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目前市面主流的AI AGENT工具是?

Answer

目前市面上主流的 AI Agent 工具包括:

  1. Ranger:通过为大模型增加工具、记忆、行动、规划等能力来实现,行业里主要用到的框架如 langchain,在 prompt 层和工具层完成主要设计。
  2. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。
  3. Microsoft 的 Copilot Studio:具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作以及部署等功能。
  4. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者按需打造产品能力。
  5. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并访问第三方数据和服务或执行工作流。
  6. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。
  7. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。

请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

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References

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

agent算是从年前到现在,比较火的一个概念了,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。首先我们看这个很经典的一张图看起来还是蛮复杂的,然后市面上的很多描述agent的文章写的也比较复杂,说智能体是啥智能的最小单元,相较于copilot,是可以给他设定一个目标后主动完成任务的等等。当然这些说法都没错,但是我觉得还是有些不好理解的。所以我们依然先从原理着手去理解下,agent是个什么东西。首先这张图里,中间的“智能体”,其实就是llm,或者说大模型。四个箭头,分别是我们为llm增加的四个能力。工具、记忆、行动、规划。那么这个是怎么新增的呢?目前行业里主要用到的是一个叫langchain的框架,这个框架可以简单理解为,他把llm和llm之间,以及llm和工具之间,通过代码或prompt的形式,进行了串接。这个其实也像是在rag的基础上再进了一步。因为我们知道rag其实是给了大模型一个浏览器工具来使用嘛,那agent,其实就是给了大模型更多的工具。比如像是长期记忆,其实就是给了大模型一个数据库工具让其往里记录重要信息。规划和行动,其实就是在大模型的prompt层做的些逻辑,比如让其将目标进行每一步的拆解,拆解完成后,每一步去输出不同的固定格式action指令,给到工具作为输入。当然langchain或者说agent还不止这些,也会有很多其他的代码逻辑体现在其中,不过其主要的主干逻辑,其实还是在prompt层和工具层,完成的设计。

问:有哪些做 PPT 的AI产品?

在当前的办公环境中,AI辅助的PPT工具正变得越来越流行,它们通过集成先进的人工智能技术,极大地提升了制作演示文稿的效率和质量。以下是一些市场上好用的AI PPT工具: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。https://gamma.app/美图AI PPT:美图AI PPT是由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出的AI PPT工具。它允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的PPT设计。美图AI PPT可能包含了丰富的模板库和设计元素,用户可以根据自己的需求选择不同风格和主题的模板,快速打造出适合行业分析、工作汇报、创意设计方案等多种场合的PPT。https://www.x-design.com/ppt/Mindshow:Mindshow是一款AI驱动的PPT辅助工具,它可能提供了一系列的智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,以帮助用户更高效地创建演示文稿。Mindshow的目标是通过简化设计流程,让用户能够专注于内容的表达和创意的发挥,而不是繁琐的设计工作。它可能还包括了一些互动元素和动画效果,以增强演示文稿的吸引力。https://www.mindshow.fun/讯飞智文:讯飞智文是由科大讯飞推出的AI辅助文档编辑工具。它利用了科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能提供了智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。讯飞智文旨在提高文档编辑的效率,特别是在需要处理大量文本内容时,它能够帮助用户快速整理思路、优化文案,并生成结构化的文档。https://zhiwen.xfyun.cn/

问:有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台:1.Coze:Coze是一个新一代的一站式AI Bot开发平台,适用于构建基于AI模型的各类问答Bot。它集成了丰富的插件工具,可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio:这个平台的主要功能包括外挂数据、定义流程、调用API和操作,以及将Copilot部署到各种渠道。3.文心智能体:这是百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。4.MindOS的Agent平台:允许用户定义Agent的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。5.斑头雁:这是一个2B基于企业知识库构建专属AI Agent的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景。它提供了多种成熟模板,功能强大且开箱即用。6.钉钉AI超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

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新手小白,如何从0开始搭建AI Agent
对于新手小白从 0 开始搭建 AI Agent,以下是一些建议: 1. 规划阶段: 制定任务的关键方法,总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善阶段: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,还需要了解一些关于 AI Agent 的基本概念: AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括 Chain(通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成,一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量,大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain)、Router(可以使用一些判定,甚至可以用 LLM 来判定,然后让 Agent 走向不同的 Chain)、Tool(Agent 上可以进行的一次工具调用,例如对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索)。 常见的 AI Agent 有 Responser Agent(主 agent,用于回复用户)、Background Agent(背景 agent,用于推进角色当前状态)、Daily Agent(每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈)。这些 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),会分析期间的历史对话,变更人物关系、反感度等,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。
2025-01-23
如何解决agent幻觉问题
在大型语言模型(LLM)中,幻觉通常指模型生成不忠实、捏造、不一致或无意义的内容。幻觉主要分为两种类型: 1. 上下文内幻觉:模型输出应与上下文中的源内容一致。 2. 外部幻觉:模型输出应基于预训练数据集,与预训练数据中的知识相符。由于预训练数据集规模庞大,每次生成都去检索和识别冲突成本太高。若将预训练数据语料库视为世界知识的代表,应努力确保模型输出是事实的,且在不知答案时明确表示。 为避免幻觉,LLM 需做到: 1. 输出符合事实的内容。 2. 适用时承认不知道答案。 在 LLM 驱动的自主 Agents 中,启发式函数可决定轨迹是否低效或包含幻觉。低效规划指花费过长时间未成功的轨迹,幻觉指遇到一系列连续相同动作导致环境中出现相同观察。自我反思可通过向 LLM 展示示例创建,并添加到 Agents 的工作记忆中。在 AlfWorld 中,幻觉比低效规划更常见。 对于处理 ChatGPT 的“幻觉”,有以下经验: 1. 明确告诉它想要准确答案,无幻觉。 2. 改变 temperature 参数(如改到 0)或控制创造力水平。 3. 得到答案后,要求它为每个引用产生精确的引用和页面,以便交叉检查。
2025-01-22
AI agent
以下是关于 AI Agent 的相关信息: AI Agent 是当您经常使用各种 AI 聊天工具但觉得不太够用,希望大模型搭配更多工具和能力以提供更稳定服务和输出时可以关注的板块。AI Agent 相关的平台和产品众多,百宝箱是其中一款来自阿里系的产品,登录链接为:https://tbox.alipay.com/proabout 。如果您是不会写代码、对 AI Agent 毫无使用经验的小白,或者看到宣传想尝试百宝箱的使用方法和能力,这篇分享可能对您有帮助。 最近测试百宝箱的原因是作者的小队伍“来都来了”参加比赛时发现其在大力搞比赛。百宝箱具有当前大模型随便用的特点,如通义千问·Max、月之暗面、智谱、百灵等统统免费。在文旅和传媒方面,支付宝为其提供了天然渠道,作者刚好在考虑相关探索,试用时看到首页相关标签栏露出,期待能带来渠道和流量,而且刚推广力度大。 此外,为您提供一些生成式人工智能的相关链接: Ask a Techspert:What is generative AI? https://blog.google/insidegoogle/googlers/askatechspert/whatisgenerativeai/ Build new generative AI powered search&conversational experiences with Gen App Builder: https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/creategenerativeappsinminuteswithgenappbuilder What is generative AI? https://www.mckinsey.com/featuredinsights/mckinseyexplainers/whatisgenerativeai Google Research,2022&beyond:Generative models: https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGenerativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem: https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativeaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It? https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligence.html Stanford U&Google’s Generative Agents Produce Believable Proxies of Human Behaviors: https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ Generative AI:Perspectives from Stanford HAI: https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pdf Generative AI at Work: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf
2025-01-22
我想系统了解有关agent的应用及发展情况
智能体(Agent)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,具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域: 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:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现: 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。 发展情况: Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念,也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架,它把大模型(LLM)和 LLM 之间,以及 LLM 和工具之间,通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展,大家对 AI 的诉求变得越来越具体,简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显,基于 LLM 对于 Agent 的结构设计,Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限,对于专业 IT 人士不够自由,对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。
2025-01-19
国内优秀Agent应用案例
以下是一些国内优秀的 Agent 应用案例: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 3. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 4. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色,提供更深入的环境感知和记忆功能。
2025-01-19
怎么做 agent,有什么 coze做 agent 的视频教程
以下是一些关于如何做 Agent 以及相关的 Coze 视频教程: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 (https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ) 历史活动教程: 5 月 7 号():大聪明分享|主题:Agent 的前世今生,每个分享人分享最初是怎么接触 Coze 的,以及现在用 Coze 做什么 5 月 8 号():大圣分享|主题:我眼中的 AI Agent 以及通过搭建知识库实例入门 Coze 5 月 9 号():艾木分享|主题:Agent 系统的核心构成:Workflow 和 Multiagent Flow(以“Dr.Know”和“卧底”为例,线上答疑 5 月 10 号():罗文分享|主题:一个方法解锁 COEZ 所有插件的用法+如何自动化解锁每天抓取 X 内容+改写+发布到飞书 5 月 11 号():Itao 分享|主题:和 AI 成为搭子,线上答疑
2025-01-18
初学者如何使用AI学习AI知识
对于初学者学习 AI 知识,建议如下: 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),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。 通过与这些 AI 产品的对话,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。 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自己的成就。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。
2025-01-23
即梦AI里做儿童绘本制作、故事绘本里,怎么做到人物一致,风格一致,场景风格一致。
要在即梦 AI 中制作儿童绘本并做到人物、风格和场景风格一致,可以按照以下步骤进行: 1. 描述故事场景:利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事,将其分为多个场景,用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如,故事名《Lily 的奇妙之旅》,场景 1 为“探险开始,Lily 来到一个阳光明媚的森林,跳过清澈的小溪,愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊,她们成为了旅伴”。 2. 生成场景图片:为每个场景生成图片时,使用固定的 prompt 风格词,如“super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。为了使熊和人物有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 为“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。如果需要,可使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选,在提示词中完全删除 Lily 的描述词,重新生成得到场景图像。 3. 绘制绘本主角:确定人物形象,如“a little girl wearing a yellow floral skirt+人物动作+风格词”,在 mj 中生成直到得到一张满意的人物图像,且一套绘本中风格词语不要改变。 4. 保持一致性描述:在写 prompt 时,应从多个角度描述需求,包括人种、画风、宠物品种等,以稳定内容符合预期。例如,如果想生成一个关于“狗”的视频,提供不同狗的品种、外貌、行为等信息,确保物种和画风的一致性。
2025-01-23
你有哪些AI工具
以下是一些常见的 AI 工具: 对于建筑设计师审核规划平面图,有以下工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,可根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,能引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现建筑全寿命周期内信息的集成与管理。 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具包括: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种架构视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建多种架构图。 Archi:免费开源工具,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 与 Excel 相关的 AI 工具和插件有: Excel Labs:Excel 插件,新增生成式 AI 功能,基于 OpenAI 技术。 Microsoft 365 Copilot:整合办公软件,通过聊天形式完成任务。 Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能。 Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets,可生成文本、执行情感分析等任务。
2025-01-23
AI从业者相关资质证书
以下是一些与 AI 从业者相关的资质证书和学习资源: 学习资源: 云端问道:https://developer.aliyun.com/topic/techworkshop?spm=a2c6h.29649919.J_3425856640.1.45d87102rfvft7 云起实践平台:https://developer.aliyun.com/adc/?spm=a2c6h.28938832.0.0.5ca5448a0xO1Q9 人工智能认证证书: (免费) 视觉开放平台:https://vision.aliyun.com/ 此外,以下是一些关于 AI 从业者的相关信息: 【已结束】AI 创客松中参与同学的自我介绍和分类,包括擅长领域、想法方向和优势等。 AI 切磋大会第七期·线下狂欢 Show 中提到适合做 AI 摊主的人群特点,如技术背景丰富、产品开发与管理经验、多元化应用场景等,以及 AI 爱好者与学习者、AI 内容创作与营销能力方面的相关情况。
2025-01-23
哪个AI对PDF文件的提炼总结能力最强
目前在对 PDF 文件的提炼总结能力方面,Claude 2 表现出色。将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中能取得令人印象深刻的结果,新模型更强大。可以通过查看相关经验和提示。此外,myaidrive.com 网站上的 AI PDF 也能处理较大的 PDF 文件,并为冗长的文档提供上级摘要。同时,近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,其智能摘要功能能够辅助快速筛选信息。但需要注意的是,这些系统仍可能产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。
2025-01-23
目前最强大的AI工具
目前较为强大的 AI 工具包括以下几类: 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,操作便捷。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,功能丰富。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和代码生成工具。 5. Microsoft Visio:广泛使用,提供丰富模板。 6. draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具。 8. Gliffy:基于云的绘图工具。 9. Archi:免费开源,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具。 辅助编程的工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,提供实时代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,可快速生成代码。 5. Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码分析能力。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:提供代码建议等帮助,提高编程效率和准确性。 辅助写邮件的工具: 1. Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,多平台适用。 2. Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 3. ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细报告。 4. Writesonic:基于 AI 生成多种文本,速度快。 5. Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。
2025-01-23
现在市面上能够购买的AI产品有哪些
以下是一些市面上能够购买的 AI 产品: 制作 PPT 的 AI 产品: Gamma:在线 PPT 制作网站,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。网站:https://gamma.app/ 美图 AI PPT:可通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,有丰富模板库和设计元素。网站:https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。网站:https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文: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技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网站:https://zhiwen.xfyun.cn/ 其他 AI 应用: 联想设备管理平台:AI 办公设备管理系统,利用数据分析、物联网技术,管理办公设备,提高设备利用率。 新氧 APP:AI 美容护肤机构推荐平台,通过数据分析、自然语言处理技术,为用户推荐优质的美容护肤机构。 大众点评亲子频道:AI 儿童教育机构推荐平台,借助数据分析、自然语言处理技术,为家长推荐优质的儿童教育机构。 汽车之家车商城:AI 汽车销售平台,运用数据分析、自然语言处理技术,为消费者提供汽车购买渠道。 彩云天气 APP:AI 天气预报预警系统,利用数据分析、机器学习技术,提供准确的天气预报预警。 腾讯觅影:AI 医疗影像分析平台,基于数据分析、机器学习技术,分析医疗影像,辅助医生诊断。 钉钉会议管理功能:AI 会议管理系统,采用自然语言处理、数据分析技术,管理会议流程,提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道:AI 书法作品销售平台,借助图像识别、数据分析技术,为书法爱好者提供作品销售渠道。
2024-12-27
市面上已有很多免费的AI工具,为什么企业还要花钱大规模落地部署?
企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具,主要有以下原因: 1. 资源分配和人才需求:预算呈现急剧增长,实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才,目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分,开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制:为帮助企业启动和运行模型,基础模型提供商提供专业服务,这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景:企业重点放在自主构建应用程序上,目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序,企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用,还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化,但 GenAI 已成为一种“战略工具”,允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新,并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用,将在市场上表现出色。
2024-12-25
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AI工具,市面上的AI工具太多了
以下是关于如何学习 AI 工具的一些建议: 1. 明确自身需求:首先要清楚自己使用 AI 工具的目的和场景,例如是用于辅助创作、推荐规划、监控预警、优化管理还是销售交易等。 2. 了解工具特点:虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重和优化。例如有的侧重于聊天,有的侧重于绘画、视频或音乐等。 3. 关注工具差异:市场上的 AI 工具存在功能相似、产品同质化严重的问题。要注意区分不同工具的特点和优势,选择适合自己需求的工具。 4. 降低学习成本:良好的用户体验能使用户容易上手,快速理解和使用工具功能。如果觉得学习成本高,可以选择那些用户体验较好的工具。 5. 借助平台服务:由于市场上供应商众多,信息过载,查找和筛选成本高,可以借助更好的平台或者服务,根据自身需求找到适合的 AI 工具。 6. 实践与探索:通过实际操作和尝试不同的 AI 工具,积累经验,加深对工具的理解和掌握。 市面上常见的 AI 应用包括以下几方面: 1. 辅助创作与学习:如 AI 智能写作助手、语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等。 2. 推荐与规划:包括 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等。 3. 监控与预警:如 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等。 5. 销售与交易:有 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等。
2024-12-05
AI 写作助手有哪些市面上
以下是市面上常见的 AI 写作助手: 辅助创作与学习方面:AI 智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本;AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 文章排版工具方面: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述文档格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 Wordtune:AI 写作助手,可重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 营销领域方面: Synthesia:允许创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频,可用于营销视频、产品演示等。 HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,可通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI:人工智能写作助手,用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。 Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。 Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总之,这些 AI 工具能够帮助用户高效创作各种内容,提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
目前在各个应用领域,主流的AI工具有哪些,请分别介绍.
以下是一些主流的 AI 工具及其应用领域的介绍: 1. AI 菜谱口味调整工具:如“下厨房口味调整功能”,使用自然语言处理和数据分析技术,市场规模达数亿美元。它能根据用户反馈调整菜谱口味,例如增加甜度、减少辣味等。 2. AI 语言学习纠错平台:像“英语流利说纠错功能”,运用自然语言处理和机器学习,市场规模达数十亿美元。可帮助语言学习者纠正发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习。 3. AI 电影剧情分析系统:例如“豆瓣电影剧情分析工具”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数亿美元。能够分析电影剧情,为用户提供深度解读。 4. AI 办公文件分类系统:比如“腾讯文档分类功能”,采用数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。可自动分类办公文件,方便管理。 5. AI 美容护肤方案定制平台:“美丽修行定制方案功能”,利用图像识别和数据分析,市场规模达数亿美元。能根据用户肤质定制护肤方案,包括产品推荐和使用顺序。 6. AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中的“游戏内商城推荐功能”,通过数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。可根据玩家需求推荐游戏道具,如武器、装备等。 7. AI 天气预报分时服务:“彩云天气分时预报”,运用数据分析和机器学习,市场规模达数亿美元。提供精准的分时天气预报,帮助用户更好地安排出行和活动。 8. AI 医疗病历分析平台:“医渡云病历分析系统”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数十亿美元。可分析医疗病历,为医生提供辅助诊断建议。 9. AI 会议发言总结工具:“讯飞听见会议总结功能”,使用自然语言处理和机器学习,市场规模达数亿美元。能够自动总结会议发言内容,方便回顾和整理。 10. AI 书法作品临摹辅助工具:“书法临摹软件”,利用图像识别和数据分析,市场规模达数亿美元。帮助书法爱好者进行临摹,提供临摹指导和评价。 11. 超级简历优化助手:“AI 简历优化工具”,运用自然语言处理,市场规模达数亿美元。帮助用户优化简历,提高求职成功率。 12. 酷家乐等设计软件:“AI 室内设计方案生成”,借助图像生成和机器学习,市场规模达数十亿美元。能快速生成个性化室内设计方案。 13. Amper Music:“AI 音乐创作辅助工具”,采用机器学习和音频处理,市场规模达数亿美元。协助音乐创作者进行创作,可根据用户需求生成旋律和编曲。 14. 松果倾诉智能助手:“AI 情感咨询助手”,通过自然语言处理和情感分析,市场规模达数亿美元。为用户提供情感支持和建议,通过文字或语音交流。 15. 小佩宠物智能设备:“AI 宠物健康监测设备”,利用传感器数据处理和机器学习,市场规模达数十亿美元。可实时监测宠物健康状况,提供健康预警。 16. 马蜂窝智能行程规划:“AI 旅游行程规划器”,借助数据分析和自然语言处理,市场规模达数十亿美元。能根据用户需求生成个性化旅游行程。
2025-01-20
目前主流的AI大模型有哪些
目前主流的 AI 大模型主要有以下几种: 1. OpenAI 系列:包括 GPT3.5 和 GPT4 等。GPT3.5 在 11 月启动了当前的 AI 热潮,GPT4 功能更强大。ChatGPT 也属于 OpenAI 系列。 2. 微软 Bing:使用 GPT4 和 GPT3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,能创建和查看图像,还能在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。 3. 谷歌 Bard:由各种基础模型驱动,最近是 PaLM 2 模型。 4. Anthropic Claude 2:其特点是有非常大的上下文窗口,不太可能恶意行事。 此外,大模型的架构也有所不同,如 encoderonly 模型(代表模型是 BERT)、encoderdecoder 模型(代表是 google 的 T5)、decoderonly 模型(适用于自然语言生成任务,如故事写作和博客生成,众多 AI 助手包括 ChatGPT 都属于此类)。大模型的“大”体现在预训练数据量大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练)和参数多(如 OpenAI 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数)。
2025-01-07
主流TTS-语音合成技术
语音合成(Speech Synthesis)是将文本转换为可听的声音信息,赋予了像人一样说话的能力,是人机交互的重要接口。一般而言,语音合成的概念比文语转换(TexttoSpeech,TTS)涵盖范围更广,包括 TTS、歌唱合成等领域,但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例,可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音,肺相当于动力源,喉相当于调制器,声道相当于滤波器,口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器(sourcefilter)模型为代表的多种模型建模该过程,语音中有清音和浊音,分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端将输入文本转换为层次化的语音学表征,主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征(如梅尔频谱),直接决定合成语音的韵律;声码器将中间声学特征转换为语音波形,直接决定合成语音的音质。
2025-01-07
主流TTS-语音合成技术
语音合成(Speech Synthesis)是将文本转换为可听的声音信息,赋予了像人一样说话的能力,是人机交互的重要接口。一般而言,语音合成的概念比文语转换(TexttoSpeech,TTS)涵盖范围更广,包括 TTS、歌唱合成等领域,但多数情况下可混用。提供了一些端到端语音合成模型的样例,可感受目前语音合成的发展。 人类通过一整套发音器官合成语音,肺相当于动力源,喉相当于调制器,声道相当于滤波器,口唇相当于扩音器。研究人员提出以源滤波器(sourcefilter)模型为代表的多种模型建模该过程,语音中有清音和浊音,分别由声带周期性振动对应的周期声源和声带不振动时紊乱气流对应的非周期声源产生。 当代工业界主流语音合成系统包含文本前端和声学后端两部分。文本前端把输入文本转换为层次化的语音学表征,主要有文本规范化、韵律分析和文本转音素等模块。声学后端基于文本前端给出的层次化语言学表征(linguistics feature)生成语音,主要技术路线包括单元挑选波形拼接、统计参数和端到端语音合成方法,当代主要采用端到端声学后端。端到端声学后端通常包括声学模型和声码器两部分,也出现了直接从音素映射为波形的完全端到端语音合成系统。声学模型负责将语言学特征转换为中间声学特征(如梅尔频谱),直接决定合成语音的韵律;声码器将中间声学特征转换为语音波形,直接决定合成语音的音质。
2025-01-07
国外比较主流的大模型有哪些
国外比较主流的大模型有: 1. GPT4Turbo:OpenAI 于 2023 年 11 月 7 日发布的 GPT4 的升级版本。 2. GPT4(网页版):OpenAI GPT4 官方网页版本,支持联网功能。 3. GPT4(API):OpenAI GPT4 官方 API 版本,不支持联网功能。 4. Claude2:Anthropic 官方发布的模型。 5. Geminipro:Google 官方发布的模型。 6. GPT3.5Turbo:OpenAI 的模型。 7. Llama_2_13B_Chat:Meta 发布的模型。
2025-01-03
ai换装,目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括:InterAlia(https://interalia.vcflab.org/)。需要注意的是,虽然底层都是大模型,但 AI 工具各有侧重,不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用,WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02