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使用AGI类工具时,用户应该注意些什么

Answer

使用 AGI 类工具时,用户应注意以下几点:

  1. 理解工具:全面了解工具的应用场景和调用方法是有效使用的前提。利用 LLM 的 zero-shot learning 和 few-shot learning 能力,可通过描述工具功能和参数的 zero-shot demonstration 或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。面对复杂任务,应先将其分解为子任务,再组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力以及对工具的理解。
  2. 使用工具:学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。包括模仿人类专家行为,了解行为后果,并根据环境和人类的反馈做出调整。环境反馈包括任务完成结果和环境状态变化,人类反馈包括显性评价和隐性行为。
  3. 关注工具选择:对于 Tools 类工具,开发者需选到合适的工具,并填写准确优秀的参数。可将业务上的 knowhow 转化为 Agent 的知识,提升工具使用的准确率,把精力放在这方面而非工程化上。
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References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

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”。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

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”。

AI Agent产品经理血泪史(一):一年来我摸过的那些石头【Tools篇】

我跟小伙伴们一路关注着OpenAI各个版本模型能力的迭代,把模型能力摸的一清二楚。虽然官方没有任何明确的说明,但是从各版本模型迭代的路线来推断,Tools大概率是OpenAI押注AGI的方式。开头的报道截图其实也能够证明这点。可能有很多人对AI Agent的认知是从Plan-and-Execute开始的,比较有名的可能就是当时的AutoGPT,BabyAGI,以及国内一个项目Xagent。我不否认Plan Agent是一种解决问题的方式,但它绝对不是AI Agent该有的智能。这里就不展开去聊Plan Agent了,毕竟去年那些Plan Agent项目至今都很难有落地的。而Tools则是给了一种全新的解题思路。而开发者也只需要关注两个事情:1、选到合适的工具;2、填写准确(优秀)的参数;所有事情的优化,都可以从这两个方面下手。把业务上的knowhow,快速地转化为Agent的知识,提升它在上面两个事情的准确率,把精力放在这个事情上,而不是在工程化上。Sam虽然是个忽悠大王,但是有些话缺不无道理。有些模型迭代能去解决的问题,不要花太多精力去做,也许你哼哧哼哧搞几个月,还没上线下个版本模型就解决了。

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way to agi社群
WaytoAGI(通往 AGI 之路)是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库和社区平台。它于 2023 年 4 月 26 日诞生,社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 70 万(也有提到超过 100 万)用户和超千万次的访问量,是很多 AI 爱好者知识的源头。 WaytoAGI 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台,为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它具有以下特点: 1. 知识库与社区平台:汇集了上千个人工智能网站和工具,提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 2. 学习资源:提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 实践活动:定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 4. 开放共享:引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。您可以打开“waytoagi.com”找到社群。
2025-02-18
WaytoAGI,是干什么的,如何应用他。
WaytoAGI 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。目前知识库的内容覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践,有 1000 万的访问量。 WaytoAGI 里有个离谱村,这是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 在飞书 5000 人大群里,内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」,它是基于飞书 aily 搭建的。使用方法如下: 1. 您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(最新二维码请在查找),然后点击加入,直接@机器人即可。 2. 可以在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入您的问题,即可得到回答。 3. 在飞书群里发起话题时候即可,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 其功能包括: 1. 自动问答:自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。 3. 文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新:分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享:提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。
2025-02-17
通往AGI之路的介绍
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。 社区由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 品牌 VI 方面,融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,拥有丰富多样的技术活动、学习资源和大量的社区成员。在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 社区定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。目前合作过众多公司/产品,如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-02-17
怎么加入WaytoAGI社群?
加入 WaytoAGI 社群有以下两种方法: 1. 您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(下图二维码仅作示意,请在找到最新二维码),然后点击加入,直接@机器人即可。 2. 您可以在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入您的问题,即可得到回答。
2025-02-17
AGI是什么
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。 例如,OpenAI 致力于实现 AGI,其相关计划中的 Q2025(GPT8)原本预计将实现完全的 AGI,但由于一些原因被推迟。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5 在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。像 ChatGPT 这样由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的产品,也是在朝着 AGI 的方向发展。 同时,Sam Altman 认为确保人工通用智能(AGI)造福全人类是重要使命,AGI 可以被看作是人类进步脚手架上的另一个工具,能带来经济增长和改善人们的生活。
2025-02-16
AGI的英文全称
AGI 的英文全称是 Artificial General Intelligence,通常指一种能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题的系统。部分人认为大语言模型具有 AGI 潜力,但也有人反对。在公众传播中,AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容;LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT;GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。公众传播一般会混用上述名词,但底层是 Transformer 结构。
2025-02-16
可以用ai做商务服务么,比如帮用户申请个商标
AI 可以在一定程度上辅助商务服务,比如商标申请。商标申请要有区分度,能区分自家与别家产品,不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题: 微链区块链存证流程: 登录方式:用微信扫码即可登录微链,登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择:在页面左上角选择区块链存证,AI 作品一般选此选项。 信息填写:包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息,著作权人可委托登记。 发表信息:填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款:确认存证上传,勾选并提交存证,手机扫码付款 10 元。 查看订单:在个人中心的版权订单中查看处理状态,处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记:带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记,选择微链区块链存证有法律效应,且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题: AI 生成肖像侵权:用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权,用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权:若生成的人脸世界上不存在,侵权可能性小;若提示词相同且生成相似,可能侵权,需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权:简单提示词生成的作品,法律可能不保护其版权,被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定:若生成的图与原图看不出相同,一般不侵权,但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权:AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分,是否侵权需多元素、多因素整体判断,如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像:逝者肖像权永远受保护,使用需谨慎,未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。
2025-02-17
c端的用户如何应对AI幻觉
对于 C 端用户应对 AI 幻觉,可以参考以下方法: 1. 在商业化问答场景中,落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手,如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ,可以尝试以下故障排除方法: 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间,例如让其在<thinking></thinking>标签内思考,然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文,然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为,Claude 本身具有一定抵抗力,为实现最大程度保护,可以进行无害性筛选,例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当,若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中,如面对央企等对幻觉零容忍的大客户,可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制,但希望流程能在场内完成,同时与客户建立共生的数据。
2025-02-16
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的?
要创建这样一个智能体助手来分析您提供的数据,以下是一些建议的步骤: 1. 数据获取与预处理: 从 Excel 或 MySQL 数据库中读取数据。 对数据进行清洗和预处理,例如处理缺失值、异常值等。 2. 数据分析与计算: 按照用户需求的维度(如板块、国家、品牌等)对数据进行分组和汇总计算。 计算近一周的数据变化情况。 3. 图表生成: 使用合适的图表库(如 matplotlib、Seaborn 等)将汇总后的数据以柱状图的形式展示。 4. 变化原因分析: 通过比较不同维度的数据,找出导致变化或波动的关键因素。 在技术实现方面,您可以使用 Python 编程语言来完成上述任务。例如,使用 Pandas 库进行数据处理和分析,使用 Matplotlib 库生成图表。希望这些建议对您有所帮助,如果您在实现过程中遇到具体的技术问题,欢迎随时向我咨询。
2025-02-15
如何在coze已经建好的智能体上搭建一个用户登陆的模块,让用户在使用前输入姓名,序号
要在已建好的 Coze 智能体上搭建用户登陆模块,让用户在使用前输入姓名和序号,您可以参考以下步骤: 1. 服务器设置: 购买云服务器,推荐使用腾讯云服务器。新用户专享 28 元/年一台云服务器,若售罄可购买 82 元/年的,并选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码,选择暂不需要教学场景,通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码,并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址,点击控制面板中的应用信息的管理应用,有两种获取方法。 设置宝塔的密码,登录宝塔 Linux 面板,输入相关操作并保存用户名和密码。 2. 变现模板配置: 超级管理员和普通用户的定义:超级管理员拥有管理整个系统的最高权限,普通用户没有项目配置权限和进入管理后台页的权限。 成为超级管理员:点击【成为超级管理员】按钮,进入用户注册登录页面,完成注册后获得超级管理员账户。 选择智能体配置模式,包括 Zion 默认智能体模式和您的 Coze 智能体模式。 3. API 接入微信群 Bot: 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 在“Docker”中的“项目模板”中添加,将编译好的内容复制进来,创建容器并确定。 查看运行服务,扫码接入微信,手动刷新日志,若看到 WeChat login success 则接入成功。
2025-02-14
如何用coze建一个用户登录的模块
以下是使用 Coze 建立用户登录模块的一般步骤: 1. 进入 Coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 2. 按照提示输入 8888 端口号,并确保端口号在列表中出现。 3. 在浏览器中输入相关信息,输入刚刚设置好的密码,把协议滚动到最底部,点击进入面板。为了绑定,先注册一个宝塔的账号,然后返回到登录界面,输入注册号的用户名和密码。 4. 点击左侧 Docker,点击立即安装,选择默认方式,等待在线安装完成。安装成功后,右侧会出现很多应用。
2025-02-14
文本打标工具
以下是关于文本打标工具的相关信息: OpenAI API 可应用于多种自然语言、代码或图像任务,提供不同能力级别的模型,可微调自定义模型,适用于内容生成、语义搜索和分类等领域。模型通过将文本分解为标记(Token)来理解和处理,Token 可以是单词或字符块,在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度,可查看分词器工具了解更多。 对于某些文本打标任务,如根据问题的主要主题为文本打标签,有相应的指示和选项,如根据问题围绕的对象选择不同的标签类别。 在语音合成中,标注是常见问题,一般利用文本前端产生基线的音素序列和音素时长,再由人类参与检查,包括音素层级、单词层级、句子层级等方面,标注人员可采用 Praat 进行可视化标注和检查,不同场景的标注可能有细微变化。
2025-02-18
请给出目前比较火的各垂类AI工具名称
以下是目前比较火的各垂类 AI 工具: 图像生成器:有 14 个工具,如 Midjourney 等。 AI 聊天机器人:有 8 个工具,如 Claude、ChatGPT、Bing Chat 等。 AI 写作生成器:有 7 个工具,如 Rytr、Copy AI 等。 视频生成器:有 5 个工具。 语音和音乐:有 5 个工具。 设计:有 4 个工具,如 Canva 等。 其他:有 7 个工具。 此外,还有以下一些热门的 AI 工具: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
2025-02-18
ai生成短视频,有没有免费的工具
以下是一些免费生成短视频的工具: 1. Project Odyssey:这是全球最大的生成式 AI 视频竞赛之一,提供超过 30 种工具的免费额度,累计超过 75 万美元。 2. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可以生成视频小说脚本,剪映则可以根据脚本自动分析并生成对应的素材和文本框架。 3. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频,且免费无限生成。 4. Pictory:AI 视频生成器,允许用户提供文本描述来生成相应的视频内容。 5. 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,并规划内容。 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,能够帮助您快速生成吸引人的视频内容。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-18
小白怎样学习ai工具 熟练运用于工作生活
以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议: 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史: 1. Day 1:懵懵懂懂,只会说“你好,帮我写个报告”。 2. Day 7:学会表达,比如“帮我写一份周报,重点说明项目进度”。 3. Day 14:熟练掌握,例如“我需要一份项目总结,包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30:把常规 AI 工具都试过一遍,并选定自己要持续玩的方向,比如 AI Agent。 5. Day 60:组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路,每天都有记载,大家可以感受一下进境: 元子的心得: 1. 不要怕问“笨”问题,但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步,不积跬步,无以至千里。 3. 多试多练才是王道,来社区共学,一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久,学完就用才是王道,不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告,AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据,AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件,AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案,AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时,比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作,即使没有相关经验,在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧,并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事,可以: 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料,快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论,向有经验的大佬请教,多多参与「共创活动」,不仅能快速学习,还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现,AI 工具虽强大,但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻,欢迎戳这里:
2025-02-18
哪个ai工具可以根据现有的网站或截图生成源代码
以下是一些可以根据现有的网站或截图生成源代码的 AI 工具: :借助 GPT4 Vision 的能力,能直接将屏幕截图转换为 HTML/Tailwind CSS,并利用 DALLE 3 的图像生成能力生成相似图像。 此外,还有一些与网站制作相关的 AI 工具: Wix ADI 。基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark:网址为 。通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop:网址为 。其 AI 设计助手 Sacha 可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid:网址为 。其 AI 设计助手 Molly 可以自动调整网站的设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 在 AI 代码生成和开发工具方面: :由 Wingware 开发的专为 Python 编程设计的开发环境,集成了多种功能,年度许可证起价 179 美元/月。 :开源的 AI 开发助手,能根据产品需求生成完整的代码库,遵循 MIT 许可证。 :Sourcegraph 的 AI 工具,作为全面的编程助手能理解整个代码库,个人使用免费。
2025-02-18
主流的LORA 训练工具是什么?
主流的 LORA 训练工具包括: 1. B 站 UP 主“朱尼酱”的赛博丹炉,其界面友好、美观,适合新手入门。 2. 训练器,支持 Kolors 开源模型。 3. Kolors+Refiner,由 AIKSK 开发的工作流应用。 4. Kolors可图大模型XL 精修工作流,由@AiARTiST 非人类开发。 5. kolors+SDXL 细节修复+instant+ipa,由@谷尘 DesignDog 开发。 6. kolors 一键设计中文海报,由亦诚视觉开发。 7. ,魔搭社区官方模型。 8. InstantIDKolors 专属模型,由 InstantX 开发。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释: 大语言模型:是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型,其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下,模型参数越大能力越强。 多模态:指能够处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频等,并将它们融合进行理解和生成。 数据:是大语言模型训练和应用的基础,包括各种文本、图像、音频等信息。 算力:指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法:是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练:在大语言模型中,先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调:基于通用大模型,针对特定领域任务提供数据进行学习和调整,以适应特定领域的需求。 RAG:检索增强生成,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制:是 Transformer 架构中的重要部分,能理解上下文和文本关联,通过不断检索和匹配来寻找依赖关系,处理词和词之间的位置组合,预测下一个词的概率。 Transformer:是大语言模型训练架构,用于翻译等任务,具备自注意力机制。 Token:在自然语言处理中,是文本的基本单位。 神经网络:是大语言模型的基础架构,模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量:在大语言模型中,用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law:关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
请把机器学习相关和大模型相关的知识点形成一个结构化的知识树,包括但是不限于算法、框架、工具、注意力机制等
以下是一个关于机器学习和大模型的结构化知识树: 一、基础数学知识 1. 线性代数 2. 概率论 3. 优化理论 二、机器学习基础 1. 监督学习 分类 回归 2. 无监督学习 聚类 3. 强化学习 三、深度学习 1. 神经网络 卷积网络 递归网络 注意力机制 2. Transformer 模型 四、自然语言处理 1. 语言模型 2. 文本分类 3. 机器翻译 五、计算机视觉 1. 图像分类 2. 目标检测 3. 语义分割 六、前沿领域 1. 大模型 2. 多模态 AI 3. 自监督学习 4. 小样本学习 七、工具与框架 1. TensorFlow 2. PyTorch 八、应用领域 1. 自然语言处理 2. 计算机视觉 3. 推荐系统 九、数据处理 1. 数据采集 2. 数据清洗 3. 特征工程 十、模型部署 1. 模型优化 2. 模型服务 十一、科研实践 1. 论文阅读 2. 模型实现 3. 实验设计 十二、行业实践 1. 项目实战 2. 案例分析
2025-02-11
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
我想找一些关于多头自注意力机制的文章
以下是为您找到的关于多头自注意力机制的文章: 1. 《Transformer 模型的原理》:介绍了 Transformer 模型使用自注意力机制,能够同时考虑输入序列中所有位置的信息。其中多头注意力机制可以并行地学习多个注意力表示,从不同的子空间中学习不同的特征表示。 2. 《图解自注意力机制》:来自清华大学数据软件团队,详细解释了自注意力机制的概念和原理,包括单个输出的计算和矩阵形式的表示,以及多头自注意力和位置编码的应用。 3. 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐):提到 Transformer 有自注意力机制和位置编码,编码器和解码器都有多头注意力层,且解码器与编码器的多头注意力层不一样,并介绍了 Transformer 的一些变种。
2025-01-26
人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23