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具身智能在制造车间的应用

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具身智能在制造车间有以下应用相关的信息:

  • 空间智能将推动 AI 系统获得具身智能,能够像生物一样与环境互动。例如,特斯拉正通过其改进版本来驱动 Optimus 机器人,并计划在今年底让 Optimus 能够在 Gigafactory 代替人类干活。
  • 大模型可以在多个方面为智能硬件增加功能,其中具身智能指硬件能否动起来,但相关研究不多。

此外,李飞飞教授正在打造一家与“空间智能”有关的初创公司,并在 2024 年最新的 TED 演讲中解释了相关概念。

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References

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

让车在物理世界中自我行动,这是空间智能(Spatial Intelligence)的第一步。路透社报道,在计算机视觉上有过杰出成就的李飞飞教授,正在打造一家与“空间智能”有关的初创公司。她在2024年最新的TED演讲中解释了这个概念:“通过空间智能,AI将理解真实世界,它们能够处理视觉数据,做出预测并根据这些预测采取行动”。配图3.09:李飞飞TED演讲(With Spatial Intelligence,AI Will Understand the Real World)当我们人类看到一个桌上的水杯,大脑就会自动计算它在三维空间中的位置,以及它与桌子和周围一切事物的关系,还会预测接下来会发生什么。行动的冲动是所有空间智能生命形式所固有的,它将感知与行动联系起来。一个具有空间智能的AI,它也能自动做类似的预测与行动冲动。空间智能将推动AI系统获得具身智能(Embodied Intelligence),能够像生物一样与环境互动,FSD就是典型的例子,现在Tesla正通过其改进版本来驱动Optimus机器人,Elon Musk在Tesla最近一次财报电话会上说今年底就计划让Optimus能够在Gigafactroy代替人类干点活。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

还有大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化。这话音没落,特斯拉已经在自动驾驶上,至少暂时从电车的这个层次跳出来了。最近马斯克宣布要做自动出租车车队。我多给大家分享一句,现在的大模型可以在4个点给智能硬件增加不可思议的功能。第一个,用大语言模型增加耳朵、增加嘴巴,就能听懂你说什么,能够跟你用语言做交流,这是第一个突破。第二个是增加大视觉模型,也就是说以后所有的硬件都会带摄像头,其实你们家的扫地机器人已经快具备这些能力了,都带有麦克风,带有扬声器,都带有摄像头接上大视觉模型多模态能力,那么它就可以看懂发生什么,看懂自己处在一个什么环境。第三个,大模型加上Agent架构,使你的智能硬件真正有了一个能够做推理、分析、分解任务的大脑。第四个,是具身智能,但具身智能我们研究的不多,是指这些硬件能不能动起来。前三个改变对现在的很多硬件的体验来说,已经差异于过去十倍的体验了。这次小米也率人演示了小米AI大模型,把小爱同学做了升级。有了大模型之后,这个车就真的像有了灵魂一样,它能理解你说的每一句话。

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

还有大模型认知能力不断提升,自动驾驶迎来革命性变化。这话音没落,特斯拉已经在自动驾驶上,至少暂时从电车的这个层次跳出来了。最近马斯克宣布要做自动出租车车队。我多给大家分享一句,现在的大模型可以在4个点给智能硬件增加不可思议的功能。第一个,用大语言模型增加耳朵、增加嘴巴,就能听懂你说什么,能够跟你用语言做交流,这是第一个突破。第二个是增加大视觉模型,也就是说以后所有的硬件都会带摄像头,其实你们家的扫地机器人已经快具备这些能力了,都带有麦克风,带有扬声器,都带有摄像头接上大视觉模型多模态能力,那么它就可以看懂发生什么,看懂自己处在一个什么环境。第三个,大模型加上Agent架构,使你的智能硬件真正有了一个能够做推理、分析、分解任务的大脑。第四个,是具身智能,但具身智能我们研究的不多,是指这些硬件能不能动起来。前三个改变对现在的很多硬件的体验来说,已经差异于过去十倍的体验了。这次小米也率人演示了小米AI大模型,把小爱同学做了升级。有了大模型之后,这个车就真的像有了灵魂一样,它能理解你说的每一句话。

Others are asking
什么是具身智能?
具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态(如机器人的机械结构),也可以是虚拟形态(如在模拟环境中的虚拟角色)。身体不仅为智能体提供与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域(如服务机器人、工业自动化和辅助技术等)有重要应用,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用,创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的三要素为“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂环境中有效学习以及处理与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-20
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能在机器人领域有重要应用,特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。此外,在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用,创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,并形成一个闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习,以及处理与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-19
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能的应用广泛,在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-18
最新具身智能新闻
以下是关于具身智能的最新新闻: 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体,从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互,而具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流。人形机器人是具身智能的代表产品。 具身智能的三要素包括本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下会有不同形态的硬件本体适应,如室内平地适用轮式机器人,崎岖地面适用四足机器人。 具身智能体的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,感知模块负责收集和处理信息,通过多种传感器感知和理解环境。常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器、麦克风等。 最近,具身智能的概念很火。例如稚晖君开源人形机器人全套图纸+代码引发圈内热议,各类具身智能产品如李飞飞的 Voxposer、谷歌的 RT1 和 RT2、RTX、字节跳动的 Robot Flamingo、斯坦福的 ACT 和卡耐基梅隆的 3D_diffuser_act 等,在不同任务和场景中展示了强大能力,并有潜力带来革命性变革。本文拆分为上下两篇,明天会更新下篇,聚焦人机交互、发展讨论。本文部分参考中国信息通信研究院和北京人形机器人创新有限公司的《具身智能发展报告》。
2025-01-27
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域。 它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。智能不仅仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境等能力。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段,并影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,如机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域(如服务机器人、工业自动化和辅助技术等)、虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有广泛应用。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。其行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体的设计、在复杂多变环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。
2024-12-31
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域。 它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。智能不仅仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境等能力。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段,并影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,如机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域(服务机器人、工业自动化和辅助技术等)、虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有广泛应用。通过具身智能,机器人能更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互,也能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下有不同形态的硬件本体适应环境。 具身智能的行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,形成一个闭环。 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 正成为核心研究范式,它强调智能系统与物理世界的紧密结合。与传统深度学习模型相比,LLMbased Agent 能主动感知和理解所在物理环境并互动,进行“具身行动”。 尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2024-12-31
如何建设数智化车间
建设数智化车间可以参考以下步骤和要点: 前期工作: 进行行业资料收集,不同赛道的官方提供资料内容丰富程度有所差异,如智能座舱赛道>营销赛道>售后赛道。 研判 COZE 的插件生态对不同赛道的支持情况。 赛道研判: 竞争强度方面,营销赛道>智能座舱赛道>售后赛道。 考虑插件生态的支持,如执行项插件等。 关注官方资料的支撑情况,如强前段营销。 注意行业专业性限制,如非汽车行业(汽修相关)。 市场调研: 线下前往领克 4S 门店索取销售资料。 通过懂车帝等网络渠道进行关键词热搜。 与车主交流购车、养车、用车经验。 专家调研: 利用人脉资源,如队长罗文引荐汽车超人、途虎工厂店的行业专家。 结论: 售后智能体搭建需要大量数据支撑。 当前售后门店有成熟的 SaaS 系统,包括工单记录、派单、零配件库存管理、故障分析、账单结算等,非行业人士在售后方面较难找到突破口。 此外,火山引擎 AI 创造者大赛中也有相关赛道说明,如汽车品牌的 AI 座舱赛道、AI 营销赛道、AI 售后赛道,各赛道有不同的赛题说明和核心目标。例如,AI 座舱赛道需利用相关模型和插件开发满足车主定制化需求的智能体;AI 营销赛道要开发创新的智能体方案提升营销效果;AI 售后赛道要提供提升售后服务效率与用户体验的智能体应用。 黄仁勋在 AI 界超级碗 GTC2024 的主旨演讲中提到了一些关于人工智能在复杂工业空间中的应用示例,如机器人大楼中的自治系统相互交互,仓库监控和调整行为等,虽然并非直接针对数智化车间建设,但其中的理念和技术可能具有一定的参考价值。
2025-02-25
如何创建claude智能体
以下是创建 Claude 智能体的步骤: 1. 第一步,创建智能体时使用单 Agent 对话流模式。 2. 编排对话流:点击创建新的对话流并与智能体关联。在获取笔记详情节点和笔记评论节点配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。工作流的结束节点选择使用代码的返回数据。 3. 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址,看到数据即为成功。回到智能体的编排页面同样测试,确保对话流执行成功。 4. 发布:点击发布后选择多维表格,然后进行配置。配置页面中,输出类型选文本,输入类型选择字段选择器。完善上架信息,填写表格,选择发布范围(可选择仅自己可用以加快审核)。提交上架信息后,返回配置界面显示已完成,即可完成最终提交。 另外,Claude AI 是由 Anthropic 公司开发的 AI 助手,是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。注册 Claude.ai 可按以下步骤: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码,提交表单。 4. 系统会向邮箱发送验证邮件,打开邮件使用其中的验证码完成邮箱验证。 若注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,可采取以下解决方案: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买海外虚拟手机号接收验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册。 3. 若有海外朋友,可请其帮忙接收验证码并告知。 完成注册后,若希望升级到 Claude Pro 版本获取更强大功能和更高 API 调用限额,需填写支付信息并选择合适订阅计划。需注意,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。
2025-03-05
想学怎么让创建的智能体给我让我满意的结果
要让创建的智能体给出令您满意的结果,可以参考以下步骤: 1. 智能体测试: 将已发布的工作流添加到创建好的智能体,并设定人设与回复逻辑,然后进行测试。 2. 添加工作流: 3. 设定人设与回复逻辑: 4. 测试:查看测试效果。 5. 发布智能体: 选择右上角,填写发布信息,选择发布渠道,确认发布,等待审核完成,发布成功。 发布成功之后,点击分享,复制访问链接给朋友。 6. 用 Coze 的工作流创建智能体: 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 创建图像工作流,图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试工作流毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容。 7. 用扣子创建智能体: 插件:扣子平台有多种类型插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API,还可自制插件添加所需 API 。 工作流:工作流像可视化拼图游戏,由多个节点组成,可创造复杂稳定业务流程,开始和结束有特定节点,不同节点可能需要不同信息。在智能体中可使用多个节点以获得更好回答结果。 知识库:
2025-03-05
怎么搭建智能体
搭建智能体主要包括以下步骤: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。如果工作流中涉及使用个人的 token,为避免他人调用消耗个人费用,可以将 token 作为工作流开始的输入,让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构: 按照市场营销逻辑组织智能体结构,例如在品牌卖点提炼中,以品牌卖点提炼六步法为核心流程,加入其他分析助手,如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。 同时还包括一些未在结构中体现但在后续应用中有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。 3. 明确 KnowHow 和 AI 的能力:在搭建智能体前,要明确 AI 的能力边界,例如 AI 不了解公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。同时,要清楚 AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出方面的能力,将智能体确定为引导型的助手,在寻找卖点时提供更多思考维度。
2025-03-05
有没有一款智能客服软件,支持同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台的售前售后咨询问题,并根据客户关键字自动回复
目前已知以下智能客服算法: 天猫小蜜智能客服算法:由浙江天猫网络有限公司提供,应用于手机天猫(APP)的在线智能客服场景,能识别文字或语音问题,结合智能客服知识库生成回答。 钉钉智能客服算法:由钉钉科技有限公司提供,应用于钉钉(APP)的在线智能客服场景,能根据用户咨询内容结合知识库生成多种形式的回答。 淘票票小蜜智能客服算法:由上海淘票票影视文化有限公司提供,应用于淘票票(APP)的在线智能客服场景,能根据用户咨询生成文本或语音智能回答。 1688 阿牛智能客服算法:由杭州阿里巴巴广告有限公司提供,应用于 1688 工业品(APP)、阿里巴巴(APP、网站)的在线智能客服场景,能结合知识库生成多种形式的回答。 但尚未有一款明确表明能同时接入抖音、天猫、淘宝、京东、拼多多、得物等主流平台售前售后咨询问题,并根据客户关键字自动回复的智能客服软件。
2025-03-05
有没有那款智能客服软件,具备接入全渠道平台的客户咨询能力
以下是为您推荐的一些具备接入全渠道平台客户咨询能力的智能客服软件: 1. 阿里云百炼:可以在几分钟内构建一个 AI 助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,且缺少技术人员开发大模型问答应用的情况。其智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足,例如回答私有领域问题、获取最新信息等。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 2. COW 框架:是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,支持多平台接入(微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等)、多模型选择(GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等)、多消息类型支持(能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能)和多部署方法(本地运行、服务器运行、Docker 的方式)。但需要注意的是,使用此框架接入大模型 API 需单独付费,且微信端使用可能存在封号危险,操作时需依法合规。 此外,利用 AI 聊天机器人实现客户服务自动化也是常见的做法。通过部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询,将其集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道,能够提高客户服务的效率和可及性。同时,通过机器人提供 24/7 客户支持,定期监控其性能并根据反馈进行优化,能够提升响应速度和服务质量。
2025-03-05
有没有适合美妆行业,具备接入全渠道的智能客服软件/AI工具
目前在美妆行业,具备接入全渠道的智能客服软件/AI 工具相对较少。一些常见的智能客服解决方案提供商可能会提供相关服务,但需要您进一步调研和评估其是否满足您的具体需求。例如,一些知名的客服软件平台可能会具备一定的全渠道接入能力,但在美妆行业的针对性优化方面可能各有差异。建议您在选择时,重点考虑其对美妆行业常见问题的理解和处理能力、与现有业务系统的集成便捷性以及用户体验等方面。
2025-03-05
Deepseek具体如何应用
DeepSeek 的应用方式如下: 1. 访问 www.deepseek.com ,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 DeepSeek 。 3. 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 DeepSeek 的设计思路包括: 1. 将 Agent 封装成 Prompt ,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担。 2. 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 3. 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 4. 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 5. 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对开发者来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定)。 关于 DeepSeek 的相关反馈: 1. 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应:DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本仅为其一小部分,在全球主要市场的 App Store 登顶。Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热,Citi 对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局,降低 AI 行业进入门槛。 2. DeepSeek 的实际使用体验:在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化,表现不错;编程能力略逊于 GPT ,据用户反馈。GRPO 算法替代传统 PPO ,降低价值函数估计难度,提高语言评价场景的灵活性与训练速度。
2025-03-05
AI在项目管理的应用
AI 在项目管理中有广泛的应用,以下是一些常见的方面: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等软件已开始集成 AI 功能,可辅助项目经理制定计划、分配任务和跟踪进度。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 能集成到 Office 套件中,为项目文档撰写和编辑提供帮助。云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:部分 AI 工具可帮助项目经理识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手能辅助项目经理进行团队沟通协调和客户关系维护。 5. 创意生成工具:像文心一格、Vega AI 等 AI 绘画工具,可帮助项目经理快速生成创意图像素材。 如果您需要创建项目管理的示意图,比如流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 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及流程步骤。 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。 目前市面上有众多应用 AI 的产品,涵盖以下几个方面: 1. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等,为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,根据用户需求和偏好推荐合适的产品、服务或制定个性化计划。 3. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。
2025-03-05
从哪里开始学习ai应用
以下是一些学习 AI 应用的途径和建议: 1. 可以通过“90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用”来学习,了解 Code AI 应用开发教学,包括其背景、现状以及以证件照为例的应用案例,重点熟悉桌面网页版的用户界面,学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布。 2. 考虑学习微软的 AI 初学者入门课程,例如: 了解人工智能的商业应用案例,可以学习《面向商业用户的人工智能学习》、《人工智能商学院》。 学习经典机器学习,可参考《机器学习入门课程》。 若要使用 Azure 认知服务创建实用的人工智能应用,建议从《视觉》、《自然语言处理》、《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程开始。 3. 遵循布鲁姆分类法学习路径: 应用方面:深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 分析方面:大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。
2025-03-05
请起草一份小白学习AI应用(包括app和网站)的入门到精通的教程,提供学习大纲,包括从基本玩法到高级卡bug玩法,常见红海赛道,常见问题,注意事项,常见误区,避坑指南等等
以下是一份小白学习 AI 应用(包括 app 和网站)的入门到精通的教程,涵盖学习大纲、常见问题等方面: 一、学习大纲 1. 了解 AI 基本概念 阅读相关资料,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们之间的联系。 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 参考「」中的初学者课程,了解生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,包括图像、音乐、视频等,根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的经验和成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用体验。 二、常见红海赛道 目前,AI 在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域竞争较为激烈。 三、常见问题 1. 对复杂应用的需求理解不准确,导致产品出错。 2. 技术组件的配置和整合可能遇到困难。 四、注意事项 1. 注重基础知识的学习,打牢根基。 2. 实践过程中要耐心,遇到问题多尝试解决。 五、常见误区 1. 认为 AI 学习短期内就能精通,忽略了长期积累和实践的重要性。 2. 过度依赖现成的模型和工具,缺乏对原理的深入理解。 六、避坑指南 1. 在选择学习资源时,要注意其权威性和适用性。 2. 开发 AI 应用时,要充分考虑用户需求和实际场景,避免盲目跟风。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上取得成功!
2025-03-05
你有 AI+知识库应用的架构图吗
以下是 AI+知识库应用的架构图相关内容: 一、问题解析阶段 1. 接收并预处理问题,通过嵌入模型(如 Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,确保问题向量能有效用于后续检索。 二、知识库检索阶段 1. 知识库中的文档同样向量化后,比较问题向量与文档向量,选择最相关的信息片段并抽取传递给下一步骤。 2. 文档向量化:要在向量中进行检索,知识库被转化成一个巨大的向量库。 三、信息整合阶段 1. 接收检索到的信息,与上下文构建形成融合、全面的信息文本。 信息筛选与确认:对检索器提供的信息进行评估,筛选出最相关和最可信的内容,包括对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 消除冗余:识别和去除多个文档或数据源中的重复信息。 关系映射:分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系,如因果、对比、顺序等。 上下文构建:将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境,包括对信息进行排序、归类和整合。 语义融合:合并意义相近但表达不同的信息片段,以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 预备生成阶段:整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式,如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 四、大模型生成回答阶段 1. 整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM(大语言模型),模型逐词构建回答,最终输出给用户。因为这个上下文包括了检索到的信息,大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案,通过 LLM 的全文理解,最后生成一个准确和连贯的答案。 五、其他预处理阶段 1. 文本预处理:包括去除无关字符、标准化文本(例如将所有字符转换为小写)、分词等,以清洁和准备文本数据。 2. 嵌入表示:将预处理后的文本(词或短语)转换为向量,通常通过使用预训练的嵌入模型来完成。 3. 特征提取:对于整个问题句子,可能会应用进一步的特征提取技术,比如句子级别的嵌入,或使用深度学习模型(如 BERT)直接提取整个句子的表示。 4. 向量优化:问题的向量表示可能会根据具体任务进行优化,例如通过调整模型参数来更好地与检索系统的其他部分协同工作。
2025-03-04
prompt的应用
以下是关于 prompt 应用的全面介绍: 一、什么是 prompt 1. 提示是您给模型(如 Claude)的文本,用于引发相关输出。它通常以问题或指示的形式出现。例如:“User:Why is the sky blue?”。 2. 在 AI 视频生成中,prompt 是直接描述或引导视频生成的文本或指令,类似给 AI 的提示,包含主体、运动、风格等信息,用户借此控制和指导生成内容。它在 AI 视频生成中作用十分重要,是表达需求的方式,影响视频内容和质量。如果上述过于抽象,您可以理解 Prompt 为:将您输入的文字变成对应的画面和运动形式。 3. 简单来说,prompt 是一套您和大模型交互的语言模板。通过这个模板,您可以输出对于大模型响应的指令,用于指定大模型应该具体做什么、完成什么任务、如何处理具体的任务,并最终输出您期望的结果。大模型的本质是一个基于语言的概率模型,若直接询问大模型而不提供 prompt,相当于大模型随机给出答案。有了 prompt,相当于给了一个模板,包括对于模型的要求、输入和输出的限制,大模型在这个限制之下,去得到概率最大的答案。 二、prompt 在不同场景中的应用 在即梦 AI 视频生成中,它可以根据用户提供的图片、prompt(文字指令)和各种参数设置生成高质量的视频。要想获得最佳的视频质量,需要写好 prompt,并了解图片生视频和文本生视频中 prompt 的输入位置。
2025-03-04