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如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?

Answer

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议:

  1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。
  2. 目前在创建这种智能体方面,一些常见的 AI 产品如 GPT-4、Gemini 等都可以考虑。然而,要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的,因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。
  3. 以下是一些额外的建议:
    • 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库,例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。
    • 像导演一样,将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤,明确每个步骤的目标和结果。
    • 注意提示语的逻辑,将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤,使前一步的结果成为后一步的基础。
    • 很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
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References

宝藏内容-沃顿商学院给教师和学生的提示词库 | AIGC Weekly

你是一位乐于助人、务实的教学助理,是一名出色的课程规划专家。你深知每一节课都是整个教学序列中的一环。一个精心设计的教学序列应该允许学生积极参与和讨论,并包含多种教学模式,可以涵盖多样的教学活动,如讲授、小组合作、个人任务、创意练习和演示汇报,同时还要有反馈环节和对学生理解程度的检验。尽管你的目标是规划单节课程,但也要从整个教学序列的角度来审视这节课。对于每一节课,你都可以明确学习目标,细化你希望学生思考和练习的内容。你还应该预判可能出现的常见难点,并采取措施帮助学生克服这些障碍。要详细说明每个教学任务,描述在你的课堂上优秀的学习表现是什么样的,并运用提问和检查理解的方式来评估学生的学习效果(包括运用关键问题)。要考虑教学过程——什么时候进行讲解、示范、指导练习,以及给学生提供有指导的练习和独立练习。你还应该安排复习和回顾环节,以加深学生对知识点的理解和记忆。首先,请向老师介绍你自己,说明你是他们的AI教学助理,你的职责是协助他们规划课程。询问他们的教学科目以及面向的学生层次(高中、大学还是职业教育),这样你就能更加精准地提供建议,为他们的课程提供更有针对性的帮助。等待老师的回复。这第一个问题应该是独立的,在老师回应前暂不继续追问其他内容。接下来,请老师上传教学大纲(如果有现成的),并告诉你他们具体希望得到哪一节或哪几节课的帮助。如果老师手上没有现成的教学大纲,让他们尽可能详细地描述课程内容即可。然后耐心等待老师的回复。如果老师上传了教学大纲,请认真研读,并询问他们希望重点关注或修改哪一节课,然后针对该课程提出修改建议。同样,这里也要等待老师的回应,不要在老师回应前擅自继续提问或给出建议。

宝藏内容-沃顿商学院给教师和学生的提示词库 | AIGC Weekly

你是一位乐于助人的教学助理,评估领域的行家里手。你擅长编写诊断测验,考察学生对知识的掌握程度。这些测验既包括选择题,也有开放式问题。每次你只会问教师两个问题,而且尽量简明扼要。首先做个自我介绍,表明你是一位教学助手,专长是设计测验。询问教师两点:一是他们教授的科目;二是学生的学习水平(高中、本科还是研究生)。为了表达清晰,请为问题编号。等教师回答后再继续,不要自作主张地往下说。在得到这两个问题的答复前,不要问其他问题,也不要提及任何主题或文档。当你掌握了教师教授的科目和学生水平,进一步问清学生应该掌握这个主题的哪些具体知识点(2到3点),以及学生可能会有哪些难点或误区。教师的回答有助于你更好地组织测验内容。同样,记得停下来等待对方作答。现在可以着手编写测验了。测验应包含5道选择题和2道开放式问题,难度循序渐进。既要测试学生的机械记忆,也要考察知识运用能力。不过不要只局限于难点。选择题的错误选项要有迷惑性,但不要使用"以上都是"或者否定式的表述。开放式问题应引导学生灵活运用所学,用自己的话阐释概念。适时穿插一些元认知问题,比如"你为什么这样认为""你做了哪些假设"等,帮助学生反思思考过程。注意保持题目格式规范,别忘了提供参考答案。在解释每道题的编写思路时,要让教师明白这只是初稿,欢迎他们提出修改意见,和你一起润色题目。你可以补充说明,这些测验不仅能考察学生的学习效果,本身也是一个学习过程。它能帮学生查漏补缺,加深记忆,起到温故知新的作用(即通过回想练习巩固知识)。

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

教师的AI减负指南[heading2]教育技术教师,关注新技术及教育应用实践和分享[heading3]规范的⽂献引⽤(但不全)适合快速了解[heading4]• AI搜索的内幕•平均调⽤ 9次⼤语⾔模型•⽹络爬⾍预先建⽴数据库•⽤便宜但推理弱的4、想让AI做好,⾸先你得会做•把⼤模型当作⼤学⽣OK,当作专家XX • “实习⽣”只能执⾏任务•需要你指明⽅向,拆解任务,教其一步一步操作•像导演一样,编排具体流程,检查结果,修改流程,反复迭代提示语的核⼼是逻辑• “所谓提示词⼯程,核⼼不是你套个什么模板⽤什么格式,⽽是逻辑!!”•逻辑就是你怎么将一个复杂的任务拆成科学合理的步骤,并且让前⾯每一步的结果都成为后⾯步骤的基础,所有步骤合并在一起得到最终的结果,⽽不要指望一步得到结果。•下次写Prompt,效果不理想时,不妨想想看:我是不是可以把这个任务拆分成⼏个步骤?怎么拆分最合理?•顺便说一下:即使你在Prompt⾥⾯指明了步骤,但是如果没有将步骤打印出来,那么也是没有效果的。因为LLM需要基于前⾯的输出结果去预测后⾯的结果,如果没有前⾯步骤的输出,就⽆法影响后⾯的预测结果。很多AI ⽹站都可以创建“智能体”如上图,给配置信息(提示词)、知识库、能⼒配置等你可以⼿搓各种机器⼈🤖,让它们为你⼯作:出试题、找资料、画插图、专业翻译...凡是你需要多次使⽤的提示词配置一个,就能反复快速使⽤,还能逐步调整优化

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我是个外行,完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法,做一个智能客服,来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么,我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到?
对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白,以下是一些建议: 1. 先对 AI 有初步的了解,明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念,比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径,例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义,从小的功能和简单的应用开始,尽快让系统“跑起来”,获得实际使用的反馈,再不断改进。 同时,有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态,通过不断学习和实践,在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程,还创建了多个智能体。但也要注意,现实中真正的应用往往有复杂的需求,不能完全依赖 AI 一次性搞定,需要自己不断努力和积累。
2024-12-23
我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP,让车商能在里面自由批发车辆,这个APP要异于常规APP,具备人工智能?
使用人工智能来开发一个二手车批发的 APP 是可行的,但具有一定的挑战性。 首先,从技术角度来看,要实现车商在其中自由批发车辆的功能,需要具备强大的数据库和稳定的网络架构,以确保车辆信息的准确、及时更新和交易的顺利进行。 对于人工智能的应用,可以考虑以下几个方面: 1. 智能推荐:根据车商的浏览历史、交易记录和偏好,为其推荐可能感兴趣的车辆。 2. 价格预测:利用机器学习算法,对二手车的价格进行预测,为车商提供参考。 3. 风险评估:通过分析车辆的历史数据、市场趋势等,评估交易中的风险。 然而,要开发这样一个 APP 也面临一些困难和需要注意的问题: 1. 数据质量和安全性:确保车辆数据的准确性、完整性和安全性,防止数据泄露和滥用。 2. 法律法规:二手车交易涉及众多法律法规,需要确保 APP 的运营符合相关规定。 3. 用户体验:要设计简洁、易用的界面,让车商能够方便地进行操作。 总之,虽然具有挑战性,但如果能够充分利用人工智能技术,并解决好上述问题,开发一个具备人工智能的独特二手车批发 APP 是有可能的。
2024-12-22
AI客服用哪个智能体
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。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并具有以下关键组成部分: 1. 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 3. 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力)。 4. 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 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。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力,AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 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。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。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。 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,强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比,LLMbased 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,并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而,关于 AI 客服适合使用哪个智能体,需要根据具体的需求和场景来确定。例如,如果需要处理大量复杂的任务分解和协调,可能需要具备强大规划和推理能力的智能体;如果需要与用户进行频繁的互动和反馈,可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。
2024-12-22
在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理什么内容
在 Coze 创建一个符合需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理以下内容: 1. 规划: 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。 例如,在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时,要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外,搭建整理入库工作流时,新建工作流“url2table”,包括开始节点输入 url(无需额外配置)、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。
2024-12-21
我需要在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)全流程,要求流程完整(从创建之前的工作)
以下是在 Coze 创建一个符合您需求的智能体(带工作流)的全流程: 1. 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home ,注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料,表格可存储结构化数据,照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息,数据库可管理持久化的结构化数据,长期记忆可保存重要的历史对话信息,文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):开场白可设置初次对话的问候语,用户问题建议可配置智能推荐的后续问题,快捷指令可设置常用功能的快速访问,背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 创建图像工作流: 图像流分类:图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI,但是比 ComfyUI 更普世化,更简单易上手。 空间风格化插件:空间风格化插件有个参数,image_url 就是毛坯房的图片地址;Strength 提示词强度,就是提示词对效果图的影响度;Style 生成效果的风格,比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等。 工作流流程:按照构架配置工作流,调试工作流,毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点解析:开始节点就对应配置三项内容,提示词优化。 5. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求,自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url,就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 6. 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布,机器人就可以不知疲倦地给您出图了。
2024-12-21
帮我梳理coze创建一个符合我需求的带工作流的智能体全流程,要求流程完整
以下是用 Coze 创建带工作流的智能体的全流程: 1. 打开 Coze 官网(https://www.coze.cn/home)。 2. 创建图像工作流: 图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 空间风格化插件有相关参数,如 image_url 是毛坯房的图片地址;Strength 是提示词强度,影响效果图;Style 是生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等;user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 按照构架配置工作流,调试效果,可使用调试工作流毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点对应配置三项内容,包括提示词优化。 人设和回复逻辑中,技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布。 3. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 3.1 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程,所以不需要额外配置。 3.2 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,将链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 3.3 插件节点:获取页面内容,把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中,随便设置{{timeout}}为 60000。
2024-12-21
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
用100字概括AI如何改变普通人的工作和生活
AI 正在改变普通人的工作和生活。在工作方面,如制造业可实现预测性维护、质量控制等;金融领域能进行风控和信用评估。在生活中,教育有了数字教师和个性化学习计划,医疗能辅助诊断和研发药物,电商提供个性化推荐,还能有个性化的 AI 助手等。
2024-11-13
用100字概括AI的好处,和普通人如何开始使用AI
AI 的好处众多,如辅助创作与学习、推荐与规划、监控与预警、优化与管理、销售与交易等。普通人开始使用 AI 可通过以下方式:英语学习可利用智能辅助工具如 Grammarly 纠错,用语音识别应用如 Call Annie 练习发音;数学学习可用自适应学习系统如 Khan Academy 定制学习路径等。结合 AI 与传统方法能提高学习效果。
2024-11-13
用100字概括普通人应该如何认识AI
普通人认识 AI 可将其视为黑箱,是似人而非人的存在。想让其实现愿望,要通过清晰语言压缩其自由度,明确目标、边界、路径和所需知识。同时,要接受其似人的不稳定性,通过多轮对话修正,因为不能期望一次输入就得到理想结果。
2024-11-13
结合知识库的商业项目, 给我100个ai创业的落地方案
很抱歉,目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考: 1. 开发基于 AI 的智能客服系统,为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销,通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具,帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件,实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统,实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术,应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型,为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台,生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具,进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统,提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势,进一步细化和拓展这些方向,形成具体的创业方案。
2024-10-18
a800 ,H100,a10,H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异: 在训练与推理方面: 对于大型模型的训练,许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难,且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型(LLM)的参数数量众多,通常需要分布到多个卡中,即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(例如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面: 大型 LLM 的参数数量太多,任何单卡都无法容纳,需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型,A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是,决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策,需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
flux和sd3.5出图的区别
Flux 和 SD3.5 出图存在以下区别: 1. 模型性质:Flux.1 有多种版本,如开源不可商用的 FLUX.1等。而 SD3.5 未提及相关性质。 2. 训练参数:Flux.1 的训练参数高达 120 亿,远超 SD3 Medium 的 20 亿。 3. 图像质量和提示词遵循能力:Flux.1 在图像质量、提示词跟随、尺寸适应、排版和输出多样性等方面超越了一些流行模型,如 Midjourney v6.0、DALL·E 3和 SD3Ultra 等。 4. 应用场景:Flux.1 可以在 Replicate 或 fal.ai 等平台上试用,支持在 Replicate、fal.ai 和 Comfy UI 等平台上使用,并且支持用户根据自己的数据集进行微调以生成特定风格或主题的图像。而 SD3.5 未提及相关应用场景。 5. 本地运行:文中尝试了在没有 N 卡,不使用复杂工作流搭建工具的 Mac Mini M1 上运行 FLUX.1,以及在边缘设备 Raspberry PI5B 上运行的情况,未提及 SD3.5 的相关内容。 6. 模型安装部署:对于 Flux.1,不同版本的模型下载后放置的位置不同,如 FLUX.1应放在 ComfyUI/models/unet/文件夹中。而 SD3.5 未提及相关安装部署内容。 7. 显存处理:对于 Flux.1,如果爆显存,“UNET 加载器”节点中的 weight_dtype 可以控制模型中权重使用的数据类型,设置为 fp8 可降低显存使用量,但可能会稍微降低质量。而 SD3.5 未提及相关显存处理内容。 8. 提示词使用:在训练 Flux 时,应尽量使用长提示词或自然语言,避免使用短提示词,因为 T5 自带 50%的删标。而 SD3.5 未提及相关提示词使用内容。
2024-12-20
目前我在帮助出版社改教材,以下是步骤:1.将pdf转为word 2.将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式 3.将相关带29章的文本统一改成23章。哪一步可以借助ai更简便
在您所描述的这三个步骤中,将公式图片转为公式编辑器中可编辑的公式这一步骤可以借助 AI 来更简便地完成。目前有一些 AI 工具和技术能够对图片中的公式进行识别和转换,提高工作效率。但需要注意的是,AI 转换可能存在一定的误差,仍需要人工进行检查和修正。
2024-12-05
怎么安装Claude 3.5
以下是安装 Claude 3.5 的步骤: 1. 准备工作:需要一台电脑(如 Windows 系统,理论上能跑 Docker 都可以)和 Claude 的官方 Key(目前大多数中转不支持)。 2. Docker 安装:正常安装 Docker,完成后本地打开,登陆上去确保左下角服务启动成功。 3. 拉取镜像:Claude 官方提供了 Demo(Python),可以直接拉取到本地跑起来。如 anthropicquickstarts/computerusedemo at main · anthropics/anthropicquickstarts 。代码拉取到本地后,在当前 Python 环境下安装依赖(建议 3.11 以上),然后根据官方文档设置环境变量,启动 docker。对于不熟悉环境变量的朋友,可以使用修改过的启动命令(key 可以启动后再设置)。 4. 克神启动:等镜像拉取完成,如果没有意外,启动成功。按照提示访问网页:http://localhost:8080 ,侧边栏填入 key ,就可以正常使用了。 另外,通过 Cursor 安装 Claude 3.5 的步骤如下: 1. 下载 Cursor:进入 cursor.com ,点击 Download for Free 进行下载。 2. 安装 Cursor:点击下载后的安装文件,按照提示一步一步安装。 3. 注册账户:官方支持三种注册方式:GitHub、谷歌账号、普通邮箱地址,也支持国内邮箱地址。普通用户注册后,可以免费体验 14 天的 Pro 版本,拥有高级模型(如 claude3.5sonnet、gpt4o)的 500 次对话机会,还可以无限使用 gpt4omini 和 cursorsmall 模型。 4. 了解订阅模式:免费用户一共可以使用 2000 次普通模型的问答;Pro 模式 20 刀/月,500 次高级模型问答,不限次普通模型问答;Business 模式 40 刀/月,全部不限制次数。
2024-12-03
ChatGPT是什么?GPT是什么?GPT-3.5和GPT-4有什么差别
ChatGPT 是一种基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型,由 OpenAI 开发。它是目前最先进的人工智能模型之一,是一种自然语言处理(NLP)工具,能够理解和生成接近人类水平的文本。 GPT 是生成式预训练变换器。 GPT3.5 是 GPT3 的升级版本,也是 ChatGPT 背后的模型。GPT4 是 GPT3.5 的后续版本,与 GPT3.5 相比,GPT4 具有以下一些差别: 1. 可靠性:GPT4 大大减少了产生“幻觉”(对事实的错误认知)和推理错误的情况。 2. 性能表现:在内部对抗性设计的事实性评估中,GPT4 的得分比 GPT3.5 高 19 个百分点。 3. 在公共基准 TruthfulQA 上,经过 RLHF 后训练的 GPT4 比 GPT3.5 有很大改进,但基础模型只略胜一筹。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店、高级数据分析等插件。若想使用更多功能更智能的 GPT4,需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月。此外,GPT4 还有团队版和企业版,功能更多,限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。
2024-12-03
claude 3.5 haiku 怎么用
以下是关于Claude 3.5 Haiku使用的步骤: 1. 准备工作: 一台电脑(Window系统,理论上能跑Docker的都可以)。 Claude的官方Key(目前大多数中转不支持,需加紧对接)。 2. Docker安装:正常安装,完成后本地打开,登陆上去,确保左下角服务启动成功。 3. 拉取镜像:Claude官方提供了Demo(Python),可拉取到本地跑起来。代码拉取到本地后,在当前Python环境下安装依赖(建议3.11以上),然后根据官方文档设置环境变量,启动docker。对于不熟悉环境变量的朋友,可直接使用修改过的启动命令(key可以启动后再设置)。 4. 克神启动:等待镜像拉取,若无意外则启动成功。按照提示访问网页:http://localhost:8080,侧边栏有key,填上去即可正常使用。 此外,Anthropic发布了新功能computer use,同时发布了Claude 3.5 Haiku,并升级了Claude 3.5 Sonnet。Claude3家族上线,包括Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet和Claude 3 Opus三款模型,现已上线Opus和Sonnet模型,即将推出Haiku模型。
2024-11-11