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帮我解释一下AI和人工智能、机器学习的关系

Answer

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。

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References

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[title]【AI学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)一、视频一主要回答了什么是AI大模型,原理是什么。1、概念:生成式AI生成的内容,叫做AIGC2、概念与关系:相关技术名词1)AI——人工智能2)机器学习——电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。3)监督学习——有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。4)无监督学习——学习的数据没有标签,算法自主发现规律。经典任务包括聚类,比如拿一堆新闻文章,让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。5)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。6)深度学习——一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。7)生成式AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式8)LLM——大语言模型。对于生成式AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的BERT模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类;3、技术里程碑——2017年6月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了Transformer模型,它完全基于自注意力机制(Self-Attention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT含义:Transformer是关键。Transformer比RNN更适合处理文本的长距离依赖性。

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如何搭建基于微信的AI助手
搭建基于微信的 AI 助手可以参考以下两种方法: 方法一: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告知如何白嫖大模型接口。 2. 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答问题。如果不想接入微信,到此搭建完成即可,它也有问答界面。 3. 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二: 1. 确定功能范围: 支持用户发送“关键字”,自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能回答 AI 相关知识,优先以“自己的知识库”中的内容回答,若知识库内容不足则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在微信公众号上,作为微信客服助手。 2. 准备以下内容: 根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 整理。 创建自己的【知识库】用于回答 AI 相关知识。 创建【工作流】控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号,以便发布机器人。 以上是搭建基于微信的 AI 助手的相关步骤和方法。
2025-02-08
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2025-02-08
AI 课程推荐
以下是为新手推荐的 AI 课程学习路径: 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,包括其主要分支(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,了解 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,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,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。 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,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。 为您推荐的一门超级棒的 AI 课是【野菩萨的 AIGC 资深课】,由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设,是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一,也是全网技术更新最快的课程!课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者,这门课程都能满足您的学习需求。 这门课程的具体内容包括: 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。 如果您想要免费获得这门课程,可以来参与 video battle,这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。 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。 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。让我们一起在“通往 AGI 之路”社区学习成长,探索 AI 的无限可能吧!
2025-02-08
ai爬虫
以下是关于 AI 爬虫的相关信息: Firecrawl Extract 是一款只需文字提示就能爬取任意网络数据的工具。它具有以下特点: 1. 通过自然语言提示,能轻松将网页内容转换为结构化数据,无需手动写脚本。 2. 支持复杂数据提取,例如联系人信息、任务描述、动态价格等。 3. 兼容多语言与国际网站,能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。 4. 提供 API 集成,支持大规模数据处理,可提取数千个结果,解决上下文限制问题。 相关链接: 另外,对于不会代码的人,也可以尝试使用 Python 和 AI 来完成爬虫应用。例如,可以让 ChatGPT 帮忙写抓取特定文章(如地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ )正文内容的程序,然后在 Colab 里运行。
2025-02-08
how to use Google ai studio
使用 Google AI Studio 的步骤如下: 1. 开始使用生成式 AI Studio: 在 Google Cloud Console 的导航菜单中,导航至人工智能>Vertex AI。 在 Vertex AI 菜单中的 Generative AI Studio 下,单击 Language。 单击 +CREATE PROMPT 按钮,创建提示,您可以将鼠标悬停或单击页面右侧的按钮以了解有关每个字段和参数的更多信息,例如温度和令牌限制。 2. 进行设置和要求: 单击启动实验室按钮,如果需要支付实验室费用,选择付款方式。左侧是 Lab Details 面板,包含打开 Google 控制台按钮、剩余时间、临时凭据等信息。 点击打开谷歌控制台,实验室启动资源,然后打开另一个显示“登录”页面的选项卡。 将选项卡并排排列在单独的窗口中。 注意:如果看到“选择帐户”对话框,请单击“使用其他帐户”。 如有必要,从实验室详细信息面板复制用户名并粘贴到登录对话框中,单击下一步。 从实验室详细信息面板复制密码并粘贴到欢迎对话框中,单击下一步。 必须使用左侧面板中的凭据,不要使用 Google Cloud Skills Boost 凭据。注意:在本实验中使用自己的 Google Cloud 帐户可能会产生额外费用。 单击后续页面:接受条款和条件,不要添加恢复选项或双因素身份验证,不要注册免费试用。片刻之后,Cloud Console 将在此选项卡中打开。 3. 启用 Vertex AI API: 在 Google Cloud Console 中,在顶部搜索栏中输入 Vertex AI API。 单击 Marketplace 下的 Vertex AI API 结果。 单击启用。
2025-02-08
请给出10个 有关 AI 的概念的 知识点 并用150字 进行介绍
以下是 10 个有关 AI 的概念知识点及介绍: 1. 人工智能(AI):目标是让机器展现智慧,是一个广泛的领域。 2. 生成式人工智能(GenAI):旨在让机器产生复杂有结构的内容。 3. 机器学习:使机器能自动从资料中找到公式的手段。 4. 深度学习:基于类神经网络,具有大量参数的更强大手段。 5. 大语言模型(LLMs):具有大量参数的深度学习模型。 6. ChatGPT:基于大型语言模型的对话机器人,能根据输入生成文本回复。 7. AIGC:利用人工智能技术生成包括文本、图像等多种内容的新型生产方式。 8. 统计学基础:包含均值、中位数、方差等统计概念,是 AI 的重要基础。 9. 监督学习:如线性回归、决策树等常用算法。 10. 无监督学习:如聚类、降维等算法。
2025-02-08
langchain 大白话解释一下给我听
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架。它能简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的流程,提供了一系列工具、组件和接口,让创建由大型语言模型和聊天模型支持的应用程序更轻松。 其核心概念包括组件和链,组件是模块化的构建块,可组合创建强大应用,链则是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 主要特点有: 1. 模型抽象:提供对大型语言模型和聊天模型的抽象,方便开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 2. 提示模板和值:支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 3. 链:允许开发人员定义一系列处理步骤,按顺序执行完成复杂任务。 4. 代理:支持构建代理,能使用语言模型做决策,并根据用户输入调用工具。 LangChain 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,能与外部数据源交互收集数据,还提供内存功能维护状态。它旨在为开发人员提供强大工具集,构建适应性强、高效且能处理复杂用例的高级语言模型应用程序。
2025-02-08
帮我用最简单的方法解释一下时间序列模型
时间序列模型是用于分析和处理随时间变化的数据的一类模型。 例如,在评估 GPT4V 对时间序列和视频内容的理解时,会考虑其对现实世界中随时间展开的事件的理解能力,像时间预测、排序、定位、推理和基于时间的理解等。 在视频生成方面,如 Video LDM 模型,先训练图像生成器,再微调添加时间维度以生成视频。 总的来说,时间序列模型旨在理解和预测数据在时间上的变化规律和趋势。
2025-01-23
解释一下RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中,如本地部署大模型以及搭建个人知识库时,利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下,RAG 常见应用于知识问答系统,其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
解释一下RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本。 在实际应用中,如本地部署大模型以及搭建个人知识库时,利用大模型搭建知识库就是 RAG 技术的应用。RAG 的应用可抽象为文档加载、文本分割、存储(包括嵌入和向量数据存储)、检索、输出这 5 个过程。在产品视角下,RAG 常见应用于知识问答系统,其核心流程是根据用户提问从私有知识中检索相关内容,与提问一起提交给大模型生成回答。
2025-01-16
请解释一下AI智能体的概念及功能
AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手的存在。简单理解,参照移动互联网,它类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,而面向用户提供服务的产品形式就是智能体,所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 在 C 端,比如社交方向,用户注册后先创建自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,聊到一起后真人再介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那还有帮助 B 端商家搭建智能体的机会,类似 APP 时代专业做 APP 的。 目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体拥有各项能力,能帮我们做特定的事情。它包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。AI 智能体的出现是为了解决像 GPT 或者文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题,结合自身业务场景和需求,定制出适合自己的智能体来解决问题。 例如,扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后还可将其发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。创建智能体通常包括起名称、写介绍、使用 AI 创建头像等简单步骤。
2024-12-17
帮我解释一下transformer
Transformer 的工作流程如下: 1. 输入嵌入(Input Embeddings):将每个单词映射为一个向量,例如将“ I ”映射为一个 512 维的向量。 2. 位置编码(Positional Encodings):由于 Transformer 没有能捕获序列顺序的结构,如递归或卷积,所以给每个词位置加上位置编码,让模型知晓词语的相对位置。 3. 编码器(Encoder):输入序列的嵌入向量和位置编码相加后被送入编码器层。编码器由多个相同的层组成,每层有两个核心部分,一是多头注意力机制(MultiHead Attention),用于捕捉单词间的依赖关系;二是前馈神经网络(FeedForward NN),对 attention 的结果进行进一步编码。 4. 解码器(Decoder):编码器的输出被送入解码器层。解码器同样由多个相同层组成,每层除了编码器组件外,还有一个额外的注意力模块,对编码器的输出序列建模依赖关系。 5. 输出嵌入(Output Embeddings):解码器最后一层的输出被映射为输出单词概率分布,例如生成“我”“是”等单词的概率。 6. 生成(Generation):基于概率分布,以贪婪或 beam search 等解码策略生成完整的输出序列。 注意力机制是 Transformer 最关键的创新,允许模型捕获长距离依赖关系。多头注意力可并行计算,因此高效。残差连接和层归一化有助于优化网络。整体上,Transformer 无递归和卷积结构,计算并行化程度高,更适合并行加速。 Transformer 是一个大参数(千亿级别)的回归方程,其底层是 function loss 损失函数。它是在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。回归方程的 Function loss 拟合 A to B mapping 关系,实现数据集的压缩与还原。 在公众传播层面,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容;LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT;GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC;AGI 指通用人工智能。公众传播一般会混用上述名词,但底层是 Transformer 结构。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。它与 Alpha Go 有差异,Alpha Go 是一个增强学习模型,学习结果会调整模型自身参数,有推理能力,但大语言模型在推理这块很弱。Transformer 决定 LLM 是一个生成式模型。
2024-10-12
关于人工智能介绍的ppt
以下是关于人工智能的一些相关内容: 法律方面:在 HR 6216 法案中,对“Advisory Committee(咨询委员会)”“Agency Head(机构负责人)”“Artificial Intelligence(人工智能)”等术语进行了定义。其中,“Artificial Intelligence(人工智能)”指的是一种基于机器的系统,能针对给定的一组人类定义的目标,在真实或虚拟环境中进行预测、推荐或决策,并通过机器和人类输入来感知环境、抽象感知为模型以及利用模型推理制定信息或行动的选项。 技术学习方面:包括创建 AI 应用的操作界面讲解,如前端、后端基础及界面组件布局,还有容器操作与页面布局等知识。 制作 PPT 的 AI 产品: Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。网址:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-02-08
吴恩达人工智能课
吴恩达(Andrew Ng)是人工智能领域享有盛誉的科学家和教育者。他在机器学习、统计学和人工智能领域有重要贡献,是在线教育平台 Coursera 的联合创始人。曾在斯坦福大学任副教授,领导过谷歌的大脑项目(Google Brain),还曾担任百度公司首席科学家并领导百度研究院。 吴恩达以深度学习和大规模机器学习系统方面的研究闻名,推动了人工智能技术的商业应用和普及。他是多个人工智能和机器学习开源项目的倡导者,如 TensorFlow 和 Caffe。 他致力于普及人工智能教育,其教授的机器学习课程在斯坦福大学和 Coursera 上极受欢迎,吸引全球数百万学生参与。 在课程方面,吴恩达有《面向所有人的生成式 AI 入门课程 Generative AI for Everyone》,在 B 站可搜索对应关键词获取资源,相关学习笔记可参考 。推荐直接使用 Jupyter 版本学习,效率更高:https://github.com/datawhalechina/promptengineeringfordevelopers/ ,视频下载地址:https://pan.quark.cn/s/77669b9a89d7 ,OpenAI 开源了教程:https://islinxu.github.io/promptengineeringnote/Introduction/index.html 。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-07
大学老师可以使用哪些人工智能软件帮助提升教学效率
以下是一些大学老师可以使用来提升教学效率的人工智能软件和相关应用: 1. 个性化学习计划方面:能够分析学生表现,根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 2. 课程开发/学习沉浸方面:包括生成模型生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。例如可以想象与牛顿本人讨论牛顿第三定律,或者在亚利桑那州立大学的 VR 实验室中学习生物学。 3. 社会互动/沟通方面:与新的 AI 工具(如口语形式的 GPT4o)结合学习,可以为学生提供更好的准备工具,以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 4. 备课助手方面:如星火教师助手、知网备课助手。 5. 作文批改评分方面:BigModel 智谱 AI 大模型开放平台可以凭借其卓越的数据处理能力以及广泛的应用潜力,为教师提供帮助。 6. 语言学习方面:像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用可以作为 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。 7. 数学学习方面:Photomath 和 Mathly 这样的应用可以指导学生解决数学问题。 8. 历史学习方面:PeopleAI 和 Historical Figures 可以通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 9. 写作方面:Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题,并提升写作水平。 10. 演示文稿制作方面:Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。
2025-02-06
到目前为止,人工只能已经发展到什么样的一个程度了,未来前景怎么样?普通人如何通过人工智能挣到钱
目前人工智能的发展呈现出复杂的态势: 预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型,通用人工智能的热潮仍在持续,但其成本也在不断增加。 政府和大型科技公司都面临着计算需求超出电网支持能力的问题。 人工智能对选举的影响尚未完全显现,但仍需关注。 以 OpenAI、Meta 以及中国实验室为代表,竞争激烈。 未来前景方面: 深度学习被证明有效,且随着规模扩大预期会改善,能帮助解决更多难题,对全球人民生活产生有意义的改善。 人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,并推动各领域科学进展。 对于普通人如何通过人工智能挣钱,以下是一些可能的途径: 学习相关技能,如编程、数据分析等,参与人工智能项目的开发和维护。 利用人工智能工具进行内容创作,如写作、绘画等,并通过相关平台实现盈利。 关注人工智能领域的新兴应用,寻找创业机会。
2025-02-05
目前国内最好的生产PPT的人工智能软件是哪一款
目前国内有以下几款较好的生产 PPT 的人工智能软件: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色,背后有强大团队,能把握市场机遇,已确立市场领先地位。 6. 闪击 7. Process ON 8. WPS AI
2025-02-05
人工智能设计拜年PPT的软件
以下是一些可以用于人工智能设计拜年 PPT 的软件: 1. Gamma:在线 PPT 制作网站,可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,增强演示文稿吸引力,网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素,适用于多种场合,网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包含互动元素和动画效果,网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能,网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外,还有以下相关内容: 1. 2024 年 6 月 22 日更新的一批研究报告,如《》等。 2. 熊猫 Jay 编写的超全的 AI 工具生成 PPT 的思路和使用指南,介绍了 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等工具,并因该培训获得 1000 元奖励。原文:https://mp.weixin.qq.com/s/uVoIIcePa7WTx7GNqkAPA 公众号:熊猫 Jay 字节之旅
2025-01-28
建立一个微信群机器人
以下是建立一个微信群机器人的相关指导: 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建 宝塔面板提供了图形化的管理界面,操作简单直观,许多常见任务都可以通过点击按钮完成。 丰富的在线资源:宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程,您可以随时查阅。 极简未来平台的支持:极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持,遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 社群和论坛:加入相关的技术社群或论坛,向有经验的用户请教,也是一个很好的学习途径。 定期备份和监控:设置定期备份和监控,确保在出现问题时可以及时恢复。 疑问解答 如果之后遇到问题,可以采取以下几种方式来解决: 1. 查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程,可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群:加入相关的技术社群,向有经验的用户请教,获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。 为了避免长时间不操作后忘记步骤,可以采取以下措施: 1. 制作操作手册:将每一步的操作记录下来,制作成操作手册,方便日后查阅。 2. 定期操作:定期登录服务器,进行简单的操作和维护,保持熟练度。 3. 视频教程:可以录制自己的操作视频,作为教程,日后查看时更直观。 4. 自动化脚本:对于一些常见的运维任务,可以编写自动化脚本,简化操作步骤。 AGI 大群的机器人原理 飞书的官方技术同学使用 RAG 技术将的内容进行处理,然后在飞书大群中接入一个智能机器人,当机器人被艾特回答问题的时候,其背后就是针对这个 AI 知识库进行的提问。RAG 技术会将知识库中最符合的相关文档回复给用户。基于 RAG 技术,也可以搭建一个微信机器人帮助进行课程相关答疑。 Coze API 接入微信群 Bot 的技术实现原理 登录宝塔面板后,在宝塔面板当中的来可视化的控制云服务器,在上面部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉,可选择 GPT3.5/GPT4.0/GPT4o/Claude/Gemini/文心一言/讯飞星火/通义千问/LinkAI/ChatGLM/月之暗面,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。用这个方式来与微信进行链接。 具体操作步骤如下: 1. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 2. 项目模板代码示例如下:将上面编译好的内容复制进来。 3. 在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。 4. 现实运行成功。 5. 点击容器后,可以看到运行的是两个服务,因为接口文档中启动了两个服务。 6. 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。这个界面不会实时更新显示,需要手动刷新一下。点击“刷新日志”,如果看到 WeChat login success,就成功将 Bot 接入微信中了。
2025-02-08
ai机器人 如何实现群统计
以下是关于实现群统计的相关信息: 实践:群总结工具 微信群聊总结 AI 助手(JS and Electron ver) Mac 版下载: 新版本:桌面应用,可一键监控、总结、发送,也可使用脚本版手动运行监控和总结。下载后直接打开配置 app key 即可运行监控和总结,一键总结,一键发送到群内。 功能:每日群聊监控和数据统计(界面上实时更新)、一键总结,一键查看总结结果,一键发送到群聊、聊天记录实时查看,直接发送内容到群聊、随时更新的配置,可以配置截取的文本长度和结尾词等、机器人状态监控,账号切换。 正常运行界面:点击对话,可以看到实时的对话和对话记录,同时可以直接输入内容对话。 脚本版本运行 安装依赖:npm install 设置 env 环境变量:cp.env.example.env ,.env 中有 3 个变量,DIFY_API_KEY、PADLOCAL_API_KEY 代表 2 个平台,MONITOR_ROOMS 代表群组名称。 获取 PADLOCAL_API_KEY:注册获取一个七天试用的账号,创建应用,然后在.env 中填入 api key。 获取 DIFY_API_KEY:注册账号创建一个“文本生成”应用,创建完成后,在应用的“访问 api”菜单中,点击“api 秘钥”,点击生成新的秘钥,然后在.env 中填入此秘钥。 设置 MONITOR_ROOMS:MONITOR_ROOMS=群名(目前只支持一个) 设置支持命令触发总结的群名,在群内发送/summarize 命令,即可触发总结(仅限机器人账户发送/summarize) 运行微信监控程序:npm run watch 如果自己跑不起来,但是需要群聊总结的同学,可以加机器人微信号:aoao_eth,然后把机器人拉进你的群里即可。本项目由免费白嫖 GPT 的智囊 AI技术支持。 此外,还有一些 AI+自媒体场景的案例,如: B 站 up 主村长托马斯:Bard 是最近发现已基本不亚于 New Bing 的工具,据说准确度更高不过还没有足够使用量下定论,但是快是真的快,但目前只支持英文。 保姆级攻略:小白也能用 Ai 做一部电影大片:目的是做个未来战争游戏的预告片,先让 GPT 写出视频内容,再细化每个分镜需要的内容,最后提炼个响亮的名字,输出宣传片朋友圈宣传文案。 AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析:1.透视运营数据,调整运营策略。2.高效寻找对标,快速切换赛道。3.紧跟大盘趋势,抢流量创笔记。4.高效装修主页,节省时间财力。
2025-02-08
聊天机器人
以下是关于聊天机器人的相关信息: 熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 这是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里的实现方案。 张梦飞同学写了更适合小白的使用教程: 。 可以实现:打造属于自己的 ChatBot(包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等),以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因非常规使用有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容要注意甄别,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 有多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等。 支持多消息类型:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 有多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 打造订餐机器人: 建立自己的聊天机器人,称为“订餐机器人”,使用自动化方式收集用户提示和助手反馈来构建。 用于比萨饼店接收订单,先定义“帮助函数”收集用户消息,避免手动输入。 模型的回应和用户的反馈都会添加到上下文中,上下文会越来越完整。 执行时,先设置并运行用户界面展示订餐机器人,上下文包含系统信息和菜单。
2025-02-07
微信机器人
以下是关于搭建微信机器人的相关内容: 测试和重新配置: 登录成功后,找另一个人私聊或者在群中@您,就可以看到机器人的正常回复。若未成功,可检查 config.json 文件中的配置或跳到“第四章,第 3 步”重启服务。 为 AI 赋予不一样的提示词,可返回“第三章,第 7 步”更改双引号内 value 部分。 进行任何更改后,需“返回首页 右上角 点击重启,重启一下服务器”。熟悉 Linux 操作也可通过重启进程的方式重启服务。 然后,在“文件”的【终端】里,直接输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录。 若想退出机器人,在手机微信上找到桌面版已登录的信息,点击退出桌面版即可。 帮助:若遇到问题,可先查询社区知识库,或加“通往 AGI 之路”群,社区小伙伴们会尽力帮助。也可加 Stuart 个人微信询问。 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建: 重点是在复制的 dockercompose.yml 文件中修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人,配置参考来源为 https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数解释中,名称的全大写描述如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY 等,需按此在编排模板配置具体参数。 私聊或群交流时,最好加上前缀如才触发机器人回复,群组里对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。GROUP_NAME_WHITE_LIST 用来配置哪些群组的消息需要自动回复。 【共学最全版本】微信机器人共学教程第四天教程 FastGPT 教学: 部署项目: 打开相关页面,把 Administrators 改成“wxid_dna83ykqawl222”。 若已有 FastGPT 或 OpenAI 的 key,可把 Ai_Lock 修改成“1”,并在 OpenAI 处添加模型 key,填写格式参照原有格式;若暂时没有,可保持 Ai_Lock 为 0。 修改后点击保存,返回 NGCbot 文件夹下,找到 main.py 文件双击运行。 运行后会弹出微信登录框,正常登录微信(若显示版本过低登录失败,看解决方法)。 进入微信后系统会自动初始化必备文件,等待完成。 运行成功后,用“大号”给机器人发一条消息,拿到 wxid 返回到之前步骤中替换。 添加完后,建议用小号登录,然后可用大号对小号发号施令,如发送“美女图片、美女视频、备案查询、归属查询、whois 查询、摸鱼日历、KFC 文案、周公解梦、天气查询、舔狗日记、星座查询、早安寄语、早报、晚报、Help”等。
2025-02-06
如何做机器人交互提问的问答
以下是关于机器人交互提问的问答相关内容: 容器编排模板:是一种配置文件,用于在 Docker 中部署和管理多个容器,可一键部署复杂环境,无需手动配置细节,文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因:Docker 提供隔离运行环境,确保应用稳定运行,简化安装和配置,保证部署环境一致,便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因:确保只有特定情况机器人才回复,避免群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法:尝试重启 Docker 容器(在宝塔面板中找到对应容器点击“重启”)、检查网络连接(确保服务器和微信客户端能正常访问互联网)、重新扫描二维码(等待容器重启后扫描日志中生成的二维码)。 AI 微信聊天机器人的费用:实际费用不高,极简未来平台按使用量收费,对一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间,平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用:未明确具体金额,收费按使用量计算。 此外,关于问答机器人: 整个知识库内容庞大丰富,新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 作为 AI 知识库,需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 您可以通过以下方式使用: 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(最新二维码在知识库首页),加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。
2025-02-05
客服机器人
以下是关于客服机器人的相关信息: Token 在客户服务机器人中的应用:一家大型电信公司部署了基于 Token 化的客户服务机器人来处理用户查询,如账单问题、服务中断等。机器人通过分析用户已 Token 化的问题,快速提供正确答案或将问题转给适当的服务部门。 共学快闪第三期微信机器人相关: 可以在平台创建自己的 bot,并互相交流和沟通。新客户可以使用 COS 作为 API 来搭建。 举办了 cost 活动,包括图文赛道和创意赛道,参与者可以将自己的作品投稿参赛,还有奖金。 提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标,并讨论了如何通过机评和人评混合的方式进行评估。同时,也提到了一些相对主观的指标,如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 提供了一个问题汇总文档,记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建过程是一步一步的,可能会遇到一些卡点,最早的时候会有通信下老金、奥服等在群里面帮大家去做回复。 机器人可以实现一些小的商业化目的,比如搭建客服机器人、进行群管理等。 微信机器人的课程是全免费的,梦飞带大家完成的课程已经放在了知识库,大家可以扫码直达知识库进行学习。 prompt 属于商业机密,无法分享。赵悦给大家普及了一个知识,大模型的回复速度与输出的字符数据相关,只要输出字符数比较偏短,大模型的速度会很快。 开发航空客服 AI:聊天机器人工作得很好,可通过 LangSmith 跟踪来检查它的最新运行情况。但设计存在潜在问题,对单个提示施加了很大压力。在下一节中将展示如何通过根据用户的意图将用户引导至专业代理或子图,来更精确地控制不同的用户体验。
2025-01-27