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专攻信息检索的AI

Answer

以下是一些专攻信息检索的 AI:

  1. ChatGPT Plus:用户可以开启 web browsing 功能,实现联网检索。
  2. Perplexity:结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。
  3. Bing Copilot:作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动。
  4. You.com 和 Neeva AI:提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。
  5. Dot:能够联网搜索信息,并根据用户的偏好将信息呈现和检索出来。
  6. MiniAGI:基于 GPT-3.5-Turbo/4 的最小通用自主代理,可执行多种任务,如创建游戏、分析股票价格等,但没有长时记忆。
  7. Embra AI Agents:面向企业和个人,是首个可通过 Mac App 访问的 AI 代理中心。
  8. Height Copilot by Height:使工作流的管理更加自动化,帮助团队构建更好的产品。
  9. Aomni:专用于信息检索而非内容生成的 AI 代理,能够在互联网上找到、提取和处理数据,无需 API,采用 AutoGPT 架构来智能规划查询,并确保正确的数据来源和多样化的结果。

需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:有没有能联网检索的AI?

是的,存在能联网检索的AI。这些AI通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,以提供给用户更精准和个性化的信息。例如,ChatGPT Plus用户现在可以开启web browsing功能,实现联网功能。Perplexity,它结合了ChatGPT式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。Bing Copilot,作为一个AI助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。还有如You.com和Neeva AI等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。这些AI搜索工具的出现,标志着在信息检索领域的一个重要发展,它们通过结合AI技术和搜索引擎,大幅提升了数据集命中预期,并为实际应用带来了更多可能性。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

Han:基于现有能力项目应用的思考

2、信息检索:Dot能够联网搜索信息,并根据用户的偏好将信息呈现和检索出来,以最吸引用户的方式展示。3、记忆功能:与大多数AI对话系统不同,Dot能够永远记住和你的对话内容,为你提供持续的对话历史。4、生活助

4月动态|78个AI新产品

🍕 MiniAGI基于GPT-3.5-Turbo/4的最小通用自主代理,只保留了最简单实用的功能,但缺点是没有长时记忆(即不能通过长时间使用成为更个性化的工具),目前可以执行的任务包括但不限于创建游戏、分析股票价格、进行网络安全测试、创作艺术品、总结文档和...订比萨。另外,MiniAGI还可以开启批评(critic)模式,额外请求API以提高任务完成的准确性。🔗 https://github.com/muellerberndt/mini-agi🧑💻 Embra AI Agents面向企业和个人的,也是首个可以通过Mac App访问的AI代理中心,随时随地创建和访问AI代理。🔗 https://embra.app/🔗 Demo - https://twitter.com/zachtratar/status/1649130015093841921🪜Height Copilot by HeightHeight本身是一家项目管理SaaS初创公司,上周,他们推出了新的产品Height Copilot,通过AI代理,使工作流的管理更加自动化,帮助团队构建更好的产品。🔗 https://height.app/🔍 Aomni一个专用于信息检索而非内容生成的AI代理,能够在互联网上找到、提取和处理数据,无需API。Aomni采用了AutoGPT架构来智能规划查询,并确保正确的数据来源和多样化的结果。🔗 https://www.aomni.com/

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怎么学习AI提示词??
以下是关于学习 AI 提示词的建议: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。同时,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:在「」中,您可以找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,您可以根据兴趣选择特定模块,比如一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出作品,在知识库中也有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式。 6. 学习提示词的构建技巧: 理解提示词的作用,它向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 明确任务目标,用简洁准确的语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示,如输出格式、字数限制等。 7. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,在领域社区、Github 等资源中可找到大量案例。 8. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量,尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 9. 活用提示工程工具:目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 10. 跟上前沿研究:提示工程是前沿研究领域之一,持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,多实践、多学习、多总结,终可掌握窍门。
2025-01-31
AI的发展历史
AI 的发展历史可以追溯到二十世纪中叶,大致经历了以下几个阶段: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯在 1943 年提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):这一时期专家系统、知识表示、自动推理较为流行。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等得到发展。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术兴起。当前的前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速等。 然而,AI 的发展并非一帆风顺,20 世纪 70 年代曾出现“人工智能寒冬”,因为当时符号推理等方法在实现应用场景大规模拓展时面临诸多困难。但随着计算资源变得便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,在过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-01-31
我是一名会计从业者,可以怎样利用AI赚钱
作为一名会计从业者,您可以通过以下方式利用 AI 赚钱: 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程,简化财务团队的日常工作流程。例如,帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化;发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整报告,无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项,并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外,您还可以研究 Prompt 提示词,例如像雪梅 May 那样,尝试不同的方法,让 AI 识别会计分类,训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。
2025-01-31
总结一下当前AI发展现状以及指导非开发者一类的普通用户如何使用及进阶使相关工具
当前 AI 发展现状: 涵盖了不同领域的应用和发展,如电子小说行业等。 包括了智能体的 API 调用、bot 串联和网页内容推送等方面。 对于非开发者一类的普通用户使用及进阶相关工具的指导: 可以先从国内模型工具入手,这些工具不花钱。 学习从提示词开始,与模型对话时要把话说清,强调提示词在与各类模型对话中的重要性及结构化提示词的优势。 对于技术爱好者:从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本;探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor;参与 AI 社区交流经验;构建 AI 驱动的项目。 对于内容创作者:利用 AI 辅助头脑风暴;建立 AI 写作流程,从生成大纲开始;进行多语言内容探索;利用 AI 工具优化 SEO。 若想深入学习美学概念和操作可报野菩萨课程。国内模型指令遵循能力较弱时,可使用 launch BD 尝试解决。
2025-01-31
怎么制作一个AI agent?
制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤: 方式: 1. Prompttuning:通过 Prompt 来构建大脑模块,但一般适合拟人化不是很重的情况,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本较高。 2. Finetuning:针对“有趣的灵魂”,通过微调一个定向模型来实现,能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning:对于复杂情况,一般是两种方式结合。 步骤(以工作流驱动的 Agent 为例): 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。
2025-01-31
ai发展现状
目前 AI 的发展现状呈现出以下特点: 1. 持续学习和跟进是关键:AI 是快速发展的领域,新成果和技术不断涌现。要通过关注新闻、博客、论坛和社交媒体,加入社群和组织,参加研讨会等方式保持对最新发展的了解。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布:从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状和未来走势,基于长期理解和积淀,持续跟踪领域创新、洗牌和动态,并结合与众多机构的交流。 3. 2024 年人工智能现状: 更多资金投入:预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 计算压力挑战:政府和大型科技公司承受计算需求压力,逼近电网极限。 AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但不能掉以轻心。 总之,人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和大量资金,各方势力竞相角逐,像一场激动人心的 UFC 比赛。
2025-01-31
AI在信息检索领域的应用
AI 在信息检索领域有广泛的应用,以下为您详细介绍: 1. 存在能联网检索的 AI,它们通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,为用户提供更精准和个性化的信息。例如: ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 2. Notion CEO 认为,AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前,在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词,甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题,很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代,AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中,有多种在信息检索方面表现出色的,比如: You.com:多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 Genspark:通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 Rockset:刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-16
请给我推荐一些中国能用(不需要翻墙)的信息检索AI
以下是一些在中国无需翻墙就能使用的信息检索 AI: ChatGPT Plus:用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 Perplexity:结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot:作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎:提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 Kimi 智能助手: 是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。 能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios):
2024-09-08