时间:2024-09-21 20:55:34
编辑:波波资源网
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近日,字节跳动的AI智慧伴侣品牌豆包宣布其教育应用“豆包爱学”已完成重要版本更新。此升级致力于将应用打造为学生们的个性化学习伙伴及家庭教学的强大辅助,为迎接新学期的学习挑战提供更多助力与资源。
“豆包爱学”推出了多项辅助学习功能,包括答疑解惑、作业批改、知识问答、作文辅导和口算练习等,以适应家庭教育的多样化需求。用户可以通过应用获得题目的分步骤解析,一键批改作业,激发写作灵感,进行作文批改,以及通过AI搜知识功能与豆包进行互动学习。
此外,“豆包爱学”还提供了“名人聊天室”和“沉浸故事馆”等特色功能,允许用户与AI智能体进行对话,体验诗词名篇的情景互动。应用中的“互动故事”板块允许用户自行设定角色,以故事化的方式探索世界,而“图片创作”板块则让用户通过语音和文字创作图像,体验艺术创作。
最近,字节跳动惊艳亮相了其音乐创意新工具——Seed-Music,这款革新性的音乐生成模型凭借其多样化的输入接口(涵盖文字描述、音频样本、乐谱乃至语音指令)革新了音乐创作体验,让用户仿佛拥有一位全能的音乐魔术师,轻松编织个性化旋律。
Seed-Music 结合了自回归语言模型和扩散模型,不仅能够生成高质量的音乐作品,还能让你对音乐的细节进行精确控制。无论你是想歌词配乐,还是想改编旋律,这里统统没问题。甚至,你可以上传一段短小的语音片段,系统会自动将它转化为完整的歌声,方便又高效。
功能强大的 Seed-Music 不仅支持声乐和器乐的生成,还包括了歌声合成、歌声转换和音乐编辑等一系列功能,能够满足不同用户的需求。你可以通过简单的文本描述生成流行乐,也能通过音频提示调整音乐风格,真是让人耳目一新。
更有趣的是,Seed-Music 的架构分为三个模块:表示学习模块、生成模块和渲染模块,这些模块像乐队一样齐心协力,通过多模态输入生成高质量的音乐。
表示学习模块将原始音频信号压缩成三种中间表示,适用于不同的音乐生成和编辑任务。生成模块则通过自回归模型和扩散模型,将用户的输入转化为音乐表示。而最后的渲染模块则负责将这些中间表示变成你耳朵可享受的高质量音频。
为了保证音乐的质量,Seed-Music 采用了多种技术:自回归语言模型逐步生成音频符号,扩散模型则通过去噪手段让音乐更加清晰,而声码器则将这些音乐 “代码” 翻译成可播放的高保真声音。
Seed-Music 的训练过程也很有趣,分为预训练、微调和后训练三个阶段。通过大规模的音乐数据,模型获得基础能力,再通过微调提升具体任务的表现,最后还会通过强化学习不断优化生成结果。
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字节跳动旗下豆包AI助手升级《豆包爱学》:全新辅助学习功能亮相
时间:2024-09-21 20:55:34
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近日,字节跳动的AI智慧伴侣品牌豆包宣布其教育应用“豆包爱学”已完成重要版本更新。此升级致力于将应用打造为学生们的个性化学习伙伴及家庭教学的强大辅助,为迎接新学期的学习挑战提供更多助力与资源。
“豆包爱学”推出了多项辅助学习功能,包括答疑解惑、作业批改、知识问答、作文辅导和口算练习等,以适应家庭教育的多样化需求。用户可以通过应用获得题目的分步骤解析,一键批改作业,激发写作灵感,进行作文批改,以及通过AI搜知识功能与豆包进行互动学习。
此外,“豆包爱学”还提供了“名人聊天室”和“沉浸故事馆”等特色功能,允许用户与AI智能体进行对话,体验诗词名篇的情景互动。应用中的“互动故事”板块允许用户自行设定角色,以故事化的方式探索世界,而“图片创作”板块则让用户通过语音和文字创作图像,体验艺术创作。
Seed-Music革新音乐创作:字节跳动推出全能音乐生成工具,精准定制您的旋律
最近,字节跳动惊艳亮相了其音乐创意新工具——Seed-Music,这款革新性的音乐生成模型凭借其多样化的输入接口(涵盖文字描述、音频样本、乐谱乃至语音指令)革新了音乐创作体验,让用户仿佛拥有一位全能的音乐魔术师,轻松编织个性化旋律。
Seed-Music 结合了自回归语言模型和扩散模型,不仅能够生成高质量的音乐作品,还能让你对音乐的细节进行精确控制。无论你是想歌词配乐,还是想改编旋律,这里统统没问题。甚至,你可以上传一段短小的语音片段,系统会自动将它转化为完整的歌声,方便又高效。
功能强大的 Seed-Music 不仅支持声乐和器乐的生成,还包括了歌声合成、歌声转换和音乐编辑等一系列功能,能够满足不同用户的需求。你可以通过简单的文本描述生成流行乐,也能通过音频提示调整音乐风格,真是让人耳目一新。
更有趣的是,Seed-Music 的架构分为三个模块:表示学习模块、生成模块和渲染模块,这些模块像乐队一样齐心协力,通过多模态输入生成高质量的音乐。
表示学习模块将原始音频信号压缩成三种中间表示,适用于不同的音乐生成和编辑任务。生成模块则通过自回归模型和扩散模型,将用户的输入转化为音乐表示。而最后的渲染模块则负责将这些中间表示变成你耳朵可享受的高质量音频。
为了保证音乐的质量,Seed-Music 采用了多种技术:自回归语言模型逐步生成音频符号,扩散模型则通过去噪手段让音乐更加清晰,而声码器则将这些音乐 “代码” 翻译成可播放的高保真声音。
Seed-Music 的训练过程也很有趣,分为预训练、微调和后训练三个阶段。通过大规模的音乐数据,模型获得基础能力,再通过微调提升具体任务的表现,最后还会通过强化学习不断优化生成结果。
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