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AI用途分类

Answer

AI 的用途分类广泛，主要包括以下方面：

  1. 医疗保健：
    • 医学影像分析，辅助诊断疾病。
    • 药物研发，加速研发过程。
    • 个性化医疗，提供个性化治疗方案。
    • 机器人辅助手术，提高手术精度和安全性。
  2. 金融服务：
    • 风控和反欺诈，降低金融机构风险。
    • 信用评估，帮助做出贷款决策。
    • 投资分析，辅助投资者决策。
    • 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。
  3. 零售和电子商务：
    • 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣产品。
    • 搜索和个性化，改善搜索结果和提供个性化购物体验。
    • 动态定价，根据市场需求调整产品价格。
    • 聊天机器人，回答客户问题和解决问题。
  4. 制造业：
    • 预测性维护，预测机器故障避免停机。
    • 质量控制，检测产品缺陷提高质量。
    • 供应链管理，优化供应链提高效率和降低成本。
    • 机器人自动化，控制工业机器人提高生产效率。
  5. 交通运输：
    • 自动驾驶，提高交通安全性和效率。
    • 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。
    • 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。
    • 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。
  6. 其他应用场景：
    • 教育，提供个性化学习体验。
    • 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。
    • 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。
    • 能源，优化能源使用提高能源效率。

在汽车行业，AI 的应用案例包括：

  1. 自动驾驶技术，自主导航和驾驶。
  2. 车辆安全系统，预防事故。
  3. 个性化用户体验，根据偏好和习惯调整车辆设置。
  4. 预测性维护，预测潜在故障和维护需求。
  5. 生产自动化，提高生产效率和质量控制。
  6. 销售和市场分析，理解客户需求制定策略和优化定价。
  7. 电动化和能源管理，优化电池使用和充电策略。
  8. 共享出行服务，优化路线规划、调度车辆和定价策略。
  9. 语音助手和车载娱乐，通过语音控制车辆功能和获取信息。
  10. 车辆远程监控和诊断，实时了解车辆状况并提供支持。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

问：请问 AI 有哪些应用场景？

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用，提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展，未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

问：人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例：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，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。2.车辆安全系统：AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。3.个性化用户体验：AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。4.预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。5.生产自动化：在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。6.销售和市场分析：汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。7.电动化和能源管理：AI在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。8.共享出行服务：AI支持的共享出行服务，如Uber和Lyft，使用AI来优化路线规划、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，如Amazon Alexa Auto和Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。10.车辆远程监控和诊断：AI系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

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ai免费生成视频
以下是一些免费生成 AI 视频的工具及相关信息： 1. Hidreamai（国内，有免费额度） 网址：https://hidreamai.com//AiVideo 支持文生视频、图生视频。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内） 网址：https://etna.7volcanoes.com/ 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。支持中文，时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度） 网址：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 支持文生视频、图生视频，视频生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词使用中文、英文都可以。 文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持多种尺寸。默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费） 网址：https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持多种尺寸。默认生成 5s 的视频。 此外，还有 Runway 可生成 AI 视频： 网页：https://runwayml.com/ 注册零门槛：右上角 Sign Up 注册，输入邮箱与基础信息，完成邮箱验证即可完成注册。 选择 Try For Free 模式：所有新注册用户会有 125 个积分进行免费创作（约为 100s 的基础 AI）。 生成第一个视频步骤：①选择左侧工具栏“文字/图片生成视频”；③将图片拖入框内；④选择一个动画系数；⑤点击生成 4 秒视频；⑥下载视频。
2025-01-14
ai视频制作
如果您想用 AI 把小说做成视频，一般可以按照以下流程进行： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 在 AI 春晚采访中，AI 视频制作的分工包括： 1. 制片人AJ：负责影片的制作管理，包括团队组建、日程安排、信息收集、资料整理、各处岗位工作缺失时及时补上等。 2. 图像创意？？：负责用 AI 生成富有想象力的角色和场景等所有出现在视频中的画面，并为每个角色赋予人物小传。 3. 视频制作？？：将做好的角色场景等图像素材进行 AI 图生文的工作，需要擅长运营工具的笔刷等控制工具，更好的契合剧本。 4. 编剧？：负责撰写剧本，包括故事情节、角色串联、人物台词等。 5. 配音和配乐？：这里涉及到背景音乐、音效、角色配音、声音克隆，用各种声音类 AI 工具捏出来。 6. 剪辑师？：负责把后期剪辑，包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 在 8 分钟 AI 视频制作《冷湖案例》中，首先很高兴参与相关活动，在制作过程中有“完成比完美更重要”的感悟。以《俄博梁纪元》AI 视频为例，视频长达 8 分半，制作陆陆续续花了一个月时间。从片头开始，镜头想法是需要视线聚焦到中心的圆形细胞，并保持固定，方便后续画面的转场。由于单张 AI 图生视频的动效太简单，分了几个图层进行处理，还叠加了几个画面来丰富画面。
2025-01-14
如何把已经写好的内容放入ai做ppt，并且ai不会自动扩展。
要将已写好的内容放入 AI 做 PPT 且不让 AI 自动扩展，可以参考以下方法： 1. 使用 Kimi.ai 等工具将思维导图图片转成 PPT。 2. 对于 AI 辅助生成 PPT，其原理和作用包括： 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT 时，让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表；主题生成 PPT 时，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。 在特定场景下可直接使用，如学生快速为小组展示配 PPT。 3. 具体流程为：用户输入内容，AI 输出，然后通过排版网站处理。网站把 AI 输出的文本丢给 LLM，让其根据内容在已有的 UI 组件中选择更适合的组件，按时间线为每页 PPT 的文字选出整个 PPT 中每一页的 UI 组件。有的网站如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。 4. 另外，还可以参考以下案例中的方法，如在办公场景中，用 ChatGPT 生成 Markdown 语法的内容，再借用 MindShow 工具把 Markdown 内容转换为精美的 PPT。
2025-01-14
如何用AI做PPT
以下是一些用 AI 做 PPT 的方法和相关工具： 1. 好用的 AI PPT 工具： Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。网址：https://gamma.app/ 美图 AI PPT：由美图秀秀团队推出，通过输入简单文本描述生成专业设计。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能。网址：https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 2. 制作经验分享： 卓 sir 分享了自己使用 AI 完成 PPT 的经历，用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。 熊猫 Jay 因企业内部要求编写了相关培训材料，介绍了通过 AI 工具高效制作 PPT 的思路，并提到了市面上受欢迎的 5 款 AI PPT 工具，如 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。
2025-01-14
0基础学Ai
对于 0 基础学习 AI，您可以参考以下步骤： 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。 了解人工智能是什么，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。 一定要掌握提示词的技巧，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。 此外，“AI 编程共学”活动中也有相关分享： |时间|分享材料|话题内容|分享人| ||||| |10 月 28 日 20:00 开始（回放链接：）|通往 AGI 之路增量小游戏 https://muykeee.github.io/waytoagiincremental/ 转生之我是野菩萨 https://muykeee.github.io/wildpusaincremental/|0 基础做小游戏分享：通往 AGI 之路增量小游戏 转生之我是野菩萨|麦橘| |10 月 29 日 20:00 开始（|0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南|梦飞| |10 月 30 日 20:00 开始（回放链接）| AI 拍立得：小程序：Pailido|0 基础学做 AI 拍立得：Coze 工作流实现手把手教学 AI 拍立得开源代码开箱即用|银海| |10 月 31 日 20:00 开始（回放链接）||0 基础做小游戏分享：猪猪🐷撞南墙|南墙|
2025-01-14
AI是什么
AI 是一门令人兴奋的科学，它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西，其生态位是一种似人而非人的存在。 对于没有理工科背景的人来说，把 AI 当成一个黑箱即可，只需要知道它能理解自然语言并输出自然语言。 最初，计算机是按照明确定义的程序（即算法）来对数字进行运算。但对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务，我们无法明确编程，因为不清楚大脑完成此任务的具体步骤，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 AI 技术无论如何发展，其生态位仍似人而非人。我们可以从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与 AI 这类似人非人存在相处的原则，比如想让其实现愿望时，要通过语言文字尽可能压缩其自由度，清晰告知其任务、边界、目标、实现路径方法以及所需的正确知识。
2025-01-14
Gamma的用途介绍
Gamma 有以下几种常见用途： 1. 在图像处理中，Gamma 可用于改变图像的 Gamma 值，从而调整图像的亮度和对比度。节点选项说明中，gamma 表示图像的 Gamma 值。 2. Gamma 也是一个在线演示文稿制作平台。它利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单的文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会根据内容自动提供布局建议和设计元素。该平台支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项，简化演示文稿创建过程，让非设计专业人士也能轻松制作出具有专业外观的演示文稿，使用户节省设计时间，专注于内容表达和创意发挥。 此外，在开源大模型领域，谷歌发布的 Gemma 模型中也涉及到相关技术细节。Gemma 是一个轻量级的 SOTA 开放模型系列，在语言理解、推理和安全方面表现强劲。谷歌发布了 20 亿参数和 70 亿参数两个版本，并提供了预训练以及针对对话、指令遵循、有用性和安全性微调的 checkpoint。不同尺寸满足不同的计算限制、应用程序和开发人员要求。Gemma 在 18 个基于文本的任务中的 11 个上优于相似参数规模的开放模型。
2024-10-14
本地大模型有啥用途
本地大模型具有多种用途，以下为您详细介绍： 1. 在图像生成方面，如 SDXL 的大模型，分为 base、refiner 和配套的 VAE 模型。base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的图片以获得更丰富的细节，VAE 用于调节图片的画面效果和色彩。使用时需将模型放入对应文件夹，在秋叶启动器中将 webUI 版本升级到 1.5 以上，然后在文生图中填写提示词和常规参数进行生成。 2. 资讯问答方面，如 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG。Ollama 支持多种大型语言模型，包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等，适用于多种操作系统，提供模型库，支持自定义模型，有 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用程序集成，社区贡献丰富。 3. 对话和回答问题方面，通过 Open WebUI 使用大模型。一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。若要求不高，可实现和本地大模型的对话功能。ChatGPT 访问速度快是因其服务器配置高，回答效果好是因其训练参数多、数据更优及训练算法更好。若想更灵活掌握知识库可进一步操作。
2024-09-21
Ai主要用途
人工智能（AI）的主要用途广泛，涵盖以下多个领域： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 4. 制造业： 预测性维护：避免机器故障和停机。 质量控制：检测产品缺陷。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输： 自动驾驶：提高交通安全性和效率。 交通管理：优化信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送：优化路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域： 教育：提供个性化学习体验。 农业：分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源使用，提高能源效率。 需要注意的是，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-08-28
ai在建筑方面的用途
AI 在建筑方面有多种用途，以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具： 1. HDAidMaster：云端工具，可在建筑、室内和景观设计领域使用主流 AIGC 功能进行方案创作，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索，可根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，提供全新设计模式，可在住宅设计早期引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果，保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台：从住宅设计图的构件开始，形成全自动智能审图流程，同时为建筑信息自动建模打下基础，最终实现建筑全寿命周期内信息的集成和管理。 这些工具都可以帮助建筑设计师提高效率、减少错误并提供更多设计可能性。但每个工具都有其特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-07-10
ai在酒店用途
AI 在酒店中有多种用途，以下是一些常见的应用： 客服助手：Viff.ai 是一个酒店评论回复工具，它可以为酒店客人的评论生成个性化、针对性和有礼貌的回复。它能学习用户的语气和品牌声音，并以同样一致的声音生成回复。使用 Viff.ai，酒店可以立即回复评论，从而在所有的酒店客人评论中提供准确的回复，并保持一贯性。通过回复评论，酒店可以提升声誉，吸引更多的预订。 酒店预订系统：Staypia 是一个利用人工智能技术的酒店预订系统，提供全球超过 316 万家酒店的最优惠优惠。这个平台利用人工智能技术，提供一系列独家折扣，使其成为最具成本效益的酒店预订平台之一。 知识图谱：在搜索时，展示知识图谱。这些信息是从知识图谱中产生的，意味着列出这些人和与其相关的关键信息，如生日，年纪等。酒店知识图谱可能包含大量信息，让人们在查地图时，可以快速找到准确信息。
2024-07-10
AI在教育上应用分类
AI 在教育上的应用主要包括以下几类： 1. 个性化学习：通过集成算法和大数据分析，实时跟踪学生学习进度，诊断学习难点，提供个性化学习建议和资源，如 Knewton 平台。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生的作文和开放性答案题，如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学：推出智能辅助教学工具，如 AI 教师引导学生通过对话学习、解答疑问并提供即时反馈，Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容，提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作并获得 AI 系统反馈，如 Labster 的虚拟实验室平台。
2025-01-14
利用布鲁姆分类法，规划我的AI学习路径
以下是利用布鲁姆分类法为您规划的 AI 学习路径： 1. 记忆： 先从 AI 的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解。 查看入门课程。 2. 分析： 大量阅读各类文章、视频以及行业报告，理解各知识之间的关系。 3. 应用： 深入了解 Prompt，选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品，每天使用并用来解决实际问题或提升效率。 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。
2025-01-13
人工智能的分类
人工智能主要有以下分类和应用场景： 分类： 1. 按照智能水平： 弱人工智能（ANI）：只能做一件事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 通用人工智能（AGI）：能做任何人类可以做的事。 AGI 的五个发展等级： 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT，能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程。 个性化医疗：提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出贷款决策。 投资分析：辅助做出投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：根据客户数据推荐感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：提高生产效率。 5. 交通运输：（具体应用未详细说明）
2025-01-10
中外开源模型概览与分类
以下是关于中外开源模型的概览与分类： 国内方面： 国内模型在 Agent 核心基础能力上已较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 如 ChatGLM3Turbo 在任务分解、多文档问答和检索 API 能力上表现出色。 国内开源模型如 Baichuan213BChat 具备较强竞争力，在某些方面超过一些闭源模型。 国外方面： OpenAI 发布了开源模型，包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。可访问供研究人员的模型索引详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。 智谱·AI 开源模型： 多模态模型方面，推出了具有视觉和语言双模态的模型，如 CogAgent18B、CogVLM17B、Visualglm6B 等。 详情可访问：【新基准】SuperCLUEAgent:首个 AI 智能体中文测评基准发布 www.CLUEbenchmarks.com/superclue_agent.html 。
2025-01-06
中外开源模型概览与分类
以下是关于中外开源模型的概览与分类： 国内方面： 国内模型在 Agent 核心基础能力上已较为接近或部分超过 GPT3.5 水平。 如 ChatGLM3Turbo 在任务分解、多文档问答和检索 API 能力上表现出色。 国内开源模型如 Baichuan213BChat 具备较强竞争力，在某些方面超过一些闭源模型。 国外方面： OpenAI 发布了开源模型，包括 PointE、Whisper、Jukebox 和 CLIP。可访问供研究人员的模型索引详细了解其研究论文中介绍的模型以及 InstructGPT 和 GPT3.5 等模型系列之间的差异。 智谱·AI 开源模型： 多模态模型方面，推出了具有视觉和语言双模态的模型，如 CogAgent18B、CogVLM17B、Visualglm6B 等。 详情可访问：【新基准】SuperCLUEAgent:首个 AI 智能体中文测评基准发布 www.CLUEbenchmarks.com/superclue_agent.html
2025-01-06
构建一个路由分类器AI，在工作流里面有什么好的设计方案，怎么能保证分类器进行分类准确呢
构建路由分类器 AI 的工作流设计方案如下： 1. 内容编排：在第四步中，将指令分为扩写、缩写、总结以及其他四类，设定最终的分类条件。分类器匹配到特定分支后执行相应操作，这种编排方式可过滤并避免处理不明确的指令，确保智能体准确响应用户指令。 2. 编写具体指令：为每个指令编写具体内容，如缩写、扩写和总结三个分支，创建包含变量（即用户初始输入的原始文本）的简单指令，用花括号引用变量，系统将值赋给变量并传递给模型推理形成提示词。 3. 最终输出：对各分支结果进行输出，输出内容相对简洁。 4. 测试流程：首先准备用于扩写、缩写和总结三项测试的文本素材，然后逐一进行各项测试，包括扩写测试、缩写测试、总结测试和错误处理测试，以验证每个分支能否顺利执行。 要保证分类器分类准确，可以从以下方面入手： 1. 清晰明确地设定分类条件，避免模糊和歧义。 2. 对输入的指令进行充分的预处理和规范化，使其符合分类器的预期格式。 3. 不断优化和调整分类器的参数和算法，以适应不同类型和复杂程度的指令。 4. 进行大量的测试和验证，收集错误案例并进行分析改进。
2024-12-29