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chatgpt最快达到1亿用户应用

Answer

ChatGPT 是最快达到 1 亿用户的应用程序,在短短 6 周内就自然实现了这一成就。相比之下,Instagram 花了 2.5 年,WhatsApp 花了 3.5 年,YouTube 和 Facebook 花了 4 年才达到相同的用户需求水平。ChatGPT 并非孤立现象,Character AI 的参与深度(平均每次会话 2 小时)、Github Copilot 的生产力益处(效率提高 55%)以及 Midjourney 的商业化路径(数亿美元的收入)都表明第一批杀手级应用已经到来。OpenAI 对 ChatGPT 的反响感到震惊,尽管其内部的兴奋点更多集中在 GPT-4 上,但 ChatGPT 让公众意识到必须应对 AI 这一现实,它成为了历史上增长最快的消费者应用,据说已积累 1 亿用户(OpenAI 不愿证实这一点,只说它拥有数百万用户)。

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References

红杉:生成式AI的第二阶段

生成式AI是一种事物。突然之间,每个开发者都在研究生成式AI应用,每个企业买家都在要求它。市场甚至保留了“生成式AI”的名称。人才涌入市场,风险资本也涌入。生成式AI甚至成为了流行文化现象,如“哈利·波特巴伦西亚加”这样的病毒视频,或者由Ghostwriter创作的模仿德雷克的歌曲“Heart on My Sleeve”,这首歌已经成为了排行榜上的热门歌曲。第一个杀手级应用已经出现。众所周知,ChatGPT是最快达到1亿MAU的应用程序——并且在短短6周内自然而然地做到了这一点。相比之下,Instagram花了2.5年,WhatsApp花了3.5年,YouTube和Facebook花了4年才达到那种用户需求水平。但ChatGPT并不是一个孤立的现象。Character AI的参与深度(平均每次会话2小时)、Github Copilot的生产力益处(效率提高55%)以及Midjourney的商业化路径(数亿美元的收入)都表明,第一批杀手级应用已经到来。开发者是关键。像Stripe或Unity这样以开发者为中心的公司的核心洞察是,开发者创造了你甚至无法想象的使用案例。在过去的几个季度里,我们接到了从音乐生成社区到AI红娘到AI客户支持代理的各种想法。形态正在发展。AI应用的第一版大多是自动完成和初稿,但这些形态现在正在变得越来越复杂。Midjourney引入的摄像机平移和填充是生成式AI优先用户体验变得更丰富的一个很好的例子。总的来说,形态正在从个体到系统级的生产力,从人在循环中到执行导向的代理系统发展。

构建外脑 / 智变时代的个人知识管理

Google最早的愿景就是接管一切数据,现在它正在用Bard还有未来的大模型组织我们留在它那里的数据,如果我们只在Google的生态里选择工具,那Google已经在给我们提供外脑,Bard正在成为Google和它用户之间的心智界面。这里还有一家公司OpenAI,虽然微软通过投资强行植入了GPT-4到自己的生态,但Sam Altman领导的OpenAI一定另有野心。ChatGPT不到四个月就积累了一亿用户,已经成为了有史以来用户增长最快的软件,实现一款不依赖于手机还有电脑的全新智能硬件,或许很有想象空间,它将是每个人的智能伴侣。

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

Altman解释了OpenAI为什么在GPT-4接近完成、正在进行安全工作时发布ChatGPT。他说:“有了ChatGPT,我们就可以引入聊天功能,但后端功能要弱得多,让人们更容易逐渐适应。GPT-4让人一下子适应不了”。他认为,等到ChatGPT的热度冷却下来,人们可能已经为GPT-4做好了准备,因为GPT-4可以在几秒钟内通过律师资格考试、规划课程大纲和撰写一本书。(出版类型小说的出版社确实被AI生成的开膛手和太空歌剧淹没了)。愤世嫉俗者可能会说,新产品的稳定推出与公司对投资者和持股员工的承诺息息相关,因为公司要赚点钱。现在,OpenAI向经常使用其产品的客户收取费用。但OpenAI坚称,其真正的战略是为奇点提供软着陆。Altman说:“秘密建造AGI,然后将其投放到全世界是没有意义的。”OpenAI政策研究员Sandhini Agarwal说:“回顾一下工业革命,每个人都认为它对世界来说是伟大的。但前50年真的很痛苦。很多人失业,很多人贫穷,然后世界就适应了。我们正试图思考如何让AI适应之前的这段时期尽可能没有痛苦。”Sutskever换了一种说法,“你想建造更大更强大的智能体并把它们放在地下室里?”即便如此,OpenAI还是对ChatGPT的反响感到震惊。“我们内部的兴奋点更多集中在GPT-4上,”首席技术官Murati说,“因此,我们并不认为ChatGPT真的会改变一切。”恰恰相反,它让公众意识到,现在就必须应对AI这一现实。ChatGPT成为历史上增长最快的消费者应用,据说已经积累了1亿用户。(OpenAI不愿证实这一点,只说它拥有数百万用户)。Radford说:“我没有充分认识到,为大型语言模型制作一个易于使用的对话界面会让每个人都能更直观地使用它。”

Others are asking
在国内有哪些app 可以运用到ChatGPT
以下是在国内使用 ChatGPT 的相关步骤: 1. 注册谷歌账号:国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册国内手机号码和国内邮箱验证即可。 2. 【苹果系统】 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区正常下载不了,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜到 chatgpt 下载安装,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App:打开支付,地区切换到美区任意区,找到【品牌精选折扣礼品卡】,点击【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要金额购买,建议先买 20 刀。包括支付宝购买礼品卡、在 apple store 中兑换礼品卡、在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可到订阅列表取消。 3. 使用 ChatGPT 4o: 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员在苹果或安卓手机上购买,电脑上也能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音即可。
2024-12-25
在国内怎么才能使用ChatGPT
在国内使用 ChatGPT (以苹果系统为例): 1. 下载 ChatGPT :中国区无法正常在 AppleStore 下载,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接: 。最终在 AppleStore 搜索并下载安装,注意别下错。 2. 购买订阅: 打开支付宝,地区切换到【美区任意区】,往下滑,找到【品牌精选 折扣礼品卡】,点击进去,看到【大牌礼品卡】,往下滑找到【App Store&iTunes US】礼品卡,按需要的金额购买,建议先买 20 刀。 支付宝购买礼品卡。 在 apple store 中兑换礼品卡。 在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus ,中途不想继续订阅可到订阅列表中取消订阅。 3. 使用 ChatGPT : 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员在苹果或安卓手机上购买的,电脑上也能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o ,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音即可体验流畅的语音对话。 此外,ChatGPT 官网有 GPT3.5 和 GPT4 两个版本。GPT3.5 免费,拥有账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 ,且无法使用 DALL.E3 等功能和插件。GPT4 的 PLUS 套餐收费标准为 20 美金一个月,还有团队版和企业版,功能更多、限制更少但费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。在注册 ChatGPT 账号前,建议先注册一个谷歌账号,目前注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证。
2024-12-25
chatAI与chatGPT有区别吗
ChatAI 并非一个明确且被广泛认知的特定概念。而 ChatGPT 具有明确的定义和特点: 从 OpenAI 的官网可知,ChatGPT 在 2022 年宣发时被称为一种模型,但在官网的帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 与更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。 与 Pi 相比,Pi 优先考虑与人的对话,评价标准在于对话自不自然、情商够不够高,而 ChatGPT 在某些情况下给出的建议相对泛泛。在机制设置上,Pi 采取提问式结尾、不断主动追问的方式更有让人聊下去的欲望。
2024-12-25
chatgpt发展历史
ChatGPT 的发展历史如下: 在过去的一年里,许多人已主动或被动地了解了 ChatGPT,不少人可能已使用过。它能在人类生活的各个方面发挥作用。 2022 年,OpenAI 宣发时称 ChatGPT 是一种模型,其官网帮助页面称 ChatGPT 是一种服务,目前所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 2022 年 8 月,GPT4 完成训练,是 OpenAI 的旗舰项目,强调指令遵循能力,但存在可靠性问题。 OpenAI 团队曾把产品给朋友和家人使用并考虑公开发布,之后减少对浏览功能的侧重。 团队将指令型数据和聊天数据混合,希望创造出既可以处理具体任务又能流畅聊天的模型,发现 chat 模型使用更简单,能更好地了解并处理潜在局限性,展现出更连贯的特征和更稳定的行为。
2024-12-25
如何使用chatgpt
以下是使用 ChatGPT 的方法: 1. 英文学习方面: 把特定的 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话专门用于学习英文)。 ChatGPT 会扮演美国好朋友,对输入的英文和中文表达返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会针对发送的话题举一反三,结合欧美流行内容给出更多例子,并在输入特定语句时输出对话回顾和推荐任务以强化记忆。 建议使用方式:开一个窗口,复制 prompt;手机端打开历史记录;点右上角耳机图标,开始打电话,既能练口语又能练听力;结束后看回顾,帮助阅读。 2. 苹果系统安装、订阅 ChatGPT 4o 方面: 在 AppleStore 下载 ChatGPT:中国区正常下载不了,需切换到美区。美区 AppleID 注册教程参考知乎链接:。最终在 AppleStore 搜索下载安装,注意别下错。 支付宝购买苹果礼品卡并充值订阅付费 App:打开支付宝,地区切换到美区任意区,找到品牌精选 折扣礼品卡,点击大牌礼品卡,下滑找到 App Store&iTunes US 礼品卡,按需购买金额,建议先买 20 刀。支付宝购买礼品卡后,在 apple store 中兑换礼品卡,然后在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,中途不想订阅可在订阅列表中取消。 3. 使用 ChatGPT 4o 方面: 开启对话:打开 ChatGPT 应用或网页,点击开始对话。会员在苹果或安卓手机上购买的,电脑上都能登录。 体验最新语音对话功能:版本切到 ChatGPT 4o,点击右下角“耳机🎧”图标,选择一个声音,即可体验流畅的语音对话。
2024-12-25
ChatGPT如何训练需要的模型
ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面: 1. 预训练(Pretrain)阶段:建立模型的能力上限,如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似,例如采用 decoderonly 的网络架构,有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小,见过大量的 tokens,使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调(Supervised Finetune,SFT)阶段:让模型学会对话的形式展开,即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)阶段:细分为奖励模型(RM)阶段和强化学习(RL)阶段,能激发模型具备多种能力,包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习,不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”,通过自回归生成的方式,将生成的下一个词与之前的上文组合,不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆,而是学习提问和回答的通用规律,实现举一反三,即泛化。学习材料用于调整模型,得到通用模型,以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版,搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息,而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本,但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。
2024-12-24
小白怎么最快掌握Ai,了解学习Ai的使用方法
以下是小白最快掌握 AI 并了解学习其使用方法的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,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。 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,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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库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。 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,了解其工作原理和交互方式。 6. 对于想要了解 AI 生成图像和生成视频的朋友: 多看教程,多实践,通过学习教程和反复实践,快速掌握 AI 工具的使用方法。 积极参与社群交流,加入相关社群,向有经验的朋友请教,获取宝贵经验和建议。 保持好奇心和探索精神,不断学习和探索新技术,在这个领域中保持竞争力。 7. 体验具体的 AI 工具: 例如使用“豆包”,其优点包括不需要翻墙,可以捏好给别人用,可以扩展聊天 AI 的基础能力(搜索、作图、文档等)。可通过网址 https://www.coze.cn/home 或直接在 APP 中搜索“豆包”进行使用,注册可用手机号、抖音号或飞书号,大约需要 5 分钟。在使用过程中不断优化和深入学习。
2024-12-13
陪护机器人最快多久能正式商用?
目前,在幼教场景中正在开发的陪伴机器人,预计半年内视频生成技术成熟,届时可实现一些创新功能。但对于陪护机器人整体的正式商用时间,由于不同应用场景和技术发展的差异,还难以给出确切的时间。在医疗领域,由 AI 驱动的护理机器人会早于手术机器人应用,但具体商用时间也不确定。总体而言,陪护机器人的正式商用时间受多种因素影响,仍需进一步观察和等待技术的发展与完善。
2024-09-04
哪个智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好,提供个性化的产品推荐。
以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐: 1. 电子商务网站:通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据,使用机器学习和数据挖掘技术进行分析,从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手:可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录,为用户提供更个性化的商品推荐,提升购物体验。 3. 中小企业:利用 AI 分析客户行为数据,包括购买历史、浏览记录、反馈等,基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎:利用人工智能和机器学习算法,根据用户的历史行为和偏好,实时推荐最相关的产品或服务,以提升转化率。
2024-12-20
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体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,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,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
2024-12-20
用户声音分析
以下是关于用户声音分析的相关内容: 人工智能音频初创公司: :通过更强的听觉感知创造卓越的人类体验。 :先进的声音识别解决方案,能够分类如尖叫、枪声、咳嗽和哭泣等声音。 :下一代声音 AI 平台,能够像人类一样理解任何声音。 :语音控制的家庭自动化系统。 :世界上首个智能家居听觉系统。 :可用于从音频源中提取隐藏数据的 AI 模型。 :无需键盘、按钮或触摸屏,无缝融合物理世界和数据世界。 :为手机、VR/AR 头戴设备、智能手表、扬声器和笔记本电脑提供上下文感知。 :智能音频穿戴设备。 :我们将声音转化为信息。 :使用先进的深度学习技术进行声音事件检测和上下文识别,为世界上的每一个声音赋予意义。 分析报告范例: GPT + SBERT 做用研统计:无法做 SBERT 统计频次。 邬嘉文:AI 做用户研究|Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告:无法做 SBERT 统计频次。报告中提到了眼镜佩戴的相关问题,如长时间佩戴的不适(鼻垫、耳杆问题)、大小和重量问题、对特定用户群体的不适(视力、眼间距问题)、音频体验的限制等。
2024-12-19
用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流,能够根据不同用户的需求,制定个性化的旅行计划,涵盖各种热门旅游景点,提供详细的行程安排、交通指南和景点特色介绍
要使用扣子智能体制作一个有关热门旅游景点攻略小助手的工作流,以下是一些参考信息: 1. 扣子智能体通常由工作流和数据库组成。工作流的设计相对简单,一个输入对接知识库,搭载豆包 function call 大模型,最后输出。数据库的收集和整理需要一定专业知识,并进行手动二次校对。 2. 插件方面,扣子平台有多种类型的插件,如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API,还可根据需求自制插件。 3. 工作流就像可视化的拼图游戏,由多个节点组成,包括大语言模型、代码块等,能创造复杂稳定的业务流程。 4. 扣子预置了各种场景的 Bot,如旅游大师 Bot。在 Bot 商店可查看精选的预置 Bot,选择后会被引导至编排页面,该页面分为顶部区域(显示所用大型语言模型)、人设与回复逻辑区域、技能区域(展示配置的功能,如查询航班的插件、推荐景点的工作流等)、预览与调试区域(展示交互运行结果)。 基于以上信息,您可以尝试设计热门旅游景点攻略小助手的工作流,根据不同用户需求制定个性化旅行计划,涵盖热门景点、行程安排、交通指南和景点特色介绍。但需要注意的是,工作流的设计和数据库的整理需要精心规划和准确操作。
2024-12-16
目前中国用户最多的AI应用
目前中国用户较多的 AI 应用有: 1. 500px 摄影社区:这是一个 AI 摄影比赛平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它举办摄影比赛,展示优秀摄影作品,利用 AI 技术对参赛作品进行评选和分类,为摄影爱好者提供展示和交流的平台。 2. Logic Pro X 教学软件:作为 AI 音乐制作教学平台,采用机器学习、音频处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的音乐制作教学服务,帮助用户掌握音乐制作技巧。 3. 鲁班到家 APP:这是一个 AI 家居维修服务平台,借助数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它能分析用户的维修需求和地理位置,为用户推荐附近的专业维修人员。 4. 雪球财经 APP:作为 AI 金融投资教育平台,运用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的金融投资教育服务,包括投资课程、市场分析和投资策略等。 5. WPS 文档翻译功能:这是一个 AI 办公文档翻译工具,使用自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它可以快速翻译办公文档,提高工作效率。 6. 美丽修行 APP:这是一个 AI 美容护肤产品推荐平台,通过数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品。 7. 360 儿童手表:作为 AI 儿童安全监控系统,运用图像识别、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它实现定位、通话、安全区域设置等功能,家长可实时监控孩子的位置和活动情况。 8. 汽车之家 APP:这是一个 AI 汽车保养提醒系统,借助数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它根据用户的汽车型号、行驶里程等信息提醒车主进行定期保养。 9. 彩云天气专业版:这是一个 AI 天气预报定制服务应用,利用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它根据用户需求提供个性化天气预报服务。 10. 微医 APP:作为 AI 医疗健康管理平台,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它分析用户的健康数据,为用户提供个性化的健康管理方案。 11. 腾讯会议策划工具:这是一个 AI 会议策划助手,使用自然语言处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它协助用户策划会议,提高会议效率和质量。 12. 雅昌艺术网拍卖频道:这是一个 AI 书法作品拍卖平台,借助图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它对书法作品进行鉴定和评估,为书法爱好者提供作品拍卖服务。
2024-12-13
如果要设计一个对话式的AI用户界面,有哪些要点需要注意?
设计一个对话式的 AI 用户界面,以下要点需要注意: 1. 语言使用: 使用用户熟悉的词语、短语和概念,避免内部术语。 遵循现实世界的惯例,使信息呈现自然和逻辑的顺序。 确保用户能够理解单词的含义,无需查阅字典。 永远不要假设自己对单词或概念的理解与用户匹配,通过用户研究揭示用户熟悉的术语和他们对重要概念的心智模型。 2. 行为引导: 明确告诉 API 意图以及如何行事,避免其偏离轨道。 给 API 赋予一个身份,有助于其以接近真相的方式进行回答。 提供问题和答案示例,让 API 掌握回复模式。 3. 编程方式: 从命令式编程转变为对话式编程,与 AI 进行深度互动,讨论需求而非直接命令。 利用 AI 从想法到实现的全程协助,但初学者需谨慎使用,避免过度依赖导致基础知识缺失,应将其作为学习工具。
2024-12-12
企业微信自建应用可以接扣子api么
企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下: 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌起名,设置过期时间为永久有效,选择指定团队空间,勾选所有权限,并保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 获取机器人 ID,在个人空间中找到要接入微信的机器人,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权,点击右上角发布,勾选 Bot as API,确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流,用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建,GET 方法中传递参数的方式包括 Body(通常在 GET 方法中不用于传递参数)、Path(可传递参数,常编码为 URL 一部分)、Query(最常用的参数传递方式)、Header(通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息)。配置输出参数时,若填写无误可点击自动解析,调试与校验时可查看输出结果。
2024-12-25
如何学习应用AI
以下是关于学习应用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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。同时,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 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。还可以通过在线教育平台(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 AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 六、针对不同人群的学习建议 1. 对于中学生: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,思考其对未来社会的影响。 2. 对于偏向技术研究方向的学习者: 掌握数学基础,如线性代数、概率论、优化理论等。 学习机器学习基础,包括监督学习、无监督学习、强化学习等。 深入研究深度学习,如神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 钻研自然语言处理,包括语言模型、文本分类、机器翻译等。 探索计算机视觉,如图像分类、目标检测、语义分割等。 关注前沿领域,如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等,并进行科研实践,包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 3. 对于偏向应用方向的学习者: 具备编程基础,如 Python、C++等。 掌握机器学习基础,如监督学习、无监督学习等。 熟悉深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch 等。 了解应用领域,如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 掌握数据处理,包括数据采集、清洗、特征工程等。 学会模型部署,如模型优化、模型服务等,并进行行业实践,包括项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
大模型在金融领域的量化投研领域的应用
大模型在金融领域的量化投研领域有以下应用和特点: 1. 大型系统工程: 量化和大模型都需要大型计算集群,上万张卡的互联是对基础设施的极致挑战。量化对性能和效率有极致追求,交易指令速度至关重要;大模型在基础设施层面的每一点提升都能优化训练效率。 细节在大型系统工程中十分关键。量化交易系统包含多个方面,任何环节出问题都会导致交易系统失败;大模型预训练从数据到评估包含大量细节,如数据配比、顺序、训练策略等。 2. 本土化机会: 很多 Global 的量化基金到中国会水土不服,国家政策也限制其大规模开展业务,给国内量化基金崛起机会。 OpenAI、Google、Meta 等的模型中文能力一般,未对中国国情优化,不符合政策要求,给国内大模型公司本土化预训练机会。 两者都受政策影响极大,需要有效监管才能健康发展。 3. 其他相似之处: 少数精英的人赚大量的钱,做大模型和金融量化都不用很多人,但每个人都要绝顶聪明。 核心问题一样,下一个 token 预测和下一个股价预测类似。 都需要大量数据,都追求可解释性。 作者:黄文灏 源地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/646909899 最近和朋友讨论发现大模型预训练和金融量化有很多相似之处,作者恰好同时具有两者背景,做了对比。
2024-12-25
大模型在办公场景的应用
大模型在办公场景有诸多应用,具体如下: 基础办公提效:在 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等方面,能从单个任务 task 到角色 role 再到角色间协同 collaboration 显著提高工作效率。 人力资源管理:覆盖招聘初期(如职位描述生成、简历分析、面试题设计)、员工绩效评估(分析员工工作表现,识别绩效趋势和提升点,为管理层提供数据支持的绩效反馈)以及员工培训与发展各个环节,提高工作效率。 通俗来讲,大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。其训练和使用过程可类比为上学参加工作: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,能代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表(Vocabulary)。 此外,在游戏行业,大模型能降低成本,打造创新玩法,提供更好的游戏体验。如网易推出的首款 AI 手游《逆水寒》,将 AIGC 应用于美术开发,在 NPC 与玩家的交互上呈现独特剧情体验,还内嵌了全自动“AI 作词机”。在健身行业,AI 减重顾问既能解决售前客服问题,也能解决学员离开健身营之后的健康监护,提高学员体验。
2024-12-25
如何做面向高中生,专注于AI应用的培养项目
以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议: 1. 课程开发:包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发,以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动:为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平:努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训:为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率:努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育:开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动:对开展的相关活动进行评估。 在教学中,要注意以下几点: 1. 对于写作等方面,如果让学生使用 AI,要先让他们了解什么是好的写作,找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时,要根据学习任务来考虑,以学习目标驱动 AI 的使用,而非相反。 3. 例如在编程教学中,可能先让学生手动编码,掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具;而在健康课程中,重点可能在于帮助学生设计健康活动,对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。
2024-12-25
ai技术商业应用典型案例
以下是一些 AI 技术商业应用的典型案例: 企业运营: 日常办公文档材料撰写整理。 营销对话机器人,进行市场分析和提供销售策略咨询。 法律文书起草、案例分析以及法律条文梳理。 人力资源方面的简历筛选、预招聘和员工培训。 教育: 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 针对学生情况以及兴趣定制化学习内容。 论文初稿搭建及论文审核。 帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体: 定制化游戏,动态生成 NPC 互动,自定义剧情和开放式结局。 出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营。 数字虚拟人直播。 游戏平台代码重构。 AI 自动生成副本。 零售/电商: 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险: 个人金融理财顾问。 贷款信息摘要及初始批复。 识别并检测欺诈活动风险。 客服中心分析及内容洞察。 保险理赔处理及分析。 投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车: 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学: 研发阶段靶点发现及产品成药性。 医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理。 医药代表培训及知识库建立。 分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 此外,还有以下具体案例: 京东物流仓储管理系统:利用数据分析、机器学习等技术优化物流仓储管理,提高运营效率。例如通过智能算法优化货物存储位置,减少拣货时间。 BOSS 直聘简历筛选功能:利用自然语言处理、机器学习技术快速筛选简历,提高招聘效率。根据企业的招聘要求,提取关键信息,为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房租赁管理功能:利用数据分析、自然语言处理技术管理房地产租赁业务,提高效率。根据租客的需求和偏好,自动推荐合适的房源。 腾讯游戏社交平台:利用数据分析、机器学习技术为玩家提供社交功能,增强游戏体验。根据玩家的游戏历史和兴趣爱好,推荐可能成为好友的玩家。
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