Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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?

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

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

Others are asking
智能画布好用吗
智能画布具有一定的优势和特点。例如,即梦智能画布将 midjourney、stablediffusion 和 Photoshop 的工作流一站式集中,支持多图层的 AI 可控能力,如边缘保持,还支持超清、重绘、抠图、扩图等丰富的后编辑能力。 此外,Miro 的 Intelligent Canvas 是一个基于人工智能的工作平台,能够将大脑风暴中的想法转化为产品简报和摘要,以推动工作进展。用户只需提供画布上的内容,Miro AI 就能自动处理后续步骤,节省了制作图表、简报和摘要的时间,还提供了预设的动作和快捷方式,以及与相关人员的即时协作。 不过,智能画布的好用程度可能因个人需求和使用场景的不同而有所差异。
2025-03-03
告诉我211本科人工智能毕业一志愿考研结果不理想,很可能被调剂到一个双非院校,请给我在就业方面一个合适的方向(包括但不限于大学老师、大厂、中小厂、国企、考公考编、选调生等)
对于 211 本科人工智能专业毕业,考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况,在就业方面可以有以下几个方向: 大学老师:如果您有继续深造的意愿,在研究生阶段取得优异成果,未来仍有机会进入高校任教,但可能相对较难进入重点高校。 大厂:大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非,但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能,仍有机会进入大厂。 中小厂:中小厂对于学历的要求相对宽松,更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会,积累工作经验,为未来的职业发展打下基础。 国企:国企的稳定性较高,对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息,寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编:公务员和事业单位的工作稳定性强,一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生:如果您符合选调生的选拔条件,可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之,无论选择哪个方向,都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质,增加就业竞争力。
2025-03-03
帮我找出现在成熟的人工智能大模型,列举他们的功能,附上打开链接
以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 。 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 。 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 。 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 。 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 。 在这些大模型中: 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的:昇思、书生 。 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 。 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 。 此外,还有其他一些大模型: OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费,只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,例如可以创建和查看图像,且可以在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 Anthropic:发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口,本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF,与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事。
2025-03-03
在哪里可以看ai智能程度的排名
目前关于 AI 智能程度的排名,您可以参考以下信息: 《生成人工智能网络安全法案》(GAINS Act)中提到会对其他国家进行调查以确定美国在人工智能采用方面的排名。 AI 智库的月度榜单中,有国内月活榜和国内流量榜。例如在国内月活榜中,有绘影字幕、360 智脑 Chat、阿里通义听悟等产品的排名及相关信息;在国内流量榜中,有爱问财、扣子、Bigjpg 等产品的排名及相关数据。
2025-03-02
实用至上:智能体 / Agent 是什么
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念,指的是一种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,也可以是硬件设备。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,它根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车,它不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,它有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。比如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 1. 规划:包括子目标和分解,将大型任务分解为更小的、可管理的子目标,从而能够有效处理复杂的任务;反思和完善,Agents 可以对过去的行为进行自我批评和自我反思,从错误中吸取教训,并针对未来的步骤进行完善,从而提高最终结果的质量。 2. 记忆:短期记忆,所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习;长期记忆,这为 Agents 提供了长时间保留和回忆(无限)信息的能力,通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 3. 工具使用:Agents 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息(通常在预训练后很难更改),包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 随着 LLM 在几个关键能力上的成熟——理解复杂输入、进行推理和规划、可靠使用工具以及从错误中恢复,智能体开始在生产环境中涌现。智能体通过与人类用户的命令或交互式对话开始工作。一旦任务明确,智能体就会独立进行规划和操作,必要时会向人类寻求更多信息或判断。在执行过程中,智能体需要在每个步骤从环境中获取“基准事实”(如工具调用结果或代码执行情况)以评估其进展。智能体可以在检查点或遇到障碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止,但也常常包含停止条件(如最大迭代次数)以保持控制。 智能体适用于难以或无法预测所需步骤数量的开放性问题,且无法硬编码固定路径的场景。LLM 可能需要运行多个回合,您必须对其决策能力有一定信任。智能体的自主性使其非常适合在可信环境中扩展任务,但智能体的自主性也意味着更高的成本和潜在的错误累积。我们建议在沙盒环境中进行广泛测试,并设置适当的防护措施。 以下是一些实用案例: 1. 用于解决 SWEbench 任务的编码智能体,根据任务描述对多个文件进行编辑:https://www.anthropic.com/research/swebenchsonnet 2. 我们的“计算机使用”参考实现,让 Claude 使用计算机完成任务:https://github.com/anthropics/anthropicquickstarts/tree/main/computerusedemo
2025-03-02
人工智能生成内容(AIGC)感悟600字
以下是为您生成的 600 字左右关于人工智能生成内容(AIGC)的感悟: AIGC 作为当今科技领域的热门话题,正以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。 AIGC 强调的是利用人工智能技术生成各种内容,包括文本、图像、音频和视频等。它并非简单的技术堆砌,而是多种先进技术融合的成果。例如,Transformer 模型在语言处理和多模态领域的应用,为 AIGC 提供了强大的支撑。 从原理上看,AIGC 涉及多种生成算法,如 VAE、GAN、FlowModel 和 Diffusion Model 等。这些算法使得机器能够创造出具有一定质量和创意的内容。同时,还有像 IS 和 FID 这样的评价指标来衡量生成图片的质量。 在实际应用中,AIGC 展现出了巨大的潜力。它可以自动撰写新闻文章,为媒体行业带来效率的提升;能够生成艺术画作,为艺术创作注入新的活力;可以创作音乐,丰富音乐领域的多样性;还能制作视频游戏内容,为娱乐产业增添新的元素。 ChatGPT 作为 AIGC 在文本生成领域的杰出代表,充分展示了 AIGC 的强大能力。它通过预训练和大量的数据投喂,能够与用户进行流畅且相关的文本交流,仿佛在玩“文字接龙游戏”。 然而,AIGC 也面临一些挑战和问题。比如生成内容的准确性和可靠性需要进一步提高,版权和伦理问题也需要引起重视。但不可否认的是,AIGC 为我们开启了一扇充满无限可能的大门,让我们对未来充满期待。随着技术的不断进步和完善,相信 AIGC 将在更多领域发挥重要作用,为人类创造更多的价值。
2025-03-01
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?
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 GPT4、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。
2024-11-21
我是一名港口行业国有企业职工培训专员,想结合当前AI技术应用,出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列,又包括技能操作序列职工的,可直接执行的年度培训计划文案,字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案,希望对您有所帮助: 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能,增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧,如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程:利用网络平台提供相关课程,方便职工自主学习。 2. 线下讲座:邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作:在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训,根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式,检验职工的学习成果,并将其与绩效考核挂钩,激励职工积极参与培训。
2025-02-28
雪梅May的Ai 100天学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 AI 100 天学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白,可参考此日记,学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间并非每天依次进行,有空就学,作者已进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态,不仅学 AI 还看了 33 本书。 学习资源免费开源。 第一阶段: DAY5 2024.5.26:开始使用 kimi,抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式,养成问 AI 问题的习惯,参考。 DAY6 2024.5.31:应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程,在 B 站搜索对应关键词有课程资源,学习笔记,抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决真实问题,团队要写行业研究报告,尝试用 AI 帮忙。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档): ,日记分三个阶段,学习路线图适合新人参考。 ,Yann LeCun 直指当前 AI 根本局限,阐述不同技术路径。 ,强调将 AI 视为方法,用哲学视角构建理解与方法论。
2025-02-25
批量抠图100张图片
以下是批量抠图 100 张图片的方法: 1. 登录星流:输入用户名密码登录,星流每天提供 100 免费点数可生成 100 张图片。 2. 输入对应的提示词,点击生图,默认生图一张图片 1 个积分,每次生成 4 张图,可多抽几次选择喜欢的图片。 3. 对杯中的内容进行局部重绘: PS AI 处理:把生成好的图片下载下来导入到可使用生成式创造功能的 PS 中,使用选区工具选择杯中鲨鱼部分,点击创成式填充按钮输入 prompt 等待生成。 直接用星流处理:选中需要处理的图片,点击顶部局部重绘按钮,选择杯子中间有水的地方,在右边输入框输入提示词“白色的杯子里装着水”点击生成等待。 另外,还为您推荐一个自动抠图的网站:把所有图片批量进行统一分辨率裁切,分辨率需是 64 的倍数。
2025-02-23
批量100自动抠图
很抱歉,目前知识库中没有关于批量 100 自动抠图的相关内容。但您可以尝试使用一些专业的图像处理软件,如 Adobe Photoshop 等,它们可能具备批量处理抠图的功能。另外,也有一些在线工具可能支持批量抠图,您可以通过搜索引擎查找相关的工具并进行尝试。
2025-02-23
雪梅挑战 100 天和 AI 做朋友
雪梅 May 挑战 100 天和 AI 做朋友的相关情况如下: 作者介绍:适合纯 AI 小白参考,学习模式为输入→模仿→自发创造。学习内容不建议直接复用,可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域学习最新内容。学习时间并非每天依次进行,有空时学习即可。学习状态良好,2024 年保持较好状态,还看了 33 本书。学习资源免费开源。 第一阶段: DAY5 2024.5.26:开始研究使用 kimi,抱着每天向 kimi 问 100 个问题的心态调整思考模式。 DAY6 2024.5.31:应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程,在 B 站搜索对应关键词有课程资源,抽空陆续 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决一个真实问题,如团队写行业研究报告。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档):记录了雪梅的挑战过程,分为系统性学习、模仿实践使用 AI 工具、研究 Prompt 提示词三个阶段,其学习路线图适合新人参考。同时还包括 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈以及《少卿:AI 帮你赢,谈双重主体性》相关内容。
2025-02-23
雪梅100天学AI
以下是关于雪梅 100 天学 AI 的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白:若您还在观望 AI 不知如何入手,可参考此日记。日记已近 100 天,作者从一开始的到处看到走在学习 AI 的轨道上。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能不适用,因 AI 节奏快,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:半年多时间跨度中有 100 天学习 AI,并非每天依次进行,有空时学习。 学习状态:作者 2024 年学习状态好,不仅学 AI 还看了 33 本书。若觉得 100 天难做到,能学多少算多少。 费用:学习资源免费开源。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 作者从 24 年 5 月到 25 年 2 月学完 100 天,仍觉未找到明确深耕方向,学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油,101 天后还需更好的正反馈方式。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档) 雪梅 100 天学 AI 日记,分为三个阶段,适合新人参考借鉴。 Meta 首席 AI 科学家 LeCun 访谈,指出当前 AI 局限,阐述不同技术路径。 少卿的《AI 帮你赢》,强调将 AI 视为方法,提供实用应用框架。
2025-02-22
claude3.7
Claude 3.7 Sonnet 深夜上线,在 AI 编程领域带来了重大突破。 其文笔在推理能力加持下表现出色,写出的内容更具真人感,剧情逻辑更顺畅。编程能力是其最突出的优势,非推理模型加持下的 Claude 3.5 已能与 o1 抗衡,Claude 3.7 更是远超其他模型。在遵循指令、一般推理、多模态能力和自主编码方面表现优异,加推理后在数学和科学方面进步显著。 让 Claude 3.7 Sonnet 玩宝可梦红这款经典游戏,它展现出很强的 AI 代理能力,成功挑战三个道馆馆主并赢得徽章,相比之前版本有质的飞跃。 此外,还有类似于 Cursor 的 Claude Code 这一 AI 编程工具,可搜索和阅读代码、编辑文件、编写和运行测试、提交并推送代码到 GitHub 及使用命令行工具,其手册详细,限量预览可查看:https://docs.anthropic.com/en/docs/agentsandtools/claudecode/overview 。对于初涉 AI 编程或无代码知识者,建议选择 Trae 或 Cursor 。 AI 圈进化迅速,Claude 3.7 Sonnet 再次拔高模型上限,这是 AI 时代令人兴奋又充满挑战的部分。 作者:卡兹克 投稿或爆料,请联系邮箱:wzglyay@gmail.com
2025-03-03
如何免费使用claude3.7
Claude 3.7 Sonnet 目前已经在 Claude.ai 平台上线,Web、iOS 和 Android 用户皆可免费体验。对于希望构建自定义 AI 解决方案的开发者,可以通过 Anthropic API、Amazon Bedrock 以及 Google Cloud 的 Vertex AI 进行访问。目前“扩展思考”模式还没有上线,所有人均可免费使用。此外,tree 接入 Claude 3.7 可免费使用,国内版 Claude 3.7 下周上线。在标准模式和扩展思考模式下,Claude 3.7 Sonnet 的价格与其前代产品相同:3 美元/百万输入 token,15 美元/百万输出 token——这其中包括了思考 token 的费用。
2025-02-28
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
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