【杂谈】最近Open AI的动静，让我 ......

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布
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分类专栏： 杂谈 文章标签： 人工智能
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最近 Open AI 的动静，我又想用AI工具了......

1. AI 工具使用体验

从前，哪里不会就问度娘；度娘广告多了，问必应；英文好点的，或者可以接收翻译插件的机翻的问， Stack Overflow…

GPT的爆火，我们的效率得到极大的提升。绝大多数问题问 GPT 都有答案。虽然答案并不一定是完全正确的，但只要 prompt 正确引导，相当一部分工作场景都有很好的解决方案回复。

随之，各种AI应用也火了一波，国内大模型也紧急起飞，短短数月，像百度、科大讯飞、阿里等大厂也相继推出各自的大语言模型。我们作为消费者与体验者，一时间，各种优秀AI应用相继有了较高的流量，多了很多大模型及其它AI工具的体验机会。

我今年 3月~7月，相继体验了各种大语言模型，趁着学生包还有机会，申请了一波 GitHub Copilot 用了 2 个月。直到今天，工作中遇到的有些疑难杂症，一些知识点的概念性问题等，我依然会扔给 GPT 3.5 或 稍微更简单一点的 Bito 寻求参考解决建议。

但可能是个人习惯原因，以及时间的推移，AI 的热度随着部分资本割韭菜稍稍降低，近几个月以来，我个人对 AI 工具的依赖减少了许多。最近，哪怕是马斯克 X 的 Gork 的推出，或是文心一言、星火等国内大模型又升级，我都没再去体验过了。

最近 Open AI 高层风波，又把 AI 话题推上风口浪尖。特别是咱们程序猿圈内，最近这场波澜起伏，极限反转的 Open AI 风波，更是成了一个大瓜。

作为吃瓜群众，虽然我并不完全了解事情的来龙去脉，以及当事人背后是否有什么手段与目的，但这个AI话题重新进入我的视野，让我有了动力去找时间争取体验更多的一些AI工具，并从中选取一些对自己工作帮助最大的使用。

于是，某个加完班的深夜，我打算注册、申请一波最近也是挺火的 Copilot 与 X Gork。

在正式开始注册流程之前，我先说说我个人对我目前常使用的 AI 工具体验：

  • Chat GPT： 常用 3.5 ，好用，够用。4.0 尝试过自己开米国信用卡，但可能是魔法工具的原因，开通失败，沉默成本。期待 GPT 5.0 时代的到来。

  • Bito： 国内 IDEA 工具插件， GPT 的 简单替代版本，无需魔法，方便。

  • Midjourney： AI 绘画。简直拯救了我这个完全不懂任何绘画、美学的白痴！通过 prompt 让 Midjourney 生成目标图片，帮助我完成了许多代码以外需要生成的图片的工作，帮助很大。但自从没有免费额度，完全收费之后，就实在用不起了。

  • GitHub Copilot：初次使用的时候会被它惊艳到！写代码基本上只需要写好注释，那么一天的工作就完成了！这个 GitHub Copilot 是我几个月前尝试了一波学生包申请，嫖了几个月。可惜自己傻逼，GitHub 个人相关信息老实地从学生改成了应届毕业生，最近免费的账号失效了。汇率等问题，再次充也太贵，还需要Paypal 等工具，折腾来折腾去太麻烦，因此最近也没用上了。但是这玩意用久了也会出现一些问题：代码生成模板稍显呆板；代码生成的也不一定是咱真正需要的，有时生了好几次都不对，恨不得关了它；代码有泄露的风险，会被开源给其它开发者做参考等等，用到后期，也就当一个代码生成器用，相比初次使用没有那么惊艳了。体验下来，想起了强哥的一句话：“我这个人脸盲，就是说我根本分不清楚谁漂亮谁不漂亮。说实话，我跟她在一起不是因为她漂亮，因为我根本不知道她漂不漂亮”。虽说如此，GitHub Copilot 还是很香的。等忙完这段时间，贵就贵点，麻烦就麻烦点，争取重新订阅一波。

  • 星火等国内大模型：国内一些大模型垂直领域十分优秀，例如星火的中文意思理解，文心一言的搜索推荐等等。平时没事拿来聊聊天可以，代码我还是会交给GPT的哈。

写这篇文章的时候是某个加完班的深夜，深夜话多。好了，现在感受写完了，准备进入今天文章的第二个主题：Gork 的申请 以及 Copilot 的注册流程。注意，这里提到的Copilot 并不是 GitHub 副驾驶智能代码生成器，据说是连接了GPT 4的神器。

接下来介绍申请步骤。

2. X Gork 申请

网址
https://grok.x.ai/

链接
X-Gork申请入口

材料
谷歌账号，或者Gmail邮箱等。

相关步骤截图

  • 官网点击：进入账号登录
    2

  • 若无 X (前推特) 的账号，需要注册或绑定谷歌账号,下图是我试图绑定谷歌账号后，X显示的需要解锁信息1- 成功访问X后，退回官网页面，重新点击登录按钮，授权在这里插入图片描述

  • 授权后已经申请成功，提示目前只对订阅用户开放5

  • 家里有矿的读者可以选择付费订阅立即体验6

可怜钱包空空如也，我止步于授权成功。期待大规模开放的一天。

3. Copilot 申请

网址
https://www.copilot.com/

链接
copilot官网

材料
网址和链接进去了若发现很卡，注册不了也没关系，Edge 也有，有个 Edge 浏览器也行

相关过程截图

  • 兴致勃勃入官网，点击登录
    7

  • 官网很卡，根本注册登录不了，算了，曲线救国，听说这玩意儿Edge里也有嘛
    8

  • 惊喜地发现这不就是 new bing 嘛，真的很像!
    10

  • 知乎搜了一下，实锤了… new bing 也体验过，前段时间 bing 国内站点不提供 new bing 服务，于是只能长期单一地依赖GPT，如今，new bing 以 Copilot 强势归来，甚是欢迎！
    11

好了，以上就是个人这一年来，作为普通用户、开发者，一年来的AI产品使用体验，以及最近个人申请/体验 的 Gork 和 Copilot 申请过程及初步体验过程的记录。

AI 浪潮还在继续，AI 本身的迭代，新的AI应用，其它产品业务线广泛接入AI相关API … 让我们紧跟时代的步伐，一起期待，一起见证！

RT-DETR训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
Limiiiing的博客
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在Windows10上配置CUDA环境教程是百度提出的一种实时目标检测模型。RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。以上是RT-DETR官方的论文和代码，详细介绍了RT-DETR的构成和实现。在YOLOv10中也实现了RT-DETR的代码，所以本文使用YOLOv10的项目文件进行RT-DETR的训练和测试。YOLOv10。
RT-DETR改进策略【Neck】| SEAM：分离和增强注意模块，解决复杂场景下的小目标遮挡问题
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本文记录的是利用 SEAM 模块优化 RT-DETR 的目标检测网络模型。的设计出发点在于解决复杂场景下的人脸遮挡问题，相当于是小目标被其他物体部分遮挡时，传统方法因特征缺失导致检测精度下降的问题。该模块通过增强未遮挡区域的特征响应并补偿被遮挡区域的信息损失，提升模型对遮挡小目标的检测能力。YOLO-FaceV2: A Scale and Occlusion Aware Face DetectorSEAM模块（Separated and Enhancement Attention Module）的设计出发点
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——参数配置（1）
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RT-DETR代码详解（官方pytorch版）参数配置
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目前以大名鼎鼎的YOLO为代表的基于CNN的实时监测网络需要NMS进行后处理，导致不能很好的优化网络，并且网络不够健壮，从而导致检测器的推理速度出现延迟。研究者也分析了Anchor-based和Anchor-free的YOLO的性能，发现Anchor并不是影响实时监测的关键要素，而NMS后处理彩色。DETR很好的解决了后处理对于模型的限制，却受限于Transformer巨大的计算量，无法发挥实时监测性。因此，作者想要重构detr,使其具有实时性。
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
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一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_m1_1、repvit_m1_5和repvit_m2_3五种模型，以满足不同的需求。 模型 参数量 计算量
RT-DETR模型源码解析
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"""目的是将特定的函数（如 to(), cpu(), cuda(), half(), float() 等）应用到模型的张量上，但这些张量不能是模型的参数或已注册的缓冲区。'''举个例子，如果args = {'imgsz': 416, 'data': 'coco128.yaml', 'task': 'detect', 'batch_size': 8}，这里有一个明显的错误，'grfc' 很可能是一个拼写错误，应该是 'grpc'，这是一种常用于微服务架构的通信协议。
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RT-DETR详解之 Decoder 层
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在上一篇博客中，博主已经讲解了如何利用选择出好的特征，接下来便要将这些特征输入到Decoder中进行解码，需要注意的是，在RT-DETR的Encoder中，使用的是标准的自注意力计算方法，而在其Decoder中，则使用的是可变形自注意力（deformable attention)，可变形自注意力能够大幅的降低计算量，同时该部分还使用到了CUDA算子，能够加快运行速度，当然，这个可变形自注意力计算并非是RT-DETR的创新点，但其作用却是极大，在DINO，DN-Deformable-DETR中都有使用。
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详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署
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本文给大家带来是利用RT-DETR模训练自己的数据集，RT-DETR是一种新提出的目标检测模型，它利用的自注意力机制来处理图像数据。不同于YOLO通过连续的卷积层直接对图像区域进行分析，RT-DETR采用Transformer架构中的自注意力机制，这允许模型更有效地理解图像中不同部分之间的关系。这种方法使得RT-DETR在处理图像中的复杂场景和多对象环境时，能够展现出更高的准确性和效率。此外，RT-DETR在保持高精度的同时，也针对实时处理进行了优化，使其适合需要快速响应的应用场景。
RT-DETR改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、RepC3、注意力机制、Neck上百种创新机制
Snu77的博客
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Hello，各位读者们好Hello，各位读者，距离第一天发RT-DETR的博客已经过去了接近两个月，这段时间里我深入的研究了一下RT-DETR在ultralytics仓库的使用，旨在为大家解决为什么用v8的仓库训练的时候模型不收敛，精度差的离谱的问题，我也是成功的找到了解决方案，对于ultralytics仓库进行多处改进从而让其还原RT-DETR官方的实验环境从而达到一比一的效果。同时本人一些讲解视频和包含我所有创新的RT-DETR文档。
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该代码是百度的PaddleDetection代码，包含rt-detr配置文件和相关代码，可以直接用来测试
RT-DETR模型结构详解，在Ultralytics项目中配置rtdetr-resnet18、rtdetr-resnet34
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RT-DETR是一种实时端到端的目标检测模型，主要由 骨干网络、高效混合编码器和 带有辅助预测头的 Transformer 解码器组成。本文对其进行了详细分析，并在项目中配置了结构。
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对RT-DETR的encoder部分，整体看下来像是yolo的backbone+neck。RT-DETR的核心还是在增速上，所以这里它的优化思想是值得借鉴的，但是yolo结构跟DETR结构之间的界限越来越模糊了。对query的优化上，只是做了对齐，使其选择的query更加精确。整体而言模型的创新不大。虽然DETR提倡的是NMS-Free，但是对于某些对精装度要求较高的任务中，如果阈值设置过低，导致最后得出的框过多，仍然需要借助NMS的方法去改进。设置过高则存在丢框的问题。
RT-DETR代码详解（官方pytorch版）——模型加载（2）
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01-08 1680
找到在RT-DETR中，模型和数据集是怎么传入train_ine_epoch中进行训练的
[转]RT-DETR推理详解及部署实现-CSDN博客
chinagudujian的专栏
01-04 4393
是由 Baidu 提出的基于 transformer 的端到端实时检测器，本篇文章主要分享博主在实现 RT-DETR 推理和部署时做的一些尝试，不涉及任何的原理性分析。若有问题欢迎各位看官批评指正😄博主在这里针对 RT-DETR 的预处理和后处理做了简单分析，同时与大家分享了 C++ 上的实现流程，目的是帮大家理清思路，更好的完成后续的部署工作😄。
RT-DETR：端到端的实时Transformer检测模型（目标检测+跟踪）
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05-31 8142
博主一直一来做的都是基于的目标检测领域，相较于基于卷积的目标检测方法，如YOLO等，其检测速度一直为人诟病。终于，RT-DETR横空出世，在取得高精度的同时，检测速度也大幅提升。那么RT-DETR是如何做到的呢？在研究RT-DETR的改进前，我们先来了解下DETR类目标检测方法的发展历程吧DETRNMSDAB-DETRDETR100DETRDAB-DETRH-DETR然而，上述方法尽管已经大幅提升了检测精度，降低了计算复杂度，但其受本身高计算复杂度的制约，DETR。
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小毕超博客
11-03 3516
RT-DETR是基于Transformer的目标检测模型,DETR的基础上采用了高效的混合编码器和IoU感知,有效降低了计算成本、提高了检测精度。
rt-detrv3网络结构
03-16
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法，其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略，解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点： #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力，RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号，能够与原始解码器协同工作，从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构，例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2]，这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题，RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理，有效增加了阳例的数量，进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布，确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外，RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支，专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构，还显著降低了参数量和推理时间，使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式，RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程，在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是，RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术，而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如，它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层，从而减少了不必要的计算负担。 此外，RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略，并在此基础上进行了优化，进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述，RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件：基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展，使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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