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用户体验设计与大模型的关系

Answer

用户体验设计与大模型密切相关。

在构建基于大模型的应用方面:

  • 开发大模型应用复杂,涉及众多步骤和环节,包括框架选择、提示词设计等。
  • 提示词的精心设计和调试至关重要,直接影响模型输出质量和应用效果。
  • 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点,如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。

在 AI 战场的发展趋势方面:

  • 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户,但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争,大模型可作为差异化优势之一,但老式护城河仍可能决定长期赢家。

关于大模型的道德观念:

  • 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识,它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。
  • 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准,如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等,但这仍是复杂且持续的挑战。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

在第三部分中,我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上,许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此,开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面,同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键,也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字,或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用,我们需要:1.不做工程化终究会让模型应用变得无法维护。2.根据项目需求选择一个合适的开发框架是非常关键的。3.了解业务背后的深层次需求,确保模型能够解决实际问题。根据了解到的业务需求设定流程环节。4.在每个环节中,精心设计提示词以引导模型提供准确和有用的回复。5.确保应用在提供服务的同时,遵守安全和伦理标准。6.通过不断的测试和迭代,优化模型性能和用户体验。7.成功部署应用后,还需要持续的维护和更新以适应不断变化的需求。通过这些关键点的掌握,我们可以确保构建的模型应用不仅在技术上是先进的,而且能够真正解决用户的问题,提供有价值的服务。

a16z:💥Big ideas in tech in 2024--33翻译

2023年广泛传播的是:“如果你的一分钟不花在训练模型就是浪费这一分钟。训练最好的模型,用户就会来。”迄今为止,最受欢迎的面向消费者AI公司都是自己训练模型的,例如ChatGPT、Character、Bard和Midjourney。他们的竞争优势来自于他们都是各自领域的最佳模型:Midjourney的图像、Character的娱乐、ChatGPT的通用文本。用户体验很大程度上取决于将模型交到用户手中的最快方式。但由于多种综合因素——芯片短缺问题缓解的可能性、大多数基础模型可通过API调用以及日益强大的开源模型——在非自建模型上构建突破性的消费者AI应用的基础条件已经具备。到2024年,大量的消费者AI应用将通过围绕特定用户场景提供最佳用户体验,而不仅仅是提升模型性能。我对理解AI&人类的共享体验和多人模式、能把多个模型聚合在一个界面中、或构建更聚合的工作流解决方案。大模型可以是差异化优势之一。如今,它们可能会有先发优势,但网络效应、高转换成本、规模和品牌等老式护城河仍然可能成为长期赢家。Alex Immerman增长团队的合伙人,他专注于金融科技、消费者、企业和加密/web3公司。

问:大模型具有道德观念吗?

[title]问:大模型具有道德观念吗?大型语言模型本身并不具有真正的道德观念或意识。它们是机器学习模型,通过大量数据的训练来模拟语言的统计规律,生成文本或执行语言相关任务。然而,这些模型可以被设计用来识别和生成包含道德观念内容的文本。道德观念通常与人类的价值观、文化、情感和意识相关,而这些都是目前的AI技术所不具备的。尽管如此,开发者和研究人员在设计和训练这些模型时,会尽量使其输出符合社会道德和伦理标准,避免生成有害、不准确或有偏见的内容。以下是一些确保大型语言模型输出符合道德和伦理标准的方法:1.数据清洗:在训练模型之前,对数据进行预处理,移除或修正带有偏见、歧视或其他不道德内容的数据。2.算法设计:设计算法以减少偏见和不公平性,例如通过平衡数据集中不同群体的代表性。3.道德和伦理准则:制定明确的道德和伦理准则,指导模型的开发和使用。4.透明度:对模型的能力和局限性保持透明,告知用户模型可能存在的偏差和不确定性。5.用户反馈:允许用户提供反馈,以识别和纠正模型的不道德行为。6.持续监控:持续监控模型的表现,确保其输出符合道德和伦理标准。7.人工干预:在模型的输出可能涉及道德和伦理问题时,引入人工审核和干预。8.教育和培训:对使用模型的人员进行道德和伦理方面的教育和培训。尽管采取了上述措施,但确保AI模型的道德和伦理性仍然是一个复杂且持续的挑战。随着技术的发展,相关的道德和伦理标准也在不断演进。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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想开发一套针对小学生的AI寒假训练营,教一些简单的代码之类的 你可以给我推荐一些让小朋友体验的AI工具吗
目前针对小学生的 AI 工具,以下几种可能较为适合他们体验: 1. Scratch:这是一款图形化编程工具,通过拖拽积木块的方式就能创建程序,非常直观易懂,有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org:提供了丰富的编程课程和项目,包括简单的代码编写,界面友好,适合初学者。 3. Tynker:具有趣味性的编程学习平台,有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是,在让小朋友使用这些工具时,要给予适当的指导和监督,确保他们能够正确理解和使用。
2025-01-11
在智能体。目录下的体验地址都打不开。为什么?怎么能打开?
很抱歉,暂时不清楚智能体目录下体验地址打不开的具体原因。可能是网络问题、服务器故障、链接失效等多种因素导致。您可以尝试以下方法: 1. 检查您的网络连接,确保网络稳定畅通。 2. 刷新页面或更换浏览器再次尝试访问。 3. 确认该体验地址是否仍在有效服务期内。 4. 若问题仍未解决,建议您联系相关技术支持人员获取帮助。
2025-01-06
在智能体目录下的体验地址为什么都打不开啊?
智能体快速创建需要以下 3 个步骤: 1. 选择智能体类型: 点击创建智能体。 在“从空白创建”中,选择合适的智能体类型,鼠标悬浮后,点击按钮。 对话型智能体一般用于角色扮演、智能客服、业务助理等场景,以对话形式与用户进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/appcenter_v2/chat?share_code=mSBrkrJBKdyKPeeyLHLFi 。 文本型智能体一般用于文本写作、信息抽取、文案生成等场景,提供以单轮、多字段的输入形式进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/console/appcenter_v2/chat?share_code=zOro1s77ljW4zqop8vMS 。 2. 在画布上配置节点。 但关于您提到的智能体目录下的体验地址打不开的问题,目前提供的信息中未明确相关原因,建议您检查网络连接是否正常,或者稍后再试。
2025-01-06
如果我现在想用claude但是无法登陆,有哪几种可以体验到claude模型的方式
以下是几种可以体验到 Claude 模型的方式: 1. 通过:这是一个优秀的 AI 助手工具,付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型。 2. 访问:Claude 官方原版,注册后可每日限额免费体验,但存在较高的封号风险。 3. 还可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品,调用 Claude AI API,但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式,需要单独保存代码文件后查看。不过好处是,可以用 MD、CSV 等格式的文件,存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。 Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手,是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。以开创性计算机科学家克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,利用先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法,为各种应用提供支持。 Anthropic 发布了 Claude 3 模型,该模型更擅长遵循复杂的多步指令,特别擅长遵循品牌语调和响应指南,并开发用户可以信任的客户体验。此外,Claude 3 模型更擅长生成流行的结构化输出,如 JSON 格式。Opus 和 Sonnet 现已可在 API 中使用,该 API 现已普遍可用,使开发人员能够立即注册并开始使用这些模型。Haiku 将很快可用。现在可以在上使用新的 Claude 3 模型。 要注册 Claude.ai,可以按照以下步骤进行: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件,打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,可能的解决方案有: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友,可以请他们帮忙接收验证码,并将验证码告知。 完成注册后,如果希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额,需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。请注意,Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果在注册过程中遇到任何问题,可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。
2024-12-23
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
对AI功能的新型用户体验测评
以下是关于 AI 功能新型用户体验测评的相关内容: 生成式 AI 的第二阶段: 新的开发者工具和应用框架为公司创建更先进的 AI 应用提供可重用构建块,并帮助评估、改进和监控生产中的 AI 模型性能,如 Langsmith 和 Weights & Biases 等 LLMOps 工具。 AIfirst 基础设施公司如 Coreweave、Lambda Labs、Foundry、Replicate 和 Modal 正在解除公共云的捆绑,提供大量 GPU 及良好的 PaaS 开发者体验。 生成式 AI 优先的用户体验在进化,包括新兴产品蓝图,如从基于文本的对话用户体验到新的形态如 Perplexity 的生成用户界面、Inflection AI 的语音发声等新模态,以及新的编辑体验如 Copilot 到导演模式,还有像 Midjourney 的新平移命令和 Runway 的导演模式创造的新相机般编辑体验,Eleven Labs 使通过提示操作声音成为可能。 Top100 AI 消费者应用(第三版): 字节跳动于 2023 年底成立专注于生成式 AI 应用的研发部门 Flow,并从 2024 年初开始以其他公司名义在美国及海外推出新的 AI 应用。 在网页和移动端,新类别为审美和约会,包括三家新进入者 LooksMax AI、Umax 和 RIZZ。LooksMax 和 Umax 采集用户照片进行评分并给出“建议”,Umax 生成用户 10 分满分照片,LooksMax 分析用户声音确定吸引力。LooksMax 声称拥有超 200 万用户,Umax 声称拥有 100 万用户。 生成式 AI:下一个消费者平台: AI 能使产品个性化用户体验,早期应用已出现在教育科技和搜索中,预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。后续文章将更深入研究相关领域,并分享评估消费者 AI 公司时提出的问题。
2024-08-28
c端的用户如何应对AI幻觉
对于 C 端用户应对 AI 幻觉,可以参考以下方法: 1. 在商业化问答场景中,落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手,如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ,可以尝试以下故障排除方法: 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间,例如让其在<thinking></thinking>标签内思考,然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文,然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为,Claude 本身具有一定抵抗力,为实现最大程度保护,可以进行无害性筛选,例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当,若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中,如面对央企等对幻觉零容忍的大客户,可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制,但希望流程能在场内完成,同时与客户建立共生的数据。
2025-02-16
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
如何在coze已经建好的智能体上搭建一个用户登陆的模块,让用户在使用前输入姓名,序号
要在已建好的 Coze 智能体上搭建用户登陆模块,让用户在使用前输入姓名和序号,您可以参考以下步骤: 1. 服务器设置: 购买云服务器,推荐使用腾讯云服务器。新用户专享 28 元/年一台云服务器,若售罄可购买 82 元/年的,并选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码,选择暂不需要教学场景,通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码,并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址,点击控制面板中的应用信息的管理应用,有两种获取方法。 设置宝塔的密码,登录宝塔 Linux 面板,输入相关操作并保存用户名和密码。 2. 变现模板配置: 超级管理员和普通用户的定义:超级管理员拥有管理整个系统的最高权限,普通用户没有项目配置权限和进入管理后台页的权限。 成为超级管理员:点击【成为超级管理员】按钮,进入用户注册登录页面,完成注册后获得超级管理员账户。 选择智能体配置模式,包括 Zion 默认智能体模式和您的 Coze 智能体模式。 3. API 接入微信群 Bot: 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 在“Docker”中的“项目模板”中添加,将编译好的内容复制进来,创建容器并确定。 查看运行服务,扫码接入微信,手动刷新日志,若看到 WeChat login success 则接入成功。
2025-02-14
如何用coze建一个用户登录的模块
以下是使用 Coze 建立用户登录模块的一般步骤: 1. 进入 Coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 2. 按照提示输入 8888 端口号,并确保端口号在列表中出现。 3. 在浏览器中输入相关信息,输入刚刚设置好的密码,把协议滚动到最底部,点击进入面板。为了绑定,先注册一个宝塔的账号,然后返回到登录界面,输入注册号的用户名和密码。 4. 点击左侧 Docker,点击立即安装,选择默认方式,等待在线安装完成。安装成功后,右侧会出现很多应用。
2025-02-14
如何用coze建一个用户登陆的模块
以下是在 Coze 中创建用户登录模块的一般步骤: 1. 进入 Coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. Bot 的开发和调试页面功能布局如下: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流用于处理和生成图像的相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料;表格用于结构化数据的存储和调用;照片是图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息;数据库管理持久化的结构化数据;长期记忆保存重要的历史对话信息;文件盒子管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):开场白可设置初次对话的问候语;用户问题建议可配置智能推荐的后续问题;快捷指令可设置常用功能的快速访问;背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 此外,服务器设置方面: 1. 按照提示输入 8888 端口号,确保端口号在列表中出现。 2. 在浏览器中输入,输入刚刚设置好的密码,把协议滚动到最底部,点击进入面板。为了绑定,先注册一个宝塔的账号,返回到登录界面,输入注册号的用户名和密码。 3. 点击左侧 Docker,点击立即安装,选择默认方式,等待在线安装完成。 使用 Coze IDE 创建插件的步骤: 1. 登录(扣子)。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入插件页面,或者在某一 Bot 的编排页面,找到插件区域并单击+图标。 4. 单击创建插件。 5. 在新建插件对话框,根据以下信息完成配置并单击确认: 插件图标(可选):单击默认图标后,您可以上传本地图片文件作为新的图标。 插件名称:自定义插件名称,用于标识当前插件。建议输入清晰易理解的名称,便于大语言模型搜索与使用插件。 插件描述:插件的描述信息,一般用于记录当前插件的用途。 插件工具创建方式:选择在 Coze IDE 中创建。 IDE 运行时:选择 Node.js 或者 Python3。 6. 在插件详情页,单击在 IDE 中创建工具。 7. 在弹出的创建工具对话框,设置工具名称和介绍,以明确工具的用途,并单击确定。 8. (可选)在 IDE 左上角工具列表区域,单击+图标,向插件添加更多工具。 9. (可选)在 IDE 左下角依赖包区域,管理依赖包,所有工具共用该依赖列表。
2025-02-14
大模型评测
以下是关于大模型评测的相关信息: FlagEval(天秤)大模型评测体系及开放平台: 地址: 简介:旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集,协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能,同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助,大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架,细粒度刻画基础模型的认知能力边界,可视化呈现评测结果。 CEval:构造中文大模型的知识评估基准: 地址: 简介:构造了一个覆盖人文,社科,理工,其他专业四个大方向,52 个学科(微积分,线代…),从中学到大学研究生以及职业考试,一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb:SuperCLUE 琅琊榜 地址: 简介:中文通用大模型匿名对战评价基准,这是一个中文通用大模型对战评价基准,它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外,还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评,测评机制包括: 测评目标:测评三家国产大模型,以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量:复杂提示词理解和执行(结构化提示词)、推理能力(CoT 表现)、文本生成能力(写作要求执行)、提示词设计能力(让模型设计提示词)、长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测评轮次:第一轮是复杂提示词理解和执行,包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试;第二轮是推理能力(CoT 表现);第三轮是文本生成能力(写作要求执行);第四轮是提示词设计能力(让模型设计提示词);第五轮是长文本归纳总结能力(论文阅读)。 测试大模型质量好坏时,常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站:
2025-02-17
ai大模型
AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多而称深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-17
我是一个ai小白,请给我推荐一个语言大模型的提示词优化工具
以下为您推荐两个语言大模型的提示词优化工具: 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。 小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 写好提示词需内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还有翻译、删除所有提示词、会员加速等辅助功能。 2. Prompt Perfect: 能够根据输入的 Prompt 进行优化,并给出优化前后的结果对比。 适合写论文、文章的小伙伴,但使用该能力需要消耗积分(可通过签到、购买获得)。 访问地址:
2025-02-17
开源模型和闭源模型
开源模型和闭源模型的情况如下: 专有模型(闭源模型):如 OpenAI、Google 等公司的模型,需访问其官方网站或平台(如 ChatGPT、Gemini AI Studio)使用。 开源模型: 可使用推理服务提供商(如 Together AI)在线体验和调用。 可使用本地应用程序(如 LM Studio)在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源,具有多种尺寸的预训练和指令调整模型,在大量基准评估中表现出先进性能,超越目前所有开源模型和国内闭源模型,在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源,几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源,但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。
2025-02-17
大模型的基本原理
大模型的基本原理如下: 1. 模仿人类大脑结构,表现出人的特征,应对大模型回答不及预期的解决之道与人与人交流沟通的技巧相似。 2. GPT 全称是生成式预训练转换器模型(Generative Pretrained Transformer): 生成式(Generative):大模型根据已有的输入为基础,不断计算生成下一个字词(token),逐字完成回答。例如,从提示词“How”开始,依次推理计算出“are”“you”等,直到计算出下一个词是的概率最大时结束输出。 3. 通俗来讲,大模型通过输入大量语料来让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作: 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 找老师:用合适算法讲述“书本”内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后进行推导(infer),如进行翻译、问答等。 4. 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时会对其进行数字化,形成词汇表。 5. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习有标签,无监督学习无标签自主发现规律,强化学习从反馈里学习。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成多种内容形式,LLM 是大语言模型,生成只是大语言模型的一个处理任务。 6. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,基于自注意力机制处理序列数据,不依赖 RNN 或 CNN。
2025-02-17
千帆大模型开发平台
百度智能云的千帆大模型平台在解决大模型的调用、开发和应用开发方面表现出色。它支持调用文心大模型全系列模型,并提供全面的工具链,支持定制化的模型开发。在应用开发上,通过 AppBuilder 提供企业级 Agent 和企业级 RAG 开发能力,还能将企业应用中产生的数据经过评估和对齐进一步反馈到模型中,形成良性循环,持续优化模型性能。 2024 年上半年,百度智能云在 MaaS 市场和 AI 大模型解决方案市场中均获得第一名,市占率分别为 32.4%和 17%。MaaS 业务主要依托百度智能云千帆大模型平台提供服务,AI 大模型解决方案方面沉淀了八大行业解决方案。在 2024 百度世界大会上,百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力,有助于企业更稳定、高效地实现多任务分解和执行。
2025-02-17
你是一名电商专家,有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能:输入材质图片,得到经过设计后的成品衣服
目前尚未有成熟的 AI 大模型或智能体能够直接实现输入材质图片就得到经过设计后的成品衣服的功能。但在 AI 领域的不断发展中,可能会有相关的技术和模型在未来出现。
2025-02-16
你是一名电商专家,有没有哪个AI大模型或者智能体可以完成以下功能:输入衣服材质图片,得到经过设计后的材质成品衣服
目前尚未有专门的 AI 大模型或智能体能够直接实现您所描述的输入衣服材质图片就得到经过设计后的材质成品衣服的功能。但随着 AI 技术的不断发展,未来可能会出现相关的应用。
2025-02-16
室内设计在agi的软件和用法
以下是关于室内设计在 AGI 方面的软件和用法的相关信息: 软件及用法: 1. Stable Diffusion: 选用原因:DallE 缺乏室内设计能力,MidJourney 出图效果好但无法基于现实环境重绘,Stable Diffusion 出图成功率较低,但可调用 controlnet 的 MLSD 插件捕捉现实环境线条特征做二次设计。 安装:安装 Stable Diffusion WEB UI。 配置:修改 webuiuser.bat 文件加上 listen 和 API 参数,让 Stable Diffusion 处于网络服务状态。 具备室内设计能力:下载室内设计模型(checkpoint 类型)放到 stable diffusion 目录/models/stablediffusion 下面,安装 controlnet 插件,使用 MLSD 插件实现空间学习。通过 API 方式让前端连接到 Stable Diffusion 后台。 2. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现惊艳,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 3. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,输入房间面积需求和土地约束可自动生成户型图。 4. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 5. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种创意方案,获取新颖灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 技术模拟和评估设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等进行优化。 4. 借助 AI 的自动化设计功能,生成符合规范的平面图、立面图等。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势,提升设计效率和质量。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-15
有没有包装设计的AI工具
以下是一些常见的包装设计、建筑设计审核规划平面图以及制作网站的 AI 工具: 包装设计: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ 是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,用户可通过简单拖放操作创建海报,其 AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ 提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助用户快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ 具有简单拖放界面,可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 建筑设计审核规划平面图: 1. HDAidMaster:云端工具,建筑师可在平台上使用主流 AIGC 功能进行方案创作,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,输入房间面积需求和土地约束可自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内信息集成,实现数据汇总与管理。 制作网站: 1. Wix ADI:https://www.wix.com/ 基于用户提供信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark:https://www.bookmark.com/ 通过询问用户问题快速生成网站,提供直观拖放编辑器和多种行业模板及自动化营销工具。 3. Firedrop:https://firedrop.ai/ Sacha 作为 AI 设计助手可根据指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid:https://thegrid.io/ Molly 作为 AI 设计助手可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动优化,支持多种内容类型。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-02-15
AI设计
以下是关于 AI 设计的相关内容: 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践: 主要使用的工具:Midjourney、Stabel Diffusion,辅助工具包括 RUNWAY 和 PS beta 等。 应用效果: 在营销设计中,整体项目设计时间减少约 18%,创意阶段丰富性提升约 150%,时间节省约 60%。 创意多样,不同创意概念的提出数量增加约 150%。 执行加速,设计师在创意生成阶段的时间缩短平均 60%。 整体提效,从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践: 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术在实际环境中模拟和可视化设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化,确保符合使用者需求和体验。 借助 AI 的自动化设计功能,自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率。 融合 AI 与人工设计的协作模式,形成良性互补,发挥各自优势。 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的心得: AI 工具带来降本增效,快速产生创意效果,有效达成设计方案。 增效不仅体现在效率,还包括设计效果,极大丰富了设计自由度,能实现任何创意,设计概念更多是完整的用户产品。 新的技术能力使设计工作流程需要重新组合再造,拓展了设计师的思维边界。 设计的技能门槛大大降低,自然语言的运用打破了传统步调,设计素养和专业审美成为不可替代的差异化能力。 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/I4zEWNNTfFmV3fHA61ycbg 。大淘宝设计部会持续探索 AI 设计的能力,从单纯提升生产力转变到增强用户对设计的感受,继而转变为解决用户的实际问题。
2025-02-15
如何设计市场洞察、战略研究、战略规划的提示词
以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容: 在人工智能迅速发展的当下,提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性,无法满足复杂商业需求,因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧,能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时,需考虑以下关键要素和框架: 对于市场洞察: 1. 目标市场:定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求:列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析:分析竞争对手的优势和劣势,确定差异化策略。 对于战略研究: 1. 产品定位:明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求:描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求:包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划: 1. 市场趋势:考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标:与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配:规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估:识别可能的风险和应对策略。 此外,以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例,可将任务细分,为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时,Prompt 工程是快速发展的领域,需不断学习和实验,包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系,如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等,以不断优化 Prompt 设计技巧。
2025-02-14