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可以介绍下AGI的知识体系吗，从入门级开始

Answer

以下是为您介绍的 AGI 知识体系入门级内容：

首先，推荐您从以下几个方面开始了解：

  1. 记忆相关基础知识，如 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等。您可以通过以下链接获取详细信息：

其次，您可以先试用提示词练手，参加相关的 battle 活动，如 prompt battle、video battle 等，与大神交流。还可以关注最新活动，如 AI 春晚、AIPO 项目等，感兴趣的话可以报名参与执行导演、平面设计、商务统筹或运营等工作。

另外，“通往 AGI 之路”不仅是开源的 AI 知识库，更是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区，基于无边界组织完成了 AI 春晚、“离谱村”短片等共创项目。

市面上的【野菩萨的 AIGC 资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。无论您是 AI 初学者还是进阶者，这门课程都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。

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References

如果让我推荐一门AI课

大家好，我是AJ，今天我要给大家分享一门超级棒的AI课！📢省流版：【野菩萨的AIGC资深课】由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的AI课程之一，也是全网技术更新最快的课程！课程内容涵盖AI绘画、视听语言和ChatGPT等多个体系的知识。无论你是AI初学者还是进阶者，这门课程都能满足你的学习需求。[heading8]扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息[content]📢完整版：今天我以野菩萨学生的身份来和大家分享学习心得。AJ，互联网公司产品经理，创建了“通往AGI之路”“通往AGI之路”不仅是开源的AI知识库，更是连接AI学习者、实践者、创新者的社区，基于无边界组织完成了AI春晚、“离谱村”短片等共创项目[heading3]为什么在开源社区中，我们还要讨论知识付费？🤔[content]这就好比选择自己在家锻炼，还是去健身房找教练，不同的人有着不同的需求。【开源社区】资源丰富，适合自律的自主学习者，而【知识付费课程】则提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是一种高效的学习途径。[heading3]社区需求和个人经历🎈[content]最近，社区有很多新同学加入，每次都有人问有没有适合小白新手入门的课程。对于啃知识库的图文，大部分人更愿意接受老师手把手的教学。在创建WaytoAGI之前，我希望能快速入门AI绘画，于是投入金钱学习了许多付费的AI课程，并对市面上的众多课程进行了深入分析。最终，我选择了野菩萨的课程，真的超级棒，我强烈推荐给大家啊！

通往 AGI 之路

[heading3]推荐布鲁姆分类法学习路径记忆：先从[AI的历史](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc)、[基本术语](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu)、[重要人物](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd)、[方法和原理](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl)等开始了解，看看[入门课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)

01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]智能章节本章节提到AI春晚即将开始，去年300人共创30天举办了一场AI春晚，比较跨时代。今年也将开始，感兴趣者可报名参与执行导演、平面设计、商务统筹或运营等工作。还提到平时活动会展示，可在首页看到最新活动，如AIPO项目就在最新活动里。[01:59:58](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=7198000)AJ建议入门者先试用提示词练手，可参加相关battle活动，还可畅想10月20日AIPO活动本章节主要建议入门者先拿几个提示词练习。如果对AI绘画视频感兴趣，可以参加prompt battle、video battle等活动练手、与大神交流。另外，欢迎大家思考在10月20日的AIPO活动中展示的项目，即使目前只是初步想法，也可与AI共创，说不定能够实现或受很多人喜爱。[02:01:32](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=7292000)10天内从模型基础到应用搭建的活动，含奖励与赞助商支持本章节介绍了一个10天内的活动，包括模型相关知识讲解、应用搭建，活动回放放在指定链接。参与者可在小红书发布带特定标签内容获流量扶持，活动有两个奖项。感谢多个赞助商，还有校园大使和社区伙伴支持。活动有AI切磋大会玩法，且计划将其推广到高校。有问题可群内交流。[02:06:25](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=7585000)AI相关作业、交流及开源知识库共创活动

Others are asking
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别： 传统 AI： 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型： 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，底层是 function loss 损失函数，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比，Alpha Go 是增强学习模型，有推理能力，而大语言模型这块很弱。 AGI（通用人工智能）： 部分人觉得 LLM（大语言模型）具有 AGI 潜力，但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型，如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型，国内官方政策文件使用这个词相对科学，涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
agi是什么
AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。具有以下特点和相关情况： OpenAI 原计划在 2026 年发布最初被称为 GPT6 后重新命名为 GPT7 的下一阶段，但因埃隆·马斯克的诉讼而暂停。计划在 2027 年发布的 Q2025（GPT8）将实现完全的 AGI。 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 ChatGPT）在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步，而早期的模型并非如此。 呈现人工通用智能特征的系统正浮现，它指一种能够在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题的系统。 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具。
2025-02-18
怎么零基础学习agi
以下是零基础学习 AGI 的建议： 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自己的作品。 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。 此外，还有一些个人的学习心得供您参考： YoYo 作为文科生，在学习 AGI 之前不懂代码和英语，注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路。学习后能够搓多 Agent 的智能体，进行营销文案 demo、SQL 代码进阶学习应用，创建了多个智能体，并在公司中实践智能客服从创建到应用的过程。其学习路径的关键词为：少就是多先有个初识目录索引推荐兴趣最重要先动手，强调学以致用，通过学习分享不断填补知识的缝隙来成长。 另外，银海在 0 基础跨界 AI 编程共学中，进行了关于图像流和图片生成分享流构建完整工作流的尝试，包括通过定时任务、从图片站点获取或按关键词搜索来更新图片和推广语，以商品图为基础创建梗句内容，在新建的 VQ AGI 团队空间进行图像流工作以及将抠图后的元素与海报合成等操作。
2025-02-18
way to agi社群
WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源知识库和社区平台。它于 2023 年 4 月 26 日诞生，社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 70 万（也有提到超过 100 万）用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。 WaytoAGI 是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，覆盖从基础概念到实际应用的各个方面。它具有以下特点： 1. 知识库与社区平台：汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯。 2. 学习资源：提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 实践活动：定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 4. 开放共享：引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 目前合作过的公司/产品包括阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝、豆包、火山引擎、marscode、coze、堆友、即梦、可灵、MiniMax 海螺 AI、阶跃星辰、百度、Kimi、吐司、liblib、华硕、美团、美的、360、伊利、魔搭、央视频、Civitai、Openart、Tripo3D、青椒云等。您可以打开“waytoagi.com”找到社群。
2025-02-18
WaytoAGI,是干什么的，如何应用他。
WaytoAGI 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。目前知识库的内容覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践，有 1000 万的访问量。 WaytoAGI 里有个离谱村，这是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。 在飞书 5000 人大群里，内置了一个智能机器人「waytoAGI 知识库智能问答」，它是基于飞书 aily 搭建的。使用方法如下： 1. 您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接（最新二维码请在查找），然后点击加入，直接@机器人即可。 2. 可以在 WaytoAGI.com 的网站首页，直接输入您的问题，即可得到回答。 3. 在飞书群里发起话题时候即可，它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 其功能包括： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。
2025-02-17
通往AGI之路的介绍
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台。 社区由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 品牌 VI 方面，融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。 为学习者提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具，拥有丰富多样的技术活动、学习资源和大量的社区成员。在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 社区定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因 AI 而强大。目前合作过众多公司/产品，如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。 如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里，您可以获取最新的 AI 知识，参与实践活动，与志同道合的学习者共同成长。
2025-02-17
物流公司信息系统管理员给同事讲解大模型入门级使用，帮忙推荐一些经验
以下是为物流公司信息系统管理员推荐的大模型入门经验： 一、什么是大模型 通俗来讲，大模型是通过输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够理解自然语言，并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。 在大模型中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization）。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。 二、数字化与 Embedding 数字化便于计算机处理，但为了让计算机理解 Token 之间的联系，还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称之为 embedding。常见的算法有： 1. 基于统计： Word2Vec，通过上下文统计信息学习词向量。 GloVe，基于词共现统计信息学习词向量。 2. 基于深度网络： CNN，使用卷积网络获得图像或文本向量。 RNN/LSTM，利用序列模型获得文本向量。 3. 基于神经网络： BERT，基于 Transformer 和掩码语言建模（Masked LM）进行词向量预训练。 Doc2Vec，使用神经网络获得文本序列的向量。 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力（Selfattention）机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。 大模型的“大”，指的是用于表达 token 之间关系的参数多，主要是指模型中的权重（weight）与偏置（bias），例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级，而词汇表 token 数只有 5 万左右。 参考：
2025-02-11
有哪些入门级的搭建工作流术语
以下是一些入门级的搭建工作流术语及相关内容： 在典型应用场景中，入门级场景可能仅添加一个节点来构建简单工作流。例如，使用获取新闻插件构建一个获取新闻列表的工作流；使用大模型节点接收并处理用户问题等。 端口设置方法：通过神秘代码让所有联网操作应用指定端口，端口号一般在代理选项中，将其填入相关代码，在 CMD 中复制粘贴代码回车，无反应即成功，需安装 Git。 工作流搭建过程：从零开始搭建工作流，如加载 checkpoint loader、prompt 等节点，按颜色连接，未连接会报错，连接后填写提示词即可生成图像。 工作流原理讲解：以做菜为例，空的 latent 是锅，代表图片大小；模型是食材，正反向提示词是菜谱，VE 是调料，按颜色连接各部分。 使用他人工作流：从工作流网站下载 json 文件，拖入相关界面，若有爆红说明有节点未安装，可在 manager 中安装缺失节点。 工作流本地与在线使用方法：介绍了工作流在本地和在线的使用步骤，如安装、处理报错、放置模型文件等。 解决工作流依赖冲突：讲解了通过修改 cast NODE 里的 requirements 来解决依赖冲突的方法。 网页版工具的使用：指出很多工具都有网页版，本地没有工具时可用网页版。 涉及的应用领域包括大摩托车商业应用、学会 AI 工具、自主搭建工作流、生图制作、视频制作、AI 设计创作、3D 动画、建筑方案图、个人应用、人物一致性出视频、设计工作流、各种实践应用、工作流的设计思路、家装和游戏设计、商业和生活、娱乐、综合应用、实现个人想法、游戏美术全流程等。
2024-12-15
有哪些比较好的AI知识库学习网站
以下是一些比较好的 AI 知识库学习网站及相关学习建议： 通往 AGI 之路知识库： 提供了全面系统的 AI 学习路径，帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识。 包含关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍、AIPO 线下活动及 AI 相关探讨、way to AGI 社区活动与知识库介绍等内容。 信息来源有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 有社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月有切磋大会等活动，还发起了新活动 AIPO。 学习路径方面，有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容，可系统化学习或通过社区共创活动反推学习，鼓励整理学习笔记并分享交流。 有经典必读文章，如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章，还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 有历史脉络类资料，整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 网站：ytoAGI.com 相关渠道：公众号“通往 AGI 之路”、 在线教育平台：如 Coursera、edX、Udacity 等，上面有一系列为初学者设计的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 对于新手学习 AI，建议： 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。 开始 AI 学习之旅：在「」中，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。 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），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。 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。 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。
2025-02-18
有什么提升 RAG 知识库问答的好的 prompt
以下是一些提升 RAG 知识库问答的好的 prompt 相关内容： RAG 在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等基准测试中表现出色，在使用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时，生成的答案更符合事实、具体且多样，FEVER 事实验证使用 RAG 后也有更好结果，说明 RAG 是可行方案，能增强知识密集型任务中语言模型的输出，基于检索器的方法常与 ChatGPT 等流行 LLM 结合提高能力和事实一致性，可在 LangChain 文档中找到相关例子。 RAG 能显著提高大模型在处理私域知识或垂直领域问答时的效果。其流程包括：上传文档（支持多种格式，会转换为 Markdown 格式）、文本切割、文本向量化（存入向量数据库）、问句向量化、语义检索匹配（匹配出与问句向量最相似的 top k 个）、提交 Prompt 至 LLM、生成回答返回给用户。RAG 研究范式分为基础 RAG、高级 RAG 和模块化 RAG。 高级 RAG 特点：支持多模态数据处理，增强对话性，具备自适应检索策略，能进行知识融合，扩展了基础 RAG 功能，解决复杂任务局限，在广泛应用中表现出色，推动自然语言处理和人工智能发展。 模块化 RAG 侧重于提供更高定制性和灵活性，将系统拆分成多个独立模块或组件，每个组件负责特定功能，便于根据不同需求灵活组合和定制。
2025-02-18
怎么做一个知识库智能问答机器人？
要做一个知识库智能问答机器人，主要基于大模型的 RAG 机制，具体步骤如下： 1. 理解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术，以提高机器对话和信息处理的能力。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。可以想象成在巨大图书馆里找相关书籍，再基于书籍信息给出详细回答，这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力，使生成内容更精确，提升对话 AI 的理解力和回答质量。 2. 创建知识库：创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库，例如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，通过手工录入方式上传文章内容，并陆续将社区其他板块的文章和资料导入。 3. 设计 Bot：在设计中添加知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，尽可能利用好知识库返回的内容进行结合回答。 此外，在飞书中，还可以利用飞书智能伙伴创建平台（Aily）来搭建 FAQ 机器人，它是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能为企业提供简单、安全且高效的环境，帮助轻松构建和发布 AI 应用。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库搭建
知识库搭建主要包括以下几个方面： 1. “拎得清、看得到、想得起、用得上”的核心步骤： 拎得清：主动选择和判断高质量、与目标相关的信息源，利用 AI 搜索引擎、加入优质社群和订阅号等建立信息通路，具备信息嗅探能力。 看得到：确保所选信息能频繁且不经意地触达个人，通过浏览器插件、笔记工具等组织信息，使其易于检索和浏览。 想得起：强调信息的内化和知识线索建立，做好标记（关键词、tag）、选择合适存放位置，推荐使用 PARA 笔记法等方法组织串联信息。 用得上：将积累的知识转化为实际行动和成果，在解决问题或创造价值时能从知识库中调取相应信息。 2. RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时的主要方法，首先检索外部数据，然后在生成步骤中将其传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储（包括嵌入和向量数据存储）、检索、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 3. 智能体知识库创建： 手动清洗数据，提高数据准确性。 在线知识库：创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除，添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档：注意拆分内容，提高训练数据准确度，按章节进行人工标注和处理。 发布应用：确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-02-18
知识库框架
以下是关于知识库框架的相关内容： 智能体的目标和框架： 智能体的交互能力：包括大模型本身的交互能力、多 Agent 的灵活性、workflow 的妙用（如引导用户输入车辆信息便于大模型理解和分析）以及上下文说明。 智能体的知识体量：涵盖豆包大模型本身的行业数据和语料库、知识库（包括结构化数据与非结构化数据），以及创建知识库的步骤和参赛用知识库，还涉及大模型 RAG 检索、大模型的选择和参数设定以及新模型的调用方法。 智能体的记忆能力：包含变量、数据库和信息记录。 知识： 外置知识是由外部数据库提供，能动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式，如向量数据库（常用于处理和索引非结构化数据）、关系型数据库（适用于事务性数据存储）、知识图谱（适合复杂语义分析和知识推理）。在实际应用中，外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构，能结合检索和生成，增强模型生成能力，实时检索和整合最新外部信息。 陈财猫团队的提示词相关知识库文章索引：
2025-02-18
软件行业质量体系工程师可以用AI做什么
软件行业质量体系工程师可以利用 AI 实现以下转变和拓展工作： 1. 需求分析师可转变为 AI 洞察翻译官，未来能利用 AI 分析海量数据以揭示隐藏的用户需求，技能需向数据分析、用户心理学和商业洞察力转型。 2. 系统架构师可转变为创新架构策略师，未来设计能适应快速变化和 AI 集成的灵活架构，技能要向前沿技术跟踪、跨学科知识整合和创新思维转型。 3. 开发工程师可转变为 AI 协作编程专家，未来与 AI 结对编程，专注于创新性和复杂逻辑的实现，技能要向 AI 工具应用、算法优化和创造性问题解决转型。 4. 测试工程师可转变为质量战略专家，未来设计高级测试策略，处理 AI 无法覆盖的边缘情况，技能要向测试策略设计、用户体验评估和风险管理转型。 5. 运维工程师可转变为系统优化专家，未来专注于系统整体优化和异常情况处理，技能要向性能调优、安全加固和智能监控系统设计转型。 6. 项目经理可转变为价值流优化专家，未来专注于价值交付和团队协作效率的提升，技能要向精益管理、跨职能团队协调和持续改进转型。 此外，AI 在生成测试用例方面具有显著优势，能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例，减少人工编写测试用例的时间和成本。AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用，例如医学影像分析、药物研发、风控和反欺诈、产品推荐、预测性维护等方面。
2025-02-11
如何创建一个应用于教学的各个环节，如备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题等的智能体？
要创建一个应用于教学各个环节的智能体，您可以参考以下步骤和考虑以下方面： 1. 提前收集教育领域的需求，例如让云谷老师协助收集需求和案例，社群小伙伴帮助实现。这些需求可以包括办公提效的具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题、建立孩子的成长体系记录、孩子成长的游戏（如寻宝游戏）、朗读（模拟老师泛读，学生背诵，AI 评判）、文生图和文生视频在备课时的针对性、学科本身的教育辅助、分析学生行为并给出策略（基于教育心理学）、教师模拟培训、公开课备课辅助、指导新老师处理学生矛盾和家长问题以提高沟通能力等。 2. 明确最终交付物的形态和背后的思考，使需求描述更清晰。 3. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台（https://bigmodel.cn/），获取资源包。新注册用户可获得 2000 万 Tokens，也可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包，或者共学营报名赠送资源包。 4. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包，本次项目可能会使用到 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 等模型。 5. 进入智能体中心 我的智能体，开始创建智能体。为了照顾初学者，可以手把手进行编辑，完成一个简单智能体的搭建。 此外，在创建过程中，还可以考虑以下相关的产品和服务： 1. 具身智能的企业产品。 2. 3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书等。 3. 学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体等。 4. Zeabur 等云平台、0 编码平台。 5. 大模型如通义、智谱、kimi、deepseek 等。 6. 编程辅助、文生图工具（如可灵、即梦等）。 需要注意的是，创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素，并不断优化和改进，以满足教学的实际需求。
2025-02-10
小白学习AI的知识体系
对于小白学习 AI 的知识体系，以下是一些建议： 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，比如图像、音乐、视频等，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自己的作品。 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，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。 有兴趣伙伴，可以留言互动，有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-01-25
给人工智能伦理建设提出建议，在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议： 在内容方面： 1. 关注算法的可解释性，使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性，包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全，包括用于训练和推理人工智能系统的数据集，以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响，特别是对社会中不同群体，尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面： 1. 开展教育项目，支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解，以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用，如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等，制定相应的标准，规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准，规范人工智能全生命周期的安全要求，包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准，规范人工智能的技术研发和运营服务等要求，包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法，以及全生命周期的伦理治理要求，如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法，还有伦理审查等标准。
2025-01-02
谈谈人工智能伦理建设的内容、体系
人工智能伦理建设的内容和体系包括以下方面： 在国际层面，例如美国国会的相关法案，提出要为联邦人工智能研究、开发和示范活动提供跨机构协调，制定自愿共识标准和指南，开展教育和培训活动等。 在国家层面，以中国为例，《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（征求意见稿）》中，行业应用标准方面，涵盖智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等重点领域，规范了各领域的技术要求和应用场景。安全/治理标准方面，包括全生命周期的安全要求，如基础安全、数据与模型安全等，以及治理要求，如伦理风险评估、公平性与可解释性等伦理治理技术要求与评测方法、伦理审查等标准。 在欧盟层面，规定人工智能应符合欧盟价值观、基本权利和自由，是以人为本的技术，最终目的是提高人类福祉。为确保公众利益的保护，应为高风险人工智能系统制定统一规则，且规则应与相关宪章和原则保持一致，并符合国际贸易承诺。同时指出人工智能能带来广泛效益，但也可能根据应用和发展水平产生风险和损害。
2025-01-02
如何通过AI构建自己的知识体系，比如通识教育，英语口语，以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议： 通识教育： 1. 把学习任务切割成小单元，利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程，更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯，广泛阅读，深入研究新领域，不断探索前沿知识。 英语口语： 1. 利用智能辅助工具，如 Grammarly 进行写作和语法纠错，改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用，如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台，如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人，如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 子女学习辅导： 1. 对于英语学习，可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面，使用自适应学习系统，如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题；利用智能题库和作业辅助工具，如 Photomath 获取问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手，如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务；参与交互式学习平台，如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是，在使用 AI 辅助学习的过程中，要结合传统学习方法，仔细甄别生成的内容，以取得更好的学习效果。
2024-12-22