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当前国内逻辑推理能力最强的大模型是什么

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目前国内逻辑推理能力较强的大模型有以下几种:

  1. Baichuan2-13B-Chat(百川智能):是百川智能自主训练的开源大语言模型。在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名 200 亿参数量级国内模型第一,其中逻辑推理能力超过 34B 参数量级的大模型,生成与创作能力超过 72B 参数量级的模型。可应用于小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景,还能部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务。
  2. 智谱清言(清华&智谱 AI):是智谱 AI 和清华大学推出的大模型产品,基础模型为 ChatGLM 大模型。在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。可应用于 AI 智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景,在较复杂推理应用上的效果也不错,广告文案、文学写作方面也是很好的选择。
  3. 文心一言 4.0-API(百度):在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。能力栈较为广泛,可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面,在科学研究、教育、工业方面的落地能力也值得关注。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

简介:Baichuan2-13B-Chat是百川智能自主训练的开源大语言模型。百川智能于6月15日开源Baichuan1、9月6日开源Baichuan2,10月31日发布Baichuan2192K。是中文开源模型的主导力量。模型特点:Baichuan2-13B-Chat在逻辑推理、知识百科、生成与创作、上下文对话等基础能力上排名200亿参数量级国内模型第一,其中逻辑推理能力超过34B参数量级的大模型,生成与创作能力超过72B参数量级的模型,表现不俗。在计算和代码能力上有一定优化空间。综合来看,Baichuan2-13B-Chat在同等量级开源模型中非常有竞争力。适合应用:Baichuan2-13B-Chat可应用的场景相对广泛且可以私有化部署。重点推荐在小说/广告/公文写作等内容创作场景、智能客服/语音助手以及任务拆解规划等场景。另外,Baichuan2-13B-Chat可以部署在教育、医疗、金融等垂直行业中应用,同时可部署在低算力终端处理基础智能任务。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

简介:智谱清言是智谱AI和清华大学推出的大模型产品,基础模型为ChatGLM大模型。2023年10月27日,智谱AI于2023中国计算机大会(CNCC)上,推出了全自研的第三代基座大模型ChatGLM3及相关系列产品。模型特点:智谱清言在工具使用排名国内第一,在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体来看,智谱清言更擅长专业能力,但在代码能力上还有一定优化空间。除此之外,知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。综合来看,智谱清言是一个很有竞争力的大模型。适合应用:智谱清言可应用的场景相对广泛,根据SuperCLUE测评结果,优先推进在AI智能体方面相关的应用,包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。另外在较复杂推理应用上的效果会比较不错。广告文案、文学写作方面也是一个很好的选择。

2023年度中文大模型基准测评报告.pdf

信息安全相关的在线课程和讲座[blo优秀模型:文心一言4.0-API(百度)简介:文心一言(英文名:ERNIE Bo t)是百度全新一代知识增强大语言模型。于2023年3月16日正式发布,已进行多个版本迭代,10月17日发布V4.0版本。据百度官方介绍,文心一言目前已有7000万用户。模型特点:文心一言4.0在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这4大基础能力上排名国内第一。另外在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。文心一言4.0各项能力上表现非常均衡且绝大部分能力有很高的水平,综合来看是国内非常有竞争力的大模型。适合应用:文心一言4.0的能力栈较为广泛,可应用的场景较多。基于在SuperCLUE测评上的表现,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用。另外文心一言4.0由于在逻辑推理方面的不俗表现,可以重点关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。

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介绍一下python实现的开源逻辑推理库
Python中有几个开源库可用于逻辑推理,它们可以帮助开发者在应用程序中实现逻辑推理功能。以下是一些流行的Python逻辑推理库: 1. SymPy: SymPy是一个用于符号数学的Python库,它可以用来执行逻辑运算、符号积分、方程求解等。 它提供了丰富的数学功能,包括逻辑推理和符号推理工具。 2. PyDatalog: PyDatalog是一个Python库,它将逻辑编程和Datalog语言的功能带入Python。 它允许用户编写逻辑规则,并使用这些规则来推理新的事实。 3. Z3: Z3是一个高性能的定理证明器,由Microsoft Research开发。 它提供了Python API,可用于构建逻辑推理应用程序,特别是在形式验证和安全协议分析中。 4. Logilab's Aletheia: Aletheia是一个基于逻辑的代码评估工具,它可以分析Python代码并提供逻辑上的反馈。 它主要用于静态代码分析,帮助开发者识别潜在的错误和代码质量问题。 5. Pyke: Pyke是一个简单的基于知识的推理引擎,它允许开发者定义规则并根据这些规则进行推理。 它适用于需要专家系统或规则引擎的应用程序。 6. networkx: NetworkX是一个用于创建、操作复杂网络的结构、动态以及算法分析的Python库。 它可以用来构建逻辑网络,并进行网络分析和推理。 7. DSharp: DSharp是一个基于Prolog的逻辑编程语言,它提供了一个推理引擎,可以处理复杂的逻辑和规则。 虽然它不是纯粹的Python库,但它可以与Python集成,用于更高级的逻辑推理任务。 8. OpenCog: OpenCog是一个用于开发通用人工智能(AGI)的开源项目,它包括一个复杂的逻辑推理系统。 它提供了多种认知和推理算法,适合研究和开发复杂的AI系统。 9. PyLucene: PyLucene是一个Python接口,用于Apache Lucene的高性能文本搜索和信息检索库。 它可以用来构建搜索系统,其中逻辑推理用于改进搜索结果的相关性。 这些库和工具各有特点,适用于不同的应用场景和需求。开发者可以根据项目的具体要求选择合适的库来实现逻辑推理功能。
2024-05-26
视频生成哪一个ai最强
目前在视频生成领域,以下几个 AI 表现较为突出: Luma AI: Dream Machine 功能包括 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频,还支持 Extend 延长 4s、循环动画、首尾帧动画能力。 8 月底最新发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力,对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面,生成效果在多方面远超其他产品,如生成时长较长(5s)、24 帧/s 非常丝滑、运动幅度大且能产生相机的多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且有效改善了运动幅度大带来的模糊感。 Runway:推出了实力强劲的 Gen3 模型。 此外,以下是其他视频生成的 Top10 产品及相关数据: |排行|产品名|分类|4 月访问量(万 Visit)|相对 3 月变化| |||||| |1|InVideo|其他视频生成|736|0.118| |2|Fliki|其他视频生成|237|0.165| |3|Animaker ai|其他视频生成|207|0.076| |4|Pictory|其他视频生成|122|0.17| |5|Steve AI|其他视频生成|76|0.119| |6|decohere|其他视频生成|57.5|0.017| |7|MagicHour|其他视频生成|53.7|0.071| |8|Lumen5|其他视频生成|51|0.149| |9|democreator|其他视频生成|41.9|0.136| |10|腾讯智影|其他视频生成|35.4|0.131|
2024-12-20
目前国内最强的ai工具是什么
目前国内有许多强大的 AI 工具,以下为您介绍部分较为出色的: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费可达几千元,轻度用户有每日免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,目前免费,每天签到获取灵感值即可,但在某些方面存在局限性。 2. 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图类: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate:开源的建模语言,与 Archi 工具配合使用,支持逻辑视图创建。 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(现 diagrams.net):免费的在线图表软件,支持多种类型图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过编写描述性文本自动生成相关视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建架构图功能。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持多种视图创建。 在 2024 年,国内在生成视频方面也涌现出一系列出色的工具,如可灵、即梦、智谱清影等,其生成结果甚至远超国外。
2024-12-13
生成PPT,哪个大模型最强
目前在生成 PPT 方面,没有绝对最强的大模型,不同的大模型和工具都有其特点和优势。以下是一些相关信息供您参考: 设计 PPT 时,可使用一些创意的 prompt,例如: 主题聚焦:选择中心主题,围绕其设计每张幻灯片,思考如何体现主题概念。 故事叙述:将内容想象成故事,每张幻灯片是故事一部分,思考如何讲述。 视觉元素:利用图片、图表和图标传达信息,思考如何更好表达观点。 颜色与字体:选择与主题和内容匹配的颜色和字体,思考其对观众感受的影响。 简洁表达:尽量在每张幻灯片中少用文字,突出关键信息,思考如何用最少文字传达最多信息。 互动性:考虑加入互动元素,如问答环节或观众参与活动,思考如何增加互动性使观众更投入。 案例分析:使用真实或假设案例说明观点,思考有无具体案例可解释概念。 对比与比较:通过对比和比较强调观点,思考哪些元素或数据对比可强化论点。 未来视角:展示观点或提议对未来的影响,思考五年后概念如何改变行业。 结论与行动:在结尾清晰总结主要观点,提供明确行动指南,思考观众听完演讲后应采取的行动。 AI 生成 PPT 的主要思路包括利用 AI 生成 PPT 大纲,例如结合 ChatGPT GPT4 模型生成相关大纲,也可利用其他 AIGC 工具生成。输入关键信息生成大纲时,可针对不同人群做受众分析。 目前市面上的 AI 生成 PPT 工具通常按照以下思路完成设计和制作:AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 部分做 PPT 的 AI 产品推荐:目前市面上有多种 AI PPT 工具,用户可根据需求和喜好选择。同时为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考:《》。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
目前最强的ai 是哪个?
目前,在人工智能领域,功能最强的人工智能写作工具是 GPT4。您可以在 Bing(选择“创新模式”)上免费访问,或者通过购买 ChatGPT 的 $20/月订阅来使用。Claude 2 也是较为强大的,紧随其后,并且提供了有限的免费选项。 此外,本周 Claude 2 首次亮相,可能是公众可以使用的第二个最强大的 AI 系统。前一周,Open AI 发布的 Code Interpreter 是迄今为止可用的最复杂的 AI 模式。 需要注意的是,似乎没有一个人工智能实验室提供完善的用户文档,相关的用户指南多通过 Twitter 影响者获得。
2024-12-03
目前市面上能力最强的AI模型是哪家的
目前市面上能力较强的 AI 模型来自多家公司和机构。 OpenAI 的 GPT4 是一个表现出色的大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。此外,OpenAI 还带来了其他优秀的模型,如 DALL·E 3 等。 Meta 开发的 Llama 3.1 是迄今为止最大版本,其在推理、数学、多语言和长上下文任务中能够与 GPT4 相抗衡,标志着首次开放模型缩小与专有前沿的差距。 谷歌 DeepMind 与纽约大学团队开发的 AlphaGeometry 在奥林匹克级几何问题基准测试中表现优异。 中国的 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴等开发的模型在 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出色,且在某些子任务上挑战了 SOTA。 Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 需要注意的是,AI 模型的能力评估会因不同的任务和应用场景而有所差异,且技术在不断发展和进步,新的更强的模型可能会不断涌现。
2024-11-18
最强的文档整理AI软件
以下是一些强大的文档整理 AI 软件: 对于文章排版: Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,能改进文本清晰度和流畅性,保持原意。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 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,重新表述和改进文本,使其更清晰专业,保持原始意图。 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。 选择合适的工具取决于具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf,一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。 对于 PPT 制作: 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。 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,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。 Mindshow: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。 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优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
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
如何利用AGI创建3D打印的模型
利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下: 1. 将孩子的画转换为 3D 模型: 使用 AutoDL 部署 Wonder3D:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg (较难) 使用 AutoDL 部署 TripoSR:https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe (小白一学就会) 具体实物(如鸟/玩偶/汽车)的 3D 转换效果最佳,wonder3D 能智能去除背景(若效果不佳,需手动扣除背景) 对于一些非现实类玩偶类作品,wonder3D 识别效果不佳时,可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例,先通过 SD 生成 3D 的 usagi,再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型,如创建一个乐高 logo 的 STL 文件: 设计乐高 logo:使用矢量图形编辑软件(如 Adobe Illustrator 或 Inkscape)创建或获取矢量格式的乐高 logo,确保符合标准。 导入 3D 建模软件:将矢量 logo 导入到 3D 建模软件(如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad)中。 创建 3D 模型:在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型,调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件:将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤: 打开 Blender,切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本,点击“运行脚本”按钮,Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件,可根据需要调整脚本中的参数(如字体、位置、挤压深度等)以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外,还有一些其他动态: 阿里妈妈发布了:https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ,演示图片质量损失小,比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI:https://bambulab.com/zh/signin ,3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个:https://www.ithome.com/0/801/764.htm ,基金规模 100 亿元,首期 30 亿元,并与稀宇科技(MiniMax)、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的:https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布:https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ,支持随时唤起豆包交流和辅助。 :https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ,集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 :https://klingai.kuaishou.com/ ,现在可以直接输入文本指定对应声音朗读,然后再对口型。
2024-12-20
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法: 1. 选择自定义提示词或预定义话题,在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时,输入对话内容等待内容生成,若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型,需稍作等待,最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒,要实话实说,补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错,这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中,提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”,选择映射到单个 token 的类,推理时指定 max_tokens=1,确保提示加完成不超过 2048 个 token,每班至少有 100 个例子,可指定 logprobs=5 获得类日志概率,用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中,可微调分类器,使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
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
哪一个开源大语言模型对中文支持比较好?
以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型: 1. OpenChineseLLaMA: 地址: 简介:基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座,对比原版 LLaMA,该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升,在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE: 地址: 简介:开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型,同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等,也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda: 地址: 简介:开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat: 地址: 5. Gemma7bit: 地址: 此外,AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一,在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三,各项能力较为均衡,聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型,是中文开源模型的主导力量。
2024-12-20
说明jetson orin nano可以使用什么模型?Grok-1模型可以吗?
目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说,Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型,如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型,还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。
2024-12-20
当前有哪些热门AI工具
以下是一些当前热门的 AI 工具: 儿童练习英语口语的 AI 工具: LingoDeer:使用游戏和互动活动教孩子英语,提供各种课程,有家长仪表板。 Busuu:提供英语等多种语言课程,有多种教学方法和社区功能。 Memrise:使用抽认卡和游戏教学,有社交功能。 Rosetta Stone:使用沉浸式方法,有语音识别功能。 Duolingo:免费,使用游戏化方法,课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具: Gamma:在线制作网站,可通过输入提示生成幻灯片,支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT:输入文本描述生成专业设计,有丰富模板库。 Mindshow:提供智能设计功能,简化设计流程。 讯飞智文:利用语音识别和自然语言处理技术,提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告。 Writesonic:基于 AI 生成各种文本,生成速度快。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。 在选择工具时,需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。
2024-12-21
当前电商领域有哪些智能体可以用
在电商领域,以下是一些常见的智能体类型及应用示例: 1. 简单反应型智能体:如温控器,根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体:像自动驾驶汽车,维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体:例如机器人导航系统,具有明确目标,能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体:如金融交易智能体,能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体:例如强化学习智能体,通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词,再通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类的垂直搜索应用,在商品推荐方面效果较好。 此外,工作流(Workflow)也可理解为多智能体协作(MultiAgents),通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,可定义多个智能体分别负责不同功能,还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体,专注于市场营销领域,能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点,生成小红书文案和抖音短视频脚本等,并保存至飞书文档。
2024-12-20
aigc的当前生态
AIGC 的当前生态主要包括以下方面: 1. 概述:GenAI(生成式 AI)能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术,能赋能诸多领域,但存在合规风险,我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。 2. 分类:AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型,如 GPT4 和 GeminiUltra;图像生成依赖多种技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2;音视频生成利用多种模型,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 3. 应用领域:AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域,在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用,例如用文本生成平面图像,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。 4. 产品原型设计工具:目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计,其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。
2024-12-13
当前应用AGI,作为一个普通的人,如何挖掘赚钱的机会
以下是关于普通人在 AGI 应用中挖掘赚钱机会的一些分析和建议: 从历史角度看,在 IT 产业中,只有微软的操作系统曾接近垄断并获得超额收益,这并非必然,与当时的多种因素相关。在大模型时代,这种情况能否重演存在不确定性。 在 2024 年,一些可能的赚钱机会包括: 图片超短视频的精细操控,如表情、细致动作、视频文字匹配方面。 生成有一定操控能力的风格化、动漫风生成式短视频,真人稍晚。 AI 音频能力的长足进展,如带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,用于直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,带来新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆有突破,加入视频音频,粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”有良好使用体验。 AI 的商业模式在数据合成、工程平台、模型安全等方面开始有明确用例。 从长远来看,到 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟,全真 AI 虚拟人成熟,AR/VR 技术大规模商用。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行。 基于国产芯片的软硬件联合优化固件生态是明确的机会。 但同时需要注意,AGI 可能会造成极端垄断,提供前所未有的中心化操控能力。在这种情况下,作为个体需要思考应对策略。
2024-12-09
如何才能做到用AI制作超级搞笑、引发共鸣、结合当前热点的段子,类似于脱口秀台词,需要几个步骤,怎么做
以下是用 AI 制作类似于脱口秀台词的超级搞笑、引发共鸣且结合当前热点段子的步骤: 1. 明确主题和热点:确定您想要围绕的当前热点话题,以及段子的大致主题和方向。 2. 构思创意:思考有趣、独特且能引发共鸣的情节和表述方式。 3. 生成台词:利用 AI 工具,输入相关的提示词,如描述您想要的幽默风格、情感色彩、语言特点等,让 AI 生成初步的台词。 4. 剪辑流程:对生成的台词进行筛选和整理,确定镜号、内容和对应的 Prompt。例如,像“男人躺在云中,四肢伸展,表情惬意”这样的具体描述。 5. 优化和完善:检查生成的段子是否足够搞笑、是否能引发共鸣、是否紧密结合了热点,对不满意的部分进行修改和优化。
2024-12-09
当前AI绘图的前沿图景
当前 AI 绘图的前沿图景包括以下几个方面: 定义与发展: AI 绘画是利用人工智能技术,通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果较为简单粗糙,随着技术进步,尤其是深度学习算法如卷积神经网络的应用,能生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,并在与人类艺术家的互动融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能和挑战。 场景应用: 1. 广告设计:可快速生成各种创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。 2. 游戏开发:用于创建游戏场景、角色形象等,提高开发效率。 3. 影视制作:辅助生成特效场景、概念设计等。 4. 建筑设计:帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 艺术与科技的融合: 艺术与科技的融合呈现出前所未有的奇妙景象,AI 绘画作为杰出代表,将二者完美结合,开启探索之旅,引领艺术界走向未来。艺术创作通常依赖手工技艺和个人感悟,而人工智能技术的发展使艺术创作经历革命性变革,AI 绘画利用机器学习和深度学习等技术,能模拟创作过程并生成令人惊叹的作品,为艺术家提供新工具,为观众带来新体验,也打破了传统创作的局限,为缺乏绘画技巧的人提供参与机会,使艺术更具民主化和包容性。 商业实战案例: 如 Midjourney 在概念篇中生成令人惊叹的宇宙星空、未来主题等超现实主义的图片,包括宇宙飞船、星系、行星、太空等元素,呈现出高度详细、动态、富有表现力的效果,具有逼真的灯光和阴影,应用于未来太空科技风格等领域,带来震撼的视觉体验。 您可以通过以下链接体验 AI 绘画助手: BotID:7387390303403671587
2024-12-03