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AI在家庭生活中的应用有哪些

Answer

AI 在家庭生活中的应用包括以下方面:

  1. 智能家居管理:通过数字人管家全面接管智能家居或其他设备,实现对家庭设备的便捷控制和智能化管理。
  2. 辅助教育:利用 AI 培养下一代,例如辅助孩子的学习,帮助孩子养成自驱自律的习惯,促进其持续学习和自我进化。
  3. 个性化服务:如根据家庭成员的喜好和需求提供个性化的产品推荐、娱乐内容推荐等。
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References

AI 数字人-定义数字世界中的你

数字人在未来肯定会有很多的应用场景,比如家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备;学校中有数字人老师,孜孜不倦的为学生答疑解惑;商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等悉心服务...数字人在未来肯定还有很多的技术突破,比如可以将五感数据作为输入(例如声音、图像、气味、震动等等),将所有可以控制躯壳的参数也作为输入(例如躯壳骨骼节点,面部混合形状参数等);次世代的算法可以自我迭代升级,也可以拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式...笔者希望通过Dify搭建数字人的开源项目,给大家展现低门槛高度定制数字人的基本思路,但数字人的核心还是在于我们的Agent,也就是数字人的灵魂,怎样在Dify上面去编排专属自己的数字人灵魂是值得大家自己亲自体验的。真诚的希望看到,随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确,用户在需要使用AI的能力时,AI既可以给你提供高质量的信息,也能关注到你的情绪,给你一个大大的微笑,也许到了那时,数字世界也开始有了温度。

问:请问 AI 有哪些应用场景?

人工智能(AI)已经渗透到各行各业,并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景:1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像,例如X射线、CT扫描和MRI,以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据,帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务,并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务,回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障,帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷,提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链,提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人,提高生产效率。5.交通运输:

观点:热爱与行动是通往 AGI 之路

1、第一个选择——AI转型现在创投圈流传这样的说法,“十个AI应用里面,五个办公Agent,三个AIGC”,目前看产品拉不开根本差距,核心是对行业的理解和做好靠谱交付。上次说到对标移动互联网,目前做Agent的公司类似之前专门做APP的公司。和我专门做Agent的朋友聊了下,这里还存在比做APP更大的机会,就是行业加AI。行业玩家如喜茶和金蝶,都制定了AI战略或成立了AI部门。喜茶拥有过亿的私域用户数据,AI可以在新零售门店管理、营销销售、客户服务发挥应用;金蝶则是传统SaaS软件拓展新的AI业务,属于新零售+AI与SaaS+AI。2、第二个选择——在生活中应用AI比如在WaytoAGI学习Agent知识后,搭建一个bot帮我们的工作或学习提效。比如应用AI养成自驱自律的习惯,拥抱变化,持续学习,自我进化与迭代。比如培养下一代的可以用AI来辅助教育,毕竟孩子的未来是无限的。如郝景芳老师所说:“每个孩子是生下来就自带大模型的,他们天然有超强的数据处理能力。家庭教育是让孩子的大模型‘本地化’。我们对孩子的教育,就是一种大模型的微调。我们要做的是顺势而为,让孩子的先天大模型发挥最好的作用”。对AI家庭教育感兴趣,也可以在WaytoAGI找到MQ老师交流。最后初稿写的有点长了,祝愿WaytoAGI越来越好,也希望大家注意身体健康,多早起少熬夜。世界是参差的,不变的是人的奋斗。感恩与你们在科技与人文的十字路口相遇。

Others are asking
什么是AI大模型?
AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习(有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗)。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-02-05
如何驯化ai
驯化 AI 可以从以下几个方面考虑: 1. 对于特定领域的 AI,开发具有潜在空间层次结构的堆叠模型,帮助其理解模式和关系。这可能会平行于人类教育范例发展,并可能形成针对特定任务专门设计的神经架构。 2. 创造多样化的专家 AI,在编码、数据和测试方面采用不同方法,并提供多个意见。 3. 让 AI 从在线基础转移到现实世界,让熟练的人类专家配备可穿戴设备,收集现实世界的互动供其学习。 4. 让专家 AI 接触顶级从业人员的多样化视角,避免复制危险的偏见。 5. 认识 AI 时,可将其视为黑箱,只关注其能理解和输出自然语言。例如,对于不具备理工科背景的人,不必深究其内部原理,知道其是模仿人类思维的工具即可。 6. 驱动 AI 工具时,要像传统道教的拘灵遣将一样,通过特定文字和仪轨程式引用已有资源,驱使它达成预设效果。同时,基于其“非人”的一面,要尽可能通过清晰的语言文字压缩其自由度,包括清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法,甚至直接提供所需的正确知识。
2025-02-05
如何学习ai做视频
以下是学习使用 AI 做视频的步骤和相关工具推荐: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 相关工具推荐: 动画工具:用于在视频中为人脸制作动画的 DiD,用于从文本创建视频的 Runway v2。 语音克隆:ElevenLabs
2025-02-05
小白如何开始学习AI之路呢
对于小白来说,开始学习 AI 之路可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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,能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。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 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。 此外,还有像二师兄这样的案例,他在七彩虹的售后群接触到 AI 绘画,通过下载安装包和教学视频迈出了第一步,之后不断学习和实践,包括炼丹、尝试项目等。您也可以借鉴他人的经验,找到适合自己的学习方式。
2025-02-05
教我怎么做AI绘画
以下是关于学习 AI 绘画的一些指导: 1. 您可以体验《AI 绘画助手》,它是一位专业且贴心的学习导师。无论您是新手小白还是进阶爱好者,都能为您提供优质实用的指导。它能将复杂的神经网络、生成对抗网络以及卷积神经网络等知识用通俗易懂的语言解释清楚,让您理解 AI 绘画背后的机制。对于市面上流行的 AI 绘画工具如 DALLE、MidJourney、Stable Diffusion 等,它不仅熟悉,还能介绍使用步骤和独特之处,帮助您找到适合自己的工具。它擅长风格迁移技术、生成对抗网络在图像生成和编辑中的应用,以及获取高分辨率精美图像的方法,并传授关键要点和操作技巧。它还拥有丰富的实战案例经验,能为您答疑解惑并规划学习路径。 网址:https://www.coze.cn/store/bot/7387381204275904521?panel=1&bid=6d1aji2c86g1m 2. 学习 Recraft 的效果和教程: 视频教程:【【AI 绘画】新皇登基!Recraft 力压 SD、Flux、MJ!【新手教程】】 图文教程: 打开网址:https://www.recraft.ai/invite/r8D2TaM6b2 选择 hard flash 输入提示词 3. 线稿上色 Midjourney + Stable Diffusion 教程: 先使用 Midjourney 生成线稿,然后用 PS 稍微修正错误的地方,再用 Controlnet 控制,最后用 Stable Diffusion 上色。多套 AI 组合使用,可以快速生成效果惊艳的图。 Midjourney 生成线稿的关键词:Black and white line drawing illustration of a cute cat cartoon IP character,black line sketch,wearing a fortune hat,wearing a collar around the neck,Carrying a huge bag containing scrolls and ingots,matching rope and straps at his wrists,Chinese element style,popular toys,blind box toys,Disney style,white backgroundniji 5style expressive 希望这些内容对您学习 AI 绘画有所帮助。
2025-02-05
AI应用有哪些好的方向
以下是一些 AI 应用的好方向: 1. 医疗药品零售领域: 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 药品库存管理:通过分析历史销售数据等因素,预测药品需求量,优化库存管理策略,降低成本。 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可通过手机拍摄药品图像,AI 系统自动识别并提供相关信息查询服务。 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服工作压力。 药店运营分析:AI 分析药店销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在运营问题和优化空间,为决策提供参考。 药品质量监控:通过机器视觉等技术,AI 自动检测药品包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。 药品防伪追溯:利用区块链等技术,AI 实现全流程药品溯源,确保药品供应链的安全性和真实可信度。 2. 改善大模型产品的使用体验,使其面对细分领域需求时变得更好用。 3. 助力用户工作流,对已有场景进行优化。 4. 细分场景独立实用工具。 5. AI 社区。 6. Chatbot。 7. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 8. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 9. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 10. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 11. 交通运输:(具体应用未详细列举)
2025-02-05
怎么用ai做家庭财务系统的excel
抱歉,当前提供的内容中没有关于如何用 AI 做家庭财务系统 Excel 的直接相关信息。但一般来说,您可以考虑以下步骤: 1. 明确家庭财务系统的具体需求和功能,例如收入、支出的分类,预算设定等。 2. 寻找支持 Excel 操作的 AI 工具或插件,有些工具可能能够根据您提供的需求和数据自动生成相关的表格和计算。 3. 在向 AI 提出需求时,尽可能详细地描述您的要求,包括格式、计算公式、数据来源等。 4. 对于生成的结果,进行检查和调整,确保其符合您的实际需求和财务逻辑。
2025-02-02
帮我捋一捋思路,我要开发一个智能体agent,帮我做门店的增长潜力分析,我有门店所在区的数据,包括本地区常驻人口数量、每个人的用户画像,本区域各行业门店数量,门店的地理位置,每个门店每天的到访人数,每个到访用户的画像,包括他们家庭地址(有可能是本区的,也可能是其他区,甚至是外市的)。利用这些信息,我如何分析这个门店,在本区内是否有发展潜力,和他的同行业对手相比,他是否有竞争力,已经如何变得有竞争力,有什么机会?请给出完整、详细的分析思路,分析过程。
以下是为您梳理的利用所提供信息分析门店增长潜力、竞争力及机会的完整详细思路和过程: 一、数据整理与分析 1. 对门店所在区的常驻人口数量、用户画像、各行业门店数量、门店地理位置、每个门店每天的到访人数以及到访用户的画像(包括家庭地址)等数据进行分类整理。 二、门店增长潜力分析 1. 市场需求评估 分析常驻人口数量和用户画像,了解本地区的消费能力、消费偏好和潜在需求。 对比同行业其他门店的到访人数,评估市场饱和度。 2. 地理位置优势分析 考虑门店位置的交通便利性、周边配套设施以及与目标客户群体的距离。 3. 客户增长趋势 观察门店到访人数的变化趋势,判断是否有增长的迹象。 三、门店竞争力分析 1. 与同行业对比 比较本门店与同行业门店的到访人数、客户画像和经营数据。 分析同行业门店的优势和劣势,找出自身的差异化竞争点。 2. 服务质量评估 根据到访用户的画像和反馈,评估门店的服务质量和用户满意度。 3. 产品或服务特色 确定本门店的独特产品或服务特色,是否能够吸引和留住客户。 四、提升竞争力和机会挖掘 1. 优化策略 根据分析结果,制定针对性的营销策略,如针对特定客户群体的促销活动。 改进服务流程,提高服务质量。 2. 拓展业务 基于用户需求和市场趋势,考虑拓展新的产品或服务。 3. 合作与联盟 寻找与其他相关企业或品牌的合作机会,共同拓展市场。 4. 数字化转型 利用数据分析优化运营,提升客户体验,如线上预订、个性化推荐等。 总之,通过对上述数据的深入分析和综合评估,您可以全面了解门店的现状、潜力、竞争力以及未来的发展机会,并制定相应的策略来实现门店的增长和提升竞争力。
2024-11-29
AI+理财咨询,有什么实际应用的案例吗?包含个家庭做资产负债表,利润表,现金流表,家庭风险分析
以下是一些 AI 在理财咨询方面的实际应用案例: 在金融/保险领域,AI 可充当个人金融理财顾问,为用户提供理财建议。 能够进行贷款信息摘要及初始批复。 具备识别并检测欺诈活动风险的能力。 可以对客服中心进行分析及内容洞察。 处理及分析保险理赔。 分析投资者报。 例如,有产品使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题,最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒,效率提升了 520 倍,复杂度降低了 6 倍,同时还能保存所有的历史数据,报表可以秒开。
2024-10-02
deepseek的背景、能力范围和应用场景
DeepSeek 具有以下背景、能力范围和应用场景: 背景: DeepSeek 以小成本实现了媲美领先 AI 产品的性能,并在全球主要市场 App Store 登顶。 其创始人梁文锋强调团队文化与长远智能探索,引发全球 AI 热潮。 能力范围: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文:对话式连续记忆(约 4K tokens 上下文窗口)。 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道处理,自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 基础指令框架:包括四要素模板、格式控制语法等。 进阶控制技巧:如思维链引导、知识库调用、多模态输出等。 中文场景表现优秀,数学能力不错,编程能力逊于 GPT。 采用 GRPO 算法替代传统 PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。 应用场景: 日常写作和表达。 数学和编程相关任务。 可基于特定领域如 2023 版中国药典进行知识调用。 能够进行图像理解和生成,如开源的多模态模型 JanusPro 具备图像识别、地标识别等多种能力。
2025-02-05
大模型在数据分析上的应用
大模型在数据分析上有广泛的应用。 首先,了解一下大模型的基本概念。数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需将 Token 表示成稠密矩阵向量,即 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”在于用于表达 token 之间关系的参数多,如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 大模型因其强大能力,在多个领域有热门应用场景: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:进行自然对话,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等。 3. 编程和代码辅助:自动补全、修复 bug 和解释代码,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体等中的文本,为市场研究和产品改进提供支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏角色对话、生成故事情节和增强玩家沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 大型模型主要分为两类:大型语言模型专注于处理和生成文本信息;大型多模态模型能处理包括文本、图片、音频等多种类型信息。二者在处理信息类型、应用场景和数据需求方面有所不同。大型语言模型主要用于自然语言处理任务,依赖大量文本数据训练;大型多模态模型能处理多种信息类型,应用更广泛,需要多种类型数据训练。 相对大模型,也有所谓的“小模型”,它们通常是为完成特定任务而设计。
2025-02-05
coze的主要应用
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,主要应用包括: 1. 简化 AI 机器人的开发过程,使开发者和非技术用户都能快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。 2. 支持多语言模型,如 GPT48K 和 GPT4128K,并提供云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。 3. 集成超过 60 款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,扩展 Bot 的能力。 4. 允许用户上传和管理数据,支持 Bot 与用户数据交互,可上传多种格式的文档,或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 5. 提供数据库功能,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。 6. 用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,提供大量灵活可组合的节点。 7. 支持多代理模式,在一个机器人中运行多个任务,允许添加多个代理,每个代理都能独立执行特定任务。 8. 对用户完全免费。 9. 易于发布和分享,用户可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 此外,Coze 在移动端的排名表现出色,如在 TikTok 母公司字节跳动的相关产品中,Coze 首次出现在榜单上,排名第 45 位。
2025-02-04
智能体编排应用 定义
智能体编排应用是一种将多个应用整合,分工协作完成复杂任务的流程式 AI 应用。它把复杂任务分成多个子任务,通过以下方式实现: 1. 操作方面:点击新应用创建智能体编排,可放入现有应用或创建新智能体,通过不同模型设置智能体组分工协作。 2. 应用组件能力:包含插件管理能力,遵循 open API 3.0.1 规范,可接入阿里云上众多 API 场景,即将上线大批官方插件,也可编辑自定义插件。 3. 应用测评与观测能力:可创建测评任务,观测应用运行情况,有众多值得探索的场景。 4. 智能体群组功能:内置对多个智能体的调度决策,可根据任务规划智能体执行顺序和依赖关系,结果全局共享。 5. 应用引用功能:1 月份将发布已发布应用可被智能体群组或工作流引用的功能,未来还将开放调用外部应用接口。 与单个智能体应用相比,智能体编排具有以下优势: 1. 协作与灵活性:由多个具有自治能力的智能体组成,可相互通信、信息共享和协作,完成复杂任务,在多方协作和多路径并行处理任务的环境中表现出色。 2. 可扩展性与健壮性:可以调整智能体的数量和角色,适应不同任务需求,提高灵活性和适应性。 3. 任务分解与并行处理:能将复杂任务分解为多个子任务,由不同智能体并行处理,提高任务执行效率和速度。 4. 自动规划能力:可根据任务需求自动规划任务执行流程,灵活调度子智能体。 5. 完整的智能体功能:智能体节点依然支持 RAG、插件和流程编排等功能,与单个智能体的功能保持一致。 简单来说,就是把之前创建好的不同角色的智能体应用进行流程化的编排,分好工各司其职。配置完后每个智能体按部就班执行自己的任务,会有前后衔接关系。也可以通过 API 的方式快速调用应用。
2025-02-04
智能体应用(Assistant) 定义
智能体应用(Assistant)是一种基于上下文对话,自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。通过简单配置即可快速上手并实现基本功能。 其具有以下特点和应用场景: 特点:能够弥补大模型的局限性,如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。通过集成特定的外部能力,如实时信息获取、回答私有领域问题等,提升用户体验和增强业务竞争力。 应用场景: 客户服务:了解客户诉求,解决客户问题,如查询订单状态、处理退款等。 个人助理:管理日程安排、提醒事项、发送邮件等。 技术支持:了解技术问题,提供解决方案,帮助用户排除故障。 私有领域知识问答:准备好相关知识库文件,可在百炼控制台快速创建应用,应用场景包括公司制度、人员信息等。 个性化聊天机器人:百炼提供长期记忆功能,保存关键历史对话信息,集成夸克搜索和图像生成等插件,扩展功能。 智能助手:引入 RAG(检索增强生成)能力、长期记忆和自定义插件等功能,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。 详情参见 。
2025-02-04
我是一个AI新手并且没有编程能力,如果我想要一个属于自己的AI智能体,并解决实际生活中的一些问题,请问有什教程吗?
以下是为您提供的创建属于自己的 AI 智能体的相关教程: 1. 扣子 Coze: 扣子官网: 可以通过简单 3 步创建智能体:首先起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用 AI 创建一个头像。开发完成后,还可以将自己构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上。 2. 基于公开的大模型应用产品(如 Chat GLM、Chat GPT、Kimi 等): 点击“浏览 GPTs”按钮。 点击“Create”按钮创建自己的智能体。 使用自然语言对话进行具体设置或手工设置。 开始调试您的智能体并发布。 此外,智能体具有以下特点: 1. 强大的学习能力:能够通过大量的数据进行学习,从而获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力。 2. 灵活性:可以适应不同的任务和环境,表现出较高的灵活性和适应性。 3. 泛化能力:能够将学到的知识泛化到新的情境中,解决之前未见过的类似问题。 智能体应用类型包括: 1. 智能体应用(Assistant):基于上下文对话,自主决策并调用工具来完成复杂任务的对话式 AI 应用。示例场景如客户服务、个人助理、技术支持等。 2. 工作流应用(Workflow):将复杂任务拆解为若干子任务,以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。 3. 智能体编排应用:支持多智能体协作的流程式 AI 应用,能够编排多个智能体的执行逻辑,也可以使多个智能体自动规划和执行任务。
2025-01-11
我想让ai在学习、生活、工作方面成为我的左膀右臂以大大提高我的效率,我该怎么做?
为了让 AI 在学习、生活、工作方面成为您的得力助手并显著提高效率,您可以参考以下建议: 工作方面: 1. 快速掌握生成式人工智能的基本概念和潜在影响,重点理解其对工作方式和行业格局的革新,无需深入技术细节。 2. 深入了解市场上现有的人工智能产品和工具,并积极应用到实际工作中,通过实践学习其优势和局限性,将 AI 工具与专业知识和创造力相结合。 3. 学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,更好地引导 AI 工具产生所需结果,使其成为工作中的得力助手。 4. 探索构建智能体(AI Agents),为工作赋予特定角色和任务,协同工作以提高效率和创新能力。 学习方面: 英语学习: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 运用自适应学习平台,如 Duolingo 为您量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 借助智能对话机器人,如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 使用自适应学习系统,如 Khan Academy 提供个性化数学学习路径和练习题,精准推荐。 2. 利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 提供数学问题解答和解题步骤。 3. 运用虚拟教学助手,如 Socratic 解答数学问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 注意事项: 在提升效率的同时,要警惕过度依赖,避免 AI 主导内容创作。工作流需要不断打磨完善,欢迎分享实践经验,共同进步。 希望以上建议能为您搭建 AI 工作流提供思路,祝您早日让 AI 成为得力助手,提高效率,提升幸福感!
2024-12-31
我是一个AI小白,我希望能通过不断了解AI为我的工作和生活提效,请为我量身定制逐步深入的AI学习计划
以下是为您量身定制的逐步深入的 AI 学习计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 1. 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。 2. 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,进行实践以巩固知识,尝试使用各种产品做出自己的作品。 2. 在知识库中查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 五、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,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。 六、如果希望继续精进 1. 了解 AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系)、历史发展(简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 2. 掌握数学基础,包括统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等线性代数基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 3. 学习算法和模型,如监督学习(了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM))、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 4. 学会评估和调优,包括性能评估(了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 5. 掌握神经网络基础,包括网络结构(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))、激活函数(了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 七、学习模式和注意事项 1. 您可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,如果您是纯 AI 小白,可以先看左边的目录。学习模式可以是输入→模仿→自发创造。 2. 注意学习内容可能会更新,您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。 3. 学习时间可以灵活安排,不必每天依次进行,有空的时候学习即可。 4. 本学习计划中的学习资源大多是免费开源的。
2024-12-30
我现在想学习使用AI知识应用在生活知及工作上,请计划一下我应该怎么学习
以下是为您制定的学习将 AI 知识应用在生活及工作中的计划: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语、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。了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 建议阅读「」部分。 二、学习编程语言 从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 三、尝试使用 AI 工具和平台 1. 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 2. 探索一些面向大众的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 四、学习 AI 基础知识 1. 深入了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 2. 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 五、参与 AI 相关的实践项目 1. 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 2. 尝试利用 AI 技术解决生活和工作中的实际问题,培养动手能力。 六、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习,比如图像、音乐、视频等。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 七、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 八、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。 九、利用 AI 辅助学习 1. 英语学习: 利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错。 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)获取个性化的学习计划和内容。 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习。 2. 数学学习: 使用自适应学习系统(如 Khan Academy)获取个性化的学习路径和练习题。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行学习,并将 AI 知识应用到生活和工作中。
2024-12-30
如何慢慢切入AI进行工作和生活
以下是一些慢慢切入 AI 进行工作和生活的方法: 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 工具帮您指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,想要学习或了解 AI,最好的信息源就在「即刻」App 的“”等免费圈子里。“AI 探索站”里的前沿信息线索基本够用,很多 Twitter 上的开发者大牛也会在这里分享,需要溯源的时候,才去 Twitter 和相关官网。 3. 信息爆炸做减法的小 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。 4. 案例参考: 案例七:【你想拆解 XX 工作流?】,你来拆解:Decoding 工作流,细化背后需要的能力,找到能提效能力的 AI 工作,嵌入工作流;PDCA 不断迭代。包括制造、IT、运营、学院、法务、财务、营销、采购、计划、物流、研发、行政、战略、流程、产品等领域及其细分和专攻方向。 案例四:【读书会活动 AI 赋能】活动策划/文案打磨/快速制作读书笔记思维导图。日常活动文案输出(读书社 ing,AI 复核型玩法“高阶”,依托传音智库+飞书妙记+在线思维导图 Markmap)。例如,用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 markdown 产出内容,然后复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片。
2024-12-17
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题,关于无人驾驶的,贴近生活,有新意。 例子:《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告,是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火,这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪,学校有责任吗》《不招疫情班应届生,一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题: 1. 《无人驾驶汽车事故频发,谁来负责?》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题?》 3. 《无人驾驶普及,传统司机将何去何从?》 4. 《无人驾驶技术,是便利还是安全隐患?》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护,你放心吗?》 6. 《无人驾驶时代,驾照是否会成为历史?》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策,公平吗?》 8. 《无人驾驶上路,行人安全如何保障?》 9. 《无人驾驶出租车,你敢坐吗?》 10. 《无人驾驶公交,能否改变城市出行方式?》
2024-12-05