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ai会替代人类吗,你只能回答是或者否

回答

否。有人认为十几年内人类的所有事情乃至人类这个种族会被 AI 完全替代,但也有人认为即使部分工作被 AI 替代,人类仍有其他事情可做,新的技术会催生新的岗位,且担心人类因依赖 AI 而退化思考和自主决策能力。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

余欣航heaven:人类一败涂地?

“不。我意思是,全部、所有、一个不落,都会被替代。”“全、全部?”他的说法让我大为震惊。“你还不知道吗?”丁一冷冷地说,“碳基生物,已经注定要失败了……”“碳、碳基生物?”“对。碳基生物就是所有含碳有机化合物构成的生物,包括所有动物、植物,也包括全人类。包含了你我和全人类在内的碳基生物,注定会输给集成了AI的硅基生物!”“可、可是……”“没有什么可是了。”他耸了耸肩,“所有工作,包括全人类所做的所有事情,不分有没有所谓的创造性,也不管你觉得这是否独特,全部、一个不落,都会被AI所取代!未来,地球不再需要碳基生物;未来,地球是硅基生物的天下!”他的这番话让我非常震惊,久久不能说出话来。一方面,这番话似乎站在了整个人类的对立面,让我“政治正确”的本能忍不住开口驳斥;但另一方面,丁一在美国硅谷工作,他比我更懂技术,也更了解这个行业的情况。所以,在开口反驳之前,我总难免要问自己,我所能做出的反驳、我所谋求的“正确”,是否只是源于自己的无知?“碳基生物的时代……结束了!”在我思考的时候,他还在念念不休。

音乐人聊AI :Suno时代,音乐行业需要焦虑吗?

有人问我,会不会担心自己被人工智能取代。我始终都回答不会。即使有一部分工作被AI替代了,人类也总有其他事情可干,新的技术总会催生新的岗位。从长期看新技术会让社会整体更富裕。但我确实有担心的事情。赫拉利在《人类简史》里说,不是人类驯化了水稻,而是水稻驯化了人类。AI和人类的关系是否也会和水稻一样?我担心人类把想象和思考的权力交给AI,逐渐退化思考和自主决策的能力。科幻小说里描述的AI统治世界,未必是因为AI的背叛,也许是人类的选择——退化了思考能力的人类把决策权出让给了AI。

余欣航heaven:人类一败涂地?

“其实,都没什么意义啦。”丁一摇了摇头,“或许有些工作复杂,有些工作简单,有些事情先被AI替代,有些事情后被AI替代。但是,这只不过前后差几年而已。最终——我是指十几年之内,我们将亲眼见证人类的所有事情,乃至人类这个种族被AI完全地替代!”“可、可……”我想说些什么,却又说不出来。“人类已经输了,碳基生物已经输了。未来,将是硅基生物的天下!”

其他人在问
AI教育软件或者平台
以下为您介绍一些 AI 教育软件或者平台: 对于中学生学习 AI: 建议从编程语言入手,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,也可以探索面向中学生的平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等)以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考其对未来社会的影响。 100 个 AI 应用中的相关平台: 500px 摄影社区:AI 摄影比赛平台,利用图像识别、数据分析技术,举办摄影比赛,展示优秀作品。 Logic Pro X 教学软件:AI 音乐制作教学平台,运用机器学习、音频处理技术,为用户提供个性化教学服务。 鲁班到家 APP:AI 家居维修服务平台,通过数据分析、自然语言处理技术,为用户推荐附近维修人员。 雪球财经 APP:AI 金融投资教育平台,借助数据分析、自然语言处理技术,为用户提供个性化金融投资教育服务。 AI 在教育领域的应用: 个性化学习平台,如 Knewton 平台,利用算法和大数据分析跟踪学生学习进度,诊断难点,提供个性化建议和资源。 自动评估领域,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,通过自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 智能辅助教学工具,如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)方面,如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并获得反馈。
2024-11-16
做视频需要那些AI工具
以下是一些做视频可能用到的 AI 工具及相关流程: 工具方面: Pika Pixverse Runway SVD 流程方面: 1. 故事构思:确定您要讲述的故事,可以是原创(基于自身或周围人的经历、梦境、想象等),也可以是改编(经典 IP、名著、新闻、二创等)。多与他人讨论故事,不断修改完善。 2. 剧本写作:短片创作篇幅较小,情节和角色相对简单,可从自身经历或短篇故事改编入手。不断实践并总结经验。 3. 图像生成:使用 AI 工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)根据小说内容生成角色和场景的视觉描述,并创建相应图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成编辑后,输出最终视频并在所需平台分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好有所不同。同时,AI 工具的可用性和功能可能会变化,建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-16
适合辅助英语教学的AI助手或者提示词
以下是一些适合辅助英语教学的 AI 助手和提示词相关的信息: AI 助手: Grammarly:可进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 Call Annie:用于口语练习和发音纠正,提供实时反馈和建议。 Duolingo:自适应学习平台,为用户量身定制学习计划,提供个性化英语学习内容和练习。 ChatGPT:可进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 提示词: 提示词设计公式之——RTFC: 角色:指定 AIGC 所扮演的角色。 任务:明确告诉 AIGC 要完成什么任务。 要求:概述这个任务需要遵守的规则、标准和实现的结果。 说明:提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。 生成式人工智能教学应用举例(1):收集整理语料: 帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个。 把以上词汇转换成表格形式输出。 到【医院就医】的时候,常用的【英语】句型有哪些? 用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些? 在【英语高考作文试题】中,常用的表达句型有哪些?并给出例句。 请你给中学生介绍《论语》的主题思想,并将《论语》的 10 条名句翻译成英语。 注:可以把蓝色字体替换成不同的语种和场景,教师根据不同的教学场景,设计恰当的提示词,用生成式人工智能辅助教学。
2024-11-15
阅读新闻的AI工具
以下是一些常见的阅读新闻的 AI 工具: Elicit:可以让用户直接向文章本身提出问题,有助于在不阅读整篇文章的情况下了解其是否涉及所提问题。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面的写作辅助,包括阅读相关的应用。 此外,还有一些常见的文章润色 AI 工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了阅读和文章处理的各个环节,可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。
2024-11-15
适合辅助教学的AI助手或者提示词
以下是一些适合辅助教学的 AI 助手和提示词相关的内容: 教师的 AI 减负指南中提到,提示词技能是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词技能指用户设计提供给生成式人工智能大模型的一段文字或文本的技能,其内容决定了 AIGC 生成内容的质量。提示词设计公式为 RTFC,包括指定 AIGC 所扮演的角色、明确告诉 AIGC 要完成的任务、概述任务需要遵守的规则、标准和实现的结果,以及提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如,生成式人工智能教学应用举例中,教师可以设计提示词“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”等。 对于 SD 新手,有一些提示词相关的资源,如 Majinai: 等。 沃顿商学院给教师和学生提供了提示词库,教师专用提示中提到,作为教学助理,要协助教师规划课程,先向老师介绍自己并询问教学科目及学生层次,等待回复。然后根据老师的情况,如是否有教学大纲等,进行后续的沟通和建议。
2024-11-15
最近一个月最重要的AI动态
以下是最近一个月的一些重要 AI 动态: 2024 年 4 月第二周:谷歌发布了一堆 AI 能力和升级,AI 音乐生成工具 Udio 发布,Open AI 发布 GPT4 Turbo 正式版,AI 画图应用 Ideogram 发布模型更新。 2024 年 4 月第三周:Meta 正式发布 Llama3 8B、70B 模型,Open AI 的 Assistants API 更新等,Reka Core 发布,一个 GPT4 级别的多模态 LLM,Mixtral8X22B 模型开源。 2024 年 4 月第四周:Open AI 的动态包括企业服务、起初研究和 ChatGPT 体验优化。 2024 年 5 月第一周:Claude 推出移动应用以及团队版计划,突然爆火的两款 SD 图像风格,亚马逊推出了 Amazon Q AI 助手。 2024 年 5 月第二周:Open AI 高强度预热发布会,Open AI 宣布和 Stack Overflow 达成合作,Controlnet 作者敏神发布 ICLight 光线融合生成项目。 此外,在过去的一段时间里,人工智能行业发展迅速。在过去 12 个月里,人工智能行业是重要的技术发展之一。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月,研究的工具访问量大幅增长。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始,炒作持续攀升,直到 2023 年 5 月达到峰值,之后虽有回落,但人们的兴趣仍然巨大。 另外,关于如何使用 AI 做事,目前似乎没有完善的用户文档,相关指南多通过 Twitter 影响者获得。作者基于自身经验为学生和读者准备的人工智能入门指南也需不断修改。
2024-11-15
人工智能会取代人类吗
人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看,按照目前 AI 发展的速度,在未来十几年内,人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如,当函数的参数超过兆亿级时,硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义,从而实现对人类的全面超越。 然而,也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率,但每个工作的组成部分并非单一,人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作,解读 X 光照片只是其中一部分,实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时,对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题,人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物,许多未完全控制的事物也有其价值和安全性,而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外,ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的,但通用技术并非通用人工智能(强人工智能),强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。
2024-11-13
AI会杀死人类吗
目前对于“AI 是否会杀死人类”这个问题,存在不同的观点和看法。 一方面,有人认为 AI 更像是打开新世界大门的钥匙,能够解锁人类认知的新境界,展现更为广阔的创意领域,赋予想象力以翅膀,而非颠覆或毁灭人类。例如,在一些节目和创作中,AI 被用于辅助生成内容,展现出其积极的作用。 另一方面,也有人对此持有警觉态度。比如 Amazon 的创始人 Jeff Bezos 就做了形象的比喻,认为大语言模型的智能像是被召唤出来的。对于复杂的神经网络内隐藏的秘密研究才刚开始,如何使用和控制这些黑箱模型是业界和社会争论的激烈话题。有人担心 AGI 不加以控制会导致人类灭亡,也有人认为当前的架构即便扩展算力也根本实现不了 AGI。 此外,OpenAI 作为在 AI 领域有重要影响力的机构,其高层认为员工大多是相信 AGI 会到来且将带来伟大时刻的信徒。但 OpenAI 也面临着在满足商业需求和竞争中保持领先的同时,肩负提升人类而非消灭人类的使命的压力。 综合来看,目前不能简单地得出 AI 会杀死人类的结论,但对于 AI 的发展和应用需要谨慎对待,通过合理的约束和引导,让其成为辅助人类、推动社会发展的工具。
2024-10-30
Ai以后会取代人类吗?
AI 是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。目前有以下观点: 一方面,有人认为按照当前 AI 迅猛的发展速度,在 5 年左右的时间里整个行业就会发生巨大变化。当函数的参数超过兆亿级时,硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后意义,从而实现对人类的全面超越。比如,现在觉得 AI 的一些缺点,如画图构图不好、语言模型不够精确等,只是发展过程中的阶段性问题,随着技术进步这些都可能被解决。十几年内,人类的所有事情乃至人类这个种族可能会被 AI 完全替代。 另一方面,也有观点认为鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识,并带着人类一同进步。AI 的性质让人类可以做一些对人无法做的事情,通过构建系统深入探索其内部工作机制,可能成为下一代专家的教师。 总之,AI 的发展对人类的影响仍存在多种可能性,需要持续关注和研究。
2024-10-16
写一篇 人工智能不能超越人类智能的二辩稿子
以下是为您提供的人工智能不能超越人类智能的二辩稿子: 虽然 GPT4 等技术代表了向通用人工智能(AGI)的进展,但仍存在诸多局限性。例如,GPT4 在智能的某些衡量标准如规划方面不太清晰,缺少“快速学习和从经验中学习”的部分,且存在幻觉问题、基本算术错误等已知缺陷。尽管它在许多任务上达到或超过人类水平,但其智能模式显然不像人类。 生成式 AI 的革命带来了大语言模型,然而人类面对这种人造智能时会产生警觉,关于如何使用和控制这些黑箱模型存在激烈争论。目前科技公司研发的方向是训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级自能体,以实现 AI 渐进式融入社会。 总之,当前的技术表明,人工智能在很多方面仍无法超越人类智能,且在未来的发展中需要受到合理的约束和引导。
2024-10-12
我想知道AI怎么帮人类提高工作效率
以下是关于 AI 如何帮助人类提高工作效率的相关内容: 哈佛商学院的研究表明,在工作中使用 AI 能显著改善工作效率。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。 研究还发现,类似 GPT4 这样的模型有能力边界,边界内任务处理良好,边界外则可能表现不佳,但具体边界未知。 实验分三组,不使用 AI、使用 AI 以及使用 AI 并给予培训,后两组任务完成效率和质量都远超未使用组。 AI 对工作能力差的被测试者提升更大,会拉平高级和低级人才的差距。 过于依赖 AI 可能适得其反,降低工作效率和质量,因为人们难以区分其能力边界。 人类和 AI 协作有“半人马”模式,即人与 AI 紧密结合、各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源,充分利用人类智慧与判断力以及 AI 的计算与生成能力。 英国相关研究指出,AI 具有巨大潜力,能像电力或互联网一样对社会和经济产生重大影响,能支持人们开展现有工作,帮助提高工作效率和工作场所安全性。 微软与 LinkedIn 的 2024 工作趋势报告显示,75%的全球知识工作者已使用生成式 AI,79%的领导者认为 AI 是竞争力的关键,重度用户表示 AI 让工作更高效、更具创造力、更易管理。
2024-09-26
ai会替代人类吗
目前对于 AI 是否会替代人类存在不同的观点。 有人认为,在十几年内人类的所有事情乃至人类这个种族会被 AI 完全替代。比如,按照海量专家的精确计算,当函数的参数超过兆亿级时,硅基生物便能理解人类的所有行为及背后意义,实现对人类的全面超越。而且以现在 AI 一日千里的发展速度,5 年时间就足以让整个行业完全不同,90 后、00 后这一代人,在职业生涯的黄金期会完整见证这些剧变。如果现在不重视,很快就会被更强大的 AI 击败、淘汰。 但也有观点指出,AI 不应被视为人类创造力的替代品,比如在音乐创作中,AI 无法复制人类的微妙情感和决策过程,而应作为增强人类创作过程的工具,成为艺术家和制作人探索新声音和创意的有力辅助。 总之,AI 对人类的影响是复杂的,目前还难以确切判断其是否会完全替代人类。
2024-09-14
AI能回答目前解决不了的问题吗
人工智能不能解决目前所有的问题。例如在科学领域,我们还没有解决所有想要解决的问题,很多时候我们似乎没有选择研究内容的权利,比如大自然会迫使我们去研究某些方面。这就不可避免地让我们面对计算不可约性。 有许多问题都遵循类似的模式,如在游戏图中找到获胜的游戏序列、通过可能性图的移动寻找谜题的解决方案、在给定公理的情况下找到定理的证明、在给定基本反应的情况下寻找化学合成途径,以及解决大量的 NP 问题,这些问题中存在许多“非确定性”的计算路径。 在实际情况中,相关的图通常非常大,所以挑战在于不追踪整个可能性图的情况下找出要采取的步骤。常见的方法包括尝试为不同的可能状态或结果分配分数,并只追求分数最高的路径。在自动定理证明中,也常见从初始命题“向下”和从最终定理“向上”工作,试图找到路径在中间的交汇点。还有一个重要的想法是,如果确定了从 X 到 Y 存在路径,就可以将 X → Y 作为新规则添加到规则集合中。 另外,查看自动编码器内部可以提取出它提出的简化表示。当数据在神经网络中流动时,会努力保留重现原始输入所需的信息。如果某一层的元素较少,那么该层的元素就对应于原始输入的某种简化表示。以经过大量网络图像训练的标准现代图像自动编码器为例,给它输入一张猫的图片,它能成功复制出类似原图的东西,中间会有像素少得多的简化表示,虽然我们不知道模型中元素的含义,但它成功捕捉到了图片的本质。 总之,计算的不可约性将阻止我们完全依靠人工智能解决所有问题,总会有更多有待发现和需要更多计算才能达到的东西。
2024-11-13
AI给我的回答一定是正确的吗
AI 给出的回答不一定总是正确的。以下是一些原因: 在基于知识库的问答场景中,有时 AI 可能无法根据正确的知识库内容进行回答,从而导致回答不准确,甚至出现报价错误、胡编乱造等情况。 写东西时,AI 很容易“产生幻觉”并生成看似合理但实际错误的内容,可能会连续且良好地撒谎,给出的每一件事或信息都可能不正确,需要进行检查。 在最简单的归纳推理场景中,将 AI 视为黑匣子输入测量结果让其预测时,虽然我们希望其不做假设只遵循数据,但不可避免地会存在一些底层结构使其最终假设某种数据模型,这可能影响回答的准确性。 在 AI 领域中,优化 AI 更准确回答问题的过程有一个专业术语叫 RAG(RetrievalAugmented Generation),它由检索器和生成器组成,检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息来制作精确和连贯的答案。但即使如此,也不能完全消除回答错误的情况。
2024-11-13
AI给我的回答来自于哪里
AI 的回答通常来自以下过程: 1. 知识库检索部分: 将输入的问题通过 Embedding 做向量化。 使用语言模型对问题进行优化,并添加接近的检索词。 进行知识库向量检索,抽取条件包含相似度 0.85,最终抽取 11 个内容块(chunk)。 2. 大模型对话部分: 将问题解析、知识库检索到的信息一起传递给大语言模型(LLM),最终得到 AI 的回答。 整个问答流程包括问题解析阶段、知识库检索阶段、信息整合阶段和大模型生成回答阶段。若要优化回答结果,可从这些环节入手。 此外,RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成能力的技术,由检索器和生成器组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,如问答系统。 在生成式 AI Studio 中,每次向模型发送请求时都会应用上下文。例如,可定义场景并告诉 AI 如何响应查询,还能通过调参数和设计提示来影响回答。同时,Google 提供了 API 和 SDK 帮助构建应用程序。对于大型语言模型,可通过调整来提高响应质量。提示是传递给模型的文本输入,及时的设计允许快速试验和定制,但制作提示可能存在措辞或词序影响结果等问题。
2024-11-13
如果我想要让AI回答高等数学相关的问题,请帮我推荐一下现在国内的哪个大模型更擅长?
在国内的大模型中,对于回答高等数学相关问题,以下几个大模型具有一定的优势: 通义千问(阿里):在翻译、电商、法律、推理、数学等方面表现较好。 讯飞星火(科大讯飞):在中小学教育学习、翻译等方面有一定能力。 需要注意的是,不同大模型的表现可能会因具体问题和使用场景而有所差异。您还可以参考第三方基准评测报告: 。但报告内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
如果我想要让AI回答高等数学相关的问题,适合用哪个大模型?
不同的大模型在处理高等数学相关问题时的能力有所差异。如果您编写的 AI 项目在处理高等数学问题时结果不如意,反复调试提示词也无明显改善,可以尝试更换大模型。 大型语言模型在处理数学计算,尤其是复杂的数学问题时可能会遇到困难,以下是一些解决办法: 1. 引入编程插件:将数学问题转化为编程问题,并引入编程插件来处理,通过编写代码执行数学计算后将结果返回给语言模型。 2. 教会模型数学法则:像教导小学生学习加法法则一样,让语言模型学习数学计算的规则。 3. 标准化自然数加法计算 prompt 模板:创建标准的自然数加法计算 prompt 模板,让模型按预定义规则和步骤执行加法计算。 4. 结合图像模型:对于涉及空间概念的数学问题,结合图像模型辅助处理。 5. 提供充足的语料和样本:为语言模型提供充足的数学计算样本和语料,以提高其数学计算能力。 在选择大模型时,如果您是 AI 应用开发者且使用 api,考虑到成本问题,应在工作流设计中,根据不同任务节点选择不同的大模型。基础性工作节点可使用免费或便宜的大模型,如普通的内容总结类工作;高价值性的工作节点则以性能优先,优先选择对应性能最好的大模型。 此外,在与大模型交互时,方法论不是关键,不断尝试和交互便是最佳方法。您可以在提示词里设定规则,也可临时更改,甚至无需遵循规则,重点是是否达成目的。使用 Markdown 格式清晰表达问题,有助于模型更好地理解您的意图,因其具有结构清晰、格式化强调和适用性广等优点。
2024-11-09
帮我写一段120字的英文短文,回答这个问题:讨论终身学习的重要性
Lifelong learning is of great significance. It enables us to keep up with the everchanging world and acquire new skills and knowledge. It broadens our horizons, enhances our adaptability, and enriches our lives. It also helps us stay mentally active and engaged, promoting personal growth and development throughout our lives.
2024-11-04
目前国内有哪些AI只能软件
目前国内的 AI 智能软件有以下几种: 1. AI 摄影参数调整助手:利用图像识别、数据分析技术,常见于摄影 APP 中,可根据场景自动调整摄影参数,市场规模达数亿美元。 2. AI 音乐情感分析平台:运用机器学习、音频处理技术,有相关音乐情感分析软件,能分析音乐的情感表达,市场规模达数亿美元。 3. AI 家居智能照明系统:基于物联网技术、机器学习,如小米智能照明系统,实现家居照明的智能化控制,市场规模达数十亿美元。 4. AI 金融风险预警平台:通过数据分析、机器学习,有金融风险预警软件,可提前预警金融风险,市场规模达数十亿美元。 5. AI 旅游路线优化平台:借助数据分析、自然语言处理,如马蜂窝路线优化功能,能根据用户需求优化旅游路线,市场规模达数亿美元。 国内免费的大模型 APP 有:Kimi 智能助手(Moonshot AI 出品,能一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪)、文心一言(百度出品,定位是智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑)、通义千问(由阿里云开发,能够与人交互、回答问题及协作创作)。 做 PPT 的 AI 产品有: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出,用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/
2024-11-14
请帮我寻找只能学习工具
目前在 AI 领域,常见的智能学习工具包括但不限于以下几种: 1. 在线学习平台:如 Coursera、EdX 等,提供丰富的课程资源。 2. 语言学习应用:例如多邻国(Duolingo),帮助用户学习各种语言。 3. 编程学习工具:像 Codecademy,适合初学者学习编程知识。 您可以根据自己的学习需求和偏好选择适合的智能学习工具。
2024-09-24
做了一个coze插件,API方只能用Oauth授权,在使用时需要授权信息,现在问题是,在coze 使用,授权一次后就可以正常使用,但是在微信机器人上使用,点击获取了授权之后,再次使用还是提示需要授权,需要怎么处理才能正常使用呢
以下是关于处理您所提到的问题的相关信息: 配置项说明: 授权方式:选择插件内 API 的鉴权方式,目前支持三种,包括不需要授权 Service(服务认证,通过秘钥或令牌校验合法性,需选择传递位置、参数名称及输入值)、Oauth > standard(OAuth 标准模式,允许第三方应用在不共享用户密码情况下访问特定资源,需填写 client_id、client_secret、client_url、scope、authorization_url、authorization_content_type 等信息)。 操作步骤: 进入插件详情页,在工具的启用列打开启用开关,并在操作列单击调试按钮。导入插件后,插件内的工具默认未启用且未通过调试,因此您需要先启用工具并通过调试。 登录。在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。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,单击创建插件。在新建插件对话框,根据相关配置项完成配置并单击确认。 进入 coze 个人空间,选择插件。新建一个插件,命名并在插件的 URL 部分填入相关链接地址。按照指引配置输出参数,测试后发布插件。 建议您仔细检查在微信机器人上使用时的授权配置是否与 coze 插件中的配置完全一致,包括各项参数的填写和传递位置等。
2024-08-07