AGI 和 AI 的关系

AGI 即强人工智能或通用人工智能，是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。 它有以下特点和相关内容： 与弱人工智能不同，强人工智能能够完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 有关于 AGI 的五个发展等级，分别为： 聊天机器人：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 更多信息请见（AGI）。

在飞书上导入 WaytoAGI 的知识库，您可以参考以下方法： 1. 您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（下图二维码仅作示意，请在找到最新二维码），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 您也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。 另外，关于创建知识库并上传文本内容，有以下方式和操作步骤： Notion 方式： 1. 在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。 2. 单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。 在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。 选择要导入的数据，然后单击下一步。 3. 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。 分段标识符：选择符合实际所需的标识符。 分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。 文本预处理规则： 替换掉连续的空格、换行符和制表符。 删除所有 URL 和电子邮箱地址。 4. 单击下一步完成内容上传和分片。 自定义方式： 1. 在文本格式页签下，选择自定义，然后单击下一步。 2. 输入单元名称，然后单击确认。 3. 单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。 4. 单击保存。

WaytoAGI 网站具有以下功能，有助于您更好地利用它： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，您可按需求找到适合自己的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，能够复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选：每天将知识库的精华内容呈现给大家。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互独立又有关联，希望成为您学习 AI 路上的好助手。 “通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点： 1. 提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI（视觉识别）具有以下特点： 1. 颜色：选择彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新，象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。 2. 图案：品牌的标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，鹿的形象优雅而智慧，寓意在追求 AGI 过程中的品味与睿智。 3. 字体设计：选择简洁现代的非衬线字体，这种字体风格简约而现代，易于阅读，强调了信息传达的清晰度和直接性。 “通往 AGI 之路”是一个充满活力、敢于创新、追求科技美感的品牌。其 VI 不仅仅是视觉上的呈现，更是对 AGI 探索路上多元思维和创新追求的体现。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 此外，AI 分为 ANI 和 AGI，ANI 即弱人工智能（artificial narrow intelligence），只可做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。而 AGI 则能做任何人类可以做的事。

以下是关于在 AGI 上学习的一些建议： 学习前状态：可能对 AI 及相关概念不了解，比如不明白什么是 AI、提示词工程等，但可以先注册尝试各种 AI 工具，不过可能会走弯路。 学习后现状：能够掌握一些技能，如搓多 Agent 的智能体，进行营销文案创作、SQL 代码进阶学习应用，创建图像流智能体和 Agent 智能体，在公司中实践智能客服等。 学习路径： 关键词：少就是多、先有个初识、目录索引推荐、兴趣最重要、先动手。 学习路径类似游戏通关，包括主线和支线。 学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，了解其分支及联系，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」找到初学者课程，可通过在线教育平台按自己节奏学习，推荐李宏毅老师课程。 选择感兴趣模块深入学习：如掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践巩固知识，尝试使用各种产品并分享作品。 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解其工作原理和交互方式。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快获得知识并带着人类进步，其性质便于拆解研究，构建系统深入探索其内部工作机制将创造学习的飞轮，最终可能成为下一代专家的教师。

AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

很抱歉，目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考： 1. 开发基于 AI 的智能客服系统，为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销，通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具，帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件，实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统，实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术，应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型，为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台，生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具，进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统，提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势，进一步细化和拓展这些方向，形成具体的创业方案。

以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型： 1. 监督学习型 AI：使用标记的数据进行训练，以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI：专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI：使用人工神经网络处理复杂模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI：通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域，早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序，而现在由于更快的微处理器和云技术，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来，多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段，推理研发成果将渗透到应用层，特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。

以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具： Vowel：https://www.vowel.com/ Augment：https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty：https://noty.ai/ Sembly AI：https://www.sembly.ai/ Briefly：https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai：https://app.fireflies.ai/ Noota：https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read：https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考： 此外，还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色，例如： 在制作 PPT 方面，有 Gamma（https://gamma.app/）、美图 AI PPT（https://www.xdesign.com/ppt/）、Mindshow（https://www.mindshow.fun/）、讯飞智文（https://zhiwen.xfyun.cn/）等。

以下是关于 AI 视频的相关内容： 从生成方式分类： 1. 文生视频、图生视频：Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 2. 视频生视频： 逐帧生成：SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧：SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：Topaz Video AI。 3. AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID。 4. 长视频生短视频：Opus Clip。 5. 脚本生成+视频匹配：Invideo AI。 6. 剧情生成：Showrunner AI。 从产品阶段和可用维度分类： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。 6. clipchamp：微软的 AI 版剪映。 7. typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 部分 AI 视频软件汇总及相关信息： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强，可以对嘴型，可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队，还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒，动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||

对于 0 基础学习 AI，您可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些 AI 建站工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 在选择 AI 网站制作工具时，您可以考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定您的网站目标（例如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择一个符合您技术水平的工具，确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助您解决问题。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

智能体和工作流密切相关。工作流就像是一个可视化的拼图游戏，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、用户自己写的代码、做判断的逻辑等，这些小块块可以是工作流的基本单元。工作流有开始和结束的小块块，开始的小块块包含输入的信息，结束的小块块展示运行结果。不同小块块可能需要不同信息才能工作，包括引用前面小块块给出的信息和用户自己设定的信息。 在具体应用中，技能设定分为“智能体分析”和“智能体模板构建”等核心部分。依据这些技能点审视工作流程，流程前半部分用于执行智能体分析，后半部分用于实现智能体模板构建。示例与工作流程相呼应，具象了流程中的每一步工作内容，且能灵活适配和生成结构化提示词模板。 对于 Bot 智能体，其由不同的工作流组成，在不同情况下会根据用户输入调用不同工作流完成自动化任务。例如，用户在 Bot 中直接输入查询需求去抓取热点时，采用 hotspot_direct_output 工具；在特定复杂需求下，会调用相应的工具实现从简单到复杂的不同流程的自动化，以及多平台获取用户需求和发送结果。 总之，智能体的实现离不开工作流的合理编排和有效执行，工作流的设计要与智能体所需的技能相匹配，以确保任务的顺利完成。

AI 即人工智能，是一个广泛的概念，旨在让计算机模拟人类智能。 机器学习是人工智能的一个重要分支。它指的是计算机通过寻找数据中的规律进行学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习处理的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习则是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似于训练小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法，由于具有很多层所以称为深度。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI 能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI ，生成图像的扩散模型不属于大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，像上下文理解、情感分析、文本分类等，但不擅长文本生成。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

Prompt 在激活和运用 AI Agent 的“大脑模块”中起着关键作用，在角色定义、知识处理和逻辑规划等环节都不可或缺。但 Prompt 并非完美无缺，其缺点是使用的 Prompt 越长，消耗的 Token 越多，推理成本可能很高。 对于拟人化程度不高的情况，单纯通过 Prompt 来构建大脑模块（Prompttuning）较为适合；而对于“有趣的灵魂”，目前最直接的解决方式是通过微调一个定向模型，微调过程能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中，提高信息提取效率，减少处理数据量，优化性能和成本。一般创建方式是将 Prompttuning 和 Finetuning 相结合。 此外，还有如 PromptAgent 这样的优化方法，它将提示词优化视为策略性规划问题，采用基于蒙特卡洛树搜索的规划算法，能自主设计出与专家手工制作同等质量的提示词，并应用于多个实际领域的任务且效果显著。

OpenAI 是致力于推动人工智能发展的研究公司。 ChatGPT 是由 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的自然语言处理（NLP）聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布。从 OpenAI 的官网信息来看，ChatGPT 最初被称为一种模型，目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。目前 ChatGPT 依赖 GPT 系列模型来运转，使用的是 GPT4 的大型语言模型（LLM）。 GPT 是生成式预训练变换器，ChatGPT 是基于 GPT 架构的人工智能模型。目前 ChatGPT 官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本，GPT3.5 是免费版本，GPT4 则需要升级到 PLUS 套餐（20 美金一个月）才能使用更多功能，还有团队版和企业版，功能更多但费用更贵。

以下是 AI 相关名词的关系和解释： 人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是一种目标，让机器展现智慧。 生成式人工智能（Generative AI，简称 GenAI）是一种目标，让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习是一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 深度学习是一种更厉害的手段，类神经网络 非常大量参数的函数。 大语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT 是一个应用实例，通过投喂大量资料预训练后，会通过聊天玩“文字接龙游戏”。它是美国 OpenAI 公司开发的一款基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能够根据用户的输入生成连贯且相关的文本回复。 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式，包括文本、图像、音频和视频等内容。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AGI 是通用人工智能（Artificial General Intelligence），能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP 是自然语言处理（Natural Language Processing），就是处理人类语言。 LLM 是大型语言模型，数据规模很大，需要大量资金投入。

算法和模型是相互关联但又有所区别的概念。 模型是对问题或现象的一种抽象表示，它描述了数据之间的关系和模式。例如，在卷积神经网络（CNN）中，其结构就是一种模型，主要用于模式识别任务。 算法则是用于解决问题或实现模型的一系列步骤和方法。在 AI 领域，算法用于训练和优化模型。比如在自然语言处理和图像识别中，某些算法能够使 CNN 在计算上更有效、更快速，从而击败大多数其他算法。 随着我们对大脑工作机制的认知加深，神经网络的算法和模型也会不断发展和进步。 同时，在确保 AI 模型的道德和伦理性方面，也涉及到一系列的算法设计和处理步骤，如数据清洗、算法设计以减少偏见和不公平性、制定道德和伦理准则、保持透明度、接收用户反馈、持续监控、人工干预以及对相关人员进行教育和培训等。 另外，生成式人工智能模型正在从根本上改变我们与计算机的关系，使其有可能成为我们的伴侣，这也对我们对关系的定义提出了新的挑战。