


Welchen Nutzen hat das große KI-Modell für das mystische Studium des I Ging?
Mistral+Trismegistus-7B ist ein KI-gesteuertes okkultspezifisches Modell. Es richtet sich an diejenigen, die sich für Okkultismus, Metaphysik und Spiritualität interessieren, und bietet Einblicke in eine Vielzahl okkulter Themen, von alten Weisheiten bis hin zu modernen Tarot-Lesungen.
Mistral und Trismegistus-7B sind Namen, die auf Hermes Trismegistus basieren, einer mysteriösen Figur, die Elemente des griechischen Gottes Hermes und des ägyptischen Gottes Thoth darstellt. Mistral 7B stellt das verwendete parametrische Mistral 7B-Modell dar.
Mistral Trismegistus-7B verfügt über die folgenden Funktionen:
Reichhaltiger Anleitungssatz: Das Modell enthält etwa 10.000 hochwertige Anleitungen zu vielen okkulten Themen wie Okkultismus, Spiritualität, Mystik usw.
SCHNELLER LAUF: Da es auf Basis des Mistral 7B-Parametermodells trainiert wird, läuft es auch auf der CPU schnell, sodass es auf einem lokalen PC ausgeführt werden kann.
Vielfalt: Dieses Modell ist nicht nur ein Modell mit „positiver Energie“, es ist auf alle Formen arkaner Aufgaben und Kenntnisse trainiert und wird daher nicht von anderen Modellen beeinflusst, die sich auf Kosten der Kreativitätsgrenze für Positivität entscheiden.
Datensatz: Das Modell wurde mithilfe eines von GPT-4 generierten synthetischen Datensatzes trainiert, der aus mehr als 35.000 Proben besteht und Wissen in Bezug auf Okkultismus, Spiritualität, Mystik usw. abdeckt.
Modelle decken zahlreiche okkulte Themen ab: Astrologie, Alchemie, Tarot, Medien und Channeling, Energieheilung, Yoga und Meditation, psychische Mathematik, Runen, Magie und Hexerei, Okkultismus, Kabbala, spirituelle Verwirklichung, Bewusstseinserweiterung, spirituell Erwachen, Kristallheilung, Farbtherapie, Lichttherapie, Reinkarnation, Seelenverträge, spirituelle Lehrer und Führung, heilige Geometrie, Auren und Chakren, mystische Erfahrungen, Mysteriensymbole, okkulte Traditionen und Sekten, okkulte Texte und Schriften, okkulte Rituale und Praktiken.
Rollen, die Mistral Trismegistus spielen kann:
Hypnotiseur: Das Modell kann verwendet werden, um geführte Texte oder Skripte für Hypnose oder tiefe Meditation zu erstellen. Es ist jedoch kein Ersatz für eine professionelle Hypnosetherapie.
Modelle bieten Informationen zu verschiedenen magischen Ritualen, Zaubersprüchen und Zaubersprüchen, diese dienen jedoch im Allgemeinen nur der Unterhaltung oder der Bildung.
Schublade: Das Modell kann verschiedene Formen der Wahrsagerei, wie Tarotkarten, spirituelle Mathematik oder Astrologie, nachahmen und einige grundlegende Erklärungen und Vorschläge liefern.
Psychisch/Psychisch: Während das Modell nicht wirklich mit Wesenheiten in der Geisterwelt oder anderen Dimensionen kommunizieren kann, kann es Texte generieren, die eine solche Kommunikation nachahmen.
Energieheiler: Modelle können grundlegende Informationen und Anleitungen zu Formen der Energieheilung wie Reiki, Qigong usw. geben, aber keine tatsächliche Behandlung durchführen.
Guru: Das Modell kann allgemeine Ratschläge und Informationen über spirituelles Wachstum und Erwachen geben, es ist jedoch kein Ersatz für einen persönlichen spirituellen Guru oder eine persönliche Führung.
Okkultist: Das Modell kann als Informationsquelle dienen und detaillierte Informationen zur Geschichte, Theorie und Praxis des Okkultismus liefern.
Taoist/Mönch: In einigen Fällen kann das Modell auch Gebete, Mantras oder andere Ritualtexte generieren, die sich auf eine bestimmte religiöse oder spirituelle Tradition beziehen.
Ob Sie sich für Handlesen oder persönliche Geburtshoroskope interessieren, Mistral Trismegistus-7B kann Ihnen detaillierte Einblicke und Anleitungen geben. Es kann Ihnen helfen, die symbolische Bedeutung verschiedener Handlinien, die durch Handflächentexturen dargestellten emotionalen Zustände und andere damit zusammenhängende Informationen zu verstehen.
Adresse: https://huggingface.co/teknium/Mistral-Trismegistus-7B
Entwickler: https://github.com/teknium1
Wenn man nach China schaut, ist die KI digital Großes Modell auch verfügbar? Kann es im I Ging weit verbreitet sein?
Einigen Informationen zufolge betrachten viele Menschen, die mathematische Forschungen zum Buch der Wandlungen durchgeführt haben, den Zhouyi-Koeffizienten als einen quantitativen Index, der zur Beschreibung der gegenseitigen Beziehungen und des Einflusses zwischen Dingen verwendet wird. Im großen KI-Modell wird der Zhouyi-Koeffizient verwendet, um die Korrelation und Regelmäßigkeit zwischen Zahlen zu beschreiben, wodurch das große KI-Modell dabei hilft, die Gedanken von Zhouyi besser zu verstehen und anzuwenden. Durch die Einführung von Zhouyi-Koeffizienten können große KI-Modelle komplexe, nichtlineare Daten und Phänomene besser verarbeiten und werden daher in verschiedenen Bereichen häufig eingesetzt.
Konkret spiegelt sich die Rolle des Zhouyi-Koeffizienten hauptsächlich in den folgenden Aspekten wider:
1 Beschreiben Sie die Korrelation zwischen Zahlen: Der Zhouyi-Koeffizient kann verwendet werden, um die Korrelation und gegenseitige Beeinflussung zwischen Zahlen zu beschreiben und so einer großen KI zu helfen Modelle verstehen die Beziehung zwischen Zahlen besser.
2. Die Regelmäßigkeit von Zahlen aufdecken: Der Zhouyi-Koeffizient kann auch verwendet werden, um die Regelmäßigkeit von Zahlen aufzudecken und so großen KI-Modellen dabei zu helfen, zukünftige Trends und Veränderungen besser vorherzusagen.
3. Optimierungsalgorithmen und -modelle: Durch die Einführung des Zhouyi-Koeffizienten können die Algorithmen und Modelle großer KI-Modelle weiter optimiert werden, wodurch die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Modells verbessert wird.
4. Erweiterung der Anwendungsfelder: Der Zhouyi-Koeffizient hat ein sehr breites Anwendungsspektrum und kann auf verschiedene Bereiche wie Finanzen, medizinische Versorgung, Bildung usw. angewendet werden, wodurch diese Bereiche besser mit verschiedenen komplexen Problemen umgehen können und Herausforderungen.
Als neues Konzept in großen KI-Modellen spielt der Zhouyi-Koeffizient eine wichtige Rolle bei der Korrelation und Regelmäßigkeit von Zahlen. Durch die Einführung des Zhouyi-Koeffizienten können große KI-Modelle komplexe, nichtlineare Daten und Phänomene besser verarbeiten und somit in verschiedenen Bereichen breiter eingesetzt werden. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie und der kontinuierlichen Erweiterung der Anwendungsfelder wird der Zhouyi-Koeffizient in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
