


Große Modelle sind bei digitalen Menschen beliebt: Ein Satz kann in 5 Minuten angepasst werden, und Sie können ihn beim Tanzen, Hosten und Ausliefern von Waren halten
Erstellen Sie in nur 5 Minuten einen digitalen 3D-Menschen, der direkt arbeiten kann.
Dies ist der neueste Schock, den große Modelle im Bereich der digitalen Menschen hervorrufen.
Beschreiben Sie die Nachfrage einfach so in einem Satz:
Die generierte digitale Person kann direkt den Live-Übertragungsraum betreten und zum Moderator werden.
Es ist kein Problem, in einem Girlgroup-Tanz zu tanzen.
Sagen Sie während des gesamten Produktionsprozesses einfach, was Ihnen in den Sinn kommt. Große Modelle können die Anforderungen automatisch zerlegen, und Sie können sofort Designs erstellen und Ideen ändern.
△2-fache Geschwindigkeit
Keine Angst mehr, dass die Ideen des Chefs/der Partei A zu neu sind.
Diese digitale Humantechnologie von Vincent stammt aus der neuesten Version der Baidu Intelligent Cloud. Es ist an der Zeit, es zu sagen oder nicht, aber es ist an der Zeit, die Hürden für die digitale Nutzung durch Menschen auf einen Schlag abzubauen.
Nachdem wir von solch einem tollen Tool gehört haben, haben wir uns so schnell wie möglich die Qualifikation für interne Tests gesichert. Werfen wir einen kurzen Blick auf weitere Details.
In 5 Minuten eines Satzes können 3D-Digital-Menschen direkt arbeiten
Mit Chatbot an Vincent Pictures, an Vincent Videos, es ist großartig. Es versteht sich von selbst, dass die durch das Modell hervorgerufenen Änderungen in den Interaktionsmethoden selbstverständlich sind.
Jetzt kann auf der Baidu Intelligent Cloud Xiling-Plattform, die auf Wenxin Yiyan 4.0 basiert, die digitale Anpassung des Menschen auch durch Dialoge in natürlicher Sprache realisiert werden.
Wie viele Schritte sind beispielsweise erforderlich, um einen Markensprecher zu generieren?
Geben Sie zunächst das Eingabewort „Generieren Sie einen Baidu Smart Cloud-Markensprecher“ ein und laden Sie gleichzeitig das Logobild hoch.
Das große Modell beginnt automatisch, Schritt für Schritt aus mehreren Dimensionen wie Gesichtsform, Frisur, Make-up, Kleidung, Accessoires usw. zu denken:
erstellt automatisch eine digitale Person, die den Anforderungen entspricht .
△8-fache Geschwindigkeit
Wenn Sie Details anpassen müssen, können Sie dies einfach durch „Sprechen“ tun.
In nur 5-10 Minuten entsteht im Grunde ein 360° hochwertiger digitaler Mensch ohne blinde Flecken.
Nachdem das Gesicht eingeklemmt wurde, besteht der nächste Schritt darin, der digitalen Person Gesichtsausdrücke beizufügen, damit sie sich bewegen kann. Es ist nur ein Klick erforderlich und Sie müssen 1-2 Minuten warten.
Verglichen mit dem Anpassungszyklus hochpräziser digitaler 3D-Figuren, der in der Vergangenheit Tage oder sogar Monate dauerte, kann diese Effizienz auf Minutenebene tatsächlich als „subversiv“ bezeichnet werden.
Es ist erwähnenswert, dass unter der Voraussetzung, dass die Effizienz erheblich verbessert wurde, die Detailqualität eines solchen Vincent Digital Man immer noch ein hohes Niveau beibehält.
Ausdrucksdetails:
Bewegungsqualität:
In Kombination mit der langjährigen Erfahrung von Baidu Intelligent Cloud im Bereich Digital People ist es einfach, Nachrichten zu übertragen und Waren live zu liefern.
Digitale Humantechnologie ist vollständig KI-basiert
Neben der intuitiven Verbesserung der Effizienz und Implementierungsmöglichkeiten stecken viele technische Details hinter der diesmal von Baidu Intelligent Cloud eingeführten digitalen Humanlösung Wensheng.
Wie bereits erwähnt, ist seine technische Basis Wenxinyiyan 4.0.
Zu den großen Modellfunktionen, die eine Schlüsselrolle spielen, gehören:
- Automatische Zerlegung von zu erledigenden Aufgaben und Teilaufgaben
- Zeigen Sie den Denkprozess, seien Sie vernünftig und fundiert , und machen Sie den gesamten Generierungsprozess zu einer „White Box“
- realisiert das Kurzzeitgedächtnis basierend auf der Inhaltsextraktion und kann das digitale Menschenbild durch Dialog kontinuierlich anpassen
Auf diese Weise wird ein großes Modell zu einem digitalen Menschen Modellierungsassistent, der die Psychologie des Menschen verstehen kann. Partei A kann das menschliche Denken nachahmen und jedes Detail der digitalen menschlichen Anpassung herausfinden, und der Prozess kann gesteuert werden.
Gleichzeitig demonstriert das große Modell auch die Fähigkeit, Werkzeuge hinter den Kulissen abzurufen.
Zum Beispiel wird die „Wissensbasis“, die Gesichtsformen und Gesichtsmerkmale abdeckt und mehr als 6000 Dimensionen abdeckt, dazu aufgerufen, das digitale menschliche Gesicht als Ganzes anzupassen.
Zusätzlich zur Großmodelltechnologie hat Baidu Smart Cloud der Xi Ling-Plattform auch eine neue KI-Rendering-Technologie hinzugefügt, die KI-Antrieb und KI-Stoffsimulation unterstützt und so die Mimik und Körperbewegungen digitaler Menschen sowie die Textur von Kleidungsstoffen natürlicher macht realistischer. Beinhaltet:
- Dynamische Faltenkarten, um Texturen realistischer zu gestalten.
- Die automatische 4D-Bindung auf Minutenebene ermöglicht das perfekte Schließen von Augen, Lippen und anderen Teilen und unterstützt den Wechsel des Ausdrucksstils.
- Echtzeitsimulation der Extrusion und Kollision der Gliedmaßenmuskulatur.
- ...
Der Beamte gab außerdem bekannt, dass Baidu Intelligent Cloud als nächstes plant, eine umfassende KI von Charakteren, Verhaltensweisen, Szenen, Beleuchtung und Linsenelementen zu realisieren.
Digitale Menschen, Einstieg in das neue Anwendungsparadigma im Zeitalter der großen Modelle
Wenn letztes Jahr noch alle mit Begeisterung über Basismodelle diskutierten, dann dieses Jahr, beginnend mit Sora, die Änderungen der Anwendungsparadigmen, die große Modelle mit sich bringen sind zum neuen heißen Thema im Technologiekreis geworden.
Neben den Veränderungen in den Interaktionsmethoden hat vor allem die Effizienzverbesserung die meiste Aufmerksamkeit auf sich gezogen:
Durch die Umsetzung von Ideen und die Generierung dessen, was benötigt wird, erledigen große Modelle immer mehr Aufgaben, die sonst viel Zeit in Anspruch nehmen würden , Arbeitskräfte und Geld werden einfach, effizient und für jedermann verfügbar.
Jetzt ist der neueste technologische Fortschritt der Baidu Intelligent Cloud im Bereich der digitalen 3D-Menschen ein Beispiel für die Erweiterung dieser Möglichkeit über die bekannteren Bild- und Videobereiche hinaus.
Es ist absehbar, dass, angetrieben durch das neue Paradigma, mehr digitales Personal, das in der Vergangenheit in großen Unternehmen und Institutionen eingesetzt wurde, in die Häuser der einfachen Leute eindringen kann.
Zuvor zeigten Daten aus dem „Virtual Digital Human Research Report Version 2.0“ der Tsinghua University, dass aus Sicht des Layouts führender Unternehmen digitale menschliche Produkte und Dienstleistungen für die B-Seite mit einem Anteil von 79 die Hauptkomponente des Marktes darstellen %.
Mit der Subversion digitaler menschlicher Anwendungsmodelle durch große Modelltechnologie müssen nicht nur kleine und mittlere Unternehmen keine Angst mehr vor 6-stelligen 3D-Hochpräzisions-Digitalmenschen haben, sondern auch C-seitige Anwendungen werden erweitert.
Das bedeutet auch, dass die Anwendung und Kommerzialisierung digitaler Menschen eine neue Seite aufgeschlagen hat.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGroße Modelle sind bei digitalen Menschen beliebt: Ein Satz kann in 5 Minuten angepasst werden, und Sie können ihn beim Tanzen, Hosten und Ausliefern von Waren halten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Am 30. Mai kündigte Tencent ein umfassendes Upgrade seines Hunyuan-Modells an. Die auf dem Hunyuan-Modell basierende App „Tencent Yuanbao“ wurde offiziell eingeführt und kann in den App-Stores von Apple und Android heruntergeladen werden. Im Vergleich zur Hunyuan-Applet-Version in der vorherigen Testphase bietet Tencent Yuanbao Kernfunktionen wie KI-Suche, KI-Zusammenfassung und KI-Schreiben für Arbeitseffizienzszenarien. Yuanbaos Gameplay ist außerdem umfangreicher und bietet mehrere Funktionen für KI-Anwendungen , und neue Spielmethoden wie das Erstellen persönlicher Agenten werden hinzugefügt. „Tencent strebt nicht danach, der Erste zu sein, der große Modelle herstellt.“ Liu Yuhong, Vizepräsident von Tencent Cloud und Leiter des großen Modells von Tencent Hunyuan, sagte: „Im vergangenen Jahr haben wir die Fähigkeiten des großen Modells von Tencent Hunyuan weiter gefördert.“ . In die reichhaltige und umfangreiche polnische Technologie in Geschäftsszenarien eintauchen und gleichzeitig Einblicke in die tatsächlichen Bedürfnisse der Benutzer gewinnen

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

1. Einführung in den Hintergrund Lassen Sie uns zunächst die Entwicklungsgeschichte von Yunwen Technology vorstellen. Yunwen Technology Company ... 2023 ist die Zeit, in der große Modelle vorherrschen. Viele Unternehmen glauben, dass die Bedeutung von Diagrammen nach großen Modellen stark abgenommen hat und die zuvor untersuchten voreingestellten Informationssysteme nicht mehr wichtig sind. Mit der Förderung von RAG und der Verbreitung von Data Governance haben wir jedoch festgestellt, dass eine effizientere Datenverwaltung und qualitativ hochwertige Daten wichtige Voraussetzungen für die Verbesserung der Wirksamkeit privatisierter Großmodelle sind. Deshalb beginnen immer mehr Unternehmen, darauf zu achten zu wissenskonstruktionsbezogenen Inhalten. Dies fördert auch den Aufbau und die Verarbeitung von Wissen auf einer höheren Ebene, wo es viele Techniken und Methoden gibt, die erforscht werden können. Es ist ersichtlich, dass das Aufkommen einer neuen Technologie nicht alle alten Technologien besiegt, sondern auch neue und alte Technologien integrieren kann.

Laut Nachrichten vom 13. Juni hat Xiaomis Assistent für künstliche Intelligenz „Xiao Ai“ laut Bytes öffentlichem Bericht „Volcano Engine“ eine Zusammenarbeit mit Volcano Engine erzielt. Die beiden Parteien werden ein intelligenteres interaktives KI-Erlebnis auf der Grundlage des großen Beanbao-Modells erzielen . Berichten zufolge kann das von ByteDance erstellte groß angelegte Beanbao-Modell bis zu 120 Milliarden Text-Tokens effizient verarbeiten und täglich 30 Millionen Inhalte generieren. Xiaomi nutzte das große Doubao-Modell, um die Lern- und Denkfähigkeiten seines eigenen Modells zu verbessern und einen neuen „Xiao Ai Classmate“ zu schaffen, der nicht nur die Benutzerbedürfnisse genauer erfasst, sondern auch eine schnellere Reaktionsgeschwindigkeit und umfassendere Inhaltsdienste bietet. Wenn ein Benutzer beispielsweise nach einem komplexen wissenschaftlichen Konzept fragt, &ldq

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
