举例说明，意图和FAQ训练的区别

意图和 FAQ 最明显的区别在于：意图通常指的是用户行为背后的目的或期望，它更侧重于理解用户的深层需求和动机。而 FAQ（常见问题解答）则是预先准备好的一系列常见问题及其对应的标准答案，主要用于快速回答用户可能提出的一般性问题。 总的来说，意图关注的是挖掘用户潜在的想法和目标，FAQ 则是针对常见问题提供现成的解答。

医疗人工智能应用存在以下风险： 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害，包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时，可能对人们的生计产生重大影响，并侵犯基本权利，如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视，并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括： 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则，这些规则应与《宪章》保持一致，是非歧视性的，并符合欧盟的国际贸易承诺，同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务，促进对法规的遵从，确保法律的确定性。 3. 在特定条件下，明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是，欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统，以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统，在符合一定条件时不视为高风险系统。

欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响举例如下： 积极影响： 1. 对中小企业的兼顾激励与监管：欧盟的法案顾及到了中小企业在人工智能领域的弱势地位，适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中，有利于形成健康有序的公平竞争秩序，激发中小企业的科技创新活力，同时防止过度监管。例如，2023 年《AI 法案》折衷草案通过制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款、促进监管沙盒广泛而平等的参与、降低评估费用等措施降低中小企业的合规成本。 2. 纳入道德伦理和人权考量：《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中，我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。 不利影响： 1. 以风险为基准的管理框架存在不确定性：伦理道德和人权具有高度概括性、抽象性和不确定性，如何将其融入人工智能治理考验立法技术。《人工智能法案》对“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统的界定和解释存在相当大的不确定性和模糊性，可能难以统一进行风险分类，成效有待进一步观望和研讨。 2. 可能无法完全适应中国国情：中国和欧盟在人工智能发展的阶段、市场环境、企业结构等方面存在差异，欧盟的法案在具体适用时可能需要进行较大的调整和适配，否则可能无法有效发挥作用。

欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响主要体现在以下方面： 1. 立法参考：我国与欧盟在人工智能立法工作上“齐头并进”，且立法理念有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。 2. 市场拓展：若我国的 AI 项目有意拓展欧洲市场，可能因针对不同市场重新训练特有模型效率不高，而不得不根据欧盟法案对产品进行调整。 同时，我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，如今审查机构已介入。我国持续生产 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。虽然禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。此外，伦理道德和人权向来是人工智能技术发展绕不开的终极话题，我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。但由于该《办法》适用于所有科技活动，人工智能的特殊性可能无从得到体现，且如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。

AI 的能力存在边界，主要体现在以下方面： 1. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围，如同学生不能回答课本之外的问题。 2. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，AI 也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 例如，在“Hallucination is Inevitable:An Innate Limitation of Large Language Models”这篇论文中，揭示了 AI 幻觉无法被完全消除的根本原因就在于 AI 模型的能力边界。 在探索者队伍的研究中，有人提出开发一个用于探索 AI 能力边界的实验平台，这也从侧面反映了对 AI 能力边界的关注。 此外，国际政治的边界或将按照 AI 技术边界来重新划分，也说明了 AI 能力边界的影响范围之广。

在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。

以下是关于如何做 Agent 的详细说明及举例： 一、基本框架 Agent 的基本框架可以概括为“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中，大模型 LLM 充当 Agent 的“大脑”。 二、规划（Planning） 主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务拆解为较小可管理的子目标，便于处理复杂任务。反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，以提升最终结果的质量。 三、记忆（Memory） 分为短期记忆和长期记忆。短期记忆将所有的上下文学习视为利用模型的短期记忆来学习；长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力，通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。 四、工具（Tools） 五、智能体的类型 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并据此采取行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。金融交易智能体就是一个例子，它会根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。强化学习智能体通过与环境互动不断学习最优策略。 六、从产品角度思考 Agent 设计 以历史新闻探索向导为例，其身份是历史新闻探索向导，性格是知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短的背景故事，比如曾是一位历史学家，对世界重大历史事件了如指掌且充满热情，愿意分享知识。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式以及角色技能等方面。 例如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让一个大语言模型扮演不同角色，如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员，这些 Agent 会相互协作，共同开发一个应用或复杂程序。

意图识别是根据输入的内容决定后续环节的一种方式，类似于 if/else 。从输出看，其 reason 通常为英文。它可以被理解为简化版的大语言模型节点，为更精准识别，可优化选项，若不行可换大语言模型节点。 在自然语言处理领域，意图识别虽已被广泛讨论，但随着大型模型兴起，尤其在用作智能体的 Brain 模块时，承担了主要工作任务。其本质是对用户输入指令的分类任务，在单一或多智能体系统中都至关重要。通过如 Siri、小爱同学等常见智能助手的例子可更直观理解。大型模型执行意图识别任务主要基于大量数据训练得到的模型，可通过微调适应特定领域需求。 在 AI 搜索中，意图识别的关键作用是对用户提问进行分类，如分为导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类，但面临枚举无法穷尽的问题。对搜索意图分类可匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率，保证搜索结果个性化。目前主流实现方案主要通过提示词请求大模型完成识别，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。

要使语音助手掌握情感意图，可以从以下几个方面考虑： 1. 明确“情绪识别系统”的概念：根据欧洲议会和欧盟理事会的规定，“情绪识别系统”是指根据自然人的生物数据识别或推断其情绪或意图的人工智能系统，例如快乐、悲伤、愤怒等，但不包括身体状态如疼痛或疲劳，也不包括仅仅检测容易察觉的表情、手势或动作，除非用于识别或推断情绪。 2. 借鉴相关研究和观点：如 AI 教父 Hinton 探讨的如果助手具有自我反省的能力，可能会有感觉，以及他提出的新的感觉模型。 3. 理解情感的重要性：情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等功能。比如，人类会因适应环境做出有利生存的生理反应，不同情感表达会使相同文字语言内涵不同，大脑决策依赖情感，情感能激发和维持个体行为，也是人类社会化维系的纽带。 4. 以情感计算为目标：情感计算旨在使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感，最终赋予计算机类似人的情感能力。 总之，使语音助手掌握情感意图需要综合多方面的知识和技术，不断探索和创新。

以下是关于意图识别的全面介绍： 意图识别在自然语言处理领域是常见话题，随着大型模型兴起，其在智能体的 Brain 模块中承担主要工作。 意图识别的定义：当用户输入指令，通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块对其做出反应，本质上是一种分类任务，区分用户具体意图，在单一或多智能体系统中都至关重要。 通过常见智能助手如 Siri、小爱同学的例子可更直观理解。 在 AI 搜索中，意图识别的关键作用包括对用户提问进行分类，如导航类（如搜索“ThinkAny”为打开官网）、信息查询类（如搜索“什么是 AI 搜索引擎”为了解行业）、交易类（如搜索“笔记本电脑”为购买）、本地信息类（如搜索“附近的烤肉店”为找附近餐馆）等，还存在其他分类和多级子分类，但面临枚举无法穷尽的问题。 对搜索意图分类可匹配更准的信息源和更好的回复提示词，提升检索召回率，保证搜索结果个性化。目前主流实现方案主要通过提示词请求大模型完成识别，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 在提示词中使用意图分类的理论依据是人工智能的意图识别理论，其核心观点包括通过自然语言处理技术从用户查询中识别目的或需求，考虑上下文理解以更全面理解意图，将识别出的意图分类并与预定义指令或操作匹配执行相应任务。具体步骤包括定义意图类别、分析用户输入、进行意图分类和执行相应操作。

以下是关于 AI bot 做意图识别的资料： 尽管意图识别在自然语言处理领域已被广泛讨论，且通过各种小规模模型处理过此任务，但随着大型模型兴起，尤其是用作智能体的 Brain 模块时，它们在意图识别方面承担了主要工作。 意图识别的定义是：当用户输入指令，指令通过感知模块传递到 Brain 模块，Brain 模块需对指令做出反应，本质上是一种分类任务，即识别并区分用户的具体意图。在单一智能体架构或复杂的多智能体系统中，意图识别都至关重要。 通过一些常见的例子，如 Siri、小爱同学及其他手机品牌搭载的智能助手，当向它们发出指令时能做出相应反应，此过程中意图识别起到关键作用。大型模型执行意图识别任务时，主要基于前期通过大量数据训练得到的模型，可能是专门针对意图识别任务训练的大型模型，也可能是通过在特定任务中微调来优化的模型，通过微调能使模型更好地适应特定领域的任务需求。

以下是关于如何利用 AI 辅助高中美术学生进行创意图形生成的相关内容： 在不同的教学场景中，对 AI 的应用和态度有所不同。例如在艺术教学中，对于 AI 生成的图像可能有不同的需求。在历史课中，学生制作信息图表展示对宏观经济学原理的理解时，可能会接受 AI 生成的图像；而在美术课上，可能不太希望直接使用 AI 生成的图像。 在学习 AI 绘画方面，其在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域都有应用。比如在广告设计中可快速生成创意概念图，为策划提供灵感和初稿；在游戏开发中用于创建场景和角色形象，提高开发效率等。 对于小学课堂中的 AI 绘图课程设计，可先准备关键词并输入 Mid Journey 生成图片存下来展示，围绕 AI 绘图的好处展开，如创意增强，像“夜晚的未来城市风景，霓虹灯和飞行汽车”“超现实主义风景，漂浮的岛屿和瀑布云”等能创造独特且富有想象力的场景；效率提升，如“现代智能手机设计的快速草图”“新咖啡机概念的快速原型”能快速生成复杂多变的设计；降低技能门槛，像“简单卡通角色，微笑着，大眼睛”“基础的风景画，夕阳下的宁静湖泊”能帮助非专业者创作；探索新的艺术形式，如“数字抽象艺术，鲜明的色彩和几何形状”“算法生成的艺术作品，具有分形图案”能探索全新艺术形式的潜力。 综合以上，对于高中美术学生进行创意图形的生成，可借鉴上述思路和应用场景，注重培养学生的创意、效率和对新艺术形式的探索。

训练 AI 数字人说话的语气和语调可以从以下几个方面入手： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考，需要编写一个类似人的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建具有挑战性。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式有 HTTP、webSocket 等。但包含情绪的语音表达以及保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配方面，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但多为闭源，效果可参考 Nvidia 的 Audio2Face 或 Live Link Face + Face AR Sample。 3. 实时性：由于数字人的算法部分组成庞大，几乎不能单机部署，算法一般部署到额外的集群或调用提供的 API，会涉及网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。 4. 多元跨模态：不仅要有语音交互，还可根据实际需求添加其他感官交互，如通过添加摄像头数据获取视觉信息，再通过 CV 算法做图像解析。 5. 拟人化场景：正常与人交流并非线性对话，插话、转移话题等情景需通过工程进行丝滑处理。 此外，对于数字人说话相关的算法开源代码有很多，如 ASR 语音识别方面有 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition 等；AI Agent 方面大模型有 ChatGPT、Claude、ChatGLM 等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义；TTS 方面有微软的 edgetts、VITS、sovitssvc 等。 如果都要自建代码实现各模块，开发工作量巨大，迭代难度高，个人开发者可借助开源社区的力量，如 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架，通过这些框架快速编排出自己的 AI Agent。在开源项目中，使用 dify 框架可利用其编排和可视化交互任意修改流程，构造不同的 AI Agent，实现相对复杂的功能。同时，Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 两个接口，基于此可将数字人的语音识别和语音生成都交由 Dify 控制。使用 Dify 接口时需注意必须在应用编排功能中打开文字转语音和语音转文字功能，且只有接入了支持 TTS 和 SPEECH2TEXT 的模型供应商，才会在功能板块中展示出来。

成为 AI 训练师需要以下几个方面的努力： 1. 扎实的基础知识：就像医学生从化学和生物学基础课程开始一样，AI 训练师也需要掌握相关的基础知识，例如数学、统计学、计算机科学等。 2. 领域专业知识：针对特定的应用领域，如医疗保健，需要深入了解该领域的专业知识，包括原理、流程和实践经验。 3. 学习方式：通过正规的学校教育和实践学徒的方式，从该领域最出色的实践者那里学习，积累经验和直觉。 4. 模型训练方法：不应仅仅依靠大量的数据和生成模型，而是采用堆叠模型的方式进行训练，例如先训练生物学模型，再添加特定领域的数据点。 5. 持续学习和创新：鉴于 AI 的发展特性，要不断学习新的技术和方法，探索更有效的训练方式。 同时，利用 AI 进行教育和自学也是提升自身能力的途径，但要注意对关键数据进行核实，避免 AI 产生的幻觉导致错误。

目前针对小学生的 AI 工具，以下几种可能较为适合他们体验： 1. Scratch：这是一款图形化编程工具，通过拖拽积木块的方式就能创建程序，非常直观易懂，有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org：提供了丰富的编程课程和项目，包括简单的代码编写，界面友好，适合初学者。 3. Tynker：具有趣味性的编程学习平台，有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是，在让小朋友使用这些工具时，要给予适当的指导和监督，确保他们能够正确理解和使用。

以下是关于增量预训练的相关内容： Atom 系列模型的预训练： Atom 系列模型包含 Atom7B 和 Atom13B，基于 Llama2 做了中文能力的持续优化。 采用大规模的中文数据进行持续预训练，数据来源广泛，包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金融数据、法律数据、医疗数据、代码数据、专业论文数据、中文自然语言处理竞赛数据集等，并对数据进行过滤、打分、去重，筛选出超过 1T token 的高质量中文数据持续加入训练迭代。 针对 Llama2 模型的词表进行深度优化，扩展词库至 65,000 个单词，提高中文编码/解码速度约 350％，扩大中文字符集覆盖范围，包括所有 emoji 符号。 默认支持 4K 上下文，利用位置插值 PI 和 Neural Tangent Kernel（NTK）方法，经过微调可将上下文长度扩增到 32K。 GPT 助手的预训练： GPT 以完全随机的权重开始，随着训练时间增长，输出会越来越连贯和一致。 预训练阶段占用了训练计算时间和浮点运算的 99%，是所有计算工作主要发生的地方。 收集大量数据，如 Common Crawl、C4、GitHub、维基百科、图书、ArXiv、StackExchange 等，按照一定比例采样形成训练集。 在训练前需进行预处理步骤 Tokenization（分词/标记化），将原始文本翻译成整数序列。

大模型训练是一个复杂的过程，通俗来讲，就是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，从而能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 其过程可以类比为上学参加工作： 1. 找学校：训练大模型需要大量的计算资源，如大量的 GPU。 2. 确定教材：大模型需要海量的数据，通常几千亿序列（Token）的输入是基本标配。 3. 找老师：选择合适的算法来讲述“书本”中的内容，让大模型更好地理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型更好地胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 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）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，是原始文本数据与 LLM 可以使用的数字表示之间的桥梁。 一般来说，大模型训练有以下关键步骤： 1. 无监督学习：模型通过分析大量文本数据，学习语言的基本结构和常识，具备文本补齐能力，将人类的知识通过向量化的方法转换，从而获得基础的语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调：模型被训练以理解并执行具体指令，如翻译文本，从而能够回答问题。 4. 对齐过程：通过引入人类的评价标准（奖励函数）和处理特定的格式要求，进一步优化模型的输出以符合人类的期望，包括处理文化、道德等方面的细节。 虽然具体的实现细节可能是各公司的机密，但大体上，这些步骤共同构成了构建一个高效、实用的大语言模型的过程，最终产生的模型可能含有高达 1750 亿个参数。在开源与闭源模型的开发策略中，开源模型依赖于社区的贡献和集体智慧，而闭源模型则通常由企业投入大量资源进行开发。 需要注意的是，在面对大模型训练这样的新技术和概念时，要保持开放和谨慎的态度，深入了解其技术背景、工作原理以及在实际应用中的作用和影响，避免形成错误的观念。同时，所有工程实现的东西都需要做很多技术的折中，不要过分美化这个过程。

以下是关于训练销售助手类型业务私有模型的相关信息： 1. 提示词方面：设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，并将其应用于国内的豆包角色扮演模型，生成吸引人的广告词。若与语音技术结合用于宣传，能创造出有趣且有效的销售助手，吸引顾客注意。拟人化提示词母体可通过关注作者微信领取。 2. 增加私有知识方面：通过前面步骤拥有可与客户对话的 AI 助手后，若想让其像公司员工一样精准专业回答商品相关问题，需为大模型应用配置知识库。例如在售卖智能手机的公司，网站上有很多相关信息，不同机型的详细配置清单可参考相关文档。