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WaytoAGI 知识库有什么应用场景

Answer

WaytoAGI 知识库具有以下应用场景:

  1. 在飞书 5000 人大群中,内置了智能机器人“waytoAGI 知识库智能问答”,可根据文档及知识进行回答。使用时在飞书群里发起话题时[@waytoAGI 知识库智能问答]即可,它能自动回答用户关于 AGI 知识库内的问题,对多文档进行总结、提炼;在内置的“waytoAGI”知识库中搜索特定信息和数据,快速返回相关内容;提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解;通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念;分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势;促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度;提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接;支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。
  2. WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,目前知识库的内容覆盖:AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。
  3. WaytoAGI 里有个离谱村,是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,让大家学习和接触 AI 更容易,更感兴趣。参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村,不仅代表着一个物理空间,更是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

知识库有什么|感谢银海 inhai

“我们都知道,探索知识善如磨刀,面对复杂多元的在人工智能(AGI)领域,如何打破条条框框,去捕捉每一丝有价值的信息和知识呢?那么我相信答案就是:通往AGI之路「WaytoAGI」,一个由开发者、学者和有志人士等等参与的学习社区和开源的AI知识库。在这里,你既是知识的消费者,也是知识的创作者。这个世界上有很多走走停停的探索者,所以,我们以"无弯路,全速前进"为目标,助力每一个怀揣AI梦想的人能疾速前行。每一份崭新的尝试都值得赞美,每一份坚毅的付出都应得到鼓励。AI知识库的生长正得益于每一个你平凡而坚持的时间,因为你们的一致肯定和支持,我们才充满信心,不断修炼,探寻AGI领域的无限可能。「通往AGI之路」不仅是一个知识库,它是连接学习者、实践者和创新者的社区,让大家在这里碰撞思想,相互鼓舞,一同成长。我们在共创计划的道路上,不断收获,快速成长。对于一切,我们都满怀期待,乐观向阳。继续坚持,信息世界中你我皆是探索者。感谢您对“通往AGI之路”的持续关注!通过举办的活动和分享,我们有幸获得了一些奖项和媒体报道,这一切都离不开大家的鼎力支持。我们深感荣幸,并期待在未来的旅程中,能够持续为大家带来更多、更好的内容。

飞书群问答机器人(归档)

在飞书5000人大群里,内置了一个智能机器人「waytoAGI知识库智能问答」,根据通往AGI之路的文档及知识进行回答。它是基于飞书aily搭建的。([搭建介绍](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AT6Aw2xH6iL9A5kYivYcHCIRn7b))[heading2]如何使用飞书群智能机器人?[content]你只需在飞书群里发起话题时候[@waytoAGI知识库智能问答](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RRRawaECYiEzSXkdSkNc8njqnpc)即可,它会根据waytoAGI知识库的内容进行总结和回答。[heading2]它可以做什么[content]1.自动问答:自动回答用户关于AGI知识库内涉及的问题,可以对多文档进行总结、提炼。2.知识搜索:在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据,快速返回相关内容。3.文档引用:提供与用户查询相关的文档部分或引用,帮助用户获取更深入的理解。4.互动教学:通过互动式的问答,帮助群成员学习和理解AI相关的复杂概念。5.最新动态更新:分享有关AGI领域的最新研究成果、新闻和趋势。6.社区互动:促进群内讨论,提问和回答,增强社区的互动性和参与度。7.资源共享:提供访问和下载AI相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。8.多语言支持:支持多语言问答,满足不同背景用户的需求。举例:

离谱村的共创故事

先从WaytoAGI讲起WaytoAGI是由一群热爱AI的专家和爱好者共同建设的开源AI知识库,目前知识库的内容覆盖:AI绘画、AI视频、AI智能体、AI 3D等多个版块,包含赛事和活动促进大家动手实践。1000万的访问量足够展示大家对AI的热情。这个社区贡献并整合各种AI资源,使得大家都可以轻松学习各种AI知识,应用各类AI工具和实战案例等。WaytoAGI里有个离谱村离谱村是由WaytoAGI孵化的千人共创项目,让大家学习和接触AI更容易,更感兴趣。这里的参与者不分年龄层,一起脑洞和创意,都可以通过AI工具快速简单的创作出各种各样的作品,可以非常简单,有幼儿园的小朋友随时一个想法就作出奶酪老鼠,有新手小白跨界用AI学习编剧影视知识当起了“导演”,也有顶尖高手研究离谱村生物多智能体产生的社会观察实践。目标是大家一起用AI构建一个离谱世界。离谱村的世界离谱村是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村。有可能是在世界的尽头,有可能就在现实生活中,隐藏着一个被神秘与奇幻气息所笼罩的不起眼的小村庄。它也可能不存在于常规地图之上,唯有那些心怀冒险精神与未泯童心的探索者,方能发现它的踪迹。在这里,想象力是至高无上的法则,奇迹则是日常生活的一部分。村庄的一切看似荒诞不经,实则恰如其分地荒诞。然而,当我们觉得离谱村离谱时,村民或许也会以同样的眼光看待我们。离谱村不仅代表着一个物理空间,它更是灵魂的避风港,激励着每一个生命体发挥其无限的想象力,创造属于自己的独特生活方式。

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waytoagi团队
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。 其涵盖了多个版块,如 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等,并通过举办赛事和活动促进大家动手实践,拥有超千万次的访问量。 离谱村是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目,参与者不分年龄层,都能通过 AI 工具创作出各种作品。这里是一个没有被定义的地方,每个人心中都有自己想象中的离谱村,它不仅是物理空间,更是灵魂的避风港。 “通往 AGI 之路”不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,以“无弯路,全速前进”为目标,助力每一个怀揣 AI 梦想的人疾速前行。 2023 年 4 月 26 日 WayToAGI 诞生,社群的口号是让更多的人因 AI 而强大,有很多学社和共学共建的活动。打开“waytoagi.com”即可找到社群。
2025-02-24
waytoagi是个啥网站
WaytoAGI 网站是一个在 AI 领域为用户提供多种功能的网站,包括: 1. 和 AI 知识库对话,您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. 提供集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 3. 集合了精选的提示词,您可以复制到 AI 对话网站使用。 4. 呈现每天知识库的精华内容。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,希望成为您学习 AI 路上的好助手。 它的愿景和目标是让每个人在学习 AI 的过程中少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 此外,它还有以下相关信息: 公众号:通往 AGI 之路 内置知识库 AI 助手 B 站:https://space.bilibili.com/259768893 ,以视频普及 AI 知识 小红书:https://www.xiaohongshu.com/user/profile/6457d2e4000000001f030dbe ,及时传递 AI 消息 X(Twitter):https://twitter.com/WaytoAGI ,同步知识库精选内容 社区小伙伴写的介绍可参考:
2025-02-23
WaytoAGI公司
WaytoAGI 是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 其愿景和目标是实现通用人工智能(AGI),让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 它不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,提供了全面系统的 AI 学习路径,帮助了解从常见名词到应用等各方面知识。 其相关信息包括: 公众号:通往 AGI 之路。 网站:ytoAGI.com,内置知识库 AI 助手。 B 站:,以视频普及 AI 知识。 小红书:,及时传递 AI 消息。 X(Twitter):,同步知识库精选内容。 此外,还有小鹿大家族 IP 吉祥物品牌手册,其中包含角色设计、辅助元素设计等相关内容。
2025-02-23
一句话概括WaytoAGI是什么?
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的致力于人工智能学习的中文开源知识库和社区平台。它为学习者提供了系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,内容包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块,并提供丰富的学习资源,如文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。此外,还定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。其品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性。同时,WaytoAGI 还孵化了离谱村这一千人共创项目,目标是大家一起用 AI 构建一个离谱世界。
2025-02-21
deepseek比WayToAGI哪个好用?
DeepSeek 和 WayToAGI 难以简单地比较哪个更好用,因为它们的用途和特点有所不同。 WayToAGI 是一个整理了众多与 AI 相关内容的平台,包括 DeepSeek 相关的详细资料。例如,有快速了解 DeepSeek 的文档,集合了 DeepSeek 提示词方法论,还能搜到各种热门 AI 工具的相关内容。在 AI 领域新工具出现时,在 WayToAGI 上搜索往往能获得高质量、多视角且用时少的信息。 DeepSeek 也是一款热门的 AI 工具,有相关的 API 获取方式,如邀请可拿 145 元代金券/3000 万 Token 畅享 671B DeepSeek R1。此外,还有 DeepSeek 与阿里云的实训营全新升级上线等活动。 具体哪个更好用,取决于您的具体需求和使用场景。
2025-02-21
waytoAGI解决的核心场景是什么,有哪些应用案例
WaytoAGI 是一个 AI 开源社区,其核心场景包括: 1. 提供 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例,引领并推广开放共享的知识体系。 2. 倡导共学共创等形式,孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 3. 作为思想交流平台,汇聚行业顶尖创作者和 KOL。 应用案例方面: 1. 在上海国际 AIGC 大赛中,如《嘉定汇龙》项目中,利用多种 AI 技术如 stable diffusion 艺术字生成、comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等,并通过合成剪辑完成作品。 2. 社区内有像三思这样的高手分享具体教程。
2025-02-21
知识库目录
以下是通往 AGI 之路的知识库目录相关内容: 1. 直播一期:知识库及 GPT 基础介绍 包含知识库及社群介绍,提供了直播回放链接,还介绍了最新知识库精选同步,如通往 AI 绘画之路(小红书),专注于 AI 绘画,分享优质设计 Prompt,并进行了知识库目录导览。 2. 5.关于我们&致谢 介绍这是一个开源 AI 社区,创建知识库的初衷是坚信人工智能将重塑思考和学习方式,带来强大力量。特别感谢支持和推荐知识库的伙伴们,WaytoAGI 是由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,整合各种 AI 资源,让不同水平的人都能受益。 3. 🌈通往 AGI 之路分享会 深入浅出理解 AI,从有趣的应用到核心原理。包括自我介绍,愿景和目标是让每个人学习 AI 少走弯路,让更多人因 AI 强大。目录涵盖有趣的 AI 案例、AI 的原理、Diffusion 原理和案例、什么是 Agent 。
2025-02-24
搭建个人知识库
以下是关于如何搭建个人知识库的详细介绍: 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库,首先需要给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。但 GPT3.5(即当前免费版的 ChatGPT)一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字,这个容量对于绝大多数领域知识是不够的。为解决此问题,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案,可参考 OpenAI embedding documents。 embeddings(直译为嵌入)是一个浮点数字的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。向量是数学中表示大小和方向的一个量,通常用一串数字表示,在计算机科学和数据科学中,向量通常用列表(list)来表示,列表是一种包含一组有序元素的数据结构。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法,最常见的是欧几里得距离,其计算方法是将两个向量的对应元素相减,然后取平方和,再开平方。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似,例如“猫”和“狗”距离近,它们都是宠物,与“汽车”距离远,相关性低。文档上给了创建 embeddings 的示例。 将文本转换成向量能大大节省空间,可简单理解为索引,发送给 GPT API。 LlamaIndex 是更高一层 LangChain 的抽象,之前叫 GPT Index。之前的文章中的例子就是使用的 LlamaIndex 包。它简化了 LangChain 对文本分割、查询这块的接口,提供了更丰富的 Data Connector。LlamaIndex 只针对 GPT Model 做 Index,而 LangChain 是可以对接多个 LLMs,可扩展性更强。参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 。 最近各家大厂接连放大招,AI 技术和应用突飞猛进,GPT4 接口已经支持最大 32K 输入,AI 的开发和使用门槛肯定会越来越低。垂直领域知识库的搭建和优化可能更多的是一个业务问题,而不是一个技术问题。欢迎关注公众号“越山集”,多交流。
2025-02-24
siliconflow可以搭建rag知识库吗
SiliconFlow 本身并不能直接搭建 RAG 知识库。但一般搭建 RAG 知识库的步骤通常包括以下方面: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建知识库: 访问相关平台的知识库索引,如阿里云百炼,单击创建知识库。在创建知识库界面填入知识库名称与描述。 选择文件,类目位置单击默认类目,文件名称选择准备好的数据文件。 进行数据处理,使用默认的智能切分或根据需求选择合适的处理方式。 3. 配置相关设置:如在 Dify 中提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,可根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到相应的应用中,作为应用的上下文知识库使用,并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新的内容以保持时效性。 需要注意的是,不同的平台和工具在具体操作上可能会有所差异。
2025-02-24
如何搭建 知识库
以下是搭建知识库的相关内容: 使用 Dify 构建知识库的步骤: 1. 准备数据:收集纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档,并编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供三种索引方式,根据实际需求选择,如追求更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式持续优化和迭代,定期更新增加新内容。 使用 Coze 智能体机器人搭建知识库的步骤: 1. 手动清洗数据:本次创建知识库使用手动清洗数据,提高数据准确性。 2. 在线知识库:点击创建知识库,创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,选择飞书文档、自定义,输入,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 3. 本地文档:注意拆分内容提高训练数据准确度,将海报内容训练到知识库,按章节进行人工标注和处理,选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。 本地部署大模型以及搭建个人知识库中关于 RAG 的介绍: 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。在进行本地知识库搭建实操前,需先了解 RAG。RAG 是当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,通过检索增强生成的技术。其应用可抽象为 5 个过程:文档加载、文本分割、存储(包括将文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成更合理答案)。文本加载器是将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-02-24
关于RAG和知识库的应用
RAG(检索增强生成,Retrieval Augmented Generation)是一种利用大模型能力搭建知识库的技术应用。当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,可通过该技术实现。 RAG 的应用可抽象为以下 5 个过程: 1. 文档加载(Document Loading):从多种不同来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割(Splitting):文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储(Storage):涉及两个环节,一是将切分好的文档块进行嵌入(Embedding)转换成向量的形式,二是将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索(Retrieval):数据进入向量数据库后,通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. Output(输出):把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更加合理的答案。 离线数据处理的目的是构建知识库这本“活字典”,知识会按照某种格式及排列方式存储在其中等待使用。在线检索则是利用知识库和大模型进行查询的过程。以构建智能问答客服为例,可了解 RAG 所有流程中的 What 与 Why。 相关资源: 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中,便于后续处理。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2025-02-24
知识库怎么 传变量
在 Coze 中传变量的相关知识如下: 在创建工作流时,Start 节点可以定义输入变量,如“question”,该变量会在启动工作流时由 Bot 从外部获取信息传递过来。 变量节点有两个能力:设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量。例如,可以从 Bot 中获取“user_language”这个变量,传给后面的大模型节点以控制其输出语言。 此外,关于 Coze 的工作流: 工作流由多个节点构成,节点是组成工作流的基本单元,本质是一个包含输入和输出的函数。 Coze 平台支持的节点类型包括 LLM(大语言模型)、Code(代码)、Knowledage(知识库)、Condition(条件判断)、Variable(获取变量)、Database(数据库)。 关于创建和使用工作流,可参考以下官方教程: 海外参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/use_workflow.html 国内参考文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_workflow 国内版本还提供了一些示例,如搜索新闻:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_search_news ;使用 LLM 处理问题:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_llm ;生成随机数:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_use_code ;搜索并获取第一个链接的内容:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_get_content ;识别用户意图:https://www.coze.cn/docs/guides/workflow_user_intent 。 创建知识库并上传文本内容的操作如下: 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域,选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入知识库页面,并单击创建知识库。 4. 在弹出的页面配置知识库名称、描述,并单击确认。一个团队内的知识库名称不可重复,必须是唯一的。 5. 在单元页面,单击新增单元。 6. 在弹出的页面选择要上传的数据格式,默认是文本格式,然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。
2025-02-23
ollama是什么,使用场景有什么
Ollama 是一个开源的框架,旨在简化在本地运行大型语言模型(LLM)的过程。 它具有以下特点和优势: 1. 支持多种大型语言模型:包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用:适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 CPU 和 GPU,能让用户轻松在本地环境中启动和运行大模型。 3. 模型库:提供丰富的模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型以满足不同需求和硬件条件,通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 自定义模型:用户能通过简单步骤自定义模型,如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 5. API 和集成:提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富:包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 总的来说,Ollama 是一个高效、功能齐全的大模型服务工具,不仅适用于自然语言处理研究和产品开发,也适合初学者或非技术人员使用,特别是那些希望在本地与大型语言模型交互的用户。 其使用场景包括但不限于: 1. 自然语言处理研究。 2. 产品开发。 安装方法:官方下载地址为 https://ollama.com/download 。安装完成后,在 macOS 上启动 ollama 应用程序,在 Linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认是否安装成功。运行大模型时,在命令行中输入相应命令即可,模型会自动下载到本地。在 Python 程序中使用时,需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。
2025-02-22
AI编程的落地场景是什么
以下是 AI 编程的一些落地场景: 1. 智能体开发:从最初只有对话框的 chatbot 到具有更多交互方式的应用,低代码或零代码的工作流在某些场景表现较好。 2. 证件照应用:以前实现成本高,现在可通过相关智能体和交互满足客户端需求。 3. 辅助编程: 适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目。 对于像翻译、数据提取等简单任务,可通过 AI 工具如 ChatGPT 或 Claude 解决,无需软件开发。 支持上传图片、文档,执行代码,甚至生成视频或报表,大幅扩展应用场景。 4. 自动化测试:在模块稳定后引入,模块变化频繁时需谨慎。 5. 快速迭代与发布 MVP:尽早发布产品,不追求完美,以天或周为单位快速迭代。 需要注意的是,AI 编程虽强,但目前适用于小场景和产品的第一个版本,在复杂应用中可能导致需求理解错误从而使产品出错。在进度不紧张时可先尝试新工具,成熟后再大规模应用。同时,压缩范围,定义清晰的 MVP(最小可行产品),先完成一个 1 个月内可交付的版本,再用 1 个月进行优化迭代。
2025-02-21
不同ai模型的应用场景
以下是不同 AI 模型的应用场景: 基于开源模型: Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区,提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享,用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型: OpenAI 的 DALLE 系列: 发展历史:2021 年初发布 DALLE,2022 年推出 DALLE 2,2023 年发布 DALLE 3,不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点:基于变换器架构,采用稀疏注意力机制,DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力,DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景:2C 方面可控性强于 Midjourney,但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney;2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状:通过提供 API 服务,使企业和开发者能集成到应用和服务中,采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性:加强对生成内容的审查,确保符合伦理和法律标准。 大模型: 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助:用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像,未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关问题,提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景,随着技术进步和模型优化,AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时,也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2025-02-21
能在局域内网,没有网络,离线的场景使用的AI编程工具,可以是单独运行的,也可以是JetBrains IDEs中作为插件使用的
以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具: 1. PyCharm:是 JetBrains 推出的智能代码补全工具,支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称,帮助开发人员节省编程时间。价格:起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder:AI 驱动的编程助手,支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格:暂无信息。 3. Ponicode:AI 驱动的代码工具,旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习,根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi:开源的代码补全工具,主要作为 Python 静态分析工具的插件运行,适用于各种编辑器和 IDE。价格:免费。 此外,还有以下相关工具: 1. Cursor:网址:https://www.cursor.com/ ,通过对话获得代码。 2. Deepseek:网址:https://www.deepseek.com/zh ,方便国内访问,网页登录方便,目前完全免费。 3. 通义灵码:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 4. JetBrains 自身的助手插件:在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 5. AskCodi:一款 AI 代码助手,提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持,可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN(Obsidian 驱动信息网络):是一个插件,可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能,包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。
2025-02-21
在没有明确答案的场景,怎么做RL?
在没有明确答案的场景下做 RL 可以参考以下内容: 分析关键要素:包括状态空间、行为空间和奖励模型。 方法推测:如采用类似 AlphaGo/AlphaZero 的概率较大。原因包括 OpenAI 员工受相关理念影响,且有将搜索方法和 LLM 融合的尝试。 对于领域泛化能力:o1 的思考能力能否泛化到 Reward 不好量化的领域是关键。OpenAI 可能已找到一些非数理学科的 Reward 定义方法,例如针对写作文列出好文章的标准作为 Reward 标准。 以 DeepSeek R1 为例:在“冷启动”阶段通过少量人工精选的思维链数据初步引导,随后主要依靠强化学习,在奖励系统(准确率奖励和格式奖励)的反馈下自主探索推理策略,实现自我进化。Alpha Zero 完全摒弃人类数据进行纯强化学习,展现出创造性风格。DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略,培养通用推理能力以实现跨领域运用。
2025-02-21
我是一个什么都不懂的小白,但是我想通过ai弄出一个应用,我该怎么做?
对于纯小白想要通过 AI 开发应用,您可以参考以下步骤: 1. 从基础小任务开始: 让 AI 按照最佳实践为您写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以此学会必备的调试技能。 比如在学习写 chrome 插件时,可以要求 AI 选择适合小白上手的技术栈生成简单的示范项目,并包含尽可能全面的典型文件和功能,同时讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。 如果使用 o1mini,还可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(windows 机器则是 create.cmd),从而一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求: 通过和 AI 的对话,逐步明确项目需求。 可以让 AI 像高级别的懂技术的产品经理那样向您提问,帮助梳理产品功能,尤其注意涉及技术方案选择的关键点。 来回对话后,让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知正在做的功能点。 需要注意的是,虽然 AI 能提供帮助,但对于复杂的应用开发,仍需要您在过程中逐渐学习一些编程知识。目前像字节 Coze 这样的工具本质上是「AIfirst aPaaS」,它把实现应用所需的不同类型代码用不同可视化工具实现,生成的是「配置」,且开发和运行阶段都有大模型的支持。
2025-02-24
什么应用可以将草图进行绘制
以下是一些可以将草图进行绘制的应用: 1. Stable Diffusion:例如其中的 ControlNet 插件,如 tile 模型,可以对草图进行细化和加强细节。在放大图片时,能在较高的重绘幅度下保持画面质量。 2. 摩搭平台:可用于参加相关比赛,如“AI 梦一单一世界比赛”,作为底膜训练 Lora,并生成作品。 此外,在 AI 绘图中,还需要考虑构图、色彩、光影等因素,选择合适的景别和构图方式,以创作出高质量的作品。
2025-02-24
智能体和应用什么区别
智能体和应用的区别主要体现在以下几个方面: 1. 控制流:应用程序将语言模型作为语义搜索、综合或生成的“工具”,其采取的步骤由代码预先确定;而智能体是将语言模型置于应用程序的控制流中,让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 自由度:在智能体中,如“决策智能体”设计使用语言模型遍历预定义的决策树,自由度受到限制;“轨道智能体”自由度更大,配备更高层次的目标,但解决空间有限;“通用人工智能体”则完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解:智能体简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,很多公司关注 AI 应用层的产品机会,出现了如社交方向等 C 端案例和帮助 B 端商家搭建智能体等 B 端案例。同时,也有像字节扣子、腾讯元器等智能体开发平台。
2025-02-24
在教育方面怎么应用
以下是 AI 在教育方面的应用: 1. 定制和动态化教育材料:视频扩散模型可将文本描述或课程大纲转化为针对个别学习者的特定风格和兴趣量身定制的动态、引人入胜的视频内容,图像到视频编辑技术能将静态教育资产转换为互动视频,支持多种学习偏好,增加学生参与度,使复杂概念更易于理解和吸引人。 2. 个性化教学:个性化学习平台通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 3. 自动评估:利用自然语言处理技术,机器可自动批改学生的作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 4. 智能辅助教学:AI 教师能引导学生通过对话学习,解答疑问并提供即时反馈,创建定制的学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 5. 虚拟现实和增强现实教学:学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行实验操作,立即得到 AI 系统反馈,无需昂贵设备或专业环境。 6. 数字教师和数字陪伴:人工智能生成的角色可作为数字教师,如让历史人物授课,实现一对一辅导,提供定制化学习计划和资源,还可作为数字陪伴促进儿童成长。
2025-02-23
Ai在电商行业的应用
AI 在电商行业有以下应用: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 在这个领域,电子商务已成为生成式 AI 最富成效的垂直行业之一。相关工具能帮助品牌创建引人注目的产品照片,如将连衣裙的静态照片变成女人穿着裙子在花园行走的形象,预期用途将极度个性化,如展示沙发在用户公寓中的照片。品牌还能通过相关工具创作用于电子邮件或社交媒体的营销材料、编写经过 SEO 优化的产品描述,未来甚至能仅通过描述期望的审美并点击按钮创建完整的电商商店及营销材料。 同时,AIGC 应用在电商领域也存在法律风险。目前关于 AIGC 侵权的关注重点多集中于版权和专利侵权,实际上也可能产生商标侵权和不正当竞争的风险。例如,利用 AIGC 设计商标可能生成与在先注册商标近似的标志,导致商标侵权。在数据采集过程中,若直接抓取竞争者加工过的数据且未付出新的劳动创造就将其作为获取商业利益的工具,可能构成不正当竞争。
2025-02-23