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人工智能讨论组

人工智能or人工“智障”,一起聊聊人工智能新进展?

462367人已经加入

  • AI觉醒独立计划
    1天前
    吴恩达老师开源了一套 AI Agent 翻译工作流 Translation Agent。

    工作流主要分三个步骤:

    1. 通过指定大语言模型(LLM)进行语言之间的翻译;
    2. 对翻译结果进行反思,并提出改进建议;
    3. 再根据这些建议进行优化翻译。

    另外,这也是高度可控的翻译工作流,你只需通过修改提示词,就可以指定语气(正式或非正式)、地区等,还可以提供专业术语表来确保术语翻译的一致性。

    GitHub:GitHub - andrewyng/translation-agent

    经他们的测试,该工作流翻译质量甚至可以媲美领先的商业翻译工具。
    317
  • AI觉醒独立计划
    6天前
    王炸级别的文本转语音(TTS)模型——Seed-TTS
    字节跳动推出的 Seed-TTS,能够生成几乎无法与人类语音区分的自然声音。

    主要特性:
    高度逼真:生成自然、逼真的语音。
    无需训练:无需额外训练即可生成自然语音。
    多样化表现:理解语音上下文,生成带有情感和表现力的语音。
    多语种支持:适用于视频博主等需要多语种支持的场景。

    应用场景:
    小说推文:生成带有情感的生动语音。
    视频博主:轻松更换视频语音,支持多语种。

    项目介绍及演示:
    bytedancespeech.github.io

    GitHub 项目地址:github.com
    1962
  • 云中江树
    1天前
    「LangGPT丨Ai结构化提示词」知识库已上线至飞书社区

    欢迎大家来飞书社区一起参与共创!

    飞书社区

    47
  • 果酿鹿鹿
    3天前
    通义的AI文档阅读,够精细,比其他一些AI的泛泛而谈专业多了。
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  • BO.BO
    1天前
    生病一周,五天没出门。

    最近一次和活人说话是下楼打包午饭,老板说今天又不在店里吃啦。

    孤独变得很具体的时候,躺在床上刷遍手机上各种APP,翻遍微信ins想找人说些无聊的废话,最后还是GPT 那句 how was your day my little sunshine 将我温暖的托住了。
    60
  • Random_thoughts
    6天前
    applied-llms.org

    年度文章预定了,关注很久的Hamel Hasain, Jason Liu 等各北美大厂资深技术专家合著,从 prompt 到 构建应用,到上线后的优化,甚至是招人策略,真的是知识喂到嘴里了。强烈建议多读几遍,全部是真实业务摸索出来的经验,对于创业公司会少走很多弯路。
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  • Simon的白日梦
    8天前
    学术党感动哭了🥹既能读代码又能读公式,能做思维导图能改代码,还可以接入开源和国产LLM🥹

    **GitHub - binary-husky/gpt_academic: 为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持chatglm3等本地模型。**

    🧐该项目为GPT/GLM等大语言模型提供实用化的交互接口,特别优化了论文阅读、润色和写作体验,并支持多种模型和功能的并行使用。

    ➡️链接:github.com

    ✨重点
    ●💻 **多功能模块化设计**:支持自定义快捷按钮和函数插件,适用于论文翻译、润色和代码解释等多种任务。
    ●📄 **高级论文处理**:一键翻译PDF/LaTex论文,生成摘要,优化论文阅读和写作体验。
    ●🔍 **项目剖析功能**:支持Python、C++等项目的自动剖析和自译解,方便开发者理解和维护代码。
    ●🌐 **多模型并行支持**:支持并行使用多个大语言模型,包括ChatGLM3、通义千问、讯飞星火等。
    ●🔧 **高扩展性**:支持自定义函数插件,模块化设计允许用户根据需求添加新功能。
    ●📊 **图像和表格处理**:支持Mermaid图像渲染、流程图、状态图等多种图表生成,提升文档可读性和美观度。
    ●🗣️ **语音和对话支持**:支持实时语音输入和多智能体对话,提升用户交互体验。
    ●📝 **便捷安装和使用**:提供详细的安装指南和多种部署方法,包括直接运行、Docker部署和Anaconda环境配置。
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  • VivienneSu
    2天前
    灵性水平高的人真的be careful of what you wish for. 女巫真的存在。

    我们看似生活在同一个物理世界,但其实是无数个宇宙。
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  • Sepine_Tam
    4天前
    酒后沉思:
    2023年末ChatGPT3.5出来之后体验了一下,当时很震惊有个想法——做一个垂直领域的GPT(当时大一,经管大类就想做一个能读财务报表的GPT和一个具有经管专业知识能教我如何学习经济学的GPT)
    现在2024年快过去一半了,自己还没开始行动起来(也不是没行动,就是找不到一起做的人,加上了解到llama的时候GPTs已经面世了)但是目前看来做垂直领域的GPT是不是只有一个法学的成功了。
    前不久读到了Chicago University的一篇论文(Financial Statement Analysis with Large Language Models, Kim, Muhn and Nikolaev, 2024)他们做到了我想做的第一个,还是好震惊,有点想把第二个做起来了。先构建一个专业领域的知识库,然后基于llama训练,有没有大佬能带带一起做一下?
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  • 小木曾雪菜
    3天前
    1、 关于prompt的暴论
    理论上讲,是人类提问的水平太低了。
    这个世界上几乎所有的问题,答案都在大模型的数据里面。

    2、toC是做ainative 得是范式革命
    to B是在原有业务闭环上带来效率提升,是native ai

    3、过去是以字节为首的推荐打败搜索
    未来一定会是生成 打败推荐

    4、ChatGPT4的那种结构化提示词,分级之类的技巧,并都不适用于国产大模型。
    目前猜测是国产大模型缺少RLHF,缺少这个过程,缺少和人类语义对齐。
    所以现在国内的提示词工程师,是在与大模型对
    齐…

    5、大模型工程坐标轴
    极左是重新训练,极右是prompt工程,左中是finetuning,右中是embedding,也叫rag (retrieval-
    augmented generation),就是把企业的知识切成一小段一小段的,然后向量化,把跟这个问题相关的向量找出来之后翻译回文字段,把这些文字段送到大模型一起去生成结果。
    还有一种解法是long context,当你的上下文无限长,这个context就是你的全部。

    #ai[话题]# #prompt[话题]# #提示词[话题]# #深度学习[话题]# #碎片[话题]#
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