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基于多模态大模型的具身智能 技术原理是什么

Answer

基于多模态大模型的具身智能技术原理主要包括以下方面: 决策模块是具身智能系统的核心,负责接收感知模块的环境信息,进行任务规划和推理分析,以指导行动模块生成动作。早期决策模块主要依赖人工编程规则和专用任务算法,而基于近端策略优化算法和 Q-learning 算法的强化学习方法在具身智能自主导航等任务中展现出更好的决策灵活性,但在复杂环境适应能力等方面存在局限。 大模型的出现极大增强了具身智能体的智能程度,提高了环境感知、语音交互和任务决策能力。具身智能体的大模型是 AIGA,调用机械臂、相机等身体部件,其发展方向是视觉语言动作模型(VLA)和视觉语言导航模型(VLN)。 VLA 输入语言、图像或视频流,输出语言和动作,在统一框架内融合互联网、物理世界和运动信息,实现从自然语言指令到可执行动作指令的直接转换。 VLN 输入语言、图像或视频流,输出语言和移动轨迹,用于统一指令输入框架,使大模型直接生成运动方向、目标物体位置等操作信息。 Google Deepmind 从大模型入手打造具身智能,率先提出 Robotics Transformer 系列模型,如 RT-1 等,并不断升级。RT-1 基于模仿学习中的行为克隆学习范式,输入短的图像序列和指令,输出每个时间步的动作。随着数据量增加,有从分层模型过渡到端到端模型的趋势。 北大 HMI Lab 团队构建了全新的 RoboMamba 多模态大模型,使其具备视觉常识任务和机器人相关任务的推理能力。 在具身智能应用中,更强调“动态”学习方式,如强化学习、模拟学习等,让机器人与环境不断交互学习,通过奖励机制优化行为,获得最优决策策略,摒弃传统控制论算法物理建模的弊端。

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References

一篇具身智能的最新全面综述!(上)

决策模块是整个具身智能系统的核心,它负责接收来自感知模块的环境信息,进行任务规划和推理分析,以指导行动模块生成动作。在早期的技术发展中,决策模块主要依赖于人工编程的规则判断和专用任务的算法设计。然而,这些定制化的算法很难应对动态变化的环境和未知情况。基于近端策略优化算法(Proximal Policy Optimization,PPO)和Q-learning算法的强化学习方法在具身智能自主导航、避障和多目标收集等任务中展现出更好的决策灵活性。然而,这些方法在复杂环境的适应能力、决策准确度和效率方面仍存在局限。大模型的涌现,极大地增强了具身智能体的智能程度,大幅提高了环境感知、语音交互和任务决策的能力。相较于“软件智能体”的AIGC(AI-generated Content),即由大模型生成文字、图片等内容,调用的工具是函数;具身智能体的大模型是AIGA(AI-generated Actions),即由大模型生成动作,调用的工具是机械臂、相机等身体部件。在多模态的视觉语言模型(Vision Language Model,VLM)的基础上,具身智能的大模型的发展方向是视觉语言动作模型(Vision Language Action Model,VLA)和视觉语言导航模型(Vision Language Navigation Model,VLN)。VLA:输入是语言、图像或视频流,输出是语言和动作。在一个统一的框架内融合了互联网、物理世界以及运动信息,从而实现了从自然语言指令到可执行动作指令的直接转换。VLN:输入是语言、图像或视频流,输出是语言和移动轨迹。针对导航任务中的语言描述、视觉观测对象以及运动轨迹等多个阶段的任务需求,VLN用于统一的指令输入框架,使得大模型可以直接生成运动方向、目标物体位置等操作信息。

具身智能赛道爆发的前夕,我们应该了解些什么?(上)|Z研究第 5 期

背景-mp.weixin.qq.comGoogle Deepmind从大模型入手打造具身智能,其率先提出Robotics Transformer(即RT系列)系列模型。后续又提出Saycan和PALM-E模型等等,并把这些整合入RT系列模型。2022年12月,谷歌基于模仿学习中行为克隆学习范式,把Transformer应用到机器人的操纵任务上,提出了RT-1模型;2023年7月,基于RT-1和PaLM-E,升级得到了融合视觉、语言、动作能力的端到端多模态大模型(VLA)RT-2;2023年10月,基于22种不同类型机器人真实场景的数据集Open X-Embodiment进一步训练,推出能力更强的RT-X模型;2024年3月,Google推出RT-H。技术路线:RT-1是分层模型,直到RT2成为一个端到端的模型。可以看到Google的研究成果有一个聚合的趋势。随着数据量的增加,从分层模型过渡到端到端模型也许是一个自然趋势。技术和意义RT-1:基于模仿学习中的行为克隆学习范式,输入一段短的图像序列和一个指令,输出每个时间步的一个动作,历时17个月基于13个机器人采集了130k episodes以及超过700个任务的数据集,使机器人具备了一定的泛化性,能够发现结构相似任务之间的模式,且应用到新任务上。RT-1的输入由图片序列、自然语言指令构成,输出由机械臂运动的目标位姿(Toll,pitch gaw,gripper stαtus)、基座的运动、模式转换指令构成。

具身智能赛道爆发的前夕,我们应该了解些什么?(上)|Z研究第 5 期

北大HMI Lab团队将视觉编码器与高效的状态空间语言模型集成,构建了全新的RoboMamba多模态大模型,使其具备视觉常识任务和机器人相关任务的推理能力,并都取得了先进的性能表现。论文链接:https://arxiv.org/abs/2406.04339分层架构与端到端对比分层架构的优点:绝大多数人形机器人企业采用传统X86+AI芯片的具身智能控制平台。该平台虽然在一定程度上能够实现机器人的运动控制和智能决策,但仍然存在一些显著的缺点。c.机器学习技术流派那么,上述具身智能解决方案的底层技术是什么呢?首先,传统机器学习的技术是对一套设计好的神经网络系统输入大量的数据(包括图片/文本/图片-标签对等等),让神经网络自动的进行迭代,这种学习技术,我们可以称之为“静态”机器学习方案,在此不多赘述。然而,在具身智能的应用中,我们更强调一种“动态”的学习方式(包括强化学习/模拟学习等),即让机器人和环境不断交互和学习,获得新技能以适应环境,从而完成复杂任务,这和人类的学习方式更接近。传统控制论算法需要对整个系统进行物理建模,但是在某些复杂的场景无法做到精确建模;而这种动态的Robot learning方案通过与环境的交互来学习,并通过奖励机制来优化行为,获得最优的决策策略(policy),摒弃了传统方法物理建模的弊端。接下来简单介绍一下动态机器学习方案的发展思路。第一阶段:传统控制算法结合强化学习

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具身智能是什么技术?用小学生能理解的话术回答
小朋友,具身智能呀,是人工智能里的一种很有趣的技术。 它说的是像机器人、虚拟代理这样的智能体,要通过和真实世界或者虚拟环境直接打交道来变得更聪明。 比如说,智能体要有能感觉周围环境的能力,能自己到处走,能拿东西、操作东西,还能学习新本领,适应新环境。 具身智能很在意智能体的“身体”,这个“身体”可以是机器人的样子,也可以是游戏里的虚拟角色。这些“身体”能帮智能体和环境互动,还会影响智能体学习。 像机器人可以通过它的手学会抓东西、摆弄东西,虚拟代理在游戏里能学会解决问题。 研究具身智能要用到好多知识,像机器人学、认知科学、神经科学还有计算机视觉。 在机器人领域,具身智能能让机器人更好地理解和适应我们人类的生活环境,跟我们交流更自然。在虚拟现实、增强现实和游戏里,也能让我们玩得更开心。 不过呢,具身智能还有一些难题要解决,比如怎么设计智能体的身体让它更聪明,怎么让它在复杂的环境里好好学习,还有怎么处理它和人类社会相关的一些问题。 简单说,具身智能就是给聪明的人工智能装上“身体”,让它能和周围环境更好地交流互动。
2025-04-05
具身智能最核心的技术热点是什么
具身智能最核心的技术热点包括以下方面: 1. 人机混合增强智能标准:规范多通道、多模式和多维度的交互途径、模式、方法和技术要求,如脑机接口、在线知识演化、动态自适应、动态识别、人机协同感知、人机协同决策与控制等。 2. 智能体标准:规范以通用大模型为核心的智能体实例及智能体基本功能、应用架构等技术要求,包括智能体强化学习、多任务分解、推理、提示词工程,智能体数据接口和参数范围,人机协作、智能体自主操作、多智能体分布式一致性等。 3. 群体智能标准:规范群体智能算法的控制、编队、感知、规划、决策、通信等技术要求和评测方法,包括自主控制、协同控制、任务规划、路径规划、协同决策、组网通信等。 4. 跨媒体智能标准:规范文本、图像、视频、音频等多模态数据处理基础、转换分析、融合应用等方面的技术要求,包括数据获取与处理、模态转换、模态对齐、融合与协同、应用扩展等。 5. 具身智能标准:规范多模态主动与交互、自主行为学习、仿真模拟、知识推理、具身导航、群体具身智能等。 具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力。执行能力是技术难点,涉及硬件设计,具身智能体主要分为移动和操作两大能力。移动方面,各种类型机器人在不同地形下实现鲁棒的移动仍是前沿学术问题。操作方面,现阶段能落地的只有简单抓取,可泛化的通用执行能力是三大核心能力中最短的板。大语言模型(LLM)为具身智能热潮来临提供了机会,其强泛化能力和 zeroshot 能力使不再需要为每个任务手工调校机器人。
2025-03-12
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: 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。 核心:在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体不仅是互动手段,也影响智能体的学习和发展。 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,进行有效空间导航和物体识别。 应用: 机器人领域:在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,使机器人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。 特点: 三要素:“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:感知决策行动反馈,形成闭环。 面临挑战:如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展,但仍有诸多挑战待解决,未来研究将继续探索推动其发展和应用。
2025-03-12
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: 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。 核心:在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体不仅是互动手段,也影响智能体的学习和发展。 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:致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别的算法。 应用: 机器人领域:在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,使机器人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。 重要要素和模块: 三要素:“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:感知决策行动反馈,形成一个闭环。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习、与人类社会的伦理和安全问题等。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2025-03-10
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指的是智能体(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。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,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;在计算机视觉中,致力于开发算法让智能体理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别。 具身智能的应用广泛,在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人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。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素: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。其行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-03-10
具身智能软硬件解决方案。
具身智能的软硬件解决方案包括以下方面: 算法层: 技术层级: 任务层级:可细分为任务级、技能级、动作级、基元级、伺服级,通常关注前四个级别。 解决方案层级:通常可拆分为大脑+小脑两个层级。大脑负责人机交互与规划决策,小脑负责运动控制及将语义信息理解转化为动作。 大脑侧:负责人机交互,能通过视觉在语义层面理解场景、任务等并进行决策。大模型的发展对大脑有促进作用,大脑的长期发展高度依赖多模态大模型。如 2024 年 3 月,有鹿机器人发布了基于 LPLM10B 的软硬件结合产品 Master 2000。 整机硬件方案:基于下游场景需求设计运动、感知、计算和通信硬件方案。具身智能厂商倾向于软硬件全流程自主控制,自己制作机体,原因包括机体和数据模式未统一,训练数据与机体构造紧密联系,以及考虑二级供应商是否成熟和整机利润。部分强大厂商如 Tesla 具备制作更底层电机、传感器的能力,软硬件一体化制造能带来更高利润。 智能类型:包括认知智能和物理智能。认知智能涉及思考、规划和决策能力,完全由大脑驱动;物理智能指机器人的感知和与环境的运动互动能力,感知环节由大脑侧算法实现,行动环节由小脑侧算法和硬件配合完成。 发展趋势: 人形化:外形向人类细部特征靠拢,功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 成本下降显著:核心零部件成本降低,人形机器人成本及售价呈下降趋势。 构成元素:包括大脑(意图理解、环境感知、规划决策)、小脑(运动控制、语义信息理解转化为动作)、整机硬件方案。
2025-03-07
多模态Agent最新动态
以下是关于多模态 Agent 的最新动态: 《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》 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,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。 从 2022 年 11 月 18 日到 2023 年 7 月 26 日,多模态 Agents 迅速增长。 LLM 多模态 agent 是将现有技术融合的新尝试,是一种集成了多种模态数据处理能力的 AI 技术。 优点:高度的灵活性和扩展性,可根据不同任务需求调用最合适的模型处理任务,适应多样化任务和数据类型,优化资源使用,提升效率;无需训练,系统开发周期快,成本低。 局限性:调试和工程化难度较高,维护和升级成本高;多个组件紧密耦合,单点故障可能导致整个系统风险增加;没有涌现出新的能力。 适用场景:需要综合处理视频、语音和文本等多种信息的复杂环境,如自动驾驶汽车;高度交互和灵活的用户界面,如客户服务机器人或交互式娱乐应用。 《2024 年度 AI 十大趋势报告》 随着大模型对图像和视频信息的处理能力快速提升,预计 2025 年将开始出现更为综合性的多模态交互,AI 能够通过物联网、特定信息等多种感知通道进行协同。 多模态输入和输出使 AI 交互性更强、交互频次更高,适用场景也更加丰富,AI 产品整体水平显著提升。 Agent 作为融合感知、分析、决策和执行能力的智能体,能够根据用户历史行为和偏好,主动提供建议、提醒并个性化执行能力,为用户提供高度个性化的任务。从 2025 年开始,AI Agent 即将广泛投入使用。 从个性化推荐到直接生成个性化内容,AIGC 能够使用户体验的个性化程度有明显提升,这将帮助产品进一步完善用户体验,并通过提高用户忠诚度和迁移成本,实现差异化定价和进一步的服务增值,对产品的差异化竞争有重大意义。目前,基于 AIGC 的高度个性化已经在 AI 教育、AI 陪伴、AI 营销领域有明显进展。在硬件端搭载的多款 AI 智能助手也已开始以高度个性的个人助理作为宣传重点。
2025-03-31
Qwen 多模态模型哪一个最顶?
目前阿里发布的 Qwen 多模态模型中,Qwen2.5VL 较为突出。它可处理长达数小时的视频,并在电脑上执行自动化任务。提供 3B、7B、72B 三种规模,旗舰版对标 GPT4o、Claude 3.5 Sonnet。具备全文档解析能力,支持手写、表格、图表、化学公式等多场景识别,还可操作电脑或手机界面,执行自动化任务,如点击按钮、填表等。详情可参考:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/qwen25vl285cee 。此外,Qwen2.5Max 也是阿里通义千问的大型专家模型(MoE),基于 SFT 和 RLHF 策略训练,在多项基准如 Arena Hard、LiveBench、LiveCodeBench、GPQADiamond 上超越 DeepSeek V3,引发社区关注。更多体验方式包括支持官方 Chat、API 接口、Hugging Face Demo 等,详情可参考:https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5max/ 、https://chat.qwenlm.ai 、https://alibabacloud.com/help/en/modelstudio/gettingstarted/firstapicalltoqwen?spm=a2c63.p38356.helpmenu2400256.d_0_1_0.1f6574a72ddbKE 、https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5MaxDemo 。
2025-03-25
如何构建多模态知识库?
构建多模态知识库可以参考以下步骤: 1. 图像知识库方面:通过多模态的能力对图片信息进行检索理解。效果测试时,上传一张图片,在图像数据库里找到相关信息,然后结合内容进行回复。 2. 构建图片索引: 新建结构化数据表时,将图片索引所在列的字段类型设置为 link。需注意新建数据表后,无法再新增或修改字段类型为 link。 创建结构化知识库时,对于需要建立图片索引的 link 类型字段,在旁边的下拉列表中选择图片。创建知识库后,无法再新建或修改图片索引。 3. 多模态知识库还包括构建图片型索引需结构化数据表,字段类型设置为 link,以实现 FAQ 中向用户推送图片信息。
2025-03-19
多模态达模型排行
以下是一些常见的多模态模型排行及相关信息: 1. 智谱·AI 开源模型: CogAgent18B:基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型,拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数,支持 11201120 分辨率的图像理解,在 CogVLM 功能基础上具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接:。 CogVLM17B:强大的开源视觉语言模型(VLM),在多模态权威学术榜单上综合成绩第一,在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接:。 Visualglm6B:开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型,语言模型基于 ChatGLM6B,具有 62 亿参数;图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁,整体模型共 78 亿参数。代码链接:。 2. Gemini 模型:Gemini Ultra 在表 7 中的各种图像理解基准测试中都是最先进的,在回答自然图像和扫描文档的问题,以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中表现出强大的性能。在 zeroshot 评估中表现更好,超过了几个专门在基准训练集上进行微调的现有模型,适用于大多数任务。在 MMMU 基准测试中取得了最好的分数,比最先进的结果提高了 5 个百分点以上,并在 6 个学科中的 5 个学科中超过了以前的最佳结果。 3. 多模态思维链提示方法:Zhang 等人(2023)提出了一种多模态思维链提示方法,多模态 CoT 模型(1B)在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。
2025-03-18
【深度拆解】ChatGPT-4o背后的技术革新:从语言模型到多模态跨越
ChatGPT4o 背后的技术革新具有重要意义。人类的感知多样,仅靠语言描述世界远远不够,多模态理解非常有用,能更全面学习世界、理解人类需求等。2023 年 9 月 GPT4v 发布,将大语言模型竞赛带入多模态模型时代,如 ChatGPT 能看图说话、画图,Google 的 Gemini 支持多种模态,但 OpenAI 常抢先发布。今年 5 月 OpenAI 发布 GPT4o,向智能体方向迈进,其是之前技术的集大成者,通过端到端神经网络混合训练视觉、语音和文本数据,平均音频输入反应时间为 300 毫秒,能感悟人类表达的情绪等。OpenAI 未公开 GPT4o 技术细节,唯一线索来自内部炼丹师的博客 AudioLM。此外,GPT4 是 OpenAI 的多模态工具,在编程任务中表现出色,ChatGPT 是用户友好界面,可与高级语言模型交互。2024 年 5 月 14 日 OpenAI 发布 GPT4o,效率高、价格降低、延迟缩短。9 月 16 日 OpenAI 推出 o1 系列模型,在复杂任务中表现优异,o1mini 适合编码任务,两个模型已在 ChatGPT 中提供,有免费或收费版本。
2025-03-09
多模态是什么
多模态是指多数据类型交互,能够提供更接近人类感知的场景。大模型对应的模态包括文本、图像、音频、视频等。 随着生成式 AI 和大模型的发展,我们逐渐进入多模态灵活转换的新时代,即利用 AI 实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换,这一变革依靠一系列革新性的算法。 在感知不同模态数据时,AI 不再局限于传统的单一模态处理方式,而是借助高维向量空间来理解数据,将图像或文字“压缩”成能够捕捉深层关系的抽象向量。 Gemini 模型本身就是多模态的,展示了无缝结合跨模态的能力,在识别输入细节、聚合上下文以及在不同模态上应用等方面表现出强大性能。
2025-03-02
AI 智能体四大组成部分
AI 智能体由以下四大组成部分构成: 1. 推理:在最基本的层面上,智能体必须能够对非结构化数据进行推理。基础模型如 Anthropic 和 OpenAI 已在这方面取得一定成效,其部分世界模型编码到了 LLM 的预训练权重中,用于一般知识和基本逻辑。 2. 外部记忆:智能体需要外部内存来存储和调用特定于域的知识以及所解决问题的有限上下文,通常通过像 Pinecone 这样的向量数据库来实现。 3. 执行:智能体使用工具来执行增强其解决问题能力的任务。早期的智能体平台提供了预定义在代码中的自定义操作工具箱,如今也出现了一些通用的智能体工具,包括网络浏览、代码解释、身份验证和授权,以及与企业系统的连接以执行用户界面操作。 4. 规划:智能体遵循更人性化的思维过程,将工作分解成更小的子任务和计划,反思进度并根据需要进行调整,而非通过单一顺序的下一个词预测来解决复杂问题。
2025-04-07
如何根据现有的合同模板搭建一个合同生成的智能体
要根据现有的合同模板搭建一个合同生成的智能体,可以参考以下步骤: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。 2. 基础配置: 选择“Coze 变现模板(多智能体版)”并“新建项目”,可使用代金券进行抵扣。 添加智能体,获取 Coze Bot 的 ID,导入数据库后上线展示。获取 Bot ID 时,进入 Coze 智能体页面,在地址栏内复制“bot/”之后的数字,且 bot 发布时记得勾选 WEB SDK。回到模板项目,在“coze_bot”数据表中添加智能体,填写相关字段,如宣传图、智能体名称、图标、license、作者和介绍等。 3. 工作流设置: “批处理”节点:循环处理之前“文本”节点生成的文案 List,对每一句文案通过画板生图、通过插件进行语音合成。 “选择器”节点:对循环到的“这句话”进行异常处理,选择不为空的进行后续处理。 “画板”节点:是一个“白色画板”,可添加任意变量进行内容添加,点击编辑进行操作。 “语音合成”节点:输入每一句文案,选择喜欢的音色生成语音。 “图片音频合成”节点:选择合适的视频合成插件。 配置完成后,先进行测试,注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,其他人调用这个工作流会直接消耗您的 money,所以不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后,输入 api_token 就可以使用,然后再发布。
2025-04-01
什么是AI智能体?
AI 智能体是指类似于 AI 机器人小助手的存在。简单理解,它参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,而面向用户提供服务的就是产品,AI 智能体就是其中之一。目前有很多公司关注 AI 应用层的产品机会,比如在 C 端,有社交方向的应用,用户注册后先创建自己的智能体,然后让其与他人的智能体聊天,两个智能体聊到一起后再真人介入;在 B 端,帮助商家搭建智能体。同时,AI 智能体拥有各项能力,能帮我们做特定的事情,它包含了自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,能完成比较复杂的工作。不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。
2025-04-01
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别: 1. 底层技术:人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”,即“检索增强生成”,包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂,不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径:在中国市场,相较欧美,百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索,提供对话式回答和创作功能。同时,市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品,主打“无广告,直接答案”,提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势:Google 仍在战斗前线密集释放技能,与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外,Google 推出新功能曾引发大量用户不满,而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品,并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能,打通了特定工作流,产品功能较为完整,但受限于模型能力,生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
工艺设计流程智能AI
以下是关于工艺设计流程智能 AI 的相关信息: 在制造业领域,AI 在以下方面有应用: 1. 产品设计和开发:利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等,可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断:利用 AI 模型分析设备运行数据,可预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 4. 供应链管理:AI 可根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率。 5. 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,能自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。 一些推荐的 AI 海报生成工具包括: 1. Canva(可画):https://www.canva.cn/ ,是一个受欢迎的在线设计工具,提供大量模板和设计元素,AI 功能可帮助选择合适的颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计:https://www.gaoding.com/ ,稿定智能设计工具采用先进的人工智能技术,自动分析和生成设计方案,稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate:https://create.vista.com/ ,是简单易用的设计平台,提供大量设计模板和元素,用户可使用 AI 工具创建个性化海报,智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer:https://designer.microsoft.com/ ,通过简单拖放界面,可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容,还集成丰富模板库和自动图像编辑功能,如智能布局和文字优化,简化设计流程。 在 2025 年数字营销趋势中,AI 加持的创意与设计方面: 1. 2024 年视觉 AI 技术的突破极大提升了创意设计工作的效率,预计 2025 年创意行业将继续与 AI 深度融合,成为设计流程中的核心要素,推动灵活性和速度。Adobe 报告指出使用 AI 驱动工具的设计师生产力提高了 30%,特别是在素材创建和图像处理方面。 2. 好处包括: 提升效率:AI 自动化了设计过程中的多个环节,使设计师能够专注于构思和战略创意,而非重复性工作,从而提升生产力和速度。 增强个性化:AI 通过基于用户数据生成个性化内容,帮助品牌更高效地为不同受众定制信息和创意素材,实现大规模定制。 降低成本:自动化创意流程的一部分降低了人工成本,使高质量的设计服务更易获得,尤其对中小型企业而言。
2025-04-01
学习大模型请给我一张知识图谱
以下是为您提供的大模型知识图谱: 1. 非技术背景,一文读懂大模型 整体架构 基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等,例如 A100、数据服务器等。 数据层:企业根据自身特性维护的垂域数据,分为静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层:LLm 或多模态模型,LLm 即大语言模型,如 GPT,一般使用 transformer 算法实现;多模态模型包括文生图、图生图等,训练所用数据与 llm 不同,用的是图文或声音等多模态的数据集。 平台层:模型与应用间的平台部分,如大模型的评测体系,或者 langchain 平台等。 表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方。 2. AI Agent 系列:Brain 模块探究 知识 内置知识 常识知识:包括日常生活中广泛认可的事实和逻辑规则,帮助智能体具备泛化能力。 专业知识:涉及深入特定领域的详细信息,如医学、法律、科技、艺术等领域的专有概念和操作方法。 语言知识:包括语法规则、句型结构、语境含义以及文化背景等,还涉及非文字部分如语调、停顿和强调等。 3. 大模型入门指南 通俗定义:输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 类比学习过程 找学校:训练 LLM 需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 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。 找老师:用算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 就业指导:为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 Token:被视为模型处理和生成的文本单位,可代表单个字符、单词、子单词等,在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成词汇表。
2025-04-07
目前的大模型ai工具中 你觉得文本处理 写作这方面那个工具最强 最像人
目前在大模型 AI 工具中,对于文本处理和写作方面,以下是一些相关信息: 生成式人工智能的工作原理:在整体的人工智能领域,监督学习用于标记事物,一直占据很大比例。现在生成式 AI 快速崛起,强化学习与无监督学习也是重要工具。生成式 AI 由监督学习技术搭建,大语言模型使用监督学习不断预测下一个词语来生成文本,这需要大量数据。 大语言模型的应用:运用大语言模型写故事、修改文本很有用,但它可能编造故事产生错误信息,需要鉴别信息准确。网络搜索与大语言模型的区别在于网络搜索可追寻信息来源,大语言模型能提供建议与策略。 写作方面:使用大模型工具如 LLM 来写作,集思广益、头脑风暴非常有用。网页版聊天时提供更多信息,翻译也可使用 LLM,但其效果受网络文本量影响。 推荐的大模型工具:chatGPT 4.0、kimichat、智谱清言 4 等。一些国产模型如智谱和文心可以文生图。 相关工具:除了 Snapbox 外,还有 OpenCAT 等类似工具可供选择。有多种文本处理与总结工具,如 kimi 网页总结助手、ChatHub 等,以及翻译插件与 AI 对话插件、沉浸式翻译插件等。Memo Al 可以对音频视频进行转文字、字幕翻译、语音合成等,并由多种 AI 模型提炼内容精华总结、生成思维导图。 综合来看,不同的大模型工具在文本处理和写作方面各有特点,难以简单地确定哪一个最强、最像人,具体取决于您的需求和使用场景。
2025-04-01
写代码的最佳模型
写代码的最佳模型取决于具体的需求和任务。以下是一些相关要点: 1. 对于不同人使用同一个模型,结果差异大的原因在于是否懂 AI 和懂内容,专业写作通常会混合使用多个模型并取其精华,例如 Grok、Gemini、GPT 各有优势,关键在于如何运用。 2. 在需要精确计算时,可以使用代码或调用 API。GPT 自身进行算术或长计算可能不准确,此时应让模型编写并运行代码,运行代码输出结果后,再将其作为输入提供给模型进行下一步处理。同时调用外部 API 也是代码执行的一个好的用例,但执行代码时要注意安全性,需采取预防措施,特别是需要一个沙盒化的代码执行环境来限制不可信代码可能造成的危害。 3. 文本补全端点可用于各种任务,它提供了简单且强大的接口连接到任何模型。输入一些文本作为提示,模型会生成文本补全,试图匹配给定的上下文或模式。探索文本补全的最佳方式是通过 Playground,它是一个文本框,可提交提示生成完成内容。由于 API 默认是非确定性的,每次调用可能得到稍有不同的完成,将温度设置为 0 可使输出大部分确定,但仍可能有小部分变化。通过提供指令或示例可以“编程”模型,提示的成功通常取决于任务复杂性和提示质量,好的提示应提供足够信息让模型明确需求和回应方式。 需要注意的是,默认模型的训练数据截止到 2021 年,可能不了解当前事件情况。
2025-04-01
我想了解如何提取自己的声音并实现大模型以我的声音回答我
要提取自己的声音并实现大模型以您的声音回答,目前提供的知识库中没有直接相关的详细内容。但可以为您提供一些可能有用的思路和参考方向: 对于声音提取,可能需要使用专业的音频处理软件和设备,将您的声音录制并进行处理和分析。 关于让大模型以您的声音回答,这可能涉及到语音合成技术。您可以先了解一些常见的语音合成模型和工具,例如通过创建大模型问答应用,获取推理 API 服务等。 同时,还可以参考一些关于大模型和语音处理的专业知识,比如大模型的本质是基于语言的概率模型,通过设置合适的 Prompt 来引导模型输出更准确的结果。 由于知识库中没有确切的针对您需求的详细步骤和方法,以上内容仅供您初步参考。
2025-04-01
请基于应用场景,对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类: 1. 文本生成和内容创作:包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如根据文本描述生成相应的图像,甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议。 此外,在开源模型方面,如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面,其应用场景广泛,涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看,分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向;从产品形态上来看,分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
2025-04-01
AI模型可以分为什么类型
AI 模型主要可以分为以下类型: 1. 基础模型(Foundation model):在大量数据上训练,能适应多种任务,可作为构建更特定 AI 模型的基础。 2. 大语言模型(LLM):例如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解等任务,生成只是其处理任务之一。 3. 生成式 AI 模型:能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 4. 按照学习方式分类: 监督学习模型:使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归任务。 无监督学习模型:处理无标签数据,自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习模型:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失。 5. 深度学习模型:参照人脑神经网络和神经元,由于有很多层而被称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2025-04-01