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传统的agent是怎么定义的

Answer

传统的 agent 定义如下:

在古希腊哲学中,对“行动者”(Agent)的探讨深刻影响了后世对道德责任和个体决策的理解。尽管当时未使用现代意义的“Agent”术语,苏格拉底、柏拉图和亚里士多德等哲学家已为其奠定基础。

亚里士多德在《尼各马科伦理学》中探讨德性伦理学,认为人的善良和幸福源自由理性和智慧引导的德性生活,区分了“被动行为”与“主动行为”,强调有道德价值的行为应是个体自愿且有明确意图的选择,个体作为行动者不仅要靠理性指导行为,还要对自愿行为承担道德责任。

苏格拉底通过独特对话法促使人们自我反省,考察行为是否符合道德标准,提出“无人有意作恶”,认为错误源于无知,主张通过增长智慧和美德引导正确决策。

柏拉图在《理想国》中构建理想社会模型,探讨灵魂三部分关系,认为理性主导时个体才能做出正确选择,将知识与道德紧密相连。

虽然古希腊哲学家未直接讨论“自由意志”,但他们关于个体自主决策及对结果负责的思考,对后世关于自由意志和道德责任的讨论影响深远,亚里士多德强调人作为理性动物应依据内在理性及外在自然法则实现德性和善。

在 20 世纪 60 年代,马文·明斯基定义“Agent”为一个自主、独立运行的计算或认知实体,具备感知、决策和执行任务的能力,有自己的目标、行为和策略,能与其他 Agent 交互和协作,可视为智能系统中的功能模块,在不同层次执行不同功能,通过协作实现复杂智能行为。在其著作《心智社会》中,深入探讨了人类思维和人工智能的复杂关系。

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References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

在古希腊哲学中,对“行动者”(Agent)的探讨深刻影响了后世对道德责任和个体决策的理解。尽管当时没有使用现代意义上的“Agent”这一术语,苏格拉底、柏拉图和亚里士多德等哲学家已经为这一概念奠定了坚实基础。图4.1.1 “希腊三贤”亚里士多德在其《尼各马科伦理学》中详细探讨了德性伦理学。他认为,人的善良和幸福(eudaimonia)源自于过一种由理性和智慧引导的德性生活。他区分了“被动行为”与“主动行为”,强调真正具有道德价值的行为应是个体自愿并带有明确意图的选择。作为行动者,个体不仅要通过理性来指导自己的行为,还需对其自愿行为承担相应的道德责任。在亚里士多德之前,苏格拉底通过其独特的对话法促使人们进行自我反省,以考察其行为是否符合道德标准。他提出了“无人有意作恶”的观点,认为错误行为源于无知,并主张通过增长智慧和美德来引导正确的决策。柏拉图在《理想国》中则构建了一个理想社会模型,并探讨了灵魂三部分(理性、意志、欲望)之间的关系。他认为只有当理性主导时,个体才能做出正确选择,并将知识与道德紧密联系起来。虽然古希腊哲学家们没有直接讨论“自由意志”,但他们关于个体如何自主地做出决策并对其结果负责的思考,无疑对后世关于自由意志和道德责任的讨论产生了深远影响。亚里士多德特别强调人作为理性动物,应依据内在的理性及外在的自然法则来实现其德性和善。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

在古希腊哲学中,对“行动者”(Agent)的探讨深刻影响了后世对道德责任和个体决策的理解。尽管当时没有使用现代意义上的“Agent”这一术语,苏格拉底、柏拉图和亚里士多德等哲学家已经为这一概念奠定了坚实基础。图4.1.1 “希腊三贤”亚里士多德在其《尼各马科伦理学》中详细探讨了德性伦理学。他认为,人的善良和幸福(eudaimonia)源自于过一种由理性和智慧引导的德性生活。他区分了“被动行为”与“主动行为”,强调真正具有道德价值的行为应是个体自愿并带有明确意图的选择。作为行动者,个体不仅要通过理性来指导自己的行为,还需对其自愿行为承担相应的道德责任。在亚里士多德之前,苏格拉底通过其独特的对话法促使人们进行自我反省,以考察其行为是否符合道德标准。他提出了“无人有意作恶”的观点,认为错误行为源于无知,并主张通过增长智慧和美德来引导正确的决策。柏拉图在《理想国》中则构建了一个理想社会模型,并探讨了灵魂三部分(理性、意志、欲望)之间的关系。他认为只有当理性主导时,个体才能做出正确选择,并将知识与道德紧密联系起来。虽然古希腊哲学家们没有直接讨论“自由意志”,但他们关于个体如何自主地做出决策并对其结果负责的思考,无疑对后世关于自由意志和道德责任的讨论产生了深远影响。亚里士多德特别强调人作为理性动物,应依据内在的理性及外在的自然法则来实现其德性和善。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一):智能体起源探究[heading2]八、Agent的”明斯基时刻“在20世纪60年代,人工智能的研究主要集中在符号主义和规则系统上。研究者们试图通过逻辑推理和知识表示来模拟人类智能。然而,明斯基很快意识到,这种方法在处理复杂的认知和智能任务时显得力不从心。他开始探索一种更为灵活和分布的智能理论,这便是后来被称为“Agent”的概念。明斯基定义“Agent”为一个自主、独立运行的计算或认知实体,它具备感知、决策和执行任务的能力。每个Agent都有自己的目标、行为和策略,并能与其他Agent交互和协作。这些Agent可以被视为智能系统中的功能模块,它们在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。图8.1马文·明斯基(拍摄于2008年)在马文·明斯基的著作《心智社会》中,他深入探讨了人类思维和人工智能的复杂关系。这本书不只是剖析了人类思维的核心,还展示了大脑里那些看起来微不足道的小单元是如何联合起来,形成从意识、精神活动到常识、思考、智能直至自我认知的复杂思维过程——他把这种复杂的智能结构称为“心智社会”。总结来说,明斯基提出的“心灵社会”(Society of Mind)理论中,对复杂智能系统的定义和解释为:

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AI agent
以下是关于 AI Agent 的相关信息: AI Agent 是当您经常使用各种 AI 聊天工具但觉得不太够用,希望大模型搭配更多工具和能力以提供更稳定服务和输出时可以关注的板块。AI Agent 相关的平台和产品众多,百宝箱是其中一款来自阿里系的产品,登录链接为:https://tbox.alipay.com/proabout 。如果您是不会写代码、对 AI Agent 毫无使用经验的小白,或者看到宣传想尝试百宝箱的使用方法和能力,这篇分享可能对您有帮助。 最近测试百宝箱的原因是作者的小队伍“来都来了”参加比赛时发现其在大力搞比赛。百宝箱具有当前大模型随便用的特点,如通义千问·Max、月之暗面、智谱、百灵等统统免费。在文旅和传媒方面,支付宝为其提供了天然渠道,作者刚好在考虑相关探索,试用时看到首页相关标签栏露出,期待能带来渠道和流量,而且刚推广力度大。 此外,为您提供一些生成式人工智能的相关链接: Ask a Techspert:What is generative AI? https://blog.google/insidegoogle/googlers/askatechspert/whatisgenerativeai/ Build new generative AI powered search&conversational experiences with Gen App Builder: https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/creategenerativeappsinminuteswithgenappbuilder What is generative AI? https://www.mckinsey.com/featuredinsights/mckinseyexplainers/whatisgenerativeai Google Research,2022&beyond:Generative models: https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGenerativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem: https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativeaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It? https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligence.html Stanford U&Google’s Generative Agents Produce Believable Proxies of Human Behaviors: https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ Generative AI:Perspectives from Stanford HAI: https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pdf Generative AI at Work: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf
2025-01-22
我想系统了解有关agent的应用及发展情况
智能体(Agent)在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念,具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域: 1. 自动驾驶:汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现: 通常涉及以下几个步骤: 1. 定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。 3. 决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。 5. 学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。 发展情况: Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把大模型(LLM)和 LLM 之间,以及 LLM 和工具之间,通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展,大家对 AI 的诉求变得越来越具体,简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显,基于 LLM 对于 Agent 的结构设计,Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限,对于专业 IT 人士不够自由,对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。
2025-01-19
国内优秀Agent应用案例
以下是一些国内优秀的 Agent 应用案例: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 3. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 4. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色,提供更深入的环境感知和记忆功能。
2025-01-19
怎么做 agent,有什么 coze做 agent 的视频教程
以下是一些关于如何做 Agent 以及相关的 Coze 视频教程: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ) 历史活动教程: 5 月 7 号():大聪明分享|主题:Agent 的前世今生,每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 5 月 8 号():大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 5 月 9 号():艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例,线上答疑 5 月 10 号():罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 5 月 11 号():Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子,线上答疑
2025-01-18
李飞飞最近出的agent综述文章哪里可以看到
以下是李飞飞相关文章的获取渠道: 《》 《》
2025-01-17
AI agent平台
以下是一些常见的 AI Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具,能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外,还有来自阿里系的百宝箱,登录链接为:https://tbox.alipay.com/proabout 。如果您是对 AI Agent 使用没有经验的小白,或者想尝试其使用方法和能力,这可能是一个不错的选择。它当前有很多大模型可免费使用,如通义千问·Max、月之暗面、智谱、百灵等。在文旅和传媒方面,依托支付宝有天然渠道,刚推广时力度较大。
2025-01-17
AI视频色调定义
AI 视频色调是一种在视频处理中用于营造特定视觉效果和情感氛围的重要元素。 双色调颜色是一种特殊的色彩处理技术,常用于图像设计和视频处理。其定义为将视频图像的阴影和高光分别替换为两种选定的颜色,通常是互补色或对比鲜明的颜色。这种技术起源于印刷行业,最初是为了节省油墨成本而发展起来的。在色彩理论方面,双色调颜色可以运用互补色、类比色、三角色彩、分裂互补色等方式来选择颜色组合,以创造不同的视觉效果。其应用场景广泛,包括品牌识别、情感传达、数据可视化、艺术摄影、电影调色等。常见的颜色组合有黑色和另一种亮色(如黄色、粉红色、青色等)、蓝色和橙色、紫色和黄色、红色和青色等。双色调技术具有在视觉冲击力、品牌识别、情感传达、技术经济性、设计灵活性等多方面的优点。 此外,在海螺 AIPrompt 教学中,对于视频画面的色调也可以通过 Prompt 精确公式进行设定。比如可以对画面色调的冷暖、视觉风格、氛围感等进行限定,以获得更符合预期的视频表现效果。例如“一对情侣坐在公园的长椅上交流,镜头维持固定拍摄情侣,画面色调偏暖,氛围温馨”“一只小羊在一片草地里低头吃草,镜头缓缓推进小羊,画面色调自然写实”。 不同的城市在视频色调设定上也可能有特定的颜色代表,如北京通常用红色代表其作为首都的象征,上海用蓝色代表现代化和海洋性气候,广州用绿色代表亚热带气候和丰富植被,深圳用银色代表高科技产业和现代化城市形象,杭州用粉色代表西湖美景和浪漫氛围,郑州用黄色代表中原大地,武汉用橙色代表热情活力,南京用紫色代表历史文化底蕴,成都用金色代表繁荣和美食文化,重庆用棕色代表山城特色和火锅文化,长沙用青色代表清新活力,厦门用浅蓝色代表海滨风光和宜人气候。
2025-01-10
人工智能的定义
人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。目前对其定义并不统一,以下是一些常见的定义: 从一般角度来看,人工智能是指通过分析环境并采取行动(具有一定程度的自主性)以实现特定目标来展示其智能行为的系统。基于人工智能的系统可以完全依赖于软件,在虚拟世界中运行(例如语音助手、图像分析软件、搜索引擎、语音和人脸识别系统)或者也可以嵌入硬件设备中(例如高级机器人、自动驾驶汽车、无人机或物联网应用程序)。 2021 年《AI 法案》提案第 3 条对人工智能的定义为:“AI 系统指采用附录 1 中所列的一种或多种技术和方法开发的软件,该软件能生成影响交互环境的输出(如内容、预测、建议或决策),以实现人为指定的特定目标。”其中,附录 1 列举的技术方法主要包括:机器学习方法(包括监督、无监督、强化和深度学习);基于逻辑和知识的方法(包括知识表示、归纳编程、知识库、影响和演绎引擎、符号推理和专家系统);统计方法,贝叶斯估计,以及搜索和优化方法。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,对于像从照片判断人的年龄这类任务,我们无法明确解法,无法编写明确程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 需要注意的是,“人工智能”的概念自 1956 年于美国的达特茅斯学会上被提出后,其所涵盖的理论范围及技术方法随着时代的发展在不断扩展。相比于《2018 年人工智能战略》,2021 年《AI 法案》提案对于人工智能的定义采取更加宽泛的界定标准。在 2022 年《AI 法案》妥协版本中,欧盟理事会及欧洲议会认为“AI 系统”的定义范围应适当缩窄,并侧重强调机器学习的方法。
2025-01-02
f1 score的定义
F1 值是一种综合考虑准确率和召回率的平衡指标。准确率是指正确预测的样本数占总样本数的比例;召回率是指真正例被正确预测出来的比例。F1 值通过结合准确率和召回率来更全面地评估模型的性能。
2024-12-27
agent的定义
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 1. 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:包括短期记忆(用于所有的上下文学习)和长期记忆(通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息)。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 从产品角度思考 Agent 设计时,比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导,其身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心,角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动,可为其设计简短背景故事。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 Agent(智能体)是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。LLM Agent 是指结合大型语言模型(LLM)和自主智能体(Agent)特性的系统,能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户输入,并进行智能决策和行动。其组成部分包括: 1. 规划:是 Agent 的思维模型,负责将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估执行策略,通过使用大型语言模型的提示工程实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆:即信息存储与回忆,包括短期记忆(用于存储对话上下文,支持多轮对话)和长期记忆(存储用户特征和业务数据,通常通过向量数据库等技术实现快速存取)。 3. 工具:是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段,如 API 调用、插件扩展等,通过接入外部工具扩展 Agent 的能力。 4. 行动:是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。
2024-12-25
在使用sys prompt时为什么要为模型定义角色
在使用系统提示词(sys prompt)为模型定义角色具有以下重要性: 1. 符合特定应用场景:通过定义角色,使模型的行为和输出更符合具体的应用需求,例如让模型作为历史顾问回答历史问题,或作为技术专家解决技术难题。 2. 明确任务和风格:不仅可以指定具体的人物角色,还能设定一种交流风格,如正式、幽默、友好等。 3. 引导模型行为和输出:为模型提供固定的模板,确保其输出与期望和工作流的需求保持一致。 4. 优化用户体验:ChatGPT 有默认的“一个乐于助人的助手”角色,可通过修改系统提示词来满足更个性化的需求。 然而,也有观点认为不需要过度依赖角色扮演类的提示词。关键是要非常具体地描述出模型所在的使用环境,提供足够详细的信息,以避免模型未按预期完成任务。提示词最重要的是表达清晰准确。
2024-12-24
大模型的定义是什么?有官方权威定义吗
大模型的定义可以从以下几个方面来理解: 1. 从技术角度:以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”主要指用于表达 token 之间关系的参数多,例如模型中的权重(weight)与偏置(bias),像 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 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。 3. 类比角度:可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程,包括找学校(需要大量计算资源)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择算法)、就业指导(微调)、搬砖(推导)等。 4. 分类角度:大型模型主要分为两类,一是大型语言模型,专注于处理和生成文本信息;二是大型多模态模型,能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 参考:
2024-12-13
传统产品经理如何转型AI产品经理
传统产品经理转型为 AI 产品经理需要具备以下方面的能力和知识: 1. 掌握算法知识: 理解产品核心技术,有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,更好地应对 AI 技术的迅速发展。 提升产品竞争力,发现产品的独特优势并提出创新特性。 增强数据分析能力,处理和分析 AI 算法涉及的数据。 2. 了解 AI 市场: 入门级:通过开源网站或课程了解 AI 概念,使用并实践应用搭建。 研究级:包括技术研究和商业化研究路径,能根据需求场景选择解决方案,或利用工具验证想法。 落地应用级:有成功落地应用的案例并产生商业化价值。 3. 转变产品设计思路和视角: 抛开当前业务体系和框架,从最本质入手,从人的底层心智和需求着手,重新思考产品逻辑,重新设计商业逻辑体系和流程。 实际动手操作,在相关平台上亲手做几个 agent 来感受和收获更多。 总之,传统产品经理转型为 AI 产品经理要关注场景、痛点、价值,对技术框架有认知,不断提升自身能力以适应新的角色要求。
2025-01-07
AI的最新发展如何,对于哪些传统行业产生了影响
AI 的最新发展呈现出以下特点和影响: 技术方面:在自然语言处理和多模态推理领域取得进步,模型性能和多模态处理能力显著提升。 行业影响: 推动技术行业发展,为处理大量数据和复杂计算的专业用户提供高效工具。 革新机器人领域,促进智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等行业进步。 在核聚变技术、生物制药和纳米科技等前沿领域发挥关键作用。 预计对全球 GDP 产生巨大影响,帮助美国解决债务问题,为经济发展提供新动力。 众多产品和解决方案将被 AI 驱动的创新替代品取代,产业变革规模巨大,AI 相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。 应用层大量创新,重点从基础训练转移到更高层次的认知任务,如计划和推理。 降低开展业务和投资成本,为收入增长做出贡献,推动公司竞争优势上升。 加速专业服务出现,熟练 AI 的专业人员能产生高附加值。 AI 对传统行业的影响包括但不限于以下方面: 教育:改变教学方式和学习体验。 医疗:辅助诊断、疾病预测等。 科研:提高研究效率和创新能力。 总之,AI 正处于重要的发展阶段,其影响深远且广泛,需要关注其合理使用以确保对社会产生正面影响。
2024-12-10
我是一名传统制造业的产品经理,一名ai小白,想在ai方面进行创业,有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议: 对于技术爱好者: 1. 从小项目开始,如搭建简单博客或自动化脚本,熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具,如 GitHub Copilot 或 Cursor,从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区,如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块,与开发者交流,了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目,如开发简单的聊天机器人或图像识别应用,深入理解实际应用过程。 对于内容创作者: 1. 利用 AI 辅助头脑风暴,针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程,从生成大纲开始,逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容,借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO,根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看: 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮,尤其在 ToC 场景中寻求突破,因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在,如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化(装上“记忆”成为工作助理或陪伴者)和场景化(装上“手”和“眼睛”)方向发展。 从 AI 创业者的情况来看: 1. 如天涯,具备软件开发经验和连续创业经历,可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理,可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础,可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系,考虑科研方向转化。 总之,AI 创业要注重技术驱动和产品定义,用好市面上的 AI 工具,从效率和变革角度组织公司架构。同时,把握好融资节奏,在实践中有效迭代。
2024-12-06
ComfyUI与传统抠图方法有何不同?
ComfyUI 与传统抠图方法主要有以下不同: 1. 工作原理:ComfyUI 更接近 SD 的底层工作原理,而传统方法相对较为常规。 2. 自动化程度:ComfyUI 具有自动化工作流,能够消灭重复性工作,传统方法则需要较多人工操作。 3. 功能拓展:ComfyUI 作为强大的可视化后端工具,可实现 SD 之外的功能,如调用 API 等,传统方法功能相对单一。 4. 定制需求:ComfyUI 可根据定制需求开发节点或模块,传统方法在定制素材方面存在局限。 5. 效率:ComfyUI 生成抠图素材全程只需几秒,传统方法要么花钱购买,要么花费大量时间自己制作,且难以满足定制需求。 此外,ComfyUI 中的 BrushNet 是一种新颖的即插即用的双分支模型,具有以下特点和优势: 1. 能够将像素级遮罩图像特征嵌入任何预训练的扩散模型中,确保连贯且增强的图像修复结果。 2. 高效地从遮罩图像和潜在噪声中提取和整合特征,允许模型在图像生成过程中更好地理解和重建缺失或损坏的部分。 3. 通过与预训练的 UNet 网络结合使用,有效地增强图像细节和质量,适用于高分辨率图像修复任务。 4. 能够更加细致地处理图像的细节和边缘,确保修复后的图像与原始图像在内容和风格上保持一致。 通俗来讲,BrushNet 的工作过程类似于小时候的连点成图游戏: 1. 掩码:如同有洞的纸覆盖在图片上,让电脑了解需修复部分。 2. 编码器:将需修复图片转换成电脑能理解和处理的信息。 3. 噪声潜在空间:加入随机性使修复部分更自然。 4. BrushNet 和冻结的 UNet:像画家的画笔和调色板帮助完成修复工作。 5. 去噪和生成图像:去除噪声并创建真实的图片部分。 6. 模糊掩码和合成:用特殊技巧将新生成图片与原始图片融合。
2024-12-03
如何将传统知识库通过LLM能力转化成更智能与精细化的知识库?包括但不限于分段、QA问答和图片解析描述和总结
将传统知识库通过 LLM 能力转化为更智能和精细化的知识库是一个复杂但可行的过程,以下是一些关键步骤和方法: 1. 数据预处理:对传统知识库中的内容进行清理、格式化和标准化,确保数据的质量和一致性。 2. 内容分段:根据主题和逻辑结构,将长篇的知识内容合理分段,使信息更易于理解和处理。 3. 提取关键信息:从文本中提取重要的概念、实体和关系,为后续的问答和总结做准备。 4. 构建 QA 问答对:分析知识库中的内容,设计有针对性的问题和准确的答案,形成问答对,以方便用户快速获取所需信息。 5. 图片解析描述:对于包含图片的内容,使用图像识别技术提取关键元素,并进行详细的描述和解释。 6. 总结归纳:对分段后的内容进行总结,提炼核心要点,帮助用户快速了解主要内容。 在实施过程中,需要不断优化和调整方法,以确保转化后的知识库能够满足用户的需求,提供更高效和准确的服务。
2024-11-18
AI 赋能传统应用时,针对后端开发来对接 AI 时,功能和流程设计上需要主页些什么
在 AI 赋能传统应用,后端开发对接 AI 时,功能和流程设计上需要注意以下要点: 1. 讨论需求:明确项目目标和用户需求,确保团队对产品方向有一致的理解。 2. 确定关键功能:根据需求确定产品最核心的功能,确保能实现最基本的用户价值。 3. AI 生成产品草图:利用 AI 快速生成界面草图,帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 4. 列出功能列表:明确产品所需的功能模块,并逐一列出。 5. 选择一个功能:每次专注完成一个功能,确保质量与效率。 6. 向 AI 描述功能:详细描述功能需求,AI 会根据描述生成代码。 7. AI 编写代码:AI 根据需求编写代码,减少开发者的重复性劳动。 8. 测试代码:测试生成的代码,确保正常运行。 9. 向 AI 提出问题:若功能不正常,将问题反馈给 AI 进行调整。 10. 功能完成:功能通过测试后标记为完成。 11. 还有功能吗:若还有未完成的功能,继续开发下一个功能。 12. 发布初始版本:所有核心功能完成后发布初始版本,以获取用户体验反馈。
2024-10-22