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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。

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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
哪些AI软件可以设计提示词和优化提示词
以下是一些可以设计和优化提示词的 AI 软件: 1. 星流一站式 AI 设计工具: 在 prompt 输入框中可输入提示词,使用图生图功能辅助创作。 支持自然语言和单个词组输入,中英文均可。 启用提示词优化后可扩展提示词,更生动描述画面内容。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确(包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等)、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt 网站精选: :AI 艺术提示词生成器。 :通过玩游戏练习 Prompt 书写。 NovelAI tag 生成器:设计类 Prompt 提词生成器,地址为。 魔咒百科词典:简单易用的 AI 绘画 tag 生成器,地址为。 KREA:设计 AI 的 Prompt 集合站,create better prompts,网址为。 Public Prompts:免费的 prompt 合集,收集高质量的提示词,网址为。 AcceleratorI Prompt:AI 词汇加速器,加速 Prompt 书写,通过按钮帮助优化和填充提示词,网址为。 3. OpenAI API: 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。 模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理文本,可通过分词器工具了解更多。 需要注意的是,在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,约为 2048 个 Token 或 1500 个单词)。
2024-11-22
AI写真
以下是关于 AI 写真的相关内容: 在大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中: 在定制化真人模特实景素材的主题活动方面,通过 AI 能将策划、搭建、拍摄、设计融合为一个闭环流程,短时间内完成页面所有素材的生产和输出。例如七夕主题活动页面,在 12 个时辰主题下,可不受外部拍摄条件限制,产出符合需求且风格一致的素材。 在产品营销视觉的 UI 设计场景中,采用 AI 能力可快速定制多种用户需要的视觉效果,通过 SD 中 controlnet 的有效控制,能生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容,增加产品功能的定制可能性。例如 88VIP 的 AI 定制皮肤。 在定制模特 AI 生成方面,通过对 AI 大模型的训练和应用,算法从模特姿态、背景风格、装饰元素等多维度进行效果升级,提升合成的真实性和美感。结合用户脸型、身材数据,为用户提供定制化的线上真人化模特体验。例如 AI 试衣间、AI 写真,简化数据采集流程构建用户的数字分身,根据不同主题的摄影风格生成 AI 写真,让普通用户能通过 AIGC 创造好玩有趣的内容。 在产品场景生成方面,一张商品图结合用户的自定义输入,便可生成多张场景效果,整个过程无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。例如“家作”家装场景灵感。
2024-11-22
我想要把思维导图画的更漂亮一些有什么ai可以帮忙
以下是一些可以帮助您把思维导图画得更漂亮的 AI 工具: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成 AI 功能,可绘制多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂图表,AI 功能可优化设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用协同;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费开源的在线图表绘制工具,适用于多种示意图绘制。 功能:支持本地和云存储;多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 4. Creately: 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 简化图表创建过程。 功能:智能绘图,自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能。 官网:https://creately.com/ 5. Whimsical: 简介:专注于用户体验和快速绘图,适合多种示意图。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;多种协作功能。 官网:https://whimsical.com/ 6. Miro: 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和多种示意图绘制。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具集成。 官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。
2024-11-22
想学习AI编程需要从哪里开始,有什么资源吗
如果您想学习 AI 编程,可以从以下几个方面开始,并参考以下资源: 开始的方向: 1. 明确编程目标:确定您希望通过 AI 编程实现的具体任务或项目。 2. 了解 AI 编程的边界和限制:明白在何种情况下需要编程,何种情况下可以利用现有工具和资源。 学习资源: 1. 掌握 Python 基础: 基本语法:包括变量命名、缩进等规则。 数据类型:如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等。 控制流:学会使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)控制程序执行流程。 函数:包括定义和调用函数、理解参数和返回值、掌握作用域和命名空间。 模块和包:学会导入模块和使用包来扩展功能。 面向对象编程(OOP):了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理:理解异常及如何处理程序中的错误。 文件操作:掌握文件读写和文件与路径操作。 2. 在线教程和课程:例如“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”。 3. 项目实践:通过实际项目来巩固所学知识。 开发建议: 1. 对于复杂的项目,如 P2P 传输程序,要充分考虑项目初始化、环境配置、库的选择等。 2. 对于 Rust 环境配置,可通过官网获取安装指南,使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new <project_name>创建新的 Rust 项目,生成基本文件结构和 Cargo.toml 文件来管理项目依赖。 在学习过程中,优先寻找线上工具、插件和本地应用,先找现成的开源工具和付费服务,只有在没有现成方案时再考虑自己编程。
2024-11-21
有什么类似于ai秘书的产品吗?
以下是一些类似于 AI 秘书的产品: Replika:用户可在与它的关系中找到意义,每周花费数小时进行对话。 Anima:是一款 AI 聊天机器人产品。 CharacterAI:也是一款相关的产品。 Millie:可以优化约会应用程序的个人资料和消息。 YourMove:具有类似的优化功能。 Mumkin:能够帮助用户应对困难的对话。 早期的聊天机器人如 ELIZA、Clippy、SmarterChild、Alicebot 和 Kuki 等虽曾流行,但未给消费者留下深刻印象。新一波聊天机器人不同,如 ChatGPT 成为最快达到 1 亿用户规模的消费产品,这得益于大型语言模型(LLMs),使聊天机器人能自由流畅对话,听起来和人类无异。如今,容易想象出如人工智能朋友、心理治疗师、导师、教练等角色,早期版本常带有浪漫色彩,这可能与成人娱乐行业处于新技术前沿及社会变化有关。
2024-11-21
帮我推荐一些适合产品经理使用的AI产品吧
以下是为产品经理推荐的一些 AI 产品: 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) 此外,还有以下相关内容供您参考: 《AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会》中提到,AI 产品经理可分为入门级、研究级和落地应用级。入门级能通过开源网站或课程了解 AI 概念并实践;研究级有技术和商业化研究两条路径;落地应用级则有成功案例和商业化价值。 余一相关的内容,如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》的迭代更新,以及《从 2023 年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI》等。 相关链接: 创新公司观察: 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu AI 产品/功能构建: 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】
2024-11-21
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
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. 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. 目前在创建这种智能体方面,一些常见的 AI 产品如 GPT4、Gemini 等都可以考虑。然而,要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的,因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。 3. 以下是一些额外的建议: 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库,例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。 像导演一样,将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤,明确每个步骤的目标和结果。 注意提示语的逻辑,将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤,使前一步的结果成为后一步的基础。 很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
2024-11-21
如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化
以下是关于如何将知识库里的文件进行分类清晰数据,使其变得更加智能化的方法: 1. 在线知识库 点击创建知识库,创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可点击编辑修改和删除。 点击添加 Bot,并在调试区测试效果。 2. 本地文档 注意拆分内容,提高训练数据准确度,将海报的内容训练到知识库里面。 对于画小二这个课程,80 节课程分为 11 个章节,不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大的章节名称内容放进来,章节内详细内容依次按固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用 点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 4. 飞书知识库 在飞书里面选择对应的文件夹,一次最多智能选择 20 个文件(若文件大于 20 个可多建几个知识库)。 可以选择自动进行数据清洗,数据清洗是把数据进行类结构化整理,内容中的图片资料也会保留。 测试对话,基本反馈正常,目前 coze 存在不稳定版本,需要不断调试完善。 5. Excel 知识库 可以增加其他形式的知识库。 上传表格的知识库不要过于复杂,不要有合并表格情况,同时系统不认不同的 Sheet。 数据处理完成会显示 100%进度,加工出来的数据,点击添加 Bot,就增加到知识库中,然后测试发布和返回。 6. 网页知识库 有自动采集和手动采集两种方式,手动采集需要安装插件,操作稍微有点小复杂。 选择批量添加,写入画小二官网的地址,可根据需求添加自己的网站。 将网站所有的页面都扫描出来,点击确认,将全站数据解析并保存到知识库里面,按照默认自动清洗数据。 7. 创建知识库并上传文本内容 本地文档:在文本格式页签下,选择本地文档,然后单击下一步。将要上传的文档拖拽到上传区,或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容,每个文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。选择内容分段方式,包括自动分段与清洗(系统会对上传的文件数据进行自动分段,并会按照系统默认的预处理规则处理数据)和自定义(手动设置分段规则和预处理规则,包括分段标识符、分段最大长度、文本预处理规则,如替换掉连续的空格、换行符和制表符,删除所有 URL 和电子邮箱地址)。单击下一步完成内容上传和分片。
2024-11-21
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
AI目前最新发展是什么
AI 目前的最新发展包括以下几个方面: 1. 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):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(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。 2. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):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。 3. 产品设计和商业化思路的变化: 从通用能力到专业化细分:如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具)等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新:ToB 市场的深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外,AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,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来保持对最新发展的了解。
2024-11-18
马斯克脑机接口最新发展
马斯克脑机接口的最新发展包括以下方面: 脑虎科技创始人彭雷指出脑机接口是人类脑计划的核心底层工具,能长期稳定读取大规模神经元活动信号。脑机接口是交叉领域,存在侵入式解决方案,如马斯克采用的柔性脑机结构,其柔性丝比头发细很多,通道无上限,可通过脑机信号控制物体。 2024 年 8 月 4 日,《马斯克最新 6 万字访谈!8.5 小时详解脑机接口、机器人、外星人,以及 AI 与人类的未来(一)》发布,这是马斯克第 5 次参加 Lex Fridman 播客,也是有史以来时间最长、最完整、信息量最大的一次,全球首位 Neuralink 脑机接口植入者 Noland 也参与了对话。 2024 年 1 月 30 日,马斯克宣布首例人类大脑芯片植入手术成功。
2024-11-16
人工智能最新信息
以下是人工智能的一些最新信息: 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展,ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 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。 从 2015 年到 2020 年,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 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。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划中,原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停,计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2024-11-16
国内AI行业最新发展状况
以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍: OpenAI 的 o1 模型主导:OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣:AI 初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金投入量大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层:技术迭代迅速,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 3. 应用层:是广阔蓝海,当前成熟应用产品不多,“杀手级”应用凤毛麟角,普通个体和小团队推荐重点布局,发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望: 1. 更深度的行业整合:AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化:易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现:可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接: (报告 212 页)
2024-11-14
最新的文生视频/图生视频能力是什么
以下是关于最新的文生视频/图生视频能力的介绍: PIKA1.0 启用了全新的模型,文生视频质量大幅提升,例如输入“Cinematic,happy laughing girl in office,Pixar style”的 Prompt 能瞬间生成匹配皮克斯水平的镜头,且稳定性和神情表现出色,爆杀市面上所有的 AI 视频。在文生图方面,新模型也极其稳定。同时,图生视频效果很棒,人的一致性逆天,语义理解强,动作幅度大。此外,还有一些小技巧,如在右下角第三个设置里,负面提示(Negative prompt)可以常驻“blurry,out of focus,twisted,deformed”,提示词相关性别设 5 15 之间效果较好。 这半年来,除传统的文生视频、图生视频能力迭代外,主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。在服务头部创作者方面,未来产品会强化编辑器能力和视频细节可控性,并智能化后期制作任务。影视后期方向,可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。专业领域,创作者能通过草图分镜验证效果。在 C 端大众消费侧,AI 视频有望在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力,人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若低成本开放在短视频产品中,可能带来新的爆发周期。 Stable Video Diffusion 1.1 新模型以及 stablevideo.com 开始内测,清晰度、控制方式和效果都有很大提升,目前提供文生视频、图生视频两种方式,文生视频先生成 4 张图像选一张用于生成视频,图生视频提供几种控制方式(仅开放了一部分),另外目前提供 17 种风格。
2024-11-10
ChatGPT最新的版本是什么
目前 ChatGPT 官网主要有以下版本: 1. GPT3.5:免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度相对较低,无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件,知识更新到 2022 年 1 月。 2. GPT4:智能程度较高,知识更新到 2023 年 12 月。想要使用更多功能需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,还有团队版和企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 3. ChatGPT 4o:5.13 发布,可免费体验,但免费体验次数有限,知识更新到 2023 年 10 月。想要更多功能也需要升级到 PLUS 套餐。
2024-11-09