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帮我整理一下国外和国内现在AI的总体情况,给单位领导介绍AI使用

Answer

当前AI的全球与中国现状

全球AI发展概况

  1. 技术进步与应用

    • 生成式AI:生成式AI在过去几年里取得了重大进展,特别是在自然语言处理和图像生成方面。2023年,生成式AI吸引了252亿美元的投资,比前一年增长了近九倍。
    • 多模态AI:多模态AI能够处理文本、图像和音频等多种形式的数据,提升了虚拟助手和客户服务系统的能力。例如,虚拟助手不仅能回复文本信息,还能通过分析客户的语音和视频数据提供个性化服务。
  2. 行业应用

    • 医疗、金融与法律:这些领域通过小型AI模型的应用来实现本地化处理,保护数据隐私的同时提升效率。例如,AI在医疗中用于诊断和治疗建议,在金融中用于风险评估和自动化交易。
    • 企业智能化:通过API驱动的AI和微服务,企业能够更快速地开发复杂的AI应用,提高生产力。例如,零售企业通过AI实现个性化营销和库存管理,显著提升客户服务效率和销售策略。
  3. 法规与伦理

    • 欧洲AI法案:欧盟正在制定《人工智能法案》,这是全球首个全面的AI法律框架,旨在规范AI应用,保护用户隐私并防止滥用。例如,该法案禁止使用面部识别进行情绪监控和基于社交行为的评分。
    • 美国与中国的监管:美国发布了一系列行政命令和指南,要求联邦机构在使用AI时遵循安全和道德标准。中国则更加积极地推动AI法规,并要求生成式AI内容的真实性和准确性。

中国AI发展概况

  1. 技术领先与应用广泛

    • 中国在AI技术的研发和应用上一直处于世界前列。中国公司在语音识别、图像处理和自动驾驶等领域取得了显著成果。例如,百度的无人驾驶汽车和科大讯飞的语音助手都是全球领先的AI产品。
    • 政策支持:政府大力支持AI发展,发布了一系列政策和资金支持计划。例如,《新一代人工智能发展规划》提出了到2030年成为全球AI创新中心的目标。
  2. 产业布局

    • 智慧城市与公共服务:AI在中国的智慧城市建设中扮演重要角色,通过智能交通管理、环境监测和公共安全系统等提升城市管理效率。
    • 金融与零售:金融机构利用AI进行风险控制和反欺诈,零售企业通过智能推荐系统提升用户体验和销售业绩。
  3. 挑战与监管

    • 隐私与安全:随着AI应用的扩展,数据隐私和安全问题也日益突出。中国政府要求AI产品必须明确标示AI生成内容,并禁止利用AI进行价格歧视和虚假信息传播。
    • 伦理与公平:AI在应用过程中也面临伦理和公平性问题,特别是在就业替代和算法偏见方面。政府和企业正在积极探索解决方案,确保AI的公平使用。

总结

全球和中国在AI领域都取得了显著进展,AI技术已经广泛应用于各个行业,提高了生产效率和服务质量。然而,随着AI技术的迅速发展,数据隐私、安全和伦理问题也愈发重要。各国政府和企业需要共同努力,制定合理的政策和法规,确保AI技术在安全、可靠和公平的基础上持续发展。

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

References

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

As we advance this agenda at home,the Administration will work with allies and partners abroad on a strong international framework to govern the development and use of AI.The Administration has already consulted widely on AI governance frameworks over the past several months—engaging with Australia,Brazil,Canada,Chile,the European Union,France,Germany,India,Israel,Italy,Japan,Kenya,Mexico,the Netherlands,New Zealand,Nigeria,the Philippines,Singapore,South Korea,the UAE,and the UK.The actions taken today support and complement Japan’s leadership of the G-7 Hiroshima Process,the UK Summit on AI Safety,India’s leadership as Chair of the Global Partnership on AI,and ongoing discussions at the United Nations.The actions that President Biden directed today are vital steps forward in the U.S.’s approach on safe,secure,and trustworthy AI.More action will be required,and the Administration will continue to work with Congress to pursue bipartisan legislation to help America lead the way in responsible innovation.For more on the Biden-Harris Administration’s work to advance AI,and for opportunities to join the Federal AI workforce,visit[AI.gov](https://ai.gov/).

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

determines HM Government’s approach regarding AI-enabled military capabilities.We willensure appropriate coherence and alignment in the application of this policy through a contextspecific approach and thereby promote UK leadership in the employment of AI for defencepurposes.Ahead of introducing any statutory duty to have due regard to our principles,and inadvance of introducing other material iterations of the framework,we will consider whether

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Catalyze AI research across the United States through a pilot of the National AI Research Resource—a tool that will provide AI researchers and students access to key AI resources and data—and expanded grants for AI research in vital areas like healthcare and climate change.Promote a fair,open,and competitive AI ecosystem by providing small developers and entrepreneurs access to technical assistance and resources,helping small businesses commercialize AI breakthroughs,and encouraging the Federal Trade Commission to exercise its authorities.Use existing authorities to expand the ability of highly skilled immigrants and nonimmigrants with expertise in critical areas to study,stay,and work in the United States by modernizing and streamlining visa criteria,interviews,and reviews.Advancing American Leadership AbroadAI’s challenges and opportunities are global.The Biden-Harris Administration will continue working with other nations to support safe,secure,and trustworthy deployment and use of AI worldwide.To that end,the President directs the following actions:Expand bilateral,multilateral,and multistakeholder engagements to collaborate on AI.The State Department,in collaboration,with the Commerce Department will lead an effort to establish robust international frameworks for harnessing AI’s benefits and managing its risks and ensuring safety.In addition,this week,Vice President Harris will speak at the UK Summit on AI Safety,hosted by Prime Minister Rishi Sunak.Accelerate development and implementation of vital AI standards with international partners and in standards organizations,ensuring that the technology is safe,secure,trustworthy,and interoperable.Promote the safe,responsible,and rights-affirming development and deployment of AI abroad to solve global challenges,such as advancing sustainable development and mitigating dangers to critical infrastructure.Ensuring Responsible and Effective Government Use of AI

Others are asking
怎么学习AI提示词??
以下是关于学习 AI 提示词的建议: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您可以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)按照自己的节奏学习,并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,您可以根据兴趣选择特定模块,比如一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出作品,在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧: 理解提示词的作用,它向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 明确任务目标,用简洁准确的语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示,如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 9. 活用提示工程工具:目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 10. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。
2025-01-31
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶,大致经历了以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速等。 然而,AI 的发展并非一帆风顺,20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”,因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-01-31
我是一名会计从业者,可以怎样利用AI赚钱
作为一名会计从业者,您可以通过以下方式利用 AI 赚钱: 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程,简化财务团队的日常工作流程。例如,帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化;发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整报告,无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项,并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外,您还可以研究 Prompt 提示词,例如像雪梅 May 那样,尝试不同的方法,让 AI 识别会计分类,训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。
2025-01-31
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状: 涵盖了不同领域的应用和发展,如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导: 可以先从国内模型工具入手,这些工具不花钱。 学习从提示词开始,与模型对话时要把话说清,强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者:从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本;探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor;参与 AI 社区交流经验;构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴;建立 AI 写作流程,从生成大纲开始;进行多语言内容探索;利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时,可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31
怎么制作一个AI agent?
制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤: 方式: 1. Prompttuning:通过 Prompt 来构建大脑模块,但一般适合拟人化不是很重的情况,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本较高。 2. Finetuning:针对“有趣的灵魂”,通过微调一个定向模型来实现,能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning:对于复杂情况,一般是两种方式结合。 步骤(以工作流驱动的 Agent 为例): 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-01-31
ai发展现状
目前 AI 的发展现状呈现出以下特点: 1. 持续学习和跟进是关键:AI 是快速发展的领域,新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体,加入社群和组织,参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布:从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势,基于长期理解和积淀,持续跟踪领域创新、洗牌和动态,并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状: 更多资金投入:预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战:政府和大型科技公司承受计算需求压力,逼近电网极限。 AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但不能掉以轻心。 总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金,各方势力竞相角逐,像一场激动人心的 UFC 比赛。
2025-01-31
国外用户数最多的ai工具
根据所提供的内容,国外访问量最大的 AI 工具中,ChatGPT 独占 140 亿流量,占总流量的 60%。Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具,选出访问量最大的 50 个工具,共产生超过 240 亿次访问量,且 AI 行业每月增长 2.363 亿访问量,这 50 个工具增长率达 10.7 倍。在分析的前 50 名 AI 工具的地理行为方面,中国排名第 47 位。美国在顶级 AI 公司数量方面领先,欧洲以及澳大利亚和加拿大在 AI 投资和采用方面落后,所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量,占总量的 16.21%。
2025-01-29
现在国内国外与cursor和windsurf自动补全代码的ai比肩的产品有哪些,而且可以免费使用
以下是一些与 Cursor 和 Windsurf 自动补全代码功能比肩的产品,且部分可以免费使用: 1. Deepseek:网址为 https://www.deepseek.com/zh ,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 2. 通义灵码:在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”搜索安装(目前免费)。 3. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中通过“文件”“设置”“插件”搜索安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 4. Wing Python IDE Pro:https://wingware.com/ ,是一款专为 Python 编程设计的开发环境,年度许可证起价 179 美元/月。 5. Smol Developer:https://github.com/smolai/de ,是一个开源的 AI 开发助手,遵循 MIT 许可证。 6. Cody:https://about.sourcegraph ,个人使用免费。
2025-01-16
superclue 在国内的评测里面什么地位,国外对标的评测是什么
在国内的评测中,SuperCLUE 是大模型时代 CLUE 基准的发展和延续,聚焦于通用大模型的综合性测评。在 SuperCLUE 测评中,国外模型的平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小,11 月差距在 10 分左右。 SuperCLUE 是中文语言理解测评基准 CLUE 的发展,发起于 2019 年,陆续推出了多种广为引用的测评基准。它根据多年的测评经验,构建了多层次、多维度的综合性测评基准。SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念,采用自动化方式的客观评估,降低评测过程中的人为评估的不确定性。 国外对标的评测没有明确提及。
2025-01-07
你是国产的大模型还是国外的
目前国内外大模型的发展情况如下: 国内外差距依然明显,GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,国内最好模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,与 GPT 4Turbo 有 11.61 分差距,与 GPT 4(网页)有 4.9 分差距。但过去 1 年国内大模型有长足进步,综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个,如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 等。 在 SuperCLUE 测评中,国外模型平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右,不过平均水平差距在缩小,11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型,如百川智能的 Baichuan213BChat 等。 在语言与知识的测评中,GPT4 Turbo 依然领先,是唯一超过 90 分的大模型。国内大模型也表现相对较好,OPPO 的 AndesGPT、阿里云的通义千问 2.0 等较为接近 GPT4。 国内大模型在中文语言与知识能力上已基本追赶上国外头部大模型。 此外,新用户可在阿里、腾讯官网获取免费试用服务器,如腾讯云的轻量应用服务器、阿里云的服务器 ECS,服务器系统配置选择宝塔系统。免费大模型接口方面,国内有阿里的通义千问大模型、智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)等,均有限制一定免费额度的 Token。国外有谷歌的 Gemini 大模型、海外版 Coze 的 GPT4 模型,免费且能图片识别,但需要给服务器挂梯子,具体操作可参考相关教程。
2025-01-04
国外比较主流的大模型有哪些
国外比较主流的大模型有: 1. GPT4Turbo:OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 2. GPT4(网页版):OpenAI GPT4 官方网页版本,支持联网功能。 3. GPT4(API):OpenAI GPT4 官方 API 版本,不支持联网功能。 4. Claude2:Anthropic 官方发布的模型。 5. Geminipro:Google 官方发布的模型。 6. GPT3.5Turbo:OpenAI 的模型。 7. Llama_2_13B_Chat:Meta 发布的模型。
2025-01-03
国外最著名的10个AI,可免费使用的
以下是国外 10 个可免费使用的著名 AI: 1. Langfuse:大模型应用的开源追踪和分析工具,提供开源可观测性和分析功能,可在可视化界面中探索和调试复杂的日志和追踪,使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟,提高响应质量。 2. Eden AI:将顶尖 AI API 融合为一,能为每项 AI 任务选择正确的 AI API 来提高准确性和降低成本,集中管理使用限制和成本监测,并不断探索市场上新兴的 AI 能力。 3. Langdock:能在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件,将 API 连接到 Langdock,并将其作为插件部署到所有大模型应用中,然后使用内置的测试功能来确保一切按预期工作,并在插件扩展时进行监控。 4. LLM Spark:用于构建生产就绪大模型应用的开发平台。 5. Civitai:开源生成式人工智能的家园,提供模型托管、图像/视频生成和模型训练服务,已发展成为一个拥有 650 万月活跃成员的社区。 6. KLING AI:下一代一站式人工智能创作平台,拥有强大的人工智能图像和视频生成能力,通过提示和图像激发创造力,制作出完美模拟现实世界的图像和视频,具有先进的文本理解能力、精细的细节处理和多种风格。 7. Viggle:允许用户通过 3D 视频基础模型 JST 指定角色的动作,创作者、品牌和电影制作人可以轻松地替换角色、复制动作并将他们的想法变为现实。 8. Hailuo Video by MiniMax:强大的人工智能驱动的视频生成引擎,能将简单文本转换为生动、专业品质的视频,将静态图像转换为动态视觉故事。 9. Hedra:开创性的视频基础模型公司,正在构建一个能够实现控制、情感和创造性智能的全栈创作工作室。 10. Bing:在写东西方面是最佳免费选项之一。 11. Claude 2:在写东西方面是免费选项之一。
2024-12-31
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
有没有现成的AI工具可以用来整理收藏的网页知识内容?
以下是一些可以用来整理收藏的网页知识内容的 AI 工具: 1. 月之暗面开发的:它具备读取网页内容的能力,并能在此基础上生成一定的内容。但它的阅读能力有一定限制,可能无法一次性处理大量资讯或某些网站的内容,可分批次提供资料。 2. Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划。
2025-01-27
如果我要整理多年收藏的网页变成不同科目的知识库,哪些AI工具最适合?
以下是一些适合将多年收藏的网页整理成不同科目的知识库的 AI 工具: 1. 工具入门篇(Prompt):现成好用的 Prompt。适用人群为完全没有 AI 使用经验,只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白。文章链接:。简要说明:想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴,可以从这里开始,有很多可以直接复制、粘贴的优秀 prompt 案例,它们都有完整的结构。 2. 工具入门篇(AI Agent):Agent 工具 小白的 Coze 之旅。适用人群为完全没有编程基础,但对 AI 已有一点概念的小白。文章链接:。简要说明:为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台,为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它。 3. 工具入门篇(AI Pic):现在主流的 AI 绘图工具网站。适用人群为完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴。文章链接:。简要说明:为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲。 4. 工具入门篇(AI Tools):数据工具 多维表格小白之旅。适用人群为 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。文章链接:。简要说明:用表格 + AI 进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求。 5. 工具入门篇(AI Code):编程工具 Cursor 的小白试用反馈。适用人群为 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。文章链接:。简要说明:通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒。 6. 工具入门篇(AI Music):音乐工具 Suno 的小白探索笔记。适用人群为 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。文章链接:。简要说明:AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作。
2025-01-27
免费好用的Ai画布,可用于整理文档、思维导图
以下为您推荐一些免费好用的可用于整理文档、思维导图的 AI 画布工具: 1. Imagen 3: 功能点: 图像生成:根据用户输入的 Prompt 生成图像。 Prompt 智能拆解:能够自动拆解用户输入的 Prompt,并提供下拉框选项。 自动联想:提供自动联想功能,帮助用户选择更合适的词汇。 优势: 无需排队:用户可以直接使用,无需排队。 免费使用:目前 Imagen 3 是免费提供给用户使用的。 交互人性化:提供了人性化的交互设计,如自动联想和下拉框选项。 语义理解:具有较好的语义理解能力,能够根据 Prompt 生成符合描述的图像。 灵活性:用户可以根据自动联想的功能,灵活调整 Prompt 以生成不同的图像。 2. FunBlocks AIFlow: FunBlocks 是一个效率工具集成平台,集成了 AI Graphics(绘图)、AI Mindmap(思维导图)、AI Slides(演示文稿)、AI Youtube Summarizer(视频总结)等等多款 AI 应用。 FunBlocks AIFlow 是平台内一款自由画布类工具,近期更新后变得更加好用了!输入探索主题后,AI 会将其自动拆解成不同模块,并支持每个节点的深度编辑(包括外观设置、节点组合、内容编辑、内容可视化、生成文章等)。而且!FunBlocks AIFlow 还支持自由节点上传链接、图片、视频、笔记、任务列表等多种内容形式,对于多模态交互需求非常友好。 3. Lucidchart: 简介:Lucidchart 是一个强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可以自动化绘制流程图、思维导图、网络拓扑图等多种示意图。 功能: 拖放界面,易于使用。 支持团队协作和实时编辑。 丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 4. Microsoft Visio: 简介:Microsoft Visio 是专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图、组织结构图和网络图。其 AI 功能可以帮助自动化布局和优化图表设计。 功能: 集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作。 丰富的图表类型和模板。 支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 5. Diagrams.net: 简介:Diagrams.net 是一个免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能: 支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox)。 多种图形和模板,易于创建和分享图表。 可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/
2025-01-26
Ai画布,可用于整理文档、思维导图
以下是一些关于 AI 画布可用于整理文档、思维导图的相关信息: 自由画布类 AIGC 工具: Flowith 2.0:是一款出海应用,在具备 Refly 几乎所有功能的基础上,有很多独特设计。如知识库允许自行上传制作并发布,还能添加或购买他人的知识库;内容编辑器有多种模式;强化了 Agent 功能设计和对话模式;支持团队协作。 FunBlocks AIFlow:是 FunBlocks 效率工具集成平台内的一款自由画布类工具,输入探索主题后,AI 会自动拆解成不同模块,并支持每个节点的深度编辑,还支持多种内容形式的自由节点上传。 AI 画示意图的工具和步骤: 假设创建项目管理流程图,可使用 Lucidchart,步骤如下: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 绘制示意图的推荐 AI 工具和平台: Lucidchart:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可绘制多种示意图,具有拖放界面、支持团队协作和实时编辑、丰富模板库和自动布局功能等。官网: Microsoft Visio:专业的图表绘制工具,适用于复杂图表,AI 功能可帮助自动化布局和优化设计,集成 Office 365,有丰富图表类型和模板,支持自动化和数据驱动的图表更新。官网: Diagrams.net:免费开源的在线图表绘制工具,适用于各种示意图绘制,支持本地和云存储,有多种图形和模板,易于创建和分享图表,可与多种第三方工具集成。官网:
2025-01-26
有没有辅助文献阅读,并能对文献内容进行整理的ai模型
以下是一些能够辅助文献阅读并对文献内容进行整理的 AI 模型和工具: 1. 智谱 AI 大模型开放平台: 场景介绍:大模型技术能快速总结论文内容、进行精准翻译,节省研究者阅读和整理文献的时间,帮助聚焦核心问题。其通用性可适应不同学科和复杂文本,提炼核心观点,为研究工作提速。 论文处理全景图:包括文献预处理和 LLM 内容处理。海量文献需转换为可供模型解析的文本格式,可借助平台工具完成文件内容提取。将文件内容自动化提取并结合大模型可进行批量分析或任务处理。 2. 利用 AI 写课题的步骤和建议: 确定课题主题,明确研究兴趣和目标,选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料,使用学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关文献和资料。 分析和总结信息,利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲,使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述,利用工具确保内容准确完整。 构建方法论,根据需求设计研究方法。 数据分析,使用工具处理和解释数据。 撰写和编辑,利用写作工具撰写并检查语法和风格。 生成参考文献,使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改,利用审阅工具检查逻辑性和一致性并修改。 提交前检查,确保原创性和格式调整。 3. 论文写作中常用的 AI 工具和平台: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息管理参考文献;Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等帮助提高语言质量;Quillbot 可重写和摘要优化内容。 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究便于数据分析和可视化;Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式和数学公式;Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭确保原创性。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应结合自身需求和写作风格,仔细甄别。
2025-01-25
请帮我总结AI AGENT的总体架构,帮助我更快学习相关的知识,尽快进行具体场景的商业落地
AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。其总体架构包括以下方面: 1. 大模型 LLM 扮演“大脑”。 2. 规划:包括子目标分解、反思与改进。子目标分解将大型任务分解为较小可管理的子目标以处理复杂任务;反思和改进可对过去的行动进行自我批评和反思,从错误中学习并改进未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆。 此外,AI Agent 还具有以下特点和应用: 1. 能够自行规划任务执行的工作流路径,面向简单或线性流程的运行。 2. 可以实现多 Agent 协作,例如让大语言模型扮演不同角色,相互协作共同开发应用或复杂程序。
2024-11-04
chatpgt的总体介绍、核心技术
ChatGPT 总体介绍及核心技术如下: ChatGPT 有三个基本阶段。首先,获取与迄今为止的文本相对应的 token 序列,并找到表示它们的嵌入(即一组数字的数组)。然后在这个嵌入上进行操作,以“标准神经网络方式”,值“逐层流动”到网络的连续层中,以生成一个新的嵌入(即一个新的数字数组)。最后,从这个数组的最后一部分生成一个大约有 50,000 个值的数组,这些值将变成不同可能的下一个 token 的概率。 关键是,这个流程的每个部分都是由神经网络实现的,其权重由端到端的网络训练确定。除了整体架构外,一切都是从训练数据中“学习”的,而不是“显式设计”。 在设置体系结构方面有许多细节,首先是嵌入模块。transformers 的想法是对组成文本的 token 序列执行类似的操作,不仅定义了序列中可以存在连接的固定区域,而且引入了“注意力”的概念,以及更关注序列中的某些部分而不是其他部分的想法。ChatGPT 的总体目标是根据它所看到的训练内容(包括查看网络等数十亿页的文本),“合理地”继续文本。在任何给定的时刻,它都有一定数量的文本,目标是为下一个 token 添加一个适当的选择。
2024-09-26