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AI的发展现在到达一个什么程度

Answer

目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度:

  1. 在通用人工智能(AGI)方面,尚未取得巨大进展,但一直在努力接近这一目标。AGI 分为五个等级,分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。
  2. 弱人工智能(ANI)得到了巨大发展,在智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等领域有广泛应用。
  3. 机器学习中的监督学习近期快速发展,这得益于现有数据的快速增长、神经网络规模的发展以及算力的快速发展。
  4. 数据对于 AI 至关重要,包括数据集的定义、获取数据的方式(手动标注、观察行为、网络下载)、使用数据的方法以及数据的分类(结构化数据和非结构化数据)。
  5. 在大模型方面,开源大模型爆发,未来 AGI 竞争的关键在于云端超级大模型,同时通用大模型也遇到了瓶颈,如算力和知识沉淀等问题。
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References

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。

学习笔记:AI for everyone吴恩达

AI分为ANI和AGI,ANI得到巨大发展但是AGI还没有取得巨大进展。ANI,artificial narrow intelligence弱人工智能。这种人工智能只可做一件事,如智能音箱,网站搜索,自动驾驶,工厂与农场的应用等。AGI,artificial general intelligence,做任何人类可以做的事[heading5]机器学习[content]监督学习,从A到B,从输入到输出。为什么近期监督学习会快速发展,因为现有的数据快速增长,神经网络规模发展以及算力快速发展。[heading5]什么是数据?[content]数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。如何获取数据,一,手动标注,二,观察行为,三,网络下载。使用数据的方法,如果开始搜集数据,可以马上将数据展示或者喂给某个AI团队,因为大多数AI团队可以反馈给IT团队,说明那种类型数据需要收集,以及应该继续构建那种类型的IT基础框架。数据不一定多就有用,可以尝试聘用AI团队要协助梳理数据。有时数据中会出现,不正确,缺少的数据,这就需要有效处理数据。数据同时分为结构化数据与非结构化数据。结构化数据可以放在巨大的表格中,人们理解图片,视频,文本很简单,但是这种非结构化数据机器处理起来更难一些。

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

当开源大模型爆发,大模型无处不在。未来AGI竞争的关键是云端超级大模型,最近美国的巨头都在进军这个领域。大模型现在越做越小,一加推出手机,这两天斯坦福推了一个叫章鱼的大模型,可以跑在手机上。杨元庆这两天是不是在推AIPC。我们今天的重点是讲企业大模型市场崛起。因为现在通用大模型也遇到瓶颈。算力可能遇到点瓶颈,英伟达挣的盆满钵满,算力的背后是能源。但我今天还发了一个短视频,他们碰到知识不够的问题了。因为人工智能也在超越人类,之前还在跟人类学习,人类原来也没有意识把很多知识沉淀下来。所以他们现在发展到什么程度呢?像他们最近发现,百度贴吧里的“弱智吧”原来是特别好的学习知识的地方。这个“弱智吧”名字没起好,其实里边一点都不弱智,里边的问题都挺难回答的。我去看了看,好多问题我都回答不出来。比如说明明是睡觉,为什么要去酒店?明明是喝酒,为什么要去夜店?睡觉应该去夜店睡觉,喝酒才去酒店喝酒对吧?所以不要看互联网上满是数据,数据不等于信息,信息不等于知识,知识不等于智慧。所以训大模型就需要把饱含人类智慧的高含量的知识训进去。

Others are asking
AI编程的工具选型
以下是一些常见的 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研的基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外,Addy Osmani 解析了 AI 编程的优缺点,强调 AI 辅助编码虽强大,但仍有难点。v0、Bolt 适合初学者,Cursor、Cline 更适合资深工程师,不同任务需选择合适工具。关键建议包括精准定义需求、选择合适模型、规划 token 限制,并持续测试 AI 代码输出。原文:https://addyo.substack.com/p/the70problemhardtruthsabout 翻译:https://mp.weixin.qq.com/s/ZQA8quhAEwUUsT2p_IjG0g?token=1639803888&lang=zh_CN 。 在进行 AI 编程时,需了解其边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编,优先找线上工具,其次找插件,最后是本地应用。对于 API 功能,先找现成的开源工具,然后考虑付费服务,找不到现成方案时再考虑自己编程。
2025-03-17
如何学习 ai自动化国学短视频
目前知识库中没有关于如何学习 AI 自动化国学短视频的相关内容。但一般来说,您可以从以下几个方面入手: 1. 掌握基础知识:了解 AI 的基本概念、原理和技术,以及国学的核心知识。 2. 学习相关软件和工具:例如视频编辑软件、AI 辅助创作工具等。 3. 研究案例:分析现有的优秀国学短视频,了解其制作思路和技巧。 4. 参加培训课程或在线学习资源:有很多专门针对 AI 应用和视频制作的课程可供选择。 5. 实践与尝试:自己动手制作,不断总结经验和改进。
2025-03-17
昨天有什么Ai分享活动
昨天的 AI 分享活动有: 1. AI bot 拟人化大赛的最后一天分享日,五个团队带来精彩分享。冠军团队《》无私分享建构 AI bot 的思路和提示词。相关视频回放: 五个团队的嘉宾分享视频回放:https://www.bilibili.com/video/BV1Kr421M7Cb/ 第一名团队分享的视频回放:https://www.bilibili.com/video/BV1ji421a7zJ/ 投稿作品 2. AI 版权分享课,麦橘教大家用 AI 做小游戏编程的跨界活动,包括: 用 AI 做小游戏编程的活动策划和心得。 使用 Poe 制作小游戏的经验分享。 麦橘谈增量游戏、肉鸽游戏及其制作与 AI 交互。 3. 03 0 基础建站相关分享,包括: 银海老师讲解模型基础、AJ 带大家浏览知识库,大宇老师的建站教程。 未来的课程安排,如明天接触编程,后天 Garmon 老师用 AI 手搓机器人。 AIPO 活动 11 天共学内容,含生图、生视频、模型训练,还有应用搭建课及具身智能机器人课。 线下活动规则,包括组队、物料、角色、资本和奖品等。 以 config UI 为主题的活动,有赞助、线下活动、课程及相关交流等内容。
2025-03-17
AI编程怎么学
以下是学习 AI 编程的一些建议: 1. 借助 AI 学习编程的关键:打通学习与反馈循环。从“Hello World”起点开始,验证环境、建立信心、理解基本概念,形成“理解→实践→问题解决→加深理解”的学习循环。 2. 选择流行的语言和框架,如 React、Next.js、TailwindCSS 等。 3. 先运行再优化,小步迭代,一次解决一个小功能。 4. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释,帮助理解代码。 5. 遇到问题时采取三步走:复现、精确描述、回滚。 6. 要明确 AI 是强大的工具,但仍需人工主导,掌握每次可运行的小成果才能实现持续提升。 此外,您还可以参考以下活动和资源: 1. 李继刚提示工程演讲:乔哈里视窗与提示词技巧。 2. 参加 3 月 22 日 AIPO 校园创投活动 AI 编程闪电秀,该活动由 AI 开源社区“通往 AGI 之路”发起,国内首个 AI 原生 IDE“Trae”联合组织。包括 3 月 13 日和 19 日晚 8 点从 0 到 1 线上共学,3 月 22 日下午 50+所高校线下项目路演,3 月 24 日晚 8 点全国精选高校项目线上展示。参与线上课程可获得 WaytoAGI x Trae AI 编程结业证书,参与线下路演可角逐最佳创业者/投资人证书。 3. 对于具体的项目,如开发 P2P 传输程序,要做好项目初始化与配置,包括 Rust 环境配置,可通过官网获取安装指南,使用 rustup 工具管理 Rust 版本。使用 cargo new<project_name>创建新的 Rust 项目,生成基本的文件结构和 Cargo.toml 文件用于管理项目依赖。
2025-03-17
ai的发展问题
AI 的发展是一个多方面且不断演进的过程。 从历史角度来看,图灵作为计算机科学和人工智能之父,提出了“图灵测试”来判断机器是否具有智能。如今,像 ChatGPT 这样的产品在与人类交流方面已经取得了令人震惊的进展,虽然学术界对其是否通过图灵测试仍存在争议,但也引发了关于新的判定标准如自主意识的思考。 在未来的发展预测方面,2024 年内,预计会在图片超短视频的精细操控、AI 音频、“全真 AI 颜值网红”、游戏 AI NPC、AI 男/女朋友聊天、实时生成内容、AI Agent、AI 的商业模式、可穿戴全天候 AI 硬件等方面有明确进展。同时,也面临着 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等问题,以及 AI 立法、伦理讨论落后于技术进展的情况。 到 2025 2027 年,AI 3D 技术、全真 AI 虚拟人、AR/VR 技术有望成熟,人与 AI 配合的工作方式将成为常态,同时也会带来如结构性失业等社会问题。 红杉资本的 Sonya Huang 认为,当前人工智能在各个行业的影响不断扩大,AI 产品越来越契合市场需要,生成式人工智能快速增长,但也存在如“AI 的$200B 问题”等挑战。她预测 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年,未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务,计算平衡将从预训练转向推理。但目前人工智能公司的融资环境不均衡,关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实之间的差距,产品与市场的契合度也需要进一步提升。
2025-03-17
AI的发展历史
AI 的发展历史如下: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论等。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现了机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括: 1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI,如视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学,涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI,如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 AI 的起源最早可追溯到 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,人工智能一词被正式提出,并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 最初,符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中,“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。
2025-03-17
Deepseek 怎么训练模型 到达写作的水准
要将 DeepSeek 训练模型达到写作的水准,可以参考以下方法: 1. 借助 AI 分析好的文章:找出您最喜欢的文章,投喂给 DeepSeek R1。然后进行多次询问,如从写作角度、读者角度分析文章,询问文章的缺点和不足以及改善和提升的空间,对作者进行侧写,分析其成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评:使用类似“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师,拥有 30 年教育经验,是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章,然后对文章进行分析,然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析,指出问题所在,并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解,请尽量多举例子而非理论陈述。”的提示词。 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写:使用如“我希望你扮演一个从业 20 多年,临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家,精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文,然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻,不要吹捧包装,不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射”的提示词。 此外,DeepSeek 模型具有文风出色、善用大词、发散能力强等特点,但也较难收敛,有时会出现幻觉。从创作角度看,其在文学创作上表现出色,能给予更多自由发挥空间。
2025-03-05
AI能力到达AGI了吗
目前 AI 能力尚未达到 AGI(通用人工智能)。汪华老师认为此次 AI 的变革量级,100%能够抵达与移动互联网处于同一级别的第一个阶段,50%有可能发展至与蒸汽机的出现同量级的第二个阶段,但能否到达 AGI 的第三个阶段尚不明确。同时,学习笔记中也提到 AI 分为 ANI(弱人工智能)和 AGI,ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。
2024-12-26
能到达图片重绘效果的软件
以下是一些能够实现图片重绘效果的软件及相关信息: Stable Diffusion: 将照片放入后期处理中,使用 GFPGAN 算法使人脸变清晰。可参考文章。 将图片发送到图生图中,打开 stableSR 脚本,放大两倍。此放大插件是所有插件中对原图还原最精准、重绘效果最好的。可参考文章。切换到 sd2.1 的模型进行修复,vae 选择 vqgan,提示词可以不写以免对原图产生干扰。 Midjourney: 最新编辑器更新,可上传图片重新绘制。允许从计算机上传图像,然后扩展、裁剪、重绘、添加或修改场景中的元素。还推出了“图像重纹理化模式”,会估算场景的形状,然后重新应用纹理,使得所有光照、材质和表面都发生变化。所有图像编辑操作都可以通过文本提示和区域选择来控制。编辑器兼容模型个性化、风格参考、角色参考和图像提示功能。 常见问题:如果提出极其不合适的请求,或者要求修改一个非常小的区域,可能无法得到预期的结果;如果在场景中放了一个很小的头部并要求进行外绘,生成的身体可能会太大(所以请将头部放大一些)。 重纹理化:是一种通过使用另一张图像来引导图像结构或构图的方法。从构图引导图像开始(在全功能编辑器中上传或链接的基础或母图像),然后使用提示词和参数来添加所需的细节。 右侧显示的缩略图:显示器右侧的缩略图显示的是最近几次编辑会话的记录。左边稍大一点的缩略图是上传或链接的图像。其他四张缩略图是子图像,展示了 Midjourney 根据提示生成的四种不同表达方式。 按钮:用于查看更多相关内容。 使用规则:由于这些功能非常新,Midjourney 希望给社区和人工审核团队一个缓慢适应的时间,因此在第一个发布阶段,将这些功能开放给以下社区群体:已生成至少 10,000 张图像的用户,年度会员可用;过去 12 个月内一直是月度订阅用户的用户(MJ 尝试做得更细致一些,但数据库处理起来有些复杂,抱歉!)
2024-12-05
现在的AI发展到什么程度了
目前,AI 的发展已不再局限于单一的技术和应用范畴,而是融合了众多学科知识,并深入渗透到生活的各个层面,引发了一场生产力的革命。 有观点认为,AI 引领的是第四次工业革命的浪潮,继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新,以及电脑普及带来的信息化浪潮之后,AI 正推动着智能化时代的到来。 2025 开年 3 个月,AI 已经狂飙,更新密集发布,发展速度远超大多数人的预期,每天都在进步。 从技术层面看,Transformer 架构在 2017 年就被提出,但 AI 是近几年才爆发,其中重要因素之一是神经网络的规模。以 GPT 模型为例,从 2018 年第一代的 1 亿左右参数量,到 2023 年第四代的万亿规模(估计),随着参数量的增加,AI 的能力不断提升,在超过一定规模后,出现了“涌现”能力,智能程度飞速上升,但对于这种“涌现”出现的机理,目前还没有统一的解释。可以说,目前 AI 的发展更像是一种“发现”。
2025-03-14
在哪里可以看ai智能程度的排名
目前关于 AI 智能程度的排名,您可以参考以下信息: 《生成人工智能网络安全法案》(GAINS Act)中提到会对其他国家进行调查以确定美国在人工智能采用方面的排名。 AI 智库的月度榜单中,有国内月活榜和国内流量榜。例如在国内月活榜中,有绘影字幕、360 智脑 Chat、阿里通义听悟等产品的排名及相关信息;在国内流量榜中,有爱问财、扣子、Bigjpg 等产品的排名及相关数据。
2025-03-02
如何最大程度的利用自己的PPT,然后使用AI 来优化它?
以下是最大程度利用自己的 PPT 并使用 AI 来优化的方法: 1. AI 生成 PPT 的主要思路: 以爱设计为例,导入大纲到工具生成 PPT。其他工具操作方式大同小异,都是基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。具体步骤可移步到 MindShow、闪击、爱设计等章节。 优化整体结构,按照公司要求自行优化字体、图片等元素。针对下载后的 PPT,可以删改内容以达到心理预期。 2. 参考案例:卓 sir 利用 AI 完成 PPT 作业,虽然探索写 prompt 花了不少时间,但最终成功完成,包括大纲内容、排版、动画等,感觉良好。 3. 好用的 AI PPT 工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,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。https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。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优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-02-26
现在ai发展到什么程度了?
目前 AI 的发展呈现出以下情况: AGI 方面:AGI 尚未取得巨大进展,仍处于不断探索和发展的阶段。AGI 分为五个等级,分别是具备基本对话能力的聊天机器人、具备人类推理水平的推理者、能执行全自动化业务但仍需人类参与的智能体、能够协助人类完成新发明的创新者以及能够自动执行组织全部业务流程的组织。 ANI 方面:ANI 得到了巨大发展,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 机器学习方面:监督学习因现有数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展而近期发展迅速。 数据方面:数据集是由数据组成的集合,通常以表格形式出现,包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时,数据的质量和处理也很重要,并非数据多就有用,还需要有效处理不正确和缺少的数据。 大模型方面:开源大模型爆发,未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型,但通用大模型也遇到瓶颈,如算力和知识不够的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识训进去。
2025-02-09
开发agent有哪些主流的方案,并从功能性,开发难易程度,适用场景进行对比
以下是一些主流的 Agent 开发方案,并从功能性、开发难易程度、适用场景进行对比: 1. Coze: 功能性:集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 开发难易程度:相对较易。 适用场景:适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 2. Microsoft 的 Copilot Studio: 功能性:外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,部署到各种渠道。 开发难易程度:适中。 适用场景:适用于多种场景。 3. 文心智能体: 功能性:基于文心大模型,支持开发者打造产品能力。 开发难易程度:适中。 适用场景:多种场景。 4. MindOS 的 Agent 平台: 功能性:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,访问第三方数据和服务或执行工作流。 开发难易程度:适中。 适用场景:多种场景。 5. 斑头雁: 功能性:基于企业知识库构建专属 AI Agent,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 开发难易程度:相对较易。 适用场景:客服、营销、销售等。 6. 钉钉 AI 超级助理: 功能性:依托钉钉优势,提供环境感知和记忆功能,在高频工作场景表现出色。 开发难易程度:适中。 适用场景:销售、客服、行程安排等。 Copilot 和 Agent 的区别: 1. 核心功能: Copilot:辅助驾驶员,更多依赖人类指导和提示,功能局限于给定框架。 Agent:主驾驶,具有更高自主性和决策能力,能自主规划和调整处理流程。 2. 流程决策: Copilot:依赖人类确定的静态流程,参与局部环节。 Agent:自主确定动态流程,能自行规划和调整任务步骤。 3. 应用范围: Copilot:主要处理简单、特定任务,作为工具或助手。 Agent:能处理复杂、大型任务,在 LLM 薄弱阶段使用工具或 API 增强。 4. 开发重点: Copilot:依赖 LLM 性能,重点在于 Prompt Engineering。 Agent:依赖 LLM 性能,重点在于 Flow Engineering,把外围流程和框架系统化。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况分为 3 个步骤: 1. 规划: 制定任务关键方法。 总结任务目标与执行形式。 分解任务为子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计子任务执行方法。 2. 实施: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定节点逻辑关系。 详细配置子任务节点,验证可用性。 3. 完善: 整体试运行 Agent,识别卡点。 反复测试和迭代,优化至达到预期水平。
2025-02-08
到目前为止,人工只能已经发展到什么样的一个程度了,未来前景怎么样?普通人如何通过人工智能挣到钱
目前人工智能的发展呈现出复杂的态势: 预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型,通用人工智能的热潮仍在持续,但其成本也在不断增加。 政府和大型科技公司都面临着计算需求超出电网支持能力的问题。 人工智能对选举的影响尚未完全显现,但仍需关注。 以 OpenAI、Meta 以及中国实验室为代表,竞争激烈。 未来前景方面: 深度学习被证明有效,且随着规模扩大预期会改善,能帮助解决更多难题,对全球人民生活产生有意义的改善。 人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,并推动各领域科学进展。 对于普通人如何通过人工智能挣钱,以下是一些可能的途径: 学习相关技能,如编程、数据分析等,参与人工智能项目的开发和维护。 利用人工智能工具进行内容创作,如写作、绘画等,并通过相关平台实现盈利。 关注人工智能领域的新兴应用,寻找创业机会。
2025-02-05
作为一个产品经理,我现在要设计一个企业内的销售培训智能体,我手里有产品知识、销售基础知识,我该怎么设计,是只做rag还是做多智能体协同?
以下是为您设计企业内销售培训智能体的一些建议: 首先,了解多智能体模式的设置。它包括全局设置和多个代理之间的编排协调两个核心部分。全局设置涵盖角色设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等,其中人物设定与回复逻辑应侧重于角色塑造。在智能体的交互流程设计上,要形成完整的互动链条,当用户意图未满足跳转条件时,保持与当前智能体的沟通。设计多轮协作的智能体时,应将其交互设计为闭环结构,以确保用户能自由切换。 其次,动手实践制作智能体。对于 Chat GPT 版本,可按以下步骤:点击“浏览 GPTs”按钮,点击“Create”按钮创建,使用自然语言对话或手工设置进行具体配置,然后调试并发布。对于 Chat GLM 版本,点击“创建智能体”按钮,输入智能体描述,可粘贴准备好的提示词模板,其配置可自动生成,可根据需求调整并上传本地文件作为知识库。 然后,考虑多智能体协同的概念。在处理复杂任务时,单智能体可能面临提示词修改和逻辑不清晰的问题。多智能体协作如吴恩达所举例,每个智能体被赋予不同身份,互相合作对话,能模拟现实工作场景,成为复杂系统,但可能存在效率不高的情况。 最后,您可以根据实际情况选择是采用 RAG 还是多智能体协同。如果任务相对简单,RAG 可能足够;若任务复杂,涉及多个环节和角色的协作,多智能体协同可能更合适。您还可以通过具体的例子,如旅游场景中负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体,来更好地理解和设计。
2025-03-16
现在有哪些类型的AI智能工具,每个类型分别有哪些主流产品,他们分别有什么优势
以下是一些常见类型的 AI 智能工具、主流产品及其优势: 1. 辅助编程工具: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议,助开发者更快、更少地编写代码。 通义灵码:阿里巴巴推出,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码提升效率。 Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费代码助手,基于自研基础大模型微调。 Codeium:通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。 2. 图生图工具: Artguru AI Art Generator:在线平台,生成逼真图像,为设计师提供灵感。 Retrato:将图片转换为非凡肖像,有 500 多种风格选择,适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine:通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator:将上传照片转换为芭比风格,效果好。 这些工具通过组合技术生成创意且质量不错的相似图像,但存在性能不稳定、生成内容不当等局限。 3. PPT 制作工具: Gamma:在线网站,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。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 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:科大讯飞推出,利用语音识别和自然语言处理技术优势,提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/
2025-03-16
NLP包括哪些任务,现在的GPT是否都已覆盖,CV类包括哪些任务,现在由哪些网络模型覆盖
NLP 包括的任务有文本分类、情感分析、命名实体识别、信息抽取、机器翻译、问答系统、摘要生成等。目前 GPT4 在一系列 NLP 任务上表现出色,优于现有的大型语言模型,但不能说已完全覆盖所有 NLP 任务。 CV 包括的任务有图像分类、目标检测、图像分割、图像生成、视频分析等。在 CV 领域,一些常见的网络模型有生成对抗网络(GANs)、变分自编码器(VAEs)、流模型、扩散模型、视觉变压器(ViT)、Swin 变压器等。
2025-03-16
现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗
目前在信息爆炸的时代,借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例,可构建一个 Bot,当被问及如“XX 股票今天表现怎么样?”“复盘今天的家电板块”等问题时,它能从海量市场数据中找到有价值信息,进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是,若希望在本地私有化部署,就无法使用某些相关服务。 不过,尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。
2025-03-15
现在可以实现0基础制作爆款视频的工作流了么
目前可以实现 0 基础制作爆款视频的工作流,以下是一些相关策略和方法: 1. 发布视频时,鼓励粉丝评论他们想看到的内容或让他们为新内容命名,以增加互动性和激发创意。使用吸引人的标题和描述,包含相关关键词和标签,便于在平台上被更多人发现。 2. 考虑与其他领域的创作者或品牌合作,扩大受众范围。 3. 了解观众最活跃的时间,选择合适的时间发布视频,以最大化观看量。分析前几次视频的数据,从中获得灵感,调整创作方向。 4. 以生物融合项目为例,如野牛与霸王龙的融合,视频分为两个镜头,每个镜头分别是一幅图。第一幅图是融合前,图像中央是一条从上到下的、发光的 DNA 双螺旋结构,纵向贯穿整个画面,把画面一分为二;第二幅图是融合后的,融合后的生物非常可怕、霸气,巨形怪兽,画面为阴暗风格,给人震撼。 5. 对于小红书爆款单词视频,先拆解模板的制作流程,逐个轨道分析图片、音频、文字轨道,理解思路后用相关工作流搭建。制作固定的元素,如在测试工作流中增加插件将图片和音频合并成视频等。
2025-03-15
现在最强最新的文本模型是什么,如何免费使用
目前较为强大和新的文本模型包括: BERT:由谷歌推出,是“来自Transformer的双向编码器表示”的缩写。可在免费下载和使用。能用于文本摘要、问答、分类、命名实体识别、文本相似度、攻击性信息/脏话检测、理解用户查询等多种自然语言处理任务。 GPT3:由 OpenAI 创建,生成真实文本的能力令人惊讶。 GPT4:OpenAI 目前最先进的自然语言生成模型,可用于回答问题、撰写文章等。 Gemini Ultra:Google 的多模态人工智能模型,采用神经网络架构,对标 GPT4,可用于回答问题、生成代码、处理文本等。 Claude 3 Opus:Anthropic 的多模态模型,能处理超过 1 百万 token 的输入,具有实时聊天、数据处理、分析预测等功能,实现了接近完美的召回率。 “悟道・天鹰”:北京智源人工智能研究院推出,是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。 文心一言:百度的大语言模型,可用以文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成。 需要注意的是,免费使用这些模型可能存在一定限制,部分模型可能需要特定的条件或授权。同时,模型的性能和适用性也会因具体应用场景和需求而有所不同。
2025-03-15