的焦点。 从实验室到现实应用,这一领域正以前所未有的速度推进,改写着人类与机器的互动边界。 这一年,我们见证了具身智能技术的突破与变革,它不仅落地各行各业,带来新的机遇,更在深刻影响着我们的生活方式和思维方式。 随着相关技术的飞速发展,具身智能不再仅仅是一个技术概念,更像是一把神奇的钥匙。身后的众多行业,无论愿意与否,都像是被卷入一场伟大变革浪潮中的船只, 注定要被这股汹涌的力量重塑航向。 01 为什么是具身智能? 为什么在中国? 最近,中国具身智能行业的进展无疑引起了业界的普遍关注,甚至吸引了科技大佬马斯克的连连称赞。 回顾过去几个月,11月珠海航展仍历历在目:无人机、无人车和机器狼的展示,让全球的科技爱好者们热血沸腾,马斯克也忍不住转发了那场令人震撼的无人机蜂群表演。 随后,临近年末,宇树科技推出的B2-W机器狗视频在网络上掀起了一股热潮,同样赢得了马斯克的点赞。在视频中,这只机器狗展现出了惊人的灵活性,仿佛精通了中国功夫,轻松应对各种地形,上下坡飞跃丝毫不在话下, 网友纷纷膜拜:“强得可怕”! 再来看一组数据。 据教育部、人社部、工信部此前发布的《制造业人才发展规划指南》,至2025年,中国制造业十大重点领域人才需求缺口将接近3000万人,缺口率达48%。如果可以通过人形机器人填补这一缺口,无疑是一个巨大的增量市场。 可以说,中国遇到了产业与人口结构变化的关键节点。 一位业界专家表示,因为当下中国的社会零售总额几乎与美国并肩,然而中国的服务业总量市场规模尚不及美国的一半,因此,中国正处于向第三产业即服务业转型的关键时期。但是发展服务业需要人,中国恰好碰上了人口结构的变化—— 我们有更多的老年人需要照顾,而能够从事服务业的年轻人却在减少。人形机器人的发展因为能够帮助解决这些难题,将成为一个关键立足点。 02 天下熙熙, 涌向具身智能 说起12月底宇树科技发布的那段最新机器狗产品B2-W的演示视频,不少国外网友都表示被中国的科技实力所震撼。 甚至连马斯克也转发该视频,并评论表示“未来的战争是无人机的战争。” *图源网络 据悉,宇树科技最新发布的这款机器狗是前年发布的B2机器狗的升级版。它不仅可以用四足、双足、单足快速点地的方式做360°旋转跳跃,还可以顺滑地以侧空翻的方式越过障碍物。它可以在崎岖不平的树林上自如地穿梭,同时也能从高达2.8米的高空腾跃而下,没有任何受损,显示了极强的稳定性。不仅如此,它还能够从充满碎石的陡峭山坡上直接俯冲下来,在低位的水域中爬石穿行,并载着一个成年男子“翻山越岭”。 据宇树科技官方介绍,这款机器狗可在空载状态下持续工作5小时以上,最大移动速度为每小时20km,直立最大负重可达120kg,负载40kg时最大续航里程达到50km。据官网标价,这款机器狗售价15万美元(约合人民币109万元)。 而在机器人公司之外,已看到更多领域的领先企业涌向具身智能,比如汽车圈。 比如,元旦前理想汽车首席执行官李想也在直播中表示,理想汽车100%会做人形机器人,不过节奏不是现在。 当然,已经赋予行动的车企阵容,更是日渐庞大。 12月26日,广汽重磅发布了自主研发的第三代具身智能人形机器人——GoMate。 *图源:广汽 作为一款全尺寸的轮足人形机器人,GoMate采用了可变轮足移动结构,融合了四轮足、两轮足两种模式。按照规划,广汽计划2025年实现自研人形机器人零部件批量生产,并率先在广汽传祺、埃安等主机厂车间生产线和产业园区开展整机示范应用;2026年实现整机小批量生产,并逐步扩展至大规模量产。 当谈到车企布局机器人,特斯拉更是早已有先例。自2021年于特斯拉“AI Day”上发布Optimus原型机,近两年特斯拉一直在持续改进Optimus机器人的性能,各种精细化动作日臻成熟,目前,特斯拉已经在其工厂内使用了一些机器人。它也计划今年底之前对外销售这些机器人,据悉,在未来大规模铺开后,Optimus的成本大约可以降至2-3万美元。 小鹏汽车的全新AI人形机器人Iron,也已正式进入小鹏汽车工厂工作,主要参与小鹏P7+车型的生产流程。按照小鹏汽车的规划,除了工厂的自动化生产,未来Iron还将用于提供门店服务,以提升服务质量。 除了上述企业,根据盖世汽车梳理,目前包括比亚迪、长安、上汽、奇瑞等在内的本土车企,以及地平线、速腾聚创等供应链企业,都在纷纷加码具身智能。 天下熙熙,涌向具身智能,大背景无疑是它正值风口。 03 下一个千亿蓝海 AI大模型的飞速发展,结合政策端的大力支持,目前业界普遍认为,具身智能有望成为下一个千亿蓝海。 正马斯克曾经预测的,全球未来将有200亿台的人形机器人,活跃于人类生产生活场景中,人形机器人普及程度将是汽车10倍。 据Virtue Market Research数据,2023年全球具身智能市场规模约为35亿美元,预计到2030年将达到94亿美元,年复合增长率达15.2%。 *图源:盖世汽车 而根据盖世汽车研究院测算,仅中国人形机器人市场,2024年市场规模就将达到22亿元,预计到2030年将增长至近370亿元,2024-2030年年均符合增长率(CAGR)超60%。 同期,中国人形机器人的销量也将从约0.4万台增长至近27万台,彰显出强劲的市场增长潜力。 毋庸置疑,每一个千亿蓝海市场,受益的都将是背后的整个产业链。 所谓具身智能,简单而言是指拥有物理形态的人工智能系统。相较于传统机器人,具身智能最大的区别是可以通过模拟生物体的感知、认知与行动能力,实现与环境的高度融合。这一过程涉及信息的精准捕捉、深度理解、快速决策与灵活执行,展现了强大的适应性和创造力。此外,具身智能还能在与物理世界进行交互的同时,持续积累知识和技能形成智能,从而主动探索、认识和改变世界。 单从产品形态来看,具身智能也不仅仅局限于人形机器人,还包括其他实体机器人,比如轮式机器人、四足机器人、宠物机器人等。 具体来说,具身智能由于其复杂的交互性,需要以多传感融合为基础的智能感知。 比如,精准紧凑的飞行时间距离测量传感器(1/2/3D)、激光雷达系统(EEL和VCSEL)、用于泛光照明和点阵照明的照明器、在近红外光谱中支持3D主动立体视觉和结构光(路径扫描传感器、人脸识别、物体避让)解决方案的高性能图像传感器……它们都将使人形机器人更加智能、使用更加便捷,并在无防护区域提供更安全的人机交互界面,而在这些细分领域,艾迈斯欧司朗都布局深远。 此外,灵巧手和具身触觉智能均为实现具身智能的关键技术,正在深刻改变机器人对物理世界的感知与交互方式,并展现出广泛的应用前景。 从某种程度来说,灵巧手与具身触觉智能相辅相成,共同推动了具身智能的发展。灵巧手为机器人提供了精细操作的硬件基础,而具身触觉智能则通过多模态信号(如压力、滑动、湿度、温度、震动等)的融合与解析,为机器人对物理环境的深度理解和高效适应提供了重要支持,这里面均离不开传感技术的赋能。 *图源网络 更别提用于精准执行和运动支撑的关节部位,除了需要减速器和电机这2大核心硬件, 也离不开位置传感器。 作为人形机器人的内部传感器,位置传感器多用于测量人形机器人的自身状态,比如让机器人感知自身运动状态,帮助其按照规定的位置、轨迹等参数运动。 而艾迈斯欧司朗的磁性位置传感器具备的对外部磁场几近“免疫”的能力,成为其“入主”高性能应用领域的核心优势。 之前,艾迈斯欧司朗专家就曾表示,除了在汽车,其位置传感器的另一个增长点就是具身智能。而仅对人形机器人来说,几乎每个关节都会使用2个或多个位置传感器。 叠加未来具身智能的数量规模,也不难理解众大佬的集体下场了。
  • 2025-2-27 09:44
    96 次阅读|
    0 个评论
    SmartDV借助AI新动能以定制IP和生态合作推动AI SoC等全新智能芯片的研发及产业化
    作者:Karthik Gopal SmartDV Technologies亚洲区总经理 智权半导体科技(厦门)有限公司总经理 作为长期植根中国的全球领先的集成电路知识产权(IP)提供商,SmartDV一直在跟踪人工智能(AI)技术以及它对各个细分芯片领域的推动作用,同时也在不断地推出新的诸如IP、验证IP (VIP)和Chiplet这样的产品和服务,支持客户迅速开发AI SoC等新一代智能应用芯片去把握AI技术带来的新机遇。 AI技术在龙年岁末金龙摆尾实现了诸多突破,例如在CES 2025大展上许多行业组织和标准组织推出了新的协议和标准以满足AI应用的带宽需求;而DeepSeek把训练成本大幅下降之后,给更多的智能端侧设备带来了添加AI功能的动力,也为支持这些设备的AI SoC带来了春天。 SmartDV为智能时代已经做了前瞻布局和充分准备。在全球市场上,除了与主要的标准组织和行业联盟深度配合及时推出满足各种最新协议和规范的新产品,还参加了CHIPLET SUMMIT 2025和DVCON US 2025等重要行业活动,积极迎接智算时代的到来并支持客户们面向未来开展创新。 在中国市场上,SmartDV的努力在去年底于上海举办的“上海集成电路2024年度产业发展论坛暨中国集成电路设计业展览会(ICCAD 2024)”也得到了充分的展示。SmartDV中国团队为这个参加人数达到创纪录的7000人的大会带来了全方位的设计IP与验证IP(VIP)展示和精彩的演讲,致力于以定制化IP来帮助中国用户形成差异化优势,并加大力度与中国生态伙伴开展更深入的合作,推动集成电路设计产业在智能时代获得新的发展。 图片来源:ICCAD-Expo 中国半导体行业协会集成电路设计分会理事长魏少军教授在ICCAD 2024大会上的主题报告揭示,2024年中国集成电路设计产业全行业销售收入预计将达到6460亿元(约910亿美元),继续保持了两位数的增长,但是2024年的增幅低于WSTS预测的同年全球半导体产业总体营收增长率19%,为2004年来20年间首次发生。而随着各种具备AI功能的智能终端和智能汽车等应用在我国快速发展,正在带动了中国芯片设计产业链的创新,但是新的增长将更多得益于创新的发展模式。 图片来源:ICCAD-Expo SmartDV亚洲区总经理兼SmartDV在中国的独资企业智权半导体科技(厦门)有限公司总经理Karthik Gopal表示:“SmartDV长期看好中国集成电路设计产业的发展,并与许多中国芯片设计企业、IP开发商和设计中心(ICC)开展了多样化的合作;但是要继续保持高速发展,中国集成电路设计业需要抓住AI技术全面普及这个机会引入新的发展模式,例如基于定制IP的差异化芯片设计,以及企业间基于产业生态的合作。” 定制IP支持芯片设计企业创造产品差异化 SmartDV的代表分享了定制IP和产业生态合作加速中国芯片设计业发展的最新进展。他介绍到,SmartDV是一家全球领先的设计IP和验证IP供应商,目前可提供500多种IP产品,而且还可以根据客户的需求,为客户提供符合行业标准但又可以根据客户需求进行定制的IP产品,是业内少有的能够高速度、高可靠性和高成本效益地提供定制IP产品的供应商。 与其他厂商千篇一律的商业IP不同,定制IP可以为芯片设计企业的产品带来差异化的性能,甚至通过优化缩减芯片面积和降低成本,从而有助于避免因为同质竞争带来的价格战和低毛利。 SmartDV利用其独特的IP生成工具SmartComplier和数百位精通各种协议和标准的IP专家,可以快速生成符合客户特定产品定义的IP;与此同时,由于不需要研发人员参与IP生成过程,避免了引起人为错误的风险;此外,SmartDV还可以利用其业界最全面的验证IP组合之一,来对生成的IP进行反复验证,确保客户最终得到的是高质量的IP。 例如针对汽车智能化的需求,SmartDV 不久前宣布将其SDIO IP系列授权给RANiX,以集成到RANiX的车联网(V2X,Vehicle-to-Everything)产品中。SmartDV开发的SDIO IP提供功能强大的、高性能的数据传输能力,这对于V2X系统实现无缝功能集成至关重要。 SDIO接口支持处理器和存储器件之间的有效通信,并在存储之外集成和控制存储器运行,并同时连接外围设备,支持复杂系统所需的高性能和可靠性。这些IP内核推动了汽车组件之间的可靠通信,同时增强了诸如车辆安全通信、实时交通状况更新和驾驶员辅助功能等联网车辆技术。 面向智能化的机遇,大力推动基于产业生态的合作 除了展示和介绍自己的IP技术与产品,SmartDV还积极推动基于产业生态的合作,并与国内外合作伙伴们开展了许多交流与会谈,包括RISC-V IP提供商、大容量FPGA器件提供商、PHY IP提供商、硬件仿真及相关EDA工具提供商和集成电路设计中心等。SmartDV推动的这些合作已经初现成果,预示着将在2025年及今后很长一段时间内成为一种新的产业发展模式。 这种基于产业生态的合作通过与伙伴的产品进行预先集成和预先验证,以及联合市场推广活动和支持服务,不仅可以为包括客户及合作伙伴在内的各方带来产品更易集成和更快上市的新商业模式,还可以提供已验证的全面IP解决方案来提升价值和降低门槛,并且还能通过形成全芯片定制等竞争力更强的产品。 SmartDV推动的这种合作已经得到了行业伙伴的支持并受到客户的欢迎,例如在快速发展的RISC-V IP领域中,国内已有两家IP提供商与SmartDV达成了基于产业生态的合作关系。 展望2025 智能化时代已经到来,在经过20多年领域内的高速发展之后,中国集成电路设计产业将随着各种智能化技术的不断涌现和广泛应用,再次迎来新的发展机遇,同时也将形成中国集成电路设计产业独有的高速与高质量并进的发展模式. 为此,SmartDV将不仅为中国集成电路设计企业提供更多诸如面向AI SoC这类新芯片的高质量IP产品,而且还会通过定制化与许多国内企业开展基于产业生态的合作,全面支持用户通过打造更具竞争力的新一代芯片产品,实现产业的继续繁荣。
  • 热度 1
    2025-2-8 17:44
    58 次阅读|
    0 个评论
    DeepSeek 遭受 DDoS 攻击敲响警钟,企业如何筑起网络安全防线
    2025年1月3日起,知名AI企业DeepSeek连续遭受多轮大规模DDoS(分布式拒绝服务)攻击,攻击手段不断升级,导致其线上服务严重受损。1月28日,DeepSeek官网发布公告,宣布暂时限制+86手机号以外的注册方式,以保障服务稳定。这一事件再次提醒我们: 网络安全已成为企业生存和发展的生命线 。 在数字化时代,网络攻击的规模和复杂性日益增加,尤其是DDoS攻击,已成为企业面临的最大威胁之一。那么,DDoS攻击究竟是什么?它为何如此危险?企业又该如何应对? 什么是DDoS攻击? DDoS攻击是一种通过大量恶意流量淹没目标服务器或网络资源,使其无法正常提供服务的攻击方式。攻击者通常利用大量受控设备(如僵尸网络)同时向目标发起请求,导致资源耗尽,服务中断。DDoS攻击不仅会导致业务中断,还可能引发数据泄露、品牌声誉受损等严重后果。 DDoS攻击的常见类型 DDoS攻击手段多样,以下是一些常见的攻击类型: UDP Flood :发送大量UDP数据包,耗尽网络带宽。 ICMP Flood :发送大量ICMP回显请求(ping)数据包,耗尽网络带宽。 SYN Flood :发送大量SYN数据包,但不完成TCP三次握手,导致连接队列被填满。 HTTP/HTTPS Flood :发送大量HTTP请求,耗尽应用处理能力。 Slowloris攻击 :发送大量不完整的HTTP请求头,耗尽连接资源。 僵尸网络攻击(Botnet Attacks) :利用大量被控设备发起分布式攻击,手段灵活多变。 DeepSeek此次遭受的攻击,不仅暴露了企业在网络安全防护上的短板,也凸显了DDoS攻击的破坏力。面对日益复杂的网络威胁,企业必须采取主动防御措施,构建多层次的安全防护体系。 信而泰:为您的网络安全保驾护航 作为专业的网络安全测试解决方案供应商,北京信而泰深知DDoS攻击的危害,致力于为客户提供先进的测试设备和解决方案,帮助企业提前发现并解决潜在的安全隐患。 产品能力 多种类、高性能DDoS攻击仿真提升网络设备防护能力 信而泰系列测试仪支持几十种DDoS攻击类型,涵盖L2/L4层攻击(如ICMP、UDP、TCP等)和L7应用层攻击(如DNS反射攻击、Slowloris慢速攻击等),并可生成T量级攻击流量,全面评估网络设备的防护能力。 混合流量安全测试确保防护设备有效运行 支持攻击流量与正常业务流量的混合测试,真实模拟复杂网络环境,确保防护设备在真实场景下的有效性。 实时监控与分析,快速评估解答 提供攻击防护、吞吐量、延迟、丢包率等关键指标的实时监控,帮助用户快速评估防护效果。 易于管理与操作,提高防护效率 基于B/S架构的ALPS测试平台,提供直观的管理界面,降低测试门槛,提升操作效率。 可扩展性与灵活性强 支持多设备集群统一管理,满足不同规模的测试需求,如DarPeng2000E可通过级联支持超大规模应用安全测试。 网络安全无小事,未雨绸缪是关键 DeepSeek事件再次警示我们:网络安全不容忽视。面对日益复杂的网络攻击,唯有提前部署、主动防御,才能确保业务的安全与稳定。北京信而泰愿与您携手,共同打造坚不可摧的网络防线。
  • 热度 1
    2025-1-9 18:21
    332 次阅读|
    0 个评论
    1月9日,在2025国际消费电子展览会(CES)期间,广和通发布集智能语音交互及翻译、4G/5G全球漫游、随身热点、智能娱乐、充电续航等功能于一体的AI Buddy(AI陪伴)产品及解决方案,创新AI智能终端新品类。 AI Buddy是一款信用卡尺寸的掌中轻薄智能设备,为用户带来实时翻译、个性化AI语音交互助手、AI影像识别、多模型账户服务、漫游资费服务、快速入网注册等高品质体验。为丰富用户视觉、听觉的智能化体验,AI Buddy通过蓝牙、Wi-Fi可配套OWS耳机、智能眼镜、智能音箱、智能手环遥控器、智能大屏等,实现一站式解决方案。 该方案内置广和通自研Fibocom AI Stack,具备完整AI工具链和高性能推理引擎,为落地更多AI能力提供强大支撑。在AI交互上,其使用了GPT-4o及Claude 3.5,可对音频、视觉和文本进行推理,实现文字及语音交流和双向实时AI翻译,达到多模态交互功能。 在通信连接上,AI Buddy支持全球4G/5G/Wi-Fi/蓝牙连接,搭载全球漫游流量,帮助用户在不同国家和地区随时随地畅享便捷移动通信。此外,AI Buddy满足用户在移动场景下的多设备联网需求,轻松为更多电子设备提供网络连接。为解决用户商务/旅游出行的充电需求,AI Buddy采用强力磁吸设计,无需插拔充电,一贴即充手机等设备。 AI Buddy集成了多种娱乐资源和应用,如音乐、视频、游戏等,用户可以通过语音指令随时播放音乐及视频,畅享Hi-Fi音质。得益于以上AI特性,广和通AI Buddy产品及解决方案为商务旅途、旅游出行等各类移动场景提供AI化的无线通信、娱乐、充电续航等便携的智能助手体验。 广和通MC产品管理部副总裁赵轶表示:“AI发展迅猛,其中AI陪伴正成为智能硬件快速智能化升级的应用。广和通AI Buddy集成通信、娱乐、充电、语音交互及翻译等能力,兼容更多资源和应用,可帮助智能终端客户快速开发产品,创新AI智能终端。” 如需进一步了解,请联系官方客服18124790650(vx 同号)
相关资源
  • 所需E币: 0
    时间: 5 天前
    大小: 3KB
    上传者: huangyasir1990
    一、什么是RAGRAG即“检索增强生成”(RetrievalAugmentedGeneration),这项技术通过将大量外部数据与基础模型相结合,显著增强了语言模型(LLM)的能力,使得AI的回应更加真实、个性化和可靠。RAG技术的核心在于结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)两大核心技术。在处理复杂的查询和生成任务时,RAG首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息,然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。自2020年提出以来,从最初的朴素RAG(NaiveRag),到高级RAG(AdvanceRag),再到模块化RAG(ModularRag),RAG系统不断优化和迭代,以解决实际应用中遇到的问题,如索引环节中的核心知识淹没问题、「检索环节中的用户意图理解不准确问题」,以及生成环节中的冗余信息干扰问题等二、GraphRAG框架的关键组件查询处理器(QueryProcessor):负责预处理用户定义的查询,使其能够与图数据源进行交互。检索器(Retriever):根据预处理后的查询从图数据源中检索相关内容。组织者(Organizer):对检索到的内容进行整理和优化,以提高生成器的性能。生成器(Generator):根据组织后的信息生成最终答案。三、企业大规模落地RAG核心问题经过了很长时间对RAG的研发,总结出了企业RAG落地的关键点,分别是效果、性能和成本。效果:今天很多企业并没有大规模的落地RAG,或者说是在一些关键场景上没有去使用RAG,是因为企业担心用了以后,会因为效果问题,影响他们核心场景的业务。所以效果问题是现在RAG落地最关键的因素。性能:在RAG链路里很多环节是需要使用大模型的,比如说向量化、文档解析,最后大模型的生成、大模型Agent等。这样整个链路多次调用大模型,会导致离线和在线性能都会有不同程度的下降。比如说像GraphRAG,一个30K的文档需要将近1个小时时间才能把数据处理好,这样的话很难在一个生产环境中去落地。成本:相对于其他的应用来说,RAG应用需要去多次调用大模型,而大模型背后就是GPU,但GPU资源是紧缺和昂贵的,这就不可避免的导致这类应用比其他应用的成本高很多,所以很多客户无法接受这个成本。四、RAG优化效果—数据提取和解析首先在效果层面,离线链路里第一个优化点就是文档解析。文档有很多格式,比如说PDF、Word、PPT,等等,还有一些结构化数据。然而最大的难点还是一些非结构化的文档,因为里面会有不同的内容。比如说像表格、图片,这些内容AI其实是很难理解的。在通过长期大量的优化以后,我们在搜索开放平台里面提供了文档解析服务,支持各种各样常见的文档格式和内容的解析。五、RAG优化效果—文本切片文档解析完,从文档里面能够正确的提取出内容后,接下来就可以进行文本切片。切片有很多种方法,最常见的有层次切分,把段落提取出来,对段落里面的内容再进行段落级的切片;还有多粒度切分,有时除了段落的切片,还可以增加单句的切片。这两种切片都是最常用的。另外对于一些场景,我们还可以进行基于大模型的语义切片,就是把文档的结构用大模型处理一遍,然后再提取一些更精细的文档结构。那么经过了多种切片以后,我们就可以继续进行向量化了。六、RAG评估纯检索指标精准率(Precision):衡量信号与噪音的比例——检索到的相关文档/所有检索到的文档。召回率(Recall):衡量完整性——检索到的相关文档/所有相关文档。我们认为召回率是检索领域的北极星指标。这是因为只有当我们有足够的信心,相信检索到的上下文完整到足以回答问题时,检索系统对于生成任务来说才是可接受的。F1分数:精确率和召回率的调和平均值。检索&重排指标平均倒数排名(MeanReciprocalRank,MRR):MRR计算的是最相关文档的倒数排名的平均值。如果正确答案的排名是高的(即排名接近第一位),则倒数值会大。MRR值的范围是0到1,值越高表示检索系统性能越好。平均精确率均值(MeanAveragePrecision,MAP):MAP首先计算每个查询的平均精确率,然后对所有查询的平均精确率进行平均。这里的“精确率”是指在每个排名阶段检索到的相关文档数量占到目前为止所有检索到的文档数量的比例。MAP考虑了所有相关文档,并且对检索结果的排序非常敏感,值越高,表示检索系统的排名性能越好。归一化折损累计增益(NormalizedDiscountedCumulativeGain,NDCG):NDCG倾向于赋予排在前面的相关文档更高的权重,是一种位置敏感的度量方法。NDCG先计算一个未经归一化的折扣累积增益(DiscountedCumulativeGain,DCG),然后用这个值除以一个理想状态(即最佳排名顺序)下的DCG,从而得到归一化的值。NDCG的值范围在0到1之间,越接近1表示检索性能越佳,特别是在前面几个结果的质量方面。
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-11-27 14:07
    大小: 3.25KB
    上传者: huangyasir1990
    一、ChatGLM定义ChatGLM是由清华技术成果转化的公司智谱AI发布的开源的、支持中英双语问答的对话语言模型系列,并针对中文进行了优化,该模型基于GeneralLanguageModel(GLM)架构构建,ChatGLM是一款基于人工智能技术的智能聊天机器人,它具备强大的自然语言处理能力,能够理解和回答我们的问题,通过与ChatGLM的对话,我们可以轻松获取各种信息,解决生活中的疑惑,甚至寻求专业建议,ChatGLM的出现,让我们在获取信息、解决问题上更加高效便捷。二、发展历程早期对话系统:最初的对话系统基于规则和模板,能够回答特定的问题或执行简单的任务。统计模型:随后,统计机器学习方法被用于对话系统,使得模型能够处理更多样化的输入。神经网络:深度学习的兴起带来了基于神经网络的对话系统,这些系统能够生成更自然的回答。预训练语言模型:BERT、GPT等预训练语言模型的出现极大地提升了对话系统的性能。专门化的聊天模型:随着技术的进步,出现了专门为聊天设计的模型,如Meena、DialoGPT、ChatGLM等。三、ChatGLM3-6B模型私有化部署ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型,基于GeneralLanguageModel(GLM)架构,具有62亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4量化级别下最低只需6GB显存)。ChatGLM-6B使用了和ChatGPT相似的技术,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,62亿参数的ChatGLM-6B已经能生成相当符合人类偏好的回答。四、AI数字人技术开发的几个关键趋势和进展:B端市场扩大:数字人的制造和运营服务市场正不断扩大,从传统的电影动画领域向广告营销、电商直播、虚拟偶像等多个领域扩展。未来,数字人有望为更广泛的C端用户提供服务。技术迭代:技术的不断迭代推动了数字人在外形上更接近真人,制作效能得到提升。这包括建模技术、物理仿真算法、渲染引擎和GPU算力的提升,以及动捕技术的优化。AI赋能:AI技术是数字人发展的重要推动力,它使得数字人能够进行多模态交互,更神似人。AI技术的应用不仅限于交互,还覆盖了数字人的全流程,包括视频生成、建模、动作捕捉等。融合发展:数字人技术与SLAM、3D交互、体积视频、空间音频等技术的深度融合,预示着渲染技术将从本地转移到云端,为数字人提供更强大的支持。行业应用:数字人将成为人机交互的新入口,应用场景广泛,从简单的信息服务到复杂的情感交流,数字人都能提供更好的用户体验。UGC模式:随着技术门槛和成本的降低,用户生成内容(UGC)的数字人将加速出现,成为产业的增量空间。显示设备:虽然数字人主要以2D显示设备为主,但3D显示设备如AR/VR眼镜等,将在特定领域提供新的解决方案。在场感:数字人发展的高级阶段将与应用场景深度耦合,提供更真实的沉浸感和更大的价值。艺术与技术双轮驱动:北京等地区有望成为数字人产业的新高地,艺术和技术的结合将推动数字人产业的发展。合规性:随着数字人产业的发展,版权保护和行业合规体系的建设也变得尤为重要,以确保数字人的可用性、可靠性、可知性和可控性。五、数字人技术开发的关键组成部分通常包括:人物建模:使用3D建模软件创建数字人的外形,包括面部特征、身体结构等。动作捕捉:通过捕捉真人的动作数据,将其映射到数字人模型上,使其能够做出逼真的动作。语音合成:将文本转换为口语,使用TTS技术让数字人能够“说话”。面部表情生成:利用AI算法生成逼真的面部表情和嘴型,以匹配其语音输出。动画生成:通过编程或AI算法生成数字人的动作和姿态变化。交互能力:集成NLP技术,使数字人能够理解用户的输入并做出适当的反应。个性化:允许用户根据个人喜好定制数字人的外观和行为。实时渲染:使用游戏引擎或其他实时渲染技术,使数字人能够在视频或直播中实时显示。云计算和边缘计算:提供必要的计算资源,支持数字人的高度复杂计算需求。API和SDK:为开发者提供工具和接口,以便他们可以创建自己的数字人应用。六、虚拟数字人的基本组成一个完整的AI虚拟数字人通常包括以下几个部分:视觉模型:3D模型或2D动画,用于展示虚拟人的外观。语音合成:将文本转换为语音,使虚拟人能够发声。自然语言处理(NLP):理解用户输入并生成相应的回应。动作驱动:根据语音和情绪驱动虚拟人的面部表情和肢体动作。七、语音合成与识别使用第三方API进行语音合成可以使用诸如GoogleText-to-Speech、AmazonPolly或微软AzureTTS等成熟的语音合成API。以下是一个使用Python调用GoogleTTS的示例:importopenaiopenai.api_key='your_api_key'defchat_with_gpt(prompt):  response=openai.Completion.create(   engine="davinci",   prompt=prompt,   max_tokens=150  )  returnresponse.choices[0].text.strip()user_input="你好,你是谁?"response=chat_with_gpt(user_input)print("AI:",response)
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-11-4 08:59
    大小: 3.33KB
    上传者: huangyasir1990
    继ChatGPT之后,AI绘图网站Midjourney也已经火出圈了。鉴于其强大的绘图能力和极低的使用门槛,Midjourney已经在事实上被各行各业的人作为辅助工具了,更重要的是,它绝对是一个非常理想的学习AI技术的引路人。AI绘画主要分为两个部分,一个是对图像的分析与判断,即“学习”,一个是对图像的处理和还原,即“输出”。人工智能通过对数以万计的图像及绘画作品进行不断学习,如今已经达到只需输入清晰且易懂的文字tag,即可在很短的时间内得到一张效果不错的画面。对使用者没有任何绘画功底需求,甚至还能根据要求对画面风格进行精细的改变调整。最近大热的midjourney的出现,着实让设计圈发生了一次大地震,这款AI绘图软件不仅可以秒出图,而且无需任何绘画基础,只要在对话框内输入关键词用来描述目标图片,发送后ai会自动读取和理解并基于这串关键词设计生成效果图、效果图的细腻程度绝堪比专业高级手绘设计师。你是不是也想来体验一下ai绘画,首先我们简单了解一下midjourney基本的使用法。首先midjourney是需要注册之后才能使用的,可以加入测试版进行体验。注册登录成功后会进入主页面。最左侧的是导航栏,各个频道的入口都在这里,我们要记得选择midjourney这个频道。选择完midjourney这个频道之后右侧会出现频道下属的各个聊天室,我们要选择newbies开头的新手房间,选择完新手房间之后可以在聊天窗口看到大家和AI的各种对话记录。一、Midjourney介绍Midjourney是领先的文本到图像人工智能生成器-它将您的文本提示转换为图像。目前,它只能通过Discord获得,但我们预计很快就会发布移动应用程序和用于图像生成的独立网站。您可以通过与Midjourney机器人的私人消息或邀请Midjourney机器人到您自己的服务器来在MidjourneyDiscord中生成图像。使用Midjourney生成图像非常简单:1.键入/imagineprompt:,然后输入您的文本提示。2.将生成一个包含4个备用图像的图像网格。二、快速上手指南步骤1、使用Midjourney首先需要创建Discord账号,Midjourney和Discord的关系就像小程序和微信的关系一样。但需要准备一个梯子。2、注册Discord账号,Discord有网页版和APP客户端两种类型,官网注册或下载APP安装。3、注册后登录Discord,然后进入Midjourney官网,进入官网后,点击SignIn,点击后会自动跳转至Discord,并进入Midjourney服务器。4、进入Midjourney频道,随便选择一个频道栏#Newbies,进入新手测试频道。三、实操应用首先,我们需要输入/imagine命令。然后点击上方/imagine(prompt),因为只有在这个命令下,输入文字描述,才可以被Midjourney判定为我们要进行一次图片训练。当输入/imagine后,我们就可以添加描述图片的词语,比如下图中,我们向Midjourney描述,我们需要这样的一张图。当输入完成后,我们就可以将这些词语发送给Midjourney(Afemalerobot,frontviewshotVerynice,technostyle,lotsoflines,richdetailsDarkbackground,3Drendering,Blender,C4D,8k)如果这个结果我们并不满意,那么我们可以在这个生成图片基础上,通过执行某些操作,继续进行训练,u1-u4为单独放大图片(顺时针),v1-v4为继续延展重新以当前图片风格进行延展(顺时针)直到生成满意的图片效果为止。当我们使用U型按钮,执行图片放大操作后,midjourney就会认为,我们对当前的图片效果比较满意,然后会出现一个新的选项“MakeVariations”,当我们点击后将重新创建出基于当前图片和风格相近的4张新图(为了让新用户更好掌握这一流程,默认remix处于关闭状态)。四、新手怎么学Midjourney?新手要学Midjourney就像小菜鸟要学会飞一样,虽然一开始有点晕头转向,但别怕!首先,你得把Midjourney当成一个神秘的魔法盒子,充满了惊喜和未知。别被那些复杂的参数和指令吓到,就当是在跟一个有点调皮但很有趣的小精灵打交道。然后,大胆地去尝试输入各种奇怪、有趣甚至荒诞的关键词和描述,就像给小精灵下达疯狂的任务。哪怕出来的结果让你哭笑不得,那也是超级有趣的“意外惊喜”,正好让你知道哪些不能这么干。还有哦,别忘了多去看看别人的作品,就像在魔法学院里偷看学长学姐们的优秀魔法成果,偷师学艺嘛!学习Midjourney可别太严肃,要像玩游戏一样,轻松愉快,不怕犯错,说不定哪天你就突然发现自己已经是个Midjourney大师啦五、Midjourney的基本用法MJ的工作模式就是从自然语言描述中生成图像,官方叫法是「Prompt」,中文译作「提示词」,AIGC圈内也称作「咒语」,因为大家把AI制图的过程戏称为魔法,提示词也自然就是咒语了。具体操作也非常简单,Discord社区是完全公开的,只要@机器人,输入“/image”指令即可使用MJ绘图,绘制完成的图片和提示词会直接显示在公共社群里。当然如果觉得公共区太乱,也可以在Discord上单独开通服务器,邀请MJ机器人入驻你的个人服务器,在里面单独做画,也可以邀请好友一起来。理论上所有通过MJ进行的创作都会被公开,如果想设置私密模式那就需要氪金。
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-9-23 13:34
    大小: 3.17KB
    上传者: huangyasir1990
    随着人工智能的不断发展,AI绘画技术也逐渐得到了广泛的应用和推广,很多人不知道如何进行AI绘画,其实非常AI绘画是非常简单的。今天就给大家分享一些AI绘画相关的功能,包括AI绘画tag生成器和简单好用的AI绘画工具,两者组合使用就能生成一些精致的图片,对于AI绘画小白也非常友好!一、AI绘画的历史AI绘画的出现时间可能比很多人想象的要早.计算机是上世纪60年代出现的,而就在70年代,一位艺术家,哈罗德·科恩HaroldCohen(画家,加利福尼亚大学圣地亚哥分校的教授)就开始打造电脑程序"AARON"进行绘画创作.只是和当下AI绘画输出数字作品有所不同,AARON是真的去控制一个机械臂来作画的.Harold对AARON的改进一直持续了几十年,直到他离世.在80年代的时候,ARRON"掌握"了三维物体的绘制;90年代时,AARON能够使用多种颜色进行绘画,据称直到今天,ARRON仍然在创作.不过,AARON的代码没有开源,所以其作画的细节无从知晓,但可以猜测,ARRON只是以一种复杂的编程方式描述了作者Harold本人对绘画的理解--这也是为什么ARRON经过几十年的学习迭代,最后仍然只能产生色彩艳丽的抽象派风格画作,这正是HaroldCohen本人的抽象色彩绘画风格.Harold用了几十年时间,把自己对艺术的理解和表现方式通过程序指导机械臂呈现在了画布上.二、AI绘画能取代绘画师吗?我认为AI绘图工具可以辅助设计师进行图像制作,但不可能完全取代设计师的角色。以下是我对这个问题的一些看法:技术的局限性:目前的AI绘图工具虽然可以完成一些简单的图像制作,但是在处理复杂的设计任务和艺术创作方面仍然存在局限。设计师可以通过自己的专业知识和创意来解决这些问题,而AI绘图工具则需要更多的技术研究和进步才能够实现。设计师的创造力:设计师不仅需要具备绘画技能,还需要具备独特的创造力和审美眼光。这些都是AI绘图工具无法取代的,因为它们是人类独有的思维和能力。人性化的设计:设计师可以更好地理解人类的需求和心理,创作出符合人性化的设计作品。而AI绘图工具则缺乏这种人性化的思考和理解,难以产生具备情感和人性化的设计作品。AI绘图工具可以在一定程度上辅助设计师进行图像制作,但是在创造力、人性化的设计和技术局限性等方面仍然存在一些问题。设计师可以通过不断学习和提升自己的专业能力,与AI绘图工具共同发挥各自的优势,为用户创造更好的设计作品。三、AI绘画工具有哪些你知道吗?1、MidjourneyMidjourney是一个独立的研究实验室开发的人工智能程序,它能够根据文本提示生成图像。优点:易于上手,模型生成质量高,尤其是自然语言理解能力强,界面设计简洁明了,适合初学者,并且是基于Discord社区机器人,使用便捷。缺点:需要梯子、会员付费,生成图片的不稳定性和不可控性。2、StableDiffusionStableDiffusion是一种深度学习模型,主要用于文本到图像的生成。在图像生成领域,StableDiffusion可以通过学习大量图像数据集的分布,从而能够生成新的、逼真的图像。优点:开源免费、可商用、支持多平台部署、生成图片可控度高、插件众多。缺点:本地计算机配置需求高、安装包较大、学习门槛略高于其他AI绘图工具。3、文心一格这也是国内最知名的AI绘画工具之一啦,除了可以进行AI画图的曹邹外,也可以进行各种类型的图片处理操作,可以说非常适合绘画师和设计师的一款工具啦,包括AI抠图、图片拓展和一键消除等功能,都是俺经常会用到的。 4、DeepAI不用注册就能使用?没错,这也是一款完全免费开源的AI绘画、视频、音频和对话工具,个人觉得油画和素描的生成效果也相当不错,基础功能足以满足大部分的图片绘制需求,非常适合国内的朋友哦~5、LiblibAI国内的在线版SD,可以直接在线生成一些高级的图片效果,还有其他的大量模型,随意截了个图,可以发现生成的图片质量都非常高,而且也搭载了ControlNet插件和涂鸦功能,最大限度满足你的制作需求!四、AI绘画前景‌‌AI绘画的前景非常广阔,具有巨大的市场潜力和应用价值。AI绘画技术正在迅速发展,已经能够创作出令人惊叹的艺术作品。这些技术使用复杂的算法来分析大量的艺术作品,学习不同的风格和技巧,并在此基础上创造出全新的作品。AI绘画不仅对传统绘画技术是一种补充,也为艺术创作提供了全新的可能性。随着技术的成熟,AI绘画在艺术界掀起了一股新浪潮,预示着一种新兴职业——AI艺术家的可能出现。这些艺术家可能不具备传统的绘画技能,但他们需要具备对透视、光影以及其他美学基础的深刻理解,通过选择合适的作画工具、调整参数和指导创作过程中的美学方向,创作出独特的艺术作品。AI绘画的兴起对艺术世界的影响是双面的:一方面,它打破了艺术创作的传统界限,使得没有绘画背景的人也能创作出优美的艺术作品;另一方面,这也引发了关于“什么是真正的艺术”以及“机器创作的作品能否被视为艺术”的讨论。
  • 所需E币: 1
    时间: 2024-9-12 09:07
    大小: 18.13KB
    上传者: 李布衣
    利用AI生成广告,广告是一个相当感性化的领域,利用AI生成,我孤陋寡闻,第一次看到这样的文章,很是惊奇,遂留下并分享给大家。版权特别说明:版权属于华为,如果华为看到了分享的这篇文章,有异议,请告知,我就删除。
  • 所需E币: 2
    时间: 2024-8-19 16:05
    大小: 90.62MB
    上传者: milktea88
    很好的图解入门书籍第1章活跃中的深度学习第2章用图说明深度学习的机制第3章说明深度学习之前的准备第4章了解什麽是神经网路第5章了解卷积神经网路的机制第6章了解递回神经网路的机制第7章了解误差反向传播法的机制
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-5-25 17:37
    大小: 2.62KB
    2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发一、Langchain是什么LangChain是一个新一代的AI开发框架,旨在释放大语言模型的潜能,为开发者提供便捷的开发工具和接口。LangChain是一个帮助在应用程序中使用大型语言模型(LLM)的编程框架。与生成式AI中的所有东西一样,这个项目的发展也非常迅速。2022年10月,它先是作为一款Python工具,然后在今年2月增加了对TypeScript的支持。到今年4月,它支持多种JavaScript环境,包括Node.js、浏览器、CloudflareWorkers、Vercel/Next.js、Deno和SupabaseEdgeFunctions。二、什么是智能体?LLM智能体的定义非常宽泛:它们指的是所有将LLMs作为核心引擎,并能够根据观察对其环境施加影响的系统。这些系统能够通过多次迭代“感知⇒思考⇒行动”的循环来实现既定任务,并常常融入规划或知识管理系统以提升其表现效能。你可以在Xietal.,2023的研究中找到对智能体领域综述的精彩评述。 三、深入6大组件LangChain中的具体组件包括:模型(Models),包含各大语言模型的LangChain接口和调用细节,以及输出解析机制。提示模板(Prompts),使提示工程流线化,进一步激发大语言模型的潜力。数据检索(Indexes),构建并操作文档的方法,接受用户的查询并返回最相关的文档,轻松搭建本地知识库。记忆(Memory),通过短时记忆和长时记忆,在对话过程中存储和检索数据,让ChatBot记住你是谁。链(Chains),是LangChain中的核心机制,以特定方式封装各种功能,并通过一系列的组合,自动而灵活地完成常见用例。代理(Agents),是另一个LangChain中的核心机制,通过“代理”让大模型自主调用外部工具和内部工具,使强大的“智能化”自主Agent成为可能!你的App将产生自驱力!总体来讲,LangChain是AI智能时代基于LLM大模型的开发框架。第一、它是上下文相关的,为LLM应用程序开发的整体生命周期提供全流程的框架支持。第二、使用LLM大模型的推理能力为LangChain开发的LLM应用程序提供规划能力(Planning)。第三、LangChain围绕开发LLM应用程序的整体流程提供ModelI/O(Prompt输入、Embedding向量化、LLM大模型适配以及大模型回答适配等)、Retriieval(数据源加载、转换、向量化、存入向量数据库、检索以及向量相识度计算等)、Chains(用于完成特定更高级别任务的组件组装)、Memory(短期记忆、长期记忆)、Agents(LLMAPP)、Callbacks(提供向外部回调的功能)。LangChain是一个旨在帮助您轻松构建大语言模型应用的框架,它提供如下功能:为各种不同基础模型提供统一接口(参见Models)帮助管理提示的框架(参见Prompts)一套中心化接口,用于处理长期记忆(参见Memory)、外部数据(参见Indexes)、其他LLM(参见Chains)以及LLM无法处理的任务的其他代理(例如,计算或搜索)。因为LangChain有很多不同的功能,所以一开始可能很难理解它的作用。因此我将在本文中介绍LangChain的(当前)六个关键模块,以便您更好地了解其功能。四、LangChain在不同领域的应用案例金融行业:LangChain应用系统可以应用于金融领域,帮助银行和金融机构进行智能客服、风险管理、舆情监控等工作,提升金融服务的质量和效率。医疗健康:在医疗健康领域,LangChain可以用于患者健康管理、医疗咨询、疾病诊断等方面,为医疗机构和患者提供更好的医疗服务。教育培训:LangChain应用系统可以用于教育培训行业,支持在线教育、智能学习系统、智能答题系统等应用,提升教育教学的效果和效率。零售行业:在零售行业,LangChain可以应用于智能客服、商品推荐、用户评论分析等方面,帮助零售企业提升销售额和客户满意度。LangChain应用系统的出现,为各行各业带来了新的发展机遇和挑战。随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展,我们有理由相信,LangChain将会在未来发挥越来越重要的作用,为社会进步和发展做出更大的贡献。
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-4-26 15:08
    大小: 2.61KB
    学AI绘图需要以下步骤:1.明确目标和需求:首先明确设计图的目的,是用于展示算法流程、模型结构还是其他目的。2.选择合适的工具:根据需求选择合适的绘图工具,如Visio、PowerPoint、AdobeIllustrator等。3.绘制草图:在开始正式绘图之前,可以先用铅笔或草图工具绘制大致的框架和布局。4.添加细节:在草图基础上,逐步添加具体的元素、箭头、文本框等,以展示AI系统的各个组成部分和流程。5.审查和修改:完成初稿后,仔细检查设计图是否符合要求,并进行必要的修改。6.导出和分享:将设计图导出为适当的格式(如PDF、JPG等),并与团队成员或利益相关者分享。学习AI绘画对于个人而言,可以带来一些潜在的好处。首先,AI绘画可以扩展你的创作能力和表达方式,使你能够尝试新的艺术风格和创意。其次,通过学习AI绘画,你可以了解到最新的技术趋势和创新应用,有助于提升你在艺术领域的竞争力。学ai绘画需要哪些基础知识?一、数学与算法知识是必不可少的基础AI绘画的实现离不开数学与算法知识的支撑。例如,实现图像的自动填充、风格转化等功能就需要掌握图像处理、数值优化、深度学习等相关算法。此外,对于生成对抗网络(GANs)的理解也是十分必要的,只有对网络原理、架构及其实现方式有深入了解,才能更好地掌握AI绘画。二、艺术知识也不容忽视尽管AI绘画的实现离不开数学与算法,但在艺术创作过程中,艺术语言和色彩语言也是至关重要的。因此,学习AI绘画必须具备一定的艺术知识,包括色彩搭配、构图、氛围表达等方面的技能,只有深入理解艺术表现形式的规律,才能更好地利用AI工具进行创作。三、动手实践是唯一的捷径了解了AI绘画的基本知识之后,最重要的就是动手实践,跟着艺术家们的步伐,深入尝试,不断优化自己的作品。这样的实践,将在某些方面增强你的艺术创造力和审美水平,提升你在AI绘画领域的专业素养。目前主流的画图软件有Midjourney和stablediffusion,Midjourney需要翻,而且要付费,虽然Midjourney的可调节范围多不过对于我们普通玩家来说,还是开源、不墙和免费的stablediffusion更受用。作为AI绘画领域的实习生,你需要掌握以下技术技能和技巧:1.机器学习和深度学习:了解机器学习和深度学习的基本原理、常用算法和模型结构。掌握常见的神经网络架构(如卷积神经网络、生成对抗网络等)以及它们在图像处理和生成方面的应用。2.图像处理与特征提取:学习图像处理的基础知识,包括滤波、边缘检测、图像增强等常用技术。熟悉常见的特征提取方法,如局部二值模式(LBP)、尺度不变特征变换(SIFT)、主成分分析(PCA)等,并了解它们在图像生成中的应用。3.编程与工具使用:熟练掌握至少一种编程语言(如Python),并熟悉相关的机器学习和图像处理库(如TensorFlow、PyTorch、OpenCV)。具备良好的编码能力,能够实现和调试AI绘画相关的算法和模型。4.数据处理与预处理:掌握图像数据的收集、清洗、转换和标注方法。了解数据增强技术,以增加训练数据的多样性。学习图像预处理技术,如图像归一化、降噪、旋转和裁剪等,以提高模型的鲁棒性和效果。5.模型训练和调优:了解模型训练的基本流程和技巧。学会构建适用于AI绘画任务的模型,并进行超参数调优、正则化和优化方法选择等工作。掌握评估指标的计算和结果分析方法。6.图像生成与风格迁移:学习图像生成模型(如GAN、VAE)的原理和实现方法。探索不同的生成模型架构和损失函数设计,以实现高质量的图像生成效果。熟悉图像风格迁移技术,能够将一个图像的风格应用到另一个图像上。7.学术文献阅读与写作:培养阅读和理解学术文献的能力,关注AI绘画领域的最新研究进展。学习撰写清晰、准确的技术报告和研究论文,能够表达自己的研究思路和成果。8.创造力与艺术感知:尽可能培养自己的艺术感知和审美能力。了解绘画和艺术的基本原理,学习欣赏和分析不同风格的艺术作品。
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-5-13 13:48
    大小: 2.29KB
    AIAgent的定义与特点AIAgent是指能够自主地感知环境、进行决策、执行动作,并与环境进行交互的智能体。AIAgent通常具有以下特点:自主性:AIAgent能够独立地进行感知、决策和行动,无需人工干预。目标导向:AIAgent的行为是目标驱动的,其目标可以是完成特定任务、优化特定指标或学习新的知识。适应性:AIAgent能够根据环境的变化调整自己的行为,以适应不同的情况。学习能力:AIAgent能够通过与环境的交互学习新的知识和技能,并不断改进自己的行为。AIAgent在各个领域都有广泛的应用,以下是其中一些应用案例:1.医疗保健:AlAgent可以帮助医生诊断疾病、分析病理切片和制定治疗方案。此外,它们还可以协助护士进行病人监护和记录病历,提高医疗保健的效率和质量。2.金融服务:AlAgent可以帮助银行和保险公司进行风险评估、信用评级和欺诈检测。它们还可以为客户提供个性化的金融咨询服务,提高客户满意度和忠诚度。3.制造业:AlAgent可以帮助工厂自动化生产线进行实时监控、故障诊断和预测性维护。它们还可以协助工程师进行设计和优化生产流程,提高生产效率和产品质量。4.智慧交通:AlAgent可以帮助交通管理部门优化交通流量、降低拥堵和提高交通安全。它们还可以协助驾驶员进行自动驾驶和辅助驾驶,提高道路交通安全性和行车效率。代表性模型:简单反射智能体:行为直接由当前感知决定。具有内部状态的智能体:基于观察历史和当前的感知来决定行动。目标导向智能体:行动旨在实现定义明确的目标。效用基础智能体:评估可能行动的效用,并选择效用最大的行动。分类智能体按照其复杂性和功能可以被分类为:基于规则的智能体:遵循预定义的规则做出反应。学习型智能体:能够从数据中学习并优化其行为。自主智能体:具备一定程度的自我决策能力,能够在没有人类干预的情况下操作。一个精简的Agent决策流程,用函数表达式:Agent:P(感知)—>P(规划)—>A(行动)类似人类「做事情」的过程,Agent的核心功能,可以归纳为三个步骤的循环:感知(Perception)、规划(Planning)和行动(Action)。感知(Perception)是指Agent从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力,规划(Planning)是指Agent为了某一目标而作出的决策过程,行动(Action)是指基于环境和规划做出的动作。其中,Policy是Agent做出Action的核心决策,而行动又通过观察(Observation)成为进一步Perception的前提和基础,形成自主地闭环学习过程。这一过程就像马克思主义的「实践论」:“认识从实践开始,经过实践得到了理论的认识,再回到实践中去。”Agent也在知行合一中进化。AgentAI智能体如何实现超进化呢?其实主要是通过机器学习和深度学习等技术实现自我优化和知识积累主要有以下几个方面:一、数据收集与预处理大量数据:智能体需要获取丰富的数据,包括各种场景下的信息。数据清洗:对数据进行清理和预处理,确保数据的质量和准确性。二、模型训练机器学习算法:利用各种机器学习算法,如监督学习、无监督学习等,对数据进行训练。深度学习网络:构建深度神经网络,如卷积神经网络、循环神经网络等,来学习数据中的模式和规律。三、自我优化参数调整:根据训练结果,不断调整模型的参数,以提高性能。超参数优化:通过试验和调整超参数,找到最优的模型配置。
  • 所需E币: 5
    时间: 2024-3-13 13:44
    大小: 9.18MB
    上传者: 美格智能
    StateofAIReport2023⼈⼯智能现状报告!人工智能(AI)是科学和工程的多学科领域,其目标是创造智能机器。我们相信,在日益数字化、数据驱动的世界中,人工智能将成为技术进步的力量倍增器。这是因为今天我们周围的一切,从文化到消费品,都是智能的产物。AirStreet已连续第六年发布人工智能现状报告。我们把这份报告视为所见过的最有趣的事情的汇编,目的是引发一场关于人工智能现状及其对未来影响的知情对话。
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-3-19 13:59
    大小: 3.41KB
    AIAgent,它被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序。你只需要提供一个目标,比如写一个游戏、开发一个网页,他就会根据环境的反应和独白的形式生成一个任务序列开始工作。就好像是人工智能可以自我提示反馈,不断发展和适应,以尽可能最好的方式来实现你给出的目标。AIAgent是一种超越简单文本生成的人工智能系统。它使用大型语言模型(LLM)作为其核心计算引擎,使其能够进行对话、执行任务、推理并展现一定程度的自主性。简而言之,Agent是一个具有复杂推理能力、记忆和执行任务手段的系统。AIAgent与软件开发AIAgent将使软件架构的范式从面向过程迁移到面向目标。现有的软件(包括APP)通过一系列预定义的指令、逻辑、规则和启发式算法将流程固定下来,以满足软件运行结果符合用户的预期,即用户按照指令逻辑一步一步操作达成目标。这样一种面向过程的软件架构具有高可靠性、确定性。但是,这种面向目标的架构只能应用于垂直领域,而无法普遍应用到所有领域,因此标准化和定制化之间如何平衡也成为SaaS行业面对的难题之一。AIAgent的技术演变史1、SymbolicAgents:在人工智能研究的早期阶段,最主要的方法是符号人工智能,其特点是依赖符号逻辑。这种方法采用逻辑规则和符号表示来封装知识和促进推理过程。它们主要关注两个问题:转换问题和表示/推理问题。这些Agent旨在模拟人类的思维模式。它们拥有明确的、可解释的推理框架,而且由于其符号性质,它们表现出高度的表达能力(这种方法的一个典型例子是基于知识的专家系统)。然而,SymbolicAgent在处理不确定性和大规模现实世界问题时面临着局限性。此外,由于符号推理算法错综复杂,要找到一种能在有限时间内产生有意义结果的高效算法也很有挑战性。2、ReactiveAgents:与SymbolicAgent不同,ReactiveAgent不使用复杂的符号推理。相反,它们主要关注Agent与其Environment之间的交互,强调快速和实时响应。这类Agent的设计优先考虑直接将输入输出进行映射,而不是复杂的推理和符号操作。ReactiveAgent通常需要较少的计算资源,从而能做出更快的反应,但可能缺乏复杂的高层决策和规划能力。3、RL-basedAgents:该领域的主要关注点是如何让Agent通过与环境的交互进行学习,使其在特定任务中获得最大的累积奖励。最初,RL-basedAgent主要基于强化学习算法,如策略搜索和价值函数优化,Q-learning和SARSA就是一个例子。随着深度学习的兴起,出现了深度神经网络与强化学习的整合,即深度强化学习。这使得Agent可以从高维输入中学习复杂的策略,从而取得了众多重大成就(如AlphaGo和DQN)。这种方法的优势在于它能让Agent在未知环境中自主学习,而在学习过程中无需明确的人工干预。这使得它能广泛应用于从游戏到机器人控制等一系列领域。然而,强化学习也面临着一些挑战,包括训练时间长、采样效率低以及稳定性问题,尤其是在复杂的真实世界环境中应用时。4、Agentwithtransferlearningandmetalearning:传统上,训练强化学习Agent需要大量样本和较长的训练时间,而且缺乏泛化能力。因此,研究人员引入了迁移学习来加速Agent对新任务的学习。迁移学习减轻了新任务培训的负担,促进了知识在不同任务间的共享和迁移,从而提高了学习效率、绩效和泛化能力。此外,AIAgent也引入了元学习。元学习的重点是学习如何学习,使Agent能从少量样本中迅速推断出新任务的最优策略。这样的Agent在面对新任务时,可以利用已获得的一般知识和策略迅速调整其学习方法,从而减少对大量样本的依赖。然而,当源任务和目标任务之间存在显著差异时,迁移学习的效果可能达不到预期,并可能出现负迁移。此外,元学习需要大量的预训练和大量样本,因此很难建立通用的学习策略。5、LLM-basedAgent:由于大型语言模型已经展示出令人印象深刻的新兴能力,并受到广泛欢迎,研究人员已经开始利用这些模型来构建AIAgent。具体来说,他们采用LLM作为这些Agent的大脑或控制器的主要组成部分,并通过多模态感知和工具利用等策略来扩展其感知和行动空间。通过思维链(CoT)和问题分解等技术,这些基于LLM的Agent可以表现出与SymbolicAgen相当的推理和规划能力。它们还可以通过从反馈中学习和执行新的行动,获得与环境互动的能力,类似于ReactiveAgent。同样,大型语言模型在大规模语料库中进行预训练,并显示出少量泛化的能力,从而实现任务间的无缝转移,而无需更新参数。LLM-basedAgent已被应用于各种现实世界场景、如软件开发和科学研究。由于具有自然语言理解和生成能力,它们可以无缝互动,从而促进多个Agent之间的协作和竞争。展望AIAgent是人工智能成为基础设施的重要推动力。回顾技术发展史,技术的尽头是成为基础设施,比如电力成为像空气一样不易被人们察觉,但是又必不可少的基础设施,还如云计算等。当然这个要经历以下三个阶段:创新与发展阶段–新技术被发明并开始应用;普及与应用阶段–随着技术成熟,它开始被广泛应用于各个领域,对社会和经济产生深远影响;基础设施阶段–当技术变得普及到几乎无处不在,它就转变成了一种基础设施,已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。几乎所有的人都认同,人工智能会成为未来社会的基础设施。而智能体正在促使人工智能基础设施化。这不仅得益于低成本的Agent软件生产优势,而且因为Agent能够适应不同的任务和环境,并能够学习和优化其性能,使得它可以被应用于广泛的领域,进而成为各个行业和社会活动的基础支撑。
  • 所需E币: 1
    时间: 2024-2-24 22:19
    大小: 5.39MB
    上传者: 电子阔少
    AIPC专题图文到了2024年,随着结合端侧/个人大型模型的AIPC产品真正出现,我们终于可以在个人办公环境中拥有更智能、更安全的设备。这标志着我们将能够更好地利用AI的潜力,开启一个全新的“生产力时代”。
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-1-30 15:29
    大小: 2.32KB
    今天抽空跟大家讨论一下关于成为AI人工智能算法工程师的条件是什么?众所周知,AI人工智能是当前最热门的技术之一,那么需要掌握哪些技术才能胜任这一职位呢?我们今天就来唠一唠。算法工程师是一个很高端的岗位,要求有很高的数学水平和逻辑思维能力,需要学习高等数学、离散数学Q、线性代数、数据结构和计算机等课程。专业要求:计算机、通信、数学、电子等相关专业。学历要求:本科及其以上学历,大多数都是硕士及其以上学历。语言要求:英语要求熟练,基本上可以阅读国外相关的专业书刊。另外,还必须要掌握计算机相关的知识,能够熟练使用仿真工具MATLAB等,必须要掌握一门编程语言。那算法工程师到底具体需要哪些知识第一个:肯定就是数学和统计学数学和统计学是算法工程师必备的基础知识,要掌握线性代数、概率论、统计学等知识,才能理解和应用各种机器学习算法和模型。第二个:数据结构和算法数据结构和算法是算法工程师必备的知识,需要熟练掌握各种数据结构和算法,如数组、链表、树、图、排序、查找、动态规划等,以便能够设计和实现高效的算法。第三个:编程语言和工具算法工程师需要熟练掌握至少一门编程语言,如Python、C++等,并熟悉常用的开发工具和框架,如Git、JupyterNotebook、PyTorch等。第四个:深度学习深度学习是机器学习的一个子集,常见的深度学习算法包括受限波尔兹曼机、DeepBeliefNetworks、卷积网络、堆栈式自动编码器等。第五个:算法基础算法工程师需要掌握算法基础,包括线性代数、概率论与数理统计、数据结构、算法分析与设计等方面的知识。当然还有很多,在此就不一一列举,主要分为4个部分:数学基础、编程能力、算法基础、实战。接下来,我们聊聊大家最关心的薪资这块。算法岗位薪资方面:在前几年,算法岗的薪资确实是比开发岗要高很多,可以称之为红利期。但最近几年,算法和开发岗有趋于拉平的意思,但是相对来说,同级情况下,算法岗还是要高1~2k的样子。领域分类:算法岗位的方向还是很多的,一方面是按技术领域,可以划分为计算视觉(CV),自然语言处理(NLP),AIGC,语音算法等等。另一方面是按行业领域,分成气象、交通、工业。。。等等等等。方向不一样,技术栈相差非常大了。优缺点在薪资方面,算法打赢开发。在难度方面,算法打赢开发。在工作强度方面,开发打赢算法。在岗位数量方面,开发打赢算法。在职业周期长度方面,算法打赢开发。(这也是一些焦虑状态下的程序员对算法岗动心的原因)在职业发展上限方面,算法打赢开发。最后我们来谈谈十大基础算法都有哪些。一、选择排序过程简单描述:首先,找到数组中最小的那个元素,其次,将它和数组的第一个元素交换位置(如果第一个元素就是最小元素那么它就和自己交换)。其次,在剩下的元素中找到最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置。如此往复,直到将整个数组排序。这种方法我们称之为选择排序。二、插入排序我们在玩打牌的时候,你是怎么整理那些牌的呢?一种简单的方法就是一张一张的来,将每一张牌插入到其他已经有序的牌中的适当位置。当我们给无序数组做排序的时候,为了要插入元素,我们需要腾出空间,将其余所有元素在插入之前都向右移动一位,这种算法我们称之为插入排序。三、冒泡排序1、把第一个元素与第二个元素比较,如果第一个比第二个大,则交换他们的位置。接着继续比较第二个与第三个元素,如果第二个比第三个大,则交换他们的位置….四、希尔排序五、归并排序六、快速排序七、计数排序八、桶排序九、基数排序十、堆排序
  • 所需E币: 0
    时间: 2024-1-30 12:04
    大小: 2.79KB
    上传者: 开心就很好了
    今天给大家讲讲关于AI,打通视觉,NLP,机器学习,深度学习,推荐搜索,AIGC,大模型等等这些当下最热门技术,我将从以下9个方面给大家做详细讲解关于AI人工智能算法工程师的相关知识。阶段一:从AI全面认知到基础夯实-行业认知&Python&必备数学阶段二:从AI核心技术理论体系构建到项目实战:机器学习&深度学习阶段三:构建AI的数据驱动力--数据预处理工程阶段四:AI深度学习框架实战-Pytorch从基础到进阶阶段五:AI核心算法+方法——经典深度学习模型实战阶段六:AI计算机视觉核心技术与项目实战-工业&医疗与直播&自动驾驶等主流领域阶段七:AIGC火热领域技术与项目-文本图像生成&扩散模型等阶段八:NLP自然语言处理与LLM大语言模型应用实战阶段九:AI工程师入行&转化&就业&面试指导首先,我们先来说说什么是人工智能:人工智能(ArtificialIntelligence),简称为AI,是一门集多学科于一体的综合性技术科学。它的核心目的是创造出能够模拟人类思维能力的机器,使其具备感知、思考和决策的能力。自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支。它的核心目标是让计算机能够理解和生成人类自然语言,这包括了文本、语音等多种形式的人类语言输入输出。机器学习是一门人工智能的科学,其核心在于计算机通过对数据的学习和经验积累来自动提升性能。深度学习是机器学习的一个子领域,它受到人类大脑神经网络的启发,旨在模拟人类的学习过程。生成式人工智能——AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent),是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当的泛化能力生成相关内容的技术。大模型是指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型。接下来,我们讲解环境的安装配置:安装CPU版本PyTorch#创建PyTorch环境condacreate-ntorch2python==3.10#进入环境condaactivatetorch2#安装cpu版本pytorchpipinstalltorch==2.0.0torchvision==0.15.1torchaudio==2.0.1--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cpu验证CPU版是否安装成功importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())输出2.0.0+cpuFalseTensor存储的数值Tensor可以用多种方法进行初始化。下面给出例子:直接传数据Tensor可以直接从数据进行创建,数据类型会自动适应。importtorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)print(x_data)使用Numpy数据可以通过Numpy矩阵中进行创建importtorchimportnumpyasnpnp_array=np.array([[1,2],           [3,4]])x_np=torch.from_numpy(np_array)print(x_np)利用已有tensor根据已有的数据形式(形状,数据类型),创建出新的tensorimporttorchdata=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)#保持了x_data的数据属性与形状x_ones=torch.ones_like(x_data) print(f"OnesTensor:\n{x_ones}\n")#保持x_data的形状,重新定义x_data的数据属性x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float) print(f"RandomTensor:\n{x_rand}\n")最后到案例部分:案例1:导入两个列表到Dataset举一个例子,fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,):#定义数据集包含了什么东西    self.x=[iforiinrange(10)]    self.y=[2*iforiinrange(10)]  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x[idx],self.y[idx]my_dataset=MyDataset()my_dataloader=DataLoader(my_dataset)forx_i,y_iinmy_dataloader:  print("x_i=",x_i,"y_i=",y_i)输出x_i= tensor([0]) y_i= tensor([0])x_i= tensor([1]) y_i= tensor([2])x_i= tensor([2]) y_i= tensor([4])x_i= tensor([3]) y_i= tensor([6])x_i= tensor([4]) y_i= tensor([8])x_i= tensor([5]) y_i= tensor([10])x_i= tensor([6]) y_i= tensor([12])x_i= tensor([7]) y_i= tensor([14])x_i= tensor([8]) y_i= tensor([16])x_i= tensor([9]) y_i= tensor([18])案例2:导入Excel数据到Dataset中dataset只是一个类,因此数据可以从外部导入,我们也可以在dataset中规定数据在返回时进行更多的操作,数据在返回时也不一定是有两个。fromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimportpandasaspdclassMyDataset(Dataset):#继承自Dataset  def__init__(self,data_loc):#定义数据集包含了什么东西    data=pd.read_excel(data_loc)    self.x1,self.x2,self.x3,self.x4,self.y=data['x1'],data['x2'],data['x3'],data['x4'],data['y']  def__len__(self):#返回数据集的总长度    returnlen(self.x1)  def__getitem__(self,idx):#当数据集被读取时,需要返回的数据    returnself.x1[idx],self.x2[idx],self.x3[idx],self.x4[idx],self.y[idx]if__name__=='__main__':  data_loc="模仿数据读取.xlsx"  my_dataset=MyDataset(data_loc)  my_dataloader=DataLoader(my_dataset,batch_size=2)  forx1_i,x2_i,x3_i,x4_i,y_iinmy_dataloader:    print(f"x1_i={x1_i},x2_i={x2_i},x3_i={x3_i},x4_i={x4_i},y_i={y_i}")
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-9-26 10:08
    大小: 581.34KB
    上传者: 一蓑烟雨as
    4.6NVIDIA踏进AI领域的三大神器.pdf
  • 所需E币: 0
    时间: 2023-9-26 10:08
    大小: 256.35KB
    上传者: 一蓑烟雨as
    4.4TensorFlowAI框架.pdf
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-9-26 10:08
    大小: 953KB
    上传者: 一蓑烟雨as
    4.5PytorchAI框架.pdf
  • 所需E币: 0
    时间: 2023-6-28 13:48
    大小: 37.53MB
    上传者: 张红川
    西瓜书.pdf。。。。。。。。。
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-6-1 10:41
    大小: 63.54MB
    智能化战争:AI军事畅想-吴明曦
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-5-9 10:09
    大小: 56.59MB
    深度学习入门之PyTorch-(博文视点AI系列)-廖星宇