Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/question.detail.breadcrumb.questionList/question.detail.breadcrumb.questionDetail

如何形成AI反馈机制,在做出Agent之后,业务使用后的反馈。

Answer

以下是一些建议,可以帮助形成 AI 反馈机制,在创建 Agent 后获取业务使用反馈:

  1. 设置反馈渠道 在 Agent 部署后,可以为用户提供多种反馈渠道,如在界面上设置反馈按钮、提供邮箱或在线表单等,让用户能够便捷地提供反馈意见。

  2. 收集反馈数据 收集用户通过各种渠道提供的反馈信息,包括对 Agent 功能、表现、体验等方面的评价和建议。可以采用自然语言处理等技术对反馈内容进行分析和归类。

  3. 分析反馈洞见 对收集到的反馈数据进行深入分析,找出用户的痛点、需求和期望,并总结出可以改进的关键领域。这些洞见将为后续优化 Agent 提供依据。

  4. 制定优化计划 根据反馈分析结果,制定针对性的优化计划,包括功能完善、交互优化、性能提升等。并将计划付诸实施,持续迭代改进 Agent。

  5. 反馈闭环 在完成优化后,再次通过反馈渠道,向用户反馈改进情况,并征求新的意见。形成持续的反馈闭环,不断优化和完善 Agent。

总之,建立有效的反馈机制,收集用户反馈,分析洞见,并据此持续优化,是确保 Agent 满足业务需求的关键所在。这需要企业在技术、流程和文化等方面进行全面的建设。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

Others are asking
如何写好给AI的反馈指令
以下是关于如何写好给 AI 的反馈指令的一些要点: 1. 设计检查环节:检查写作方案是否符合要求,重点关注操作建议的具体性、清晰性及对实际问题的解决帮助。若不满意,可根据要求和建议重新生成。 2. 分模块确认:不要求 AI 一次生成全文,采用对话式、分模块每次确认的形式,能提高最终生成质量。 3. 明确 Prompt 概念:Prompt 是给 AI 提供的引导其产生特定回答或执行特定任务的信息或问题。 4. 遵循建议框架及格式:如 CRISPE 框架,包括能力与角色、洞察、陈述、个性、举例等方面。 5. 写好提示词: 清晰表明需求:有具体的目标和方向,如明确设计风格、用户体验、价格等具体要求。 向对方提出要求:遵循某种规则或限定完成工作,明确时间、模板等要求。 尽可能多提供相关信息:包括词汇定义、事件背景等。
2024-10-19
我想找个软件,我输入我需要记的单词,它定期给我反馈
以下为您推荐几款可能满足需求的软件及相关信息: 在 Stable Diffusion 中,如果您使用秋叶整合包,里面包含提示词联想插件。例如输入“1”,能看到下方联想热门提示词,适合英文不好、记不住单词的朋友。 常用的翻译软件有 DeepL 翻译(网址:https://www.deepl.com/translator ,可下载客户端使用)和网易有道翻译,其可通过 ctrl+alt+d 快速截图翻译,方便查看别人关键词。 还有自动翻译插件 promptallinone,安装方式为在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装,或者将下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下,安装完成后重启 webUI 即可使用。 在英语学习方面,您可以利用以下工具: AI 写作助手如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 自适应学习平台如 Duolingo,利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。
2024-08-21
有没有把文档变成手写字体的ai工具?
目前市面上有一些可以将文档转换为手写字体的 AI 工具,例如: 1. Handwriting.io:它能够根据输入的文本生成逼真的手写字体效果。 2. MyScriptFont:用户可以通过书写样本创建自己的手写字体,并应用于文档转换。 但不同工具的功能和效果可能会有所差异,您可以根据具体需求进行选择和尝试。
2024-12-25
如何让 ai 拟人化 去除 ai 味
要让 AI 拟人化去除 AI 味,可以从以下几个方面入手: 1. 生活化的语言: 注意语气的自然化,使用语气词如嗯、吧、啊、哈哈哈等。 增加口语化词语的使用。 避免过于正式、恭敬、官方的说话风格。 2. 塑造搞笑人设: 运用幽默手法,如夸张、比喻、双关、对比、反差等。 决定回答问题的逻辑与态度,可适当放肆、大胆地开玩笑。 3. 注重细节: 在标点符号、断句和表情符号上下功夫,但效果有限,最终还是内容为王。 另外,通过以下 PROMPT 工程步骤也有助于实现 AI 拟人化: 1. 第一步输入章鱼哥。 2. 第二步把情绪体感构建轮子的 prompt3 粘进去拼到章鱼哥下面。 3. 第三步点击发送按钮,让模型根据轮子的提示词自己完成人物的解构建构。 4. 第四步复制章鱼哥 prompt,给到模型略等几秒。 5. 第五步和章鱼哥聊天看章鱼哥反应,时不时假装海绵宝宝。 同时,在写作方面,挑选模型时要注重文风和语言能力,避免出现“首先、其次、再者、引人入胜”等一看就是 AI 写的套话。但需要指出的是,去除 AI 味可能是个伪命题,所谓的 AI 味实际上可能是 GPT 味。
2024-12-25
Ai电商
AI 在电商领域有以下应用: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 在这个领域,电子商务已成为最富成效的垂直行业之一。企业大多完全在线运营,容易将 AI 工具整合到工作流程中。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。除产品照片外,品牌还能通过 AdCreative、Pencil 制作营销材料,通过 Frase 或 Writesonic 编写经过 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 语音电商也在快速发展,又称语音辅助购物,随着人工智能和智能设备的发展而迅速增长。消费者可通过语音命令搜索商品、进行购买和管理购物清单,通过智能音响和移动助手如 Amazon Alexa 和 Google Assistant 实现。这一趋势预计将持续增长,改变消费者与品牌的互动方式和在线购物模式。
2024-12-25
用AI快速解读一本书
以下是为您整合的相关内容: 在“AI 占卜”方面,有多种价格不同的体验项目,如 9.9 元的 AI 解读。流程是先想好问题再抽塔罗牌,摊主会先使用 AI 软件解读,然后在其基础上人工补充。例如对于“近期有偏财运吗”的问题,AI 解读提到代表着力量、决断和智慧,预示财运增加和经济状况改善。此外,活动现场还有手搓机器人摊位,这类似 DIY,需要电烙铁、钳子、螺丝刀等工具,适合亲子合作,能培养孩子兴趣和动手能力,增进亲子关系。 在“AI 辅助写小说”方面,南瓜博士让 AI 先写故事概要和角色背景介绍并做修改,然后以表格形式让 AI 输出细节描述,这样有打破叙事习惯、便于局部调整、确保细节具体等好处。之后将生成的表格依次复制粘贴让 AI 写文章,偶尔需要作者给建议。但在修改环节,GPT4 记性不好,Claude 把关键情节改没了。
2024-12-25
最近有什么新的AI工具
以下是一些新的 AI 工具: 游戏方面: Unity 推出了两款 AI 工具,包括提供新 Copliot 工具,可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目,如一键生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作,还能协助编码和创建 3D 材质、动画等内容。Muse Chat 现已经开放 Waiting list,可通过 https://create.unity.com/aibeta 申请加入,官方提示这个暑假会进一步开放。 Unity Sentis 是第一个将 AI 模型嵌入到实时 3D 引擎中的跨平台解决方案,能在终端用户平台上增强游戏玩法和其他功能,目前还在封测阶段。 思维导图方面: GitMind:免费跨平台,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind:输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供包括 AI 驱动的头脑风暴功能等一系列 AI 工具。 建筑设计审核规划平面图方面: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能实现数据汇总与管理。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-12-25
如何学习应用AI
以下是关于学习应用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 六、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者: 掌握数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理,包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等,并进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者: 具备编程基础,如 Python、C++等。 掌握机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署,如模型优化、模型服务等,并进行行业实践,包括项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
agent的定义
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 1. 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:包括短期记忆(用于所有的上下文学习)和长期记忆(通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息)。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 从产品角度思考 Agent 设计时,比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导,其身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动,可为其设计简短背景故事。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 Agent(智能体)是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。LLM Agent 是指结合大型语言模型(LLM)和自主智能体(Agent)特性的系统,能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户输入,并进行智能决策和行动。其组成部分包括: 1. 规划:是 Agent 的思维模型,负责将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估执行策略,通过使用大型语言模型的提示工程实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆:即信息存储与回忆,包括短期记忆(用于存储对话上下文,支持多轮对话)和长期记忆(存储用户特征和业务数据,通常通过向量数据库等技术实现快速存取)。 3. 工具:是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段,如 API 调用、插件扩展等,通过接入外部工具扩展 Agent 的能力。 4. 行动:是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。
2024-12-25
如何问到agent的提示词
以下是一些获取 agent 提示词的方法和相关要点: 1. 对于 Claude2,确定其是否理解指示词的最好方法是询问它本身。例如给出具体的任务说明,如“我将给你一个句子,你需要告诉我其中有多少次包含‘apple’这个词”,并观察它的回应。 2. 在 Coze 上创建多 Agent 模式的 bot 时: Agent 意图定义了其工作任务和适用场景。 Agent 提示词包含系统级别的关键词汇,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助其理解和响应用户需求。 Agent 技能包括调用预设的工具、工作流和知识库。 控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别,正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 与多 Agent 模式的 bot 沟通时,可明确指示进行节点切换或进入下一步。 在设置节点切换时,可清晰指定判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容。 3. 在游戏《Im Here2》中: 对于特定谜题,如“什么越来越热,但却从不冷却;它有核心,但不是水果;它有光环,但不是天使。它是什么?”,设计提示词介绍太阳。 对于重要地点,如符文石像、源核、瀑布或哈伦村,初次回应简短,不超过 30 字,玩家进一步询问时再展开详细描述。 对于承担单一任务的守卫者和指引者的代理,指示词只需提供需要回答的谜题及正确答案,并在指示中提供清晰步骤增强可控性。函数交互部分,当函数不需要输入和返回参数时,对名称和描述进行设定即可。
2024-12-23
Agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用等。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接:
2024-12-21
目前我已经有了一个可以文生视频或者图生视频的模型但是只能6秒,我要如何利用agent自动流实现这个模型可以生成更长,更可靠质量的视频呢
要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频,您可以参考以下几种模型和方法: 1. PixVerse V2 模型: 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits,5 秒的视频生成需要花费 15 Credits,且只能使用 PixVerse V2 模型,生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频:点击“Text to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成,您可以通过在提示词中加入“Anime”,“Realistic”等词语做到这点。 图生视频:点击“Image to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能,如需要使用上述功能,请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型: Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video:30B 参数 Transformer 模型,可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频,相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑,它可以执行添加、删除或替换元素,或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频,它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio:13B 参数 Transformer 模型,可以接受视频输入以及可选的文本提示,生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成,在骨干网络架构上,它沿用了 Transformer,特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练,学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调,以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果,模型还引入了流匹配(Flow Matching)作为训练目标,这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型: 文生视频,图生视频,视频生视频,支持多种视频定制选项,如分辨率(从 480p 到 1080p)、视频长度(从 5 秒到更长时间)和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频,获取灵感和学习技巧(直接抄别人 prompt)。 故事板:允许用户通过时间线指导视频中的多个动作,创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑:提供视频混音功能,允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑,以及创建循环视频。 高级功能:包括混合功能,可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户,Sora 的使用是包含在现有订阅中的,无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数;OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成,500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成,但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期,对于某些地区(如欧洲和英国)可能会有延迟。
2024-12-19
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件,可以参考以下方法: 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。 2. 一般而言,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时,先用关键词进行尝试性搜索,根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例,判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时,一般优选官方/高收藏/高成功率的插件,提升使用效果。如果实际试用效果不行,则换用其他插件,或自己编写上架插件。 例如,在搜索 TTS 文字转语音插件时,可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词;在搜索思维导图插件时,可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前感知输入直接采取行动,不维护内部状态,不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):具有明确目标,能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能通过与环境交互不断改进性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 相关链接: 1. 2. 3. 4. 5. 6.
2024-12-17
如何让AI对自己的写作做出精确的建议
要让 AI 对自己的写作做出精确的建议,可以从以下几个方面入手: 1. 提供清晰且具有指导性的提示词(prompt):一个好的提示词能够帮助 AI 更准确地理解您的需求,并生成更符合预期的内容。如果已有基本提示词,AI 能生成基础文章;若想进一步提升质量,可尝试提供更详细、更具创意的提示词,以便 AI 更好地捕捉文章的语气、风格和重点。例如,“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。” 2. 与 AI 互动改进写作:将文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。可以要求它以截然不同的风格创建多个草稿,使事物更生动,或者添加例子,以激发自己做得更好。 3. 利用 AI 完成任务:把 AI 当作实习生,让其协助写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 借助 AI 保持动力:当在任务中遇到困难挑战而分心时,AI 可以提供让自己保持动力的方式。
2024-12-08
请问一下,群里AI记账,可以识别文字、语音、图片的那种是怎么做出来的呀
目前关于群里能识别文字、语音、图片进行 AI 记账的实现,需要综合运用多种技术和方法。首先,对于文字识别,通常会运用自然语言处理技术,对输入的文字进行解析和理解,提取关键的财务信息。语音识别则依赖语音识别技术,将语音转换为文字后再进行后续处理。图片识别方面,会利用计算机视觉技术,对图片中的财务相关内容进行识别和提取。 在具体实现过程中,需要建立大规模的数据集进行模型训练,以提高识别的准确性和效率。同时,还需要设计合理的算法和模型架构,来处理不同类型的数据,并将其转化为有用的财务记录。此外,为了保证系统的稳定性和可靠性,还需要进行充分的测试和优化。 但由于缺乏具体的案例和详细信息,以上只是一个大致的介绍,实际的实现会因具体需求和技术选型而有所不同。
2024-12-07
作为一名媒体从业者,可以用AI做出哪些作品
作为一名媒体从业者,可以利用 AI 做出以下作品: 1. 写东西: 草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 让写作变得更好,将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议,还可要求其以不同风格创建多个草稿,使其更生动或添加例子。 帮助完成任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 从困难挑战中解锁自己,让自己更有动力。 2. 撰写公众号文章: AI 生产文章的过程相对简单,关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。基本提示词能生成基础文章,更详细、具创意的提示词能提升文章质量,更好地捕捉文章的语气、风格和重点。 例如,可给 AI 这样的提示词:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 会生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章,但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2024-11-23
怎么监督AI被动的做出一系列违法的事情
监督 AI 被动做出违法事情可从以下方面考虑: 1. 对于高风险人工智能系统,在入市前的设计应保证能实施人为干预。增加人为监督的原因包括: AI 可能做出涉及道德和伦理问题的决策,如侵犯个人隐私、存在不公平偏见和歧视等,人类监督可预防相关道德风险。 若 AI 产生错误决策甚至违法行为,因 AI 无法承担法律责任,责任由人类承担,所以需要人类监督以确保其行为合法。 AI 不能完全理解人类社会,在人类监督下能正确处理复杂的人类社会问题。 高风险的人工智能系统往往需要更高程度的人为监督,以降低其对个人、环境和社会的损害,确保其运行符合人类社会的价值观和道德观。 AI 系统决策过程不透明,人类监督可要求其提供更多透明度和可解释性,便于理解和质疑决策。 人为监督能促进 AI 的普及与发展,帮助建立公众信任,提高社会接受度。 2. 像 OpenAI 这样的公司,无论如何重新设计产品以减少不当行为,未来的模型仍可能因足够聪明而难以被控制。若在确保模型安全性方面做得过度,可能削弱产品功能。 3. 对于监管,OpenAI 的 Altman 虽将自己定位为监管拥护者,但也面临一些指责,如被认为玩弄监管程序以阻碍小型初创企业发展并给自己带来优势。不过他原则上赞同由国际机构监督 AI 的想法,但对一些拟议规则持有不同意见。OpenAI 拒绝相关批评,认为通过分析用户反应才能使未来产品符合道德规范。
2024-11-13
个人可以做出一个AI吗
个人是可以做出一个 AI 的。例如,通过 Character.ai ,每个人都可定制自己的个性化 AI ,其覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链。 Character.ai 的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能,帮助他们过上最美好的生活”。这意味着人们能拥有像钢铁侠中的 Javis 一样的人工智能助手,完成各种任务。 在教育领域,借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师,如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,实现因材施教,缓解教育资源不平等问题。虚拟角色也可作为数字陪伴促进儿童成长。 在游戏方面,生成式人工智能将使游戏创作民主化,改变和颠覆 UGC 游戏领域,让每个游戏玩家都能成为游戏制作者,释放游戏设计创造力浪潮,改变游戏行业。
2024-11-04
如果给AI数据,AI可以做出小波分析并出图吗
目前的 AI 技术在给定相关数据的情况下,是有可能进行小波分析并出图的。但这取决于多个因素,如数据的质量、数量、特征,以及所使用的 AI 模型和算法的能力和适应性。一些专门为数据分析和图像处理设计的 AI 模型,经过适当的训练和配置,能够处理数据并生成小波分析的结果图像。然而,要实现准确和有意义的小波分析及出图,还需要对数据进行预处理、选择合适的模型架构,并进行精细的调参和优化。
2024-10-31