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具身智能在制造行业的应用场景有哪些

Answer

具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面:

  1. 预测性维护:通过具身智能,能够预测机器故障,避免工厂停机,保障生产的连续性。
  2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量,减少次品率。
  3. 供应链管理:优化供应链,提高效率,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。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,第一代机器人是示教再现型,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。之后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人形智能机器人 WABOT-1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统,后续还有不断的更新和发展。

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References

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。

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。

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:

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请描述具身智能的技术原理
具身智能是人工智能领域的一个子领域,其原理包括以下几个方面: 1. 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。智能体的“身体”或“形态”很重要,它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模拟环境中的虚拟角色。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段,并影响其学习和发展。 2. 涉及多个学科,如机器人学、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能够理解和解释视觉信息的算法。 3. 以“具身+智能”的范式,将机器学习算法适配至物理实体,与物理世界交互。例如将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流。 4. 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。 5. 行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 6. 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解所在环境并互动,产生具身行动。 具身智能在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用,也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用。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。
2024-12-25
具身智能
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。 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模拟环境中的虚拟角色。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。 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。 具身智能在机器人领域有重要应用,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,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。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。 具身智能的三要素为本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础,不同环境下有不同形态的硬件本体适应环境。 具身智能的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,形成一个闭环。 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 正成为核心研究范式,它强调智能系统与物理世界的紧密结合,能够主动感知和理解所在环境并互动,产生具身行动。 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、让智能体在复杂环境中有效学习、处理与人类社会的伦理和安全问题等。
2024-12-24
具身智能
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。智能不仅仅是处理信息的能力,还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境等能力。 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),也可以是虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体为智能体提供了与环境互动的手段,并影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,如机器人学、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能理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域(如服务机器人、工业自动化和辅助技术等)、虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有广泛应用。 具身智能的三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。不同环境下有不同形态的硬件本体适应环境。 具身智能的行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,形成一个闭环。 在追求人工通用智能(AGI)的过程中,具身 Agent 正成为核心研究范式,它强调智能系统与物理世界的紧密结合,能够主动感知和理解所在环境并互动。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体的设计、在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其发展和应用。
2024-12-12
具身智能的前景
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。 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模拟环境中的虚拟角色。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。 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。 具身智能在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用,也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的范式是将机器学习算法适配至物理实体,与物理世界交互,如以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互,具身智能体则将大模型嵌入物理实体,通过传感器与人类交流。 具身智能有人形机器人等代表产品,其有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、算法等)、环境,且不同环境有不同形态的硬件本体适应。其行动分为感知、决策、行动、反馈四个模块形成闭环。 尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境学习、伦理和安全问题等,未来研究将继续探索以推动其发展和应用。
2024-11-25
具身智能用什么开发
具身智能的开发涉及多个方面,其技术路线包括端到端模型和分层决策模型。感知模块负责收集和处理信息,通过多种传感器感知和理解环境,例如在机器人上常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器和麦克风等。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。目前,具身智能正成为人工智能的新浪潮,在机器人领域、虚拟现实、增强现实和游戏设计等方面有着广泛应用,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。
2024-11-08
想建一个具身智能方面的知识库,有哪些建议
以下是关于建立具身智能知识库的一些建议: 1. 数据清洗方面: 可以尝试手动清洗数据以提高准确性。对于在线知识库,创建飞书在线文档,每个问题和答案以“”分割,可进行编辑修改和删除,添加 Bot 后在调试区测试效果。 对于本地文档,注意合理拆分内容,不能将大量数据一股脑全部放入训练,例如对于章节内容,先放入大章节名称,再按固定方式细化处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 2. 智能体的相关方面: 注重智能体的交互能力,包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用以及上下文说明。 考虑智能体的知识体量,利用豆包大模型本身的行业数据和语料库,创建结构化数据的知识库。 关注智能体的记忆能力,如变量、数据库和信息记录。 3. 具身智能的具体内容: 了解具身智能本体的形态实现思路,如 Mobility 和 Manipulation 的实现方式。 明确具身智能的定义,探讨其与大模型要解决问题的差异,以及“人形”的重要性。 解决数据来源和构建大脑的问题,包括大模型和多模态的数据泛化、数据采集和量的问题,以及特定任务和场景的处理,还有结构化与非结构化场景的处理等。 思考具身智能的落地场景和商业化方向,例如 ToB 或 ToC 的选择。 考虑具身智能创业团队的背景组成,如工业机器人、自动驾驶、服务机器人等领域的经验。
2024-11-05
大模型在办公场景的应用
大模型在办公场景有诸多应用,具体如下: 基础办公提效:在 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等方面,能从单个任务 task 到角色 role 再到角色间协同 collaboration 显著提高工作效率。 人力资源管理:覆盖招聘初期(如职位描述生成、简历分析、面试题设计)、员工绩效评估(分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈)以及员工培训与发展各个环节,提高工作效率。 通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,能代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表(Vocabulary)。 此外,在游戏行业,大模型能降低成本,打造创新玩法,提供更好的游戏体验。如网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》,将 AIGC 应用于美术开发,在 NPC 与玩家的交互上呈现独特剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。在健身行业,AI 减重顾问既能解决售前客服问题,也能解决学员离开健身营之后的健康监护,提高学员体验。
2024-12-25
目前国内最多人用的ai软件是什么,大家具体的应用场景是什么。
目前国内较多人使用的 AI 软件及应用场景如下: 医疗保健领域: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗:提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 金融服务领域: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 零售和电子商务领域: 产品推荐:向客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 制造业领域: 预测性维护:避免机器故障停机。 质量控制:检测产品缺陷。 供应链管理:优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化:提高生产效率。 此外,还有一些具体的应用产品,如: 游戏领域:腾讯游戏助手的 AI 游戏角色生成器,为游戏开发者生成独特角色。 招聘领域:智联招聘 APP 的 AI 招聘筛选工具,帮助企业快速筛选简历。 房地产领域:贝壳找房 APP 的 AI 房地产评估系统,准确评估房地产价值。 天气领域:墨迹天气 APP 的 AI 天气预报助手,提供精准天气预报和气象预警。 需要注意的是,关于国内使用人数最多的 AI 软件,没有确切的权威统计数据,其使用情况可能因行业、用户需求和地域等因素而有所不同。
2024-12-24
comfyui和dify有什么区别?分别适合什么场景?
ComfyUI 和 Dify 的区别主要体现在以下方面: 1. 用户界面:SD WebUI 的 UI 更像传统产品,有很多输入框和按钮;ComfyUI 的 UI 界面复杂,有很多方块和复杂的连线。 2. 学习成本:ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式:ComfyUI 采用连线搭建自动化工作流的方式,从左到右依次运行,通过改变节点可实现不同功能,如一个节点是直接加载图片,另一个是通过画板绘制图片,从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 适用场景: ComfyUI 因其自由和拓展性,适合以下场景: 1. 用户可以根据自身需求搭建适合自己的工作流,无需依赖开发者。 2. 能够根据需求开发并改造某个节点,从而调整使其切合自己的工作流甚至改造工作流。 Dify 方面的具体适用场景未在提供的内容中有明确提及。
2024-12-23
我是一个法律工作者,需要经常回答客户的一些法律问题,哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者,以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品: 1. 法规研究与解读:使用 Prompt 指令词,如“根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议”,AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料:例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”,AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索:如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”,AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时,要注意结构提示,如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
在办公场景下,如何使用AI,让我办公效率更高
在办公场景下,以下是一些使用 AI 提高办公效率的方式: 1. 产品经理方面:使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题,可将最终的 SQL 执行时间大幅缩短,提升效率并降低复杂度,同时保存所有历史数据,实现报表秒开。 2. 运营方面:将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具,顺应技术发展趋势,借助其提升工作效率。 3. 营销方面:探索 AIGC 精细化作业模式,革新传统代言人 TVC 制作流程;定制营销报告时,考虑汇报对象身份、销售数据、财务报告等多方面因素。 4. 办公方面:用 ChatGPT 生成 Markdown 语法的内容,再借助 MindShow 工具转换为精美的 PPT。 此外,还有一些 AI 应用也能助力办公,比如: 1. 豆果美食 APP:能根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 2. 沪江开心词场:辅助用户学习语言,提供个性化学习方案。 3. 爱奇艺智能推荐:根据用户喜好推荐电影,帮助发现优质影片。 4. WPS Office:利用智能排版、语法检查等功能,提高办公效率,实现自动化办公流程。
2024-12-18
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景: 1. 文本生成和内容创作:生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手:为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助:辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘:分析新闻评论中的用户情感和观点,为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助:创建与新闻相关的学习材料,辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成:根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验:将新闻元素融入游戏,增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面,AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力,为创作者提供灵感,降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者,AI 可以帮助解决视频剪辑痛点,如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频,降低视频素材制作门槛,还能将文章高效转成视频内容,以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户,AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
智能体与工作流是同一个概念吗
智能体和工作流不是同一个概念。 智能体是一个能够执行特定任务、具有一定自主性和智能的实体。例如,在扣子平台上,可以通过添加插件和设置工作流等方式让智能体变得更强大,以完成各种复杂的任务。 工作流则像是一个可视化的拼图游戏,由多个小块块(节点)组成,如插件、大语言模型、代码块等,这些小块块可以像拼图一样组合在一起,从而创造出复杂但稳定的业务流程。当面对多步骤、对结果要求严格的任务时,工作流最为适用。工作流有开始和结束的小块块,不同小块块可能需要不同的信息才能工作。 在构建稳定可用的 AI 智能体时,通常会先测试单条 Prompt 或 Prompt Chain 的执行质量和稳定性,然后根据实际情况逐步拆解子任务,对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的任务,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,也必然需要通过工作流来调用相应的插件。
2024-12-26
智能教育服务平台怎么写
很抱歉,目前没有关于智能教育服务平台的具体内容,无法为您提供详细的写法。但一般来说,写智能教育服务平台需要考虑以下几个方面: 1. 明确平台的目标和定位,例如是针对特定学科、年龄段还是教育阶段。 2. 规划平台的功能模块,如在线课程、学习管理、互动交流、智能评估等。 3. 设计用户界面,要简洁、易用、符合教育场景。 4. 考虑数据安全和隐私保护,保障学生和教师的信息安全。 5. 制定技术架构和开发计划,选择合适的技术栈和开发团队。 6. 规划运营和推广策略,吸引用户使用平台。 您可以根据具体的需求和目标,进一步细化和完善这些方面的内容。
2024-12-25
案例:借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 (1)近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗,该诈骗利用AI人工智能,通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌,以此骗取受害者的信任,进行网络诈骗,近日包头警方就根据一起典型案例,向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯,据平安包头微信公众号消息,包头警方发布了一起利用人工智能(AI)实施电信诈骗的典型案例,一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容: 律师如何写好提示词用好 AI: 对于不具备理工科背景的文科生,可将 AI 视为黑箱,只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在,与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,要接受其存在的“不稳定性”,并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景: 医疗保健:包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:(未具体阐述)
2024-12-25
人工智能主播的发展现状
目前,人工智能主播的发展呈现出以下现状: 1. 聊天机器人作为人工智能伴侣已存在数十年,如今在一对一对话中有了跃进式改进,并融入到人们的社交生活中。 2. 像 CarynAI 这样由网络红人创建的语音聊天机器人,用户需付费与其交流,且能带来可观收益。 3. 拥有人工智能伴侣虽看似小众,但已成为生成式人工智能的主要应用案例,成千上万甚至数百万人已建立并培养了与聊天机器人的关系,且这一趋势有望使 AI 伴侣变得普遍。 4. 许多受欢迎的应用场景与浪漫相关,精明的生成模型消费者通过一些平台打造虚拟伴侣,并寻找规避审查的工具,甚至存在拥有数万用户的地下伴侣托管服务。 5. 除了与浪漫相关的应用,还出现了更广泛的应用领域,如 Snapchat 中的聊天机器人,人们会就宠物、流行文化新闻和足球等热门话题进行交流。
2024-12-25
人工智能历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。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及保持知识库准确性复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 在创建国际象棋计算机对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,搜索策略在对局结束时效果好,开始时因搜索空间大需通过学习人类对局改进,后续采用基于案例的推理,现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则将输入句子重新表述为问题,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来期待完整基于神经网络的模型独立处理对话,最近的 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得巨大成功。 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年龄无法明确编程,因不知大脑完成任务的具体步骤,这种类型任务是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2024-12-25
人工智能历史图谱
人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 起初,符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因提取知识复杂、成本高等问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,学习速度快于人类。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 等是混合系统,使用神经网络转换语音、识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得成功。 近期神经网络研究在 2010 年左右有巨大发展,大型公共数据集出现,如 ImageNet 催生了相关挑战赛。2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率,此后神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 在过去几年,大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据,可先预训练再针对具体任务专门化。
2024-12-25
零编程基础的人会使用的低代码应用开发工具
以下是一些零编程基础的人可以使用的低代码应用开发工具: 1. Notion 和 Airtable:人们可以用其制作电子表格来管理课程、个人仪表板等,执行复杂操作,但工作托管在云端,需支付订阅费,且自主权受限。 2. Coze:新兴的低代码开发平台,用户无需编程基础,通过自然语言操作和拖拽式工作流,能可视化构建复杂逻辑,搭建 AI 对话机器人,并发布到社交平台和通讯软件上。 3. Bolt․new:用户只需撰写简单提示,它能自动写代码、运行、部署复杂全栈应用,全部在浏览器中完成,无需安装额外软件,但处于 alpha 测试阶段,可能存在问题,目前仅支持小到中型仓库。
2024-12-26
企业微信自建应用可以接扣子api么
企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下: 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌起名,设置过期时间为永久有效,选择指定团队空间,勾选所有权限,并保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 获取机器人 ID,在个人空间中找到要接入微信的机器人,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权,点击右上角发布,勾选 Bot as API,确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流,用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建,GET 方法中传递参数的方式包括 Body(通常在 GET 方法中不用于传递参数)、Path(可传递参数,常编码为 URL 一部分)、Query(最常用的参数传递方式)、Header(通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息)。配置输出参数时,若填写无误可点击自动解析,调试与校验时可查看输出结果。
2024-12-25
如何学习应用AI
以下是关于学习应用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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。同时,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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(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。 三、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。一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者: 掌握数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理,包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等,并进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者: 具备编程基础,如 Python、C++等。 掌握机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署,如模型优化、模型服务等,并进行行业实践,包括项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
大模型在金融领域的量化投研领域的应用
大模型在金融领域的量化投研领域有以下应用和特点: 1. 大型系统工程: 量化和大模型都需要大型计算集群,上万张卡的互联是对基础设施的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求,交易指令速度至关重要;大模型在基础设施层面的每一点提升都能优化训练效率。 细节在大型系统工程中十分关键。量化交易系统包含多个方面,任何环节出问题都会导致交易系统失败;大模型预训练从数据到评估包含大量细节,如数据配比、顺序、训练策略等。 2. 本土化机会: 很多 Global 的量化基金到中国会水土不服,国家政策也限制其大规模开展业务,给国内量化基金崛起机会。 OpenAI、Google、Meta 等的模型中文能力一般,未对中国国情优化,不符合政策要求,给国内大模型公司本土化预训练机会。 两者都受政策影响极大,需要有效监管才能健康发展。 3. 其他相似之处: 少数精英的人赚大量的钱,做大模型和金融量化都不用很多人,但每个人都要绝顶聪明。 核心问题一样,下一个 token 预测和下一个股价预测类似。 都需要大量数据,都追求可解释性。 作者:黄文灏 源地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/646909899 最近和朋友讨论发现大模型预训练和金融量化有很多相似之处,作者恰好同时具有两者背景,做了对比。
2024-12-25
chatgpt最快达到1亿用户应用
ChatGPT 是最快达到 1 亿用户的应用程序,在短短 6 周内就自然实现了这一成就。相比之下,Instagram 花了 2.5 年,WhatsApp 花了 3.5 年,YouTube 和 Facebook 花了 4 年才达到相同的用户需求水平。ChatGPT 并非孤立现象,Character AI 的参与深度(平均每次会话 2 小时)、Github Copilot 的生产力益处(效率提高 55%)以及 Midjourney 的商业化路径(数亿美元的收入)都表明第一批杀手级应用已经到来。OpenAI 对 ChatGPT 的反响感到震惊,尽管其内部的兴奋点更多集中在 GPT4 上,但 ChatGPT 让公众意识到必须应对 AI 这一现实,它成为了历史上增长最快的消费者应用,据说已积累 1 亿用户(OpenAI 不愿证实这一点,只说它拥有数百万用户)。
2024-12-25