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本文目录一览：

• 1、如何创建一个属于自己的虚拟人物形象?
• 2、视觉大模型应该长什么样
• 3、如何制作AI数字人?
• 4、OpenAI如何运用RLHF提升模型真实性
• 5、如何基于gpt模型抢先打造成功的产品
• 6、科大讯飞飞星计划-AI算法(NLP方向)面试题7道|含解析

如何创建一个属于自己的虚拟人物形象?

要创建一个属于自己的虚拟人物形象，可以通过以下几种方法： 专业定制的艺术合作 寻找专业画师：可以在米画师、淘宝、闲鱼或相关社群中寻找专业的画师进行合作。向他们详细描述你的想法和需求，以确保虚拟人物形象的设计符合你的期望。

随着科技的进步，虚拟人物的生成已变得简单易行。利用捏人软件，如VRoid，这是一把神奇的工具，它让任何人都能亲手创造出自己的虚拟形象。网上丰富的教程，如虚拟主播3D模型制作指南，会引导你轻松上手。

创建个人虚拟人物形象，人工智能AI工具成为高效选择。AI语言大模型，如ChatGPT、文心一言等，AI绘画软件，如Midjounery、Stable Diffuison，AI语音及AI数字人技术，共同构建个性化的虚拟形象。在百度文心一言APP的分享会上，我作为特邀演讲嘉宾，分享了利用文心一言语言大模型创作虚拟人物商纣王的经验与思路。

创建虚拟形象：在虚拟形象界面，点击右侧的“创建”符号，开始创建你的虚拟形象。创建过程中，会出现两个选项按钮，选择点击左边的按钮进行基础创建。如果你希望基于现有的人像图片进行创编，可以点击右边的按钮，进入相册选择图片。保存虚拟形象：创建完成后，点击右上角的“保存”按钮，即可保存你的虚拟形象。

视觉大模型应该长什么样

1、视觉大模型应具备类似语言大模型（如ChatGPT）的通用能力框架，整合多种专用视觉任务能力，并通过统一架构实现多模态交互与自监督学习。 具体需满足以下核心能力与设计逻辑：核心能力分层设计基础感知层 物体识别与分割：需整合目标检测（Object Detection）与实例分割（Segmentation）能力，精准定位图像中物体位置及边界。

2、视觉大模型概述 视觉大模型是基于深度学习技术，特别是基于Transformer架构的模型，用于处理和分析图像数据。这些模型通过海量数据的训练，能够自动提取图像中的特征信息，进而实现图像分类、目标检测、图像分割等复杂任务。

3、SEEM：多任务视觉理解模型（https：//github.com/UX-Decoder/Segment-Everything-Everywhere-All-At-Once）。多模态大模型英文模型：CLIP：连接文本与图像的跨模态模型（https：//arxiv.org/abs/21000020）。

4、阿里开源的Qwen2-VL视觉大模型在多模态AI性能上实现突破，72B版本性能超越GPT-4o，支持多分辨率图片、长视频及多语言理解，并已开源轻量级版本推动应用落地。核心性能突破视觉理解基准测试领先：Qwen2-VL的72B版本在多个权威视觉理解基准测试中刷新最佳成绩，性能超越GPT-4o等主流模型。

5、大模型根据处理任务的不同，可以分为以下几类：大语言模型：专注于处理自然语言，能够理解、生成和处理大规模文本数据。大语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。OpenAI的GPT系列是其中的代表，包括最新的GPT-4。

6、视频生成能力显著升级：更长时长：视频生成时长从5秒提升至10秒，单次生成可实现更完整的剧情故事。更清晰画质：支持24帧每秒的1080P高清视频生成，满足电影级场景的创作需求。更强操控：模型指令遵循能力进一步提升，视频生成可理解运镜等复杂指令，可实现一键人物变身等图像编辑任务。

如何制作AI数字人?

准备工作 要制作出能说话能唱歌的数字人，首先需要准备好即梦AI和剪映这两款软件。即梦AI是一款强大的AI创作平台，能够生成高质量的数字人形象和音频；而剪映则是一款专业的视频编辑软件，用于将生成的数字人素材进行剪辑和合成。生成数字人形象 打开即梦AI：访问即梦AI的官方网站或下载其APP，并注册登录。

将青否数字人系统源码上传至服务器，通过命令行完成依赖安装与配置。示例命令：git clone https：//github.com/qingfu-ai/digital-human.git cd digital-human pip install -r requirements.txt 系统测试 启动服务后，访问域名测试系统功能（如视频上传、模型训练界面是否正常显示）。

核心制作流程建模与外观设计 三维建模：使用Blender、Maya或3DS Max等软件创建数字人的几何模型，包括身体、面部特征及服装细节。纹理贴图：通过图像或程序化纹理为模型添加皮肤、毛发等细节，提升真实感。骨骼绑定：为模型添加骨骼系统，以便后续动画驱动。

在即梦AI中，选择“视频对口型”功能。上传刚刚生成的视频。输入需要让数字人说的台词或配音。选择一个你喜欢的音色进行文本朗读或上传自己的配音。此时，你会发现对口型操作所需的积分大大减少，因为我们是基于已经生成的视频进行的操作。完成对口型后，下载生成的视频。

进入AI数字人工具，选择“照片说话唱歌”功能，上传一个头像，并编辑脚本。通过文字输入文案，然后选择创造自己的声音功能。可以选择录音（录制自己的声音）或视频声音（别人的声音）。录制完成后，即可生成与数字人形象匹配的声音。

方案一：通用快速制作（适合新手）工具：即创（字节跳动出品，免费）、小魔推AI数字人。

OpenAI如何运用RLHF提升模型真实性

1、OpenAI运用RLHF提升模型真实性的方法主要包括以下几个方面：使用行为克隆和强化学习解决真实性挑战：在解决简单回答或预测单个词的问题时，OpenAI通过最小化log loss来训练语言模型，使其能够表达不确定性，并最终承认错误或质疑前提。

2、整个讲座围绕RLHF流程展开，从监督学习到行为克隆，再到奖励模型的训练，最终实现对模型的改进。Schulman还提出了三个与RLHF相关的开放性问题，包括如何准确表达不确定性、如何让AI超越人类标注者的知识边界、以及如何生成真理，以促进模型训练更接近实际的真理。

3、总结RLHF通过人类反馈-奖励模型-强化学习的闭环，实现了大模型的高效微调，其核心优势在于：参数高效：仅需微调少量参数（如奖励模型），降低硬件需求。输出可控：显式优化人类偏好，提升模型安全性与实用性。实践可行：依托Hugging Face、DeepSpeed等工具，普通研究者可快速部署。

如何基于gpt模型抢先打造成功的产品

要基于GPT模型抢先打造成功的产品，关键在于快速响应技术趋势、精准定位用户需求、高效整合GPT能力，并结合具体场景进行创新开发。以下是具体策略和案例参考：快速响应技术趋势，抢占先机紧跟GPT模型更新：密切关注OpenAI等机构的技术动态，第一时间测试新模型（如GPT-4）的能力边界。

基础准备：创建定制化GPTs模型开通ChatGPT Plus账户 访问OpenAI平台，订阅ChatGPT Plus服务以获取GPTs定制权限。无需编程基础，通过自然语言提示词即可创建模型。明确应用场景与功能需求 确定应用领域（如客户服务、内容生成、数据分析等），设计模型的核心功能。

其中，AiLNP平台是全球首个高通量自动化LNP设计平台。剂泰医药结合迅猛发展的大模型和生成式AI技术，建立了世界首个METiS LipidLM脂质语言模型和PhatGPT脂质生成模型，打造了千万级脂质库，成功突破了国际专利壁垒。

FlowMind 的目标：FlowMind 旨在利用 GPT 等 LLM 的强大功能，结合“讲座式”预训练和用户反馈，打造一个安全高效的动态工作流程自动化系统，以应对金融服务领域的复杂挑战。

使用GPT2模型进行对话训练，生成多轮对话样本，每个样本对应不同的对话历史。测试阶段，通过解码函数如贪心算法、束搜索或随机采样，生成响应。在实际应用中，任务导向的对话可能优先选择束搜索，而闲聊对话则可能更倾向于随机采样以增加多样性。

若需强化数据说服力，可要求GPT补充对比案例或预测模型，例如：“基于当前GMV增速，预测2023年快手电商市场份额变化，并列出3种可能情景”。

科大讯飞飞星计划-AI算法(NLP方向)面试题7道|含解析

jieba分词的原理jieba分词是一种基于词频和词典匹配的中文分词工具，其核心原理如下：基于前缀词典的词图扫描：通过构建前缀词典，生成句子中所有汉字可能成词的有向无环图（DAG），表示所有可能的分词组合。

以下是科大讯飞飞星计划深度学习框架方向的11道面试题及解析：CUDA的block、grid、thread的关系 线程（thread）是CUDA执行的最小单元，执行相同指令但操作不同数据。块（block）由一组线程组成，块内线程可通过共享内存和同步机制通信。网格（grid）是所有块的集合，构成程序的整体执行框架。

以下是推荐系统方向常见的6道算法面试题及解析： 常用的特征选择方式有哪些？Filter（过滤法）：按照特征的发散性（如方差）或相关性（如与目标变量的相关系数）对特征评分，设定阈值或选择固定数量的特征。例如，移除低方差特征或保留高相关性的特征。