直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

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
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是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。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 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,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可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 AI Agent 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。 此外,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 即弱人工智能,只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。
2024-11-22
什么是AGI
AGI 即强人工智能或通用人工智能,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 的五个发展等级分别为: 1. 聊天机器人: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:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 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:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织: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。 OpenAI 原计划在 2026 年发布的 Q 下一阶段(最初被称为 GPT6,后重新命名为 GPT7)因埃隆·马斯克的诉讼而被暂停,计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)将实现完全的 AGI。GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。更多信息请见(AGI)。
2024-11-21
什么时候可以实现agi
目前关于通用人工智能(AGI)实现的时间存在多种推测和计划。据相关信息,OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 但后来重新命名为 GPT7 的模型,然而由于埃隆·马斯克的诉讼而被暂停。计划在 2027 年发布的 Q 2025(GPT8)有望实现完全的 AGI。另外,OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示,在微软投资 10 亿美元之后,OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型,即到 2024 年。但需要注意的是,这些信息多为推测和拼凑,且来源复杂,包括推特用户的搜集和 LongjumpingSky1971 的帖子等,大家可当作娱乐参考,自行辨别其可能性。
2024-11-20
AGI 和RAG AGENT有什么区别
AGI(通用人工智能)、RAG(检索增强生成)和 Agent 存在以下区别: Agent: 本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。 包含短期记忆(messages 里的历史 QA 对)和长期记忆(summary 之后的文本塞回 system prompt)。 可以通过工具触发检索和 Action,触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互。 如 Multi Agents ,主要是更换 system prompt 和 tools 。 为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力,目前行业主要使用 langchain 框架,在 prompt 层和工具层完成设计。 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,学习使用工具的方法包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。 在追求 AGI 的征途中,具身 Agent 强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解物理环境并互动,产生具身行动。 RAG: 是向量相似性检索,可放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。 AGI:是一种更广泛和全面的智能概念,旨在实现类似人类的通用智能能力。 需要注意的是,这些概念的发展和应用仍在不断演进,想做深做好还有很多需要探索和解决的问题。
2024-11-19
你觉得AGI是什么
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人工智能系统。它能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务,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,像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。但需要注意的是,强人工智能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。 对于“智能”的定义较为模糊,阿兰·图灵提出了名为“图灵测试”的方法,该方法将某一计算机系统和真人进行比较,若人类评审员在文本对话中无法区分真人和计算机系统,那么这个计算机系统就会被认为是“智能”的。
2024-11-18
使用AGI写作
以下是关于使用 AGI 写作的相关内容: 利用 AI 打造爆款公众号文章: AI 生产文章的关键在于提供清晰且具指导性的提示词。基础提示词能生成基础文章,更详细和具创意的提示词能提升文章质量,如“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯,创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题,开头部分要概述事件的背景和重要性,主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响,结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 生成的文章可能需要微调以符合预期和公众号风格,通常不到十分钟就能完成内容产出。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露: 一家公司正在建造强大的 AI,它具备多种能力且不断获得新能力,工程师们在讨论其意义及可能带来的影响,包括工作过时、道德义务等。 通往 AGI 之路的相关教程: 1. (入门级,网速好时一小时能搞定) 2. 3. 作者 Allen 准备调整加强写作能力训练的工作流,先在飞书上发布初稿获取反馈再拆分细化。
2024-11-15
我希望做一个回答用户问题的聊天机器人,如何用rag来做
要使用 RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)来做一个回答用户问题的聊天机器人,可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块:包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 2. 从订阅源获取内容:通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,如需接收多个 URL 可稍作改动。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终将这些文档合并成一个列表用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3(可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3 ),通过 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 5. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 6. 技术栈选择:经过调研,可先采取 Langchain + Ollama 的技术栈作为 demo 实现,后续也可考虑使用 dify、fastgpt 等更直观易用的 AI 开发平台。 Langchain 简介:是当前大模型应用开发的主流框架之一,提供一系列工具和接口,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 简介:是一个开箱即用的用于在本地运行大模型的框架。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-11-20
扣子的智能体如何在飞书中创建一个可以和用户会话的账号
要在飞书中创建一个可以和用户会话的扣子智能体账号,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 创建扣子的令牌: 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间,可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 2. 获取机器人 ID: 在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人,比如画小二智能小助手。 点击对应的机器人进入机器人编辑界面。 在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 3. API 授权: 点击右上角发布。 会发现多了一个 Bot as API,勾选 Bot as API。 确定应用已经成功授权 Bot as API。 4. 服务器设置: chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮。 将编译好的内容复制进来。 在“容器编排”中“添加容器编排”。 选择在“编排模板”里创建的“coze2openai”。 提示运行成功,如果无法正常启动,请看文档后面的“常见问题”。 5. 绑定微信: 需要提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 点击容器,可以看到运行的是两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,看到 WeChat login success 提示微信登录成功。 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试: 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话,训练的数据越好,对话效果越好。您可以参考个人微信对话和微信群对话效果演示视频:
2024-11-19
有面向B端用户的个人助理产品吗
目前面向 B 端用户的个人助理产品有 GPTs。GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具,允许用户根据自身需求和偏好量身打造自己的 AI 助理,比如梳理电子邮件或提供创意灵感等。用户还可上传资料来自定义 GPTs,也能分享给他人或使用他人创建的 GPTs。不过目前 GPTs 的使用仅限于 ChatGPT Plus 的用户。 此外,在公开的案例中,Dot 是目前看到的最接近理想 AI Agent 形态的 C 端私人助理,它支持用户发送文本和图像、音频信息并理解内容,能够为用户制定计划、进行文件管理、推荐咖啡店,帮助用户访问互联网中的最新工具和服务。但其目前需要排队较久的 waitlist,官方也较少更新动态。 一位投资人认为,个人助理是国内外 C 端 Super App 的主要场景之一,也是最刚需、市场最大的一块。比如豆包最初的想法就是打造一个类似 Pi 的个人助理平台。
2024-11-18
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15
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
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
如果选择一个最需要的AI工具,你会建议我学什么?比如视频剪辑?
如果要选择一个最需要学习的 AI 工具用于视频剪辑,以下是一些相关建议: 工具选择: 剪映是一个较为方便的选择,它具有很多人性化设计和简单的音效库、小特效。但也存在一些不足,如无法协同工作和导出工程文件,难以与其他软件进行工程联通,影响视频的商业化效果。 剪辑流程: 1. 视频粗剪:先确定画面逻辑,声音可作部分参考,快速对片子全貌有整体把握,把素材放上,再进行细节调整和画面替换。画面不需要精美,重点是把握整体。 2. 视频定剪:将画面素材调整和替换到满意效果。 3. 音效/音乐:以剪映为例,有简单音效库,复杂音效可能需另外制作。使用商用音乐要注意版权。 4. 特效:以剪映为例,可适当添加一些光的效果。 5. 包装(如字幕):字幕最后上,剪映可智能匹配字幕再修改。 故事创作: 除了工具,故事也很重要。故事来源有两条路径: 1. 原创(直接经验):自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 2. 改编(间接经验):经典 IP、名著改编、新闻改编、二创等。 剧本写作: 编剧有一定门槛,不能仅套剧作理论和模版,要多写多实践,再结合看书总结经验。短片创作可从自身或朋友经历改编入手,或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 声音制作: 在传统影视制作中,声音部分包括现场录音、后期配音、音效音乐制作等。对于 AI 声音制作对话,如使用 11labs 进行英文对白制作,效果较好但存在没有情绪和情感的问题,需通过标点符号改变语音效果,不断抽卡调试。国内可使用魔音工坊,其有情绪调节控件。 剪辑软件: 对于 13 分钟的短片,剪映较方便;更长篇幅或追求更好效果,可能需使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。
2024-11-22
能把文字融和成图片的工具
以下是一些能将文字融合成图片的工具: 1. Photoshop:为图像编辑、构思、3D 设计等提供强大的创新。具有增强细节、文本到图像等功能,能提高 Generative Fill 创作的清晰度和细节,快速构思和创建新资产。 2. LayerStyle 副本:支持从文字生成图片以及遮罩,可调整字间距、行间距、横排竖排、文字的随机变化等。 3. 常见的文生图工具: DALL·E:由 OpenAI 推出,能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion:开源工具,可生成高质量图片,支持多种模型和算法。 MidJourney:因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/category/104)查看更多文生图工具。需要注意的是,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-22
图片水印去除工具
以下是一些常见的图片水印去除工具: 1. AVAide Watermark Remover:这是一个在线工具,运用 AI 技术去除图片水印。支持多种图片格式,如 JPG、JPEG、PNG、GIF 等。操作简便,上传图片、选择水印区域,保存并下载处理后的图片即可。还提供去除文本、对象、人物、日期和贴纸等功能。 2. Vmake:提供 AI 去除图片水印功能,用户可上传最多 10 张图片,AI 自动检测并移除水印,处理完成后可保存生成的文件,适合需快速去水印并在社交媒体分享图片的用户。 3. AI 改图神器:具备 AI 智能图片修复去水印功能,可一键去除图片中的多余物体、人物或水印且不留痕迹。支持直接粘贴图像或上传手机图像,操作简单。 此外,如果想去除图片中特定的物体,如右手的手串,除了 PS,还可以使用以下工具: SD 局部重绘。 Firefly、Canva、Google photo 都有局部重绘功能。 微软 Designer 免费。 https://clipdrop.co/cleanup 。 这些工具各有特点,您可以根据具体需求选择最适合的去水印工具。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-22
请介绍图片搜索最好用的AI工具
以下为您介绍一些在图片搜索相关方面表现出色的 AI 工具: 图片去水印工具: 1. AVAide Watermark Remover:在线工具,支持多种图片格式,操作简单,可去除水印、文本、对象等。 2. Vmake:可上传最多 10 张图片,自动检测并移除水印,适合快速处理。 3. AI 改图神器:能一键去除图片中的多余物体、人物或水印,支持粘贴或上传手机图像。 图生图产品: 1. Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 2. Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择。 3. Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格。 图片生成 3D 建模工具: 1. Tripo AI:在线 3D 建模平台,能利用文本或图像快速生成高质量 3D 模型。 2. Meshy:支持文本、图片生成 3D 及 AI 材质生成。 3. CSM AI:支持从视频和图像创建 3D 模型,Realtime Sketch to 3D 可通过手绘草图实时设计 3D 形象。 4. Sudo AI:通过文本和图像生成 3D 模型,适用于游戏领域。 5. VoxCraft:免费工具,能将图像或文本快速转换成 3D 模型,提供多种功能。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。这些工具各有特点,您可以根据具体需求选择最适合您的工具。
2024-11-21
免费实用的ai PPT制作生成工具
以下为您介绍一些免费实用的 AI PPT 制作生成工具: 歌者 PPT(gezhe.com):是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言、几乎无需学习成本就能上手使用。 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI:这些工具各具独特优势,能助您快速、高效地完成 PPT 设计。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 此外,为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 《》 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-21
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