Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

如何让kimi准确理解我需要它干的事

Answer

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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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。

Others are asking
如何登录KIMI
要登录 Kimi，您可以参考以下步骤： 1. 推荐两个实用的浏览器插件：在（不方便下载的，文末附下载链接）。 2. 在浏览器中登录自己的 Kimi 账号，关联网页版。 安装相关插件的特点和注意事项： 1. Kimi Copilot网页总结助手： 特点：极简，点击一键总结，没有其它花里胡哨的功能；Kimi 无法访问的网页也可以进行总结，如推特等；英文文章直接用中文总结要点；支持 Dark Mode。 注意：本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品；由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 2. Kimi 阅读助手： 特点：用更简单的方式使用 Kimi。 注意：需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展；暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。 在 Obsidian 中使用 Kimi 的步骤： 1. 用命令面板打开刚才创建的页面，默认快捷键 Ctrl+P 。 2. 在弹出的搜索框中输入插件名称：custom frames 。 3. 在下拉选项中选择 OpenKimi 。 4. 打开刚才设置好的 Kimi 窗口。 以上是关于登录 Kimi 以及相关插件和使用的信息。
2025-03-14
如何在Kimi创建我的个人知识库
以下是在 Kimi 创建个人知识库的相关信息： 使用 GPT 打造个人知识库： 由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限，OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。 将文本拆分成小文本块（chunk），通过 embeddings API 转换成 embeddings 向量并保存。 当用户提问时，将问题也转换成向量，与向量储存库中的向量比对，提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 理解 embeddings： embeddings 是浮点数字的向量，两个向量之间的距离衡量关联性，小距离表示高关联度。 向量是用一串数字表示的量，在计算机科学中常用列表表示。 常见的向量距离计算方式是欧几里得距离。 使用 Coze 创建个人知识库： 来到个人空间，找到知识库导航栏，点击创建知识库。 知识库是共享资源，多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式（目前支持文档、表格、图片）并填写信息。 可选择本地文档或问答对表格，还能进行自定义的文档切割。 数据处理完成后，一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库，可参考教程：
2025-03-07
我是一个新手小白，帮构思一下关于如何学习AI的PPT .要求有包括豆包，AI数字人，KIMI,灵犀，如影，剪映，即梦等APP学习技术。都带上APP网址
以下是为您构思的关于如何学习 AI 的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：如何学习 AI 幻灯片 2：目录 1. AI 辅助 PPT 的原理和作用 2. 几款 PPT 生成工具（网站） 3. 相关 APP 介绍 幻灯片 3：AI 辅助 PPT 的原理和作用 1. 减轻排版工作的压力 2. 生成打底的内容，减轻人写内容的工作 3. 文章生成 PPT，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表 4. 主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容 5. 在特定场景下不用改直接用，如学生快速为小组展示配 PPT 幻灯片 4：AI 辅助 PPT 的流程 1. 用户输入 2. AI 输出 3. 排版 网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让它根据内容，在已有的 UI 组件中选择更适合的组件。按时间线，每页 PPT 的文字，选出整个 PPT 中，每一页的 UI 组件。有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版 幻灯片 5：几款 PPT 生成工具（网站） 1. 讯飞智文：https://zhiwen.xfyun.cn/ （免费引导好） 2. Mindshow.fun ：http://Mindshow.fun （Markdown 导入） 3. kimi.ai ：http://kimi.ai （选 PPT 助手暂时免费效果好） 4. Tome.app ：http://Tome.app （AI 配图效果好） 5. Chatppt.com ：http://Chatppt.com （自动化程度高） 6. 百度文库：https://wenku.baidu.com （付费质量好） 幻灯片 6：相关 APP 介绍 1. 豆包 2. AI 数字人 3. KIMI 4. 灵犀 5. 如影 6. 剪映（图文成片，只需提供文案，自动配图配音） 7. 即梦 希望以上内容对您有所帮助！
2025-03-05
国产ai，除了deepseek能力最强，如元宝ai，文言一心，kimi，纳米ai，通义等，哪个能力最强
以下是关于国产 AI 产品在 2025 年 1 月的一些榜单情况： 在国内流量榜中，排名依次为：deepseek、豆包、Kimi、文心一言、deepseek 开放平台、百度 AI 助手、阿里通义、纳米 AI 搜索、秘塔 AI 搜索。 在国内月活榜中，排名依次为：deepseek、豆包、deepseek 开放平台、Kimi、百度 AI 助手、文心一言、知乎直答、纳米 AI 搜索、沉浸式翻译。 需要注意的是，不同 AI 产品在不同方面可能具有各自的优势，其能力的强弱也会因具体应用场景和用户需求而有所不同。
2025-02-26
给出实际的操作案例，结合deepseek、kimi、豆包工具。
以下是结合 deepseek、kimi、豆包工具的实际操作案例： 在 2025 年 1 月的国内月活榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，活跃用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，活跃用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，活跃用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%，所属公司为月之暗面。 在 2025 年 1 月的国内流量榜中： deepseek 作为聊天机器人，网址为 chat.deepseek.com，访问量达 22541 万，环比变化为 20.4093%，所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人，网址为 doubao.com，访问量为 3457 万，环比变化为 0.1041%，所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人，网址为 kimi.moonshot.cn，访问量为 3282 万，环比变化为 0.1283%，所属公司为月之暗面。 此外，在使用效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。
2025-02-20
kimi、豆包、deepseek的区别和优劣
以下是 kimi、豆包、deepseek 的区别和优劣： 从月活榜来看： deepseek：在月活用户方面表现出色，排名第一，月活用户达 7068 万人，环比变化为 24.3616%。 豆包：月活用户为 779 万人，环比变化为 0.1911%。 kimi：月活用户为 591 万人，环比变化为 0.1135%。 从流量榜来看： deepseek：访问量排名第一，达 22541 万。 豆包：访问量为 3457 万。 kimi：访问量为 3282 万。 在输出效果方面，DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型，其思考过程细腻、自洽、深刻、全面，输出结果在语气、结构、逻辑上表现出色。 需要注意的是，这些数据仅反映了一定时期内的情况，且不同模型在不同的应用场景和用户需求下可能具有不同的优势。
2025-02-19
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
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
如何更好地进行提问，使得AI回复的准确性更高？
以下是一些能让您更好地进行提问，从而提高 AI 回复准确性的方法： 1. 明确角色和任务：例如，指定 AI 为某一特定领域的专业人士，并明确其需要完成的具体任务。 2. 清晰阐述任务目标：让 AI 清楚了解您期望得到的结果。 3. 提供详细的上下文和背景信息：包括相关的案例、事实等，帮助 AI 理解问题的来龙去脉。 4. 提出具体且详细的需求和细节性信息：使用清晰、具体的语言，避免模糊不清的表述。 5. 明确限制和不需要的内容：避免 AI 给出不必要或不符合要求的回答。 6. 确定回答的语言风格和形式：如简洁明了、逻辑严谨等。 7. 讲清楚背景和目的：在提问时，梳理清楚背景信息和提问目的，使 AI 更好地理解问题上下文。 8. 学会拆解环节、切分流程：将复杂任务分解成更小、更具体的环节，以便 AI 更精确执行。 9. 了解 AI 的工作原理和限制：有助于更好地设计问题，使其能提供有用答案。 在信息检索和回答生成过程中： 1. 系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，并对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除多个文档或数据源中的冗余内容，防止在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括排序、归类和整合。 5. 必要时进行语义融合，合并意义相近但表达不同的信息片段。 6. 最后，将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，传递给大语言模型，由其生成准确和连贯的答案。
2025-04-04
有没有准确的ai论文写作指令
以下是一些准确的 AI 论文写作指令的相关策略和技巧： 1. 清晰明确的指令： 模型无法读心，若输出过长可要求简短回答，过简可要求专业写作，对格式不满可展示期望格式，减少模型猜测以获得期望结果。 在查询中添加详细信息以获取更准确答案。 请求模型扮演特定角色，如以专家口吻或像朋友一样。 使用分隔符清晰区分输入的不同部分，如三重引号、XML 标签或章节标题。 明确指出完成任务需要的步骤，将复杂任务分解为更小步骤。 提供实例作为参考。 明确指定希望输出的长度，如字数、句子数、段落数或要点数量。 2. 提供参考文本： 语言模型有时会编造答案，为其提供参考文本可帮助生成更准确可靠的答案。 指导模型使用参考文本回答问题，将其作为依据。 指导模型使用参考文本中的引用来回答问题，并标注引用来源。 通过运用这些策略和技巧，能够提高 AI 在论文写作方面的辅助效果。
2025-04-01
如何准确用Ai算八字
以下是关于用 AI 算八字的相关内容： 将千年传承的命理智慧与现代 AI 技术融合，通过代码排盘和 AI 解析八字中的玄机。详细分析报告包括八字基本信息及构成、命理详细分析（个性、事业、财运、婚姻、健康）、运势预测（短期、中期、长期）、人生总论及建议。 提示词方面，实现了精准八字四柱计算和模拟排盘，支持公历日期自动转换以及完整天干地支推算。输入公历年月日时，经过历法转换模块（公历→农历）、天干地支计算（年干支以立春为界、月干支以节气为界、日干支采用经典排盘法、时干支由日干推算），最终输出完整八字命盘。 有人尝试用 GPT4o 算面相，不仅能判断职业，还能对照片拍摄背景进行分析。但也有人认为这可能存在巧合或利用了人物库。 需要注意的是，用 AI 算八字等命理相关内容缺乏科学依据，建议您理性看待。
2025-03-12
如何调试智能体回答问题准确率
调试智能体回答问题准确率可以参考以下方法： 1. 从问题场景出发：明确活动为问答对话场景，考验智能体对问题的理解和准确回答能力，真实对话场景中一般以完整句子回复。 2. 具体交流技巧：与大语言模型交流时尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的信息。 3. 测试方法：可使用弱智吧问题对 LLM 进行测试，评价提示词的生成效果。 4. 行业案例参考： 服务和业务助手：关注回答准确率、数据覆盖范围，具备丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定等功能。 个人助理：关注回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，通过 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互等方式提升。 多模态文件交互和数据处理：关注成本、延迟、多场景适配度，可进行自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 例如在服务和业务助手方面，内部业务助手可使用企业内部规章制度等构建知识库进行内部知识问答，通过复杂文档解析视觉增强来提供更好的文档理解。在医疗助手/法律助手/智能导购等场景，构建领域内知识库，结合规则性和智能性进行相似度阈值判定和大模型智能分析，减少数据混淆和模型幻觉问题，但判定速度略慢且有额外大模型调用费用，适合高度定制化和智能化搜索服务场景。
2025-03-08
哪个ai的信息比较准确
以下是关于不同 AI 信息准确性的一些情况： GPT4o 在判断人物职业、分析照片背景等方面表现出色，能够准确判断用户和群友的职业，甚至对名人照片也能做出准确分析。 GPT4 在通过用户写作方式识别个人信息方面表现突出，总体准确率达到 85%，在猜测性别方面准确率高达 97.8%，但在收入方面准确率为 62.5%。 GPT5 在 2023 年底达到了 48 的智商，实现了初级通用人工智能。 需要注意的是，AI 的准确性会受到多种因素的影响，包括数据质量、模型训练、应用场景等。
2025-03-07
通义千问的视频理解模型怎么使用
通义千问的 Qwen2.5VL 视频理解模型具有以下特点和使用方式： 版本：推出 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作，如给指定朋友送祝福、电脑修图、手机订票等。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai
2025-04-09
目前有哪些AI可以支持对用户上传的视频进行理解分析?
目前以下 AI 可以支持对用户上传的视频进行理解分析： 1. Gemini 2.0 Flash Thinking：是解析视频的不错选择，可在 AIStudio（访问 aistudio.google.com，需海外 IP）上传视频进行解析。 2. MiniMax 视频模型：能准确识别用户上传的图片，生成的视频在形象保持、光影色调、指令响应、表情呈现等方面表现出色，还支持 2000 字提示词以更精准调控。 3. 百炼大模型平台：应用广场里的影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，还能根据偏好调试提示词。
2025-04-09
哪些AI可以支持对镜头的视觉理解
以下 AI 可以支持对镜头的视觉理解： 1. 通义千问的 Qwen2.5VL 模型：具有以下优势： 视觉理解能力：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力：支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。 万物识别：擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位：采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位，支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解：提升 OCR 识别能力，增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析：设计了更全面的文档解析格式，称为 QwenVL HTML 格式，能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解：引入动态帧率（FPS）训练和绝对时间编码技术，支持小时级别的超长视频理解，具备秒级的事件定位能力。 开源平台： Huggingface：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope：https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat：https://chat.qwenlm.ai 2. OpenAI 的 GPT4：在 12 月发布的更新中正式上架了“视频理解”功能，可以和用户就便签内容进行讨论。 3. 基于豆包视觉理解模型实现的具有视频通话功能的应用：能够对摄像头传输的实时画面进行分析，精准理解画面中的关键信息，包括图表论文人物表情、动作细节、场景环境等。同时支持高清流畅的视频通话，实现和大模型面对面的即时交流体验。
2025-04-09
具身智能是什么技术？用小学生能理解的话术回答
小朋友，具身智能呀，是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体，要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说，智能体要有能感觉周围环境的能力，能自己到处走，能拿东西、操作东西，还能学习新本领，适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”，这个“身体”可以是机器人的样子，也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动，还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西，虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识，像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域，具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境，跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里，也能让我们玩得更开心。 不过呢，具身智能还有一些难题要解决，比如怎么设计智能体的身体让它更聪明，怎么让它在复杂的环境里好好学习，还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说，具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”，让它能和周围环境更好地交流互动。
2025-04-05
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 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，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
有哪些公司主要做数据处理，比如把文档转化成ai可理解的东西
以下是一些主要从事数据处理，将文档转化为 AI 可理解内容的公司： 在基础模型领域，有 OpenAI、Google、Cohere、AI21、Stability.ai 等公司，它们在构建大型语言模型方面展开竞争。此外，还有新兴的开源选项如 Eleuther。 像 Hugging Face 这种共享神经网络模型的社群，在软件 2.0 时代可能成为智慧的枢纽和人才中心。 还有一些独立应用公司，例如 Jasper（创意文案）、Synthesia（合成语音与视频）等，它们涉及 Creator&Visual Tools、Sales&Marketing、Customer Support、Doctor&Lawyers、Assistants、Code、Testing、Security 等各种行业。
2025-03-25