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李飞飞提出的空间智能是什么

Answer

李飞飞在其 TED 演讲中介绍了空间智能,认为空间智能能够赋予 AI 了解真实世界的能力。她将生物的视觉能力与寒武纪大爆发进行类比,指出数字寒武纪大爆发需要通过空间智能来实现。您可以通过以下链接获取更多详细信息:

  • 原版视频:https://ted.com/talks/fei_fei_li_with_spatial_intelligence_ai_will_understand_the_real_world
  • 文字版翻译:https://xiaohu.ai/p/8105
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

李飞飞团队:一张图生成3D可交互场景

项目发布:李飞飞空间智能首个项目发布,能够仅凭一张图片生成一个可交互的3D游戏世界。交互性:生成的3D世界可以像玩游戏一样自由移动相机探索,支持浅景深、希区柯克变焦等操作。实时渲染:场景在浏览器中实时渲染,支持摄像机效果和可调节的模拟景深(DoF)。动态调整:用户可以改变物体颜色、调整背景光影、插入其他对象。3D场景预测:与大多数生成模型不同,该AI系统直接预测3D场景,遵循3D几何物理规则。网友反响:评论区“难以置信”一词刷屏,知名人士如Shopify创始人Tobi Lutke等点赞。VR应用:网友认为这为VR打开了新世界。官方表态:官方表示这只是3D原生生成AI未来的一个缩影,并正在努力将技术尽快交到用户手中。李飞飞分享:李飞飞本人分享了这项成果,强调通过一张照片或一句话生成的3D场景互动体验难以用语言描述。[heading2]Twitter发布视频[content][[twi]@World_twi.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/JJPMbd1SXoQzKyx5NescLQC3nZe?allow_redirect=1)

XiaoHu.AI日报

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李飞飞关于aigent的文章
以下是李飞飞关于 AIgent 的相关文章: 《对话"AI 教母"李飞飞:我们究竟需要什么样的 AI Agent?如何正确把握这个风口》:李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。 《[李飞飞:理解世界运作方式是 AI 的下一步,我们需要从大语言模型转向大世界模型》:李飞飞认为,人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性。计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。通过最新的 AI 技术,机器可以根据文本提示完成任务,并在虚拟环境中导航。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。
2025-01-20
李飞飞 智能体综述
以下是关于李飞飞在智能体方面的相关综述: 李飞飞在具身智能领域有诸多研究和观点。其团队发表在 Nature Communications 上的 Embodied Intelligence 论文研究了智能体的智能化程度与身体结构的关系。李飞飞曾提到,从简单的机器学习能力到解决复杂类人任务,具身智能可能会迎来重大转变。 此外,2024 年 11 月 26 日有报道称,李飞飞认为人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。
2025-01-18
李飞飞 智能体
李飞飞在 AI 领域尤其是具身智能方面有诸多研究和观点: 早在 2021 年 10 月,其团队发表在 Nature Communications 上的 Embodied Intelligence 论文研究了智能体的智能化程度与身体结构的关系。后续接受采访时,提到从识别图像的机器学习能力到解决复杂类人任务,具身智能可能迎来重大转变。 2024 年 11 月 26 日,李飞飞认为人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。 李飞飞的 Voxposer 是具身智能产品之一,在不同任务和场景中展示了强大的能力。
2025-01-18
李飞飞最近出的agent综述文章哪里可以看到
以下是李飞飞相关文章的获取渠道: 《》 《》
2025-01-17
李飞飞提出的Agent AI的核心观点是什么
李飞飞提出的核心观点包括: 人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。 通过空间智能,AI 将理解真实世界,能够处理视觉数据,做出预测并根据这些预测采取行动。空间智能使机器不仅能够相互交互,还能与人类以及真实或虚拟的三维世界进行交互。
2025-01-13
coze智能体开发
以下是关于 Coze 智能体开发的相关内容: 1. 创建 Bot:打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home 。 2. 图像工作流:创建图像工作流,图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类,Coze 的图像流比 ComfyUI 更普世化且简单易上手。 3. 空间风格化插件:其参数包括 image_url(毛坯房的图片地址)、Strength(提示词强度,即提示词对效果图的影响度)、Style(生成效果的风格,如新中式、日式、美式、欧式、法式等)、user_prompt(用户输入的 Promot 提示词)。 4. 工作流流程:按照构架配置工作流,调试工作流,毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 5. 开始节点解析:开始节点对应配置三项内容,进行提示词优化。 6. 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布,机器人就可以出图。 此外,还有以下相关信息: 1. Code AI 应用开发教学:Code AI 应用背景为智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框,到有了更多交互方式,因用户需求扣子推出了 AI 应用,其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强,目前适用于小场景和产品的第一个版本,复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。以证件照为例,说明以前实现成本高,现在有客户端需求并做了相关智能体和交互。创建 AI 应用,需学习操作界面、业务逻辑和用户界面,包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布,重点熟悉桌面网页版的用户界面。 2. 搭建工作流驱动的 Agent,简单情况可分为 3 个步骤: 规划: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。 实施: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。 完善: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。
2025-02-23
Coze制作智能体如何设置拍照按钮
以下是关于在 Coze 制作智能体中设置拍照按钮的相关信息: 搭建证件照应用页面:创建应用并设置第一个 div 容器,页面分为上中下三块或左右两块,进行组件设置调整,包括容器的高度、宽度、排列方向,文本组件的字体、颜色、加粗等属性,处理图片上传,对左侧图片进行数据绑定等。 前端页面搭建技巧:在 DIV10 中选择子容器、复制搭建元素,调整表单组件的尺寸、按钮文案和上传文件类型等设置。 业务逻辑流程设计:包括用户上传照片、图片理解、图像生成、智能换脸、背景修改等步骤,还提及了各步骤中的参数设置、提示词调整和测试方法。 一键改图工作流的设置:工作流未用大模型,每次生成结果唯一,无种子概念,无法保存特定结果。调好后可配东北大花袄等背景,修改名字便于排查问题。添加立即生成事件,表单有多种事件,可设置提交时调用工作流,限制上传文件数量,表单提交时可设置禁用态。进行数据绑定与效果查看,工作流数据绑定要先清空,避免手动输入变量,选工作流时要注意准确。图片生成方式可调好第一张图片后复制成三张,根据背景颜色区分,通过连接节点选择对应图片输出。预览调试方法在用户界面不发布也可调试,有预览功能。识别图片特征有误时需在工作流里优化提示词,可考虑使用视频模型。
2025-02-22
现阶段最智能的AI工具是哪一款?
现阶段很难确切地指出哪一款 AI 工具是最智能的,因为这取决于不同的应用场景和需求。以下为您介绍一些表现出色的 AI 工具: Unity 推出的两款 AI 工具: Copliot 工具:可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目,如生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作,还能协助编码和熟悉工程环境。 Unity Sentis:能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型,增强玩法和功能,是首个将 AI 模型嵌入实时 3D 引擎的跨平台解决方案。 基于 2022 年 9 月至 2023 年 8 月访问量的 10 个最佳人工智能工具: ChatGPT:访问量达 146 亿次,在美国使用率最高,男性用户占比较大,多用于写作和内容创作、教育和常识等方面。 Character AI QuillBot Midjourney Hugging Face Google Bard NovelAI CapCut JanitorAI Civitai 不同类型的 AI 工具在不同领域各有优势,例如聊天机器人在流量份额上占比较大,而图像生成器、视频生成器、语音和音乐工具等也在各自领域表现出色。您可以根据具体需求选择适合的工具。
2025-02-21
AI智能体接入个人微信的应用
以下是关于 AI 智能体接入个人微信的应用的相关信息: 国内版的扣子是一款在 AI 应用领域知名度高的产品,功能丰富,支持知识库、工作流和插件等,其社区市场完善,用户可选择官方或其他用户创建的插件和 AI Agent,且支持多种接入方式,包括接入个人微信公众号,还支持接入企业服务号和企业微信。但普通版本和专业版主要接入国内模型,可能存在性能和稳定性问题。 Coze 可以实现多模态资讯的跨平台推送,通过登录宝塔面板,在上面部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。具体步骤包括在宝塔面板中进行可视化控制云服务器,添加 Docker 项目模板,创建容器并编排,扫码等操作。 熊猫大侠介绍了基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤,可实现多种功能,支持多平台、多模型、多消息类型和多部署方法。但需要注意接入大模型 API 需单独付费,微信端接入有封号风险,操作需依法合规,注意数据处理和遵守法律法规。 此外,张梦飞同学写了更适合小白的使用教程:【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信副本
2025-02-21
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手: 1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。 3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。 5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是怎么做的
waytoagi 的飞书知识库智能问答机器人是基于飞书 aily 搭建的。在飞书 5000 人大群里内置了名为「waytoAGI 知识库智能问答」的智能机器人,它会根据通往 AGI 之路的文档及知识进行回答。 其具有以下功能和特点: 1. 自动问答:自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题,可以对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。 3. 文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新:分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享:提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。 使用方法: 1. 在飞书群里发起话题时即可,它会根据 waytoAGI 知识库的内容进行总结和回答。 2. 可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(二维码需在获取),然后点击加入,直接@机器人即可。 3. 也可以在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题,即可得到回答。 搭建问答机器人的相关情况: 1. 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区的情况。 2. 讨论了利用 AI 技术帮助用户更好地检索知识库中的内容,引入了 RAG 技术,通过机器人来帮助用户快速检索内容。 3. 介绍了基于飞书的知识库智能问答技术的应用场景和实现方法,可以快速地给大模型补充新鲜的知识,提供大量新的内容。 4. 讨论了如何使用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人,以及智能助理的原理和使用方法。 5. 飞书智能伙伴创建平台(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接企业智能化未来提供理想选择。
2025-02-20
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
如何在极空间部署deepseek
以下是在极空间部署 DeepSeek 的相关信息: 1. 效果对比:用 Coze 做了小测试,可对比查看 2. 如何使用: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话” 将装有提示词的代码发给 Deepseek 认真阅读开场白之后,正式开始对话 3. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt,将 Prompt 储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担 通过提示词文件,让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能 在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻 AI 味,增加可读性 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改 用 XML 来进行更为规范的设定,而不是用 Lisp(对我来说有难度)和 Markdown(运行下来似乎不是很稳定) 4. 完整提示词:v 1.3 5. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】在前期为提供了很多思考方向;Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词,也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源;Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手 6. 环境配置指南: DeepSeek 平台设置:首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。早期 deepseek 有赠送额度,没有赠送余额可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式,创建一个 API key,注意 API key 只会出现一次请及时保存。 设置代码编辑器:下载 cursor(https://www.cursor.com/)或 vscode(https://code.visualstudio.com/),以 cursor 为例,下载安装后在插件页面搜索并安装 Roocline,安装完后打开三角箭头可看到 RooCline,选中并点击齿轮进入设置,依次设置。配置基本参数:API Provider 选择 DeepSeek,API Key 填入已创建的 key,模型选择 DeepSeekreasoner,设置语言偏好。小贴士:记得把 HighRisk 选项都打开,最后做完所有不要忘记点击 Done 保存修改。在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。 7. 评论:游戏科学创始人、黑神话悟空制作人冯骥表示,DeepSeek 可能是个国运级别的科技成果。DeepSeek 具有强大的推理能力、便宜、开源、免费、联网、本土等优势。如果看到这条微博,应直接访问网页链接马上用起来,也有移动 APP。
2025-02-05
(defun 生成记忆卡片 (单词) "生成单词记忆卡片的主函数" (let* ((词根 (分解词根 单词)) (联想 (mapcar #'词根联想 词根)) (故事 (创造生动故事 联想)) (视觉 (设计SVG卡片 单词 词根 故事))) (输出卡片 单词 词根 故事 视觉))) (defun 设计SVG卡片 (单词 词根 故事) "创建SVG记忆卡片" (design_rule "合理使用负空间,整体排版要有呼
以下是关于生成记忆卡片和 SVG 卡片的相关信息: 卡片类的应用被定义为词生卡片,如李继刚的《汉语新解》、一泽的《名片设计》、云中江树的《AI 简历》等,都是通过给大模型优化过的 Prompt,让其生成 HTML 代码或 SVG 代码,再通过浏览器渲染效果。 把提示词丢给 Claude ,如在 Poe 平台上的 Claude 模型,大概率会直接输出 SVG 代码,但对于子步骤是否执行等情况难以知晓。Andrej Karpathy 认为,模型需要 tokens 来思考,如果大语言模型未将思考过程外化,则几乎等于没思考。 甲木介绍了让 Claude 生成古诗词卡片的方法,流程包括输入 Prompt 、用户输入主题和风格,AI 输出最终结果。获取提示词已开源,创作过程主要是根据给定主题和方向生成匹配的中国古诗词,创建设计感强烈、富有中国传统美学的 SVG 卡片展示诗词,并提供相关信息,还支持根据用户提供的主题和方向生成对应语境的 prompt 并配图生成 SVGCard 。但对于“逼格高”的看法因人而异,可将选择权交给 AI 。
2024-11-28
用邻接矩阵法存储图,占用的存储空间数只与图中结点个数有关,而与边数无关。
这种说法是不准确的。用邻接矩阵法存储图时,占用的存储空间数不仅与图中结点个数有关,也与边数有关。在邻接矩阵中,如果图有 n 个结点,那么矩阵的大小就是 n×n。如果边数较多,矩阵中表示边存在的元素就会较多,从而占用更多的存储空间;反之,如果边数较少,占用的存储空间相对较少。
2024-11-21
AI Infra 市场未来的想象空间
在生成式 AI 革命进入第二个年头时,研究从迅速生成预训练结果的“快速思考(System 1)”转向推理过程中深度思考的“慢速思考(System 2)”,为全新自主型应用程序开启大门。自《生成式 AI:一个创意新世界》发表的两年间,AI 生态系统变化巨大,也有了新预测。生成式 AI 市场基础层趋于稳定,由 Microsoft/OpenAI、AWS/Anthropic、Meta 和 Google/DeepMind 等重要玩家和联盟主导,形成平衡态,只有具备经济实力和巨额资本的玩家仍在竞争,市场结构逐渐明朗,未来生成下一个 token 的成本会降低,数量会增多。随着大规模语言模型(LLM)市场稳定,竞争前沿转向以“系统 2”思维主导的推理层开发和扩展,受 AlphaGo 等模型启发,旨在让 AI 系统进行深思熟虑的推理和问题解决,新的认知架构和用户界面也在改变推理能力与用户的互动方式。 综上所述,对于 AI Infra 市场未来的想象空间,其可能在推理层的开发和扩展方面有更多的发展和创新,市场结构会进一步优化,成本降低和数量增加的趋势也将持续。
2024-11-01
室内空间设计AI软件推荐
以下为您推荐一些室内空间设计相关的 AI 软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 此外,还有一些可以辅助创建 CAD 图的 AI 工具: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:能根据输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 5. 一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 关于使用 AI 进行室外设计的最佳实践: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术模拟和可视化设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化。 4. 借助 AI 的自动化设计功能,自动生成符合设计规范的平面图、立面图等。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式,形成良性互补,发挥各自优势。
2024-09-13
ai概念第一次是被谁提出来的,什么时候?
AI 概念首次被提出是在 1956 年的达特茅斯会议上。这次会议由时任达特茅斯学院的数学助理教授约翰·麦卡锡发起,邀请了包括马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等多位杰出科学家参与。约 47 位参与者就自动计算机、编程语言、神经网络、计算理论等多个前沿话题进行了深入讨论,并首次提出了“人工智能”(Artificial Intelligence)这一术语,为这个新兴领域正式命名。在此之前,艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人通过理论和实践为 AI 奠定了初步的理论基础。1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。
2025-02-20
如果你是一个AI学习者,你会提出哪些问题?让自己的学习更有策略?
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题,以使学习更有策略: 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景? 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术? 3. 在 AI 领域,哪些基础知识是必须牢固掌握的? 4. 如何将 AI 应用于实际项目中,以获得更好的效果? 5. 对于 AI 产生的结果,如何进行有效的评估和验证? 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐,及时更新知识? 7. 在学习 AI 时,如何避免常见的错误和陷阱? 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力? 9. 对于不同学习水平(如高中生、大学生、专业人士),学习 AI 的重点和方法有何不同? 10. 在 AI 学习中,如何平衡理论学习和实践操作?
2025-02-17
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 了解 AI 基本概念,建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,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。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07
我想要搭建一个能够帮我阅读并总结提炼,同时能在我提出问题时,随时在我给他提供的知识库中检索的AI Agent,如何用Coze搭建?
搭建能够阅读、总结提炼并在给定知识库中检索的 AI Agent 可以使用 Coze 按照以下步骤进行: 1. 规划 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 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 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。 关于一些其他问题: 1. 如何判断自己的任务/Prompt 是否需要拆解为工作流? 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常先从当前性能最强的 LLM(如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet)着手,先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后,根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM,逐步拆解子任务,降低 LLM 执行单任务的难度,直到达成工程目标。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外,如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力,必然需要通过工作流来调用相应的插件。 2. 只用了一段 Prompt 的 Agent,还算 AI Agent 吗? 算。详见
2025-02-06
假设你是经验丰富的AI工程师,现在需要搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出不死板且AI痕迹弱的回答,同时直播的主播是我们虚拟的数字人,请问需要怎么做,请给出具体步骤
以下是搭建能够自行识别电商直播平台中客户提出的问题并给出自然回答,且直播主播为虚拟数字人的具体步骤: 1. 选择数字人工具软件: 考虑实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动能在直播时更改音频话术,真人可接管,标准零售价一年 4 6 万往上;非实时驱动一个月 600 元,但效果差,类似放视频的伪直播,市场价格混乱。 2. 确定数字人运营服务模式: 按直播间成交额抽佣。 3. 明确适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;适用于虚拟商品,如门票、优惠券等;店播效果较好,数据能保持跟真人一样;不适用于促销场景和服装品类。 4. 了解 AI 直播的壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,如更真实的对口型、更低的响应延迟等,但长期看技术上无壁垒。 市场不会一家独大,可能 4 5 家一线效果公司,大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,疯狂扩代理割韭菜的公司售后问题多。 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击,如剪映若不仅提供数字人,还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务,会对其他公司形成竞争压力。
2025-02-06
few shot 和 one shot等最初是由什么论文提出的?
Few shot 和 One shot 等概念的相关研究在自然语言处理领域有较多的文献提及。 Zero Shot Prompting(零样本提示):是一种让模型在没有额外训练数据的情况下对之前未见过的数据进行预测的技术。传统机器学习通常需大量标记训练数据来准确预测,而在提示工程中,零样本学习可用于生成自然语言文本,无需显式编程或预定义模板,创造更多样化和动态的文本生成模型,使机器能在训练中没见过某些对象时仍能识别和分类。 One Shot Prompting(一样本提示):通过有限的输入数据(如单个示例或模板)来生成自然语言文本,可与对话管理和上下文建模等自然语言处理技术结合,创造更复杂、有效的文本生成系统。在提示工程中,只需提供有限输入数据,如单个示例或模板,有助于从大型语言模型中创建可预测的输出。 Few Shot Prompting(少样本提示):将少量示例(通常为两到五个)提供给模型,以便快速适应新对象的例子。在提示工程中,少样本学习可用于创建自然语言文本,只需提供有限的输入数据,能创造更灵活和适应性强的文本生成模型。 零样本、一样本和少样本提示的区别在于:零样本提示是模型在没有额外训练的情况下进行预测;一样本提示需要提供一个示例或模板;而少样本提示则需要提供更少的数据,通常是两到五个示例。 这些提示工程技术能提供更灵活和可控的方式从自然语言生成模型中输出文本,充分利用模型强大能力,创造更准确、多样和吸引人的输出,满足应用程序需求。
2025-02-04