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具身智能机器人

回答

具身智能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）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。

具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。

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，关注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，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法，以进行有效空间导航和物体识别。

具身智能在机器人领域有重要应用，如服务机器人、工业自动化和辅助技术等，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。

尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。

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作为一个系统性的工程，具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向前进。但也存在一些矛盾，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题，有待更多学者和从业者讨论交流。同时，[Z 计划]一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型会有更多发展。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：具身智能是什么？

[title]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。具身智能的一个重要应用是在机器人领域，特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能，机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境，提供更加自然和有效的人机交互。此外，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用，通过创造更具沉浸感和交互性的体验，丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但它仍面临许多挑战。例如，如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。

GenAI玩具机器人 社媒热度榜

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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

[title]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期作为一个系统性的工程，相比原来人们常说的“汽车制造，是现代工业皇冠上的明珠”我们更愿意称“具身智能机器人是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠”。由于涉及算法层，不同技术流派，数据，模拟器，传感器，视觉方案，力学结构等多个维度。并整体向着更鲁棒性，各层级之间过渡更加平滑的方向前进。因此我们做了一些梳理，包括过往的工作，和一些基础知识。希望可以抛砖引玉让大家对这个复杂的系统工程多一些了解。我们也注意到许多矛盾，比如力矩控制、电流控制，究竟做到哪一步才算端到端？机器人的foundation model或者GPT时刻会是什么样的？触觉等感知信号究竟以什么样的形式进入模型当中。这些问题我们愿意与更多学者和从业者讨论交流。同样，[Z计划](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMDU5NzQ2Mg==&mid=2247483667&idx=1&sn=b0bf8af76ea56c21ec294ed2a9d316a5&chksm=c19127aaf6e6aebc1d23d1c8f9092818d99ea422c25e1a2eb6d18f4afc1283f7bae40750090d&scene=21#wechat_redirect)一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型不仅仅像现在这样执行语言交互和上层推理，以及VLM能力，而是Transformer架构在内存等前提下可以跑更多的上层推理，从而趋近图灵完备。希望我们可以与更多优秀的具身创业团队同行。了解

其他人在问
具身智能用什么开发
具身智能的开发涉及多个方面，其技术路线包括端到端模型和分层决策模型。感知模块负责收集和处理信息，通过多种传感器感知和理解环境，例如在机器人上常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器和麦克风等。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。目前，具身智能正成为人工智能的新浪潮，在机器人领域、虚拟现实、增强现实和游戏设计等方面有着广泛应用，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。
2024-11-08
想建一个具身智能方面的知识库，有哪些建议
以下是关于建立具身智能知识库的一些建议： 1. 数据清洗方面： 可以尝试手动清洗数据以提高准确性。对于在线知识库，创建飞书在线文档，每个问题和答案以“”分割，可进行编辑修改和删除，添加 Bot 后在调试区测试效果。 对于本地文档，注意合理拆分内容，不能将大量数据一股脑全部放入训练，例如对于章节内容，先放入大章节名称，再按固定方式细化处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 智能体的相关方面： 注重智能体的交互能力，包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用以及上下文说明。 考虑智能体的知识体量，利用豆包大模型本身的行业数据和语料库，创建结构化数据的知识库。 关注智能体的记忆能力，如变量、数据库和信息记录。 3. 具身智能的具体内容： 了解具身智能本体的形态实现思路，如 Mobility 和 Manipulation 的实现方式。 明确具身智能的定义，探讨其与大模型要解决问题的差异，以及“人形”的重要性。 解决数据来源和构建大脑的问题，包括大模型和多模态的数据泛化、数据采集和量的问题，以及特定任务和场景的处理，还有结构化与非结构化场景的处理等。 思考具身智能的落地场景和商业化方向，例如 ToB 或 ToC 的选择。 考虑具身智能创业团队的背景组成，如工业机器人、自动驾驶、服务机器人等领域的经验。
2024-11-05
具身智能在制造行业的落地方向有哪些？
具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：利用具身智能技术预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体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。它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，也可以是虚拟形态。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，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理解和解释视觉信息，进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程，具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。
2024-10-26
如何做一个具身智能实体？
要实现具身智能实体，以下是一些关键方面： 1. 空间智能：像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样，具身智能实体也应具备这种能力，将感知与行动联系起来，例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征：能在开放世界中探索，拥有海量世界知识，并能执行无数任务。 3. 与环境的互动：无论是在物理世界还是数字世界，具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用：有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法，通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法，利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界：在物理世界中感知环境的难度较大，需要重点关注更底层的传感，包括视觉传感和触觉传感，充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是，目前具身智能的实现仍面临诸多挑战，数字世界可能会先于物理世界取得突破。
2024-10-22
具身智能在制造行业的应用场景有哪些
具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：通过具身智能，能够预测机器故障，避免工厂停机，保障生产的连续性。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量，减少次品率。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率，降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体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。它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。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。 在机器人发展历程中，第一代机器人是示教再现型，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。之后出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如，日本早稻田大学研发的人形智能机器人 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有不断的更新和发展。
2024-10-22
具身智能在制造行业的应用场景有哪些？
具身智能在制造行业有以下应用场景： 1. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，避免工厂停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，增强效率并降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体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。它认为智能不仅是处理信息的能力，还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。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。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。 在机器人发展历程中，第一代机器人是技术探索阶段的示教再现型机器人，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如日本早稻田大学研发的 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有更新版本。本田公司也开发了多种行走机器人。
2024-10-15
我希望做一个回答用户问题的聊天机器人，如何用rag来做
要使用 RAG（RetrievalAugmented Generation，检索增强生成）来做一个回答用户问题的聊天机器人，可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容，如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ），通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择：经过调研，可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现，后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介：是当前大模型应用开发的主流框架之一，提供一系列工具和接口，其核心在于“链”概念，包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件，生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama 简介：是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。
2024-11-20
如何学习开源机器人，要求是ROS操作系统，如何购置相应的机器人
学习开源机器人并基于 ROS 操作系统购置相应机器人，您可以从以下几个方面入手： 1. 控制系统：负责处理传感器数据、规划路径和执行任务，并与其他子系统协作。通常由嵌入式计算设备或工业计算机组成，通过运行控制算法（如 PID 控制、深度学习模型等）决定机器人运动和操作。 2. 伺服驱动系统：负责驱动机器人关节和执行机构，实现精确运动控制。一般包括伺服电机、伺服驱动器和指令机构。伺服电机作为执行机构实现运动，伺服驱动器作为功率电源控制电机运动，指令机构发出脉冲或速度信号配合工作。能进行速度与转矩控制，以及精确、快速、稳定的位置控制，其结构通常包括电流环、速度环和位置环三个闭环控制。 3. 交互设备：常见的有麦克风、遥控器等，尤其是带屏遥控器，集成了显示屏和控制功能，允许用户直接在遥控器上查看实时图像和进行各种操作。 4. 软件中间件：机器人操作系统中间件负责硬件抽象、设备驱动、库函数、可视化、消息传递和软件包管理等。最常用的元操作系统是 ROS（Robot Operating System），它并非真正的操作系统，而是运行在 Ubuntu 上的软件框架。ROS 将机器人软件功能封装为节点，支持节点间分布式、点对点通信，并由主节点（master）管理调度网络中各节点通信过程。不同节点可使用不同编程语言，可分布式运行在不同主机，这种设计使机器人各模块能松耦合协同工作，便于模块化修改和升级，提高系统容错能力。 在购置相应机器人时，您需要考虑机器人的功能需求、性能指标、价格预算等因素，选择适合您学习和研究的型号。
2024-11-19
怎么制作一个桌面智能机器人
制作桌面智能机器人可以参考以下步骤： 1. 利用 RPA 技术： 可以通过拖拉拽指令控件来构建机器人任务。例如，以在京东查询感冒灵并采集价格为例，包括打开浏览器、填写搜索框、点击搜索、采集数据等步骤。 采集数据后会生成数据表格，编辑器有拖拉拽功能适合业务人员，也可切换为 Python 界面写代码，还封装了很多控件，如 Excel 控件等。 RPA 机器人可通过触发器设置，像搭建奥康 1700 多个脚本的案例还有方太 450 多个基线等，交付的是动态能力。 RPA 加上 AI 效率极大提升，数字化分标准化、自动化、RPA 加 AI 三个阶段。 2. 使用 Coze 平台： 准备一个 Coze 账号，这是一个免费的 AI 机器人搭建平台。 准备一台能够上网的电脑。 用 Coze 搭建的 AI 机器人目前可以发布在“微信（订阅号/服务号/微信客服）、飞书、豆包、Bot Store、掘金”几个渠道，也可以通过网页地址的形式分享。 需要注意的是，不同的方法和平台可能有其特定的要求和特点，您可以根据自己的需求和技术水平选择适合的方式。
2024-11-19
使用coze搭建一个心理咨询机器人，将机器人接入自己开发的应用后，如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容，总结成日记，并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人，并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说，要实现这个功能，您可能需要以下步骤： 1. 数据采集与存储：在机器人与用户交互过程中，采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析：运用相关的自然语言处理技术，对聊天内容进行理解和分析，提取关键信息。 3. 内容总结：基于分析结果，使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输：建立与应用的稳定接口，将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路，具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
最近AGI机器人特别火，请帮我找出相关新闻
以下是一些与 AGI 机器人相关的新闻： ：随着 OpenAI 聊天机器人 ChatGPT 的热潮持续，探讨其如何帮助创建用户体验调查问卷或其他调查问卷。 ：给 25 个 AI 代理人动机和记忆，并将它们放在模拟城镇中，其行为被评价比人类角色扮演更“人类化”。 ：ChemCrow 是一个 LLM 化学代理，能在合成、药物发现和材料设计等领域执行任务，并集成 13 个专家设计的工具以增强性能。 ：OpenAI 发布 GPT4 被证明是生成 AI 的一小步，对 AGI 而言是一大步，自 2022 年 11 月发布以来吸引众多用户和媒体关注，此工作是对 ChatGPT 的首次全面审查。 ：有人让 AutoGPT 查找最近一个月的开源相关新闻并汇总成 word 文件，还有人在相关项目基础上做了改进和增强的新项目，如 TeenageAGI、BabyAGIasi、TypeScript 版本的 AutoGPT 等。 ：特斯拉训练机器人“Optimus”抓取物体，通过人类示范学习。还提到当训练比 GPT4 大 100 倍的模型时在图像识别、生成图像和视频等方面的预测。
2024-11-10
用Coze创建AI，打造自己的图像生成AI机器人
以下是使用 Coze 创建自己的图像生成 AI 机器人的步骤： 1. 注册 Coze 账号： 访问 Coze 官网，可选择中文版（https://www.coze.cn/，支持大模型：kimi、云雀）或英文版（https://coze.com/，支持大模型：chatgpt4）进行快速注册。 产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台。 2. 创建机器人： 登录 Coze，可使用抖音或手机号登陆，登陆后选择“创建 Bot”，起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”。 小技巧：“图标”AI 可以自动生成，先在“Bot 名称”用文字描述想要的图标，满意后再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 具体创建 AI Bot： 首先打开扣子的首页（https://www.coze.cn/home），直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 直接在弹窗输入 Bot 的相关信息，完成创建后细化其功能。 设计人设与回复逻辑，根据功能需求设计提示词。 调整模型设置，比如基于聊天为主的需求，将对话轮数记录改为 20 轮。 选择插件，如英文名言警句（get_one_eng_word & get_many_eng_words）随机获取英语名言，Simple OCR（ocr）识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题，预置问题有参考价值。 最后设置语音，若为英语陪练 AI Bot，选择亲切的英语音色。
2024-11-09
智能客服系统实现回复图片，不只是回复文字
以下为您介绍一个基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，其最新版本支持的功能包括： 1. 多端部署：可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 2. 基础对话：私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 3. 语音识别：可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 4. 图片生成：支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 5. 丰富插件：支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 6. Tool 工具：与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 7. 知识库：通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 该项目的图片生成功能或许能满足您智能客服系统实现回复图片的需求。
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
智能体
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 此外，智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏，来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册，内涵多个相关的智能体。该游戏包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。
2024-11-22
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体，我有几个问题：1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体？ 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合？也就是说回答100%能够正确，不会瞎说； 3.你有什么建议？
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体，以下是一些建议： 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体，这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习，全科智能体可能更合适；但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导，那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中，很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品，并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议： 明确智能体的职责和功能，例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词，清晰地描述其任务和目标。 像导演一样，将复杂的任务拆分成科学合理的步骤，并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容，要进行检查和优化，不断调整和改进智能体的表现。 此外，您还可以参考一些相关的提示词库，例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库，其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时，很多 AI 网站都支持创建智能体，您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21