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帮我找这篇文章《AI Agent系列:系统性学习大脑模块》

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以下是关于《AI Agent 系列:系统性学习大脑模块》的相关内容:

大脑模块(Brain)是 AI Agent 智能行为的核心,是一个高度集成的系统,负责处理信息、做出决策和规划行动。通常基于大型语言模型(如 Llama 或 GPT),在海量文本数据上训练,赋予强大的自然语言理解和生成能力。

其不仅包含丰富的语言知识(词法、句法、语义学和语用学),还融入广泛的常识知识,能做出符合现实世界的合理决策。此外,还集成特定领域专业知识,能在专业领域执行复杂任务。

具备记忆能力,可存储和检索过去的观察、思考和行动序列,对处理连续任务和解决复杂问题至关重要。还具备推理能力,能基于证据和逻辑决策,并通过规划能力将复杂任务分解为可管理的子任务,制定相应行动计划。

计划反思机制使 Agent 能评估和完善策略,适应变化环境,支持任务泛化,根据指令完成新任务。上下文学习能力让其从给定示例快速学习适应新任务,持续学习机制避免灾难性遗忘,保持知识更新累积。

接收感知模块处理信息后,会访问存储系统,检索知识并提取信息,帮助制定计划、推理和做明智决策。还能记录 Agent 过去的观察、思考和行动,以不同形式存储,不断更新常识和专业知识库。基于大型语言模型的 AI Agent 具备出色概括和迁移能力,适应新奇或陌生场景。以下是大脑模块中对不同能力的关注点。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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用what,why,how,will,next,作为五个力量,用熵增熵减作为二进制,组成的底层语言用其中的next作为自主学习探索动力的自进化AI,潜力怎么样?
用 what、why、how、will、next 作为五个力量,以熵增熵减作为二进制,组成底层语言,并以其中的 next 作为自主学习探索动力的自进化 AI 具有一定的潜力,但也面临一些挑战。 从潜力方面来看,这种设计可能有助于 AI 系统更有针对性地进行自主学习和探索。例如,what 可以帮助明确要学习和理解的对象或概念;why 有助于挖掘背后的原因和逻辑,促进更深入的理解;how 能够指导实现目标的方法和步骤;will 可以对未来的发展进行预测和规划。而将 next 作为自主学习探索的动力,有可能推动 AI 不断开拓新的知识领域。 然而,也存在一些挑战。首先,熵增熵减作为二进制的基础,其在实际应用中的有效性和稳定性需要进一步验证和优化。其次,如何准确地定义和运用这五个力量,以及它们之间的协同关系,需要精细的设计和调试。再者,将这种复杂的底层语言转化为实际的算法和模型实现,具有较高的技术难度。 总之,这种自进化 AI 的概念具有创新性和潜力,但需要在理论和实践上进行深入的研究和探索,以充分发挥其优势并克服可能的问题。
2025-04-12
给我写适应于AI绘画的提示词
以下是一些适用于 AI 绘画的提示词示例及相关说明: 内容型提示词: 选择 anythingV5 这个专门用于二次元绘画的大模型,输入例如“1 个女孩,黑发,长发,校服,向上看,短袖,粉红色的花,户外,白天,蓝色的天空,云,阳光,上身,侧面”这样的描述,并使用翻译软件翻译成英文。 标准化提示词: 例如“,绘图,画笔”,能让画面更趋近于某个固定的标准。 其他提示词示例: 远景,三分法构图,俯视视角,数字绘画,云雾缭绕的山谷,群山连绵起伏,山谷间云雾缭绕,阳光透过云层洒在山间,形成光与影的对比,模拟观众的视线逐渐接近这片土地,新印象派风格特征,使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1 远景,中心对称构图,俯视视角,摄影风格,云雾中的山谷,山峦在云雾中若隐若现,山谷中隐约可见的河流蜿蜒流淌,云雾的流动感和山的静态形成对比,现实主义风格特征,使用长焦镜头和景深控制技术ar 3:2v 6.1 远景,对角线构图,俯视视角,水墨画风格,云雾缭绕的山谷,山峦线条流畅,云雾以墨色深浅表现,山谷中的云雾仿佛在流动,给人以动态的视觉感受,中国山水画风格特征,使用毛笔和水墨渲染技术ar 2:3v 6.1 在设置参数方面: 采样迭代步数通常控制在 20 40 之间,步数越高绘画越清晰,但绘画速度越慢。 常用的采样方法有 Euler a、DPM++2S a Karras、DPM++2M Karras、DPM++SDE Karras、DDIM 等,有的模型会有指定的算法,搭配起来更好用。 比例设置为 800:400 为宜,尺寸并非越大越好,因为模型的练图基本按照 512x512 的框架去画。若想要高清图,可同时点选高清修复来放大图像倍率,高宽比主要控制画面比例。 请注意,不同的 AI 绘画工具可能对提示词的要求和效果有所差异,您可以根据实际情况进行调整和尝试。
2025-04-12
如何要求AI写一个论文初稿大纲
以下是要求 AI 写一个论文初稿大纲的方法: 1. 确定论文主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-04-12
有什么和问小白类似的镜像站,集合多种AI的工具
以下是一些和问小白类似的集合多种 AI 工具的镜像站: 1. Zyro 网址: 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议;提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 2. 10Web 网址: 特点:基于 AI 的 WordPress 网站构建工具,可以自动生成网站布局和设计;提供一键迁移功能,将现有网站迁移到 10Web 平台;集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Jimdo Dolphin 网址: 特点:Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器,通过询问用户问题来定制网站;提供自动生成的内容和图像,帮助快速启动网站;包含电子商务功能,适合小型企业和在线商店。 4. Site123 网址: 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可以快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。
2025-04-12
怎样用ai创建精美的ui/ux原型图
以下是一些利用 AI 创建精美的 UI/UX 原型图的方法: 1. 利用 Agent 构建:通过基本的产品和运营概念,利用 Agent 构建完整的产品、架构、UX 设计文档集,并通过多次的 rerun 输出,进行多个 UI 方案的概念探索。一个 flow 能帮助产品经理一次性完成 idea 的脑暴、打磨、市场调研、竞争力分析、功能设计、架构、UE/UI 规范,到完成可交互的高保真原型,并且可以不断产出不同的 UX 原型供内部比较和概念用研。 2. 使用 Midjourney 进行 UI 设计: 直播礼物风格图标:在素材网站上找到喜欢的 icons 风格,然后喂图给机器人,并加上关键词,如“Gift icon, cartoon style, solid color background luminous effect, 3d –iw 1 –v 5 –q 2”,其中“Gift icon”可替换为其他关键词,如“beer icon”“Headphone icon”等。 主题应用 icons:关键词如“icon design, light texture, glow, Dribbble, 3D, frosted glass effect, 3D, ui, ux, –upbeta –q 2 –v 4”。 B 端图标:关键词如“喂图+A data icon, blue gradient frosted glass, frosted glass building, white transparent technology sense white city building scene, data line link, chip, OCrenderer, big data, industrial machinery, high detailight gray background with simple linear details, studio lighting, 3d, c4d, pure white background, 8k”。
2025-04-12
介绍一下AI视频的基础知识
以下是关于 AI 视频的基础知识: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词 AI:即人工智能。 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习:一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,因层数多而称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM:大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。
2025-04-12
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势: 1. 灵活性、适应性和可定制性:能够根据任务难度进行调整和演变,通过组合不同模式实现定制,在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升:将复杂任务分解为更小、可管理的步骤,显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习:能够评估自身行为,完善策略,从过去经验中学习,在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性:可以高精度自动化重复任务,减少人工操作和运营成本,还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如,Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents,在规划阶段可进行查询分解等操作,还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说,Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的,遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术,分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中,大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤,被授予权限收集数据、执行任务并做出决策,利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述,不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多,这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
常见的工作流与 Agent 开发平台
常见的工作流与 Agent 开发平台如下: AI Workflow 开发平台: Coze:新一代 AI Bot 开发平台,集成了丰富的插件工具,有国际版和国内版。 Dify:开源平台,支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT:国内知名,支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah:立足 RPA 场景,用 AI 将用户需求生成工作流,并通过 RPA 自动化,产品形态与 Coze 相似,是企业级的 AI 应用开发平台。 Flowise:快速实现智能体搭建。 BISHENG:主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台,与 fastgpt 功能类似,但面向的客户不同,整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台: Coze:具有拓展强、好上手、不用出国等优点。 Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 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、销售等多种场景。 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,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。 此外,Inhai 的 Agentic Workflow 将一整套工作流组合起来,每个工具在每一个节点执行一个任务。LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成从输入到思维链再到输出的映射。
2025-04-09
ai agent有哪些技术
AI Agent 涉及的技术包括以下方面: 1. 长期任务执行技术:能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤,并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术:能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式,通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术:通过先进的记忆机制积累经验,记住对话、操作步骤和效果,使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术:从每次交互中吸取经验,不断完善策略,实现“智慧成长”。 在技术层面,AI Agent 的发展有两条技术路线: 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流,代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流(Workflow)编排为重点的工具集成系统,加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol),其本质是一个通用接口协议,能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外,强化学习(RL)也是 AI Agent 的重要技术,起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法,如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起,深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习,赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力,如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励,时间始于 20 世纪 90 年代至今,技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习(结合 DNN 和 RL),优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间,缺点是样本效率低、训练时间长。
2025-04-09
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别: 1. 定义和角色: Copilot:翻译成副驾驶、助手,在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent:更像主驾驶、智能体,可根据任务目标自主思考和行动,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 核心功能: Copilot:更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent:具有更高的自主性和决策能力,能够根据目标自主规划整个处理流程,并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策: Copilot:处理流程往往依赖于人类确定的静态流程,参与更多是在局部环节。 Agent:解决问题的流程由 AI 自主确定,是动态的,不仅可以自行规划任务步骤,还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Copilot:主要用于处理简单、特定的任务,更多是作为工具或助手存在,需要人类引导和监督。 Agent:能够处理复杂、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点: Copilot:主要依赖于 LLM 的性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent:同样依赖于 LLM 的性能,但开发重点在于 Flow Engineering,即在假定 LLM 足够强大的基础上,把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息: 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面(http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom)来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时,建议使用分析 XML 页面,比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章,由于本地部署,无法直接将文章同步到 Coze,所以选择使用多维表格(当在线数据库,事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的)及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换,就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答。例如使用 Docker 浏览器打开:http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号。然后在公众号源上,点添加。然后将想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号(经测试最好不要超 40 个)。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容,但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下: 1. 搭建工作流框架: 进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件(提供能力工具拓展 Agent 能力边界)、大模型(调用 LLM 实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能: 完成任何一个节点的配置后,都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一:点击「测试该节点」。 步骤二:按格式要求输入待测试的输入内容,如果是 array 等其他格式,请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三:点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。如果有误,请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误,以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期,就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
怎么用ai辅助写一篇文章
以下是关于如何用 AI 辅助写一篇文章的方法: 1. 对于孩子使用 AI 辅助写作文,应避免提封闭性问题,改为开放性问题或让 AI 帮助提出拓展思考的问题。担心孩子代写偷懒,可要求孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,由 AI 写作文,孩子进行点评批改并让 AI 迭代出更好的文章,评价关注点在于孩子能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。 2. 成人使用 AI 辅助写作时,可参考以下高效写作的关键步骤: 把对标选题内化成自己的东西,思考如何注入个人特色,打造专属爆款。 常见做法包括:结合自身人设、定位,融入相关内容;结合自身经历,分享真实体验;补充新信息、新观点,使文章更全面;使用自己的语言风格;调整文章结构。 例如,人设可以是最懂 AI 工作流的 00 后,写作时收敛到 AI 工作流话题,还可加入 00 后大学生用相关工具的情况;对于选题可以加入自己使用的真实体验;补充原文未提到的新进展、新观点或实用技巧;按照自己的语言风格写作;调整文章结构,如将“5 种方法”改为“3 步上手+2 个进阶技巧”等。目的是让读者感觉文章具有个人特色。
2025-02-13
我把一篇文章导入后可以快速生成思维导图的工具有什么
以下是一些可以在导入文章后快速生成思维导图的工具: 1. GitMind:免费的跨平台思维导图软件,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内的思维导图与 AIGC 结合的工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的思维导图助手,可一键拓展思路并生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求后由 AI 自动完成生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,利用 GPTs 结合 Gapier 这个提供免费 Action 的第三方平台,也可以实现将文章转换为思维导图。具体操作如下: 1. GPTs 地址: 2. 提供文章或者链接,可以是网络路径,也可以直接提供文章内容。 3. 查看思维导图,可按需求自行优化 prompt,要求提供图片下载路径或直接显示图片。但使用过程中可能偶尔存在一些问题,反馈给 Gapier 官方后解决速度较快。
2025-01-16
我想知道目前最新、效果最好、代码和模型开源的动作捕捉算法,也叫做人体姿态估计,是哪篇文章
目前最新、效果较好且代码和模型开源的人体姿态估计(动作捕捉算法)相关的研究有以下两篇: 1. 【SD】最强手部识别,controlnet 新预处理器 dw openpose 作者:白马少年|公众号:【白马与少年】 发布时间:20230813 20:00 原文网址:https://mp.weixin.qq.com/s/_RiKxWy9MXt4DUJIKH5w 介绍:在 controlnet 中,手部识别一直使用的是 openpose 预处理器,但复杂手势有时无法识别。新的 dw openpose 预处理器能完美解决手部识别问题,将其放入特定目录即可使用。但需说明的是,目前这个 DW Pose 只是更精确的 openpose 预处理器,未对 ControlNet 的 openpose 模型做改动。 2. YOLONAS Pose:一个开源的实时人体姿态估计模型 应用场景:基于骨骼标记为基础,适用于智慧体育等场景,可对训练过程的姿态、数据、状态等进行统计和管理。 技术类型:视频、AI 学习模型 简介:主要功能是识别图片和视频中人的姿势,能快速处理图像并实时返回姿态数据,适应不同场景和设备。 主要特点: 实时性能:旨在提供实时的姿态估计,适用于需要即时反馈的应用。 高精度:利用神经网络架构搜索(NAS)提高姿态估计的准确性。 优化的网络结构:NAS 自动测试不同网络结构,找到最优模型。
2024-12-31
有针对单篇文章的总结分析引导学习的工具推荐么
以下是一些针对单篇文章总结分析引导学习的工具推荐: 大模型工具方面,推荐顺序依次为:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4。 文本纠错方面,飞书文档自带纠错功能。若用 prompt 纠错,文本量不能太大,可直接告诉大模型:检查下列文本中的错别字、语法错误和格式错误,指出并改正,重新生成新的文本。 国产大模型中,智谱和文心在文生图方面有一定能力。 需要注意的是,关于让 AI 自己根据文章写 prompt 以及学习工具对手机和显卡的要求等问题,上述内容未给出确切答案。
2024-10-13
推荐 llama3 的一篇文章
以下是一篇关于 Llama3 的文章: Llama3 正式发布,开源模型的质量又迎来再一次飞跃 数字生命卡兹克、赛博禅心、歸藏、AI 大模型在手等多家媒体都对 Llama3 进行了报道。他们认为,Llama3 的发布是开源模型质量的又一次飞跃。 在 Amazon SageMaker 上部署 Llama 3 要将 Llama 3 70B 部署到 Amazon SageMaker,我们需要创建一个 HuggingFaceModel 模型类,并定义我们的端点配置,包括 hf\_model\_id,instance\_type 等。我们将使用一个 p4d.24xlarge 实例类型,该类型具有 8 个 NVIDIA A100 GPU 和 320GB 的 GPU 内存。Llama 3 70B 指令是一个经过优化的对话 AI 模型,这使我们能够启用 TGI 的消息 API 与 llama 交互,使用常见的 OpenAI 格式 messages。 注意:Llama 3 是一个有门槛的模型,请在提交此表单前访问模型卡并接受许可条款和可接受的使用政策。
2024-05-23
可以讲一段话扩写成一篇文章的软件
扩写文章可以尝试使用一些 AI 写作工具,例如:Kimi、ChatGPT 等。这些工具可以根据给定的提示词生成文章,并且可以通过提供更详细的提示词来进一步提升文章的质量。
2024-04-16
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
生成设计图:包括图书馆静音舱+小组讨论舱 :用隔音板材划分独立空间,舱体外壳由学生绘制抽象艺术图案。 可变形桌椅 :定制模块化桌椅,支持拼合为“创作大桌”或独立卡座,适配小组作业与个人学习。 艺术疗愈角 :设置减压涂鸦墙、小型绿植温室,配备舒缓音乐耳机。
以下是为您提供的关于生成您所需设计图的相关信息: 星流一站式 AI 设计工具具有入门模式和高级模式。 入门模式: 可以使用图像控制功能精准控制生成图像的内容和风格,如空间关系、线稿、人物长相、姿势等。 只能使用以下四种参考功能: 全部图片参考功能,包括原图、景深、线稿轮廓、姿势、Lineart 线稿、Scribble 线稿、光影、Segmant 构图分割等。 原图、SoftEdge 线稿、配色参考、配色打乱、法线贴图、MLSD 线稿等。 高级模式: 点击生成器下方的切换按钮进行切换。 与入门模式相比增加了高级模式框架。 基础模型方面,允许使用更多的微调大模型,如基础模型 F.1、基础模型 XL、基础模型 1.5。 图片参考方面,允许使用更多的图像控制功能,在星流基础大模型下,增加了 tile 分块与 softedge 线稿。 高清分辨率修复:利用算法对初步生成的图像进行简单的图生图高清放大(目前仅支持基础模型 xl 和 1.5 模型)。 放大算法会影响图像放大后的图像质量,建议默认即可。 重绘幅度与初步生成的图像的相似度有关。 其他参数默认即可,参数方面允许调整更多的高级参数。 采样器方面,采样方法决定了模型在生成图像过程中的出图质量,有些采样器在细节处理上表现更佳比如 DPM++2M,而有些则在生成速度上更快,比如 Euler。 采样步数一般来说,步数越多,模型对图像的生成和优化越充分,但同时也会增加生成时间。 随机种子是文生图的随机数种子,通过设置相同的随机数种子,可以确保在相同的参数配置下生成相同的图像。 CFG Scale 控制生成图像与提示词一致性的重要参数。 具有脸部/手部修复功能,利用算法对人像的脸部或者手部进行修复。 此外,学生使用项目化的方式分析现状,做问卷调查,数据分析,在 ChatGPT 的帮助下设计出优化过的设计图,然后使用 3D 的空间设计软件设计出来 3D 的设计图。比如有孩子为优化老师家访路线提出做一个软件产品的案例。
2025-03-23
如何在coze已经建好的智能体上搭建一个用户登陆的模块,让用户在使用前输入姓名,序号
要在已建好的 Coze 智能体上搭建用户登陆模块,让用户在使用前输入姓名和序号,您可以参考以下步骤: 1. 服务器设置: 购买云服务器,推荐使用腾讯云服务器。新用户专享 28 元/年一台云服务器,若售罄可购买 82 元/年的,并选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码,选择暂不需要教学场景,通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码,并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址,点击控制面板中的应用信息的管理应用,有两种获取方法。 设置宝塔的密码,登录宝塔 Linux 面板,输入相关操作并保存用户名和密码。 2. 变现模板配置: 超级管理员和普通用户的定义:超级管理员拥有管理整个系统的最高权限,普通用户没有项目配置权限和进入管理后台页的权限。 成为超级管理员:点击【成为超级管理员】按钮,进入用户注册登录页面,完成注册后获得超级管理员账户。 选择智能体配置模式,包括 Zion 默认智能体模式和您的 Coze 智能体模式。 3. API 接入微信群 Bot: 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 在“Docker”中的“项目模板”中添加,将编译好的内容复制进来,创建容器并确定。 查看运行服务,扫码接入微信,手动刷新日志,若看到 WeChat login success 则接入成功。
2025-02-14
如何用coze建一个用户登录的模块
以下是使用 Coze 建立用户登录模块的一般步骤: 1. 进入 Coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 2. 按照提示输入 8888 端口号,并确保端口号在列表中出现。 3. 在浏览器中输入相关信息,输入刚刚设置好的密码,把协议滚动到最底部,点击进入面板。为了绑定,先注册一个宝塔的账号,然后返回到登录界面,输入注册号的用户名和密码。 4. 点击左侧 Docker,点击立即安装,选择默认方式,等待在线安装完成。安装成功后,右侧会出现很多应用。
2025-02-14
如何用coze建一个用户登陆的模块
以下是在 Coze 中创建用户登录模块的一般步骤: 1. 进入 Coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. Bot 的开发和调试页面功能布局如下: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流用于处理和生成图像的相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料;表格用于结构化数据的存储和调用;照片是图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息;数据库管理持久化的结构化数据;长期记忆保存重要的历史对话信息;文件盒子管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):开场白可设置初次对话的问候语;用户问题建议可配置智能推荐的后续问题;快捷指令可设置常用功能的快速访问;背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 此外,服务器设置方面: 1. 按照提示输入 8888 端口号,确保端口号在列表中出现。 2. 在浏览器中输入,输入刚刚设置好的密码,把协议滚动到最底部,点击进入面板。为了绑定,先注册一个宝塔的账号,返回到登录界面,输入注册号的用户名和密码。 3. 点击左侧 Docker,点击立即安装,选择默认方式,等待在线安装完成。 使用 Coze IDE 创建插件的步骤: 1. 登录(扣子)。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面,或者在某一 Bot 的编排页面,找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框,根据以下信息完成配置并单击确认: 插件图标(可选):单击默认图标后,您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称:自定义插件名称,用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称,便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述:插件的描述信息,一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式:选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时:选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页,单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框,设置工具名称和介绍,以明确工具的用途,并单击确定。 8. (可选)在 IDE 左上角工具列表区域,单击+图标,向插件添加更多工具。 9. (可选)在 IDE 左下角依赖包区域,管理依赖包,所有工具共用该依赖列表。
2025-02-14
coze最新的应用模块如何搭建网站
以下是关于使用 Coze 搭建网站的相关信息: Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。字节针对 Coze 部署了国内版和海外版两个站点。 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(访问需突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html ) Coze 上线了可直接“拖拉拽”做网页的功能,让 bot 交互可控。要使用此功能,您需要有 Coze 账号(专业版或普通版均可),操作步骤如下: 1. 创建的时候选择“创建应用”。 2. 可以选择一个模板或者空白应用。 3. 正上方选择“用户界面”。 4. 大部分人可能没注意到这个页面也是可以调试的,在右上角。 Bot 的开发和调试页面布局主要分为以下几个区块: 提示词和人设的区块。 Bot 的技能组件。 插件。 工作流。 Bot 的记忆组件。 知识库。 变量。 数据库。 长记忆。 文件盒子。 一些先进的配置,如触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。 进入 Coze 官网(www.coze.cn)注册并登录,点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息,即可创建基础智能体。Bot 的开发和调试页面功能布局包括: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件(扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具)、工作流(设置固定的处理流程和业务逻辑)、图像流(处理和生成图像的相关功能)、触发器(设置自动化响应条件)。 知识库管理:文本(存储文字类知识材料)、表格(结构化数据的存储和调用)、照片(图像素材库)。 记忆系统:变量(存储对话过程中的临时信息)、数据库(管理持久化的结构化数据)、长期记忆(保存重要的历史对话信息)、文件盒子(管理各类文档资料)。 交互优化(底部区域):开场白(设置初次对话的问候语)、用户问题建议(配置智能推荐的后续问题)、快捷指令(设置常用功能的快速访问)、背景图片(自定义对话界面的视觉效果)。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。
2024-12-02