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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
AI能力到达AGI了吗
目前 AI 能力尚未达到 AGI（通用人工智能）。汪华老师认为此次 AI 的变革量级，100%能够抵达与移动互联网处于同一级别的第一个阶段，50%有可能发展至与蒸汽机的出现同量级的第二个阶段，但能否到达 AGI 的第三个阶段尚不明确。同时，学习笔记中也提到 AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI，ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。
2024-12-26
如何训练一个AGI
训练一个 AGI 是一个复杂且尚未完全实现的目标，但目前有一些相关的研究和计划： OpenAI 有相关计划，例如其总裁 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，在图像、文本和“其他数据”上进行训练，以实现 AGI。 特斯拉训练的机器人“Optimus”通过人类示范学习抓取物体，这表明人类示范可能对实现先进性能有帮助。 对于 AGI 的研究还涉及对图像、音频和视频生成的训练。 目前强人工智能（AGI）还只是一个理论概念，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。更多信息可参考（AGI）。
2024-12-26
Agi和ai
AGI（通用人工智能）和 AI（人工智能）是相关但有所不同的概念。 AI 是一种让机器展现智慧的目标，包括多种技术和应用，如机器学习、深度学习、大语言模型等。生成式人工智能（GenAI）是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。AIGC（人工智能生成内容）则是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式，ChatGPT 是 AIGC 在文本生成领域的一个应用实例。 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，能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。 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。 Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。AGII 是一个 AI 驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能，旨在帮助内容创作者、营销人员和企业以更短的时间创造引人入胜且有影响力的内容，并宣布推出平台的测试版以获取用户反馈并调整产品。
2024-12-25
什么是agi
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 AI 系统。它能够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 AGI 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 有不同的发展等级，分别为： 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，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能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。 更多信息请见（AGI）。OpenAI 自 2015 年成立以来，一直将 AGI 作为其战略目标之一，随着 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。
2024-12-25
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。 它有以下特点和相关内容： 与弱人工智能不同，强人工智能能够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。 OpenAI 内部会议分享了 AGI 的五个发展等级，分别为： 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。 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。 智能体：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可加速科学研究和新药发现。 组织：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程。 更多信息请见 。同时，OpenAI 关于实现 AGI 的计划如 Q的下一阶段，最初被称为 GPT6 后重新命名为 GPT7 等，因某些原因有所推迟。
2024-12-25
通往AGI之路，主要是做什么的？
“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区。其致力于为人工智能（AI）学习者提供系统全面的学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助用户有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 该平台由开发者、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。此外，社区还定期组织活动，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。 “通往 AGI 之路”的品牌 VI（视觉识别）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，共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。 同时，其知识库使用指南中包含推荐 B 站 up 主课程、开源的二十四节气相关教程和关键词、老师带领进行的 AI 相关操作教学，以及 AI 视频相关的共学课程、工具及挑战赛介绍等内容。
2024-12-25
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
听说你这里有ai小白学习ai知识从0到1的文档，哪里可以查看到
新手学习 AI 可以按照以下步骤进行： 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。 如果您是零基础小白，还可以： 1. 网上找基础课程进行学习。 2. 观看科普类教程。 3. 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 4. 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。
2024-12-26
我想要学习prompt，请你推送10篇知识库相关文章给我
以下是 10 篇与 prompt 相关的知识库文章： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
2024-12-26
学习这些知识的方法
以下是关于学习 AI 相关知识的方法： 对于大语言模型（LLM）知识的学习路径： 首先，学习大语言模型入门者的课程，这是基础。 接着，进一步学习面向开发者的课程，以应用于实际项目。 系统学习 LLM 开发： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。相关课程有吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，包括 Transformer 模型架构及自注意力机制原理，以及 BERT 的预训练和微调方法。掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。相关资源有 HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 进行 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。相关资源有 ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态，关注顶会最新论文、技术博客等资源。 对于低年级小学生的 Genie 模型科普： Genie 模型通过“观看视频”的方法学习，就像小朋友通过看、听、读书和练习来学习新知识。它观看了大量互联网视频，从而学会很多事情。 Genie 模型运用“深度学习”技术让自己更聪明，通过分析学习到的视频内容找出规律和联系，然后根据提示创造全新的虚拟世界。 Genie 模型里有“模型参数”，就像玩具机器人的调节按钮，这些参数能调节模型做不同的事情。 Genie 模型在学习时无需人们告知每个动作的名称，而是通过不断尝试和练习来学习。
2024-12-26
我如何创建一个自己的知识库和对话机器人，当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。
要创建一个自己的知识库和对话机器人，并实现根据知识库内容回答问题，您可以参考以下步骤： 1. 了解 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。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。 2. 创建知识库：创建一个包含大量相关文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot：在设计对话机器人时，添加创建好的知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素：在问答机器人的配置中，包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人；提示词用于指定模型的角色和专注技能；知识库则相当于给员工的工作手册。例如，可以使用阿里千问模型，设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤，您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。
2024-12-25
我想系统性的，由浅入深的学习AI知识，请给出我一个规划
以下是为您制定的由浅入深系统性学习 AI 知识的规划： 一、基础阶段 1. 编程语言学习 选择 Python 或 JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构和算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下坚实基础。 2. 了解 AI 基本概念 阅读相关入门文章，熟悉 AI 的术语、基础概念，包括人工智能的定义、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。 二、入门阶段 1. 学习路径引导 参考「」中的课程，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，并争取获得证书。 2. 体验 AI 工具和平台 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 三、深入学习阶段 1. 选择感兴趣的模块 AI 领域广泛，包括图像、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，它上手容易且实用。 2. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等）。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 四、实践阶段 1. 参与实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 2. 分享与交流 在知识库分享自己实践后的作品和经验，与他人交流学习。 五、前沿关注阶段 1. 关注动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，按照以上规划，从编程基础、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，您将逐步深入 AI 领域，为未来的发展做好准备。
2024-12-24
ppt转word 好用的ai 知识梳理工具
以下是一些好用的将 PPT 转 Word 的 AI 知识梳理工具： 1. Claude：不仅能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息，还能找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 2. Gamma.app：在线 PPT 制作网站，允许通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 3. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 4. Mindshow：提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。 5. 讯飞智文：利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。
2024-12-24
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
多智能体系统如何搭建
搭建多智能体系统需要考虑以下几个方面： 1. 多智能体的概念：多智能体是由多个自主、独立的智能体组成的系统。每个智能体能够感知环境、进行决策并执行任务，它们之间可以进行信息共享、任务协调以及协同行动，以实现整体目标。随着大型语言模型的出现，以其为核心构建的智能体系统受到广泛关注，为不同智能体分配角色和任务信息，并配备工具插件以完成复杂任务。 2. 常见框架：目前更常见的框架主要集中在单智能体场景，其核心在于语言模型与工具的协同配合，可能需要与用户进行多轮交互。同时，越来越多的框架开始关注多智能体场景，为不同智能体指定不同角色，通过协作完成复杂任务，与用户的交互可能相对减少。 3. 主要组成部分： 环境：所有智能体应处于同一个环境中，环境包含全局状态信息，智能体与环境存在信息交互与更新。 阶段：为完成复杂任务，现有多智能体框架通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 控制器：可以是语言模型或预先定义好的规则，负责环境在不同智能体和阶段之间的切换。 记忆：在多智能体框架中，由于智能体数量增多，消息数量增多，每条消息可能需要记录发送方、接收方等字段。 4. 开源框架示例：如 OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」，其在多智能体通信方面表现出色，处理了交接的逻辑。例如构建客服多智能体，只需要准备普通接线客服和宽带客服等不同角色的智能体。
2024-11-29
拆解 通往AGI之路 知识付费运营体系
通往 AGI 之路的知识付费运营体系可以从以下几个方面来拆解： 1. 课程特点： 【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，是全网技术更新最快的课程之一。 课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，能满足不同阶段学习者的需求。 2. 付费与开源的比较： 开源社区资源丰富，适合自律的自主学习者。 知识付费课程提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是高效的学习途径。 3. 社区需求： 新同学加入时，对适合小白新手入门的课程有需求，相比啃知识库的图文，更愿意接受老师手把手的教学。 4. 个人经历：创建者在希望快速入门 AI 绘画时，投入金钱学习了许多付费的 AI 课程，并最终选择了野菩萨的课程。 通往 AGI 之路本身不仅是开源的 AI 知识库，还是连接 AI 学习者、实践者、创新者的社区，具有以下特点： 1. 共同建设：由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同贡献并整合各种 AI 资源。 2. 丰富内容：提供一系列开箱即用的工具，文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程。 3. 紧跟前沿：追踪 AI 领域最新的进展，时刻更新。 4. 活动多样：包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等社区共创项目，以及 AIPO 活动、共学活动等。 5. 扶持与奖励：在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持，设有最佳创业奖和最佳投资奖等。
2024-11-25
知识库的体系怎么搭建
搭建知识库的体系可以从以下几个方面入手： 1. 明确需求和兴趣点，选择相关的信息源，确保信息的质量与相关性。 2. 建立信息通路，通过各种工具和方法（如浏览器插件、笔记应用等），确保信息能够顺畅地流入知识体系。 3. 对收集的信息进行知识结构化处理，使用不同的笔记方法和工具将其分类、标签化和链接，形成便于检索和应用的结构化知识体系。 4. 注重知识内化与应用，通过定期的复习、思考和实践，将外部信息转化为个人知识，并在实际工作和生活中应用，解决具体问题。 5. 知识抽取方面，通过自动化技术抽取出可用的知识单元，包括实体抽取（命名实体识别）、关系抽取（提取实体之间的关联关系）、属性抽取（采集特定实体的属性信息）。 6. 知识表示可采用属性图、三元组等方式。 7. 进行知识融合，在同一框架规范下对异构数据进行整合、消歧、加工、推理验证、更新等，达到数据、信息、方法、经验等知识的融合，形成高质量知识库，包括实体对齐以消除不一致性问题，以及知识加工和本体构建等。 8. 重视知识更新，不断迭代扩展现有知识，增加新的知识。 9. 进行知识推理，在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 此外，您还可以在网上做一些调研，找到人类试图量化和编写知识的领域，如回顾布卢姆 的分类法、林奈创建生物分类法的工作、德米特里·门捷列夫创建描述和分组化学元素的方法等有趣的例子。作业方面，可以建立一个本体，比如选择一个主题（如一个人、一个地方或一件事）建立该主题的模型，使用 Protégé 构建本体。
2024-09-26
关于大模型技术体系、国内外应用研究希望有一段内容总结给我
以下是关于大模型技术体系、国内外应用研究的总结： 大模型技术体系： Embedding（嵌入）：是一个浮点数的向量，用于度量相关性，有词、句子、文档、图像等分类。在大模型中有重要价值，可从数据集中获取结果并保存为 csv 文件。 模型架构：多模态大模型架构分为模态编码器、输入投影器、语言模型骨干、输出投影器和模态生成器等部分，不同架构有不同的应用和实现选择。 训练流程：包括多模态预训练和多模态指令微调两个阶段。 架构分类：如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 擅长自然语言生成任务。 大模型的特点： 预训练数据量大，来自互联网上的多种来源，如论文、代码、公开网页等，通常以 TB 级别计。 参数众多，如 GPT3 已达 170B 的参数。 国内外应用研究： 企业级应用开发涉及利用开源的 Embedding 模型、向量数据库做检索增强生成（RAG），以及购买 GPU 服务器搭建企业级大模型项目。 对多模态大模型从模型架构、训练数据集规模等多维度进行对比，总结提升模型效果的重要训练方法，并探讨未来发展的 5 大方向，包括构建更强大的模型、设计更具挑战性的评估集、移动端/轻量级部署、具备实体性的智能和持续性指令调整。
2024-09-13
小七姐知识体系
小七姐关于提示词和知识管理体系有如下见解： 提示词的知识体系： 小七姐将提示词学习分为五个维度，从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者，舒适的学习顺序应反过来。最后是思维方式，经过前面四个层次，会理解到提示词本质是逻辑思维和表达能力，交互对象从人变成大模型。最终要面对三类问题：知识储备不足（包括大模型特性的知识和世界知识）、业务 know how 不扎实（能干自己活但是抽象不出方法论）、语言逻辑有缺陷（脑子里都知道，但表述不清楚）。小七姐还建了一个学习小组快闪飞书群，有缘看到的同学可以进群一起学习。 知识管理体系： 知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合，用于系统地管理个人或组织的知识资产，包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。它可以非常个性化，如个人的笔记系统，也可以是组织内部的复杂系统，如企业的知识库或数据库。一个有效的知识管理体系通常包括以下关键组成部分：知识的捕捉，即收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息；知识的组织，通过分类、标签和索引等方式使知识易于访问和检索；知识的分享，促进知识在个人或组织内部的流动，增加协作和创新的机会；知识的应用，确保知识被有效利用，以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。
2024-07-20