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对AI功能的新型用户体验测评

Answer

以下是关于 AI 功能新型用户体验测评的相关内容:

生成式 AI 的第二阶段:

  • 新的开发者工具和应用框架为公司创建更先进的 AI 应用提供可重用构建块,并帮助评估、改进和监控生产中的 AI 模型性能,如 Langsmith 和 Weights & Biases 等 LLMOps 工具。
  • AI-first 基础设施公司如 Coreweave、Lambda Labs、Foundry、Replicate 和 Modal 正在解除公共云的捆绑,提供大量 GPU 及良好的 PaaS 开发者体验。
  • 生成式 AI 优先的用户体验在进化,包括新兴产品蓝图,如从基于文本的对话用户体验到新的形态如 Perplexity 的生成用户界面、Inflection AI 的语音发声等新模态,以及新的编辑体验如 Copilot 到导演模式,还有像 Midjourney 的新平移命令和 Runway 的导演模式创造的新相机般编辑体验,Eleven Labs 使通过提示操作声音成为可能。

Top100 AI 消费者应用(第三版):

  • 字节跳动于 2023 年底成立专注于生成式 AI 应用的研发部门 Flow,并从 2024 年初开始以其他公司名义在美国及海外推出新的 AI 应用。
  • 在网页和移动端,新类别为审美和约会,包括三家新进入者 LooksMax AI、Umax 和 RIZZ。LooksMax 和 Umax 采集用户照片进行评分并给出“建议”,Umax 生成用户 10 分满分照片,LooksMax 分析用户声音确定吸引力。LooksMax 声称拥有超 200 万用户,Umax 声称拥有 100 万用户。

生成式 AI:下一个消费者平台:

  • AI 能使产品个性化用户体验,早期应用已出现在教育科技和搜索中,预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。后续文章将更深入研究相关领域,并分享评估消费者 AI 公司时提出的问题。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

红杉:生成式AI的第二阶段

新的开发者工具和应用框架为公司提供了可重用的构建块,以创建更先进的AI应用,并帮助开发者评估、改进和监控生产中的AI模型的性能,包括像Langsmith和Weights & Biases这样的LLMOps工具。像Coreweave、Lambda Labs、Foundry、Replicate和Modal这样的AI-first基础设施公司正在解除公共云的捆绑,并提供AI公司最需要的东西:大量的GPU以合理的成本、按需可用和高度可扩展,以及一个不错的PaaS开发者体验。这些技术应该能够在基础模型同时改进的情况下,缩小期望与现实之间的差距。但使模型变得出色只是成功了一半,生成式AI优先的用户体验也在进化:新兴产品蓝图生成式界面:基于文本的对话用户体验是LLM的默认界面。渐渐地,新的形态进入了武器库,从Perplexity的生成用户界面到Inflection AI的语音发声等新的模态。新的编辑体验:从Copilot到导演模式(Director‘s Mode)。随着我们从Zero-shot到ask-and-adjust(感谢Zach Lloyd),生成式AI公司正在发明一套新的旋钮和开关,它们看起来与传统的编辑工作流程非常不同。Midjourney的新的平移命令和Runway的导演模式创造了新的相机般的编辑体验。Eleven Labs使得通过提示(Prompt)操作声音成为可能。

Top100 AI 消费者应用(第三版)

为何会有如此多的新进入者?字节跳动于2023年底[成立了专注于生成式AI应用的研发部门Flow,并从](https://www.yicaiglobal.com/news/chinas-bytedance-sets-up-new-division-focusing-on-ai-applications)[2024年初](https://www.forbes.com/sites/emilybaker-white/2024/01/16/tiktok-bytedance-ai-chatbots-openai/)开始以其他公司名义在美国(及海外)推出新的AI应用。在网页和移动端,只有一个新类别:审美和约会。这包括三家新进入者:[LooksMax AI](https://apps.apple.com/us/app/looksmax-ai/id6474518292)(#43)、[Umax](https://apps.apple.com/us/app/umax-become-hot/id6471026798)(#44)和[RIZZ](https://apps.apple.com/us/app/rizz/id1663430725)(#49),均在移动端榜单上榜。LooksMax和Umax会采集用户的照片,对其进行评分,并给出“建议”,让用户变得更有魅力。Umax还会生成用户10分满分的照片,而LooksMax会分析用户的声音,以确定其吸引力。在其应用入门屏幕上,LooksMax声称拥有超过200万用户,而Umax声称拥有100万用户。

生成式 AI:下一个消费者平台

关于AI的最强大之处之一是它能使产品个性化用户体验。这方面的早期应用已经出现在[教育科技](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)和搜索中——如果你在解释为什么会下雨,那么对八岁儿童和高中生使用的语言将会不同。我们预计这种定制将是许多AI启用产品的核心价值主张。在这里,我们探讨了我们看到机会的主要消费者类别。在[后续的文章](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)中,我们将更深入地研究这些领域,并分享我们在评估消费者AI公司时所提出的问题。

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如何从0到1成为AI工程师
要从 0 到 1 成为 AI 工程师,您可以参考以下步骤: 1. 基础学习: 掌握计算机科学的基本概念,通过 CS50 课程和专门的 Python 资源学习 Python 编程技巧。 2. 机器学习基础: 学习基础的机器学习方法,建立扎实基础并培养处理数据的直觉。 巩固数学基础,包括微积分、线性代数和概率论。若能学习数值计算和优化则更好。 3. 深度学习技术: 选择优秀的深度学习课程,如 Yann Le Cun 的纽约大学讲座、fast.ai 或 deeplearning.ai 的深度学习专精课程深入学习。 4. MLOps 技能: 从 fullstackdeeplearning 学习 MLOps 技能。如有需要,可先通过 fullstackopen 学习软件工程的基本知识,包括 web 开发、分布式系统、DevOps 和关系数据库。 5. 专业发展: 寻找感兴趣的领域,通过构建和完善作品集来发展专业技能。可以从 Hugginface 的课程开始,深入挖掘兴趣方向,完成有趣的项目和论文并展示在 GitHub 上。 此外,您还可以关注以下资源和活动: 1. Reddit 上的 Claude Sonnet 3.5 代码编写提示词模板 V2 版本,其有详细解释和引导式思维链,包含代码审查、规划、输出、安全审查 4 个步骤。 2. 参加第二期「AI 实训营」,如“大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员”的共学直播,通过零基础互动练习、GitHub 部署实战等方式学习。 3. 学习 Code AI 应用开发,以证件照应用为例,了解其背景、现状和学习创建应用的过程,包括操作界面、业务逻辑和用户界面等。
2025-02-12
如何学习ai绘画
以下是关于学习 AI 绘画的一些指导: 首先,了解 Stable Diffusion 的工作原理。这就好比学习画画,比如学梵高的风格,要先看他的画并临摹。对于 AI 绘画来说,成千上万的美术风格作品被练成一个模型放在 AI 里,比如 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint,您可以在 C 站(https://civitai.com/,需科学上网)下载不同风格的大模型,如真实系、二次元、游戏 CG 风等。选对合适的大模型是画出符合心意作品的关键。 其次,要学会与 AI 对话,提示词(Prompt)非常重要。提示不是自然语言的简单应用,而是一种特殊的语言应用,它是实现人机交互的形式之一。 另外,还可以参考他人的学习经历,比如二师兄在 2024 年的学习过程。他从二月开始接触 AI 绘画,三月啃完 SD 的教程并开始炼丹,四月尝试 AI 变现途径,五月在没有硬件支持的情况下加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 总之,学习 AI 绘画需要了解原理、选对模型、掌握提示词技巧,并不断实践和探索。
2025-02-12
有什么好的医学AI软件
以下是一些好的医学 AI 软件: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题的修改意见。 此外,还有一些与医学相关的 AI 应用: 1. 微医 APP:AI 医疗健康管理平台,利用 AI 技术分析用户的健康数据,为用户提供个性化的健康管理方案。 2. 彩云天气专业版:AI 天气预报定制服务,根据用户需求提供个性化天气预报服务。 在 AI 公司的产品方面,也有一些与医学相关或具有创新性的: 1. MedARC:一种新颖、开放和协作的医学 AI 研究方法。 2. DeepFloyd:最新最先进的开源文本图像模型,生成的图像具有高度真实感。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
ai的研究是否可以分为神经网络与知识图谱两个大的分类?
AI 的研究可以分为多个不同的分类,并非仅仅局限于神经网络与知识图谱这两个大的分类。 在常见的分类中: 非监督学习:最著名的是聚类,只需提供大量数据,让 AI 自行找出有趣信息。 迁移学习:在任务 A 中学习的内容可用于帮助完成任务 B,在计算机视觉领域有较多应用。 强化学习:根据输出好坏给予奖励或惩罚,利用“奖励信号”让 AI 自动学习最大化奖励,但需要大量数据。 生成对抗网络:由生成器和判别器构成,两者不断训练和竞争,提高生成真实数据的能力,广泛应用于多种领域。 此外,从技术和应用的角度来看: 知识图谱:在搜索等场景中展示关键信息,如人物相关信息、酒店信息等。 在企业中建构人工智能方面,NLG 可作为全新场景讨论,生成内容分为根据任务要求生成标准结果和根据信息进行内容创作两类,分别偏向 B 端和 C 端。NLP 能做的事情较标准化,LLM 的出现对其有提升和冲击。知识图谱领域本身有多种技术路径,与 LLM 可能是互补关系。 对于希望精进的学习者,还需要了解 AI 的背景知识,包括基础理论、历史发展、数学基础(统计学、线性代数、概率论),掌握算法和模型(监督学习、无监督学习、强化学习),学会评估和调优(性能评估、模型调优),以及神经网络基础(网络结构、激活函数)等。
2025-02-12
需要一些ai入门科普资料
以下是为您提供的 AI 入门科普资料: 一、技术原理相关 1. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 2. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 3. ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 二、关于未来的想象 1. Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后可能不再使用。 2. 在端到端算法的时代,不应继续使用冯诺依曼架构。 3. 在存算一体(在存储单元里做计算)的芯片之上,一定会诞生全新的算法。 个人总结:很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽可让 AI 辅助阅读,仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 此外,安克创新的 CEO 阳萌的一些观点也很有启发,比如之前对安克创新的印象是卖充电宝和安防设备,但看了访谈后会被其认知震撼。
2025-02-12
AI 在投放素材生产的应用
AI 在投放素材生产中有以下应用: 1. 大淘宝设计部的实践: 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入关键词可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11 相关案例和超级品类日案例。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据需求稳定输出定制化 IP 形象,可用于项目需求并形成素材库,如天猫的多个案例和天猫 U 先公仔案例。 传播&投放:包括双 11 超级发布和媒介投放开屏海报等案例。 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,确保符合品牌形象并精准表达营销主题,快速生成多个设计变体并迭代优化,如淘宝天猫大促视觉等案例。 2. 分众传媒与阿里通义大模型的合作: 实现品牌营销 AI 化,赋能品牌客户进行品牌定位分析和策略制定,找到差异化优势,高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛,通过一键生成广告语、一键 AI 设计等应用帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 拓宽客户边界,提高服务能力,通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 推出 AI 小智助手,通过“AIchat”对话交互方式进行品牌洞察分析和营销策略制定。 拥有 AI 广告语生成应用,基于分众高质量广告语数据和方法论,模拟营销专家创作思路搭建。 3. 整体趋势: 广告的内容形式和触达消费者的形式极大创新,未来将持续改变广告行业,升级各种类型广告形式。 提高营销内容生产效率,实现精准链接和高效触达,做到“千人千面”。 推动营销服务商商业模式革新,优化企业工作流,降本增效,提升毛利率,给用户带来全新体验。 AI 引擎助力广告营销行业加速成长,我国广告营销市场规模预计 2030 年将接近两万五千亿,若 5 年后获得 10%以上市场份额,2030 年国内 AI 营销总市场规模可达千亿级。
2025-02-12
你是一个专业的AI工具测评师,用过市场上的所有AI工具,请制作一个PPT,介绍一个如何使用AI进行办公提效,并根据你的经验,对使用过的AI工具进行分类对比和测评,对比结果以表格形式呈现,需要包括是否收费,国内是否可用,主要面向对象,优点和缺点,突出功能等
以下是为您制作的关于如何使用 AI 进行办公提效以及 AI 工具分类对比和测评的 PPT 内容: 幻灯片 1:封面 标题:AI 助力办公提效及工具测评 幻灯片 2:目录 AI 在办公中的应用场景 常用 AI 办公工具分类对比 各工具的详细测评 幻灯片 3:AI 在办公中的应用场景 辅助文档处理 自动生成会议记录 办公文件分类管理 语言学习纠错 幻灯片 4:常用 AI 办公工具分类对比(表格形式) |工具名称|是否收费|国内是否可用|主要面向对象|优点|缺点|突出功能| |||||||| |平安好医生 APP|部分功能收费|是|医疗工作者和患者|辅助医生诊断,提高准确性|可能存在误判|辅助疾病诊断| |腾讯会议|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动生成会议记录,方便回顾|语音识别准确性有待提高|会议记录生成| |字体管家 APP|部分字体收费|是|设计和文字工作者|生成多种书法字体|字体版权问题|书法字体生成| |醒图 APP|部分功能收费|是|摄影爱好者|提供构图建议,提升照片质量|对复杂场景的建议有限|摄影构图建议| |游戏内商城推荐功能|部分游戏收费|是|游戏玩家|根据需求推荐道具|推荐的精准度因人而异|游戏道具推荐| |彩云天气分时预报|部分功能收费|是|出行人群|提供精准分时天气预报|天气变化的不确定性|分时天气预报| |医渡云病历分析系统|收费|是|医疗机构|分析病历辅助诊断|数据安全性|病历分析| |讯飞听见会议总结功能|部分功能收费|是|企业和个人|自动总结会议发言内容|对复杂语言理解有限|会议发言总结| |书法临摹软件|部分功能收费|是|书法爱好者|提供临摹指导和评价|对不同书法风格的适应性|临摹辅助| |下厨房口味调整功能|部分功能收费|是|烹饪爱好者|根据反馈调整菜谱口味|口味调整的局限性|菜谱口味调整| |英语流利说纠错功能|部分课程收费|是|语言学习者|帮助纠正错误|对口语表达的纠错有限|语言学习纠错| |豆瓣电影剧情分析工具|免费|是|电影爱好者|提供剧情深度解读|分析的主观性|剧情分析| |腾讯文档分类功能|部分高级功能收费|是|企业和个人|自动分类办公文件|分类准确性依赖数据|文件分类| |美丽修行定制方案功能|部分功能收费|是|美容护肤人群|定制个性化护肤方案|方案的普适性|护肤方案定制| 幻灯片 5:总结 强调 AI 在办公领域的重要性和潜力 鼓励根据实际需求选择合适的 AI 工具提升办公效率 以上 PPT 内容仅供参考,您可以根据具体需求进行修改和完善。
2025-02-10
模型能力测评方法有哪些,比如ragas这种
以下是一些常见的模型能力测评方法: 1. 从模型角度(generation): 回答真实性:评估模型结果的真实性,减少模型幻觉。 回答相关度:衡量结果与问题的相关性,避免南辕北辙。 2. 从检索角度(retrieval): 召回率(recall):考查相关信息在返回的检索内容中的包含程度,越全越好。 准确率(precision):评估返回的检索内容中有用信息的占比,越多越好。 RAGAS 是一个用于 RAG 评估的知名开源库,您可以通过了解和使用。 RAG 具有一定的优势和局限性: 优势: 能够解决大语言模型技术中输出结果的不可预测性、知识的局限性、幻觉问题、数据安全性等问题。 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制大模型生成的文本输出,并且用户可以深入了解 LLM 如何生成最终的结果。 可以和微调结合使用。 局限性: 适合打造专才,不适合打造通才,不适合为模型提供通用领域知识。 难以让模型保持稳定的风格或结构输出,降低 token 消耗等,需要使用微调技术解决。
2025-02-07
模型能力测评方法
以下是关于模型能力测评方法的相关内容: 测评机制: 测评目标:测评三家国产大模型,以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,包括智谱清言(https://chatglm.cn/main/detail)、文心一言 4.0(https://yiyan.baidu.com/)、Kimi Chat(https://kimi.moonshot.cn/chat/)。 能力考量:包括复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次: 第一轮:复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试。 第二轮:推理能力(CoT 表现),逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第三轮:文本生成能力(写作要求执行),根据提示词生成文本任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第四轮:提示词设计能力(让模型设计提示词),按提示词要求生成提示词,逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 第五轮:长文本归纳总结能力(论文阅读),按提供的长文本(上传或在线)进行归纳总结,逐步推理任务,遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 测评过程: 用 5 组提示词分别测试模型的复杂提示词执行能力、推理能力、文本生成能力、用提示词设计提示词的能力、长文本归纳总结能力。每一轮中提示词和问题相同,观察国产三家模型的生成结果,并以 ChatGPT 4.0 生成的内容做对照参考。需要注意的是,本测评是主观需求主观视角,不具有权威性。
2025-02-07
模型测评
以下是关于模型测评的相关内容: Llama2 模型评测:为了解其中文问答能力,筛选了具有代表性的中文问题进行提问,测试了 Meta 公开的 Llama27BChat 和 Llama213BChat 两个版本,未做任何微调和训练。测试问题涵盖通用知识、语言理解等八个类别,使用特定 Prompt 进行测试,测试结果见相应文档。发现该模型对于中文问答的对齐效果一般,基于中文数据的训练和微调十分必要。 小七姐:文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 小样本测评:测评机制包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照,能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力,测评轮次包括复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力,每轮次均有不同的任务和模型测试次数。 斯坦福发布大模型排行榜 AlpacaEval:相对于人工标注,全自动化的 AlpacaEval 经济成本和时间成本低。从统计角度探讨了区分模型的评估数据,AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式,评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、选择自动标注器并计算胜率三步。
2025-02-06
2024年度中文大模型基准测评报告
以下是关于 2024 年度中文大模型基准测评报告的相关信息: 2024 年 7 月 10 日: 《SuperCLUE:中文大模型基准测评 2024 年上半年报告》指出,2024 年上半年中文大模型技术取得显著进展,国内外模型差距缩小至 5%以内。国内开源模型如 Qwen272B 表现优异,超越众多闭源模型。端侧小模型发展迅速,落地可行性大幅提升。该报告通过多维度、多层次测评体系,全面评估了大模型的通用能力和专项能力,为行业发展提供了客观数据支持。同时也指出,尽管大模型在多领域展现潜力,但仍面临技术挑战和应用落地问题。 2024 年 11 月 8 日: SuperCLUE 团队发布的新一期《SuperCLUE:中文大模型基准测评 2024 年 10 月报告》中有四点核心发现:1)OpenAI 发布 o1 后,全球大模型竞争加剧;2)国内大模型第一梯队竞争激烈,持续迭代表现不俗;3)国内外大模型在不同任务上表现各有优势;4)端侧小模型表现惊艳。 此外,Sora:大型视觉模型的背景、技术、局限性和机遇综述【官方论文】的参考文献包括: T.Shen,R.Jin,Y.Huang,C.Liu,W.Dong,Z.Guo,X.Wu,Y.Liu,和 D.Xiong,“大型语言模型对齐:一项调查”,arXiv 预印本 arXiv:2309.15025,2023 年。 X.Liu,X.Lei,S.Wang,Y.Huang,Z.Feng,B.Wen,J.Cheng,P.Ke,Y.Xu,W.L.Tam,X.Zhang,L.Sun,H.Wang,J.Zhang,M.Huang,Y.Dong,和 J.Tang,“Alignbench:大型语言模型中文对齐的基准测试”,2023 年。 P.Christiano,J.Leike,T.B.Brown,M.Martic,S.Legg,和 D.Amodei,“基于人类偏好的深度强化学习”,2023 年。 T.Yu,Y.Yao,H.Zhang,T.He,Y.Han,G.Cui,J.Hu,Z.Liu,H.T.Zheng,M.Sun,和 T.S.Chua,“RLHFV:通过细粒度校正人类反馈实现可信赖的 MLLMs 行为对齐”,2023 年。 M.S.Jahan 和 M.Oussalah,“使用自然语言处理进行仇恨言论自动检测的系统综述。”,《神经计算》,第 126232 页,2023 年。 OpenAI,“Sora 安全。”https://openai.com/sorasafety,2024 年。
2024-12-27
RAG 如何测评?
RAG(检索增强生成)的测评方法如下: 1. 可以使用 TruLens 来实现 RAG 三角形的评估方法,具体步骤为: 在 LangChain 中,创建一个 RAG 对象,使用 RAGPromptTemplate 作为提示模板,指定检索系统和知识库的参数。 在 TruLens 中,创建一个 TruChain 对象,包装 RAG 对象,指定反馈函数和应用 ID。反馈函数可以使用 TruLens 提供的 f_context_relevance、f_groundness、f_answer_relevance,也可以自定义。 使用 with 语句来运行 RAG 对象,并记录反馈数据。输入一个问题,得到一个回答,以及检索出的文档。 查看和分析反馈数据,根据 RAG 三角形的评估指标,评价 RAG 的表现。 2. 评估 RAG 生成的文本质量,常用的评估方法包括自动评估指标(如 BLEU、ROUGE 等)、人工评估和事实验证,以衡量生成文本的流畅性、准确性和相关性。 3. 评估 RAG 检索的效果,包括检索的准确性、召回率和效率,其好坏直接影响生成文本的质量。 4. 通过用户调查、用户反馈和用户交互数据来实现用户满意度评估。 5. 对于生成多模态内容的 RAG 系统,需要通过多模态评估指标来评估不同模态之间的一致性和相关性。 6. 对于需要实时更新的 RAG 任务,要考虑信息更新的及时性和效率进行实时性评估。 7. 为了进行客观的评估,通常会使用基准测试集来进行实验和比较不同的 RAG 系统。这些基准测试集包含了多样化的任务和查询,以涵盖不同的应用场景。 评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景。综合使用多种评估方法可以更全面地了解 RAG 系统的性能和效果,评估结果可以指导系统的改进和优化,以满足用户的需求。
2024-12-13
想开发一套针对小学生的AI寒假训练营,教一些简单的代码之类的 你可以给我推荐一些让小朋友体验的AI工具吗
目前针对小学生的 AI 工具,以下几种可能较为适合他们体验: 1. Scratch:这是一款图形化编程工具,通过拖拽积木块的方式就能创建程序,非常直观易懂,有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org:提供了丰富的编程课程和项目,包括简单的代码编写,界面友好,适合初学者。 3. Tynker:具有趣味性的编程学习平台,有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是,在让小朋友使用这些工具时,要给予适当的指导和监督,确保他们能够正确理解和使用。
2025-01-11
在智能体。目录下的体验地址都打不开。为什么?怎么能打开?
很抱歉,暂时不清楚智能体目录下体验地址打不开的具体原因。可能是网络问题、服务器故障、链接失效等多种因素导致。您可以尝试以下方法: 1. 检查您的网络连接,确保网络稳定畅通。 2. 刷新页面或更换浏览器再次尝试访问。 3. 确认该体验地址是否仍在有效服务期内。 4. 若问题仍未解决,建议您联系相关技术支持人员获取帮助。
2025-01-06
在智能体目录下的体验地址为什么都打不开啊?
智能体快速创建需要以下 3 个步骤: 1. 选择智能体类型: 点击创建智能体。 在“从空白创建”中,选择合适的智能体类型,鼠标悬浮后,点击按钮。 对话型智能体一般用于角色扮演、智能客服、业务助理等场景,以对话形式与用户进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/appcenter_v2/chat?share_code=mSBrkrJBKdyKPeeyLHLFi 。 文本型智能体一般用于文本写作、信息抽取、文案生成等场景,提供以单轮、多字段的输入形式进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/console/appcenter_v2/chat?share_code=zOro1s77ljW4zqop8vMS 。 2. 在画布上配置节点。 但关于您提到的智能体目录下的体验地址打不开的问题,目前提供的信息中未明确相关原因,建议您检查网络连接是否正常,或者稍后再试。
2025-01-06
如果我现在想用claude但是无法登陆,有哪几种可以体验到claude模型的方式
以下是几种可以体验到 Claude 模型的方式: 1. 通过:这是一个优秀的 AI 助手工具,付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型。 2. 访问:Claude 官方原版,注册后可每日限额免费体验,但存在较高的封号风险。 3. 还可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品,调用 Claude AI API,但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式,需要单独保存代码文件后查看。不过好处是,可以用 MD、CSV 等格式的文件,存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。 Claude AI 是一款由 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。以开创性计算机科学家克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,利用先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法,为各种应用提供支持。 Anthropic 发布了 Claude 3 模型,该模型更擅长遵循复杂的多步指令,特别擅长遵循品牌语调和响应指南,并开发用户可以信任的客户体验。此外,Claude 3 模型更擅长生成流行的结构化输出,如 JSON 格式。Opus 和 Sonnet 现已可在 API 中使用,该 API 现已普遍可用,使开发人员能够立即注册并开始使用这些模型。Haiku 将很快可用。现在可以在上使用新的 Claude 3 模型。 要注册 Claude.ai,可以按照以下步骤进行: 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,然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件,打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,可能的解决方案有: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友,可以请他们帮忙接收验证码,并将验证码告知。 完成注册后,如果希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额,需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。请注意,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。如果在注册过程中遇到任何问题,可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。
2024-12-23
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
用户体验设计与大模型的关系
用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面: 开发大模型应用复杂,涉及众多步骤和环节,包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要,直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点,如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面: 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户,但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争,大模型可作为差异化优势之一,但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念: 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识,它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准,如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等,但这仍是复杂且持续的挑战。
2024-11-04
案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容: 律师如何写好提示词用好 AI: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景: 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未具体阐述)
2024-12-25