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我需要专门进行金融投资项目研究,除了定性研究还很关注数据研究,我需要这样的智能体,哪一个智能体平台比较适合?

Answer

以下是一些可能适合您进行金融投资项目研究的智能体平台:

  1. 蚂蚁的智能体。
  2. Coze 的智能体。
  3. 扣子平台:例如生物医药小助手就是基于扣子平台创建的,能为用户提供清晰的一步式回答。
  4. Cursor 平台:可用于设计如卡密系统等商业化模式。

不过需要注意的是,不同的智能体平台可能具有不同的特点和适用场景,您需要根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。

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References

06 企业权益和招募

1.企业可以是1.1.具身智能的,1.2.3D眼镜,1.3.AI绘本,1.4.AI图书等1.5.学习机1.6.飞书的多维表格1.7.蚂蚁的智能体1.8.Coze的智能体等1.9.Zeabur等云平台?1.10.0编码平台1.11.大模型:通义,智谱,kimi,deepseek等1.12.编程辅助1.13.文生图,可灵,即梦等1.14.推荐咖啡,奶茶等AI调配?需要相应资质1.15.企业权益:1.学校大屏幕广告(1周?一个月?PA屏)2.开幕式露出3.摊位本身的宣传4.其他的露出4.1.直播等?5.工作坊场?有教室等,可能是500人中的部分人报名,深度参与其中,尽量不是卖东西,应用实操5.1.AI辅助编程,每个人做一个专属自己的一站式工作台,工具箱5.2.针对典型的教学教研过程,做一个尝试6.圆桌会论坛之类7.真实案例收集反馈等,让大模型厂家的诉求8.半透明的chatbot会话,有二维码引流等,一周都可以,或者按时间聊权益

生物医药小助手的诞生之旅~如果你有公众号,你也应该做一个扣子智能体

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7386868475035123749作者:用户8850487567370[heading2]生物医药小助手的自我介绍[content]生物医药小助手是生物医药垂直领域的第一个智能体,专门为用户关于生物医药作用机制、国际研发进展、竞争格局、临床转化效果答疑解惑。[heading2]设计理念[content]我有一个日更的生物医药前沿资讯公众号,发表了600篇原创生物医药文章。在这个过程中,很多患者朋友、医药研发人员和基础科学转化科学家联系到我,咨询他们的疾病有什么新药、他们研究的药物是否有较高的临床潜力、他们的研究方向是否有转化价值等等……虽然与读者的交流是我成就感的重要来源,但越来越多的咨询占用我越来越多的时间;与此同时我的公众号文章积累也越来越多,也就是我个人创造的数据越来越多。在这两个动力之下,将我发布过的全部文章转化为一个用户可交互数据库的想法越来越强烈,这样读者不再需要一对一咨询我,而是可以直接从数据库得到答案。然而传统的可交互医药数据库搭建的时间和金钱成本非常高(参考医药魔方、药智等数据库收费是3万元/人/年),把公众号文章转化为数据库的想法一直未能落地。直到遇见扣子平台,我不但解决了可交互医药数据库搭建的高成本问题,而且创造出了行业里第一个非搜索后需要客户再二次整理搜索结果的智能体。一问一答的形式,相当于把一个我,做出了N个分身来回复不同读者的问题!为什么说生物医药小助手让用户最小成本获取资讯?先看看传统的医药数据库检索结果:以CAR-T细胞治疗为例,检索出来2000多条药物信息需要用户进一步导出、下载、整理。用户二次整理检索出的信息时间成本是很高的。但是只要把问题发给生物医药小助手,它就能即时提供逻辑非常清晰的一步式回答:除了在扣子的bot商店,生物医药小助手智能体也已经接入我的公众号,直接在公众号对话即可发起问答。

熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了

适用人群:没有编程基础,但足够耐心的小伙伴备注:需求相对于初阶案例更复杂一些,如果没有编程基础,则需要足够的耐心,有编程思维会更好。建议按照文章推荐的方法论操作。最近一直在研究智能体怎么变现的问题,除了做教程,将智能体作为产品出售是个不错的选择。玩过智能体的小伙伴都清楚,无论是国内还是国外,大多数智能体平台都存在着一些问题:1.对于应用开发者没有付费支持。2.对于插件提供者没有API费用支持。面对这些问题,排除一些为爱发电的大佬,很多普通人结合多年的行业方法论,个人精心钻研和打磨出来的智能体,他们基本上不可能免费开放出来。那么优秀的智能体就会很难被市场所发现。其实,最重要的问题就是:如何商业化?除了背负着巨大的风险设计一整套商业化产品之外,我们怎么样找到一个最小化的商业模式。我觉得最简单的模式就是卡密验证的方式了---用户输入卡密来使用智能体,或者是核心插件。接下来我们利用最近大火的Cursor做一套卡密系统。

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具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域,以下是关于具身智能的详细介绍: 1. 定义:强调智能体(如机器人、虚拟代理等)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。 2. 核心要素: 智能体的“身体”或“形态”,包括物理形态(如机器人的机械结构)和虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。 身体不仅是互动手段,也影响智能体的学习和发展。 3. 涉及学科:包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 机器人学关注设计能自主行动和适应环境的机器人。 认知科学和神经科学探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统。 计算机视觉致力于开发算法,使智能体能够理解和解释视觉信息。 4. 应用领域: 机器人领域,如服务机器人、工业自动化和辅助技术等,能更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。 虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,创造更具沉浸感和交互性的体验。 5. 特点: 即“具身+智能”,是将机器学习算法适配至物理实体,与物理世界交互的人工智能范式。 三要素包括“本体”(硬件载体)、“智能”(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、“环境”(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。 四个模块为“感知决策行动反馈”,形成一个闭环。 6. 面临挑战: 如何设计智能体的身体以最大化其智能表现。 如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习。 如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题。 人形机器人是具身智能的代表产品,不同环境下会有不同形态的硬件本体适应环境。在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身 Agent 正成为核心的研究范式,它强调将智能系统与物理世界紧密结合,能够主动感知和理解所在的物理环境并互动,产生具身行动。
2024-12-26
智能体搭建
以下是关于智能体搭建的相关内容: 在品牌卖点提炼中,搭建智能体需要确定其结构。按照市场营销逻辑组织,包括品牌卖点定义与分类助手、品牌卖点提炼六步法、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等。同时还包括一些后续应用中有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素。 智谱 BigModel 开放平台提供多 Agent、工作流、知识管理、批量效果调优等能力,用户可在画布上通过拖拉拽操作构建任务流,配合批量调试能力预览智能体效果,最终通过页面嵌入、api 调用等形式融入业务流程。 智谱 BigModel 共学营第二期关于把微信变成超级 AI 助理的课程中,创建助手工作流的步骤包括:注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台(https://bigmodel.cn/),获取资源包(新注册用户注册即送 2000 万 Tokens,或通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,或共学营报名赠送资源包),先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看资源包,进入智能体中心我的智能体开始创建智能体。此流程会手把手编辑,完成一个简单智能体的搭建,实现特定功能。
2024-12-26
想学习英语最好用的智能体平台是哪个?
以下是一些适合学习英语的智能体平台: 1. 轻留:这是一款利用人工智能技术,基于自研大模型的协同智能体平台,将留学全流程 AI 化,提供查校、选校、文书撰写、申请跟踪、智能客服等功能,帮助学生高效完成留学申请流程。 2. Coze: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,集成了丰富的插件工具。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 您可以根据自己的需求选择适合的平台。
2024-12-26
目前智能化最好的智能体平台是有哪些?
以下是一些智能化较好的智能体平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot,能拓展 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,支持开发者按需打造产品能力。 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。 您可以根据自身需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
2024-12-26
各个国家对生成式人工智能所持态度
以下是各个国家对生成式人工智能所持的态度: 欧洲:《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效,成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区。执行将分阶段进行,对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 美国:政府官员对生成式人工智能技术表现出兴趣,在评估其带来的机会的同时,也警示潜在风险。政府机构开始就相关问题征求公众意见,预计未来几个月内将有更多行动。例如,白宫宣布将采取更多措施加强美国的人工智能研究、开发和部署。此外,美国对中国实施了更严格的出口管制和投资限制。 中国:是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家,从 2022 年开始陆续出台全面指南,如今审查机构正在介入。持续生产 SOTA 模型,由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案,发布模型前须提交测试以校准拒绝率。禁止访问 Hugging Face 等国外网站,但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。 在移动端应用领域,尽管硅谷被视为 AI 核心地带,但世界各地都在积极构建相关产品。在生成式 AI 网页端和移动端产品的开发方面,不同地区的分布有所不同。例如,超过 30%的生成式 AI 网页端产品起源于美国湾区,而在移动应用开发者中,仅有 12%的团队设立于此。同样,超过一半的顶级生成式 AI 网页端产品在美国开发,而不到 1/3 的移动端应用源自美国本土。在全球范围内,包括亚洲(如中国、印度、韩国等)、大洋洲(如澳大利亚)、欧洲(如英国、法国、德国等)、中东(如以色列、土耳其等)的许多国家和地区都在参与生成式 AI 的发展。
2024-12-26
各个国家对人工智能的接受态度
不同国家对人工智能的接受态度存在差异: 美国:稳居对人工智能兴趣的榜首,在 12 个月里,其人工智能行业访问量达 55 亿次,占总流量的 22.62%。美国拥有超过 1.8 万亿美元的全球领先科技市场。 印度:紧随美国之后,访问量达 21 亿人次,占总流量的 8.52%。印度是全球最大的 IT 和 BPO 服务出口国之一。 印度尼西亚、菲律宾和巴西:兴趣水平相似,去年产生了 1.3 至 14 亿人次的访问量。巴西在南美洲处于领先地位,其产生的流量几乎是排在第二位的英国、日本和德国的两倍。 中国:尽管拥有 14 亿人口,但未跻身前 20 名。 从全球视角看教育与 AI 的融合程度: 北欧国家如芬兰,全社会重视教育和技术创新,政府重点投资教育技术研发和应用,实现个性化教学,培养学生批判性思维和解决复杂问题的能力。 许多发展中国家,尤其是撒哈拉以南的非洲国家,在教育资源基础配置上严重不足,基础设施薄弱,电力和网络连接不可靠,难以实现 AI 技术的高级应用。 在 AI 地缘政治方面: 最先进的 AGI 世界模型不开源,开源模型会落后闭源一个代际,但服务更广泛的专业应用。 美国对中国的硬件 科技限制进一步升级。 AGI 对全行业科技发展起推动作用,有更好 AGI 的国家会有更快的全面技术进步。 对于 AI 的立法、监管、伦理讨论大范围落后于技术发展,全世界主要国家都急于拥有自己的 AI,目前只有欧洲有相关讨论,但也仅在纸面上,我国相关法规讨论出发点在于“对于舆论的影响”,未触及 AGI 本身的伦理问题。
2024-12-26
我想要一些关于AI的研究报告,技术、产业、产品方面都可以
以下是为您提供的一些关于 AI 的研究报告: 《》:Kimi 发布视觉思考模型 k1,在最新版 App 和 Web 端上线。k1 模型基于强化学习技术打造,原生支持端到端图像理解和思维链技术,并将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。 《》:由量子位智库发布,聚焦 AI 技术及其在各行业的应用趋势。报告指出 AI 已成为科技发展的主旋律,对全球产业产生深远影响。内容涵盖技术、产品、行业篇,探讨了大模型创新、AI 应用格局、产品趋势、行业渗透率等十大趋势。报告还分析了 AI 在千行百业中的落地情况,包括智能驾驶、具身智能、智能硬件、游戏、影视、营销、教育和医疗等行业,展现了 AI 技术如何推动行业变革和增长。 关于 AI 产业的产业链结构,大致可分为:上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发),详细内容参见图 5 和图 6。 此外,还有以下相关的课件和内容供您参考: 【创新公司观察】 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析:https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析(三期):https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察(2024.1):https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】:https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】:https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】:https://gamma.app/docs/AIcjqug2f9vtw5m8i 【商业观察】 AI 变革公司/产业实践探索 02:2023 年年报,看中国上市公司怎么使用生成式 AI:https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AI 变革公司/产业实践探索 01:安克创新的 AI 实践分析:https://gamma.app/docs/AI01AI5to7cl1o2ebvhrn 【AI 生存探索】
2024-12-24
如何将AI应用于学术研究
将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具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 文本分析工具提取收集资料中的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课题大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述部分,保证内容准确完整。 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:若课题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 写作工具撰写课题各部分,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的参考文献格式。 10. 审阅和修改:借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,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。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:包含模型优化、模型服务等。 行业实践:有项目实战、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。
2024-12-21
技术服务 大模型 研究报告
以下是为您提供的关于技术服务大模型研究报告的相关内容: 1. 《质朴发言:视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象|Z 研究第 2 期》 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA 来源:质朴发言 发文时间:2024.01.22 内容:近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索,研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码,以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型,优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互,不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。报告包括视觉分析技术、图像语言模型、视频语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景、未来发展方向、References 和附录等内容。应用场景包括多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势(2024?)、视频生成模型 mapping 等。未来发展方向包括技术路径利用预训练 LLM 进行指令调整,应用场景赋予机器理解多模态的能力。 2. 《小 A技术开发/大模型 知识库文章索引》 作者: 文章: 《Perplexity 指标究竟是什么?》:作者从自己实际入坑的经验出发,尝试总结梳理出新手友好的 transformer 入坑指南。计划从算法 1:NLP 中的 transformer 网络结构、算法 2:CV 中的 transformer 网络结构、算法 3:多模态下的 transformer 网络结构、训练:transformer 的分布式训练、部署:transformer 的 tvm 量化与推理五个方面对 transformer 进行介绍。 《初探 LLM 基座模型》:主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构,encoderonly,encoderdecoder 和 decoderonly。 《ChatBot 是怎么炼成的?》:介绍了 LLM 基座大模型下游应用 ChatBot 的研发过程,在介绍 ChatBot 之前,先介绍了 LLM 在辅助编程方面的应用,包括 Codex 和 AlphaCode 两个奠基性工作。 3. 2024 年 9 月 26 日的相关报告 中国信通院和阿里云计算:《》,探讨了大模型技术的发展、面临的安全挑战以及在安全领域的应用潜力。 其它报告: 科大讯飞:《》 智能小巨人科技:《》 电子发烧友:《》 您可以根据具体需求,进一步查阅相关报告获取更详细的信息。
2024-12-19
智能鸿沟和国际协作写认识理解、研究方向、未来
以下是关于智能鸿沟和国际协作的认识理解、研究方向及未来的相关内容: 认识理解: 目前对于智能鸿沟的研究主要集中在人工智能、自动化等相关趋势在不同行业中对劳动力的影响,包括其造成的劳动力跨部门的变化,以及由此产生的劳动力需求和就业机会。 研究方向: 研究不同行业因人工智能的广泛采用所带来的劳动力影响。 探索人工智能在各行业广泛应用所产生的劳动力需求和就业机会。 明确更好地理解和追踪劳动力影响、需求及机会方面存在的研究差距和所需数据。 提出应对上述挑战和机遇的建议。 未来: 在未来的研究中,需要进一步深入探讨智能鸿沟在全球范围内的演变和影响,以及国际协作在应对智能鸿沟方面所能发挥的作用。通过国际间的合作,共同制定策略,以缩小不同国家和地区在人工智能应用和发展方面的差距,促进全球的平衡发展。同时,持续关注人工智能技术的新发展和其对劳动力市场的动态影响,及时调整应对策略。
2024-12-18
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题,十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容: 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中: 认识理解:该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性,并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向:深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现,以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略,以降低潜在风险。 未来:随着 AI 技术的广泛应用,对于极端风险的模型评估将越发重要,有望形成更加完善和严格的评估标准和方法,以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题,以上仅为示例,您可以补充更具体的需求,以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
用AI写作一些研究成果总结类的文章
利用 AI 写作研究成果总结类文章可以参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具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 文本分析工具提取收集资料中的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 工具撰写文献综述,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:若课题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 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 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。 另外,关于总结类文章,AI 很有可能不会读完整个文章,而只是头尾读一下,中间随机读。使用 Python 的 request 库读取网页速度不快,很多大语言模型实际上也没有真去搜索网页,这更像是大语言模型开发商的“狡猾”,用“AI 幻觉”背锅了。 除了聊天内容,还能让 AI 总结整理各种文章(不超过 2 万字),例如复制文章给 GPTs 让其总结。对于 B 站视频,若有字幕,可安装油猴脚本获取字幕,将其复制给 AI 执行内容总结任务,总结完还可继续提问或探讨细节。
2024-12-11
我想借助AI帮我理解学术名词,需要如何操作?
要借助 AI 帮助您理解学术名词,您可以采取以下几种操作方式: 1. 使用在线智能语言模型工具,如 ChatGPT 等,向其清晰准确地描述您想要理解的学术名词,并提出您的疑问和需求。 2. 利用知识问答类的 APP 或网站,输入相关学术名词,获取相关的解释和说明。 3. 对于一些特定领域的学术名词,还可以查找专门针对该领域的 AI 辅助学习工具。 在与 AI 交流时,尽量详细地描述您的困惑和期望,以便获得更准确和有用的回答。
2024-12-26
我需要脚本创作工具,请问推荐哪个呢
以下是为您推荐的一些脚本创作工具及相关信息: 1. Pika、Pixverse、Runway、SVD 这四大 AI 视频工具可用于 AI 短片创作。在创作剧本时,您可以从原创(如自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等)或改编(如经典 IP、名著、新闻、二创等)入手。短片创作篇幅较小,情节和角色相对简单,从自身或朋友经历改编,或对触动您的短篇故事进行改编是较好的练手方式。多与他人讨论故事,有助于修改和进步。 2. Stuart 制作的“剧本创作”Bot,基于资深影视制作人猫叔的专业捏剧本制作标准流程和专业提示词,用于离谱村视频及其他剧本创作。Bot 地址:https://www.coze.cn/s/i2aHsER3/ 。创作步骤包括构建创意、用创意创作剧本大纲、基于初始剧本规划角色、规划镜头风格、写详细剧本、基于剧本创建分镜、细化重要分镜。 3. 在商业级 AI 视频广告脚本创作中,可将工作交给大模型,如 Kimi(https://kimi.moonshot.cn/)、Claude(https://claude.ai/new)、Chatgpt(https://chatgpt.com/)等。按需选择,效果都能满足要求。脚本提示词结构包括说明要做的视频类型、包含的关键元素以及对输出的要求,推荐使用 Markdown 格式输出。
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
我需要写论文,应该怎么做
写论文可以参考以下方法和借助相关的 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时需注意,虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文,但这并非道德的使用方式。另外,像历史老师用 GPT 给学生讲课的例子中,学生被要求对比模拟体验和真实历史记载,并按照特定要求写一篇 3 4 页的论文,要注重批判性思维和分析,而非简单总结体验,且需引用至少四个相关的学术二次来源进行反思。
2024-12-23
在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理什么内容
在 Coze 创建一个符合需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理以下内容: 1. 规划: 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 例如,在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时,要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外,搭建整理入库工作流时,新建工作流“url2table”,包括开始节点输入 url(无需额外配置)、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。
2024-12-21
我需要在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)全流程,要求流程完整(从创建之前的工作)
以下是在 Coze 创建一个符合您需求的智能体(带工作流)的全流程: 1. 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home ,注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 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 Bot 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:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料,表格可存储结构化数据,照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息,数据库可管理持久化的结构化数据,长期记忆可保存重要的历史对话信息,文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):开场白可设置初次对话的问候语,用户问题建议可配置智能推荐的后续问题,快捷指令可设置常用功能的快速访问,背景图片可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 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 创建图像工作流: 图像流分类:图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI,但是比 ComfyUI 更普世化,更简单易上手。 空间风格化插件:空间风格化插件有个参数,image_url 就是毛坯房的图片地址;Strength 提示词强度,就是提示词对效果图的影响度;Style 生成效果的风格,比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等。 工作流流程:按照构架配置工作流,调试工作流,毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点解析:开始节点就对应配置三项内容,提示词优化。 5. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求,自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url,就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 6. 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布,机器人就可以不知疲倦地给您出图了。
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