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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
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
即梦ai里,关于智能画布中的参考图的具体作用
在即梦 AI 中,智能画布中的参考图具有以下重要作用: 1. 实现多种商业创意设计:只需上传一张参考图,就能快速生成多种创意设计,例如模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势;产品图的材质和背景改变;电商海报的背景、元素更改等。 2. 提升设计的灵活性和可塑性:在奶茶宣传图的制作中,参考图在制作步骤中发挥了关键作用,如在第 1 步找参考图,为后续的生成和融合等操作提供基础。 基础操作包括: 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图(上传一张参考图,点击智能参考)。 相关案例: 1. 模特图自由定制:通过智能参考,轻松实现模特图的多种变化。 2. 产品图随心变化:可以改变产品材质和画面背景。 3. 电商海报一键搞定:支持随意更改背景、元素,适应不同营销主题。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/sD0RFMqnFZ6Bj9ZcyFuZNA
2025-02-17
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
数据分析产品的智能体有哪些
以下是一些常见的数据分析产品的智能体类型: 1. 简单反应型智能体:根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接控制加热器。 2. 基于模型的智能体:维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来的状态变化并据此行动。比如自动驾驶汽车,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:具有明确的目标,能根据目标评估不同的行动方案并选择最优行动。像机器人导航系统,有明确目的地并规划路线以避开障碍。 4. 效用型智能体: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,评估行动的优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体,根据市场条件选择最优交易策略。 5. 学习型智能体: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。比如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 此外,还有一些具体的数据分析产品智能体,如颖子团队的“市场分析报告”生成智能体,它能根据输入的行业/类目关键词自动检索关联信息并生成报告,数据化呈现且附带信息来源网址便于校正,适用于企业管理层、投资者、创业者、营销人员等,可减少信息收集时间,聚焦决策判断。 在智谱 BigModel 开放平台工作流搭建中,也有相关的智能体节点,如具有自主规划任务、使用工具、记忆的 Agent 节点。
2025-02-17
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,并辅以规划、子目标和分解、反思和完善、记忆、工具使用等关键组成部分。 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。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。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告主题拼装形成关键词句;必应搜索节点根据关键词句搜索相关网络内容;LinkerReader 节点获取网页详细内容;代码节点对搜索到的网页链接信息进行过滤;大模型节点生成报告内容并添加引用链接;结束节点将 7 部分内容拼接并流式输出。
2025-02-17
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下: 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路: 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力,即通过逻辑思考,从知识经验中抽象表达出关键方法与要求,这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划:制定任务的关键方法,包括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。 实施:分步构建和测试 Agent 功能。 完善:全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 首先进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建,可以看到整个编辑视图与功能。 其中,左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 而编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 接下来,按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 3. 全面评估并优化 Agent 效果: 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。
2025-02-17
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
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
ai开发框架
以下是关于 AI 开发框架的相关信息: 1. AI 架构与技术选型的 4 条原则: 选主流框架:优先选择语料多、生成质量好的语言和框架。 测试覆盖率:用 AI 辅助生成测试代码,确保代码质量。 避免私有框架:尽量使用流行框架生成独立模块代码。 模块化设计:降低耦合度,方便 AI 快速开发和维护。参考链接: 2. OpenAI 相关: o1 API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。参考链接: 3. 基于 Marscode 的 AI 新闻聚合器 MVP 开发实战: 项目架构主要分为三个模块:数据采集模块负责抓取新闻、AI 处理模块使用大模型处理新闻、Web 展示模块基于 gradio 构建界面。 LangChain 是强大的 AI 应用开发框架,特点包括提供统一接口调用各种大语言模型、支持记忆功能保持对话上下文、内置多种提示词模板方便构建复杂 AI 交互、支持知识库集成让 AI 基于特定领域知识回答。 Gradio 是用于快速构建机器学习应用界面的 Python 库,优势在于只需几行代码就能创建漂亮 Web 界面、支持多种输入输出类型、内置分享功能可一键生成公开链接、完全基于 Python 对开发者友好。 4. Dify: 是开源的大模型应用开发平台,通过结合后端即服务和 LLMOps 理念,为用户提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,通过开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 一般地,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify,如果是企业级落地项目推荐使用多种框架结合,效果更好。参考链接:Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-02-15
腾讯agent开发
AppAgent 是由腾讯开发的一种基于大型语言模型(LLM)的多模态 Agent 框架。 其主要特点和功能包括: 多模态代理:能够处理和理解多种类型的信息(如文本、图像、触控操作等)。 直观交互:通过模仿人类的直观动作(如点击和滑动屏幕)来与手机应用程序交互,能够在手机上执行各种任务,例如在社交媒体上发帖、帮用户撰写和发送邮件、使用地图、在线购物,甚至进行复杂的图像编辑等。 对于之后模仿数据的反利用也有不错的应用场景,例如互联网或 AI 或涉及到原型+UE 的工作都可以在基于模仿数据的基础上进行反推,进而让设计出的产品原型和 UE 交互更优解。 AppAgent 在 50 个任务上进行了广泛测试,涵盖了 10 种不同的应用程序。该项目由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发。 相关链接: 官方网站:https://appagentofficial.github.io 相关报道:https://x.com/xiaohuggg/status/1738083914193965528?s=20
2025-02-14
基于大模型的应用开发主要包括哪些方向和相应的技术栈?
基于大模型的应用开发主要包括以下方向和相应的技术栈: IaaS 层: 百度智能云百舸 AI 异构计算平台,解决大模型应用中的算力问题,提供从集群创建到模型训练、推理的完整算力管理方案,通过引入自动故障预测与任务迁移技术,确保高达 99.5%的有效训练时间,为大模型应用落地提供强大的算力支撑。 PaaS 层: 百度智能云千帆大模型平台,解决大模型的调用、开发和应用开发问题,支持调用文心大模型全系列模型,提供全面的工具链,支持定制化的模型开发。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。 SaaS 层: 百度智能云提供丰富的常用应用供客户选择,如数字人平台曦灵、智能客服应用客悦等。 此外,还有一些其他的技术栈和框架,如: Langchain:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供了一系列的工具和接口,其核心在于“链”概念,包括 Model I/O、Retrieval、Chains、Agents、Memory 和 Callbacks 等组件,生态系统还包括 LangSmith、LangGraph 和 LangServe 等工具。 Ollama:是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。
2025-02-14
角色:你是一名房地产开发公司的总经理 背景:现在要在公司内部推广AI工具的使用,通过具体AI工具解决公司内部各部门具体问题,来提升工作效率。 任务:请你完成年度AI提升工作效率的工作策划, 要求:工作策划要有目标、行动计划、团队人员需求及分工、具体AI工具及对应解决的问题、需要费用明细及资源需求、有哪些风险点
由于您提供的内容中没有具体的相关信息,以下为您生成一份较为通用的房地产开发公司年度 AI 提升工作效率的工作策划示例,您可以根据实际情况进行调整和完善。 一、目标 通过在公司内部推广 AI 工具的使用,在本年度内实现各部门工作效率提升 30%以上,降低人力成本 15%左右,提高项目质量和客户满意度。 二、行动计划 1. 第一季度 进行市场调研,了解适合房地产开发行业的 AI 工具。 组织内部培训,让员工初步了解 AI 工具的应用。 2. 第二季度 针对各部门需求,选择并引入相应的 AI 工具进行试点应用。 建立数据收集和分析机制,为 AI 工具的优化提供支持。 3. 第三季度 对试点部门的应用效果进行评估和总结。 根据评估结果,对 AI 工具进行调整和优化。 4. 第四季度 在全公司范围内推广成熟的 AI 工具应用。 对全年的 AI 应用效果进行总结和评估。 三、团队人员需求及分工 1. 成立 AI 推广小组 组长:负责整体工作的规划和协调。 技术专家:负责 AI 工具的选型、配置和技术支持。 培训师:负责组织员工培训和指导使用。 数据分析师:负责收集和分析数据,为工具优化提供依据。 部门联络人:每个部门指定一名联络人,负责与推广小组沟通本部门的需求和问题。 四、具体 AI 工具及对应解决的问题 1. 智能客服系统 解决客户咨询响应不及时的问题,提高客户满意度。 2. 项目管理 AI 工具 优化项目进度安排和资源分配,提高项目管理效率。 3. 市场分析 AI 工具 精准分析市场趋势和客户需求,为项目定位提供依据。 五、需要费用明细及资源需求 1. 费用明细 AI 工具采购费用:万元。 培训费用:万元。 技术支持和维护费用:万元。 数据采集和分析费用:万元。 2. 资源需求 服务器和存储设备,以支持 AI 工具的运行和数据存储。 足够的网络带宽,确保数据传输的流畅性。 六、风险点 1. 员工对新技术的接受度和适应能力可能较低,需要加强培训和引导。 2. AI 工具的应用效果可能不如预期,需要及时调整和优化。 3. 数据安全和隐私保护可能存在风险,需要建立完善的防护机制。
2025-02-13
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
假设你是经验丰富的AI工程师,现在需要搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出不死板且AI痕迹弱的回答,同时直播的主播是我们虚拟的数字人,请问需要怎么做,请给出具体步骤
以下是搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出自然回答,且直播主播为虚拟数字人的具体步骤: 1. 选择数字人工具软件: 考虑实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动能在直播时更改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,但效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱。 2. 确定数字人运营服务模式: 按直播间成交额抽佣。 3. 明确适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;适用于虚拟商品,如门票、优惠券等;店播效果较好,数据能保持跟真人一样;不适用于促销场景和服装品类。 4. 了解 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等,但长期看技术上无壁垒。 市场不会一家独大,可能 4 5 家一线效果公司,大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击,如剪映若不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务,会对其他公司形成竞争压力。
2025-02-06