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请帮我总结AI AGENT的总体架构，帮助我更快学习相关的知识，尽快进行具体场景的商业落地

Answer

AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体，不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，并具备许多人类特有的属性。其总体架构包括以下方面：

  1. 大模型 LLM 扮演“大脑”。
  2. 规划：包括子目标分解、反思与改进。子目标分解将大型任务分解为较小可管理的子目标以处理复杂任务；反思和改进可对过去的行动进行自我批评和反思，从错误中学习并改进未来步骤，提高最终结果质量。
  3. 记忆。 此外，AI Agent 还具有以下特点和应用：
  4. 能够自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程的运行。
  5. 可以实现多 Agent 协作，例如让大语言模型扮演不同角色，相互协作共同开发应用或复杂程序。
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References

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史，帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器，搜索"什么是AI Agent"，我们将会得到如下结果：图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧，我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟，却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗？......罢了，我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索，我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂，仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样，神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及它们如何规划和执行任务，如何理解并处理信息，这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界，让我们不禁怀疑，是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代？未来是否真的已经到来？在深入探讨AI agent之前，我们首先需要对其进行定义和总结。AI Agent是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史，帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器，搜索"什么是AI Agent"，我们将会得到如下结果：图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧，我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟，却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗？......罢了，我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索，我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂，仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样，神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及它们如何规划和执行任务，如何理解并处理信息，这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界，让我们不禁怀疑，是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代？未来是否真的已经到来？在深入探讨AI agent之前，我们首先需要对其进行定义和总结。AI Agent是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。

Inhai: Agentic Workflow：AI 重塑了我的工作流

[title]Inhai:Agentic Workflow：AI重塑了我的工作流如果大家使用Kimi Chat来查询某个问题，你会发现它会在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，最后给出结论。这其实是大模型利用「网页搜索」工具的一个典型例子，同时你也会看到PPT中介绍了非常多的不同领域类型的工具，它其实是为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外的补充。PlanningAgent通过自行规划任务执行的工作流路径，面向于简单的或者一些线性流程的运行。比如下图中：Agent会先识别男孩的姿势，并可能找到一个姿势提取模型来识别姿势，在接下来要找到一个姿势图像模型来合成一个新的女孩图像，然后再使用图像理解文本的模型，并在最后使用语音合成输出，完成这个流程任务。Multiagent Collaboration吴恩达通过开源项目ChatDev进行举例，你可以让一个大语言模型扮演不同的角色，比如让一个Agent扮演公司CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员，这些Agent会相互协作，根据需求共同开发一个应用或者复杂程序。AI Agent基本框架OpenAI的研究主管Lilian Weng曾经写过一篇博客叫做《LLM Powered Autonomous Agents》，其中就很好的介绍了Agent的设计框架，她提出了“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型LLM扮演了Agent的“大脑”。Planning（规划）主要包括子目标分解、反思与改进。将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务。而反思和改进指可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，从而提高最终结果的质量。Memory（记忆）

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agent的定义
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： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（用于所有的上下文学习）和长期记忆（通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息）。 4. 工具使用：学习调用外部 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。 从产品角度思考 Agent 设计时，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，其身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短背景故事。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。LLM Agent 是指结合大型语言模型（LLM）和自主智能体（Agent）特性的系统，能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户输入，并进行智能决策和行动。其组成部分包括： 1. 规划：是 Agent 的思维模型，负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略，通过使用大型语言模型的提示工程实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆：即信息存储与回忆，包括短期记忆（用于存储对话上下文，支持多轮对话）和长期记忆（存储用户特征和业务数据，通常通过向量数据库等技术实现快速存取）。 3. 工具：是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段，如 API 调用、插件扩展等，通过接入外部工具扩展 Agent 的能力。 4. 行动：是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。
2024-12-25
如何问到agent的提示词
以下是一些获取 agent 提示词的方法和相关要点： 1. 对于 Claude2，确定其是否理解指示词的最好方法是询问它本身。例如给出具体的任务说明，如“我将给你一个句子，你需要告诉我其中有多少次包含‘apple’这个词”，并观察它的回应。 2. 在 Coze 上创建多 Agent 模式的 bot 时： Agent 意图定义了其工作任务和适用场景。 Agent 提示词包含系统级别的关键词汇，与人物设定和逻辑处理紧密相关，帮助其理解和响应用户需求。 Agent 技能包括调用预设的工具、工作流和知识库。 控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别，正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 与多 Agent 模式的 bot 沟通时，可明确指示进行节点切换或进入下一步。 在设置节点切换时，可清晰指定判断时机和参考上下文的轮数，一般建议参考五轮左右的对话内容。 3. 在游戏《Im Here2》中： 对于特定谜题，如“什么越来越热，但却从不冷却；它有核心，但不是水果；它有光环，但不是天使。它是什么？”，设计提示词介绍太阳。 对于重要地点，如符文石像、源核、瀑布或哈伦村，初次回应简短，不超过 30 字，玩家进一步询问时再展开详细描述。 对于承担单一任务的守卫者和指引者的代理，指示词只需提供需要回答的谜题及正确答案，并在指示中提供清晰步骤增强可控性。函数交互部分，当函数不需要输入和返回参数时，对名称和描述进行设定即可。
2024-12-23
Agent
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）、工具使用等。 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，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 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，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 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，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 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，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 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，通过与环境互动不断学习最优策略。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接：
2024-12-21
目前我已经有了一个可以文生视频或者图生视频的模型但是只能6秒，我要如何利用agent自动流实现这个模型可以生成更长，更可靠质量的视频呢
要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频，您可以参考以下几种模型和方法： 1. PixVerse V2 模型： 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits，5 秒的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型： Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型： 文生视频，图生视频，视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率（从 480p 到 1080p）、视频长度（从 5 秒到更长时间）和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频，获取灵感和学习技巧（直接抄别人 prompt）。 故事板：允许用户通过时间线指导视频中的多个动作，创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑：提供视频混音功能，允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑，以及创建循环视频。 高级功能：包括混合功能，可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，Sora 的使用是包含在现有订阅中的，无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数；OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成，但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期，对于某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。
2024-12-19
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件，可以参考以下方法： 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。 2. 一般而言，对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时，先用关键词进行尝试性搜索，根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例，判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时，一般优选官方/高收藏/高成功率的插件，提升使用效果。如果实际试用效果不行，则换用其他插件，或自己编写上架插件。 例如，在搜索 TTS 文字转语音插件时，可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词；在搜索思维导图插件时，可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
agent
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）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，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，能推理未来状态变化并据此行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。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，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 相关链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6.
2024-12-17
类似“用AI出一期视频脚本，然后人工拍成视频”这样的好玩的事还有哪些
以下是一些类似“用 AI 出一期视频脚本，然后人工拍成视频”的有趣事情： 1. 利用 AI 生成故事梗概，然后人工将其扩展为完整的小说。 首先使用 AI 工具（如 ChatGPT 等）生成故事的基本框架，包括主要角色、情节走向等。 接着由人工对框架进行丰富和细化，添加细节描写、情感表达等，形成一部完整的小说。 2. 借助 AI 生成音乐旋律，然后人工进行编曲和演奏。 运用 AI 音乐生成工具（如 Aiva 等）创建音乐的基础旋律。 再由人工根据旋律进行乐器选择、编曲设计，并通过演奏录制完成音乐作品。 3. 让 AI 设计游戏关卡框架，然后人工进行细节优化和美术创作。 利用 AI （如某些专门的游戏关卡设计工具）生成游戏关卡的大致布局和规则。 人工进一步完善关卡中的元素布置、美术风格设定等，使其更具趣味性和挑战性。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会因项目需求和个人偏好有所不同。而且 AI 工具的可用性和功能也可能会变化，建议直接访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。同时，AI 生成的内容仅供参考，需要仔细甄别。
2024-12-25
AI绘画
AI 绘画是一个对艺术界产生双向影响的领域： 背景：从生成艺术作品到辅助艺术创作，AI 绘画逐渐改变传统艺术面貌，艺术界的反馈也推动其发展。技术进步使 AI 绘画在创作质量和速度上有新突破，为艺术家提供新工具，推动传统艺术数字化和普及化。 争议：人们对 AI 驱动的机器人创作和人类创作的艺术品接受程度相似，但不太愿意将机器人视为艺术家，AI 在表达情感和创造性意图方面存在局限性。艺术家对其态度复杂，有期待也有对版权、原创性和伦理的担忧。同时，AI 绘画技术发展带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，反映新技术对行业生态和现有法律伦理框架的挑战。 积极影响：为艺术创作提供新可能性，帮助艺术家探索新创意表达方式，提高制作效率，降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化和互动的艺术体验。 着色画： 关键词简介：中文为着色画，英文为 Coloring page。它提供基础框架，由简单线条勾勒物体或场景轮廓，留给创作者无限想象空间填充色彩和纹理，可手绘或数字格式。 艺术效果：体现在色彩丰富性、情感表达、细节和纹理突出、创意发挥等方面。 AI 绘画的关键词结构思路：包括基础描述、风格指定、色彩要求、细节强调等。 进阶玩法：可用 MJ 的 Retexture 功能或即梦参考功能，通过写提示词或垫图功能给着色画上色。 AI 绘画的关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：可找喜欢的艺术家、灯光、颜色调色板风格，分别放到相应的关键词里。
2024-12-25
AI生成图片的app有哪些？
以下是一些 AI 生成图片的 APP 和工具： 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，能将上传的照片转换为芭比风格，效果很好。 此外，还有以下用于生成海报或图片的工具： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可帮助选择合适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/ ，简单易用的设计平台，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快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 文生图工具方面： 1. DALL·E：OpenAI 推出的文生图工具，能根据输入文本描述生成逼真图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量图像生成效果和用户友好界面设计而受广泛欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 您可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多文生图工具。但需要注意，这些工具可能存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。
2024-12-25
市面上已有很多免费的AI工具，为什么企业还要花钱大规模落地部署？
企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具，主要有以下原因： 1. 资源分配和人才需求：预算呈现急剧增长，实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才，目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分，开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制：为帮助企业启动和运行模型，基础模型提供商提供专业服务，这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景：企业重点放在自主构建应用程序上，目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序，企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用，还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化，但 GenAI 已成为一种“战略工具”，允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。
2024-12-25
AI 是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它研究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。对于 AI ，可以有以下几种理解： 1. 对于没有理工科背景的文科生来说，可以将其当成一个黑箱，只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在，即便技术再进步，这一生态位也不会改变。 2. 从任务角度来看，对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，所以无法编写明确程序让计算机完成，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 3. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。 在实际应用中，有一些不错的 AI 健身工具，如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。
2024-12-25
修图ai是哪个
以下是一些常见的修图 AI 工具： 1. Niji·journey 5：在二次元绘画领域表现出色，能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI：国内网络可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法，可以进一步向我提问。
2024-12-25
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下： 在融合 RL（强化学习）与 LLM（大型语言模型）思想方面： AI 本质涉及多种缩放规律（scaling law），当前较好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs，算力是必要条件。 需满足可扩展性（scalability）和通用性（generality）的架构，如 Transformer 在已知 token 空间符合部分条件，但在更通用场景存在不足。 未来可能会利用用户数据源的缩放规律，对齐（alignment）问题存在缩放规律且可解决，数据瓶颈在文本模态上 2024 年可能出现，多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面： 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片，如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU，内置多计算核心和高带宽内存。 能完全发挥硬件效率的系统软件，如 Nvidia 推出的 CUDA。 用于训练和推理的分布式计算框架，可跨多个节点扩展模型训练操作。 数据和元数据管理系统，提供可靠、统一和可重复使用的管理通道。 极低延迟的服务基础设施，支持快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台（MLOps）、模型解释器、质保和可视化测试工具，可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台，抽象出全流程复杂性，易于使用。 在 Q猜想方面：当前各界有很多相关文章或论文发表，推测可能通过 LLM 融合 RL 的方法实现，前期数据准备工作具有巨大挑战。
2024-12-18
超融合架构与AI
超融合架构与 AI 相关的知识如下： 在融合 RL 与 LLM 思想方面： AI 本质上是一堆 scaling law，当前能看到的最好模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 且规模还会持续增长，算力是必要条件。 需要同时满足 scalability 和 generality 的架构，如 transformer 在已知 token space 符合部分条件，但在更通用场景不太符合。 未来可能会利用用户数据源的 scaling law，alignment 也有 scaling law，只要找到对的数据就能解决。 一个值得被 scale up 的架构是基础，要支持不断加入更多数据，数据会成为瓶颈，如文本模态在 2024 年可能遇到，多模态数据引入可推迟 1 2 年。 在面向智能的架构方面： 包括为 Machine Learning 优化的高性能芯片，如 Nvidia 的 H100 Tensor Core GPU 和 Google 的 TPU，内置多计算核心和高带宽内存（HBM），可高度并行化执行神经网络计算。 能够完全发挥硬件效率的系统软件，如 Nvidia 推出的 CUDA 可直接访问 GPU 的虚拟指令集，执行内核级别的并行计算。 用于训练和推理的分布式计算框架，可有效地跨多个节点扩展模型的训练操作。 数据和元数据管理系统，为创建、管理、训练和预测数据而设计。 极低延迟的服务基础设施，使机器能够快速执行基于实时数据和上下文相关的智能操作。 Machine Learning 持续集成平台（MLOps）、模型解释器、质保和可视化测试工具，可大规模监测、调试、优化模型和应用。 封装了整个 Machine Learning 工作流的终端平台，抽象出全流程的复杂性，易于使用。 在 Q猜想方面：当前各界有很多关于 Qstar 猜想的文章或论文发表，结合核心要点内容，通往 Qstar 可能通过 LLMs 融合 RL 的方法实现，这需要大量复杂的前期数据准备工作，也是为 super alignment 做必要准备，前期数据工程相关工作挑战巨大，OpenAI 常采用简单暴力的方法解决，但目前情况未知。
2024-12-18
AI这个产品的基础架构是什么，in other words what powers AI
AI 的基础架构通常包括以下几个关键部分： 1. 语言生成：能够生成自然语言文本，以实现交流和表达。 2. 增长引擎：推动 AI 系统的不断发展和优化。 3. 广告定制和优化：根据用户需求和数据进行精准的广告定制和效果优化。 从技术层面来看，在最简单的情况下，使用 AI 做归纳推理时，输入一系列测量结果，然后让其预测尚未完成的测量结果。此时，AI 被视为黑匣子，重要的是其能否给出正确答案。但不可避免地，AI 中存在一些底层结构，使其最终会假设某种数据模型。 在实际应用中，对 AI 的监管是基于其在特定应用中可能产生的结果，具有很强的情境特异性。例如，并非将关键基础设施中的所有 AI 应用都归为高风险，像识别机器表面划痕这类应用风险可能相对较低。同样，用于在线服装零售商客户服务请求分类的 AI 聊天机器人，与作为医疗诊断过程一部分的类似应用，监管方式不应相同。
2024-12-11
能否整理AI AGENT的架构图
AI Agent 的架构主要包括以下部分： 1. 中间的“智能体”通常是 LLM（大语言模型）。 2. 为 LLM 增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。 工具：通过如 Langchain 框架将 LLM 与工具进行串接，例如给大模型提供数据库工具用于长期记忆。 记忆：让大模型能够记录重要信息。 规划：在大模型的 prompt 层进行目标拆解。 行动：每一步拆解后输出不同的固定格式 action 指令给工具作为输入。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体，不仅有实体形态，还有丰富的概念形态，具备许多人类特有的属性。这些学科大多以人为研究对象，探索人类内在本质。但网络上对其的介绍往往晦涩难懂，其自主性、学习能力、推理能力等核心概念，以及如何规划和执行任务、理解和处理信息等内容常笼罩在神秘面纱之下。
2024-11-30
详细说明大语言模型的架构
大语言模型的架构主要包括以下几个部分： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑，如 A100、数据服务器等，以及数据支持。 2. 数据层：分为静态的知识库和动态的三方数据集。这里的数据层并非指用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型），一般使用 Transformer 算法实现，例如 GPT；还有多模态模型，如文生图、图生图等的模型，其训练所用的数据与 llm 不同，采用图文或声音等多模态的数据集。 4. 平台层：例如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用之间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到和使用的地方。 此外，大语言模型的架构还具有以下特点： Transformer 架构：Transformer 是大语言模型训练架构，于 2017 年出现用于翻译，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联，其工作原理是单词预测，通过嵌入、位置编码、自注意力机制生成内容，模型调教中有控制输出的 temperature。 不同类型：包括 encoderonly 模型，适用于自然语言理解任务；encoderdecoder 模型，同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容；decoderonly 模型，更擅长自然语言生成任务，目前熟知的众多 AI 助手基本都采用这种结构。 规模特点：预训练数据非常大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，通常是 TB 级别的数据。参数也非常多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。
2024-11-29
请问有ai生成架构图的工具么
以下是一些可以生成架构图（包括逻辑视图、功能视图、部署视图）的工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建多种类型图表。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，通过编写描述生成序列图等，辅助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建架构图功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 请注意，这些工具并非都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否支持特定建模语言、是否与特定开发工具集成、偏好在线工具或桌面应用程序等。 此外，以下是一些可以辅助或自动生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据输入自动生成 3D 模型。 5. 主流 CAD 软件（如 Autodesk 系列、SolidWorks 等）的生成设计工具，可根据设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-09
大模型在办公场景的应用
大模型在办公场景有诸多应用，具体如下： 基础办公提效：在 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等方面，能从单个任务 task 到角色 role 再到角色间协同 collaboration 显著提高工作效率。 人力资源管理：覆盖招聘初期（如职位描述生成、简历分析、面试题设计）、员工绩效评估（分析员工工作表现，识别绩效趋势和提升点，为管理层提供数据支持的绩效反馈）以及员工培训与发展各个环节，提高工作效率。 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，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： 1. 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 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表（Vocabulary）。 此外，在游戏行业，大模型能降低成本，打造创新玩法，提供更好的游戏体验。如网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》，将 AIGC 应用于美术开发，在 NPC 与玩家的交互上呈现独特剧情体验，还内嵌了全自动“AI 作词机”。在健身行业，AI 减重顾问既能解决售前客服问题，也能解决学员离开健身营之后的健康监护，提高学员体验。
2024-12-25
目前国内最多人用的ai软件是什么，大家具体的应用场景是什么。
目前国内较多人使用的 AI 软件及应用场景如下： 医疗保健领域： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程。 个性化医疗：提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 金融服务领域： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助投资者决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 零售和电子商务领域： 产品推荐：向客户推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 制造业领域： 预测性维护：避免机器故障停机。 质量控制：检测产品缺陷。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：提高生产效率。 此外，还有一些具体的应用产品，如： 游戏领域：腾讯游戏助手的 AI 游戏角色生成器，为游戏开发者生成独特角色。 招聘领域：智联招聘 APP 的 AI 招聘筛选工具，帮助企业快速筛选简历。 房地产领域：贝壳找房 APP 的 AI 房地产评估系统，准确评估房地产价值。 天气领域：墨迹天气 APP 的 AI 天气预报助手，提供精准天气预报和气象预警。 需要注意的是，关于国内使用人数最多的 AI 软件，没有确切的权威统计数据，其使用情况可能因行业、用户需求和地域等因素而有所不同。
2024-12-24
comfyui和dify有什么区别？分别适合什么场景？
ComfyUI 和 Dify 的区别主要体现在以下方面： 1. 用户界面：SD WebUI 的 UI 更像传统产品，有很多输入框和按钮；ComfyUI 的 UI 界面复杂，有很多方块和复杂的连线。 2. 学习成本：ComfyUI 的学习成本比 SD WebUI 高。 3. 工作流方式：ComfyUI 采用连线搭建自动化工作流的方式，从左到右依次运行，通过改变节点可实现不同功能，如一个节点是直接加载图片，另一个是通过画板绘制图片，从而实现导入图片生图或绘图生图等不同功能。 适用场景： ComfyUI 因其自由和拓展性，适合以下场景： 1. 用户可以根据自身需求搭建适合自己的工作流，无需依赖开发者。 2. 能够根据需求开发并改造某个节点，从而调整使其切合自己的工作流甚至改造工作流。 Dify 方面的具体适用场景未在提供的内容中有明确提及。
2024-12-23
我是一个法律工作者，需要经常回答客户的一些法律问题，哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者，以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品： 1. 法规研究与解读：使用 Prompt 指令词，如“根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议”，AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料：例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”，AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索：如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”，AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索：同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时，要注意结构提示，如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
在办公场景下，如何使用AI，让我办公效率更高
在办公场景下，以下是一些使用 AI 提高办公效率的方式： 1. 产品经理方面：使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，可将最终的 SQL 执行时间大幅缩短，提升效率并降低复杂度，同时保存所有历史数据，实现报表秒开。 2. 运营方面：将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具，顺应技术发展趋势，借助其提升工作效率。 3. 营销方面：探索 AIGC 精细化作业模式，革新传统代言人 TVC 制作流程；定制营销报告时，考虑汇报对象身份、销售数据、财务报告等多方面因素。 4. 办公方面：用 ChatGPT 生成 Markdown 语法的内容，再借助 MindShow 工具转换为精美的 PPT。 此外，还有一些 AI 应用也能助力办公，比如： 1. 豆果美食 APP：能根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 2. 沪江开心词场：辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 3. 爱奇艺智能推荐：根据用户喜好推荐电影，帮助发现优质影片。 4. WPS Office：利用智能排版、语法检查等功能，提高办公效率，实现自动化办公流程。
2024-12-18
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手：为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助：辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘：分析新闻评论中的用户情感和观点，为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助：创建与新闻相关的学习材料，辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成：根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验：将新闻元素融入游戏，增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面，AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者，AI 可以帮助解决视频剪辑痛点，如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频，降低视频素材制作门槛，还能将文章高效转成视频内容，以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户，AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17