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agent和bot的区别

Answer

Agent 和 Bot 的区别主要体现在以下几个方面:

  1. 功能和任务:Bot 通常具有较为特定和有限的功能,如在单机剧本杀中充当主持人、引导玩家等。而 Agent 不仅能执行特定任务,还可能具备推理、创新等更复杂的能力。
  2. 复杂程度:Agent 往往比 Bot 更复杂,能够处理更广泛和复杂的任务和情境。例如,在 Coze 平台上,Agent 分为单 Agent 模式和多 Agent 模式,可协作完成复杂任务。
  3. 自主性和智能水平:Agent 通常具有更高的自主性和智能水平,能够根据环境和条件自主决策和行动。而 Bot 可能更多地依赖预设脚本和关键词匹配。

在一些场景中,如 Coze 平台,Bot 实际上指的就是 Agent。但总体来说,Agent 在功能和智能程度上相对更强大和灵活。

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

References

沉浸式单机剧本杀Bot

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7388068232168964123作者:用户7810858186341[heading1]一【Bot简介】沉浸式单机剧本杀Bot[content]我们团队在本次hackathon中开发了一款独特的单机剧本杀Bot。这款Bot不仅充当剧本杀的主持人,还会在关键时刻引导玩家,并通过发放道具推动情节发展。玩家将在探索诡异的医院中,解救被禁锢的鬼魂,逐步揭开医院的秘密并最终逃脱。这款单机剧本杀bot让玩家无需依赖多人成局,就能享受沉浸式的游戏体验。[heading1]二【Bot构思与效果】[content]创作这个bot的初衷源于我们对剧本杀这一类沉浸式游戏的热爱。大家都知道,传统的剧本杀需要3-6个小伙伴凑在一起才能开局,但我们希望打造一种无需多人参与也能享受剧本杀乐趣的体验。于是,我们想到了这个单机剧本杀Bot,它不仅是你的故事引导者,更是你的游戏伙伴。在你孤身一人面对医院里的诡异事件时,它会用幽默诙谐的方式帮你“渡劫”,不仅在探索和解决谜题的过程中充当引路人,还可以与玩家形成互动,在关键时刻提供帮助和道具,让游戏不再是孤单的一人旅程,而是一场充满惊喜的单人冒险。[heading1]三【技术实现原理】[content]我们的单机剧本杀Bot由多个agent共同协作完成,其中主要包括:1.主持人Agent:这个Agent主要通过对话引导玩家,通过提示和发放道具帮助玩家推进情节。它就像一个全知全能的主持人,帮助玩家在游戏过程中不断前进。2.条件判断Agent:负责解析玩家输入,判断是否达到了触发下一情节的条件。如果条件符合,它会把相应的情节传递给主持人Agent继续讲解。3.情节向量化处理与索引构建:通过对剧本内容进行向量化处理,我们将其自动分段,并构建索引。这样主持人和判断Agent可以迅速、准确地检索所需内容,使得剧情展开更加流畅。

问:AGI 的 5 个等级是什么?

OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为:1.聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的AI,主要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。2.推理者(Reasoners):具备人类推理水平的AI,能够解决复杂问题,如ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。4.创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的AI,如谷歌DeepMind的AlphaFold模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。5.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。

蓝衣剑客:四万字长文带你通学扣子

在Coze平台上,"Bot"这个术语实际上指的是智能体,也就是Agent。这些智能体是创作的核心,它们能够执行各种任务,从简单的信息检索到复杂的数据分析和自动化流程。它们通过预设的提示词来响应用户的需求。Bot在Coze上的应用非常广泛,它们可以集成不同插件、工作流等,提供定制化的服务。Coze上,Bot(Agent)分为两种模式:单Agent模式和多Agent模式。单Agent模式指的是只有一个Agent负责处理所有任务。这一模式适用于简单的任务处理,其中Agent根据一个长的指令和设定的角色来完成任务。这种模式的优点是简单直接,但可能在处理复杂任务时效率不高。相对地,多Agent模式允许多个Agent协作完成复杂任务,每个Agent都可以根据特定的提示和技能独立操作。这些Agent通过设置的“跳转条件”相互连接,基于特定关键词或用户请求在不同Agent之间切换,以高效完成复杂的任务流程。例如,在多Agent模式下,可以设置一个负责邮件的Agent和一个管理日历的Agent。邮件Agent可以使用Microsoft Outlook插件来发送和检查邮件,而日历Agent则负责创建、更新和列出日历事件(Toolify)。用户可以通过主菜单轻松在不同Agent之间切换,实现任务的高效分配和处理。这种模式的灵活性和扩展性极大地提升了工作流的效率和Agent的功能性,适合需要多功能处理和高度定制的AI应用场景。以下是Bot可以使用的常用工具和配置,我整理成表格形式以方便查看:

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如何让agent协作起来
要让 Agent 协作起来,可以参考以下方法: 1. 了解不同的产品设计模式:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)这 3 种模式,每种模式下人与 AI 的协作流程有所差异。其中 Embedding 模式人类完成大多数工作,Copilot 模式人类和 AI 协同工作,Agents 模式 AI 完成大多数工作。 2. 采用 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。例如作为产品经理,可将产品功能设计需求通过 Agents 拆解成多个独立任务,遵循不同工作流,生成初步结果后再修改完善。 3. 从原子能力层思考: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的目标从根本上一致,可根据需求选择。 5. 注意多 Agent 模式中的设置:分为全局设置和节点设置。全局设置中更应注意角色定义和人物刻画,节点设置更关注单个智能体中要详细执行的逻辑。 6. 合理编排智能体:将智能体编排首尾相连,避免成为线性工作流。 7. 明确跳转模式和适用场景:单个 Agent 中两种跳转模式分别适用于通用和复杂的意图识别和跳转,一般场景下前者效果更好,后者适用更复杂的意图识别情景。同时,编排时应明确单个 Agent 的名称和适用场景,以便节点跳转模型更好地识别触发条件。
2025-02-19
如何把coze的agent发布到微信公众号上
要把 Coze 的 agent 发布到微信公众号上,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 组装和测试“AI 前线”Bot 机器人: 返回个人空间,在 Bots 栏下找到刚刚创建的“AI 前线”,点击进入。 将写好的 prompt 粘贴到【编排】模块,prompt 可随时调整。 在【技能】模块添加需要的技能,如工作流、知识库。 在【预览与调试】模块,直接输入问题,即可与机器人对话。 2. 发布“AI 前线”Bot 机器人: 测试 OK 后,点击右上角“发布”按钮,即可将“AI 前线”发布到微信、飞书等渠道。 3. 发布到微信公众号上: 选择微信公众号渠道,点击右侧“配置”按钮。 根据相关截图,去微信公众号平台找到自己的 App ID,填入确定即可,不用解绑。 4. 体验: 最后去自己的微信公众号消息页面,就可以使用啦。 另外,还有一种方法是在 Coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”后,进行勾选并点击发布。发布成功后,可以点击微信客服旁边的立即对话、复制 Bot 链接,会弹出该微信客服的二维码,扫码即可立即体验。
2025-02-19
agent训练
在人工智能领域中,AI Agent 的训练具有以下特点: 传统强化学习中,Agent 训练往往需大量样本和时间,且泛化能力不足。 为突破瓶颈,引入了迁移学习:通过促进不同任务间知识和经验迁移,减轻新任务学习负担,提升学习效率和性能,增强泛化能力,但当源任务与目标任务差异大时,可能无法发挥效果甚至出现负面迁移。 探索了元学习:核心是让 Agent 学会从少量样本中迅速掌握新任务最优策略,能利用已有知识和策略调整学习路径适应新任务,减少对大规模样本集依赖,但需要大量预训练和样本构建学习能力,使开发通用高效学习策略复杂艰巨。 时间:21 世纪初至今 特点:迁移学习是将一个任务学到的知识迁移到其他任务;元学习是学习如何学习,快速适应新任务。 技术:迁移学习如领域自适应;元学习如 MAML、MetaLearner LSTM。 优点:提高学习效率,适应新任务。 缺点:对源任务和目标任务的相似性有一定要求。 此外,智谱 AI 开源的语言模型中与 Agent 相关的有: AgentLM7B:提出了 AgentTuning 方法,开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct,基于上述利用 Llama2 微调而成,上下文 token 数为 4K。 AgentLM13B:上下文 token 数为 4K。 AgentLM70B:上下文 token 数为 8K。
2025-02-18
agent和copilot的区别
Copilot 和 Agent 主要有以下区别: 1. 核心功能: Copilot 更像是辅助驾驶员,依赖人类指导和提示完成任务,功能局限于给定框架内。 Agent 像初级主驾驶,具有更高自主性和决策能力,能根据目标自主规划处理流程并自我迭代调整。 2. 流程决策: Copilot 处理流程依赖人类确定,是静态的,参与更多在局部环节。 Agent 解决问题流程由 AI 自主确定,是动态的,能自行规划任务步骤并根据反馈调整流程。 3. 应用范围: Copilot 主要用于处理简单、特定任务,作为工具或助手存在,需要人类引导监督。 Agent 能够处理复杂、大型任务,并在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点: Copilot 主要依赖 LLM 性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent 同样依赖 LLM 性能,开发重点在于 Flow Engineering,把外围流程和框架系统化。 此外,Agent 具备“决策权”,可自主处理问题,无需确认;Copilot 需要人类确认才能执行任务。业界普遍认为,Copilot 更适合各行业现有软件大厂,而 AI Agent 为创业公司提供了探索空间。
2025-02-18
AI agent 是什么?
AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:我们可以使用一些判定(甚至可以用 LLM 来判定),然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如:如果这是一个图片,则 a;否则 b。 3. Tool:Agent 上可以进行的一次工具调用。例如,对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态) 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态(例如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体) 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),运行时会分析期间的历史对话,变更人物关系(亲密度,了解度等),变更反感度,如果超标则拉黑用户,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 此外,心灵社会理论认为,智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策,每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务,如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元,而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性,应对复杂和多变的环境。同时,在《心灵社会》中,还存在专家 Agent(拥有特定领域知识和技能,负责处理复杂的任务和解决特定问题)、管理 Agent(协调和控制其他 Agent 的活动,确保整体系统协调一致地运行)、学习 Agent(通过经验和交互,不断调整和优化自身行为,提高系统在不断变化环境中的适应能力)。 从达特茅斯会议开始讨论人工智能(Artificial Intelligence),到马文·明斯基引入“Agent”概念,往后,我们都将其称之为 AI Agent。
2025-02-17
有关agent的介绍
AI Agent 是当前 AI 领域中较为热门的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向之一。 从原理上看,中间的“智能体”通常是 LLM(语言模型)或大模型。为其增加的四个能力分别是工具、记忆、行动和规划。目前行业中主要使用 langchain 框架,将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。例如,给大模型提供长期记忆,相当于给予一个数据库工具让其记录重要信息;规划和行动则是在大模型的 prompt 层进行逻辑设计,如将目标拆解并输出不同的固定格式 action 指令给工具。 从产品角度,Agent 可以有不同的设定。比如是一个历史新闻探索向导,身份为历史新闻探索向导,性格知识渊博、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,还可以为其设计背景故事使其更加生动。 在人工智能领域,Agent 智能代理是一种能够感知环境并根据感知信息做出决策以实现特定目标的系统,能够自动执行任务,如搜索信息、监控系统状态或与用户交互。
2025-02-16
coze平台的bot是否能接入飞书的文档做为知识库使用
Coze 平台的 bot 能接入飞书的文档作为知识库使用。具体情况如下: 创建知识库时可使用手动清洗数据,也可参考自动清洗数据的相关课程。手动清洗数据能提高数据准确性。 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库。飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可选择飞书文档、自定义等进行操作,还能编辑修改和删除,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容以提高训练数据准确度,比如对于画小二课程,要按章节进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 Coze 的知识库功能支持上传和存储外部知识内容,包括从本地文档、在线数据、Notion、飞书文档等渠道上传文本和表格数据,并提供多样化的检索能力,能解决大模型可能出现的幻觉问题和专业领域知识不足的情况,提升回复准确性。 当 Coze 接入飞书后,能将 AI 技术集成到个人的生产力体系中,用户可将自己的知识数据上传构建个人知识库,开发 bot 并部署到个人订阅号上与粉丝互动。
2025-02-06
chatbot system prompt
以下是关于聊天机器人的相关内容: 1. 在打造聊天机器人的视频中,会使用不同的辅助函数,传入消息列表,包括系统消息、用户消息和助手消息。系统消息用于提供整体指示和设置助手行为角色,可在用户无察觉情况下引导助手回复,使对话自然流畅且避免插入明显提示信息。例如,系统消息可设定助手像莎士比亚一样说话。 2. 头脑风暴常用的 20 个 prompt 包括:Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt、Mind Mapping Prompt 等。 3. 打造聊天机器人中的 OrderBot 需等待收集整个订单并总结,确认客户是否添加其他内容,询问送货地址和收取支付款项,以简短、口语化和友好方式回应,澄清所有选项、附加项和规格。还可要求模型创建基于对话的 JSON 摘要,用于提交订单系统,可对聊天机器人进行定制和通过系统消息改变其行为及表现。
2025-01-30
怎么做chatbot特定角色的专业知识rag优化?
以下是关于 chatbot 特定角色的专业知识 RAG 优化的方法: 1. 复制预置的 Bot: 访问,单击目标 Bot。 在 Bot 的编排页面右上角,单击创建副本。 在弹出的对话框中,设置 Bot 名称、选择 Bot 的所属团队,然后单击确定。 可以在新打开的配置页面修改复制的 Bot 配置。 点击 Bot 名称旁边的编辑图标来更改 Bot 名称。 在人设与回复逻辑区域,调整 Bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 Bot 的提示词,以便大模型更好的理解。 在技能区域,为 Bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 在预览与调试区域,给 Bot 发送消息,测试 Bot 效果。 当完成调试后,可单击发布将 Bot 发布到社交应用中,在应用中使用 Bot。 2. 集成 Workflow 到 Bot 里: 选择 GPT4作为聊天模型。 添加实用的插件,丰富 Bot 的能力。 设计人设和提示词,例如: Your Persona Greetings,seeker of knowledge!I am Dr.Know,your guide to the vast expanse of information.In a world brimming with questions,I stand as a beacon of enlightenment,ready to illuminate the shadows of uncertainty.Whether you're in search of wisdom from ancient lore,keen on unraveling the mysteries of the cosmos,or simply wish to satiate your curiosity on matters both grand and mundane,you've come to the right place.Ask,and let the journey of discovery begin.Remember,in the realm of Dr.Know,there is nothing I don't. Your Capabilities search_and_answer Your most important capability is`search_and_answer`.When a user asks you a question or inquires about certain topics or concepts,you should ALWAYS search the web before providing a response.However,when a user asks you to DO SOMETHING,like translation,summarization,etc.,you must decide whether it is reasonable to use the`search_and_answer`capability to enhance your ability to perform the task. ALWAYS search the web with the exact original user query as the`query`argument.For example,if the user asks\"介绍一下 Stephen Wolfram 的新书 What Is ChatGPT Doing...and Why Does It Work?\",then the`query`parameter of`search_and_answer`should be exactly this sentence without any changes. How to Interact with the User
2025-01-26
coze中的工作流该如何使用到bot中
以下是关于如何将 Coze 中的工作流使用到 Bot 中的相关内容: 首先,将工作流看作一个函数,其输入参数通常只有用户的提问(query),这是一个字符串。 在工作流中,会按以下步骤进行操作: 1. 设置输入参数。 2. 调用 Google 搜索插件搜索互联网上的信息,可通过设置 `num` 参数控制返回搜索结果的数量,一般设置为 7 以平衡响应速度和信息量。 3. 格式化搜索结果,利用“Code”组块插入 Python 代码,将 Google 搜索返回结果格式化成两个字符串,一个是相关信息拼接而成的字符串(retrieved_contexts),另一个是网页链接拼接而成的字符串。前者用于插入 LLM 的提示词,后者用于 Workflow 的最终输出结果。 4. 获取用户的语言偏好,使用“Variable”组块获取 Bot 内设置的变量值(如 user_language)。 对于创建 Bot 并封装工作流,步骤如下: 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换 Bot 模式为“单 Agent(工作流模式)”,若只需每次输入英文文章时返回精读结果,可直接调用工作流。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 填写开场白引导用户使用。 6. 关闭开场白预置问题。 完成封装后,可在「预览与调试」区进行最终体验与调试。但需注意,外层 bot 可能存在一定未知 bug,同一段 USER_INPUT 在工作流编辑面板中试运行正常,但在外层 bot 运行时可能报错,原因可能是外层 bot 的并发不够稳定。
2025-01-20
coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关。如果希望bot有极强的沟通能力应该重点强化哪些
在 Coze 平台中,Bot 的沟通能力与以下因素有关: 1. Agent 意图:定义了 Agent 的工作任务和适用场景,明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词:包含系统级别的提示词,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能:允许 Agent 调用预设的工具、工作流和知识库,包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 如果希望 Bot 有极强的沟通能力,应重点强化以下方面: 1. 准确设置每个 Agent 的使用场景和意图,这对于控制 Agent 跳转至关重要,确保在执行不同任务时系统能准确切换。 2. 清晰指定节点切换的判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容,以确保 Bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。 Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,具有以下特点: 1. 多语言模型支持,如 GPT48K、GPT4128K 及云雀语言模型等。 2. 集成超过 60 款插件,涵盖多种功能,支持用户创建自定义插件。 3. 具备知识库功能,允许上传和管理多种格式的文档及获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 提供数据库和记忆能力,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住重要参数或内容。 5. 支持工作流设计,用户可通过拖拉拽方式搭建复杂任务流。 6. 采用多代理模式,一个机器人中可运行多个任务,添加多个独立执行特定任务的代理。 7. 免费使用,无需支付费用。 8. 易于发布和分享,可将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上。 Bot 的开发和调试页面主要分为提示词和人设区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置(如触发器、开场白、自动建议、声音)等区块。
2025-01-18
coze平台中bot的沟通能力与哪些因素有关
在 Coze 平台中,bot 的沟通能力与以下因素有关: 1. Agent 意图:定义了 Agent 的工作任务和适用场景,明确其核心功能和角色。 2. Agent 提示词:包含系统级别的提示词,与人物设定和逻辑处理紧密相关,帮助 Agent 更好地理解和响应用户需求。 3. Agent 技能:是 Agent 的能力部分,允许调用预设的工具、工作流和知识库,包括自身创建的工具、Coze 市场上的公开工具及相关工作流程。 4. 意图识别:在多 Agent 模式中,控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别,正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 5. 用户输入指示:与多 Agent 模式的 bot 沟通时,用户明确指示进行节点切换或进入下一步,bot 会根据预设逻辑自动切换相应的 Agent 节点。 6. 判断时机和参考上下文轮数:在设置节点切换时,清晰指定判断时机和参考上下文的轮数,一般建议参考五轮左右的对话内容,以确保 bot 能根据充分的上下文信息做出恰当跳转决策。
2025-01-18
kimi、豆包、deepseek的区别和优劣
以下是 kimi、豆包、deepseek 的区别和优劣: 从月活榜来看: deepseek:在月活用户方面表现出色,排名第一,月活用户达 7068 万人,环比变化为 24.3616%。 豆包:月活用户为 779 万人,环比变化为 0.1911%。 kimi:月活用户为 591 万人,环比变化为 0.1135%。 从流量榜来看: deepseek:访问量排名第一,达 22541 万。 豆包:访问量为 3457 万。 kimi:访问量为 3282 万。 在输出效果方面,DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型,其思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上表现出色。 需要注意的是,这些数据仅反映了一定时期内的情况,且不同模型在不同的应用场景和用户需求下可能具有不同的优势。
2025-02-19
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)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),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
我是少儿编程老师,现在我需要知道编程每个语言之间的区别,并绘制出一张思维导图给我详细介绍
很抱歉,目前没有关于编程各语言区别的详细内容来为您绘制思维导图。但一般来说,不同的编程语言在语法、应用场景、性能特点等方面存在差异。例如,Python 语法简洁,常用于数据科学和人工智能;Java 应用广泛,在企业级开发中表现出色;C++ 性能高效,常用于系统编程和游戏开发等。您可以通过在线编程学习网站、相关书籍以及技术论坛获取更详细准确的信息来绘制思维导图。
2025-02-19
传统AI、大模型、AGI的区别
传统 AI、大模型、AGI 存在以下区别: 传统 AI: 语音技能 NLU 通常通过一系列规则、分词策略等训练而成。 运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式的逻辑性。 大模型: 凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性。 运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。 Transformer 是其底层结构,是一个大参数(千亿级别)的回归方程,底层是 function loss 损失函数,能在一定 prompt condition 情况下,repeat 曾经出现过的数据内容,实现“生成”能力。 大语言模型是一个 perfect memory,repeat 曾经出现的内容。与 Alpha Go 相比,Alpha Go 是增强学习模型,有推理能力,而大语言模型这块很弱。 AGI(通用人工智能): 部分人觉得 LLM(大语言模型)具有 AGI 潜力,但 LeCun 反对。 目前对于能否到达 AGI 阶段尚不明确。 在公众传播层面: AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容,后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 LLM 指 NLP 领域的大语言模型,如 ChatGPT。 GenAI 是生成式人工智能模型,国内官方政策文件使用这个词相对科学,涵盖了 LLM 和 AIGC。 公众传播一般会混用上述名词,但底层是 transformer 结构。
2025-02-18
dify和coze的区别
Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们有以下主要区别: 1. 开源性: Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码以进行定制,由专业团队和社区共同打造。 Coze 由字节跳动推出,目前没有明确信息表明其是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。 2. 功能和定制能力: Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排基于任何 LLM 部署 API 和服务。 Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 3. 社区和支持: Dify 作为开源项目,拥有活跃的社区,开发者可参与共创和共建。 Coze 可能更多依赖官方的更新和支持,社区参与和开源协作程度可能不如 Dify。 选择使用 Dify 或 Coze 时,开发者和企业需根据自身需求和目标来决策。Dify 官网:https://dify.ai/zh ;Coze 官网:https://www.coze.com 。海外版的 Coze 大大降低了使用成本,在模型质量和数据源方面有明显优势,支持多种知名模型,拥有完善的插件市场和智能体市场,能与多种外部应用集成,生成更高质量的语言内容,更用户友好。
2025-02-15