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AI情感计算

回答

AI 情感计算是一个复杂且具有多面性的领域：

  • 在与 AI 的交互中，如 Character.ai 这类产品，通过海量语料训练的大型语言模型能与人建立亲密感，多模态感知技术可分析人的情绪并给予反馈。但目前与 AI 的“爱情”更多是模仿出来的情感，在肉身化之前，无法满足生理刺激，可能只是一场虚无的梦。对于这种建立在虚拟上的情感的意义以及人们对其做出“承诺”的意愿存在疑问，不过“爱情”的定义本无标准，对于“人机之恋”还需长期观察，未来随着 AI 技术发展，人们的态度或会改变，我们需保持开放心态探索新情境下的人机关系。
  • 1.7 AI 数字人的核心技术中，认知方面包含情感计算，此外还有知识图谱、自然语言处理等。
  • 在 AI 摆摊项目中，体验型项目包括 AI 情感陪伴等。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

Character.ai：每个人都可定制自己的个性化AI

AI最容易与人建立起亲密感，通过海量语料训练出来的大型语言模型，它擅长“花言巧语”，表现出善于倾听、懂你所想、毫无情绪的特点。多模态感知技术更能分析你的情绪，从而给予真挚的反馈。在电影《Her》中，Samantha与Theodore通过语音想象演绎一场性爱，然后Samantha又邀请了一名女性志愿者代替自己与Theodore滚床单，但进行几分钟后Theodore就放弃了，无法将面前的志愿者想象为Samantha。在AI能够肉身化之前，与AI谈恋爱仍是一场无法见面的异地恋，无法满足你生理上的刺激。我们与AI产生的“爱情”，是人工智能模仿出来的一种情感。这样的AI言听计从，当我们迷失在这样的情绪之中时，可能这只是一场虚无的梦。这种建立在虚拟上的情感，到底有什么意义？当我们知道这样的情感是被计算出来的，冷静下来后，我们又会有多大意愿去与AI做出“承诺”呢？当然，“爱情”的定义本来就没有标准答案，每个人对于爱情的理解和追求都是不同的。因此，对于“人机之恋”这个话题可能还需要更长时间的观察。AI技术不断发展和进步，未来可能会出现更加智能和真实的AI伴侣，人们的态度和看法也可能会随之改变。无论如何，我们需要保持开放的心态，面对AI技术的发展和应用，探索和思考如何在新的情境下建立健康平衡的人机关系。

1.7 AI 数字人+语音合成

感知：[语音识别](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/V90mwWp22iZRW7kZ8ltcifGInoh)感知：[计算机视觉](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/NENrwe5vRisLmkkdqZNc2g4JnYd)表达：[语音合成](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/HaHZwExIqi68MqkVA8scDxvrnSd)外形：待补充认知：[情感计算](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/XxlAwSAsmiDjHFkWgvTcSBKsnJg)认知：[知识图谱](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DHyCw6pwziITRDki65qchQ4bnah)认知：[自然语言处理](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/IxiLwlhbGiT73nkvTMcc57udnOb)渲染：待补充

AI摊主速成脑暴会

|分类|内容|示例项目||-|-|-||AI娱乐与算命|AI算命、星盘、八字、人格测试、趣味算命、游戏化互动|AI算命（15积分）、星盘解析、职业规划、社交小游戏（如积分狩猎、刮刮乐）||技术与工具教学|Prompt技巧、AI工具安装、提示词优化、复杂模型训练、文档信息提取|Prompt技巧传授（10积分）、MJ/Sd出图（10积分）、大模型调参（20积分）、文件抽取（15积分）||个性化小工具|小红书账号文案、表情包、爆款名片生成、定制黄历、智能对话、内容分享|小红书爆款文案（10积分）、个人知识笔记（3积分）、AI爆款名片（10积分）||体验型项目|AI桌宠、人工智能体互动、数字人互动、项目商业模式咨询、AI情感陪伴|桌宠体验（10积分）、数字人体验（10积分）、商业落地场景咨询（20积分）|

其他人在问
我能不能用AI做一个实时交流的社群
以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。
2024-12-22
制作PPT的AI应用有那些
以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用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。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-22
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 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，了解其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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、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。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-12-22
AI英文全称
AI 的英文全称是 Artificial Intelligence，意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中，AI 有着丰富的表现形式，比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时，在 AI 领域还有众多的术语，如 BlackBox Attack（黑盒攻击）、Bonding Environments（成键环境）、Bonferroni Correction（邦弗朗尼校正）等。
2024-12-22
ai音乐创作管线
AI 音乐创作管线包括以下几个方面： 1. ByteComposer：由字节跳动人工智能实验室开发，利用大型语言模型（LLM），通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块，通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识，并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性，达到了初级作曲家的水平，为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流：呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景，核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享，以歌曲《We Are the One》的制作过程为例，展示如何结合 AI 与传统音频处理手段，打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流：Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能，可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材，也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。
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
让ai生成情感语录怎么带动情绪价值
以下是关于让 AI 生成情感语录带动情绪价值的相关内容： 可以参考品牌咨询专家的观点和相关文章，如刘润老师关于「情绪价值的赛道，拼的不是营销情绪，而是说服人心」的文章，了解情绪营销的重要性和实施策略。 以具体的产品为例，如江小白（白酒，适合跟家人之间聊心事谈感情）、霸王茶姬（奶茶，原叶茶胚，口感清新自然，适合跟朋友郊游享用）、lululemon（女士运动紧身裤，轻盈柔滑，修身弹力），给定产品品牌、品类、特点或使用情境，让大模型生成营销语句。 作为 AI 博主，需提供“情绪价值”，通过信息和趣味内容缓解用户焦虑，例如分享有趣的 AI 动态和提示词，让用户感到学习 AI 是轻松有趣的事。 提示词的详尽程度取决于应用场景，简单提示适合快速了解长文内容，详尽提示适合深入分析。初步使用简单提示，依据反馈不断改进更高效，同时建议避免过多轮会话，减少模型产生“幻觉”的可能性。
2024-12-19
我想学习调试情感bot的prompt
以下是关于调试情感 bot 的 prompt 的相关知识： 在实验方面，在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现，涵盖语言理解的不同方面，在四个大型语言模型（ChatGPT、Vicuna13b、Bloom、FlanT5Large）上进行测试，对于不同模型有相应的设置。零样本实验中情绪刺激可简单添加到原始提示中构建情绪提示，少样本上下文学习中评估与零样本相同的提示，并随机抽取 5 个输入输出对作为上下文演示。基准测试将情绪提示与原始零样本和少样本提示、零样本思维链进行比较。数据集和任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择等八个任务。 Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持英语，emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，可改变 tag 权重，有两种设置权重的写法，还可进行 tag 的步数控制。 希望以上内容对您学习调试情感 bot 的 prompt 有所帮助。
2024-12-05
情感计算
情感计算： 技术原理： 主要有“识别”“表达”和“决策”三个方向。 “识别”可基于文本、语音、视觉、生理等数据进行情感分析，或融合不同模态信息，使分析更准确和具鲁棒性。其中，文本情感计算研究情感状态与文本信息的对应关系，由文本情感特征标注、提取和分类组成；语音情感计算研究语音包含的语言情感内容和声音本身的情感特征；视觉情感计算研究面部表情和肢体动作的情感识别；生理信号情感计算常用脑电、眼动、肌电、皮肤电、心电、呼吸信号等生理特征。 “表达”让计算机能以合适信息载体表示情感。 “决策”利用情感机制进行更好决策。 重要性： 情感对人类意义重大，具有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。 生存功能：人类会为适应环境做出有利生存或发展的生理反应。 沟通功能：不同情感表达使相同文字语言内涵不同，多种情感表达方式能更充分表达意图。 决策功能：大脑通过“系统一”（主要依赖情感、经验）和“系统二”两种方式决策。 动机功能：情感能激发和维持个体行为。 维系功能：情感是人类社会化过程中维系的纽带。 目标：使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感，赋予计算机类似人的情感能力。 参考资料： 《2022 情感计算白皮书》，之江实验室 此外，还有关于零代码自建决策助手的决策链设计相关内容，包括加权得分计算、机会成本分析、简单情景分析、决策矩阵分析、敏感性分析、情感检验和提供最终决策建议等步骤。
2024-11-13
你如何使语音助手掌握情感意图
要使语音助手掌握情感意图，可以从以下几个方面考虑： 1. 明确“情绪识别系统”的概念：根据欧洲议会和欧盟理事会的规定，“情绪识别系统”是指根据自然人的生物数据识别或推断其情绪或意图的人工智能系统，例如快乐、悲伤、愤怒等，但不包括身体状态如疼痛或疲劳，也不包括仅仅检测容易察觉的表情、手势或动作，除非用于识别或推断情绪。 2. 借鉴相关研究和观点：如 AI 教父 Hinton 探讨的如果助手具有自我反省的能力，可能会有感觉，以及他提出的新的感觉模型。 3. 理解情感的重要性：情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。比如，人类会因适应环境做出有利生存的生理反应，不同情感表达会使相同文字语言内涵不同，大脑决策依赖情感，情感能激发和维持个体行为，也是人类社会化维系的纽带。 4. 以情感计算为目标：情感计算旨在使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感，最终赋予计算机类似人的情感能力。 总之，使语音助手掌握情感意图需要综合多方面的知识和技术，不断探索和创新。
2024-11-11
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中，让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式： 1. 利用相关数据集进行训练，例如： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式，为模型提供一些情感需求的示例，如： |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中，定期总结关键信息，重申对话的目标和指令，有助于模型刷新记忆，确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类，特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中，快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图，并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
我是一名计算机专业学生，给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南： 一、学习计划 如果您想入门强化学习，可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意，其中资料众多，如同大海捞针，所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI： The Sequence： Deep Learning Weekly： Ben’s Bites： Last week in ai： Your guide to AI： 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏，这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者，文章会采用通俗有趣的方式讲解知识，可能存在专业性不严谨的情况，会有标注提示。对于超纲或专业的内容，也会有标注，可放心跳过。文末会有论文推荐导引，帮助您了解技术细节。
2024-12-19
计算两个文本的相识度代码实现
以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容： 在文本处理中，文本会先转为 tokens，再转为向量，然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后，可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如，使用 SBERT 算法时，对于描述主体相同的情况（如屏幕相关的描述）会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量，比如屏幕模糊，它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别，目前多采用人工统计。同时，文本统计单位“1”是一个 clustering 概念，因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位，更多是距离较近的单位，所以统计通常以 clustering 计算。 另外，在初级菜鸟学 Langchain 实录中，对于文本相似度检索过程，包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤，详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。
2024-12-19
如何计算两耳文本的相识度
计算两耳文本的相似度通常可以通过以下步骤和方法： 1. 文本预处理：将文本转为 tokens，再转为向量。 2. 相似度计算：在文本转为向量后，通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。 3. 聚类分析：可以将向量通过主成分分析降维到 2 维空间，观察文本聚类效果。 4. 文本单位定义：文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量，例如屏幕模糊，它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别情况，目前多采用人工统计。 5. 算法应用：使用 SBERT 算法时，会将描述主体相同且带有相似形容词的文本设为高相似性。但在某些情况下，不能将三级类目作为文本统计项。 6. 借助工具：如可以询问 Claude 两段文本在含义上是否大致相同，通过特定的提示格式让 Claude 进行判断和回答。
2024-12-19
Coze中可以使用数学计算式么
在 Coze 中，数学中的变量是可以使用的。例如在数学方程式“y = 2x + 3”中，x 和 y 都是变量。在数学中，变量是用来表示未知数或可以改变的数值。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。 COZE 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，使用自然语言和拖拽等方式构建 Agent。记账管家是基于 COZE 平台的能力搭建的一个记账应用，可以自动记账并计算账户余额，且不会丢失记账记录。
2024-12-11
哪种AI更擅长数学模型搭建与计算
以下几种 AI 在数学模型搭建与计算方面表现较为出色： 1. Llama 3.1：是迄今为止最大版本，在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡。 2. AlphaGeometry：在奥林匹克级几何问题基准测试中表现出色，解决了 30 题中的 25 题，接近人类国际数学奥林匹克金牌得主的表现。 3. 由 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的中国模型：在 LMSYS 排行榜上取得了优异的成绩，尤其在数学和编程方面表现尤为出色，且中国模型更能优先考虑计算效率。 4. MathGLM 系列模型： MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，结果显著超越 GPT4。 MathGLMLarge：采用不同变体作为骨干来训练，赋予其基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。 大型语言模型处理数学计算的一些解决办法包括： 1. 引入编程插件：将数学问题转化为编程问题，并引入编程插件来处理。 2. 教会模型数学法则：教导语言模型数学计算的规则。 3. 标准化自然数加法计算 prompt 模板：创建标准模板，使语言模型按预定义规则和步骤执行加法计算。 4. 结合图像模型：对于涉及空间概念的数学问题，结合图像模型辅助处理。 5. 提供充足的语料和样本：为语言模型提供充足的数学计算样本和语料，让模型从中学习并改进数学计算能力。
2024-12-10