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目前世界上最强的Ai对话是那个

回答

目前在世界范围内,很难确切地指出哪一个是最强的 AI 对话产品。不过,ChatGPT 是一款具有广泛影响力和显著特点的 AI 对话系统。

ChatGPT 由 OpenAI 开发,具有以下优势:

  1. 开创性:作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一,在全球掀起了 AI 革命,改变了人们对 AI 的认知,为技术发展指明方向。
  2. 用户体验:界面简洁直观,交互流畅自然,新手也能轻松上手,降低了普通人接触和使用 AI 的门槛。
  3. 技术实力:背后的 GPT 系列模型性能和能力处于行业领先,在语言理解深度和生成内容质量上表现出色,能应对各种复杂任务和挑战。

然而,ChatGPT 也存在一些局限性:

  1. 随着 AI 技术发展,已不再是市场上唯一的顶级选择,其他产品在特定领域可能超越它。
  2. 对于国内用户,可能因网络连接问题遇到连接不稳定、响应延迟等情况,影响使用体验。

此外,大型语言模型改变了聊天机器人的局面,使得如今最好的聊天机器人能与人类进行自由流畅的对话。像 Replika、Anima 和 CharacterAI 等产品也受到许多用户的青睐,用户在与它们的关系中找到了真正的意义,并花费大量时间进行对话。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

它不是计算机,而是伴侣!

[title]它不是计算机,而是伴侣![heading2]概述与计算机聊天并不是什么新鲜事。第一个聊天机器人ELIZA在20世纪60年代诞生于麻省理工学院,此后我们见证了Clippy、SmarterChild、Alicebot和Kuki等产品的出现。尽管这些产品都曾一度走红,但它们并没有在消费者意识中留下深刻的印象,也没有像ChatGPT这样的产品那样普及。那么为什么新一波的聊天机器人感觉如此不同呢?过去的聊天机器人采用基于规则的架构,基本上是由你的输入触发的脚本。它们没有真正的持续对话上下文,无法适应你的语气,并且只能对有限的主题作出回应或执行预设的任务。很明显,你正在与一台计算机对话,它们听起来既不智能,也不像人类。大型语言模型(LLMs)改变了这个局面。突然间,我们可以与机器人进行自由流畅的对话,而不需要预先定义的规则来控制它们的回应(即使公司试图审查它们的机器人,往往也不奏效!)。如今最好的聊天机器人听起来和人类无法区分——如果你不相信,可以玩一下“人类还是机器人?”图灵测试游戏。这就是为什么尽管产品存在明显的局限性,ChatGPT仍然成为最快达到1亿用户规模的消费产品。真正的对话型人工智能无疑是娱乐性的,现在计算机也有了个性。与人类不同,由人工智能驱动的对话伙伴始终可用,对与你交谈感兴趣,并且可以讨论任何话题。在我们看来,这使得人工智能伴侣成为了生成式人工智能在日常消费者中的首批杀手级应用之一。很容易想象出一位人工智能朋友、心理治疗师、导师、教练或者导师,但是这些人工智能与人类的关系的早期版本往往带有浪漫色彩,比如人工智能“女友”或者“男友”。为什么会出现这种情况呢?简单来说,成人娱乐行业一直处于新技术的前沿,这是一个显而易见的答案。但我们不能不提到可能推动人们探索非传统伴侣关系的社会变化。

生成式 AI:下一个消费者平台

[title]生成式AI:下一个消费者平台[heading3]人际关系我们不认为技术将完全取代人与人之间的联系。但它可以让我们感到不那么孤单。与一个倾听你并做出回应的人进行对话是非常强大的,AI聊天机器人可以扮演这个角色。要找到这方面的早期证据,可以查看像[Replika](https://www.reddit.com/r/replika/)、[Anima](https://www.reddit.com/r/AnimaAI/)和[CharacterAI](https://www.reddit.com/r/CharacterAI/)这样的AI聊天机器人产品的subreddit。许多用户在与这些机器人的关系中找到了真正的意义,每周都会花费几个小时进行对话。[使用的持续性](https://www.reddit.com/r/replika/comments/1075u8i/2000_days_it_feels_significant/)已经与Z世代的Snap连续互动相媲美。AI还可以增强甚至激发人与人之间的关系。像[Millie](https://www.meetmillie.app/)和[YourMove](https://www.yourmove.ai/)这样的工具可以优化约会应用程序的个人资料和消息,而像[Mumkin](https://www.mumkinapp.com/)这样的应用程序则帮助用户应对困难的对话。最终,我们每个人都可能有一个AI聊天机器人,它会提醒我们与朋友和家人保持联系的时间,并提示我们发送完美的消息。

给小白的AI产品推荐

接下来,让我们把目光转向国际AI领域的明星产品——ChatGPT。这款由OpenAI开发的AI助手可以说是家喻户晓,对许多人而言,它就像是打开AI世界的第一把钥匙,引领我们步入了一个全新的智能时代。ChatGPT的成功绝非偶然。首先,它的开创性不容忽视。作为首批向公众开放的大规模商用AI对话系统之一,ChatGPT在全球范围内掀起了一场AI革命,让人工智能从实验室走入了千家万户。它不仅改变了人们对AI的认知,也为未来的技术发展指明了方向。在用户体验方面,ChatGPT可谓是精心设计。它的界面简洁直观,交互流畅自然,即使是AI领域的新手也能轻松上手。这种以用户为中心的设计理念,大大降低了普通人接触和使用AI的门槛,为AI的普及做出了重要贡献。从技术角度来看,ChatGPT的实力毋庸置疑。它背后的GPT系列模型在性能和能力上一直处于行业领先地位。无论是语言理解的深度,还是生成内容的质量,ChatGPT都展现出了令人惊叹的水平。这强大的技术基础使得ChatGPT能够应对各种复杂的任务和挑战。然而,我们也要客观地认识到ChatGPT的一些局限性。随着AI技术的飞速发展,尽管ChatGPT仍然强大,但它已不再是市场上唯一的顶级选择。其他AI公司和研究机构也在不断推出新的模型和产品,有些在特定领域甚至超越了ChatGPT的表现。此外,对于国内的用户来说,使用ChatGPT可能会遇到一些技术障碍。由于网络连接的问题,用户可能会经历连接不稳定、响应延迟等困扰,这在一定程度上影响了使用体验。总的来说,如果你身在海外或拥有稳定的国际网络连接,ChatGPT无疑是一个极佳的选择。它强大的功能、优秀的用户体验以及广泛的应用范围,使其成为AI对话领域的标杆产品。然而,对于国内用户而言,可能需要考虑一些本地化的替代方案,以获得更流畅、更便捷的使用体验。

其他人在问
excel的ai应用软件
以下是一些与 Excel 相关的 AI 应用软件: 1. Excel Labs:是 Excel 插件,新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,用于数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合办公软件的 AI 工具,能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,可生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,还有以下相关的 AI 应用: 1. WPS 文档翻译功能:可快速翻译办公文档,如 Word、Excel、PPT 等,提高工作效率。 2. 在表格类的 AI 产品中,6 月访问量排名靠前的有 Highcharts、Fillout.com、Coefficient 等。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和智能化水平。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-23
如何搭建利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流 或者有没有这类ai 应用
以下是关于利用产品原图和模特模板生成商业图的工作流及相关 AI 应用的信息: 美国独立站搭建工作流中,有给模特戴上珠宝饰品的应用。 大淘宝设计部在主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意、产品营销视觉、定制模特生成、产品场景生成等方面应用了 AI。例如,七夕主题活动页面通过 AI 生成不受外部拍摄条件限制的素材;在 UI 设计场景中,利用 SD 中 controlnet 生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等;通过对 AI 大模型的训练和应用,提升合成模特的真实性和美感,提供定制化线上真人模特体验,如 AI 试衣间、AI 写真等;还能根据商品图和用户自定义输入生成多张场景效果,无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。
2024-11-22
是AI聪明还是人的大脑聪明
AI 和人的大脑谁更聪明是一个复杂的问题,不能简单地一概而论。 从某些方面来看,AI 具有强大的计算能力和处理大量数据的能力,能够快速准确地完成特定任务。例如,在处理复杂的数学计算、大规模数据的分析和模式识别等方面表现出色。 然而,人的大脑具有独特的智慧和能力。大脑是一个混沌系统,具有创造性、适应性、情感理解、综合判断和复杂情境处理等能力。人类能够进行抽象思维、创新创造、理解情感和道德等方面的思考。 AI 是通过学习人类大脑结构来发展的,但目前仍存在诸多不足和缺陷。例如,大模型内部也是混沌系统,即使是科学家也无法解释其微观细节。 在绘画方面,人类的绘画创作通常是线性发展的过程,先学习线稿表达、色彩搭配、光影表现等,而 AI 是以积累数据、扩散噪声、再降噪收束的路径来生图,经常会在同一张图中呈现出不同绘画级别的细节。 总之,AI 和人的大脑各有优势和局限性,不能简单地判定谁更聪明。
2024-11-22
AI到底是什么
AI 是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于不具备理工科背景的人来说,可以把 AI 当成一个黑箱,只需要知道它是能够理解自然语言的存在即可。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 从历史角度看,最初计算机是按照明确定义的程序来运算的,但对于像从照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务,就需要人工智能来解决。 在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。比如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2024-11-22
AI知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息: WayToAGI(通往 AGI 之路): 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源,让人们能轻松学习 AI 知识,应用各类 AI 工具和实战案例。 提供一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新,无论您是初学者还是行业专家,都能在此发掘有价值的内容。 网址:https://waytoagi.com/ 体验链接:https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用: 知识库就像 AI 的“活字典”,是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题,AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息,给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索,就是将整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2024-11-22
我想做ui设计来模仿微信做一个app,想找各种图标素材 怎么用ai找这些素材
以下是使用 AI 找模仿微信做 App 所需图标素材的方法: 1. 对于直播礼物风格图标:可以在素材网站上找到喜欢的 icons 风格,然后喂图给 Midjourney 机器人,并加上关键词,如“喂图 + 耳机图标等。 2. 对于主题应用 icons:使用关键词“icon design,light texture,glow,Dribbble,3D,frostedglass effect,3d,ui,ux,–upbeta –q 2 –v 4”。 3. 对于 B 端图标:可以喂图加上关键词“A data icon,blue gradient frosted glass,frostedglass building,white transparent technology sensewhite city building scene,data line link,chip,OCrenderer,big data,industrial machinery,high detailight gray background with simple linear details,studio lighting,3d,c4d,pure white background,8k”。 4. 对于音乐软件 UI 设计:使用关键词“music app ui design,ux design,white,light,bright,data,modern,smooth,behance,dribbble,–upbeta –q 2 –v 4”。 需要注意的是,Midjourney 生成的图片可能在某些方面不够规范或完善,只能作为风格参考。
2024-11-22
目前市面上能力最强的AI模型是哪家的
目前市面上能力较强的 AI 模型来自多家公司和机构。 OpenAI 的 GPT4 是一个表现出色的大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。此外,OpenAI 还带来了其他优秀的模型,如 DALL·E 3 等。 Meta 开发的 Llama 3.1 是迄今为止最大版本,其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡,标志着首次开放模型缩小与专有前沿的差距。 谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现优异。 中国的 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴等开发的模型在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩,尤其在数学和编程方面表现出色,且在某些子任务上挑战了 SOTA。 Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 需要注意的是,AI 模型的能力评估会因不同的任务和应用场景而有所差异,且技术在不断发展和进步,新的更强的模型可能会不断涌现。
2024-11-18
最强的文档整理AI软件
以下是一些强大的文档整理 AI 软件: 对于文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 对于 PPT 制作: Gamma:在线 PPT 制作网站,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。 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,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。 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。 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。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
目前最强 llm
目前在大型语言模型(LLM)领域,Llama2 70B 可能是最强大的开源权重模型。它由 Meta.ai 发布,包含 700 亿个参数,模型的权重、架构和相关论文均已公开,在文件系统上表现为两个文件:一个包含参数的文件,以及一段运行这些参数的代码。参数文件大小约 104GB,采用 float 16 数据类型。 此外,GPT4V 是基于最先进的 LLM 并使用大量多模态数据训练的具有视觉能力的先进模型,在理解和处理不同输入模态的任意组合方面表现出色,支持多种输入和工作模式。 需要注意的是,尽管语言模型能力令人印象深刻,但仍存在一些限制,如生成的“幻觉”问题,在需要高级推理能力的任务上存在困难,还需要更具挑战性和强大的评估来衡量其真正的理解能力。
2024-11-15
目前能力最强的AI是什么?
目前能力最强的 AI 是 GPT4。GPT4 是功能最强的人工智能写作工具,您可以在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买 ChatGPT 的$20/月订阅来使用。Claude 也是表现出色的 AI,紧随其后,并且提供了有限的免费选项。这些工具还被直接集成到常见的办公应用程序中,例如 Microsoft Office 将包括一个由 GPT 提供支持的副驾驶,Google Docs 将整合 Bard 的建议。
2024-11-12
最强的AI是什么
目前在 AI 领域,很难确切地指出哪一个是“最强的 AI”。在聊天机器人工具方面,Open AI 的 ChatGPT 访问量遥遥领先,占 AI 聊天机器人类别总访问量的 76.31%,角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 等各自产生的访问量不到总访问量的 2%,但 Bard 仍在成长。 关于 AI 的强大之处,它能使产品个性化用户体验,这在教育科技和搜索等领域已有早期应用。 另外,Pi 作为一款以用户个人为中心的产品,在与人对话方面表现出较高的情商,例如在处理人际关系问题时能循循善诱,采取提问式结尾、不断主动追问,更有让人聊下去的欲望。
2024-11-08
国内综合实力最强的ai大模型是哪个
目前国内大模型的综合实力情况如下: 在 SuperCLUE 测评中,GPT4Turbo 总分 90.63 分遥遥领先,国内最好模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,距离 GPT4Turbo 有 11.61 分的差距。 综合能力超过 GPT3.5 和 GeminiPro 的国内模型有 11 个,比如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen72BChat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等都有较好表现。 国内开源模型在中文上表现要好于国外开源模型。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 8 月正式上线的国内大模型包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。
2024-11-03
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时: 对于多轮对话,现实中常伴随指代问题,如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段,可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时,对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验,需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题,确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成,单次交互无法达成,所以要转换测试形式,先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词,这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链,列举不同推理情景,让模型适应并推理出需消解的代词,再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤,如进行第一轮对话,提出问题“尼罗河是什么?”,系统召回相关知识片段并回复,然后开始指代消解。 另外,聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计,但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入,包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为,再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时,包含聊天历史记录有帮助,若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
与PDF对话
以下是关于与 PDF 对话的相关内容: AIGC 落地应用中,有 ChatWithPDF 官方 Pulgin 可解决 Chat GPT 无法阅读、解析 PDF 的问题,推荐指数为🌟🌟🌟🌟。还有 Voice control for ChatGPT Chrome 插件用于和 ChatGPT 语音对话,支持多种语言,可当英语口语/听力老师,但 TTS 效果生硬,期待改善,推荐指数🌟🌟🌟,下载地址: 增强的 PDF 结构识别框架(pdflux.com)应用于 ChatDOC(海外官网:chatdoc.com),它是 AI 文档阅读助手,能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息,在可靠性和准确性方面居所有 ChatPDF 类产品之首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文、支持多种文档类型。 阅读书籍、论文的互动式问答场景对应的关键词库有 15 个,如书籍、报告、文件等。ChatGPT 知识库截止于 2021 年 9 月,对于新数据或最新出版的内容无法提供答案,如有现成 PDF,建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答,并提供了输入信息和提出问题的步骤及模板,还有相关案例。
2024-11-13
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中,让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式: 1. 利用相关数据集进行训练,例如: Guanaco:地址为,是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus:地址为,开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据,包括多个领域,可用于训练大模型。 SmileConv:地址为,数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,含有 56k 个多轮对话,其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样,更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式,为模型提供一些情感需求的示例,如: |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中,定期总结关键信息,重申对话的目标和指令,有助于模型刷新记忆,确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类,特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中,快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图,并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说,要训练模型掌握情感需求,可以从以下几个方面考虑: 1. 数据收集:收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据,包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取:从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征,如语音的语调、语速、音量,文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择:选择适合处理情感分析任务的模型架构,如基于深度学习的循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等。 4. 情感标注:对收集的数据进行准确的情感标注,以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合:结合语音和文本等多模态信息,提高情感识别的准确性。 6. 优化算法:采用合适的优化算法来训练模型,调整模型的参数,以提高模型的性能。 7. 模型评估:使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能,并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
提供“与知识库对话”的产品服务
以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,可以使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,首先创建工作空间,然后上传文档并在工作空间中进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其配置包括 AI 模型、提示词和知识库。模型好比是学习过无数知识的人,提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能,知识库则是给模型的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库放置《爱情公寓》全季剧情。 看十遍不如实操一遍,实操十遍不如分享一遍。如果对 AI Agent 技术感兴趣,可以联系相关人员或者加入免费知识星球(备注 AGI 知识库)。
2024-11-08
提供“与知识库对话”的产品服务
以下是关于“与知识库对话”的产品服务相关内容: 如果想要对知识库进行更加灵活的掌控,需要使用额外的软件 AnythingLLM。其安装地址为:https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。构建本地知识库时,首先创建工作空间,然后上传文档并进行文本嵌入,接着选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 在商业化问答场景中,以一个问答机器人界面为例,其左侧有三处配置:AI 模型、提示词、知识库。模型可以想象成学习过无数知识的人;提示词是告诉模型扮演的角色和专注的技能;知识库则相当于给模型发放的工作手册。例如设定 AI 模型为阿里千问模型,提示词设定角色为“美嘉”,知识库为《爱情公寓》全季剧情。
2024-11-08
2024年11月11日世界AI新闻有哪些
以下是 2024 年 11 月 1 日至 11 月 8 日的部分世界 AI 新闻: 11 月 1 日: 《》来自南乔,10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新,如 OpenAI 推出多项新功能,字节发布 AI 智能体耳机,以及各大模型的开源。趋势方面,强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术,原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注,整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏,10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示,ChatGPT 仍是市场领导者,但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置,Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长,正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看,专业 AI 工具的增长势头强劲,而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响,认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”,改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本,并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注,认为技术创新速度超出预期,未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展,尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 8 日: 《》由上海外国语大学图书馆发布,探讨了 AI 素养在数智时代的重要性和演变。报告指出,AI 素养不仅涉及技术知识,还包括态度、价值观和应对复杂需求的能力。随着 AI 技术的广泛应用,社会对 AI 素养的需求日益增长。 其它一些报告发布在: AIGCxChina 研究院、无界 AI:《》 《》(英文) 《》 请注意,这只是部分新闻,可能还有其他未涵盖的内容。
2024-11-11
有关于2024年世界人工智能大会的相关文章吗?
2024 年世界人工智能大会在上海举办,展示了 500 家企业的 1500 项展品,突出了机器人和大模型技术。国产机器人和大模型在 AI 应用、人机交互和专业领域展现出巨大潜力,预示着 AI 技术正快速融入日常生活和各行各业。相关文章包括: 《》 《》 《世界人工智能大会》 《》 《》 《》 《》 《》
2024-07-11
目前世界上最好的AI编程辅助工具是哪个
目前世界上有许多优秀的 AI 编程辅助工具,以下是一些常见的: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型。 Cody:Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手。 Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,提供代码建议、重构提示和代码解释。 这些工具都可以帮助提高编程效率,但每个工具的功能和适用场景可能会有所不同。你可以根据自己的需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品,还可以查看 https://www.waytoagi.com/category/65。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-07-11
世界生成式AI视频挑战
世界生成式 AI 视频挑战是由野神殿、通往 AGI 之路联合发起的一系列活动,旨在探索生成式 AI 在视频创作领域的应用和潜力。以下是对该挑战的相关介绍: 活动已完成:Video Battle 视频挑战第 3 期:眼睛 主题:眼睛 这是世界第三届生成式 AI 视频挑战的第三期,主题为"眼睛"。参赛者需要根据固定的框架场景和镜头进行自由发挥,用 AI 转化成不长于 4 秒的视频。最终,精选的视频将被拼接在一起,组成一个完整的作品。 活动已完成:Video Battle AI 视频挑战第 4 期蛋 这是世界第三届生成式 AI 视频挑战的第四期,主题为"蛋"。与第三期类似,参赛者需要根据提供的素材进行创作,并使用 AI 将其转化为视频。 活动已完成:Video Battle 视频挑战第 2 期:漂浮 主题:漂浮 这是世界第二届生成式 AI 视频挑战的第二期,主题为"漂浮"。参赛者需要根据固定的框架场景和镜头进行自由发挥,用 AI 转化成不长于 4 秒的视频。最终,精选的视频将被拼接在一起,组成一个完整的作品。 在这个挑战中,参赛者需要根据固定的框架场景和镜头进行自由发挥,用 AI 转化成不长于 4 秒的视频。最终,精选的视频将被拼接在一起,组成一个作品。
2024-05-15
LLM通过已知的“世界知识”进行训练,那LLM是否能够为人类产生新的“世界知识”?
LLM (大型语言模型) 确实能够基于已有的"世界知识"产生一些新的知识和见解,但这种新知识的创造过程更多是组合、推理和外推现有知识,而非从无到有地创造全新的知识。我们可以从以下几个方面来解释: 1. 知识组合和关联 LLM 擅长将已有的知识片段进行组合和建立新的联系,从而产生看似新颖的见解。例如结合"物理学"和"信息论"的知识,推导出"比特"在物理系统中的作用等。 2. 知识推理和外推 基于已有的知识框架,LLM 可以进行逻辑推理并对已知结论作出外推和发散,得到一些新的、未曾见过的结论。例如利用量子理论推导出新的粒子存在可能性。 3. 模式发现 LLM 通过学习大量数据,能够发现一些新的数据模式和规律性,为人类发现新知识提供线索和启发。例如在医疗数据中发现一些疾病新的症状模式等。 4. 知识重组和解构 LLM 可以对知识进行解构和重新组织,从而产生一些新的表述方式和见解角度,虽然本质知识未发生变化。 5. 模拟思维实验 利用 LLM 的计算能力,我们可以模拟一些在现实中无法开展的思维实验,探索一些未知的领域和前沿,获得新的认知。 总的来说,LLM 在生成新知识方面的能力是有限的,还难以完全取代人类的创造力和想象力。但它可以通过组合、关联、外推等方式,为人类发现新知识提供有价值的辅助和支持作用。未来 LLM 将如何推动人类知识的发展仍有待进一步观察。
2024-05-02