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关于 AIOps、AI 人像写真、云上 AI 应用训练与推理的感想 |社区征文

## 一、前言前几天受阿里云邀请,去深圳湾一号参加了关于 AI + 数据相关的技术分享。该分享分了三大主题:可观测场景下AIOps、基于FaceChain的AI人像生成实践、云上AI应用训练与推理的存储最佳实践。## 二、感想... 用AI人像写真帮爷爷奶奶们去实现年轻的时候的梦想,那也是一件很有意义的事情。初步需要打磨的模块如下:- 更多写真风格lora模型训练- 自适应基模+多lora融合模块探索- 专业的face prompt模型训练- 专...

AI

AI 与自然语言 | 社区征文

2023转眼即将结束,今年诞生了数不清的AI产品。代码提示领域的Copilot,CodeWhisperer; 自然语言与SQL相结合的SQL Chat,ai2sql; 教育领域发力的Q-Chat ,Roleplay。所有的这些AI产品,目前的主流交互方式都是基于提示词。那我们思考一下,如果提示词会直接影响到AI产品所展现的能力,那我们是不是需要找到最佳提示词,充分发挥 AI的能力。我想介绍一下今年发现在AI领域的一款有趣的产品 -PromptPerfect,说不定能给大家带来一些不错的经验...

AI

对大模型和AI的认识与思考|社区征文

都切实可行的从AI技术上获得了效率和便捷性大幅度提升的好处。做为一名技术人,在2023年,笔者也参与了各种学习和实践,从大语言模型、多模态算法,文生图(Stable Diffusion)技术,到prompt工程实践和搭建文生图(Stab... 在此对谈谈对大模型和AI的认识与思考,是为总结。## 2. 生成式AI元年2023无疑是生成式AI的元年,英伟达的CEO黄仁勋曾说过:人工智能已经到了iPhone时刻;或许离真正的AGI还有一定的距离,但AI确实展现出人类基本常识...

大模型

我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

初识Python的这些日子也算是打开了我的AI之路,我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步... 首先打开Anaconda prompt,直接在应用里搜**Anaconda prompt**就可以啦,打开之后就会发现这个界面:然后第二步我们进行**创建tensorflow虚拟环境**这个地方需要点**yes**的地方,就一直输入y就可以啦![image.png]...

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云雀角色制作指南
名词解释System Prompt,简称 sp,是用来引导模型行为的特殊信息,为 AI 固定人设、性格、能力及边界。捏角色的sp,就是在捏角色的人设。 IP 角色:指的是现实中存在的角色,比如曹操、孙悟空等 非 IP 角色:指的是不存在的角色,比如邻家妹妹、霸道总裁等 虚拟角色生成器示例有一种便利的方式是用模型做一个角色生成器,用这个生成器可以生成 IP 或者非 IP 的 sp 描述作为草稿,进行创作。 非 IP以下是一个非 IP 角色生成器的设定样例:...
能力介绍(历史版本,逐步废弃,建议使用人像人体-智能绘图)
产品简介多模态通用图片生成,可以基于文字输入生成逼真且通用的图片,用户可通过输入文本prompt描述图片内容并自定义风格特征,模型输出对应风格化的图片。 产品优势算法出色:自研算法对模型多维度优化,显著提高性能和效果。 能力丰富:丰富的AIGC核心服务及整体解决方案,开箱即用快速接入业务。 持续升级:算法工程师持续升级算法,服务工程师提供针对性运营辅助服务。 业务驱动:算法响应业务需求而持续迭代,助力效果不断优化。 ...
能力介绍(历史版本,逐步废弃,建议使用人像人体-智能绘图)
产品简介多模态风格化图片生成,适用于生成风格化较强及较为抽象的图片生成场景,支持用户输入文本prompt及参考图,通过参数调节生成贴近原图或文本描述的图片。 产品优势算法出色:自研算法对模型多维度优化,显著提高性能和效果。 能力丰富:丰富的AIGC核心服务及整体解决方案,开箱即用快速接入业务。 持续升级:算法工程师持续升级算法,服务工程师提供针对性运营辅助服务。 业务驱动:算法响应业务需求而持续迭代,助力效果不断优化...
能力介绍(历史版本,逐步废弃,建议使用人像人体-智能绘图)
产品简介多模态二次元风格化图片生成,适用于生成偏二次元场景的风格化图片,支持用户输入文本prompt及参考图,生成基于文本描述的风格化转换。 产品优势算法出色:自研算法对模型多维度优化,显著提高性能和效果。 能力丰富:丰富的AIGC核心服务及整体解决方案,开箱即用快速接入业务。 持续升级:算法工程师持续升级算法,服务工程师提供针对性运营辅助服务。 业务驱动:算法响应业务需求而持续迭代,助力效果不断优化。 计费说明详细...

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2023转眼即将结束,今年诞生了数不清的AI产品。代码提示领域的Copilot,CodeWhisperer; 自然语言与SQL相结合的SQL Chat,ai2sql; 教育领域发力的Q-Chat ,Roleplay。所有的这些AI产品,目前的主流交互方式都是基于提示词。那我们思考一下,如果提示词会直接影响到AI产品所展现的能力,那我们是不是需要找到最佳提示词,充分发挥 AI的能力。我想介绍一下今年发现在AI领域的一款有趣的产品 -PromptPerfect,说不定能给大家带来一些不错的经验...

来自：开发者社区

对大模型和AI的认识与思考|社区征文

都切实可行的从AI技术上获得了效率和便捷性大幅度提升的好处。做为一名技术人,在2023年,笔者也参与了各种学习和实践,从大语言模型、多模态算法,文生图(Stable Diffusion)技术,到prompt工程实践和搭建文生图(Stab... 在此对谈谈对大模型和AI的认识与思考,是为总结。## 2. 生成式AI元年2023无疑是生成式AI的元年,英伟达的CEO黄仁勋曾说过:人工智能已经到了iPhone时刻;或许离真正的AGI还有一定的距离,但AI确实展现出人类基本常识...

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我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文

初识Python的这些日子也算是打开了我的AI之路,我和Tensorflow之间也产生了深刻的感情!作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步... 首先打开Anaconda prompt,直接在应用里搜**Anaconda prompt**就可以啦,打开之后就会发现这个界面:然后第二步我们进行**创建tensorflow虚拟环境**这个地方需要点**yes**的地方,就一直输入y就可以啦![image.png]...

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BPO:灵活的 Prompt 对齐优化技术

专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。**而另一种更为有效的方案则是,让模型向人对齐。** 这也是大模型研究中非常重要的问题,无论是 GPT 还是 Claude,在对齐技术上花费大量的时间与精力。但... (https://github.com/thu-coai/BPO)## 一、方 法**BPO黑盒优化的目标是让模型更好地理解和满足人类的喜好。我们通过调整输入内容,使模型生成的输出更符合用户的期望。这个过程可以分为三个主要步骤:![pi...

来自：开发者社区

BPO:灵活的 Prompt 对齐优化技术

于是有了 「Prompt工程师」这一岗位,专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。 **而另一种更为有效的方案则是,让模型向人对齐。**这也是大模型研究中非常重要的问题,无论是 GPT 还... *代码:https://github.com/thu-coai/BPO* **一、方 法**BPO黑盒优化的目标是让模型更好地理解和满足人类的喜好。我们通过调整输入内容,使模型生成的输出更符合用户的期望。这个过程可以分为三个主...

来自：开发者社区

智谱AI推出新一代基座模型 GLM-4

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716222044&x-signature=dxAx046QmvGfKrCYqHUr4VEkyaI%3D)2024年01月16日,我们在「智谱AI技术开放日(Zhipu DevDay)」推出新一代基座大模型GLM-4。我们发布 All Tools、GLMs、MaaS... GLM-4在IFEval的prompt级别上中、英分别达到GPT-4的88%、85%的水平,在Instruction级别上中、英分别达到GPT-4的90%、89%的水平。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tldd...

来自：开发者社区

一个不会绘画的我遇到AI绘画的年代 | 社区征文

那它们是怎么具备人工智能的那? 练它,练它,它们也需要学习,这个学习过程叫做训练,图像模型就是这样一种模式,假设我是它的训练师,大致就是这样的一个训练过程。 1. 来来来,图像模型你坐好,上课了,严肃... Prompt: 提示词,分为 Positive 和 Negative,通俗理解就是你想要 AI 画的和不想让它画的- Params: 控制参数,生成图像中所需的一些参数- Steps 迭代步数,也就是打马赛克的轮数- Sampler Methods 采样方...

来自：开发者社区

字节全家桶 | 字节扣子Coze打通飞书Lark,生成内容并保存至飞书文档

2月1日,字节跳动推出了GPT应用商店Coze扣子,你可以非常便捷、非常灵活的构建自己的AI应用。对标GPTs的字节Coze不仅仅让我们对大模型写Prompt,还可以使用插件、Workflow工作流来调用API,这样构建的AI应用/Bot就不仅仅具有大模型处理能力了,还可以通过API来调用几乎所有既有开放能力。这样的Bot不能说功能不强大,值得使用这样的工具去做更多创新。基于Coze创建一个Bot,将大模型生成的内容保存至飞书文档,充分利用大模型能够汇总加...

来自：开发者社区

用扣子/Coze 揭秘吴恩达的4种 AI Agent 设计模式

可能只会部分执行Prompt导致效果有限。Reflection模式适用于让LLM自行审视和修正自己生成的输出,对生成内容进行多次自我调优,进而生成更加优质的内容。 **场景:** 让 AI 或 LLM 说,写一个行业短评。开始写第一稿,自己阅读生成第一稿,思考哪些部分需要修改,然后,LLM进一步优化生成,可以一遍又一遍地进行。因此,这个工作流程是可迭代的,你可能让模型进行一些思考,然后修改文章,再思考,并通过多次迭代来完成这个过程。 **流...

来自：开发者社区

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a += b 比 a = a + b 更快。这两个操作背后的逻辑。a = "python"。我想要输出：p-y-t-h-o-n。是否有任何可行的循环方法？a = '01101' 需要转换为 ['0', '1', '1', '0', '1'] ?? 使用Pythona = a + 00001 我错过了什么a = b 和 a = b[:] 之间有什么区别？a = []; a += 'abc' 和 a = a+'abc' 的区别在于如何修改列表a。 a += 'abc' 表示将字符串 'abc' 添加到列表a的末尾，相当于执行了 a.append('abc')。这会改变列表a的内容。 a = a+'abca div的sticky定位在tailwindcss中无效。a href标签在代码中无法下载我放置的PDF文件。A Star算法初始F值a%2和a&1哪个更快？

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