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智能体工作流相关的资料全给我

回答

以下是关于智能体工作流的相关资料:

生物医药小助手

  • 技术实现原理:由 1 个工作流和 6 个数据库实现。工作流设计简单,包括一个输入,对接知识库,搭载豆包 function call 大模型,最后输出。相对有难度的是收集和校对知识库的资料。在医疗领域,为保证回答准确性,提示词约定回答只能来自知识库。
  • 商业化场景:能替代大部分传统医药数据库商业化场景,如医药企业研发立项、科研机构临床转化评估、投资机构评估标的公司等。

竖起耳朵听

  • 插件:像工具箱,可放一个或多个 API,平台有多种插件,也可自制。
  • 工作流:像可视化拼图游戏,由多个小块块(节点)组成,可组合插件、大语言模型、代码块等创造复杂稳定业务流程。不同小块块可能需要不同信息,包括引用前面小块块信息或自行设定信息。此智能体用到 5 个小块块。

【图像流】用 Coze 的工作流创建随便虐的室内设计师

  • 创建 Bot:打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。
  • 图像工作流:包括图像流配置界面、分类(智能生成、智能编辑、基础编辑)、空间风格化插件(含参数如 image_url、Strength、Style、user_prompt)、工作流流程(按构架配置,调试效果,有毛坯房测试用例)、开始节点解析(对应配置三项内容,提示词优化)、人设和回复逻辑。发布后机器人可出图。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

生物医药小助手的诞生之旅~如果你有公众号,你也应该做一个扣子智能体

这个智能体是由1个工作流+6个数据库实现的。工作流的设计比较简单,一个input,对接知识库,然后搭载豆包function call大模型,最后是一个output。6个数据库分别是我的公众号发表过的文章+执业药师教材(做第一个知识库的时候没经验,其实应该分开成两个数据库)、执业医师讲义、药监局新药审评报告、中国医药企业融资动态、药物对外授权(BD)动态、全球药物销售额。工作流是非常简单的,相对有难度的是收集知识库的资料并根据清洗结果进行手动二次校对(需要一定专业知识)。也许有人要问,医药知识我直接问大模型不好吗?大模型的语料来源庞杂,广度一定是比智能体好很多的,但是在医疗这个严肃领域,对回答准确性的要求非常高。为了避免出现误导性的回答,我在提示词中约定了回答只能来自于知识库。也许有问题超出知识库范畴的情况,但还没发现智能体回答是医学上不严谨的现象。广or精准,在医疗领域一定是精准优先的。[heading2]商业化场景[content]基本可以理解为,这个智能体能替代大部分的传统医药数据库商业化场景。医药企业研发立项:每个医药研发项目在立项之前,都要整理作用机制、目标治疗疾病的竞争格局、主流的技术路径是什么、同技术路径其他公司研发的产品在临床试验阶段看到的安全性风险和有效性分别是怎样的,这些问题智能体都可以回答科研机构临床转化评估:大学等科研机构有将基础的医药研究课题转化为药物的孵化机制,关注的主要是科学家研究方向的临床转化潜力,这些问题智能体都可以回答投资机构评估标的公司:主要关注国外对标技术的发展情况、融资情况、临床转化的可靠性,这些问题智能体都可以回答

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

[title]我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听[heading2]竖起耳朵听的编排[heading3]技能👉插件插件就像是一个工具箱,里面可以放一个或者好几个工具,我们把这些工具叫做API。目前扣子这个平台上已经有很多不同类型的插件了,比如可以看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的API,还有一些很厉害的能处理多种任务的模型。用了这些插件,我们创建的智能体就能变得更厉害,比如给它加个新闻搜索的插件,它就能帮你找新闻了。要是扣子上现有的插件没有我们想要的,我们还可以自己动手做一个插件,把我们需要的API加进去。在我的智能体里我加了如下插件:👉工作流工作流就像是一个可视化的拼图游戏,我们可以把插件、大语言模型、代码块这些功能像拼图一样组合在一起,这样就能创造出复杂但又很稳定的业务流程。当我们面对的任务有很多步骤,而且对最后的结果要求很严格,比如结果要准确无误、格式也要对,那这时候用工作流来帮忙就最合适了。😎简单来说,工作流是由很多个小块块(节点)组成的,这些小块块就是工作流的基本单元。比如,大语言模型LLM、你自己写的代码、做判断的逻辑,都可以是小块块。工作流一开始和结束都有特别的小块块。开始的那个小块块就像是工作的起点,它可以包含你输入的信息。结束的那个小块块就像是工作的终点,它会告诉你工作流运行的结果是什么。不同的小块块可能需要不同的信息才能工作,这些信息有两种:一种是引用前面小块块给出的信息,另一种是你可以自己设定的信息。在竖起耳朵听的智能体里,我也用到了5个小块块,可以回答带有图片口语的结果,使回答更好。😎👉知识库

【图像流】用Coze的工作流创建随便虐的室内设计师

打开Coze官网https://www.coze.cn/home[heading2]2、图像工作流[content]创建图像工作流图像流配置界面[heading2]3、图像流分类[content]图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类Coze的图像流很像ComfyUI,但是比ComfyUI更普世化,更简单易上手[heading2]4、空间风格化插件[heading2]5、空间风格化插件有个参数[content]image_url就是毛坯房的图片地址;Strength提示词强度,就是提示词对效果图的影响度;Style生成效果的风格,比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等user_prompt就是用户输入的Promot提示词[heading2]6、工作流流程[content]按照构架配置工作流工作流调试效果调试工作流毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg[heading2]7、开始节点解析[content]开始节点就对应配置三项内容提示词优化[heading2]8、人设和回复逻辑[content]技能1中3项中的编译数字来源然后点击右上角发布,机器人就可以不至疲倦的给你出图了。[出图.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Qxatb9DY0ozrdMxX4YecnJWKnUe?allow_redirect=1)

其他人在问
智能客服系统实现回复图片,不只是回复文字
以下为您介绍一个基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤,其最新版本支持的功能包括: 1. 多端部署:可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 2. 基础对话:私聊及群聊的消息智能回复,支持多轮会话上下文记忆,支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 3. 语音识别:可识别语音消息,通过文字或语音回复,支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 4. 图片生成:支持图片生成和图生图(如照片修复),可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 5. 丰富插件:支持个性化插件扩展,已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 6. Tool 工具:与操作系统和互联网交互,支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结,基于实现。 7. 知识库:通过上传知识库文件自定义专属机器人,可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用,基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 该项目的图片生成功能或许能满足您智能客服系统实现回复图片的需求。
2024-11-22
推荐一款能够修正英语语法,并智能扩写的AI,并简要介绍其功能
以下为您推荐能够修正英语语法并智能扩写的 AI 工具及简要介绍其功能: Grammarly:可以进行英语写作和语法纠错,帮助改进英语表达和写作能力。 ChatGPT:能用于英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 此外,关于内容仿写的 AI 工具,为您推荐以下几款中文工具: 秘塔写作猫:网址为 https://xiezuocat.com/ 。它是 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,还能智能分析文章各类属性并打分。 笔灵 AI 写作:网址为 https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手,能处理多种文体,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:网址为 https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发,能提升写作者的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 。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-22
智能体
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。 智能体的定义: 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)来达到某种目标。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,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 此外,智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏,来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册,是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册,内涵多个相关的智能体。该游戏包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。
2024-11-22
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面: 1. 范畴:机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式:机器学习通过输入数据训练模型,使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的(使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值),也可以是无监督的(专注于发现原始数据中的模式)。 3. 复杂程度:深度学习是机器学习的一个子集,使用人工神经网络处理更复杂的模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的:人工智能是一个更广泛的目标,旨在让机器展现智慧;机器学习则是实现这一目标的一种手段,让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段:生成式人工智能是人工智能的一个子集,试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容;而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能?
人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如完成人类擅长的任务。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。然而,有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只能做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等;AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示,输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2024-11-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
根据Python实验内容(包括实验场景和实验内容)和参考资料链接,如何优化prompt,以完成程序?
以下是一些优化 prompt 以完成程序的建议: 1. 对于算术推理相关的程序,若思维链(及生成的方程式)存在正确但模型执行算术运算错误的情况,可添加一个 Python 程序作为外部计算器(使用 Python 的 eval 函数)处理生成的思维链中的所有方程式。当思维链中包含多个方程式时,通过字符串匹配将外部计算器的结果从一个方程式传递到下一个方程式,以提高思维链提示在大多数任务上的性能。 2. 在涉及迷宫生成的程序中,若生成的迷宫存在边未封好等问题,可调整提示词。若对复杂度不满意,也可提出并进行调整。 3. 在涉及图像生成的程序中,对于提示词编写,应遵循不改变梗图、虚构角色起源、未出现人物等的原则,保持原始提示的意图并优先保证质量。不创建任何具有冒犯性的图像。对于可能存在偏见的场景,确保如性别和种族等关键特征以无偏见的方式指定。对于包含特定人物或名人的提示词,需进行适当修改,以通用描述替代,除非其作为图像中的文本出现。提示词应详细、客观地描述图像的每个部分,思考描述的最终目标并进行推断以生成满意的图像。
2024-11-22
给到你一些资料,创建一个对于资料内容掌握 的AI智能体具体操作
以下是创建对于资料内容掌握的 AI 智能体的具体操作: 一、了解智能体的概念 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。其核心在于有效控制和利用大型模型,提示词的设计对智能体的表现和输出结果有直接影响。 二、实践制作智能体 1. 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等)尝试开发。 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。 开始调试智能体并发布。 2. 以字节的扣子为例,其作为字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能迅速构建各类问答 Bot,开发完成后可发布到社交平台和通讯软件上。创建智能体可通过简单 3 步:起一个名称,写一段简单介绍,使用 AI 创建一个头像。 3. 对于 GPTs,可预先写好提示词,像编程一样详细设定操作步骤,方便重复使用。还可将日常工作中部分固定输入输出的场景写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”,如 Kimi.ai ,可设置配置信息、知识库、能力配置等,手搓各种机器人为您工作。
2024-11-19
给到你一些资料,创建一个对于资料内容掌握 的AI智能体
以下是关于创建 AI 智能体的相关内容: 一、使用工具和方法 1. 可以利用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳资料内容。 2. 运用 AI 可视化工具 napkin.ai 将内容转成图示。 二、提高 GPT 使用效率 预先写好咒语(prompts),像编程一样详细设定操作步骤,方便重复使用。找空闲日列出日常工作,区分哪些可被 AI 加速、哪些工作是固定输入输出的,尝试写成“智能体”并迭代优化。很多 AI 网站都能创建“智能体”,如配置提示词、知识库、能力配置等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,例如 Kimi.ai 。 三、RAG 方法 RAG(RetrievalAugmented Generation)是结合检索和生成的 AI 模型,应用于知识管理能自动检索相关知识点和资料,辅助深度研究。 四、打造个人知识导师 创建个人知识管理员机器人,可随时对话辅助梳理线索,其能基于知识库自学习,成为不可或缺的知识伙伴。 五、构建 AI 写作助手 涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色优化等环节。构思时利用 AI 智能体生成创意点等;草稿生成基于构思细化提示;内容迭代通过 promptchain 工具设计系列提示修改完善;润色优化调整语言风格和语调。 六、AI Agent 介绍 AI Agent 即 AI 智能体,是拥有各项能力帮助做特定事情的“打工人”。目前不少大厂有自己的平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。AI 智能体包含知识库、工作流、可调用外部工具,结合大模型自然语言理解能力能完成复杂工作。 七、扣子 Coze 扣子(Coze)是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论有无编程基础都能迅速构建各类问答 Bot,完成后可发布到社交平台和通讯软件上。 八、创建步骤 通过简单 3 步创建智能体,先起名称,再写简单介绍,最后用 AI 创建头像。
2024-11-19
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
AI村民构建的AI小镇资料
以下是关于 AI 小镇“离谱村”的相关资料: 离谱村之歌: 村民阿飞创作的村歌,歌词中描绘了离谱村村民不种田,只搞 AI 的狂欢。代码是他们的麦田,数据是他们的酒,机器学习、深度神经等技术他们玩得转,算法优化、模型训练如同游戏般简单。从早到晚只有键盘的敲击声,AI 的梦想正在成形。村里有智能机器人、自动车等未来元素,村民用 AI 种菜、放牛,智能管家解决烦恼。离谱村的夜因 AI 灯光而明亮,这里的故事将传遍每个角落,其 AI 成果让世界震撼。 离谱村的共创故事: 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的 900 人共创项目,目前是用飞书做整体协同。一部完全由 AI 制作完成的短片《离谱村的故事》获得了 MIT 电影黑客松的 Best Video 第一名。其中的配音是用 Audiobox 捏出来的,为保证离谱熊声线的一致性,还用了 GPTsovits 对其声音做了专属训练。有专门的离谱村百科和村民目录用于素材管理,接下来会引入离谱家人的共创内容。 离谱村介绍: WaytoAGI 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,涵盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践,有 1000 万的访问量。离谱村是 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,通过 AI 工具创作出各种作品。离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的样子,它不仅是物理空间,更是灵魂的避风港,激励着人们发挥想象力创造独特生活方式。
2024-11-13
我拥有很多的行业资料,我想构建一个自己的知识库,然后通过向AI助手提问,帮我快速找到资料和解决方案,这个知识库应该怎么建立?按什么格式?
以下是建立自己的知识库的步骤和相关格式: 1. 选择工具:以 Coze 为例,来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 需注意知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择格式并填写信息: 目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式,分别是文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。 格式并非关键,重要的是理解影响 RAG 输出质量的因素。 例如可以选择本地文档(问答对可选择表格)。 参考。 选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 3. 使用知识库:关于使用知识库,可以查看教程。
2024-11-06
如何画热力图,帮助我们分析数据相关系数
以下是关于如何画热力图来分析数据相关系数的步骤: 1. 完成前面的 MMM 运行步骤。 2. 进行关联性分析,可绘制热力图(颜色可自行调整)。 3. 计算相关性,注意在真实场景中,若出现负相关性,需考虑是否缩减投入或进行其他决策。 4. 模型流程主要在前几步,后面的可视化和其他分析自由度较高。 您可以在 Colab 上的部署地址(https://colab.research.google.com/drive/1vzMbUuGsaFHlnl9CKFXgxXn8aqWaw60I?usp=sharing)直接进行测试,并欢迎提出新的优化意见。
2024-11-22
coze相关资源在哪里
以下是关于 Coze 的相关资源: 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(访问需要突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html) 学习资源: 此外,字节对 Coze 的官方解释为:Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了国内版和海外版两个站点。 AI Agent 的开发流程中,Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块:提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。
2024-11-21
你现在是一个学习AI 方面的小白,你下定决心要去学习AI的相关知识。你应该从哪入手
对于决心学习 AI 相关知识的新手,建议从以下方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 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,可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 对于不会代码的新手,若希望继续精进 AI 学习,可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-19
ai+教育相关
以下是一些与“AI + 教育”相关的案例和内容: 学习:用 AI 做播客笔记,干货为主的播客可用此方式做笔记,还能顺便学英语。 教学:帮助学生做好组会准备,使用了 Claude + Gamma.app,Claude 能节省绝大部分时间。 医疗:蛋白质结构预测和蛋白质合成,用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研:用这条 prompt,2 小时帮同学干完了 3 篇调研报告,先确定调研报告大纲目录。 做调研:用 ChatGPT 做调研,研究其如何帮助创建用户体验调查或其他调查。 书籍推荐:三本神经科学书籍,AI 是多学科交叉产物,基础学科知识能为运用 AI 打开新天地。 AI 赋能教师全场景,来自 MQ 老师的投稿贡献。 未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI,人工智能融入教育领域为教学模式带来颠覆性改变。 化学:使用大型语言模型进行自主化学研究。 医疗:健康生物制药的研究,AI 加速医疗健康生物制药研究,在抗癌等方面有重要作用。 AI 洞察:一线医生如何实际使用 ChatGPT,再现 ChatGPT 在美国一流医院的实际场景。 笔记:与 AI + 教育前辈聊天,让某人主动学习 AI 的有效方式是让其看到 AI 能高效完成手头工作。 数学:OpenAI 发表论文大幅提高 ChatGPT 的数学准确性。
2024-11-18
哪个AI比较擅长医学相关领域?
以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI: 1. AlphaFold:由 DeepMind 开发,在蛋白质结构预测方面表现出色,其预测准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold(Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型):截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统:利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion:基于 DALLE 的人工智能系统,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo:基于神经网络的新工具,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统:用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外,ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用,也极大加速了医疗健康生物制药的研究,AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治(如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等)、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如: 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作,发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因,这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物,专家们发现了三种高效的药物候选物,其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考: 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html
2024-11-17
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中,较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析,而在 AI 中,更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务,最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16