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智能体审核

Answer

以下是关于智能体审核的相关内容：

在“Agent 共学”之 coze 模板搭建大赛中，评审规则如下：

  • 评审方为扣子、火山引擎。
  • 分数构成：总分（100 分）=智能体评分（70%）+说明文档评分（30%）。
    • 智能体评分维度：
      • 规范性（20 分）：考察智能体基础信息、搭建的规范性，包括开场白设置是否简明清晰；交互、信息使用等是否符合活动要求。
      • 专业性（30 分）：智能体是否有实用的落地场景，能否解决所属专业领域内的问题。
      • 技术性（30 分）：智能体搭建完整度，功能设计的逻辑性、技术实现的成熟度以及整体方案的稳定性。考察 Bot 是否充分利用了扣子专业版的各项功能，如插件工具、知识库、数据库记忆能力和工作流设计等，Bot 整体功能是否可用且稳定。
      • 体验性（20 分）：考察智能体的用户体验质量，包括交互自然度、响应及时性和准确性等。
    • 说明文档评分维度：
      • 作品创意（40 分）：智能体搭建的创意思路。
      • 实现原理与功能（40 分）：整体编排逻辑，各功能实现原理。
      • 文档结构（20 分）：结构完整，语言简洁，逻辑清晰。

在企业自动化方面，决策智能体的应用案例包括：

  • 以Anterior(前称 Co:Helm)为例，该健康计划自动化公司开发了一个临床决策引擎，用于自动化理赔提交审核。护士们原本凭借装满条件知识的付款人规则手册人工完成这些审核，Anterior 简化了这个过程。该公司首先将付款方规则转换为有向无环图(DAG)，使用基于规则的脚本和语言模型。然后，他们的智能体遍历这个决策树，在每个节点利用 LLM 来评估相关的临床文件是否符合特定的规则。对于较简单的节点，可能涉及基本的检索增强型生成(RAG)步骤。但是，Anterior 经常遇到需要子链的更复杂的任务，在这种情况下，智能体必须选择最佳方法，然后才能进入下一个节点。它会在每次决策时更新自己的状态，并一直进行到最终确定。
  • 其他领域也在利用决策智能体，包括Norm AI正在为监管合规打造 AI 智能体，以及Parcha正在为 KYC 建立智能体。

在 Coze 变现模板配置中，关于智能体沟通页面：

  • 在 Zion 中采用 OAuth 鉴权机制，有效防止应用被未授权的第三方直接调用，确保 Tokens 的安全使用。
  • 获取 Coze bot 应用鉴权密钥：在 Coze 主页点击左下方扣子 API，选择 Oauth 授权模式，接着添加新令牌，并配置基本信息。在创建 Key 的过程中，系统将生成一对公钥和私钥（私钥需要下载到电脑上单独打开）。最后，勾选全部权限。配置完成后可获得 OAuth 应用 ID 以及一对公私钥，请妥善保管这些密钥，切勿与他人共享，以确保应用安全。
  • 获取 Bot ID：进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字，并且 bot 发布时一定要选择 Agent as API。
  • 在 Coze 上发布你的 bot：bot 发布时记得勾选 API 及 WEB SDK，Coze bot 发布存在审核周期，一般在 1-30 分钟，若从未审核通过或首次发布处于审核状态下，你的 bot 将无法正常被其他用户访问，务必确认你的智能体已发布成功。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

「Agent 共学」之coze模板搭建大赛

评审方：扣子、火山引擎分数构成：总分（100分）=智能体评分（70%）+说明文档评分（30%）智能体评分维度：规范性（20分）：考察智能体基础的基础信息、搭建是否规范，包括开场白设置是否简明清晰；交互、信息使用等是否符合活动要求。专业性（30分）：智能体是否有实用的落地场景，能否解决所属专业领域内的问题。技术性（30分）：智能体搭建完整度，功能设计的逻辑性、技术实现的成熟度以及整体方案的稳定性。考察Bot是否充分利用了扣子专业版的各项功能，如插件工具、知识库、数据库记忆能力和工作流设计等，Bot整体功能是否可用且稳定。体验性（20分）：考察智能体的用户体验质量，包括交互自然度、响应及时性和准确性等。说明文档评分维度：作品创意（40分）：智能体搭建的创意思路。实现原理与功能（40分）：整体编排逻辑，各功能实现原理。文档结构（20分）：结构完整，语言简洁，逻辑清晰。

AI 智能体：企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

我们将探讨的第一类智能体是决策智能体，它们使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。与RAG或工具使用方法不同，这种架构首次将一定的控制逻辑交给LLMs，而不是预先设定所有步骤-但仍位于智能体自由度范围的较低端，因为智能体主要作为路由器导航一组预先确定的决策树。让我们以[Anterior](https://www.anterior.com/)(前称Co:Helm)为例。该健康计划自动化公司开发了一个临床决策引擎,用于自动化理赔提交审核。护士们如今凭借装满条件知识(就像世界上最无聊的"自选冒险")的付款人规则手册,人工完成这些审核。Anterior简化了这个过程。该公司首先将付款方规则转换为有向无环图(DAG),使用基于规则的脚本和语言模型。然后,他们的智能体遍历这个决策树,在每个节点利用LLMs来评估相关的临床文件是否符合特定的规则。对于较简单的节点,这可能涉及基本的检索增强型生成(RAG)步骤。但是,Anterior经常遇到需要子链的更复杂的任务,在这种情况下,智能体必须选择最佳方法,然后才能进入下一个节点。它会在每次决策时更新自己的状态(在内存中管理这些中间输出),并一直进行到最终确定。前者并非独一无二的采取这种方法。其他领域也在利用决策智能体,包括[Norm AI](https://norm.ai/)正在为监管合规打造AI智能体,以及[Parcha](https://www.parcha.com/)正在为KYC建立智能体。

Coze变现模板全新升级：【一键配置版】 函子(Zion)让你快速用智能体赚钱!

智能体沟通页面在Zion中采用OAuth鉴权机制，有效防止应用被未授权的第三方直接调用，确保Tokens的安全使用。1.获取Coze bot应用鉴权密钥：在Coze主页点击左下方扣子API，选择Oauth授权模式，接着添加新令牌，并配置基本信息。在创建Key的过程中，系统将生成一对公钥和私钥（私钥需要下载到电脑上单独打开）。最后，勾选全部权限。配置完成后可获得OAuth应用ID以及一对公私钥，请妥善保管这些密钥，切勿与他人共享，以确保应用安全。1.获取Bot ID：进入自己的智能体在地址栏内复制“bot/”之后的数字，并且bot发布时一定要选择Agent as API。1.在Coze上发布你的bot：bot发布时记得勾选API及WEB SDK，Coze bot发布存在审核周期，一般在1-30分钟，若从未审核通过或首次发布处于审核状态下，你的bot将无法正常被其他用户访问，务必确认你的智能体已发布成功。

Others are asking
目前有什么ai可以审核文件
目前有以下几种 AI 可以审核文件： 1. AI Review：这是一项功能，可让您查看代码库中的最近更改以捕获任何潜在的错误。您可以单击各个审阅项以查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天以获取详细信息。为了让其对您有利，您可以为 AI 提供自定义说明以专注于特定方面，比如性能。目前有几个选项可供选择进行审核，如审查工作状态、审查与主分支的差异、审查上次提交。 2. 在专利审查方面： 专利检索与分类：AI 可以帮助进行高效的专利检索和分类，通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：AI 可以分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：AI 可以帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：AI 可以分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 3. Midjourney：今天早上 3 小时前 MJ 将测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功”能以及下一代 AI 审核系统。图像编辑器允许您从计算机上传图像，然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素，还推出了“图像重纹理化模式”。AI 审核系统将从整体上检查您的提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但在第一个发布阶段，这些功能仅开放给已生成至少 10,000 张图像的用户（年度会员可用）以及过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。
2025-03-15
如何使用AI审核文件格式
以下是关于如何使用 AI 审核文件格式以及如何利用 AI 写课题的相关信息： 如何使用 AI 审核文件格式： Midjourney 正在测试全新的“外部图像编辑器、图像重纹理化功能”以及下一代 AI 审核系统。 1. 图像编辑器：允许从计算机上传图像，然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素。还推出了“图像重纹理化模式”，可通过文本提示和区域选择来控制所有图像编辑操作，且兼容多种功能。 2. AI 审核系统：这是一个更加智能、细致的 V2 审核系统，会从整体上检查提示、图像、绘制蒙版以及生成的输出图像。但仍处于早期测试阶段，MJ 正在尽力优化其遵循的规则。 3. 使用规则：由于这些功能很新，MJ 希望给社区和人工审核团队一个适应时间。在第一个发布阶段，这些功能开放给以下社区群体： 已生成至少 10,000 张图像的用户，年度会员可用。 过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户。 如何利用 AI 写课题： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。
2025-03-15
AI合规审核，产品包装信息如何借助AI进行智能审核
利用 AI 进行产品包装信息的智能审核，可以参考以下类似的方法和步骤： 1. 数据收集与分析：利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据，包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等，以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配：通过 AI 提取产品包装中的关键信息，并与合规要求的关键词进行匹配，快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查：运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素，确保其符合相关规定，同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接：将 AI 系统与最新的法规库进行对接，实时更新审核标准，保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警：AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险，并及时发出预警，提示修改。 6. 个性化审核模型：根据不同产品类型和行业特点，训练个性化的 AI 审核模型，提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化：根据审核结果和用户反馈，不断优化 AI 模型，提高审核的质量和效率。
2025-01-13
AI合规审核，产品保证信息如何借助AI进行只能审核
以下是关于借助 AI 进行产品保证信息合规审核的一些建议： 1. 建立用户的举报和响应机制：在网站建立相关投诉举报机制，如设置侵权举报按钮，简化举报流程，并建立快速响应团队，负责评估收到的侵权举报，并在必要时采取法律行动。 2. 对用户进行潜在风险提示，明确用户责任与义务：在用户协议中详细列出禁止侵权行为的条款，并明确违反协议的法律后果。通过用户教育活动，如在线研讨会、指南和常见问题解答，提高用户对版权的认识。 3. 企业应当深入钻研相关法律法规，深化版权合规流程： 定期组织知识产权法律培训，确保团队成员对相关法律法规有深刻理解，涵盖适用于 AI 生成内容的版权法、AI 创新的专利申请策略，以及对国际知识产权法律差异的理解等内容。 建立专门的法律合规团队，其职责不仅是监控，还需主动解释新法律变动对公司运营的影响，包括对新立法进行影响分析、从法律角度对产品开发提供建议，以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。 制定严格的数据来源审核流程，确保所有用于训练 AI 的数据均获得明确的版权授权。对于 AI 生成的内容，应实行版权审核机制，以确保这些内容要么是原创的，要么已经得到授权使用。 4. 建立企业内容过滤与监控系统：开发或采用先进的内容识别技术，如图像识别和文本匹配，自动识别并过滤潜在的侵权内容。同时，建立内容监控小组，负责人工审核由用户生成的内容，确保过滤系统的准确性。通过结合使用技术和人工审核，提高识别侵权内容的能力，保护企业和用户免受侵权风险。
2025-01-13
目前字节有哪些可以运用到安全审核业务的大模型？
字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 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。 2. 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”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。
2024-12-25
目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai？
字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括： 1. OpenAI 的审核（Moderation）Endpoint：可用于检查内容是否符合使用策略，其模型分为 hate（表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容）、hate/threatening（仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害）、selfharm（宣扬、鼓励或描绘自残行为）、sexual（旨在引起性兴奋的内容）、sexual/minors（包含未满 18 周岁的个人的色情内容）、violence（宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容）、violence/graphic（以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容）等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时，可以免费使用审查终结点，但目前不支持监控第三方流量，且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI： 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析，提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析，减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用： 专利检索与分类：通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-25
coze搭建智能体，用上传的文件和知识库的文件做对比，分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息： 1. 证件照相关操作： 展示原图上传结果，基本脸型已换，生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能，一键改图效果更好，输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址，与前者不同，在工作流使用有差异，可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作，包括通过提示词改背景颜色，设置输出方式为返回变量；讲解消耗 token 及保存结果相关问题；对按钮、表单添加事件并设置参数，限制上传文件数量；还涉及给表单和图片绑定数据，以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开，介绍 for meet 的设置，如表单事件操作、图片上传数量修改等，提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况，分析换性别等问题成因，指出需在工作流优化提示词，也可尝试用视频模型解决，最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析： 创建智能体，使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流，创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。 测试，找到一篇小红书笔记，试运行对话流，在对话窗口输入地址查看数据。 发布，选择多维表格，配置输出类型为文本，输入类型选择字段选择器，完善上架信息，可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接： 创建知识库，可选择手动清洗数据提高准确性，包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时，飞书在线文档中每个问题和答案以分割，可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度，如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用，确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员，中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞，该大会是第八届数字峰会的组成部分，需要撰写市委书记的致辞稿，需要中国移动准备哪些素材，请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容： 《促进创新的人工智能监管方法》：包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法：包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿：涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说，为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿，中国移动可能需要准备以下素材： 1. 本次大会的详细介绍，包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况，如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15