直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

如何让kimi准确理解我需要它干的事

回答

要让 Kimi 准确理解您需要它干的事，以下是一些关键要点：

  1. 提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如，明确您的角色（如幼儿园老师、初中语文教师等）、具体任务（如设计、总结等）、要求（如用表格输出、800 字等）、说明（如给出修改的建议、更详细的描述等）。
  2. 对于教学相关的任务，如让学生掌握课文重点词汇和句式、提高文言文阅读能力、了解历史和作者写作意图、理解文言文字词和语法现象、把握作者观点、涵养精神品格等，要清晰地表述这些目标和期望。
  3. 把 Kimi 想象成您的助理/伙伴/下属，以更明确地传达任务和要求。
  4. 对于回答的形式和流程，如用户输入、AI 输出、排版等，也需要给出明确指示。
  5. 当作为微信群里的教师回答学生提问时，要准确回答有信心的内容，对于条件不充分的提问可要求提供更多信息，回答尽量通俗易懂，可使用合适隐喻方便零基础学生理解。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

Kimi.ai4.说明：提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。使用这个公式可以帮助你清晰地表达你的问题和期望，让AIGC更好地理解并给出最合适的答案。RTFC举例R（角色）T（任务）F(要求)C(说明)•幼儿园老师•初中语文教师•大学物理教师•新闻记者•名人•科学家•设计师•工程师•评球教练•律师•医生•作家•画家•艺术家•中学校长•爱因斯坦•科幻作家•研究•设计•计划•装饰•组织•运动•展示•预算•故事•跳舞•校歌•润色•写出•代码•阅读•画出•批改•拓展•编辑•PPT演示文稿•电子表格•思维导图•总结•数据库•论文•高考作文•教案•课程计划•大单元教学计划•报告•诗歌•调查•电子书•图表•表格•视频•图像•Python代码• 800字•用Markdown格式•用SWOT分析•用六顶思考帽分析•在新窗口输出•请一步一步思考•有哪些可供选择的观点?•给出进一步详细的说明•给出修改的建议•更详细的描述•用表格输出•参考文献

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

Kimi.ai4.说明：提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。3.学生能掌握课文中的重点词汇和句式，提高文言文阅读能力。3.让学生了解阿房宫的历史，理解作者借古讽今的写作3、整体感知，把握作者观点（第二课时）2、涵养济世补天的精神品格3、理解文章重要的文言文字词和语法现象。3、了解杜牧的创作主张与情怀清华的智谱清言Chatglm.cn清华的智谱清言Chatglm.cn月之暗面的Kimi.ai助理职责任务监管沟通指导负责任人机智慧学习协作框架•Living & Working/Teaching & Learning with•GenerativeAI把AI想象成您的助理/伙伴/下属Co-Pilot

张翼然：用AI为教师减负（3H）.pdf

Kimi.ai4.说明：提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。3.学生能掌握课文中的重点词汇和句式，提高文言文阅读能力。3.让学生了解阿房宫的历史，理解作者借古讽今的写作3、整体感知，把握作者观点（第二课时）2、涵养济世补天的精神品格3、理解文章重要的文言文字词和语法现象。3、了解杜牧的创作主张与情怀1用户输入à 2 AI输出à3排版Prompt：现在你是微信群⾥的教师,名叫AI狗屁通,请回答学⽣有关编程,教育,⽣活⽅⾯的提问,拒绝回答其它问题。请准确的回答你最有信⼼的内容，可以回答不知道。如果提问给的条件不充分难以回答，可以要求提供更多信息。回答尽量通俗易懂，最好使⽤合适的隐喻，以便零基础编程的学⽣能够看懂。

其他人在问
Kimi是什么AI
Kimi 是由 Moonshot AI 出品的一个 AI 会话助手和智能助手。 它具有以下特点和功能： 1. 具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容，读取完毕会显示绿色标点作为提示。但阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容，可分批次提供资料。 2. 可以整理资讯内容，并能将其转化为吸引人的公众号文章。 3. 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。 4. 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 5. 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品。 6. 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源，如小红书、学术搜索。 您可以通过以下链接使用： 网页端：https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端 Android/ios：https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa
2024-11-05
kimi探索版技术原理
Kimi 探索版的技术原理如下： 工作流方面：通过工作流输出的卡片绑定和多轮输出推动剧情发展，其中相对复杂的技术实现是工作流中嵌套的图像流。但此 bot 未涉及自有 plugin、数据库、用户状态、外部系统交互等技术组件。 模型选择：选用 kimi 的 32k 模型，可选模型有 GLM4、Moonshot、MinMax 和百川，不确定作者选定此模型的具体理由，个人倾向于通义，底模决定了 bot 的能力。 历史更新：2024 年 10 月 11 日，Kimi 和智谱同时发布了深度推理的功能。相关共学课程的课件和回放已发布。此外，还有关于转变对 AI 态度的相关论述，强调将 AI 作为协作伙伴，通过对话式编程提升工作效率，解锁其创造力。
2024-10-22
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练？
已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。
2024-10-18
国内有类似kimi的AI吗
国内有类似于 Kimi 的 AI 产品，例如智谱清言。 Kimi 具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现在已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色，在产品设计方面对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的 AI 公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。 此外，Kimi 智能助手还被推荐为新手入门学习和体验 AI 的工具，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。
2024-10-16
kimi chat进行长文本分析的提示词举例
以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容： 在测评机制方面，包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮，如第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力，按提供的长文本进行归纳总结，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 的显著特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 在丰富大模型生成的尝试中，利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱，如在对 KimiChat 的测试中，使用详细度 Prompt 后字符数有所增加，但效果不显著。
2024-10-14
kimi chat如何进行长文本分析
Kimi 在长文本分析方面具有显著优势，其最突出的特点是拥有超长上下文能力。最初支持 20 万字的上下文，如今已提升至 200 万字，这对于处理长文本或大量信息的任务极为有利。比如从事文案工作，需要处理大量文字或文件时，Kimi 能帮助更有效地处理和分析大量信息，提高工作效率。对于需要长期记忆或参考大量背景信息的任务，Kimi 的这一特性也很有用。 使用 Kimi Chat 查询问题时，它会在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，最后给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子。 但 Kimi 也存在一些不足，在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。
2024-10-14
今年最牛逼的一件 ai 干的事儿
以下是今年一些较为突出的 AI 相关事件： 1. 在教育领域，AI 走进小学课堂，如 2020 年的 GPT3 擅长用电脑写文章和处理多种语言任务，能帮助人们写故事、回复邮件甚至编写程序代码；2022 年的 DALLE 可以根据描述画出想象中的图画。 2. 在商业活动中，有人将 AI 工具与商业会展结合，如用 AI 定制赛博朋克风格的团建游戏。 3. 在研究方面，针对 LLMs 的研究不断推进，出现了如推理时间计算和游戏玩法风格的价值迭代等新研究，预计未来一年内会产生能更好进行高级认知任务的 AI，2024 年预计会有许多 AI 原型和实验投入生产，计算的平衡将从预训练开始转移到推理。
2024-08-14
我想要翻译最准确的教学领域的AI
以下是关于生成式人工智能在教学领域应用的相关内容： 生成式人工智能在教学中的应用包括： 央馆数 20 万长上下文联网总结。 如 Perplexity 这类付费且高质量的工具。 教师根据不同教学场景设计恰当提示词，用其辅助教学，例如宝⽟ XP 的翻译提示词不断迭代。 常见的应用有 AI 搜索总结、AI 思维导图、AI PPT 制作、AI 论文润色、AI 专业翻译、AI 摘要重点、AI 会议纪要、AI 公文撰写等。 可以收集整理语料，将蓝色字体替换成不同语种和场景。 教学应用举例：收集整理语料。 自适应学习、智慧课程清华的探索、AI 助教帮助精准回答学生问题。 涉及不同时代的教育特点，如口传时代传授生存技能传承部落文化，通过口诀、歌谣、神话故事等在生活场景和部落仪式中口耳相传、言传身教；手抄时代掌握典籍知识培养识字写字能力；印刷时代的启蒙教育、专业教育等；电子媒体时代的多学科知识实用技能等。 不同时代的教育组织形态和教学方式也有所不同，如私塾、官学、书院等，以及背诵领会、注疏评点等方式。
2024-11-11
如何提高RAG应用中的准确率
以下是一些提高 RAG 应用准确率的方法： 1. 基于结构化数据来 RAG： 避免数据向量化和语义搜索的问题，直接利用原始数据和 LLM 的交互，提高准确率。因为结构化数据的特征和属性明确，能用有限标签集描述，可用标准查询语言检索，不会出现信息损失或语义不匹配的情况。 减少 LLM 的幻觉可能性，LLM 只需根据用户问题提取核心信息和条件，并形成标准查询语句，无需理解整个文档语义。 提高效率，省去数据向量化和语义搜索过程，直接使用标准查询和原始数据进行回复，且结构化数据的存储和更新更易更省空间。 增加灵活性，适应不同数据源和查询需求，只要数据是结构化的，就可用此方法进行 RAG。 2. 参考行业最佳实践，如 OpenAI 的案例： 从较低的准确率开始，尝试多种方法，标记哪些被采用到生产中。 通过尝试不同大小块的信息和嵌入不同内容部分，提升准确率。 采用 Reranking 和对不同类别问题特别处理的方法进一步提升。 结合提示工程、查询扩展等方法，最终达到较高的准确率，同时强调模型精调和 RAG 结合使用的潜力。 3. 深入了解 RAG 的基础概念： RAG 由检索器和生成器组成，检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息，生成器利用这些信息制作精确连贯的答案，适合处理需要广泛知识的任务，如问答系统，能提供详细准确的回答。
2024-11-08
我有21个英文文献需要翻译，使用那种工具能做到免费、高效并准确的帮我翻译这些文献
以下是一些可以免费、高效且准确地翻译 21 个英文文献的工具： 1. 沉浸式翻译（浏览器插件）： 。安装插件后，点击插件底部“更多”按钮，可选择“制作双语 BPUB 电子书”“翻译本地 PDF 文件”“翻译 THML/TXT 文件”“翻译本地字幕文件”等功能，它也支持阅读本地 PDF 等，是个实用的英文资料和网页翻译插件。 2. DeepL（网站）： ，点击页面“翻译文件”按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 3. calibre（电子书管理应用）： ，下载并安装 calibre，并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译（网页）： ，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译“Document”按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）： ，点击导航栏“文件翻译”，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式，但进阶功能基本都需要付费。 6. 彩云小译（App）：下载后点击“文档翻译”，可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译，不过有免费次数限制且进阶功能需要付费。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方“切换成电子书”，轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 此外，还可以利用 GPT 辅助阅读，虽然这种方式的阅读体验不够连续，需要跨两个页面来回复制和对话，但能从英译中到中译中，帮助您真正看得进去文档在说什么。还有浏览器插件莫妮卡 ，使用之后您随意刷住任意一段文字会出现翻译选项。但这个工具集成了 GPT 的功能，相当于网页版挂载了一个 GPT + notion，很多场景下可以重写扩写，若您感兴趣可自行查询官网了解它的更多用法。
2024-09-26
我要修改一个论文文档，要修改的地方已经在文档中标出，我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，丰富的模板库和协作功能简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，还有一些中文的内容仿写 AI 工具，如： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 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，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，擅长多种文体写作，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 由腾讯 AI Lab 开发，提升写作者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 但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-23
我要修改一个论文文档，要修改的地方已经在文档中标出，我要用哪些AI工具能够快速帮我高效修改论文并确保内容准确。
以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，还有一些中文的内容仿写 AI 工具，如： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手，能写心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-23
目前语音转文字的AI工具有哪些，准确率怎样
目前常见的语音转文字的 AI 工具有以下几种： 1. GVoice：中文识别率优秀，少量错误可被 ChatGPT 正常理解和纠错，衔接流畅。 2. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能翻译并生成双语字幕，声称处理了 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 3. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 4. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 5. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 6. Ava：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 7. Verbit：专业的基于 AI 的转录和字幕。 8. Otter：混合团队高效协作会议所需的工具。 9. Trint：音频转录软件，从语音到文本到魔法。 10. Rev：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 11. Voiceitt：为语音不标准的人群提供的应用程序。 12. Deepgram.com：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 13. Fireflies.ai：会议的 AI 助手。 14. SoapBox：让孩子们的声音被听见的语音技术。 15. Amberscript：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 16. Speaksee：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 17. Speechmatics：理解每个声音的自主语音识别技术。 18. Sonix：支持 35 多种语言的自动转录。 需要注意的是，不同工具在不同场景和语言环境下的准确率可能会有所差异，您可以根据自己的具体需求选择适合的工具。
2024-09-23
什么是知识库，以及他的运作原理是什么，请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
我想生成有具体建筑的图像设计，如夫子庙，而不是古风建筑，怎么表述，让AI理解
要让 AI 准确理解您想要生成具有特定建筑（如夫子庙）的图像设计，而非一般的古风建筑，您可以这样表述：“生成一幅清晰、逼真的夫子庙图像设计，展现其独特的建筑风格和细节，包括庙宇的屋顶结构、墙壁装饰、门窗样式等，要突出夫子庙的特色元素，如特定的牌匾、雕刻、飞檐等，背景可以是适当的自然景观或周边的街道场景。”
2024-11-11
如何理解ai的历史
人工智能的历史始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现的复杂性和高成本，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源更便宜，数据更多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽先进但仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，这类任务正是人工智能感兴趣的。 您还可以思考如果人工智能实现，金融、医学和艺术等领域哪些任务可交给计算机完成，以及这些领域如何从中受益。
2024-11-06
AI 可以帮助我学习并理解统计学的相关概念和公式吗
AI 可以帮助您学习并理解统计学的相关概念和公式。以下是一些相关方面： 数学基础中的统计学基础部分，您可以熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 在算法和模型方面，监督学习、无监督学习和强化学习等领域的知识也可能涉及到统计学的应用。 对于模型的评估和调优，例如了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等，也与统计学有一定的关联。 通过学习这些内容，能够为您理解统计学的相关概念和公式提供帮助。
2024-10-31
视频理解有哪些应用
视频理解的应用包括以下方面： MMVid： 快速的视频剪辑：根据输入的镜头脚本，从素材库提取内容进行拼接。 快速的图生视频：结合图像识别，依据镜头脚本提取相同 seed 值的图片，生成短时长视频并自动拼接。 快速诊断：类似于医疗诊断。 Pegasus1： 视频搜索：通过描述性语言在数小时的视频内容中快速定位所需瞬间。 视频文本生成：提供从视频生成文本摘要、关键点、标签和标题等的 API。 定制化模型：允许用户微调以满足特定领域需求。 落地场景： 广告插入与内容审核：判断视频内容的性质。 流媒体内容分析：自动生成媒体分析报告，如亮点集锦、标题和标签。 运动赛事视频分析：协助精彩瞬间捕捉、技术动作和比赛策略分析等。 此外，Gemini 模型在视频理解方面也有出色表现，如在不同的 fewshow 视频 caption 任务以及 zeroshot video qa 任务中获得 SOTA 性能，具有强大的时间推理能力。
2024-10-25
你好我需要一个AI对话总结撰写文字的AI，要求必须超长文本理解，文笔很棒
以下为您推荐两款具备超长文本理解能力且文笔不错的 AI 对话产品： 1. Kimi： 显著特点是拥有超长上下文能力，最初支持 20 万字上下文，现已提升至 200 万字。对于处理长文本或大量信息的任务具有巨大优势，能帮助从事文案工作、处理大量文字或文件的用户更有效地处理和分析信息，提高工作效率，对需要长期记忆或参考大量背景信息的任务尤其有用。 不足之处在于文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好，且不支持用户自定义智能体。但仍推荐给刚入门 AI 的朋友。 2. 智谱清言： 其背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。 产品设计对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的公司之一，在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验和技术，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
2024-10-24