GPU 推理平台搭建

国内的 GPU 算力平台中，支持快速搭建 AI 大模型预训练环境和微调环境的有： 1. 阿里云：提供云计算资源，用户可根据需求租用算力服务。 2. 腾讯云：具备相应的算力支持，为用户提供灵活的选择。 3. 亚马逊 AWS：基础设施提供商建立的“算力集市”，可满足用户的算力需求。 在搭建环境时，通常需要考虑以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，例如可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，英伟达还发布了统一的超算平台 DGX B200，用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器，包含 FP4 精度功能，提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽。但模型训练能耗也是一个关键问题，例如由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器，最大功率达到 6.5 千瓦，运行一小时就会消耗 6.5 度电，若有 1000 台这样的服务器同时运行，每天的电费将达到惊人的 20 万元。

以下是关于 GPU 算力平台的相关信息： NVIDIA 推出全新 GPU 平台 Blackwell，涵盖与 Hopper 兼容的普通系统和与 Grace CPU 连接的专用系统，提供前所未有的算力，有望突破物理极限，为互联网产业注入新动力。配备第五代 NV Link 的全新 Transformer 引擎速度惊人，新型超算的高速运转离不开早期问题检测和替换机制，数据加密也至关重要。全新的 FP8 格式大幅提升计算速度，NVLink 交换芯片实现所有 GPU 同时全速通信，直接驱动铜技术的突破让系统更加经济实惠。训练一个 1.8 万亿参数的 GPT 模型，Blackwell 相比传统方法优势明显，AWS、GCP、Oracle、微软纷纷为 Blackwell 做好准备。Blackwell 惊人的推理能力是 Hopper 的 30 倍，有望成为未来生成式 AI 的核心引擎。 能耗是模型训练的关键问题，一台由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器性能强劲但能耗惊人，运行一小时消耗约 6.5 度电，包括散热每小时约消耗 13 度电。若有 1000 台这样的服务器同时运行，每天电费达 20 万元。对于大多数 AI 创业公司，大规模购买和部署 GPU 充满风险和挑战，但云服务平台为 AI 公司提供了灵活选择。 英伟达发布统一的超算平台 DGX B200，用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器，包含 FP4 精度功能，提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽，使得万亿参数模型的实时推理速度比上一代产品提高 15 倍。目前，亚马逊、谷歌、微软已成为最新芯片超算的首批用户，亚马逊网络服务将建立一个拥有 20,000 GB200 芯片的服务器集群。

以下是关于如何选择 GPU 的一些指导： 在腾讯云购买 GPU 的流程： 1. 在腾讯云首页的搜索框搜索“GPU”，在搜索结果中点击「立即选购」。 2. 选择有空余的机器，若账户没钱可能需要充钱，云平台有时会有免费活动。计费模式建议选择「按量计费」，地域尽量选择本地城市或较近城市，以减少访问延时。 3. 配置方面，如果使用时长不长或资金充裕，可选择顶配。要记住选择的 GPU 型号和系统镜像版本，后续安装驱动会用到。系统镜像选择 Windows 的，尽量选择 2016 版本以上。系统盘容量建议大于 50GB，最好 100GB 左右。 4. 设置好系统和镜像后，其他选项按默认即可，点击进入「设置网络和主机」。带宽计费模式选择「按流量计费」。 5. GPU 服务器的密码需自己设置并记住，访问时需要输入。其他信息选择默认，点击「确认配置信息」，勾选阅读协议，点击「开通」并确认即可完成购买。 选择 GPU 时的考虑因素： 1. 训练与推理：训练大型模型通常在机器集群上完成，最好每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但较难获取且通常需要长期合作承诺。如今更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需长期承诺。 2. 内存要求：大型 LLM 的参数数量多，需要分布到多个卡中。较小的模型如 Stable Diffusion 需要的 VRAM 较少，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 算力相关： GPU 的强大决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。选择算力时需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。至于买哪个型号的显卡，取决于预算和对算力换算成时间的忍耐度。可参考相关性能测试报告：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0

以下是关于 AI 评估 GPU 大模型性能指标中输入 token 和输出 token 能力区分的相关内容： 大模型是通过输入大量语料进行训练，从而获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。在大模型的训练和使用过程中： 1. 训练需要大量计算，GPU 更合适，只有具备大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 大模型需要大量数据量，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 要用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 完成上述步骤后，大模型就可以进行如翻译、问答等推导（infer）工作。 Token 是大模型语言体系中的最小单元，人类语言发送给大模型时，会先转换为其自身语言，推理生成答案后再翻译输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 token 为单位计量的。 在评估 GPU 大模型性能时，显卡的常规指标很重要。大部分模型默认采用 FP16 的加载方式，因此显卡的性能指标主要关注 FP16 的算力和显存大小。算力影响推理速度，包括输入数据处理和持续吐出数据的速度，会体现在从提示词输入后到第一个输出的 token 的等待时间间隔，以及流式输出下每秒吐字的字数，通常每秒 10 token 以上能获得较好的用户体验。显存大小影响能否装载模型，可通过“参数大小乘 2”简化判断所需显存大小，但实际显存需求还会受其他因素影响。

以下是按照重点排序的一些常用名词解释： 1. 算力：字面意思是计算能力，可简单理解为 GPU，即电脑里的显卡，购买云服务时，服务商也是购买显卡“租”给用户使用。一张显卡除了 GPU 外，显存也是重要参数。 2. GPU：图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 3. CPU：中央处理器，作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。 4. 显存：也被叫做帧缓存，作用是存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据，如同计算机的内存，是用来存储要处理图形信息的部件。

以下是关于租赁 GPU 平台的相关信息： 部署流程： 1. 选择有空余的机器并购买。若账户没钱需充值，云平台有时会有免费活动，可碰运气薅羊毛。 2. 计费模式建议选择“按量计费”，地域尽量选择本地城市或较近城市，以减少网络远程连接的延时。 3. 配置方面，若使用时长不长或资金充裕，可选择顶配，越高配置训图炼丹越“爽”。同时需记住选择的 GPU 型号，后续安装驱动会用到。 4. 系统镜像选择 Windows 的，尽量选择 2016 版本以上，并记住镜像版本，后续安装驱动要用。 5. 系统盘容量建议大于 50GB，最好 100GB 左右，因算上操作系统、SD 包和几个大模型，50GB 可能会满。 6. 系统和镜像设置好后，其他选项按默认即可，点击进入“设置网络和主机”。 7. 带宽计费模式选择“按流量计费”更省钱，其他信息按默认配置即可。 算力相关知识： 算力的字面意思是计算能力，可直接转化为 GPU 理解，电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外，显存也是重要参数。GPU 是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU 是计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存用于存储显卡芯片处理过或即将提取的渲染数据，如同计算机的内存，是存储要处理图形信息的部件。 购买服务器推荐： 因为个人机器可能带不动大模型，可选择 Autodl 这个算力服务商。访问地址：，自行注册或登陆。

以下是关于用扣子搭建仿写文章智能体的相关信息： 生物医药小助手：这是生物医药垂直领域的第一个智能体，其创建者将个人发布的大量生物医药文章转化为可交互数据库，以解决读者咨询占用过多时间的问题。通过扣子平台，解决了高成本搭建问题，并实现了一问一答的形式，用户可在扣子的 bot 商店或公众号中发起问答。 手搓插件：可参考相关文章和链接，了解在扣子中手搓插件的方法，包括 API 参数测试等步骤。 竖起耳朵听智能体：其编排包括插件、工作流和知识库。插件如同工具箱，可添加现有或自制的 API 以增强智能体能力；工作流像可视化拼图游戏，由多个节点组成，可组合各种功能创建复杂稳定的业务流程。 如果您想进一步了解具体的搭建步骤和细节，还需要您提供更明确的需求。

以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。

搭建一个专业的律师智能体需要考虑以下几个方面： 1. 多智能体的通信问题：不同智能体之间的通信至关重要，包括如何传递信息以及传递哪些信息。之前的很多多智能体开源框架存在效率低下和 token 消耗大的问题，而像 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」在「Handoffs」方面处理得较为优雅。 2. 智能体的角色和职责：以客服多智能体为例，只需要准备如普通接线客服和宽带客服这样必要的 Agent，并明确其职责和交接逻辑。 3. 提示词的编写：对于律师智能体，写好提示词很重要。例如，在写作时需要对文章中出现的案例进行脱敏处理，替换具体的人物姓名、时间和地点。同时，注意深化写作时的分段和字数要求。 4. 遵循特定的规则和要求：像令中规定的初始化问候语、牢记并遵守全部要求等。 5. 决策智能体的应用：决策智能体在企业自动化中发挥作用，如在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。以 Anterior 为例，将付款方规则转换为有向无环图，利用智能体遍历决策树并评估相关文件。其他领域如 Norm AI 和 Parcha 也在利用决策智能体。

以下是一些入门级的搭建工作流术语及相关内容： 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 端口设置方法：通过神秘代码让所有联网操作应用指定端口，端口号一般在代理选项中，将其填入相关代码，在 CMD 中复制粘贴代码回车，无反应即成功，需安装 Git。 工作流搭建过程：从零开始搭建工作流，如加载 checkpoint loader、prompt 等节点，按颜色连接，未连接会报错，连接后填写提示词即可生成图像。 工作流原理讲解：以做菜为例，空的 latent 是锅，代表图片大小；模型是食材，正反向提示词是菜谱，VE 是调料，按颜色连接各部分。 使用他人工作流：从工作流网站下载 json 文件，拖入相关界面，若有爆红说明有节点未安装，可在 manager 中安装缺失节点。 工作流本地与在线使用方法：介绍了工作流在本地和在线的使用步骤，如安装、处理报错、放置模型文件等。 解决工作流依赖冲突：讲解了通过修改 cast NODE 里的 requirements 来解决依赖冲突的方法。 网页版工具的使用：指出很多工具都有网页版，本地没有工具时可用网页版。 涉及的应用领域包括大摩托车商业应用、学会 AI 工具、自主搭建工作流、生图制作、视频制作、AI 设计创作、3D 动画、建筑方案图、个人应用、人物一致性出视频、设计工作流、各种实践应用、工作流的设计思路、家装和游戏设计、商业和生活、娱乐、综合应用、实现个人想法、游戏美术全流程等。

搭建一个 RAG 应用可以使用 LangChain 平台，以下是相关步骤和组件： 1. 数据加载器（DocumentLoader）：这是一个对象，能从数据源加载数据并转换为包含 page_content（文本内容）和 metadata（元数据，如标题、作者、日期等）的文档对象。 2. 文本分割器（DocumentSplitter）：可将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便后续检索和生成，因为大模型输入窗口有限，短文本更易找到相关信息。 3. 文本嵌入器（Embeddings）：能将文本转换为高维向量的嵌入，用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器（VectorStore）：可存储和查询嵌入，通常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器（Retriever）：能根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器，利用向量存储器的相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型（ChatModel）：可根据输入序列生成输出消息，通常基于大模型如 GPT3 实现文本生成功能。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下： 首先，使用合适的数据加载器根据数据源类型加载数据。例如，数据源是网页可用 WebBaseLoader 加载和解析网页得到文档对象。 然后，用合适的文本分割器将文档对象分割成较小的符合要求的文档对象。如文本是博客文章，可用 RecursiveCharacterTextSplitter 分割。 接下来，用文本嵌入器将文档对象转换为嵌入，并存储到向量存储器中。可根据嵌入质量和速度选择合适的嵌入器和存储器，如 OpenAIEmbeddings 和 ChromaVectorStore。 之后，创建向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数。 最后，创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的模型，如 OpenAIChatModel。 以下是一个使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

AI 工作流指的是将 AI 工具融入到工作的各个环节中，以提高工作效率。搭建 AI 工作流需要具备三层能力： 1. 了解各种 AI 工具，清楚其特点和用途。 2. 学会写提示词，这对于能否向 AI 清晰表述任务至关重要。 3. 搭建 AI 智能体，使多个 AI 工具协同工作，替代人工自动完成任务。 搭建 AI 工作流有一套简单的工作流： 1. 找到一个熟悉的工作场景，例如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程，比如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入合适的 AI 工具，想不到时可参考他人做法，要灵活选择最优解，以提高工作效率为目的，而非单纯追求工作的含 AI 量。 此外，近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，能辅助高效处理信息，智能摘要功能可帮助快速筛选信息。自然语言描述就能生成美观可用的图片，降低了创作门槛和周期，也促使新型产品设计方式出现，如使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。每个人应先了解自己的日常工作流，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。关于 AI Agent 的未来，技术迭代会不断向前，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实。

以下是为您整理的关于开源的 LLM 微调推理、agent 开发平台的相关内容： LLM 作为 Agent 的“大脑”的特点： 1. 知识获取能力：通过预训练学习大量语言数据，掌握丰富语言信息和常识知识，能处理多种任务。 2. 指令理解：擅长解析人类语言指令，采用深度神经网络进行自然语言理解和生成，精准理解意图。 3. 泛化能力：在未见过的数据上表现良好，能利用先前知识处理新挑战，形成对语言结构的通用理解。 4. 推理和规划：能够进行逻辑推理和未来预测，分析条件制定最佳行动方案，在复杂环境中做出理性选择。 5. 交互能力：拥有强大对话能力，在多人多轮次对话中自然流畅交流，改善用户体验。 6. 自我改进：基于用户反馈和效果评估，通过调整参数、更新算法提升性能和准确性。 7. 可扩展性：可根据具体需求定制化适配，针对特定领域数据微调提高处理能力和专业化水平。 相关产品和平台： 1. ComfyUI：可在其中高效使用 LLM。 2. Vercel AI SDK 3.0：开源的工具，可将文本和图像提示转换为 React 用户界面，允许开发者创建丰富界面的聊天机器人。 3. OLMo7BInstruct：Allen AI 开源的微调模型，可通过资料了解从预训练模型到 RLHF 微调模型的所有信息并复刻微调过程。 4. Devv Agent：能提供更准确、详细的回答，底层基于 Multiagent 架构，根据需求采用不同 Agent 和语言模型。 实例探究： 1. ChemCrow：特定领域示例，通过 13 个专家设计的工具增强 LLM，完成有机合成、药物发现和材料设计等任务。 2. Boiko et al. 研究的 LLM 授权的科学发现 Agents：可处理复杂科学实验的自主设计、规划和执行，能使用多种工具。

以下是一些关于开源大模型训练推理、应用开发 agent 平台的相关信息： Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，可将 Copilot 部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 Gemini 相关：大型语言模型的推理能力在构建通用 agents 方面有潜力，如 AlphaCode 团队构建的基于 Gemini 的 agent 在解决竞争性编程问题方面表现出色。同时，Gemini Nano 提升了效率，在设备上的任务中表现出色。 成为基于 Agent 的创造者的学习路径：未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。Agent 工程如同传统软件工程学有迭代范式，包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化。数字员工的“进化论”需要在 AI 能力基础上对固化流程和自主思考作出妥协和平衡。

目前国内逻辑推理能力较强的大模型有以下几种： 1. Baichuan213BChat（百川智能）：是百川智能自主训练的开源大语言模型。在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一，其中逻辑推理能力超过 34B 参数量级的大模型，生成与创作能力超过 72B 参数量级的模型。可应用于小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景，还能部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用，同时可部署在低算力终端处理基础智能任务。 2. 智谱清言（清华&智谱 AI）：是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品，基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。可应用于 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景，在较复杂推理应用上的效果也不错，广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 3. 文心一言 4.0API（百度）：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面，在科学研究、教育、工业方面的落地能力也值得关注。

在大模型推理中，Prefill 是一个阶段。在这个阶段，首先会把用户的输入 prompt 通过并行计算，产生每个 Token 对应 Self Attention 的 KeyValue，并将其存储在 KV Cache 中，供 Decoding 阶段产生每个 Token 时计算 Self Attention 时使用。这个阶段每个 Token 的 KeyValue 可并行计算，模型运行一次能输出多个 Token 的 KV，所以 GPU 利用率高。而 Decoding 阶段根据用户 Prompt 生成后续内容，但模型运行一次只能产生一个 Token，所以无法有效利用 GPU 的并行计算特长，资源利用率不足。资源利用率的差异导致了输出阶段成本高，这也是大模型一般输出价格是输入价格 3 到 4 倍的原因。

大模型推理 preview 通常指的是一种新的大模型功能或特性。以 OpenAI 的 o1preview 为例： 它引入了更高级的思维链（CoT）技术，能够让模型展现更完整的推理过程，从而更好、更稳健地推理出最终结果，增强了对越狱攻击等的抵御能力。 带来了自我反思与错误修正能力，这在教学场景等方面具有重要价值。 但也存在一些问题，如 CoT 技术目前并不十分成熟，出于安全考虑，OpenAI 隐藏了模型的思考过程；复杂问题的思考过程较长，速度偏慢；新模型的使用条数少，冷却时间长。 不过，随着推理模型准确率的不断攀升，其应用前景广阔，能覆盖更多行业和高精尖业务，为 AI 领域带来新的活力和希望。

以下是一些提高提示词推理效率的方法： 1. 运用抽象 prompt：抽象可以理解为概括，从具体事物中提取共同特征，压缩信息，减少上下文，提取话题核心点，避免输入大量无效信息，尤其适用于大段信息需要嵌入和检索时。 2. 采用演绎 prompt：演绎是从已知情况推导出新情况的思维方式，在提问中效果显著，要求大模型具备文章理解和问题处理能力，能推动长对话的多轮交互。 3. 利用反应 prompt：过长的思维链会导致回复缓慢，反应 prompt 能快速和直观地回应输入，适用于需要快速反馈、测评或咨询的情况，迅速响应在表达中发挥关键决策作用。 此外，提示词工程是优化大型语言模型性能的重要任务，目前推理任务对于大语言模型具有挑战性，需要更高级的提示词工程技术。例如，在涉及数学能力的推理任务中已有一些改进，通过示例给模型说明能获得更准确结果，后续章节还会介绍更多常见应用示例及更高级的提示工程概念和技术。 另外，有研究表明提示词工程需要复杂推理来检查模型错误、明确任务等，如“PROMPT ENGINEERING A PROMPT ENGINEER”的研究，介绍并分析了关键组成部分，最终方法在多个数据集和任务中表现出色，展示了其多功能性和出色的编辑、推理能力。 将这些 prompt 融入工作流中，能更高效地训练智能体，改进大语言模型，探索新应用领域，实现低成本、高效能和模型效益最大化。

以下是一些适合游戏设计的 AIGC 平台及相关案例： 1. 上海人工智能实验室旗下的 OpenInnoLab平台：北京市新英才学校的“AI 创作家”课程中，学生使用该平台的文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案。 2. 在“DragonX”宠物龙养成游戏中，Demo 的原则为 AIGC 的最大化，玩法内容基本都使用 AIGC 来生产游戏内容，包括世界观、核心循环、核心玩法等方面。 3. 关于游戏设计与 AIGC 的相关讨论：“质朴发言：吐血整理：AI 大模型浪潮涌动游戏范式革新｜Z 沙龙第 9 期”涵盖了游戏与生成式 AI 的发展趋势、游戏+AI 制作的讨论、资本市场对 AI+游戏的看法、AI 对游戏领域带来的变革以及新 AI 游戏面临的问题等多方面内容。

以下是关于智能体平台审核的相关信息： 在 Zion 中配置变现模板时，智能体沟通页面采用 OAuth 鉴权机制。获取 Coze bot 应用鉴权密钥需在 Coze 主页操作，生成的公私钥要妥善保管。获取 Bot ID 则要进入自己的智能体在地址栏内复制相关数字，且 bot 发布时要选择 Agent as API，并记得勾选 API 及 WEB SDK。Coze bot 发布存在审核周期，一般为 1 30 分钟，若未审核通过或首次发布处于审核状态，bot 将无法被其他用户访问，需确认发布成功。 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受审查措施约束。运行时会有规划智能体评估应用程序状态、选择并执行最佳链条等模式，此架构可能需要额外的数据基础设施支持。 在「Agent 共学」之 coze 模板搭建大赛中，评审方为扣子和火山引擎。总分 100 分，由智能体评分（70%）和说明文档评分（30%）构成。智能体评分维度包括规范性、专业性、技术性和体验性；说明文档评分维度包括作品创意、实现原理与功能、文档结构。

对于您的工作情况，以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量： 首先，您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板，自动填写和整理表格中的数据，减少手动输入的时间和错误。 其次，利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统，让其自动回复一些简单和重复的咨询，从而节省您接电话的时间。 另外，使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排，提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时，您可以先从简单易用的工具入手，通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时，多与同事交流和分享使用经验，共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。

以下是中国 IOS 平台的一些 AI 应用： 500px 摄影社区：这是一个 AI 摄影比赛平台，使用图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它举办摄影比赛，展示优秀摄影作品，利用 AI 技术对参赛作品进行评选和分类，为摄影爱好者提供展示和交流的平台。 Logic Pro X 教学软件：作为 AI 音乐制作教学平台，运用机器学习、音频处理技术，市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的音乐制作教学服务，帮助用户掌握音乐制作技巧。 鲁班到家 APP：这是一个 AI 家居维修服务平台，采用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 分析用户的维修需求和地理位置，为用户推荐附近的专业维修人员。 雪球财经 APP：作为 AI 金融投资教育平台，使用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它利用 AI 技术为用户提供个性化的金融投资教育服务，包括投资课程、市场分析和投资策略等。 彩云天气 APP：这是一个 AI 天气预报预警系统，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数亿美元。它提供准确的天气预报预警，帮助用户提前做好防范措施。 腾讯觅影：作为 AI 医疗影像分析平台，采用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它对医疗影像进行分析，辅助医生诊断疾病。 钉钉会议管理功能：这是一个 AI 会议管理系统，使用自然语言处理、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它管理会议流程，提高会议效率，例如自动记录会议内容并生成会议纪要。 微拍堂书法作品拍卖频道：作为 AI 书法作品销售平台，运用图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道，对书法作品进行鉴定和评估。 此外，还有以下应用： AI 摄影参数调整助手：一些摄影 APP 中的功能，利用图像识别、数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能根据场景自动调整摄影参数。 AI 音乐情感分析平台：通过机器学习、音频处理技术，市场规模达数亿美元。它分析音乐的情感表达。 AI 家居智能照明系统：利用物联网技术、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它实现家居照明的智能化控制。 AI 金融风险预警平台：采用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它提前预警金融风险。 AI 旅游路线优化平台：运用数据分析、自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它根据用户需求优化旅游路线。