AI在土木工程领域的应用

对于新手小白从 0 开始搭建 AI Agent，以下是一些建议： 1. 规划阶段： 制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善阶段： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，还需要了解一些关于 AI Agent 的基本概念： 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 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）、Router（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）、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）。 常见的 AI Agent 有 Responser Agent（主 agent，用于回复用户）、Background Agent（背景 agent，用于推进角色当前状态）、Daily Agent（每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈）。这些 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），会分析期间的历史对话，变更人物关系、反感度等，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）。

以下是为您整理的部分全球 AI+教育项目： 1. 书籍推荐：三本神经科学书籍 简介：AI 是多学科交叉的产物，在学习和运用具体的能力时，比如学习他人的 prompt 模板或设计 prompt，与 AI 协作（对话沟通）等等，有一些基础学科作为基底，或许能打开 AI 的新天地 作者：无 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/12 2. AI 赋能教师全场景 简介：来自 MQ 老师的投稿贡献，图中有老师的微信，欢迎交流沟通 作者：MQ 老师 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/29 3. 未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI 简介：人工智能在教育领域的融入正不断地从理论走向实际应用，为传统的教学模式带来颠覆性的改变。在这一进程中，具体案例能够清晰地揭示 AI 如何实际影响教学和学习方式。 作者：赛博禅心 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/11/30 4. 化学：使用大型语言模型进行自主化学研究 简介：文章地址：<br>nature 前几天发来王炸，论文标题《Autonomous chemical research with large language models》，趁着周末读了一下。图里的意思大概可以这么理解。 作者：乐谷说 分类：教育 前往查看： 入库时间：2023/12/24

以下是关于 AI 教育创新机构的相关信息： 在已结束的 AI 创客松活动中，存在不同的组别。其中，组别 8 为 AI 教育创新者，组员包括姚欧强ᶜᵘᶜ、邱运、珊若、在路上、Zima，建议项目是开发针对不同教育阶段的 AI 应用，结合科学研究成果，提升教育质量和效率。 北京市新英才学校的师生用生成式 AI 做了很多事情，如跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作带着学生用训练 AI 模型识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中，学校领导层重视人工智能教育发展，给予很大自由空间，目前还在探索初级阶段，但有一定经验和成果。 6 月 11 日的 AI 秒学团队期待与更多相关人员和机构合作，共同推动儿童教育的创新和发展。

构建企业 AI 知识库可以参考以下步骤： 1. 结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署。如有特殊需求，还可以进行模型的 Finetuning（微调），以优化性能。基础模型负责提供推理提示，RAG 用于整合新知识，实现快速迭代和定制化信息检索。 2. 确定功能范围，包括编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 3. 创建【知识库】： 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。 选择创建知识库路径，如个人空间知识库创建知识库。 支持的知识库文档类型包括本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，可根据需求选择，如本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可以在内容中加上特殊分割符，如“”，便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行相应操作。 在构建过程中，KnowHow 很重要，同时工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很关键。

以下是一些常见的 AI 绘画风格网站及相关风格介绍： MewXAI（https://www.mewxai.cn/）：这是一款强大且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括： MX 绘画：拥有众多超火模型和上百种风格，支持文生图、图生图。 MX Cute：自研的可爱风动漫大模型，在某些风格场景下可媲美当下最火的 NJV5 模型。 MJ 绘画：创意度和想象力极高，适用于多种创作需求。 边缘检测：对草图上色，有多种渲染风格可选。 室内设计：上传空间图，一键完成多种不同风格的室内/建筑设计。 姿态检测：精准控制人物动作，可生成单人或多人姿势。 AI 艺术二维码：几秒内创建令人惊叹的下一代艺术二维码。 AI 艺术字：将光影文字、隐藏文字、艺术字融入作品。 常见的 AI 绘画风格有： 像素艺术（Pixel art） 当代写实主义（Contemporary Realism） 纪实的（NonFiction） 同步性（Synchronism） 建构主义（Constructivism） 超现实主义（surreal，hyperrealistc） 未来主义（futuristic） ww3 风格 适合科幻场景的幻想风格（fantasy） 科幻的（Fiction） 科幻（Science Fiction） 赛博朋克（cyber punk） 概念艺术（concept art） 超现实主义（Hyperrealistic） 黑暗奇幻（Dark Fantasy） 飘渺奇幻（Ethereal Fantasy） 宫崎骏风格（studio Ghibli） 山水画（landscape） A 站趋势风格（Trending on artsation） 超现实风格（surrealism） 油画风格（oil painting） 原画风格（Original） 赛博朋克风格（Cyberpunk） 后印象主义风格（postimpressionism） 废土风格（Wasteland Punk） 数字雕刻风格（digitally engraved） 建筑设计风格（architectural design） 海报风格（poster style） 东方山水画（Tradition Chinese Ink Painting） 浮世绘（Japanese Ukiyoe） 日本漫画风格（Manga style） 童话故事书插图风格（stock illustration style） 梦工厂动画风格（CGSociety、DreamWorks Pictures） 皮克斯（Pixar） 时尚（Fashion） 日本海报风格（poster of Japanese graphic design） 90 年代电视游戏（90s video game） 法国艺术（french art） 包豪斯（Bauhaus） 日本动画片（Anime） 像素画（卜绘 and Pixel Art） 古典风（Vintage，1819 世纪） 黑白电影时期（Pulp Noir） 乡村风格（Country style） 抽象风（Abstract） 印刷风（risograph iso） 设计风（Graphic）

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

以下是一些可以使用 API 的应用和 Web 服务： 1. TMDB 提供了搜索电影的 API，其文档网址为 https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在该网站的开发者相关页面或 API 文档中，可获取 API 规则。通过在右上角的认证里能看到 API 读访问令牌，配置文件中包含了如 url、请求方法 get、查询参数 query 和 language 等。输入关键词和相关语言设置，如“奥本海默”和“zhCN”，点击 Try it 即可获取数据，返回的数据格式为 JSON。 2. RAG 加速器的数据抽取服务，基于 FastAPI 和 Postgresql 搭建，并提供了标准的 REST API 接口，附带有 dockercompose 文件方便搭建服务环境。该服务支持定义并持久化“抽取器”，包含抽取结构的图式（Schema）、抽取上下文的指令（Prompt）和抽取样例（Reference examples）。此外，提供了提交文件进行抽取的端点和通过 RemoteRunnable 使抽取服务在 LangChain Expression Language链中更易用的端点。预设了基于 MIME 类型的解析器，支持 PDF 和 HTML 文档的解析，还可扩展支持其他文件类型。使用时可通过 JSON 模式定义提取信息、指定样例提升提取结果质量，传入原始文本或二进制文件。 如果您对 Action 很感兴趣，可以从以下方向继续学习： 1. 系统学习 API 相关知识。 2. 在网上寻找可用的 API 进行练习。 3. 发掘 GPT Action 的更多潜力。

AI 在教育领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面： 1. 个性化学习平台：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。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，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，加深知识掌握。 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，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也对传统教育体系带来冲击，教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容调整、评估和认证机制改革等问题成为 AI 教育创新面临的重要挑战。

以下是关于系统学习并最终应用 AI 辅助工作的相关内容： 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并可能成为下一代专家的教师。我们可以通过构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮。 企业级 AI 应用开发知识点： 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。可用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。例如 AI 翻译。 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，可编排多个智能体的执行逻辑。如综合调研报告、软件开发团队的组建。 教师使用 AI 的小技巧： 可控地引导学生，将部分课程、任务用 AI 辅助，同时限制部分课程的 AI 使用以培养独立思考和解决问题的能力。 人工智能用于集思广益和构建想法，但最终的工作必须由人类创作，对于想法发展和外语课程很有用。相关活动包括协作集思广益、创建结构化大纲、研究协助。 学生使用生成式人工智能来完善和编辑他们的作品，有利于语言改进和多模式内容。相关活动包括纠正语法/拼写、建议同义词、结构编辑、可视化编辑。 完全使用 AI，在整个任务中使用 AI，具体由学生或教师自行决定。适合那些生成式 AI 对学习结果非常关键的任务。相关活动包括共同创作、探索生成式 AI、实时反馈以及创建生成式 AI 产品。

AI 在教育领域有以下应用： 1. 个性化学习平台：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。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 2. 自动评估：利用自然语言处理技术（NLP）自动批改学生作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解写作内容，给出准确评分和反馈，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具：使课堂教学更丰富和互动，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，加深知识掌握。 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，安全进行实验操作并得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台，提供高科技实验室场景，让学生尝试复杂实验流程，无需昂贵设备或专业环境。 然而，AI 技术在教育领域的广泛应用也带来了一些挑战，如教育体系内部的惯性、教师技能更新、课程内容适时调整、评估和认证机制改革等。

以下是关于扣子应用搭建的相关内容： 白嫖 Groq 平台算力的落地应用： 通过扣子工作流，用代码模块进行 HTTP 访问，实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM，可参考梦飞大佬教程将扣子接入微信机器人（有微信封号风险）。 由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容，可以适配到任何 APP 产品填 APIKEY 调用的场景，以沉浸式翻译为例。 接入手机类 APP，比如通过快捷方式接入 Siri。 接入扣子工作流：搭建细节可移步 WaytoAGI 自学。建立工作流只需一个代码节点，需配置代码节点的输入引用、输出等。可建立 Bot 调用工作流，但建议不发布，以免代理流量被他人使用。 在扣子调用已有的 API 制作插件： Body：用于传递请求主体部分，GET 方法中通常不用于传递参数。 Path：用于定义请求路径部分，GET 方法中可传递参数，常编码为 URL 一部分。 Query：用于定义请求查询部分，是 GET 方法中常用的参数传递方式。 Header：用于定义 HTTP 请求头信息部分，GET 方法中通常不用于传递参数。配置输出参数，填对后可点击自动解析，调试与校验工具是否能正常运行。 搭建邮票收藏馆应用： 业务背景与逻辑梳理：源于客户需求，功能包括生成邮票、收藏邮票、收藏列表、查看藏品详情，规划了生成和查看两个页面。 页面设计： 第一页：导航栏有应用名称、查看收藏入口、用户头像；陈列展示生成的图片；生成和收藏部分可输入关键字生成并收藏。 第二页：收藏列表会加载用户所有收藏，数量超 100 需优化加翻页；收藏详情可查看大图、关键字、收藏时间。

以下是国内在咨询解答方面表现较好的一些 AI 应用： 1. 抖音搜索：是一个独立 App，增加了 AI 问答功能。字节旗下还有“豆包”这一国民级的 AI 应用入口。 2. 小红书： 点点：独立的 AI 搜索 App，基于小红书和少量外部数据，回答用户提出的攻略、美食、经验等问题。 问点点：小红书 App 内的 AI 问答页面，从检索框可以进入。 3. 作业帮智能辅导：为学生提供个性化学习辅导，使用机器学习、自然语言处理技术，市场规模百亿美元以上。 4. 法信智能法律咨询：解答法律问题提供法律咨询，使用自然语言处理、知识图谱技术，市场规模数亿美元。 此外，国内免费的大模型 APP 有 Kimi 智能助手（Moonshot AI 出品）、文心一言（百度出品）、通义千问（阿里云开发）。

以下为您推荐几张 AI 领域的图片： 1. 节目单： 图片主题：风景，祖国河山 描述：AI 还原的中国自然景观，一些前所未有的角度，带来视觉震撼。 图片主题：AI 与画手的对话 描述：展示 AI 作为艺术创作工具，表明 AI 不是只会抄袭，而是画手的好工具。 图片主题：搞笑图/扩图轮播 描述：全网搞笑图片的二创。 图片主题：诗与远方 描述：诗词与 AI 结合的视觉艺术，呈现唯美画面。 图片主题：AI 红包 描述：直播制作红包封面并分发，炒热气氛。 2. 摊位信息： 摊位主题：乐易科学院 描述：通过 AI 技术，结合量子、暗物质、天体运行规律等能量形式，从科学、物理学、天文学、心理学等方面讲解国学和传统文化，可进行批八字、调风水、性格色彩分析。 摊位主题：AIGC 策划程序美术（3AI 简称 3A 游戏）应用独立游戏开发 摊位主题：AI 人像摄影绘画 摊位主题：B2B AI 营销与 AI 落地项目快速落地 描述：涵盖 AI 训练 to b 出应用、智能体 agent、文生图生视频等，以及美国独立站搭建、Google seo 与 AI 结合等，展示相关技术尝试和工具。 3. 他山之石｜如何防止 AI 取代人类思考一切： 原文主要探讨了手写笔记和手绘对于学习和思考的重要性，认为在学习新技能时应先依靠人类自身，不应过早使用 AI，还提到了与朋友 Trevor Muir 关于此问题的交流。

深度学习是机器学习的一个子领域。 在机器学习中，深度学习是一种利用深度神经网络来学习数据特征和模式的方法。 深度学习的特点包括： 1. 具有复杂的网络结构，如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。 2. 能够自动从大量数据中提取高级特征。 深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

以下是 AI 的子领域： 1. 机器学习 2. 计算机视觉 3. 自然语言处理 4. 语音识别 5. 智能机器人 机器学习的子领域包括： 1. 监督学习，常用算法如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习，如聚类、降维等算法。 3. 强化学习

AI 包含以下几个子领域： 1. 机器学习：让计算机通过数据学习来提高性能。 2. 深度学习：模拟人脑工作方式，创建人工神经网络处理数据。 3. 自然语言处理：涉及对自然语言的认知、理解和生成。 机器学习包含以下几个子领域： 1. 监督学习：通过有标记的训练数据进行学习和预测。 2. 无监督学习：在无标记的数据中发现模式和结构。 3. 强化学习：通过与环境交互并根据奖励信号来学习最优策略。