北大研发chatgpt 北大研发的ai叫什么

本文目录一览：

• 1、ChatExcel是什么
• 2、低代码开发平台有哪些特点?
• 3、用AI做Excel,说人话自动处理表格,太爽了!
• 4、AI究竟能否产生自我意识?我们专访了北大中科院相关专家,答案细思极恐...
• 5、提前对齐,视频问答新SOTA!北大全新Video-LLaVA视觉语言大模型,秒懂视...

ChatExcel是什么

1、ChatExcel是一个在线表格协作平台，需要注册账号才能使用其功能。以下是ChatExcel账号的申请步骤： 打开ChatExcel的官方网站：https：//，点击右上角的“注册”按钮。 在弹出的注册页面中，您可以选择通过“使用微信账号”、“使用QQ账号”、“邮箱注册”等多种方式进行注册。

2、ChatExcel是什么 ChatExcel是北京大学深圳研究生院信息工程学院助理教授袁粒及三名硕博生组成的团队日前开发了一款名为ChatExcel的AI办公辅助工具，可以通过文字聊天实现Excel的交互控制。

3、酷表ChatExcel软件是一款强大而直观的Excel插件，它为用户提供了与Excel无缝集成的智能交互体验。酷表ChatExcel软件显著提升了Excel用户的工作效率。在日常办公中，Excel作为数据处理和分析的利器，广泛应用于各个行业。然而，传统的Excel操作方式在某些复杂任务面前显得力不从心。

低代码开发平台有哪些特点?

协同运营平台-免费体验低代码平台的特点包括以下几个方面：可视化开发界面：低代码平台提供了丰富的可视化组件和图形化编辑器，开发人员可以通过拖拽和配置组件来快速构建应用程序的用户界面。简化的编程环境：低代码平台提供了简化的编程环境，开发人员可以通过配置和逻辑设计来定义应用程序的行为和功能。

灵活性的可扩展性，从而提供更大的自由度 开发者和其他人一样喜欢自由。开发人员必须能够从用于构建应用程序的完整平台中选择所需的组件。例如，使用特定的事务管理器，数据库，应用程序服务器或连续集成工具。霍营霍营UI设计培训认为低代码开发平台必须为开发人员提供支持或不支持编码的自由。

低代码平台的优缺点主要包括快速开发、提高生产效率、易于维护、灵活性高、成本低廉等优点，以及功能限制、质量风险、安全问题等缺点。选择低代码平台时，企业应考虑私有化部署以保障数据安全、支持定制化开发以适应实际业务需求、以及拥有源代码以实现自主可控。

用AI做Excel,说人话自动处理表格,太爽了!

1、尽管ChatGPT和类似的AI工具在处理Excel任务上能提供帮助，但要充分利用它们，用户需要清晰表达需求，具备基础的Excel知识。AI更多是辅助工具，而非替代品。在AI飞速发展的今天，我们仍需不断提升Excel技能，以更好地与AI技术协作，提高数据处理和分析的效率。

2、尽管如此，ChatGPT和类似工具确实能在一定程度上辅助处理Excel，但前提是用户需要清晰表述表格需求，具备一定的Excel基础。AI技术是辅助，而非替代，它强调的是数据处理的效率提升，而非完全取代人类的决策和理解能力。

3、对话管理 在完成模型训练后，需要对对话进行管理。可以使用对话管理系统，对用户输入的信息进行处理和回复，并提供自动回复、消息提醒、任务管理等功能。

4、ai对话聊天在线： BotsifyBotsify是市场上最好的、拥有完全管理模式的人工智能聊天机器人平台之一，Botsify帮助企业提高在多个渠道的影响力。它支持WordPress和其他各种平台创建聊天机器人。Botsify的主要特点之一是，允许在机器人和人类客服之间进行转移查询，这有助于保证更好的体验。

5、剪映目前并没有将人说的话自动转换成AI语音的功能。如果您需要将人说的话转换成AI语音，可以使用其他语音转换工具，将人说的话录制下来，然后使用剪映将录制好的音频文件导入到视频中。在剪映中，您可以对音频进行剪辑、调整音量、添加音效等操作，以达到更好的效果。

6、你看到的也未必是真的 都说耳听为虚，眼见为实，可是技术将会颠覆这句话。实实在在的视频摆在那里，也可能是一个“假视频”。牛津大学的研究人员开发了一种AI系统，可以把静态的图片变成动态的视频，甚至可以让图片里的人开口说话。他们使用一个人的图片和音频片段，来创建这段视频。

AI究竟能否产生自我意识?我们专访了北大中科院相关专家,答案细思极恐...

1、据外媒报道，一名比利时男子在频繁与名为“艾丽莎”的智能聊天机器人交流数周后，最终选择自杀。此事件引发了360集团创始人周鸿祎的担忧，他表示人工智能将必定产生自我意识，留给人类的时间不多了。自从ChatGPT发布以来，关于人工智能是否能够产生自我意识的讨论变得越发激烈。

提前对齐,视频问答新SOTA!北大全新Video-LLaVA视觉语言大模型,秒懂视...

预先对齐的视觉特征是Video-LLaVA理解视频和图片的关键，它通过联合训练的方式，显著提升了整体理解能力。

新智元导读：最近，来自北京大学等机构的研究者提出了一种全新视觉语言大模型——Video-LLaVA，这种模型能够同时接收图片和视频作为输入。在一系列下游任务中，Video-LLaVA表现出色，其在图片和视频的13个基准测试上达到先进的性能水平。这一成果表明，统一输入方式能够显著提升大模型的视觉理解能力。

LLaVA是一种通过视觉指令调优提升大语言模型泛化能力的技术。以下是关于LLaVA的详细解 LLaVA的主要目标： 提升泛化能力：LLaVA旨在提升大语言模型在零样本和少样本情况下的泛化能力。 数据集与方法： 图像文本配对数据集：利用大量图像文本配对数据集进行指令调优，以改进模型性能。

总结而言，LLaVA通过构建多模态指令数据集和视觉指令调优，显著提升了模型在多模态聊天和特定领域问题解答上的性能，尤其是在Science QA数据集上达到了新的最高分。其简单而高效的网络结构，以及在实验中的良好表现，为多模态指令调优的研究提供了新的视角和方法。

为了克服这些限制，作者提出了一种新的协作双流视觉语言预训练模型，称为 COTS，用于通过增强跨模态交互来进行图像文本检索。

模型结构优化方面，采用基于“卷积+全连接层”的H-Reducer进行特征聚合以及特征对齐，这相较于基于learnable queries的Abstractor保留了视觉特征之间的相对位置关系，更好地将文档结构信息传递给语言模型。