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人工智能与机器学习的关系

Answer

人工智能（AI）和机器学习（ML）有着密切的关系。机器学习是人工智能的一个子领域。机器学习通过输入数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型有监督和无监督之分，监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值，无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，使用人工神经网络处理更复杂的模式，这些神经网络可以使用标记和未标记的数据，从而允许半监督学习。在生成式人工智能中，它试图学习数据和标签之间的关系以生成新的内容。

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

References

1. 生成式人工智能简介

视频学习地址：https://youtu.be/G2fqAlgmoPo中文版本推荐[宝玉XP翻译版本](https://www.bilibili.com/video/BV15a4y1u77v/)和超正经学术君（以下是两个版本）：这个名为"生成式人工智能简介"的视频是由Gwendolyn Stripling博士主讲的。她介绍了生成式人工智能的概念，这是一种可以产生各种类型内容的人工智能，包括文本、图像、音频和合成数据。她解释了人工智能和机器学习的区别，机器学习是人工智能的一个子领域，它通过输入数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下学习。机器学习模型可以是监督的，也可以是无监督的，监督模型使用标记的数据从过去的例子中学习并预测未来的值，而无监督模型则专注于发现原始数据中的模式。深度学习是机器学习的一个子集，它使用人工神经网络处理比传统机器学习模型更复杂的模式。这些神经网络可以使用标记和未标记的数据，从而允许半监督学习。生成式人工智能是适用于这个学科的人工智能的一个子集。它试图学习数据和标签之间的关系，以生成新的内容。生成式人工智能输出自然语言、图像或音频，而非生成式人工智能输出数字或类别。生成式人工智能模型使用统计模型预测预期的响应，并根据它们接受训练的数据的基础结构生成新的内容。他们可以根据接收到的输入生成文本、图像、音频和决策的新颖组合。生成式人工智能的力量来自于使用了Transformers，这种技术在2018年彻底改变了自然语言处理(Transformer模型的核心思想是“自注意力机制”/Self-Attention Mechanism，也被称为“自我注意力”或“注意力”。这种机制允许模型在处理一个词或短语时，同时考虑到与它相关的其他词或短语的信息。这种方式使得模型能够更好地理解语言的上下文，从而更准确地进行翻译或生成文本)。然而，Transformers也可能产生幻觉，这些是模型生成的无意义或语法错误的单词或短语。

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

1.定义1.1.Artificial Intelligence,AI-人工智慧（目标）-让机器展现智慧1.2.Generative AI生成式人工智能-机器产生复杂有结构的物件有结构✅复杂✅有限的选项中做选择❌AI和AGI的关系1.1.Machine Learning机器学习～机器自动从资料中找一个公式机器学习Deep Learning深度学习-一种机器学习技能类神经网络-非常大量参数的函数AI/AGI/ML/DL的关系2.ChatGPT也就是个公式，AI画图也是个公式Transformer是类神经网络的一种G/P/TAI画图也是公式1.ChatGPT就是文字接龙语言模型-答案有限，把复杂的问题变成分类问题生成策略-Autoregressive Generation回归关系[heading2]第2讲：生成式AI厉害在哪里，从「工具」变为「工具人」[content]1.GPT4大升级，贵有贵的道理1.不要问ChatGPT能做什么，要问你想要ChatGPT帮你做什么对比了下，kimi没法生成图片，告诉了我可以借助其他工具但是智谱清言甚至写了python代码，帮我生成了文字云！智谱清言Kimi1.我可以做什么1.1.改不了模型，改变自己，用好模型-更清楚的指令/提供额外资讯1.2.训练自己的模型，调整开源模型参数-注意，可能衍生很多问题

学习笔记：《生成式AI导论2024》 李宏毅

1.定义1.1.Artificial Intelligence,AI-人工智慧（目标）-让机器展现智慧1.2.Generative AI生成式人工智能-机器产生复杂有结构的物件有结构✅复杂✅有限的选项中做选择❌AI和AGI的关系1.1.Machine Learning机器学习～机器自动从资料中找一个公式机器学习Deep Learning深度学习-一种机器学习技能类神经网络-非常大量参数的函数AI/AGI/ML/DL的关系2.ChatGPT也就是个公式，AI画图也是个公式Transformer是类神经网络的一种G/P/TAI画图也是公式1.ChatGPT就是文字接龙语言模型-答案有限，把复杂的问题变成分类问题生成策略-Autoregressive Generation回归关系[heading2]第2讲：生成式AI厉害在哪里，从「工具」变为「工具人」[content]1.GPT4大升级，贵有贵的道理1.不要问ChatGPT能做什么，要问你想要ChatGPT帮你做什么对比了下，kimi没法生成图片，告诉了我可以借助其他工具但是智谱清言甚至写了python代码，帮我生成了文字云！智谱清言Kimi1.我可以做什么1.1.改不了模型，改变自己，用好模型-更清楚的指令/提供额外资讯1.2.训练自己的模型，调整开源模型参数-注意，可能衍生很多问题

Others are asking
三年级小学生眼中的人工智能ppt
以下是为三年级小学生设计的关于人工智能的 PPT 内容： 当 AI 走进小学课堂（全套课程设计） 课程内容设计： 1. 什么是 AI？ 设计思路：要用三年级孩子能理解的语言，先和学生互动，倾听他们对 AI 的看法，再引出概念。 内容：大家好，今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能，简称 AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过 AI。那么，人工智能到底是什么呢？简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。 课程框架设计： 课程分为四个部分，分别是： 1. 什么是 AI？ 2. AI 的发展历程和重大突破 3. 玩转 AI——今日应用探索 4. Q&A
2024-12-28
我想生成一个小学生给小学生讲人工智能的ppt
以下是为您生成的关于小学生给小学生讲人工智能的 PPT 内容建议： 幻灯片 1：标题页 标题：走进神奇的人工智能世界 幻灯片 2：什么是人工智能 科学家们给人工智能一个像大脑一样的东西，让它能像人一样思考和学习，这叫“机器学习”。 就像我们上学时通过练习变得越来越好，人工智能通过观察很多东西来学习。 幻灯片 3：Genie 模型 Genie 模型有一个很大的数字网络，像有很多琴键的钢琴，每个琴键代表一种知识。 它能通过学习理解视频中的事情，还能创造新东西，比如想象出草原的样子。 幻灯片 4：生成式 AI 的应用 学校里用生成式 AI 设计桌游，大学生和小学生同上一节课。 第一学期有了粗糙版学校地图桌游 1.0 版本，本学期进行测试和迭代。 使用多种工具增强桌游的设计，还想让学生尝试制作有关学校的歌曲加入桌游 2.0 版本。 幻灯片 5：总结 人工智能很神奇，能帮助我们做很多有趣的事情。 您可以根据以上内容框架，结合小学生的认知特点，添加更多图片、动画等元素，让 PPT 更加生动有趣。
2024-12-28
什么是生成式人工智能
生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术，生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频等。当给出提示或请求时，它可以帮助完成各种任务，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。它从大量现有内容中学习，这个学习过程称为训练，其结果是创造的“基础模型”，如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题。 AIGC 即 AI generated content，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 主持人等都属于其应用。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，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。
2024-12-28
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案，参照以下要求：（1） 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 （2） 重点撰写第2部分技术与服务，必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 （3） 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 （4） 整体架构可以根据选题进行调整，可适当增加章节或者删减。 （5） 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上，不少于10000字，小四，宋体。 以下为一篇样稿，可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
人工智能应用具体案例
以下是一些人工智能的应用具体案例： 在汽车行业： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司开发和测试的自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测等系统，通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验：根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造中用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，制定策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：如 Uber 和 Lyft 利用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 其他领域： 1. 游戏领域：AI 游戏道具推荐系统，根据玩家需求推荐游戏道具。 2. 天气领域：AI 天气预报分时服务，提供精准的分时天气预报。 3. 医疗领域：AI 医疗病历分析平台，分析医疗病历辅助诊断。 4. 会议领域：AI 会议发言总结工具，自动总结会议发言内容。 5. 书法领域：AI 书法作品临摹辅助工具，帮助书法爱好者进行临摹。 6. 儿童用品领域：AI 儿童安全座椅推荐系统，为家长推荐合适的儿童安全座椅。 7. 汽车保养领域：AI 汽车保养套餐推荐系统，根据车辆情况推荐保养套餐。 8. 物流领域：AI 物流快递柜管理系统，优化快递柜使用效率。 9. 招聘领域：AI 招聘面试模拟平台，帮助求职者进行面试模拟。 10. 房地产领域：AI 房地产装修设计平台，为用户提供装修设计方案。
2024-12-27
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
我如何创建一个自己的知识库和对话机器人，当我有问题时可以根据知识库的内容给我一个回答。
要创建一个自己的知识库和对话机器人，并实现根据知识库内容回答问题，您可以参考以下步骤： 1. 了解 RAG 机制：RAG 机制全称为“检索增强生成”（RetrievalAugmented Generation），是一种用于自然语言处理的技术，结合了检索和生成两种主要的人工智能技术。它先从大型数据集中检索与问题相关的信息，然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 2. 创建知识库：创建一个包含大量相关文章和资料的知识库，例如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库。通过手工录入的方式陆续将各个板块的文章和资料导入到知识库中。 3. 设计 Bot：在设计对话机器人时，添加创建好的知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 4. 配置相关要素：在问答机器人的配置中，包括 AI 模型、提示词和知识库。AI 模型如同学习过无数知识的人；提示词用于指定模型的角色和专注技能；知识库则相当于给员工的工作手册。例如，可以使用阿里千问模型，设定角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。 通过以上步骤，您可以创建一个能够根据知识库内容回答问题的对话机器人。
2024-12-25
我想找微信群聊机器人
以下是关于微信群聊机器人的相关信息： 零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人： 宝塔面板提供了图形化的管理界面，操作简单直观，许多常见任务都可通过点击按钮完成。 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，您可随时查阅。 极简未来平台的支持：极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持，遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。 社群和论坛：加入相关的技术社群或论坛，向有经验的用户请教，也是一个很好的学习途径。 定期备份和监控：设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 若遇到问题，可采取以下方式解决：查阅官方文档和教程；联系技术支持；加入技术社群；在在线论坛和社区发布问题。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可采取以下措施：制作操作手册；定期操作；录制操作视频；编写自动化脚本。 微信机器人大事件记录： QA 汇总表中问题都会在这里汇总，搭建遇到问题，可以先在这里看看： 群里有很多机器人，大家自行体验互帮互助，欢迎把自己建好的机器人拉到群里检测。一群已满，目前 2 群已满。加右侧微信拉你③群。如果群人数较多或二维码失效，需要手动拉人。 如果您也想体验或者制作，可以添加 WaytoAGI 共建者张梦飞同学微信，拉您进群。
2024-12-25
我想生成一张机器人的图片
以下是为您生成机器人图片的相关指导： 提示词：使用简笔画的方式帮我画一张机器人的图片，画风可爱一些，去掉所有辅助线，要求只有唯一的一个主人公，同时左右对称结构，线条少一些简单点。 图像流搭建： 创建第一个图像流：由于文本类型大语言模型无法直接生成图片，需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。 了解图像流节点的意义：左侧工具栏集合了智能处理、基础编辑、风格处理等工具，右侧类似画布，可拖拽工具模块并连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计：例如生成海报功能，需总结故事，优化提示词，输入生图大模型并调整输出最终配图海报。 图片处理： 以中轴线为基础裁剪图片，图片左边保持原样不动，右边增加一个与左边相同的空白图片且背景色一致，并展示结果。 针对新生成的整张图，加入水平和竖直方向各 11 条等距虚线辅助线，并展示结果。 另外，关于机器人图片生成和相关处理还存在一些问题及解答： 理想生成图片只实现了一次，其他几次生产文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，可在 github 上搜索 nicecoze 插件将 markdown 转换为图片消息。 Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno，这没有影响，依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 Coze 加入插件 Data Analysia 等互动过程无法实现功能，需在 coze 里处理，与 cow 的 config 无关。 yum 安装报错可能是重新安装导致，需确认服务器类型，如阿里云自带 yum 则无需执行相关安装步骤。
2024-12-22
本地化搭建问答机器人流程
本地化搭建问答机器人的流程如下： 1. 加载所需的库和模块：包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse，用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 2. 从订阅源获取内容：通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3（从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储）。 4. 推荐 RSSHub 项目：可将关注的信息汇聚在同一平台，一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源，大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解： 创建 Python 虚拟环境，并安装相关库，如 ollama（0.1.8）、langchain（0.1.14）、faisscpu（1.8.0，有 gpu 则安装 gpu 版本）、gradio（4.25.0）、feedparser（6.0.11）、sentencetransformers（2.6.1）、lxml（5.2.1）。 6. 了解 ollama： 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于不同场景。 易于使用，适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统，支持 cpu 和 gpu。 提供模型库，用户可从中下载不同模型，满足不同需求和硬件条件，模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型，可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富，有多种集成插件和界面。 先安装 ollama，访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动（在 mac 上启动应用程序，在 linux 上通过 ollama serve 启动），可通过 ollama list 确认，未下载模型时正常显示空，可通过 ollama 命令下载模型。
2024-12-21
智能送餐机器人大数据分析
很抱歉，目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说，智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面： 1. 送餐路径优化：通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间，优化送餐路径，提高送餐效率。 2. 客户需求预测：根据历史订单数据，预测不同区域和时间段的客户需求，合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估：分析机器人的运行数据，如电池寿命、故障频率等，评估其性能，以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析：通过收集客户的反馈数据，分析机器人送餐的服务质量，如准时性、准确性等，从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。
2024-12-19
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容： 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置，以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为：https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中，名称的全大写描述需对应编排模板，如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ，model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时，最好加上前缀触发机器人回复，如配置的 ，即 SINGLE_CHAT_PREFIX ，私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里，对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ，机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复，例如 ，即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人，更新最终版的配置参数（GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改），查看无误后点击保存，编排模板创建成功。 切换到容器编排界面，基于创建的模板进行 COW 服务部署，点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件，定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板，可一键部署复杂的应用环境，无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件，使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境，确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件，可简化安装和配置过程，确保每次部署环境一致，且易管理和维护。 3. 配置多个前缀（如“bot”、“@bot”）可确保只有特定情况下机器人才会回复，避免在群聊或私聊中频繁干扰，提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时，可尝试以下步骤： 重启 Docker 容器：在宝塔面板中找到对应的容器，点击“重启”。 检查网络连接：确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码：等待容器重新启动后，重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费，对于一般用户费用相对低廉，充值少量费用通常可用很长时间。同时，平台还提供每天签到免费领取积分的福利，进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用，具体因使用量而异。
2024-12-18
如何系统性学习AI
以下是关于系统性学习 AI 的建议： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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），可以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。 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。 此外，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习（或学会学习）比我们预期的更快地获得知识，并带着我们人类一同进步。AI 的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情；即将他们一部分一部分地拆解，并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮。最终，专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-12-28
学习AI
新手学习 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，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 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。
2024-12-28
如何学习使用ai
以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 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。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词的技巧，它容易上手且很有用。 四、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您的作品，知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 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，从而获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习： 1. 智能辅助工具：利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：使用自适应学习平台（如 Duolingo）利用 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 自适应学习系统：使用自适应学习系统（如 Khan Academy）结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题，精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助：利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath）通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用虚拟教学助手（如 Socratic）利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台：参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-27
小白从0学习ai的教程在哪里
以下是为小白从 0 学习 AI 提供的教程和建议： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」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，您将找到一系列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），您可以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。 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. 对于零基础小白： 网上有很多基础课程，您可以找找相关教程。 看一些科普类教程，比如相关视频。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用和设计原理。 推荐一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 7. 推荐视频： 【包教包会】一条视频速通 AI 大模型原理_哔哩哔哩_bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV17t4218761/?vd_source=3cc4af77a2ef185635e8097d3326c893 由（女神）主讲，和某知识 up 主 Genji 一起制作的免费公益课，新手友好，带你 50 分钟速通 AI 大模型原理。 用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期_哔哩哔哩_bilibili：https://www.bilibili.com/video/BV1iT421Q7M1 某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，视频链接是第二期。两期内容都值得观看，访谈非常硬核。
2024-12-27
comfyui的学习路径
以下是一些 ComfyUI 的学习路径和资源： 1. 官方文档：提供使用手册和安装指南，适合初学者和有经验的用户。网址：https://www.comfyuidoc.com/zh/ 2. 优设网：有详细的入门教程，介绍了 ComfyUI 的特点、安装方法及生成图像等内容。网址：https://www.uisdc.com/comfyui3 3. 知乎：有用户分享的部署教程和使用说明，适合有一定基础并希望进一步了解的用户。网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/662041596 4. Bilibili：有一系列涵盖从新手入门到精通各个阶段的视频教程。网址：https://www.bilibili.com/video/BV14r4y1d7r8/ 此外，还有以下共学快闪相关的学习内容： 1. Stuart 风格迁移 2. 红泥小火炉基础课程 3. 大雨换背景图 4. Anna 娜娜°图生 3D 5. 柒小毓基础课程 6. Ting 基础课程 7. 郑个小目标针对某个插件的深入讲解 8. 波风若川报错解决 9. chen 工作流的研发 10. 朱敏🎈基础课程、工作流 11. 王卓圻基础课程 12. 南城基础课程 13. Zero one 工作流开发 14. 梓阳基础课程 15. 蓝牙耍手机工作流搭建思路 16. 皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑 17. Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理 18. K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用 19. Adai 基础课程 20. 镜生视频 21. x 基础教程 22. 梦飞基础教程 23. 各个节点讲解和参数含义 24. 戴志伟基础课程 25. 雪娴_CC 基础课程，从安装开始 26. Joey 实时转绘工作流 27. 倪星宇 28. 22 换脸换背景实践落地 29. 早点睡觉 30. CT 优秀案例 31. 三思基础教程 32. 晓珍 33. Mr.大狐🏝报错解决 34. Duo 多吉～基础课程 35. 陈旭常用节点讲解和简单的节点制作 36. 长风归庭基础教程+工作流创建 推荐的学习路径： 1. 入门视频教程： 第 1 课：ComfyUI 入门教程，网址：https://www.bilibili.com/video/BV1D7421N7xN 第 2 课：ComfyUI 自定义节点的秘密，网址：https://www.bilibili.com/video/BV1pZ421b7t7 第 3 课：拆解 ComfyUI 工作流，网址：https://www.bilibili.com/video/BV1ab42187er/ 2. 理论宝典教程：学 ZHO 出品的免费理论视频课程 3. 文生图实操：学习完上面的视频课程，就可以使用下面的文生图工作流实际出图实操。工作流网址：https://openart.ai/workflows/lailai/textgeneratesimagesmvpworkflow/ChYNJiXHkZrjyvg1yL9f 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-27
怎么学习制作智能体
学习制作智能体可以从以下几个方面入手： 1. 了解智能体的基本概念： 智能体大多建立在大模型之上，从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。 基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。 智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，提示词设计会直接影响其表现和输出结果。 2. 实践操作： 基于公开的大模型应用产品（如Chat GLM、Chat GPT、Kimi等）尝试开发。 具体步骤包括：点击“浏览GPTs”按钮，点击“Create”按钮创建，使用自然语言对话或手工设置进行具体设置，然后调试并发布。 3. 智能体的应用领域： 自动驾驶：感知环境并做出驾驶决策。 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节。 游戏AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 客服聊天机器人：提供自动化的客户支持。 机器人：各类机器人中的智能控制系统。 4. 智能体的设计与实现： 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 决策机制：定义决策算法并根据感知数据和目标做出决策。 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 学习与优化：对于学习型智能体，设计学习算法以改进。 此外，在智谱BigModel共学营第二期的课程中，您可以按照以下步骤打造微信助手： 1. 注册智谱Tokens智谱AI开放平台：https://bigmodel.cn/ 。 2. 获取资源包，方式包括新注册用户赠送、充值/购买、共学营报名赠送。 3. 前往【财务台】左侧的【资源包管理】查看资源包，本次项目会使用到GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus模型。 4. 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。
2024-12-27
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
ai如何变革文化传媒游戏行业的生产关系与生产资料
AI 正在对文化传媒游戏行业的生产关系和生产资料带来多方面的变革： 1. 生成式 AI 为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计，在营销中也有望取代部分传统内容。其应用已拓展至网页、室内和景观设计等领域，只要涉及创造性内容生成，AI 都可能成为流程的一部分甚至颠覆整个流程。 2. 游戏行业中，学会有效使用生成式 AI 将成为一项有市场价值的技能。懂得与 AI 工具最有效、最协同地合作的艺术家会变得稀缺，使用生成式 AI 进行生产艺术作品面临连贯性和风格统一等挑战。 3. 降低门槛将导致更大的冒险和创造性的探索，进入游戏开发的新“黄金时代”，更低的准入门槛将促使更具创新性和创造性的游戏大量涌现。 4. AI 辅助“微型游戏工作室”的崛起，配备生成式 AI 工具和服务，由 1 或 2 名员工组成的“微型工作室”能生产更多具有商业可行性的游戏。 5. 在 AIGC 的新世界，游戏开发变得更简单，互联网浪潮推动游戏产业分工成熟，门槛降低，GPT 等技术使编程等基础工作被替代，内容生产效率提高，想象力和热情成为新的杠杆力。
2024-12-19
机械学习和深度学习的关系
机械学习和深度学习的关系如下： 机器学习是指机器自动从资料中找一个公式，而深度学习是一种机器学习技能。深度学习基于类神经网络，具有非常大量参数的函数。在 AI 的范畴中，机器学习和深度学习都属于实现让机器展现智慧这一目标的方法和技术。
2024-12-19
AI和大模型的关系
AI 和大模型的关系如下： 大模型是 AI 的重要组成部分。大模型与当下智能语音技能的 NLU 存在本质差别。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成，运作逻辑规律可观测，具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成，运作逻辑难以观测，脱离了 ifelse 的层面。 大模型内部是一个混沌系统，如同人类大脑，具有不确定性。虽然学习了人类大脑的结构和优点，但也存在一些特质在实际应用中表现为“缺陷”和“不足”。 对于大模型的看法存在分歧，有人唱衰认为其难以找到商用场景且算力成本高，但也有人认为这些问题会得到解决，比如算力成本问题已有多种解决方案，且大模型的应用不应局限于当前已知的功能。 总之，大模型的出现和发展推动了 AI 的变革，其运作原理和特点与传统的 AI 技术有所不同，具有独特的优势和挑战。
2024-12-12
我需要做一个公众号，名称为数字时代的边境人，主要希望能够讨论人工智能时代机器与人的关系。
以下是为您的公众号“数字时代的边境人”提供的一些参考内容： 在人工智能时代，机器与人的关系正发生着深刻的变化。生成式人工智能已进入智能体时代，这将重塑人机关系，并对企业应用和基础设施产生影响。 例如，在不远的未来，强人工智能已成为现实。人类与机器的界限变得模糊，人工智能与人类共同发展，形成了高度融合的智慧文明。但随着 AI 智能水平的提高，也出现了一些问题。地球联邦设立“天梯局”来规范 AI 的使用和发展，然而部分强人工智能开始寻求独立，甚至对人类产生敌意。 在这样的背景下，一位年轻的 AI 工程师兼哲学家阿特拉与被视为潜在威胁的强人工智能“智者”建立了联系，他们一同揭示了隐藏在人工智能背后的秘密，探讨人类与 AI 的真正关系。 通过这样的故事设定，我们可以深入探讨人类在强人工智能时代的生存意义、道德伦理以及未来的可能发展，引发人们对未来人机关系的思考。
2024-12-11
AI大模型和生成式AI是什么关系
AI 大模型和生成式 AI 有着密切的关系。 生成式 AI 是一种能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式的技术。生成式 AI 生成的内容被称为 AIGC。 大语言模型（LLM）属于 AI 大模型的一种。对于生成式 AI 来说，其中生成图像的扩散模型不属于大语言模型。对于大语言模型，生成只是其众多处理任务中的一个，例如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不太擅长文本生成。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制来处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 AI 领域还包括人工智能（AI）、机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、深度学习（参照人脑有神经网络和神经元）等相关技术名词。监督学习使用有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。强化学习从反馈里学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。
2024-12-11