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手机自助建站平台免费,做电商网站需要多少时间,4399小游戏电脑版网页链接,新公司网站建设要求嘿#xff0c;大家好#xff01;这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道~ 上周是智谱的多模态开源周#xff0c;从GLM 4.6v到Autoglm… 看到官方的博客#xff0c;第一眼比较吸引我的#xff0c;不是模型本身#xff0c;是他们给的一个使用场景 - 图文并排。 上传一份 …嘿大家好这里是一个专注于前沿AI和智能体的频道~上周是智谱的多模态开源周从GLM 4.6v到Autoglm…看到官方的博客第一眼比较吸引我的不是模型本身是他们给的一个使用场景 -图文并排。上传一份 PDF 论文它能生成一篇图文混排的解读文章而且效果非常好。图片位置精准上下文衔接自然完全不像是机械拼接的。过去我们想做图文混排都是预定义一些图片让多模态大模型生成描述再让LLM在写文章时结合图片描述选择合适的图片url。流程繁琐效果一般主要是模型看不到这些图。太久没用过多模态大模型了感觉时代似乎变了~Z.ai 已经上线了这个能力所以我逆向了一下原理复刻了一下有不少收获给家人们分享一下。一、GLM 4.6V 是一个多模态原生智能体我们可以看一下下边的视频。大概的步骤是模型会先生成一个带工具槽位的初版然后进行图片引用调用裁剪工具捞回来图片最后完成终稿的撰写。其实从Z.ai 服务请求日志也可以看到具体的工具调用信息。相当于类似一个ReAct Agent调用工具截图相当于获取到observation然后进行下一步的Action。如果想做一个自由度没这么高的一个架构类似下图基于这个模式我复刻了一套代码。结果跟ZAI跑出来的结果基本一致。重点是复刻过程中我发现了几个非常有意思的点后文会详细介绍一下。跑一篇20页的论文大概消耗1毛5的样子。如果用量比较多可以考虑智谱的GLM Coding Plan20 元包月起用量是同价位 Claude Code 的三倍。而且官方提供了一系列适配4.6v的MCP 使用起来会更顺手。二、三个有意思的能力模型知道图片的精确位置这是Glm4.6V 最让我惊讶的能力。模型不仅能理解图片内容还能输出图片在页面上的坐标比如前面调用图片裁剪工具我让模型输出的格式如下[页码, [[x1, y1, x2, y2]], 图片标题]需要注意的是模型的输出坐标是千分位坐标0-999 范围需要按比例转换成像素坐标。 当然如果用官方mcp tools没这个烦恼。def thousandth_to_pixel(coord, image_width, image_height): 千分位坐标转像素坐标 x1 int(coord[0] / 1000 * image_width) y1 int(coord[1] / 1000 * image_height) x2 int(coord[2] / 1000 * image_width) y2 int(coord[3] / 1000 * image_height) return [x1, y1, x2, y2]为什么是千分位因为不同分辨率的图片像素坐标会变但千分位坐标是相对的更具通用性。一次输入几十张图片一篇 20 页的 PDF转成图片后全部塞进去模型能完整理解128k确实不是吹的。这让我想起不久前智谱的另一个工作Glyph把文本渲染成图片让视觉 token 承载更多信息。传统的 token 扩展方式已经走到算力成本的天花板。与其硬扛百万级token的计算压力不如让 AI看文字而不是读文字。所以过去我们头痛的解析、分块等操作随着多模态模型的变强似乎迎刃而解了。可以基于裁剪结果持续迭代获取到裁剪后的图片之后如果只是简单的字符串替换直接正则就够了。但如果用VLM在第二轮可以验证裁剪是不是正确可以调整图片周围的文字可以优化图文的排版位置。GLM-4.6V 就是一个原生的 Agent。三、最后多模态时代的 Agent 和纯文本时代完全不一样。模型不再只是读信息而是看信息。它知道 Figure 2 在第 4 页的左上角知道 Table 3 的边界在哪里知道如何把这些视觉元素编排到文章中。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】