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有去了解哪些国内外的Agent产品?详细讲讲其中一个

回答

国内外有多个 Agent 产品,以下为您详细介绍其中一些:

  1. 扣子(coze.cn):是国内的新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成了丰富的插件工具,可拓展 Bot 的能力边界。
  2. Coze(coze.com):海外版的 Agent 平台。
  3. 百度 AppBuilder:百度推出的相关平台。
  4. 阿里通义千问:具有一定特色和功能。
  5. 智谱 AI:在 AI 领域有一定影响力。

此外,还有以下一些 Agent 构建平台:

  1. Microsoft 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。
  2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造产品能力。
  3. 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。
  4. 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,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。
  5. 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。

在 ToC 领域,目前成体系的主要有以下几类产品:

  1. 主打 AI 角色扮演赛道的产品,例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”这类,在 LLM 基础上,在 prompt 上加了些特定角色定义。
  2. 主打 AI 陪伴类的产品,例如“星野”“Talkie”“BubblePal”等,这类产品在 LLM 基础上,在 prompt 上加了些特定角色定义,且会在长短记忆上做出处理,以突出陪伴意义。随着陪伴时间越久,知识库沉淀的个性化记录越丰富,AI 也会越懂您。
  3. 做 AI 搜索工具的产品,例如“秘塔”“360 搜索”等,这类产品多为 RAG,也有会在搜索内容基础上,把内容结构化,整出一个图谱或者脑图。
  4. 单纯的做 AIGC 的产品,例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等,借助 AI 的生成能力做出。
  5. Agent 产品,目前只有头部的厂商在做,比如字节的扣子,支付宝的智能助理,百度的文心智能体,腾讯的元宝。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

1. 从案例入门

从哪个平台开始国内外有多个Agent平台可以几分钟内完成Agent创建,比如国内版扣子coze.cn、海外版Coze coze.com、百度AppBuilder、阿里通义千问、智谱AI......我们先从扣子coze.cn开始。

问:有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台:1.Coze:Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台,适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具,可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio:这个平台的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。3.文心智能体:这是百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。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设计良好的工作流。5.斑头雁:这是一个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。它提供了多种成熟模板,功能强大且开箱即用。6.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。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

toc领域,目前看到比较成体系的主要有这几类产品:1)一类是主打ai角色扮演赛道的产品例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”这类其实就是在llm基础上,在prompt上加了些特定角色定义2)一类是主打ai陪伴类的产品例如“星野”“Talkie”“BubblePal”等为代表这类产品其实也是在llm基础上,在prompt上加了些特定角色定义。不过不一样的是,这类产品往往会在长短记忆上做出些处理,以突出其陪伴意义。随着陪伴的时间越久,知识库沉淀的个性化记录就越丰富,ai也会越懂你。老实说这类产品我觉得还是很有意义的。3)一类是做ai搜索工具的产品例如“秘塔”“360搜索”等这类产品说白了就是上文提到的rag,没啥别的。不过也有会在搜索内容基础上,把内容结构化,整出一个图谱或者脑图的,这个也还算有意思。4)一类是单纯的做aigc的产品例如“可灵”“ai写作手”“即梦”“md”等这类产品其实就是借助ai的生成能力做出的产品5)还有一类是agent产品这个目前只有头部的厂商在做,比如字节的扣子,支付宝的智能助理,百度的文心智能体,腾讯的元宝。

其他人在问
如何搭自己的agent
搭建自己的 Agent 可以按照以下步骤进行: 1. 从案例入门: 三分钟捏 Bot: Step 1:(10 秒)登录控制台 登录扣子控制台(coze.cn)。 使用手机号或抖音注册/登录。 Step 2:(20 秒)在我的空间创建 Agent 在扣子主页左上角点击“创建 Bot”。 选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“第一个 Bot”,并点击“确认”完成配置。如需使用其他空间,请先创建后再选择;Bot 名称可以自定义。 Step 3:(30 秒)编写 Prompt 填写 Prompt,即自己想要创建的 Bot 功能说明。第一次可以使用一个简短的词语作为 Prompt 提示词。 Step 4:(30 秒)优化 Prompt 点击“优化”,使用来帮忙优化。 Step 5:(30 秒)设置开场白 Step 6:(30 秒)其他环节 Step 7:(30 秒)发布到多平台&使用 2. 进阶之路: 15 分钟做什么:查看下其他 Bot,获取灵感。 1 小时做什么:找到和自己兴趣、工作方向等可以结合的 Bot,深入沟通。阅读以下文章:文章 1、文章 2、文章 3。 一周做什么:了解基础组件;寻找不错的扣子,借鉴&复制;加入 Agent 共学小组;尝试在群里问第一个问题。 一个月做什么:合理安排时间;参与 WaytoAGI Agent 共学计划;自己创建 Agent,并分享自己捏 Bot 的经历和心得。 在 WaytoAGI 有哪些支持:文档资源、交流群、活动。 一些好的 Agent 构建平台包括: 1. Coze:是一个新一代的一站式 AI Bot 开发平台,集成了丰富插件工具,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 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,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造产品能力。 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。 Agent 搭建共学快闪 0507 的作业: |时间|作业|备注| |||| |5 月 7 号|创建 https://www.coze.com 账号<br>创建 https://www.coze.cn 账号<br>加入共学的 team(看第三列备注)<br>有精力的话:可以提前阅读:<br>尝试创建自己的第一个 Bot,用来免费使用 GPT4|海外版本<br>Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform<br>👉🏻 https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P<br>国内版本<br>coze.cn<br>👉🏻 https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY| |5 月 10 日罗文|认领一个插件制作插件说明|| PS:上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了,5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿,然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。
2024-11-22
如何训练Agent?
在人工智能领域中,训练 Agent 主要有以下方法和特点: 1. 基于迁移学习和元学习的 Agent 训练: 传统强化学习中,Agent 训练消耗大量样本和时间,泛化能力不足。为突破此瓶颈,引入迁移学习,促进不同任务间知识和经验迁移,减轻新任务学习负担,提升学习效率和性能,增强泛化能力。 元学习让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略,利用已有知识和策略调整学习路径,减少对大规模样本集依赖。 但迁移学习和元学习面临挑战,如迁移学习在源任务与目标任务差异大时可能无效甚至负面迁移,元学习需大量预训练和样本构建学习能力,使通用高效学习策略开发复杂艰巨。 时间:21 世纪初至今 特点:迁移学习将一个任务知识迁移到其他任务;元学习学习如何学习,快速适应新任务 技术:迁移学习如领域自适应;元学习如 MAML、MetaLearner LSTM 优点:提高学习效率,适应新任务 缺点:对源任务和目标任务相似性有要求 2. 基于强化学习的 Agent 训练: 强化学习关注如何让 Agent 通过与环境互动自我学习,在特定任务中累积最大长期奖励。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 从高维输入学习复杂策略的能力,有 AlphaGo 和 DQN 等成果。 深度强化学习允许 Agent 在未知环境自主探索学习,无需人工指导,在游戏、机器人控制等领域有应用潜力。 但面临诸多挑战,包括训练周期长、采样效率低、稳定性问题,在复杂真实环境应用困难。 时间:20 世纪 90 年代至今 特点:通过试错学习最优行为策略,以最大化累积奖励 技术:Qlearning、SARSA、深度强化学习(结合 DNN 和 RL) 优点:能够处理高维状态空间和连续动作空间 缺点:样本效率低,训练时间长
2024-11-21
agent的搭建
以下是一些常见的 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,能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 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。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)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,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 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如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 搭建工作流驱动的 Agent 通常可分为以下 3 个步骤: 1. 规划: 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
2024-11-21
AGI 和RAG AGENT有什么区别
AGI(通用人工智能)、RAG(检索增强生成)和 Agent 存在以下区别: Agent: 本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆(messages 里的历史 QA 对)和长期记忆(summary 之后的文本塞回 system prompt)。 可以通过工具触发检索和 Action,触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ,主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力,目前行业主要使用 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计。 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解物理环境并互动,产生具身行动。 RAG: 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI:是一种更广泛和全面的智能概念,旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是,这些概念的发展和应用仍在不断演进,想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。
2024-11-19
有没有语音交互领域的AI Agent的好的思路
以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路: 1. 构建像人一样的 Agent:实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块,这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现:定义灵魂部分的接口,躯壳部分通过 API 调用,如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能单机部署,特别是大模型部分,会涉及网络耗时和模型推理耗时,低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态:不仅要有语音交互,还可根据实际需求加入其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理。 此外,像 AutoGLM 这样的产品,通过模拟人类操作来实现跨应用的控制,展现出了一定的智能理解能力,如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题,未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高,发展空间较大。
2024-11-19
AI agent和智能体有什么区别
AI agent 和智能体在以下方面存在区别: 1. 概念侧重点:AI agent 更强调作为数字人的大脑,拥有记忆模块等,以实现更真实的交互;智能体则被视为智能的最小单元,是可以设定目标后主动完成任务的。 2. 能力构成:AI agent 主要通过接入大语言模型,并结合工具、记忆、行动、规划等能力来发挥作用;智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多相关产品仍需人类参与。 3. 实现方式:AI agent 目前行业里主要通过如 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计,将大模型与工具进行串接;智能体在实现上可能涉及更多复杂的技术和逻辑。
2024-11-12
请你给我讲讲中医和人工智能相结合的案例
中医与人工智能(AI)的结合是现代科技发展与传统医学知识融合的一个典型案例。以下是一些中医与AI结合的案例: 1. 中医药AI大模型共建:清华大学的两个院士团队,博奥晶方和水木分子,合作开发中医药AI大模型,旨在利用AI技术挖掘中医药的原创研发数据,推动中医药现代化和新药研发。 2. 智能中医管理系统:李梢教授团队利用UNIQ系统,结合临床病例数据,发现了胃癌“极早期”阶段,并通过中药干预可能阻断癌变,提升了中医药精准诊疗水平。 3. 中医辅助诊疗系统:通过图像智能识别、计算机视觉和自然语言处理技术,AI可以模拟中医的诊断过程,如通过舌象图像进行胃癌筛查和诊断,以及通过眼睛颜色、形状与疾病之间关系的分析进行临床诊断。 4. 中医教育与传承:AI技术帮助将知名医生的个性化诊断和治疗经验转化为标准化协议,提高了中医传承的效率,促进了中医药人才培养。 5. 中医药数据挖掘:AI技术在分析大规模中药处方数据集和识别药物之间的潜在模式方面发挥着重要作用,有助于优化处方和提高治疗效果。 6. 中药质量控制:利用深度学习和神经智能网络,AI可以智能识别中药材片,提高中药的标准化和质量稳定性。 7. 中医诊疗规则获取与模型设计:通过集成不同来源的诊疗规则,形成以证候要素为核心的集成诊疗规则,并利用图卷积神经网络和知识图谱构建可视化模型。 这些案例展示了AI技术在中医药领域的广泛应用,包括药物研发、疾病诊断、质量控制、数据挖掘和教育传承等。通过AI的帮助,中医药能够更高效地进行知识传承、疾病治疗和新药开发,同时也为中医药的现代化和国际化提供了新的途径。
2024-05-02
像midjournal这样的国内外AI绘画社区
以下是为您介绍的像 Midjourney 这样的国内外 AI 绘画社区相关内容: Midjourney 是 AI 绘图领域家喻户晓的产品。其优点在于模型强大,能生成高质量图像,且支持充分的个性化设置。但使用过程不太便捷,需要通过 Discord 应用加入其频道或创建自己的频道并邀请 Midjourney 机器人才能生成图片。从学习难度来看,它的学习曲线较陡峭,在用户体验和易用性方面有待改进。 在“学社说明”中提到,大家一起收集和测试 AI 绘画提示词中的核心关键词,让新手规避无效探索,为相关从业人员节省时间。招募有 Midjourney 账号且喜欢 AI 绘画的人员,扫飞书二维码进群。根据关键词做创意,收录不错的作品。 在“AI 线上绘画教程”中提到,工作中需要大量图片时,AI 生图是高效的解决办法。主流的 Midjourney 付费成本高,Stable Diffusion 硬件门槛不低,但有像这样的免费在线 SD 工具网站。本教程旨在让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。
2024-11-12
类似堆友,吐司这样的国内外AI生图
以下是为您整理的类似堆友、吐司的国内外 AI 生图产品: 国内: 阿里堆友 AI 反应堆:图像生成类产品。 图怪兽:资源类,4 月访问量 48.3 万 Visit,相对 3 月变化 0.299 。 美图秀秀 Meitu:图像编辑类,4 月访问量 47.9 万 Visit,相对 3 月变化 0.061 。 AI 抠图 pixian.ai:图像编辑类,4 月访问量 44 万 Visit,相对 3 月变化 0.176 。 佐糖:图像编辑类,4 月访问量 43.3 万 Visit,相对 3 月变化 0.071 。 我图网:图像生成类,4 月访问量 41.8 万 Visit,相对 3 月变化 0.012 。 文心一格:图像生成类,4 月访问量 41.5 万 Visit,相对 3 月变化 0.086 。 标智客 Ai Logo:图像生成类,4 月访问量 37.8 万 Visit,相对 3 月变化 1 。 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,最初采用内测邀请制,现向所有用户开放,价格相对较高,重度用户年费最高可达几千元,临时或轻度使用有免费点数和较便宜包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可从多种艺术和图像风格中选择,生成图像质量高、细节丰富,操作界面简洁直观,用户友好度高,可与阿里其他产品和服务无缝整合,目前免费,每天签到获取灵感值,但存在一定局限性,如某些类型图像因国内监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色,处理多元文化内容可能存在偏差。 国外:暂无相关具体产品信息。
2024-11-12
国内外大预言模型对比
以下是国内外大语言模型的对比情况: 1. 工具使用能力: 在工具使用的测评中,GPT4 Turbo 取得满分。 国内大模型中智谱清言表现不俗,取得 83.78 的高分,排名国内第一。文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。超过 GPT3.5 的国内模型有 12 个。 开源模型中,Baichuan213BChat、Xverse13B2Caht 表现可圈可点,均超过 GPT3.5 以及众多闭源模型。总体来看,国内大模型在工具使用能力上表现优异,这与国内大模型厂商积极落地应用密不可分。 2. 主观和客观对比: 通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现,国内大模型多数擅长做选择题,普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定。 GPT4 Turbo 的表现最为稳定。 客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升,同时由于客观题中包含中文特性问题,中文模型有一定优势,应综合来看模型的评测效果。 在本次测评中,国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现,值得国内大模型进一步分析研究。 3. 总体表现: GPT 4 Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0有 4.9 分的差距。 过去 1 年国内大模型有长足进步,综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个。 在 SuperCLUE 测评中,国外模型的平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右。国内外的平均水平差距在缩小,11 月差距在 10 分左右。 国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型,如百川智能的 Baichuan213BChat、阿里云的 Qwen72B、Yi 34BCha t 均优于 Llama213BChat。
2024-11-12
国内外的文生视频大模型
以下是一些国内外的文生视频大模型: Pika:一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 SVD:若熟悉 Stable Diffusion,可安装其最新插件,在图片基础上直接生成视频,由 Stability AI 开源。 Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 国内的文生视频大模型有: Hidreamai:有免费额度,支持文生视频、图生视频,提示词使用中文、英文均可,文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制,支持多尺寸,可生成 5s 和 15s 的视频,网址:https://hidreamai.com//AiVideo 。 ETNA:由七火山科技开发,可根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容,生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps,支持中文,时空理解,网址:https://etna.7volcanoes.com/ 。 此外,快手文生图大模型可图(Kolors)正式开源。该模型基于数十亿图文对进行训练,支持 256 的上下文 token 数,支持中英双语。相关资源如下: 开源代码:https://github.com/KwaiKolors/Kolors 模型权重:https://huggingface.co/KwaiKolors/Kolors 官方页面:https://kwaikolors.github.io/ 企业页面:https://kolors.kuaishou.com/ 更多的文生视频的网站可以查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-24
请问现在国内外AI都已实现什么功能?在金融行业都有什么应用?
目前国内外 AI 已经实现了众多功能,以下为您列举部分主要功能及在金融行业的应用: 主要功能: 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 交通运输:例如自动驾驶等。 在金融行业的应用: 1. 风控和反欺诈:利用 AI 识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:通过 AI 评估借款人的信用风险,辅助金融机构做出更优的贷款决策。 3. 投资分析:借助 AI 分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:使用 AI 提供 24/7 的客户服务,并回答常见问题。 此外,还有一些具体的应用案例,如东方财富网的投资分析工具利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持;金融风险预警软件利用 AI 分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险,如股市下跌、汇率波动等。
2024-10-23
请问现在国内外AI都已实现什么功能?在金融行业都有什么应用?
国内外 AI 已经实现了众多功能,以下为您列举一些主要的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出投资决策。 客户服务:提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题,解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:暂未在您提供的知识库中找到相关具体应用。 在金融行业,AI 的应用包括: 1. 网易云音乐音乐人平台:利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 2. 好好住 APP:利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算,为用户推荐适合的家居用品。 3. 东方财富网投资分析工具:利用 AI 技术分析金融市场数据,为投资者提供投资建议和决策支持。 4. 马蜂窝景点评价功能:利用 AI 技术对游客的评价进行分析和整理,为其他游客提供参考。 5. AI 摄影参数调整助手:一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景,自动调整相机参数。 6. AI 音乐情感分析平台:分析音乐的情感表达。 7. AI 家居智能照明系统:利用 AI 和物联网技术,根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 8. AI 金融风险预警平台:分析金融市场数据,提前预警可能出现的风险。 9. AI 旅游路线优化平台:根据用户的时间、预算、兴趣等因素,利用 AI 优化旅游路线。
2024-10-23
如何做好中国市场的知识库可以让ai学习并给出详细的三年计划
很抱歉,目前知识库中没有关于如何做好中国市场的知识库让 AI 学习并给出详细三年计划的相关内容。但一般来说,要做好这个计划,您可以从以下几个方面考虑: 1. 市场调研:深入了解中国市场的特点、需求、竞争态势等,为 AI 提供丰富准确的数据。 2. 数据整理:将收集到的市场信息进行分类、清洗和标注,以便 AI 能够有效学习。 3. 设定目标:明确三年中在市场份额、客户满意度、品牌知名度等方面的具体目标。 4. 阶段规划:第一年着重基础建设,如数据积累和模型训练;第二年优化模型,拓展应用场景;第三年实现规模化应用和持续优化。 5. 技术支持:确保有足够的技术团队来维护和更新 AI 系统。 6. 反馈机制:建立有效的反馈渠道,根据市场变化和用户反馈及时调整 AI 的学习方向。 以上只是一个初步的框架,您还需要根据具体的行业和市场情况进行进一步的细化和完善。
2024-11-20
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白,请给出详细的步骤,用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤: 1. 首先,了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本,然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声,在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中,对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设存在 5 种噪声量级,每次都可以选取一种量级的噪声,以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比,在预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度(Denoising strength)控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ,则不添加噪音;如果为 1 ,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
windows电脑和安卓手机可以怎么注册并使用chatgpt? 请详细说明如何访问国外网络和注册及使用、
以下是 Windows 电脑和安卓手机注册并使用 ChatGPT 的详细步骤: 安卓手机: 1. 对于自带谷歌框架的机型(如红米 K60): 打开系统设置。 拉到最底下,点击更多设置。 点击账号与同步。 点击谷歌基础服务。 打开基础服务按钮。 2. 安装 Google Play: 到小米自带的应用商店搜索 Google Play 进行安装。 安装好后打开谷歌商店,点击右上角登录谷歌账号。 3. 安装 ChatGPT: 到谷歌商店搜索 ChatGPT 进行下载安装,建议把谷歌邮箱也安装上,方便接收验证码。 如果您只想体验 ChatGPT 3.5 版本,不升级 GPT4,可跳转到第 4 步第 6 小步进行登录使用,如果想直接订阅 GPT4 Plus 版本,请接着往下看。 Windows 电脑:未提供相关内容。 需要注意的是,在中国访问国外网络需要合法合规的途径。同时,ChatGPT 的使用也需要遵守其相关规定和服务条款。
2024-11-14
详细描述AI大模型历史
AI 大模型的发展具有丰富的历史。 早期阶段,人工智能经历了从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统等的发展。 随着技术的进步,大模型逐渐兴起。其由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,而数据质量对生成理想的大模型至关重要。 近年来,从 2022 年开始掀起了生成式 AI 的革命。生成式 AI 是深度学习中的一个细分流派,相较之前的所有 AI 实现方法,在结果质量和效果上有了根本性、跨时代的进步。在某些细分场景应用中,甚至让人感觉通过了图灵测试。 随着大模型技术愈发成熟、规模增大,为 AI Agent 提供了强大能力,有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体,广泛应用于多个行业和领域。如今,大模型和多模态模型呈现出百花齐放的态势。
2024-11-05
图生文产品经理工作内容,详细一些
以下是关于图生文产品经理工作内容的详细介绍: 1. 学历与专业背景:通常要求本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具使用与原理掌握:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目负责:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术了解:了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维:具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 前沿关注:对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程与算法能力:具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 此外,从实际案例来看,产品经理还会在工作中运用 AI 工具解决实际问题,如使用 GPT 优化代码以提高工作效率和解决性能问题等。
2024-10-16
详细介绍aigc技术发展历程
AIGC 技术的发展历程主要包括以下几个重要阶段: 1. 机器学习阶段: 根据卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆·米切尔(Tom Michell)的定义,机器学习是指“计算机程序能从经验 E 中学习,以解决某一任务 T,并通过性能度量 P,能够测定在解决 T 时机器在学习经验 E 后的表现提升”。 数据获取:为机器提供用于学习的数据。 特征工程:提取出数据中的有效特征,并进行必要的转换。 模型训练:学习数据,并根据算法生成模型。 评估与应用:将训练好的模型应用在需要执行的任务上并评估其表现,如果取得了令人满意的效果就可以投入应用。 2. 图灵测试与起源阶段:1950 年,艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》,探讨了让机器具备人类一样智能的可能性。论文在开篇就抛出了一个有趣的问题:“机器能思考吗?” 3. 行为主义阶段: 行为主义起源于控制论,主要关注模拟人的智能行为和动作,而非内部认知过程。 与符号主义相比,行为主义不强调对智能的深层理解,而是通过观察和模仿行为来实现智能控制。 这一流派在智能机器人和自动化控制系统领域有广泛应用,21 世纪末随着相关技术的进步,行为主义开始受到更多关注,尽管它在智能模拟方面存在局限性,如缺乏对智能本质的深入理解。
2024-09-28