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让AI帮我操作电脑

Answer

目前在让 AI 操作电脑方面,有以下相关信息:

  • 去年夏天在处理自动备份配置脚本的任务中,尽管对运维领域不熟悉且编写 Shell 脚本遇到困难,但 AI 可以作为很好的教练,通过请教如“请告诉我 rclone 命令的用法”“Shell 里面的循环怎么写”等具体问题,AI 能提供解决方案,甚至写出带详细中文注释的代码。
  • 4 月动态中有一些相关的 AI 新产品,如 Auto-GPT GUI 开放了 waitlist,MULTI·ON plugin 能在笔记本电脑上自动执行许多任务,BabyBeeAGI 有更强的任务管理等能力,MiniAGI 基于 GPT-3.5-Turbo/4 能执行多种任务。
  • 生成式 AI Studio 中,可定义场景让 AI 响应特定查询,如设定名字和身份后对 help desk 查询做出特定回应。还提到 Google 提供了 API 和 SDK 帮助构建应用程序,以及调整语言模型以提高响应质量,提示的设计会影响模型结果,但制作提示可能存在一定难度。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

放下傲慢!停止自欺欺人!与其做 AI 的主人,不如做它的搭档

去年夏天,偶然有人请我们写一个自动备份配置的脚本。具体情况是:有若干台不同操作系统的服务器(Ubuntu,Debian)每个服务器上运行一些应用(基于Podman部署,但没有使用k 8 s)需要备份到云盘中,且定期清理当时,我们对运维领域不太熟悉(也就是没吃过苦、没背过锅的意思),想着这应该不难,就决定挑战一下Shell脚本。虽然事情不紧急,但还是花了断断续续的时间。我们花了大量时间熟悉Shell的语法和一些特殊用法。本以为Shell简单易上手,可以速战速决,结果却事与愿违,代码不仅难写,还不易交接给他人。这时,AI的作用就体现出来了,它可以教我们如何完成任务。虽然在过程中,我们并没有完全依赖AI来实现代码,但AI确实是很好的教练。我说你听的典型例子:请教AI具体问题:“请告诉我rclone命令的用法。”“Shell里面的循环怎么写?”“如何遍历一个文件夹的所有文件?”“如何让Shell输出的内容显示为绿色?”“如何让一个脚本每天自动运行?”其实,大多数人没必要真的深入了解Shell的语法,只需告诉AI你的目标即可,AI会提供解决方案。从结果来看,AI不仅写出了代码,还给出了详细的中文注释,帮助我们理解逻辑。即使代码部分看不太懂,光看注释也能大致了解。当然,我们也可以直接问AI有没有现成的工具推荐,或者干脆找专业的人来完成任务。

4月动态|78个AI新产品

? Auto-GPT GUIAuto-GPT的GUI开放了waitlist,可在下方注册?? https://news.agpt.co/⛓️ MULTI·ON plugin by MULTI·ON今年2月,我开始使用MULTI·ON ——在插件和代理之前,这个由AI驱动的工具已经实现了在笔记本电脑上自动执行许多任务,非常酷(当然也有点可怕)。现在MULTI·ON宣布开发了一个ChatGPT插件,根据演示,它的功能看起来非常强大——如果OpenAI批准了这个应用(现在可以称这些插件为应用程序了吧?!),那么它可能会成为能力超群的个人网络浏览器/任务执行器,如果与目前的一些AI代理结合,还可能会更酷!? https://www.multion.ai/? Demo - https://twitter.com/DivGarg9/status/1648394059483054081? BabyBeeAGI由Yohei本人开发的一个有缺陷、速度较慢但功能更强大的BabyAGI mod。具体来说,拥有更强的任务管理、依赖任务、工具、适应性和集成能力,适合处理更多更复杂的任务,但需要更高的计算能力。? https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyBeeAGI?v=1? MiniAGI基于GPT-3.5-Turbo/4的最小通用自主代理,只保留了最简单实用的功能,但缺点是没有长时记忆(即不能通过长时间使用成为更个性化的工具),目前可以执行的任务包括但不限于创建游戏、分析股票价格、进行网络安全测试、创作艺术品、总结文档和...订比萨。另外,MiniAGI还可以开启批评(critic)模式,额外请求API以提高任务完成的准确性。? https://github.com/muellerberndt/mini-agi

9. 生成式 AI Studio 简介

10:32或响应格式。每次向模型发送请求时都会应用上下文。举个简单的例子,你可以定义一个场景,告诉AI如何响应help desk10:42查询。你的名字是罗伊。您是IT部门的技术支持人员。你只会回应“你试过把它关掉然后再打开吗?”任何查询。10:52可以在右边调参数,和设计提示时一样。要查看它是如何工作的,您可以在聊天框中键入我的电脑速度很慢,然后按回车键。11:02AI回应:你试过关掉它然后再打开吗?就像您告诉AI做的那样。很酷的是,Google提供了API和SDK来帮助您构建自己的应用程序。11:15您只需单击查看代码即可。首先,您需要下载适合您的编程语言(例如Python和Curl)的Vertex AI SDK。SDK代表软件设计工具包。11:26他们实现功能并为您完成工作。您可以像从代码中调用库一样使用它们。然后,您按照示例代码和API,将代码插入到您的应用程序中。11:38现在让我们看一下第三个特性,调整一个语言模型。如果您一直在使用大型语言模型制作原型,您可能想知道是否有一种方法可以提高响应质量,而不仅仅是提示设计。11:48因此,让我们学习如何调整大型语言模型以及如何从Generative AI Studio启动调整作业。快速回顾一下,提示是您传递给模型的文本输入。11:59您的提示可能看起来像一条指令……也许您会添加一些示例……然后将此文本发送到模型,以便它采用您想要的行为。12:09及时的设计允许快速试验和定制。而且由于您没有编写任何复杂的代码,因此您无需成为ML专家即可开始使用。但是制作提示可能很棘手。12:20措辞或词序的微小变化可能会以无法完全预测的方式影响模型结果。而且您无法真正将所有那么多示例放入提示中。

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有哪些直接可以操作电脑的AI
以下是一些可以直接操作电脑的 AI: XiaoHu.AI 能通过图形用户界面操作电脑,执行如订餐、网购、填写表单等复杂任务。其功能亮点包括视觉感知(解析屏幕像素数据,理解状态)、推理规划(通过“思维链”技术动态调整任务计划)、操作执行(使用虚拟鼠标键盘完成任务)。但当前仅对美国 Pro 用户开放测试,未来将扩展更多任务场景。相关链接:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/openail3operator 。 此外,还有一些能联网检索的 AI: ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能,实现联网功能。 Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能,允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型。 Bing Copilot 作为一个 AI 助手,旨在简化您的在线查询和浏览活动。 还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,它们提供了基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-08
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18