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AGI多久可以实现

Answer

目前关于 AGI 实现的时间存在多种推测和计划。OpenAI 总裁 Greg Brockman 在 2019 年表示,在微软投资 10 亿美元之后,OpenAI 计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型来实现 AGI,即 2019 + 5 = 2024 年。同时,网络上有一篇名为《揭示 OpenAI 计划在 2027 年前实现通用人工智能(AGI)的计划》的文档传播,其中提到 OpenAI 于 2022 年 8 月开始训练一个拥有 125 万亿参数的多模态模型,计划在 2027 年发布的 Q*2025(GPT-8)将实现完全的 AGI。但需要注意的是,这些信息多为搜集和推测,包括各种报道和推文的拼凑猜测,并非都能轻易验证,大家可以当娱乐看并自行辨别文中推测的可能性。

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References

OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露

来自Longjumping-Sky-1971的两篇帖子。我之所以包含这些,是因为他提前几周准确预测了GPT-4的发布日期(没有人事先公开发布这些信息,这意味着他有一个内部信息源)。他的帖子现在更有可信度——他声称图像和音频生成将在2023年第三季度进行训练。如果视频生成训练是同时进行的或紧随其后,这与Siqi Chen声称GPT-5在2023年12月完成训练的说法相吻合。直到2020年2月,也就是GPT-3发布前几个月。一篇来自《技术评论》的文章,这是关于OpenAI的“内部故事”,似乎表明OpenAI正处于一个“秘密”项目的早期阶段,涉及一个在图像、文本和“其他数据”上训练的AI系统,而且OpenAI的领导层认为这是实现AGI最有希望的方式。我在想这可能指的是什么。接下来将展示来自OpenAI总裁的一些引述——来自2019年——它将告诉你他们的计划是什么。OpenAI的总裁Greg Brockman在2019年表示,在微软当时投资了10亿美元之后,OpenAI计划在五年内构建一个与人类大脑大小相当的模型,而这正是他们实现AGI的计划。2019+5=2024.这两个信息源显然都在提到同一个实现AGI的计划——一个与人类大脑大小相当的AI模型,将在“图像、文本和其他数据”上进行训练,计划在2019年之后的五年内完成训练,也就是到2024年。这似乎与我在这份文件中列出的所有其他信息源相吻合...正如我将在接下来的几张幻灯片中展示的,AI领域的领导者们突然开始敲响警钟——几乎就像他们知道一些非常具体的信息,而这些信息普通大众并不知道。“我曾经认为这还需要30到50年,甚至更长的时间。显然,我现在不再这么认为了。”来自CNN的报道AI之父离开google的新闻。

OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露

作者:AIGC研修社源地址:https://mp.weixin.qq.com/s/z_KjoCXLoUflSZOla6pNpw内容来源于推特用户的搜集和推测,是各种报道和推文的拼凑猜测,大家可以当娱乐看,自行辨别文中推测的可能性。今天凌晨一篇名为《揭示OpenAI计划在2027年前实现通用人工智能(AGI)的计划》的google文档开始在网络上传播,这篇文档一共54页,是来自推特Jackson(@[vancouver1717](https://twitter.com/vancouver1717)),他搜集了目前网络上所有的公开资料来推论AGI已经实现,真是太刺激了,可以结合前几天马斯克告OpenAI违约,要求其公布进行中的AGI计划这个新闻,还有去年Ilya公开反对全体的董事会成员,开掉了CEO奥特曼,大家一直想知道Ilya究竟看到了什么?openai的AGI真的已经实现了么?我们可以一起来看看这篇揭露文档。以下是这篇文档的中文翻译。文末附上英文版PDF。在这份文件中,我将揭示我收集到的有关OpenAI(推迟)计划在2027年前创建人类水平的通用人工智能(AGI)的信息。并非所有信息都能轻易验证,但希望有足够的证据来说服你。摘要:OpenAI于2022年8月开始训练一个拥有125万亿参数的多模态模型。第一阶段被称为Arrakis,也叫做Q*。该模型于2023年12月完成训练,但由于高昂的推理成本,发布被取消了。这是原计划在2025年发布的GPT-5。Gobi(GPT-4.5)已被重新命名为GPT-5,因为原来的GPT-5已被取消。

OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划被揭露

Q*的下一阶段,最初被称为GPT-6,但后来重新命名为GPT-7(原计划在2026年发布),由于埃隆·马斯克最近的诉讼而被暂停。计划在2027年发布的Q*2025(GPT-8)将实现完全的AGI......Q*2023=48智商Q*2024=96智商(推迟)Q*2025=145智商(推迟)埃隆·马斯克因为他的诉讼导致了推迟。这就是我现在揭示这些信息的原因,因为不会再造成进一步的伤害。我已经看过很多关于人工通用智能(AGI)的定义,但我将简单地将AGI定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。这是现在大多数人对这个词的定义。2020年是我第一次对一个AI系统感到震惊——那就是GPT-3。GPT-3.5是GPT-3的升级版本,也是ChatGPT背后的模型。当ChatGPT发布时,我感觉更广泛的世界终于赶上了我两年前就开始互动的东西。我在2020年广泛使用GPT-3,并对它的推理能力感到震惊。GPT-3及其半步后继者GPT-3.5(在2023年3月升级为GPT-4之前,它驱动了现在著名的ChatGPT)在某种程度上是朝着AGI迈出的巨大一步,而早期的模型则不是这样。需要注意的是,像GPT-2这样的早期语言模型(基本上自Eliza以来的所有聊天机器人)实际上没有真正连贯回应的能力。那么为什么GPT-3会有如此巨大的飞跃呢?

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agent和agi的区别
Agent 和 AGI 的区别主要体现在以下几个方面: Agent(智能体): 是执行特定任务的 AI 实体。 拥有复杂的工作流程,可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 由大型语言模型、记忆、任务规划以及工具使用等部分组成。 例如在斯坦福 25 人小镇案例中有所应用。 AGI(人工通用智能): 强调的是具备像人类一样广泛和通用的智能能力。 追求能够在各种不同的任务和领域中表现出高度智能的水平。 总的来说,Agent 更侧重于特定任务的执行和特定功能的实现,而 AGI 则是一个更宏观和全面的概念,旨在实现广泛的通用智能。
2025-03-12
生成头像chinali,背景今日家庭联盟开始AGI之路
很抱歉,不太明白您“生成头像 chinali,背景今日家庭联盟开始 AGI 之路”的具体需求。能否请您再详细描述一下,比如头像的风格、色彩偏好、人物特征等方面的要求,以便我为您提供更准确的帮助。
2025-03-12
一个尽可能完美的AGI时代的多Agents协同工作平台应该具备怎样的能力设计?
一个尽可能完美的 AGI 时代的多 Agents 协同工作平台通常应具备以下能力设计: 1. 融合 RL(强化学习)与 LLM(大型语言模型)思想:在多 Agent 情境下,形成复杂多轮会话及协作行动过程,为系统二进行大规模的过程学习提供路径。同时,LLM 能从 RL 过程中习得新的、足够新颖的策略,例如像 AlphaGO 那样通过自博弈创新策略并快速反馈奖励,最终达成任务目标。 2. 具备多项优势: 适配国内外主流开源及闭源大语言模型,支持多模型混合使用,构建企业级场景服务生态,提供场景化解决方案。 拥有灵活可视化无代码应用构建、TexttoAgent 技术,构建便捷,上手简单,操作高效。 能够即时发布上线,支持发布为网页/小程序/API 等多种形态,快速部署 Agent 应用。 提供企业级安全访问控制,依据 Agent 权限控制数据访问,通信过程加密,防止数据泄露风险。 支持多 Agents 协作,构建知识工作者的人机协作流水线,满足复杂业务场景需求。 3. 允许使用自然语言制定 Agent 及其交互规则,并引入低延时的 Realtime API:即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。例如在一个简单场景中,可设置接待员和写诗的 Agents 并实现交互。
2025-03-12
AGI是什么
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,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,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 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 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,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。 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型则不是这样。像 GPT2 这样的早期语言模型基本上自 Eliza 以来的所有聊天机器人实际上没有真正连贯回应的能力。
2025-03-11
agi是什么意思
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能系统。能够像人类一样思考、学习和执行多种任务,在许多领域内以人类水平应对日益复杂的问题。例如,OpenAI 致力于实现 AGI,其研发的 ChatGPT 被认为是朝着 AGI 迈出的巨大一步。同时,Sam Altman 也指出人工通用智能的系统正浮现,它是人类进步脚手架上的另一个工具,可能标志着一个新的开始,带来经济增长和生活改善,比如治愈所有疾病、有更多时间与家人共享、充分发挥创造潜力等。
2025-03-10
agi是什么
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),指的是一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,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,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可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,但目前许多 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,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。 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。 此外,像 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。而 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具。
2025-03-10
零编程基础,我想写一个程序实现识别pdf格式的车险保单。我需要多久时间?
对于零编程基础的您来说,要编写一个能够识别 PDF 格式车险保单的程序,所需时间会比较长。这取决于您学习编程的速度和投入的精力。 如果您每天能够投入大量时间学习并实践,可能需要几个月的时间来掌握必要的编程知识和技能,然后再花费一定时间来开发和调试这个程序。 但如果您只是利用业余时间学习,可能需要半年甚至更长时间才能实现这个目标。 需要注意的是,这只是一个大致的估计,实际所需时间会受到多种因素的影响,比如您的学习能力、学习资源的质量、遇到问题时解决的效率等。
2025-03-05
如果自己一个人要完成一个类似游戏的虚拟世界,需要一些什么软件,并且需要多久完成
要一个人完成类似游戏的虚拟世界,可能需要以下软件: 1. 图像生成软件,如 Midjourney、Stable Diffusion 等,用于生成概念图像和美术作品。 2. 3D 建模软件,用于创建 3D 模型、添加纹理和效果等。 完成所需的时间因多种因素而异,包括个人的技能水平、项目的复杂程度、投入的时间和精力等。像《Red Dead Redemption 2》这样复杂的游戏,制作成本近 5 亿美元,花了将近 8 年的时间来建造。但如果是相对简单的虚拟世界,时间可能会短很多。不过,这需要您具备扎实的相关技能和持续的努力。
2025-01-10
AI多久能学完?
学习 AI 所需的时间因人而异,没有一个固定的期限。不过,对于初学者来说,有一些简明的入门教程可以帮助您在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用,并完成一些基础任务,例如完成一个简单程序、一个爬虫应用以抓取公众号文章,以及一个为公众号文章生成概述的 AI 应用。 在深入学习 AI 时,很多人会因需要编程而感到困难,且各类教程默认会打命令行,导致入门不易。 从更广泛的角度来看,AI 是一个不断发展的领域,需要持续学习和更新知识。就像 Python 在 AI 领域被广泛使用,它拥有丰富的标准库,还能通过类似 pip 的工具和 GitHub 等平台获取更多资源。 而 OpenAI 通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务,也通过 OpenAI API 提供更灵活的服务,可通过代码调用完成更多自动化任务。 总之,学习 AI 是一个长期的过程,取决于个人的基础、学习能力和投入的时间精力。
2024-12-16
设定好程序,在没有人工干预的情况下,AI能保持多久的工作效率。
AI 在没有人工干预的情况下能保持的工作效率时长难以给出确切的固定值,其受到多种因素的影响。 一方面,AI 系统的设计和训练质量会对其持续工作效率产生重要影响。如果系统经过良好的设计和充分的训练,具备应对各种情况的能力,可能在较长时间内保持较高的工作效率。 另一方面,运行环境和所处理任务的复杂性也起着关键作用。例如,处理简单、重复性高且规则明确的任务时,AI 可能在较长时间内保持稳定的效率。但对于复杂多变、需要不断适应新情况的任务,其效率可能会随着时间有所波动。 在实际应用中,一些案例显示,如产品经理使用 GPT 解决性能问题,SQL 执行时间大幅缩短,效率显著提升。但也有观点认为,对于某些工作场景,AI 带来的效率提升有限。 此外,政策层面,如拜登签署的 AI 行政命令中,也强调了在医疗、教育等领域推进 AI 的合理使用,并关注其对劳动力市场的影响,采取措施支持工人等。 总之,AI 无人工干预下的工作效率保持时间因多种因素而异,需要综合考虑系统本身、任务特点等多方面因素。
2024-11-13
学AI难吗?小白需要多久入门?
学习 AI 的难度因人而异,但对于小白来说,入门是可行的。 例如,在“育儿:用 AI 开发远古动物列表”中提到,若只是学习相关应用,了解一些最基础的网页和编程知识即可,从小白开始估计一天甚至几个小时之内就能学会,因为绝大多数的工作还是由 AI 完成。 在“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python + AI”中,考虑到深入学习 AI 时编程带来的困难以及各类默认会打命令行的教程导致的入门困境,这份入门指南旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,能在接下来的 20 分钟内循序渐进地完成一个简单程序、一个爬虫应用抓取公众号文章、一个为公众号文章生成概述的 AI 应用等任务。 总的来说,小白入门 AI 的时间取决于学习的内容和个人的学习能力,短则几个小时,长则可能需要几天。
2024-09-28
陪护机器人最快多久能正式商用?
目前,在幼教场景中正在开发的陪伴机器人,预计半年内视频生成技术成熟,届时可实现一些创新功能。但对于陪护机器人整体的正式商用时间,由于不同应用场景和技术发展的差异,还难以给出确切的时间。在医疗领域,由 AI 驱动的护理机器人会早于手术机器人应用,但具体商用时间也不确定。总体而言,陪护机器人的正式商用时间受多种因素影响,仍需进一步观察和等待技术的发展与完善。
2024-09-04
如何用coze实现一个心理学调研的智能体?最好能够支持音频调用
要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建,左侧「选择节点」模块中,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时: 1. 关于模型选择,没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用,进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-12
实现一个简单的 function calling agents ,要求小白可以看懂
以下是一个关于实现简单的 function calling agents 的指导,以便小白能够理解: 实现原理: 提示词工程主要由提示词注入和工具结果回传两部分代码组成。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中,它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions 和 REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具,编写时应注意用无关紧要的工具作示例避免混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表,实际使用时可动态调整。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传阶段利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数,对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码,通过识别 LLM 返回的调用工具的字典提取对应值传入工具函数,将工具返回结果以 observation 角色返回给 LLM,对于不接受相关角色的 LLM 接口可改为回传给 user 角色。 实现方式的比较与建议: 1. JSON Output:通过 Prompt 方式让模型输出 JSON 格式内容,但 Prompt 麻烦,输出不稳定,串业务成本高。 2. JSON Mode:官方 JSON Output,与 Tools 适用场景不同,JSON mode 为输出 JSON 存在,Tools 为 Call API 存在。 3. 从可控角度推荐 Function Calling 和 Tools 实现: 放弃 JSON mode,模型输出 JSON 仍可能出错,模型厂家对 Function Calling 有微调优化。 降低 System prompt 依赖,能在 Tools 里写的尽量写在里面。 API Response 增强 Prompt,准确率高。 尽量让模型做选择而非填空,减少 token 输出,提高速度和准确率。 利用 Tools 做 Route,构建 Multi Agent,术业有专攻。 此外,在初级菜鸟学习 Langchain 做简单 RAG 方面: 1. 没有用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG: Table 表格:包括读入表格 markdown 格式嵌入 template 和直接使用 function call 两种方法。 Text 文字:包括文字相似度检索过程,涉及读入文字、清洗、切分、向量化、计算相似度等步骤。 2. 用 Langchain 做 table 和 text 的 RAG:包括运用 Agent 和 Chain 等方式。 3. 使用 Agent 把文本多种文档组合起来。 相关代码和示例可参考相应的链接。
2025-03-11
角色:你是一名软件开发公司的运营经理 背景:现在要准备入局AI导航网站市场,通过AI导航网站实现布局产品流量入口,来获取AI风口的流量。 任务:请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求:调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析: 一、市场分析 目前,AI 领域发展迅速,AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口,具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高,对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接,涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统,帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能,根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员:负责网站的开发和维护,如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑:收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员:负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源,以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈,可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速,需要及时更新网站内容,以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战,需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
ai制作幽默表情包系列的工作流,用dify或make实现的全流程
以下是使用 Dify 或 Make 实现 AI 制作幽默表情包系列的全流程: 1. 素材准备 平面设计稿:确定表情包的基本设计和角色形象。 2. 制作流程 转 3D:将平面设计稿转换为 3D 形式,增加立体感和丰富度。 AI 生成场景:利用相关工具生成适合的场景。 AI 图生视频:将生成的图片转换为视频。 剪辑转 gif:对视频进行剪辑,并转换为 gif 格式。 压缩:使用图像压缩工具,如 https://imageresizer.com/zh/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%8E%8B%E7%BC%A9 ,对 gif 进行压缩,以满足上传要求。 上传微信表情平台审核:完成压缩后,上传至微信表情平台进行审核。 相关工具: 即梦:https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate Recraft: https://www.recraft.ai/
2025-03-11
总结文章内容,生成内容总结,最后输出图片、海报类的内容总结,用什么工具如何实现?
以下是对上述文章内容的总结: 文章主要介绍了三种与总结文章内容、生成相关图片和推送相关内容有关的工作流: 1. Yeadon 的 coze 扣子闪光卡片制作工作流:包括输入原文链接、提取链接内容、生成原文二维码、图片搜索、利用代码节点改变 HTML 展示信息变量、HTML 代码转图片内容、抠图提取卡片主体等步骤。具有页面自动对齐、修改方便、模板复用等优势,有待提升的方面包括自由选择显示内容和添加更多动画效果等。 2. 【拔刀刘】的自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流:包括使用大模型节点批量总结文章内容,选择模型和配置参数,使用代码节点汇总格式化最终输出内容,通过自建插件将格式化好的内容推送到用户微信。 3. 【买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀】的一站式营销内容解决方案工作流:包括卖点提炼模块,通过提问引导用户发掘卖点,或由大模型帮助生成;卖点修改模块,对大模型总结的卖点进行精细化调整;内容展示模块,将生成的内容制作成可保存的图片并输出图片链接。 关于生成图片、海报类内容总结的工具和实现方式,在 Yeadon 的工作流中,通过代码节点将 HTML 代码转成图片内容,在【买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀】的工作流中,利用图像流制作美观的图片模板,并传入相关信息展示在图片中。
2025-03-11
deepseek如何赋能职场应用实现工作提效?
DeepSeek 可以通过以下方式赋能职场应用实现工作提效: 1. 作为多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备角色一致性技术与分镜自动成片功能,并且支持美学意象风格短片创作。 2. 提供基础模型和深度思考模型两种模式,分别适用于高效便捷任务和复杂推理分析任务。 3. 可用于制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 4. 直接使用 DeepSeek 有多种方法,并且有诸多提示词技巧,在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛,像辅助办公、教学设计、电商运营等。 5. 可以与飞书多维表格结合,实现批量处理信息,提升工作效率,如批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案等,让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。
2025-03-10