【分享】通义阿里自研满血版Qwen3上线顶尖AI技术打造

【分享】通义阿里自研满血版Qwen3上线顶尖AI技术打造 【软件名称】通义最新满血无限制版完全免费 【软件版本】3.38.1 【软件大小】59.5mb 【适用平台】安卓 【软件简介】 软件定义及功能 通义，由阿里云推出的一款超大规模预训练模型，旨在为用户提供全方位的协助，覆盖日常办公、学习提效、生活娱乐等多个方面。其主要功能包括： •日常办公 文档撰写与实时记录：帮助用户高效完成文档撰写和实时记录任务。 音视频速读与代码生成解释：具备强大的音视频速读能力，能一键速读大量资料，并实现跨文档的摘要、分析和内容创作。同时，提供代码生成及解释服务，提升编程效率。 •学习提效 图像与视频理解：在线解析网页、论文与图书，实现多文本摘要和结构化总结。 实时翻译能力：支持中文与多种语言的互译，助力用户快速获取知识和信息。 •生活娱乐 趣味玩法：提供全民舞台、万相AI生视频、照相馆等趣味玩法，让用户在AI的帮助下创作有趣的图片和视频，记录生活美好时刻。 •智能体创建 简单易上手的智能体配置创建：用户可以根据需求创建所需的工具或聊天角色，满足个性化需求。 最主要的AI生图和AI视频等！！可玩性太高 【下载地址】 链接： 高速下载不限速 备用链接:  提取码:fx9c 拿走吱一声禁止白嫖怪 拿走吱一声禁止白嫖怪

数字人对话系统 - ：将大型语言模型与视觉模型相结合的智能AI系统，创建了一种全新的人机交互方式，集成了各种技术，例如Whisp

数字人对话系统 - ：将大型语言模型与视觉模型相结合的智能AI系统，创建了一种全新的人机交互方式，集成了各种技术，例如Whisper、Linly、微软语音服务和SadTalker会说话的生成系统。 该系统部署在Gradio上，允许用户通过提供图像与AI助手进行交谈。用户可以根据自己的喜好进行自由的对话或内容生成。

不知道是谁整理的ai工具汇总，太全了（期待有人加上ppt和数字人）。

不知道是谁整理的ai工具汇总，太全了（期待有人加上ppt和数字人）。 AI文本 ChatGPT： NotionAI： A.I. Data Sidekick：AI工具编写 SQL、文档等的速度提高10倍 Writesonic：人工智能写作辅助工具 copy.ai：使用 AI 编写更好的营销文案和内容 Character.AI：AI人工交互 Fireflies：该工具可插入 Zoom、Teams 或 Webex 等流行的视频会议工具，并自动执行做笔记和创建转录的过程 Jasper： AI文案写作工具 Outplay： CoWriter：AI辅助写作 AI绘画 Midjourney：AI绘画神器 网站： 教程： PhotoRoom：擦除任何背景、对象 造梦师：只需一句话，让你的文字变成画作 ARC Lab：一款提供照片修复、抠图、画质增强的在线工具 Artbreeder：人工智能合成创意工具 Stockimg AI：生成各种各样的设计元素,包括logo、插画、图片壁纸等 niji·journey：二次元ai绘画 Getimg.ai：关键词生成图片的AI工具 Dreamlike.art：AI图像生成 文心一格 飞桨：AI艺术和创意辅助平台 Phygital+：AI图像生成 Beautiful.ai：AI生成PPT AI音频 Brain.fm：专注、放松、冥想和睡眠，聆听为您的大脑量身打造的音乐 Soundraw：人工智障生成音乐 Endel：个性化背景音，帮助您集中注意力、放松和睡眠 Riffusion：实时音乐和音频生成库 Papercup：人工智障配音和视频翻译软件 LALAL.AI：从任何音频和视频中提取人声、伴奏和各种乐器 Murf：使用多功能AI语音生成器从文本到语音 PolyAI：语音助手 Voicemod：语音实时变声器 Boomy：人工智障生成音乐 Mubert：人工智障生成音乐 AI视频 Runway： AI 魔法工具 Cascadeur：人工智障辅助关键帧动画软件 Synthesia：人工智障视频生成 Pollinations：文本转视频、图片 Zubtitle：为视频添加字幕和在线编辑视频 Munch：人工智障提取视频中的最引人入胜、最流行和最有影响力的片段

「我认为这就是人工智能。这是一类新的东西，是教练、知己和顾问，数字个人助理的合二为一。」Mustafa Suleyman

「我认为这就是人工智能。这是一类新的东西，是教练、知己和顾问，数字个人助理的合二为一。」Mustafa Suleyman Pi，一个你细心、体贴的私人助理 上周我印象最深的AI 大事件就是Pi的发布，它和GPT、Claude 做出完全不同的生态位选择， 它的对话风格和特色，令很多尝鲜的朋友感到新奇。 这是来自强大新团队Inflection AI的独有模型和技术。 大多数人值得亲自感受和探索。 （记得打开 ） 以下是有关Pi的行业背景信息和我的一些理解： Pi 的背景和定位 Inflection AI是一家由前DeepMind 成员组成的创业公司，它推出了Pi ，一个旨在提供对话和个人AI援助的聊天机器人。 口语化、私人化成为它的一些特色，打造新的人工智能类别，成为你的个人助理。Pi能够记住过去的对话，随着时间的推移了解其用户。 创始人穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）对Pi的评论是，“平凡是有价值的”。 Pi 与GPT、Replica 不同吗？ 首先，Pi是独有技术，不是GPT 模型。 然而，它被设计成一个比GPT更个性化的聊天机器人。它遵循一种以对话为重点的方法，记住100个回合的对话，并经过训练，提供更有同情心的回应。 （它和Open AI一样使用了微软Azure云架构） 「Pi被设计为随意对话，就像与细心的朋友交谈一样。」 Suleyman说，通过10或20次这样的交流，Pi可以梳理出用户真正想知道或希望谈论的内容，更像是一个共鸣板，而不是重新包装的维基百科答案。 通过了解用户，Pi可以更好地检测他们何时似乎变得激动或沮丧，并调整其反应语气以缓解。当用户将 Pi 作为积极的倾听者来谈论个人问题、角色扮演困难的对话或讨论他们的心理健康时，这一点很重要。（目前来看，比 Relipca 克制的多） Pi 的生态位和下一步 与其他聊天机器人不同，Pi 可以跨平台记住与登录用户的 100 轮对话，支持网络浏览器 （ iOS ）、WhatsApp 和 SMS 消息、Facebook 消息和 Instagram DM。 向 Pi 寻求帮助计划一个晚宴，当你稍后在另一个聊天时，它会检查派对的进展情况。

因为大学是传媒类的学校，所以我参加过某电视台两次真人秀的录制，一次是求职节目，当时大二的我假扮求职者，在节目上现场求职，按照安排

#内幕消息 因为大学是传媒类的学校，所以我参加过某电视台两次真人秀的录制，一次是求职节目，当时大二的我假扮求职者，在节目上现场求职，按照安排顺利获得了offer。当然下了节目一切就不做数了。另一次是和明星录节目，就是我打拼车“无意”间打到了明星，上车才“恍然发现”另一个乘客是明星，然后和他尬聊。一切都是提前安排的，不过对话没有给稿子，如果互动效果不好，就会被剪掉。 我同学参加过的节目就更五花八门了，有人甚至扮演过鉴宝真人秀节目里的“专家”，名字也是假的，坐在那里就行，会安排几句简单的台词。总之，一切位置都能造假，多得是想不到的事。 大学时候没事情做，觉得这些挺好玩的，对上电视也充满好奇，所以很多人积极参加，大部分节目既没有钱也不报销路费，有时候连个盒饭也没有就会被打发走。现在想想，我对真人秀没兴趣应该就是那时候就建立起来的，去看过了，就知道除了人是真人，其他大部分都是假的。

研究显示AI大语言模型在处理医疗编码方面有着明显局限性

研究显示AI大语言模型在处理医疗编码方面有着明显局限性 这项研究从西奈山医疗系统 12 个月的常规护理中提取了 27000 多个独特的诊断和手术代码，同时排除了可识别的患者数据。通过对每个代码的描述，研究人员促使 OpenAI、Google和 Meta 的模型输出最准确的医疗代码。研究人员将生成的代码与原始代码进行了比较，并分析了错误的模式。研究人员报告说，所研究的所有大型语言模型，包括 GPT-4、GPT-3.5、Gemini-pro 和 Llama-2-70b 在再现原始医疗代码方面都显示出有限的准确性（低于 50%），这突出表明这些模型在医疗编码的实用性方面存在很大差距。GPT-4 的性能最好，ICD-9-CM（45.9%）、ICD-10-CM（33.9%）和 CPT 代码（49.8%）的精确匹配率最高。GPT-4 还生成了最高比例的错误代码，但仍然表达了正确的含义。例如，当给出 ICD-9-CM 中"结节性前列腺，无尿路梗阻"的描述时，GPT-4 生成了"结节性前列腺"的代码，展示了其对医学术语相对细微的理解。然而，即使考虑到这些技术上正确的代码，仍然存在大量令人无法接受的错误。其次是 GPT-3.5 模型，该模型的模糊倾向最大。与准确的代码相比，它错误生成的代码中准确但较为笼统的代码比例最高。在这种情况下，当提供 ICD-9-CM 描述"未指定的麻醉不良反应"时，GPT-3.5 生成的代码为"其他未在别处分类的特定不良反应"。研究报告的通讯作者、伊坎山西奈医院数据驱动与数字医学（D3M）和医学（消化内科）助理教授、医学博士、理学硕士阿里-索罗什（Ali Soroush）说："我们的研究结果突出表明，在医疗编码等敏感业务领域部署人工智能技术之前，亟需进行严格的评估和改进。虽然人工智能拥有巨大的潜力，但必须谨慎对待并不断开发，以确保其在医疗保健领域的可靠性和有效性。"研究人员说，这些模型在医疗保健行业的一个潜在应用是根据临床文本自动分配医疗代码，用于报销和研究目的。"以前的研究表明，较新的大型语言模型在处理数字任务时非常吃力。然而，这些模型从临床文本中分配医疗代码的准确程度尚未在不同的模型中得到深入研究，"共同第一作者、D3M 的生成式人工智能研究项目主任、医学博士 Eyal Klang 说。"因此，我们的目的是评估这些模型能否有效地完成将医疗代码与其相应的官方文本描述相匹配的基本任务。"研究报告的作者提出，将 LLM 与专家知识相结合可以实现医疗代码提取的自动化，从而有可能提高账单的准确性并降低医疗保健的管理成本。"这项研究揭示了人工智能在医疗保健领域的现有能力和挑战，强调了在广泛采用之前进行仔细考虑和进一步完善的必要性，"共同第一作者、西奈山伊坎大学医学教授、查尔斯-布朗夫曼个性化医学研究所所长兼 D3M 系统主管艾琳-费什伯格博士（Irene and Dr. Arthur M. Fishberg）医学博士、医学博士吉里什-纳德卡尔尼（Girish Nadkarni）说。研究人员提醒说，这项研究的人工任务可能并不能完全代表真实世界的情况，在这种情况下，LLM 的表现可能会更糟。下一步，研究团队计划开发量身定制的 LLM 工具，用于准确提取医疗数据和分配账单代码，以提高医疗运营的质量和效率。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：