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生成式 AI 的人机协同

Answer

生成式 AI 的人机协同主要分为以下 3 种产品设计模式:

  1. Embedding(嵌入式):人类完成大多数工作。
  2. Copilot(副驾驶):人类和 AI 协同工作。
  3. Agent(智能代理):AI 完成大多数工作。

在 Agentic Workflow 中,不同角色的 Agent 可使用 Multiagent Collaboration 的方法,按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如产品经理角色,其诉求可通过 Agents 拆解成多个独立任务,遵循不同工作流,生成大体符合期望的输出结果,再进行修改达到可用阶段。

从原子能力层思考,可抽象化拆解大模型的底层能力,如翻译、识别、提取、格式化等,所有这些都围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”几个词,构建最底层的信息处理逻辑,如同四个齿轮相互衔接运转,从需求输入到结果输出,围绕信息加速推动。

此外,搜索引擎作为互联网基础设施和入口,与基于大模型的聊天机器人在解决问题的目标上根本一致。自 ChatGPT 发布,其问答形式被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。

在智能时代,软件应从简洁开始,逐渐变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务,人机协作重点在于目标与结果,AI 劳动力的终极目标是完全自动化并融入人类社会。

在教育领域,ChatGPT 掀起生成式人工智能浪潮,教育圈受到影响。人机协同共创人机混合智能,培养高阶通识能力、跨学科创新思维、协作与互动,涉及知识获取与处理、多模态多样化内容、伦理辨析与讨论等方面,形成了多种教育模式和理念的发展与融合。

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

References

Inhai: Agentic Workflow:AI 重塑了我的工作流

AI与人的协同关系生成式AI的人机协同分为3种产品设计模式:Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理),在这3种模式下,人与AI的协作流程也是有所差异。Embedding模式:人类完成大多数工作。Copilot模式:人类和AI协同工作。Agents模式:AI完成大多数工作。Agentic Workflow驱动角色工作流变革使用Multiagent Collaboration的方法,让不同角色的Agent按照根据任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成一件任务。我作为一个产品经理角色,我的诉求很简单,需要完成某一个产品功能设计,这个时候通过Agents拆解成多个独立的任务,然后遵循不同的工作流,最后给我生成一份在大体上符合我期望的输出结果,我再修修改改就能够达到可用的阶段了。所以,我从原子能力层重新思考,面对这个快速变化的时代,我该如何去重塑我自己的工作流,以不变应万变呢?我抽象化拆解了大模型的一些底层能力,例如:翻译、识别、提取、格式化等等,其实所有的一些都会围绕几个词“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”。“输入”、“处理”、“输出”、“反馈”构建了我最底层的信息处理逻辑,我把它比作四个齿轮,齿轮之间通过不同的衔接工具逐步推动运转,从需求作为输入、结果作为输出,围绕着信息加速,不断驱动我向前。重塑获取信息的方式搜索引擎作为互联网基础设施,同时也是互联网的入口,对于用户而言,从解决问题出发,搜索引擎和基于大模型的聊天机器人的目标从根本上是一致的。自2022年底ChatGPT发布,其通过问答形式被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

再往前看一步,这些AI劳动力都在承担着机械的自动化工作,软件还没法真正取代服务,它们得有适应人类社会的能力;它们必须看起来、感觉起来,就像是在与人互动;换句话说,软件在某些方面必须有灵魂,就像优秀的客服代理、销售代理或服务提供商一样。或许我们从OpenAI发布GPT-4o的最新演示中已经窥视到了未来,这才是软件和劳动市场真正融合的关键一步;虽然看上还长路漫漫,但我们正在步步的接近,具体会在第四章详细讨论。配图2.10:智能代理将改变企业组织架构智能时代,我们不能再用移动时代的模式来理解应用,本着人机交互方式越来越简单的趋势,智能应用最先应该从简洁开始,然后它们会从有形的界面中消失,变成真正无所不在的助理,或者是智能体,它们会辅助甚至直接帮我们完成任务;我们与AI协作的重点不再是过程,而是目标与结果,能完全自动化并融入人类社会就是AI劳动力的终极目标。这些数字化的灵魂将无处不在,我们的个人助理,生活中的陪伴、工作中的同事还有我们的合作伙伴,这是一个听上去有些兴奋,但又让人略感不安,却注定会到来。。

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

教师的AI减负指南[heading2]ChatGPT掀起了生成式人工智能的浪潮[heading3]教育圈首当其冲[heading4]AI教师会代替人类教师么?AI如何教师提供数字资源人机协作共创人机混合智能共创培养高阶通识能力跨学科创新思维协作与互动知识获取与处理多模态多样化内容数字人文伦理辨析与讨论AIGC时代人机协同教育生态大规模自适应学习元宇宙工作场景模拟开源开放社区口耳相传身体力行示范耳濡目染言传身教私塾官学书院手抄本背诵领会注疏评点学而优则仕诵读传承家塾、私学官学、书院读书明理学以致用考试选拔国民教育学校系统科举制度印刷书籍、讲授说理考试评价广播电视教材函授讲义程序教学自学辅导因材施教终身学习教育现代化正规教育、业余教育函授教育广播电视大学数字化学习资源在线学习平台翻转课堂混合学习以学习者为中心学习无处不在教育信息化MOOC网络学习共同体智慧教育个性化智能教材智适应学习虚拟教学助理创造性评估智能校园跨机构协同育人在线教育生态系统AI+教育人机协同因材施教的深化AI赋能泛在学习人机共生理念以学生为中心终身学习跨学科融合生成式多模态自适应规模化因材施教扁平化与网络化跨学科与跨领域智能动态生成资源实时互动与辅导探究性教学伦理辨析与讨论北大

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李宏毅《生成式人工智能导论》课件
以下是关于李宏毅《生成式人工智能导论》的相关信息: 课程目录: 1. 第 0 讲:课程说明(2024 年 2 月 24 日) 2. 第 1 讲:生成式 AI 是什么?(2024 年 2 月 24 日) 3. 第 2 讲:今日的生成式人工智慧厉害在哪里?从「工具」变为「工具人」(2024 年 3 月 3 日) 4. 第 3 讲:训练不了人工智慧?你可以训练你自己—神奇咒语与提供更多资讯(2024 年 3 月 3 日) 5. 第 4 讲:训练不了人工智慧?你可以训练你自己—拆解问题与使用工具(2024 年 3 月 10 日) 6. 待更新…… 第 0 讲课程说明的要点: 1. 知道:有能力自己开发、何时需要自己开发、何时可以用现成的人工智能。 2. 目标:了解生成式 AI 背后的原理和更多可能性,作为你魔术师的开始。包括体验用生成式 AI 打造应用、体验训练自己的生成式 AI 模型。同时提到负面体验,如大模型训练花时间(以周为单位)、结果不可控。 3. 影响模型能力的指标很多,常规会看参数的量级来评估,量级指数级增长,FOMO,如 2019 年 GPT2.0 15b 参数,2024 年 GPT3.5 70b 参数。 附录: 1. 课程介绍:这是台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程,主要介绍生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容。课程共 12 讲,每讲约 2 小时。 2. 学习目标:掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。 3. 学习内容:包括什么是生成式 AI、生成式模型、生成式对话、预训练语言模型、生成式 AI 的挑战与展望等方面。 4. 学习资源:教材《生成式 AI 导论 2024》,参考书籍《深度学习》,在线课程李宏毅的生成式 AI 课程,开源项目 OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 5. 学习方法。 课程地址:https://www.youtube.com/watch?v=AVIKFXLCPY8
2025-01-16
生成式AI
生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术,其内容可以是多模态的,包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的,早期是一种模型,目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型,应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题,也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面,如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台,Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型,Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域,可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像,这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting,是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据,包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射,AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散,AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。
2025-01-02
什么是生成式ai?
生成式 AI 是一种人工智能技术,能够生成新的、未曾存在的内容,这些内容可以是多模态的,包括文本(例如文章、报告、诗歌等)、图像(例如绘画、设计图、合成照片等)、音频(例如音乐、语音、环境声音等)、视频(例如电影剪辑、教程、仿真等)。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。在训练阶段,通过从大量现有内容(文本、音频、视频等)中学习进行训练,得到一个“基础模型”。在应用阶段,基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可使用特定领域的新数据集进一步训练以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 AIGC 又称为生成式 AI,意为人工智能生成内容,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等都属于 AIGC 的应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,它是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。
2025-01-02
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法具有以下启示: 1. 立法理念方面:我国与欧盟在人工智能立法上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现,欧盟法案对我国立法工作具有重要参考意义。 2. 特殊领域监管方面: 算法推荐、深度合成、生成式人工智能是我国规制人工智能的具体领域。欧盟法案对这些领域的某些产品或服务有特殊回应,一定程度上印证了我国特别监管的必要性。 对于深度合成,欧盟法案强化了系统使用主体信息透明度的要求,与我国相关规定有一致性,但我国规定更全面,不过存在规定交叉重复适用的问题。 对于生成式人工智能,欧盟法案将其视为“基础模型”的一种类型,并规定了额外义务,我国相关规定在义务上更为全面。 3. 监管体系方面: 中国针对不同涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。 欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估划分风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管,进一步界定了各类主体的义务。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国相关立法的启示。可以举例
欧盟《人工智能法案》对我国相关立法的启示主要体现在以下方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体,如《互联网信息服务算法推荐管理规定》《生成式人工智能服务管理办法》等。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同责任措施和差异化监管。 2. 风险分级管理:我国与欧盟在立法理念上有共通之处,如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则,在我国相关法律法规中已有所体现。 3. 对拓展市场的影响:如果我国的AI项目有意拓展欧洲市场,由于针对不同市场重新训练特有模型的效率不高,将因“木桶原理”而不得不根据欧盟《人工智能法案》对产品进行调整。 总之,欧盟的《人工智能法案》对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。
2024-12-31
从事20年的健康管理教练如何从0到1学习AI
以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议: 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习:成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统:通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如,先训练生物学模型,再训练化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验: 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。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值,比如从获取安装包和教学视频迈出第一步,参与社群学习等。 4. 注重基础:预医学生从化学和生物学基础课程开始,设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样,要打好基础。 5. 保持良好的学习状态:有意愿和动力,能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力,能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源:很多学习资源是免费开源的,充分利用这些资源进行学习。
2025-01-30
我应该怎样开始学习AI
以下是新手开始学习 AI 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),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。 6. 对于中学生来说: 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 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的 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,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-30
国内AI工具及相关网站有哪些?
以下是国内部分 AI 工具及相关网站: |排行|产品名|分类| |||| |15|墨刀 AI|设计工具| |16|无限画|图像生成| |17|autoDL 云服务租用|Agent| |18|百度 Chat|AI ChatBots| |19|360AI 搜索(没接 GA)|搜索| |20|AIbot ai 工具集|导航网站| |21|创客贴 AI|设计工具| |22|MasterGo|设计工具| |23|美图设计室|图像编辑| |24|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |25|即时 AI 设计|设计工具| |26|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |27|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |28|字节扣子|| |29|提示工程指南|Prompts| |30|toolsdar|导航网站| |31|autoDL 云服务租用|| |32|AIbot ai 工具集|导航网站| |33|同花顺问财|金融| |34|魔搭社区阿里达摩院|AI 训练模型| |35|MasterGo|设计工具| |36|即时 AI 设计|设计工具| |37|百度 Chat|AI ChatBots| |38|创客贴 AI|设计工具| |39|即梦 AI(剪映)|其他视频生成| |40|可灵 AI|其他视频生成| |41|360 快剪辑|视频编辑| |42|Dify.ai|Agent| |43|Vast(算力)|| |44|提示工程指南|Prompts| |45|站酷海洛|资源| |46|toolsdar|导航网站| |47|百度飞桨 AI Studio|AI 学习| |48|Boardmix 博思 AI 白板|PPT| |49|讯飞听见|转录| |50|帆软战略|电商| |51|帆软数据|数据分析| |52|360 苏打办公|生产力| |53|标小智 LOGO 生成|图像生成| |54|edrawsoft|思维导图| |55|彩云|通用写作| |56|虎课网免费在线视频教程|AI 学习| |57|xmind|思维导图| |58|秘塔写作猫|通用写作| |59|Pixso AI|设计工具| |60|火山翻译|翻译| |61|aippt|PPT|
2025-01-30
可以做一个小红书私信自动回复的ai程序或者智能体吗
在理论上是可以创建一个小红书私信自动回复的 AI 程序或智能体的。但这需要一定的技术知识和开发能力。 首先,您需要确定回复的规则和逻辑,例如根据关键词、常见问题类型等来设定回复内容。 其次,选择适合的技术框架和工具,比如使用自然语言处理(NLP)技术和相关的库。 然后,进行数据收集和预处理,以训练模型能够准确理解和回复私信。 不过,需要注意的是,小红书的使用规则可能对自动回复有一定的限制和要求,您需要确保您的程序或智能体的使用符合其规定。
2025-01-30
有什么绘图AI工具
以下是一些常见的绘图 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,有拖放界面方便创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 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,支持多种架构视图创建。 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多种视图。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本自动生成相关视图。 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。 对于绘制 CAD 图,有以下 AI 工具和插件: 1. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 2. Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,帮助创建复杂 CAD 模型。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可根据输入自动生成 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。 绘制示意图的工具还有: 1. Creately:在线绘图和协作平台,利用 AI 简化图表创建,适合绘制流程图等。 2. Whimsical:专注于用户体验和快速绘图,适合创建线框图等。 3. Miro:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录平台。 3. 选择模板:利用模板库选择适合需求的模板。 4. 添加内容:添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:需要团队协作可邀请成员一起编辑,完成后导出并分享图表。
2025-01-30
我是行政专员,零基础入门AI,如果帮忙自己提供工作效率和质量
对于行政专员零基础入门 AI 以提升工作效率和质量,以下是一些建议: 1. 了解 AI 的应用场景:AI 在很多领域都有显著的成果,如交通监控、银行账户欺诈检测、核融合控制、新药发现以及应对气候变化的技术等。它有潜力在您的工作中发挥作用,例如自动化一些重复性的任务。 2. 建立 AI 工作流:目前大多数人零碎地使用 AI 工具,未将其系统应用到工作场景中,导致整体效率提升不明显甚至下降。要避免像小明那样在挑选和切换工具上浪费时间,应建立一套完整、适合自己的 AI 工作方法论和流程。 3. 系统学习和实践:深入学习如何将 AI 工具与行政工作相结合,通过不断实践找到最适合自己工作的方法和工具。
2025-01-30
人机交互模型
目前大模型在人机交互方面可能存在以下三种模式: 1. 以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段):如同副驾驶,在人做决策时提供建议,决定权在人手中。 2. 人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段):在实际工作场景中,部分小环节可由大模型完成,能提高工作效率。 3. 人指挥大模型工作(数字员工阶段):此阶段较为少见,大模型目前还不能完全独立完成具体工作,可能是工程问题或自身能力欠缺所致。 个人观点认为,当下应努力将大模型从简单提供建议转变为深度融入工作流,而数字员工阶段尚不成熟,可由其他大厂和学界先行尝试。 此外,每一次平台型技术的出现都会催生新的人机交互方式。如在智能时代,我们曾认为 ChatGPT 的 LUI(自然语言对话式界面)是交互终点,但并非如此。知名科幻电影 HER 中人类与 AI 全感知无障碍的对话形式才是我们所期望的。 OpenAI 发布的 GPT4o 是其之前所有技术的集大成者,采用新的全模态模型Omnimoda Model。通过端到端的神经网络,将视觉、语音和文本数据混合训练,而非常见的先转换为文本再处理的工程手段。GPT4o 对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类相似,且能从音频数据中感悟人类的情绪、语调、风格等,甚至还原训练时的环境声音。但 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,2023 年中启动,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2025-01-15
寻找能人机对话的AI工具
以下为您推荐一些能人机对话的 AI 工具: 1. Eleven Labs:https://elevenlabs.io/ ,是一款功能强大且多功能的 AI 语音软件,能生成逼真、高品质的音频,可高保真地呈现人类语调和语调变化,并能根据上下文调整表达方式。 2. Speechify:https://speechify.com/ ,是一款人工智能驱动的文本转语音工具,可作为多种应用程序使用,能将文本转换为音频文件。 3. Azure AI Speech Studio:https://speech.microsoft.com/portal ,是一套服务,提供了支持 100 多种语言和方言的语音转文本和文本转语音功能,还提供了自定义的语音模型。 4. Voicemaker:https://voicemaker.in/ ,可将文本转换为各种区域语言的语音,并允许创建自定义语音模型,易于使用,适合为视频制作画外音或帮助视障人士。 此外,在游戏领域,也有一些与生成式 AI 相关的应用: 1. 许多初创公司正考虑使用生成性 AI 来创建可互动的可信角色,如 Charisma.ai(https://charisma.ai/)、Convai.com(https://convai.com/)、Inworld.ai(https://inworld.ai/)等,旨在为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力,并提供工具以便创作者给角色设定目标。 2. 目前成功的生成性 AI 工具之一是 Runwayml.com(https://runwayml.com/),它在一个单一的软件包中汇集了一系列广泛的创作者工具。但目前还没有专为视频游戏服务的类似一体化平台。 内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-04
有什么着重于「交互」的人机交互的作品设计方案可以参考
目前暂时没有关于着重于“交互”的人机交互作品设计方案的相关内容可供参考。但一般来说,一个好的着重于交互的人机交互作品设计方案通常会考虑以下几个方面: 1. 明确用户需求和目标,深入了解用户群体的特点和行为习惯。 2. 设计直观简洁的界面,确保用户能够轻松理解和操作。 3. 提供及时有效的反馈机制,让用户清楚知道自己的操作结果。 4. 注重多模态交互,如结合语音、手势、触摸等多种交互方式。 5. 进行用户测试和迭代优化,不断改进交互体验。
2024-10-26
人机交互
人机交互方面的知识如下: 具身智能:是人工智能的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来展现智能。其核心在于智能体的“身体”或“形态”,涉及多个学科,在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用,但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,在不同模式下,人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式:包括以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段);人和大模型协同工作(embedding 阶段);人指挥大模型工作(数字员工阶段)。当下应努力让大模型深度融入工作流,数字员工阶段尚不成熟。
2024-10-08
人机交互
人机交互方面的知识如下: 具身智能:是人工智能的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。其核心在于智能体的“身体”或“形态”,涉及多个学科,在机器人、虚拟现实等领域有广泛应用,但仍面临诸多挑战。 AI 与人的协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 大模型在 B 端场景的交互模式:包括以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段);人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段);人指挥大模型工作(数字员工阶段)。当下应努力让大模型深度融入工作流,数字员工阶段尚不成熟。
2024-10-08
围棋人机博弈是否有用到智能算法的功能
围棋人机博弈有用到智能算法的功能。 早期的国际象棋对弈程序是以搜索为基础,发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时,由于搜索空间巨大,采用了基于案例的推理,即从知识库中寻找相似案例来决定棋步。 现代能够战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习。例如,DeepMind 团队开发的新算法 Deep QNetwork(DQN)可以从经验中学习。2015 年 10 月 AlphaGo 项目首次在围棋中击败人类冠军李世石,之后的 AlphaGo Zero 用新的可以自我博弈的改进算法让人类在围棋领域难以翻盘。 AlphaGO 的价值网络和策略网络以人类高手的对弈数据以及 AI 自我博弈的数据为基础进行训练,并且与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了突破。
2024-09-18
AI与人的协同关系
AI 与人的协同关系主要体现在以下几个方面: 1. 生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,在这 3 种模式下,人与 AI 的协作流程有所差异。其中,Embedding 模式下人类完成大多数工作,Copilot 模式下人类和 AI 协同工作,Agents 模式下 AI 完成大多数工作。 2. 可以使用 Multiagent Collaboration 的方法,让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。例如产品经理角色,可通过 Agents 拆解任务,遵循不同工作流生成大体符合期望的输出结果,再进行修改达到可用阶段。 3. 应从原子能力层重新思考,重塑工作流。可抽象化拆解大模型的底层能力,如翻译、识别、提取、格式化等,围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 4. 重塑获取信息的方式,搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在解决用户问题的目标上从根本上是一致的。 5. AGI 发展初期,与人脑相比仍有短板,需要向人学习,同时“人的模型”更重要的是解决 AI 与人配合的问题,实现 1+1>2 的效果。但目前如何达到“人的模型”还未知,可能需要在“世界模型”基础上加入个人大量多样的数据。 6. 在未来商业模式中,AI 原生应用包括广义语言的万能翻译机、想象力与创造力、AI 使用工具及相互合作、AI 微决策、AI 与人合作等方面。在相当长时间里,AI 首先要解决的是与人合作的问题,这需要“人的模型”和“人的数据”,让 AI 理解与之配合的人类。
2024-12-25
大小模型协同有哪些设计,具体应用有哪些呢?
大小模型协同的设计主要包括以下方面: 1. 大型模型方面: 大型语言模型:专注于处理和生成文本信息,通过分析大量的文本数据来理解和生成自然语言。 大型多模态模型:能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息,在更多样化的任务中应用。 2. 小型模型方面:通常是被设计来完成特定任务的。 其具体应用包括: 1. 人机协同模式: 模式一:以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段),如同副驾驶,开车时提供建议,决定权在人手中。 模式二:人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段),在实际工作场景中,一些小环节由大模型完成,提高效率。 模式三:人指挥大模型工作(数字员工阶段),但此阶段目前少见,大模型还不能完全独立完成具体工作,可能是工程或大模型能力欠缺导致。 当下努力方向应是从简单使用大模型得到建议,转变为让大模型深度融入工作流,形成有高价值的一套 agent。数字员工阶段尚不成熟,可由其他大厂和学界先多尝试。
2024-11-13
大小模型协同有哪些数据
大小模型协同的数据来源广泛且多样,主要包括以下方面: 大模型方面: 预训练数据非常大,往往来自于互联网,涵盖论文、代码以及可爬取的公开网页等,通常采用 TB 级别的数据进行预训练。 像 GPT3 这样的大模型参数众多。 例如 Gemini 模型,其预训练数据集使用来自网络文档、书籍、代码的数据,并包括图像、音频和视频数据。 小模型方面: 针对特定任务进行训练,数据主要由与任务相关的内容组成,如专门识别猫或狗的模型,其训练数据主要是猫猫狗狗的照片。 大模型具有更广泛的应用范围和更多的通识知识,能处理多种不同任务;小模型在特定任务上表现出色。但大模型的知识来源于有限的训练数据,并非无限,且知识库不会自动更新,在某些特定或专业领域的知识可能不够全面。
2024-11-13
协同办公系统推荐
以下是根据你的需求为你生成的文章: 协同办公系统推荐 协同办公系统是一种将团队成员、流程和工具集成到一个平台上的软件,旨在提高团队的工作效率和协作能力。下面是几种常见的协同办公系统推荐: 1. 产品管理工具:如 Aha!、ProductPlan 等,帮助产品经理从概念到发布管理整个产品生命周期。 2. 协作工具:如 Google Docs、Microsoft Office 365,支持团队协作和文档共享。 3. 项目管理软件:如 JIRA、Trello,用于任务分配和进度跟踪。 4. 市场研究工具:如 Google Trends、SEMrush,分析市场趋势和用户行为。 5. 用户调研工具:如 SurveyMonkey、Typeform,收集用户反馈和需求。 6. 数据分析工具:如 Tableau、Power BI,对市场数据进行可视化分析。 7. 思维导图软件:如 MindMeister、XMind,帮助组织思路和概念。 8. 流程图软件:如 Lucidchart、Visio,绘制产品功能和流程图。 9. 文档模板:使用现成的 MRD 模板作为起点,可以在网上找到多种 MRD 模板。 10. 版本控制工具:如 Git、SVN,管理文档的不同版本。 使用这些协同办公系统可以提高团队的工作效率和协作能力,同时也有助于提高团队之间的沟通效率和文档的可管理性。
2024-05-23