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Coze
Coze

Coze是由字节跳动在海外推出的一个AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台,可以理解为字节跳动版的GPTs。无论用户是否有编程经验,都可以通过该平台快速创建各种类型的聊天机器人、智能体、AI应用和插件,并将其部署在社交平台和即时聊天应用程序中,如Discord、WhatsApp、Twitter。 有意思的地方在于,目前Coze提供的是基于OpenAI GPT-4和GPT-3.5的API来创建和使用AI聊天机器人,并未使用自研的云雀大模型。而此前媒体报道字节将于12月底推出一个开放平台并开启公测,允许用户自主创建自定义聊天机器人。如同此前推出的聊天机器人豆包国际版为Cici,后续字节可能推出一个国内版本的Coze,或许会采用云雀大模型的能力。 Coze的主要功能 丰富的插件工具:该平台目前包含 60 多个不同的插件,包括新闻阅读、旅行计划、生产力工具、图像理解 API 和多模态模型 知识库调取和管理:Coze提供易于使用的知识库功能,使 AI 能够与用户自己的数据(如PDF、网页文本)进行交互。可以存储和管理知识中的数据 长期记忆能力:提供便捷的数据库存储能力,可以让 AI 机器人持久记住对话中的关键参数或内容 定时计划任务:通过计划任务功能,用户可以使用自然语言轻松创建复杂的任务,创建好的机器人会准时发送相应的消息内容。 工作流程自动化:轻松创建一个工作流程将创意想法转换为机器人技能,如收集电影评论、起草行业研究报告等 预览和调试:机器人开发完成后,可以发送消息来查看机器人的响应,并根据知识搜索结果和工具响应来排查问题 如何使用Coze创建机器人 访问Coze的官网(coze.com),点击Get started登录/注册账号 选择侧边栏的Bots菜单,点击Create bot,然后添加机器人Logo、名称、描述信息 然后在Persona & Prompt输入框中输入机器人角色和提示词,右侧可预览和调试输出信息 测试无误后可点击右上角的Publish发布创建好的机器人 Coze的适用人群 开发人员:专注于为特定任务调整AI模型和提示词,而不是花费大量时间进行初始开发 企业公司:通过将AI机器人集成到内部程序如客户支持系统、内容创作工具和推荐引擎中,开发创新的应用和服务 研究人员:利用该平台作为实验工具进行各种研究任务,探索自然语言生成和理解 AI爱好者:免费的GPT API,创建自定义机器人用于日常生活、学习和工作中 常见问题 Coze支持哪些大模型? Coze目前支持通过GPT-3.5和GPT-4模型来构建AI机器人。 Coze是免费的吗? Coze目前是免费向用户开放的,暂未推出付费版本。 Coze创建的机器人可以发布到哪些平台? Coze目前支持将创建好的机器人发布到Discord和Cici,后续将支持WhatsApp和Twitter。

MiracleVision奇想智能
MiracleVision奇想智能

MiracleVision奇想智能是什么 MiracleVision奇想智能是由美图秀秀公司推出的自研AI视觉大模型,不仅具备高度的美学导向和图像处理能力,还能够广泛地应用于多个行业,提高工作流效率。同时,它还提供了简单易用的AI视觉创作工具,使用户能够快速进行图像的创作和编辑。最新的MiracleVision 4.0支持AI图片生成、AI设计排版和AI视频生成等能力。 MiracleVision奇想智能的主要能力 AI图片生成,支持文生图和图生图,输入文字或上传图像即可创作图片,提供多种风格、参数调整、图片尺寸、精准画面控制等 AI智能设计,包括矢量图形、文字特效、智能分层和智能排版,可以满足AI设计的基础需求 AI视频生成,提供文生视频、图生视频、视频运镜、视频生视频四大功能,让奇思妙想动起来 视觉模型商店,平台提供丰富的视觉模型,从经典复古到现代潮流、从超现实幻想到极简抽象,用户可以任意选择创造惊艳的视觉效果 MiracleVision奇想智能的适用行业 电商行业:从涂鸦生成线稿、线稿上色、商品图、模特试穿图,再到电商物料输出,全程可通过MiracleVision实现。 游戏制作:包揽场景设计、角色设计、道具设计、UI图标、宣发物料等流程,拓宽设计师想象空间的同时助力游戏行业降本。 影视行业:充分满足概念场景设计、分镜设计、人物造型、道具设计、宣发物料的效果要求,极大提升影视行业设计环节的效率。 广告设计:覆盖创意脑暴、创意深化、平面排版、多尺寸延展、线下投放预览的全工作流,助力客户在广告物料制作环节提效。 动漫卡通:打通了概念设计、故事板生成、线稿上色、动漫补帧、视频转动漫等流程,支持创意到物料成品的快速落地。

新Gemma
新Gemma

Gemma是什么 Gemma是由谷歌DeepMind和谷歌的其他团队开发的一系列轻量级、先进的开放AI模型,基于与Gemini模型相同的技术,旨在帮助开发者和研究人员构建负责任的AI应用。Gemma模型系列包括两种权重规模的模型:Gemma 2B 和 Gemma 7B,提供预训练和指令微调版本,支持多种框架,如JAX、PyTorch和TensorFlow,以在不同设备上高效运行。 Gemma的官方入口 Gemma的官网主页:https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cn Gemma的Hugging Face模型:https://huggingface.co/models?search=google/gemma Gemma的Kaggle模型地址:https://www.kaggle.com/models/google/gemma/code/ Gemma的技术报告:https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf 官方PyTorch实现GitHub代码库:https://github.com/google/gemma_pytorch Gemma的Google Colab运行地址:https://colab.research.google.com/github/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/gemma/docs/lora_tuning.ipynb Gemma的主要特性 轻量级架构:Gemma模型设计为轻量级,便于在多种计算环境中运行,包括个人电脑和工作站。 开放模型:Gemma模型的权重是开放的,允许用户在遵守许可协议的情况下进行商业使用和分发。 预训练与指令微调:提供预训练模型和经过指令微调的版本,后者通过人类反馈强化学习(RLHF)来确保模型行为的负责任性。 多框架支持:Gemma支持JAX、PyTorch和TensorFlow等主要AI框架,通过Keras 3.0提供工具链,简化了推理和监督微调(SFT)过程。 安全性与可靠性:在设计时,Gemma遵循Google的AI原则,使用自动化技术过滤训练数据中的敏感信息,并进行了一系列安全评估,包括红队测试和对抗性测试。 性能优化:Gemma模型针对NVIDIA GPU和Google Cloud TPUs等硬件平台进行了优化,确保在不同设备上都能实现高性能。 社区支持:Google提供了Kaggle、Colab等平台的免费资源,以及Google Cloud的积分,鼓励开发者和研究人员利用Gemma进行创新和研究。 跨平台兼容性:Gemma模型可以在多种设备上运行,包括笔记本电脑、台式机、物联网设备和云端,支持广泛的AI功能。 负责任的AI工具包:Google还发布了Responsible Generative AI Toolkit,帮助开发者构建安全和负责任的AI应用,包括安全分类器、调试工具和应用指南。 Gemma的技术要点 模型架构:Gemma基于Transformer解码器构建,这是当前自然语言处理(NLP)领域最先进的模型架构之一。采用了多头注意力机制,允许模型在处理文本时同时关注多个部分。此外,Gemma还使用了旋转位置嵌入(RoPE)来代替绝对位置嵌入,以减少模型大小并提高效率。GeGLU激活函数取代了标准的ReLU非线性激活,以及在每个Transformer子层的输入和输出都进行了归一化处理。 训练基础设施:Gemma模型在Google的TPUv5e上进行训练,这是一种专为机器学习设计的高性能计算平台。通过在多个Pod(芯片集群)上进行模型分片和数据复制,Gemma能够高效地利用分布式计算资源。 预训练数据:Gemma模型在大量英语数据上进行预训练(2B模型大约2万亿个token的数据上预训练,而7B模型则基于6万亿个token),这些数据主要来自网络文档、数学和代码。预训练数据经过过滤,以减少不想要或不安全的内容,同时确保数据的多样性和质量。 微调策略:Gemma模型通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)进行微调。这包括使用合成的文本对和人类生成的提示响应对,以及基于人类偏好数据训练的奖励模型。 安全性和责任:Gemma在设计时考虑了模型的安全性和责任,包括在预训练阶段对数据进行过滤,以减少敏感信息和有害内容的风险。此外,Gemma还通过了一系列的安全性评估,包括自动化基准测试和人类评估,以确保模型在实际应用中的安全性。 性能评估:Gemma在多个领域进行了广泛的性能评估,包括问答、常识推理、数学和科学问题解答以及编码任务。Gemma模型与同样规模或更大规模的开放模型进行了性能对比,在MMLU、MBPP等18个基准测试中,有11个测试结果超越了Llama-13B或Mistral-7B等模型。 开放性和可访问性:Gemma模型以开源的形式发布,提供了预训练和微调后的检查点,以及推理和部署的开源代码库。这使得研究人员和开发者能够访问和利用这些先进的语言模型,推动AI领域的创新。 常见问题 Gemma一词的含义是什么? Gemma在拉丁语中的意思是“宝石”。 Gemma是开源的吗? Gemma是开源开放的大模型,用户可在Hugging Face查看和下载其模型。 Gemma模型的参数量是多少? Gemma目前提供20亿和70亿参数量的模型,后续还会推出新的变体。

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