Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

可以让你的 OpenClaw 在 mac mini m4 上装一下 这个,qwen3-tts 本地小模型 Mac 量化版,如果是其他机器,应该也有对应的可以跑。 然后,你让它用 Serena 的温柔正常语速讲一段小故事。 你就可以得到这个视频里的语音效果。我之前没咋研究过本地语音模型,我感觉挺不错的。

28,452 görüntüleme • 5 ay önce •via X (Twitter)

0 Yorum

Yorum bulunmuyor

Orijinal gönderinin yorumları burada görünecek

Benzer Videolar

OpenAI 的大神 Andrej Karpathy 前几天在他的 YouTube 频道讲了一堂课,系统的介绍了大语言模型,内容深入浅出,非常赞,抽空将它翻译成了双语,由于内容较长,我将分批上传,以下是第一部分精校后的双语视频,字幕文稿如下: Intro: Large Language Model (LLM) talk 大家好。最近,我进行了一场关于大语言模型的 30 分钟入门讲座。遗憾的是,这次讲座没有被录制下来,但许多人在讲座后找到我,他们告诉我非常喜欢那次讲座。因此,我决定重新录制并上传到 YouTube,那么,让我们开始吧,为大家带来“忙碌人士的大语言模型入门”系列,主讲人 Scott。好的,那我们开始吧。 LLM Inference 首先,什么是大语言模型 (Large Language Model) 呢?其实,一个大语言模型就是由两个文件组成的。在这个假设的目录中会有两个文件。 以 Llama 2 70B 模型为例,这是一个由 Meta AI 发布的大语言模型。这是 Llama 系列语言模型的第二代,也是该系列中参数最多的模型,达到了 700 亿。LAMA2 系列包括了多个不同规模的模型,70 亿,130 亿,340 亿,700 亿是最大的一个。 现在很多人喜欢这个模型,因为它可能是目前公开权重最强大的模型。Meta 发布了这款模型的权重、架构和相关论文,所以任何人都可以很轻松地使用这个模型。这与其他一些你可能熟悉的语言模型不同,例如,如果你正在使用 ChatGPT 或类似的东西,其架构并未公开,是 OpenAI 的产权,你只能通过网页界面使用,但你实际上没有访问那个模型的权限。 在这种情况下,Llama 2 70B 模型实际上就是你电脑上的两个文件:一个是存储参数的文件,另一个是运行这些参数的代码。这些参数是神经网络(即语言模型)的权重或参数。我们稍后会详细解释。因为这是一个拥有 700 亿参数的模型,每个参数占用两个字节,因此参数文件的大小为 140 GB,之所以是两个字节,是因为这是 float 16 类型的数据。 除了这些参数,还有一大堆神经网络的参数。你还需要一些能运行神经网络的代码,这些代码被包含在我们所说的运行文件中。这个运行文件可以是 C 语言或 Python,或任何其他编程语言编写的。它可以用任何语言编写,但 C 语言是一种非常简单的语言,只是举个例子。只需大约 500 行 C 语言代码,无需任何其他依赖,就能构建起神经网络架构,并且主要依靠一些参数来运行模型。所以只需要这两个文件。 你只需带上这两个文件和你的 MacBook,就拥有了一个完整的工具包。你不需要连接互联网或其他任何设备。你可以拿着这两个文件,编译你的 C 语言代码。你将得到一个可针对参数运行并与语言模型交互的二进制文件。 比如,你可以让它写一首关于 Scale AI 公司的诗,语言模型就会开始生成文本。在这种情况下,它会按照指示为你创作一首关于 Scale AI 的诗。之所以选用 Scale AI 作为例子,你会在整个演讲中看到,是因为我最初在 Scale AI 举办的活动上介绍过这个话题,所以演讲中会多次提到它,以便内容更具体。这就是我们如何运行模型的方式。只需要两个文件和一台 MacBook。 我在这里稍微有点作弊,因为这并不是在运行一个有 700 亿参数的模型,而是在运行一个有 70 亿参数的模型。一个有 700 亿参数的模型运行速度大约会慢 10 倍。但我想给你们展示一下文本生成的过程,让你们了解它是什么样子。所以运行模型并不需要很多东西。这是一个非常小的程序包,但是当我们需要获取那些参数时,计算的复杂性就真正显现出来了。 那么,这些参数从何而来,我们如何获得它们?因为无论 run.c 文件中的内容是什么,神经网络的架构和前向传播都是算法上明确且公开的。

宝玉

1,123,075 görüntüleme • 2 yıl önce

把网站录下来给AI看, AI能照着做出来吗? 刚刚看到了个炫酷的灯具网站, 它有个功能是点击按钮直接能看到灯点亮的效果, 甚至网站的配色也会暗淡下来, 特别有氛围. 我突然想到, 这样的网站, 如果要让AI来做, 该怎么办? 把源代码拷给它? 用一个巨复杂的 prompt 来完成? 有没有可能, 我录个视频, 展示一下这个"关灯"的效果, 然后让AI来按照视频来写网站? 于是, 这个重任就交给了今天测试的模型, 百度刚出的文心-5.0-preview, 全模态大模型, 这个模型同时支持文本, 图片, 音频, 视频作为输入, 然后可以生成文本和图片, 所以我们这个测试可以最大化的利用它的能力. 我先录制了网站的效果, 然后写了prompt作为补充, 告诉它这个效果是怎样的, 以及准备的图片材料在哪里. 值得一提的是, 网站所展示的图片也是我用文心-5.0-preview生成的. 大家可以看视频中我生成的效果. 直接说测试结论: 目前每个模态都是可用的, 而且模态之间关联性非常好, 我测试了视频+文本, 图片+文本, 图片+语音, 都可以完成任务. 当然测试也发现了一些问题, 比如 token 输出速度不是特别快, 以及偶尔会有超时问题(已反馈给百度的同学). 我的使用建议是, 多利用它的多模态能力, 来完成之前不敢想象的任务, 它真的提升了使用场景的天花板. #文心大模型 #文心5 #百度 #文心一言 #ai教程

karminski-牙医

29,929 görüntüleme • 8 ay önce

千万别拿我和张雪峰这个大傻逼作对比。 网友:我想学AI相关的专业,我对AI很感兴趣,请问我应该选计算机还是数学? 我:你一定要选计算机,先把python和数据结构基础打好, 然后从deep learning这门课开始学,可以在家配置一个nvidia GPU的笔记本或者台式机,或者用google colab,先从最简单的 CNN 开始训练,找一个dataset,自己安装好pytorch和cuda、cudnn,抄一个经典CNN model,训练你的第一个神经网络, 然后可以学习transformer,学习encoder only的BERT,学习decoder only的GPT模型,从minGPT开始,训练你的最小版本的GPT模型, 如果你对训练模型感兴趣,可以读个PhD,如果你的inference感兴趣,可以多花点时间看cuda,简单学习一下nvidia tensor core architecture,可以了解GPT后续的模型的架构, 如果你对inference感兴趣,你也可以直接看vllm的架构,读里面的代码,理解vllm是如何load一个用pytorch训练好的LLM模型, 如果你对AI Agent感兴趣,可以从ReAct Agent开始看,然后看SWE Agent,知道一个Agent是如何抽象出来的,如何调用function call,如何自己做reasoning,如何把一个软件开发的任务用agentical的方式拆分和执行的, 然后你可以看codex的架构,看看codex是如何设计memory、auto compact、multi agent、background task这些现代coding Agent功能的。 张雪峰(下面视频中可以找到原话): 孩子,你一定要学数学,数学学好了可以转互联网、AI、科技、半导体、金融所有专业,数学是一切专业之母,所有专业的老祖宗! 孩子,deepseek就是一群纯数学博士造出来的,这些人天天研究数学,就把deepseek造出来了! 孩子,AI本质就是数学建模,就是一个个自变量,你只有研究数学,一直读到数学博士,才能把这些数学建模研究明白,计算机毕业生是永远研究不明白AI的! 我的结论是,鼓吹“数学万能论”、“数学是一切专业的老祖宗”、“只有数学博士才能研究AI”的张雪峰和他们的粉丝,都是彻彻底底的大傻逼。

lidang 立党 (劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人)

268,321 görüntüleme • 4 ay önce