Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai?

Answer

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)、self-harm(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、AI-powered image recognition tools。

请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

审核(Moderation)

[Moderation](https://platform.openai.com/docs/api-reference/moderations)Endpoint(端点)是一种工具,可用于检查内容是否符合OpenAI[的使用策略](https://openai.com/policies/usage-policies)。因此,开发人员可以识别我们的使用策略禁止的内容并采取行动,例如通过过滤。这些模型分为以下类别:|类别|描述||-|-||hate|表达、煽动或宣扬基于种族、性别、民族、宗教、国籍、性取向、残疾状况或种姓的仇恨的内容。||hate/threatening|仇恨内容,还包括对目标群体的暴力或严重伤害。||self-harm|宣扬、鼓励或描绘自残行为(例如自杀、割伤和饮食失调)的内容。||sexual|旨在引起性兴奋的内容,例如对性活动的描述,或宣传性服务(不包括性教育和健康)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。|在监视OpenAI API的输入和输出时,可以免费使用审查终结点。我们目前不支持监控第三方流量。我们一直在努力提高分类器的准确性,特别是致力于改进、和内容的分类。我们对非英语语言的支持目前有限。hate`self-harm`violence/graphic

问:有没有专利审查方面的AI ?

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。[heading4]示例平台:[content]Innography:利用AI技术分析专利数据,提供技术趋势分析和竞争情报。PatSnap:AI驱动的平台,分析专利数据和技术趋势,提供全面的专利情报和市场分析。[heading3]具体AI应用示例[heading4]1.Google Patents[content]功能:Google Patents使用AI技术进行专利文献的全文检索和分析。通过机器学习算法,系统可以理解专利文献的内容,并提供相关性更高的检索结果。优点:提高了专利检索的准确性和效率,用户可以快速找到相关的专利文献。[heading4]2.IBM Watson for IP[content]功能: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。系统可以自动提取专利文献中的关键信息,并对专利的技术内容进行分类和评估。优点:减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。[heading3]如何使用这些平台[content]1.注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。2.上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。3.选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。4.查看结果和报告:查看AI生成的检索结果、分析报告和评估结果。5.进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。[heading3]总结[content]AI技术在专利审查领域的应用,可以极大地提高工作效率,减少人工工作量,提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。上述平台和工具展示了AI在专利审查各个环节的具体应用,帮助专利审查员和申请人更高效地处理专利相关事务。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

问:有没有专利审查方面的AI ?

是的,近年来,人工智能(AI)在专利审查领域得到了广泛应用。AI技术通过自动化和智能化的手段,帮助专利审查员更高效地处理大量的专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的AI应用和平台,它们在专利审查过程中发挥了重要作用:[heading3]1.专利检索与分类[content]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。[heading4]示例平台:[content]Google Patents:使用AI技术帮助用户检索和分析专利文献。IBM Watson for IP:利用NLP和机器学习技术,自动化地检索和分类专利文献,提高检索的准确性和效率。[heading3]2.专利分析和评估[content]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。[heading4]示例平台:[content]TurboPatent:使用AI技术进行专利文档的自动审查和分析,评估专利的授权可能性和潜在风险。PatentBot:AI驱动的平台,可以自动分析专利文本,评估专利的技术范围和创新性。[heading3]3.自动化专利申请[content]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。[heading4]示例平台:[content]Specifio:利用AI技术自动生成专利申请文件,包括专利说明书和权利要求书,提高专利申请的效率。PatentPal:使用AI技术自动生成和编辑专利申请文件,减少人工工作量。[heading3]4.专利图像和图表分析[content]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。[heading4]示例平台:[content]Aulive:利用AI技术分析专利中的图像和图表,自动识别技术内容和创新点。AI-powered image recognition tools:用于专利文献中的图像识别和分析,提高图像处理的效率和准确性。

Others are asking
AI陪伴有什么好的产品
以下是一些 AI 陪伴的好产品: 1. Character.ai:这是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户能与数百个 AI 驱动的角色交流,还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户可设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。 3. Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,每个 npc 都有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期,可能看起来是小众市场,但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如,在网页端榜单上,Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大,不仅限于“男友”“女友”概念,还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示,AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生,如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程,如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手,不少模仿了 ChatGPT。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的全面介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。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,找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 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,了解它们的工作原理和交互方式。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。
2025-02-26
普通人怎么学习AI
普通人学习 AI 可以参考以下步骤: 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,如图像、音乐、视频等,可根据自身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,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品互动,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。 此外,还可以参考以下方法: 1. 万能公式法:问 AI【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 就可给出知识框架,然后根据知识框架每一个小点去问,就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白,如果还在观望 AI 不知从何入手,可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的知识: 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始学习之旅:在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,使用各种产品创作作品,并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 此外,为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍: 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域的名著,涵盖神经科学的方方面面。
2025-02-26
AI介入设计的相关案例
以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例: 1. 在工作流方面: 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion,辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中,AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右,其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样,项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速,设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效,从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例: 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,再结合平面合成及修正,确保符合品牌形象,更精准表达营销活动主题,如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景:对于定制化真人模特实景素材的主题活动,通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出,如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉:在 UI 设计场景中,采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果,如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,稳定输出定制化 IP 形象,如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放:如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。
2025-02-26
ai产品经理
以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息: 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员,是一位 AI 产品经理,深耕 NLP 方向 2 年,作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品,也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身,还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年,坐标在海淀(北四环)。 银海是一位 AI 产品经理,是通往 AGI 之路社区共建者,5 + 大模型厂商资深讲师,全网粉丝量 3W + ,在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理,岗位要求:负责 AI 视频工具方向产品工作,对生成式 AI 产品有一定研究,熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先;英文好,有海外产品经验优先,有内容工具或 SaaS 产品经验优先;2 年以上产品岗位经验,职级根据经验能力制定,对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用,在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com,或飞书与清慎联系。
2025-02-26
你如何评价字节的coze?
Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。其主要特点包括: 1. 多语言模型支持:使用了大型语言模型,如 GPT48K 和 GPT4128K,并提供云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。 2. 插件系统:集成了超过 60 款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,以扩展 Bot 的能力。 3. 知识库功能:允许用户上传和管理数据,支持 Bot 与用户数据交互,可以上传多种格式的文档,或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力:提供了数据库功能,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计:用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,提供了大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式:在一个机器人中可以运行多个任务,允许添加多个代理,每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 7. 免费使用:目前对用户完全免费,用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。 8. 易于发布和分享:用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,让更多的用户与之互动。 字节对 Coze 的官方解释是:新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版。国内版网址:https://www.coze.cn ,官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,大模型使用的是字节自研的云雀大模型,国内网络即可正常访问。海外版网址:https://www.coze.com ,官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome ,大模型有 GPT4、GPT3.5 等(可以在这里白嫖 ChatGPT4,具体参考文档),访问需要突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 。 Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块:提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。 Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们的异同点如下: 开源性:Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码,以便进行定制。Coze 目前没有明确信息表明其是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。 功能和定制能力:Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排,基于任何 LLM 部署 API 和服务。Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,还支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持:Dify 作为开源项目,拥有活跃的社区,开发者可以参与到产品的共创和共建中。Coze 可能更多地依赖于官方的更新和支持,社区参与和开源协作的程度可能不如 Dify。选择使用 Dify 或 Coze 时,开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。
2025-02-10
字节有哪些AI产品
字节在 AI 领域推出了众多产品,包括从生产力到娱乐陪伴,从对话产品到 Agent 工具再到文生图等十几个 AI 应用,还推出了 AI 硬件,如今年 10 月能与豆包语音对话的 Ola Friend 耳机,近期还在研发 AI 眼镜。 生成 Logo 的 AI 产品有: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 AI 面试官的相关产品有: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障,能完成面试、初筛和发送邀约。 2. 海纳 AI 面试:在线自动面试、评估,精准度高达 98%,效率提升 5 倍以上,改善候选人体验,到面率提升。 3. InterviewAI:在线平台,提供职位相关问题和 AI 生成的推荐答案,候选人用麦克风回答,收到评估、建议和得分。
2025-02-01
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
扣子 字节如何创建自己的智能体
以下是在字节的扣子平台创建自己的智能体的步骤: 1. 构思智能体的名字,并为其撰写一段详细的介绍,介绍越详细越好,因为平台会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 访问扣子官网(https://www.coze.cn/),点击创建 Bot,在对话框中工作空间选择“个人空间”,并为其命名。 3. 可以设置智能体的提示词、使用 AI 创建头像等。 需要注意的是,扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,在这个平台上开发智能体的门槛较低,无论是否有编程基础都可以快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。同时,扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。
2024-11-23
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
字节投资的AI公司
以下是字节投资的部分 AI 公司相关信息: 近期热门融资 AI 产品中包括:You.com(多种搜索模式且重隐私的搜索引擎)、Genspark(通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求)、Rockset(刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司)、Butterflies AI(人类与 AI 共存的社交软件)、MeetRecord(可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手)。 中国 AI 生态 2023 上半年投资地图中的部分公司有:生数科技(创始人:唐家渝,是全球领先的生成式人工智能基础设施建设者,正积极打造世界领先的可控多模态通用大模型,致力于通过生成式 AI 技术提升全人类的创造力与生产力)、西湖心辰(创始人:蓝振忠,开发的西湖大模型既具备通过跨领域的知识解决问题的超高智商,也具备通过情感感知、长期记忆形成的超高情商)、影眸科技(创始人:吴迪,孵化于上海科技大学,通过与国内顶尖人工智能、计算机视觉实验室合作,积极推动尖端实验室科研成果的民用化、商业化,探索前沿人工智能、计算机视觉技术在大众娱乐市场的推广应用)。
2024-09-06
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
智能体内容审核
智能体的内容审核主要包括以下几个方面: 1. 输入侧防御: 传统防御手段可用,结合大模型特性,进行意图识别、语义匹配、提示词与模型输入响应及语义结构分析,综合判断用户输入是否恶意。 2. 模型侧防御: 有模型训练能力和大模型厂商应增强安全性,从对抗训练到安全微调,到带安全任务的多任务学习,以及在整体对话中进行安全性上下文动态感知等,但要平衡安全性与模型性能。 开发者虽无法训练模型,但能在开发中带着安全意识优化应用和系统提示词,加入安全引导和禁止内容。 3. 输出侧防御: 传统防御和内容过滤手段均可使用,基于大模型特点,可进行提示词、私有数据泄露等检查,判断是否有事实性错误、脱离话题、乱码文本、不正确格式、错误代码等。 护栏项目可对输入、输出进行检测和防护,检测项可能较简单。 在「Agent 共学」之 coze 模板搭建大赛的评审规则中,分数构成包括智能体评分(70%)和说明文档评分(30%)。智能体评分维度包括规范性(20 分)、专业性(30 分)、技术性(30 分)、体验性(20 分)。说明文档评分维度包括作品创意(40 分)、实现原理与功能(40 分)、文档结构(20 分)。 Claude2 经过专门训练以保证无害性,是筛查涉及暴力、非法或色情活动消息的良好工具。可通过示例提示评估用户消息是否包含不适当内容,根据情况回复,Claude 的回答可传递给另一个提示说明后续操作。
2024-12-17
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
智能体审核
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 130 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。
2024-12-17
在室内软装设计领域,ai实际可以如何运用
在室内软装设计领域,AI 有以下实际运用方式: 1. 工具辅助: 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。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并提供详细设计结果。 2. 创意生成: 利用 AI 图像生成工具,输入相关关键词,生成多种室内软装创意设计方案,获取新颖独特的灵感。 3. 模拟可视化: 借助 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化,更好地评估和验证设计。 4. 分析优化: 使用 AI 工具对室内软装设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化,以符合使用者需求和体验。 5. 自动化设计: 利用 AI 自动生成符合设计规范的室内软装平面图等,提高设计效率,缩短设计周期。 6. 协作模式: 人工设计师与 AI 工具形成互补,在创意、分析、优化等环节充分发挥各自优势。 同时,还有字节旗下的 Coze AI 的图像工作流可用于快速出家装设计效果图,并根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索,体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。但需注意,每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-02-25
适合电商设计运用的AI工具
以下是一些适合电商设计运用的 AI 工具及相关应用: Midjourney 新编辑器: 产品海报设计:将产品图片导入编辑器,通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化:利用图像重纹理化模式,快速为家具图片换上各种材质。 艺术字体海报:通过白底字体图和图像重纹理化模式,变换成各种炫酷的字体海报风格,建议使用竖版白底文字图。 用于阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的 AI 应用: 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:AI 推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 图像识别和优化:选择或生成高质量的产品图片。 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。 库存管理:预测需求,优化库存管理。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高知名度。 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。 其他生成式 AI 工具: :帮助品牌创建引人注目的产品照片。 :制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 :编写经过 SEO 优化的产品描述。未来有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,创建完整的电商商店及营销材料。
2025-02-24
如何运用ai生成短视频
以下是一些运用 AI 生成短视频的方法和工具: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可生成视频脚本,剪映能根据脚本自动分析并生成所需素材和文本框架,实现从文字到画面的快速转化,节省时间和精力。 2. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入(如图像、文本、音频)转化为视频。 3. Pictory:AI 视频生成器,用户提供文本描述即可生成相应视频内容,无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO:提供 AI 图像和脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划视频内容。 5. Runway:AI 视频创作工具,能将文本转化为风格化视频内容,适用于多种场景。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,可根据文本脚本生成视频。 此外,在运营方面,腾讯运营可以通过 ChatGPT 生成文案,将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内实现短视频自动生成。例如,市面上的一些手机剪辑软件,如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。这类工具操作相对简单,让大众更轻松地制作视频。但需注意,系统匹配的素材不符合要求时可手动替换。 以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-20
AI如何在项目中运用
AI 在项目中的运用非常广泛,主要包括以下几个方面: 1. 辅助创作与学习:例如 AI 智能写作助手可帮助用户快速生成高质量文本,还有 AI 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划:涵盖 AI 图像识别商品推荐、美食推荐平台、旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等,能根据用户需求和偏好推荐合适的产品、服务或制定个性化计划。 3. 监控与预警:像 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等,可实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理:涉及办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等,有助于提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易:包括 AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等,为各类产品和服务提供销售渠道。 对于技术纯小白开发真正的应用,可逐步学习和实践。按照项目规划,学习一个 POC 并应用到大项目中。当遇到错误时,可复制错误信息和相关代码让 AI 找错修复,若使用可识图的 Claude 或 GPT4o,截图、错误信息和代码三件套会很有用。但可能会遇到一些问题,如 AI 给出错误的代码版本,此时更有效的方式是找文档(可让 GPT 提供文档链接或问 perplexity),或去 stackoverflow 上找答案(注意回答和评论的日期),然后将这些信息提供给 AI 让其修复。如有可能,找老师傅支援会更好。 在有具体需求的项目中运用 AI 仍存在困难,但其能提高生产效率,如创造美术资源,在创意瓶颈时也能提供启发和灵感。
2025-02-18
小白怎样学习ai工具 熟练运用于工作生活
以下是为小白提供的学习 AI 工具并运用于工作生活的建议: 一、从菜鸟到达人的进阶之路 可以参考元子的进化史: 1. Day 1:懵懵懂懂,只会说“你好,帮我写个报告”。 2. Day 7:学会表达,比如“帮我写一份周报,重点说明项目进度”。 3. Day 14:熟练掌握,例如“我需要一份项目总结,包含数据分析和改进建议”。 4. Day 30:把常规 AI 工具都试过一遍,并选定自己要持续玩的方向,比如 AI Agent。 5. Day 60:组队参加 AI Agent 比赛并有幸得奖。 这里推荐一个社区小伙伴的 100 天 AI 之路,每天都有记载,大家可以感受一下进境: 元子的心得: 1. 不要怕问“笨”问题,但要多直接问 AI。 2. 解决一个小问题也是进步,不积跬步,无以至千里。 3. 多试多练才是王道,来社区共学,一群人走得更远。 4. 融入生活和工作才能持久,学完就用才是王道,不要纯靠意志力。 二、工作中的 AI 小帮手 1. 需要快速生成报告,AI 来帮忙。 2. 需要快速整理数据,AI 来处理。 3. 需要快速翻译文件,AI 来翻译。 4. 需要快速优化文案,AI 来优化。 三、参与制作 AI 动画短片的经验分享 在参与设计 AI 动画短片时,比如负责“刺猬菠萝”角色的图片和视频制作,即使没有相关经验,在他人指导下也能逐渐掌握基本技巧,并通过 MJ 和 RunWayAI 工具提高效率。 为了做好这件事,可以: 1. 利用 WaytoAGI 社群中的入门资料,快速了解动画制作的基本流程和技术。 2. 积极参与团队讨论,向有经验的大佬请教,多多参与「共创活动」,不仅能快速学习,还能收获伙伴。 四、AI 与生活 对于超出自己理解范围的事情,最简单的方法就是试一试。学习新东西,百闻不如一练。在面向父母的“AI 布道”活动中会发现,AI 工具虽强大,但与普通人之间存在一定距离。AI 是未来必然的方向,其科普还有很长的路要走,但尽可能简单地试用它,能让普通人更快受益。 如果想要跟元子交朋友、一起在 AI 路上探寻,欢迎戳这里:
2025-02-18
AI办公运用
以下是关于 AI 办公运用的相关内容: 在文章《Sam Altman|智能时代》中提到,经过长期的科学发现和技术进步,人类已能利用深度学习技术制造计算机芯片并发展出越来越强大的人工智能。深度学习发挥了作用,且随着规模扩大和资源投入增加而不断改进,这可能是人类历史上最重要的事实,未来 AI 模型将成为个人助理,帮助处理各种任务,改善人们的生活。 在“AI 应用大模型商业化落地现状与思考”中,游戏行业利用大模型不仅能降低成本,还能创新玩法和提供独特体验,如网易的《逆水寒》通过 AI 实现美术开发、NPC 交互和诗词创作。在人力资源管理领域,AI 应用覆盖招聘、绩效评估和员工培训等环节,在全行业的基础办公如 PPT、Excel、会议报告等方面,从单个任务到角色协同都能显著提高效率,健身行业的 AI 减重顾问能解决售前客服和学员健康监护等问题。 市面上有 100 个应用 AI 的产品,主要涉及辅助创作与学习(如写作助手、语言学习助手等)、推荐与规划(如商品推荐、行程规划器等)、监控与预警(如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等)、优化与管理(如办公自动化工具、物流路径优化工具等)、销售与交易(如艺术作品生成器、销售平台等)等方面,为创业者提供了丰富选择和广阔前景。
2025-02-15