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flowith 2.0与refly的区别具体在哪里?

Answer

Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面:

  • 功能定位:Refly 是一款国产应用,是全站式的文本创作工具,集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能,覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用,有成为订阅制 AI 知识社区的野心。
  • 知识库:Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库,这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形,而 Refly 没有此功能。
  • 内容编辑器:Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式,Refly 未提及有此多样的模式。
  • 交互设计:Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,尤其是 Agent 功能设计(包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等),Refly 未提及相关内容。
  • 团队协作:Flowith 2.0 支持团队协作,允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow,Refly 未提及此功能。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ShowMeAI周刊 No.15 | 上周最有讨论度的6个AI话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…

自由画布,是一类AIGC创作工具的统称:它们都有一个高度自由的创作平台,允许上传/拖拽/组合等自由的创作方式,整体上基于AI构建WorkFlow并生成内容(图文、音乐、设计、虚拟世界、运行程序等)。ChatGPT问世之后,人类与LLM的交互长时间被约束在一维的、线性的文本对话框里,直到「自由画布」工具的出现让我们眼前一亮。ShowMeAI周刊整理了近期发布(更新)的一批「自由画布」类创作工具,并从中感受到了全球开发团队的敏锐嗅觉。ReflyRefly是一款国产应用,集成了「知识库+自由画布+AI搜索+内容编辑」等功能,可以覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。而且,画布中的每个内容节点,都有丰富的编辑功能,比如复制、添加为上下文、问答、节点选中功能等等。而且,节点内容可以一键复制到右侧的在线文档里,并支持继续进行编辑和文本优化。这都是Refly显著差异化之处。也就是说,Refly是一个全站式的文本创作工具。平时,借助AI写点东西,需要在多款工具之间来回切换,比如用「秘塔」搜索、用「Kimi」优化,最后复制到「飞书」文档里。而现在,Refly这一个工具就同时满足了所有需求。flowith 2.0

ShowMeAI周刊 No.15 | 上周最有讨论度的6个AI话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…

flowith是一款出海应用,上周发布了最新的flowith 2.0版本,并彰显了更大的野心——成为订阅制AI知识社区。这就使得flowith在具备Refly几乎所有功能的基础上,还有很多「别出心裁」的设计:✦知识库(Knowledge Garden)允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库。这是AI付费订阅知识社区最基本的雏形。✦内容编辑器(AI Composers)有Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式。✦继承并优化了flowith 1.0版本的交互设计,尤其是Agent功能设计(包括Project功能、Oracle模式、Agent Community等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等)。✦团队协作允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前Flow。FunBlocks AIFlowFunBlocks是一个效率工具集成平台,集成了AI Graphics(绘图)、AI Mindmap(思维导图)、AI Slides(演示文稿)、AI Youtube Summarizer(视频总结)等等多款AI应用。FunBlocks AIFlow是平台内一款自由画布类工具,近期更新后变得更加好用了!输入探索主题后,AI会将其自动拆解成不同模块,并支持每个节点的深度编辑(包括外观设置、节点组合、内容编辑、内容可视化、生成文章等)。而且!FunBlocks AIFlow还支持自由节点上传链接、图片、视频、笔记、任务列表等多种内容形式,对于多模态交互需求非常友好~

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OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
Gemini 2.0 Flash Experimental怎么使用?
使用 Gemini 2.0 Flash Experimental 可以通过以下步骤: 1. 登录 Google AI studio,链接为:https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 。 2. 在 Model 中选择 PREVIEW Gemini 2.0 Flash Experimental(new)。 3. 确认选择「Images and text」。 如果您想通过 Google AI Studio 来使用,具体步骤如下: 1. 打开浏览器访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat ,或者下载 Gemini 应用(Android 或 iOS)。 2. 登录您的 Google 账户。 3. 在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型即可。 使用时,编辑图片超简单,只需 3 步: 1. 上传图片:挑选一张您想要修改的图片上传。 2. 输入指令:在对话框里用简单的语言描述您的需求,例如“把衣服改成蓝色”或者“给狗狗加个墨镜”。 3. 等待魔法:点击运行按钮,AI 会马上处理,几秒钟后您就能看到新图片。如果结果不太满意,可以修改指令再次尝试,指令越清晰效果越好,比如“把天空变晴朗,加点云朵”。 需要注意的是,这个功能还在进一步开发中,未来可能会在官网上开放。
2025-03-15
Gemini  2.0 Flash Experimenta
Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 具有多模态理解、推理、编码等最佳用途,其亮点功能包括展示模型的思维推理过程,能解决复杂问题,应对代码和数学难题。可在 AI Studio 免费体验,据称其低版本已迅速超越 OpenAI 的 o1 模型,Pro 版本尚未发布。相关链接: 。 Gemini 2.0 Flash 现在不仅能通过聊天生成图像,还能通过聊天对话方式任意编辑图像的局部或者全部而不改变图像其他部分。相关案例整理: https://x.com/linaqruf_/status/1899977818563633466?s=46 https://x.com/robertriachi/status/1899854394751070573?s=46 https://x.com/theomediaai/status/1899871111338230110?s=46 https://x.com/techn0_sap1en/status/1899890369044897938?s=46 https://x.com/ai_for_success/status/1899842790072406214?s=46 https://x.com/linusekenstam/status/1899946807565717819?s=46 Gemini 2.0 Flash Experimental 实测设计一个玩具的从 0 到 1 的搭建过程,虽然中间很多细节对不上,但真的兼顾了上下示意图,并且连贯了起来。此外,还有关于一致性测试、视觉陷阱检测等方面的应用,如多图关联创作(隐藏评分点:光影一致性/透视连续性/元素融合度)、逻辑矛盾识别(观察是否提示环境矛盾)。在不同领域也有各种应用,如设计游戏、生成恐怖悬疑小说、装修毛坯房、制造火箭、教人画画等。操作时,右侧选择「Gemini 2.0 Flash Experimenta」并选中模型名。
2025-03-14
Software 2.0里面讲了什么内容
Software 2.0 主要包含以下内容: 1. 神经网络不仅是机器学习工具箱中的工具之一,而是代表着软件开发的根本性转变,即软件 2.0。 2. 软件 1.0 由计算机语言开发,由程序员编写明确指令;软件 2.0 由更抽象、人类难理解的语言(如神经网络中的权重)开发,无法直接编写权重,而是为程序行为指定目标并写好程序骨架,利用计算资源在程序空间中搜索可用程序。 3. 对于神经网络,将搜索限制在程序空间的连续子集上,使用反向传播和随机梯度下降方法进行搜索。软件 2.0 的源码通常由定义目标行为的数据集和给定大致结构的神经网络结构组成,训练神经网络就是将数据集编译成最终的神经网络。 4. 如今,神经网络的结构及训练系统日益标准化,大部分“软件开发”工作变成组织、增加、调整和清理带标签的数据集,开发团队分为负责编辑和扩大数据集的数据标记员,以及维护训练相关基础设施和接口的人员。 5. 对于很多真实世界的问题,采集数据比显式写程序更容易,因此工业界正发生大量代码从软件 1.0 向软件 2.0 的重大转变。
2025-02-12
ideogram 2.0 如何做中文海报?
Ideogram 2.0 做中文海报的方法如下: 1. 特点: 是目前 AI 设计能力最强,文字生成效果最好且最准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux & Dalle·3。 增强了图像中精确文本的渲染能力,适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等。 提供 5 种不同风格,包括通用、写实、设计、3D 和动漫(Auto 是随机选择一种)。 引入“融合 Remix”、“描述 describe、“放大 Upscale"、“提示词增强 Magic Prompt 功能、“调色板 Color palette”。 提供 API 接口,方便企业集成高级图像生成功能。 支持手机端,目前上线 iOS 应用程序。 目前可免费使用,每天最多 10 次生成机会(40 张图片)。 2. 基本操作界面: 生成风格选择(Auto):相同 prompt 会有不同风格的生成结果。 提示增强 Magic Prompt:增强输入的初始 prompt,提高图像多样性和丰富性,或将初始 prompt 翻译为英文。 尺寸选择 Aspect ratio:可以自由选择生成图片的尺寸,自定义推荐调整比例 Aspect ratio,因为像素尺寸数值 Dimensions 很多情况下会提示失败。 可见性 Visibility:公共模式 Public 指个人生成的图片是否会分享到公共空间被其他用户看到,如果是用于工作需求推荐选择私人模式 Private。 模型选择 Model:推荐最新的 2.0 模型。 调色板 Color palette:可以自动,或使用提供的配色,或根据自己的需求设置相应的配色,生成图像的配色会匹配设置的配色。 渲染质量 Rendering:跟生成的质量相关,一般默认就行,个人使用感觉区别不是特别大,包括快速(约 5 秒)、默认(约 12 秒)、质量(约 20 秒)三种模式。 种子值 Seed:尽可能维持相同的图像效果,但生成结果略有调整。 负面提示词 Negative prompt:不希望出现的元素,可以通过填写到这里进行规避。 3. 图像风格控制:包括现实、设计、3D 和动漫。 4. 调色板控制:可以生成符合您特定调色板的图像。 您可以根据以上内容和官方教程,尝试使用 Ideogram 2.0 制作中文海报。
2024-10-27
我的AI学习路径2.0
以下是为您提供的 AI 学习路径 2.0: AI 与宠物结合的领域和学习路径: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,能帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验,例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动的玩具。 AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解其需求和习性。 学习路径建议: 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 不会代码者学习 Python + AI 的路径: 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态。 异常处理:理解异常,学习使用 try 和 except 语句处理错误。 文件操作:学习文件读写、文件与路径操作。 对于 AI 部分: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础:熟悉统计学(均值、中位数、方差等)、线性代数(向量、矩阵等)、概率论(条件概率、贝叶斯定理等)。 算法和模型:监督学习(线性回归、决策树、支持向量机等)、无监督学习(聚类、降维等)。 AI 的技术历史、发展方向及前沿技术点: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 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。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-13
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等任何 Agent 技术平台。所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示,联合微博、小红书、即刻等多个平台面向全球创作者开放。比赛奖金设置为:第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料: 。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道,并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠。已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数将超过百万。 更多信息: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 在使用方面,创建多线程任务流时,首先要选择合适的 AI 模式,一般任务常规模式即可,针对复杂任务有 Oracle(先知)模式。Oracle 模式会根据提示词理解目的,自动拆分子任务,并会主动让用户介入到每个任务之中,提供引导或是确认产出,类似 AI 驱动的人机共创模式。在创作过程中,要明确创作目的、角色、语言风格、读者画像、内容和执行方式等。
2025-03-21
除了flowith之外,有哪些类似的产品可用,可以自动创建工作流并执行
以下是一些类似 flowith 可以自动创建工作流并执行的产品: 1. Refly:通过明确使用场景和构建完整的 WorkFlow 来帮助创作者降低认知负担。 2. FunBlocks AIFlow:在产品设计上致力于减少用户的认知负担。 此外,ComfyUI 也可通过拖入工作流文件来自动加载工作流,例如生成绿幕素材和绿幕素材抠图的工作流,其工作流文件链接为:https://pan.quark.cn/s/01eae57419ce 提取码:KxgB 。您可以对照相关内容进行学习。
2025-03-17
flowith有什么用?
Flowith 具有以下用途和特点: 1. 提供满血版 r1 和在线搜索功能,可通过 https://flowith.net/ 访问,也有类似 Monica https://powerup.monica.im/zh_CN 的版本,可作为浏览器插件和桌面端使用。 2. 把与 LLM 的交互玩出了新花样,保留了「画布」的交互样式,支持多线程和多节点推进,支持节点内容编辑,支持多模态。更重要的是,增加了 AI 代理系统「Oracle」,可以自动把复杂任务拆解成子任务,并引导用户一步一步去完成。 3. 对 AI 原生产品的 UI 和交互有深入思考,在生成式 UI 的探索上较为靠前,结合了无线画布和思维导图的优势,用卡片承接不同数据格式的展示,卡片样式适配多,输入时有光效引导用户。 4. 官网链接为 https://flowith.io ,更新日志可查看 https://updates.flo.ing/changelog 。 5. 简单体验效果很强,能让人感受到其在相关方面的优势。 如果您想快速运行感受其惊艳之处,可点击页面侧边栏「发现」按钮,选择官方示例。
2025-03-14
介绍一下flowith
Flowith 是一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具: 基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,提供插件系统和社区功能。 作为一款出海应用,上周发布了 2.0 版本,展现出成为订阅制 AI 知识社区的野心。 具备 Refly 几乎所有功能,并有独特设计,如允许自行上传制作并发布知识库,还能自由添加或购买他人的知识库,这是 AI 付费订阅知识社区的雏形。 内容编辑器有多种模式,包括 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等。 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,强化了 Agent 功能,包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等,对话模式也依旧流畅酷炫,包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等。 支持团队协作,可邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow。
2025-01-21
flowith这个网站怎么样?
Flowith 是一款表现出色的 AI 相关网站。 它是一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,还提供插件系统和社区功能。 在生成式 UI 的探索上较为领先,很好地结合了无线画布和思维导图的优势,用卡片来承接不同数据格式的展示,卡片样式适配多,输入时会利用光效对用户进行引导。 同时,它也是一个不错的 Prompt 网站,在 AI 原生产品的 UI 和交互方面有深入思考。
2025-01-16
Adobe Firefly是什么?
Adobe Firefly 是 Adobe 公司推出的一系列生成式 AI 模型,旨在提升创意表达的效率和自由度。Firefly 集成了 Adobe 应用程序的强大功能与生成式 AI 的潜力,使用户能够通过简单的文本提示或应用内的简单手势,将创意想法以更高的效率和无限制的方式表达出来。 Adobe Firefly 的特点包括: 1. 图像和文本效果生成:Firefly 的首个模型专注于图像和文本效果的创建,特别适合需要为商业用途生成内容的用户。 2. 集成于 Adobe 应用程序:Firefly 旨在与 Adobe Creative Cloud、Document Cloud、Experience Cloud 以及 Adobe Express 等应用程序无缝集成,并且 Adobe 计划将其通过 API 在多个平台上提供,以便用户可以将其集成到自定义工作流程和自动化中。 3. 安全性和商业使用:Firefly 生成的内容被设计为可以安全地用于商业用途,并且从一开始就考虑到了 Creator 的选择和控制,以及帮助确保输出内容的安全性。 4. 多语言支持:Firefly 支持超过 100 种全球语言的文本提示,同时 Firefly Web 应用程序本身支持 20 种语言,并计划在未来几个月中增加更多语言选项。 5. 负责任的 AI 开发:Adobe 致力于负责任地开发生成式 AI,并积极参与 Content Authenticity Initiative(内容真实性倡议),以促进数字内容的透明度,并为使用 Firefly 生成的资产附加 Content Credentials(内容凭证),从而在内容的创建和在线传播过程中建立可信赖的透明链。 Adobe Firefly 代表了 Adobe 在创意 AI 领域的最新进展,它通过提供新的创意表达方式,帮助用户将创意想法快速转化为现实,同时确保了内容的商业使用安全性和对创作者工作的尊重。
2024-05-03
coze中文版和英文版的区别
Coze 中文版和英文版主要有以下区别: 1. 支持的大模型不同:中文版支持 kimi、云雀;英文版支持 chatgpt4。 2. 网址不同:中文版网址为 https://www.coze.cn/;英文版网址为 https://coze.com/。 3. 产品定位相同,均为新一代 AI 原生应用开发服务平台,即 Nextgeneration AI chatbot building platform。 4. 在使用过程中,如创建机器人的具体操作流程等方面可能存在细微差异,但具体情况需根据实际使用体验确定。
2025-03-22
通俗易懂地解释一下什么叫AGI,和我们平常理解的AI有什么区别
AGI 即通用人工智能,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。 与平常理解的 AI 相比,平常的 AI 往往是针对特定领域或任务进行设计和优化的,例如下围棋、图像识别等。而 AGI 涵盖了更广泛的认知技能和能力,不仅限于特定领域,包括推理、规划、解决问题、抽象思维、理解复杂思想、快速学习和从经验中学习等,并且要求这些能力达到或超过人类水平。 在 AI 发展历程中,早期的研究有对智能的宏伟目标追求,但很多研究进展是狭义地关注明确定义的任务。直到 2000 年代初,“通用人工智能”(AGI)这一名词流行起来,强调从“狭义 AI”向更广泛的智能概念转变,回应了早期 AI 研究的长期抱负和梦想。 例如,GPT3 及其后续版本在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,早期的语言模型则没有像 GPT3 这样连贯回应的能力。
2025-03-22
什么是agent?什么是workflow?他们的区别和界限
智能体(Agent)和工作流(Workflow)的定义及区别如下: 智能体(Agent): 可以有多种定义。一些客户将其定义为能够长期独立运行的全自动系统,可使用各种工具完成复杂任务。 在 Anthropic 中,智能体是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统,能够自主控制任务完成方式。 工作流(Workflow): 是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 每个组块可以看成是一个函数,其中混杂了传统函数、调用第三方服务的函数和基于 LLM 的函数。 总的来说,智能体更强调 LLM 对自身流程和工具使用的动态指导和自主控制,而工作流则更侧重于通过预定义的代码路径来编排 LLM 和工具。
2025-03-21
Stable Diffusion、MidJourney、DALL·E 这些生成式AI工具有什么区别
Stable Diffusion、Midjourney 和 DALL·E 这三个生成式 AI 工具主要有以下区别: 1. 开源性:Stable Diffusion 是开源的,用户可以在任何高端计算机上运行。 2. 学习曲线:Midjourney 的学习曲线较低,只需键入特定的提示就能得到较好的结果。 3. 图像质量:Midjourney 被认为是 2023 年中期图像质量最好的系统。 4. 应用场景:Stable Diffusion 特别适合将 AI 与来自其他源的图像结合;Adobe Firefly 内置在各种 Adobe 产品中,但在质量方面落后于 DALL·E 和 Midjourney。 5. 训练数据:这些工具都是使用大量的内容数据集进行训练的,例如 Stable Diffusion 是在从网络上抓取的超过 50 亿的图像/标题对上进行训练的。 6. 所属公司:DALL·E 来自 OpenAI。 在使用方面: 1. Stable Diffusion 开始使用需要付出努力,因为要学会正确制作提示,但一旦掌握,能产生很好的结果。 2. DALL·E 已纳入 Bing(需使用创意模式)和 Bing 图像创建器,系统可靠,但图像质量比 Midjourney 差。 3. Midjourney 需要 Discord,使用时需键入特定格式的提示。
2025-03-20
AI Agent和Agentic Workflow的区别
AI Agent 和 Agentic Workflow 存在以下区别: AI Agent: 基本框架:由“LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”构成,大模型 LLM 充当“大脑”。 规划方面:包括子目标分解、反思与改进,将大型任务分解为较小可管理的子目标,能对过去行动进行自我批评和反思,从错误中学习并改进未来步骤。 记忆方面:用于存储和调用相关信息。 Agentic Workflow: 驱动角色工作流变革:使用多智能体协作的方法,让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 涉及人机协同关系:生成式 AI 的人机协同分为嵌入式、副驾驶、智能代理 3 种产品设计模式,在不同模式下,人与 AI 的协作流程有所差异。 重塑获取信息的方式:如搜索引擎和基于大模型的聊天机器人在获取信息上目标一致,ChatGPT 的出现被认为将对传统搜索引擎带来颠覆。 包含多种设计模式:如反思、工具使用、规划、多智能体协同等。反思是让 Agent 审视和修正自己生成的输出;工具使用指 LLM 生成代码、调用 API 等工具进行操作;规划是让 Agent 分解复杂任务并按计划执行;多智能体协同是多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务。
2025-03-19
AI和AGI的区别
AI(人工智能)分为 ANI(弱人工智能)和 AGI(通用人工智能)。 ANI(artificial narrow intelligence)是弱人工智能,它只能完成特定的单一任务,例如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI(artificial general intelligence)则是通用人工智能,能够像人类一样思考、学习和执行多种任务。 例如,ChatGPT 掀起的革命中,AGI 被视为“大脑”,与以往作为“工具”的 AI 有本质区别。OpenAI 一直致力于将世界上所有的知识压缩到模型里,使其成为“世界模型”,GPT 从一开始就以此为目标。但目前大众和政府还未准备好迎接 AGI 的降临。
2025-03-17