Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

你如何评价字节的coze?

Answer

Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。其主要特点包括:

  1. 多语言模型支持:使用了大型语言模型,如 GPT-4-8K 和 GPT-4-128K,并提供云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。
  2. 插件系统:集成了超过 60 款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,以扩展 Bot 的能力。
  3. 知识库功能:允许用户上传和管理数据,支持 Bot 与用户数据交互,可以上传多种格式的文档,或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。
  4. 数据库和记忆能力:提供了数据库功能,允许 Bot 访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。
  5. 工作流设计:用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,提供了大量灵活可组合的节点。
  6. 多代理模式:在一个机器人中可以运行多个任务,允许添加多个代理,每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。
  7. 免费使用:目前对用户完全免费,用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。
  8. 易于发布和分享:用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,让更多的用户与之互动。

字节对 Coze 的官方解释是:新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。

个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版。国内版网址:https://www.coze.cn ,官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ,大模型使用的是字节自研的云雀大模型,国内网络即可正常访问。海外版网址:https://www.coze.com ,官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome ,大模型有 GPT-4、GPT-3.5 等(可以在这里白嫖 ChatGPT4,具体参考文档),访问需要突破网络限制的工具,参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 。

Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块:提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。

Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品,它们的异同点如下: 开源性:Dify 是开源的,允许开发者自由访问和修改代码,以便进行定制。Coze 目前没有明确信息表明其是否开源,可能更侧重于提供商业化服务和产品。 功能和定制能力:Dify 提供直观界面,结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能,支持通过可视化编排,基于任何 LLM 部署 API 和服务。Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率,还支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持:Dify 作为开源项目,拥有活跃的社区,开发者可以参与到产品的共创和共建中。Coze 可能更多地依赖于官方的更新和支持,社区参与和开源协作的程度可能不如 Dify。选择使用 Dify 或 Coze 时,开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。

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

References

问:Coze (扣子)是什么?

Coze是由字节跳动推出的AI聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代AI聊天机器人而设计。它旨在简化AI机器人的开发过程,使得无论是开发者还是非技术用户,都能够快速搭建基于AI模型的各类问答Bot,处理从简单问答到复杂逻辑对话的任务。Coze平台的主要特点包括:1.多语言模型支持:Coze使用了大型语言模型,如GPT-4-8K和GPT-4-128K,并提供了云雀语言模型等,以支持不同场景下的对话和交互。2.插件系统:平台集成了超过60款插件,涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能,同时支持用户创建自定义插件,以扩展Bot的能力。3.知识库功能:Coze允许用户上传和管理数据,支持Bot与用户数据交互,可以上传TXT、PDF、DOCX、Excel、CSV格式的文档,或基于URL获取在线内容和API JSON数据。4.数据库和记忆能力:Coze提供了数据库功能,允许Bot访问会话内存和上下文,持久记住用户对话中的重要参数或内容。5.工作流设计:用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流,处理逻辑复杂的任务流,Coze提供了大量灵活可组合的节点,如大型语言模型(LLM)、自定义代码、判断逻辑等。6.多代理模式:在一个机器人中可以运行多个任务,允许添加多个代理,每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。7.免费使用:Coze目前对用户是完全免费的,用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。8.易于发布和分享:用户可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上,让更多的用户与之互动。Coze平台的设计降低了大模型使用的门槛,提供了丰富的工具和资源,以支持快速开发和部署AI聊天机器人,满足不同用户的需求。

大圣:胎教级教程:万字长文带你使用Coze打造企业级知识库

字节的官方解释如下:Coze是新一代一站式AI Bot开发平台。无论你是否有编程基础,都可以在Coze平台上快速搭建基于AI模型的各类问答Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,你可以将搭建的Bot发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动我个人认为:Coze是字节针对AI Agent这一领域的初代产品,在Coze中将AI Agent称之为Bot字节针对Coze这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版国内版网址:https://www.coze.cn官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome大模型:使用的是字节自研的云雀大模型国内网络即可以正常访问海外版网址:https://www.coze.com官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome大模型:GPT-4、GPT-3.5等大模型(你可以在这里白嫖ChatGPT4,具体参考文档:)访问需要突破网络限制的工具参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html[heading3]AI Agent的开发流程[content]Bot的开发和调试页面布局如下,主要分为如下几个区块提示词和人设的区块Bot的技能组件插件工作流Bot的记忆组件知识库变量数据库长记忆文件盒子一些先进的配置触发器:例如定时发送早报开场白:用户和Bot初次对话时,Bot的招呼话语自动建议:每当和Bot一轮对话完成后,Bot给出的问题建议声音:和Bot对话时,Bot读对话内容的音色下面我们则会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式

问:Dify 和 Coze 有什么异同

Dify和Coze都是大模型中间层产品,它们提供了将大型语言模型(LLM)集成到各种应用中的能力。以下是Dify和Coze的一些主要异同点:[heading2]开源性[content]Dify是开源的,允许开发者自由访问和修改代码,以便进行定制。Dify由专业团队和社区共同打造,促进了产品的灵活性和安全性。Coze由字节跳动推出,目前没有明确信息表明它是否开源。Coze可能更侧重于提供商业化服务和产品。[heading2]功能和定制能力[content]Dify提供直观界面,结合AI工作流、RAG管道、代理能力和模型管理等功能。它支持通过可视化编排,基于任何LLM部署API和服务。Coze提供丰富的插件能力和高效的搭建效率。Coze还支持发布到多个平台作为Bot能力使用。[heading2]社区和支持[content]Dify作为一个开源项目,拥有活跃的社区,开发者可以参与到产品的共创和共建中。Coze可能更多地依赖于官方的更新和支持,社区参与和开源协作的程度可能不如Dify。选择使用Dify或Coze时,开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。该回答由AI大模型生成,请仔细甄别。

Others are asking
使用COZE搭建智能体的步骤
使用 COZE 搭建智能体的步骤如下: 1. 梳理手捏 AI Agent 的思路: 在上篇文章中提到过 Prompt 工程的必备能力,即通过逻辑思考,从知识经验中抽象表达出关键方法与要求,这一理念同样适用于在 Coze 中创建 AI Agent。 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,包括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。 完善:全面评估并优化 Agent 效果。 2. 分步构建和测试 Agent 功能: 首先进入 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。 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 点击确认后完成工作流的新建,可以看到整个编辑视图与功能。 其中,左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,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。 而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。 接下来,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。 3. 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。
2025-02-17
通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话
通过飞书机器人与 Coze 搭建智能体进行对话,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐,具体步骤如下: 1. 前期准备: 设计 AI 稍后读助手的方案思路,包括简化“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 URL 完成收集,借鉴微信文件传输助手通过聊天窗口输入)、自动化“整理入库”(自动整理每条内容的关键信息,支持跨平台查看)、智能“选择”推荐(根据收藏记录和阅读兴趣生成阅读计划)。 2. 逐步搭建 AI 智能体: 经过配置得到两个可用工作流(整理入库、选择内容),将其编排为完整智能体。 配置过程包括创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型为“通义千问”、把工作流添加到 Bot 中、新增变量{{app_token}}、添加外层 bot 提示词,完成后可在「预览与调试」窗口与智能体对话并使用全部功能。
2025-02-16
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 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,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 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。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后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。 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。 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,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
coze教程
以下是关于 Coze 教程的相关内容: 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南: 长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点: 通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的 AI Agent。 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路。 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群: 任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍)。 希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 此外,还有以下关于 Coze 的介绍: Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且,可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上,与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为:Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点,分别是国内版和海外版。 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用的是字节自研的云雀大模型,国内网络即可正常访问。 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(可以在这里白嫖 ChatGPT4,具体参考文档:),访问需要突破网络限制的工具。 参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html AI Agent 的开发流程: Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块:提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器(例如定时发送早报)、开场白(用户和 Bot 初次对话时,Bot 的招呼话语)、自动建议(每当和 Bot 一轮对话完成后,Bot 给出的问题建议)、声音(和 Bot 对话时,Bot 读对话内容的音色)。下面会逐一讲解每个组件的能力以及使用方式。
2025-02-16
coze的deepseek实践
以下是关于 coze 的 deepseek 实践的相关信息: 一个提示词让 DeepSeek 的能力更上一层楼: 效果对比:用 Coze 做了小测试,可对比查看相关视频。 如何使用:搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek,认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路:将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能,在模型默认能力基础上优化输出质量,设计阈值系统,用 XML 进行规范设定。 完整提示词:v 1.3 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】提供思考方向,Thinking Claude 是设计灵感来源,Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并更改了模型服务价格: 2 月 14 日 8 点有直播,直播结束可看回放,相关学习文档可查看。 重点更新:上线 DeepSeek 系列模型,DeepSeekR1、V3 模型分别提供 50 万免费额度和 API 半价活动,即日起至 2025 年 2 月 18 日 23:59:59 所有用户均可享受价格优惠。 2024 年 7 月 18 日历史更新(归档): 《长文深度解析 Coze 的多 Agent 模式的实现机制》:艾木老师深入研究了 Coze 的多 Agent 模式机制,分析了三种节点跳转模式及应用场景和不足。 《揭秘 DeepSeek: 一个更极致的中国技术理想主义故事》:DeepSeek 以独特技术创新崭露头角,发布颠覆性价格的源模型 DeepSeek V2,创始人梁文锋是技术理想主义者。 《10 万卡集群:通往 AGI 的新门票》:分析了 10 万 GPU 集群建设的相关问题,指出数据中心设计和网络拓扑结构对大型 AI 训练集的重要性。
2025-02-16
coze 教程
以下是为您提供的 Coze 教程相关信息: 一泽 Eze 的教程:可能是全网最好的 Coze 教程之一,一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警,请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户,以及对 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify)和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 相关比赛中的教程: 基础教程: 大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb) 大聪明:保姆级教程:Coze 打工你躺平(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb) 安仔:Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb) 基础教程:Coze“图像流”抢先体验(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf) YoYo:Coze 图像流小技巧:探索视觉艺术的隐藏宝藏(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe) 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ)
2025-02-16
字节有哪些AI产品
字节在 AI 领域推出了众多产品,包括从生产力到娱乐陪伴,从对话产品到 Agent 工具再到文生图等十几个 AI 应用,还推出了 AI 硬件,如今年 10 月能与豆包语音对话的 Ola Friend 耳机,近期还在研发 AI 眼镜。 生成 Logo 的 AI 产品有: 1. Looka:在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好,生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands:AI 驱动的品牌创建工具,通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill:其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的 Logo 设计工具,用户可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva:广受欢迎的在线设计工具,提供 Logo 设计模板和元素,有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands:Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具,根据输入快速生成方案。 7. 标小智:中文 AI Logo 设计工具,利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 AI 面试官的相关产品有: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障,能完成面试、初筛和发送邀约。 2. 海纳 AI 面试:在线自动面试、评估,精准度高达 98%,效率提升 5 倍以上,改善候选人体验,到面率提升。 3. InterviewAI:在线平台,提供职位相关问题和 AI 生成的推荐答案,候选人用麦克风回答,收到评估、建议和得分。
2025-02-01
目前字节有哪些可以运用到安全审核业务的大模型?
字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括: 1. Claude2100k 模型,其上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型,其上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型,其上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 大模型的相关知识: 1. 大模型中的数字化便于计算机处理,为让计算机理解 Token 之间的联系,需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly(适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,代表模型是 BERT)、encoderdecoder(同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 google 的 T5)、decoderonly(更擅长自然语言生成任务,典型使用包括故事写作和博客生成,众多 AI 助手基本都来自此架构)。大模型的特点包括预训练数据非常大(往往来自互联网,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级数据进行预训练)、参数非常多(如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数)。
2024-12-25
目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai?
字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括: 1. OpenAI 的审核(Moderation)Endpoint:可用于检查内容是否符合使用策略,其模型分为 hate(表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容)、hate/threatening(仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害)、selfharm(宣扬、鼓励或描绘自残行为)、sexual(旨在引起性兴奋的内容)、sexual/minors(包含未满 18 周岁的个人的色情内容)、violence(宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容)、violence/graphic(以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容)等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时,可以免费使用审查终结点,但目前不支持监控第三方流量,且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI: 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量的专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例: Google Patents:使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析,提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP:利用 NLP 和机器学习技术,自动化地进行专利检索、分类和分析,减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用: 专利检索与分类:通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估:分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请:帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析:分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
扣子 字节如何创建自己的智能体
以下是在字节的扣子平台创建自己的智能体的步骤: 1. 构思智能体的名字,并为其撰写一段详细的介绍,介绍越详细越好,因为平台会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 访问扣子官网(https://www.coze.cn/),点击创建 Bot,在对话框中工作空间选择“个人空间”,并为其命名。 3. 可以设置智能体的提示词、使用 AI 创建头像等。 需要注意的是,扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台,在这个平台上开发智能体的门槛较低,无论是否有编程基础都可以快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。同时,扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。
2024-11-23
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ,你如何看待
2023 年下半年,部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品,其团队承认在训练过程中沿用了开源架构,但强调是为快速起步。12 月,字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决,暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究,且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外,不仅国内存在此类现象,24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时,提示词攻击在业内是公开的秘密,国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免,系统提示处于泄露状态,大模型应用脆弱,数据易被获取。
2024-11-03
字节投资的AI公司
以下是字节投资的部分 AI 公司相关信息: 近期热门融资 AI 产品中包括:You.com(多种搜索模式且重隐私的搜索引擎)、Genspark(通过 Sparkpages 来满足用户个性化的搜索需求)、Rockset(刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的公司)、Butterflies AI(人类与 AI 共存的社交软件)、MeetRecord(可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手)。 中国 AI 生态 2023 上半年投资地图中的部分公司有:生数科技(创始人:唐家渝,是全球领先的生成式人工智能基础设施建设者,正积极打造世界领先的可控多模态通用大模型,致力于通过生成式 AI 技术提升全人类的创造力与生产力)、西湖心辰(创始人:蓝振忠,开发的西湖大模型既具备通过跨领域的知识解决问题的超高智商,也具备通过情感感知、长期记忆形成的超高情商)、影眸科技(创始人:吴迪,孵化于上海科技大学,通过与国内顶尖人工智能、计算机视觉实验室合作,积极推动尖端实验室科研成果的民用化、商业化,探索前沿人工智能、计算机视觉技术在大众娱乐市场的推广应用)。
2024-09-06
教培机构怎么创建一个智能体帮我给每一个学生写评价
以下是为教培机构创建一个能为每个学生写评价的智能体的相关指导: 首先,明确评价的维度和标准。可以参考以下几个方面: 1. 语言的准确性、清晰度和规范性,每项 5 分,共 5 分。 2. 讲授的严密性和逻辑性,每项 5 分,共 5 分。 3. 语言的生动性和趣味性,每项 5 分,共 5 分。 4. 针对学生实际的可接受性和启发性,每项 5 分,共 5 分。 5. 语言的艺术性,每项 5 分,共 5 分。 在评价作文方面,需要考虑多个因素,包括:错别字、词、标点识别;好词好句识别、内容评价、逻辑结构评价、语言表达评价、段落评价等。利用大模型高效、准确、丰富知识的优秀特点,对学生作文进行综合打分。 在创建智能体时,要注重以下几点: 1. 让智能体具备深层次语义理解能力,即便处于复杂语境,也能有效辨识出不恰当的词汇和错误的句子构造。 2. 利用大规模数据识别能力,使其能够辨别出哪些词汇或句子搭配在正式书面语中较为罕见,进而准确标出错词错句。 3. 培养智能体基于上下文来判定词语和句子的恰当性,即便是语法正确但语境不适宜的用词也能被有效识别。 4. 让智能体掌握语法规则习得能力,使其能够检测句子是否遵守了语法标准。 同时,写好提示词是创建智能体的第一步。可以参考一些相关的示例,如儿童寓意故事创作者的知识库中的故事,从中学习如何构思和组织语言。 另外,还可以参考之前让 AI 当评委的经验,如通义听悟录音转文字,丢给自编的多个智能体出分数并填结果。结果显示分数高的五位和三位人类评委选出来的前五一致,只是排名有一位的差异。 总之,创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素,并不断优化和改进,以提高评价的准确性和有效性。
2025-02-15
请简单评价你和deepseek的差距
DeepSeek 与其他相关模型存在多方面的差异和特点: 1. 训练成本方面:DeepSeek 的训练成本远高于传闻,总计约 13 亿美元,且定价低于实际成本,导致高额亏损。 2. 竞争优势方面:以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被 DeepSeek 迅速赶超,DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 发展模式方面:DeepSeek 有点像 2022 年之前的 OpenAI 和 DeepMind,具有非营利性学术研究机构的特点。它没有像很多中国 AI 公司那样注重产品运营、营销和推出各种开发者项目,目前似乎不打算做生意。 4. 技术突破方面:DeepSeek 发布的 V3 以低成本实现了高性能,成为其发展的里程碑。与 OpenAI 相比,DeepSeek 致力于用低成本资源实现高效,达到里程碑的时间更短,且训练与推理并重。
2025-02-08
如何评价秘塔AI
秘塔 AI 是一款由秘塔科技开发的具有多种特色和优势的产品: 1. 作为 AI 搜索引擎,它提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. 整体流程较长且完整。首先需构建专题,并上传文档或复制网页链接,然后在搜索框左下角选中专题以定制数据源。搜索完成后的操作类型丰富,包括继续追问、导出文档、收藏、保存到秘塔写作猫并编辑、生成演示文稿、下载脑图图片、查看与原文对应关系并进一步搜索等。其创作编辑分享的 AIGC 工作流已初具雏形,RAG 和搜索能力表现良好,是国产之光。 3. 秘塔科技在 9 月 20 日发布的产品经理招聘信息的 JD 描述不拘一格,受到赞誉。 此外,还有众多其他的 AI 搜索引擎,如 Perplexity、360AI 搜索、天工 AI 搜索、Flowith、Devv、Phind 等,它们通过不同的技术和功能,为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。
2025-01-18
请告诉我3个大众使用评价最好的ai搜索引擎
以下是 3 个大众使用评价较好的 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案,用户参与度高。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,并支持增强模式和智能排序。
2025-01-16
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分,常见的方法包括平均意见得分(MOS)、众包平均意见得分(CMOS)和 ABX 测试。其中 MOS 评测较为宽泛,可测试语音的不同方面,如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800,其中绝对等级评分(ACR)应用广泛,其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价标准,分数越大表示语音质量越好,MOS 大于 4 时音质较好,低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果易受干扰,如音频样本呈现形式、有无上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估,在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估,有参考评估方法需要音质优异的参考信号,常见的有 ITUT P.861(MNB)、ITUT P.862(PESQ)、ITUT P.863(POLQA)、STOI 和 BSSEval 等;无参考评估方法不需要参考信号,常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107(EModel),近年来深度学习也应用到无参考质量评估中,如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时,实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本,在具有特定声学特性的设备上进行测评,控制被试遵循同样标准,确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包两种,实验室方式能稳定保证实验环境,但人力成本高;众包方式易于获得有效评估结果,但无法确保试听条件。
2024-11-20
评价tts合成效果有什么通用标准吗
对 TTS 合成效果的评价主要分为主观评价和客观评价。 主观评价是通过人类对语音进行打分,常见的方法有平均意见得分(MOS)、众包平均意见得分(CMOS)和 ABX 测试。MOS 评测较为灵活,可测试语音的不同方面,如自然度 MOS 和相似度 MOS。国际电信联盟(ITU)将 MOS 评测规范化为 ITUT P.800,其中绝对等级评分(ACR)应用广泛,其根据音频级别给出 1 至 5 分的评价,分数越大表示语音质量越好,MOS 大于 4 时音质较好,低于 3 则有较大缺陷。但人类评分结果受干扰因素多,如音频样本呈现形式、上下文等。 客观评价是通过计算机自动给出语音音质的评估,在语音合成领域研究较少。客观评价可分为有参考和无参考质量评估,有参考评估方法需要音质优异的参考信号,常见的有 ITUT P.861(MNB)、ITUT P.862(PESQ)、ITUT P.863(POLQA)、STOI 和 BSSEval 等;无参考评估方法不需要参考信号,常见的包括基于信号的 ITUT P.563 和 ANIQUE+、基于参数的 ITUT G.107(EModel),近年来深度学习也应用到无参考质量评估中,如 AutoMOS、QualityNet、NISQA 和 MOSNet 等。 获取平均意见得分时,实验要求获取多样化且数量足够大的音频样本,在具有特定声学特性的设备上进行,控制被试遵循同样标准,确保实验环境一致。实验方法有实验室方式和众包,实验室方式能控制测试要素,但人力成本高;众包易于获得评估结果,但无法确保试听条件。
2024-11-20