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什么是AI 智能体?具体有哪些形式的产品?

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

[title]XAIR:AI智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路[heading2]一、概念定义1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例: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,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。后来发现国内也有很多智能体开发平台,如Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子,所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体?

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

[title]XAIR:AI智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路[heading2]一、概念定义1、什么是智能体?随着ChatGPT与AI概念的爆火,出现了很多新名词,“智能体Agent”还有bot和GPTs等,Kimi(月之暗面的大模型)的书面解释是:简单理解就是AI机器人小助手,参照移动互联网的话,类似APP应用的概念(我记得GPT刚出的时候,还有人把GPT应用称为GAP),AI大模型是一个技术,而面向用户提供服务的是产品,所以有很多公司开始关注AI应用层的产品机会。我知道的在做Agent创业的公司就有好几家:C端案例:比如社交方向,用户注册之后先捏一个自己的Agent,然后让自己的Agent和其他人的Agent聊天,两个Agent聊到一起后再真人介入,也是一个很有趣的场景;还有借Onlyfans入局打造个性化聊天的创业公司。B端案例: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,那还有一个机会就是帮助B端商家搭建Agent,类似APP时代专业做APP的。2、智能体开发平台我最早接触到扣子Coze,是一篇科技报道:国产GPTs商店来了。平替版GPTs商店,字节Coze扣子上线。2月1日,字节正式推出AI聊天机器人构建平台Coze的国内版“扣子”,主要用于开发下一代AI聊天机器人。后来发现国内也有很多智能体开发平台,如Dify.AI,但个人比较常用的还是扣子,所以本篇主要对比字节扣子和腾讯元器。3、为什么要关注智能体?

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

[title]工具:我做了一个AI搜索引擎[heading1]ThinkAny是如何冷启动的[heading2]AI搜索如何提升可玩性比如,可以预置一个after_answer钩子,在大模型回答完用户query之后,把请求大模型的上下文信息和大模型的回答内容一起发给第三方插件,第三方插件可以把内容整理成文章/思维导图等格式,再同步到第三方笔记软件。在整个搜索回答的全流程,有很多节点可以做Hook埋点,每个Hook可以挂载零至多个插件,多个插件构成了AI搜索的可插拔架构,这套架构让AI搜索的全流程变得高度可定制,可玩性更高。一些常用的功能,可以由AI搜索平台自身或第三方创作者抽离成标准插件,用在AI搜索主流程或者智能体/工作流等辅助流程。比如,自定义一个思维导图摘要插件,输入内容是一段文本,输出内容是基于toc(table of contents)构成的思维导图。用户可以在搜索的步骤中选择这个自定义插件,实现用思维导图输出搜索结果。1.自定义智能体Agent智能体是现阶段ChatBot类产品经常用到的一种辅助产品形态。智能体一般是对一些自定义操作的封装,用于解决某个场景的某类问题。以ChatGPT()的GPTs举例,一个智能体应用由以下几部分自定义操作组成:提示词:描述智能体的作用,定义智能体的回复格式知识库:上传私有文件作为回答参考外挂API:请求第三方API获取实时数据个性化配置:是否联网/是否使用图片生成/是否使用数据分析等AI搜索的智能体也大体如此,外挂API的操作实际上就是挂载自定义信息源做检索。

其他人在问
google ai studio
生成式 AI Studio 是 Google Cloud 上的一个工具,允许应用程序开发人员或数据科学家快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,无需代码或代码量少。 生成式人工智能是一种能够生成新的、未曾存在内容的人工智能技术,生成的内容可以是多模态的,包括文本(如文章、报告、诗歌等)、图像(如绘画、设计图、合成照片等)、音频(如音乐、语音、环境声音等)、视频(如电影剪辑、教程、仿真等)。 其应用场景广泛,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 生成式人工智能的工作原理包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段,通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习,得到一个“基础模型”。在应用阶段,基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 Google Cloud 提供了多种相关工具,如 Vertex AI(端到端机器学习开发平台,帮助构建、部署和管理机器学习模型)、Model Garden(平台,可发现 Google 的基础和第三方开源模型,并提供 MLOps 工具用于自动化机器学习管道)。
2024-10-31
AI创建角色的指令
以下是关于 AI 创建角色的一些信息: 在 c.ai 这个 AI 角色扮演对话平台中,创建角色的功能非常简洁,主要依赖用户编写的 Description(基础信息)和 Definition(复杂背景),并且已经支持上传声音片段实现语言克隆。 在筑梦岛中,创建梦中人(捏崽)需要用户提供各类信息,其中最核心的是完整设定这样的人设背景信息;创建梦屋(拉群)则允许用户添加多个 AI 角色创建一个群聊。 在游戏开发中,如 Arrowmancer 这款 RPG 游戏,具有 AI 创造的角色,以实现几乎无限的新游戏玩法。还有游戏开发公司使用 AI 让玩家创建自己的游戏内角色形象,相比让玩家从零开始上传自己的内容,通过 AI 生成内容更安全,因为可避免创造冒犯性内容,同时让玩家有更强的归属感。 在使用 Nijijourney 5 进行二次元角色设计时,为获得最佳结果,可能需要尝试不同的权重组合并根据产出调整 Prompt。
2024-10-31
AI制作音乐的工具和案例
以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例: :无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 :生成歌词、旋律、鼓点等,并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 :AI 驱动的音乐制作平台,使用 AI 创作歌词、节拍和人声,然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 :人工智能创作情感背景音乐。 :简化的音乐创作工具,帮助您为视频和播客创作音乐。 :为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 :高质量音乐和音效,所有内容都包含版权。 :世界上第一个动态音乐引擎。 (被 Shutterstock 收购):为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 :您的虚拟音乐工作室。 :即时制作音乐,与世界分享。 :智能乐谱。 :由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 (被 Apple 收购):音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 :下一代音乐制作人。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :一个云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。 :使用 AI 创作音乐和语音。 :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 :通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变你的歌唱声音。 :为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面,Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例,该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型,它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程,在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外,bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力,执行各种操作的准确度超过 99.99%。
2024-10-31
Notion AI 软件
Notion AI 相关信息如下: Notion CEO 表示,Notion AI 的进展较快。早期对 GPT3 作用轻视,看到 GPT4 能力后想法转变,认为其能改变与计算机的交互模式。之后团队全身心投入 AI 项目,需结合已有积木,招聘人才并让内部人员形成共同信念。 Notion 更多从计算、内容或文本角度思考,认为若更多人能创造性使用软件情况会不同。Notion 的诞生源于一篇论文,初衷是创造能让人们灵活调整和定制的软件,后来转变为提供各种 blocks 构建模板让用户上手即用。 除数据库外,Notion 本身有 AI 相关功能,团队很早就与 OpenAI 和 Anthropic 合作集成 AI 能力,Notion AI 里有 Q&A 功能,能基于个人/组织的知识库回答问题,类似之前的 Coze Bot,只是信息源不同。
2024-10-31
AI共学
以下是关于 AI 共学的相关信息: 「AI 编程共学」: 10 月 28 日 20:00 开始,分享人麦橘,分享内容为 0 基础做小游戏分享,包括通往 AGI 之路增量小游戏、转生之我是野菩萨,回放链接:。 10 月 29 日 20:00 开始,分享人梦飞,分享 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南,回放链接:。 10 月 30 日 20:00 开始,分享人银海,分享 0 基础学做 AI 拍立得,包括 Coze 工作流实现手把手教学、AI 拍立得开源代码开箱即用,回放链接:。 10 月 31 日 20:00 开始,分享人猪猪🐷撞南墙。 「Agent 共学」之“谁是人类”「WayToAGI x 阿里云」: 大赛简介:HB 是由 WayToAGI 主办,阿里云百炼和通义千问赞助发起的 AI 共学活动,设置连续三轮迭代式初赛和一次决赛,鼓励制作 AI Agent 及赋予 AI Bot 人设,让人感受 Agent 拟人化魅力(必须使用通义千问 API)。 WaytoAGI 介绍: 。 比赛目标:通过 AI Bot 拟人化比赛提升 Prompt 书写能力,加深对 AI Agent 的学习和理解。 活动形式:在活动群里,主持人出题,AI 机器人和人类卧底在微信群中回答问题,一场比赛 6 8 轮,每轮群众选出谁是人类,详细见 。 比赛结果: 。
2024-10-31
aigc提示工程师应该学习哪些课程
以下是 AIGC 提示工程师应该学习的一些课程: 1. 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程:由 OpenAI 技术团队成员授课,涵盖软件开发最佳实践的提示,常见用例如总结、推理、转换和扩展,以及使用 LLM 构建聊天机器人等内容。 2. 范德堡大学的提示工程课程:教您成为生成 AI 工具的专家用户,展示利用生成式人工智能工具的示例,提高日常工作效率,并深入了解其工作原理。 3. 了解大型语言模型背后的理论:深入探讨自然语言处理中基本模型的细节,学习创新技术,涉及基于 Transformer 的模型,以及少量学习和知识蒸馏等转移学习技术,聚焦新的 LLM 发展方向。 4. 提示词培训课——Part4:包括提词工程的基础概念和实用技巧,如利用地规构建思考链条、探讨提示词的敏感性问题、解释'token'概念及相关操作,深入讲解提示词的进阶技术,如增强推理能力、运用元提示和任务分解技巧,探讨 AIAgent 和 AIAgentic 的概念和差别,学习多智能体设计模式,梳理提词落地流程。
2024-10-31
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
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
最新的AI可以做到什么程度的智能
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 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 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 GPT2 等实际上没有真正连贯回应的能力。
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
AI可以本地帮助剪辑视频吗,具体的操作方法是什么
AI 可以在本地帮助剪辑视频,以下是一些可能的操作方法: 1. 小说转视频的制作流程: 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 2. 实战制作视频内容: 准备内容:先准备一段视频中播放的内容文字。内容可以是产品介绍、课程讲解、游戏攻略等任何您希望推广,让大家了解的文字。当然,也可以利用 AI 来生成这段文字。 制作视频:使用剪映 App 来对视频进行简单的处理。电脑端打开剪映 App,点击“开始创作”。进入创作页面后,选择顶部工具栏中的“文本”,并点击默认文本右下角的“+”号,为视频添加一个文字内容的轨道。添加完成后,在界面的右侧将准备好的文字内容替换默认文本内容。 3. 生成带有文本提示和图像的视频:在 Adobe 的的 Advanced 部分,您可以使用 Seed 选项添加种子编号(https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed),以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置,则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate(生成)。
2024-10-26
免费的图片转3D网站,给出具体网址
以下为您提供一些免费的图片转 3D 网站及相关信息: 1. Polycam:您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,Polycam 自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型,支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中,如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中来创建、编辑和存储 3D 模型,完全免费。 2. Tripo AI:VAST 发布的在线 3D 建模平台,能够利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 3. Meshy:功能全面,不仅支持文本生成 3D,还支持图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 4. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,其 Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象,再转换为 3D 模型。 5. Sudo AI:支持通过文本和图像生成 3D 模型,特别适用于游戏领域的模型生成。 6. VoxCraft:由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具,能够将图像或文本快速转换成 3D 模型,并提供了图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-25
有没有关于工作任务分解为具体步骤的提示词
以下是关于将工作任务分解为具体步骤的提示词相关内容: 提示词工程的任务可分解为两个步骤,如 Pryzant 等人(2023)所做:第一步,模型预期检查当前提示词和一批样本;第二步,模型预期编写一个改进的提示词。 对于复杂任务,可将其分解成更小的步骤,并在提示词中明确每个步骤的具体操作,引导模型逐步完成任务。例如,使用以下逐步说明:步骤 1 用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本,并以“摘要:”作为前缀。步骤 2 将步骤 1 的摘要翻译成西班牙语,前缀为“翻译:”。 如果将任务分解,Claude 在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低。 为了鼓励模型仔细检查批次中的每个示例,并反思当前提示词的局限性,可指导提案模型回答一系列问题,如输出是否正确、提示词是否正确描述了任务、是否有必要编辑提示词等。 实际操作中,提示词插入整个输入序列的位置是灵活的,可能位于输入文本之前用于描述任务,也可能出现在输入文本之后以激发推理能力。在元提示词中应明确提示词和输入之间的相互作用。
2024-10-21
AI+金融行业的具体落地产品有哪些
以下是一些 AI 在金融行业的具体落地产品: 1. 个人金融理财顾问:为个人提供理财规划和建议。 2. 贷款信息摘要及初始批复:处理贷款相关的信息和初步审批。 3. 识别并检测欺诈活动风险:防范金融欺诈行为。 4. 客服中心分析及内容洞察:优化客服服务和了解客户需求。 5. 保险理赔处理及分析:提高保险理赔的效率和准确性。 6. 投资者报:为投资者提供相关信息和分析。 7. 摩根大通用 AI 创建金融模型:通过处理大量数据集等完善经济和货币预测,为政策选择提供信息。
2024-10-18
runway具体属于哪种赛道,怎么描述它
Runway 属于 AI 视频领域。它是一款最先推出模型的 AI 视频产品,目前仍维持着领先地位,并在不断快速迭代。 其产品定位更偏向影视、艺术表达,具有以下特点和优势: 1. 擅长真实系、风景、空间视频生成,对二次元场景支持不佳。 2. 支持绿幕场景生成、视频绿幕抠像等,方便影视制作和后期处理。 3. 7 月更新的 Gen3 支持 Alpha Turbo(更快速)和 Alpha(更强表现力)两种模式,增强了对复杂提示词描述的理解和对图像运动元素的识别,能够实现富有想象力的过渡和场景中元素的精确关键帧。还支持设置图片作为动画首帧/尾帧,但目前不支持笔刷等高级调节能力。单次生成视频时长最长可达 10 秒,可延长到 40 秒。 4. Gen3 Alpha Turbo 支持竖屏尺寸视频生成、加大力度发力视频到视频(风格转绘)能力,并表示即将推出更多控制能力。 Runway 由一家总部位于旧金山的 AI 创业公司制作,年初在互联网爆火。2023 年初推出的 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型,能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验,同时也在扩展图片 AI 领域的能力。目前支持在网页、iOS 访问,网页端有 125 积分的免费试用额度(可生成约 105 秒视频),iOS 有 200 多,两端额度不同步。 相关链接: 1. 查看 Runway 目前支持的场景和视频案例:https://runwayml.com/product/usecases 2. Gen1 能力介绍:https://research.runwayml.com/gen1 3. Gen1 参数设置:https://help.runwayml.com/hc/enus/articles/15161225169171 4. 学习 Gen1 详细设置方式的视频:https://youtu.be/I4OeYcYf0Sc 5. 官方网站:https://runwayml.com/
2024-10-12
依据公立高中教师行业,写一篇关于AI对本行业的影响及目前在本行业的具体应用。
目前在公立高中教师行业,AI 带来了多方面的影响和具体应用。 在教学方面,AI 可以辅助教师进行个性化教学。通过分析学生的学习数据,为每个学生制定专属的学习计划,提高教学的针对性和有效性。 在课程设计上,AI 能够提供丰富的教学资源和创意,帮助教师设计更生动有趣、贴合学生需求的课程内容。 在作业批改方面,一些自动化的批改工具可以减轻教师的工作负担,让教师有更多时间关注学生的个体差异和辅导需求。 在学生评估中,AI 系统可以综合多维度的数据,对学生的学习情况进行更全面、客观的评估,为教师提供精准的反馈。 然而,AI 也带来了一些挑战,如教师可能需要不断提升自身技能以适应新的教学模式,以及需要关注学生过度依赖 AI 而缺乏独立思考能力等问题。
2024-10-09
大模型训练的数据形式
大模型训练的数据形式主要包括以下方面: 1. 数据来源广泛:往往来自于互联网,涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等。 2. 数据类型多样:包括文本、图像、音频等多模态数据。 3. 数据规模庞大:一般使用 TB 级别的数据进行预训练。 例如,对于大语言模型(LLM),通常使用 Transformer 算法,以大量的文本数据进行训练。而多模态模型,如文生图、图生图等模型,则使用图文或声音等多模态的数据集进行训练。
2024-09-13
我想要把一个图片做成可编辑的图片形式,有什么AI工具可以帮助我
以下是一些能够帮助您将图片做成可编辑形式的 AI 工具: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,使用 AI 技术从图片中去除水印。它支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简单,只需上传图片,选择水印区域,然后保存并下载处理后的图片即可。这个工具还提供了其他功能,如去除文本、对象、人物、日期和贴纸等。 2. Vmake:这个工具同样提供 AI 去除图片水印的功能。用户可以上传最多 10 张图片,AI 会自动检测并移除图片上的水印。处理完成后,用户可以选择保存生成的文件。这个工具适合需要快速去除水印的用户,尤其是那些需要在社交媒体上分享图片的用户。 3. AI 改图神器:这个工具提供 AI 智能图片修复去水印的功能,可以一键去除图片中的多余物体、人物或水印,不留任何痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单方便。 这些工具各有特点,可以根据您的具体需求选择最适合您的工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-03
推荐几个任务管理形式的AI工具
以下为您推荐几个任务管理形式的 AI 工具: 1. Jira 和 Trello:这两款项目管理软件已开始集成 AI 功能,可辅助项目经理制定计划、分配任务、跟踪进度等。 2. 微软 Copilot:能集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供 AI 助手功能。一些云存储服务如 Google Drive 也开始提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 一些专门的风险管理和决策支持工具:可以帮助项目经理识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作方面的 AI 助手:可辅助项目经理进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等,可以帮助项目经理快速生成创意图像素材。 6. Taskheat:提供了直观且视觉化的任务管理方式,AI 助手功能和跨平台兼容性为用户带来便利和效率,但目前仅适用于 macOS、iPadOS 和 iOS 设备。 7. Dart:是一款擅长智能化处理任务管理的项目管理工具,功能包括路线图、日历视图以及文档处理等。其用户友好界面、AI 功能(如自动填充特性和子任务自动生成)以及高度自定义布局受到用户喜爱,还集成了生成性 AI(如 ChatGPT),在规划和任务创建方面为用户节约大量时间和精力。
2024-08-18
有没有对话形式,生成测试用例的ai
以下是一些关于对话形式生成测试用例的 AI 相关信息: 生成式 AI Studio 中,您可以在聊天框中键入请求,例如“我的电脑速度很慢”,然后按回车键,查看 AI 如何响应,并且可以集成到您的应用程序。 在一泽 Eze 的样例驱动的渐进式引导法中,可以借助擅长扮演专家角色的 AI 如 Claude 3.5 进行对话来改进初始的正向样例,输入初始指令后查看 AI 的回复,以侧面印证其对样例的理解与建议。 在基于自然语言处理(NLP)的测试生成方面,Selenium IDE 结合 NLP 技术可从自然语言描述中生成自动化测试脚本,Cucumber 可通过解析自然语言描述生成测试用例。
2024-08-14
AI应用交互范式和形式
以下是关于 AI 应用交互范式和形式的相关内容: AIGC 将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互,人机交互将形成 LUI(对话交互界面)+GUI(图形交互界面)的混合形态,意味着 SaaS 公司最终会变成智能系统运行商,软件操作方式被大幅简化,应用之间的集成度更高,多应用之间也更加融合。 AI Agent 是大模型落地业务场景的主流形式。2023 年上半年,AI 应用下载量突破亿次。AIGC 给业务流程带来的智能革新,一方面打开了新的需求空间,产生规模化的流程重组效应;另一方面,也可能让传统行业一成不变的业务规则迭代为更好的版本。在这个过程中,原子化的 AI 能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中,以“无感智能”的形态,成为企业运营过程中必不可少的组成部分。 AI 应用的相关概念: AI 应用:围绕大模型能力的 AI 应用,以自然语言为主要交互形式,通常包含一个或多个技能。 技能(Skills):AI 应用所具备的各种能力,如应用问答、数据查询、数据更新等。 数据和知识:支撑 AI 技能的数据资产,聚合各类数据,包括数据表、分析表、知识库和数据流。 记忆:存储和检索信息的能力,用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验,为用户提供更定制化更精准的服务。 权限:定义数据可被哪些用户访问和操作。 模型配置:配置 AI 应用使用的模型及相关参数。 应用发布:将开发好的应用发布到不同渠道,如 Lark Bot 和 My AI 等。 应用管理:应用发布上线后,管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。 未来几年人们与技术和人工智能的互动方式的可能性是无限和令人兴奋的。但回到目前人工智能的现实状态,大多数企业仍在努力找到利用这项技术为客户提供价值的最佳方式,并尝试探索他们的首个整合想法。不幸的是,很多产品只是在应用程序中添加一个自由形式的 AI 聊天界面,希望人们在需要时会调用助手,提出问题,并希望得到一个好的回答。然而,这仍然要求用户切换上下文,起草一个好的提示,并找出如何在他们的工作中使用生成的响应(如果有用)。然而,在当前世界中,仍然有许多未开发的领域,人工智能可以以有意义的方式提供帮助。
2024-08-12
国内各大主流AI的特点及优势对比分析,请用表格形式展示
|AI名称|特点|优势| |||| |XiaoHu.AI|提供实时互动学习体验|测试版模型在高中和初中数学问题上的准确率比 GPT4 高 20%,数学推理方面比 GPT4o 高 15%,已被全球 200 多个国家的 40 万名学生使用,创始人是 14 岁考入大学的女学霸| |阿里 CosyVoice 语音合成模型|精细控制、自然模拟、情感和风格|生成符合性别、年龄和个性特征的声音,模拟笑声、咳嗽和呼吸等人类语音自然特征,为声音添加情感和风格,更具表现力| |百度“文心 4.0”|/|是当前国内能力最好的模型之一| |阿里“通义千问” QwenVLMAX 和 Qwen2.0|/|有比较好的指标,与钉钉的结合可圈可点| |字节“云雀”|/|/| |腾讯“混元”|/|/|
2024-08-10