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请简要介绍WaytoAGI知识库

Answer

WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。

在短短一年间,靠着口口相传拥有高达数千万的访问量。其知识库内容丰富,涵盖了 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,还包含赛事和活动以促进大家动手实践,有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。

WaytoAGI 不仅是一个普通的技术社区,更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台,社区制作的优质作品多次登上央视首页,广受好评。

它还孵化了如离谱村等大型共创项目,离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层,都可以通过 AI 工具创作出各种各样的作品。

“通往 AGI 之路”的品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

离谱村的共创故事

[title]离谱村的共创故事[heading2]离谱村介绍先从WaytoAGI讲起WaytoAGI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,目前知识库的内容覆盖:AI绘画、AI视频、AI智能体、AI 3D等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。1000万的访问量足够展示大家对AI的热情。这个社区贡献并整合各种AI资源,使得大家都可以轻松学习各种AI知识,应用各类AI工具和实战案例等。WaytoAGI里有个离谱村离谱村是由WaytoAGI孵化的千人共创项目,让大家学习和接触AI更容易,更感兴趣。这里的参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过AI工具快速简单的创作出各种各样的作品,可以非常简单,有幼儿园的小朋友随时一个想法就作出奶酪老鼠,有新手小白跨界用AI学习编剧影视知识当起了“导演”,也有顶尖高手研究离谱村生物多智能体产生的社会观察实践。目标是大家一起用AI构建一个离谱世界。离谱村的世界离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村。有可能是在世界的尽头,有可能就在现实生活中,隐藏着一个被神秘与奇幻气息所笼罩的不起眼的小村庄。它也可能不存在于常规地图之上,唯有那些心怀冒险精神与未泯童心的探索者,方能发现它的踪迹。在这里,想象力是至高无上的法则,奇迹则是日常生活的一部分。村庄的一切看似荒诞不经,实则恰如其分地荒诞。然而,当我们觉得离谱村离谱时,村民或许也会以同样的眼光看待我们。离谱村不仅代表着一个物理空间,它更是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。

WaytoAGI 品牌 VI

「通往AGI之路」的品牌VI(视觉识别)融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。颜色:我们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。彩虹色的丰富层次和鲜明对比,象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。图案:品牌的标志性图案是一只鹿,它在中文中与「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。字体设计:我们选择的是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。我们的VI不仅仅是视觉上的呈现,它是我们对AGI探索路上多元思维和创新追求的体现。

彭青云: 2050见闻故事连载..

[title]彭青云:2050见闻故事连载..[heading1]第三篇-通往AGI之路[heading4]02递给waytoagi的投名状近两个小时时长,起初我不相信沉迷短视频的自己再能看这种长视频分享或讲座。点开后却慢慢沉浸其中,感觉时间过得很快,不过瘾我又把某些片段反复看了三四遍。知识库的名字就叫通往AGI之路,英译WaytoAGI.在OPEN AI发布gpt3.5引爆AIGC潮流不久,由几个对AIGC感兴趣的人发起组建。其中有个设计师为其作了一套品牌VI,简洁精炼,充满强烈的视觉冲击力。设计师三思用Midjourney生成了小鹿吉祥物三视图。精致可爱,让人忍不住心生怜爱。一致性和完成度也非常好。配图由设计师@三思用MJ生成我想做点什么,我能做什么呢?我做过品牌运营设计,喜欢做ip吉祥物。三思的小鹿IP刚好可以继续深入延展,我立马在飞书群发帖表达意向。接着群友@彭骋帮我到联系AJ,AJ特别开心向我方表示感谢,我们像会晤的首脑,彼此握手点头致意,相互间表达了充分的信任,AJ将小鹿IP在知识库的阅读和编辑权限开放给我。配图由Illustrator手绘,SD拓展其实现在想想,如果我是个坏人(说得我好像是好人一样,哈哈哈)如果我是AJ,我会不会这么充分的信任和肯定他呢?

Others are asking
waytoagi 是一个怎么样的平台
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)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。 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。 4. 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 5. 拥有庞大的用户基础,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 6. 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 7. 其品牌 VI(视觉识别)融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 8. 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 9. 目前合作过众多公司/产品,如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎等。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-01-22
WaytoAGI 是一个什么网站?
WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能的平台,包括: 1. 和 AI 知识库对话,用户可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. 集合了精选的 AI 网站,方便用户按需求找到适合的工具。 3. 提供精选的 AI 提示词,用户可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 呈现每天知识库的精华内容。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,旨在成为用户学习 AI 路上的好助手。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、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。此外,它还通过公众号、B 站、小红书、X(Twitter)等渠道传递 AI 消息和普及 AI 知识。
2025-01-20
请问waytoagi的定位是什么
WaytoAGI 是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。它于 2023 年 4 月 26 日诞生,在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。它不仅是一个知识库,还是连接学习者、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。打开“waytoagi.com”就可以找到社群。
2025-01-20
waytoagi是哪个公司研发的,什么用处
WaytoAGI 是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的 AI 开源社区。它的创建者是 AJ,产品经理。 WaytoAGI 具有以下特点和作用: 1. 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。 2. 汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 3. 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。 4. 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。 5. 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 6. 在没有任何推广的情况下,短短一年间,已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 7. 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。打开“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-01-20
WaytoAGI和飞书什么关系
WaytoAGI 与飞书存在密切关系。“飞书智能伙伴创建平台”(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,为企业构建和发布 AI 应用提供帮助。云雀是字节跳动研发的语言模型。WaytoAGI 专属问答机器人基于 Aily 和云雀大模型。在使用方面,您可以通过在 WaytoAGI 飞书知识库首页加入飞书群后@机器人,或者在 WaytoAGI.com 网站首页直接输入问题来获取回答。此外,飞书的知识库智能问答技术可利用智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人,为用户快速检索内容。
2025-01-19
请介绍下WaytoAGI
WaytoAGI 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。 它具有以下特点和成就: 1. 涵盖多个版块:包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等,还包含赛事和活动促进大家动手实践。 2. 拥有广泛影响力:在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。 3. 孵化了离谱村项目:离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣,参与者不分年龄层,都能通过 AI 工具创作作品。 4. 社群宗旨明确:社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。 5. 访问便捷:打开“waytoagi.com”就可以找到社群。 离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村。在这里,想象力是至高无上的法则,奇迹是日常生活的一部分。它不仅是一个物理空间,更是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。
2025-01-17
如何搭建定制知识库
以下是关于如何搭建定制知识库的相关内容: 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库,需要给 GPT 输入定制化的知识。但 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互支持的 Token 数量有限,约 4096 个,相当于 3000 个单词或 2300 个汉字,容量对于多数领域知识不够。为处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,可参考 OpenAI embedding documents。 embeddings 是浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。向量是用一串数字表示大小和方向的量,在计算机科学和数据科学中通常用列表表示。向量之间的距离是度量相似性的方法,常见的如欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中,靠近的向量词语在语义上相似。 LlamaIndex 是更高一层 LangChain 的抽象,之前叫 GPT Index。之前的文章中的例子使用了 LlamaIndex 包,它简化了 LangChain 对文本分割和查询的接口,并提供了更丰富的 Data Connector。LlamaIndex 只针对 GPT Model 做 Index,而 LangChain 可对接多个 LLMs,可扩展性更强。参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中,对于自定义知识库飞书文档(自定义),没有格式要求,能看懂正确代码即可。可直接使用 LangChain 提供的文档加载类,对有权限的飞书文档进行获取,使用 CharacterTextSplitter/RecursiveCharacterTextSplitter 将文本分割成固定长度的块(chunks),方法有两个主要参数:chunk_size 控制每个块的长度,如设置为 1024,则每个块包含 1024 个字符;chunk_overlap 控制相邻两个块之间的重叠长度,如设置为 128,则每个块会与相邻块重叠 128 个字符。 因为大模型有足够多的数据,想让大模型按要求执行就需要用到“Prompt 提示词”。 最近各家大厂接连放大招,AI 技术和应用突飞猛进,GPT4 接口已支持最大 32K 输入,AI 的开发和使用门槛会越来越低。垂直领域知识库的搭建和优化可能更多是业务问题,而非技术问题。
2025-01-22
如何搭建私人知识库
搭建私人知识库可以参考以下方法: 1. 基于 GPT 搭建: 给 GPT 输入(投喂)定制化的知识,但 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字,容量对于绝大多数领域知识不够。 OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 将大文本拆分成若干个小文本块(chunk),通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量,在一个地方(向量储存库)中保存这些 embeddings 向量和文本块,当用户提出问题时,将问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后与向量储存库的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,把这几个向量对应的文本块提取出来,与原有问题组合成为新的 prompt(问题/提示词),发送给 GPT API。 2. 本地部署大模型搭建: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用,在进行本地知识库的搭建实操之前,需要先对 RAG 有大概的了解。 RAG 的应用包括文档加载(从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库)、检索(通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、Output(把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案)。 文本加载器就是将用户提供的文本加载到内存中,便于进行后续的处理。
2025-01-22
我是一名数据产品经理,想转行ai产品经理,该从哪里入手。你的知识库里有哪些可以帮到我。最好把他们列举出来,具体一些最好有步骤
以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议: 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段,能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识,提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景: 1. 企业(包括传统企业和互联网企业)如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-21
适合小白的AI知识库
以下是适合小白的 AI 知识库内容: 通识篇: 现有常见 AI 工具小白扫盲: 文章链接: 视频链接:(1 小时 32 分开始) 适用人群:对 AI 都没太多概念的纯纯小白 简要说明:给与 AI 之间有道墙、还在墙外的人简单介绍当前各种 AI 工具、0 成本最快速感受当下 AI 工具的力量 AI 常见名词、缩写解释: 文章链接: 适用人群:对 AI 都没太多概念的纯纯小白 简要说明:给看不懂“黑话”和诸多缩写的小白,请善用这张表+多问 AI 对话工具(如豆包 or Kimi)结合食用 工具入门篇: (Prompt)现成好用的 Prompt: 文章链接: 适用人群:完全没有 AI 使用经验,只下载过 kimi、豆包、chatgpt 一类对话软件的小白 简要说明:想直接拿好用的提示词拿来用用的小伙伴,可以从这里开始,有很多可以直接复制、粘贴的优秀 prompt 案例,它们都有完整的结构。 (AI Agent)Agent 工具 小白的 Coze 之旅: 文章链接: 视频链接:Coze 之旅 1.0: 适用人群:完全没有编程基础,但对 AI 已有一点概念的小白 简要说明:为纯粹小白补的分享 AI AGENT 搭建平台,为什么是它、怎么 30 分钟就能开始用它 (AI Pic)现在主流的 AI 绘图工具网站: 文章链接: 适用人群:完全没接触过 AI 出图、只是听说过的小伙伴 简要说明:为纯粹的小白提供一个工具列表和扫盲 (AI Tools)数据工具 多维表格小白之旅: 文章链接: 视频链接: 适用人群:Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者 简要说明:用表格 + AI 进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求 (AI Code)编程工具 Cursor 的小白试用反馈: 文章链接: 适用人群:0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白 简要说明:通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒 (AI Music)音乐工具 Suno 的小白探索笔记: 文章链接: 适用人群:0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白 简要说明:AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作
2025-01-20
从0到1搭建知识库
从 0 到 1 搭建知识库的方法如下: 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群: 创建智能体: 知识库:本次创建知识库使用手动清洗数据,上节课程是自动清洗数据。自动清洗数据会出现目前数据不准的情况,本节视频就尝试使用手动清洗数据,提高数据的准确性。 在线知识库:点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档,其中每个问题和答案以分割,暂时不要问为什么。选择飞书文档、自定义的自定义,输入,然后就将飞书的文档内容以区分开来,这里可以点击编辑修改和删除。点击添加 Bot,添加好可以在调试区测试效果。 本地文档:本地 word 文件,注意如何拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练的知识库里面。画小二这个课程 80 节课程,分为了 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。正确的方法是首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容格式依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 使用 Dify 构建知识库: 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人: 创建知识库应用: 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件,等待处理,最后文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 并保存下来。 安装并接入 cow: 回到宝塔,打开【终端】。 依次粘贴并回车:cd/root 。 git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat ,注意一定要粘贴完整。 出现下方的样子,就是成功了。如果失败,或者没反应,刷新一下,重新再试一次。 继续一行一行,依次输入:cd chatgptonwechat/ ,pip install r requirements.txt 。 等待执行完成,继续粘贴:pip install r requirements optional.txt 。 上边的都执行完成后,到“文件”菜单中去执行,点击文件 找到 root,进入 root 文件夹,找到 chatgpt on wechat 文件夹,并进入。
2025-01-19
个人知识库搭建
个人知识库搭建主要包括以下内容: 1. RAG 技术: 利用大模型能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成 RAG 实现。 RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入并转换为向量形式存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 2. GPT 相关: 搭建基于 GPT API 的定制化知识库涉及给 GPT 输入定制化知识,但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 Embeddings 是浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。 3. 本地知识库进阶: 若要更灵活掌控知识库,可使用额外软件 AnythingLLM,其包含 Open WebUI 的能力,并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 概念,可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离,包括创建工作空间、上传文档并嵌入、选择对话模式(Chat 模式综合给出答案,Query 模式仅依靠文档数据给出答案)、测试对话。 最后,“看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣,可联系相关人员或加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2025-01-19
简要概括《奇点临近》这本书的内容
《奇点临近》是雷·库兹韦尔的新作,书中描述了宇宙与人类发展的六个阶段。预言未来几十年内技术将迅速提升,改变人类生活,比如通过脑机接口等技术,人类能提升认知能力、逆转衰老、实现数字永生。但这些技术也带来潜在风险,如 AI 失控和基因编辑滥用。库兹韦尔的预见为我们描绘了一个激动人心又充满挑战的未来。
2024-12-18
文心一言的开发公司是谁,功能特点,优势性和局限性请帮我简要概括
文心一言是由百度开发的全新一代知识增强大语言模型。 功能特点: 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。 在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。 各项能力表现均衡且大部分能力水平较高。 能力栈广泛,可应用场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 优势: 能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 局限性: 从某些测试和感觉来看,其能力水平可能在 GPT3 的阶段,输出内容的可靠性与 ChatGPT 相比还有差距。
2024-11-22
推荐一款能够修正英语语法,并智能扩写的AI,并简要介绍其功能
以下为您推荐能够修正英语语法并智能扩写的 AI 工具及简要介绍其功能: Grammarly:可以进行英语写作和语法纠错,帮助改进英语表达和写作能力。 ChatGPT:能用于英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 此外,关于内容仿写的 AI 工具,为您推荐以下几款中文工具: 秘塔写作猫:网址为 https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,还能智能分析文章各类属性并打分。 笔灵 AI 写作:网址为 https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手,能处理多种文体,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:网址为 https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-22
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
入门大模型的简要学习书籍清单
以下是为您推荐的入门大模型的简要学习书籍清单: 1. 《大模型入门指南》: 通俗解释了大模型,即通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 用上学参加工作类比大模型的训练和使用过程,包括找学校(训练所需的大量计算和 GPU)、确定教材(大量数据)、找老师(算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)。 介绍了 Token 作为模型处理和生成的文本单位,以及其在数字化和形成词汇表中的作用。 2. 《从 0 到 1 了解大模型安全,看这篇就够了》: 介绍了不同类型的模型架构,如 encoderonly 适用于自然语言理解任务,encoderdecoder 用于理解和生成内容,decoderonly 更擅长自然语言生成任务。 指出目前大型语言模型多为只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构,其预训练数据量大,参数多。 提到了大模型在安全性方面的差别。 3. 《走入 AI 的世界》: 以 GPT3 为例,说明了预训练阶段大模型学习的内容和数量,如使用了 4990 亿 token 的数据集,相当于 86 万本《西游记》。 介绍了 Transformer 模型,这是一种处理文本内容的经典架构,不清楚其具体细节不影响使用大模型,感兴趣可通过相关链接深入了解。
2024-10-28
入门大模型的简要学习清单
以下是一份大模型入门的简要学习清单: 1. 理解大模型的底层原理: 了解预训练阶段大模型的学习内容和数据量,例如以 GPT3 为例,其训练使用了约 4990 亿 token 的数据集,相当于 86 万本《西游记》。 熟悉 Transformer 模型架构,这是处理文本内容的经典架构,虽然具体细节不清楚不影响使用大模型,但感兴趣可通过相关链接深入了解。 2. 掌握大模型的概念: 通俗地说,大模型通过输入大量语料让计算机获得类似人类的“思考”能力,能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 3. 类比学习大模型的训练和使用过程: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有有资本购买大量 GPU 的才有能力训练自己的大模型。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:选择合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,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,在大模型里称为推导(infer)。 4. 了解 Token: Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可以代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时会对其数字化,形成词汇表。
2024-10-28
介绍一下flowith
Flowith 是一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具: 基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,提供插件系统和社区功能。 作为一款出海应用,上周发布了 2.0 版本,展现出成为订阅制 AI 知识社区的野心。 具备 Refly 几乎所有功能,并有独特设计,如允许自行上传制作并发布知识库,还能自由添加或购买他人的知识库,这是 AI 付费订阅知识社区的雏形。 内容编辑器有多种模式,包括 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等。 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,强化了 Agent 功能,包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等,对话模式也依旧流畅酷炫,包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等。 支持团队协作,可邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow。
2025-01-21
我想系统性的了解AI,你能为我画一个思维导图吗,或者结构性的帮我介绍。譬如:第一级:人工智能,第二级人工智能下的所有分支
以下是为您系统性介绍 AI 的结构内容: 第一级:人工智能 第二级: 1. 基本概念 术语和基础概念 主要分支(机器学习、深度学习、自然语言处理等) 分支之间的联系 2. 学习之旅 入门课程推荐(李宏毅老师的课程等) 在线教育平台课程 3. 特定模块 图像 音乐 视频等 4. 提示词技巧 5. 实践尝试 实践巩固知识 作品分享 6. 体验产品 ChatGPT Kimi Chat 智谱 文心一言等 此外,为您推荐三本神经科学书籍: 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun) 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz) 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著) 还有《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的学习经验,如第一阶段迈出第一步,看书听课进社区,包括系统性学习、初步探索、加入 AI 社区等。
2025-01-21
目前在各个应用领域,主流的AI工具有哪些,请分别介绍.
以下是一些主流的 AI 工具及其应用领域的介绍: 1. AI 菜谱口味调整工具:如“下厨房口味调整功能”,使用自然语言处理和数据分析技术,市场规模达数亿美元。它能根据用户反馈调整菜谱口味,例如增加甜度、减少辣味等。 2. AI 语言学习纠错平台:像“英语流利说纠错功能”,运用自然语言处理和机器学习,市场规模达数十亿美元。可帮助语言学习者纠正发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习。 3. AI 电影剧情分析系统:例如“豆瓣电影剧情分析工具”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数亿美元。能够分析电影剧情,为用户提供深度解读。 4. AI 办公文件分类系统:比如“腾讯文档分类功能”,采用数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。可自动分类办公文件,方便管理。 5. AI 美容护肤方案定制平台:“美丽修行定制方案功能”,利用图像识别和数据分析,市场规模达数亿美元。能根据用户肤质定制护肤方案,包括产品推荐和使用顺序。 6. AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中的“游戏内商城推荐功能”,通过数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。可根据玩家需求推荐游戏道具,如武器、装备等。 7. AI 天气预报分时服务:“彩云天气分时预报”,运用数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。提供精准的分时天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。 8. AI 医疗病历分析平台:“医渡云病历分析系统”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数十亿美元。可分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议。 9. AI 会议发言总结工具:“讯飞听见会议总结功能”,使用自然语言处理和机器学习,市场规模达数亿美元。能够自动总结会议发言内容,方便回顾和整理。 10. AI 书法作品临摹辅助工具:“书法临摹软件”,利用图像识别和数据分析,市场规模达数亿美元。帮助书法爱好者进行临摹,提供临摹指导和评价。 11. 超级简历优化助手:“AI 简历优化工具”,运用自然语言处理,市场规模达数亿美元。帮助用户优化简历,提高求职成功率。 12. 酷家乐等设计软件:“AI 室内设计方案生成”,借助图像生成和机器学习,市场规模达数十亿美元。能快速生成个性化室内设计方案。 13. Amper Music:“AI 音乐创作辅助工具”,采用机器学习和音频处理,市场规模达数亿美元。协助音乐创作者进行创作,可根据用户需求生成旋律和编曲。 14. 松果倾诉智能助手:“AI 情感咨询助手”,通过自然语言处理和情感分析,市场规模达数亿美元。为用户提供情感支持和建议,通过文字或语音交流。 15. 小佩宠物智能设备:“AI 宠物健康监测设备”,利用传感器数据处理和机器学习,市场规模达数十亿美元。可实时监测宠物健康状况,提供健康预警。 16. 马蜂窝智能行程规划:“AI 旅游行程规划器”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数十亿美元。能根据用户需求生成个性化旅游行程。
2025-01-20
请介绍一下DeepSeek
DeepSeek 是一家来自中国杭州的人工智能创业公司。 其在 2024 年 12 月发布的大语言模型 DeepSeekV3 引起了广泛关注。该模型以相对较低的成本和较少的硬件资源,在多项评测中取得了优异成绩,与顶级开源和闭源模型不相上下。 HiDeepSeek 是为解决 AI 回答过程不透明问题而设计的工具。它能让 AI 在给出答案时展示思考过程,如先说“让我想想...”再逐步展开分析,最终给出结论。在技术层面,通过特别规则要求 AI 像人类自然思考,可提出疑问、修正错误等。 例如老师使用时,AI 会先分析教学目标、思考学生可能遇到的困难,再设计教学步骤,过程清晰展示。总的来说,HiDeepSeek 让 AI 思维过程透明,虽为模拟,但有助于更好理解和使用 AI。 此外,用 Coze 做了效果对比测试,使用 HiDeepSeek 可通过以下步骤: 1. 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 3. 认真阅读开场白后正式开始对话。 其设计思路包括: 1. 将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,保证低成本人人可用,减轻调试负担。 2. 通过提示词文件让 DeepSeek 实现联网和深度思考功能。 3. 在模型默认能力基础上优化输出质量,减轻 AI 味,增加可读性。 4. 设计了阈值系统,可能形式大于实质,后续根据反馈修改。 5. 用 XML 进行规范设定,而非 Lisp 和 Markdown。 完整提示词版本为 v1.3,特别鸣谢了李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向,以及 Thinking Claude 和 Claude 3.5 Sonnet。
2025-01-18
发生器智能系统内部电路及结构介绍
智能代理系统的内部电路及结构包括以下方面: 功能结构: 数据驱动协作:卖点提炼模块提取核心卖点,并将其直接传递给买点转化模块,确保信息准确传递和一致。 信息流转换:买点经过转化后,进入可视化展示模块,通过信息卡片和交互设计直观呈现,增强可视性和理解度。 文案优化:视觉化信息后,文案改写模块对内容进行优化调整,确保与目标受众需求高度相关。 集成内容管理:所有处理后的内容被存储和管理,保存到飞书文档,以支持未来策略优化。 这种模块之间的协同作用,使智能代理系统能够高效转化初始数据为有价值的市场信息,确保每一步骤都最大化发挥效能。 任务的处理流程: 核心任务:卖点提炼并转化为买点。 处理流程: 信息收集:首先,全面收集用户的产品基本信息,确保数据的完整性和准确性。 卖点提炼:根据收集到的信息,分别提炼出通用性卖点、描述性卖点和保障性卖点,涵盖产品多个维度,全面展示产品优势。 交互优化:通过交互式反馈机制,对提炼出的卖点进行修改和补充,提高市场适应性和吸引力。 买点转化:将优化后的卖点转化为用户视角的买点,确保信息更具吸引力和说服力。 可视化展示:最终,经过修改和补充的买点被进行可视化展示,使信息更加直观和易于理解。这一流程确保了信息在传递过程中的高效性和影响力。
2025-01-18
一句话向完全不了解AI的人介绍什么是AI,并且让他理解什么是AI
AI 是一种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的存在。对于不具备理工科背景的人来说,可以把它当成一个黑箱。它就像某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵或器灵,其生态位是似人而非人的。 AI 包含多种技术和概念,比如: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(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)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因为有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;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(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 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,它完全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。
2025-01-17