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我应该如何使用ai agent

Answer

使用 AI Agent 可以从以下几个方面入手:

  1. 理解工具:AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zero-shot learning 和 few-shot learning 能力,可通过描述工具功能和参数的 zero-shot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务,应先将其分解为子任务,再组织和协调,这依赖于 LLM 的推理和规划能力。
  2. 使用工具:AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。这包括模仿人类专家行为,了解行为后果,并根据环境和人类的反馈(如行动是否成功完成任务的结果反馈、环境状态变化的中间反馈、显性评价和隐性行为)做出调整。
  3. 具身智能:在追求 AGI 的过程中,具身 Agent 成为核心研究范式,强调智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型不同,LLM-based Agent 能主动感知和理解物理环境并互动,利用内部知识库进行决策和行动,改变环境。

此外,目前有不少大厂推出了 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。以扣子为例,它是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否有编程基础,都能在该平台上迅速构建各类问答 Bot,开发完成后还可发布到社交平台和通讯软件上。创建智能体通常可通过简单 3 步:起名称、写介绍、用 AI 创建头像。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

理解工具:AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解,Agent使用工具的过程将变得不可信,也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力,AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,单一工具往往是不够的。因此,AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于LLM的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。使用工具:AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,以及了解其行为的后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。具身智能在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身Agent(Embodied Agent)正成为核心的研究范式,它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展,认为智能不仅仅是对预设数据的处理,更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比,LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务,而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境,进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库,进行决策并产生具体行动,以此改变环境,这一系列的行为被称为“具身行动”。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

理解工具:AI Agent有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。没有这种理解,Agent使用工具的过程将变得不可信,也无法真正提高AI Agent的能力。利用LLM强大的zero-shot learning和few-shot learning能力,AI Agent可以通过描述工具功能和参数的zero-shot demonstartion或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。这些学习方法与人类通过查阅工具手册或观察他人使用工具进行学习的方法类似。在面对复杂任务时,单一工具往往是不够的。因此,AI Agent应首先以适当的方式将复杂任务分解为子任务,然后有效地组织和协调这些子任务,这有赖于LLM的推理和规划能力,当然也包括对工具的理解。使用工具:AI Agent学习使用工具的方法主要包括从demonstartion中学习和从reward中学习(清华有一篇从训练数据中学习的文章)。这包括模仿人类专家的行为,以及了解其行为的后果,并根据从环境和人类获得的反馈做出调整。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈;人类反馈包括显性评价和隐性行为,如点击链接。具身智能在追求人工通用智能(AGI)的征途中,具身Agent(Embodied Agent)正成为核心的研究范式,它强调将智能系统与物理世界的紧密结合。具身Agent的设计灵感源自人类智能的发展,认为智能不仅仅是对预设数据的处理,更多地来自于与周遭环境的持续互动和反馈。与传统的深度学习模型相比,LLM-based Agent不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务,而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境,进而与其互动。这些Agent利用其内部丰富的知识库,进行决策并产生具体行动,以此改变环境,这一系列的行为被称为“具身行动”。

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510作者:法医[heading2]爆火的AI Agent[content]AI Agent也就是我们所说的AI智能体,那什么是AI智能体呢?简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等,体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛,另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,如果这些不解决的话,AI很难被真正广泛应用,而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网:[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子(Coze),作为字节跳动旗下的新一代一站式AI Bot开发平台,无论用户是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于AI模型的各类问答Bot。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后,还可以将自己构建的Bot发布到各种社交平台和通讯软件上,让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体,首先我们要起一个智能体的名称,然后写一段智能体的简单介绍,最后使用AI创建一个头像即可。

Others are asking
怎么制作一个AI agent?
制作一个 AI Agent 通常有以下几种方式和步骤: 方式: 1. Prompttuning:通过 Prompt 来构建大脑模块,但一般适合拟人化不是很重的情况,其缺点是使用的 Prompt 越长,消耗的 Token 越多,推理成本较高。 2. Finetuning:针对“有趣的灵魂”,通过微调一个定向模型来实现,能将信息直接“记忆”在 AI 的“大脑模块”中,提高信息提取效率,减少处理数据量,优化性能和成本。 3. Prompttuning + Finetuning:对于复杂情况,一般是两种方式结合。 步骤(以工作流驱动的 Agent 为例): 1. 规划: 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: 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: 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。
2025-01-31
系统学习agent构建
以下是一些关于系统学习 Agent 构建的内容: 一些 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景表现出色。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤: 规划: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。 实施:分步构建和测试 Agent 功能,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。 完善:全面评估并优化 Agent 效果,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。
2025-01-30
agent
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆(所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习)和长期记忆(为 Agents 提供长时间保留和回忆无限信息的能力,通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现)。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息,包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型: 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。
2025-01-29
RAG与agent
RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种方法,例如在餐饮生活助手的应用中,它能根据用户需求从大规模餐饮数据集中检索出最合适的餐厅并提供相关信息和服务。实现餐饮生活助手的 RAG 实战,需要将餐饮数据集转化为 LangChain 可识别和操作的数据源,并定义 LLM 的代理,让其根据用户问题提取核心信息和条件,形成标准查询语句检索数据源并生成答案。 Agent 是大模型的一个重要概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。它可以通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划等能力来实现。目前行业里主要使用 LangChain 框架将 LLM 与工具串接。例如在 RAG 基础上,Agent 给大模型提供了更多工具,如长期记忆(数据库工具),还在 prompt 层和工具层完成规划和行动等逻辑设计。 在大模型请求中,最大的两个变量是 Messages 和 Tools,两者组合形成整个 Prompt。Agent 应用开发的本质是动态 Prompt 拼接,通过工程化手段将业务需求转述成新的 prompt。RAG 可以是向量相似性检索,放在 system prompt 里或通过 tools 触发检索。Action 触发 tool_calls 标记进入请求循环,拿模型生成的请求参数进行 API request,再把结果返回给大模型进行交互,没有 tool_calls 标记则循环结束。Multi Agents 则是通过更换 system prompt 和 tools 实现。
2025-01-28
购物推荐的aiagent 目前有好用的吗
以下是一些好用的购物推荐的 AI Agent: AutoGPT GUI:其 GUI 已开放 waitlist,可在 https://news.agpt.co/ 注册。 MULTI·ON plugin by MULTI·ON:今年 2 月开始使用,能在笔记本电脑上自动执行许多任务。现开发了 ChatGPT 插件,功能强大。链接:https://www.multion.ai/ ,演示:https://twitter.com/DivGarg9/status/1648394059483054081 。 BabyBeeAGI:由 Yohei 本人开发,有更强的任务管理等能力,但速度较慢,适合处理复杂任务。链接:https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyBeeAGI?v=1 。 MiniAGI:基于 GPT3.5Turbo/4 的最小通用自主代理,保留简单实用功能,可执行多种任务,如订比萨。链接:https://github.com/muellerberndt/miniagi 。 此外,智谱的 AutoGLM 经过深度测试,展现出了较好的场景理解能力,如能准确区分“帮我买一杯咖啡”和“帮我买一包咖啡豆”并打开相应应用,但目前离好用还有一定距离,存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性待提升、只支持安卓等问题。 Cursor 虽然免费版只有 chat 功能,但其中的 Agent 功能只要给一个模糊指令,就会自动规划和解决问题。Cline 作为一个 AI 助手,能力有保障,长期霸榜 OpenRouter token 消耗榜,新版本还推出检查点功能。实际体验中,DeepSeekV3 和 Gemini 2.0 Flash Thinking 可作为不错的候选。
2025-01-26
如果我想让一个agent的回复的观点更鲜明,而非对一连串的侧面做分析,然后给出分散的建议, 如何做到?
要让一个智能体(agent)的回复观点更鲜明,而非分散地分析侧面和给出建议,您可以考虑以下几个方法: 1. 明确任务设定:在与智能体交互之前,清晰准确地定义任务目标和期望的回复形式,强调需要鲜明的观点表达。 2. 优化训练数据:确保用于训练智能体的数据集包含观点鲜明的示例,让智能体学习到这种表达模式。 3. 调整提示词:精心设计提示词,明确要求智能体给出直接、明确且鲜明的观点,避免模糊或宽泛的指令。 4. 引入奖励机制:在训练过程中,对观点鲜明的回复给予更高的奖励,激励智能体朝着这个方向优化。 5. 后处理和筛选:对智能体的初步回复进行后处理,筛选出观点鲜明的部分,或者对不够鲜明的部分进行修改和优化。
2025-01-26
AI应用有哪些好的方向
以下是一些 AI 应用的好方向: 1. 医疗药品零售领域: 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 药品库存管理:通过分析历史销售数据等因素,预测药品需求量,优化库存管理策略,降低成本。 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可通过手机拍摄药品图像,AI 系统自动识别并提供相关信息查询服务。 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,AI 虚拟助手回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服工作压力。 药店运营分析:AI 分析药店销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在运营问题和优化空间,为决策提供参考。 药品质量监控:通过机器视觉等技术,AI 自动检测药品包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。 药品防伪追溯:利用区块链等技术,AI 实现全流程药品溯源,确保药品供应链的安全性和真实可信度。 2. 改善大模型产品的使用体验,使其面对细分领域需求时变得更好用。 3. 助力用户工作流,对已有场景进行优化。 4. 细分场景独立实用工具。 5. AI 社区。 6. Chatbot。 7. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 8. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 9. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 10. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 11. 交通运输:(具体应用未详细列举)
2025-02-05
我该怎么利用这个网站学习AI
以下是利用这个网站学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 这个网站的功能包括: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法: 英语学习: 1. 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获得实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台(如 Duolingo),获得量身定制的学习计划和个性化的学习内容及练习。 4. 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),获得个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手(如 Socratic),获得数学问题的解答、教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。
2025-02-05
制作ai广告,有什么工具
以下是一些常用于制作 AI 广告的工具: 1. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。提供多种定价计划,可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从众多 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频,适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等,提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 4. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容,有免费和付费两种计划。 5. Writesonic:专注于营销内容创作的 AI 写作助手,如博客文章、产品描述、视频脚本等,提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说,这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容,提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 此外,分众传媒携手阿里通义大模型,开拓了品牌广告 AI 营销新模式,具有以下价值: 1. 品牌营销 AI 化:赋能品牌客户利用 AI 大模型技术,进行品牌定位分析并制定品牌营销策略,在存量博弈的市场快速找到差异化优势,高效利用线下流量建立品牌势能。 2. 降低营销门槛:降低中小广告主的投放门槛,通过一键生成广告语,一键 AI 设计等 AI 应用,帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 3. 业务价值回报:众智 AI 大模型将为分众拓宽客户边界,提高服务能力,通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 同时还有相关的应用,如: 1. AI 小智助手:通过“AIchat”对话交互方式,进行品牌洞察分析和营销策略制定的应用。基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类,并根据用户的具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 2. AI 广告语:基于分众高质量广告语数据和广告语方法论,模拟营销专家的创作思路搭建的 Agent 生成应用。 如果您想制作商业级的 AI 视频广告,在脚本和分镜创作方面,需要注意以下几点: 1. 写脚本:确定广告的总时长,内容包括开场白、汽车的基本介绍、展示车辆和服务的亮点、客户证言或推荐以及最后的呼吁行动。同时要选择合适的背景音乐,编写吸引人的台词,准备所需的道具,设计不同的镜头景别,规划镜头的运动方式。 2. 对于奔驰 GLE300L 广告脚本,如果需要,可使用 Claude 生成,并根据不满意的地方要求其进行修改。
2025-02-05
我想要编程用哪个ai好?
以下是一些可以帮助您编程、生成代码、debug 的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以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 以上工具都可以帮助您提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 对于更有经验的程序员来说,他们的关注点可能不仅限于代码的正确性,还包括整体代码质量。如的 Jeremy Howard 所解释的,关于 OpenAI Codex 模型的最新版本,“它编写冗长的代码,因为它生成的是平均水平的代码。对我来说,将平均水平的代码转化为我喜欢且知道是正确的代码,比从头开始编写它(至少在我熟悉的语言中)要慢得多。” 因此,虽然显然生成性编程是开发人员生产力的一个重要步骤,但目前还不清楚这种改进是否显著地不同于我们以前所看到的。生成式 AI 使程序员更优秀,但他们仍然必须编程。 简而言之,在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域,软件 2.0 都将日益流行起来。当我们考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时,会发现很多令人兴奋的机会。长远来看,这种编程范式拥有光明的未来,因为越来越明显:当我们某天要开发通用人工智能(AGI)时,一定是使用软件 2.0。
2025-02-05
AI SFT 是什么
AI SFT 即监督微调(Supervised Finetuning)。它是一种在人工智能领域中的技术。例如在自然语言处理中,通过使用有监督的数据对预训练的模型进行微调,以使其更好地适应特定的任务和领域。在一些研究和应用中,如会话式医疗诊断人工智能应用 AMIE 中,SFT 被用于弥补真实世界数据样本的充分性、全面性、深刻性和洞察性。同时,在 Transformer 等模型的发展和应用中,SFT 也发挥着重要作用。
2025-02-05
AI生成PPT
以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容: 卓 sir 的经验: 流程:先让 GPT4 生成 PPT 大纲,导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT,再让 chatPPT 添加动画,最后手动修改细节。 难点:让 GPT4 写出符合要求的大纲最花时间,因题目抽象难以理解,后借助 GPT4 明确主题为结合具体电商网站研究 5 种不同电商模式。 雪梅 May 的体验: 体验了 gamma、AIPPT、islide AI 等生成 PPT 的产品,认为 gamma 最好用,只要提供内容框架,生成的 PPT/网页审美水平最高。 熊猫 Jay 的思路和指南: 主要思路:以爱设计为例,基于 Markdown 语法的内容生成 PPT,其他工具操作方式大同小异。 优化:可按照公司要求自行优化字体、图片等元素,对下载后的 PPT 删改内容。
2025-02-05
我应该怎么使用deepsek
以下是关于如何使用 DeepSeek 的详细介绍: 1. 访问网站:搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 发送提示词代码:将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 3. 开始对话:认真阅读开场白之后,正式开始对话。 DeepSeek 的特点与优势包括: 1. 核心是推理型大模型,不需要用户提供详细步骤指令,通过理解用户真实需求和场景提供答案。 2. 能够理解用户用“人话”表达的需求,无需学习和使用特定提示词模板。 3. 在回答问题时能够进行深度思考,而非简单罗列信息。 4. 可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 更多提示词技巧请查看 。 此外,DeepSeek 还有相关案例,比如为“卫夕指北”生成的内容,同时它在思考 8 秒之后输出了符合特定要求的结果。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能等。
2025-02-04
这里内容这么多,小白应该从哪里学起
对于 AI 领域的小白,以下是一些学习的建议和途径: 1. 可以参考张梦飞的【保姆级】一步一图,手把手教你把 AI 接入微信,这篇教程适合“小白中的小白”,简单粗暴,复制粘贴即可。同时,如果想要深入研究和调优,可以移步到相关的三篇教程:丁先生的《全程白嫖拥有一个 AI 大模型的微信小助手》、Yaki 的《GPT/MJ 接入微信》、熊猫大侠的《基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤》。 2. 关注小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(二),理解 GPT 的工作原理,比如 GPT 说人话的能力来源、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义以及现阶段使用 prompt 的原因等。同时推荐观看两篇 B 站视频作为课外阅读。 3. 根据自身电脑的硬件情况和财力选择合适的开始方式。如果电脑是 M 芯片的 Mac 电脑或 2060Ti 及以上显卡的 Windows 电脑,可以选择本地部署;不符合要求的可以使用在线工具,包括在线出图和云电脑。不建议一开始就配主机,除非确定对 AI 有持续兴趣。此外,还需要了解课程简述,包括先验经验、课程安排和学习路径等,必学必看的基础课主要解决环境和软件安装问题,建炉部分针对不同炼丹方式提供工具安装教程,正式内容分为数据集预处理、模型训练以及模型调试及优化三个部分。
2025-02-03
我应该怎样开始学习AI
以下是新手开始学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 对于中学生来说: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-01-30
我应该怎么入门ai提示词,从哪个开始学习,有课程指路吗
以下是入门 AI 提示词的建议: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 6. 国内大语言模型工具好用,学习可以从提示词开始。提示词的结构可以参考主体(什么东西)+动作(干啥了)+场景+镜头(怎么拍),例如“母亲很疲惫看着孩子”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-28
企业落地AI项目应该怎么办
企业落地 AI 项目可以参考以下建议: 1. 资源评估与规划: 在引入或升级 AI 技术前,根据企业自身资源和能力进行细致评估与计划,确保所选方案可行且具成本效益。 依据资源和能力选择并规划适当的 AI 技术应用范围,评估企业现有的财务、技术基础设施、人员技能等资源,分析技术采纳和应用能力。 根据评估结果规划 AI 技术应用范围和实施步骤,可先从试点项目开始,如在客户服务领域引入 AI 聊天机器人。 明确预算,选择成本效益高的 AI 解决方案,基于财务状况设定预算,对比成本和预期收益,选择具灵活性和可扩展性的方案,实施后持续监控投资回报,适时调整预算和投资计划。 2. 逐步实施与调整: 采取循序渐进方式,从小规模试点开始,根据实际效果和反馈逐步扩展和优化。 先通过小规模试点验证 AI 技术可行性和有效性,降低风险,选择具代表性且风险可控的业务领域,如客户服务、数据分析或市场营销等,并设立监控机制跟踪性能和影响。 根据试点结果和反馈不断调整和完善 AI 应用方案,收集用户、员工和管理层的反馈,分析表现并识别改进领域,在试点成功后逐步扩大应用范围,持续监控效果。 3. 学习笔记:AI for everyone 吴恩达 启动试点项目获得动能,选择可能成功而非最有价值的项目,在 6 12 个月内展示成效,项目可内部或外包。 建立公司内部的人工智能团队,搭建集中统一的 AI 团队,从中挑选人员协助不同业务部门,方便统一管理,建立全公司范围的平台。 提供广泛的人工智能培训,高层了解 AI 为企业的作用及策略、进行资源分配,部门领导了解如何设置项目方向、资源分配与监控进度,培养内部工程师。 制定人工智能策略,深度了解 AI 并结合自身业务制定策略,设置与 AI 良性循环相一致的公司策略,考虑创建数据策略,建造统一的数据仓库。
2025-01-27
职场人士想学习AI应该怎么上手?
对于职场人士学习 AI ,可以按照以下步骤上手: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 如果您偏向技术研究方向,学习路径包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,学习路径包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 对于不会代码的职场人士,还可以参考“写给不会代码的你:20 分钟上手 Python+AI”,在接下来的 20 分钟内,循序渐进地完成以下任务: 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。
2025-01-27
deepseek怎么使用
以下是 DeepSeek 的使用方法: 1. 访问网址:搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 2. 发送装有提示词的代码给 DeepSeek。 3. 认真阅读开场白之后,正式开始对话。 此外,DeepSeek 具有以下特点和相关知识: 核心原理认知: AI 特性定位:支持多模态理解,包括文本/代码/数学公式混合输入;具有动态上下文,对话式连续记忆约 4K tokens 上下文窗口;可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制:采用意图识别+内容生成双通道处理,自动检测 prompt 中的任务类型/输出格式/知识范围,对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 基础指令框架: 四要素模板。 格式控制语法,包括强制结构(使用```包裹格式要求)、占位符标记(用{{}}标注需填充内容)、优先级符号(>表示关键要求,!表示禁止项)。 进阶控制技巧: 思维链引导,如分步标记法、苏格拉底式追问。 知识库调用,包括领域限定指令、文献引用模式。 支持多模态输出。
2025-02-05
请提供一个提供办公效率的AI及其网址和使用教学
以下为您提供一些能提高办公效率的 AI 及其网址和使用教学: 邮件写作 AI 工具: 1. Grammarly: 功能:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。 优点:易于使用,支持多种平台(如浏览器扩展、桌面应用、手机应用),适用于多种语言。 网站:https://www.grammarly.com/ 2. Hemingway Editor: 功能:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句。 优点:界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。 网站:http://www.hemingwayapp.com/ 3. ProWritingAid: 功能:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议。 优点:功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。 网站:https://prowritingaid.com/ 4. Writesonic: 功能:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等。 优点:生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。 网站:https://writesonic.com/ 5. Lavender: 功能:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。 优点:专注邮件领域,提供具体的改进建议和实时反馈。 AI 视频工具: 1. Runway: 网址:https://runwayml.com 优势:有网页有 app 方便 教程: 2. 即梦: 网址:https://dreamina.jianying.com/ 优势:剪映旗下,生成 3 秒,动作幅度有很大升级,最新 S 模型,P 模型 教程: 3. Minimax 海螺 AI: 网址:https://hailuoai.video/ 优势:非常听话,语义理解能力非常强 教程: 4. Kling: 网址:kling.kuaishou.com 优势:支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频 教程: 5. Vidu: 网址:https://www.vidu.studio/ 6. haiper: 网址:https://app.haiper.ai/ 7. Pika: 网址:https://pika.art/ 优势:可控性强,可以对嘴型,可配音 教程: 8. 智谱清影: 网址:https://chatglm.cn/video 优势:开源了,可以自己部署 cogvideo 教程: 9. PixVerse: 网址:https://pixverse.ai/ 优势:人少不怎么排队,还有换脸功能 教程: 10. 通义万相: 网址:https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/ 优势:大幅度运动很强 教程: 11. luma: 网址:https://lumalabs.ai/ AI 办公设备管理系统: 联想设备管理平台: 网址:未提及 功能:借助 AI 和物联网技术,对企业的办公设备进行管理,包括设备状态监测、故障预警、软件更新等。例如当打印机墨盒快用完时,系统会自动提醒并安排更换,提高设备的使用效率。 AI 美容护肤机构推荐平台: 新氧 APP: 网址:未提及 功能:利用 AI 分析用户的需求和地理位置,为用户推荐附近的优质美容护肤机构。比如用户想做皮肤护理,APP 会根据用户的评价和机构的服务项目,推荐合适的机构。 AI 儿童教育机构推荐平台: 大众点评亲子频道: 网址:未提及 功能:通过 AI 技术根据家长的需求和孩子的年龄,为家长推荐合适的儿童教育机构。例如家长想为孩子找一家英语培训机构,APP 会根据机构的口碑和课程设置进行推荐。 AI 汽车销售平台: 汽车之家车商城: 网址:未提及 功能:利用 AI 分析用户的购车需求和预算,为用户推荐合适的汽车品牌和车型。例如用户想买一辆家用 SUV,平台会根据用户的需求推荐性价比高的车型,并提供购车优惠和金融服务。
2025-02-05
植物提取物销售人员如何使用ai提高销量
对于植物提取物销售人员来说,可以借鉴以下利用 AI 提高销量的方法: 1. 利用 AI 分析市场数据:通过 AI 工具收集和分析市场趋势、客户需求以及竞争对手的信息,以便更精准地定位目标客户和优化产品策略。 2. 借助 AI 优化销售文案:利用 AI 的语言处理能力,生成更有吸引力和说服力的产品描述、广告文案等,提高产品页面的吸引力。 3. 运用 AI 进行客户关系管理:通过 AI 预测客户行为和需求,提供个性化的服务和推荐,增强客户满意度和忠诚度。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-05
原料类产品的营销人员如何使用ai开发客户
以下是一些原料类产品的营销人员可以借鉴的利用 AI 开发客户的方式: 1. 图像生成工具应用:像 DALLE 2 这样的图像生成工具已经在广告领域得到应用。例如,亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来展示“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”,这意味着模型接受了大量相关照片的训练。雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌,美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. 服装推荐与可视化:如 Stitch Fix 这样的服装公司,使用 AI 向客户推荐特定服装,并尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。原料类产品的营销人员可以思考如何将类似的理念应用到自身产品的展示和推荐中,以吸引客户。
2025-02-05
营销人员如何使用ai提高销量
营销人员可以通过以下多种方式利用 AI 来提高销量: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:用 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 10. 营销活动分析:利用 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:依靠 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,进行精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:借助 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 此外,在 2023 年度最佳产品榜单中,FuseBase 在团队生产力方面表现出色,STORI AI 在市场和营销方面也有突出表现,例如自动化品牌标识形成、制作多样化内容以及跨平台管理等。
2025-02-05
你目前使用的是哪个模型
以下是一些关于模型的信息: 在 Cursor Chat、Ctrl/⌘K 和终端 Ctrl/⌘K 中,您可以在 AI 输入框下方的下拉列表中选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:、cursorsmall。您还可以在 Cursor Settings>Models>Model Names 下添加其他模型。cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。 在 Morph Studio 中,支持以下模型生成视频: TexttoVideoMorph0.1:内部文本到视频生成模型,默认具有逼真色调,可通过描述性形容词修改拍摄风格和外观。 ImagetoVideoMorph0.1:内部图像到视频生成模型,用文本提示引导效果更好,使用时可不输入文本,在角色特写和对象动画方面表现较好。 VideotoVideoMorph0.1:内部风格转换模型,支持在文本提示下进行视频到视频的渲染,可将视频风格更改为预设,同时保留原始视频的字符和布局。 ImagetoVideoSVD1.1:由 Stability.ai 提供支持的图像到视频模型,适用于构图中有清晰层次的镜头(风景镜头、B 卷等)。 文本到视频形态0.1 被设置为新创建射击卡的默认模型,型号选择会根据是否上传图像或视频而更改,每个模型有自己的一组参数可供调整,如相机运动(支持静态、放大、缩小、向左平移、向右平移、向上平移、向下平移、顺时针旋转和逆时针旋转,未来将支持一次选择多个相机移动选项)、时间(支持最多 10 秒的视频生成,默认持续时间为 3 秒)。 ComfyUI instantID 目前只支持 sdxl。主要的模型需下载后放在 ComfyUI/models/instantid 文件夹(若没有则新建),地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ipadapter.bin?download=true 。InsightFace 模型是 antelopev2(不是经典的 buffalo_l),下载解压后放在 ComfyUI/models/insightface/models/antelopev2 目录中,地址为:https://huggingface.co/MonsterMMORPG/tools/tree/main 。还需要一个 ControlNet 模型,放在 ComfyUI/models/controlnet 目录下,地址为:https://huggingface.co/InstantX/InstantID/resolve/main/ControlNetModel/diffusion_pytorch_model.safetensors?download=true 。上述模型网络环境不好的,可在网盘 https://pan.baidu.com/s/1FkGTXLmM0Ofynz04NfCaQ?pwd=cycy 下载。
2025-02-05