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有什么大模型是可以预测人的行为或者将来发展的

Answer

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息：

  • 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanford-u-googles-generative-agents-produce-b[block_sep]elievable-proxies-of-human-behaviours/
  • 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。

同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接：

  • Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#Gener ativeModels
  • Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/building-an-open-generativ e-ai-partner-ecosystem
  • Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hard-fork-generative-artificial-intelligen ce.html
  • Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2023-03/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f
  • Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf
  • The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/the-future-of-generative-ai-is- niche-not-generalized/
  • Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/
  • Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

基于多模态大模型给现实世界加一本说明书

大模型三要素，算法，算力和数据，巧妇难为无米之炊。车载支架已就位，待我出门逛一圈，将后端采集的prompt和源图存入数据集，然后进一步展开工作。人生就是一趟单向旅途，你能所做的只是「尽量不错过沿途的风景」。2024年了，先提前给大家拜个早年。在大型语言模型面前，技术已经平权，要卷的只剩下「创意和工程化落地能力」了。

文章：Andrej Karpathy 亲授：大语言模型入门

综上所述，我认为将大型语言模型仅视为聊天机器人或单词生成器是不准确的。更恰当的比喻是，它们类似于新兴操作系统的内核进程，协调大量资源来解决问题。考虑到我所展示的信息，我们可以设想几年后的大型语言模型将如何发展。它们将能够读取和生成文本，拥有比任何个人更丰富的知识，通过检索增强生成浏览互联网或引用本地文件。它能够利用现有的软件基础架构，例如计算器、Python等。它具备查看和生成图像与视频的能力。它能够听取、发声并创作音乐。它能够利用系统2进行深入思考。在某些具备奖励机制的特定领域内，它能够自我优化。它可能能够针对许多特定任务进行定制和细微调整。或许，许多LLM专家几乎都存在于一个能够协同解决问题的应用程序商店中。因此，我发现这个新的LLM OS操作系统与当今的操作系统有许多相似之处。这有点像一个图表，它几乎看起来与当今的计算机无异。

2. 大语言模型介绍

Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/google-research-2022-beyond-language.html#Gener ativeModelsBuilding the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/building-an-open-generativ e-ai-partner-ecosystemGenerative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hard-fork-generative-artificial-intelligen ce.htmlStanford U & Google’s Generative Agents Produce Believable Proxies of Human Behaviors:https://syncedreview.com/2023/04/12/stanford-u-googles-generative-agents-produce-believable-proxies-of-human-behaviours/Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2023-03/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd fGenerative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdfThe future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/the-future-of-generative-ai-is- niche-not-generalized/Additional Resources:Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformer-novel-neural-network.html

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学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱： 1. 非技术背景，一文读懂大模型 整体架构 基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持等，例如 A100、数据服务器等。 数据层：企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层：LLm 或多模态模型，LLm 即大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现；多模态模型包括文生图、图生图等，训练所用数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层：模型与应用间的平台部分，如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等。 表现层：也就是应用层，用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列：Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识：包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则，帮助智能体具备泛化能力。 专业知识：涉及深入特定领域的详细信息，如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识：包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等，还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义：输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 类比学习过程 找学校：训练 LLM 需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：用算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 Token：被视为模型处理和生成的文本单位，可代表单个字符、单词、子单词等，在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成词汇表。
2025-04-07
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中，对于文本处理和写作方面，以下是一些相关信息： 生成式人工智能的工作原理：在整体的人工智能领域，监督学习用于标记事物，一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起，强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建，大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本，这需要大量数据。 大语言模型的应用：运用大语言模型写故事、修改文本很有用，但它可能编造故事产生错误信息，需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源，大语言模型能提供建议与策略。 写作方面：使用大模型工具如 LLM 来写作，集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息，翻译也可使用 LLM，但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具：chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具：除了 Snapbox 外，还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具，如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等，以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等，并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看，不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点，难以简单地确定哪一个最强、最像人，具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
写代码的最佳模型
写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点： 1. 对于不同人使用同一个模型，结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容，专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华，例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势，关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时，可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确，此时应让模型编写并运行代码，运行代码输出结果后，再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例，但执行代码时要注意安全性，需采取预防措施，特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务，它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示，模型会生成文本补全，试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground，它是一个文本框，可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的，每次调用可能得到稍有不同的完成，将温度设置为 0 可使输出大部分确定，但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型，提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量，好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是，默认模型的训练数据截止到 2021 年，可能不了解当前事件情况。
2025-04-01
我想了解如何提取自己的声音并实现大模型以我的声音回答我
要提取自己的声音并实现大模型以您的声音回答，目前提供的知识库中没有直接相关的详细内容。但可以为您提供一些可能有用的思路和参考方向： 对于声音提取，可能需要使用专业的音频处理软件和设备，将您的声音录制并进行处理和分析。 关于让大模型以您的声音回答，这可能涉及到语音合成技术。您可以先了解一些常见的语音合成模型和工具，例如通过创建大模型问答应用，获取推理 API 服务等。 同时，还可以参考一些关于大模型和语音处理的专业知识，比如大模型的本质是基于语言的概率模型，通过设置合适的 Prompt 来引导模型输出更准确的结果。 由于知识库中没有确切的针对您需求的详细步骤和方法，以上内容仅供您初步参考。
2025-04-01
请基于应用场景，对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类： 1. 文本生成和内容创作：包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如根据文本描述生成相应的图像，甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议。 此外，在开源模型方面，如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面，其应用场景广泛，涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看，分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-04-01
AI模型可以分为什么类型
AI 模型主要可以分为以下类型： 1. 基础模型（Foundation model）：在大量数据上训练，能适应多种任务，可作为构建更特定 AI 模型的基础。 2. 大语言模型（LLM）：例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解等任务，生成只是其处理任务之一。 3. 生成式 AI 模型：能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 4. 按照学习方式分类： 监督学习模型：使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习模型：处理无标签数据，自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习模型：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失。 5. 深度学习模型：参照人脑神经网络和神经元，由于有很多层而被称为深度，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-04-01
AI将来在哪些行业会替代人工
以下是一些可能会被 AI 替代人工的行业： 1. 办公领域：如输入数据、填写文件、扫描文档等单调重复的工作，AI 有可能将人们从这些任务中解放出来，让教师、医生、警察等有更多时间从事专业工作。 2. 营销行业：包括策略制定、用户画像洞察、广告内容制作、投放渠道管理与效果分析等工作，AI 能够提高效率和精准度，实现商业化落地。 3. 编程行业：随着 AI 的发展，如 OpenAI 的 o3 发布，AI 在复杂编程任务中表现出色，可能取代大部分常规编程工作，对软件工程和算法开发等领域产生巨大影响。
2025-02-06
AI对餐饮行业将来会有什么影响？
AI 对餐饮行业的未来可能产生多方面的影响： 1. 客户服务：通过生成式 AI 技术，深入了解客户需求和愿望，提供更加个性化和高效的服务。 2. 运营管理：有助于将人力密集、效率较低的运营环节转变为更低成本、更高效的“计算”模式。 3. 创新服务：例如利用空间智能，实现自主机器人运输餐饮用品，或通过增强现实技术引导厨师进行更安全、更快、更少侵入性的操作。 4. 卫生监控：如检测员工是否正确洗手等卫生操作，保障食品安全。 总之，AI 有望为餐饮行业带来更高效、更个性化和更优质的服务，同时优化运营和管理流程。
2024-12-19
请预测，随着国内AI水平的发展，2030年，可能会代替多少打工人的工作？
根据现有资料，关于 2030 年国内 AI 发展可能替代打工人工作的数量，不同的研究和观点有所不同。 咨询公司麦肯锡发布最新预测：截止到 2030 年时，50%工作将被 AI 取代。吴恩达认为 2023 年 AI 将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，同时 AI 会增加 5.55 8.90 亿新岗位。总体而言，越具体、重复性高的工作越容易被取代，而灵活、非常规、创造性的岗位更难被取代。 需要注意的是，对于 AI 对就业的影响，还需要综合更多因素进行辩证看待。
2025-03-21
剧本分析（NLP）：AI 读取剧本，分析情节、角色发展，甚至预测观众反应。
以下是关于剧本分析（NLP）中 AI 读取剧本并进行相关处理的一些信息： 人物剧本与角色状态： 对人物如李洛云进行“剧本推演”，每天生成 20 40 个时间段剧本，依据人物背景和增长记忆体生成。 可使用 LLM 生成英文提示词用于 Stable Diffusion 出图，图存于“手机相册”用于对话多模态中的图片回复。 选择剧本和图片生成朋友圈文案。 拟人行为： 反感度系统：通过 LLM 分析对话判断角色是否产生反感度。 延迟回复：根据状态忙闲或是否睡觉决定回复时间。 接受多轮输入，一并回复：避免每一条输入回复一句，不像真人。 响应拆分与响应延迟：将一大段响应文本拆分成多段，模拟人类打字速度（3 5 字/秒），回复时概率性使用表情包，有概率主动聊天（与亲密度正相关）。 微信朋友圈：根据每天人物剧本挑选 1 2 个发布朋友圈并配图，目前内容由 AI 生成但手工发布。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：用 AI 图像生成工具创建图像。 4. 视频脚本制作：将关键点和图像组合成脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成。 7. 后期处理：剪辑、添加特效和转场提高质量。 8. 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享：完成编辑后输出并分享。 Inworld AI： Inworld AI 是一家专注于游戏和人工智能的初创公司，开发了 Inworld 的 AI 角色引擎，可将游戏 NPC 进行 AI 化并集成到游戏中。该引擎超越大语言模型，增加可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能，使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。其角色引擎可创建具有独特个性和上下文意识的角色，无缝集成到实时应用中，内置优化规模和性能的功能。Character Brain（性格大脑）引擎使 AI NPC 能够学习和适应，具有情绪智能的关系导航能力、记忆和回忆能力，并能自主发起目标、执行动作并遵循动机。功能包括目标和行动、长期记忆、个性、情绪等。
2025-03-20
1、Puzzle 选择一个你（们）感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象，也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象，都有哪些基本事实？ 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子，象征着对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具，尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中、美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测股市波动率的具体目标 提出中、美股市对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型及其在股市预测中的效果 分析其优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方法 介绍常用的波动率模型 3. 中、美股市的特点和差异 对比两国股市的交易制度、投资者结构等方面 总结已有研究中关于中、美股市波动率的差异 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 详细描述中国股市和美股市场的数据收集范围和时间跨度 处理缺失值、异常值等数据问题 2. 特征选择与构建 确定影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 说明对数据进行标准化和归一化的方法和目的 四、模型构建与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型（如随机森林、支持向量机、神经网络等）的适用性 确定最终选用的模型 2. 模型训练与优化 描述训练过程中的参数调整和优化方法 展示模型的性能评估指标 3. 模型验证与比较 使用交叉验证等方法验证模型的准确性 对比不同模型的预测效果 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 3. 敏感性分析 研究模型参数和输入特征对预测结果的敏感性 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点和差异 对比中、美股市预测结果的异同 3. 影响因素分析 探讨美股市场特有的影响波动率的因素 七、中、美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中、美股市波动率的均值、方差、峰度等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 对比两国股市中影响波动率的宏观经济因素、政策因素等 讨论投资者行为对波动率的影响差异 3. 风险评估与管理对比 评估中、美股市的风险水平 对比风险管理制度和策略 八、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中、美股市波动率预测的主要成果 总结对比分析的关键发现 2. 研究的局限性 指出研究过程中存在的不足之处 3. 未来研究方向 提出进一步改进模型和拓展研究的方向 对中、美股市波动率研究的展望 数据图表要求： 1. 中、美股市历史波动率的折线图 2. 不同机器学习模型预测效果的对比柱状图 3. 中、美股市波动率特征的统计表格 4. 影响中、美股市波动率的因素的相关性矩阵图 5. 中、美股市风险评估的雷达图
2025-03-11
1.根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉，暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求：绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求：绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考，您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
根据论文题目："基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析"，列出详细框架列出框架，每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求
以下是为您提供的关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”的论文框架： 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述机器学习在金融领域的应用现状 强调股市波动率预测的重要性 说明中美股市对比的价值 2. 研究目的和问题 明确预测中国股市波动率的目标 提出与美股市场对比的关键问题 3. 研究方法和数据来源 介绍所采用的机器学习算法 说明中国股市和美股市场的数据获取途径 二、相关理论与文献综述 1. 机器学习在股市预测中的应用 列举常见的机器学习模型 分析其在股市预测中的优缺点 2. 股市波动率的理论和测量方法 解释波动率的概念和计算方式 介绍常用的波动率测量指标 3. 中美股市的特点和差异 对比中美股市的交易制度、投资者结构等方面 总结前人关于中美股市对比的研究成果 三、数据预处理与特征工程 1. 数据收集与清洗 收集中国股市和美股市场的历史数据 处理缺失值、异常值等 2. 特征选择与构建 提取影响股市波动率的关键特征 构建新的特征变量 3. 数据标准化与归一化 对数据进行标准化处理，使其具有可比性 四、模型建立与训练 1. 选择合适的机器学习模型 比较不同模型的性能，如随机森林、支持向量机等 确定最终使用的模型 2. 模型训练与优化 使用训练数据进行模型训练 调整参数以提高模型性能 3. 模型评估指标 确定评估模型预测效果的指标，如均方误差、准确率等 五、中国股市波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现中国股市波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析预测结果的准确性和可靠性 探讨影响预测效果的因素 六、美股市场波动率预测结果与分析 1. 预测结果展示 以图表形式呈现美股市场波动率的预测值 与实际波动率进行对比 2. 结果分析与讨论 分析美股市场预测结果的特点 与中国股市预测结果进行对比 七、中美股市波动率对比分析 1. 波动率特征对比 比较中美股市波动率的均值、方差等统计特征 分析波动率的周期性和趋势性 2. 影响因素对比 探讨宏观经济因素、政策法规等对中美股市波动率的不同影响 分析投资者行为和市场结构的差异 3. 风险评估与投资策略 根据对比结果评估中美股市的风险水平 提出针对中美股市的投资策略建议 八、结论与展望 1. 研究总结 总结研究的主要成果和发现 2. 研究不足与展望 指出研究中存在的局限性 对未来研究方向提出展望 数据图表要求： 1. 展示中国股市和美股市场的历史波动率走势对比图。 2. 呈现不同机器学习模型在预测中国股市和美股市场波动率时的性能评估指标对比图。 3. 绘制中美股市波动率的统计特征（均值、方差等）对比柱状图。 4. 以图表形式展示影响中美股市波动率的关键因素的对比分析。
2025-03-07
修改以下内容，降低论文查重率：  首先需要高层管理者的重视和支持，为社交媒体营销提供必要的资源和政策支持。其次，要加强员工培训，提高全员的社交媒体素养和营销能力。再次，要建立完善的社交媒体管理制度，规范员工行为，防范潜在风险。最后，要注重技术创新，积极应用人工智能、大数据等新技术，提高社交媒体营销的智能化水平
以下是为您修改后的内容，以降低论文查重率： 首先，高层管理者的重视与支持不可或缺，应为社交媒体营销给予必需的资源及政策支撑。其次，强化员工培训工作，提升全体员工的社交媒体素养与营销能力。再次，构建完备的社交媒体管理体制，对员工行为加以规范，预防潜在风险。最后，注重技术的创新，积极运用人工智能、大数据等新型技术，增强社交媒体营销的智能化程度。
2025-03-07
基于SUMO的自动驾驶车队行为仿真平台开发
很抱歉，目前知识库中没有关于基于 SUMO 的自动驾驶车队行为仿真平台开发的相关内容。但一般来说，开发这样的平台需要以下几个关键步骤： 1. 深入了解 SUMO 软件及其相关功能和接口。 2. 明确自动驾驶车队行为的模型和算法，包括车辆之间的通信、协同控制等。 3. 设计合理的数据结构和算法，以高效处理仿真中的大量数据和计算。 4. 进行系统的架构设计，确保平台的可扩展性和稳定性。 5. 进行充分的测试和优化，以保证仿真结果的准确性和可靠性。 如果您能提供更详细的需求和问题，我将能为您提供更有针对性的帮助。
2025-03-04
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key：基础 URL：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作，请进行指导，通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下： 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥： 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点，点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”，点击“立即开通”，勾选全部模型和协议一路开通（免费）。 确认无误后，点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面，复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】，若没有则点击【创建 API key】，复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接，安装浏览器插件，添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面：点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件，点击打开。 配置 API key：基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ，填好之后，点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南： 首先到 deepseek 的官网（https://www.deepseek.com/），进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额，可选择充值，支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式，并创建一个 API key（注意及时保存，只会出现一次）。 以 cursor 作为代码编辑器为例，下载安装后，在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后，打开三角箭头，选中 RooCline 并点击齿轮，进入设置，依次设置： API Provider：选择 DeepSeek 。 API Key：填入已创建的 key 。 模型：选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开，最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求，输入需求后点击星星优化提示词，最终得到想要的结果。
2025-02-26
哪个智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好，提供个性化的产品推荐。
以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐： 1. 电子商务网站：通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据，使用机器学习和数据挖掘技术进行分析，从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手：可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录，为用户提供更个性化的商品推荐，提升购物体验。 3. 中小企业：利用 AI 分析客户行为数据，包括购买历史、浏览记录、反馈等，基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎：利用人工智能和机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，实时推荐最相关的产品或服务，以提升转化率。
2024-12-20
有什么模型是可以预测人的行为和发展的
以下是一些可以用于预测人的行为和发展的模型： 1. 思维模型： 战略与决策模型，如 SWOT 分析、MECE 原则等，专注于帮助个人或组织做出更好的决策和解决问题。 目标设定与执行的模型，如 SMART 原则、PDCA 循环等，提供了设置和实现目标的框架，确保行动的指向性和高效性。 系统思维模型，如反馈循环、杠杆点等，用于理解和处理复杂系统及其动态，促进整体观和互联性思考。 心理学模型，如认知偏误、习惯形成等，揭示人在认知和行为上的模式和偏差，帮助理解和预测人类行为。 学习与创新模型，如费曼学习法、思维导图等，旨在促进知识获取、深化理解和创造性思考。 2. Token 预测：看似简单的统计学技巧，其中蕴含巨大潜力。预测下一个语言符号（Token）的质量，反映了对语言背后隐藏的语义和知识的理解程度。一个足够强大的语言模型，可以模拟出超越现实的假想情况，通过人类数据进行推理和外推，从而有可能预测一个睿智、博学和能力非凡的人的行为举止。
2024-09-15
有什么AI 分析工具可以用来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。
以下是一些可用于研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息的 AI 分析工具： 1. 市场分析方面：有能够处理大量数据的工具，可帮助您快速了解市场动态，比如识别哪些产品受欢迎、价格区间以及销量等关键信息。 2. 关键词优化：部分 AI 工具可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，以优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：一些 AI 设计工具能根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具能够撰写有说服力的产品描述和营销文案，从而提高转化率。 5. 图像识别和优化：借助 AI 图像识别技术可以选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：某些 AI 工具可以分析不同价格点对销量的影响，协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：通过 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 可根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 此外，汽车公司也会使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。中小企业还能通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，形成数据驱动决策的闭环，不断优化业务。
2024-08-18