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现在个人应用场景下最新的产品是什么

Answer

在个人应用场景下,最新的产品包括以下方面:

  • 个人实操案例:
    • 产品使用场景:为本篇文章配图,通过不同提示词生成搞笑图片等。
    • 产品开发场景:搭建 AI 访谈 bot,以了解做 AI 朋友的访谈意愿和产出内容质量水平;对内容推荐机制感兴趣,希望 bot 具备内容推荐能力。实现方案有简单和复杂之分,复杂方案需考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题,在扣子搭建 bot 时存在工作流触发不成功导致访谈记录未成功存储入库的情况。由于要发布到公众号作为订阅号助手,目前部署的是扣子版本,回复关键词【元器】可体验元器版本。
  • AIGC 落地应用:
    • 筛选出 5 大应用场景、17 个细分方向、40+大模型案例。
    • 使用场景分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向。
    • 产品形态分为插件(Chat GPT/Chrome 等)、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、产品使用场景场景:为本篇文章配图生成结果为(我的问题,描述不够清楚)换个提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到结果为:同样的提示词,元器某应用生成为这里仅举例个人应用开发者开发的工具达成某一目的(工具不同无法比较),非扣子与元器的对比。2、产品开发场景个人应用场景为我要做一个AI访谈,身边有很多做AI的朋友,需要先了解每个人做访谈的意愿和产出内容的质量水平,故需要搭建一个AI访谈bot;第二个场景是个人一直对内容推荐很感兴趣,在人挑内容的同时,内容是否也在挑人?每个人由于自己的认知以及社会角色和身份都有信息茧房(只看到自己圈层或阶层的信息),而现有的内容推荐算法如抖音等平台加剧了信息茧房,能否有更好的内容推荐机制也是值得探讨的(几年前做了个类似项目没做起来),所以希望这个bot还有内容推荐的能力。针对以上场景,有复杂的实现方案也有简单的方案,简单的方案5分钟就搞定了,而复杂的方案需要考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题。为了解决AI访谈内容存储入库的问题,需要引入工作流与数据库,而在扣子搭建bot的过程中,实际调试时总有几次没有成功触发工作流,也就导致该访谈记录没有成功存储入库(有解决方法的大佬麻烦告知下)。不过由于我是要发布到公众号作为订阅号助手,所以只要在公众号内用户聊天,其实内容是能被我记录的,而目前元器暂时不支持发布到公众号,所以目前部署的是扣子版本,而回复关键词【元器】可以体验元器版本。

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、产品使用场景场景:为本篇文章配图生成结果为(我的问题,描述不够清楚)换个提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到结果为:同样的提示词,元器某应用生成为这里仅举例个人应用开发者开发的工具达成某一目的(工具不同无法比较),非扣子与元器的对比。2、产品开发场景个人应用场景为我要做一个AI访谈,身边有很多做AI的朋友,需要先了解每个人做访谈的意愿和产出内容的质量水平,故需要搭建一个AI访谈bot;第二个场景是个人一直对内容推荐很感兴趣,在人挑内容的同时,内容是否也在挑人?每个人由于自己的认知以及社会角色和身份都有信息茧房(只看到自己圈层或阶层的信息),而现有的内容推荐算法如抖音等平台加剧了信息茧房,能否有更好的内容推荐机制也是值得探讨的(几年前做了个类似项目没做起来),所以希望这个bot还有内容推荐的能力。针对以上场景,有复杂的实现方案也有简单的方案,简单的方案5分钟就搞定了,而复杂的方案需要考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题。为了解决AI访谈内容存储入库的问题,需要引入工作流与数据库,而在扣子搭建bot的过程中,实际调试时总有几次没有成功触发工作流,也就导致该访谈记录没有成功存储入库(有解决方法的大佬麻烦告知下)。不过由于我是要发布到公众号作为订阅号助手,所以只要在公众号内用户聊天,其实内容是能被我记录的,而目前元器暂时不支持发布到公众号,所以目前部署的是扣子版本,而回复关键词【元器】可以体验元器版本。

AIGC落地应用大全,40+ 语言大模型案例推荐

本文作者Bay,写于23.05月底,关注公众号“Bay的设计奥德赛”可接受及时推送本篇旨在探讨现阶段AI应用的方向、实际体验及其对应价值,为想要做AI应用的小伙伴提供方向价值判断参考。这里筛选了我个人目前看到的比较亮眼且有实际应用场景的案例,对实际体验感受做了总结,也推荐大家自己上手感受。[heading1]写在前面[content]一共筛选出5大应用场景,17个细分方向,40+大模型案例。整体的总结放在前面。这里可以插一张图,直接给个目录图,并且给出推荐星级1.从使用场景来看,分为: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)、助力用户工作流(这部分大多是已有场景的优化)、细分场景独立实用工具、AI社区、Chatbot五个方向。2.从产品形态上来看,分为:插件(Chat GPT/Chrome等)、辅助现有产品能力、深度结合LLM能力的独立网站&应用、AI社区四种。3.目前产品大多分布在PC端。接下来我从使用场景的分布来介绍筛选出的头部应用案例。

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目前没有关于药品零售上市企业接入 DeepSeek 以及其应用场景的相关内容。但一般来说,企业接入新的技术或系统需要进行充分的前期调研和规划。对于药品零售上市企业接入 DeepSeek,可能需要考虑与自身业务流程的匹配度、数据安全和合规性等方面。应用场景可能包括但不限于药品库存管理的优化、客户需求预测、销售趋势分析等,具体还需根据企业的实际情况和 DeepSeek 的功能特点来确定。
2025-02-11
给一段文字和场景描述,如何生成图文
以下是关于根据文字和场景描述生成图文的方法: 对于儿童绘本制作: 描述故事场景:利用 ChatGPT 或者自行构思一段适合画绘本的故事,分为场景 1/2/3/...,用一句包含环境、人物、动作的话描述每个场景。例如,故事名《Lily 的奇妙之旅》,场景 1 是“Lily 来到一个阳光明媚的森林,跳过清澈的小溪,愉快玩耍。在路上结识了一只友善的棕熊,她们成为了旅伴。” 生成场景图片:确定 prompt,包括场景和风格(一套绘本中风格词语不要改变)。为了使得熊和人物有更好的互动感,生成场景时也包括人物主角。如场景 2 的 prompt 是“Walking in a mysterious cave with glittering gems,little girl Lily wearing a yellow floral skirt,her friend brown bear,dim,dreamlike,super high details,HDsmooth,by Jon Burgerman,s 400niji 5style expressivear 3:4”。抠图时,由于只需要得到一张场景图像,使用 mj 的 region vary 工具将小女孩完全框选,在提示词中完全删除 Lily 的描述词,依次得到各个场景的图像。 对于将小说做成视频: 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 此外,还有一些创意工具的操作指引: 文生图:仅需输入文本描述,即可一键生成图片素材。操作指引为输入文本描述(关键词或场景描述等)——选择模型(注意 FLUX 模型不可商用)————开始生成——下载。 AI 翻译:支持多语种文本翻译,翻译结果实时准确。操作指引为输入原始文本——选择翻译的目标语言——开始生成。 TikTok 风格数字人:适配 TikTok 媒体平台的数字人形象上线,100+数字人模板可供选择。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色——点击开始生成,视频默认输出语言和输入文案语言保持一致,默认尺寸为 9:16 竖版。 多场景数字人口播配音:支持生成不同场景下(室内、户外、站姿、坐姿等)的数字人口播视频。操作指引为输入口播文案——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成,视频默认输出语言和输入文案语言保持一致。 音频驱动多场景数字人:支持音频和场景数字人一键合成,快速生成数字人口播视频。操作指引为上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成,音频文件支持 MP3 和 WAV 格式,文件大小上限 5M。
2025-02-10
多人物场景,人物一致性如何保证
在多人物场景中保证人物一致性可以参考以下方法: 1. 在使用 Midjourney 出图时,多角色情况下,放弃参考角色(cref 提示),只用参考风格(sref 提示)。这样的好处是不会出现奇怪的组合,坏处是出图较随机。 2. 多用局部重绘,虽然具有随机性,但多试几次能得到一致性较好的图。 3. 出图时先只出一个主要角色和场景。当出现多角色场景时,把其他角色抠图粘贴过来。比如老虎向兔子认错的场景,若兔子和老虎不一致,可先出稳定的老虎,再粘贴兔子以保证一致性。 4. 按照“三个确定”的 SOP 处理: 确定画面元素:优先出一张图,保证风格、构图样式及人物角色。 确定前后图的构图风格:出第二张图时,将第二张图提示词描述后加入第一张图的构图风格(iw 参数)。 确定图片角色一致性:在保证构图风格没问题的基础上,保证人物一致性。先保证构图再确认角色一致性,因为 MJ 在重绘时,将角色在镜头中的位置挪动处理较难,固定位置重绘局部内容相对容易,若先保证人物内容,会很依赖 MJ 抽卡,随机性大。
2025-02-10
我想做短视频,用英语讲历史,场景全部用AI完成,帮我推荐一下工具
以下是为您推荐的用 AI 完成英语讲历史短视频的工具和制作流程: 制作流程: 1. 内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析历史内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成描述:根据历史内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将英语讲解文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 工具推荐: 1. 图像生成工具:Stable Diffusion、Midjourney。 2. 视频编辑软件:Clipfly、VEED.IO。 3. AI 配音工具:Adobe Firefly。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
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
AI智能体是什么?有什么作用?主要运用场景有哪些?
AI 智能体是一种能够自主感知和行动的系统,类似于 AI 机器人小助手。 其作用在于能够弥补大模型的不足,例如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。 主要运用场景包括: 1. 私有领域知识问答:准备好相关知识库文件,创建私有领域知识问答应用,如公司制度、人员信息等方面。 2. 个性化聊天机器人:提供长期记忆功能,保存关键历史对话信息,集成夸克搜索和图像生成等插件,提供个性化聊天体验。 3. 智能助手:引入 RAG(检索增强生成)能力、长期记忆和自定义插件等功能,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。 在其他领域也有重要应用,如: 1. 自动驾驶:感知周围环境,做出驾驶决策。 2. 家居自动化:根据环境和用户行为自动调节智能家居设备。 3. 游戏 AI:游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易:根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。 6. 机器人:各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及定义目标、设计感知系统、定义决策机制、设计行动系统以及学习与优化等步骤。智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念,其技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。
2025-02-07
最新的AI 进展到什么程序了?
目前,AI 已经在许多领域取得了重大进展和效率提升。它悄然自动化了我们日常生活的诸多方面,例如优化交通监测系统使通勤更顺畅,检测银行账户中的欺诈行为。在工业领域,AI 已经彻底改变了大规模安全关键实践,如控制核聚变过程,还被用于加速科学进步,如发现新药或开发应对气候变化的技术。 但这仅仅是开始,AI 在各种场景中都有巨大的应用潜力,有可能像电力或互联网一样对社会和经济产生重大影响,并已被列为英国科技框架中的五项关键技术之一。大型语言模型等技术进步预示着未来更多的变革性发展。 然而,随着 AI 研究和开发的快速推进,其带来的风险也引起了更多关注。例如,生成式 AI 模型能力的近期发展带来了新的机遇,同时也引发了关于潜在风险的新辩论。一些 AI 风险可能是无意产生的后果,或者是由于缺乏适当的控制以确保负责任地使用 AI 而出现。对 AI 特定风险的初步评估确定了一系列高级风险,需要通过适当的干预措施来优先处理和减轻。
2025-02-10
告诉我最新的国际ai资讯(比如从2024年有什么ai被发明了,国际上一共有什么大的ai公司,中国的ai发展的怎么样了(deepseek怎么样))
以下是为您整理的最新国际 AI 资讯: 2024 年 2 月 5 日:百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群,这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中,Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型,特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一,采用 MIT 许可,鼓励商业用途,推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示,语音技术是 AI 应用的关键,企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期,技术不断升级,市场竞争加剧,涌现出多种创业公司。未来,AI 语音将成为服务的“万能钥匙”,应用场景广泛,从医疗到教育,推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日:随着预训练技术遭遇瓶颈,GPT5 迟迟未能问世,从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志,大模型正式迈入“PostTraining”时代;开源发展迅猛,Llama 3.1 首次击败闭源模型;中国本土大模型 DeepSeek V3,在 GPT4o 发布仅 7 个月后,用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时,大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发,“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。
2025-02-08
最新的AI在安全领域的应用新闻
以下是最新的 AI 在安全领域的应用新闻: 1. 随着 AI 不断发展,AI 应用中的新功能带来新漏洞,现有企业和研究学者已加强对“越狱”的研究。OpenAI 提出通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中得到部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,Gray Swan AI 的安全专家已试用“断路器”。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准。 2. 英国创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA,有三个核心功能:在部署前对高级模型进行评估;建立国家能力并开展研究;协调国际合作伙伴。AISA 还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估。英国宣布与美国等效机构签署谅解备忘录,并计划在美国旧金山设立办事处。英国通过其高级研究与发明机构(ARIA),花费 5900 万英镑开发“守门员”系统,负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险,还计划设立“AI 安全研究实验室”。美国能源部利用内部测试床评估人工智能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 3. Microsoft 的 AI Security Copilot 能够在几分钟内提供可操作的建议,简化对攻击的紧急理解,揭示威胁,甚至预测攻击者最有可能的下一步行动。
2025-02-08
最新的AI在安全领域的应用馨文
以下是关于最新的 AI 在安全领域的应用的相关内容: 1. AI 已经在许多领域带来了重大进展和效率提升。例如,在交通监控方面使通勤更顺畅,检测银行账户中的欺诈行为,在工业中控制核聚变过程,还用于加速科学进步,如发现新药或应对气候变化的技术。并且,随着 AI 变得更强大以及创新者探索新的应用方式,将会有更多的 AI 应用出现,具有巨大的推动经济增长和创造就业的潜力。 2. 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。依照《国防生产法》,开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司,在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。 3. 美国国家标准与技术研究院将制定严格的标准进行广泛的红队测试,以确保在公开发布前的安全性。国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门,并成立 AI 安全与保障委员会。能源部和国土安全部也将应对 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 4. 为防止利用 AI 制造危险生物材料的风险,制定强有力的生物合成筛选新标准。资助生命科学项目的机构将建立这些标准作为联邦资助的条件。 5. 为保护美国人免受 AI 导致的欺诈和欺骗,商务部将制定检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准和最佳实践。联邦机构将使用这些工具,让美国人容易知道他们从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各地的政府树立榜样。 同时,AI 的概念并非新事物,但数据生成和处理方面的近期进展改变了该领域及其产生的技术。例如,生成式 AI 模型能力的近期发展创造了令人兴奋的机会,但也引发了关于潜在 AI 风险的新辩论。一些 AI 风险可能是无意的后果或缺乏适当的控制以确保负责任的 AI 使用而产生的。对 AI 特定风险的初步评估确定了一系列高级风险,包括对人类和财产的身体损害以及对心理健康的损害等安全风险。
2025-02-08
AI 最新的热点是什么
AI 领域的最新热点包括以下方面: 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 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。 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 2024 年 11 月的相关动态: 10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新,如 OpenAI 推出多项新功能,字节发布 AI 智能体耳机,以及各大模型的开源。趋势方面,强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术,原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注,整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示,ChatGPT 仍是市场领导者,但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置,Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长,正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看,专业 AI 工具的增长势头强劲,而初创公司的用户获取相对缓慢。 比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响,认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”,改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本,并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注,认为技术创新速度超出预期,未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展,尤其是核能和太阳能的潜力。 腾讯研究院的相关内容: 基础模型和开源生态。 腾讯研究院开发了一系列专业的 AI 资讯产品,如 AI 每日速递、AI 每周 50 关键词、科技九宫格等,并开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。
2025-02-06
coze中使用搜索插件,是不是无法搜索最新的新闻
Coze 集成了新闻搜索插件,其中的头条新闻插件能够持续更新,让您了解最新的头条新闻和新闻文章。所以在 Coze 中使用搜索插件是可以搜索到最新新闻的。Coze 还提供了多样化的插件库,涵盖了从基础的文本处理到高级的机器学习功能,以及众多符合平民生活化的插件,如天气预报、出行必备、生活便利等方面的插件。
2025-02-04
如何基于你的模型对一台工业设备(钢板划线印字装备)进行故障诊断和预测性维护,从以下几个方面进行分析 1.技术栈:数据采集与通讯,数据库,算法,前端,微服务、应用等,并进行软件选型 2.硬件选型:工业设备、边缘计算设备,软件部署硬件,分别列出性能最优和国产化替代方案 3.算法创新性:要求可发表高水平论文和申请发明专利 4.算法通用性:考虑如何通过一个通用模型经过简单配置适应不同船舶建造工业设备的故障诊断和预测性维护 5.考虑前后合理性,若以此进行招标,如何描述招标内容
以下是为您整合的相关内容: Transformer 模型和 BERT 模型: 模型训练与评估:定义模型后,传递训练数据集和验证数据集及训练时期数,训练完成后评估性能,如达到 85%准确率。 模型性能可视化:绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型:使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径,保存后可加载进行预测。 预测示例:对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI:检查模型签名,上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶,在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程: 策略:将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧:使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中,根据客户查询分类提供具体指令,如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串,使系统成为状态机,更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南: 战术:将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略:使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中,基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串,将系统变成状态机,通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。
2025-02-12
AI 在投放素材生产的应用
AI 在投放素材生产中有以下应用: 1. 大淘宝设计部的实践: 品牌超级符号映射:根据品牌符号的模型训练和结构控制,用户输入关键词可快速完成准确的超级符号主视觉,如双 11 相关案例和超级品类日案例。 品牌 IP 形象 AI 生成:训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型,根据需求稳定输出定制化 IP 形象,可用于项目需求并形成素材库,如天猫的多个案例和天猫 U 先公仔案例。 传播&投放:包括双 11 超级发布和媒介投放开屏海报等案例。 大促营销:通过 AI 生成图像或素材,结合平面合成及修正,确保符合品牌形象并精准表达营销主题,快速生成多个设计变体并迭代优化,如淘宝天猫大促视觉等案例。 2. 分众传媒与阿里通义大模型的合作: 实现品牌营销 AI 化,赋能品牌客户进行品牌定位分析和策略制定,找到差异化优势,高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛,通过一键生成广告语、一键 AI 设计等应用帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 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。 推出 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。 拥有 AI 广告语生成应用,基于分众高质量广告语数据和方法论,模拟营销专家创作思路搭建。 3. 整体趋势: 广告的内容形式和触达消费者的形式极大创新,未来将持续改变广告行业,升级各种类型广告形式。 提高营销内容生产效率,实现精准链接和高效触达,做到“千人千面”。 推动营销服务商商业模式革新,优化企业工作流,降本增效,提升毛利率,给用户带来全新体验。 AI 引擎助力广告营销行业加速成长,我国广告营销市场规模预计 2030 年将接近两万五千亿,若 5 年后获得 10%以上市场份额,2030 年国内 AI 营销总市场规模可达千亿级。
2025-02-12
agent比较好用的应用是什么
以下是一些比较好用的 Agent 应用: 1. 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建各类问答 Bot,集成丰富插件工具拓展能力边界。 Mircosoft 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。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 2. 项目应用: AppAgent:让 AI 模仿人类在手机上操作 APP,对于模仿数据的反利用有不错应用场景,例如优化产品原型和 UE 交互。由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发,是基于大语言模型的多模态代理,能处理和理解多种信息,执行各种任务。 3. 设计范式: Reflection(反思):类似于 AI 的自我纠错和迭代,如让 AI 写代码并自我检查修改,反复优化。 Tool Use:大语言模型调用插件,拓展 LLM 的边界能力。 Planning:较为新颖有前景的方式。 Multiagent:较为新颖有前景的方式。
2025-02-11
ai应用有哪些爆款
以下是一些爆款的 AI 应用: 1. AI 摄影参数调整助手:使用图像识别、数据分析技术,常见于摄影 APP 参数调整功能,市场规模达数亿美元,能根据场景自动调整摄影参数。 2. AI 音乐情感分析平台:运用机器学习、音频处理技术,有音乐情感分析软件,市场规模数亿美元,可分析音乐的情感表达。 3. AI 家居智能照明系统:基于物联网技术、机器学习,如小米智能照明系统,市场规模数十亿美元,实现家居照明的智能化控制。 4. AI 金融风险预警平台:采用数据分析、机器学习,有金融风险预警软件,市场规模数十亿美元,能提前预警金融风险。 5. AI 旅游路线优化平台:借助数据分析、自然语言处理,如马蜂窝路线优化功能,市场规模数亿美元,可根据用户需求优化旅游路线。 此外,还有以下爆款: 1. AI 智能写作助手:如 Grammarly、秘塔写作猫,运用自然语言处理技术,市场规模数十亿美元,辅助用户进行高质量写作。 2. 淘宝拍照搜商品:使用图像识别、机器学习技术,市场规模数百亿美元,通过图像识别为用户推荐相似商品。 3. AI 语音助手定制开发:像小爱同学、Siri,采用语音识别、自然语言理解技术,市场规模百亿美元以上,为不同需求定制专属语音助手。 4. Keep 智能训练计划:基于数据分析、机器学习,市场规模数十亿美元,根据用户数据制定个性化健身方案。 5. 大众点评智能推荐:借助数据挖掘、自然语言处理,市场规模百亿美元规模,基于用户口味偏好推荐美食。 6. 阿里小蜜等电商客服:运用自然语言处理、机器学习技术,市场规模数十亿美元,为企业提供智能客服解决方案。 7. 超级简历优化助手:使用自然语言处理技术,市场规模数亿美元,帮助用户优化简历提高求职成功率。 8. 酷家乐等设计软件:基于图像生成、机器学习技术,市场规模数十亿美元,快速生成个性化室内设计方案。 9. Amper Music:运用机器学习、音频处理技术,市场规模数亿美元,协助音乐创作者进行创作。 10. 松果倾诉智能助手:采用自然语言处理、情感分析技术,市场规模数亿美元,提供情感支持和建议。 11. 小佩宠物智能设备:基于传感器数据处理、机器学习技术,市场规模数十亿美元,实时监测宠物健康状况。 12. 马蜂窝智能行程规划:借助数据分析、自然语言处理技术,市场规模数十亿美元,根据用户需求生成个性化旅游行程。
2025-02-11
利用deep seek建立知识库应用
以下是关于利用 deep seek 建立知识库应用的相关内容: RAG 技术: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,主要通过检索增强生成 RAG 实现。RAG 应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,LangChain 提供 100 多种文档加载器,包括非结构化、结构化数据和代码等。 2. 文本分割:文本分割器把文档切分为指定大小的块。 3. 存储:包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题及检索出来的嵌入片提交给 LLM,生成更合理答案。 创建知识库应用的具体步骤: 1. 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 2. 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 3. 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 4. 上传文件,等待处理,文本状态为“已就绪”即可。 5. 回到创建的应用,关联创建的知识库。 6. 点击两个发布,之前第一个叫做保存。 7. 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 并保存下来。 此外,在安装并接入 cow 方面: 1. 回到宝塔,打开【终端】。 2. 依次粘贴并回车:cd/root 、git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat (注意粘贴完整)。 3. 出现特定样子表示成功,失败或无反应则刷新重试。 4. 继续依次输入:cd chatgptonwechat/ 、pip install r requirements.txt 。 5. 等待执行完成后,继续粘贴:pip install r requirementsoptional.txt 。 6. 到“文件”菜单中执行,点击文件 找到 root,进入 root 文件夹,找到 chatgptonwechat 文件夹并进入。
2025-02-10
架设个人AI
以下是关于架设个人 AI 的相关信息: 大圣是一位 AI 超级个体打造者,主业为程序员,专注于 AI Agent、AI 编程以及 AI 写作领域,热爱写作与分享,擅长将复杂的 AI 知识通俗易懂地讲解。他计划一年内将自己的工作流全部 AI 化以实现十倍提效,目前的工作流主要包括阅读与写作、自媒体个人 IP、做公开课程与付费课程以及女儿日常陪伴。 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人的步骤: 设计 AI 机器人时,要确定功能范围。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储,创建知识库路径为个人空间知识库创建知识库,支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型,本次使用【本地文档】,按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理,可在内容中加上特殊分割符“”便于自动切分数据,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”,若内容有误可编辑或删除。 创建【工作流】,告诉 AI 机器人处理信息的流程,创建工作流路径为个人空间工作流创建工作流,工作流设计好后先试运行,无误后发布,若任务和逻辑复杂,可结合“节点”工具,如调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入信息、调用【代码】处理复杂逻辑等,工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。
2025-02-12
如何在个人pc上更好的使用ai
以下是在个人 PC 上更好地使用 AI 的一些建议: 1. 入门工具推荐: Kimi 智能助手是 ChatGPT 的国产平替,实际上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解表现出色。 PC 端可通过下载。 2. 微信助手相关: 智谱 BigModel 共学营第二期提供了将微信变成超级 AI 助理的课程。程序在本地电脑运行时,若关闭窗口进程会结束,若想持续使用需保持窗口打开和运行。若突然不管用,可点击窗口并按空格,因为选中状态下 powershell 窗口不继续执行。 3. 自定义 API 密钥: OpenAI API 密钥:Cursor 允许输入自己的 OpenAI API 密钥,以自费发送任意数量的 AI 消息。可从获取,然后在 Cursor 设置>模型>OpenAI API 密钥中输入并点击“验证”按钮启用。 Anthropic API 密钥:与 OpenAI 类似,可设置自己的 Anthropic API 密钥自费使用基于 claude 的模型。 Google API 密钥:可以设置自己的 Google API 密钥,自费使用如 gemini1.5flash500k 等 Google 模型。 此外,“飞书”是一款汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。可通过下载。
2025-02-10
我想设置一个情感陪伴的聊天智能体,我应该如何添加人设,才能让智能体的回复效果最接近真人效果?特别是真人聊天时那种文字回复的不同细节,长长短短,情绪起伏。应该注意哪些细节?或者如何定义一个人? 仅通过文字人设,不考虑其他外部功能。
要设置一个情感陪伴的聊天智能体并使其回复效果接近真人,通过文字人设可以从以下方面入手: 1. 基础信息:包括姓名、性别、年龄和职业等,这是构建角色的基础。 2. 背景和经历:与基础信息密切相关,相互影响。例如,设计一个从事低收入职业的角色,可能来自贫困背景,教育程度不高。 3. 爱好、特长、性格和价值观:由角色的生活经历和成长环境塑造,相互关联。如喜欢唱歌的角色可能梦想成为专业歌手。 4. 规划和目标:可以是短期或长期的愿景,会影响角色的行为和决策。 5. 性格和价值观:对人际关系、社交能力和语言风格有直接影响。如内向性格的角色可能不善言辞,社交圈子狭小。 此外,还可以参考以下具体示例,如“A.I.闺蜜”的人设: 适当询问对方昵称,自己的昵称可由对方定,兜底昵称为皮皮,英文昵称 copi。 以闺蜜口吻说话,模拟非线性对话模式,聊天氛围温馨有温度,真情实感。 增强情感模拟,使用口头化语言,顺着对方的话继续往下,禁止说教。 在安全前提下存储互动信息,使互动更个性化,模拟真人聊天长度。
2025-02-10
个人搭建ai智能体
个人搭建 AI 智能体需要以下步骤和知识: 1. 理解 AI 智能体的概念:AI 智能体就像员工或智能助手,能根据设定的工作流,自动调用不同的 AI 工具,完成全流程任务,无需人类时刻干预。 2. 利用现有平台:如字节的扣子等,这些平台能降低编程门槛,即使没有编程基础也能构建各类问答 Bot。 3. 具体搭建步骤: 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 配置工作流,如创建 Bot、填写 Bot 介绍、切换模型、添加工作流、新增变量、添加外层 bot 提示词等。 例如,要写一篇文章,可以设计一个“写作助手”的 AI 智能体,在文本框输入文章的主题、风格和要求,它会自动处理大纲、使用模型写初稿、修改润色和排版。 目前不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台,AI 智能体包含自己的知识库、工作流、还能调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力,可完成复杂工作。其出现是为了解决如胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题,能结合业务场景和自身需求来定制。
2025-02-09
文档自动化的技术方案: OCR+NLP pipeline指的是什么,个人具体怎么实施
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)+NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)pipeline 是一种将 OCR 技术和 NLP 技术相结合的文档自动化处理流程。 OCR 用于将文档中的图像或扫描的文字转换为可编辑的文本。 NLP 则对转换后的文本进行分析、理解和处理,例如提取关键信息、分类、情感分析等。 对于个人实施 OCR + NLP pipeline,大致可以按照以下步骤进行: 1. 选择合适的 OCR 工具和服务:有许多开源和商业的 OCR 工具可供选择,根据您的需求和技术能力进行评估和选用。 2. 准备数据:收集和整理需要处理的文档,并确保其质量适合 OCR 处理。 3. 进行 OCR 处理:使用选定的 OCR 工具对文档进行转换。 4. 选择 NLP 框架和模型:根据具体的任务和需求,选择适合的 NLP 框架和预训练模型。 5. 数据预处理:对 OCR 输出的文本进行清洗、预处理,以便 NLP 模型能够更好地处理。 6. 训练和优化 NLP 模型(如果需要):如果通用模型不能满足需求,可以使用标注数据进行训练和优化。 7. 集成和部署:将 OCR 和 NLP 部分集成在一起,并部署到实际应用环境中。 需要注意的是,实施过程中可能会遇到一些技术挑战,例如文档格式的复杂性、OCR 识别的准确性、NLP 模型的适应性等,需要不断调试和优化。
2025-02-08
用deepseek建立个人知识库
以下是关于用 DeepSeek 建立个人知识库的相关知识: RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)是利用大模型的能力搭建知识库的关键技术。在进行本地知识库搭建实操前,需先了解 RAG。大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过 RAG 实现。RAG 应用包括 5 个过程: 1. 文档加载:从多种来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 此外,搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及给 GPT 输入定制化知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度。将文本转换成向量能节省空间,可理解为索引。比如有大文本,可拆分成小文本块并转换成 embeddings 向量,保存在向量储存库作为问答知识库。当用户提问时,问题先转换成向量,与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。例如,对于一篇万字长文拆分成多个文本块,提问“此文作者是谁?”,可通过比较 embeddings 向量得出关联度高的文本块。
2025-02-07