ChatGPT4编曲，af107和le区别？
答：1、特点不同：
AIR FORCE 1 '07 空军一号男子运动鞋结合优质鞋面、更流畅款型和更精致细节处理，鞋面覆盖层可为双足带来更强大的支撑和耐用性，透气孔设计全面提升战靴内部空气流通性，帮助双足时刻保持干爽和舒适。经典NIKE AIR气垫依然闪亮夺目，为你带来超乎想象的轻质缓震与缓冲保护。
Nike air force1的气垫(多数)为内置3/4air-sole单元，特点薄而韧，减震启动比较平均。嵌入方式置于中底内部结构，配置，工艺等诸多方面注定她几乎不会爆裂。近几年部分supreme级别的产品使用了air max气垫，使得产品舒适性进一步提高。
2、设计时间不同：
宏大、耐久、超越、豪迈、连贯和纯粹，这些特质都注入了“最初六人”Air Force 1系列中。这每一个词语都是一个技术层次，需要真正的设计和创新，才能创造出卓越的性能。
air force1 07的皮革鞋面简约精致，鞋面透气孔设计可提升鞋内的空气流通感，PU中底，耐久性出色，橡胶外底，经久耐用，沿袭1982年经典款设计元素。
dj版和原版的区别？
1 dj版是一种音乐的混音版本，通常由dj通过混音软件制作而成；而原版指的是歌曲的原始版本，通常由专业的制作人员在录音棚中录制制作而成2 dj版会对原版进行二次创作，加入各种音效和交响乐器，增加曲调的变化和起伏，使听者在欣赏的过程中能够感受到更加丰富多彩的音乐体验；而原版则是较为朴素的版本，更加突出歌曲原始的旋律和歌词3 dj版通常是为了适应不同场合的需要，如舞会、派对等，而原版则是作为歌曲的基础版本出现，用于演唱或其他用途。提示：这里的答题公式是明确结论+解释原因+内容延伸。
宋江整天扛着一把朴刀？
宋江会武功吗？我们先看看原著是怎么说的？
这宋江自在郓城县做押司，他刀笔精通，吏道纯熟；更兼爱习枪棒，学得武艺多般。
按照文中的这段描述，宋江应该是会武艺的。而且他自己出门也带刀。
弟兄两个各跨了一口腰刀，都拿了一条朴刀，迳出离了宋家村。
你看，宋江身上家伙式挺齐全的，也有点行走江湖的意思，但奇怪的是宋江从来没有展示过自己的武艺，即使他面临生死危机时。比如宋江在清风山被俘。
约摸走了也是一更时分，心里越慌，看不见地下，跴了一条绊脚索。树林里铜铃响，走出十四五个伏路小喽啰来，发一声喊，把宋江捉翻，一条麻绳缚了，夺了朴刀、包裹，吹起火把将宋江解上山来。
大冷天的，小喽啰未必是专心的看着这个绊脚索，宋江只是被绊了一下，应该有反抗的机会，但结果是他丝毫没有还手甚至都没有反抗就被捉了。有人可能会说，谁也有不小心的时候，武松还被捉过呢。我们看看武松的反应。
武松那里挣扎得脱，被这四个人夺了包裹朴刀，却似牵羊的一般， 脚不点地，拖到村里来。
看看武松的反应，这才是一个武人该有的反应，挣脱不了是挣脱不了的，好歹有个反抗，宋江的表现更像是一个文人的表现。
虽然后来清风寨的寨主燕顺等人仰慕宋江大名，把他给放了。如果没有这好事呢？宋江的处境就非常危险了，面对这样的危险。宋江一点反应都没有就轻易被捉，这只能说明宋江的武艺并不怎么样。
个人推断宋江应该是找师傅学习过武艺，毕竟文中也交代了。但会归会，表现在实战方面应该是很稀松平常。
造成他武艺稀松平常的有三个原因。
第一个就是自身原因。学武艺得有身体条件，比如说晁盖力气就非常大，曾经搬动石塔，还博得一个“托塔天王”的绰号。俗话说“一力降十会”，晁盖的武艺虽然未必算上一流，但和刘唐、雷横之流还是有一战之力的。再看宋江就就没什么突出的地方，身材不高，也不如何强壮。主业又是师爷性质的押司，可以说在练武方面他没有先天优势。
当然先天不足，后天可以弥补。这就说到后二个原因了。
其中一个原因就是宋江没有找到有真本事的师父。比如说史进没有遇到王进之前，学到的功夫都是花拳绣腿，和高手王进较量，只一棒就被打翻。
想要学得一身好武艺，一靠家学二靠有关系人脉，有名师指点。史进这是运气好，碰到了落魄的王进，否则的话也就是花拳绣腿的命。
宋江号称及时雨，也资助过不少的江湖豪客，但真正有本事的人哪会轻易落魄，又哪会好巧不巧的让宋江碰上。柴进算是财大气粗吧，还爱养死士，他的庄子上也没见过有真本事的人。
另外一个原因就是缺乏实战经验。花拳绣腿打的多了也能在江湖立足。宋江虽然也会两手，却没有经历过过实战。后来逃难再到上梁山都是大哥级的人物，根本用不着他动手。
上了梁山后，他的精力也不在武艺上（有的是高手，学呗！），都在琢磨怎么壮大梁山怎么诏安上了？反倒是和他情况差不多的柴进，利用这个机会，在武艺方面有了不小的进步。
艺术高地的未来将会怎样？
2022年，AI发展突然加速。
原来以为，AI只会完成程序设定的机械指令。只能在工业领域，协助人类工作。然而，今天的AI现在却开始“忤逆人类”。它不断地在独属于人类的领域突破。AI真的越来越强大，也越来越需要引起关注和深思。图片来源：文心一格未来学家库兹韦尔曾公开表示，在2045年左右，AI将可能达到一个奇点。在那一刻，AI也许将正式迎来技术爆炸，人和AI的关系达到一个新的起点。现在看来，这一时刻很可能还会提前到来。人类却还自以为是，徘徊不前。世界还在彼此争斗，吵个不停。在很多人看来，AI只是一段程序。至于像艺术这样的高维世界，独属于人类。可是2022年的AI正在染指的领域，就包括绘画。 1AI绘画，发展一日千里 2022年12月8日，一场拍卖会在上海举行。拍卖的对象，是人机共创的一幅AI山水画，取名也令人深思——《未完·待续》。 它是全球首次由人类和AI共同创作并进行拍卖的山水画。这幅画的底稿是民国才女陆小曼未完成的作品。著名海派画家乐震文，续笔完成了先人之画意。AI，也在这份原作上进行续画创作。 山水画，通常包含“勾”“皴”“擦”“染”“点”等基本画法。对于一个人类画家来说，这些基本画法用手操控画笔就能实现。但对于AI而言，它没有手，只能基于数学建模来绘画。每一根线条、每一处构图，并非由人来完全掌控。尤其是风格、皴法要求严格的山水画，对AI创作是更大的挑战。AI艺术与创意平台“文心一格”，成功完成了以上挑战。不仅能够理解画面内容，而且自动扩展和优化画作内容元素。同时，将画稿本身、AI的创造力与人类的判断力，绝妙地进行了融合。最终，一幅尊重原画的成品得以诞生。不仅富有创造力，也符合中国画风格。最终，这幅全球首次AI山水画以110万元落槌成交，成功拍卖。左：乐震文完成稿 中：陆小曼未尽稿 右：文心一格完成稿文心一格的惊艳表现，又是一个经典案例。世界变了，AI绘画已经有灵魂了。 为什么会这样，到底发生了什么？AI绘画的背后，有一个少为人知的存在。正是它的进步，带来了AI的突飞猛进。它就是大模型，是AI绘画重要的技术支撑。 2AIGC时代，要来了AI能够做的，当然不只是绘画。AI绘画，只是AIGC（AI生成内容）的一种表现形式。除了绘画，文字、代码、音频、三维建模等，都可能通过AI来生成。也就是说，曾经认为只有人类能够创造的内容领域，AI已经参与进来。从技术层面分析，AIGC主要涉及到以下两点：1、自然语言处理（NLP）：NLP是实现人与计算机之间如何通过自然语言进行交互的手段；2、AIGC生成算法：以生成对抗网络（GAN）和扩散模型为主。简单来说就是，NLP类似翻译的角色，是人与AI进行沟通的桥梁。生成算法则是AI的引擎，是AI得以源源不断进行“创作”的核心动力。算法越先进，AI越强大。从生成对抗网络到diffusion扩散模型，AI算法一直在不断优化。当然，对海量数据集的高效处理，也是AIGC得以迅速发展的重要原因。这些，同样也都离不开一个重要支撑：大模型。在不久的将来，AIGC很可能将会做到：1、写作：写一部同《最后的问题》媲美的科幻小说；2、聊天：与人类进行突破“图灵测试”的对话；3、谱曲：作一首与《梁祝》不相上下的绝世音乐；4、绘画：绘制一张超越《蒙娜丽莎》的天才画作；5、制作电影：生成一部像《教父》般的经典电影；6、编写程序：创建和Linux一样伟大的开源代码。这不只是猜想和预测，AIGC已经在稳打稳扎步步为营了。文心一格的AI绘画，Copilot的AI编程，ChatGPT的AI对话，都是案例。3还记得李世石那场世纪对决吗？ 谈到AI，许多人应该对AlphaGo还记忆犹新。 2016年，AlphaGo与李世石展开世纪对决。在第4局，李世石的“神之一手”，帮助其扳回一局。人类暗自庆幸，AI没有全胜。 AlphaGo是怎么做到的？谈到AI在大模型之前最重要的技术，那就是“深度学习”。 AlphaGo的“大脑”，是一套机器学习系统。支撑AlphaGo的机器学习算法，是“深度学习”+“强化学习”。AlphaGo借助两种深度神经网络：value network与policy network。value network负责评估棋子选点，policy network则选择落点。通过不断地强化学习，AlphaGo最终训练出了超出人类顶尖棋手的能力。 AlphaGo神经网络的训练过程和结构后来，通过优化深度学习算法，AlphaGo又进一步升级：1、学习数据全部来自机器自身的主动搜索，而非人类投喂；2、由多机运行转换为单机运行，应用效率增强；3、“自动决策”能力得到进一步提升。前些年AI的迅猛发展，都与深度学习密切相关。但这两年AI的挺进，是在深度学习的基础之上，强化了大模型的能力。只是作为后台BOSS的大模型，大部分人感知不到。 4深度学习→大模型 深度学习，是AI发展的重要突破。它能让计算机自动学习出模式特征，减少人为设计特征的不完备性。但是，深度学习模型也存在不足：1、在只能提供有限数据量的应用场景下，深度学习算法不能对数据规律进行无偏差统计；2、由于深度学习中图模型的复杂化，导致算法的时间复杂度急剧提升，为保证算法的实时性，需要更高的并行运算和更好的硬件支撑。也就是说，深度学习虽然强大，但它需要大数据支撑，才能达到高精度与高准确度。 2022年AI突然有了质的飞跃，背后的原因，就是大模型的崛起，让深度学习如虎添翼。 对手写数字进行分类的CNN结构图 大模型的出现，很好地解决了以上问题。大模型也称为“预训练大模型”，通过大模型，AI开发者可以直接获得相对现成的训练结果，并在此基础上直接开发AI应用。而大模型的核心特征，就是模型参数多，训练数据量大。当前，大模型的参数量，基本都是百亿级别以上，多则高达万亿。相应的，大模型的泛化能力更强，可以完成多个不同的任务。有了大模型预训练出来的各种参数和场景，AI就能在各个领域迅速突破。也就是说，大模型在一定程度上也解决了通用性的难题。 AI开始全方位的突破，翻译、配音、绘画、搜索、写作、建模……特别是2022年，明显能感觉到AI的“蠢蠢欲动”。因为大模型越来越成熟，它为AI提供了子弹。 5全球AI科技巨头的必争之地 大模型，是当前AI领域的技术新高地。全球的AI科技巨头，都在狂炼大模型。国内有百度、华为、阿里，国外则有谷歌、微软、英伟达……科技巨头们在这个时候发展大模型，其实是在为将来布局。 百度文心大模型结构图可问题来了，看起来都是大企业在布局。AI产业领域的中小企业，如何参与进来呢？面对人工智能这样的巨大市场，中小企业如何参与呢？ 由于成本太高，小企业没办法预训练自己的大模型。OpenAI 在训练包含1750亿参数的GPT-3时，就花了将近500万美元。这还只是千亿级的大模型训练成本。即使是对于科技巨头来说，这样的成本也不低。因此，如何实现大模型的经济适用性，就变得极为重要。 那么，中小企业具体该如何做呢？一个可以考虑的方向是：让大模型与各种垂直场景需求进行有效匹配，实现落地。也就是大厂建大模型，中小企业建立各类场景应用。 在这方面，百度的做法也许值得借鉴。面对如何实现大模型产业化这个问题，在百度看来，具有算法、算力和数据综合优势的企业，可以将模型生产的复杂过程封装起来，通过低门槛、高效率的生产平台，为千行百业提供大模型服务，从而形成一条大模型产业化路径。 以文心大模型为例，它是百度自主研发的产业级知识增强大模型体系。它既包含基础通用的大模型:1、NLP大模型:医疗、金融、搜索、跨语言……2、CV大模型：商品图文搜索表征学习、OCR图像表征学习……3、跨模态大模型：文图生成、文档智能……4、生物计算大模型：化合物表征学习、蛋白质结构预测…… 同时，也包含行业大模型：能源、金融、航天、制造、传媒……，让大模型技术与真实场景需求，真正实现了有效匹配，也推动了大模型的落地。 比如前面提到的文心一格，以及最近刚刚发布的产业级搜索系统文心百中，都是文心大模型的落地应用产品。 也就是说，借助文心大模型，你也可以做出一个AI绘画，或者一个垂直版的baidu搜索。当然，大模型还有更多可以应用的场景。你虽然没有大模型，但可以在大模型里训练出一个小模型。 6怎样使用文心大模型？ 目前，文心大模型已经发布36个大模型。通过飞桨开源平台、百度智能云，为工业、能源、金融、通信、媒体等各行各业提供支持。下面是部分合作案例：No.1航天（中国探月与航天工程）应用场景：航天故障部位信息抽取、航天工程文献情报分类、航天技术文献检索与摘要生成等多个航天领域应用场景。 No.2能源（国家电网）应用场景：设备技术标准知识库、电力知识问答系统、电力文档智能分析等多个能源行业应用场景。No.3金融（浦发银行）应用场景： 智能对话、智能文档分析、智能双录等多个金融行业应用场景。 No.4汽车（吉利）应用场景： 智能客服系统、车载语音系统、领域知识库构建等汽车行业应用场景。 大模型能够做的事情，当然也不只上面这些。比如，一个小朋友可以帮妈妈建一个应用：如何判断水果新不新鲜。他多拍一些水果照片喂给AI程序，让AI慢慢了解什么新鲜什么不新鲜。然后他妈妈就可以利用这个AI小程序，到外面买水果，扫一扫就能判断新鲜还是不新鲜。简不简单，好玩不好玩？ 这样的场景其实比比皆是，只是我们对大模型了解得太少。一看到大模型，就以为是个什么神奇得不得了的冰冷怪物。其实不然，它可以成为我们的技术助理。 那么，一个企业如果有应用需求的话，该怎么具体对接文心大模型呢？以百度文心大模型体系中的全功能AI开发平台BML为例。BML是一个面向企业和个人开发者的机器学习集成开发环境。它能够提供从数据处理、模型训练、模型管理到模型推理的全生命周期管理服务。帮助用户更快地构建、训练和部署模型。 BML大致开发流程如下：1、需求对接：企业结合自身业务实际需求，对接AI项目定制；2、数据处理：整合源数据，自动完成数据采集、清晰、扩充、标注等任务；3、模型建构：BML内置文心大模型开发套件, 仅需编写极少代码即可完成模型的构建与高效训练；4、模型管理：在完成建模和训练任务后，企业可通过多种方式导入模型进行统一管理，自动完成模型的评估、优化和转化；5、部署应用：在一次训练后，企业可采用多种部署方式，包括服务器侧部署和边端部署。以上就是BML的大致开发流程，完整实现了一站式AI开发。不仅模型精度高，也高效便捷。一家小企业，只要你利用好文心大模型：你可以做出一个垂直类的国风版AI绘画产品；也可以做出一个家庭宠物的安全监控应用；还可以做出一个内容只涉及元宇宙的搜索应用。 聪明的企业已经开始在这方面赚钱了。一定要去占百度的便宜，利用好文心大模型。 7大模型，还能做什么？ 其实大模型还可以做很多事情。拉普拉斯妖会说：给我时间，就可以计算出宇宙的未来。 当然，计算宇宙的未来，可能还是很遥远的事情。但随着算力与算法的优化，大模型在未来也许还可以做更多。比如下面这些：1、预测世界杯，计算出谁是冠军；2、预测股市，让你顺利实现抄底；3、预测地震，提前预警避开灾难；4、预测流行病，可提前做好预防；5、预测癌症，提前介入进行治疗；……文心·NLP大模型ERNIE 3.0 Zeus在阿西莫夫的《银河帝国》中，谢顿借助“心理史学”，预测银河帝国的未来，也改变了全人类的未来。实际上没有什么“心理史学”，能够做到这一点的更有可能是大模型。它会是一个超级智能系统，塑造人类生活的方方面面。 8这些行业，都在悄悄面临挑战 关于AI，争议颇多。有人将其视作朋友，认为AI会辅助人类进化。有人将其视作敌人，认为AI会毁灭人类未来。 在许多经典科幻作品中，AI与人类的关系，也微妙且复杂：《2001太空漫游》：超级智慧电脑HAL 9000为保全自身，杀死了太空船上的科学家们。《黑客帝国》：AI占领了真实世界，将人类统治在“矩阵”之中。《机械公敌》：AI突破了机器人三定律的限制，试图通过控制人类来保护人类。《西部世界》：AI在人类残暴的杀戮中逐渐觉醒，开始反抗人类的统治。《银河帝国》：机器人丹尼尔为了保护人类利益，默默守护了人类两万年。……在不少人看来，上面这些只是科幻而已。AI就算发展再快，它也只是人类的奴仆。所以，没有必要过分担心。 图片来源：文心一格但在深度学习以及大模型的加持下，AI已经在各个领域，开始接近甚至超越人类。当前许多行业，正在悄悄地面临来自AI的挑战：在绘画方面，文心一格有超越人类的趋势；在翻译方面，DeepL的精确度堪称完美；在配音方面，Azure几乎做到了以假乱真；在搜索方面，Metaphor比谷歌更加精准；在工业生产方面，AI早已渗透到各个角落。……有了大模型后，AI可以做很多事，同时也让人类担心。 结无人幸免，抑或文明升级？ 从AI绘画，到围棋对决。从自动驾驶，到搜索引擎。从城市管理，到金融交易。从航天探索，到能源供给。类似于百度文心大模型这样的大模型，它将渗透到人类生活的每一个角落。大模型，将可能成为全世界的超级大管家。图片来源：文心一格 AI在2022年的超级表现，也关乎着人类的命运走向。我们是在创造一个强大的“不可预测超级智能”。AI的力量，一天比一天强大。机器人三大定律，人类是否要提前思考？ 今年6月，谷歌工程师Lemoine称谷歌开发的聊天AI“LaMDA”已具备“人格”，拥有自己的感受，并像人一样推理。牛津大学和谷歌DeepMind的研究人员，也合著论文预测：AI将可能对人类构成威胁。AI实验室FAIR的研究员Abelard甚至更激进，认为库兹韦尔说2045年左右AI将达到奇点太保守，2035年就可以达到。留给人类的时间，只有13年了？如果AI真的有可能到达奇点，人类将迎来怎样的命运？然而，人们都认为这只是一个玩笑，没人去思考答案。这似乎有点危言耸听，我们更认可苹果CEO库克的话：我害怕的不是AI会思考，我们害怕的是人类不再思考。