懂股票的kimi探索版来了

最新推荐文章于 2025-06-10 22:04:09 发布
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分类专栏： AI提示词实战专栏 文章标签： AIGC 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Maryai_csdn/article/details/144488514
版权

01

Kimi，这个年初在长文本竞赛中引起轰动的平台，最近发布了探索版，它能够模拟人类的推理思考过程，自主分解复杂问题，并进行深度搜索，同时具备即时反思功能，帮助用户完成分析和调研任务。


探索版的搜索能力是普通版的10倍，一次搜索可以精读500个页面。

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我们不再需要将复杂问题拆分成多个简单问题来询问AI，Kimi可以像分析师一样为我们服务，一次性提供更多的信息源。

产品负责人甚至表示，如果Kimi找不到的信息，用户通过传统搜索引擎也很难找到。


Kimi探索版在PC端开始灰度测试后，用户的热情迅速将其推向热搜，导致服务器一度崩溃。官方迅速发布致歉公告，并预告探索版功能将在周一全面开放。


02

对于近期未关注Kimi的用户，简要介绍一下，Kimi可以被视为国产大模型的亮点。

仅在PC网页端，Kimi的月访问量从140万增长到24

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51c大模型~合集121
whaosoft~aiotの开发板商城
04-25 1006
以上结果说明 ICL 模型能够学习到预训练任务集上最优的学习算法，并且与传统的元学习器相比 ICL 模型具有更强的表达能力，因为它们不仅能够学习到已知的最优学习算法，还能够根据数据的分布特性表达出传统视野之外的学习算法，这使得 ICL 模型在处理多样化任务时具有显著优势。借助元学习领域成熟的理论基础与方法经验，理论证明了作为实现学习算法的模型，基于 transformer 的 ICL 模型与传统的元学习器相比具有更强的表达能力（图 1 右）。我们还对 ICL 模型学习到的算法的泛化性进行了实验研究。
不要被割韭菜了！AI副业变现没你想象的那么难
ice829的博客
08-10 3592
仅此而已 在人工智能生成式应用爆发以前 我是一名HR 属于好处不见，黑锅不断的那种 受到委屈的时候，我就在想 在过去公司遇到困难，我同公司一路风雨走来，算是同路人吧
Cyber Weekly #10
产品老A，7年互联网大厂AIPM，专注探索新型人机交互
06-09 1143
赛博周刊 (Cyber Weekly），每周发布，欢迎关注、点赞、收藏、评论。
【Reading Notes】Favorite Articles from 2024
bryant_meng
01-17 2451
联手国内最知名的9名影视工作者：李少红（《大明宫词》）、贾樟柯（《三峡好人》）、叶锦添（《英雄本色》）、薛晓路（《不要和陌生人说话》）、俞白眉（《战狼2》）、董润年（《年会不能停！报告显示，在2023年的车载激光雷达市场，中国厂商依然是领跑全球，禾赛科技、速腾聚创、图达通、华为以及览沃等中国激光雷达供应商，合力拿下了全球84%的市场份额。Cruise的退出，反倒更好的证明，L4从技术体系、落地场景、商业模式、运营管理等等，都是和L2+完全泾渭分明的另一桩生意。英特尔第十一代「酷睿家族」终于登场了！
51c大模型~合集104
whaosoft~aiotの开发板商城
01-14 1486
该方法受到司法鉴定中对 DNA 比对过程的启发，通过模拟和构建真实世界中的深度伪造数据的总 population，引入统计学中随机采样的方法，科学且严谨地评估深度伪造检测模型的可靠性，从而提供关于模型性能的统计学指标，以作为法庭审判的潜在证据和辅助证据。一半是「赚钱」，另一半是「摘星 ASI」，而后者更像是提高盈利和股价的「砝码」。然而，通常来说，人们希望，一个可靠的深度伪造检测模型应同时具备良好的迁移性、通俗易懂的可解释性、稳定的鲁棒性，以便能够在实际生活中的深度伪造案例中保护和保障受害者的隐私安全。
AIGC1——AIGC技术原理与模型演进：从GAN到多模态融合的突破
wJen的博客
06-10 839
近年来，人工智能生成内容（AIGC）技术迅速发展，从早期的简单文本生成到如今能够创作高质量图像、视频甚至3D内容，其核心驱动力在于生成模型的持续优化与多模态融合技术的突破。本文将探讨生成对抗网络（GAN）、扩散模型（Diffusion Model）、Transformer架构等核心技术的演进路径，并分析跨模态生成（如文本-图像-视频）的关键突破点。
AIGC-SD6、AIGC-3D
sinat_34461199的博客
06-05 207
一句话总结：提供了一种两阶段优化方案：一阶段基于输入图片，通过神经辐射场及扩散模型，生成全新其他视角的图像。二阶段将粗模转化成含有精细纹理点云模型，同时解决噪声点云的引入问题。
AIGC-SD3、控制
sinat_34461199的博客
06-05 786
本文提出一种两阶段多概念生成方法 OMG，一阶段先不用特定概念信息生成一张垫图，确定构图布局，然后提取垫图全面的视觉信息（mask 和 attention map），二阶段将各角色的特定概念信息作用于对应的 mask 区域，避免信息泄露，属性错乱，并复用一阶段的 attention map，维持构图布局不变。controlnet基于深度图生图的效果很好，但需要精确的深度图（这本身就是有挑战性的），为此，作者提出了loose control，一种通用版本（更松散的）的深度图控制。(a)默认奖励微调策略管道。
AIGC 基础篇 Python基础 01
2503_91291623的博客
06-06 792
python注释，变量，基础数据类型，赋值
AIGC（AI Generated Content）测试结合自动化工具与人工评估
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
06-09 180
通过系统化测试框架+工具链组合，可降低50%内容风险，提升生成质量达标率至90%+。四大维度，结合自动化工具与人工评估。AIGC（AI Generated Content）测试需覆盖。
AIGC-SD1、原版SD
sinat_34461199的博客
06-05 855
ADD是两个损失函数来进行蒸馏的，第一个是Adversarial loss（对抗损失），用了一个Discriminator(判别器）来判断生成图片跟真实图片的区别，同时避免其他蒸馏方法中出现的模糊和其他人造的感觉。SDXL-Turbo的两个loss的ADD方案，一个去确保生成质量(Adversarial loss，GAN的核心思想)，一个去确保跟原模型的一致性（Distillation loss）使用了几个简单但是非常有效的训练技巧，包括图像尺寸条件化策略，图像裁剪参数条件化以及多尺度训练等。
AIGC-SD9、知识点
sinat_34461199的博客
06-05 1213
Rectified Flow 原理简介与示例代码解读-优快云博客。
AIGC-SD2、一致性
sinat_34461199的博客
06-05 656
风格特定块的特征注入：InstantStyle将参考图像的特征专门注入到风格特定的块中，避免了风格泄漏，并省去了繁琐的权重调整过程，这一点在参数更重的设计中尤为突出。预训练的ControlNet也可用于布局控制生成。PhotoMaker是一个文本到图像的生成方法，它接收多个输入ID图像（Identity Images），并生成一个基于文本提示的新图像，同时保留输入ID的特征。延续 IP-Adapter 思路，只需要一张参考图即可直接生成和参考图风格相似的图，不需要依赖于复杂的配对数据集或者额外的模块。
AIGC-SD5、高效微调
sinat_34461199的博客
06-05 787
虽然 LoRA 具有参数的高效性 parameter-efficient, ，但它存在两个主要问题：首先，LoRA 文件的大小是固定的，在训练后无法修改，如果我们需要更改其中的 Rank 秩数，那么只能从头开始训练，在训练过程中调整 Rank 秩数然后再次生成新的模型。DyLoRA 可以同时学习低于你指定的 Rank 的各个 Rank 的 LoRA，这便导致训练好的 DyLoRA 模型文件的 Rank 是可轻易调整的，因此当你想要选择最佳 Rank 秩时它非常有用且高效。最初的 LoRA 在提出时是针对。
【JeecgBoot AIGC】AI知识库实战应用与搭建
JEECG官方博客
06-05 653
本节将介绍如何在系统中添加和管理AI知识库。AI知识库是一个结合了自然语言处理（NLP）、向量搜索和大语言模型（LLM）的智能信息管理系统，旨在高效存储、检索和管理知识，使AI能够更精准地理解并回答用户的问题。在本系统中，AI知识库是AI应用、AI流程等模块的核心组成部分，为知识存储与智能检索提供支持。
AIGC 基础篇 高等数学篇 04 不定积分
2503_91291623的博客
06-05 370
不定积分
AIGC 基础篇 Python基础 04 for循环与while循环
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2503_91291623的博客
06-10 225
Python中的for循环与while循环
学习记录aigc
sinat_34461199的博客
06-06 463
大模型中的位置编码ALiBi,RoPE的总结和实现_alibi位置编码-优快云博客。
AIGC-SD7、AI视频生成
sinat_34461199的博客
06-05 265
1、一句话亮点：当文本-视频生成也不需要额外数据训练，只需要基于现有的diffusion-model 如Stable Diffusion能力调整即可实现，解决生成视频帧间不一致问题，是不是很心动2、FateZero: 融合注意力机制的Zero-shot 高质量视频编辑。
kimi网页版生成ppt
03-12
### 使用Kimi网页版制作PPT教程 为了利用Kimi网页版高效地创建专业的PPT文档，需遵循一系列指导原则以确保最终成果既美观又实用。 #### 访问Kimi网站并进入PPT助手模块 访问[Kimi](https://www.kimi.ai/)官方网站，找到并点击导航栏中的"PPT助手"选项卡，从而启动在线编辑器环境[^3]。 #### 输入或导入Markdown格式的大纲内容 准备一段描述所需PPT结构的文字材料，建议采用Markdown语法编写以便更好地被解析转换成视觉化布局；完成后将其粘贴到指定区域等待进一步处理[^4]。 #### 自动生成幻灯片设计 提交上述文本后，平台会自动分析语义信息，并据此构建初步的设计方案——包括但不限于选择合适的模板样式、安排各部分内容的位置关系等。此过程通常只需几秒钟即可完成预览版本的呈现[^2]。 #### 定制与优化细节设置 尽管自动生成的结果往往已具备较高水准，但仍可根据个人偏好调整字体大小/颜色、图片替换以及其他装饰性元素来增强整体表现力。此外，对于特定页面还可以添加动画效果或者交互组件使演示更加生动有趣。 #### 下载导出成品文件 当满意于当前状态时，可以选择保存至云端存储空间分享链接给他人查看评论，或是直接下载为常见的Office兼容格式(.pptx)，方便离线修改完善直至正式发布使用。 ```python # Python代码仅作为示例说明如何调用API接口获取远程资源并非实际操作步骤的一部分 import requests url = 'https://api.example.com/v1/ppt' headers = {'Authorization': 'Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN'} data = { "content": "# Title\n## Subtitle\n- Item 1\n- Item 2", } response = requests.post(url, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: with open('output.pptx', 'wb') as f: f.write(response.content) else: print(f'Error: {response.text}') ```
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