AI元年弄潮儿
- 通用人工智能AGI时代
- 大模型LLM集成平台：Poe
- 语言大模型：ChatGPT
- 音乐：Suno
- 文生图： [Stable Diffusion整合包](https://www.bilibili.com/video/BV1iM4y1y7oA/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=260c69efcf1f562439ceadb12d14fec5)
通用人工智能AGI时代
通用人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）是指一种具备人类智能水平的机器智能，能够在广泛的领域和任务中理解、学习和应用知识，与人类一样具有学习、推理、规划、创造、通用理解等能力。与当前主流的专用人工智能（ANI，Artificial Narrow Intelligence）相比，AGI能够执行任何智能生物能够执行的任务。
2023年是AGI元年，这一年产生了一大批AI时代的弄潮儿，下面整理各方向强势的有趣的应用/公司。
大模型LLM集成平台：Poe
在Poe上可与ChatGPT、GPT-4、Claude-3-Opus、DALLE 3等数百万机器人交谈。个人使用的性价比之选。
语言大模型：ChatGPT
ChatGPT是由OpenAI开发的一款基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的大型语言模型。GPT是一种自回归模型，它通过预测下一个词来生成文本，从而能够生成连贯、自然的语言表达。
ChatGPT特别针对对话场景进行了优化，使其能够理解和生成人类般的自然语言对话。它可以通过学习大量的文本数据来掌握语言模式、知识信息和对话技巧，从而在多种话题上与用户进行流畅的交流。
以下是ChatGPT的一些主要特点：
- 多轮对话能力：ChatGPT能够记住前文内容，进行多轮对话，为用户提供连贯的交流体验。
- 知识广泛：由于训练数据的广泛性，ChatGPT具备广泛的知识，能够在多个领域提供信息和回答问题。
- 语言生成：除了回答问题，ChatGPT还能够创作故事、诗歌、代码等，展现出一定的创造性。
- 上下文理解：ChatGPT能够根据上下文生成合适的回答，理解用户的意图，并在对话中保持话题的一致性。
- 可定制化：通过微调（fine-tuning）或特定的提示（prompting），ChatGPT可以适应特定的任务或风格，提供更加个性化的服务。
ChatGPT的应用非常广泛，包括客服自动化、虚拟助手、教育辅助、内容创作、娱乐互动等多个领域。然而，尽管ChatGPT在对话和文本生成方面表现出色，它仍然存在局限性，如有时可能生成不准确或不相关的信息，也可能缺乏深层次的理解能力。因此，ChatGPT通常被用作辅助工具，而不是完全替代人类的决策或创造力。
音乐：Suno
Suno提供了一个AI音乐创作或分享的平台，用户可以在这里找到各种风格的音乐作品。下面是几个示例：
- Cyberpunk Starter：结合了陷阱音乐和Dubstep，特点是重低音下降、催眠性下降、赛博朋克节奏和电子混乱。
- 水调歌头（明月几时有）：中国传统民间音乐，节奏缓慢，带有空灵、天使般的声音。
- Погоня：女性主唱声乐，旋律死亡金属，金属，死亡金属，瑞典金属，以及纯音乐和另类音乐。
- Paradiso II：新浪潮弗拉门戈巴洛克风格，吉他与小提琴的对决。
- Avoiding TAXES🌳：带有故障的非洲节奏打击乐，非调性歌手，阿拉伯音阶，快节奏，复杂的双重时间说唱。
- Как кружка пива：带有怀旧手风琴、沙哑深沉的男性声乐和深沉的双低音，唤起渴望的俄罗斯情歌。
- Cyber Fjords：北欧民间音乐与赛博朋克Dubstep相结合，重低音。
- Harricks Wizard World：魔法世界，有声魔法咒语，原声带，合唱团，战斗，管弦乐，歌剧式，活泼旋律，动作，史诗。
- Fear Is The Mind-Killer：环境音乐，电子音乐，大气音乐，电影音乐，史诗，钢琴，弦乐，合成器，长笛，大提琴，史诗号角，女性声乐。
文生图： Stable Diffusion整合包
稳定扩散（Stable Diffusion）是一种用于生成高质量图像的生成模型。它是基于人工智能的生成对抗网络（GAN）的改进版本，旨在解决传统 GAN 模型在图像生成过程中的一些限制和挑战。
稳定扩散的核心思想是通过在噪声图像上进行迭代扩散过程来生成图像。该方法通过逐渐减小噪声的强度和增加模型的复杂性，从而逐步生成越来越真实的图像。与传统的 GAN 不同，稳定扩散不需要在训练过程中同时优化生成器和判别器，而是仅关注生成器的优化。
稳定扩散的基本步骤如下：
- 初始化一个随机噪声图像作为生成器的输入。
- 将噪声图像输入生成器，生成一张初步的图像。
- 通过迭代多个步骤，逐渐改进生成器的输出。在每个步骤中，使用一个称为扩散步长（diffusion step）的参数来控制噪声的强度。随着步长的减小，生成的图像将变得更加清晰和真实。
- 在每个步骤中，使用一个称为判别器（critic）的模型来评估生成的图像的质量。生成器的目标是尽可能欺骗判别器，使其难以区分生成的图像和真实图像。
- 重复步骤 3 和步骤 4，直到达到预定的扩散步长或生成的图像达到所需的质量水平。
稳定扩散的主要优势在于生成高质量图像的能力。相较于传统的 GAN 模型，稳定扩散能够在生成过程中更好地控制图像的质量和细节，并且可以生成更加逼真和清晰的图像。此外，稳定扩散还具有良好的可解释性，生成过程中的每个步骤都可以被可视化和理解。
尽管稳定扩散在图像生成领域表现出色，但它也存在一些挑战。生成高质量图像的过程可能需要较长的时间和大量的计算资源。此外，稳定扩散在处理特定类型的图像（例如结构复杂或高分辨率图像）时可能面临一些困难。
总的来说，稳定扩散是一种强大的生成模型，可以生成高质量的图像。它在艺术创作、图像生成和其他相关领域具有广泛的应用潜力，并为我们提供了更好的理解和控制图像生成过程的能力。
