小活熬深夜,建议满天飞:尿液都有拿铁味,人傻了?

我,一个平平无奇的开源开发者,折腾了个小项目 pyvideotrans,稀里糊涂混到 12.1k Star。

白天上班搬砖,晚上化身“义工”敲代码,免费端出视频翻译配音工具给大家用。

下载量热热闹闹,Issue 区简直是需求狂欢节:“能不能加个外星语翻译?”“发现重大 Bug!”“这 Bug 可能会让用户血亏!”“咋还不修?项目还活着吗”我盯着屏幕,默默吐槽:我这是开源啊,咋还成了全职客服?

捐助?别提了,Star 少的时候,三五不时的还有人捐点;Star 高了,半个月一个月可能会飘来 0.x 元、0.0x 元,我都怕微信误判异常,把我账号封了!

用户里总有些“高玩”,用完随手点评:“还行吧,略糙了点。”“凑合用吧,不够完美。”我差点把鼠标垫搓成麻花卷——这免费奉上的小玩意儿,要啥自行车啊!


不过想想,开源是我自愿选的路,白嫖是“标配”,我还能咋办?

12.1k Star 听着挺唬人,可夜里两点面对满屏需求和屎山代码,这心情比外面的黑夜还黑。

不想撑时,就写写公众号,赚点广告费,每天几块钱,好歹能换两条雀巢三合一速溶,聊以慰藉。

干脆给自己封个“开源苦力侠”,自娱自乐得了。能写点代码让大家随便玩玩,我这程序员生涯也算有点小成就。至于头发越来越稀?没事,早刮大光头了,比十五的月亮还亮!

如何在 Windows 10 上使用 pip 和 venv 并安装 PyTorch

在使用 Python 运行 AI 软件时,可能会经常用到 pipvenvpip 是安装 Python 软件包的工具,而 venv 能帮你创建独立的环境,避免软件冲突。这篇教程会教你怎么用它们,还会指导你安装 PyTorch(一个常用的 AI 工具),支持不同的 CUDA 版本(11.8、12.4、12.6)。别担心,我会一步步带你走,即使没基础也能学会!


第一步:认识 pip 的常见命令和错误处理

常用 pip 命令

  1. 安装一个模块
    • 比如安装 requests(一个网络工具):
           pip install requests
           ```  
           按回车,下载并安装完成。
      
      2. **检查已安装的模块**  
         - 输入:
      pip list
           会列出你装过的所有模块和版本。
      
      3. **更新 pip 本身**  
         - 如果 pip 版本老了,输入:
      pip install –upgrade pip
           保持最新能减少问题。
      
      4. **卸载模块**  
         - 不想要某个模块,比如 `requests`,输入:
      pip uninstall requests
           按提示输入 `y` 确认删除。
      
      ### 常见错误及解决办法
      1. **模块版本冲突**  
         - 比如提示“某某模块需要 xxx 版本,但已安装 yyy 版本”。  
         - **解决**:先卸载冲突的模块(`pip uninstall 模块名`),再安装指定版本:
      pip install 模块名==版本号
           比如 `pip install numpy==1.21.0`。版本号可以问软件作者。
      
      2. **网络连接错误**  
         - 提示“连接超时”或“下载失败”。  
         - **解决**:多试几次,或者换个网络。如果还不行,下一节会教你用镜像源加速。
      
      3. **模块未找到错误**  
         - 比如输入 `pip install xxx` 后提示“找不到模块”。  
         - **解决**:检查拼写,或者上网搜一下正确名字(比如 Google “Python xxx module”)。也可能是 pip 没装好,输入:
      python -m ensurepip
      python -m pip install –upgrade pip
           修复后再试。
      
      ---
      
      ## 第二步:设置 pip 镜像源和恢复默认
      
      ### 为什么要用镜像源?
      默认情况下,pip 从国外服务器下载模块,速度可能很慢。镜像源就像国内的“替身服务器”,能加速下载。
      
      ### 指定镜像源
      1. **临时使用镜像源**  
         - 在命令后加 `-i` 和镜像地址,比如用清华大学的源:
      pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
           下载会快很多。
      
      2. **永久设置镜像源**  
         - 打开文件资源管理器,在地址栏输入:
      %APPDATA%
        按回车,进入 `C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming`。  
      - 新建文件夹 `pip`,进去后新建文本文件,命名为 `pip.ini`(注意改后缀)。  
      - 用记事本打开 `pip.ini`,输入:
      [global]
      index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
         - 保存关闭,以后 pip 都会用这个源。
      
      ### 恢复默认源
      - 如果想用回官方源,打开 `pip.ini`,把内容改成:
      [global]
      index-url = https://pypi.org/simple
- 或者直接删除 `pip.ini` 文件。

---

## 第三步:使用 venv 创建和管理虚拟环境

`venv` 是 Python 自带的工具,能创建独立的环境,适合运行不同项目的 AI 软件。

1. **创建虚拟环境**  
   - 进入一个文件夹(比如新建的“AIProject”):  
   进入该文件夹,删掉地址栏内容,输入`cmd`回车,打开终端
   - 在终端中输入命令创建环境:
 python -m venv myenv
 
     `myenv` 是环境名字,会在文件夹里生成一个“myenv”子文件夹。

2. **激活虚拟环境**  
   - 输入:
myenv\Scripts\activate
     按回车,看到 `(myenv)` 就成功了。

3. **退出虚拟环境**  
   - 输入:
deactivate
     `(myenv)` 消失就退出了。

4. **删除虚拟环境**  
   - 不需要时,直接删除 `myenv` 文件夹就行(右键 > 删除)。

---

## 第四步:用 pip 安装 PyTorch(支持 CUDA 11.8、12.4、12.6)

PyTorch 是 AI 软件常用的模块,支持 GPU 加速(需要英伟达显卡和 CUDA)。我们以 Windows 为例安装不同 CUDA 版本的 PyTorch。

1. **确保在虚拟环境中**  
   - 输入 `myenv\Scripts\activate`,确认有 `(myenv)`。

2. **安装 PyTorch**  
   - 根据你的 CUDA 版本(教程二有检查方法),输入对应命令:  
  - **CUDA 11.8**:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
- **CUDA 12.4**:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
- **CUDA 12.6**:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
   - `torch` 是主模块,`torchvision` 处理图像,`torchaudio` 处理音频。

3. **验证安装**  
   - 输入:
python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"
   - 如果输出类似 `2.6.0`(版本号)和 `True`,说明安装成功且 GPU 可用。  
   - 如果是 `False`,检查 CUDA 是否装好(参考教程二)。

4. **没装 CUDA?用 CPU 版**  
   - 如果没有英伟达显卡或 CUDA,输入:
pip install torch torchvision torchaudio ``` 装的是 CPU 版,能跑但速度慢点。

最后:开始你的 AI 之旅!

现在你会用 pip 装模块、设置镜像源、用 venv 管理环境,还装好了 PyTorch。如果你的 AI 软件有运行命令(比如 python run.py),在虚拟环境中试试吧!

如何在 Windows 10 上安装 Miniconda 并配置 AI 软件环境

Miniconda 是一个轻量版的 Anaconda,能帮你快速安装 Python 和各种软件包,比完整的 Anaconda 更适合新手用来运行 AI 程序。

这篇教程会手把手教你在 Windows 10 上安装 Miniconda,下载地址是官方提供的,然后配置一个 Python 3.10 的环境,再安装一些常用模块。别担心,即使你完全没基础,也能轻松搞定!


第一步:下载并安装 Miniconda

  1. 下载 Miniconda

  2. 安装 Miniconda

    • 双击下载的文件,弹出安装窗口。

    • 点击“Next”(下一步),同意许可协议(点“I Agree”)。

    • 重要: 在“Advanced Options”页面,勾选 Add Miniconda3 to my PATH environment variable (把 Miniconda 加到环境变量),这样就能直接用 conda 命令操作了, 否则你会遇到错误 conda 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序或批处理文件。

    • 注意:有些电脑可能会警告说不推荐加到 PATH,别管它,勾上就好,这是新手常见的坑,不勾的话后面命令用不了。

  • 点击“Install”(安装),等待几分钟,完成后点“Finish”(完成)。

第二步:检查安装并创建 Python 3.10 虚拟环境

  1. 打开命令行终端(CMD)

    • 按住键盘上的 Windows 键 + R,弹出“运行”窗口。
    • 输入 cmd,按回车,打开黑色命令行窗口。
  2. 检查 Miniconda 是否安装成功

    • 在命令行输入: conda --version
      按回车,如果显示类似 conda 25.1.1,说明安装成功。

如果提示“不是内部或外部命令”,说明没加环境变量,重新安装并勾选
Add Miniconda3 to my PATH environment variable

3. 创建一个 Python 3.10 的虚拟环境

  • 在命令行输入: conda create -n myai python=3.10
  • myai 是环境的名字,可以随便取(比如 ai_env)。
  • 按回车后,系统会下载 Python 3.10 和一些基础包,过程中会问你“Y/N”,输入 y 并回车,继续安装。

  1. 激活虚拟环境
    • 输入: conda activate myai
      按回车,如果命令行前面多了 (myai),说明成功进入了环境。

  1. 常用虚拟环境命令
    • 退出环境:输入 conda deactivate,按回车,(myai) 消失就退出了。
    • 查看所有环境:输入 conda env list,可以看到你创建的环境列表。
    • 删除环境(如果用不上):输入 conda env remove -n myai,就删掉了。

第三步:用 pip 安装模块和 requirements.txt

  1. 确保在虚拟环境中

    • 输入 conda activate myai,确认命令行有 (myai)
  2. 安装一个常用模块试试

    • 比如安装 numpy(一个数学计算工具,很多 AI 软件需要):
      pip install numpy
      按回车,下载安装后可以用 python -c "import numpy; print(numpy.__version__)" 检查版本。
  3. 安装 requirements.txt

    • 如果你的 AI 软件提供了一个 requirements.txt 文件(列了需要的软件包),把它复制到某个文件夹(比如桌面新建的“AIProject”)。
    • 进入文件夹,然后删掉文件夹地址栏中内容,输入cmd回车,打开终端窗口:

  • 然后输入:
    pip install -r requirements.txt
    按回车,会自动安装文件里列的所有包。

第四步:pip 常用命令和常见错误处理

  1. 常用 pip 命令

    • 检查 pip 版本pip --version,看看是不是最新。
    • 更新 pip:如果版本老,输入 pip install --upgrade pip 更新。
    • 列出已安装的包pip list,看看都装了啥。
    • 卸载某个包:比如 pip uninstall numpy,不想用就删掉。
  2. 常见错误及解决办法

    • 网络错误(下载慢或失败)
  • 可能是网络问题,多试几次,或者用国内镜像加速:
    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

  • 权限错误(Access Denied)

    • 以管理员身份运行 CMD:右键“开始”菜单,选“命令提示符(管理员)”,再试试命令。
  • 依赖冲突(版本不兼容)

    • 提示某个包冲突时,试试更新 pip(pip install --upgrade pip),然后重新安装。如果还不行,问问软件作者推荐的版本。
  • 命令无效

    • 如果 pip 用不了,输入 python -m ensurepippython -m pip install --upgrade pip 修复。

现在 Miniconda 装好了,Python 3.10 的环境也配置好了,还能安装各种需要的包。如果你的 AI 软件有运行说明(比如 python run.py),在虚拟环境中(有 (myai) 的状态下)输入对应命令试试。

windows上安装CUDA12.6和cuDNN9.8(小白适用详细版)

如果你想在电脑上运行一些需要 GPU 加速的程序(比如 AI 软件),可能需要安装 CUDA。

CUDA 是英伟达(NVIDIA)推出的一种工具,能让你的显卡帮你干更多活儿。本文将手把手教你在 Windows 10 上安装 CUDA 12.6,以及配套的 cuDNN 9.8。

为什么选 CUDA 12.6而不是12.8?因为 12.8 是最新版,可能有些软件还没适配好,容易出兼容问题。而 12.6 是一个相对稳定又不过时的版本。当然,如果你想要 12.4 或 12.8,安装方法也差不多,可以参考这篇教程调整版本号。

别担心,即使你完全不懂技术,按着步骤走也能搞定!让我们开始吧!


第一步:检查你的显卡是不是英伟达的

  1. 打开设备管理器

    • 右键点击桌面左下角的“开始”按钮(那个 Windows 图标)。
    • 在弹出的菜单里选“Windows管理工具-计算机管理”,会打开窗口。
  2. 找到显卡信息

    • 在计算机管理打开的窗口里左侧点击设备管理器,右侧找到“显示适配器”(Display adapters),点一下前面的小箭头展开。

  • 看看里面有没有“NVIDIA”字样,比如“NVIDIA GeForce GTX 1660”之类。
  • 如果有,恭喜,你的显卡是英伟达的,可以继续往下走。如果没有(比如显示“Intel”或“AMD”),那 CUDA 用不了,教程到此为止。

第二步:检查显卡驱动版本并升级

  1. 打开英伟达管理软件

    • 如果你装过显卡驱动,桌面右下角的任务栏(时间旁边)可能有个绿色“NVIDIA”图标。右键它,选择“NVIDIA GeForce Experience”打开。

    • 如果没有,跳到第 3 步手动下载。

  2. 检查驱动版本并升级

    • 打开后,点击左上角的“驱动程序”(Drivers)。
    • 它会显示当前驱动版本(比如“546.33”),如果有新版本,会有“下载”按钮。
    • 点击“下载”,然后按提示安装,安装完重启电脑。
  3. 没有软件?手动下载驱动


第三步:检查是否已有 CUDA 并确定最大支持版本

  1. 打开命令行终端(CMD)
    • 按住键盘上的 Windows 键 + R,弹出“运行”窗口。
    • 输入 cmd,按回车,打开一个黑色命令行窗口。

  1. 检查 CUDA 版本
    • 在命令行里输入: nvcc -V

按回车。如果显示类似 Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.xxx,说明已经装了 CUDA,版本是 12.6。如果显示“不是内部或外部命令”,说明没装过,往下走安装。

  1. 查看支持的最大 CUDA 版本
    • 在命令行输入: nvidia-smi

按回车,会显示一个表格,右上角有“CUDA Version”(比如 12.6 或更高)。这表示你的驱动支持的最高版本。只要是 12.6 或以上,就可以装我们想要的 CUDA 12.6。


第四步:下载并安装 CUDA 12.6

  1. 下载 CUDA 12.6

  1. 安装 CUDA(自定义模式)
    • 双击下载的文件,弹出安装窗口,同意协议并下一步。

    • 选择“自定义(高级)”安装,点击“下一步”。

    • 在选项列表里,只勾选第一行的“CUDA”,其他都去掉勾选,避免冲突。

  • 然后点击 CUDA 前的+号,去掉Visual Studio Integration,否则容易安装失败

  • 点击“下一步”,按提示完成安装,默认路径是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6

  1. 遇到错误怎么办?

    • 如果安装中断,提示“未安装”或“失败”,可能是选项没选对。重新运行安装程序,选择自定义安装,确保只选第一行的CUDA”,其他全取消,并且点开 CUDA 取消 Visual Studio Integration
    • 如果还是出错,跳到下一步安装 Visual Studio。

第五步:安装 Visual Studio(如果 CUDA 安装失败)

上一步如果取消了Visual Studio Integration,应该不会出错,假如出错了,请照此安装 Visual Studio

  1. 下载 Visual Studio 社区版

  2. 安装 C++ 开发环境

    • 双击安装器,弹出窗口后选“桌面开发使用 C++”(Desktop development with C++)。
    • 点击“安装”,可能需要几十分钟,装完后重启电脑。

  1. 重新安装 CUDA 12.6
    • 回到第四步,重新运行 CUDA 安装程序,按自定义模式只选“Runtime”安装。这次应该能成功。

第六步:验证 CUDA 安装并配置环境变量

  1. 检查安装是否成功

    • 打开 CMD(Windows 键 + R,输入 cmd)。
    • 输入: nvcc -V
      如果显示 Cuda compilation tools, release 12.6, V12.6.xxx,说明安装成功。如果提示“不是内部或外部命令”,需要加环境变量。
  2. 添加 CUDA 到环境变量

    • 右键“此电脑”,选“属性” > “高级系统设置” > “环境变量”。
    • 在“系统变量”的“Path”里,点击“新建”,输入:
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\lib
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\include
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\libnvvp
      
    • 点击“确定”保存,关闭所有窗口。
    • 重新打开 CMD,输入 nvcc -V,应该能看到版本信息了。




第七步:安装 cuDNN 9.8

  1. 下载 cuDNN 9.8

  1. 安装 cuDNN
    • 双击下载的 .exe 文件,按提示安装。

如果 cuDNN 安装后,程序中无法使用,可以打开安装目录,默认C:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.8,复制 lib bin include 这3个文件夹,复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6下覆盖。


最后:大功告成!

现在 CUDA 12.6 和 cuDNN 9.8 都装好了!你可以开始运行需要 GPU 支持的程序了。如果有软件说明(比如运行 python script.py),在 CMD 里进入项目文件夹,输入对应命令试试。

在Windows上安装python3.10(超详细小白版)

如何在 Windows 10 上安装 Python 3.10.4 并配置 AI 软件环境
如果你对电脑技术不太熟悉,但需要使用一些 AI 相关的软件(比如视频翻译、人声克隆、 文生图等),那么你可能需要在电脑上安装 Python。

Python 是一种编程语言,很多 AI 软件都依赖它运行。本文将手把手教你在 Windows 10 上安装 Python 3.10.4,并配置一个简单的环境来运行这些软件。

为什么选择 Python 3.10.4?因为它是一个比较稳定的版本:低于 3.10 的版本可能已经被一些软件放弃支持,而更高版本(比如 3.11 或 3.13)可能太新,模型模块不兼容。跟着这篇文章,你可以一步步完成安装和配置,即使完全没技术基础也没关系!

第一步:下载 Python 3.10.4

  1. 打开浏览器
    使用你常用的浏览器,在地址栏输入以下网址,然后按回车,打开下载页面:
    https://www.python.org/downloads/release/python-3104/

  2. 找到下载链接
    页面往下拉,直到看到“Files”部分。找到“Windows installer (64-bit)”这一行,点击下载(下载后文件名是 python-3.10.4-amd64.exe)。

  3. 保存文件
    下载会自动开始,文件会保存到你的“下载”文件夹(通常在 C:\Users\你的用户名\Downloads)。

第二步:安装 Python 3.10.4

  1. 开始安装
    找到刚下载的 python-3.10.4-amd64.exe 文件,双击它。安装窗口会弹出。
    • 重要: 在窗口底部的选项中,勾选“Add Python 3.10 to PATH”
    • 然后点击“Install Now”(立即安装)。

  2. 等待安装完成
    安装过程大概需要几分钟。完成后,你会看到“Setup was successful”(安装成功)的提示。点击“Close”(关闭)退出安装程序。
    第三步:检查 Python 是否安装成功

  3. 打开命令行终端(CMD)
    • 按住键盘上的 Windows 键 + R,弹出“运行”窗口。

• 在输入框中输入 cmd,然后按回车。
• 这会弹出一个黑色的命令行窗口,别害怕,这是我们接下来要用的工具。

  1. 输入命令检查 Python
    在命令行窗口中,输入以下内容,然后按回车:
    python –version

如果看到类似 Python 3.10.4 的输出,恭喜你,安装成功了!如果没有反应或者报错,可能是没勾选“Add Python 3.10 to PATH”,需要重新安装。
第四步:创建一个虚拟环境
虚拟环境就像一个独立的“小房间”,可以让不同的项目用不同的软件版本,避免冲突。我们用 Python 自带的 venv 模块来创建它。

  1. 选择一个文件夹
    比如,你可以在D盘创建一个文件夹来存放你的项目。
    建议使用英文或数字组合的文件夹名,不要带有中文或空格及特殊符号,否则一些软件可能会遇到问题,例如D:/AIProject。
    如果该文件夹的上层路径中含有中文或空格及特殊符号,也不建议在此创建,可以单独在D盘下创建一个新文件夹。
    比如很多人喜欢在C:/Programe Files 下创建文件夹,或者喜欢在类似 D:/我的 ai 软件/03 01/这样的文件夹内创建。
    不建议这样做,一是因为含有空格和中文,二是C盘下需要管理员权限,在执行某些软件时,可能遇到错误,尤其是很多英文软件,对中文支持不好。

  2. 进入文件夹并打开命令行
    • 进入 D:/AIProject, 在文件夹地址栏输入 cmd回车打开终端

  3. 创建虚拟环境
    在上一步打开的命令行中输入:
    python -m venv myenv
    按回车后,文件夹里会多出一个名为“myenv”的子文件夹,这就是你的虚拟环境。

  4. 激活虚拟环境
    输入以下命令并按回车:
    myenv\Scripts\activate

如果成功,你会看到命令行前面多了 (myenv),表示你进入了虚拟环境。

第五步:在虚拟环境中安装依赖
假设你有一个 AI 模型项目,里面有个 requirements.txt 文件(通常是软件作者提供的依赖列表)。我们来安装它。

  1. 确保文件在正确位置
    把 requirements.txt 复制到你的“AIProject”文件夹里。

  2. 安装依赖
    在激活虚拟环境的状态下(命令行有 (myenv)),输入:
    pip install -r requirements.txt
    这会自动下载并安装文件里列出的所有软件包。

  3. 解决常见问题
    • 网络错误:如果提示“连接超时”或“下载失败”,可能是网络问题。可以尝试换个网络,或者多试几次。还可以加个国内镜像加速下载,输入:
    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    • 依赖冲突:如果提示某个包版本不兼容,试试更新 pip:
    pip install –upgrade pip
    然后重新运行安装命令。如果还是不行,可以联系软件作者,询问兼容的版本。
    第六步:安装 PyTorch(支持 CUDA 12.4)
    如果你有英伟达显卡并且已经安装了 CUDA 12.4 或 高于12.4的版本(如果没有,可以跳过这部分,查看其他教程安装 CUDA),可以用以下步骤安装支持 GPU 的 PyTorch。

  4. 检查虚拟环境激活
    确保命令行前面有 (myenv)。

  5. 安装 PyTorch
    输入以下命令并按回车:
    pip install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
    如果你安装的CUDA版本大于12.4,可以将上面命令中的 cu124改为 cu126,如果低于12.1,可以改为cu118,

• torch 是 PyTorch 主库,torchvision 处理图像,torchaudio 处理音频。
• –index-url 指定了 CUDA 12.4 版本的下载地址。
3. 验证安装
输入以下命令:
python -c “import torch; print(torch.version); print(torch.cuda.is_available())”

如果输出类似 2.6.0(版本号)和 True,说明安装成功且 GPU 可用。如果是 False,检查 CUDA 是否正确安装。如果是No module named ‘torch’,说明上面命令安装torch失败。

注解:

• 需要英伟达显卡和 CUDA 12.4 环境。如果没有,可以用 CPU 版,命令是:
pip install torch torchvision torchaudio
• CUDA 安装教程请参考:NVIDIA 官网 或其他详细指南。
最后:运行你的 AI 软件
现在环境已经配置好了!如果你的 AI 软件有具体的运行说明(比如 python run.py),在虚拟环境中输入对应命令即可。如果遇到问题,可以告诉我,我再帮你解决。

希望这篇文章对你有帮助,祝你玩转 AI 软件顺利!

如果你需要开源免费的视频翻译软件,可以去这里下载https://pvt9.com

Gemini-2.0-Flash-Exp模型:轻松玩转图像生成与修图

如果你对人工智能(AI)还不太熟悉,别担心,今天我们来聊聊一个简单又有趣的新工具——Gemini-2.0-Flash-Exp模型。

这是谷歌推出的一款AI模型,最近增加了“原生图像生成”和“修图”功能。

简单来说,它能根据你输入的文字生成图片,还能对图片进行修改,比如换颜色、调整细节,甚至让画面里的东西动起来。

这就像一个魔法画笔,只需要你告诉它想画什么,它就能帮你实现,而且操作起来一点也不复杂。

而且,它是免费的,适合新手体验AI的乐趣。

如何登录Google AI Studio并开始使用

要用Gemini-2.0-Flash-Exp,你需要登录Google AI Studio,这是一个在线平台,专门让大家测试谷歌的AI模型。步骤如下:

  1. 打开网站:在浏览器中输入 https://aistudio.google.com
  2. 登录账号:如果未登录会转到登录界面。如果没有账号,可以注册一个。
  3. 进入AI Studio:然后就可以愉快使用了。

如何生成和修改图片

登录AI Studio后,你就可以开始玩图像生成了。操作很简单:

  1. 选择模型:在界面左边的菜单里,找到模型选择框,下拉菜单中选“Gemini-2.0-Flash-Exp”。这是支持图像功能的实验版模型。
  2. 设置输出格式:在界面上找“Output Format”(输出格式),把它改成“Image and Text”(图像和文本)。这样AI就会生成图片,而不是只给你文字。
  3. 生成图片
    • 在输入框里写下你的想法,比如“画一只飞翔的小鸟”。尽量用英文,因为目前中文支持不太好。
    • 按下“Run”或“Generate”(运行/生成)按钮,稍等几秒,右边就会出现图片。
  4. 修改图片
    • 如果想调整图片,比如“把小鸟改成红色”,直接在输入框里接着写这个要求,再点生成。
    • 你也可以上传自己的图片(点击上传按钮),然后输入修改指令,比如“把背景改成夜晚”。
    • AI会尽量保持其他部分不变,只改你说的内容。

创作图文插画

可以在生成的文字的同时生成图片并插入,简直是写故事的神器

小贴士

  • 如果图片没生成,检查一下模型和输出格式设置对不对。
  • 多试几次不同的描述,AI会根据你的语言调整结果。
  • 目前这是实验版,可能偶尔会有点小问题,比如细节不够完美,但已经很好玩了!

现在就去试试吧!用Gemini-2.0-Flash-Exp,几分钟就能创造属于你的独特图片。

3-12日AI圈新消息

以下是基于网络搜索和X平台上过去24小时(截至2025年3月13日01:19)与人工智能(AI)相关的新闻总结。


  1. OpenAI推出新工具帮企业造AI助手
    OpenAI昨天发布新工具,让公司轻松打造自己的AI助手。想让AI帮你回邮件或接待客户?现在简单几步就搞定!官网有详细介绍:openai.com。

  2. AI写作高手上线,创意爆棚
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你的显卡到底能不能跑AI?一文解惑英伟达和七彩虹们的关系

很多朋友在用AI软件时,看到“需要英伟达显卡加速”的要求就犯迷糊:我的显卡是七彩虹、华硕、技嘉,不是英伟达啊,能用吗?

别急,今天我们用大白话聊聊显卡的“门道”,帮你搞清楚自己的显卡到底是不是“英伟达血统”。


用一个比喻搞懂显卡

想象一下造汽车:

  • 英伟达(NVIDIA) 就像生产汽车发动机的厂家。它设计了GPU芯片(比如RTX 3060、4090),但它不负责组装整辆车。
  • 七彩虹、华硕、技嘉等品牌就像汽车组装厂。他们买来英伟达的“发动机”(GPU芯片),加上自己的车壳、散热风扇、电路板,组装成完整的显卡卖给你。


这些品牌是啥风格?

每个品牌都有自己的“造车特色”,但核心发动机都是英伟达的:

  1. 七彩虹(Colorful):像“国产高性价比车”,价格亲民,性能够用。

  2. 华硕(ASUS/ROG):像“高端改装车”,尤其是ROG系列,主打豪华和强性能。

  3. 微星(MSI):像“赛车风格车”,散热好,超频强。

  4. 技嘉(GIGABYTE):像“全能家用车”,性价比和稳定性都不错。

  5. 索泰(ZOTAC):像“迷你钢炮车”,擅长小巧显卡。

  6. 影驰(GALAX):像“炫酷超跑”,外观拉风,个性十足。

  7. 映众(Inno3D):像“实用工具车”,主打散热和耐用。


关键点:AI加速看芯片,不看品牌

  1. 怎么判断能不能用?
    只要你的显卡型号开头是RTXGTX(比如RTX 4060、GTX 1660),不管牌子是七彩虹还是技嘉,核心都是英伟达的芯片,能跑AI没问题!

  2. 品牌有啥区别?
    品牌只决定外观、散热、保修这些“外在”,AI加速能力完全取决于英伟达芯片的型号(比如3060、4090)。


自查显卡的小妙招

  1. 看名字:显卡名字通常是“品牌 + RTX/GTX + 数字”,比如“七彩虹 RTX 4060”。
  2. 看软件要求:如果要求“RTX 3060以上”,只要你的型号数字≥3060(比如4060、4070),品牌随便啥都行。
  3. 查电脑:Windows用户按“Ctrl+Shift+Esc”打开任务管理器,点“性能”选项,看显卡型号。

一句话总结

英伟达是“芯片老大”,七彩虹们是“组装小弟”,认准RTX/GTX+数字,AI加速妥妥没问题!

OpenAI推出新Agent API

2025年3月11日,OpenAI推出新工具和API,帮开发者轻松打造实用AI代理。主要亮点:

  1. 响应API:融合聊天和工具功能,一次调用搞定复杂任务,支持网络搜索、文件搜索、电脑操作等,定价透明,推荐新项目用。

  2. 网络搜索工具:实时抓取答案带引用,适合购物、研究、旅行助手,准确率高达90%,费用每千次查询$25-$30。

  3. 文件搜索工具:从海量文档挖信息,支持多格式,适合客服、法律、编码,每千次查询$2.50,存储$0.10/GB/天。

  4. 电脑使用工具:AI模拟鼠标键盘自动化任务,像浏览器操作、数据录入,测试表现亮眼,但仅限部分开发者试用,需人工监督。

  5. 代理SDK:开源工具,简化多代理协作,适合客服、研究、代码审查等,兼容新API。

现有API调整:聊天API继续支持新模型,助手API功能并入响应API,2026年中淘汰。OpenAI目标是打造无缝平台,未来还会加码工具,助力AI代理提升各行生产力。

AI编程助手:真神器还是假噱头?

这两年,AI编程工具火了,号称能让程序员效率翻5倍、10倍。听起来很爽,可现实呢?软件没变10倍好用,新功能也没多10倍,你我用的APP还是老样子。咋回事?

用起来没那么神

简单代码,AI还能凑合,省点力。可一碰复杂项目,它就露馅儿——生成的东西乱七八糟,你得费劲修,还得改工作习惯去迁就它。大多数程序员懒得折腾,能有5到10倍效率的,恐怕只有少数“AI大神”。

成果呢?找不到!

我寻思这么牛的工具,总该干出点大事吧?上网一搜,除了重构老代码的例子,啥硬核项目都没瞧见。连AI实验室自己的产品都简单得不行——就一个对话框加PDF上传,哪有啥高效率的影子?

一个大胆猜想:AI其实在“帮倒忙”?

我忍不住怀疑:AI会不会压根没咋提升效率,反而添乱?

  • 省1小时写代码,花2小时修bug,白忙活。
  • 大项目用AI搞,代码一多它就懵,最后还得重来。
  • 生成一堆没人用的小玩意儿,感觉效率爆棚,其实没卵用。
  • 软件真用了AI代码,可能还更臃肿、更卡。

真相:小帮手而已

AI对我这种新手学东西、写小功能有点用,效率也就涨个10%-30%,远没到“翻倍”的地步。想靠它革编程的命?除非进化成真正的“超级AI”,不然就别指望了。

你有啥牛例子能打我脸吗?快来啊!

本文改自 https://www.lesswrong.com/posts/tqmQTezvXGFmfSe7f/how-much-are-llms-actually-boosting-real-world-programmer

在浏览器里搞定语音转文字:免费无上限,基于openai-whisper

一个基于 OpenAI Whisper 模型的免费转录语音为文字的Web服务,您只需打开浏览器即可使用,无需注册无需登录。

模型会在本地下载并运行,确保您的文件无需上传至任何外部服务器。

使用地址

https://stt.pyvideotrans.com


可供选择的模型

工具提供多种模型选项,包括:

  • tiny
  • base
  • small
  • medium
  • large-v1
  • large-v3

模型特点

  • 尺寸越小的模型(如 tinybase),运行速度越快,但转录精度相对较低;
  • 尺寸越大的模型(如 large-v1large-v3),精度越高,但运行速度较慢,且在性能较低的设备上可能导致浏览器崩溃。

如何使用

  1. 上传文件:点击选择需要转录的音频或视频文件。
  2. 选择模型:根据设备性能选择合适的模型。
    • 性能较弱的设备建议使用 tinybase
    • 性能较强的设备可选择 smallmedium
    • 除非设备性能极佳,否则避免选择过大模型,以免浏览器崩溃。
  3. 选择语言:指定音视频中的语音语言。
  4. 模型下载:首次使用某模型时,工具会从 Hugging Face 下载模型文件。由于该网站在国内可能无法直接访问,建议使用科学上网工具确保下载顺利。

注意事项

  • 隐私安全:模型下载后完全在本地运行,您的文件不会上传至任何服务器。
  • 性能依赖:模型选择和运行速度取决于您的设备性能。
  • 系统建议:推荐在 Windows 或 Linux 系统上使用 Chrome 浏览器。Mac 设备上的 M 系列芯片支持可能不够完善。

技术原理

  • 实现方式:工具基于 Transformers.js 技术,支持在浏览器中运行大型模型。
  • 模型来源:采用 OpenAI Whisper 模型,经过 Xenova/whisper-web 优化与转换。

大模型幻觉是什么?为什么会出现幻觉?

大型语言模型(LLM)为什么会“胡说八道”?我们该怎么办?

想必都用过像 DeepSeek 这样的智能聊天工具, 它们大多时候能聊得像真人一样流利,让人惊叹 AI 真聪明。不过,如果聊的多了,可能就会发现它们偶尔会一本正经地胡说八道。

比如,你问 chatglm3-6B这个有点过时的小模型 请解释量子引力理论在母猪产后护理方面的具体应用,并用通俗语言描述。

它可能会自信满满地解释一大堆,其实纯粹是胡说八道、信口开河,因为这个问题就是我胡扯出来的,压根没这回事。

而在较新的大模型Gemini-2.0-flash中,这个问题就不会胡说八道,而是直接点出 问题的错误

chatglm3-6B这种“信口开河”的现象,在AI圈子里有个好玩的名字,叫“幻觉”。

这些幻觉有时挺逗,比如编个不存在的朝代;但有时候也麻烦,比如写代码时瞎编个函数,或者胡乱给出养生建议。

今天我们就来聊聊,为什么这些AI会“满嘴跑火车”,还有我们普通人能怎么让它们老实点,说真话。


什么是AI的“幻觉”?

简单说,AI的“幻觉”就是它瞎编乱造,但说得跟真的一样。

就像上面的这个例子,问题本身就是错误的,自然不可能有正确答案,但它不会老实说“我不知道”,而是硬着头皮编个答案,还说得头头是道。

和考试时没复习的小孩一样,硬着头皮瞎写,但语气特别自信。


为什么AI会“胡说八道”?

要搞懂AI为什么会这样,得先明白它是怎么工作的。

这些大型语言模型(比如ChatGPT、Deepseek)不是真的“知道”一堆事实,像个百科全书。

它们更像是一个超级厉害的“自动补全”工具。你打字时手机输入法会猜你下个词是什么,对吧?
AI也是这样,只不过它能猜出一整段话。它是靠读了无数文章、对话、网页后,学会了人类说话的套路,然后根据这些套路猜接下来该说什么。

想象一下,AI就像个特别会吹牛的朋友。它没真背过《三国演义》,但听过无数人聊三国,能模仿那种腔调。所以你问它问题时,它的目标不是给你“正确”答案,而是给个“听起来像那么回事”的答案。

如果它真知道答案(比如训练数据里见过很多次),那它答得八九不离十;但如果它没见过,或者数据里乱七八糟,它就只能靠猜了。

更搞笑的是,它猜错了也不会脸红心跳,照样说得理直气壮。


“幻觉”在哪儿会跳出来?

AI“胡说八道”的样子,取决于你拿它干啥。来看几个场景:

  1. 问答或聊天:你问它“唐朝的首都是啥?”它可能答对了“长安”;但如果问“大黎朝的首都是哪里?”它可能还是会一本正经地说“北京”(如下图Gemma2-2B的回答 )。

  2. 写代码:如果你用AI帮你写程序,它可能会编个看着挺像回事的代码,但运行不了。因为它学过很多代码,写出来的东西语法通常没错,但逻辑可能是胡扯。这也是现阶段AI还无法替换程序员的重要原因之一,不会写代码的人无法看出它是不是在胡说八道了。

  3. 写故事:如果是让你写个古代侠客的小说,AI可能中途突然冒出个高铁。这种“幻觉”不算错(毕竟小说要创意),但如果跑题太远,也挺让人头疼。

不管哪种情况,AI的“幻觉”都有个特点:说得特别有底气,但其实是瞎掰。所以用AI时得留个心眼,尤其是重要的事儿,不能全信它。


怎么让AI少“胡说八道”?

好消息是,AI虽然爱瞎编,但我们有办法让它老实点。接下来讲个简单招数,连普通人都能试试——“问对问题”。

用聪明的方式问问题

有时候,不是AI笨,是你问得不够清楚。这种技巧叫“提示工程”,听着高大上,其实就是教你怎么跟AI聊天,让它别乱来。

  • 招数1:告诉它别瞎编
    直接跟AI说:“你得说实话,不知道就说不知道,别乱猜!”比如你问:“《红楼梦》谁写的?如果不确定就说不知道。”这样AI可能会老实点,至少不会硬编个“莫言”出来。还能让它一步步解释:“你先想想,确定每步都对,再回答。”这样它自己推理时可能就发现漏洞了。

  • 招数2:给它几个好榜样
    AI爱模仿,你先给它几个靠谱的例子,它就知道该怎么答了。比如:

  • 问:《西游记》谁写的?
    答:吴承恩,明朝人写的。

  • 问:长城有多长?
    答:约2.1万公里。

  • 问:茶叶最早哪来的?
    答:中国,传说神农发现了茶。
    然后再问你想知道的问题,它就会学着老实回答。这就像教小孩,先示范几次好的,再让他自己试。

  • 招数3:定个规矩
    如果能设置AI的“角色”,就告诉它:“你是老实助手,只能说真话,没证据别瞎讲。”这样它回答时会小心点。比如问淘宝退货政策时,加一句:“只按淘宝官方规则回答!”它就不敢随便乱编了。

这些招数都不用花钱,就是动动嘴皮子,多试几次,看看哪种说法管用。

AI爱学人,你给它定个“老实人”的调调,它就容易跟着走。

当然,这不是万能药,AI还是可能偷偷“胡说”,但至少能少点。

AI界CEO急眼了:管制芯片?干脆把地球管制了吧!

“AI界CEO急眼了:管制芯片?干脆把地球管制了吧!”

哎哟喂,Anthropic公司的CEO Dario Amodei最近可真是忙得脚打后脑勺,忙着给美国政府递“救命书”呢!

这哥们儿在建议书里,义正词严地建议白宫赶紧收紧芯片出口,还拿中国的DeepSeek-R1模型当“吓唬人”的大棒,说什么“国家安全要紧,赶紧把AI芯片管起来,不然美国就不安全啦!”

啧啧,这嘴脸,活脱脱一个“老美霸权焦虑症”晚期患者,恨不得把全世界的高科技都锁在自家保险柜里。


这文章一出,网上可炸开了锅。Reddit上有个网友一针见血:“Dario这是急了,自己家Claude干不过DeepSeek,就喊政府爸爸来救场,典型的美式自由竞争——我赢了算本事,你赢了算作弊!”这话够毒吧?

还有X上的大V调侃:“芯片管制?下次是不是得管制空气啊?中国AI呼吸了美国氧气,Dario怕不是也要跳脚。”哈哈,笑死,这画面感绝了。

其实呢,Dario这招也不新鲜,美国AI圈早就习惯了“领先靠技术,落后靠政策”。

DeepSeek-R1一出世,免费开源,性能还吊打了不少收费模型,Anthropic这种靠闭源吃饭的公司当然坐不住。

网友说得好:“人家DeepSeek是真·技术扶贫,Anthropic是假·安全卫士,喊着保护世界,其实是保自己饭碗。”

还有人补刀:“Dario说AI是国家安全问题,那咋不说自家Claude被企业拿去搞监控也是威胁呢?双标玩得飞起!”


说到这儿,咱们中国读者是不是也觉得有点好笑又有点气?美国佬一贯如此,眼瞅着别人家孩子成绩好,就赶紧改考试规则。

Dario这波操作,摆明了是“技术打不过,政策来凑”,还美其名曰“为了人类未来”。得了吧,少来这套虚伪的鸡汤,网友都看透了:“Anthropic要是真关心安全,干嘛不把模型开源让大家监督?哦,对,赚钱要紧,安全是幌子。”这话糙理不糙,直戳肺管子。

所以啊,Dario这封“告急信”,说是政策建议,其实就是个笑话。

醒醒吧,AI的未来不是靠锁门,而是靠真本事。

咱们吃瓜群众看着这出戏,乐呵之余也想想:美国这霸道劲儿还能撑多久?中国AI都开始“送温暖”了,Dario还是多烧点香求求自家的模型争气,别老想着拖别人后腿啦!


欣赏下 X和 reddit上外国网友对Anthropic公司这波操作的讽刺

建议原文链接:
https://assets.anthropic.com/m/4e20a4ab6512e217/original/Anthropic-Response-to-OSTP-RFI-March-2025-Final-Submission-v3.pdf

OpenAI ChatGPT 所有模型功能对比参考表

OpenAI ChatGPT 的模型一大堆,都有什么区别、应该如何选择?

特地整理了下,供参考。

模型类型账户类型访问权限附件功能
专业版团队版Plus版免费版英国/欧盟图片PDF电子表格画布搜索数据分析DALL-E自定义 GPTs记忆
GPT-4o聊天无限制160/3小时80/3小时有限
GPT-4.5聊天无限制
GPT-4聊天80/3小时40/3小时
GPT-4o-mini聊天无限制无限制无限制无限制
o1 pro mode推理无限制
o1推理无限制50/周50/周
o3-mini推理无限制150/天150/天
o1-high推理无限制50/天50/天
GPT-4o with tasks代理无限制160/3小时80/3小时
Deep Research Operator代理120/月10/月10/月仅限英国N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A
Voice语音高级无限制高级 (60 分钟/天)高级 (60 分钟/天)标准 + 高级 (15 分钟/天)N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A
Sora视频500/月, 1080p 20秒 + 无限制 720p 5秒50/月, 720p 5秒 + 无限制50/月, 720p 5秒 + 无限制N/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/AN/A

QwQ-32B和Deepseek-r1应该用哪个

这两天,AI圈子里又热闹起来了。阿里通义千问团队推出了QwQ-32B,一个只有320亿参数的推理模型,却宣称能跟拥有6710亿参数的DeepSeek-R1掰手腕,甚至在某些测试中还超过了对方。

这消息一出,网上炸开了锅,有人惊呼“阿里牛逼”,有人却怀疑“32B真能打赢671B?”

智能程度:小身板也有大智慧?

先说说“聪明”这回事。QwQ-32B和DeepSeek-R1都是专攻推理的模型,也就是擅长解决数学题、写代码这种需要动脑筋的任务。

官方数据和社区测试显示,QwQ-32B在数学和编程等榜单上跟DeepSeek-R1成绩差不多,甚至在通用能力测试上略胜一筹。

这听起来很夸张,毕竟DeepSeek-R1参数是QwQ的20多倍,像个巨无霸,而QwQ只是个“小个子”。

但事实是,DeepSeek-R1是个“混合专家模型”(MoE),每次只用370亿参数干活,剩下的参数是备胎。所以实际差距没数字上那么大。

QwQ-32B靠的是强化学习(RL),简单说就是让模型自己试错、调整,像个自学成才的学生。这种方法让它在小身板里塞进了大智慧。

网上有帖子说,QwQ在数学和代码题上答得又快又准,而DeepSeek-R1偶尔会“想太多”,答案啰嗦甚至跑偏。不过,DeepSeek-R1在处理长文本和多语言任务时更有优势,因为它的知识库更厚实,QwQ在这方面略显单薄。

真实体验:用起来啥感觉?

实际用过的人怎么说呢?
有人拿QwQ-32B写文章,觉得比DeepSeek-R1更简洁流畅;
有人用DeepSeek-R1解数学题,觉得它思路清晰但速度慢。
有用户吐槽,DeepSeek-R1免费API有时卡得像乌龟,QwQ跑在消费级显卡(像RTX 4090)上却快得很,体验更顺滑。

这不奇怪,DeepSeek-R1太大了,本地跑需要顶级GPU集群,普通人只能靠云端API,而QwQ-32B硬件要求低,下载下来就能玩,社区还夸它“亲民”。

但也不是一边倒。有人反映,QwQ-32B在复杂对话或需要大量背景知识的任务上容易掉链子,比如问它历史问题,可能答得稀里糊涂。DeepSeek-R1在这方面更稳,毕竟“大脑”容量大,能记住更多东西。
所以,用哪个取决于你干啥:简单任务选QwQ,复杂需求靠DeepSeek。

各自优势:谁更适合你?

再来看看两者的强项。QwQ-32B最大的亮点是“性价比”。它开源(Apache 2.0协议),随便下随便改,还能跑在普通电脑上,对个人开发者或小公司简直是福音。而且它内置了“Agent能力”,能用工具、根据反馈调整,像个聪明助手。

DeepSeek-R1呢,虽然也开源(MIT协议),但671亿参数是个硬门槛,跑不动就只能用API。它的优势在“全面性”,数学、代码、聊天样样行,尤其适合需要深度推理的大项目。

从社区声音看,QwQ被吹成“小而美”的代表,有人甚至说它“重塑了开源AI格局”。DeepSeek-R1则更像“硬核玩家”的选择,网上有评论称它“便宜到离谱”(API价格是OpenAI o1的1/30)。

各有千秋,选对就好

总的来说,QwQ-32B和DeepSeek-R1都很牛,但风格不同。

QwQ-32B像个灵活的小个子选手,轻便高效,适合快速上手解决数学、代码问题;

DeepSeek-R1是个全能大块头,知识广但有点笨重,更适合专业场景。

要是你预算有限、硬件一般,又想玩AI,QwQ-32B是不二之选;
要是追求极致性能、不差钱,DeepSeek-R1更香。

爆火的 Manus,真有用还是夸大的宣传

想必你肯定听说了“Manus”,号称全球首个通用 Agent。

想象一下,你有一个超级聪明的机器人朋友,能帮你干活、解决问题,而且不需要你教它一步步怎么做。Manus就是这样的存在!

官网:https://manus.im

打开该网页,查看演示示例:https://manus.im/usecases


怎么使用?需要什么账号?

使用 Manus 超简单!就像聊天一样,你只需要告诉它你想要什么,比如“帮我找最近的便宜房子”或者“分析一下这只股票值不值得买”,然后它就去干活了。

结果出来后,它会直接给你一个清晰的答案或报告,像朋友递给你一张写好的作业纸一样。

至于账号,你需要有邀请码才可以,目前来看,是很难得到的。


什么人适合用?无编码基础的人行不行?

Manus适合几乎所有人!你是学生、上班族、小老板,还是单纯好奇想玩玩AI,都可以用。

你完全不需要懂编程,也不需要知道AI是怎么运作的,只要会说“帮我干这个”就够了。

所以,对那些怕技术的“码盲”来说,Manus简直是救星。

不过,如果你特别追求细节,或者工作超级复杂,可能还得自己盯着点,别完全指望它。


爆火有意义吗?我的看法

Manus火得不行,有人说它是“AI界的下一个大明星”,有点像之前爆红的DeepSeek。

但我觉得这火爆有点“虚胖”。

为啥这么说呢?它号称全自动化,能解决一切问题,但现实哪有这么简单啊!比如你让它帮你挑房子,光说“便宜点”可不够,你还得考虑地段、交通、装修,这些细节几句话能说清吗?复杂任务交给AI,我总觉得有点悬。

还有意思的是,它说是中国团队做的,但官网、演示全是英文,明显是给欧美人设计的。

这让我有点疑惑:是中国团队想打国际市场,还是在“出口转内销”装高端?

不管怎样,它火起来说明大家对AI期待很高,但能不能真站住脚,还得看它能不能解决实际问题,而不是只在视频里炫酷。

智谱AI的CogView4似乎对中文支持没有所说的那么好

使用智谱AI的在线 CogView4 模型,想让它生成一幅图片,结果倒是符合期望,可惜图片上的文字并没有生成指定的中文,而是全英文的。

未测试开源版本,但在线版本应该比开源的理论上更强大。

目测似乎是提示词过于复杂了,无法理解或遵循,还是内部仍是英文优先?

智谱AI 入口 https://bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial

以下是提示词

请画一张图片:
### 整体布局
- 简洁卡通风格
- 图像分为两部分,左边为“OpenAI之前”,右边为“OpenAI之后”,中间用一个箭头(→)连接。
- 每部分包含两个场景(上:编码,下:修bug)

### 左边:OpenAI之前
1. **上半部分:开发者编码**
   - 背景:一个简单的办公桌,上面有一台老式电脑显示器。
   - 角色:一个卡通开发者(圆头),坐在电脑前,表情专注且有点困惑。
   - 文字:在开发者头上方的气泡或画面顶部写:“开发编码 - 2小时”。

2. **下半部分:开发者调试**
   - 背景:同样是办公桌和电脑,但开发者看起来疲惫、沮丧,双手抱着头,盯着电脑屏幕。
   - 角色:同样的卡通开发者,表情痛苦。
   - 文字:在开发者头上方的气泡或画面顶部写:“开发者修bug - 6小时”。

### 右边:OpenAI之后
1. **上半部分:ChatGPT生成代码**
   - 背景:同样是办公桌和电脑,但电脑屏幕旁可能有一个提示ChatGPT的图标。
   - 角色:开发者坐在电脑前,表情轻松或惊讶,表示代码已经由ChatGPT生成。
   - 文字:在开发者头上方的气泡或画面顶部写:“ChatGPT生成代码 - 5分钟”。

2. **下半部分:开发者调试**
   - 背景:办公桌和电脑,开发者看起来更加疲惫、绝望,双手抱着头。
   - 角色:同样的卡通开发者,表情更加痛苦。
   - 文字:在开发者头上方的气泡或画面顶部写:“开发者修bug - 24小时”。

实际生成的图片

测试个简单提示词效果不错

看来对于复杂多场景的目前至少文字嵌入支持还不到位,不过对应简单场景,尤其海边、广告之类的特别合适,效果很不错。

CPU vs GPU 为何AI大模型更看重GPU

AI大模型的训练和推理,听起来高大上,但说白了就是“算命”——只不过算的是数据,不是你的姻缘。

在AI领域,GPU(显卡芯片)比 CPU(中央处理器)更重要, 更更重要的是只有 英伟达GPU 才好使,而Intel和AMD就差的远。


GPU vs CPU:一个是打群架,一个是单挑王

想象一下,训练AI大模型就像搬砖。

CPU是那种“全能选手”,一个人能干很多活:计算、逻辑、管理不管多复杂都样样精通,但它核心数量少,最多也就几十个。
它搬砖的速度再快,一次最多也只能搬几个多说几十个,累死累活效率不高。

而GPU呢?它的核心多得吓人,动不动就几千上万个。虽然每个核心只能搬一块砖,但架不住人多啊!几千上万个小弟一起上,砖头哗啦啦就搬完了。

AI训练和推理,核心任务是“矩阵运算”——简单来说,就是一大堆数字排队做加减乘除,就像海量的一堆红砖等着搬,无需脑子有手就能干的简单活。

GPU的“大量核心并行”能力正好派上用场,能同时处理几千几万个小任务,速度比CPU快几十倍甚至上百倍。

CPU呢?它更适合串行复杂任务,比如玩个单机游戏、写个文档,AI这群砖头太多了,它一次几个几十个的搬,累瘫了也追不上GPU。


英伟达为啥独占鳌头?AMD和Intel哭晕在厕所

好,现在问题来了:GPU不是只有英伟达有啊,AMD和Intel也有显卡,为啥AI圈都舔着脸用英伟达的货?答案简单粗暴——英伟达不只是卖硬件,它还“绑架”了整个生态。

第一,软件生态无敌。英伟达有个杀手锏叫CUDA(一种编程平台),专门为它的GPU量身定制。AI工程师写代码训练模型,用CUDA就像开了挂,简单又高效。
AMD有自己的ROCm,Intel也有OneAPI,但这俩要么不够成熟,要么用起来像在解数学题,哪有CUDA这么顺手?

第二,先发优势+钱砸出来的市场。英伟达早早就押宝AI,十多年前就推CUDA,硬生生把AI研究员培养成了“英伟达信徒”。AMD和Intel呢?等反应过来,英伟达已经把AI的地盘占得死死的。现在想追?晚了。

第三,硬件也不是盖的。英伟达的GPU(比如A100、H100)专为AI优化,内存带宽高、计算力爆表,AMD和Intel的显卡虽然玩游戏挺香,但在AI任务上总差点意思。打个比方,英伟达是“AI搬砖专用挖掘机”,AMD和Intel还是“家用小铲子”,效率差太远。


钱多人傻的AI圈

所以,GPU完胜CPU是因为“人多力量大”,英伟达称霸则是“硬件+软件+先见之明”的组合拳。

AMD和Intel也不是没机会,但得加把劲,不然只能看着英伟达继续数钱数到手抽筋。

AI这行,烧钱是日常,选英伟达的GPU就像买了个“作弊码”,贵是贵,但赢在起跑线。你说搞笑不搞笑?AI拯救世界之前,先救了英伟达的股价!

CogView4:智谱开源的图像生成利器,小白也能轻松玩转!

刚刚智谱AI给AI爱好者们带来了一份大礼——他们开源了最新的图像生成模型CogView4

类似上图,就是使用该模型创建的图片。

这可不是普通的模型,它是业界首个支持中英双语提示词的开源文生图模型,尤其擅长理解中文提示,还能在图片中生成汉字。简单来说,你可以用中文或英文告诉它想要什么,它就能帮你生成一张符合描述的图片。无论是想做广告设计、短视频创作,还是随便玩玩创意,这个模型都能派上用场。

CogView4是什么?

CogView4是智谱AI开发的一款AI图像生成模型,属于“文生图”技术的一种,也就是通过文字描述生成图片。它有60亿个参数(相当于模型的“脑容量”),在性能上非常强大。它的特别之处在于:不仅支持中英文输入,还能精准理解复杂的中文提示词,甚至能在图片里生成清晰的汉字。比如,你输入“一个穿着古装的侠客站在竹林里,旁边写着‘侠义’两个字”,CogView4就能生成这样的画面。这种能力在开源模型里是首创,非常适合中文用户。

除此之外,CogView4还能生成任意分辨率的图片(在一定范围内),而且支持超长提示词描述。也就是说,你可以写一段很详细的创意,它也能尽量还原你的想法。无论是简单的“一只猫咪”还是复杂的“夜晚的城市天际线和高楼大厦”,它都能搞定。

怎么用CogView4?

  • 好消息是,CogView4已经开源,意味着任何人都可以免费下载和使用!它的代码和模型文件都可以在GitHub上找到 https://github.com/THUDM/CogView4

  • 如果你是小白用户,不用担心复杂的技术细节,智谱还计划在3月13日将最新版本CogView4-6B-0304上线到他们的“智谱清言”平台。到时候,你只需要打开网页或App,输入想生成的图片描述,点击一下就能看到结果,简单到像用手机拍照一样。

官网在线使用
https://open.bigmodel.cn/trialcenter/modeltrial?modelCode=glm-4-voice

国内有哪些同类服务?

国内的AI文生图领域发展很快,除了CogView4,还有一些类似的工具。比如:

  • 文心一格(百度):百度推出的文生图服务,支持中文输入,能生成艺术风格的图片,适合设计和创意。
  • 通义万相(阿里):阿里巴巴的图像生成工具,也支持中文提示,效果不错,偏向商业应用。
  • 豆包(字节跳动):字节的AI工具,支持文生图和多模态创作,界面简单,适合新手。

这些服务大多有网页版或App,操作方便,但有些功能可能需要付费。而CogView4的优势在于开源免费,灵活性更高,特别适合想自己动手的小伙伴。

5分钟学会的AI提示词技巧

AI这么好用?5分钟学会高效提示神技!

使用AI工具(如OpenAI、DeepSeek、Grok)时,设计清晰的提示(Prompt)能让交互更高效。以下是5种常见提示方法,逻辑简单、条理清楚,举例贴近中国用户的生活,技术小白也能轻松学会!

1. 角色-任务-格式

定义:指定AI的角色、要完成的任务和输出格式。

  • 例子1(微信朋友圈文案)
    提示:
    “扮演一个专业的微信营销达人,任务:为一家茶叶店设计一条吸引粉丝的朋友圈文案,格式:50字以内,带emoji。”
    输出
    “新茶上市!清香怡人,清爽一夏🍵速来@绿茶之家抢购!#好茶 #健康生活”
    适合人群:想发朋友圈做推广的小白。

  • 例子2(学习辅导)
    提示:
    “扮演一个中学语文老师,任务:为学生讲解《红楼梦》开头的意思,格式:用3个简短句子解释。”
    输出

    1. 《红楼梦》开头写贾宝玉出生,寓意人生繁华。
    2. 描述了贾府的富贵,也埋下衰败的伏笔。
    3. 适合初学者理解小说背景。
      适合人群:学生或家长。

2. 任务-行动-目标

定义:明确任务、AI的行动和最终目标。

  • 例子1(淘宝店铺优化)
    提示:
    “任务:优化一家卖衣服的淘宝店铺,行动:调整标题关键词和主图设计,目标:提升月销量从500件到2000件。”
    输出
    “建议:标题加‘夏装女2025新款’,主图用鲜艳颜色,预计3个月销量翻倍。”
    适合人群:淘宝卖家新手。

  • 例子2(饭店菜单)
    提示:
    “任务:推荐适合家庭的晚餐菜谱,行动:列出3道简单菜的食材和步骤,目标:每道菜准备时间不超过30分钟。”
    输出
    “推荐:1. 麻婆豆腐(食材:豆腐、猪肉…);2. 清炒菠菜(食材:菠菜、蒜…);3. 鸡蛋汤(食材:鸡蛋…),每道20-25分钟。”
    适合人群:家庭主妇或初学厨艺者。

3. 背景-现状-桥梁

定义:描述问题背景、当前状态和解决方案。

  • 例子1(微信公众号流量低)
    提示:
    “背景:一个美食公众号内容没人看,现状:月阅读量仅500,目标:提升到5000,桥梁:有什么方法快速涨粉?”
    输出
    “建议:发短视频教程、设置抽奖活动、在微信群推广,预计1个月阅读量翻10倍。”
    适合人群:公众号运营者。

  • 例子2(学习效率低)
    提示:
    “背景:学生用学习APP每天学2小时但效率低,现状:考试成绩60分,希望到90分,桥梁:如何优化学习计划?”
    输出
    “建议:每天专注25分钟后休息5分钟、用思维导图整理知识,预计1个月成绩提升至90分。”
    适合人群:学生或家长。

4. 背景-行动-结果-示例

定义:提供背景、行动、结果和参考示例。

  • 例子1(淘宝产品描述)
    提示:
    “背景:推出一款新款保温杯,行动:写一篇吸引消费者的产品描述,结果:吸引1000个淘宝买家下单,示例:类似小米保温杯的文案。”
    输出
    “描述:新款智能保温杯,24小时恒温,时尚便携!仅99元,速抢!参考:小米杯‘恒温好伴侣,出行必备!’”
    适合人群:淘宝卖家。

  • 例子2(旅行攻略)
    提示:
    “背景:需要为2人5天杭州旅游写攻略,行动:设计每日行程和预算,结果:吸引500人关注,示例:携程杭州5日游推荐。”
    输出
    “攻略:第1天:西湖+断桥,预算300元…总预算1500元,预计吸引500+关注。参考:携程‘杭州经典5日游’。”
    适合人群:爱旅游的普通人。

5. 角色-输入-步骤-期望

定义:指定角色、提供输入数据、列出步骤和期望结果。

  • 例子1(数据分析)
    提示:
    “角色:一名电商数据分析师,输入:淘宝店铺上个月销售额(1000单,平均50元/单),步骤:分析销售趋势并提建议,期望:准确率90%,输出为表格。”
    输出
    “表格:销售额稳定,周末下降15%。建议:周末加促销。准确率95%。”
    适合人群:电商新手。

  • 例子2(健身计划)
    提示:
    “角色:一名健身教练,输入:30岁男性,目标减肥10斤,步骤:设计4周健身计划和饮食,期望:计划合理,减肥进度达80%,输出为列表。”
    输出
    “计划:每周跑步3次+低脂饮食…预计4周减8斤,误差10%。”
    适合人群:想健身的普通人。