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具身智能在制造行业的应用场景有哪些?

回答

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 WABOT-1 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。

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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。

问:请问 AI 有哪些应用场景?

[title]问:请问AI有哪些应用场景?人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

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[heading1]#1.具身智能概论第一代机器人:技术探索阶段(以早稻田大学仿人机器人为代表)1970年之前,示教再现型机器人,这类机器人没有感知也不会思考,它们根据事先设定好的程序重复动作。目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍然常见。1960年代,美国机床铸造公司(AMF)生产出圆柱坐标的Versatran型机器人,可做点位和轨迹控制。美国Unimation公司研制出球坐标的Unimate型机器人,它可完成近200种示教在线动作1970-1997年,有感觉的机器人,与第一代机器人相比,它们拥有一定的感觉系统,可获取周围环境和相关对象的信息1973年,日本早稻田大学的加藤一郎带领团队,研发出世界上第一台真人大小的人形智能机器人——WABOT-1。该机器人包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统,有两只手、两条腿,胸部装有两个摄像头,手部还装有触觉传感器。到了1980年,早稻田大学更新了设计,研制出了WABOT-2,第二代能够与人沟通,阅读乐谱并演奏电子琴。1986-1993年,本田公司接连开发了E0到E6等7种行走机器人,只有腿部结构,主要用于研究行走功能。1993年,公司在研制的P1基础上加上了双臂使其初具人形,而后同年完成的P3则是ASIMO的原型。

其他人在问
具身智能机器人
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。 以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜: |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量(万)|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量(万)|产品销售链接|公司分类| |||||||||||||||||| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后,你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人,它会在你的手机屏幕上睁开双眼,正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4UBRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司| 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,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。
2024-10-11
具身智能在医疗行业的应用场景有哪些?
具身智能在医疗行业有以下应用场景: 1. 推出了全球首创的“领视智选”智能心脏超声机器人,探索了“医疗+AI+机器人”的新模式,实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查,并通过了临床验证。 2. Coze bot 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果,实时获取医学研究和政策变化,自动整理医学报告,提升工作效率,并通过多模态形式推送到他们常用的平台,方便医疗团队交流。
2024-09-07
具身智能在制造行业的应用
具身智能在制造行业有以下应用: 1. 产品设计和开发:利用如 Adobe Firefly、Midjourney 等 AI 生成工具,根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:通过 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 4. 供应链管理:AI 可根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。 具身智能是指通过让机器人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。其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。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应用。 具身智能发展的核心问题在于在现实物理世界构建数据闭环,实现方式包括数据获取成本足够低以及在具体化场景中能够持续不断收集数据。具身智能的发展历史中,第一代机器人是示教再现型,没有感知和思考能力,按事先设定程序重复动作,目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人,拥有一定感觉系统,可获取周围环境和相关对象的信息。之前做机器人的厂商有转方向的情况,如波士顿动力从液压转向电动。
2024-08-21
具身智能在制造业的应用场景
具身智能在制造业的应用场景包括: 1. 机器人自动化:通过具身智能控制工业机器人,提高生产效率。 2. 预测性维护:利用具身智能预测机器故障,帮助工厂避免停机。 3. 质量控制:借助具身智能检测产品缺陷,提升产品质量。 4. 供应链管理:运用具身智能优化供应链,提高效率并降低成本。 此外,在制造业领域,AIGC(AI Generated Content)也有广泛应用: 1. 产品设计和开发:使用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等,根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:利用 AI 模型分析设备运行数据,预测设备故障,并自动生成维修建议,增强设备可靠性。 4. 供应链管理:AI 可依据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提升供应链管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,能够自动生成个性化的客户回复,改善客户体验。 尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,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。
2024-08-17
具身智能在医疗行业的应用场景
具身智能在医疗行业有以下应用场景: 1. 推出了名为“领视智选”的智能超声机器人: 创新点:全球首创的智能心脏超声机器人,探索了“医疗+AI+机器人”的新模式。 技术成就:实现了全球首例在真人身上的自主心脏超声扫查。 临床验证:该技术已通过医学界的初步测试和评估。 2. Coze bot 智能体: 可以为医疗机构、医生和研究人员提供最新的医学资讯和研究成果。 能够实时获取医学研究和政策变化,自动整理医学报告,提升工作效率。 通过多模态形式推送到常用平台,方便医疗团队交流。 需要注意的是,尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展,但仍面临许多挑战,如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习、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,以推动具身智能在医疗行业的发展和应用。
2024-08-17
具身智能在制造车间的应用
具身智能在制造车间有以下应用相关的信息: 空间智能将推动 AI 系统获得具身智能,能够像生物一样与环境互动。例如,特斯拉正通过其改进版本来驱动 Optimus 机器人,并计划在今年底让 Optimus 能够在 Gigafactory 代替人类干活。 大模型可以在多个方面为智能硬件增加功能,其中具身智能指硬件能否动起来,但相关研究不多。 此外,李飞飞教授正在打造一家与“空间智能”有关的初创公司,并在 2024 年最新的 TED 演讲中解释了相关概念。
2024-08-17
有哪些AI 语音对话工具能模拟英语六级的口语考试场景
以下是一些能够模拟英语六级口语考试场景的 AI 语音对话工具: 1. Coze: 首先打开其首页,点击左上角的创建 AI Bot 按钮。 在弹窗输入 Bot 的相关信息,完成创建后细化功能。 设计人设与回复逻辑,根据需求调整模型设置,如将对话轮数改为 20 轮。 使用英文名言警句、Simple OCR 等插件。 设置开场白和预置问题,选择亲切的英语音色。 2. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容,通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术提供个性化课程和练习,重点在实际交流所需技能。注册账户,选择课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析进度,提供适合练习和反馈。注册并选择语言,使用多种练习模式学习。 3. AI 对话助手: ChatGPT:可模拟对话练习,提高交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 对话,询问语法、词汇等问题,模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,可进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音命令或文本输入互动,练习日常用语。
2024-10-16
可以应用在前端提效场景
以下是关于在前端提效场景的相关内容: AI 在生成测试用例方面具有显著优势,能够自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写的时间和成本。前端开发工程师合理应用 AI 工具,可提高测试效率、增强测试覆盖率并发现潜在问题,提升软件质量和用户体验。 LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能使用 LangChain 的云服务部署和运行应用,无需担心资源和性能限制,还能利用分布式计算功能加速应用,发挥多个节点的并行处理能力。 3. 可视化:可使用 LangSmith 可视化 RAG 应用的工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 LangChain 和 RAG 的结合可应用于多种场景,如: 1. 专业问答:构建医疗、法律或金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息帮助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊断和治疗方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻摘要或论文摘要等应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌生成或故事生成等应用,从不同数据源检索灵感帮助大模型生成更有趣和有创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。
2024-10-14
建筑物及城市场景三维建模 国内免费
以下为您介绍国内免费的建筑物及城市场景三维建模工具: 1. Polycam: 简介:发布了免费的 3D 建模工具,为元宇宙数字空间的物体孪生采集生成提供了新可能。 应用场景:适用于 3D 场景。 特点:只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,Polycam 自动处理并构建 3D 模型。生成后可编辑模型,支持 12 种以上格式导出到流行的 3D 软件,如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间约 1 2 分钟。还可以将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型,与所有流行的无人机兼容。 官方网站: 2. Tripo AI: 注册/登录:点击下方网址可免费体验(国内可访问)。官网首页有一只炫酷的机械手,移动鼠标有小彩蛋。点击“Start for Free”开启旅程。登录/注册界面简洁,输入邮箱地址,获取验证码完成注册并自动登录,也可使用谷歌账户直接登录。登录后可看到用户名及拥有的点数,每月有 600 点数,用完可换账户。 界面介绍:界面简洁,上方是工具导航栏,中间是公共作品展示区,底部是生成模型的工作区域,包括输入框和创建按钮。有“Create”“My Models”“Favorite”等页面,“Create”是创作主战场,“My Models”是个人作品库,“Favorite”是私人收藏列表。 官方网站:未提及
2024-10-08
大学老师最头疼的场景,能够使用到最多的AI场景解决问题
以下是一些大学老师可能会遇到的头疼场景以及能够用 AI 解决的方式: 学习指导方面: 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供一个“口袋里的老师”,理解学生独特需求,回答问题或测试技能。例如像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用。 对于特定学科的学习,如数学,有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决问题;对于历史学习,有 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授。 学生在作业中利用 AI 助手,如 Grammarly、Orchard 和 Lex 帮助克服写作难题,提升写作水平。处理其他形式内容的产品,如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 教学协助方面: 自适应学习,精准回答学生问题,协助教师提供数字资源。 在教育的各个方面,如教学内容、教学场景、教材与教法、教育思想和教育组织形态等,AI 都能发挥作用。 在不同的教育时代,如口传时代、手抄时代、印刷时代、电子媒体时代和数字媒体时代,AI 都能为教育带来新的可能性和改进。 AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用: 医疗保健:医学影像分析辅助诊断疾病、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。
2024-10-07
给产品图片配上应用场景的最适合AI工具有哪些?
以下是一些适合给产品图片配上应用场景的 AI 工具: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计,能将上传照片转换为芭比风格,效果佳。 此外,还有一些工具在电商领域能帮助品牌创建引人注目的产品照片和相关内容,例如: 能帮助品牌创建吸引人的产品照片。 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 能编写经过 SEO 优化的产品描述。 在阿里巴巴营销技巧和产品页面优化方面,使用 AI 可以采取以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息。 2. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:预测需求,优化库存,减少积压和缺货。 12. 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高知名度。 14. 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。 但需要注意的是,AI 工具仍存在一些局限,如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-10-06
大模型在应急领域的应用场景
大模型在应急领域的应用场景主要包括以下方面: 对于回答的精准性、全面性要求较高的应急问题,不同的大模型各有优劣,兼听则明,可同时询问多个大模型并返回汇总梳理后的结果。 在需要多方交叉验证、规避模型幻觉的应急客观事实类问题上,大模型也能发挥作用。 此外,构建大模型的应用并非易事,从框架选择到最终应用的搭建涉及一系列复杂步骤和环节。在提示词设计层面也需要精细工作,精心的设计和调试是确保流程顺畅运行、保证应用具有实际价值的关键,其直接影响模型的输出质量和应用效果。
2024-09-29
目前最好用的机关公文写作大模型或智能体
目前在机关公文写作方面表现较好的大模型或智能体有: 智谱清言:由智谱 AI 和清华大学推出,基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。更擅长专业能力,但在代码能力上还有优化空间,知识百科方面稍显不足。可应用场景广泛,在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及长文本记忆相关场景表现出色,在较复杂推理应用上效果不错,也适用于广告文案、文学写作等。 此外,在大模型中,智能体是大模型的一个重要发展方向。智能体可以理解为在大模型(如 LLM)基础上增加了工具、记忆、行动、规划等能力。目前行业里主要用到的如 langchain 框架,能通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。
2024-10-18
生成关于“人工智能导论”的思维导图
以下是为您生成的关于“人工智能导论”的思维导图相关内容: 与思维导图相关的 AI 工具: 1. GitMind:免费跨平台,支持多种模式,可通过 AI 自动生成思维导图。 2. ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,能利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:基于 GPT 的助手,可一键拓展思路、生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”工具,输入需求可自动生成思维导图。 6. EdrawMind:提供 AI 工具,包括头脑风暴功能,提升生产力。 总的来说,这些工具都能通过 AI 技术提高思维导图制作效率,为知识工作者带来便利。
2024-10-18
如何推广智能体
推广智能体可以考虑以下方式: 1. 商业化方面: 除了设计一整套商业化产品,可寻找最小化的商业模式,例如采用卡密验证的方式,让用户输入卡密来使用智能体或核心插件。 2. 创新应用: 将提示词与语音技术相结合,创造出有趣有效的销售助手,应用于宣传推广产品,以新颖方式吸引顾客注意。 3. 社交平台与渠道: 可以通过微信公众号、微信交流群等渠道进行推广。 发布相关内容到微信中,例如将智能体作为专职客服技能。
2024-10-17
智能体和工作流的关系是什么
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。
2024-10-16
智能体如何嵌入课件
以下是关于智能体嵌入课件的相关内容: 在提示词培训课中: 点击“创建智能体”按钮。 输入对智能体的描述,如有准备好的提示词模板可直接粘贴。 ChatGLM 的智能体配置可自动生成,默认勾选增强能力,可根据实际需求调整,也可上传本地文件作为知识原料形成智能体的知识库。 在基础通识课中: 以可视化方式讲解 Transformer 架构,单词先拆分再嵌入(embedding),为保证语序不乱会做位置编码标记,嵌入后进入自助运力机制模型。 在 AI 智能体:企业自动化的新架构 Menlo Ventures 中: 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度选择实现方法和工具,受程序性知识指导,拥有预定义工具并受保护栏和审查措施约束。 运行时会产生规划智能体评估应用程序当前状态、选择并执行最佳链条、进行审查和确保一致性等模式。 请注意,由于最近盗版事件频发,需要课件的扫群主二维码获取。
2024-10-16
人工智能与教师培训
以下是关于人工智能与教师培训的相关内容: 专家 AI 可能通过元学习更快地获取知识,并有望成为下一代专家,包括人类和 AI 的教师。 人工智能可用于帮助教育,包括辅助自学、帮助教师减轻负担并提高课程效果。可以要求人工智能解释概念,但要注意其可能产生幻觉,关键数据需根据其他来源仔细检查。 MQ 老师是知乎的 AI 讲师,拥有多个初级人工智能工程师证书,在教育行业工作 15 年以上,过去半年一直在探索教育场景中的 AI 实践,写过 200 多篇小文,培训了上千位来自不同学校的老师、家长和同学。
2024-10-15
我的app应用想要对接大语言模型,结合APP用户自身的数据,实现更精准的对话,是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例,可供您借鉴: 1. Poe: 由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址: Poe 中的提问引导真的能够启发到用户,midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai: 本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。 网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情(联网查询、旅行、住宿、商品推荐)靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址,并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充,每 4h 内使用 5 次,调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址:
2024-10-18
我如何应用AI进行高效学习
以下是应用 AI 进行高效学习的方法: 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用如 Grammarly 这样的 AI 写作助手进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用如 Call Annie 这样的语音识别应用进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用如 Duolingo 这样的自适应学习平台,借助 AI 技术为您量身定制学习计划,提供个性化的学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用如 ChatGPT 这样的智能对话机器人进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用如 Khan Academy 这样的自适应学习系统,结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题,进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用如 Photomath 这样的智能题库和作业辅助工具,通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用如 Socratic 这样的虚拟教学助手,借助 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 学习一门外语的通用方法: 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式进行练习,全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,可以更高效、更个性化地进行学习,并取得更好的学习效果。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-16
我如何学会AI应用
要学会 AI 应用,您可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 6. 学习 Python 编程: 至少熟悉以下内容: Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 异常处理: 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。 希望以上内容对您有所帮助。
2024-10-16
AI在高中生中有哪些应用
AI 在高中生中的应用主要包括以下方面: 1. 医疗领域: AI 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作,发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 AI 帮助抗衰老,筛查高效的药物候选物。 使用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 AI 帮助早期诊断帕金森。 2. 生成式 AI: 能使产品个性化用户体验,例如在教育科技和搜索中,对八岁儿童和高中生使用不同的语言进行解释。 3. 思维培养: 尽管 AI 能在象棋等领域超越人类,但高中生仍能因热爱而参与,这有助于培养兴趣和思维。 写作方面,虽然可以使用 AI 总结关键信息,但手写笔记更有助于深入思考和学习。
2024-10-16
AI在信息检索领域的应用
AI 在信息检索领域有广泛的应用,以下为您详细介绍: 1. 存在能联网检索的 AI,它们通过连接互联网,实时搜索、筛选并整合所需数据,为用户提供更精准和个性化的信息。例如: ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 2. Notion CEO 认为,AI 是 Notion 的机会。在 language model 出现之前,在知识库搜索内容通常需要很精确的关键词,甚至要询问同事信息存放的数据库。但现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题,很快就能得到答案。 3. 在信息爆炸的时代,AI 技术极大地提升了信息检索和处理的效率。近期热门融资的 AI 产品中,有多种在信息检索方面表现出色的,比如: You.com:多种搜索模式且重隐私的搜索引擎。 Genspark:通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求。 Rockset:刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-16
近期数字人比较成熟的应用有哪些
数字人目前有以下较为成熟的应用: 1. 影视行业:真人驱动的数字人通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情,用于影视制作。 2. 直播带货:真人驱动的数字人在直播带货领域发挥作用。 3. 家庭:未来可能会有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备。 4. 学校:未来可能会有数字人老师,为学生答疑解惑。 5. 商场:未来可能会有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 数字人的构建方式包括: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,代表如 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高,代表如 UE、Unity、虚幻引擎 MetaHuman 等。 3. AIGC:虽然省去建模流程,但在数字人 ID 一致性和帧连贯性上存在弊端,不过算法发展迅速,未来可能会有改善。AIGC 还有直接生成 2D/3D 引擎模型的探索方向。
2024-10-16