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能够写论文的智能体怎么开发

Answer

开发能够写论文的智能体通常需要以下步骤:

  1. 理解智能体的概念:智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。
  2. 明确核心要点:智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,这通常涉及精确的提示词设计,提示词直接影响智能体的表现和输出结果。
  3. 设计工作流程:例如,要写一篇文章,可以设计一个“写作助手”的智能体。在文本框里输入文章的主题、风格和要求,智能体自动写文章大纲,接着使用模型写初稿,再进行修改润色和排版。
  4. 实践操作:基于公开的大模型应用产品(如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等),按照以下步骤开发智能体。
    • 点击“浏览GPTs”按钮。
    • 点击“Create”按钮创建自己的智能体。
    • 使用自然语言对话或手工设置进行具体设置。
    • 调试智能体并发布。

需要注意的是,智能体的开发是一个不断学习和进步的过程,不要害怕犯错,通过实践能更好地理解其潜力和发掘应用场景。

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

References

夙愿:AI 工作流,赋能我的十倍增长

第三层呢,是要学会搭建AI智能体。AI智能体它就像是我们的员工,它能根据我们设定的工作流,自动调用不同的AI工具,完成全流程任务,不需要人类每时每刻都盯着它指导它来干活。AI智能体就像是你的智能助手,给它安排好工作步骤,它就能自动选择合适的工具,按顺序完成任务。比如说我们要写一篇文章,就可以设计一个"写作助手"的AI智能体。我们只需要在文本框里输入文章的主题、风格和要求,然后回车发送。它开始自动地写一个文章大纲处理,接着根据大纲使用Claude模型来写一份文章的初稿,接着再进行修改润色,最后排版一下,把一篇完整的文章弄出来给了我们。前面我们还没引入AI智能体这个概念的时候,这原本是需要人类进行干预的,但现在就不需要人类干预了,效率也就大大提高了。以上,我们说了搭建AI工作流所需要的能力,分为三个层级,你也可以思考一下自己现在处于哪个层级呢?现在,你可以对照这三个层级,评估一下自己的AI工作流能力,找出差距和不足,多学习、多实践、多交流。

AI 智能体:企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

生成式AI应用当前有三个核心用例与强大的产品市场契合度:搜索、合成和生成。Menlo Ventures投资组合公司如[Sana](https://menlovc.com/portfolio/sana-labs/)*(企业搜索)、[Eve](https://menlovc.com/portfolio/eve/)*(法律研究副驾驶)和[Typeface](https://menlovc.com/portfolio/typeface/)*(内容生成AI)在这些类别中都是早期突破性的代表,其中心是LLMs的少样本推理能力。但是生成式人工智能的承诺远远超越了这第一波核心使用案例。能为您阅读和写作的人工智能很棒,但更令人兴奋的是能够代表您思考和行动的人工智能。为此,我们已经看到领先的应用程序构建商如[Anterior](https://www.anterior.com/)、[Sema4](https://sema4.ai/)和[Cognition](https://www.cognition.ai/)正在建立解决方案,来处理之前只能由大量人力来解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和API等新型构建块,下一波智能体正在拓展AI能力的边界,实现端到端流程自动化。在我们深入探讨人工智能体领域的过程中,我们将概述Menlo对新兴市场的论点——首先定义什么是智能体以及什么使它们成为可能。我们将追溯[现代人工智能技术栈](https://menlovc.com/perspective/the-modern-ai-stack-design-principles-for-the-future-of-enterprise-ai-architectures/)从少量样本指令到检索增强型生成(RAG)再到完备的智能体系统的架构演化过程,然后探讨这一范式转变对应用和基础设施层面的影响。

提示词培训课——Part2

现在,我们将进入智能体的学习环节。在开始之前,我们首先需要了解智能体是什么。我们现在接触到的智能体大多是建立在大模型之上的。这些智能体的发展历程是从一个基于符号推理的专家系统逐步演进而来的。随着时间的推移,技术的进步使得我们能够开发出更加复杂和高级的智能体。这些基于大模型的智能体具有以下特点:1.强大的学习能力:它们能够通过大量的数据进行学习,从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。2.灵活性:这些智能体可以适应不同的任务和环境,表现出较高的灵活性和适应性。3.泛化能力:它们能够将学到的知识泛化到新的情境中,解决之前未见过的类似问题。智能体的核心在于如何有效地控制和利用这些大型模型,以达到我们设定的目标。这通常涉及到精确的提示词设计,以引导模型朝着期望的方向发展。提示词的设计直接影响到智能体的表现和输出结果。接下来,我们可以展示一张图来更直观地说明这一点。在这张图的中心是提示词,它代表了智能体与用户或其他智能体交互的设定和逻辑。[heading1]十三、LangGPT结构化提示词[heading1]十四、动手实践——Chat GPT版本[content]在介绍了智能体的基本概念之后,我们将继续深入探讨,并动手实践制作智能体。我鼓励大家基于一些公开的大模型应用产品(如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等),尝试开发属于自己的智能体。记住,智能体的开发是一个不断学习和进步的过程。不要害怕犯错,每一次尝试都是向成功迈进的一步。通过实践,您将能够更好地理解智能体的潜力,并发掘其在各种应用场景中的可能性。Step.1点击“浏览GPTs”按钮Step.2点击“Create”按钮创建自己的智能体Step.3使用自然语言对话进行具体设置Step.3使用手工设置Step.4开始调试你的智能体并发布

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我想了解diffusion技术相关的重要论文
以下是一些与 diffusion 技术相关的重要论文: 《HighResolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》:https://arxiv.org/abs/2112.10752 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》:作者为 Ho、Jain、Abbeel,出自 Berkeley (2020)
2025-02-16
我现在想根据我的博士论文,想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出,我希望找到一个AI助手,让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题,有没有推荐的AI工具?
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议: 1. 先拆解您的博士论文工作流程,搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效,一切要从业务逻辑出发,AI 是锦上添花,不能本末倒置。 3. 搭建选题库,明确论文的定位(可用 AI 辅助分析),找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节,可用 AI 辅助拆解对标论文,提炼写作技巧,然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲,并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章,但核心内容要自己完成,不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面,用 AI 辅助批量生成标题,再自己修改优化,评估标题是否足够吸引眼球,让 AI 分析论文提供配图建议,去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结,做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助,把整套流程实践几次,形成肌肉记忆,不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程,同时警惕过度依赖,AI 只是辅助,核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等,但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 写论文的相关信息: DeepSeek 在写文方面全面领先,但长文会太发散,文风用力过猛,可能导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成。 对于提示词,虽然 R1 推理能力比较强,但有些想表达的不一定完全与模型吻合,因此建议多加清晰指令。比如对于模糊指令可进行优化,如将宽泛需求添加维度约束,将主观表述量化标准。还可采用迭代优化法,包括首轮生成获取基础内容、特征强化、风格调整、最终校验等步骤。 在使用 DeepSeek 时需在控制和自由间平衡,建议给 DeepSeek 更多自由发挥空间。旧模型在文学创作时有过度道德说教和正面描述趋势,会导致结果生硬死板,大语言模型做概率预测会使生成内容同质化严重。 DeepSeek 很火,在 Benchmark 表现出色,做数学和代码题达 O1 标准,处于国际领先。其文风优秀,有哲学思考,能触动人情感,文创能力顶尖。 控制创作字数方面,可用 O1 模型对 AI 创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 效能监测指标包括首次响应准确率(目标>75%)、多轮对话效率(问题解决平均轮次<3)、复杂任务分解(支持 5 级子任务嵌套)。
2025-02-15
寻找论文写作案例适合使用哪个ai工具?
在论文写作中,以下是一些常用的 AI 工具: 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 技术进行文本校对、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:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,能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,简化论文编写。 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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,对于帮助学生做好组会准备,Claude 和 Gamma.app 是不错的选择。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 在 AI 文章排版方面,一些流行的工具包括: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等更适用。
2025-02-13
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
我要查找医学论文文献,用哪种AI最合适?
如果您要查找医学论文文献,以下几种 AI 工具可能较为合适: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,能增强对科学文献的洞察,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。 此外,在论文写作领域,还有以下常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关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,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可帮助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,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行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,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-11
什么样的智能体才是真正的智能体
真正的智能体具有以下特点和类型: 特点:能够感知环境,采取行动以实现特定目标。可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当大脑,并具备规划、反思完善、记忆和工具使用等关键组成部分。 规划:包括子目标分解和反思完善,将大型任务分解为小的子目标,并能从错误中吸取教训改进未来步骤。 记忆:有短期记忆用于上下文学习,长期记忆用于长时间保留和回忆信息,通常通过外部向量存储和快速检索实现。 工具使用:学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息。 类型: 决策智能体:使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体:配备更高层次的目标,限制解决空间,遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体:完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正,没有任何数据支架的 for 循环。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人?
要做一个知识库智能问答机器人,主要基于大模型的 RAG 机制,具体步骤如下: 1. 理解 RAG 机制:RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍,再基于书籍信息给出详细回答,这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库:创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot:在设计中添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外,在飞书中,还可以利用飞书智能伙伴创建平台(Aily)来搭建 FAQ 机器人,它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能为企业提供简单、安全且高效的环境,帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指智能体(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。 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。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 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,致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效空间导航和物体识别的算法。 具身智能的应用广泛,在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,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。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),本体、智能、环境的高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得了显著进展,但仍面临诸多挑战,如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-02-18
有哪些在企业内部落地应用AI大模型工具的实践案例?不要营销文案生成、代码开发助手、智能客服问答机器人这种太常见的
以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例: 1. 阿里云百炼: 智能体应用:能够弥补大模型的不足,如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务,以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手:通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库,并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据,并通过复杂文档解析和视觉增强技术,提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线,需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院: AI 模特(虚拟换装):支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售: 推广文案写作:通过内置的多样化营销场景的文体模板,基于用户输入的创作主题以及参考素材,大模型即可为您生成对应的营销文案,为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业: VOC 挖掘:是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录,都可以使用。通过选中或自定义标签,即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高;对于业务标签变动频繁的情况,也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜:基于深度调优的对话大模型,为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。
2025-02-18
如果通过deepseek构建智能客服
要通过 DeepSeek 构建智能客服,可以参考以下步骤: 1. 效果对比:用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 3. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻调试负担。 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(有难度)和 Markdown(运行不稳定)。 4. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向;Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外,实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下: 1. 拥有扣子专业版账号:如果还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。 同时,GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到:Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾,重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。
2025-02-18
我怎样用低代码工具去构建我的AI智能体?LLM应用?
以下是关于如何用低代码工具构建 AI 智能体和 LLM 应用的一些建议: 在构建基于 LLM 的应用时,Anthropic 建议先寻找最简单的解决方案,只在必要时增加复杂度。智能系统通常会以延迟和成本为代价来换取更好的任务表现,开发者需要考虑这种权衡是否合理。当需要更复杂的解决方案时,工作流适合需要可预测性和一致性的明确任务,而智能体则更适合需要灵活性和模型驱动决策的大规模场景。不过,对于许多应用来说,优化单个 LLM 调用(配合检索和上下文示例)通常就足够了。 目前有许多框架可以简化智能系统的实现,例如: 1. LangChain 的 LangGraph。 2. 亚马逊 Bedrock 的 AI Agent 框架。 3. Rivet(一个拖放式 GUI 的 LLM 工作流构建器)。 4. Vellum(另一个用于构建和测试复杂工作流的 GUI 工具)。 这些框架通过简化标准的底层任务(如调用 LLM、定义和解析工具、链接调用等)使入门变得容易,但它们往往会创建额外的抽象层,可能会使底层提示词和响应变得难以调试,也可能诱使开发者在简单设置就足够的情况下增加不必要的复杂性。建议开发者先直接使用 LLM API,许多模式只需要几行代码就能实现。如果确实要使用框架,请确保理解底层代码。 此外,还有以下相关工具和应用: 1. VectorShift:能在几分钟内构建和部署生成式人工智能应用程序,利用大型语言模型(例如 ChatGPT)构建聊天机器人、文档搜索引擎和文档创建工作流程,无需编码。 2. Unriddle:帮助更快阅读、写作和学习的工具,能简化复杂的主题,找到信息,提问并立即获得答案。 工具使用或函数调用通常被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了一个新的层。一些流行的原语如网页浏览(Browserbase、Tiny Fish)、代码解释(E2B)和授权+认证(Anon)已经出现,它们使 LLM 能够导航网络、与外部软件(如 CRM、ERP)交互并运行自定义代码。Omni 的计算 AI 功能体现了这种方法,它利用 LLM 直接输出适当的 Excel 函数到电子表格中,然后执行计算并自动生成复杂查询供用户使用。 详细示例请参考:https://github.com/anthropics/anthropiccookbook/tree/main/patterns/agents
2025-02-17
作为前端开发人员,推荐学习哪些AI技术呢
作为前端开发人员,以下是一些推荐学习的 AI 技术: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习、自然语言处理等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验。 此外,如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 如果偏向技术研究方向: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果偏向应用方向: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
适合团队一起应用开发的AI
以下是一些适合团队一起应用开发的 AI 类型及示例场景: 1. 智能体应用(Assistant): 简介:基于上下文对话,自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置可快速上手实现基本功能。 示例场景:客户服务(了解诉求、解决问题,如查询订单状态、处理退款等)、个人助理(管理日程安排、提醒事项、发送邮件等)、技术支持(了解技术问题,提供解决方案,排除故障)。 参考链接: 2. 工作流应用(Workflow): 简介:将复杂任务拆解为若干子任务,以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。用户可通过拖拽节点创建自定义任务流程。 示例场景:AI 翻译(实现初步翻译、内容审校、再次优化的翻译流程,提升翻译质量)。 参考链接: 3. 智能体编排应用: 简介:支持多智能体协作的流程式 AI 应用,能编排多个智能体的执行逻辑,使多个智能体自动规划和执行任务。 示例场景:综合调研报告(组建报告撰写团队,包括负责写作意图识别、大纲书写、总结摘要、智能绘图、事件研判、段落撰写、文笔润色等任务的智能体)、软件开发团队(组建智能体开发团队,包括负责需求分析、系统设计、编码实现、测试调试、文档编写等任务的智能体)。 参考链接: 此外,还有以下摊位展示的相关 AI 应用: 1. 简单高效地构建 AI+装修,AI+行业应用平台,并进行模型的训练和微调。 2. ai+家庭教育咨询与体验服务。 3. 摄影+AI 效果叠加。 4. ai 模型部署,使用,交流的一站式平台。 5. 自传语伴:帮助普通人轻松撰写自传,用户通过与 AI 聊天讲述人生故事,生成自传。 在 6 月 3 日的参赛 bot 试玩分享中,讨论了多个团队的相关产品,包括: 1. AI 秒学团队的儿童绘本故事生成:将新闻转化为绘本故事,结合李普村的 AI 会话和分镜,使用 ByteDance AI 画图。 2. Lux 珀尔团队的卡通头条:在海外版搜索新闻应用中,根据用户选择生成不同风格的图片。 3. 吴琪的 AI 工具:通过简单提问生成小朋友喜欢的图片。 4. 核心搭子团队的产品:帮助父母辟谣的 AI,可识别三种体裁,根据疑问生成对应回复并保存知识,有热情和冷淡回复两种模式。 5. 学以致用团队的产品:提供日本市场实时信息的工具。 6. 李小白聊天机器人:具备陪聊、诗句生成、新闻展示等功能。 7. 两款智能写作机器人:喵喵日报(从 100 条新闻中挑选 5 条科技咨询定时推送,可根据用户问题自动搜索和重新组稿)、芋头小宝(帮助用户列出文章框架、生成配图以及汇总新闻等)。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师,但是对AI还没有系统化了解过,请问我该如何开始?如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发?
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。我建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进,对于 AI,可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识 (1)基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 (2)历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 (1)统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 (2)线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 (3)概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 (1)监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 (2)无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 (3)强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 (1)性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 (2)模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 (1)网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 (2)激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外,以证件照为例,Code AI 应用开发教学中,智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时,要学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
我想创业,花多少钱,能够搭建一个视频领域的AI模型
在视频领域搭建 AI 模型的成本因多种因素而异。对于创业者或小公司来说,这个领域存在一定的挑战。 腾讯的混元 AI 视频模型目前只支持文生视频,且已开源免费。 在模型供应商方面,不同供应商的特点和成本有所不同: 智谱 GLM4V 是通用视觉类大模型,为拍立得最早使用的模型,接口响应速度快,指令灵活性差一些,调用成本为 0.05 元/千 tokens。 阿里云百炼 qwenvlplus 也是通用视觉类大模型,是拍立得目前使用的模型,指令灵活性比较丰富,接口调用入门流程长一些,密钥安全性更高,调用成本为 0.008 元/千 tokens,训练成本为 0.03 元/千 tokens。 阶跃星辰是通用视觉类大模型,响应速度快,支持视频理解,输入成本为 0.005 0.015 元/千 tokens,输出成本为 0.02 0.07 元/千 tokens。 百度 PaddlePaddle 是 OCR 垂直小模型,文本识别能力补齐增强,私有化部署有服务费,API 调用在 0.05 0.1 元/次。 此外,获取高质量数据的难度较高,大厂在该领域的护城河深厚。大公司在争取大模型 API 客户方面更具优势,且开源大模型的发展可能会影响创业公司的业务。去年为大客户定制一个大模型的最高订单额可达 1000 万元,而今年则快速降到了百万元级别乃至更低。
2025-02-18
我想学习所有能够赋能室内设计的AI知识
以下是关于能够赋能室内设计的 AI 知识: 1. MewXAI 平台:这是一款操作简单的 AI 绘画创作平台。 MX 绘画:拥有众多超火模型和上百种风格,支持文生图、图生图。 MX Cute:自研的可爱风动漫大模型,融合想象力和逻辑性。 MJ 绘画:创意度和想象力极高,适用于多种设计需求。 边缘检测:对草图上色,有多种渲染风格,创意无限。 室内设计:上传空间图,分析图片结构和形状,一键完成多种室内/建筑设计,为设计师提供灵感并节约时间。 姿态检测:通过姿态识别精准控制人物动作。 AI 艺术二维码:几秒内创建艺术二维码。 AI 艺术字:融入光影文字等,美观实用。 访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. 室外设计的最佳实践也可借鉴到室内设计中: 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种方案,获取新颖灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术模拟实际环境。 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。 借助 AI 的自动化设计功能,生成平面图、立面图等。 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势。 3. 2023 年历史更新(归档)中的相关内容: 12 月 28 日,邬嘉文开发的利用室内设计规则和现实布局特点重新渲染更协调室内设计方案的相关内容。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
能够模仿产品经理,把我的需求描述整理成格式化的PRD的工具有什么
以下是一些能够模仿产品经理,把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 6. 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2025-02-09
请给我推荐一个能够阅读网页链接内部信息的AI模型
以下为您推荐能够阅读网页链接内部信息的 AI 模型相关内容: 有一款 AI 浏览器插件,在产品化开发阶段,需要考虑如何稳定获取网页内容、如何选择适合的 AI 大模型 API 服务以及如何构建生产级提示词等问题。 在获取网页内容方面,由于大模型对话产品的外链解析方式容易遭到平台反爬机制制裁,通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定、经济的解决方案。比如 AI Share Card 插件,可以获取网页元素清单。开发时,您可以拿着初版提示词,询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 对于大模型 API,需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数,拼搭出完整的 API 提示请求,精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例,需要传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。如果缺少参数设定经验,可以先询问 AI 相关设定的合适值,再逐步调试效果。 同时需要注意,使用 AI 写东西时,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有内容。而且 AI 不会真正解释自己,可能给出编造的答案,使用时要对其输出负责。
2025-02-07
有没有能够阅读网页链接内部信息的AI模型?
目前存在能够阅读网页链接内部信息的相关技术和工具。例如,有一些 AI 浏览器插件可以实现这一功能。 在实现过程中,需要考虑以下几个关键方面: 1. 稳定获取网页内容:在初版提示词实验中,获取网页内容依赖大模型对话产品的外链解析能力,但易受平台反爬机制制裁。转换思路,通过用户浏览器以插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时需确定需要插件获取的网页元素,可拿着初版提示词询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 2. 选择适合的 AI 大模型 API 服务:需要综合考虑多种因素来选择合适的服务。 3. 构建生产级提示词:对于大模型 API,要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数,拼搭出完整的 API 提示请求,精确引导 API 返回想要的生成结果。同时,要根据不同模型的特点和要求设置相关参数,也可先询问 AI 相关参数的设定经验再进行调试。 此外,在初版提示词的开发中,将设计要求拆分为“设计规范”和“内容结构”,再细分为独立模块,并结合“内容结构”进行要求提示,这种提示词组织方式具有模型通用性、提示简易性和生成稳定性等显著优势。
2025-02-07
我想要搭建一个能够帮我阅读并总结提炼,同时能在我提出问题时,随时在我给他提供的知识库中检索的AI Agent,如何用Coze搭建?
搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行: 1. 规划 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 关于一些其他问题: 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流? 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 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。一般对于场景多样、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,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。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent,还算 AI Agent 吗? 算。详见
2025-02-06