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用AI解决复杂的教育领域的问题

Answer

以下是关于用 AI 解决复杂的教育领域问题的相关内容:

  1. Character.ai :每个人都可定制自己的个性化 AI

    • 愿景是让每个人都能获得深度个性化超级智能,帮助完成各种任务。
    • 授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可被 AI 重构。
    • 借助大型语言模型,人工智能生成的角色可作为数字教师,如牛顿授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,实现知识获取不受时空限制,提高教育效率和质量,增强学生学习兴趣。
    • 个性化的数字教师能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,实现因材施教,缓解教育资源不平等问题。
    • 人工智能生成的虚拟角色也可作为数字陪伴,促进儿童成长和提高学习成绩。
  2. 生成式 AI :下一个消费者平台

    • 教育科技长期在有效性和规模间权衡,AI 改变了这种状况,可大规模部署个性化学习计划,提供“口袋里的老师”。
    • 已有如 Speak、Quazel、Lingostar 等产品提供语言教学和反馈,Photomath、Mathly 等应用指导数学问题,PeopleAI、Historical Figures 模拟杰出人物聊天教授历史。
    • 学生在作业中利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题,提升写作水平,处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
  3. 北京大学教育学院教授汪琼观点

    • 教育领域数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上,需要新解决方案,综合运用数据来设计新教学流程,技术创新应用和数据整合挖掘是关键。
    • AI 正成为教与学的伙伴,2023 年申请到相关重大研究课题,未来三年将研究其对教育的影响,探索人机协同的新学习方式和数字化教学新理论。
    • 迎接 AI 发展挑战时要注意“信息茧房”危害,平衡其潜力与局限,注意技术引入的全局影响。
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References

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

古时候的苏格拉底、孔子等传道授业解惑,采用的是对话式、讨论式、启发式的教育方法。他们通过向学生提问,引导学生思考和总结出一般性的结论,从而培养学生的批判性思维和创造性思维。如今,借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师。例如,让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。你可以与任何历史人物进行对话交流,知识的获取不再受时空限制。这些人工智能生成的角色博学多能、善解人意,不受情绪左右,基本上可以实现一对一的辅导,让学生的参与感更高。这种技术的发展不仅可以提高教育的效率和质量,还可以让学生更加生动地了解历史和文化,拓宽视野,增强学习兴趣。个性化的数字教师可以根据学生的学习情况、学习兴趣和学习偏好提供定制化的学习计划和学习资源,真正实现因材施教,更好地满足学生的学习需求,提高学习效率和学习成果。数字教师的个性化教育也有望缓解教育资源不平等的问题,让更多的学生有机会接触到优质的教育资源。人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴,作为孩子的玩伴,来自他人的赞美这样的社会奖励,可以促进儿童成长,提高学习成绩。

生成式 AI:下一个消费者平台

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案,就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案,却又难以扩展。有了AI,这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划,为每个用户提供一个“口袋里的老师”,这个老师理解他们独特的需求,并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师,能够实时交流,并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情!我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题,而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。除了学习特定的科目,学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题,并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如,[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

北京大学教育学院教授汪琼:数字化转型建设要从问题出发

汪琼:以数字化转型推动高等教育的高质量发展是新时代赋予大学的历史机遇,也是大学贯彻国家战略的应有之义。教育领域的数字化转型,不能只是将传统教育方式搬到线上,还需要新的解决方案,包括如何综合运用当下和历史的数据、个人和群体的数据,来设计传统环境下无法做到的、信息技术优势得以充分发挥的教学流程。技术创新应用和数据整合挖掘是数字化转型方案落地的关键。越是简洁、直接的方案,往往越能高效地实现人机协同的目标。我们正在进入一个新时代,AI正在成为教与学的伙伴,而不只是效率工具。2023年,我们申请到了国家社会科学基金教育学重大研究课题“关于新一代人工智能对教育的影响”,未来三年将主要研究人工智能对于教育领域方方面面带来的机遇和挑战,探索人机协同的新学习方式和数字化教学新理论。必须强调的是,在迎接新一代人工智能发展带来的挑战时,我们还必须注意“信息茧房”的危害。这意味着我们需要在参照新技术给出的答案时,也需要防止“回音壁”效应,要保持宽广的视野,避免陷入观点单一的局限。总体而言,人工智能技术在高等教育领域的应用前景广阔,但需要平衡其潜力与局限,同时注意技术引入的全局影响。来源丨《在线学习》杂志2024年1-2月刊(总第100期)

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ai快速发展在教育领域的应用
AI 在教育领域的应用十分广泛,主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 然而,AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击,教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。
2025-01-22
ai在教育领域的应用
AI 在教育领域有以下应用: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 然而,AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了一些挑战,如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。
2025-01-21
人工智能教育领域的应用
人工智能在教育领域的应用广泛且具有颠覆性,主要体现在以下几个方面: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师能引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室,安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。 同时,北京大学教育学院教授汪琼指出,教育领域的数字化转型不能只是将传统教育方式搬到线上,还需新解决方案,技术创新应用和数据整合挖掘是关键。我们正进入新时代,AI 成为教与学的伙伴,但在迎接新一代人工智能发展带来的挑战时,必须注意“信息茧房”的危害,平衡其潜力与局限,注意技术引入的全局影响。 然而,AI 技术对传统教育体系的冲击也带来诸多挑战,如教育体系内部惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。
2024-12-26
AI 在教育领域的落地场景
以下是 AI 在教育领域的落地场景: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生的行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 AI 教师能够引导学生通过对话学习,解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作,并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。
2024-11-23
AI在性教育领域可以怎么应用呢
以下是关于 AI 在性教育领域应用的相关信息: 拜登签署的行政命令中提到,AI 可以通过创造资源来支持教育工作者部署启用 AI 的教育工具,例如在学校提供个性化辅导,这可能对性教育产生影响。 目前的资料中未直接提及 AI 在性教育领域的具体应用方式,但在其他领域,如医疗保健、打击犯罪等,AI 展现出了一定的作用和潜力。例如在医疗保健中,AI 可能通过元学习更快地获得知识并促进进步;在打击儿童性虐待犯罪方面,AI 可用于识别受害者和犯罪者。 需要注意的是,目前关于 AI 在性教育领域的明确和具体应用的相关内容较少。
2024-10-14
AI在教育领域的应用
以下是 AI 在教育领域的应用: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生行为模式的分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解学生写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:使课堂教学更丰富和互动,如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备和专业环境。 同时,需要注意的是,AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了对传统教育体系的冲击,如教育体系内部惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题。目前,人工智能教育已基本覆盖“教、学、考、评、管”全链条,并在幼教、K12、高等教育、职业教育、在线教育、教育决策等各类细分赛道加速落地。教育类 AI 应用的主要方向包括自适应/个性化学习、虚拟导师、教育机器人、基于编程和机器人的科技教育和基于虚拟现实/增强现实的场景式教育。
2024-08-22
ai在线课程
以下是为您提供的关于 AI 在线课程的相关信息: 新手学习 AI 的步骤: 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,包括主要分支(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。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并可能获得证书。 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,您可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 5. 体验 AI 产品:与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 推荐的“野菩萨”AI 课程: 1. 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 2. 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 3. 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 4. SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 5. ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 6. ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 7. 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 免费获取课程的机会:参与 video battle,获胜者可获得课程。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 “通往 AGI 之路知识库”中的课程: 1. 推荐 B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟。 2. 二十四节气相关教程和关键词已开源,可直接复制使用。 3. 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹。 希望以上信息对您有所帮助,祝您在 AI 学习的道路上不断进步!
2025-01-23
怎么用AI提高团队工作效率,贸易类
以下是一些利用 AI 提高贸易类团队工作效率的方法: 1. 利用 AI“词生卡”技术:将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图,帮助团队更好地理解和执行复杂任务。团队成员可以通过“词生卡”方式自定义活动海报、商务名片、简历,也可以用于日报、月报等介绍工作进度,实现文图双输出,提高信息传导效率,并为创新思维提供新工具。 2. 参考哈佛商学院的研究:在工作中使用 AI 可以带来工作效率的显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。同时要注意,类似 GPT4 这样的模型有能力边界,过于依赖可能适得其反。能力较弱的被测试者提升较大,高级人才和低级人才的差距会被拉平。 3. 采用合适的协作方式:如“半人马”模式,强调人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源;“机械人”模式,人与 AI 高度融合,在细节上循环迭代优化,最终实现人机一体化。 总之,合理利用 AI 技术和选择合适的协作方式,能够有效提高贸易类团队的工作效率。
2025-01-23
langchain开发手册
LangChain 是专注于大模型应用开发的平台,提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括: 1. 数据加载器(DocumentLoader):能从数据源加载数据并转为文档对象,文档包含 page_content(文本内容)和 metadata(元数据如标题、作者、日期等)。 2. 文本分割器(DocumentSplitter):将文档分割成多个小文档,方便后续检索和生成,因大模型输入窗口有限,短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器(Embeddings):将文本转为高维向量的嵌入,用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器(VectorStore):存储和查询嵌入,常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器(Retriever):根据文本查询返回相关文档对象,常见实现是向量存储器检索器,利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型(ChatModel):基于大模型如 GPT3 实现文本生成,根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程: 1. 加载数据:根据数据源类型选择合适的数据加载器,如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档:根据文本特点选择合适的文本分割器,如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入:选择合适的文本嵌入器和向量存储器,如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器:使用向量存储器检索器,传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型:根据性能和成本选择,如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。
2025-01-23
给我写一段AI产品经理板块的介绍,一小段话,用于在公司内部的科技论坛上
在公司内部的科技论坛上,为您介绍 AI 产品经理板块: AI 产品经理可大致分为三个层级: 1. 入门级:能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级:有技术研究和商业化研究两条路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级:有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级: 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,关注场景、痛点和价值。同时,为您列举一些岗位技能要求,如本科及以上学历,计算机科学等相关专业背景,熟悉多种 AI 工具的使用及原理,具备创新思维等。我们身边也有相关案例,如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。
2025-01-23
ai音乐
以下是一些与 AI 音乐相关的信息: 人工智能音频初创公司: (被 Apple 收购):音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 :下一代音乐制作人。 :由 AI 驱动的软件引擎,可以生成音乐,能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 :全球最大的音乐教育平台。 :用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 :提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 :专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 :视频编辑的音频解决方案。 :由 AI 驱动的音乐工作室。 :通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 :AI 音频插件和社区,弥合 AI 研究与创意之间的差距。 :为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 :为创作者提供的在线音乐软件,包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 AI 生成音乐的工具:是利用人工智能技术,特别是机器学习和深度学习算法,来创作、编排和生成音乐的软件平台。能够分析大量音乐数据,学习音乐的模式和结构,然后根据用户输入或特定指令创作出新的音乐作品。推荐的 AI 音乐产品有: :由前 Google DeepMind 工程师开发,通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 :是一款革命性的人工智能音乐生成工具,通过先进的深度学习技术,能将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。 108 个舞蹈音乐提示词:每个提示精心制作,以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量,同时确保适应不同的聆听环境。用这些来激发对完全遗漏的流派的描述。结合元素、流派、影响等,进一步深化舞蹈音乐的谱系。
2025-01-23
我想知道全世界最新的AI资讯
以下是为您提供的全世界最新的 AI 资讯: 2024 年 10 月 1 日:Notion 近期进行了重构更新,增强了内置 AI 功能,采用对话式交互,用户可通过聊天与 AI 进行工作安排,并能跨页面、跨应用调用素材。但写作辅助功能在复杂文本处理上存在局限。Notion 以出色的 UX 设计和社区支持在效率软件领域领先。 推荐 6 个精准的海外 AI 信息渠道,包括 TechURLs(科技媒体汇总)、Toolify.ai(AI 产品导航和排行榜)、SimilarWeb(数据分析工具)、A16Z(硅谷知名投资机构)等,适合对 AI 感兴趣的读者和行业从业者。 12 月 25 日: AI 绘画:Recraft AI 更新了 60 种新的图像风格,用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等,每日有免费试用点数,允许商业使用。地址:https://www.recraft.ai/ AI 公文智能体:学习强国 x 百度 AI 推出的“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线,可进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式:下载文小言 APP,找寻学习强国公文助手。 关于最新的国内大模型排名,可能会有变化。您可以查阅相关科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台获取最新信息。在通往 AGI 之路的知识库里,会定期更新相关排名报告。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-23
找一个可以设计复杂代码的AI
以下是一些可以设计复杂代码的 AI 工具及相关信息: 1. 在独立游戏开发中,如果让 AI 写小功能,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多是调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。以 Buff 系统为例,用 Cursor 让它仿照代码写一些 Buff,生成结果有时可以直接用,但目前 Cursor 生成复杂代码还需要复杂的前期调教,用多了之后 ChatGPT 会更方便。教 AI 时要像哄小孩,有正确的需要及时肯定,指出错误时要克制。 2. OpenAI o1:推理能力强,适合作为架构师或算法顾问,用于复杂算法与架构设计。 3. Claude 3.5/Cursor:Claude 擅长长上下文任务,Cursor 适合上下文控制较好的 IDE 开发,可快速生成代码与网页设计。 4. v0.dev:是网页设计的利器,支持设计稿生成网页。 5. Gemini:长上下文支持(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 同时需要注意,AI 目前在完成复杂项目方面存在一些限制,如上下文窗口限制、自然语言描述不精确、无法感知环境和直接执行、幻觉问题等。复杂项目需要全局理解,AI 难以设计架构和模块化,项目需求常需反复讨论才能明确,AI 难以完全掌握,编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成,且 AI 可能编造不存在的 API 或错误代码,需人工严格审查。
2025-01-20
时间复杂度如何计算’
时间复杂度是计算机科学中用于描述运行算法所需计算机时间量的计算复杂度。通常通过计算算法执行的基本操作数来估计,假定每个基本操作的执行时间固定。时间复杂度常表示为输入大小的函数,最常见的度量值是最差情况的时间复杂度,即给定大小输入所需的最大时间量。 在一些应用中,如 Claude 官方提示词中的效率估算器任务,需要分析提供的函数或算法,并使用大 O 符号计算其时间复杂度,同时逐步解释推理过程,考虑最坏情况。 此外,还有如 TimeComplexity 这样的工具,可利用人工智能分析代码的运行时复杂度,适用于多种语言,但结果可能不准确,使用需自行承担风险。
2024-11-21
可将复杂任务分解为简单子任务的ai工具是什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务的 AI 工具和相关策略: OpenAI 官方指南中提到,对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务,可以首先对查询类型进行分类,并使用该分类来确定需要的指令。例如,在客户服务应用程序中,将查询分类为计费、技术支持、账户管理或一般查询等主要类别,并进一步细分次要类别。 如同软件工程中将复杂系统分解为模块化组件,对 GPT 提交的任务也可如此。复杂任务往往可被重新定义为一系列简单任务的工作流程,早期任务的输出用于构造后续任务的输入。 在 AIAgent 系列中,基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。
2024-11-05
将复杂任务分解为简单子任务以简化问题,这样的ai工具都有什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务以简化问题的 AI 工具和相关策略: 1. OpenAI 官方指南中提到的策略: 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。 对于需要很长对话的对话应用程序,总结或过滤之前的对话。 分段总结长文档,并递归构建完整总结。 指示模型在急于得出结论之前先自己找出解决方案。 使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。 询问模型在之前的回答中是否遗漏了什么。 使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索。 使用代码执行来进行更准确的计算或调用外部 API。 2. 在 AIAgent 系列中: 基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于 LLM 的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。
2024-11-05
但是chat gpt 总结的会议纪要太简洁了 我想要的非常复杂 怎么办呢?
如果您觉得 Chat GPT 总结的会议纪要太简洁,而您想要更复杂详细的内容,可以按照以下步骤操作: 1. 利用通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记等工具进行录音转文字。以钉钉闪记为例,首先打开钉钉闪记,结束录音后点击“智能识别”,然后点击智能摘要获取会议纪要。 2. 如果需要更丰富的内容,可以复制所有文案或下载文本文件到 GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中,再将会议内容发送。 3. 该场景对应的关键词库包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。 4. 提问模板如下: 第一步:用飞书会议等软件整理好会议记录,并分段式发给 ChatGPT 生成总结:请根据以下会议资料,整理会议的关键信息,包括:会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料:1、时间:XXX 年 XXX 月 XXX 日;2、地点:XXXX;3、参与人员:XXX、XXX;4、会议主题:XXXX;5、讨论内容:Speaker1:XXX;Speaker2:XXX;Speaker3:XXX。 第二步:检查生成的总结:请根据我提供的会议补充信息和修改要求,对 XXX 部分进行修改:1、会议补充信息:XXXX;2、修改要求:XXXX。 第三步:优化文本格式和风格:1、请将生成的总结,以 XXX 形式呈现(例如:以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格);2、请给上述会议总结,提供修改意见,并根据这个修改意见做最后的调整。 此外,就像在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件一样,提交给 GPT 的任务也可以如此。对于复杂任务,其错误率往往较高,通常可以重新定义为一系列较简单任务的工作流程,其中早期任务的输出用于构建后续任务的输入。比如使用意图分类来识别用户查询的最相关指令,对于需要非常长对话的对话应用程序,总结或过滤以前的对话,逐段概括长文档并递归构建完整概要。
2024-10-26
嗨喽,我刚接触ComfyUI,想从简单的案例开始,一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次(基础-进阶)的学习案例呢?我想边学边练,这样印象更深刻。
以下是在飞书学习群中可以找到的 ComfyUI 分层次(基础进阶)的学习案例: 基础课程:陈旭常用节点讲解和简单的节点制作、长风归庭基础教程+工作流创建、王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴基础教程,工作流开发,实际应用场景、苏小蕊基础教程、Sophy 基础课程、啊乐福基础课程、塵优秀案例、风信基础课程➕平面设计应用场景、北南基础课程、Damon 基础课程、雪娴_CC 基础课程(从安装开始)、Joey 实时转绘工作流、三思基础教程、晓珍、戴志伟基础课程、Moana 基础教程、Jl 基础教程、kk 基础教程、samuel 基础 进阶课程:ヘヘ阿甘采样器原理与优化、热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点、傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频、云尚工作流节点搭建思路、FǎFá 热门节点功能,搭建、森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析、蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题、阿苏工作流框架设计、aflyrt comfyui 节点设计与开发、老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装、Liguo 模型训练、郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决、皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑、Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理、K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用、Adai 基础课程、镜生视频、梦飞基础教程、🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义、Mr.大狐🏝报错解决、Duo 多吉~基础课程、渔舟基础课程+工作流搭建思路、乔木船长工作流、☘️基础教程、☘基础教程、工作流设计+典型案例剖析、麒白掌工作流搭建、OutSider 风格迁移、吴鹏基础+工作流搭建、拾光工作流基础搭建从入门到精通、茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍、百废待.新(早睡版)工作流从入门到进阶、电商应用场景、小马哥人物一致性分镜画面生成、C 张工作流搭建+电商落地应用、uui 视频风格迁移、你头发炸了基础教程搭建思路、阿头实战案例分享
2024-09-24
如何解决agent幻觉问题
在大型语言模型(LLM)中,幻觉通常指模型生成不忠实、捏造、不一致或无意义的内容。幻觉主要分为两种类型: 1. 上下文内幻觉:模型输出应与上下文中的源内容一致。 2. 外部幻觉:模型输出应基于预训练数据集,与预训练数据中的知识相符。由于预训练数据集规模庞大,每次生成都去检索和识别冲突成本太高。若将预训练数据语料库视为世界知识的代表,应努力确保模型输出是事实的,且在不知答案时明确表示。 为避免幻觉,LLM 需做到: 1. 输出符合事实的内容。 2. 适用时承认不知道答案。 在 LLM 驱动的自主 Agents 中,启发式函数可决定轨迹是否低效或包含幻觉。低效规划指花费过长时间未成功的轨迹,幻觉指遇到一系列连续相同动作导致环境中出现相同观察。自我反思可通过向 LLM 展示示例创建,并添加到 Agents 的工作记忆中。在 AlfWorld 中,幻觉比低效规划更常见。 对于处理 ChatGPT 的“幻觉”,有以下经验: 1. 明确告诉它想要准确答案,无幻觉。 2. 改变 temperature 参数(如改到 0)或控制创造力水平。 3. 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。
2025-01-22
在中国国内,AI编程最好的解决方案
在中国国内,以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案: 1. 字节发布的全新 AI IDE:Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点,但目前存在一些小问题,如无法及时调整 Prompt 模块等,不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为:https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念:工具应适应 AI 的认知方式,让 AI 理解要做的事,然后自主寻找合适的工具和方法,而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异,如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型,在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率,以弥补 GPU 访问限制,并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求,改进 MoE 架构;零一万物更关注数据集建设。
2025-01-22
大模型应用解决方案
以下是关于大模型应用解决方案的相关内容: 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍:零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日,是一家创新型的智能电动汽车品牌,拥有智能电动汽车完整自主研发能力,2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起,零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日,零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级,携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能,用于聊天、基础知识问答、文生图等场景,提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案: 接入通义大模型实现开放式语音交互:改变了传统的固定形式的问答模式,支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互(闲聊场景),进行自然、连贯的多轮对话,可秒级响应,同时结合企业知识库和互联网知识库,满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图:零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型,帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸,实现秒级作图,提升娱乐互动;支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能,丰富用户操作体验;知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构:基于百炼平台,零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构,基于统一的大模型底座,实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代,降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程(一):基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题: 知识的局限性:模型自身的知识完全源于训练数据,对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题:大模型基于数学概率的文字预测,存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性:企业担心数据泄露,不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势:可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制生成的文本输出,用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且,RAG 可以和微调结合使用,两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题: 算力方面:国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足,与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面:训练成本高、数据筛选难度大,千亿参数模型报价高昂,让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。
2025-01-12
ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 这个错误如何解决?
很抱歉,目前知识库中没有关于“ImportError: DLL load failed while importing libpaddle: 动态链接库初始化例程失败”这个错误的具体解决方法。但您可以尝试以下常见的解决步骤: 1. 检查相关依赖库的安装是否完整和正确,确保没有遗漏或损坏的部分。 2. 确认您的系统环境是否满足该库的要求,包括操作系统版本、硬件架构等。 3. 尝试重新安装相关库,确保安装过程中没有出现错误。 4. 查看是否存在其他软件或进程与该库的使用产生冲突,如有,尝试关闭或卸载冲突的软件。 希望这些建议能对您有所帮助,如果问题仍未解决,建议您进一步查阅相关技术文档或向更专业的技术社区寻求帮助。
2025-01-12
我是一个AI新手并且没有编程能力,如果我想要一个属于自己的AI智能体,并解决实际生活中的一些问题,请问有什教程吗?
以下是为您提供的创建属于自己的 AI 智能体的相关教程: 1. 扣子 Coze: 扣子官网: 可以通过简单 3 步创建智能体:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。 2. 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等): 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试您的智能体并发布。 此外,智能体具有以下特点: 1. 强大的学习能力:能够通过大量的数据进行学习,从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。 2. 灵活性:可以适应不同的任务和环境,表现出较高的灵活性和适应性。 3. 泛化能力:能够将学到的知识泛化到新的情境中,解决之前未见过的类似问题。 智能体应用类型包括: 1. 智能体应用(Assistant):基于上下文对话,自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。示例场景如客户服务、个人助理、技术支持等。 2. 工作流应用(Workflow):将复杂任务拆解为若干子任务,以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。 3. 智能体编排应用:支持多智能体协作的流程式 AI 应用,能够编排多个智能体的执行逻辑,也可以使多个智能体自动规划和执行任务。
2025-01-11
与 AI 共事,是否改变了你解决问题的方式
与 AI 共事确实改变了人们解决问题的方式。具体表现为: 更加聚焦目标,避免陷入具体细节。 从实现细节中抽离出来,更加高效地工作。 对复杂问题的理解发生变化,能力在过程中得到提升。 为流程带来全新视角,突破过去能力的限制。 对于个人博客,AI 提供了不同的思路和视角,使其变得可执行可操作。 在医疗保健领域,为了让 AI 产生真正的改变,应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。例如,预医学生和设计新疗法的科学家都需要经历从基础到专业的学习过程,AI 也应如此,通过逐步训练不同的模型,而非仅依靠大量数据和生成模型来解决问题。
2025-01-11