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最新的AI可以做到什么程度的智能

回答

目前最新的 AI 能够达到以下程度的智能:

  1. 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。
  2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。
  3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。
  4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。
  5. 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

例如 GPT-3 及其半步后继者 GPT-3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT-4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型像 GPT-2 等实际上没有真正连贯回应的能力。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:AGI 的 5 个等级是什么?

[title]问:AGI的5个等级是什么?OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为:1.聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。2.推理者(Reasoners):具备人类推理水平的AI,能够解决复杂问题,如ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。4.创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的AI,如谷歌DeepMind的AlphaFold模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。5.组织(Organizations):最高级别的AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。

人工智能简介和历史

人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,它研究我们如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。最初,查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)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。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多,但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此,如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序,就有可能编写出程序,使计算机按照我们的想法去做这些事。✅ “根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务,因为我们并不知道当我们在做这件事时,是如何经过某些清晰的步骤,从而在脑海中得到一个数字的。然而,对于有些任务,我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事,是因为我们见过了很多不同年龄的人,但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的,所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能(简称AI)感兴趣的。✅想一想,如果人工智能得以实现,哪些任务可以被交给计算机完成?考虑金融、医学和艺术领域,这些领域如今是如何从人工智能中受益的?

OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露

[title]OpenAI通用人工智能(AGI)的计划被揭露Q*的下一阶段,最初被称为GPT-6,但后来重新命名为GPT-7(原计划在2026年发布),由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。计划在2027年发布的Q* 2025(GPT-8)将实现完全的AGI......Q* 2023 = 48智商Q* 2024 = 96智商(推迟)Q* 2025 = 145智商(推迟)埃隆·马斯克因为他的诉讼导致了推迟。这就是我现在揭示这些信息的原因,因为不会再造成进一步的伤害。我已经看过很多关于人工通用智能(AGI)的定义,但我将简单地将AGI定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。这是现在大多数人对这个词的定义。2020年是我第一次对一个AI系统感到震惊——那就是GPT-3。GPT-3.5是GPT-3的升级版本,也是ChatGPT背后的模型。当ChatGPT发布时,我感觉更广泛的世界终于赶上了我两年前就开始互动的东西。我在2020年广泛使用GPT-3,并对它的推理能力感到震惊。GPT-3及其半步后继者GPT-3.5(在2023年3月升级为GPT-4之前,它驱动了现在著名的ChatGPT)在某种程度上是朝着AGI迈出的巨大一步,而早期的模型则不是这样。需要注意的是,像GPT-2这样的早期语言模型(基本上自Eliza以来的所有聊天机器人)实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么GPT-3会有如此巨大的飞跃呢?

其他人在问
有趣的AI项目
以下是为您整理的有趣的 AI 项目相关内容: 项目一: 标题:A proinnovation approach 相关内容:新的监测功能将对监管进行实时评估。AI 在医疗保健和医学中的应用蓬勃发展,如 DeepMind 的蛋白质折叠 AI 解决生物学重大问题等。同时也提到了 AI 可能带来的新风险,如损害身心健康、侵犯个人隐私和破坏人权等。大型专业 AI 公司对英国经济有重大贡献。 项目二: 标题:2024 年人工智能现状:辉煌、戏谑和“牛市” 相关内容:预计明年会有团队花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型。计算需求的增长超出了电网的支持能力。AI 对选举的影响尚未显现。人工智能持续有令人兴奋的突破,也存在未解决的伦理问题。OpenAI、Meta 等在不同领域领先,中国实验室也在崛起。
2024-10-31
AI最新新闻
以下是 1 月 19 日的一些 AI 最新新闻: 1. AWPortrait 1.3 人像模型更新,优化了棚拍质感和皮肤肌理,增强户外场景优化,提高对面部表情的识别,包括微笑、大笑等。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748316750230487385?s=20 2. Meta AI 的自奖励语言模型,采用新型训练方法,模型自生成训练数据,在 AlpacaEval 2.0 排行榜上表现优异。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748303100438577478?s=20 3. 微软推出 AI 阅读教练工具,为学生设计,创造 AI 生成故事,通过语音转文本 AI 分析阅读流利性。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748295530382528713?s=20 4. Stefano Rivera 的 AI 交互式“MR 木偶秀”,利用多种 AI 工具如 ChatGPT、DallE 3,包括 3D 渲染、场景构建、音乐和语音技术。链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748263355763339544?s=20 5. KREA AI 实时生图新功能,提供文本到图像、背景去除和橡皮擦工具,实时生成图像,提高创作便捷性。体验地址:https://krea.ai/apps/image/realtime 链接:https://x.com/xiaohuggg/status/1748214523373477928?s=20 6. 推荐开源知识库程序 Outline,特点为美观、实时协作、功能丰富,支持 Markdown、即时搜索、与 Slack 集成等。GitHub:https://github.com/outline/outline
2024-10-31
最新AI进展
以下是关于最新 AI 进展的相关内容: AI 技术的发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前 AI 前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 10 月 14 日的 AI 相关进展: 1. ChatGPT 命令工具上线,提供搜索、图像、O1 推理三种命令,使普通模型也具备高级推理能力,测试表明所有模型均支持命令调用,显著提升了 ChatGPT 的整体能力。 2. Anthropic CEO 展望未来,认为 AI 将在 5 10 年内助力扫除几乎所有疾病,寿命翻倍至 150 岁,包括在医学进展方面实现 50 100 年的突破,如大规模预防自然传染病与开发“万能疫苗”,降低癌症死亡率,治愈遗传疾病,开发抗衰老疗法,帮助治疗抑郁症、精神分裂症等疾病,同时自动化劳动解放人类创造力,推动全球经济增长,但也需平衡风险与潜力。 3. ChatGPT 4.0 Canvas 功能助力写作,提供思路、润色语言、内容扩展,支持快速修改与撤回版本,极大提升写作效率,未来或将支持多人协作、数据图表生成、甚至直接生成 PPT。 对于新手学习 AI,要持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。
2024-10-31
AI基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: 一、AI 背景知识 1. 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。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 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。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 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)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 对于新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支(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: 根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,如图像、音乐、视频等。 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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI 的建议: 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。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 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。 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。
2024-10-30
我想用ai作ppt
以下为您介绍一些利用 AI 制作 PPT 的相关信息: 卓 sir 分享了自己使用 AI 完成 PPT 作业的经历,用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。您可以通过飞书链接查看相关 PPT:https://fr3qe44cid.feishu.cn/docx/DW44djbRioSL4lxURmlcn5cEnte?from=from_copylink 。 熊猫 Jay 因企业内部要求编写了相关文章并公开分享,介绍了通过 AI 工具高效制作 PPT 的思路和指南,还获得了 1000 元红包奖励。文中提到了市面上最受欢迎的 5 款 AI PPT 工具:MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路通常是:AI 生成 PPT 大纲,手动优化大纲,导入工具生成 PPT,优化整体结构。 为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考:《》 另外,市面上还有一些其他做 PPT 的 AI 产品,您可以根据自己的需求和喜好选择合适的工具。
2024-10-30
学习AI
以下是为新手提供的学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(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。 2. 浏览入门文章,这些文章通常会介绍 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 1. 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,您可以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。同时,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 1. 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。 2. 体验 AI 产品,与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 五、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI,还有以下建议: 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,如 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,可以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。
2024-10-30
智能生图 生成logo的工具有哪些
以下是一些可以生成 logo 的智能生图工具: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可拖放设计,利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 另外,您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具:https://waytoagi.com/category/20 。 即梦也有相关功能,其制作步骤如下: 第 1 步:在即梦左侧点击「智能画布」,「上传图片」上传一张 logo 图,点击「图生图」输入描述词,参考程度为 55 ,选择「轮廓边缘」,点击立即生成。 第 2 步:右侧图层可看到 4 张图,选择喜欢的图;若不喜欢,可用局部重绘、消除笔等功能调整,也可重新生成。 即梦 AI 官网:https://jimeng.jianying.com/ ,有问题可发送到即梦@bytedance.com 。
2024-10-31
AI智能体
AI 智能体是拥有各项能力来帮助人们完成特定事情的一种存在。目前,不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。 生成式 AI 应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。Menlo Ventures 投资组合公司在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是 LLMs 的少样本推理能力。但生成式人工智能的承诺不止于此,能为您阅读和写作的人工智能很棒,更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界,实现端到端流程自动化。 在品牌卖点提炼中,AI 智能体也有应用。AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项,但在搭建智能体之前,需要先明确 AI 的能力边界,比如 AI 对公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于能够通过分析数据和信息进行逻辑推理,解决复杂问题,擅长快速处理和分析数据,能够从中提取有价值的信息和模式,有大量的训练数据,可以输出比人类更全面的相关信息,可以理解用户所提供的内容,按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此,在品牌卖点探索中,智能体更适合做一个引导型的助手,在思考路径陷入停滞时提供更多思考维度。 以扣子为例,它是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,功能涵盖从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。开发完成后,还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。创建智能体可以通过简单 3 步:起一个智能体的名称,写一段智能体的简单介绍,使用 AI 创建一个头像。
2024-10-30
什么是AI 智能体?具体有哪些形式的产品?
AI 智能体简单来说就是 AI 机器人小助手。参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了诸如“智能体 Agent”、bot 和 GPTs 等新名词。 AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会,出现了不少做 Agent 创业的公司。 在 C 端,比如社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,让其与他人的 Agent 聊天,聊到一起后真人再介入,这是一种有趣的场景;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 在 B 端,如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么还有帮助 B 端商家搭建 Agent 的机会,类似 APP 时代专业做 APP 的。 以 ChatGPT 的 GPTs 举例,一个智能体应用通常由以下几部分自定义操作组成: 1. 提示词:描述智能体的作用,定义智能体的回复格式。 2. 知识库:上传私有文件作为回答参考。 3. 外挂 API:请求第三方 API 获取实时数据。 4. 个性化配置:包括是否联网、是否使用图片生成、是否使用数据分析等。 常见的智能体开发平台有字节的扣子 Coze、Dify.AI 等。
2024-10-30
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源阶段: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。 发展历程: 二十世纪中叶,符号推理流行,带来专家系统等重要进展,但因方法局限性,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,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出色性能,过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 早期阶段(1950s 1960s):有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点: 大模型:如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-30
怎么学习人工智能并应用到赚钱
学习人工智能并应用到赚钱可以从以下几个方面入手: 1. 掌握基础知识:学习人工智能的基本概念、原理和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 提升技能:通过相关课程和实践,提高自己在数据处理、模型训练和优化等方面的能力。 3. 学习商业应用:了解人工智能在金融、医疗、制造业等行业的应用案例,例如学习微软的《面向商业用户的人工智能学习》《人工智能商学院》等课程。 4. 深入研究经典机器学习:可参考《机器学习入门课程》。 5. 掌握特定技术:如使用 Azure 认知服务(Azure Cognitive Services)来创建实用的人工智能应用,包括《视觉》《自然语言处理》《使用 Azure OpenAI 服务的生成式人工智能》等课程。 6. 持续学习和实践:人工智能领域发展迅速,需要不断更新知识和技能,并将其应用到实际项目中。 然而,需要注意的是,学了人工智能有可能赚钱,但不一定保证每个人都能赚到钱。人工智能领域确实有很多高薪工作,比如数据科学家、机器学习工程师等,但能否赚钱还取决于很多因素,比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出。大型语言模型主要基于语言理解和生成,并非专门设计用于数学计算,在处理数学问题时可能出错。同时,关于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱,答案是能,但大多数人不能,具体原因会在相关文章中详细阐述。
2024-10-30
智能体工作流相关的资料全给我
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。
2024-10-29
我有126个docs文件,我需要用同一套提示词,对这些文件进行总结,有什么工具可以做到
以下是一些可能用于对 126 个 docs 文件进行总结的工具和方法: 1. 可以考虑使用由杨志磊开发的律师的文本总结助手。其说明为对客户提供的文件或文本进行总结,具有明确的角色设定、目标和约束条件。链接地址为:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HvJGwlMFhidzZukPsoKcnuXlnKe 。 2. 在 Stable Diffusion 中,Embedding 功能可以将很多提示词打包到一个文件里。例如常见的负向提示词 Embedding,如 EasyNegative,官方推荐搭配二次元模型使用,能在一定程度上优化生成效果。但需注意,对于一些复杂问题如 AI 绘图中的手部问题,可能无法完全解决。
2024-10-22
数字人直播防分控要做到哪些?
以下是关于数字人直播防分控需要做到的一些方面: 在盈利方式方面: 1. 可以直接销售数字人工具软件,包括实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱,存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 在适用品类和场景方面: 1. 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;不适用于服装,因其过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品,如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景,这涉及主播话术、套路和调动直播间氛围的能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播,数字人直播在店播中的效果最佳,数据基本能保持跟真人一样。 在壁垒和未来市场格局方面: 1. 从长期来看,技术上没有壁垒,但目前仍有技术门槛,单纯靠开源算法拼的东西,实时性、可用性不高,比如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 市场不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果的公司,大多为二三线效果的公司。因为它只是工具,迁移成本低。 3. 真正把客户服务好,能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜,不考虑客户效果的公司,售后问题会很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场,可能会带来降维打击,例如剪映马上要做,如果不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等等,全环节打通会绑定商家,很难与之竞争。
2024-10-18
我有21个英文文献需要翻译,使用那种工具能做到免费、高效并准确的帮我翻译这些文献
以下是一些可以免费、高效且准确地翻译 21 个英文文献的工具: 1. 沉浸式翻译(浏览器插件): 。安装插件后,点击插件底部“更多”按钮,可选择“制作双语 BPUB 电子书”“翻译本地 PDF 文件”“翻译 THML/TXT 文件”“翻译本地字幕文件”等功能,它也支持阅读本地 PDF 等,是个实用的英文资料和网页翻译插件。 2. DeepL(网站): ,点击页面“翻译文件”按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 3. calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译“Document”按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏“文件翻译”,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式,但进阶功能基本都需要付费。 6. 彩云小译(App):下载后点击“文档翻译”,可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译,不过有免费次数限制且进阶功能需要付费。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方“切换成电子书”,轻触屏幕唤出翻译按钮。 8. 浏览器自带的翻译功能:如果一些 PDF 太大,翻译工具不支持,除了将 PDF 压缩或者切分外,还可以转成 HTML 格式,然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 此外,还可以利用 GPT 辅助阅读,虽然这种方式的阅读体验不够连续,需要跨两个页面来回复制和对话,但能从英译中到中译中,帮助您真正看得进去文档在说什么。还有浏览器插件莫妮卡 ,使用之后您随意刷住任意一段文字会出现翻译选项。但这个工具集成了 GPT 的功能,相当于网页版挂载了一个 GPT + notion,很多场景下可以重写扩写,若您感兴趣可自行查询官网了解它的更多用法。
2024-09-26
可以给你一个文本,你模仿它的框架,但是主题换一个,你可以做到吗
可以做到。您请给出新的主题,我会按照要求进行模仿创作。
2024-09-06
一键翻译图片可以做到吗
目前的技术还无法直接一键翻译图片中的内容。图片中的信息需要先通过图像识别技术转换为文字,然后再对这些文字进行翻译。图像识别和文字翻译这两个过程都需要特定的算法和模型支持,并且存在一定的准确性和局限性。但随着 AI 技术的不断发展,未来可能会出现更加便捷和高效的图片翻译方法。
2024-09-05
因此在prompt中,把query放到头部和尾部,同时根据相似度,把相似度大的文档放到context的两端,是什么意思,要如何做到
在开发产品视角的大模型 RAG 应用的 Prompt 阶段,匹配出与问句向量最相似的 top k 个 chunk 后,将匹配出的文本和问句添加到配置好的 prompt 中提交给 LLM。在这个过程中,根据论文《Lost in the Middle:How Language Models Use Long Contexts》,由于大模型对上下文中间位置的知识点提取较差,所以把 query(即问句)放到 prompt 的头部和尾部,同时按照相似度,将相似度大的文档放置在 context(上下文)的两端,这样做能够提升回答效果。要做到这一点,需要在进行 prompt 工程时,选择最合适的 prompt 模板,并按照上述原则对 query 和相似度大的文档进行合理的位置安排。
2024-08-19
你能为我介绍一些最新的AI产品吗?能涉及变现的更好~
以下为您介绍一些最新的涉及变现的 AI 产品: 在电商领域: “电商:带货本地生活”,AI 数字人上岗带货本地生活电商,一个月多赚 3 万。 “电商:婴儿的四维彩超 AI 预测”,通过 AI 工具提前还原宝宝的四维彩超模样进行变现。 “电商:小红书 AI 绘画变现”,分享小红书最火的三种 AI 绘画类商品的变现方式。 在写作方面:“Grammarly、秘塔写作猫”是 AI 智能写作助手,利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作,可检查语法、拼写错误并提供改进建议,以及进行智能润色和内容创作辅助。 在商品推荐方面:“淘宝拍照搜商品”通过图像识别为用户推荐相似商品;“大众点评智能推荐”基于用户口味偏好推荐美食。 在语音助手方面:“小爱同学、Siri”可根据语音识别和自然语言理解技术为不同需求定制专属语音助手,如控制智能家居、回答问题、进行语音交互和任务处理等。 在健身领域:“Keep 智能训练计划”利用数据分析和机器学习技术,根据用户数据制定个性化健身方案。 在客服方面:“阿里小蜜等电商客服”为企业提供智能客服解决方案,可自动回答客户问题,处理订单查询等任务。
2024-10-25
midjourney最新功能介绍
Midjourney 的最新功能包括: 1. 风格参考和个性化模型混合使用: 可以混合不同的风格参考融入到混合中,最终风格的强度取决于提示中分配给每种风格的顺序。 能混合多个sref 代码,也能将风格参考图像 URL 和 sref 随机代码混合使用,还可为单个代码或 URL 加权。 能混合多个模型个性化代码,并使用相同的符号进行加权混合。 2. 编辑器更新: 图像编辑器:允许从计算机上传图像,然后进行扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素。还推出了“图像重纹理化模式”,会估算场景的形状,然后重新应用纹理,使所有光照、材质和表面都发生变化。所有图像编辑操作都可以通过文本提示和区域选择来控制,且编辑器兼容模型个性化、风格参考、角色参考和图像提示功能。 AI 审核系统:正在测试一个更加智能、更加细致的 V2 AI 审核系统,会从整体上检查提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。 3. 使用规则:由于这些功能非常新,在第一个发布阶段,将这些功能开放给已生成至少 10,000 张图像的用户(年度会员可用)和过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。
2024-10-25
有最新的 AI 工具相关的信息么,更新频率是什么样的?
以下是为您提供的最新 AI 工具相关信息及更新频率: AIGC Weekly 61 每周一更新,主要介绍上周 AIGC 领域发布的一些产品以及值得关注的研究成果,包括 Mistral 推出新的大模型 Mistral Large、LTX 推出文字直接生成视频的软件、LayerDiffusion 项目可生成透明 PNG 图片等,还汇报了一些公司和项目的动态,推荐了一些新产品,如 Vercel AI SDK、OLMo7BInstruct 等。 2024 年 5 月 20 日的更新包括:《》介绍了 Coze.cn 临时上线又下线的“图像流”功能的试用情况。 2024 年 8 月 17 日的更新有:《》设想了未来 150 年内 AI 原住民与智能机器的共生关系。
2024-10-24
stable diffusion 3.5最新资讯
以下是关于 Stable Diffusion 3.5 的最新资讯: Stability AI 刚刚发布了 Stable Diffusion 3.5,其中 8B 的 Large 和 Turbo 已经开放,2B 的 Medium 会在 10 月 29 日发布。 ComfyUI 官方提供了示例工作流,尤其对于 RAM 低于 32GB 的用户,comfyanonymous 制作了额外的 scaled fp8 clip,您可以通过以下链接了解和使用: 如何使用: https://blog.comfy.org/sd35comfyui/ 工作流:https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/tree/main scaled fp8 clip:https://huggingface.co/ComfyOrg/stablediffusion3.5fp8/blob/main/sd3.5_large_fp8_scaled.safetensors 不久之后,ControlNets 也将推出,为各种专业用例提供先进的控制功能。 我们很高兴在许可的社区许可下发布此模型,许可证的关键组成部分包括: 免费用于非商业用途:个人和组织可以免费将该模型用于非商业用途,包括科学研究。 免费用于商业用途(年收入高达 100 万美元):初创公司、中小型企业和创作者可以免费将该模型用于商业目的,只要其年总收入低于 100 万美元。 输出的所有权:保留所生成媒体的所有权,不受限制性许可影响。对于年收入超过 100 万美元的组织,请在此处联系咨询企业许可证。 虽然模型权重现在可以在 Hugging Face 上进行自托管,但您还可以通过以下平台访问模型: 、DeepInfra 深基础设施。 Stability AI 相信安全、负责任的人工智能实践,并采取审慎措施确保诚信从开发的早期阶段开始,已并将继续采取合理的措施来防止不良行为者滥用 Stable Diffusion 3.5。有关安全方法的更多信息,请访问稳定安全页面。
2024-10-23