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什么ai对思路分解做的比较好

回答

以下几种 AI 在思路分解方面具有一定的优势和特点:

  1. 专家 AI:鉴于其神经网络基础,可能通过元学习更快地获得知识。通过构建系统深入探索其内部工作机制,能创造学习的飞轮,未来甚至可能成为下一代专家的教师,帮助我们将复杂问题一部分一部分地拆解研究。
  2. ChatGPT:在某些实用向话题,如写代码、解数学题等方面表现相对稳定,能够为解决问题提供一定的思路。
  3. 大语言模型:可以加速认知提升,指导学习。人类可以利用其培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决,从而达到解决整体问题的目的。

需要注意的是,不同的 AI 在不同的场景和任务中表现各异,具体的效果还需根据实际需求和使用情况来评估。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

[title]为了在医疗保健中产生真正的改变,AI需要像我们一样学习鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家AI可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

健康:这个比 ChatGPT 情商还高的 AI,我可以和它聊三天三夜

[title]健康:这个比ChatGPT情商还高的AI,我可以和它聊三天三夜[heading1]这或许是情商最高的AI所以,虽然Pi总是鼓励你、肯定你,以问句结尾让你继续说下去,擅长给你思路而不是答案,但有时它的回复和引导方式完全在意料之中,让人失去了谈话的兴致,不痛不痒的Pi式鸡汤尤其令人敬谢不敏。另外,Pi并非对写代码、解数学题等实用向话题一窍不通,只是发挥不如ChatGPT稳定,甚至戏台没搭好就已戏瘾大发。我让Pi帮我用Java实现一个冒泡排序,它先介绍了什么是冒泡排序,问我跟不跟得上它的思路,我冷漠回应直接给出示例就好,然后让ChatGPT点评Pi的生成结果。ChatGPT表示,这段代码实现了冒泡排序算法的核心思想,但存在一个可能的错误。至于数学能力,我考了Pi七八道入门水平的题,有时它压根不回答,说自己不会做算数和解方程式,甚至开始转移话题,有时它又能答出来,或者接受挑战却答错了,状态飘忽不定。类似地,写论文提纲之类的事最好也交给ChatGPT。简而言之,Pi对自己的认知很清楚:擅长引导话题、同理心强的聊天伙伴,主打你来我往的交互感。在MBTI体系下,如果不幸有个i人扎堆的房间,它应该是那个把场子炒热的e人。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]05选择-成长与投资[heading3]5.2自我提升但这也不意味着不用再培养基础认知了,我们可以利用大语言模型来加速认知的提升,用它们来指导学习,让生物大脑和机器智能一同进化,这样我们才有更多的时间来做高阶思维的锻炼,例如计划,评估,决策、抽象和创造,从而培养出达到更高理解水平所需的直觉。。要知道过去没有高阶认知我们没有任何代价,现在的代价是非创造级别的工作,对人类来说即将失去经济价值,因为AI的自动化会做得更好。提问与思考在许多事情都被自动化的情况下,什么是值得学习的呢?首先,学会提问,未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题,而不仅仅是回答问题。好的思考才能带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提,也是人类文明能够向前的动力。其次,学会广泛而深入地思考——尽可能多地吸收各种知识和思维模式,重点培养结构化思维。调将复杂的问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决这些部分,从而达到解决整体问题的目的。我们在上一章就提到了,目前AI模型都在练习如何根据长期目标来分解和执行计划,从而提升自己的智能,人类不是更应该这样吗?不然如何去评估和验证AI的执行结果呢?利用自然语言来表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述;所以AI不会减少编程的需求,而是让人人都能编程,这是通过算法和逻辑来解决问题的一种思维模式,可以帮助我们更好地结构化思考。通过广泛而深入的思考,我们才能定义真正对我们有价值的东西。成为超级个体

其他人在问
英语陪练AI软件
以下为您介绍一款 24 小时英语陪练 AI 软件: 这款软件是利用 AI 技术实现一对一英语陪练。在中国,很多人学了多年英语仍存在哑巴英语的问题,想提高口语但面临诸多困难,如没机会、不敢说、请外教费用高昂等。而现在借助 AI 发展,有了免费且随时可用的英语陪练。 使用建议:建议直接使用豆包的语音通话方式,效果更好。 实际演示效果: 视频演示:扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传图片或文件的英文内容(目前支持在 Coze 端使用,豆包端暂不支持)。 直接试用: Coze 端使用链接:https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接:https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤: 创建 AI Bot:首先打开扣子的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮,在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建,然后细化其功能。 设计人设与回复逻辑:根据功能需求设计提示词。 调整模型设置:基于聊天为主的需求,建议将对话轮数记录改为 20 轮,方便训练口语考试时不忘记上下文。 插件:主要使用英文名言警句(get_one_eng_word & get_many_eng_words)随机获取英语名言,Simple OCR(ocr)识别图片中的文字。 设置开场白和预置问题:预置问题有参考价值,能满足学习需求。 设置语音:选择亲切的英语音色。
2024-11-23
AI知识库是是什么?有哪些知名的AI知识库
AI 知识库是一系列 AI 相关的信息和知识的集合。以下为您介绍一些知名的 AI 知识库: 通往 AGI 之路:这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。在这里,用户既是知识的消费者,也是知识的创作者。它不仅提供各种 AI 资源,还具有一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等的详尽教程,并且会追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。其网址为:https://waytoagi.com/ ,您可即刻体验:https://waytoagi.com/ 。 Coze 知识库:例如在飞书软件搭建的。
2024-11-23
AI搜索引擎
以下是为您推荐的一些 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎,其作者选择做这个产品基于三个原则:感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者起初认为搜索引擎技术壁垒高,直到研究了贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码,了解到所谓的“RAG”(检索增强生成)底层技术,即检索、增强、生成三个步骤,才决定尝试。 这些 AI 搜索引擎通过不同技术和功能,为用户提供更精准、高效和个性化的搜索体验。同时,新型的 AI 搜索引擎在辅助高效处理信息、让信息表达更简便等方面表现出色,比如智能摘要能辅助快速筛选信息。每个人应根据自己的日常工作流找到适合的工具,就像找到合适的武器能在工作中快速提升战力。关于 AI Agent 的未来,技术迭代会不断向前,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实。
2024-11-23
我是新手AI使用者,想使用chatgpt,操作步骤是什么
以下是新手使用 ChatGPT 的操作步骤: 1. 获得 API Key(扣费凭证): 以 OpenAI API 为例,您可以在这个页面找到 API Key:https://platform.openai.com/apikeys 。 打开后,点击「Create new secret key」即可获取。 请注意:通常,您需要绑定支付方式,才可以获取有效 Key。 2. 获得 API 使用的示例代码: 以 OpenAI API 为例,您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码:https://platform.openai.com/playground 。 并且可以将您和 GPT 的对话,转换成代码。 注意,这里有两个值可以定义,一个是: SYSTEM:对应 ChatGPT 里的 Instructions,用来定义这个 Bot 的功能/特点。 USER:对应 ChatGPT 里,用户发出的信息。 这里,我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手,而在 USER 中输入了文章内容。 运行后,结果很令人满意。 点击右上方 View Code,获取生成这一内容的示例代码。 3. 再问 ChatGPT:顺着之前的对话,让 ChatGPT 帮我们继续写代码。 4. 对于在 Colab 中抓取网页正文内容,如抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 的正文内容: 在 Colab 中抓取网页的正文内容,您可以使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码,然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先,确保您已经在您的 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装,您可以使用以下命令安装: 然后,使用以下代码抓取并解析指定的网页内容: 这段代码会打印出您提供的微信公众号文章的正文内容。请注意,由于网页的结构随时可能发生变化,所以提取正文内容的部分(即 soup.find 那一行)可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制,可能还需要进一步的处理,比如设置请求头模拟浏览器访问等。 运行您的代码: 先复制第一段:!pip install beautifulsoup4 requests ,运行后得到结果。 接下来,点击左上方「+代码」按钮,新建一个新的代码块。 最后,复制后面的代码,并运行,获得结果。
2024-11-23
图片生成图片的AI模型有哪些
目前比较成熟的图片生成图片(图生图)的 AI 模型主要有: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,能生成逼真图像,为设计师提供灵感,丰富创作过程。 2. Retrato:AI 工具,可将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格供选择,适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine:新型 AI 工具,通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具,能将上传的照片转换为芭比风格,效果出色。 此外,一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图,例如: 1. DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion:开源的文生图工具,可生成高质量的图片,支持多种模型和算法。 3. MidJourney:因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎,在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104),可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式:在相关工具的首页有对话生图对话框,输入文字描述即可生成图片,不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站,图生图时能调整尺寸、生成数量等参数,高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强,不同模型生成图片的积分消耗不同,生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足,可通过训练 Lora 模型改善。
2024-11-23
作为一名媒体从业者,可以用AI做出哪些作品
作为一名媒体从业者,可以利用 AI 做出以下作品: 1. 写东西: 草拟任何东西的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 让写作变得更好,将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议,还可要求其以不同风格创建多个草稿,使其更生动或添加例子。 帮助完成任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 从困难挑战中解锁自己,让自己更有动力。 2. 撰写公众号文章: AI 生产文章的过程相对简单,关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。基本提示词能生成基础文章,更详细、具创意的提示词能提升文章质量,更好地捕捉文章的语气、风格和重点。 例如,可给 AI 这样的提示词:“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 会生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章,但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。
2024-11-23
可将复杂任务分解为简单子任务的ai工具是什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务的 AI 工具和相关策略: OpenAI 官方指南中提到,对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务,可以首先对查询类型进行分类,并使用该分类来确定需要的指令。例如,在客户服务应用程序中,将查询分类为计费、技术支持、账户管理或一般查询等主要类别,并进一步细分次要类别。 如同软件工程中将复杂系统分解为模块化组件,对 GPT 提交的任务也可如此。复杂任务往往可被重新定义为一系列简单任务的工作流程,早期任务的输出用于构造后续任务的输入。 在 AIAgent 系列中,基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。
2024-11-05
将复杂任务分解为简单子任务以简化问题,这样的ai工具都有什么
以下是一些可将复杂任务分解为简单子任务以简化问题的 AI 工具和相关策略: 1. OpenAI 官方指南中提到的策略: 使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。 对于需要很长对话的对话应用程序,总结或过滤之前的对话。 分段总结长文档,并递归构建完整总结。 指示模型在急于得出结论之前先自己找出解决方案。 使用内心独白或一系列查询来隐藏模型的推理过程。 询问模型在之前的回答中是否遗漏了什么。 使用基于嵌入的搜索来实现高效的知识检索。 使用代码执行来进行更准确的计算或调用外部 API。 2. 在 AIAgent 系列中: 基于 LLM 的 AI Agent 应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于 LLM 的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。
2024-11-05
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
有什么工具可以帮助用户用okr的方式,分解成mvp
将OKR(目标与关键结果)分解成MVP(最小可行产品)的过程需要一些工具和方法来帮助用户进行有效的规划和执行。以下是一些常用的工具和方法,可以帮助用户实现这一目标: 工具 1. Trello: 功能:Trello 是一个基于看板的项目管理工具,可以帮助团队将OKR分解成具体的任务和MVP。 使用方法:创建一个看板,添加列表如“目标(Objectives)”、“关键结果(Key Results)”、“任务(Tasks)”、“MVP”等,将OKR逐步细化为具体的任务和MVP。 2. Asana: 功能:Asana 是一个强大的任务管理和项目管理工具,适合进行OKR到MVP的分解。 使用方法:在Asana中创建项目,设置目标和关键结果,然后将这些目标进一步分解成具体的任务,确定哪些任务构成MVP。 3. Notion: 功能:Notion 提供灵活的笔记、数据库和任务管理功能,可以用来管理OKR和MVP。 使用方法:创建一个数据库用于管理OKR,设置不同的视图(如任务视图、看板视图等)来跟踪目标的进展,并将关键结果细化为可执行的MVP。 4. Jira: 功能:Jira 是一个广泛使用的项目和问题跟踪工具,特别适合软件开发团队。 使用方法:在Jira中创建项目和用户故事,将OKR分解为具体的故事和任务,确定哪些故事构成MVP,使用sprint和看板视图来管理和跟踪进展。 5. Microsoft Planner: 功能:Planner 是微软提供的一个简单易用的任务管理工具,集成在Office 365中。 使用方法:创建计划板,设置OKR和相应的任务,将这些任务分配到团队成员,并标记出构成MVP的关键任务。 方法 1. SMART原则: 描述:确保每个目标都是具体的(Specific)、可衡量的(Measurable)、可实现的(Achievable)、相关的(Relevant)和有时间限制的(Timebound)。 应用:在定义OKR时,使用SMART原则确保目标清晰明确,有助于进一步分解为MVP。 2. 价值流映射: 描述:一种分析和设计流程的方法,旨在识别和减少浪费,提高效率。 应用:绘制从OKR到交付MVP的整个流程图,识别每一步的价值和瓶颈,将OKR有效地转化为MVP。 3. MoSCoW法则: 描述:一种需求优先级排序的方法,将任务分为必须(Must have)、应该(Should have)、可以(Could have)和不会(Won't have)。 应用:在分解OKR时,使用MoSCoW法则来确定哪些任务是MVP的一部分,确保优先完成关键任务。 4. 用户故事映射: 描述:一种用于管理产品功能和用户故事的技术,帮助团队了解和安排产品的工作。 应用:将OKR转化为用户故事,创建故事地图,确定哪些故事和功能构成MVP,确保MVP能实现核心目标。 这些工具和方法可以帮助团队有效地将高层次的OKR分解为具体的MVP,确保目标的实现和产品的快速迭代。
2024-05-28
有没有语音交互领域的AI Agent的好的思路
以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路: 1. 构建像人一样的 Agent:实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块,这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现:定义灵魂部分的接口,躯壳部分通过 API 调用,如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能单机部署,特别是大模型部分,会涉及网络耗时和模型推理耗时,低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态:不仅要有语音交互,还可根据实际需求加入其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理。 此外,像 AutoGLM 这样的产品,通过模拟人类操作来实现跨应用的控制,展现出了一定的智能理解能力,如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题,未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高,发展空间较大。
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
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
国内有适合做新媒体平台创意思路的ai软件,例如抖音、小红书等,
目前对于适合国内新媒体平台(如抖音、小红书等)创意思路的 AI 软件,还没有明确的定论。但我们可以先从内容创作的角度来思考。之前汉青老师分享时提到,生成式 AI 的内容与传统社交媒体内容共存,如小红书、抖音、微信等。短期内,大家可能因新鲜感获得流量红利,但最终人们在意的仍是高质量的内容。 我们虽掌握了各种先进工具,如在 MJ 里用关键词出图、用 SD 做复杂工作流、制作炫酷宣传片等,但在此我们先不讨论工具,而是专注于内容。让节奏慢下来,认真感受真实世界,关注身边通常被一扫而过的普通人。 比如偶然在朋友朋友圈刷到的题材:“这两张照片其实是在同一条街道上拍下的,只不过年轻的女孩在街上,孤独的老人在围墙里。”“这张照片传递两种关系、一种爱意,年轻人手牵着怀孕的爱人,老母亲扶着女儿坐上电动车,这应该是这个世界最稳固的两种关系,而现在他们相遇在一张照片当中。”“很多人把生活当中的便利,比如电商快递外卖速度快便宜看着是我们的移动互联网优势,其实唯一的优势是我们的劳动力,无数个在深夜独自啃着馒头的年轻人支撑着美团阿里的市值...放大镜头看你会发现这其实是一个非常年轻的女孩子,她瘦小,即使戴了头盔也比后面的箱子高不了多少,她进食的时候甚至都没玩手机——我骑车路上看到过很多快递小哥都是边骑车边刷短视频,这至少说明他们对生活中的乐子还充满期待,而图中的女孩看着让人垂头丧气,不仅是她,也包括我。” 关于如何与 AI 结合来为新媒体平台创作优质内容,目前还没想好,也没完全想明白,需要慢慢思考和探索。
2024-10-18
AI可以通过扫描我从而精准的判断出我骨头的位置并基于丰富的医疗学识制作出医疗思路,从而使我避免人工的失误且人类医生的刻意为难
目前的 AI 技术在医疗领域虽然取得了显著的进展,但还无法仅仅通过扫描您就精准判断出骨头的位置,并基于丰富的医疗学识直接制作出完整的医疗思路。AI 在医疗中的应用更多是辅助医生进行诊断和治疗决策,例如通过图像识别技术帮助医生更准确地识别病变部位,但最终的诊断和治疗方案仍需要人类医生综合多方面的因素进行判断和制定。而且,大多数人类医生都是秉持着职业道德和专业精神为患者服务的,不存在刻意为难的情况。
2024-08-26
个人通过AI技术商业变现的思路
以下是一些个人通过 AI 技术商业变现的思路: 1. 借助抖音平台对实体商家的流量扶持,开发 AI 抖音发广告的软件,每年对实体商家有 100 万多的基础曝光量,有几万家实体商家愿意花 3000 元、9000 元、10800 元购买,需求是懂软件开发的技术人员,熟悉抖音。 2. 开发 AI 私域做客户培育/用户旅程的软件,帮助不同的商家自动跟进/培育客户,需求是懂软件开发的技术人员,熟悉微信。 3. 开发针对 2 4 岁儿童的睡前故事的 AI 绘本,图文结合,以幼儿理解的解释方式在故事中表达出来。 4. 针对 3 10 岁儿童阅读教育,通过 Bot 实现自动化流程,结合 AI 绘本和视频。 5. 针对大学生社群和高校,对接商家进行广告推广。 6. 利用资源做海外跨境电商和外贸,对接 ToB 服务。 7. 开发法律咨询的 Bot,制作劳动合同法 Bot,个人机器人对接到 AI,建立数据库并回复。 8. 进行体检报告解读,利用企业资源打通企业培训。 此外,“AI 提示词工程师”刘海认为,应沉淀自己的想法,往商业化变现的方向多思考,积累企业方面的经验、思考和资金。对于在校生来说,这可以是遥远的规划,也可以是当下尝试的机会。 目前 Character.ai 还没有商业变现途径,但计划在不久的将来推出付费订阅模式,也可能采用广告支持的模式。该公司覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链,注重在整个价值链上积累数据,并利用数据来优化用户体验。
2024-08-17
python编写比较好的AI有哪些
以下是一些用 Python 编写的与 AI 相关的内容: 1. 对于 AI 的基础学习,您需要了解以下方面: 背景知识:包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础:如统计学基础(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)。 算法和模型:监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习的基本概念。 评估和调优:了解如何评估模型性能(包括交叉验证、精确度、召回率等),以及如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础:理解神经网络的基本结构(包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)和常用的激活函数(如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 2. 如果您想在 Python 中安装 FittenAI 编程助手: 首先需要安装 Python 的运行环境,具体可参考 。 安装步骤:点击左上角的 File Settings Plugins Marketplace 。安装完成后左侧会出现 Fitten Code 插件图标,注册登录后即可开始使用。 其功能包括智能补全(按下 Tab 键接受所有补全建议,按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议)、AI 问答(通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code –开始新对话打开对话窗口进行对话)、自动生成代码(Fitten Code 工具栏中选择"Fitten Code 生成代码",然后在输入框中输入指令即可生成代码)、代码转换(Fitten Code 可以实现代码的语义级翻译,并支持多种编程语言之间的互译。选中需要进行翻译的代码段,右键选择"Fitten Code –编辑代码",然后在输入框中输入需求即可完成转换)、自动生成注释(Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释,通过分析代码逻辑和结构,为代码提供清晰易懂的解释和文档)。 3. 若希望更深入地学习 Python 和 AI,至少要熟悉以下 Python 基础内容: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等基本数据类型。 控制流:学习条件语句和循环语句来控制程序执行流程。 函数:包括定义和调用函数,理解参数和返回值,以及作用域和命名空间。 模块和包:学会导入模块和使用包来扩展程序功能。 面向对象编程:了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 异常处理:理解异常以及如何使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:学习文件读写和文件与路径操作。
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
利用ai编写h5比较优秀的工具有那些?
目前在利用 AI 编写 H5 方面,以下是一些较为优秀的工具: 1. Adobe Spark:提供了易于使用的模板和设计工具,结合 AI 辅助功能,可帮助您快速创建吸引人的 H5 页面。 2. Canva:拥有丰富的模板和元素库,其 AI 功能可以为您的设计提供创意和布局建议。 3. Wix:具有强大的自定义功能,部分 AI 特性能够协助您优化页面内容和布局。 但需要注意的是,AI 在编写 H5 中的应用仍在不断发展和完善,不同工具的性能和适用场景可能会有所差异,您可以根据具体需求进行选择和尝试。
2024-11-20
目前比较好用的AI辅助制作ppt的工具,推荐
以下是一些比较好用的 AI 辅助制作 PPT 的工具: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,可根据需求选择不同风格和主题的模板,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包括互动元素和动画效果,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色,背后拥有强大的团队,能敏锐把握 AI 与 PPT 结合的市场机遇,已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-20
最近比较流行的c端ai应用有哪些
以下是一些比较流行的 C 端 AI 应用: 500px 摄影社区:这是一个 AI 摄影比赛平台,使用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它举办摄影比赛,展示优秀摄影作品,利用 AI 技术对参赛作品进行评选和分类,为摄影爱好者提供展示和交流的平台。 Logic Pro X 教学软件:作为 AI 音乐制作教学平台,运用机器学习、音频处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的音乐制作教学服务,帮助用户掌握音乐制作技巧。 鲁班到家 APP:这是一个 AI 家居维修服务平台,采用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它能分析用户的维修需求和地理位置,为用户推荐附近的专业维修人员。 雪球财经 APP:作为 AI 金融投资教育平台,使用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的金融投资教育服务,包括投资课程、市场分析和投资策略等。 彩云天气 APP:这是一个 AI 天气预报预警系统,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它提供准确的天气预报和预警信息,帮助用户提前做好防范措施。 腾讯觅影:作为 AI 医疗影像分析平台,使用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它对医疗影像进行分析,辅助医生诊断疾病。 钉钉会议管理功能:这是一个 AI 会议管理系统,采用自然语言处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它能管理会议流程,提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道:这是一个 AI 书法作品销售平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道。 彩云天气专业版:这是一个 AI 天气预报定制服务,使用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能根据用户需求提供个性化天气预报服务。 微医 APP:作为 AI 医疗健康管理平台,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它能管理用户健康数据,提供健康建议。 腾讯会议策划工具:这是一个 AI 会议策划助手,采用自然语言处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它协助用户策划会议,提高会议效率和质量。 雅昌艺术网拍卖频道:这是一个 AI 书法作品拍卖平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品拍卖服务。
2024-11-19