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当前已经发布的使用GPT技术的游戏有哪些

回答

以下是一些已发布的使用 GPT 技术的游戏:

  1. 《逆水寒》手游:其中的智能 NPC 系统利用网易伏羲 AI 技术,实装了国内首个游戏 GPT。这是一种基于深度学习的自然语言生成模型,NPC 能与玩家自由对话,并基于对话内容给出有逻辑的行为反馈。
  2. GPT 文字 RPG 游戏 V2.5 中文提示词版:创作者为 rsaga_com,大家可以基于这版提示词修改自己希望的游戏玩法,对 GPT3.5 进行了兼容,且不再需要 GPT 联网模式,GPT4.0 与 GPT3.5 能带来不同的游戏体验。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

质朴发言:大模型未来发展:RAG vs 长文本,谁更胜一筹?|Z 沙龙第 8 期

《逆水寒》手游中的智能NPC系统,是利用网易伏羲AI技术,实装了国内首个游戏GPT。这是一种基于深度学习的自然语言生成模型,可以根据上下文和输入,生成合理的文本输出。在游戏中,这意味着NPC不再是固定的对话框和任务分配者,而是可以与玩家自由对话,并且基于对话内容,自主给出有逻辑的行为反馈。MiniMax限制返回格式(glyph):该功能可以帮助用户强制要求模型按照配置的固定格式返回内容。逆水寒AI NPC

Rsaga:一个提示词文字游戏

提示词可以直接玩游戏,试试下面这段吧GPT文字RPG游戏V2.5中文提示词版发布,大家可以基于这版提示词,修改自己希望的游戏玩法对GPT3.5进行了兼容(把提示词精简了,不再需要GPT联网模式)GPT4.0与GPT3.5可以体验到不同的游戏体验创作者:rsaga_com

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

2015年年中,Altman给Sutskever发了一封冷冰冰的邮件,邀请他与Musk、Brockman等人在帕洛阿尔托沙山路的豪华Rosewood酒店共进晚餐。直到后来,Sutskever才知道自己是晚宴的贵宾。他说:“这是一次关于未来AI和AGI的对话。更具体地说,他们讨论了“谷歌和DeepMind是否已经遥遥领先,以至于不可能追上它们,或者是否还有可能像Musk所说的那样,创建一个实验室来制衡它们”。虽然晚宴上没有人明确试图招募Sutskever,但这次谈话吸引了他。不久,Sutskever给Altman写了一封邮件,表示他愿意领导这个项目,但这封邮件却卡在了他的草稿箱里。Altman回信后,经过几个月与谷歌的还价,Sutskever签下了合同。他很快就成为了公司的灵魂人物和研究的推动力。Sutskever与Altman和Musk一起为该项目招兵买马,最终在纳帕谷的一次务虚会上,几位未来的OpenAI研究人员互相鼓劲。当然,有些人会抵制诱惑。John Carmack是《毁灭战士》(Doom)、《雷神之锤》(Quake)等无数游戏的传奇编码员,他拒绝了Altman的邀请。

其他人在问
claude 跟chatgpt的区别在哪
Claude 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下几个方面: 1. 所属公司及理念:Claude 是 Anthropic 的产品,Anthropic 重视 AGI 的可解释和安全可靠性,其创始团队是 OpenAI 早期的核心人员,因理念不同自立门户。Anthropic 关注的是 HH(helpful and harmless)特性,即有用且无害,他们发现单纯使用 helpful 的数据训练存在易遭攻击的问题,需要两种数据混合训练。 2. 数据搜集:Anthropic 在亚马逊机器人平台上雇佣标注员扮演两种角色提问。模拟正常用户时,设置蓝队问积极正向的问题,允许多轮对话,选出更 helpful 的回答;模拟恶意用户时,设置红队问消极负面的挑衅问题,选出没那么 harmful 的回答,一般是单轮对话。标注员要求是美国硕士以上,通过筛选保证数据质量。 3. 标注和训练:作者未事先培训标注员什么是 helpfulness 和 harmfulness 以保证数据多样性。标注员筛选看写作水平、表达能力。同时在不同平台标注不同质量和数量的数据。在 RM 和 PPO 方面,Anthropic 称 RM 为 PM(Preference Model),发现 PM 模型越大、数据越多会涨点,这与 ChatGPT 中 RM 模型不能太大的结论不同。PPO 阶段的损失函数少了 InstructGPT 的第三项 SFT 项,因为作者发现 Policy 模型和 PM 模型足够大时,不加那一项效果也会持续提升。
2024-11-15
学生使用ChatGPT写作指南
以下是为学生提供的使用 ChatGPT 写作的指南: 数据科学博士研究生杰森·方(Jason Phang)将其用作双向交流途径,有时用中文写一段话请 ChatGPT 润色,有时观察其写出的内容学习短语或句子结构。 企业家罗纳尔多·马那克(Ronald Mannak)在想不起特定单词时,简单描述,ChatGPT 能帮忙找出,即使描述糟糕,也能明白需求。 作家和喜剧演员贝萨妮·格瑞斯·浩薇(Bethany Grace Howe)在需要灵感时让 ChatGPT 处理头韵、韵脚等以便创作笑话,对奇怪的首字母缩写也有帮助。 要具备一定洞察能力,在生活中发现需求。例如,重复在群里发同样的自我介绍,可写自动优化排版的 Prompt;每次让 AI 阅读文档时,为让答案更靠谱可写相应 Prompt。 在需要依赖模板的情况下,如处理美国移民事务中的签证或入学推荐信,可先列出要点,让 ChatGPT 写出信件,再稍作编辑。
2024-11-15
能向我解释ChatGPT的基本原理吗
ChatGPT 的基本原理如下: 1. 数据获取:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本。 2. 训练神经网络:通过训练神经网络生成“类似”的文本。神经网络由简单元素组成,操作基本是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 3. 生成文本:能够从“提示”开始,然后继续生成“类似于训练内容”的文本。具体方式是把自己生成的下一个词,和之前的上文组合成新的上文,再生成下一个词,不断重复以生成任意长的下文,此过程称为自回归生成。 4. 训练目的:训练的主要目的不是记忆,而是学习以单字接龙的方式来训练模型,学习提问和回答的通用规律,以便在遇到没记忆过的提问时,能利用所学规律生成用户想要的回答,这种能力也叫做泛化。 5. 模型特点:ChatGPT 被称为生成模型,与搜索引擎不同,它可以创造不存在的文本。但它也存在缺点,可能混淆记忆,无法直接查看和更新所学,且高度依赖学习材料,导致缺乏及时性和准确性。 ChatGPT 中的 GPT 是 Generative PreTraining Transformer,即生成式预训练转换器。其本质功能是“单字接龙”,长文由单字接龙的回归所生成。 ChatGPT 的成功表明人类语言(以及背后的思维模式)的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。但它并不总是说出“全局意义上的话”或对应于正确的计算,只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。 当我们人类生成语言时,许多方面的工作与 ChatGPT 似乎相当相似。但 ChatGPT 最终(至少在它可以使用外部工具之前),仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。
2024-11-14
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
在中国怎么使用 chatgpt
在中国使用 ChatGPT 的方法(针对苹果系统): 1. 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常无法下载,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜索并下载安装,注意别下错。 2. 支付宝购买苹果礼品卡并充值、订阅付费 App: 打开支付宝,将地区切换到美区任意区,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store & iTunes US】礼品卡,按需求金额购买,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,若中途不想继续订阅,可到订阅列表中取消订阅。 使用 ChatGPT 4o: 1. 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员在苹果或安卓手机上购买,电脑上也能登录。 2. 体验最新语音对话功能:将版本切换到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,即可体验流畅的语音对话。 此外,还有关于利用 ChatGPT 学习英文的方法:推特博主的英语老师制作了一个 GPT 工作流,基于个人日常需求生成定制素材。具体使用方法为:先把特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文),然后输入英文和中文表达,ChatGPT 会返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会结合欧美流行内容举一反三给出更多例子。输入特定语句,ChatGPT 会输出对话回顾并建议 3 个推荐任务以强化记忆。建议使用方式包括开窗口复制 prompt、手机端打开历史记录、点右上角耳机图标打电话(可练口语和听力)、结束后看回顾帮助阅读。群友也写了类似版本在讯飞上尝试,效果不错。
2024-11-14
gpt4o视觉模型
GPT4o 是 OpenAI 推出的模型。开发人员现在可在 API 中将其作为文本和视觉模型进行访问。与 GPT4 Turbo 相比,具有速度快 2 倍、价格减半、速率限制高出 5 倍的优势。未来几周计划向 API 中的一小群受信任的合作伙伴推出对其新音频和视频功能的支持。 GPT4o(“o”代表“omni”)是迈向更自然人机交互的一步,能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入,并生成文本、音频和图像输出的任意组合。它在 232 毫秒内可响应音频输入,平均为 320 毫秒,与人类响应时间相似。在英语文本和代码上的 GPT4 Turbo 性能相匹配,在非英语语言的文本上有显著改进,在 API 中更快且便宜 50%,在视觉和音频理解方面表现出色。 在 GPT4o 之前,语音模式由三个独立模型组成的管道实现,存在信息丢失等问题。而 GPT4o 是在文本、视觉和音频上端到端训练的新模型,所有输入和输出都由同一个神经网络处理,但对其能做什么及局限性仍在探索。
2024-11-14
AI做小游戏工具
以下是关于利用 AI 做小游戏工具的相关内容: 游戏制作过程:通过向 AI 描述需求生成游戏代码,如赛车或平台跳跃类游戏,还可逐步添加功能和调整图像。 工具使用对比:cloud 3.5 比 GPT 在制作小游戏时更方便,GPT 有时会改坏游戏。 图像托管网站:介绍了无需登录、兼容性强的图片托管网站用于上传游戏中的图片。 开发游戏及发布到 GitHub 的经验分享:国内网站托管游戏连接可能更稳定,国外托管图片可能存在显示问题。AI 处理图片与代码时,让 AI 替换图片,若代码出错可让其重新编写,但可能反复出 bug。角色形象可让 AI 直接绘制,更稳定且不存在外部链接问题。游戏文件为 H7ML 格式,托管到 GitHub 要改文件名,后缀为 html 且名为 index。注册 GitHub 账号,设置游戏名,选择公共或锁定,上传文件,可迭代版本并有记录。可让 AI 将整合的 html 文件拆分成固定格式的三个文件。 游戏类型与优化:AI 可编写基础小游戏,如弹珠打砖块,还能尝试多种创意游戏,如 horror game 等。对生成的游戏觉得难玩可让 AI 调整,如控制重力、管道间隙和移动速度等。制作增量游戏,包含升级选项和涅槃系统等机制。介绍肉鸽游戏模式,具有随机性和永久死亡特点。 游戏设定与调整:开发一款被包围主题的游戏,具有永久死亡机制,玩家操纵角色,敌人从四面八方涌来,被敌人碰到即失败。可对玩法进行调整,如子弹发射方式、敌人速度、增加功能等,设定道具掉落概率,变更游戏主题和头像,修改游戏中图案。
2024-11-05
如何借鉴“决战拜年之巅”:这是一款基于 GLM 大模型开发的微信小程序游戏,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问,自由对话打出属于自己的结局。实现一个工作场合的游戏
以下是借鉴“决战拜年之巅”实现一个工作场合游戏的相关要点: 1. 开发背景:“决战拜年之巅”是参加 Globalgamejam 游戏比赛时,在 48 小时内开发的,主题源于“make me laugh”,产品负责人谐音想到江浙沪孝子排行榜的“孝”,结合春节想到做类似拜年的东西。 2. 火爆情况:在参赛群发布半成品后,在 QQ、微信迅速火爆,两天内有 200 万用户,最高峰同时在线 6 万人,服务器一度支持不了,凌晨才做好调整,后续有厂商赞助服务器,上线约一周。 3. 游戏特点:基于 GLM 大模型开发,又称过年模拟器,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问自由对话打出结局。 4. 借鉴要点: 明确创新主题和玩法,结合特定场景和需求。 注重用户体验,及时应对服务器等技术支持问题。 利用 AI 技术实现角色互动和自由对话。 需要注意的是,“决战拜年之巅”被认为可能是一个 chatbot 而非严格意义上的游戏。在设计工作场合的游戏时,要明确以下三个点:(具体要点未在提供的内容中明确)
2024-11-02
如何设计一个工作场合中有趣的过年游戏呢,结合ai
以下是为您提供的在工作场合中结合 AI 设计有趣过年游戏的一些建议: 1. 借鉴“决战拜年之巅”:这是一款基于 GLM 大模型开发的微信小程序游戏,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问,自由对话打出属于自己的结局。 2. 参考“新启元 2077”:将公司团建游戏中的亮点进行改编,定制赛博朋克风格的游戏,让参与者体验科技魅力。 3. 学习 1001 nights 游戏:玩家扮演特定角色,通过与国王对话获取武器名称,抽到由 AI 生成在故事语义情境图片的卡牌,攒够 4 张就能达成目标。此游戏做到了用文字 AI 推动情节,有一定自由度和创意。 在设计游戏时,要明确以下三个点: 1. 明确游戏的目标和主题,例如以拜年、团聚等为主题。 2. 考虑玩家的参与度和积极性,保证有任务穿插的剧情主线引导,同时给予一定的自由开放度让玩家自由发挥。 3. 注重游戏的趣味性和创新性,结合 AI 技术创造独特的游戏体验。
2024-11-02
如何设计一个有趣的过年游戏呢,结合ai
以下是为您提供的结合 AI 设计有趣过年游戏的相关建议: 1. 参考“决战拜年之巅”的成功经验:这是基于 GLM 大模型开发的游戏,玩家在 10 个 AI 角色组成的家人群里,面对“七大姑八大姨”的连环拷问,自由对话打出属于自己的结局。您可以通过微信小程序搜索“决战拜年之巅”获取更多参考。 2. 降低玩家创作门槛:选择现实的题材,具有天然多样性,让 AI 能够扩写片段文本形成有趣故事,并转化为社交货币传播。例如像“中国式家长”,通过题材设定引导玩家逐渐熟悉并自由创作,以问答和图文生成多模态形式帮助玩家写出故事。 3. 考虑社交传播:让玩家的创作内容能够被分发和传播,形成社区文化,增加游戏的趣味性和吸引力。 4. 借鉴哄哄模拟器:预设特定场景,如情侣矛盾时需要“哄哄”的场景,以大模型作为底层技术开发简易对话版小游戏。
2024-11-02
如何生成游戏技能特效
以下是关于生成游戏技能特效的一些信息: 音频方面:声音和音乐是游戏体验的重要部分。音效是 AI 的一个有吸引力的开放领域,已有学术论文探讨在电影中生成“现场效果音”的想法,在游戏中的商业产品尚少。例如为玩家角色生成脚步声音,传统方法存在问题,更好的方式是使用实时的生成性 AI 模型制作现场效果音,能根据游戏参数响应。 视觉效果方面:生成性 AI 可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型,并协助关卡设计。在营销中也有应用,在网页设计、室内设计和景观设计中也已开始使用。全面的创意努力,包括视觉、文字和音乐等,都可能被 AI 影响。例如,AI 模型可能有助于产生具有吸引力和真实感的电影海报、广告和插图。
2024-10-31
总结一下AI在游戏领域的应用
AI 在游戏领域的应用主要包括以下方面: 1. 虚拟对手:早期游戏中的计算机对手是基于脚本程序,能力取决于编写的工程师且不能学习和迭代。而如今,借助更快的微处理器和云技术,能构建大型神经网络,识别复杂领域的模式和表征,使虚拟对手具备学习能力。 2. 生成新内容:生成式 AI 可根据用户提示生成原始的新内容,如文本、图像,甚至创造具有完整性格的虚拟角色。 3. 声音效果:包括生成静态和实时互动的声音效果,如游戏中的脚步声、激光枪音效等,通过游戏中的参数产生更合适且真实的音效。 4. 音乐配乐:自适应音乐可根据游戏场景和动作实时调整,避免重复和厌烦,但创作难度较大,应用尚不广泛。
2024-10-24
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
当前最好的开源目标检测
目前较好的开源目标检测算法包括: 基于深度学习的目标检测算法,如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等。 基于传统计算机视觉技术的目标检测算法,如 HOG、SIFT、SURF 等。 YOLOv8 是一款出色的目标检测跟踪模型,具有快速准确的多对象识别和定位能力,支持实例分割、人体姿态估计等,多平台兼容,是一站式视觉识别解决方案。其详细介绍可参考:https://docs.ultralytics.com/models/ ,GitHub 地址为:https://github.com/ultralytics/ultralytics
2024-11-04
GPT 当前AI 能力有哪些
GPT 作为一种基于生成式预训练变换器架构的人工智能模型,具有以下能力: 1. 自然语言处理能力:能够理解和生成接近人类水平的文本。 2. 复杂的数据处理、决策制定和问题解决能力。 3. 快速的语音交互反应,具有高度的交互性。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 为免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件。GPT4 若要使用更多功能,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,此外还有团队版和企业版,功能更多但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 对于如何评估大模型,对普通人来说,主要从三个方面判断其是否能真正帮助到自己,即基础能力、职场能力、探索对话。基础能力包括语言(文本)生成和语言理解,例如常识类问题和分词类问题的处理。目前常见的大模型如 GPT4、GPT3.5、讯飞星火、百度一言在基础能力方面表现都不错。
2024-10-28
我想通过AI帮我找工作,首先我想要了解当前存在哪些行业?这些行业下面的各自有哪5家头部企业?
目前存在众多行业,以下为您列举部分常见行业及其头部企业(排名不分先后): 1. 互联网行业:阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动、京东。 2. 金融行业:中国工商银行、中国建设银行、中国农业银行、中国银行、交通银行。 3. 制造业:华为、海尔、格力、美的、三一重工。 4. 医疗行业:恒瑞医药、迈瑞医疗、药明康德、复星医药、云南白药。 5. 能源行业:中国石油、中国石化、国家电网、中国海油、中国神华。 需要注意的是,行业的划分和头部企业的认定会随着市场变化而有所不同。您可以根据自身的专业和兴趣,进一步利用 AI 工具深入了解特定行业和企业的招聘信息。
2024-09-29
从AI当前的发展,以什么路径抵达AGI
当前从 AI 发展到 AGI 的路径主要包括以下方面: 1. 基于 Token 预测:OpenAI 首席科学家 Ilya 认为这种方法可能走得很远,甚至有可能一直突破到 AGI。尽管最终也许需要与其他想法结合,但为我们提供了一条可行的道路。从当前的语言模型到未来的 AGI,仍有一些问题有待解决,比如提高多步推理能力。 2. 融合 RL 与 LLM 思想:在某些领域的挑战突破上,其中的一条可行的路径也许是找到一个适合的模拟任务环境(这点非常重要,且需要有自反馈机制,如围棋)从白板状态开始训练、学习,而非借助人类专家先验,以达到人类或超过人类的状态。 3. 构建学习社区和开源的 AI 知识库:如“通往 AGI 之路「WaytoAGI」”,它是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。
2024-09-27
当前AIGC的使用率
目前关于 AIGC 的使用率情况如下: 自 2017 年以来,采用率增加了一倍多,尽管过去几年使用人工智能的组织比例在 50%至 60%之间趋于平稳。 主流 AI 平台占主导,ChatGPT 及其相关产品,包括 Bing AI、Bard、Claude 和 Microsoft Copilot,共占据了 66%的生成式 AI 使用量。 虽然大平台占据优势,但仍有 50 多个 AI 平台每月估计拥有超过 100 万用户,涵盖了建筑、语言学习、视频制作、社交等多个领域。 在特定领域,一些工具表现突出,如 Grammarly AI 在写作与编辑方面,Character.AI 在社交与角色扮演方面引领潮流。 在教育领域,像 Brainly 和 CourseHero 这样的教育 AI 工具表现出色,标志着向教育支持应用的转变。 在营销和编程领域,AI 的使用尤为普遍,像 Simplified AI、Copy.AI、Scalenut、Huggingface、Github Copilot 和 Replit 等工具广受欢迎。而人力资源和财务等行业的 AI 应用则相对较少。
2024-09-27
openai 官方发布 学生写作指南
以下是 OpenAI 官方发布的与学生写作相关的指南内容: 目录: 一、获得更好结果的六种策略 写清楚说明 GPT 模型无法读取您的心思,输出不符合期望时可提出具体要求,如简短回答、专家级别写作、指定格式等。越少让模型猜测您的需求,越可能获得满意结果。 策略包括在问题中包含细节、要求模型采用角色、使用分隔符区分输入部分、指定完成任务的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本 GPT 可能编造假答案,为其提供参考文本可减少这种情况,如指示模型使用参考文本回答、使用参考文本中的引用来回答。 六大策略助您获得更佳结果 撰写清晰的指令 模型无法读心,输出不理想时可调整要求,让模型无需猜测您的想法以获得期望结果。 技巧包括在查询中添加详细信息、请求模型扮演特定角色、使用分隔符区分输入部分、明确指出完成任务的步骤、提供实例、明确指定希望输出的长度。 相关原始链接:https://www.oneusefulthing.org/p/howtouseaitodostuffanopinionated 。
2024-11-15
我记得你有发布过google人工智能落地的案例
以下是为您整合的相关内容: Google 最近发布了 185 个全球企业生成式 AI 应用案例,涵盖客户服务、员工管理、代码开发、数据分析、安全管理和创意领域。案例展示了 AI 如何优化客户体验、提升员工效率、加速代码处理、改善数据分析、增强安全性及简化创意生产。详情可参考:《》 Coze 汽车售后服务知识库 Bot 旨在提升服务顾问和维修技师的专业水平和维修效率。该 Bot 通过提供标准化解决方案,辅助车辆故障分析和检查,弥补专业知识不足和技术支持文档标准化问题。主要目标是提升服务质量,减少对技师经验的依赖,为汽车售后服务提供智能化支持。详情可参考:《》
2024-11-06
OpenAI发布新交互界面Canvas
OpenAI 于 10 月 4 日发布了新交互界面 Canvas。该界面旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验,允许用户实时编辑和反馈,提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能,并且能根据任务复杂性自动启用,以提升交互质量与工作效率。 此外,OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资,估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展,服务超过 2.5 亿用户。近期,核心技术人员变动,研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业,Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面,OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者,是新的全模态模型。该模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似,能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自其内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,于 2023 年中启动,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2024-10-04
OpenAI发布新交互界面Canvas
OpenAI 于 10 月 4 日推出了新功能 Canvas,旨在提升用户在写作和编码方面的协作体验。该界面允许用户实时编辑和反馈,提供自动化建议、代码审查和错误修复等功能,能根据任务复杂性自动启用,提升交互质量与工作效率。 此外,OpenAI 于 10 月 2 日宣布完成 66 亿美元融资,估值达 1570 亿美元。此资金将加速其 AI 研究和计算能力的发展,服务超过 2.5 亿用户。近期,核心技术人员变动,研究副总裁 Barret Zoph 离职并计划创业,Mark Chen 接任首席研究官。 在技术方面,OpenAI 发布的 GPT4o 是之前所有技术的集大成者,是一种全模态模型(Omnimoda Model)。新模型通过端到端的神经网络,把视觉、语音和文本数据混合训练,而非常用的工程手段。其对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类对话的反应时间相似,能从数据中感悟到人类表达的情绪、语调、风格等,甚至能还原训练时的环境声音。但 OpenAI 并未公开 GPT4o 的任何技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,2023 年中启动,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2024-10-04
让人们自由发布agent的平台
以下是一些让人们自由发布 agent 的平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,可拓展 Bot 能力边界,允许自定义插件开发,有详细文档和开发者支持。 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平台,支持开发者打造产品能力。 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:依托钉钉强大场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 此外,扣子平台还有一些亮点: 插件丰富,不仅有官方插件,还有开发者自己开发的插件,可降低 Agent 开发难度,实现零代码开发。 可以公开自己的 Bot 配置,能看到别人开发的智能体的 prompt 信息,为学习智能体提供不错的方式。
2024-10-02
过去半年AI领域重大产品发布的总结
以下是过去半年 AI 领域重大产品发布的总结: Microsoft:在 Build 2023 发布了 50 多项与 AI 相关的新产品。 Google: 将图像生成功能整合进了商业营销工具与 Bard,并正式开始测试 AI 版搜索引擎。 发布新一代 LLM PaLM2,I/O 大会发布的大部分 AI 产品以此为基础模型。 正在研发多模态大模型 Gemini。 Bard 基于 PaLM2 运行,向所有用户全面放开,并将逐步增加适配语言,具备多种新功能。 Meta:开源了基于圣经训练的,可以识别超过 4,000 种口语,对 1,100 多种语言进行语音文字互换的 MMS 模型。 NVIDIA:突破万亿美元市值,其华人 CEO 黄仁勋在 COMPUTEX 大会上发布了一系列产品,包括搭载了 256 颗 GH200 Grace Hopper 超级芯片的新型 DGX GH200 超算。 此外,还有以下相关内容: 3 个新话题:媒体该如何更有价值地进行 AI 报道、不同国家在如何制定 AI 相关政策、关于 AI 安全有哪些重要的观点。 14 个新产品:包括 4 个有用的、3 个好玩的、5 个初创公司的新产品以及 2 家大公司的新动态。 10 篇新论文:提供了论文原文链接与最具代表性的 Twitter Thread。 在国内,过去几个月内的 AI 大模型大多处于发布会阶段,远未达到可商用化,而全球只有 OpenAI 能够达到通用 AI 的商业化,且拥有绝大部分用户的市场。截至今年 5 月 28 日,中国 10 亿参数规模以上的大模型已发布 79 个。美国、中国占全球已发布大模型总量的 80%以上。ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点,是 AI 领域科技创新和成果应用的一次重大突破。
2024-09-14