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GPT的学术功能

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以下是关于 GPT 学术功能的相关信息：

  • DoctorGPT：这是一个集成了医学专家知识的 AI 模型，能够准确回答各种医学问题。它顺利通过了美国医学执照考试，完全支持 iOS 和 Android，可在网页浏览器上使用，只有 3GB 且便携轻巧，无需互联网连接，完全离线使用，100%开源且无需支付费用。该模型是在 Meta 的 Llama2 基础上进行微调的，拥有高达 70 亿个参数，并经过专业医学对话的训练和优化。您可以立即访问GitHub 链接下载并体验。
  • GPT-4 官方技术报告：GPT-4 在学术和专业考试中表现出色，在大多数考试中的表现超过了 GPT-3.5，在大多数专业和学术考试中都表现出人类水平的表现。其在考试中的能力主要源于预训练过程，在选择题上，基础 GPT-4 模型和 RLHF 模型平均表现同样出色。GPT-4 的性能大大超过了现有的语言模型和以前最先进的系统。
  • GitHubDaily 开源项目列表：
    • ChatGPT 学术优化：中科院科研工作专用，特别优化了学术 Paper 润色体验，支持自定义快捷按钮，支持 markdown 表格显示，Tex 公式双显示，代码显示功能完善，新增本地 Python 工程剖析功能/自我剖析功能。
    • AICommand：将 ChatGPT 功能集成到 Unity 编辑器中，通过对话的方式，可视化动态调整与生成内容，提升游戏开发效率。
    • The-HustleGPT-Challenge：记录了一些可通过 GPT-4 实现的项目，其中有部分项目还实现盈利了。
    • ChatGPT Shortcut：整理并汇总了多种让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令，按照领域和功能分区，可对提示词（Prompt）进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。
    • 川虎 ChatGPT：一个开源的 ChatGPT Web UI 应用，为 ChatGPT API 提供了一个 Web 图形界面。
    • ChatGPT Demo：一个开源的 ChatGPT 演示网页，基于 Express 和 Vue3 搭建，开发者可以用其搭建一个类似 ChatGPT 的网站。
    • Edge GPT：微软 Bing Chat 的逆向工程 API，利用该接口，开发者可自行搭建 EdgeGPT 聊天机器人，自定义智能搜索功能。
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References

医学：DoctorGPT：您随时的私人医生！

[title]医学：DoctorGPT：您随时的私人医生！DoctorGPT：您随时的私人医生！DoctorGPT：不仅是一个AI模型，它集成了医学专家的知识，使其能够准确地回答各种医学问题。亮点特性：顺利通过了美国医学执照考试。完全支持iOS和Android，轻松适配。可在网页浏览器上使用，适应性强。只有3GB，便携轻巧，无论何时何地都能使用。无需互联网连接，完全离线使用。100%开源，无需支付任何费用。技术细节：该模型是在Meta的Llama2基础上进行微调的，拥有高达70亿个参数，并经过专业医学对话的训练和优化。开始使用：立即访问[GitHub链接](https://github.com/llSourcell/DoctorGPT)下载并体验！让DoctorGPT成为您的私人医生，随时随地为您提供医学咨询。

报告：GPT-4 官方技术报告

[title]报告：GPT-4官方技术报告[heading2]4能力图4.GPT在学术和专业考试中的表现。在每个案例中，我们都模拟了真实考试的条件和评分。考试是根据GPT-3.5的表现从低到高排序的。GPT-4在大多数考试中的表现都超过了GPT-3.5。为了保守起见，我们报告了百分位数范围的下限，但这在AP考试中产生了一些假象，因为AP考试的得分区间非常宽。例如，尽管GPT-4在AP生物学考试中获得了可能的最高分（5/5），但由于15%的应试者达到了这个分数，所以在图中只显示为第85百分位。GPT-4在大多数这些专业和学术考试中都表现出人类水平的表现。值得注意的是，它通过了统一律师考试的模拟版本，成绩在应试者中名列前茅（表1，图4）。该模型在考试中的能力似乎主要源于预训练过程，并没有受到RLHF的明显影响。在选择题上，基础GPT-4模型和RLHF模型在我们测试的考试中平均表现同样出色（见附录B）。我们还在为评估语言模型而设计的传统基准上评估了预训练的基础GPT-4模型。对于我们报告的每个基准，我们对训练集中出现的测试数据进行了污染检查（关于每个基准污染的全部细节，见附录D）。在评估GPT-4时，我们对所有基准都使用了小样本提示[1]。GPT-4的性能大大超过了现有的语言模型，以及以前最先进的（SOTA）系统，这些系统通常有针对基准的精心调整或额外的训练协议（表2）。在我们的污染检查中，我们发现BIG-bench[48]的部分内容无意中被混入了训练集，因此我们在报告的结果中排除了它。对于GSM-8K，我们在GPT-4的预训练混合中包括部分训练集（详见附录E）。我们在评估时使用了思维链提示法[11]。

GitHubDaily 开源项目列表

[title]GitHubDaily开源项目列表[heading2]2023年复盘[heading3]AIGC|名称|简述|<br>|-|-|<br>|[ChatGPT学术优化](https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic)|中科院科研工作专用，特别优化了学术Paper润色体验，支持自定义快捷按钮，支持markdown表格显示，Tex公式双显示，代码显示功能完善，新增本地Python工程剖析功能/自我剖析功能。|<br>|[AICommand](https://github.com/keijiro/AICommand)|将ChatGPT功能集成到Unity编辑器中。通过对话的方式，可视化动态调整与生成内容，提升游戏开发效率。|<br>|[The-HustleGPT-Challenge](https://github.com/jtmuller5/The-HustleGPT-Challenge)|记录了一些可通过GPT-4实现的项目，其中有部分项目还实现盈利了。|<br>|[ChatGPT Shortcut](https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut)|整理并汇总了多种让生产力加倍的ChatGPT快捷指令，按照领域和功能分区，可对提示词（Prompt）进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。|<br>|[川虎ChatGPT](https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT)|一个开源的ChatGPT Web UI应用，为ChatGPT API提供了一个Web图形界面。|<br>|[ChatGPT Demo](https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web)|一个开源的ChatGPT演示网页，基于Express和Vue3搭建，开发者可以用其搭建一个类似ChatGPT的网站。|<br>|[Edge GPT](https://github.com/acheong08/EdgeGPT)|微软Bing Chat的逆向工程API，利用该接口，开发者可自行搭建EdgeGPT聊天机器人，自定义智能搜索功能。|

Others are asking
如何高效使用chatgpt
以下是关于高效使用 ChatGPT 的一些方法和建议： 1. 对于产品经理： 步骤 1：进行原 SQL 输入，让 ChatGPT 对需求有初步理解。 步骤 2：将真实的业务需求场景及现存问题输入给 ChatGPT，通过多轮输入输出的讨论，强化其对真实需求的认知，以获取针对性的优化建议，并输出更符合需求的代码。 步骤 3：根据 ChatGPT 给出的结果不断调试和优化，直至生成满足需求的新代码。例如，按照原 SQL 思路更新数据时存在耗时长、资源浪费严重的问题，可参考 ChatGPT 提出的优化建议，如每次更新 1 天而非 30 天的数据、创建中间结果表存储非二次计算的数据等。 2. 对于开发人员： 痛点：在 IDE 和 ChatGPT 两个软件中不断切换、拷贝代码较为麻烦。 解决方案：将 ChatGPT 装进 WebStorm 中，通过右键选中代码，让 ChatGPT 进行优化、找 BUG 等操作，并可在窗口中随时提问。具体操作如下： 第一步：获取 API Keys，可参考文章 第二步：在 WebStorm 中下载 ChatGPT 插件，并将从 OpenAI 开发平台获取到的 API keys 设置进插件的配置中。安装后可实现选中代码找 bug、优化代码、自定义指令等功能，插件底部还有对话框可实时提问，让其解释、重新生成代码等。 此外，ChatGPT 的诞生经历了一系列的研究和改进。OpenAI 团队曾侧重浏览功能，但后来减少了这方面的侧重，将指令型数据和聊天数据混合，创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型。GPT4 完成训练后，特别强调指令遵循能力，但仍存在可靠性问题。指令型模型中的某些任务描述不够清晰，增加了模型执行和数据标注的难度，而 ChatGPT 这类聊天模型则更加直观，能更好地理解和处理潜在局限性，展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2025-02-14
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能： ChatGPT： 1. 内容生成：可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人：作为聊天机器人的后端，提供自然的对话体验。 3. 问答系统：为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要：生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译：在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结：能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成：生成代码片段，帮助开发者解决编程问题。 8. 教育：帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件：如 webpilot 。 10. PDF 对话：通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成：协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结：通过特定网站进行总结。 13. 播客总结：通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图：通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能，上述内容中未提及。
2025-02-13
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接： 1. 育儿相关项目：https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ，该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作，如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释：https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ，其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01：https://openai.com/blog/chatgpt/ ，介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
chatgpt5最新消息
以下是关于 ChatGPT 的最新消息： 有一位狂热的书友在 Reddit 的 ChatGPT 子区分享了借助 ChatGPT 在 5 分钟内阅读并理解任何书籍的方法，并给出了详细的 Prompt，包括“Please summarize ”。评论区的几百条回帖也是干货满满，书友们积极留言分享尝试用 ChatGPT 辅助阅读的经验。 评论区有人指出这种方式可能因 ChatGPT 的“幻觉”而得到错误信息，对于“幻觉”有处理经验的人提出在提问时注意三点：明确告诉它想要准确答案且无幻觉；改变 temperature 参数（如改到 0）或控制创造力水平；得到答案后，要求它为每个引用产生精确的引用和页面以便交叉检查。
2025-02-13
对DeepSeek-R1、GPT-4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析
以下是对 DeepSeekR1、GPT4o、文心一言、通义千文、豆包、海信星海和混元模型的性能对比分析： 通义千问： 通义团队将 Qwen2.5Max 与目前领先的开源 MoE 模型 DeepSeek V3、最大的开源稠密模型 Llama3.1405B 以及同样位列开源稠密模型前列的 Qwen2.572B 进行了对比。在所有 11 项基准测试中，Qwen2.5Max 全部超越了对比模型。 Qwen2.5Max 已在阿里云百炼平台上架，企业和开发者可通过阿里云百炼调用新模型 API，也可在全新的 Qwen Chat 平台上使用。 DeepSeekR1： 属于基于强化学习 RL 的推理模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量。 其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”新阶段。 其思考与表达碾压了包括 GPT4o、Claude Sonnet3.5、豆包等模型，思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。 目前关于文心一言、海信星海和混元模型在上述内容中未提供具体的性能对比信息。
2025-02-12
请简单解释或者举例DeepSeek与ChatGPT的区别，原理
DeepSeek 与 ChatGPT 的区别主要体现在以下方面： 1. 在 App Store 排名上，DeepSeek R1 冲到了美国区 App Store 第一名，超越了 ChatGPT。 2. 口碑与技术实力方面，DeepSeek 没有市场部和市场投放，完全依靠技术实力和口碑获得用户认可。 3. 性能与成本方面，DeepSeek R1 的效果比肩顶尖闭源模型 o1，但价格仅为 o1 的 27 分之一。 4. 开源与创新方面，DeepSeek R1 开源让行业认知整体拉齐，得到全世界尊重和喜爱。 5. 训练方式上，DeepSeek R1 的创新模型 R1 Zero 跳过了监督微调（SFT）阶段，直接采用强化学习（RL）进行训练。 6. 在回答用户问题时，DeepSeek R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，以提升最终回答的质量，而 ChatGPT 可能没有这种特定的机制。 原理方面：DeepSeek R1 与 ChatGPT 同属于基于强化学习 RL 的推理模型，但在具体的训练和推理过程中可能存在差异。例如，DeepSeek R1 在训练时可能有独特的方法和策略，使其在性能和表现上与 ChatGPT 有所不同。
2025-02-11
请问有没有可以读学术论文的AI
以下是一些可以辅助阅读学术论文的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便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。 2. 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。 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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的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，简化论文编写。 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。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见，可以考虑以下工具： 1. Scite.ai：为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy：能从文档提取结构化数据，生成文章概要，包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见和帮助。 在 2023 年 12 月 28 日的历史更新中，在“激发学习动力”板块新增了“Connected Papers”网站，可通过可视化图表浏览学术论文。在中国 AI 网站中新增了“彩云小梦”，是一个帮您续写故事的 AI 产品。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-20
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？
2025-01-08
免费的学术AI大模型
以下是一些免费的学术 AI 大模型： 1. 国内： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置选择【宝塔】系统。 阿里的接口，创建 API key。 也有免费接口，但大都限制一定免费额度的 Token。 2. 国外： 来操作。 此外，ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的免费 AI 模型有： 1. GPT4（免费可用）——与人类水平相当的 LLM。 2. Midjourney v5（免费）——令人惊叹的逼真 AI 图像以及五指手。 3. DALL·E 3（免费可用）——轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）——迄今为止最优秀的 70 亿参数模型，Apache 2.0。 智谱·AI 开源模型列表可参考。Token 数代表了模型支持的总 Token 数量，包括输入和输出的所有 token，且一个 token 约等于 1.8 个汉字。
2025-01-08
我想借助AI帮我理解学术名词，需要如何操作？
要借助 AI 帮助您理解学术名词，您可以采取以下几种操作方式： 1. 使用在线智能语言模型工具，如 ChatGPT 等，向其清晰准确地描述您想要理解的学术名词，并提出您的疑问和需求。 2. 利用知识问答类的 APP 或网站，输入相关学术名词，获取相关的解释和说明。 3. 对于一些特定领域的学术名词，还可以查找专门针对该领域的 AI 辅助学习工具。 在与 AI 交流时，尽量详细地描述您的困惑和期望，以便获得更准确和有用的回答。
2024-12-26
如何将AI应用于学术研究
将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：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 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 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：使用 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课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 行业实践：有项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-21
AI在学术上的应用
AI 在学术上的应用十分广泛，以下为您详细介绍： 医疗领域： 健康生物制药的研究：ChatGPT、Google Bard 等技术极大加速了这方面的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面起着重要作用。例如，AI 提前三年诊断胰腺癌；两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因；AI 帮助抗衰老，筛查出高效的药物候选物；使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法；科学家利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，帮助早期诊断帕金森。 2024 年的突破与应用：诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给 AI，AI 不仅推动了机器学习的理论创新，还揭示了蛋白质折叠问题。基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3 能够高精度地预测生物分子的结构和相互作用。DeepMind 展示新的实验生物学能力 AlphaProteo，能够设计出具有高亲和力的蛋白结合剂。Meta 发布的 ESM3 是一种前沿多模态生成模型，能够学习预测任何模态组合的完成情况。 其他应用：在医学中利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器，生成高保真度和概念正确的合成胸部 X 射线扫描数据。 机器人领域：苹果 Vision Pro 成为必备的机器人研究工具，在机器人运动和动作的远程操作控制方面表现出色。 企业自动化领域：传统的机器人流程自动化面临诸多限制，新的方法如 FlowMind（JP Morgan）和 ECLAIR（斯坦福大学）使用基础模型来解决这些问题，提高了工作流理解的准确率和任务完成率。
2024-12-12
帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程： 使用 Coze 搭建： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行：关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面：搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图，然后借助多模态 AI 工具（如 GPT/Claude）生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架，定义整体页面结构；CSS 负责网页布局样式美化；JavaScript 实现交互逻辑，如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”： 传递上传图片地址：首先，把工作流的入参设置为 File>Image。然后，注意代码内容，其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的，一个引号，一个大括号都不能错。 获得图片 URL：接下来就比较简单了，工作流中可以直接用这个 image 变量，也可以用 string 模式输出，它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现： 以 API 形式链接 Zion 和 Coze：同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程： 自定义配置：变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能，支持在 Zion 内自由修改，可参考文档配置。相关链接：支付： 微信小程序变现模版正在开发中，不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序，Web，AI 行为流全栈搭建，APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
你是一名电商专家，有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能：输入材质图片，得到经过设计后的成品衣服
目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中，可能会有相关的技术和模型在未来出现。
2025-02-16
你是一名电商专家，有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能：输入衣服材质图片，得到经过设计后的材质成品衣服
目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展，未来可能会出现相关的应用。
2025-02-16
如何通过智能体实现RPA功能
通过智能体实现 RPA 功能可以从以下几个方面考虑： 1. 借助 LLM 构建更智能的 RPA 系统：利用 LLM 使 RPA 系统能够根据上下文理解输入和操作，并动态调整以创建更强大的解决方案。可能会有针对特定类型自动化任务的垂直化解决方案，如财务的发票处理或客户支持中的服务查询。 2. 结合特定应用场景：在税务工作中，可利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题，结合飞书避免信息泄露和实现自动回复。在财务领域，RPA 可用于开票、网银流水下载等。 3. 为智能体赋予内容：一是给智能体封装技能，如发快递、反馈意见等；二是为智能体创建知识库；三是设置兜底回复。 4. 与现有工具结合：将引到 AP 与飞书机器人结合以提升效率。 5. 选择合适的 RPA 产品：如杭州分叉智能公司的 RPA 产品，其可控制桌面软件，实现办公流程自动化，底层语言用 Python，使用界面为全中文。 6. 针对多人多部门使用场景：公司多人多部门使用 RPA 可实现无人化办公专区，提高办公效率，节省人力时间成本。 7. 工作流封装：将工作流问题封装成智能体以应对复杂场景。
2025-02-15
哪个AI的知识库功能比较强大？
以下是一些知识库功能比较强大的 AI 相关产品： 1. Coze 汽车售后服务知识库 Bot：主要针对汽车售后场景，能解答问题，输出文档，还具备智能录入功能。当用户提出问题，它能给出初步判断并分析原因，给出精准解决方案及操作视频。问题解决后能生成维修报告和案例归档文档存入 AI 知识库。其 AI 知识库不仅支持单独文本录入还支持链接录入，能智能解析分解文章并录入知识点。 2. WayToAGI：这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，整合了各种 AI 资源，提供了一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程，还能追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。 3. 扣子：其记忆库功能可以保留和理解对话细节，并支持添加外部知识库给模型补充知识。知识库支持上传本地或线上内容，然后将这些内容分割成知识分片，通过语义匹配给模型补充知识。
2025-02-13