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李飞飞最近出的agent综述文章哪里可以看到

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通往 AGI 之路

《[Atom Capital:中美AI最前沿——创投新趋势、中美竞争与初创企业出海战略](https://mp.weixin.qq.com/s/2tfxR2l2lOtwE1J4NE6X6Q)》2024又是AI精彩纷呈的一年。LLM不再是AI舞台上唯一的主角。随着预训练技术遭遇瓶颈,GPT-5迟迟未能问世,从业者开始从不同角度寻找突破。以o1为标志,大模型正式迈入“Post-Training”时代;开源发展迅猛,Llama 3.1首次击败闭源模型;中国本土大模型DeepSeek V3,在GPT-4o发布仅7个月后,用1/10算力实现了几乎同等水平。同时,大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI在编程领域爆发,“数字员工”崛起...都在深刻变革着产业格局。《[对话"AI教母"李飞飞:我们究竟需要什么样的AI Agent?如何正确把握这个风口](https://mp.weixin.qq.com/s/9wGS-hPlMnympaWUf9XpJg)》李飞飞在访谈中探讨了AI Agent的发展及其未来。她强调AI Agent应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了ImageNet的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。

融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI「中·下篇」

原创吕明塔罗烩2024-03-29 18:57北京原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ZS57syJORHibJrOnkoQRoQ本篇文章与2023年底尝试挖掘并探寻以chatGPT为代表的LLM和以AlphaGO/AlphaZero及当下AlphaDev为代表的RL思想的背后底层理论及形式上的统一,同时与最近OpenAI暴露出的project Q*可能的关于细粒度过程学习再到系统①(快)思考与系统②(慢)思考的形式化统一的延展性思考,以展望并探索当下面向未来的AGI->ASI的路径可行性。正如前几日AI一姐李飞飞所说,人工智能即将迎来它的「牛顿时刻」本篇文章拟分为「上篇」「中篇」「下篇」作者:吕明,坐标西二旗,技术探索方向LLM/RL/AGI/AI4S..[heading1]想回顾「上篇」的小伙伴请参考如下链接:[content][融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI/ASI的第一性原理反思和探索「RL×LLM×WM>AI4S>AGI>ASI」(qq.com)](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxOTY2MjE3Nw==&mid=2247483687&idx=1&sn=c24c38aab0e4c137630cdeba6fa29595&scene=21#wechat_redirect)

2024 年历史更新(归档)

《[李飞飞:理解世界运作方式是AI的下一步,我们需要从大语言模型转向大世界模型](https://mp.weixin.qq.com/s/mYUau7QMt82rS_iE7TPFJg)》李飞飞认为,人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性。计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。通过最新的AI技术,机器可以根据文本提示完成任务,并在虚拟环境中导航。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。《[吴恩达最新演讲——AI四大趋势](https://mp.weixin.qq.com/s/aZaOVVut-t1OenbidpFAjQ)》在吴恩达的主题演讲中,他探讨了智能体(AI Agents)和智能体推理(Agentic Reasoning)的崛起,强调非结构化数据的重要性。演讲指出,生成式AI使得应用开发速度大幅提升,快速实验成为创新的新路径,但同时带来了评估的挑战。吴恩达还提出了智能体AI的四大设计模式,并强调图像处理革命的潜力。他总结了四大趋势:加速的生成式工作流、工具优化的大模型、非结构化数据的重要性以及图像处理技术的发展。《[OpenAI主推的AI PDF工具,一年50万用户,团队只有5个人](https://mp.weixin.qq.com/s/ep4neZsa-q1a0awaQJthKA)》AI PDF是一款专注于处理PDF文件的工具,创始人Vicente Silveira认为小团队可以通过精细化功能在竞争中生存。尽管ChatGPT已允许用户上传PDF,AI PDF仍凭借支持多文件夹管理和用户特定需求,吸引了大量专业用户,如律师和研究员。团队通过聚焦特定用户群体和高效文档处理,取得了50万注册用户和3000名付费用户的成绩。

Others are asking
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
AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一,其发展具有以下特点和阶段: 从原理上看,中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中,AI Agent 并非一蹴而就,其发展可分为几个阶段,并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期,符号人工智能作为主导范式,以对符号逻辑的依赖著称,代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统,使用符号来表示知识,通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强,缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色,例如智能摘要能辅助快速筛选信息,自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面,每个人应根据自身情况找到适合的工具,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来,曾被认为异想天开的想法都可能成为现实,技术迭代会不断向前。
2025-02-15
李飞飞关于aigent的文章
以下是李飞飞关于 AIgent 的相关文章: 《对话"AI 教母"李飞飞:我们究竟需要什么样的 AI Agent?如何正确把握这个风口》:李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。 《[李飞飞:理解世界运作方式是 AI 的下一步,我们需要从大语言模型转向大世界模型》:李飞飞认为,人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性。计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。通过最新的 AI 技术,机器可以根据文本提示完成任务,并在虚拟环境中导航。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。
2025-01-20
李飞飞 智能体综述
以下是关于李飞飞在智能体方面的相关综述: 李飞飞在具身智能领域有诸多研究和观点。其团队发表在 Nature Communications 上的 Embodied Intelligence 论文研究了智能体的智能化程度与身体结构的关系。李飞飞曾提到,从简单的机器学习能力到解决复杂类人任务,具身智能可能会迎来重大转变。 此外,2024 年 11 月 26 日有报道称,李飞飞认为人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。未来,这种以人为中心的人工智能将在家庭护理、医疗支持等领域发挥重要作用。
2025-01-18
李飞飞 智能体
李飞飞在 AI 领域尤其是具身智能方面有诸多研究和观点: 早在 2021 年 10 月,其团队发表在 Nature Communications 上的 Embodied Intelligence 论文研究了智能体的智能化程度与身体结构的关系。后续接受采访时,提到从识别图像的机器学习能力到解决复杂类人任务,具身智能可能迎来重大转变。 2024 年 11 月 26 日,李飞飞认为人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。 李飞飞的 Voxposer 是具身智能产品之一,在不同任务和场景中展示了强大的能力。
2025-01-18
李飞飞提出的Agent AI的核心观点是什么
李飞飞提出的核心观点包括: 人工智能的下一步应从大型语言模型转向大型模型,强调视觉智能在理解和与世界互动中的重要性,计算机需要具备空间智能,能够建模、推理并在三维空间中互动。 通过空间智能,AI 将理解真实世界,能够处理视觉数据,做出预测并根据这些预测采取行动。空间智能使机器不仅能够相互交互,还能与人类以及真实或虚拟的三维世界进行交互。
2025-01-13
李飞飞提出的空间智能是什么
李飞飞在其 TED 演讲中介绍了空间智能,认为空间智能能够赋予 AI 了解真实世界的能力。她将生物的视觉能力与寒武纪大爆发进行类比,指出数字寒武纪大爆发需要通过空间智能来实现。您可以通过以下链接获取更多详细信息: 原版视频:https://ted.com/talks/fei_fei_li_with_spatial_intelligence_ai_will_understand_the_real_world 文字版翻译:https://xiaohu.ai/p/8105
2024-12-12
写综述论文的ai?
在论文写作领域,AI 技术的应用发展迅速,能提供多方面的辅助,以下是一些相关的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题可参考以下步骤和建议: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据需求,采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:用 AI 写作工具写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改:用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:用 AI 抄袭检测工具确保原创性,做最后的格式调整。 对于不会代码但想在 20 分钟内上手 Python + AI 的朋友,可循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 请注意,AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-01-23
你能帮我找几篇有关deepfake综述的文章吗
以下是为您提供的有关 deepfake 综述的部分内容: 生成式人工智能迅速导致了许多法律和道德问题,“Deepfakes”即由人工智能创建的图像和视频,声称是真实的但实际并非如此,已出现在媒体、娱乐和政治领域。目前深度赝品的创建虽需大量计算技能,但现在几乎任何人都能创建。OpenAI 尝试通过为每个 DALLE 2 图像添加独特符号的“水印”来控制假图像,未来可能需要更多控制,特别是当生成视频创作成为主流时。 生成式人工智能还提出了许多关于原创和专有内容的问题。创建的文本和图像与以前的内容不完全相同,系统提供商认为属于提示创建者,但显然是之前用于训练模型的文本和图像的衍生品。未来此类系统可能很快成为标准做法,用于制作大部分或全部书面或基于图像的内容,这种能力的发展将对内容所有权和知识产权保护产生巨大且不可预见的影响,也有可能彻底改变知识和创造性工作。
2024-12-14
如何用chatgpt写文献综述
以下是关于如何用 ChatGPT 写文献综述的一些方法: 1. 可以让 ChatGPT 对文章的 PDF 打印版进行总结,提取主要观点,并用项目符号列出要点,总结文章中的论点,甚至可以请求它提供可能的反驳观点,或者告知如何深入了解某个特定话题或问题。 2. 对于超长文档,如一本书,需要将其分段进行总结。每个段落作为一个查询来总结,然后将这些段落的总结连接在一起,形成整体的总结。这个过程可以重复进行,直到整本书都被总结完。如果后面的内容需要前面的内容作为背景才能理解,在总结后面部分的时候,可以在查询中包含之前已经总结过的内容,以帮助模型更好地理解整个文档。例如,对于一本 300 页关于人工智能历史的书,可先将书分为章节,为每一章生成一个摘要,再将章节摘要连接起来生成整本书的总摘要,若章节之间有关联或依赖关系,在总结后续章节时可包含前面章节的摘要,以确保摘要的准确性和连贯性。
2024-12-11
如何用AI写文献综述
利用 AI 写文献综述可以参考以下步骤: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 在论文写作领域,以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 此外,还有如沃顿商学院给教师和学生的提示词库等资源。作为资深研究者和教授,可先请求数据集和研究领域,数据上传后: 1. 基于数据制定至少三个有意义的研究假设,参考附加文件中 Zuckerman 的建议构建研究框架。 2. 进行文献综述,修正研究假设并与用户沟通确认。 3. 使用 Code Interpreter 技术对数据集进行复杂的假设检验,分析检验意义并按需进行额外测试,采用 OLS 或更高级检验方法。 4. 撰写包含理论、文献综述、研究方法和研究结果的论文,并以 Word 文档形式提交,确保内容深入专业,结果部分包含必要表格和数学计算公式。 需要注意的是,AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-11
我是一名文科研究生,请你给我介绍几种用来做文献综述和写论文的时候可以用到的ai工具
以下是为文科研究生在做文献综述和写论文时推荐的几种 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,有助于精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可辅助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具包括: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成学术论文。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-10
英文文章重点总结的AI
以下是为您总结的相关英文文章重点: 1. 每周一更新的 AIGC 领域内容,包括谷歌开源的新语言模型 Gemma 2B 和 Gemma 7B,采用与 Gemini 相同技术且质量更高;Stability AI 发布的新图像生成模型 Stable Diffusion 3,可生成图像和视频;Groq 公司利用新型硬件实现语言模型每秒 500 个 Token 的高速输出,速度比顶级运营商快 18 倍;还介绍了新的 AI 产品如视频风格转换平台 GoEnhance、将 Figma 设计转为 React 组件的插件、用于项目管理的工具 Kraftful 等,以及精选的几篇英文文章,如优化 Stable Diffusion XL 的方法、构建语言模型 Tokenizer 的教程、新模型 Sora 和 LAVE 等的应用。 2. 常见的文章润色 AI 工具包括:Wordvice AI 集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务;ChatGPT 由 OpenAI 开发,可用于多方面写作辅助;Quillbot 是人工智能文本摘要和改写工具;HyperWrite 是基于 AI 的写作助手和大纲生成器;Wordtune 是 AI 驱动的文本改写和润色工具;Smodin 提供 AI 驱动的论文撰写功能。这些工具涵盖了文章润色的各个环节,科研人员和学生可根据自身需求选择。 3. 除聊天内容外,可让 AI 总结整理各种文章(不超过 2 万字),如复制文章给 GPTs 总结。对于 B 站有字幕的视频,可通过安装油猴脚本获取字幕,将字幕文字内容复制给 GPTs 进行总结,总结完还可继续提问或探讨。
2025-02-18
有关于数据标注行业发展趋势的文章吗?
以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容: 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势: 从量到质的转变:早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能,但随着技术进步,数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈,更注重提高数据的质量和相关性,而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变:多模态模型需处理多种类型数据,使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时,需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训,在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用:随着人工智能技术发展,数据标注领域正经历自动化转型,可使用大模型自动标注数据,提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍,因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域,可用于生成罕见但关键的路况场景,提高模型的鲁棒性和准确性。 此外,相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定,如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则,开展数据标注质量评估,对标注人员进行必要培训等。
2025-02-17
推荐些AI文章
以下是为您推荐的一些 AI 文章: 1. 《新手如何学习 AI?》 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,有一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 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,掌握提示词技巧。 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。知识库提供了很多实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后分享。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 2. 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》 关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍:讨论了使用情况、发起背景、内容安排及相关资源等。 AIPO 线下活动及 AI 相关探讨:包括活动规则和玩法,以及 AI 在科技发展中的地位和研究方向。 way to AGI 社区活动与知识库介绍:讨论了活动安排、材料准备、知识库使用和内容更新等。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍:包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。 3. 《【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架(通俗易懂内容推荐)》 上篇文章主要介绍了 WaytoAGI 和为什么要学习研究 AI。 本次推荐两个视频: (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,50 分钟速通 AI 大模型原理。 :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。
2025-02-17
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
头条文章仿写提示词
以下是关于头条文章仿写提示词的相关内容: 1. 通过广泛试验获得逆向提示词:对给定文本进行逆向提示词工程,提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等要素,生成能让 ChatGPT 以任意主题写出类似风格文章的提示词。例如,将乔布斯在斯坦福大学的演讲转化为提示词,可应用于相关演讲稿或自我分享文本创作场景。 2. 设计拟人化提示词模板:如模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板,用于创造吸引人的广告词,并可与语音技术结合,创造有趣有效的销售助手。 3. 样例驱动的渐进式引导法:这是一种让 AI 读懂用户想法的方法。以 1 2 个正向样例为起点,通过多轮对话,引导 AI 提炼隐含生成要求,逐步完善提示词。核心步骤包括构建初始样例、评估样例并提炼模板、固定模板强化要求说明、生成结构化提示词。用户主要提供初始样例、判断输出质量、反馈改进建议。该方法简化了提示词设计过程,让非专业用户也能创建高质量 Prompt。
2025-02-15
头条文章二创提示词
以下是关于头条文章二创提示词的相关内容: 1. 对于提高文章原创度的二创,可直接拿原文执行以下步骤: 步骤 1:使用 ChatGPT 先对一段文字进行改写。 步骤 2:对改写后的文字进行原创性检测。 步骤 3:把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色,让其继续改写。 步骤 4:不断重复步骤 2 和步骤 3,让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 步骤 5:让 ChatGPT 自己总结提示词,使用逆向工程提示词对文字二创过程进行提炼,多让其回答几次相关问题,然后把多次回答的结果进行提炼总结,形成更完整的内容。 步骤 6:整理 ChatGPT 返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。 2. 网文创作提示词方面,有通用版和玄幻版,可根据需求调整,写作助手可能不太好用,重要的是根据自己需求调整。 3. 在“韦恩:扣子‘AI 应用’入门”中,关于变现和二创,可发布到社群、公众号、小红书、小程序或接受客户定制,二创方向可修改提示词为国风换装、新年换装等。
2025-02-15