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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?

Others are asking
agi是什么
AGI 即人工通用智能(Artificial General Intelligence),是指能够做任何人类可以做的事的人工智能。 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。 目前,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI(Artificial Narrow Intelligence 弱人工智能)得到巨大发展,而 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 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。
2025-02-05
AGI是什么
AGI 即人工通用智能(Artificial General Intelligence),是指能够做任何人类可以做的事的人工智能。 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。 目前,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 即弱人工智能,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。
2025-02-05
什么是AGI
AGI 即强人工智能或通用人工智能,是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。 它有以下特点和相关内容: 与弱人工智能不同,强人工智能能够完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 内部会议分享了 AGI 的五个发展等级,分别为: 聊天机器人: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。 推理者:具备人类推理水平,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。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多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。 创新者: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。 组织: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。 更多信息请见(AGI)。
2025-02-04
通往AGI之路有什么优点
通往 AGI 之路具有以下优点: 1. 是一个很多人共创的开源知识库,包含丰富的 AI 相关内容,如作业放置位置、会议交流方式等。 2. 提供了众多 AI 相关活动和大赛的信息,如 10 月有奖金丰厚的大赛,现在参与学习还来得及。 3. 有关于多种 AI 工具的介绍,如通义万象等,且很多工具免费。 4. 鼓励大家加群参加共创、共学和大赛活动,能拉开与他人差距,还欢迎拉动周围小伙伴一起玩 AI。 5. 有关于百炼拉机器人比赛、社区共建及小红书合作等相关事宜,如使用百炼拉机器人做测试、举办比赛并发放高额奖金、做动态海报、与小红书有战略合作及官方给相关话题内容流量扶持等。 6. 有关于 AI 绘画的内容,如有人在学习光影字时制作 24 节气图,并在🌈通往 AGI 之路的 AI 知识库里开源所有测试出来的稳定的 prompt 和参数,还会做成海报分享。 7. 有关于 AI 社区的线下场地、活动以及 AI 酒吧的规划。 8. 充满对未来的想象和探索,如在通用人工智能 AGI 实现之后,人们对在宇宙中的各种活动和探索的设想。
2025-02-03
怎么在飞书加入way to AGI的群聊?
在飞书加入 way to AGI 的群聊有以下几种方式: 1. 您可以在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(下图二维码仅作示意,请在找到最新二维码),然后点击加入,直接@机器人即可。 2. 您可以扫描。 3. 请填写下面问卷进群,群内会分享最新 AI 信息、社区活动。
2025-02-01
怎么把通往AGI之路的网站加入飞书知识库当中?
要将通往 AGI 之路的网站加入飞书知识库,您可以参考以下步骤: 1. 请填写下面问卷进群,群内会分享最新 AI 信息、社区活动。 2. 加入群后,欢迎大家积极分享,我们也会吸收进知识库,因为有您的参与才让知识库更加完善。 3. 飞书群内置 AI 智能机器人,可以回复任何与 AI 相关的问题,欢迎加入。 4. 如果您对「飞书」这款效率工具感兴趣,或者您希望结交各行各业志同道合的朋友和他们交流企业/个人效率的提升,诚邀您访问「飞书官方社区——飞行社」。 5. 如需下载研究报告,我们诚邀您加入知识星球:数百份涵盖 AI 各个方面的报告,并提供内容概要。自 2023 年上半年建立以来,保持长期活跃更新。扫码右侧二维码,加入知识星球。更多合作与咨询,请访问:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Wj77wBWjbi0yUAkyJWdc2TKFnmd 。 此外,关于 WaytoAGI 还有以下相关信息: 我是 WaytoAGI 专属问答机器人,基于 Aily 和云雀大模型。「飞书智能伙伴创建平台」(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了一个简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。云雀是一款由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效的完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 WaytoAGI 知识库就像一位 24 小时在线的 AI 老师、一个永不嫌烦的知识管家、一个不断成长的智慧宝库。里面有 AI 工具的“傻瓜式说明书”、大神们的“踩坑经验分享”、实用的“一招制胜”秘籍等。开启宝藏的步骤:第一步,点击飞书链接(对,就是那个网址啦:)。里面的界面就像一张藏宝图,左边的导航栏是您的指南针,上面的搜索框是您的探宝雷达,中间的内容区是知识的海洋。
2025-02-01
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
你觉得通用机器人多久将成为现实
预测通用机器人的实现时间是一个复杂且具有不确定性的任务,涉及技术进步、经济因素、社会接受度等多个方面。尽管如此,我们可以基于当前的技术进展和趋势做出一些合理的推测。 当前的技术现状 1. 专用机器人:目前,机器人在特定领域(如制造业、物流、医疗等)已经展现了显著的能力。这些专用机器人在执行重复性和精确性任务方面表现出色。 2. 人工智能和机器学习:AI和机器学习技术迅速发展,在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了显著进展。深度学习算法、大数据和计算能力的提升,使得AI能够处理更加复杂和多样化的问题。 3. 机器人感知与行动:机器人感知(如视觉、听觉、触觉)和行动(如移动、抓取、操作)的能力在不断提升。先进的传感器和灵巧的机械手臂为机器人带来了更多的感知和操作能力。 挑战和难点 1. 通用智能:通用机器人需要具备通用人工智能(AGI),即能够处理多样化任务并在不同环境中灵活应对。目前,AGI仍是一个未解的科学难题,尽管AI在某些领域表现出超人的能力,但这些能力通常是狭窄和特定的。 2. 多模态融合:通用机器人需要整合视觉、听觉、触觉等多种感知能力,并能够在复杂环境中做出合理决策。这种多模态融合仍存在技术瓶颈。 3. 自主学习与适应:通用机器人需要具备自主学习和适应环境变化的能力。尽管强化学习等技术在某些方面取得进展,但在现实世界中实现高效的自主学习仍然困难。 4. 伦理与安全:通用机器人的广泛应用还涉及伦理和安全问题,如隐私保护、决策透明性、安全性和社会影响等。这些问题需要在技术实现之前得到解决和规范。 预测时间 基于以上分析,关于通用机器人何时能成为现实,可以考虑以下几个时间段: 1. 短期(510年): 专用机器人将在更多领域得到广泛应用,技术将更加成熟和可靠。 人工智能和机器人技术将继续进步,尤其是在感知、认知和行动方面的能力。 2. 中期(1020年): 我们可能会看到一些具备较高通用性的机器人出现在特定环境和任务中,如家庭助手机器人、护理机器人等。 这些机器人能够在一定范围内处理多样化任务,但距离真正意义上的通用机器人仍有距离。 3. 长期(20年以上): 真正的通用机器人,即具备类似人类的通用智能和适应能力的机器人,可能在这一时期开始出现。 这需要在人工智能、机器人技术、自主学习、伦理和安全等多个方面取得重大突破。 结论 尽管通用机器人的实现面临许多技术和非技术挑战,但随着科技的不断进步,我们有理由相信,在未来20年或更长时间内,通用机器人有可能从实验室走向现实,并在特定领域逐步展现其能力。然而,真正达到广泛应用的通用机器人还需要克服许多难题,并且这不仅仅是技术上的突破,还包括社会、伦理和法规方面的准备。
2024-05-22
企业微信客服号能对接dify知识库,实现智能客服功能吗?
企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤: 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署,进行快速启动测试,扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信,创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信,创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外,通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下: https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ,这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下: 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/,点击开通。 2. 勾选同意,点击下一步。 3. 按步骤填写,勾选同意,注册企业微信。 4. 点击配置>到微信客服的企业信息,复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID,并点击下一步。 5. 到微信客服的开发配置,找到到回调配置,复制 Token、EncodingAESKey(如果还是空的,点击“随机获取”即可),到 coze 页面进行粘贴,点击下一步。 6. 到微信客服的开发配置,配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 7. 到微信客服的客服账号,创建一个客服账号,复制客服账号名称,到 coze 的页面粘贴,点击保存。 第一次设置回调地址时,注意目前需要企业认证,才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证,则会在配置回调 URL 时报错:回调域名校验失败。另外,之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后,后面再修改是特定页面。保存后,在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”,剩下的就是勾选,点击发布。
2025-02-05
lmstudio可以支持联网搜索和本地知识库rag吗?如何实现?
LMStudio 能否支持联网搜索和本地知识库 RAG 以及如何实现的问题如下: 实现本地知识库 RAG 需加载所需的库和模块,如用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 从订阅源获取内容,通过特定函数从指定的 RSS 订阅 URL 提取内容,若需接收多个 URL 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 为文档内容生成向量,可使用文本向量模型 bgem3(从 hf 下载好模型假设放置在某个路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储)。 实现 RAG 包括文档加载(从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器)、文本分割(把 Documents 切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、Output(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 基于用户问题从向量数据库中检索相关段落,根据设定阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,从而实现 RAG。 还可创建网页 UI 并进行评测,对于同样的问题和上下文,基于不同模型进行多次测试,其中 GPT4 表现最好,Mixtral 次之,Qwen7b 第三,Gemma 和 Mistral 表现一般。总结来说,本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人,结合 RSSHub 处理和提供资讯,上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限,RAG 能提升答案质量和相关性,但不能完全消除大模型幻觉和信息滞后问题。
2025-02-04
api是什么东西?能实现什么?
API 就像是一个信差,它接受一端的请求,告诉那边的系统您想要做的事情,然后把返回的信息发回给您。 以“奥本海默”的搜索为例,比如像 themoviedb.org 这样的网站,其网址包含域名(www.themoviedb.org)用于定位网站,路径(/search)指定特定页面位置,查询参数(如 query=奥本海默)则明确具体的搜索内容。 对于 GPT 来说,使用 API 时首先要明确想要做什么样的 GPT 以及是否需要外部数据,然后去寻找所需的外部数据的 API 文档,或者自己开发 API 以及寻找市面上可用的 Action。对于一些不熟悉的 API,需要在 Prompt 里告知如何使用。 如果您对 Action 很感兴趣,可以从系统学习 API 相关知识、在网上寻找可用的 API 练习、发掘 GPT Action 更多潜力等方向继续前进。
2025-02-02
我是一个小白,想画一个卫生间结构的CAD图,请问用什么AI工具能实现?
对于您想画一个卫生间结构的 CAD 图,以下是一些可以辅助您的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能够帮助您创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:这是一款基于 AI 的设计软件,可以帮助您创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:这是一款基于 AI 的 CAD 软件,可以根据您输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,这些工具可以根据您输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者,建议您先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 关于 AI 生成 CAD 图的相关资料,您可以参考以下几个方面: 1. 学术论文:通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库进行搜索。 2. 专业书籍:查找与 AI 在 CAD 领域相关的专业书籍。 3. 在线课程和教程:参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 和 CAD 相关课程,在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区:加入相关的技术论坛和社区,如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等,与其他专业人士交流和学习。 5. 开源项目和代码库:探索 GitHub 等开源平台上的 AI 和 CAD 相关项目,例如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等 AI 模型在 CAD 设计中的应用。 6. 企业案例研究:研究 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用案例。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图的过程中,了解相关的基础知识和技术细节是非常重要的。通过阅读学术论文、参加在线课程、观看教程视频和交流学习,您可以逐步掌握 AI 在 CAD 领域的应用和实现。随着 AI 技术的不断发展,AI 在 CAD 设计中的应用将会越来越广泛,为设计师和工程师提供更多的辅助和支持。
2025-02-02
Coze + 飞书 + 飞书多维表格: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,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 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,通过聊天窗口完成收集输入。 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。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,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。但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。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
如何实现定时通过用一个指定的豆包智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,
要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息,您可以参考以下步骤: 1. 找到相关设置中的高级下开场白,点击展开,填写开场白文案和开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议,在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择,让智能体不仅会写,还能通过语音交流。 4. 点击“发布”,选择发布平台,如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器,查看运行的服务,接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,若显示“WeChat login success”,则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-01-26