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智能体感知决策执行

Answer

智能体是在现代计算机科学和人工智能领域中一个基础且重要的概念。

智能体的应用领域广泛,包括:

  1. 自动驾驶:汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。
  2. 家居自动化:智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。
  3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。
  4. 金融交易:金融市场中的智能交易算法根据市场数据做决策。
  5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供客户支持。
  6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。

设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤:

  1. 定义目标:明确智能体要实现的目标或任务。
  2. 感知系统:设计传感器系统采集环境数据。
  3. 决策机制:定义决策算法,根据感知数据和目标做决策。
  4. 行动系统:设计执行器或输出设备执行决策。
  5. 学习与优化:若为学习型智能体,设计学习算法以改进。

具身智能是将机器学习算法适配至物理实体从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过多种模态与用户交互,具身智能体则将大模型嵌入物理实体,通过传感器与人类交流。人形机器人是具身智能的代表产品,其三要素为本体、智能、环境,高度耦合是高级智能的基础。不同环境有不同形态的硬件本体适应,如室内平地适用轮式机器人,崎岖地面适用四足机器人。具身智能体的行动分为“感知-决策-行动-反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力,执行能力是技术难点,涉及硬件设计,可泛化的通用执行能力是短板。LLM 为具身智能热潮来临提供了机会,其强泛化能力和 zero-shot 能力使不再需要为每个任务手工调校机器人。

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References

问:什么是智能体 Agent

智能体在各种应用中扮演重要角色,以下是一些典型的应用领域:1.自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。2.家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。3.游戏AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。4.金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。5.客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。6.机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。[heading3]智能体的设计与实现[content]设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤:1.定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。2.感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。3.决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。4.行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。5.学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。[heading3]总结[content]智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动,在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统,智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

一篇具身智能的最新全面综述!(上)

具身智能,即“具身+智能”,是将机器学习算法适配至物理实体,从而与物理世界交互的人工智能范式。以ChatGPT为代表的“软件智能体”(或称“离身智能体”)使用大模型通过网页端、手机APP与用户进行交互,能够接受语音、文字、图片、视频的多种模态的用户指令,从而实现感知环境、规划、记忆以及工具调用,执行复杂的任务。在这些基础之上,具身智能体则将大模型嵌入到物理实体上,通过机器配备的传感器与人类交流,强调智能体与物理环境之间的交互。通俗一点讲,就是要给人工智能这个聪明的“头脑”装上一副“身体”。这个“身体”可以是一部手机,可以是一台自动驾驶汽车。而人形机器人则是集各类核心尖端技术于一体的载体,是具身智能的代表产品。具身智能的三要素:本体、智能、环境具身智能的三要素:“本体”,即硬件载体; “智能”,即大模型、语音、图像、控制、导航等算法; “环境”,即本体所交互的物理世界。本体、智能、环境的高度耦合才是高级智能的基础。不同环境下的会有不同形态的硬件本体以适应环境。比如室内平地更适用轮式机器人,崎岖不平的地面更适用四足机器人(机器狗)。在具身智能体与环境的交互中,智能算法可以通过本体的传感器以感知环境,做出决策以操控本体执行动作任务,从而影响环境。在智能算法与环境的交互中还可以通过“交互学习”和拟人化思维去学习和适应环境,从而实现智能的增长。具身智能的四个模块:感知-决策-行动-反馈一个具身智能体的行动可以分为“感知-决策-行动-反馈”四个步骤,分别由四个模块完成,并形成一个闭环。感知模块

具身智能赛道爆发的前夕,我们应该了解些什么?(上)|Z研究第 5 期

网址:https://analyticsindiamag.com/turing-test-is-unreliable-the-winograd-schema-is-obsolete-coffee-is-the-answer/具身智能需要具备哪些基础能力?具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点。一方面,它不像前两者有着海量的互联网数据支持;另一方面,它不仅是一个软件算法问题,还涉及到硬件设计。从执行的角度来说,具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面,无论是最近爆火的二足机器人、已经取得极大突破的四足机器狗,还是已经商业落地的轮式机器人,它们能否在各种地形下实现鲁棒的移动,依旧是前沿的学术问题。操作方面,现阶段能够落地的只有吸盘和二指的简单抓取。也正是因此,目前所有大模型驱动的具身智能体能够完成的任务清一色是pick-and-place下类的任务。可以说,可泛化的通用执行能力是三大核心能力中最短的那块木板。LLM为具身智能热潮来临提供机会:过去机器人的控制优化任务通常都是基于优化的,但是LLM为机器人的控制提供了新可能。过去基于优化的机器人控制方案通常有一个目标函数(要让小棍保持平衡),通过建模和数理计算的方式完成这一目标。优点:效率极高,数学解优雅;缺点:泛化性能差,对于每一个新任务都要重新建模(且建模和目标函数的精度会影响性能)和设计目标函数。现在有LLM,LLM学习大量数据后存在强泛化能力和zero-shot能力,使得我们不再需要为了每个任务来手工调校机器人。

Others are asking
态势感知、流量分析的AI开源项目有哪些
目前在态势感知和流量分析方面,较为知名的 AI 开源项目相对较少。但您可以通过以下途径去寻找和发现相关的开源项目: 1. 在开源代码托管平台如 GitHub 上,使用相关的关键词进行搜索。 2. 关注相关的技术论坛和社区,了解其他开发者的分享和推荐。 由于这方面的特定开源项目有限,建议您持续关注行业动态,以便及时获取新的信息。
2024-12-24
AI感知
AI 感知模块的设计初衷是极大地拓展 Agent 的感知视野,使其不限于文字范畴,而是融合文字、听觉和视觉等多种模态,更接近人类感知和理解世界的方式。 在文本输入方面,AI Agent 能通过文本与人类交流,理解用户文本中的明确内容及隐含的信念、愿望和意图。借助强化学习技术,它能感知并推断用户偏好,实现个性化和准确回应,还具有零样本学习能力,能处理新任务而无需特定任务微调。 在视觉输入方面,为 AI Agent 提供丰富环境信息,包括物体属性、空间关系和场景布局。Agent 能通过生成图像的文本描述来理解图像内容,Transformer 模型的应用使其能直接对视觉信息编码和整合,提高视觉感知能力。通过在视觉编码器和 LLM 间添加可学习接口层,能更好地对齐视觉和语言信息。 在听觉输入方面,暂未提供详细内容。
2024-08-28
智能体的感知能力
智能体的感知能力包括以下方面: 听觉输入:能够利用 LLM 作为控制中心,调用现有的音频处理模型库来感知音频信息。通过音频频谱图的转换,将音频信号有效编码,实现对音频信息的理解和处理。 文本输入:通过文本输入与人类交流,能理解用户文本中明确的内容以及隐含的信念、愿望和意图。利用强化学习技术,能感知并推断用户的偏好,实现个性化和准确的回应。此外,具有零样本学习能力,能处理全新任务,无需针对特定任务微调。 视觉输入:为智能体提供丰富的环境信息,包括物体的属性、空间关系和场景布局。能通过生成图像的文本描述(图像标题)来理解图像内容。Transformer 模型的应用使其能直接对视觉信息进行编码和整合,提高视觉感知能力。通过在视觉编码器和 LLM 之间添加可学习的接口层,能更好地对齐视觉和语言信息。 其他输入:除了文本、视觉和听觉输入,智能体还可能配备更丰富的感知模块,如触觉、嗅觉以及对环境温湿度的感知能力。指向指令的引入使得智能体能够通过用户的手势或光标与图像交互。此外,通过集成激光雷达、GPS、IMU 等硬件设备,智能体能够获得更全面的三维空间和运动感知能力。感知模块的设计初衷在于极大地拓展智能体的感知视野,融合多种模态,使其能够以更接近人类的方式感知和理解周围世界。
2024-08-28
AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗
AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本,在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本,1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。
2024-12-25
有没有关于健身的人工智能,可以提供适合自己的锻炼计划
以下是一些关于健身的人工智能产品和案例,可为您提供适合自己的锻炼计划: 1. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具: Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案。网址:https://keep.com/ Fiture:由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址:https://www.fiture.com/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/ Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/ 3. 案例: 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划,例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外,还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具,如可提升沟通能力。
2024-12-24
有没有这些生成式人工智能的url
以下是一些与生成式人工智能相关的 URL: 生成式人工智能简介的视频学习地址: https://youtu.be/G2fqAlgmoPo 中文版本推荐: 生成式人工智能如何改变创意工作相关的框架:NVIDIA 的 2024 年人工智能现状报告链接: 英文解读链接:
2024-12-24
现在市面上面有什么好用的生成式人工智能吗?
目前市面上有许多好用的生成式人工智能,以下为您列举部分: 在文本和图像生成方面,有 OpenAI 的 GPT3(用于文本)、DALLE2(用于图像)、Whisper(用于语音),以及 Midjourney(在艺术竞赛中表现出色)等。 在创建可信角色方面,有 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等,它们旨在为具有情感和自主权的 3D 角色提供动力,并提供工具以便创作者给角色设定目标。 一体化平台方面,Runwayml.com 较为成功,它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。 在企业应用方面,Menlo Ventures 投资组合公司中的 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)等都是早期突破性的代表。 此外,还有 Google 的 BERT 和 LaMDA、Facebook 的 OPT175B 和 BlenderBot 等。同时,有数百公司正在构建通用聊天机器人,如 Replika 和 Anima 等。但需要注意的是,这些模型的训练通常需要大量数据和计算能力,大多数公司难以从头开始训练自己的此类模型。
2024-12-24
生成式人工智能或者专门的书籍教程是什么意思?这种人工智能有什么用?现在市面上有免费的吗?要是没有免费的我去翻外网也可以
生成式人工智能是一种能够创建新内容的人工智能技术。以下是关于生成式人工智能的一些详细信息: 课程方面: 台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍了其基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习该课程,可掌握基本概念和常见技术,能使用相关框架搭建简单模型,了解发展现状和未来趋势。学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI:定义和分类,与判别式 AI 的区别,应用领域。 2. 生成式模型:基本结构和训练方法,评估指标,常见模型及其优缺点。 3. 生成式对话:基本概念和应用场景,系统架构和关键技术,基于模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:发展历程和关键技术,优缺点,在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:面临的挑战和解决方法,未来发展趋势和研究方向。 改变创意工作方面: 生成式人工智能在创意工作中发挥着重要作用。例如,生成模型经过训练后,可针对特定内容领域进行“微调”,催生了用于生物医学、法律、法语等的专用模型,以及适用于不同目的的 GPT3 等。NVIDIA 的 BioNeMo 是用于在超级计算规模上训练、构建和部署大型语言模型的框架,适用于生成化学、蛋白质组学和 DNA/RNA 等内容。但使用生成式人工智能仍需人工参与,人类要输入提示让其创建内容,创造性的提示会产生创造性的输出,“即时工程师”可能成为新职业。该领域已出现 DALLE 2 图像提示书和提示市场。 学习资源: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法:根据课程内容和资源,制定适合自己的学习计划,多实践、多思考。 目前市面上有部分免费的生成式人工智能资源,但也有收费的。需要注意的是,未经许可翻外网可能存在法律风险,请您谨慎选择。
2024-12-24
如何学习创建智能体
学习创建智能体可以参考以下内容: 1. 了解智能体的基本概念: 智能体大多建立在大模型之上,从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型,提示词设计直接影响其表现和输出结果。 2. 实践操作: 基于公开的大模型应用产品(如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等)尝试开发。 例如,在相关平台上: 点击“浏览GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话或手工设置进行具体操作。 调试并发布智能体。 3. 利用特定平台: 如智谱BigModel: 注册智谱Tokens智谱AI开放平台:https://bigmodel.cn/ 。 获取资源包,如新注册用户送2000万Tokens,或通过充值、购买多种模型的低价福利资源包,或共学营报名赠送资源包。 进入智能体中心我的智能体开始创建智能体。 如字节的扣子: 扣子官网:https://www.coze.cn/ 。 通过简单3步创建智能体,包括起名称、写介绍、使用AI创建头像。
2024-12-24
流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作流程图的 AI 工具: 1. Lucidchart: 注册并登录:。 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT: 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑,生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。
2024-12-19
上面的流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具: Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容,但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
2024-12-19
机器决策理论
机器决策理论: 情感计算与机器决策密切相关。情感对人类具有重要意义,包括生存功能(如遇危险时的生理反应有助于保障进化)、沟通功能(不同情感表达使内涵不同)、决策功能(大脑通过“系统一”主要依赖情感和经验迅速做出判断)、动机功能(激发和维持个体行为)、维系功能(是社会化过程中的纽带)。 情感计算的最终目标是赋予计算机类似于人的情感能力,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;“表达”让计算机以合适载体表示情感;“决策”利用情感机制进行更好决策。 在人工智能实现方法中,解决让计算机表现得像人类一样的问题有自上而下(模拟人类推理)和自下而上(模拟人脑结构)两种可能的方法,还有新兴的多智能体系统、进化方法或遗传算法等其他可能实现智能的方法。
2024-10-21
根据我的论文主题撰写一段引言:《通用人工智能时代的博弈论应用:数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代,通用人工智能(AGI)的崛起正以前所未有的态势改变着我们的生活和社会。随着数据量的爆炸式增长以及决策环境的日益复杂,博弈论作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择及均衡问题的学科,在通用人工智能时代展现出了独特的应用价值。 在数据科学领域,海量的数据为我们提供了丰富的信息,但如何从这些数据中提取有价值的知识并做出明智的决策,成为了一个关键挑战。博弈论的引入为解决这一问题提供了新的思路和方法。它帮助我们理解不同数据主体之间的竞争与合作关系,从而优化数据的采集、处理和分析过程。 在决策价值方面,通用人工智能系统需要在复杂多变的环境中做出最优决策。博弈论通过对不同策略的收益和风险进行分析,为决策提供了理论依据和数学模型,使得决策更加科学、合理和高效。 综上所述,研究通用人工智能时代的博弈论应用,对于推动数据科学的发展以及提升决策的价值具有重要的理论和实践意义。
2024-09-28
根据我的论文题目撰写一段引言,要求达到人文社科的极高水准:《通用人工智能时代的博弈论应用:数据科学与决策价值》
在当今科技飞速发展的时代,通用人工智能正以前所未有的态势重塑着我们的生活和社会格局。在这一宏大背景下,博弈论的应用成为了一个引人瞩目的焦点。数据科学的崛起为我们提供了海量且复杂的数据资源,而如何从这些数据中挖掘出有价值的信息,并将其转化为明智的决策,成为了摆在我们面前的关键问题。博弈论,作为一门研究决策主体相互作用时的策略选择和均衡结果的学科,为我们在通用人工智能时代的决策过程提供了深刻的理论基础和实用的分析工具。它不仅能够帮助我们理解个体和群体在复杂环境中的行为模式,还能够预测和优化决策结果,从而实现决策价值的最大化。因此,深入探讨通用人工智能时代中博弈论在数据科学与决策价值方面的应用,具有极其重要的理论意义和现实价值。
2024-09-28
数据科学与决策价值
在数据科学与决策价值方面: 对于 B2B 生成式 AI 应用,焦点预计将从信息生成转向信息综合。在知识工作中,决策具有巨大价值,员工因根据不完美信息做决策而获酬,并非因生成大量内容。许多格言支持这一观点,如编写代码行数不是衡量工程生产力的良好指标等。Hex 的首席执行官和联合创始人 Barry McCardel 相信人机共生,强调大型语言模型能改进工作方式,帮助人类将更多脑力用于有价值和创造性工作,参与理解世界和做决策。 在 AI/ML workflow 的价值分布变化方面,需求侧过去集中在数据收集与分析,现随行业发展流向数据应用与预测,因模型推理能力增强、企业对决策科学性和客观性要求提高,且 AI/ML 技术突破带来新需求。据预测,现存用于 AI 模型训练的高质量语言数据将耗尽,到 2030 年合成数据将成主要训练数据来源。供给侧数据行业分 infra 层和应用层,应用层爆发依赖前者成熟。2021 年全球数据科学市场规模为 570.8 亿美元,预计 2026 年可达 2142.4 亿美元。 在信息、知识、智慧的本质方面,三者既有区别又有联系,共同构成人类理解世界和做出决策的基础框架。信息是知识和智慧的基础,是对事物属性的描述,是数据的集合或加工结果,如数字、文字、图片、视频等,是原始未经加工解释的,其价值在于是被传递和理解的基础,但单独的信息往往不能直接支持决策。
2024-09-28
推荐一个AI工具,帮助我每天自动执行以下步骤:从本地上传文件给大模型,该文件内含有新闻网页链接,大模型读取链接并汇总内容
以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型,并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求: 1. AI 拍立得(Pailido): 特点:即拍即得,简化流程,操作直观高效。 体验方式:微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑:用户选择拍摄场景类型并拍照,AI 自动识别和分析照片内容信息,依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景: 图片转成文本:用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本,可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片:用户上传图片后,大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求,如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具: 秘塔写作猫:https://xiezuocat.com/ ,是 AI 写作伴侣,能推敲用语、斟酌文法、改写文风,实时同步翻译,支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议,智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作:https://ibiling.cn/ ,是智能写作助手,支持多种文体写作,如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等,支持一键改写/续写/扩写,智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作:https://effidit.qq.com/ ,由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手,能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-21
ai在执行的过程中将提示词也返回了如何解决?
如果在 AI 执行过程中提示词被返回,可以按照以下步骤解决: 1. 登录成功后,找另一个人私聊或者在群中@您,就可以看到机器人的正常回复。 2. 若想为 AI 赋予新的提示词,可返回“目录 4 里的第 17 步”,其中的中文部分,便是设置 AI 提示词的地方,您可以进行更改。 3. 此后,进行任何更改,都需要“返回首页 右上角 点击重启,重启一下服务器”。 4. 然后,重新在“文件”的【终端】里,直接输入“nohup python3 app.py&tail f nohup.out”重新扫码登录即可。 在设置提示词时,还需遵循最简化原则: 1. 不需要包含作者信息,像是作者、版本这类不相关信息,无需告知大模型。 2. 注意分类正确,避免将输出错误分类到目标中,例如“提供改进建议,以及改进原因”和“对用户的 Prompt 进行评分 1 至 10 分,10 分为满分”这类相似但不同的目标,容易造成困惑。更佳做法是放到达成目标后的输出模块。 3. 注意拼写正确,例如“Constraints”,确保限制条件清晰且可被大模型执行。 另外,在动手做一个 AIAgent Flow 中,第四步对分类器进行内容编排,将指令分为扩写、缩写、总结等四类,设定最终分类条件。为分类器设置好内容后,为每个指令编写具体内容,引入变量,处理各分支结果并进行最终输出。整个测试流程需先准备文本素材,再逐一进行各项测试,包括扩写、缩写、总结和错误处理测试。
2024-12-18
给出指令,让AI帮我执行的网页,app,大模型,小程序
以下为一些可以给出指令让 AI 帮您执行的网页、app、大模型和小程序: 1. Midjourney:在生成 UI 界面方面表现出色。如果想指定生成某个页面(如首页、登录页等),只需添加页面指令描述,例如“landing page”(社交平台登录页)、“Profile Page”(人力资源类产品的个人资料页)。其产出的设计图视觉效果不错,适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意,但目前直接用于落地开发仍有距离。 2. 很多 AI 网站可以创建“智能体”,例如您可以为其配置提示词、知识库、能力配置等,让其为您工作,如出试题、找资料、画插图、专业翻译等。 3. 在使用生成式人工智能时,要把大模型当作大学生而非专家,“实习生”只能执行任务,需要您指明方向、拆解任务、教其一步步操作,像导演一样编排具体流程、检查结果、修改流程并反复迭代。提示语的核心是逻辑,要将复杂任务拆分成科学合理的步骤,且确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。同时,即使在 Prompt 里指明了步骤,如果没有打印出来,也无法达到理想效果。
2024-11-13
可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行、测试报告 的AI 有哪些?
以下是一些可以实现测试用例设计、测试脚本、测试执行和测试报告的 AI 工具和方法: 1. 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 2. 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 3. 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 4. 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 5. 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 相关工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。
2024-10-24
在comfyui中执行k值采样器报错是什么原因 ror occurred when executing KSamplerAdvanced:
在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错,可能由多种原因导致。但仅根据您提供的“”内容,难以确切判断具体原因。常见的可能因素包括: 1. 模型配置问题:模型的参数设置不正确,或者与 K 值采样器的要求不匹配。 2. 输入数据格式错误:输入给采样器的数据格式不符合要求,例如数据类型、维度等。 3. 软件版本不兼容:ComfyUI 本身的版本与 K 值采样器存在兼容性问题。 4. 计算资源不足:系统的内存、GPU 等计算资源不足以支持 K 值采样器的运行。 要准确诊断问题,还需要更多的错误提示信息、相关配置和操作的详细描述。
2024-08-14
在comfyui中执行k值采样器报错是什么原因
在 ComfyUI 中执行 K 值采样器报错可能有多种原因。以下是一些常见的情况及相关设置步骤: 1. 首先,在“K 采样器”处,可通过点击“右键”“新建节点”“采样器”,选择“K 采样器(高级)”,其会有更多调整参数。 2. 对于 SDXL,由于需要用到 base 和 refiner 两套模型,所以要将模型节点和采样器节点分别复制一份。 对于第一个 base 模型的采样器,参数设置如下: 添加噪波:enable,确保打开以添加噪声。 步数:30,即迭代的总步数。 结束降噪步数:20,代表前面 20 步采用 base 模型进行运算。 返回噪波:enable,以便将剩下的噪声传递给下一个 refiner 模型。 3. 建立第一个工作流时,可按以下步骤操作: 清空所有节点,从零开始。先加载一个模型选择器的节点,右键点击空白处,选择【add node】——【loaders】——【load checkpoint】,生成节点后可选择安装好的大模型,且后面有三个连接点可指向下一个模块。 按住 clip 后面的点进行拖拽,点击【CLIPTextEncode】,得到提示词输入框。同理可再加一个提示词框,形成正向和负向提示架构。 为方便管理,可添加组,将相关节点放在组里一起移动。 从提示词节点后面再次拉出一根线,选择【KSampler】,其中有熟悉的参数如种子数、迭代步数、CFG、采样器等。 最后,设置输出图片尺寸,从【latent image】中拉出一个节点,选择【EmptyLatentImage】。 如果您能提供更具体的报错信息,将更有助于准确判断报错原因。
2024-08-14