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使用AGI类工具时,用户应该注意些什么

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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。

其他人在问
AGI是什么意思?
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。它可以做任何人类可以做的事。 Deepmind 的研究团队在去年十一月发表的论文《Levels of AGI》中,给 AGI 的定义提出了六个原则,其中最重要的一点是“关注能力,而非过程”,即应关注 AGI 能完成什么,而非它如何完成任务。AGI 的定义应包括多个级别,每个级别都有明确的度量标准和基准。 还有一个常见且较合理和可验证的定义:AGI 是一种自主系统,在大多数具有经济价值的工作中超越了人类的能力。例如 Sam Altman 常说的,用自动化来贡献 GDP。Andrej Karpathy 今年初在其博客上发表的《Selfdriving as a case study for AGI》(虽很快删除),全文用自动化的交通服务来类比 AGI 和它的经济价值。
2024-11-13
如何可以快速的学习Agi
以下是关于快速学习 AGI 的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 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,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情,即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-11-13
主流大厂目前的agi 进展
目前主流大厂在 AGI 方面的进展情况如下: 2023 年之前,国内 AI 行业自认为与美国差距不大,但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知,OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。 2023 年上半年,国内大厂纷纷囤卡招人,研究类 GPT 架构,或成立创业公司,试图创造国产 AGI。但下半年发现不容易后,纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不再提 AGI。 国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。 百度和阿里在大厂中比较高调,百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。 大厂们在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件,但实际效果尚无明确亮点,且受内部短期考核压力影响,多数力量用于卷新产品和向上汇报工作,同时还背负其他业务和政治考量。
2024-11-12
什么是AGI
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 的发展有五个等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 更多信息请见(AGI)。OpenAI 原计划在 2026 年发布的 Q 的下一阶段(最初被称为 GPT6,后重新命名为 GPT7),由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)将实现完全的 AGI。
2024-11-12
如何加入 WaytoAGI 社区群
如果您想加入 WaytoAGI 社区群,可以通过以下方式: 1. 填写问卷进群,群内会分享最新 AI 信息和社区活动。 2. 搜索微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信,备注 AI 共学,以便被拉进免费的 AI Agent 共学群。 3. 飞书群内置 AI 智能机器人,可以回复任何与 AI 相关的问题。 4. 新手可以使用 Kimi 智能助手入门学习和体验 AI,PC 端可通过下载。 5. 如需下载研究报告,诚邀您加入知识星球:了解。
2024-11-11
如何建立自己AGI?
建立自己的 AGI 是一个具有挑战性且长期的过程,以下是一些建议和参考: 首先,在学习前可能处于对 AI 和提示词工程不理解,不懂代码、英语差,注册尝试各种 AI 工具走弯路的状态。 学习后,可能能够搓多 Agent 的智能体,进行营销文案创作、SQL 代码进阶学习应用,创建图像流智能体和 Agent 智能体玩具,在公司中实践智能客服等。 在学习路径方面,关键词包括“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”。学习路径类似于游戏通关的主线加支线,要学以致用,通过学习、分享和不断填补知识的缝隙来成长。 同时,新手学习 AI 需记住这是一个长期过程,要有耐心和持续努力,不要害怕犯错。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e)的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 另外,关于 AGI 的未来发展,2024 年内有诸多机会点,如图片超短视频的精细操控、有一定操控能力的生成式短视频、AI 音频能力进展、“全真 AI 颜值网红”出现、游戏 AI NPC 进展、AI 男/女朋友聊天成熟、实时生成内容在社交媒体和广告中出现、AI Agent 进展、AI 的商业模式用例、可穿戴全天候 AI 硬件、中国 AI 发展、AI 造成的问题等。2025 2027 年,AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术、接近 AGI 的技术、具身智能等方面将有新的发展,同时也会带来一些社会问题。
2024-11-10
用户体验设计与大模型的关系
用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面: 开发大模型应用复杂,涉及众多步骤和环节,包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要,直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点,如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面: 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户,但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争,大模型可作为差异化优势之一,但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念: 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识,它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准,如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等,但这仍是复杂且持续的挑战。
2024-11-04
我想做一个知识库管理,用于用户累计只是,在此基础上打造属于用户个人的知识库,通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件,请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件,您可以考虑以下几个关键方面: 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统,如关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra),以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构,包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等,确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面,方便用户录入知识,支持多种格式,如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能,允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系,让用户能够将知识分类存放,便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签,提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能,支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法,确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型,如自然语言处理模型,用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化,使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别,如管理员、普通用户等,控制用户对知识库的操作权限,保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据,以防止数据丢失。 提供数据恢复功能,确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面,提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则,使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化,确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试,包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况,不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件!
2024-10-29
我的app应用想要对接大语言模型,结合APP用户自身的数据,实现更精准的对话,是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例,可供您借鉴: 1. Poe: 由 Quora 开发,有 APP 版本,支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型,同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异,适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答,并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复,配合 Poe 中的提问引导,非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容,但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址: Poe 中的提问引导真的能够启发到用户,midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai: 本质是个可联网的搜索引擎,完全免费,支持网页版、APP(目前支持 iOS,安卓即将推出)、Chrome 插件。 网页版能力全面,能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情(联网查询、旅行、住宿、商品推荐)靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址,并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充,每 4h 内使用 5 次,调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic(包含不同领域的学术研究论文)、Wolfram|Alpha(包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库)、Wikipedia(维基百科)、Youtube、Reddit(娱乐、社交和新闻网站)、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址:
2024-10-18
我需要找一个根据用户故事 输出界面原型的工具
以下为您推荐一些根据用户故事输出界面原型的工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的“专业 UI 设计工具”,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
系统提示词和用户提示词
系统提示词和用户提示词相关知识如下: 在 SD 绘画中,根据想画的内容写提示词,多个提示词之间用英文半角逗号隔开。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。每个词在模型中的自带权重可能不同,顺序也很重要,越靠后权重越低。关键词应具特异性,措辞具体,避免抽象和有解释空间的措辞。还可使用括号人工修改提示词权重。 基本概念方面,通过简单提示词能获得结果,其质量与提供的信息数量和完善度有关。提示词可包含指令、问题、上下文等信息。使用 OpenAI 聊天模型时,有 system、user 和 assistant 三种角色,system 非必需但有助于设定 assistant 行为。提示工程探讨如何设计最佳提示词以高效完成任务,语言模型能基于给定上下文续写,但可通过改进提示词获得更好结果。 在办公通用场景中,有编辑写作助手、语法纠正助手、头脑风暴助手、翻译助手、总结助手等,各自有相应的提示词格式和用途,如编辑写作助手是“编辑以下段落,提高其整体清晰度和连贯性:{粘贴段落}”。
2024-10-16
如何进行ai学习 用户id:1232334 描述:北欧5国10日游
以下是新手学习 AI 的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到一系列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,涵盖图像、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。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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,并激发对 AI 潜力的认识。
2024-10-15
可以解释论文中词汇的ai工具有什么?
以下是一些可以解释论文中词汇的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,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,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂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:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,以下 AI 工具在论文写作的其他方面也有帮助: 1. 文章排版: 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。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 LaTeX:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 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。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,提供全面英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 选择工具时应结合具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 常受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2024-11-14
用于分析excel表数据的AI工具
以下是一些可用于分析 Excel 表数据的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户能以聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外,Omni 的计算 AI 功能能利用 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。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
论文写作工具
以下是关于论文写作工具的相关信息: 一、论文写作中常用的 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,助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,提高语言质量。 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,便于数据分析和可视化。 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,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。 二、常见的文章润色 AI 工具 1. Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 6. Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可生成符合要求的学术论文。 三、AI 文章排版工具 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:广泛用于学术论文排版的软件,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版。 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常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
AI会被当做政治工具吗
AI 有可能被当作政治工具。 在英国,其 AI 监管框架适用于整个国家,且会考虑到权力下放的影响,同时将依靠现有立法来实施框架,并持续与各方互动以确保各地受益。 在美国,拜登签署的行政命令指出,AI 能帮助政府更好地服务民众,但使用也可能带来风险,为此总统指示采取一系列行动,包括为机构使用 AI 发布指导、帮助机构更高效获取相关产品和服务、加速招聘 AI 专业人员以及为员工提供培训。 在欧盟,《人工智能法案》旨在促进以人为本和值得信赖的 AI 应用,保护健康、安全、基本权利和民主免受有害影响,如全面禁止某些用途的 AI 、要求生成式 AI 系统披露内容生成方式、将用于影响选举选民的 AI 系统视为高风险等。
2024-11-13
我想搜索全面彻底的搜索某方面客观存在的事实信息,有什么工具可以实现
以下是一些可以用于全面彻底搜索某方面客观存在的事实信息的工具和相关信息: Coze 手搓的极简版 Perplexity:它旨在结合搜索引擎和 LLM 的优势,提供更优的信息检索体验。但 LLM 本身作为知识问答工具存在缺陷,如无法实时获取最新信息、有“幻觉”问题、无法给出准确引用来源等,而搜索引擎返回的信息呈现形式原始,需要进一步处理。 基于嵌入的搜索:OpenAI 提出,如果作为输入的一部分提供,模型可以利用外部信息源,例如通过嵌入实现高效的知识检索。文本嵌入是衡量文本字符串相关性的向量,相似或相关的字符串距离更近,利用快速向量搜索算法,可将文本语料库分割成块进行嵌入和存储,给定查询后进行向量搜索找到最相关的文本块。相关示例实现可在中找到。关于如何使用知识检索来最小化模型编造错误事实的可能性,可参阅策略“指示模型使用检索到的知识来回答查询”。
2024-11-13
请告诉我有哪些会议纪要的AI工具
以下是一些会议纪要的 AI 工具: 会议总结类: 免费的会议语音转文字工具(有使用时间限制,超过需付费): 飞书妙记:https://www.feishu.cn/product/minutes 通义听悟:https://tingwu.aliyun.com/home 讯飞听见:https://www.iflyrec.com/ Otter AI:https://otter.ai/ 更多会议记录工具请访问网站:https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-13
chatgpt的使用注意事项
以下是使用 ChatGPT 的一些注意事项: 1. 把它当作工具对待,需要提供明确的说明和更正以获得期望结果。 2. 文本的最终完善由您决定,它擅长提供快速原始结果,但最终问题需您编辑。 3. 通用提示任务表现良好,特定品牌等更具体的需求可能无法很好满足,或需要更多引导。 4. 所有输入和输出都在文本中,在图像相关问题上功能有限,可提供一些资源但不多。 5. 若收到回复过于通用,可通过其他提示进一步指定上下文,指出其逻辑错误也有帮助。 6. 在特定情况下尝试使用,可能是有趣的体验,但不一定都有成效。 7. 使用过程中请注意信息安全,避免敏感数据泄露。
2024-10-31
ChatGPT可以共享使用吗,需要注意什么
ChatGPT 中的 GPTs 是 OpenAI 推出的工具,允许用户量身打造自己的 AI 助理,可根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT,如帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感等。目前,GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户,用户可以上传资料来自定义 GPTs,还能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。OpenAI 推出了 GPT Store 这一类似应用商店的平台,允许用户分享他们的 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 关于 ChatGPT 本身,其内部运行机制较为复杂。例如,在嵌入模块中,会将 token 值和 token 位置嵌入向量相加。之后是一系列所谓的“注意块”,每个注意力块中有多个“注意力头”独立运行。 此外,GPT4 于 2022 年 8 月完成训练,特别强调指令遵循能力。开发过程中曾将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既处理具体任务又能流畅聊天的模型,结果表明 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理自身潜在局限性。
2024-10-11
GPT可以共享使用吗,需要注意什么
GPT 可以共享使用,但有一定的条件和注意事项: GPTs 是 OpenAI 推出的允许用户量身打造自己 AI 助理的工具,用户可以根据需求和偏好创建定制的 ChatGPT,并能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。 目前,GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户,需先升级至 ChatGPT Plus。 OpenAI 推出了 GPT Store 这一类似应用商店的平台,允许用户分享 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 在创建 GPTs 时,有一系列的参数配置方式,如点击 Explore、Create a GPT 进入配置页面,在自定义 GPT 配置界面中,包括添加图像、填写名称、提供提示词、设置对话示例、提供额外文件作为知识参考、启用相关功能、使用第三方 API 等操作。 发布 GPTs 时有不同的访问权限选项,如 Only me(只有自己可以使用)、Only people with a link(通过链接可以访问)、Public(所有人都可以访问,但需要开启个人名称及绑定公共域名)。 需要注意的是,GPT 的输出具有随机性,若对总结内容质量不满意,可点击“重试”按钮让其重新总结。同时,目前无法完全避免 GPT 输出排版内容时的特定格式,如“”。
2024-10-11
我想使用MJ设计班牌 应该注意什么问题
使用 MJ 设计班牌时,需要注意以下问题: 1. 选择最新的 6.0 model。 2. 利用图生图功能时,命令为 /describe,选择 image 上传本地图片可获取四条提示词,点击下方标签可生成对应提示词的四张图。但要注意截图的对标比例未必是标准的 9:16,可手动修改比例以省去返工。 3. 自行对比反推的词和对标的相似程度并微调,describe 根据对标图反推的效果可能不太好,可根据推出的词自行修改,也可直接用给定的提示词,如“Anthropomorphic(mice),fashion runway,whole body,(wearing red northeast big flower jacket),anthropomorphic,highend design style,cool,slender figure,Milan fashion show,whole body,dynamic capture runway show,front view,facing the camera ar 9:16 style raw”。 4. 对于某些难以画出的形象,如拟人形态的龙,可能是描述不够准确,需要加强描述词,如将“一条亚洲龙站在时尚秀场上”这样连成一句话,以便 MJ 正确理解。 5. 确定主体形象时,包括画风、是否 Q 版、配色风格、构图比例、细节量设定等,可以找参考案例。 6. 通用的肖像生产咒语如“Cartoon style character,original character,character design. Mysterious painter and artist,an intellectually mature girl(人物基本形象(必要内容比如性别和身份) Gold and dark red.(配色部分(一个系列里尽量不要改改了容易画风对不上) 2d,solid and clean background,white background. The figure is in the middle of the frame,sideways.(侧身) Art Nouveau,in the style of Alphonse Mucha. no decorative background elements,no flower.Clean background. niji 5 ar 9:14 s 400 style expressive / style cute(二者任选尝试)”,注意咒语中的内容可随意换,多尝试。 7. 利用一致性时,得益于cref,默认值 100,越高越接近参考图像的风格。在回车之前,检查提示词,不要出现和 sref 风格差异过大的 prompt,也可增加一些有用的 prompt。解决“形似而神不似”的问题,即 MJ 直出和原人物在眼睛、眉毛、鼻子等其他地方的大小、间距有细微差距的问题。
2024-10-09
个人使用大模型有什么注意的可以保护隐私呢
个人使用大模型保护隐私需要注意以下几点: 1. 隐私泄露类型: 记忆隐私泄露:自回归语言模型在训练中可能会记住一些数据,即使查询无恶意,模型也可能返回他人隐私信息。模型的记忆形式类似人类,减少模型见数据的次数可降低记忆能力。 系统隐私泄露:如“骗取 GPTs 的 System Prompt”。 上下文隐私泄露。 2. 应对措施: 针对记忆隐私泄露,可通过减少模型见数据的次数来缓解。 对于系统隐私泄露和上下文隐私泄露,目前尚未有明确的统一应对方法。 此外,部署和训练自己的大模型时也需注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,要重视安全性和合规性。部署和训练自己的大模型的主要步骤包括: 1. 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等,根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础,可使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,并进行在线调试和性能优化。
2024-09-13
使用chatgpt或AI工具时,应该注意些什么,比如防止数据泄露等
使用 ChatGPT 或其他 AI 工具时,需要注意以下几点: 1. 信息安全:避免输入敏感数据,如财务数据、日程、个人信息、工作中的绝密数据等,以防数据泄露。例如,2023 年 4 月,一名三星员工因使用 ChatGPT 处理工作导致三起绝密数据泄露,涉及半导体设备测量数据、产品良率等。 2. 商业秘密保护:输入商业秘密或涉及商业秘密的信息可能会对其秘密性构成挑战。根据相关规定,若所属领域相关人员能从其他公开渠道获得该信息,则可认定该信息为公众所知悉。例如,三星因数据泄露事件决定禁止员工使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具,摩根大通、美国银行和花旗等华尔街大行也对其进行了限制使用。 3. 数据隐私:使用过程中要注意保护个人和企业的数据隐私,避免敏感数据被储存在 ChatGPT 数据库中。
2024-09-09