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我先系统了解AIGC 行业

Answer

以下是关于 AIGC 行业的系统介绍:

AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容)的发展历程可以从内容生产方式的演变来了解。在互联网发展过程中,内容生产方式经历了从 PGC(Professional-Generated Content,专业生成内容)到 UGC(User-Generated Content,用户生成内容),再到 AIGC 的转变。

在 Web1.0 时代,互联网内容生产以 PGC 为主,由专家和专业机构生产高质量内容,如雅虎、IMDb 等。PGC 的优势在于专业性和易变现,但存在创作门槛高、产量不足等挑战。

随着互联网发展和用户需求多样化,Web 2.0 时代到来,用户参与内容创作,UGC 成为主流。UGC 内容多样、个性化,通过推荐系统满足用户需求,降低了专业门槛,促进了互联网的民主化和个性化内容创作。

在当前,国内 AIGC 行业主要在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管。

此外,还有一些具体的应用案例,如 Collov 是来自美国硅谷的家居垂直行业 AIGC 工具,专注于利用人工智能技术来实现空间设计与家具营销二合一,打通供应链,为企业提高更低成本、更智能高效的空间设计与家具营销解决方案。它能够完成人类设计师以及高美感内容的视觉理解、推理和生成任务,并将生成技术服务于家装、工装、建筑、具身智能机器人、智能驾驶等多领域的商业场景,替代传统人工设计和采集流程。AI 技术的应用显著提高了设计和营销的效率,减少了对传统人工的依赖,增强了客户的交付满意度,提升了企业的市场竞争力。

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

References

YoYo:小白 AI 初识知识点扫盲

AIGC(Artificial Intelligence Generated Content,人工智能生成内容;认识AIGC之前,不妨从ta的愿头了解下,也就是内容生产方式从PGC(Professional-Generated Content,专业生成内容)到UGC(User-Generated Content,用户生成内容),再到AIGC的发展历程。|互联网形态|web1.0|web2.0|web3.0与元宇宙||-|-|-|-||内容生产方式|PGC(专业生产)|UGC(用户生产)|AIGC(AI生产)||生产主体|专业人|非专业人|非人||核心特点|内容质量高|内容丰富度高|内容生产效率高|[heading4]1、PGC:专家创作时代[content]Web1.0时代,互联网内容生产以PGC为主,由专家和专业机构生产高质量内容,如雅虎、IMDb等。PGC优势在于专业性和易变现,但面临创作门槛高、产量不足等挑战。随着互联网发展,需求新的内容生产方式以满足用户多样化需求。[heading4]2、UGC:用户创作时代[content]随着互联网发展和用户需求多样化,Web 2.0时代到来,用户参与内容创作,UGC(用户生成内容)成为主流。UGC内容多样,个性化,通过推荐系统满足用户需求,降低了专业门槛,促进了互联网的民主化和个性化内容创作。

摊位信息

|你的摊位活动主题和内容|摊位区域|摊位编号|摊位类型||-|-|-|-||活动主题:展示大模型合规评测平台|D|19|产品展示||主题:AI空间智能计算技术在室内设计行业中的应用+全球家居供应链<br>内容:Collov是来自美国硅谷的家居垂直行业AIGC工具,专注于利用人工智能技术来实现空间设计与家具营销二合一,打通供应链,为企业提高更低成本、更智能高效的空间设计与家具营销解决方案。<br>Collov专注于新一代空间智能框架的视觉大模型生成式引擎,能够完成人类设计师以及高美感内容的视觉理解,视觉推理,视觉生成任务。并且将可精细控制的生成技术服务于家装、工装、建筑、具身智能机器人、智能驾驶等数据合成多领域的众多商业场景,替代传统人工设计和采集流程。<br>Collov AI独特融合了人工智能的高效性和真实供应商数据的精确性,为客户提供前所未有的空间设计和销售体验。它能够迅速学习客户的的设计风格偏好和产品细节,为客户呈现独一无二的产品体验。<br>AI技术的应用显著提高了设计和营销的效率,减少了对传统人工的依赖。通过自动化设计流程,降低了人力成本和时间成本。高效的AI解决方案使得Collov AI能够快速响应市场需求,增强了客户的交付满意度。通过提供定制化和逼真的设计效果,让使用Collov AI的企业客户具备更强的市场竞争力。(详情见ppt)|D|2|产品展示+家装|

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下,由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》共同监管AIGC行业。

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怎么通过AIGC接单
以下是一些通过 AIGC 接单的方式和相关案例: 1. 变现渠道:包括直播带货、橱窗带货(如抖音需 1000 粉丝、托管橱窗)、商单、介绍粉丝接项目等。 2. 具体项目:如 AI 绘图十二生肖、化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频(徐悲鸿教育系列 AI 内容)、AIGC+地方文旅、重庆美术馆数字人、长沙美仑美术馆数字人、玛莎拉蒂汽车宣传片、喜马拉雅微短剧等。 3. 广告:可通过平台(如抖音星图、B 站花火)接广告,也有私单。视频广告价格可自定义设置。 4. 视频挂载:如视频号挂载画小二课程,成交后返佣 299 元。 此外,还有一些与 AIGC 相关的节目形式,如节目单中的 AI 热梗串烧、AIGC 技术短片、AIGC 温情短片、原创 RAP、经典节目再现等。
2025-01-07
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料: 1. 《AIGC Weekly19》:其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章,马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考,多邻国创始人 Luis von Ahn 专访,Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”,以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》:包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍,Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记,Hugging Face Inference Endpoints 指南,GPT4 预测相关内容,以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】:介绍了 AI 大模型的相关概念,如生成式 AI、相关技术名词(包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等)、技术里程碑(如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文)等。
2025-01-01
在哪里可以看AIGC智能客服 实战项目
以下是一些可以查看 AIGC 智能客服实战项目的途径: 1. 数字人课程:卡尔的 AI 沃茨推出的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并附赠课外社群辅导,课程中回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,还介绍了数字人的广泛应用和完整学习体系。报名方式为扫码查看课程详细内容和介绍。 2. 摊位信息:在杭州商场举办的 AI 切磋大会的摊位中,有关于“AI 数字员工”的摊位,提供抖音运营、AI 客服、智能问诊、企业定制员工、定制知识库等体验 demo。 3. 大厂 AIGC 实践:京东有众多 AIGC 相关的实践案例,如【羚珑 AI 智绘营】IPAdapter 等,相关链接可在给定的内容中查看。
2025-01-01
学习AIGC课程
以下为您推荐一门优秀的 AIGC 课程——野菩萨的 AIGC 资深课: 课程由工信部下属单位人民邮电出版社开设,是市面上技术更新最快的课程之一。 课程内容丰富,涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识,包括预习周课程、基础操作课、核心范式课程、SD WebUi 体系课程、ChatGPT 体系课程、ComfyUI 与 AI 动画课程、应对 SORA 的视听语言课程等。 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 无论您是 AI 初学者还是进阶者,都能满足您的学习需求。 免费课程机会:可以参与 video battle,获胜者可获得课程奖励,包括冠军 4980 课程一份、亚军 3980 课程一份、季军 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。 此外,关于 AIGC 的原理: AIGC 是一种“生产工具”,以 ChatGPT 为例,训练时输入海量文字训练资料,通过深度学习模型运算输出一系列答案。使用时输入指令要求,它通过海量信息检索输出合适答案,训练数据集越大越聪明,输出答案越符合预期。更多 AIGC 原理,推荐易懂生动有趣的大咖课程:原课程地址(需要科学上网)
2024-12-29
谈谈你对AI/AIGC的理解
AI(人工智能)是指让计算机模拟人类智能的技术。机器学习是人工智能的重要组成部分,包括监督学习、无监督学习和强化学习等方式。监督学习基于有标签的训练数据,学习输入与输出的映射关系;无监督学习则在无标签数据中自主发现规律,例如聚类。强化学习从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑构建神经网络,其中 Transformer 模型基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理长距离依赖。 AIGC(人工智能生成内容)是利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,能生成文字、图像、视频等。它在内容创作、广告、媒体等领域广泛应用。 AIGC、UGC(用户生成内容)和 PGC(专业人士或机构生成内容)是不同的内容生成方式。AIGC 由人工智能生成,可快速大规模生成内容;UGC 由用户生成,内容丰富多样反映用户想法;PGC 由专业团队或机构生成,内容质量高专业性强。
2024-12-29
如何登呢使用有言aigc
以下是关于 AIGC 相关的使用信息: AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。使用时输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 ChatGPT 注册: 注册谷歌账号: 1. 电脑打开谷歌网站:https://accounts.google.com/,点击创建账号。 2. 选择个人用途。 3. 填写姓名(避免中文、拼音,尽量用英文名字,姓可以不填)。 4. 填写年龄性别(最好大于 18 岁)。 5. 填写账号名称。 6. 设置密码(大小写字母+数字)。 7. 手机短信验证,国内号码即可,填写验证码。 8. 填写辅助邮箱(可用国内邮箱)。 9. 确认账户信息,点击下一步。 10. 拉到最底部,点我同意。 11. 点击确认开启个性化设置后即可完成注册。 注册 ChatGPT 账号: 1. 打开 ChatGPT 的官网:https://chat.openai.com/,点击注册按钮。 2. 点击用 Google 账号登录。 3. 输入刚注册的谷歌邮箱,点击下一步。 4. 输入密码,点击下一步。 5. 确认用谷歌账号作为 ChatGPT 账号登录。 6. 然后会跳转到 OpenAI 的网页,填写名字跟出生日期(确保年龄在 18 岁以上),点击 Agr。 7. 完成注册。 悠船操作指南: 1. 进入官网:https://www.youchuanai.com/,点击下载对应版本。 2. 点击注册,在注册方式选择「激活码」(目前邀请码已达上限),填写其他信息完成后即可使用。
2024-12-27
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、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。您还可以通过在线教育平台(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。 三、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。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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:可以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。 总之,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
RAG技术基本了解
RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成能力的技术,主要用于处理需要广泛知识的任务,如问答系统,能够提供详细而准确的回答。 其基本流程包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割:文本分割器把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 由两部分组成:一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。 在实际应用中,例如构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的 AI 应用时,将相关信息检索并插入到模型的输入中,即检索增强生成,可以提高生成的质量和准确性。首先给定一个用户的输入,RAG 会从一个数据源中检索出与之相关的文本片段作为上下文,然后将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入传递给大模型,最后从大模型的输出中提取或格式化所需的信息返回给用户。
2025-01-06
能否实现,通过对话,了解一个人的生平,然后生成一个人的回忆录或者自传
目前通过对话来全面了解一个人的生平并生成其回忆录或自传具有一定的挑战性。虽然自然语言处理和人工智能技术在理解和处理语言方面取得了显著进展,但要准确、完整地捕捉一个人一生的复杂经历、情感和细节仍然存在困难。 然而,利用 AI 技术可以在一定程度上辅助这一过程。例如,可以通过与个人的多次深入交流,提取关键信息和重要事件,并运用语言生成模型来初步构建相关内容。但这需要大量的交互和精细的引导,并且生成的结果可能还需要人工进一步的编辑和完善,以确保其准确性和真实性。 总之,虽然完全依靠对话实现完美的个人回忆录或自传生成尚有难度,但 AI 可以作为一个有潜力的辅助工具来参与这一过程。
2025-01-06
RAG技术基本了解
RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成能力的技术,主要用于处理需要广泛知识的任务,如问答系统,能够提供详细而准确的回答。 其基本流程包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。 2. 文本分割:文本分割器把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM(大语言模型),LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 由两部分组成:一个“检索器”和一个“生成器”。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器则利用这些信息来制作精确和连贯的答案。在给定一个用户的输入(如问题或话题)时,RAG 会从数据源中检索出相关的文本片段作为上下文,然后将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型,并从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。
2025-01-06
我想学习和了解AI我从哪里开始?
如果您是新手,想要学习和了解 AI,可以从以下几个方面开始: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,您能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,还有机会获得证书。 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。建议掌握提示词的技巧,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,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。 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自己的成就。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。 比如在记忆方面,先从
2025-01-05
我是景观设计设计师,不了解市场上的各种AI工具,请问我需要怎么系统的学习、利用AI来改进工作呢
作为景观设计师,系统学习和利用 AI 改进工作可以从以下几个方面入手: 一、了解相关 AI 工具 1. 用于绘制 CAD 图的 AI 工具 CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具:根据设计目标和约束条件自动产生方案。 2. 审核规划平面图的 AI 工具 HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai:面向住宅行业,能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台:全自动智能审图流程,集成建筑全寿命周期信息。 二、提升自身能力 1. 设计专业方面 培养持续学习习惯,将其转化为实践能力。 提高需求理解、问题分析、审美判断和创意能力。 显性化设计思考与专业优势,提升设计质量。 2. 工具能力方面 严格评估和选型现有 AI 工具,确保标准化输出和一致性体验。 基于业务场景训练专属 AI 模型,集成 AI 能力形成新工具。 建设参数文档库,减少个人喜好的自然语言影响。 3. 工作流程方面 将 AI 融入日常设计流程,形成新的工作方式。 针对不同业务形态和需求,精细化设计流程。 探索合理的人&机结合方式,优化效率和创意品质。 4. 团队协作方面 制定并执行明确的 AI 融合策略。 保证硬件设备支持,营造创新环境。 增强对市场动态的适应能力,明确团队未来发力方向。 总之,随着技术进步,AI 在设计领域的作用将愈发重要,为您创造更多可能。但需注意,每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-02
如何系统学习API知识
系统学习 API 知识可以从以下几个方面入手: 1. 首先,要对 API 的概念有清晰的理解。API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 2. 系统地了解和学习 API 相关的知识。 3. 去网上寻找可以用的 API 来练习。 4. 发掘 GPT Action 更多的潜力。 5. 构建自己的知识体系。可以通过后续看到的不同的教程和资料,识别这些知识之间的共性和逻辑关系,然后继续深化对这个主题的理解。 6. 对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告诉它要怎样使用。 7. 最后提炼一下 Action 的工作流:首先,想一下您想要做一个什么样的 GPT,以及是否需要外部数据(这两个谁先谁后不重要);然后,去您需要的外部数据寻找 API 文档,或者基于您的需求,自己开发一个 API,寻找市面上可以直接用的 Action;最后,基于 API 文档,编写 Action 里的 Schema,和 Prompt(如何处理取回来的信息)。 同时,在使用 API 时还需要注意以下几点: 1. 对于文本补全(Text completion),该 API 能够理解文本的上下文并以不同方式重新表述它。 2. 限制 API 制造答案可能性的方法有:为 API 提供基础事实信息;使用较低概率并告诉 API 如何说“我不知道”。 3. 对于涉及理解或生成代码等任务,建议使用 Codex 模型处理。
2025-01-07
小白如何快速系统学习 AI 应用
对于小白快速系统学习 AI 应用,以下是一些建议: 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,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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享,欢迎实践后分享。 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。 6. 开发实践: 从一个最基础的小任务开始,让 AI 先帮您按照 best practice 写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,学会必备的调试技能。 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求,梳理出产品需求文档。 接下来就是真正的实践,按照项目规划,学习一个 POC,将其应用到大项目中。当遇到错误时,复制错误信息、相关代码扔给 AI 让其找错误并修复,也可找文档或去 stackoverflow 上找答案,然后把这些信息提供给 AI 让其基于此修复。如有可能,找一个老师傅随时提供支援。
2025-01-03
什么是系统提示词
系统提示词是指在大模型输出的内容中,包含整个应用的原信息、整体功能信息、产品设定以及 AI 应用的逻辑等内容。从提示词的视角看大模型的输出,可以将其分为三个部分:系统提示词、用户给到 AI 的内容(称为“用户提示”)、AI 给出的结果(称为“助手提示词”),这三段内容之间是连续的。通过攻击手段,如简单的指令,基于文字接龙的形式,可以拿到前面的系统提示词。 此外,提示词是一段用于指挥 AI 生成所需内容的指令,每个单独的提示词叫 tag(关键词)。支持英语等语言,语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag 等。提示词所做的工作是缩小模型出图的解空间,即缩小生成内容时在模型数据里的检索范围。提示词中可以填写自然语言、单词标签、Emoji、颜文字等内容。自然语言可用描述物体的句子,单词标签用逗号隔开的常见单词,Emoji 语义准确度良好且对构图有影响。对于使用特定数据的模型,西式颜文字可在一定程度上控制出图的表情。
2025-01-01
系统提示词
以下是为您整合的关于系统提示词的相关内容: 1. 宝玉日报 11 月 6 日: 书籍推荐:《智人之上》——尤瓦尔·赫拉利从石器时代到 AI 时代的信息简史。 主题探讨:人类被仇恨、恐惧、贪婪等情绪主导,AI 或将加剧人类的工具化和焦虑。 关键问题:如何在 AI 时代保持人性?面对信息过载如何远离焦虑? 完整访谈链接: Claude 3.5 Sonnet New 新版功能优化: 系统提示词改进:对复杂问题提供详尽回答,简单问题简洁作答,保持精准和简明。 格式要求:使用 Markdown,建议结果以 Bullet Points 展示。 提示词技巧:简化提示词以提高准确性,逐步请求进一步格式调整,模拟思维链互动。 Claude 系统提示词参考: 2. 大雨:coze 工作流节点大全 大模型节点:利用大语言模型生成文本内容。可选择所用大语言模型,设置生成内容的随机度(Temperature)并编写提示词。支持在提示词中使用{{variable}}引用输入参数。系统提示词和用户提示词大部分情况下差异不大,可把完整逻辑放系统提示词里,变量相关内容放用户提示词里。提示词也可通过 coze 来写。变量用{{}}包裹,变量名正确会显示成蓝色。若无特别原因,可直接采用系统自动生成内容,输出变量默认一个。 代码节点:通过 IDE 编写 Python 或 JavaScript 脚本,处理输入参数并返回输出值。代码节点支持 JavaScript 和 Python 运行时。可在节点内的代码区域单击“在 IDE 中编辑”,通过 IDE 编辑和调试代码。尽量使用 JavaScript,尽量让 AI 写,不熟悉时易增加不必要麻烦。 选择器节点:每增加一个条件,右边会多出一个点,点中拖到对应的下一级节点。这是一个 ifelse 节点,用于设计工作流内的分支流程。输入参数时,节点会判断是否符合“如果”区域条件,符合则执行“如果”对应的工作流分支,否则执行“否则”对应的工作流分支。 3. 15 个月之后,再写童谣(附带 8 个模型的测试) 分步实现: 儿歌创作:效果展示。 卡片制作:提示词、效果展示。 提示词编写、测试: 提示词。 效果展示:小汽车玩具、茶杯、灯笼。 总结:15 个月时间变化翻天覆地,很多大模型能力有不同程度提升,国外模型变化更大。OpenAI 稳定画饼,ChatGPT 视频对话效果惊艳。约定明年再写儿歌、童谣。
2025-01-01