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perplexity.ai这个东西是什么东西

Answer

Perplexity AI 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月,由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。

其优势包括:

  1. 理解能力强:能够深入理解查询的语义,而非仅仅匹配关键词,提供更准确和相关的结果。
  2. 生成式回答:可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,使结果更易于理解和使用。
  3. 个性化和上下文感知:能根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。

劣势有:

  1. 训练成本高:训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据,成本较高。
  2. 可解释性差:LLM 的工作原理较为黑箱,难以解释为何给出某个结果,缺乏透明度。
  3. 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,可能产生偏见或不当内容。

独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的“智能助手”。

此外,Perplexity AI 还是一款人工智能教育应用程序,允许用户将问题格式化为线程以便消化信息,可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用。有趣的是,其创始人曾在 Google AI 工作。

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References

问:Perplexity AI 如何?

Perplexity AI是一家专注于开发新一代AI搜索引擎的公司,创立于2022年8月,由前OpenAI研究科学家Aravind Srinivas与前Meta研究科学家Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。它的搜索引擎采用了大型语言模型(LLM)技术,可以更好地理解和回答用户的自然语言查询。优势理解能力强:Perplexity的LLM模型能够深入理解查询的语义,而不仅仅是匹配关键词,从而提供更准确和相关的结果。生成式回答:它可以生成通顺的自然语言回答,而不是简单返回网页链接和片段。这使得结果更易于理解和使用。个性化和上下文感知:Perplexity可以根据用户的历史查询和偏好来个性化结果,提供更加贴合需求的答复。劣势训练成本高:训练大型LLM模型需要大量的计算资源和高质量的训练数据,成本可能较高。可解释性差:LLM的工作原理较为黑箱,很难解释为什么会给出某个结果,缺乏透明度。潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,LLM可能会产生偏见或不当内容。独特之处Perplexity将LLM技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统的基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验。它还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的"智能助手"。总的来说,Perplexity凭借LLM的强大语义理解能力,为搜索引擎带来了新的可能性,但也面临着一些技术和伦理挑战。原问题:Perplexity AI如何?谁开发的?其优劣势是?有什么独特之处?

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

Janitor AI在对话式AI平台领域中脱颖而出,其独特设计用于参与不安全工作(NSFW)交互。它还使用户能够创建自己的NSFW聊天机器人。尽管该工具产生的流量和兴趣可能有点令人惊讶,但这可能归因于其独特的定位和让用户创建自己的角色的能力。但让它的崛起更加疯狂的是,SEMrush在2023年5月之前没有任何Janitor AI的流量数据,这也是他们的Twitter帐户创建的时间。虽然我们无法找到确切的发布日期,但这表明了这个聊天机器人的快速发展。看看下面的数字:推出时间:2023年5月左右考虑的月份数:4个月总流量(5月23日- 8月23日):192,382,354(192.4M)平均每月流量:4810万流量净增长:4880万每月平均流量增长:1630万[heading3]5.Perplexity AI(净增长:2530万次访问)[content]Perplexity AI是一款人工智能教育应用程序,让学习变得简单、快速。它允许用户将他们的问题格式化为线程,以便他们可以轻松地消化信息。它可作为Web应用程序、Android应用程序和IOS应用程序使用。有趣的是,Perplexity AI的创始人曾在Google AI工作,并于2022年8月创立了该公司。从那时起,它就出现了快速增长,请看下面:推出时间:2022年8月考虑的月份数:9个月总流量(12月23日- 8月23日):134,267,104(134.3M)平均每月流量:14.9M流量净增长:2530万每月平均流量增长:320万

今年目标 1 亿活跃用户!Perplexity 联手 Arc 浏览器对抗 Google 背后产品逻辑

如果你看看Stripe的天使投资者名单,那真的很了不起,这就是我们得到一些很酷的投资者的方式,包括Jeff Dean,他试用了Twitter搜索演示,并说:“我从未使用过这样的东西,但我真的很喜欢。”那时,他还没有看到任何类似于我们今天所做的事情,这就是为什么现在我们不公开说他是投资者,因为有利益冲突。随着我们的进展,我们不断意识到我们所做的所有工作,例如获取外部数据、处理它、将其放入结构化表格,然后让元素进行搜索,可以改为在预处理方面做很少的离线工作,并在推断时让LLM做更多的后处理工作,因为LLM变得越来越聪明了。我们可以看到,我们从很旧的GPT-3模型和Codex开始。随着GPT-3.5的推出,比如DaVinci 2或DaVinci 3以及Turbo,我们可以看到它们变得更便宜、更快、更好。因此,我们改变了我们的策略,试着只获取链接,然后尝试从这些链接获取原始数据,并在推断时在线进行更多的工作。这给了我们一种新的优势,Google没有为此构建。Google是为了在预处理步骤中做所有的工作,这是他们的拿手好戏。在这一点上,没有人能够击败他们。但是,首次你不需要做所有这些。你确实需要做一些以提高效率和速度,但不像过去二十年里他们所做的那样多。因此,我们推出了这个通用搜索,它只是获取链接并以引文的形式进行摘要。我们并且在免责声明中提出了一个声明,这是一个很酷的演示,是通过GPT-3.5和必应进行串联的,我们希望与更大的公司合作。

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AI陪伴有什么好的产品
以下是一些 AI 陪伴的好产品: 1. Character.ai:这是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户能与数百个 AI 驱动的角色交流,还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户可设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。 3. Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,每个 npc 都有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期,可能看起来是小众市场,但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如,在网页端榜单上,Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大,不仅限于“男友”“女友”概念,还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示,AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生,如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程,如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手,不少模仿了 ChatGPT。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的全面介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。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。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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),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。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。
2025-02-26
普通人怎么学习AI
普通人学习 AI 可以参考以下步骤: 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,可根据自身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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品互动,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。 此外,还可以参考以下方法: 1. 万能公式法:问 AI【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 就可给出知识框架,然后根据知识框架每一个小点去问,就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白,如果还在观望 AI 不知从何入手,可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的知识: 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始学习之旅:在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,使用各种产品创作作品,并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 此外,为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍: 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域的名著,涵盖神经科学的方方面面。
2025-02-26
AI介入设计的相关案例
以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例: 1. 在工作流方面: 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion,辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中,AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右,其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样,项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速,设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效,从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例: 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,再结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,更精准表达营销活动主题,如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景:对于定制化真人模特实景素材的主题活动,通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出,如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉:在 UI 设计场景中,采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果,如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,稳定输出定制化 IP 形象,如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放:如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。
2025-02-26
ai产品经理
以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息: 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员,是一位 AI 产品经理,深耕 NLP 方向 2 年,作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品,也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身,还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年,坐标在海淀(北四环)。 银海是一位 AI 产品经理,是通往 AGI 之路社区共建者,5 + 大模型厂商资深讲师,全网粉丝量 3W + ,在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理,岗位要求:负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先;英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先;2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用,在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与清慎联系。
2025-02-26
Perplexity是谁做的
Perplexity 是由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办的。它是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月。其搜索引擎采用了大型语言模型(LLM)技术,具有理解能力强、生成式回答、个性化和上下文感知等优势,但也存在训练成本高、可解释性差、潜在的偏差和不当内容等劣势。Perplexity 将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统的基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能。
2025-02-20
perplexity
Perplexity 是一个与自然语言处理相关的指标。 首先,文章提到作者因项目需要关注 transformer 相关进展,并计划从算法(包括 NLP、CV、多模态下的 transformer 网络结构)、训练(transformer 的分布式训练)、部署(transformer 的 tvm 量化与推理)五个方面介绍 transformer,本系列的第一篇侧重介绍 NLP 中常用的 perplexity 指标的含义。 文中会先从熟悉的 entropy 指标开始,逐步介绍针对自然语言的改进版 Ngram Entropy 指标,最后介绍 perplexity 指标。 关于 perplexity 指标是否越低越好,在 XLNet 论文中提到越低的 perplexity 可能会损害下游任务的精度,而在 RoBERTa 论文中则指出对于像 RoBERTa 这样 encoderonly 结果的网络,perplexity 越低在 NLU 任务表现就越好。因此,perplexity 是不错的引领性指标,但最终的判别标准还是得结合下游任务表现一起考察。 总的来说,Perplexity、CrossEntropy、Bits Per Character 都是围绕熵来刻画语言模型的信息量和复杂度。最后作者强烈推荐阅读《Evaluation Metrics for Language Modeling》,并表示自己刚上手 transformer 相关内容,难免有错,欢迎指正。如果想了解更多关于 transformer 的知识,可以关注作者。
2025-01-22
perplexity公司
Perplexity 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月,由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。 其优势包括: 1. 理解能力强:能够深入理解查询的语义,而非仅仅匹配关键词,提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答:可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知:能根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 劣势有: 1. 训练成本高:训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据,成本较高。 2. 可解释性差:LLM 的工作原理较为黑箱,难以解释为何给出某个结果,缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的“智能助手”。 在成立的 18 个月内,Perplexity 达到了 10 亿美元估值。但它与其他由 LLM 驱动的服务一样面临着幻觉问题等挑战,同时人工智能驱动的搜索也存在可靠性问题。
2024-11-14
我想找一个类似perplexity的AI工具
以下是一些类似 Perplexity 的 AI 工具: 1. ChatGPT Plus:用户可开启 web browsing 功能实现联网。 2. Bing Copilot:作为 AI 助手,旨在简化在线查询和浏览活动。 3. You.com 和 Neeva AI:搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验,并保持用户数据的私密性。 此外,在移动设备上,美图秀秀(https://apps.apple.com/us/app/meituphotoeditoraiart/id416048305)、SNOW(https://apps.apple.com/us/app/snowaiprofile/id1022267439)和 Adobe Express(https://apps.apple.com/us/app/adobeexpressaiphotovideo/id1051937863)也是相关的应用。Perplexity AI 是一款人工智能教育应用程序,可作为 Web 应用程序、Android 应用程序和 IOS 应用程序使用,其创始人曾在 Google AI 工作,于 2022 年 8 月创立该公司。它专注于提供简明、实时和准确的查询答案,并引用来源,在访问时长方面略胜于 ChatGPT,用户参与度很高。
2024-08-31
Perplexity的网站进不去
以下是关于 Perplexity 的一些信息: Perplexity 是一款聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。以 Perplexity.AI 为例,我们可以利用其强大的搜索功能来获取信息。首先,访问该网站并使用其搜索功能。为了获得更专业和深入的搜索结果,可以启用 Pro 功能(搜索框右边的开关),该功能每天都会提供一定次数的免费使用。如果您经常使用,可以考虑开通会员服务以享受更多便利。但目前您提到 Perplexity 的网站进不去,可能是由于网络故障、服务器维护等原因导致的,您可以稍后再尝试访问。
2024-08-13
perplexity
Perplexity 是一款基于给搜索引擎加上 LLM 以带来更优信息检索体验的思路而开发的产品,其目标是取代 Google 搜索。该思路的技术实现并不复杂,贾扬清大佬用不到 500 行 Python 代码就实现了一个基础版。作者最近在 Coze 上体验手搓 AI Bot,也顺手搓了一个极简版的 Perplexity,只写了 36 行“粘合剂”代码和 41 行提示词。此外,Claude 官方文档中提到了处理幻觉的方法,包括允许 Claude 说“我不知道”、告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题、让 Claude 在回答问题之前“逐步思考”、在回答之前给 Claude 留出思考的空间、让 Claude 在长篇文档中找到相关引文并使用这些引用来回答等。
2024-06-21
model endpoint ID是什么东西?请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉,目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说,“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方,就像每个房间都有一个独特的门牌号,“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号,通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中,它可能类似于一个唯一的编码,比如“MEID12345”,用于区分不同的模型服务端点,以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助,如果您还有其他疑问,请随时向我提问。
2025-02-26
想要入行ai产品经理,要学的东西很多,还有本职工作,很焦虑,怎么办
如果您想要入行 AI 产品经理但感到焦虑,以下是一些建议: 1. 合理规划时间:在本职工作之余,制定一个合理的学习计划,将学习 AI 产品经理所需的知识和技能分解为小目标,逐步实现。 2. 明确学习重点:根据行业需求,例如参考 AI 提示词工程师的岗位技能要求,包括本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景;熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等);对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。明确自己需要重点学习和提升的方面。 3. 掌握算法知识:理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策;掌握一定的算法知识,可以帮助与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解;在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性;了解算法前沿可以帮助更好地把握产品的未来发展方向;了解算法可以帮助发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,从而提升产品的竞争力;掌握相关知识可以提升数据分析能力。 4. 借鉴他人经验:可以参考身边 AI 产品经理的工作内容和经验,例如从 01 打造产品、完成 LLM 评测体系的搭建等。 5. 调整心态:认识到学习和成长需要时间,不要过分焦虑,保持积极的心态,逐步积累和进步。
2025-02-19
cursorrules是个什么东西,为什么在做cursor需要用到它?
.cursorrules 是 Cursor 中的一个特殊文件,需放在打开文件夹的根目录。它具有以下重要作用: 1. 改变 Cursor 对于后台 LLM 的 prompt:文件中的所有内容都会作为 prompt 的一部分发给后端的 AI,如 GPT 或 Claude,为定制化带来极大灵活性。例如,可以把计划的内容放在这个文件里,让 Cursor 在对话时获取最新版计划,还能在文件中给予更详细的指令。 2. 实现闭环:Cursor 会自动读取该文件内容了解最新动态,经过思考后将更新后的进度和下一步计划写回文件。 3. 支持更多工具的使用:由于可以通过.cursorrules 直接控制给 Cursor 的 prompt,且 Cursor 有运行命令的能力,可事先在文件中向它介绍工具用法,使其学会使用工具完成任务。例如,对于网页浏览和搜索工具,可在文件中进行相关设置和说明。 4. 规范代码生成:就像给助手的“整理指南”,提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里,AI 会自动按照要求写代码,避免生成混乱的代码。
2025-02-06
nvidia ptx是什么东西
Nvidia PTX 是 NVIDIA 推出的一种中间表示语言(Intermediate Representation Language)。它用于在 CUDA(Compute Unified Device Architecture)编程模型中,为不同的 NVIDIA GPU 架构提供一种通用的代码表示形式。PTX 允许开发者编写一次代码,然后由 NVIDIA 的编译器根据具体的 GPU 架构将其编译为可执行的机器码,从而提高了代码的可移植性和开发效率。
2025-02-04
api是什么东西?能实现什么?
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以“奥本海默”的搜索为例,比如像 themoviedb.org 这样的网站,其网址包含域名(www.themoviedb.org)用于定位网站,路径(/search)指定特定页面位置,查询参数(如 query=奥本海默)则明确具体的搜索内容。 对于 GPT 来说,使用 API 时首先要明确想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据,然后去寻找所需的外部数据的 API 文档,或者自己开发 API 以及寻找市面上可用的 Action。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 如果您对 Action 很感兴趣,可以从系统学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2025-02-02
我需要一个工具 让我能够把看到的资料汇总到里面,慢慢的他就成为了我的一个智能助理,但凡我阅读过的东西,只要我能想到一点点相关内容,都能通过这个工具在里面找到汇总答案,同时还能链接到原来的文章或知识点,有这样的AI工具么
以下是为您整理的相关信息: 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如: 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到,人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界,AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中,提到可以通过输入端输入不同模态的内容,包括音频、文本、视频等并消化,在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情,如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中,提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容,用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语(prompts),将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以手搓各种机器人为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等,还能设置“常用语”“小助手”“bot”,如 Kimi.ai 。 综合来看,目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。
2024-12-14