Way to AGI multi-language support

在 WaytoAGI.com 网站，新增了智能对话功能，您可以在首页输入 AI 相关问题，系统会迅速提供答案要点和参考文章。在导航目录下，还能看到别人在问的 AI 问题。该功能的上线离不开飞书 Aily 团队的支持。

WayToAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库和社区。它诞生于 2023 年 4 月 26 日，2024 年的 2050 年将是它的生日庆典。在没有任何推广的情况下，短短一年时间，就拥有超过 70 万用户和超千万次的访问量。它是很多 AI 爱好者知识的源头，社群的口号是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。 WayToAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台。社区内有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，还孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。社区制作的优质作品，多次登上央视首页，广受好评。您可以打开“waytoagi.com”找到这个社群。欢迎您来参与！

WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的狂热爱好者、专家共同建设的开源 AI 知识库。它诞生于 2023 年 4 月 26 日，在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量。 其知识库内容丰富，覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体等多个版块，不仅有最新的 AI 教程、工具和一线实战案例，还有开放共享的 AI 知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的 AI 技术社区，更是一个汇聚 AI 行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。社群的口号是“让更多的人因 AI 而强大”，有很多学社和共学共建的活动。您打开“waytoagi.com”就可以找到社群。

WaytoAGI 是一个 AI 开源社区。在短短一年间，靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库涵盖了 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台，社区制作的优质作品多次登上央视首页，广受好评。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，目前知识库的内容覆盖：AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践。 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。这里的参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」是一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里，每个人既是知识的消费者，也是知识的创作者。它不仅是一个知识库，更是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。

以下是关于 Runway 官方镜头提示词的相关内容： Prompt Structures 提示结构： 使用这种结构，提示一个女人站在热带雨林可能是这样的。 在提示的不同部分重复或强调关键思想可提高输出一致性。例如在超高速拍摄中，相机会快速飞过场景。应将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。 协助镜头画面描述的提示词： 样品说明： 1. Seamless Transitions 无缝转换 1. Camera Movement 相机移动 1. Text Title Cards 文本标题卡 1. Prompt Keywords 提示关键词 关键字有助于在输出中实现特定样式。确保关键字与整个提示符保持一致，会使其在输出中更明显。例如，包括关于皮肤纹理的关键字对于相机未紧密聚焦在面部的广角拍摄没有好处，广角镜头可能受益于环境的其他细节。在保持这种凝聚力的同时，可尝试不同的关键字。

以下是关于 Runway 的教程信息： 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 简单介绍：支持文生视频、图生视频、视频生视频。文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷（https://academy.runwayml.com/gen2/gen2motionbrushinterface），支持 16:9、9:16、1:1、4:3、3:4、21:9 尺寸，可设置种子值。图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同。生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频。 Runway 网页：https://runwayml.com/ 5 分钟，手把手入门：

多智能体（Multiagent）是指多个相互作用的智能体组成的系统。在人工智能领域，多智能体系统具有广泛的应用。例如，在供应链中，不同经济运营商之间的责任分配存在不确定性。就我国相关规范而言，服务提供者往往是主要责任主体。而在《人工智能法案》中，人工智能系统供应链的参与主体更为细化，包括提供者、部署商、授权代表、进口商和分发商等，它们被统称为“运营者”。2023 年《AI 法案》折衷草案在法律义务分配设计上，特别是对于高风险人工智能系统，提供者和部署商将承担主要义务。其中，提供者承担最广泛的合规义务，包括建立风险管理制度和质量管理制度等，涵盖人工智能系统生命周期的事前和事后环节；部署商的义务则主要集中于确保对高风险人工智能系统的人工监督和日常检测义务，主要覆盖人工智能生命周期的事中环节。

在多智能体（MultiAgent）系统中，常见的调度模式主要有以下几种： 1. 集中式调度（Centralized Scheduling） 在这种模式下，有一个中央控制器负责收集所有智能体的信息，并做出整体最优的决策和资源分配。常见于需要全局协调的场景，如机器人协作、交通管制等。 2. 分布式调度（Distributed Scheduling） 每个智能体根据本地信息和与其他智能体的交互来做出决策，无需中央控制器。常用于大规模、动态、开放的系统，如传感器网络、P2P 网络等。 3. 市场驱动调度（MarketDriven Scheduling） 智能体通过竞价机制获取资源和任务分配。类似于现实市场的供需规律，常用于电力负载调度、计算资源分配等领域。 4. 约束优化调度（Constraint Optimization Scheduling） 将多智能体协作问题建模为分布式约束优化问题，通过启发式或完全算法求解近似最优解。适用于任务分配、资源规划等约束严格的场景。 5. 组织结构调度（Organizational Structuring） 根据特定的组织拓扑结构（层级、同辈、联盟等）对智能体角色和协作模式进行规范，实现有序调度。常见于多机器人协作、组织自动化系统中。 6. 基于规范协议的调度（Normbased Scheduling） 定义一组协议规范来约束智能体的行为，并由规范引擎统一调度和裁决。适用于开放、异构的多智能体系统。 这些调度模式各有利弊，实际应用时需要根据系统的特点、约束和目标进行选择和设计。同时也可以采用混合模式，结合不同模式的优点。调度质量和系统性能是评价标准。

关于多智能体（MultiAgent） 多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统。在这个系统中，每个智能体都能够感知环境、进行决策并执行任务，同时它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体的目标。 随着大型语言模型（LLM）的出现，以LLM为核心构建的Agent系统近期受到了广泛关注。Agent系统旨在利用LLM的归纳推理能力，为不同的Agent分配角色和任务信息，并配备相应的工具插件，以完成复杂的任务。 目前，更常见的框架主要集中在单Agent场景下。单Agent的核心在于LLM与工具的协同配合。LLM根据用户任务的理解，推理出需要调用的工具，并根据调用结果向用户提供反馈。在任务完成过程中，Agent可能需要与用户进行多轮交互。 与此同时，越来越多的Agent框架开始关注多Agent场景。为了完成任务，多Agent会为不同的Agent指定不同的角色，并通过Agent之间的协作来完成复杂的任务。与单Agent相比，在任务完成过程中，与用户的交互可能会减少一些。 主要组成部分 为构建一个多Agent框架，我们需要思考相对于单Agent，框架中增加了哪些组件。 环境（environment）：所有Agent应该处于同一个环境中。环境中包含全局状态信息，Agent与环境之间存在信息的交互与更新。 阶段（stage）：为了完成复杂任务，现有多Agent框架通常采用SOP思想，将复杂任务分解为多个子任务。 控制器（controller）：控制器可以是LLM，也可以是预先定义好的规则。它主要负责环境在不同Agent和阶段之间的切换。 记忆：在单Agent中，记忆只包括用户、LLM回应和工具调用结果等部分。而在多Agent框架中，由于Agent数量增多，导致消息数量增多。同时，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 核心交互流程 1. 控制器更新当前环境状态，选择下一时刻行动的Agent。 2. Agent与环境交互，更新自身的记忆信息。 3. Agent调用LLM，执行动作并获取输出消息。 4. 将输出消息更新到公共环境中。

如果您是 AI 小白，想要从 0 开始学习 AI，以下是为您推荐的学习步骤： 1. 记忆阶段： 先从 AI 的历史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）、基本术语（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）、重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）、方法和原理（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）等开始了解。 看看入门课程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）。 2. 理解阶段： 进一步了解 AI 领域的主要思想和概念（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS）。 将精选 AI 网站（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR）和 APP 产品都试一试。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e）的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 首先，建议阅读「从这里启程」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=blkjooAlLFNtvKJ2）部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 然后，在「入门：AI 学习路径」（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 最后，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。

以下是一份关于学习 AGI 的计划： 日程安排： 8 月 15 日 20:00 22:00：基础原理 + 放大流，授课老师为郭佑萌，详情可参考。 8 月 16 日 20:00 22:00：要点回顾&提示词，授课老师为郭佑萌，作业为。 8 月 20 日 20:00 22:00：提示词深度解析 + controlnet，详情可参考。 8 月 21 日 20:00 22:00：Snap 老师分享，详情可参考。 对于中学生学习 AI 的建议： 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：可以参加学校或社区组织的 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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。