直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

想建一个具身智能方面的知识库，有哪些建议

回答

以下是关于建立具身智能知识库的一些建议：

  1. 数据清洗方面：
    • 可以尝试手动清洗数据以提高准确性。对于在线知识库，创建飞书在线文档，每个问题和答案以“###”分割，可进行编辑修改和删除，添加 Bot 后在调试区测试效果。
    • 对于本地文档，注意合理拆分内容，不能将大量数据一股脑全部放入训练，例如对于章节内容，先放入大章节名称，再按固定方式细化处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。
  2. 智能体的相关方面：
    • 注重智能体的交互能力，包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用以及上下文说明。
    • 考虑智能体的知识体量，利用豆包大模型本身的行业数据和语料库，创建结构化数据的知识库。
    • 关注智能体的记忆能力，如变量、数据库和信息记录。
  3. 具身智能的具体内容：
    • 了解具身智能本体的形态实现思路，如 Mobility 和 Manipulation 的实现方式。
    • 明确具身智能的定义，探讨其与大模型要解决问题的差异，以及“人形”的重要性。
    • 解决数据来源和构建大脑的问题，包括大模型和多模态的数据泛化、数据采集和量的问题，以及特定任务和场景的处理，还有结构化与非结构化场景的处理等。
    • 思考具身智能的落地场景和商业化方向，例如 ToB 或 ToC 的选择。
    • 考虑具身智能创业团队的背景组成，如工业机器人、自动驾驶、服务机器人等领域的经验。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

【智能体】让Coze智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档

本次创建知识库使用手动清洗数据，上节课程是自动清洗数据：[【智能体】用Coze在微信里搭建一个机器人，还能挖掘销售线索](https://a1i1hjmvcf0.feishu.cn/docx/JSdDd8ybLo7OHqxmePwcHlbLn3b?from=from_copylink),自动清洗数据会出现目前数据不准的情况，本节视频就尝试使用手动清洗数据，提高数据的准确性。[heading3]3.1在线知识库[content]点击创建知识库，创建一个画小二课程的FAQ知识库知识库的飞书在线文档，其中每个问题和答案以###分割，暂时不要问为什么。选择飞书文档选择自定义的自定义输入###然后他就将飞书的文档内容以###区分开来，这里可以点击编辑修改和删除。点击添加Bot添加好可以在调试区测试效果[heading3]3.2本地文档[content]本地word文件，这里要注意了~~~如何拆分内容，提高训练数据准确度，将海报的内容训练的知识库里面画小二这个课程80节课程，分为了11个章节，那训练数据能不能一股脑全部放进去训练呢。答案是~~不能滴~~~正确的方法，首先将11章的大的章节名称内容放进来，如下图所示。章节内详细内容格式如下如所示，如果你再分节的内容，依次类推细化下去。每个章节都按照这种固定的方式进行人工标注和处理然后选择创建知识库自定义清洗数据，这里不再赘述。[heading3]3.3发布应用[content]点击发布确保在Bot商店中能够搜到，如图所示可以搜索到画小二智能小助手，这个很重要，没有通过发布的获取不到API的。

汽车栏目主持人（零壹老师）智能体经验分享

大模型本身的交互能力多Agent的灵活性workflow的妙用——“问”字诀，引导用户输入车辆信息，便于大模型理解和分析上下文说明[heading4]3.2智能体的知识体量[content]豆包大模型本身的行业数据和语料库知识库——结构化数据与非结构化数据创建知识库(结构化数据)[table_3.xlsx](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/NCOXbqWvYosCEYxkMN6c4lqOnZf?allow_redirect=1)步骤一步骤二步骤三步骤四步骤五处理完成参赛用知识库：大模型RAG检索大模型的选择和参数设定新模型的调用方法https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/model?projectName=undefined&vendor=Bytedance&view=LIST_VIEW[heading4]3.3智能体的记忆能力[content]变量数据库信息记录

质朴发言：大模型时代下的具身智能｜Z 沙龙第 5 期

[title]质朴发言：大模型时代下的具身智能｜Z沙龙第5期目录建议结合要点进行针对性阅读。👇一、具身智能本体的形态会是怎样的？Mobility和Manipulation如何实现？1、具身智能的实现思路：2、具身智能相比于当前的LLM，是"下一代智能“3、关于如何用多模态模型实现具身智能，理想和现实的差距仍有待学术界弥合4、想要让机器人实现具身智能的目标，应该从三个方面训练机器人5、大模型的到来，为智能机器人的研究带来了实实在在的生产力爆发6、大模型动的机器人研究vs传统控制算法驱动的机器人研究7、对大模型驱动的机器人研究未来展望8、未来4大趋势二、如何定义具身智能？1、具身智能的具体定义是什么？大模型要解决的智能问题与具身智能要解决的核心问题的差异点是什么？2、“人形”对于具身智能重要吗？三、数据从何而来，如何构建具身智能的大脑？1、关于大模型和多模态的数据泛化2、数据采集和数据量问题3、如何解决特定任务/特定场景问题?4、结构化场景与非结构化场景5、目前的VLM还是缸中之脑?6、强化学习的优势及超级仿真器可能四、落地场景可以畅想，但哪种最先商业化？1、ToB or ToC?ToB公司能否无缝转向ToC?五、什么样背景组成的团队堪称具身智能创业的梦之队？工业机器人？自动驾驶？服务机器人？1、机器人创业观察2、硬件选代和软件迭代的区别3、成本和场景价值决定创业终局4、具身智能出海insights

其他人在问
具身智能用什么开发
具身智能的开发涉及多个方面，其技术路线包括端到端模型和分层决策模型。感知模块负责收集和处理信息，通过多种传感器感知和理解环境，例如在机器人上常见的传感器有可见光相机、红外相机、深度相机、激光雷达、超声波传感器、压力传感器和麦克风等。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。目前，具身智能正成为人工智能的新浪潮，在机器人领域、虚拟现实、增强现实和游戏设计等方面有着广泛应用，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。
2024-11-08
具身智能在制造行业的落地方向有哪些？
具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：利用具身智能技术预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发算法使智能体理解和解释视觉信息，进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程，具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。
2024-10-26
如何做一个具身智能实体？
要实现具身智能实体，以下是一些关键方面： 1. 空间智能：像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样，具身智能实体也应具备这种能力，将感知与行动联系起来，例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征：能在开放世界中探索，拥有海量世界知识，并能执行无数任务。 3. 与环境的互动：无论是在物理世界还是数字世界，具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用：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，通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法，利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界：在物理世界中感知环境的难度较大，需要重点关注更底层的传感，包括视觉传感和触觉传感，充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是，目前具身智能的实现仍面临诸多挑战，数字世界可能会先于物理世界取得突破。
2024-10-22
具身智能在制造行业的应用场景有哪些
具身智能在制造行业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：通过具身智能，能够预测机器故障，避免工厂停机，保障生产的连续性。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量，减少次品率。 3. 供应链管理：优化供应链，提高效率，降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态，如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中，第一代机器人是示教再现型，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。之后出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如，日本早稻田大学研发的人形智能机器人 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有不断的更新和发展。
2024-10-22
具身智能在制造行业的应用场景有哪些？
具身智能在制造行业有以下应用场景： 1. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，避免工厂停机，提高生产效率。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：优化供应链，增强效率并降低成本。 4. 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它认为智能不仅是处理信息的能力，还包括感知环境、自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态如在模拟环境中的虚拟角色。具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 在机器人发展历程中，第一代机器人是技术探索阶段的示教再现型机器人，没有感知和思考能力，按预设程序重复动作，目前仍常见于汽车制造业等工业生产线。1970 年至 1997 年出现了有感觉的机器人，能获取周围环境和相关对象的信息。例如日本早稻田大学研发的 WABOT1 包含肢体控制系统、视觉系统和对话系统，后续还有更新版本。本田公司也开发了多种行走机器人。
2024-10-15
具身智能机器人
具身智能是人工智能领域的一个子领域。它强调智能体（如机器人、虚拟代理等）通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 具身智能的核心在于智能体的“身体”或“形态”，其可以是物理形态（如机器人的机械结构）或虚拟形态（如模拟环境中的虚拟角色）。这些身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。例如，机器人通过机械臂与物体互动学习抓取和操纵技能，虚拟代理在游戏环境中探索学习解决问题策略。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法，以进行有效空间导航和物体识别。 具身智能在机器人领域有重要应用，如服务机器人、工业自动化和辅助技术等，能让机器人更好地理解和适应人类生活环境，提供更自然有效的人机交互。此外，在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域也有广泛应用，创造更具沉浸感和交互性的体验。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 以下为具身智能相关的 GenAI 玩具机器人社媒热度榜： |序号|Name|分类|公司|官网|Twitter|Twitter 粉丝数 k|销量（万）|销量更新时间|价格|一句话介绍|融资情况|售价原始数据|创始人|介绍文章|4 月流量（万）|产品销售链接|公司分类| |||||||||||||||||| |13|LOOI|玩具机器人|TangibleFuture|https://looirobot.com/|https://x.com/looi_web3|1.8|||129|当你把智能手机放上一个类似于手机支架的可移动设备之后，你就将唤醒一个名为 Looi 的 AI 机器人，它会在你的手机屏幕上睁开双眼，正式变身你的智能伙伴。||||https://mp.weixin.qq.com/s/bECZMJUHz9cxJlfb6z2k5Q|||初创公司| |14|WeHead|玩具机器人|Wehead|https://wehead.com/|||||4950|台式数字人显示设备||||https://mp.weixin.qq.com/s/5H5HT4UBRa3vg14kTKBsw||https://wehead.com/|初创公司| 作为一个系统性的工程，具身智能机器人被认为是未来计算机科学和工业界皇冠上的明珠。它涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度，并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向前进。但也存在一些矛盾，比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端，机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样，触觉等感知信号以何种形式进入模型等问题，有待更多学者和从业者讨论交流。同时，一直关注具身创业项目，并坚信未来大语言模型会有更多发展。
2024-10-11
我想建立 ai 客服帮我解决一些专业化的客服问题
以下是关于建立 AI 客服的相关信息： 传统智能客服企业在 LLM 时代面临困境，如明星智能客服企业欠薪、部分企业解散团队或转向出海客服方向。这既有必然性也有偶然性，与智能客服行业的属性有关。 从产品角度看，智能客服分为智能部分和客服部分。智能部分基于 NLP 技术进行基于业务逻辑的 AI 对话管理，客服部分包括传统客服坐席、内部数据查询台等。 企业对客服效果非常看重，而做好客服服务需要企业产品的详细数据与用户数据，但智能客服企业在赋能时难以获取关键信息，很多采取本地部署，费力且难有积累。 您可以通过以下方式建立 AI 客服： 参考“DIN：全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信助手”，一个能解答任何问题的 AI 机器人，可接入微信或群聊，为用户提供自动答疑服务，还能投喂特定知识，成为客服、专业老师或知识备忘录，无需技术知识，小白也能轻松搭建，全程只需复制粘贴，可自定义知识库，满足不同需求，支持多场景应用，如客服、教育、个人知识管理等。 了解“零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人”，微信有多种功能，如个人微信/微信群、微信公众号、微信服务号、微信客服等，Coze AI 平台支持与微信公众号、服务号、客服的对接，最近 Coze 的国内版正式发布 API 接口功能，可对接个人微信甚至微信群。相关部署方法对国外版或国内版 Coze 均适用，但对接国外版需服务支持黑魔法。
2024-10-03
我想建个AI诗画长廊，请给建议
2024-08-08
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知识库工具
以下是为您提供的关于 AI 知识库工具的相关信息： WayToAGI（通往 AGI 之路）： 这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 大家贡献并整合各种 AI 资源，让人们能轻松学习 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例。 提供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。 追踪 AI 领域最新进展并时刻更新，无论您是初学者还是行业专家，都能在此发掘有价值的内容。 网址：https://waytoagi.com/ 体验链接：https://waytoagi.com/ 知识库在 AI 模型中的作用： 知识库就像 AI 的“活字典”，是一个非常贴切的比喻。 能解决 AI 知识“过期”的问题，AI 可随时从更新的知识库中检索相关信息，给出更准确的回答。 例如可建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库，让 AI 回答最新事件的问题。 像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，通过搜索引擎获取最新信息。 产品经理 AI 工具集： 用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com） 脑图：Whimsical（whimsical.com/aimindmaps）、Xmind（https://xmind.ai） 画原型：Uizard（https://uizard.io/autodesigner/） 项目管理：Taskade（taskade.com） 写邮件：Hypertype（https://www.hypertype.co/） 会议信息：AskFred（http://fireflies.ai/apps） 团队知识库：Sense（https://www.senseapp.ai/） 需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com） 敏捷开发助理：Standuply（standuply.com） 数据决策：Ellie AI（https://www.ellie.ai/） 企业自动化：Moveworks（moveworks.com）
2024-11-22
知识库软件有什么推荐的吗
以下是为您推荐的一些知识库软件： 稿定 AI：国内设计工具稿定推出的 AI 创意工具合集，包括设计宣传图、绘图、素材、商品图、文案、AI 圈等功能，能切中国内内容营销的痛点，体验良好。 OpenCat：由开发，推出了付费订阅计划，每月 18 元可无限使用 GPT3.5 及一些软件的高级功能，如 iCloud 同步、AI 键盘等。 Tana：非常强大的知识管理软件，推出了 AI 相关功能，不仅能扩写文本，还能与您的所有数据交互并访问网上信息。 Read Speak：由开发的利用 ChatGPT 联系口语的 APP，支持与虚拟角色对话边学边练，具有实时发音评价、实时语法纠错等功能。 STUDIO AI：AI 驱动的无代码网页构建工具，能学习用户反馈并将设计转化为实际网站，内含 WebDesignAI，具有自动补全样式和内容的功能，支持语音控制编辑器完成日常设计任务。 Clarity：AI 驱动的分层阅读工具，提供分层的深度阅读功能，用户可从摘要开始掌握复杂主题，通过点击相应内容了解更多细节。 如果您想搭建个人知识库，还可以参考文章，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用时可能需要对接一些额外的 API，建议先了解 RAG 的原理再使用。
2024-11-22
有什么知识库的应用推荐？
以下是为您推荐的知识库应用： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库。其中提到大模型存在不准确和数据限制的问题，知识库可解决这些问题，典型应用如客服系统，公司可将用户问题及答案记录在文档中以知识库形式投喂给大模型，使大模型更准确回复用户。 01通往 AGI 之路知识库使用指南。涵盖智能纪要、总结等内容，包括关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 张梦飞：【知识库】FastGPT + OneAPI + COW 带有知识库的机器人完整教程。包括创建知识库应用的步骤，如地址输入、模型选择、创建和上传文件等，以及安装并接入 cow 的操作流程。
2024-11-22
本群怎么实现的调用知识库
要实现本群对知识库的调用，可以通过以下两种方式： 1. 在 Bot 内使用知识库： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。配置项说明如下： 最大召回数量：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多。 最小匹配度：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度，则不会被召回。 调用方式：知识库的调用方式。自动调用：每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回；按需调用：您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 2. 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。
2024-11-21
AI知识库有什么
AI 知识库主要包括以下内容： 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。它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 特点： 由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设。 大家贡献并整合各种 AI 资源，使大家可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。 提供一系列开箱即用的工具，如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 追踪 AI 领域最新的进展，时刻更新，让用户每次访问都能有新的收获。 链接： https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/ 此外，还有关于 Coze 的知识库相关内容，如大圣撰写的文章，帮助非编程人士理解 AI 时代的知识库，包括其概念、实现原理、能力边界，以及在通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理，还有如何更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件来打造更加强大的智能体。
2024-11-21
智能客服系统实现回复图片，不只是回复文字
以下为您介绍一个基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤，其最新版本支持的功能包括： 1. 多端部署：可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 2. 基础对话：私聊及群聊的消息智能回复，支持多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 3. 语音识别：可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 4. 图片生成：支持图片生成和图生图（如照片修复），可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 5. 丰富插件：支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 6. Tool 工具：与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 7. 知识库：通过上传知识库文件自定义专属机器人，可作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 该项目的图片生成功能或许能满足您智能客服系统实现回复图片的需求。
2024-11-22
推荐一款能够修正英语语法，并智能扩写的AI，并简要介绍其功能
以下为您推荐能够修正英语语法并智能扩写的 AI 工具及简要介绍其功能： Grammarly：可以进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 ChatGPT：能用于英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 此外，关于内容仿写的 AI 工具，为您推荐以下几款中文工具： 秘塔写作猫：网址为 https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，还能智能分析文章各类属性并打分。 笔灵 AI 写作：网址为 https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手，能处理多种文体，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：网址为 https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-22
智能体
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。 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。 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。 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。 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。 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。 此外，智能体还应用于情绪主题角色扮演小游戏，来源于 Cathy 教练和 Leah 老师的情绪力手册，是帮助家长和孩子从源头了解、分辨、分析、处理和控制情绪的手册，内涵多个相关的智能体。该游戏包括需求分析、分步实现需求、提示词编写测试、GPTs 使用链接和总结等内容。
2024-11-22
人工智能和机器学习的区别
人工智能和机器学习的区别主要体现在以下几个方面： 1. 范畴：机器学习是人工智能的一个子领域。 2. 学习方式：机器学习通过输入数据训练模型，使计算机在没有明确编程的情况下学习。模型可以是监督的（使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值），也可以是无监督的（专注于发现原始数据中的模式）。 3. 复杂程度：深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 应用目的：人工智能是一个更广泛的目标，旨在让机器展现智慧；机器学习则是实现这一目标的一种手段，让机器自动从资料中找到公式。 5. 技术手段：生成式人工智能是人工智能的一个子集，试图学习数据和标签之间的关系以生成新内容；而机器学习主要通过训练模型来实现学习和预测。
2024-11-21
什么是人工智能？
人工智能（Artificial Intelligence）是一门令人兴奋的科学，旨在使计算机表现出智能行为，例如完成人类擅长的任务。 最初，查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进，但仍遵循受控计算理念。然而，有些任务如根据照片判断人的年龄，无法明确编程，因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤，这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI（artificial narrow intelligence 弱人工智能）和 AGI（artificial general intelligence）。ANI 只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等；AGI 则能做任何人类能做的事。 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域，是学习输入输出的从 A 到 B 的映射。 数据科学是分析数据集以获取结论和提示，输出通常是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层（隐藏层）。
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