打败专家模式的克苏鲁之脑，从它掉落的宝藏包中开出。
简称cpu
机器人大脑是智能硬件和机器人的人机交互及决策软件系统，它识别用户的自然语言、动作、表情等表达让智能硬件和机器人做出令用户满意的反馈。机器人大脑不是操作系统，它主动理解用户，它处理比命令更复杂的自然语言等信号。机器人大脑不仅仅是人机交互系统，它更是决策系统。
随着科技发达，现在的机器人可以有大脑的。
超级机器人大脑 是未来人工智能的一个重要发展方向。随着科技的不断进步，人们对于人工智能的需求日益增长，而超级机器人大脑将会成为人类与智能系统间沟通的桥梁和核心。
所谓超级机器人大脑，是指具有强大处理能力和智能学习能力的人工智能系统。它不仅可以分析大量数据、处理复杂任务，还能通过模拟人类的思维方式进行推理和决策。这种智能系统可以不断学习和进化，使得其在各种领域都有着广泛的应用前景。
与传统人工智能系统相比，超级机器人大脑具有以下几点明显优势：
随着人工智能技术的不断发展，超级机器人大脑已经开始在各个领域得到应用：
超级机器人大脑作为人工智能的发展方向，其未来发展趋势有以下几点：
随着人工智能技术的迅速发展，超级机器人大脑将会成为人类的重要助手和合作者。我们期待着超级机器人大脑在未来的发展中发挥更加重要的作用，为人类社会带来更多的创新和进步。
机器人一般是由以下模块组成:
1.语音模块 用于语音对话、语音控制。
2.灯光表达模块 用于机器人状态显示、感情表达（喜、怒、哀、乐）
3.控制模块 I/O+决策，即机器人的大脑，其控制能力及AI由编程者的水平决定。
4.传感器模块 对外界环境的的感知。
5.电源模块 为机器人提供能源，常用有3v、5v、6v、9v、12v。
6.减速电机 常用于机器人行走驱动，根据需要选择变比。
7.驱动模块 机器人的执行机构，常选用行模中的舵机。
8.视频模块 机器人的眼
9.机械模块
10.无线通讯模块
11.控制软件
人形机器人大脑是高度集成的中央处理器（CPU）和相关电子元件，它们被集成到一个芯片中，可以执行各种任务，包括运动控制、感知、决策等。这种大脑可以控制和操作机器人的各种功能，包括肢体运动、语音识别和处理、图像处理等。它是机器人智能化发展的关键组成部分。
放松大脑可以帮助缓解大脑疲劳和压力，提高工作效率和生活质量。以下是几种有效的方法：
1. 休息和睡眠：保持足够的睡眠和休息时间，可以让大脑得到充分的休息和恢复，降低疲劳感。
2. 做运动和体育锻炼：体育锻炼可以促进血液循环和新陈代谢，并有助于释放身体和大脑中累积的压力和不良情绪。
3. 冥想和深度呼吸：通过冥想和深度呼吸可以减轻焦虑和抑郁等负面情绪，帮助放松身体和大脑，增强注意力和集中力。
4. 景色和自然之美：欣赏美丽的景色和自然风光，从视觉和感官上刺激大脑，有助于缓解压力和疲劳感。
5. 执行简单任务或娱乐活动：做一些简单而轻松的任务或娱乐活动，例如阅读、听音乐、画画等，可以使大脑从繁琐和压力的工作中得到解放和放松。
以上方法可以帮助放松大脑，缓解大脑疲劳和压力。在日常生活中，要合理安排时间、保持良好的作息习惯和生活方式，并采取有效的放松方法，以保持身心健康和高效工作。
我创作了“诗人皮耶特拉”。它使用 MidJourney 模型自动生成图像，最后使用 GPT-3 davinci 模型生成文本。
这是连续运行我的脚本 3 次的样子，用了non-cherry-picked的结果是：
为了生成图像，我使用了一个名为 MidJourney ，让我们先谈谈图像生成过程，然后我将讨论以自动化方式制作它的挑战。
图像模型接收某种形式的输入并生成输出（图像），在 MidJourney 的情况下，输入称为** prompt** （包含您希望模型生成的文本）。
一个简单的提示：“死神”
一个复杂的提示：“女战士作为死亡天使，身穿盔甲，背部有巨大的黑色翅膀，黑暗幻想，薄雾，雾气，天堂之光，史诗，巴洛克，洛可可，细节，逼真渲染，3ds max + v ray，非常详细和复杂，中心构图，优雅，vfx，虚幻引擎 5，辛烷值渲染，极端对比度，极其锐利的线条，8k，--ar 2:3"。
请注意，提示中的详细程度和“标签”在生成更复杂、详细和有创意的图像方面起着巨大的作用，这通常被称为“ 提示质量 ”，有趣的是它不一定是关于提示的大小，它是关于使用模型将理解的“标签”。
这是我们刚刚生成的图像的放大版本。
就我而言，我创建了一个机器学习模型，该模型从高质量提示数据集中学习，现在能够生成随机的高质量提示。
为了实现这一点，我必须创建这样的数据集，我使用了 selenium，这是一个浏览器自动化工具，并使用它进行了所谓的网络抓取，访问 MidJourney 网站和一些不和谐频道以检索大量高质量提示别人做的。如果您在桌面上，您可以在此 链接。（https://datastudio.google.com/reporting/3fd9c46a-bae3-4e54-9cc3-05f7a5e10c74）
MidJourney 网站有一个关于特色创作的部分，展示了令人惊叹的创作以及用于生成它们的提示，这一事实确实很有帮助。
在网络抓取提示后，根据他们生成的图像和我对图像的个人意见，手动标记并为每个人分配一个分数，我终于准备好使用我的数据集了。
然后我训练了一个机器学习模型来预测一个可以从我那里获得高分的提示。
唯一剩下的就是将提示传递给 MidJourney，以便它可以生成图像，但这有一个挑战。
像 DALL-E 这样的一些图像模型计划提供一个 API，一种在代码中与模型交互的方式，通过 API，集成图像模型并使用该模型创建您自己的项目、产品或解决方案非常简单，无需API 仍然有一些方法可以与之交互，但它们更加不一致，我不建议在任何严重或生产中这样做。
目前（在撰写本文时）MidJourney 没有 API，因此要使用此模型自动生成图像，我必须制作一个使用 selenium（我提到的浏览器自动化工具）的自定义脚本来登录不和谐浏览器中的帐户，然后使用它的 /imagine 命令与 MidJourney 机器人交互。
为了生成文本，我使用 OpenAI 模型 text-davinci-002。
起初，我想只是将 MidJourney 提示发送给 davinci，但结果总是很笼统，或多或少相同。
由于诸如“渲染”、“8k”、“插图”、“详细”、“虚幻引擎”、“hdr”、“高对比度”之类的词在这些提示中很常见，我经常看到达芬奇谈论它们并离开主题，谈论视频游戏行业等（因为渲染和虚幻引擎等主题）。
结果感觉纯粹是描述性的，我在中途意识到这并不是我的目标，我意识到我想要一些更有诗意的东西，但不是一首明确的诗。
所以一开始我对提示进行了清理，删除了一堆让 davinci 跑题的词，它变得更好了，但我仍然对结果不满意。
然后我考虑将图像中可以找到的确切内容传递给davinci，而不仅仅是用于生成它的提示。
为了实现这一点，我使用 Google Vision 来获取图像的确切特征和元素。
如果您不熟悉此 Google 产品，请查看它的一些功能。
它提供了一个“标签”列表，这些标签是模型进行的分类，它通常包含图像中存在的对象以及一些见解，如“虚构人物”。
它提供了一个“对象”列表，通常，它返回的对象很少，但图像中出现的对象更多。
它提供了一个“属性”列表，其中包含图像中存在的颜色及其纵横比等信息。
通过向 davinci 提供所有这些信息，它将生成的文本将与图像中可以找到的元素、颜色和特征有关，因此它将不那么通用，而对图像本身更加具体。
目前，我正在混合我的两个想法，我已经从提示中排除了一组单词（如“虚幻引擎”和“渲染”），并且我正在通过经过清理的提示以及谷歌云视觉达芬奇模型的图像信息。这是最终结果：
总而言之，这就是正在发生的事情：
我的云架构如下所示：
（由于我无法修改谷歌云功能运行时来安装 chrome 并使用 selenium，所以我使用 google cloud run with docker 代替）
您可以在下面准确找到我正在执行的 davinci API 调用，其中变量“formatted_all_features”包含图像中的颜色、标签和对象，“formatted_sanitized_prompt”包含没有与 davinci 无关的关键字的 MidJourney 提示文本生成。
response = openai.Completion.create(
model='text-davinci-002',
prompt=(
f"Write a text talking loosely about the art that you made and its"
f" {formatted_all_features} and {formatted_sanitized_prompt}"
),
temperature=1,
max_tokens=800,
top_p=1,
frequency_penalty=1.02,
presence_penalty=1.02
)希望您喜欢阅读。
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1.
是要保证充足的睡眠,睡眠充足了,大脑可以得到充分的休息,自身的思考分析等各方面的能力也就会提高。
2.
要保持适当的运动,每周要3-4次,每次30分钟以上的适量运动,可以提高学习能力,思考能力。
3.
要摄入足够的葡萄糖,低血糖对脑细胞的损害是不可逆的,所以一定要保证足够的糖,但是不能吃太多的高脂肪的食物。
4.
就是可以听一些舒缓的音乐,使大脑适时的得到放松,从而更好地开发大脑的潜能。好的心情与学习效率是成正比的,所以保持好心情可以更好地开发大脑。
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机器人大脑不是操作系统，它主动理解用户，它处理比命令更复杂的自然语言等信号。机器人大脑不仅仅是人机交互系统，它更是决策系统。
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