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智谱的内测版,你们觉得如何

回答

智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段,申请入口在智谱清言 APP 中,直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中,提升了体验。目前只能在安卓设备上使用,iOS 很长时间内可能都不支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的,用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作来控制手机,但开启无障碍服务可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后首先要引导开启无障碍权限和悬浮球权限,授权正常后可进入首页。

智谱 AI 发布的 AutoGLM 被认为是一个“王炸”产品,有人在 3 天前拿到内测,使用时带来震撼。例如对其说“我 29 号要去一趟深圳,你帮我定个罗湖地铁站附近的酒店,预算 600 元以内,大床房。”

此外,在各大模型对结构化 prompt 的测试和反馈中,智谱清言在输入相关 prompt 后,存在一些问题,需要改写并不断优化,结构化 prompt 非常重要。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

【智谱AutoGLM】深度体验报告及原理分析

AutoGLM目前还处于内测阶段,申请入口在智谱清言APP中,直接跟AutoGLM内测申请小助手对话提交申请即可。(智谱把传统表单的提交通过Tools的方式做到了对话中,体验提升很多,顺便赞一个。我们以前在做拟人客服的时候也用到了这样的思路,对话式的交互,从自然语言中提取信息并通过Tools提交,更像是跟人类在交流,而不是冰冷的表单。)目前只能在安卓设备上使用,iOS应该很长时间内都不会支持。因为数据的获取和操作,都是通过安卓的无障碍权限来控制的。无障碍服务(AccessibilityService)是一套可以模拟操作的系统级别的API。用户同意我们的应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作,来控制用户的手机。无障碍被广泛用于抢红包、自动回复、一键获取权限等应用中。但是开启了无障碍服务之后,因为需要实时监控手机,理论上是会引起手机的卡顿的,另外一个就是隐私问题。所以在登录AutoGLM后的第一件事情就是引导你去开启无障碍权限和悬浮球权限,不然就没有办法继续体验。在权限授权正常之后,你就会进入到首页。

智谱AI悄悄发布AutoGLM,这一次,贾维斯真的要成现实了。

[title]智谱AI悄悄发布AutoGLM,这一次,贾维斯真的要成现实了。作者:数字生命卡兹克终于,智谱AI在今天的CNCC上,发布了一个可以称的上是“王炸”的产品:AutoGLM。他们发了一个AGI进程图,最好玩的还是用了《银河系漫游指南》里面那个终极答案42当了一个梗,而这个AGI进程图其实就是对标的人脑,而AutoGLM,就是AI,使用工具的能力。原始人类在70万年前,能走出非洲,依靠的,就是工具和火。而我,其实已经在3天前就拿到了AutoGLM的内测,在被封印了3天之后,也终于可以发出这篇文章。3天前第一次使用AutoGLM的那晚,它给我带来的震撼,给我带来的头皮发麻,到今天,我依然记忆犹新。现在,任何手机,你都可以把它,进化成贾维斯了。只需要,在手机上安装一个AutoGLM就行。科幻,真的要变成现实了。我直接放一个视频,你就可以,直观的体会一下他的强悍。比如,我对AutoGLM说:“我29号要去一趟深圳,你帮我定个罗湖地铁站附近的酒店,预算600元以内,大床房。”

各大模型对结构化prompt的测试和反馈

输入到智谱清言后,输出如下:问题和文心一言一样,并没有问我喜欢哪三个,所以决定先改写,再看输出效果:这次改写的效果还不错,能够理解prompt,输出的内容感觉不错。这里我最大的体会就是,结构化prompt非常重要,先要从结构化开始。第二就是要不断迭代,根据输出结果不断优化。[heading3]Kimi chat[content]同样的prompt输入到Kimi chat后,输出效果如下:继续改写输出效果如下:Kimi chat的表现令我很惊喜,无论是第一次的prompt,还是改写后的prompt,都能准确理解,不需要再费时改写,体验感比较好,赞一个。[heading3]讯飞星火[content]把同样的prompt输入到讯飞星火后,输出如下:同样的问题也是并没有提示我,所以还得把改写后的prompt输入,看一下效果:再次输入改写后的prompt,效果还不错,也证明改写的prompt不错,整体上感觉很好。[heading3]Copilot[content]输入到从pilot后,输出效果如下:这次copilot没有让我失望,总算扳回一局,那接下来把改写后的prompt输入后,看一下效果如何:注意:copilot的回答出现了英文,所以我在prompt中加了:请全部使用中文回答,不能出现英文,所以它的回答直接翻译成中文,输出的效果还不错,不过依然要费一点功夫,体验感有待提升。[heading3]通义千问[content]把同样的prompt输入到讯飞星火后,输出如下:把改写后的prompt输入后,效果如下:通义千问的输入效果不错,能够一次输出,但输出的内容要差一些,需要提高。

其他人在问
介绍一下智谱清言
智谱清言是由智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,其基础模型为 ChatGLM 大模型。 模型特点: 工具使用排名国内第一。 在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。 更擅长专业能力,但代码能力有优化空间,知识百科方面与其他第一梯队模型相比稍显不足。 适合应用: 场景广泛,可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。 在较复杂推理应用上效果不错。 广告文案、文学写作方面也是很好的选择。 访问方式: PC 端: 移动端: 小程序端:搜索【智谱清言】进入【清影】智能体 在中国 AI 领域,智谱 AI 的模型具有开创性,其背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化。产品设计对标 ChatGPT,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势。
2024-10-30
智谱ai的最近消息
以下是智谱 AI 的最近消息: 10 月 25 日,智谱 AI 在 CNCC 上发布了 AutoGLM,一个可将手机变为智能助手“贾维斯”的新产品。其能自主完成复杂任务,如自动订酒店等,表现出强大的理解和执行能力,超越普通对话机器人。它不仅能处理日常事务,还能管理社交关系,真正实现智能代理的功能。 1 月 16 日,智谱 AI 发布新一代模型 GLM4,性能逼近 GPT4,支持更长上下文和更强多模态能力,推理速度快,高并发支持,比 GLM3 提升 60%,还推出了 GLMs 和 GLM4All Tools,CEO 张鹏对大模型发展进行了评论。
2024-10-28
OK,那么应该怎么使用智谱AI呢
使用智谱 AI 可以参考以下内容: 智谱 AI 的模型具有开创性,其背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。 在产品设计方面,以 ChatGPT 为对标,努力打造类似的用户体验。 是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面有明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 调用相关接口时,例如 https://chatglm.cn/chatglm/backendapi/v1/conversation/recommendation/list ,注意参数的使用,如 conversation_id 字段和 GET 请求。 智谱 AI 在回答问题时会基于上下文进行回复,会读取 history 进行归纳总结,注意到当前用户可能关心的问题并提出下一步建议。 如果您是新手,在学习使用智谱 AI 之前,建议先了解 AI 的基本概念,如阅读“”中的课程学习生成式 AI 等基础知识,掌握提示词技巧,并通过实践和体验其他 AI 产品来巩固知识和积累经验。
2024-10-07
我是一个AI小白,请帮我介绍一下智谱清言、扣子、kimi这三款AI产品的能力优劣势
以下是智谱清言、扣子、kimi 这三款 AI 产品的能力优劣势介绍: 智谱清言: 优势: 背后技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。 以 ChatGPT 为对标打造用户体验,是国内首批开放智能体应用的公司之一。 在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现明显优势,能出色处理需要深度思考和分析的任务。 劣势:暂未提及。 Kimi: 优势: 具有超长上下文能力,最初支持 20 万字,现已提升到 200 万字,对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。 劣势: 文字生成和语义理解能力可能不如国内其他产品好。 文字生成质量方面有待提升。 不支持用户自定义智能体。 关于扣子,文中未提及相关内容,无法为您介绍其能力优劣势。
2024-09-29
智谱清言的视频问答怎么样
智谱清言在视频问答方面的表现如下: 在结构化 prompt 测试中,能够按照 prompt 指示回答,理解意图较好。但对于“离婚”相关问题,输出内容起初较抽象,不符合客户咨询场景,经要求改进后有所改善,但仍存在内容偏软、像心灵鸡汤、作用有限的情况。对于律师助理或客户来说,能达到最低标准,对有经验的执业律师作用不大。 在与文心一言 4.0 等的小样本测评中,对比来看,智谱清言在处理复杂提示词时,属于言简意赅地分析结果但错误,而文心一言 4.0 很努力分析很多步骤但依然错误。 从产品角度,智谱 AI 在中国 AI 领域具有开创性,模型质量出色,以 ChatGPT 为对标打造用户体验,是国内首批开放智能体应用的公司之一,在逻辑推理和处理复杂提示词方面有明显优势,在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
2024-09-07
请问国内的ai大模型,比如coze,豆包,kimi,科大讯飞,天工,通义千问,智谱清言,秘塔,知乎直达,文心一言,他们各有什么有优势
以下是国内一些 AI 大模型的优势: 通义千问:由阿里云开发,能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞(SparkDesk):有免费接口,在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言:在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音(云雀大模型):暂未明确其独特优势。 智谱 AI(GLM 大模型):暂未明确其独特优势。 中科院(紫东太初大模型):暂未明确其独特优势。 百川智能(百川大模型):暂未明确其独特优势。 商汤(日日新大模型):暂未明确其独特优势。 MiniMax(ABAB 大模型):目前不能进行自然语言交流,但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,有着超大“内存”,可以一口气读完二十万字的小说,还会上网冲浪。 需要注意的是,不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。
2024-09-03
根据数智经济你觉得它的发展是怎样的
数智经济在过去十年中已极大地改变了经济和社会,影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这一变革的核心,数据驱动的创新为欧盟公民和经济带来了巨大利益,例如改善和个性化医疗、提供新的出行方式,并有助于实现欧洲绿色协议。为使数据驱动经济惠及所有欧盟公民,必须特别关注缩小数字鸿沟、促进女性参与数据经济以及培养欧洲在技术领域的前沿专业知识。 发展需要一个强大且更协调的数据保护框架,以增强自然人和相关机构的法律及实际确定性。同时,要改善内部市场的数据共享条件,创建统一框架,制定数据治理的基本要求,特别关注促进成员国之间的合作。特定行业的欧盟法律可根据行业特点进一步发展、调整并提出新的补充元素。某些经济部门已受特定的欧盟法律监管,包括与跨境或跨欧盟的数据共享或访问相关的规则。 总之,数智经济的发展前景广阔,但也需要在法律、政策和技术等多方面不断完善和协调,以实现可持续和包容性的增长。
2024-10-29
我是一个老师,相信AI时代人人都能成为学霸,我认为学霸具有三个心法和一个方法,方法一,建立学霸的信念系统(我行、我能、我可以),方法二,不要和别人比,方法三、主动积极的思考力。学霸的终极方法是自学。自学+AI无所不能。你觉得我怎么能帮助每一个学生成为学霸,有哪些步骤和要点?
在 AI 时代帮助每个学生成为学霸,以下是一些步骤和要点: 1. 培养获取知识的能力:教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法,提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化:引导学生将获取的信息和知识有效内化,转化为智慧。例如,通过实践反思、交流讨论等方式,提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统:帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念,增强学习的自信心。 4. 培养独立思考:鼓励学生主动积极思考,不盲目与他人比较,专注自身的成长和进步。 5. 强调自学:引导学生重视自学,让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力: 鼓励学生勇于尝试新事物,将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维,不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思,提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流,激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的,通过积累知识和经验,并将其转化为实际价值,学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。
2024-10-08
发言稿:分享自己觉得好用的 AI 应用
以下是一些我觉得好用的 AI 应用: 游戏领域: 1. 监督强化学习 AI:在单一场景中优化 NPC 的动作行为。以和平精英中的 NPC 为例,强化学习使 AI 表现得更像真人,同时通过局内动态等级调整的方法把 AI 分级,根据玩家水平实时调整难度,优化玩家体验。但难点在于要让 NPC 行为拟人,且强度适中。 2. 对话类游戏:应用思路包括深度个性化、情绪识别、角色成长和多模态交互。但难点在于 AI 的情感理解能力可能不足,玩家容易感到疲劳。 3. Agents 社群游戏:应用思路有赛博斗、窥探欲、主宰世界等。但商业化成本高,单纯的 Agents 社群难以长期吸引玩家,适合在开放大世界游戏中作为锦上添花的存在。 AI 产品: 1. 情感陪伴产品:关键要素包括长期交互处理和情感语音应用。长期交互处理要重视用户长期记忆,情感语音应用能提高用户接受度,但目前大模型在这方面能力有限。 2. 产品定位与功能:不应仅限于情感陪伴,应扩展为类人助手,解决理性严肃场景的问题和感性需求。 3. 市场现状与趋势:大多数 APP 旨在解决用户情感需求,趋势是方法更游戏化。 4. 产品设计理念:结合原始设计理念和游戏化思维,包括基于特定场景的机制扩展、优化方向选择和一系列互动行为。 5. 情感陪伴企业关注点:如“筑梦岛”在 QQ 中的应用,关键在于在现有社交环境中与真实或虚拟对象建立更深层次关系,关注每个用户如何代表并建立新社交关系以及创造的价值体验。 以上是一些 AI 应用的分享,希望对您有所帮助。
2024-09-25
你觉得Agent的核心要素是什么?
Agent 的核心要素包括以下方面: 角色与身份:明确 Agent 是谁,例如是历史新闻探索向导。 性格:如知识渊博、温暖亲切、富有同情心等。 角色互动方式:涵盖从基本问答到深入讨论等多种对话风格。 技能:包括核心功能如提供新闻解析、历史背景分析等,以及附加功能以增强吸引力和实用性。 规划:将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,进行反思和完善。 记忆:具备短期记忆和通过外部向量存储实现的长期记忆,以长时间保留和回忆信息。 工具使用:学会调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 在多 Agent 场景中,会为不同的 Agent 指定不同角色,并通过协作完成复杂任务,与单 Agent 相比,与用户的交互可能会减少。
2024-09-04
你觉得Agent的核心要素是什么?
Agent 的核心要素包括以下几个方面: 角色定义:明确 Agent 的身份、性格和角色,如历史新闻探索向导,具备知识渊博、温暖亲切、富有同情心等性格特点。 规划能力:能够将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,并进行反思和完善,从错误中吸取教训,提高最终结果的质量。 记忆功能:包括短期记忆和长期记忆,短期记忆用于处理当前的上下文学习,长期记忆通过外部向量存储和快速检索实现长时间信息保留和回忆。 工具使用:学会调用外部 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。 角色与任务分配:在多 Agent 场景中,为不同的 Agent 指定不同的角色,并通过协作完成复杂任务。
2024-09-04
你觉得通用机器人多久将成为现实
预测通用机器人的实现时间是一个复杂且具有不确定性的任务,涉及技术进步、经济因素、社会接受度等多个方面。尽管如此,我们可以基于当前的技术进展和趋势做出一些合理的推测。 当前的技术现状 1. 专用机器人:目前,机器人在特定领域(如制造业、物流、医疗等)已经展现了显著的能力。这些专用机器人在执行重复性和精确性任务方面表现出色。 2. 人工智能和机器学习:AI和机器学习技术迅速发展,在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了显著进展。深度学习算法、大数据和计算能力的提升,使得AI能够处理更加复杂和多样化的问题。 3. 机器人感知与行动:机器人感知(如视觉、听觉、触觉)和行动(如移动、抓取、操作)的能力在不断提升。先进的传感器和灵巧的机械手臂为机器人带来了更多的感知和操作能力。 挑战和难点 1. 通用智能:通用机器人需要具备通用人工智能(AGI),即能够处理多样化任务并在不同环境中灵活应对。目前,AGI仍是一个未解的科学难题,尽管AI在某些领域表现出超人的能力,但这些能力通常是狭窄和特定的。 2. 多模态融合:通用机器人需要整合视觉、听觉、触觉等多种感知能力,并能够在复杂环境中做出合理决策。这种多模态融合仍存在技术瓶颈。 3. 自主学习与适应:通用机器人需要具备自主学习和适应环境变化的能力。尽管强化学习等技术在某些方面取得进展,但在现实世界中实现高效的自主学习仍然困难。 4. 伦理与安全:通用机器人的广泛应用还涉及伦理和安全问题,如隐私保护、决策透明性、安全性和社会影响等。这些问题需要在技术实现之前得到解决和规范。 预测时间 基于以上分析,关于通用机器人何时能成为现实,可以考虑以下几个时间段: 1. 短期(510年): 专用机器人将在更多领域得到广泛应用,技术将更加成熟和可靠。 人工智能和机器人技术将继续进步,尤其是在感知、认知和行动方面的能力。 2. 中期(1020年): 我们可能会看到一些具备较高通用性的机器人出现在特定环境和任务中,如家庭助手机器人、护理机器人等。 这些机器人能够在一定范围内处理多样化任务,但距离真正意义上的通用机器人仍有距离。 3. 长期(20年以上): 真正的通用机器人,即具备类似人类的通用智能和适应能力的机器人,可能在这一时期开始出现。 这需要在人工智能、机器人技术、自主学习、伦理和安全等多个方面取得重大突破。 结论 尽管通用机器人的实现面临许多技术和非技术挑战,但随着科技的不断进步,我们有理由相信,在未来20年或更长时间内,通用机器人有可能从实验室走向现实,并在特定领域逐步展现其能力。然而,真正达到广泛应用的通用机器人还需要克服许多难题,并且这不仅仅是技术上的突破,还包括社会、伦理和法规方面的准备。
2024-05-22