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可以找最新研究方向论文的智能体

回答

以下是关于具身智能的相关信息：

具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。

其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响其学习和发展。

具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力，执行能力是技术难点，涉及硬件设计，从执行角度来说，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。在移动方面，如二足机器人、四足机器狗、轮式机器人在各种地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。

相关研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法使智能体能够理解和解释视觉信息，进行有效空间导航和物体识别。

相关论文如《Catalyzing next-generation Artificial Intelligence through NeuroAI》，链接为：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37180-x 。

具身智能的测试如 Coffee test：一台机器需要进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡：找到咖啡机，找到咖啡，加水，找到一个杯子，然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址：https://analyticsindiamag.com/turing-test-is-unreliable-the-winograd-schema-is-obsolete-coffee-is-the-answer/ 。

此外，DeepMind 开发出可以向人类学习的人工智能，Nature 发表了相关研究成果，研究人员在 3D 模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了 AI 智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类的行为，被视为向人工通用智能（AGI）迈进的一大步。

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参考资料

具身智能赛道爆发的前夕，我们应该了解些什么？（上）｜Z研究第 5 期

对不同环境的适应性（多任务、多环境泛化）动物行为的灵活性从稀疏观察中做出一般推断的能力论文标题：《Catalyzing next-generation Artificial Intelligence through NeuroAI》论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-37180-x其他具身智能测试：Coffee test：一台机器需要进入一个普通的美国家庭，并弄清楚如何煮咖啡：找到咖啡机，找到咖啡，加水，找到一个杯子，然后通过按下适当的按钮来煮咖啡。网址：https://analyticsindiamag.com/turing-test-is-unreliable-the-winograd-schema-is-obsolete-coffee-is-the-answer/具身智能需要具备哪些基础能力?具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点。一方面，它不像前两者有着海量的互联网数据支持；另一方面，它不仅是一个软件算法问题，还涉及到硬件设计。从执行的角度来说，具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面，无论是最近爆火的二足机器人、已经取得极大突破的四足机器狗，还是已经商业落地的轮式机器人，它们能否在各种地形下实现鲁棒的移动，依旧是前沿的学术问题。

问：具身智能是什么？

具身智能（Embodied Intelligence）是人工智能领域的一个子领域，它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）需要通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。这一概念认为，智能不仅仅是处理信息的能力，还包括能够感知环境、进行自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态，如在模拟环境中的虚拟角色。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段，也影响了智能体的学习和发展。例如，一个机器人通过其机械臂与物体的互动，学习抓取和操纵技能；一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索，学习解决问题的策略。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息，以及这些机制如何应用于人造智能系统；在计算机视觉中，研究者致力于开发算法，使智能体能够理解和解释视觉信息，从而进行有效的空间导航和物体识别。

Han：基于现有能力项目应用的思考

|技术名称|应用场景|技术类型|简介|主要特点|工作原理|其他|官方网站|项目及演示|论文|Github|在线体验|附件|最后更新时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|-|<br>|DeepMind：开发出可以向人类学习的人工智能|这项技术的完善和应用被不同目的的人类使用也许会产生不同的结果。<br>1、善意的：学习了解进而帮助人类完成一些风险大的工作和陪伴。<br>2、恶意的：了解人类过往历史发生的战争，和人类之间的勾心斗角，形成一种对人类恶意的铺垫。|AI学习模型|Nature发表了一篇Google DeepMind的研究成果：研究人员在3D模拟环境中使用神经网络和强化学习，展示了AI智能体如何在没有直接从人类那里获取数据的情况下，通过观察来学习和模仿人类的行为。<br><br>这项研究被视为向人工通用智能（AGI）迈进的一大步。|研究背景：<br>智力包括有效的知识获取，通常依赖于文化传播——个体之间的知识转移。<br>人类智力在很大程度上依赖于这一过程，从而能够通过社会学习吸收文化知识。这种知识被称为文化，而从一个个体向另一个个体的知识传递被称为文化传播。

其他人在问
能将论文形成总结的AI
在论文写作领域，AI 技术提供了多方面的辅助，以下是一些相关的工具和方法： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见，您可以考虑使用以下工具： Scite.ai：是一个创新平台，提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具，增强对科学文献的洞察。 Scholarcy：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。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 关于总结长文档，由于 GPT 具有固定的上下文长度，不能在单个查询中总结太长的文本。要总结长文档，如一本书，可以使用一系列查询来总结文档的每一部分，部分总结连接并再次总结，递归进行直至完成。若需使用早期章节信息理解后期章节，在总结某一点内容时，可包括前文的运行总结。OpenAI 在使用 GPT3 的变体进行的之前的研究中，已研究过此程序对总结书籍的有效性。
2024-09-17
可以找最新研究论文的平台工具
以下为您推荐一个可以查找最新研究论文的平台工具：Cambrian：AI 研究的副驾驶（https://www.cambrianml.org/）。该平台能够搜索超过 24 万篇机器学习论文，获取当天的论文，生成研究见解，并自动化文献综述。用户还可以在该平台与网络中的人分享论文、书签和文件夹，或者公开个人资料展示自己的想法。
2024-09-16
如何用AI写论文综述
利用 AI 写论文综述可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文综述的主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：通过 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：利用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：使用 AI 审阅工具检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，用 AI 抄袭检测工具确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，使用 AI 写东西时，可以让它草拟初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。还可以将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的更好建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子等。也可以像使用实习生一样，让 AI 帮忙写邮件、创建销售模板、给出商业计划的下一步等。
2024-09-15
如何利用ChatGPT写优质论文
以下是利用 ChatGPT 写优质论文的一些方法： 1. 精简和重塑段落：可以利用 ChatGPT 来半自动化地缩短学术论文摘要，辅助自动笔记记录。 2. 清晰表达观点：在撰写学术论文（比如摘要和提案）及其他类似文档时，ChatGPT 能帮助清晰、简洁地表达观点。 3. 英语语法纠错：对于非英语母语者，ChatGPT 在这方面表现出色。可以请它不仅重写，还突出并解释错误，以改进写作并在学习中提高。 此外，ChatGPT 是以“词”为单位进行文本生成的。每一步都会生成一个带有概率的单词列表，但如果总是选择概率最高的单词，通常会得到平淡的文章，有时随机选择排名较低的单词，能得到更有趣的文章。
2024-09-12
用哪个AI工具可以写论文的调研报告
以下是一些可以用于写论文调研报告的 AI 工具： 1. Kimi：https://kimi.moonshot.cn/ 2. 其他任何 AI 工具也可以，越智能的大模型，输出质量会更好，有条件的推荐使用 ChatGPT4o。 写调研报告的实现思路如下： 1. 先确定整个调研报告的大纲目录。可以参考老师发的示例报告，用手机识别目录截图。 2. 确定整体的语言风格和特色。例如，调研报告一般和论文差不多，语言风格通常是“逻辑清晰，层层递进，条理分明”。可以把范文丢给 Claude 2 让其总结语言风格，但不要过于限制 GPT4，否则可能影响输出效果。 3. 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。可以在 workflow 当中设置一个循环结构，在其生成一段章节内容后，您同意后再进行下一章节的内容，否则重新生成。 4. 在生成内容之前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件，查询相关信息后，再来撰写报告章节部分。
2024-09-09
帮读古文字学论文的ai平台
以下是一些在论文写作中常用的 AI 工具和平台，可能对您读古文字学论文有所帮助： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。
2024-09-07
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能会具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）等 4 个部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面实现快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，亟需完善人工智能产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，如交通、天气预测和电视节目推荐等方面，它正以惊人速度发展，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会出现超级智能，机器可能会具有自我意识，成为真正的数字生命形式。这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国有重要支撑作用。其产业链包括基础层、框架层、模型层和应用层，近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列有趣的问题，如 DILIs 和人类之间合作与竞争的基础，以及对具有自我意识的 DILIs 模拟疼痛是否构成折磨等。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国意义重大。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
人工智能发展前景
人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来一系列关于意识、合作与竞争等方面的重大转变和问题。 在产业发展方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对建设制造强国、网络强国和数字中国发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。
2024-09-18
国内哪家智能驾驶做的最好
目前国内有多家企业在智能驾驶领域表现出色，但很难确切地说哪家是最好的。一些在智能驾驶方面具有较强实力和影响力的企业包括百度、华为、小鹏汽车、蔚来汽车等。这些企业在技术研发、实际应用和市场表现等方面都各有优势和特点。百度在自动驾驶技术的研发和测试方面投入较大，并取得了一定的成果；华为凭借其在通信和技术领域的积累，为智能驾驶提供了相关的解决方案；小鹏汽车和蔚来汽车等新兴造车势力也在智能驾驶的功能和体验上不断创新和优化。然而，智能驾驶技术仍在不断发展和演进，各企业的表现也会随着时间和市场的变化而有所不同。
2024-09-18
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用： 1. 专利审查方面：AI 技术通过自动化和智能化手段，帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书：这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用，其格式固定，核心技术是法条/判例的引用，是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小，未达到大量取代人工的预期，但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域，为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
24小时内中国AI医美最新消息
以下是为您找到的关于中国 AI 医美的相关消息： 有一个将 AI 和中医结合的项目，其先是用摄像头观察患者的口腔和舌苔，再用指尖传感器号脉，然后根据观测的数据生成选择题让患者作答，最后 AI 会生成药方。该项目目前应用在辅助看诊，能够提高诊疗效率，创始人的愿景是在未来实现 24 小时独立问诊开药。 但目前没有关于 24 小时内中国 AI 医美最新消息的准确和详尽内容。要获取最新的信息，您可以查阅相关的科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台。
2024-09-17
24小时内中国AI前沿科技最新消息
以下是 24 小时内中国 AI 前沿科技的最新消息： 阿里 CEO 吴泳铭表示将开源国内最大 720 亿参数模型。 京东 CEO 称正在测试 AI 自动生成营销内容。 此外，还有一些国际上的 AI 相关消息： 苹果新专利：CGR 技术生成虚拟形象，展示穿戴效果。 微软 AI 专利：充当治疗师，疏导心理问题。 苹果改造 Siri：明年或用大语言模型。 谷歌 Open Se Cura：为 Pixel 带来低功耗 AI。 微软计划：AI 助手 Copilot 将进入 Windows 10。 亚马逊成立 AI 训练团队，投资数百万美金。 ChatGPT 持续宕机，CEO 道歉。 GitHub Universe 2023 新功能：新的 Copilot 聊天功能，Copilot 支持手机应用，GitHub Copilot Workspace，产问题查询 GitHub Copilot 企业版：每月 39 美元的高级服务。GitHub Copilot 合作伙伴计划，GitHub 高级安全功能。
2024-09-17
AI 数字人最新消息
以下是关于 AI 数字人的最新消息： 目前业界对于数字人的定义尚未统一，一般可根据技术栈分为真人驱动和算法驱动两类。算法驱动数字人的相关开源代码有很多，如 ASR 语音识别方面的 openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition，这是一个语音识别的接口集合，包含不同实现的语音识别接口）。AI Agent 大模型部分包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块进行自定义（https://www.langchain.com/）。TTS 方面，有微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts，只能使用里面预设的人物声音，目前接口免费）、VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）以及专注于唱歌的 sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc，前段时间很火的 AI 孙燕姿就与其相关）。 4 月 25 日的消息： Synthesia 推出新型虚拟数字人 Expressive1，能通过脚本预测表情，数字人可自动解析和理解文本情绪，实现表情和声音同步。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1783505405488054433 360 AI 浏览器新版增加了视频总结、提问、转录和翻译功能，支持本地和网络视频的内容分析，但无法提取无对白视频摘要。链接：http://browser.360.cn/ai https://x.com/imxiaohu/status/1783495437422649719 全球最大 AI 知识库“通往 AGI 之路”网站访问量突破 1000 万，网站内容丰富，旨在推动 AI 知识的普及。链接：http://WaytoAGI.com https://x.com/imxiaohu/status/1783475002815471669 日本横须贺市使用 AI 技术克隆市长，用于发布英语信息，技术应用广泛，包括灾难信息传播和旅游信息发布。
2024-09-12
AI数字人的最新消息
以下是关于 AI 数字人的最新消息： 4 月 25 日，Synthesia 推出新型虚拟数字人 Expressive1，能通过脚本预测表情，可自动解析和理解文本情绪，实现表情和声音同步。链接：https://x.com/imxiaohu/status/1783505405488054433 11 月 7 日，百度虚拟数字人“度晓晓”携文心一言入驻淘宝。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1721876724798136544?s=20
2024-09-12
有代码基础和数学基础，帮我制定一份AI的学习计划，主要方向是数据分析、计算机视觉和AIGC
以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于： AI（人工智能）：了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习：理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库，如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用，如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理，如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目，如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。 3. 实践 AIGC 相关的项目，如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。 3. 开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源： ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，内容硬核，值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。 请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！
2024-09-18
主要AI工具的应用方向及优缺点
以下是一些主要 AI 工具的应用方向及优缺点： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦： 优点：能通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，具有自动化功能，可让销售团队专注于关键方面。 缺点：暂未提及。 Clari： 优点：专门从事智能收入运营，能创建高度准确的收入预测，统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 缺点：暂未提及。 Hightime： 优点：作为销售团队的 AI 助手，能处理重复性任务和耗时研究。 缺点：暂未提及。 适合软件项目经理的 AI 工具： 项目管理和任务跟踪工具：如 Jira、Trello 等，集成 AI 功能可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 优点：提高管理效率。 缺点：暂未提及。 文档和协作工具：如微软 Copilot 集成到 Office 套件，云存储服务如 Google Drive 提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 优点：为文档撰写、编辑等提供辅助，优化协作。 缺点：暂未提及。 风险管理和决策支持工具：可帮助识别和分析项目风险，并提供决策建议。 优点：提升决策科学性。 缺点：暂未提及。 沟通和协作工具：AI 助手辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 优点：优化沟通与协作。 缺点：暂未提及。 创意生成工具：如文心一格、Vega AI 等，帮助快速生成创意图像素材。 优点：提供创意支持。 缺点：暂未提及。 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践中的工具： 主要工具为 Midjourney 和 Stable Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。但未提及具体的优缺点。
2024-09-03
AI未来职业方向
以下是关于 AI 未来职业方向的相关内容： 在 AI 时代，技术专业人士需要发展 AI 难以替代的技能，比如团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。因为 AI 虽能输出代码，但无法建立团队、跨越文化界限交流或激发团队创造力，所以技术就业市场会为能融合技术智慧和人际交往能力的人提供机会。 对于从事可能被 AI 取代风险工作的技术工作者，需重新思考职业生涯规划，可能要学习新技能或转向更需要人类特质的工作领域。 关于评估语言模型，由于其能完成广泛任务、生成长补全内容且人类阅读耗时，没有明确完美实现效果的定义，评价指标是研究人员要优化的目标函数，深入了解模型行为和局限性可引导研究人员做正确的事。 未来重要的方向包括更事实性且不会产生幻觉的语言模型、可使用工具与世界交互的多模态模型以及更安全的模型。 总的来说，生成式人工智能正在重塑技术就业市场的未来，既带来挑战也提供新机遇。关键在于理解适应变化，发展 AI 无法替代的技能，在新的技术生态中找到位置。随着 AI 技术发展，将进入更智能化高效的未来，同时要更注重人类的创造力和创新能力。
2024-08-30
帮我梳理目前AI方向产品 的竞品
以下是目前一些 AI 方向的产品竞品： 健身领域： 1. Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。网址：https://keep.com/ 2. Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址：https://www.fiture.com/ 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。网址：https://www.fitnessai.com/ 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址：https://planfit.ai/ 国内总榜 Top80 中的 AI 产品： 1. Kimi 智能助手：AI ChatBots，4 月访问量 1957 万 Visit，相对 3 月变化 0.607。 2. 百度文心一言：AI ChatBots，4 月访问量 1683 万 Visit，相对 3 月变化 0.138。 3. 360AI 搜索（接 GA）：搜索，4 月访问量 1134 万 Visit，相对 3 月变化 13。 4. 秘塔 Metaso：搜索，4 月访问量 1009 万 Visit，相对 3 月变化 0.508。 5. 阿里通义千问：AI ChatBots，4 月访问量 677 万 Visit，相对 3 月变化 0.327。 6. 昆仑万维天工 AI 搜索：搜索，4 月访问量 400 万 Visit，相对 3 月变化 1.22。 7. 抖音豆包 AI：AI ChatBots，4 月访问量 343 万 Visit，相对 3 月变化 0.266。 8. 火山方舟：AI 训练模型，4 月访问量 335 万 Visit，相对 3 月变化 0.037。 9. ChatGLM 智谱清言：AI ChatBots，4 月访问量 284 万 Visit，相对 3 月变化 0.044。 10. 讯飞星火：AI ChatBots，4 月访问量 269 万 Visit，相对 3 月变化 0.049。 11. 稿定设计：设计工具，4 月访问量 264 万 Visit，相对 3 月变化 0.078。 12. processon：思维导图，4 月访问量 220 万 Visit，相对 3 月变化 0.048。 12. bigjpgAI 图片无损放大：图片增强，4 月访问量 203 万 Visit，相对 3 月变化 0.06。 此外，360AI 浏览器也是一款强大的产品，官网：ai.se.360.cn。它不仅在搜索方面表现出色，还被认为是对标 Arc 的 AI 原生浏览器，具有安全高效、好看好用等特点。其功能拆解可通过 360AI 搜索总结得出，还包含追问、相关内容、延伸阅读、参考资料等部分，右侧还有相关图片和视频资料。
2024-08-28
1. 国内各个大模型有什么区别，请基于数据库/擅长方向分析 2. 推荐好用的搜索ai工具，需要查询权威资料，要求信息源可靠
以下是关于您提出的问题的回答： 国内各个大模型的区别： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 在聊天状态下能生成 Markdown 格式的有智谱清言、商量 Sensechat；目前不能进行自然语言交流的有昇思（可以对文本进行是否由 AI 生成的检测，类似论文查重，准确度不错）；受限制使用的有 MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值）。特色功能方面，昇思可以生图，MiniMax 可以语音合成。 关于好用的搜索 AI 工具：目前没有明确的权威资料推荐特定的搜索 AI 工具。但需要指出的是，中国大模型在数据方面存在一些问题。在人工智能领域，数据质量至关重要。虽然 OpenAI 训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台，但他们在数据处理上更加精细，类似于将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。而在中国，高质量的数据处理服务相对稀缺，国内大模型主要以中文数据为基础，但中文互联网数据的质量普遍被认为相对较低。这导致在 IT 从业者搜索专业信息时，往往会首选 Google、arXiv 或 Bing 等国际平台，而不是国内的搜索引擎。
2024-08-26
有什么链接收集了常用、效果好的各个方向或者是领域的具体提示词吗
以下是一些收集了常用、效果好的各个方向或者领域的具体提示词的链接： 另外，按照对话次数统计的 TOP100 榜单对应的链接已发布在 BeBeGPTs 上，可通过原文链接访问，网址为：glbai.com。在法律领域，也有一些常用的 Prompt 场景，例如案例检索，最好使用法律行业垂类的 AI 产品。以下是一些案例检索的 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。
2024-08-24