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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

Answer

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 AI-Agent 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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

目录：OpenAI 官方指南

正如在软件工程中将复杂系统分解为一组模块化组件是一种良好的实践，对GPT提交的任务也是如此。复杂任务的错误率往往比简单任务高。此外，复杂任务往往可以被重新定义为一系列简单任务的工作流程，其中早期任务的输出用于构造后续任务的输入。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[heading2]给GPT时间「思考」[content]如果要求你将17乘以28，你可能不会立即知道答案，但是还是可以花时间计算出来。同样，GPT在试图立即回答问题时会犯更多的推理错误，而不是花时间去推导出答案。在回答之前要求一个推理链条可以帮助GPT更可靠地推理出正确的答案。策略：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[heading2]使用外部工具[content]通过将其他工具的输出提供给GPT来补偿GPT的弱点。例如，文本检索系统可以告诉GPT相关的文档。代码执行引擎可以帮助GPT进行数学运算和执行代码。如果一个任务可以由工具而不是GPT更可靠或有效地完成，那么将其转移出去，以便获得双方的最佳效果。策略：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

目录：OpenAI 官方指南

[title]目录：OpenAI官方指南[heading1]二、战术[heading2]策略：将复杂任务拆分为更简单的子任务[heading3]战术：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令对于需要大量独立指令集来处理不同情况的任务，首先对查询类型进行分类并使用该分类来确定需要哪些指令可能是有益的。这可以通过定义与处理给定类别中的任务相关的固定类别和硬编码指令来实现。这个过程也可以递归地应用于将任务分解为一系列阶段。这种方法的优点是每个查询将仅包含执行任务下一阶段所需的指令，与使用单个查询执行整个任务相比，这可以降低错误率。这也可以降低成本，因为更大的提示运行成本更高（[参见定价信息](https://openai.com/pricing)）。例如，假设对于客户服务应用程序，可以将查询分类如下：|系统|你将会接收到客户服务查询。将每个查询分类为主要类别和次要类别。以json格式提供你的输出，键（key）为：primary和secondary。主要类别：计费、技术支持、账户管理或一般查询。计费次要类别：-取消订阅或升级-添加付款方式-收费说明-对收费提出异议技术支持次要类别：-故障排除-设备兼容性-软件更新账户管理次要类别：-密码重置-更新个人信息-关闭帐户-账户安全一般查询二级类别：-产品信息-定价-反馈-与人交谈|<br>|-|-|<br>|用户|我需要让我的互联网重新工作。|

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一)：智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.3行动模块（Action）理解工具：AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解，Agent使用工具的过程将变得不可信，也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力，AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时，单一工具往往是不够的。因此，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。使用工具：AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习（清华有一篇从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家的行为，以及了解其行为的后果，并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。具身智能在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展，认为智能不仅仅是对预设数据的处理，更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比，LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库，进行决策并产生具体行动，以此改变环境，这一系列的行为被称为“具身行动”。

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AI根据素材生成视频
以下是关于 AI 根据素材生成视频的相关信息： 在 Adobe 产品的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号，以帮助启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，可以重新生成类似的视频剪辑。选择“Generate”即可。 如果想用 AI 把小说做成视频，制作流程如下： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 7. 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。 8. 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。 9. 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。 根据视频脚本生成短视频的 AI 工具有多种，以下是一些工具： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可以生成视频小说脚本，而剪映则可以根据这些脚本自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素，并生成对应的素材和文本框架。这种方法可以快速实现从文字到画面的转化，节省大量时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：这是一个 AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，无需视频编辑或设计经验。用户可以提供文本描述，Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO：提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway：这是一个 AI 视频创作工具，它能够将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，用户可以根据文本脚本生成视频。 这些工具各有特点，适用于不同的应用场景和需求，能够帮助内容创作者、教育工作者、企业和个人快速生成吸引人的视频内容。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-26
AI 生成论文工具
在论文写作领域，AI 技术提供了多方面的辅助，以下是一些相关的工具和使用方法： 一、论文写作的 AI 产品 1. 文献管理和搜索 Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析 Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 二、AIGC 论文检测网站 1. Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用时上传论文，系统自动分析并提供报告，标示可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要检测网络剽窃行为，虽非专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 三、利用 AI 写课题的步骤和建议 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，进行最后的格式调整。 请注意，AI 工具是辅助手段，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。
2024-12-26
AIGC视频生成领域的最新技术动态
以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成领域的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成领域的具体内容。 在 AIGC 概述中提到，AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。
2024-12-26
AIGC视频生成领域的最新技术动态
以下是 AIGC 视频生成领域的最新技术动态： 以生成方式划分，当前视频生成可分为文生视频、图生视频与视频生视频。主流生成模型为扩散模型，其涉及深度学习技术，如 GANs 和 Video Diffusion。视频生成可用于娱乐、体育分析和自动驾驶等领域，且经常与语音生成一起使用。 用于语音生成的模型可以由 Transformers 提供，可用于文本到语音的转换、虚拟助手和语音克隆等。生成音频信号常用的技术包括循环神经网络（RNNs）、长短时记忆网络（LSTMs）、WaveNet 等。 一些具有代表性的海外项目： Sora（OpenAI）：以扩散 Transformer 模型为核心，能够生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频，在文本理解方面表现出色，还能在单个生成的视频中创建多个镜头，保留角色和视觉风格。 Genie（Google）：采用 STtransformer 架构，包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型，拥有 110 亿参数，可通过单张图像提示生成交互式环境。 此外，AIGC 周刊中也有相关动态： 2024 年 7 月第三周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第四周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 7 月第五周：未提及视频生成的具体内容。 2024 年 8 月第一周：未提及视频生成的具体内容。 AIGC 作为一种强大的技术，能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。我国对 AIGC 的监管框架由多部法律法规构成。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成，在多个领域展现出广泛的应用前景。
2024-12-26
ai编程
以下是关于 AI 编程的相关内容： 1. 借助 AI 学习编程的关键：打通学习与反馈循环。从 Hello World 起点开始，验证环境、建立信心、理解基本概念，形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。建议使用流行语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS），先运行再优化，小步迭代，一次解决一个小功能。借助 AI 生成代码后请求注释或解释，帮助理解代码。遇到问题分三步：复现、精确描述、回滚。AI 是强大工具，但仍需人工主导，掌握每次可运行的小成果以实现持续提升。原文： 2. 麦橘 0 基础跨界 AI 编程共学活动：麦橘是哲学专业模型师，此次跨界教学。活动从上星期开始策划未预告。麦橘展示用 AI 做小游戏，认为机制对简单小游戏很重要，还分享了自己尝试做 horror game 等的想法。使用 Poe 制作小游戏，因其性价比高且多种模型可用，支持写代码后的预览，还能教大家分享游戏。以小鸟过管道游戏为例，不懂代码也能让 AI 做游戏，通过告诉 AI 想要的效果让其调整，如降低难度等，最终做出游戏再搭排行榜成为洗脑小游戏。麦橘还介绍了增量游戏、肉鸽游戏的制作与 AI 交互。 3. 小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤：分辨 Chat 和 Composer 两个模式。Chat 可与大模型对话，Composer 能即时反馈，直接创建文件、填写代码。例如输入“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”，生成文件后可直接打开文件夹中的 index.html 查看运行效果。若环境报错，可截图询问。目前生成的游戏可能存在一些问题，如界面滑动感不佳、滑块不遵守规律等。
2024-12-26
AI写脚本
以下是关于 AI 写脚本的相关内容： 用 AI 写小脚本具有方便和高效的特点，能在短时间内完成较大工作量，一人可顶小型开发团队。但也存在一些问题，如写代码 60 秒，debug 需 60 分钟，技术栈稍偏就可能出错，且无法完成大型任务，也不了解开发的企业工具如何使用，这限制了其应用场景。基于此，有人决定重仓 AI+内容创作赛道，因为这是具有完美的产品模型匹配和产品市场匹配的赛道，容错大，有需求能赚钱，天花板高。 在具体应用方面，业务主要包含营销以及小说和短剧创作。在营销板块，开发了智能营销矩阵平台，服务于各细分行业头部且成熟的企业。 此外，综合应用 AI 工具制作短片和电影的过程包括：使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白；使用 Midjourney 生成静态分镜图片；使用 Runway 生成动态分镜片段；使用 AI 配音软件制作旁白。 同时，对于担心 AI 削弱孩子思考力的问题，如果用法不对，如提封闭性问题，孩子迅速得到答案结束任务，AI 可能有负面效果；但改成开放性问题或让其帮助提拓展思考的问题，能激发好奇心。AI 辅助写作文时，可让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，以孩子对作文的点评批改和让 AI 迭代更好的文章为评价关注点。
2024-12-26
AI驱动的自动化任务在PC端
以下是为您介绍的两个与 AI 驱动的自动化任务在 PC 端相关的产品： 1. Design Buddy：这是一个 Figma 插件，作为协作伙伴发挥作用，能对 UI 设计提供深入反馈。它涵盖布局、颜色、排版、可访问性等方面的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中常被忽视的缺陷，减少未来修订需求。 2. AI Employe：这是一个开源、由 GPT4 视觉驱动的工具，用于自动化浏览器环境中的复杂任务。用户可通过在浏览器中概述和演示任务来创建工作流程，它能自动执行类人智能任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统，只记录浏览器更改，不捕获屏幕、麦克风或摄像头，还能从图表、复杂表格和基于图像的 OCR 提供独特见解。
2024-12-26
ai推广接任务
以下是为您提供的与 AI 推广相关的信息： 案例方面： AI+电商场景：对应的关键词库包括品牌洋葱图思维模型、产品信息等 19 个。详情可查看，入库时间为 2023/11/13。 品牌：分析品牌舆论传播：对应的关键词库包括舆论传播、数据分析等 25 个。详情可查看，入库时间为 2023/11/13。 推广：制定上市推广方案：对应的关键词库包括品牌、产品信息等 28 个。详情可查看，入库时间为 2023/11/14。 任务拆解与进度跟踪方面： AI 春晚的任务包括 AI 与画手的对话、AI 与互联网黑话等多个节目，每个节目都有相应的内容简介、目的等。
2024-12-12
最近有什么类似任务清单的AI应用
以下是一些类似任务清单的 AI 应用： WPS 文档翻译功能：这是一个 AI 办公文档翻译工具，使用自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能快速翻译办公文档，提高工作效率，例如可快速翻译 Word、Excel、PPT 等文档。 美丽修行 APP：作为 AI 美容护肤产品推荐平台，运用数据分析和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品，比如为油性皮肤推荐控油、保湿的护肤品。 360 儿童手表：这是一个 AI 儿童安全监控系统，采用图像识别和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能保障儿童安全，让家长放心，比如当孩子走出安全区域时会自动向家长发送警报。 汽车之家 APP：作为 AI 汽车保养提醒系统，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能提醒车主及时进行汽车保养，例如当汽车行驶到一定里程时会推送保养提醒信息。 平安好医生 APP：这是一个 AI 医疗诊断辅助系统，使用数据分析和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性，比如用户上传症状描述和检查报告后，系统能给出初步诊断建议和治疗方案。 腾讯会议：作为 AI 会议记录生成工具，运用语音识别和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。它能自动生成会议记录，方便回顾和整理，比如在会议过程中能生成包括发言内容、讨论要点等的记录。 字体管家 APP：这是一个 AI 书法字体生成器，采用图像生成和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能生成各种风格的书法字体，比如生成楷书、行书、草书等字体。 醒图 APP：作为 AI 摄影构图建议工具，运用图像识别和数据分析技术，市场规模达数亿美元。它能为摄影爱好者提供构图建议，提升照片质量，比如引导用户将主体放在画面的黄金分割点上。 宝宝树安全座椅推荐：这是一个 AI 儿童安全座椅推荐系统，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能为家长推荐合适的儿童安全座椅，比如根据儿童年龄、体重等信息进行推荐。 途虎养车保养推荐：作为 AI 汽车保养套餐推荐系统，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能根据车辆情况推荐保养套餐，比如分析车辆型号、行驶里程等。 丰巢快递柜管理系统：这是一个 AI 物流快递柜管理系统，采用数据分析和物联网技术，市场规模达数十亿美元。它能优化快递柜使用效率，比如分配柜子、通知取件等。 智联招聘面试模拟功能：作为 AI 招聘面试模拟平台，运用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数亿美元。它能帮助求职者进行面试模拟，比如模拟面试官提问并提供反馈。 酷家乐装修设计软件：这是一个 AI 房地产装修设计平台，运用图像生成和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能为用户提供装修设计方案，比如生成各种装修设计方案供用户选择和调整。
2024-11-19
摘要总结作为 llm 训练的下游任务，一般的训练流程是怎样的
作为 LLM 训练的下游任务，一般的训练流程如下： 1. 首先从大量文本数据中训练出一个基础 LLM。 2. 随后使用指令和良好尝试的输入和输出来对基础 LLM 进行微调和优化。 3. 接着通常使用称为“人类反馈强化学习”的技术进行进一步细化，以使系统更能够有帮助且能够遵循指令。 在训练过程中，会涉及到一些相关的理论探讨和评价指标： 理论探讨方面，如在推理阶段对 InContext Learning 能力的运行分析，将其视为隐式微调，通过前向计算生成元梯度并通过注意力机制执行梯度下降，且实验表明 LLM 中的某些注意力头能执行与任务相关的操作。 评价指标方面，entropylike 指标（如 crossentropy 指标）常用于表征模型的收敛情况和测试集的简单评估（如 Perplexity 指标），但对于复杂的下游应用，还需更多指标，如正确性（Accuracy）、信息检索任务中的 NDCG@K 指标、摘要任务中的 ROUGE 指标、文本生成任务中的 BitsperByte 指标、不确定性中的 ECE 指标、鲁棒性（包括 invariance 和 equivariance）、公平性、偏见程度和有毒性等。
2024-11-07
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
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
我要在自己的应用中接入AI大模型能力，请问有什么工具或lib可以简化这个过程
以下是一些可以简化在应用中接入 AI 大模型能力的工具和库： 1. 您可以搭建 ，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型。 2. 搭建 ，这是一个知识库问答系统，您可以将知识文件放入，并接入大模型作为分析知识库的大脑，它也有问答界面。 3. 搭建 ，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 另外，基于 LangChain 平台提供的 LLM 基础模型，也能完成任意模型接口的封装。LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，可理解为处理语言输入和输出的黑盒。其输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型完成不同语言任务，具有无需关心大模型细节和复杂性、灵活选择切换大模型、可自行封装实现语言逻辑和功能等优势。 在基础通识课中，还提到了一些相关内容，如流式训练方式提升训练速度和质量，多种 AI 生成工具（如 so no 音频生成工具、能创建个人 AI 智能体的豆包、输入文本可生成播客的 Notebook LN），端侧大模型的特点，AI 工程平台（如 define、coach 等），模型社区（如魔搭社区）等。
2024-10-23
AI应用于信息展示除了以下这段还能写啥？人工智能对演示文稿、网页、微信公众号和Markdown工具都有影响，正重塑信息展示领域。例如，AI可以简化演示文稿设计布局的调整；通过AI能分析用户行为，优化网页内容和结构；在微信公众号利用AI实现个性化推送和智能回复，提升响应和互动质量。Markdown也可利用AI实现智能化编辑和检查。
以下是 AI 应用于信息展示的其他方面： 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览，基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成，使效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面，可综合应用 AI 工具，如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白，使用 Midjourney 生成静态分镜图片，使用 Runway 生成动态分镜片段，使用 AI 配音软件制作旁白。 3. 在写作方面，AI 可用于草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本，以不同风格创建草稿，激发作者创作出更好的作品，以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。
2024-08-15
(defun 生成记忆卡片 (单词) "生成单词记忆卡片的主函数" (let* ((词根 (分解词根 单词)) (联想 (mapcar #'词根联想 词根)) (故事 (创造生动故事 联想)) (视觉 (设计SVG卡片 单词 词根 故事))) (输出卡片 单词 词根 故事 视觉))) (defun 设计SVG卡片 (单词 词根 故事) "创建SVG记忆卡片" (design_rule "合理使用负空间，整体排版要有呼
以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息： 卡片类的应用被定义为词生卡片，如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等，都是通过给大模型优化过的 Prompt，让其生成 HTML 代码或 SVG 代码，再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ，如在 Poe 平台上的 Claude 模型，大概率会直接输出 SVG 代码，但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为，模型需要 tokens 来思考，如果大语言模型未将思考过程外化，则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法，流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格，AI 输出最终结果。获取提示词已开源，创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词，创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词，并提供相关信息，还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异，可将选择权交给 AI 。
2024-11-28
什么ai对思路分解做的比较好
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。
2024-11-02
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