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现在有多少个agent平台

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以下是一些常见的 Agent 平台：

  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，集成丰富插件工具以拓展 Bot 能力边界。
  2. Microsoft 的 Copilot Studio：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：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。
  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工作流。
  5. 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、销售等场景，提供多种成熟模板，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。

此外，随着 AI 的发展，还有一些相关的研究和报告，如生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 - 3 月中提到的 Agents a16z 图谱等。但需要注意的是，这些平台都有各自的局限性。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（powered by aily）

参考资料

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

(筹划中)「Agent共学」之"两天学会用AI建站"

|月日20:00开始|备选:coze应用制作|0基础小白|健健||-|-|-|-||月日<br>20:00开始|用AI打造你专属的浏览器插件|进阶级|银海||月日<br>20:00开始|用AI打造个人网站|0基础小白|大雨||月日<br>20:00开始|大消费得奖者bot拆解分享|0基础小白|作者x罗文||月日<br>20:00开始|优秀作品启发:创意分享|0基础小白|元子||月日<br>20:00开始|卡片+快捷指令+消息|0基础小白|Stuart||月日<br>20:00开始|成功bot背后的男人(们)|0基础小白|维恩||月日<br>20:00开始|知识库基础||大圣|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LLWeng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。年初吴恩达基于Agent应用，场景，需求等分析以后，做了4个分类:--然而这些平台都有着固有局限，正如低代码平台，无代码平台历经数十年的发展，依然无法很好平衡复杂业务场景无法满足，简单业务场景ROI不高等限制。对于专业IT人士，coze等平台不够自由，局限性过大，对于普通用户，想要完成复杂的业务场景又有着诸多的限制。软件技术的发展，一直在对抗需求的日益复杂化，最终不得不借助编程这个朴实的手段。

生成式AI季度数据报告_2024Q1.pdf

aiwatch.aiSource:https://twitter.com/omooretweets/status/1740774601876177375 152E2B Agent系列图谱aiwatch.aiSource:https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents 153E2B Agent系列图谱aiwatch.aiSource:https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-sdks 154E2B Agent系列图谱aiwatch.aiSource:https://twitter.com/tereza_tizkova/status/1780763730877497840/photo/1 1554.7 Agent 806万赛道•天花板潜力：几百亿美金； •对标公司：Gitlab,Atlassian •总体趋势：高速增长，66.87% •月平均增速：108万PV/月•原生产品占比：高，~100%竞争• Top1：41%• Top3：77%•马太效应：弱•网络效应：中•大厂是否入局：是•大厂占比：较高•技术门槛：高 Top1公司（非大厂）• Top1产品及所在公司：GitLab •估值：90亿美元（24.4）•收入：36.72亿$(2023)• P/S：14.59x •最新月PV：230万•单用户PV价值：N.A.（核心商业化非web端流量）

其他人在问
Agent
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接：
2024-12-21
目前我已经有了一个可以文生视频或者图生视频的模型但是只能6秒，我要如何利用agent自动流实现这个模型可以生成更长，更可靠质量的视频呢
要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频，您可以参考以下几种模型和方法： 1. PixVerse V2 模型： 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits，5 秒的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型： Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型： 文生视频，图生视频，视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率（从 480p 到 1080p）、视频长度（从 5 秒到更长时间）和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频，获取灵感和学习技巧（直接抄别人 prompt）。 故事板：允许用户通过时间线指导视频中的多个动作，创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑：提供视频混音功能，允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑，以及创建循环视频。 高级功能：包括混合功能，可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，Sora 的使用是包含在现有订阅中的，无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数；OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成，但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期，对于某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。
2024-12-19
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件，可以参考以下方法： 1. 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。 2. 一般而言，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，鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，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。 3. 在插件中心确定需要的插件时，先用关键词进行尝试性搜索，根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例，判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时，一般优选官方/高收藏/高成功率的插件，提升使用效果。如果实际试用效果不行，则换用其他插件，或自己编写上架插件。 例如，在搜索 TTS 文字转语音插件时，可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词；在搜索思维导图插件时，可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
agent
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前感知输入直接采取行动，不维护内部状态，不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：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。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：具有明确目标，能根据目标评估不同行动方案并选择最优行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动优劣并权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能通过与环境交互不断改进性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 相关链接： 1. 2. 3. 4. 5. 6.
2024-12-17
基于知识库做备考AI Agent，我该怎么做
以下是基于知识库为您提供的备考 AI Agent 的建议： 首先，建议您先吃透 prompt，这对于学习 AI Agent 很重要。 在 cost 平台有丰富的教程和比赛，您可以参与其中。 了解到 AI agent 是大语言模型衍生出的智能体，用于解决大模型在处理复杂任务时存在的一些问题，如无法获取最新外部信息、缺少规划、没有记忆能力等。 明天银海老师将详细讲解 AI agent，您可以关注。 此外，知识库中还提到了一些相关的活动和内容，如 prompt battle、AI 神经大赛等，您可以根据自己的兴趣参与。 对于与 AI 会话相关的内容，您可以通过关键词学设进行学习，比如每日选词丢入稳定扩散模型，积累大量提示词，还建有飞书群供感兴趣的同学加入练习。 在 AI 绘画方面，是视觉基础，有针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。同时，还收集了 AI 视频类词汇和相关词典，更具象的描述词汇能让模型发挥更好效果。 希望以上内容对您备考 AI Agent 有所帮助。
2024-12-16
怎么做一个搜索ai新闻的agent
要做一个搜索 AI 新闻的 agent，您可以参考以下步骤： 1. 设定 Bot 的人设与回复逻辑。 2. 为 Bot 配置技能： 在 Bot 编排页面的技能区域，单击插件功能对应的“+”图标。 在添加插件页面，选择阅读新闻>头条新闻>getToutiaoNews，然后单击新增。 3. 修改人设与回复逻辑，指示 Bot 使用 getToutiaoNews 插件来搜索 AI 新闻。 4. （可选）为 Bot 添加开场白，让用户更好地了解 Bot 的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号（服务号）。 5. 测试您的 Bot：配置好 Bot 后，在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 发布您的 Bot： 在 Bot 的编排页面右上角，单击发布。 在发布页面输入发布记录，并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容，请访问 Coze 官方文档： 英文版：https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-12
“通往AGI之路”是个怎样的平台
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个致力于人工智能（AI）学习的中文知识库和社区平台。 它具有以下特点： 1. 提供系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，帮助学习者有效地获取 AI 知识，提高自身能力。 2. 由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设，提供丰富的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 3. 定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 其品牌 VI（视觉识别）融合了独特的设计元素： 1. 以彩虹色作为主要的配色方案，代表多样性、包容性和创新，象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。 2. 品牌的标志性图案是一只鹿，与“路”谐音，象征着通往 AGI 未来的道路，鹿的形象优雅而智慧，寓意在追求 AGI 过程中的品味与睿智。 3. 选择简洁现代的非衬线字体，这种字体风格简约而现代，易于阅读，强调了信息传达的清晰度和直接性。 2023 年 4 月 26 日诞生，在没有任何推广的情况下，一年的时间已经有超过 70 万用户和超千万次的访问量，是很多 AI 爱好者知识的源头。社群的 Slogan 是让更多的人因 AI 而强大，有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”就可以找到社群。如果您对 AI 学习感兴趣，加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。
2024-12-21
适合游戏设计的aigc平台
以下是一些适合游戏设计的 AIGC 平台及相关案例： 1. 上海人工智能实验室旗下的 OpenInnoLab平台：北京市新英才学校的“AI 创作家”课程中，学生使用该平台的文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案。 2. 在“DragonX”宠物龙养成游戏中，Demo 的原则为 AIGC 的最大化，玩法内容基本都使用 AIGC 来生产游戏内容，包括世界观、核心循环、核心玩法等方面。 3. 关于游戏设计与 AIGC 的相关讨论：“质朴发言：吐血整理：AI 大模型浪潮涌动游戏范式革新｜Z 沙龙第 9 期”涵盖了游戏与生成式 AI 的发展趋势、游戏+AI 制作的讨论、资本市场对 AI+游戏的看法、AI 对游戏领域带来的变革以及新 AI 游戏面临的问题等多方面内容。
2024-12-18
智能体平台审核
以下是关于智能体平台审核的相关信息： 在 Zion 中配置变现模板时，智能体沟通页面采用 OAuth 鉴权机制。获取 Coze bot 应用鉴权密钥需在 Coze 主页操作，生成的公私钥要妥善保管。获取 Bot ID 则要进入自己的智能体在地址栏内复制相关数字，且 bot 发布时要选择 Agent as API，并记得勾选 API 及 WEB SDK。Coze bot 发布存在审核周期，一般为 1 30 分钟，若未审核通过或首次发布处于审核状态，bot 将无法被其他用户访问，需确认发布成功。 轨道智能体被赋予更高级目标和更多自由度，受程序性知识指导，拥有预定义工具并受审查措施约束。运行时会有规划智能体评估应用程序状态、选择并执行最佳链条等模式，此架构可能需要额外的数据基础设施支持。 在「Agent 共学」之 coze 模板搭建大赛中，评审方为扣子和火山引擎。总分 100 分，由智能体评分（70%）和说明文档评分（30%）构成。智能体评分维度包括规范性、专业性、技术性和体验性；说明文档评分维度包括作品创意、实现原理与功能、文档结构。
2024-12-17
我是一个政府部门的基层工作人员，平时要填报各种表格，使用很多系统平台，对接很多乡镇负责人，接很多电话，请问我应该如何学习和运用AI工具让我更快更好地完成工作呢？
对于您的工作情况，以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量： 首先，您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板，自动填写和整理表格中的数据，减少手动输入的时间和错误。 其次，利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统，让其自动回复一些简单和重复的咨询，从而节省您接电话的时间。 另外，使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排，提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时，您可以先从简单易用的工具入手，通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时，多与同事交流和分享使用经验，共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-12-15
国内有哪些gpu算力平台，支持快速搭建AI大模型预训练环境 和 微调环境
国内的 GPU 算力平台中，支持快速搭建 AI 大模型预训练环境和微调环境的有： 1. 阿里云：提供云计算资源，用户可根据需求租用算力服务。 2. 腾讯云：具备相应的算力支持，为用户提供灵活的选择。 3. 亚马逊 AWS：基础设施提供商建立的“算力集市”，可满足用户的算力需求。 在搭建环境时，通常需要考虑以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，例如可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 此外，英伟达还发布了统一的超算平台 DGX B200，用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器，包含 FP4 精度功能，提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽。但模型训练能耗也是一个关键问题，例如由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器，最大功率达到 6.5 千瓦，运行一小时就会消耗 6.5 度电，若有 1000 台这样的服务器同时运行，每天的电费将达到惊人的 20 万元。
2024-12-14
gpu算力平台
以下是关于 GPU 算力平台的相关信息： NVIDIA 推出全新 GPU 平台 Blackwell，涵盖与 Hopper 兼容的普通系统和与 Grace CPU 连接的专用系统，提供前所未有的算力，有望突破物理极限，为互联网产业注入新动力。配备第五代 NV Link 的全新 Transformer 引擎速度惊人，新型超算的高速运转离不开早期问题检测和替换机制，数据加密也至关重要。全新的 FP8 格式大幅提升计算速度，NVLink 交换芯片实现所有 GPU 同时全速通信，直接驱动铜技术的突破让系统更加经济实惠。训练一个 1.8 万亿参数的 GPT 模型，Blackwell 相比传统方法优势明显，AWS、GCP、Oracle、微软纷纷为 Blackwell 做好准备。Blackwell 惊人的推理能力是 Hopper 的 30 倍，有望成为未来生成式 AI 的核心引擎。 能耗是模型训练的关键问题，一台由 8 张 A100 GPU 组成的 DGX 服务器性能强劲但能耗惊人，运行一小时消耗约 6.5 度电，包括散热每小时约消耗 13 度电。若有 1000 台这样的服务器同时运行，每天电费达 20 万元。对于大多数 AI 创业公司，大规模购买和部署 GPU 充满风险和挑战，但云服务平台为 AI 公司提供了灵活选择。 英伟达发布统一的超算平台 DGX B200，用于 AI 模型训练、微调和推理。它包括 8 个 Blackwell GPU 和 2 个第五代 Intel Xeon 处理器，包含 FP4 精度功能，提供高达 144 petaflops 的 AI 性能、1.4TB 的 GPU 内存和 64TB/s 的内存带宽，使得万亿参数模型的实时推理速度比上一代产品提高 15 倍。目前，亚马逊、谷歌、微软已成为最新芯片超算的首批用户，亚马逊网络服务将建立一个拥有 20,000 GB200 芯片的服务器集群。
2024-12-14
现在在国内有想要做这个AI方面的这个创业，我能做一些什么呢？
在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。
2024-12-20
我想用AI完成一个编程项目，帮我从零到一完成一个个人介绍网站，我现在使用vo.dev完成了一个网站，但是不可以供我使用我上传github后再vercel运行发现会出现404请问我该怎么办
很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。
2024-12-19
现在已经有ai功能的国内app
以下是一些具有 AI 功能的国内 APP： 1. QQ 音乐：拥有 AI 音乐分类器，使用机器学习和音频处理技术，市场规模达数亿美元。能自动分类音乐，方便用户查找和管理，例如按照风格、歌手、年代等分类，用户想听流行音乐时，点击流行音乐分类即可找到相关歌曲。 2. 科沃斯扫地机器人：具备 AI 家居清洁机器人调度系统，运用机器学习和物联网技术，市场规模达数十亿美元。可优化家居清洁机器人的工作安排，提高清洁效率，比如在电量不足时自动返回充电，然后继续未完成的清洁任务。 3. 东方财富 APP：包含 AI 金融风险评估工具，采用数据分析和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。能够帮助金融机构评估风险，做出更明智的决策，例如根据股票的历史数据和市场趋势评估股票的风险程度。 4. 马蜂窝 APP：设有 AI 旅游景点解说系统，借助语音识别和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。可为游客提供景点解说服务，丰富旅游体验，比如用户在参观故宫时，APP 可以自动播放故宫的历史介绍和景点讲解。 5. WPS 文档翻译功能：是 AI 办公文档翻译工具，运用自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。能够快速翻译办公文档，提高工作效率，例如用户需要将一份中文报告翻译成英文，只需点击翻译按钮，即可快速得到翻译结果。 6. 美丽修行 APP：构建了 AI 美容护肤产品推荐平台，使用数据分析和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。能根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品，例如根据用户的油性皮肤，推荐控油、保湿的护肤品。 7. 360 儿童手表：配备 AI 儿童安全监控系统，通过图像识别和机器学习技术，市场规模达数亿美元。可以保障儿童安全，让家长放心，比如当孩子走出安全区域时，手表会自动向家长发送警报。 8. 汽车之家 APP：拥有 AI 汽车保养提醒系统，利用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。能够提醒车主及时进行汽车保养，例如当汽车行驶到一定里程时，APP 会推送保养提醒信息。 9. 智联招聘 APP：设有 AI 招聘筛选工具，运用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数亿美元。可以帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率，例如企业招聘程序员，APP 会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 10. 贝壳找房 APP：包含 AI 房地产评估系统，采用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。能够准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考，比如用户想出售房屋，APP 可以给出一个合理的价格区间。 11. 腾讯游戏助手：具备 AI 游戏角色生成器，借助图像生成和机器学习技术，市场规模达数亿美元。可为游戏开发者生成独特的游戏角色，例如在一款角色扮演游戏中，生成不同外貌、性格和技能的角色，增加游戏的趣味性。 12. 墨迹天气 APP：设有 AI 天气预报助手，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。能够提供精准的天气预报和气象预警，例如为用户提供准确的温度、湿度、风力等信息，同时还能提供暴雨、台风等气象预警，帮助用户合理安排出行和生活。
2024-12-19
现在有哪些给非设计师快速构建界面的ai工具
以下是一些可以帮助非设计师快速构建界面的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板用于创建视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持创建逻辑和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 转换工具，可自动生成序列图等帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括： 1. UIzard：利用 AI 技术生成用户界面。 2. Figma：基于云的设计工具，提供自动布局和组件库，社区有 AI 插件。 3. Sketch：流行的矢量图形设计工具，插件系统中有利用 AI 技术辅助设计的插件。 在游戏中，从文本提示生成 2D 图像的工具如 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 已广泛应用。生成性 AI 工具在概念艺术方面能帮助非艺术家快速探索概念和想法，一些工作室也尝试用其制作游戏内的生产艺术品。例如，可参考 Albert Bozesan 提供的使用 Stable Diffusion 创建游戏内 2D 资源的教程。
2024-12-19
现在有装修设计相关的大模型吗？
目前有一些与装修设计相关的大模型，以下为您介绍： 常用的模型网站有： Comfyui Kolors 快手文生图大模型： ComfyUIKolorsMZ：https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUIKolorsMZ unet 模型放置在 models/unet/文件夹下，下载地址： chatglm3 放置在 models/LLM/文件夹下，下载地址： 使用 ipadapter 时，IPAdapter 节点：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 在 Stable Diffusion 中，“ControlNet”有进行室内设计的功能。比如想对房间重新装修，先点开“ControlNet”的状态栏，上传需要设计的房间照片，点击“启用”，预处理器和模型都选“msld”用于计算房屋线条，接着切换一个现实照片的大模型，输入照片质量关键词和照片主体（如一个客厅），最后点击生成，这样出来的照片既保留原来房子的构造，又能看到新的房屋风格。 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置位置不同： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。
2024-12-19
现在用AI都可以做什么
AI 的应用场景非常广泛，以下为您列举一些常见的领域和具体应用： 医疗保健领域： 医学影像分析：用于辅助诊断疾病，如分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像。 药物研发：加速药物研发过程，包括识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 个性化医疗：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：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 金融服务领域： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 信用评估：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：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：提供 24/7 的客户服务，并回答客户的常见问题。 零售和电子商务领域： 产品推荐：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：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：根据市场需求动态调整产品价格。 聊天机器人：回答客户的问题并解决他们的问题。 制造业领域： 预测性维护：预测机器故障，帮助工厂避免停机。 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。 交通运输领域： 自动驾驶技术：利用图像识别、传感器数据分析和决策制定，实现汽车自主导航和驾驶。 车辆安全系统：增强车辆的安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验：根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置。 预测性维护：通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求。 生产自动化：在汽车制造过程中，自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 销售和市场分析：分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理：优化电动汽车电池使用和充电时间，提高能源效率和延长电池寿命。 共享出行服务：优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 语音助手和车载娱乐：允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 车辆远程监控和诊断：远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。
2024-12-18