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搭建能符合客户需求的智能体的核心技能是什么?

Answer

搭建能符合客户需求的智能体的核心技能包括以下方面:

  1. 确定智能体的结构:按照市场营销逻辑组织,如以品牌卖点提炼六步法为核心流程,并将其他分析助手加入工作流,包括品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等,同时还可运用一些未在结构中体现但有效的分析工具,如用户需求分析的 KANO 助手、营销六层转化漏斗分析、超级转化率六要素等。
  2. 具备多种相关要素:如技能、模块、环节、要素、脚本、模板、插件、函数等。
  3. 图像流搭建:
    • 创建第一个图像流,为文本大模型提供图像生成能力。
    • 了解图像流节点的意义,熟悉智能处理工具、基础编辑工具和风格处理类工具等。
    • 根据需求进行图像流设计,如生成海报功能,包括对输入故事的提示词优化和生图大模型的运用等。
    • 测试图像流。

此外,好的模板应具有切口小、刚需、可拓展性(方便 DIY)等特征,尽量满足真实工作场景中的真实需求。

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References

智能体在品牌卖点提炼中的应用

按照上一章节所描述的品牌卖点提炼的步骤,为了提炼出合理的卖点,我们需要按照市场营销的逻辑组织智能体的结构。[heading2]3.3搭建完整智能体[content]在这个工作流中,我们确定了以品牌卖点提炼六步法为核心的流程,而为了最终能够到达第六步应用,我们需要将其他的分析助手加入工作流中,为我们找到更有效的结论,所以这些结构包括:1.品牌卖点定义与分类助手:让智能体理解独特性卖点、通用性卖点、保障性卖点在我们的营销场景中的定义,用提问的方式帮助我们先划定品牌所处的生态位。1.品牌卖点提炼六步法:按照我们所提出的六步法,将探索、排列、抽取、收敛、确认、应用流程提供给智能体。2.STP市场分析助手:让智能体回到市场洞察中,使用STP营销分析对应的市场细分、目标市场和定位。1.用户画像分析助手:目标用户是品牌卖点的核心,如果公司对用户画像没有进行过细致的分析,可以借助智能体去获得精准的用户画像。2.触点收集助手:协助卖点在线上、线下、人员等不同场景中的触点,协助卖点的应用落地。同时还包括一些结构中没有体现,但是在我们后续的品牌卖点应用过程中有效的分析工具:1.用户需求分析的KANO助手:详细分析顾客需求所属的类型,KANO模型将用户需求划分为基本型需求(Must-be Attributes)、期望型需求(Performance Attributes)、魅力型需求(Attractive Attributes)、无差异型需求(Indifferent Attributes)、反向型需求(Reverse Attributes)。2.营销六层转化漏斗分析:曝光层面、点击层面、访问层面、咨询层面、成交层面、复购层面。3.超级转化率六要素:互惠、承诺与兑现、信任状、畅销好评、痛点刺激、稀缺。

扣子模板分享-如何搭建高复制量模板

而AI工作流可能更像我们工作中的SOP。而目前在扣子的AI工作流只是智能体中其中的一个1.技能(一个人会做饭。但是他还会养育、)、2.模块(一个电脑就很多模块组成)、3.环节(举办一场活动。可能有很多环节。)、4.要素(做一个菜都有什么要素。买菜(如何买好菜就是一个模板。)、洗菜、切菜、制作、)、5.脚本(做一些标准化的动作)、6.模板(一些使用场景)、比如:美图秀秀模板。7.插件(一个浏览器就是一个智能体。那么模板就是插件。比如翻译、总结、OCR、网页总结、)。8.函数[heading1]拿我目前自己总结下来的好的模板有什么特征呢[heading2]切口小(切口小代表质量好)这次是提交智能体。用AI工作流程封装。[content]一个智能体。他有很多功能。[heading2]刚需[content]尽量是真实工作场景中的真实需求。您工作中的场景示例:[heading2]可拓展性(方便DIY)一定想想空间大。[content]比如批量提取视频链接。那么可以DIY的部分。总结、二传、总结、分析、机会、话题、等。[heading2]方便什么人DIY。内容创作者等。

Yeadon:写给小小白的-从游戏入手学习搓图像流bot

由于文本类型大语言模型无法直接生成图片,但是我们设计的智能体需要有对应的功能,因此我们要通过【技能】部分的图像流,为文本大模型提供图像生成能力。比如我们的marvin机器人需要有个生成海报的能力,所以我们需要为bot加入图像流,按照下面步骤创建图像流并设定图像流名称以及描述(注意名称只能是英文)[heading3]步骤二:了解图像流节点的意义[content]在图像流编辑界面,左侧的工具栏集合了所有你可能用到的功能。这些工具大致可以分成几类,让我们先了解最常用的部分。智能处理工具包括"智能生成"、"智能抠图"和"画质提升"等,它们可以帮你快速完成一些复杂的图片处理任务。比如你想要去除图片背景,用智能抠图就能一键完成。基础编辑工具则是我们最常用到的。画板、裁剪、调整、添加文字这些功能可以满足日常图片编辑需求。像调整图片大小、裁切形状、加个文字说明这些都可以轻松搞定。如果你想让图片更有创意,可以试试风格处理类的工具。风格迁移能让照片秒变艺术画,背景替换能帮你换个好看的背景,这些都是让图片与众不同的好帮手。别被这么多工具吓到,你不需要一次就掌握所有功能。建议从基础编辑工具开始尝试,熟悉了再去探索其他有趣的功能。每个工具点开就能看到详细设置,同时你可以尝试动手操作看看效果。右侧看起来像一个画布,拖拽左侧的工具或点击+在可以在这里拖放各种工具模块,工具之间可以连接,形成工作流程[heading3]步骤三:根据需求进行图像流设计[content]1.生成海报功能在总结故事后,将完整的故事作为输入2.输入的故事进行一轮提示词优化从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词3.将优化后的提示词输入生图大模型,调整生图的基础风格和信息,输出最终的配图海报[heading3]步骤四:测试图像流[content]

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如何在电脑本地搭建一个智能体
以下是在电脑本地搭建智能体的一般步骤: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。 2. 配置相关内容: 对于工作流中的特定节点,如【所有视频片段拼接】,注意插件 api_token 的处理,避免他人直接调用消耗您的费用。可以将 api_token 作为工作流的初始输入,让用户自行购买并输入后再使用,然后发布。 3. 准备账号和开通服务: 拥有扣子专业版账号,若为普通账号,请自行升级或注册专业号。 开通 DeepSeek R1 大模型,访问相关地址,如:https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ,完成开通服务的一系列操作,包括添加在线推理模型等。 4. 利用特定平台: 如在阿里云百炼平台,开通满血版 R1 模型,在模型广场找到 DeepSeekR1 并进行授权等操作。该平台有免费额度和蒸馏版模型,还可进行模型效果对比和 API 调用。 利用新增加的模板进行百炼应用开发,如联网搜索配置和动态 few shot 等。 通过工作流让不同模型在同一任务创作。
2025-04-17
coze 搭建 微信客服机器人
以下是关于用 Coze 搭建微信客服机器人的相关内容: 目的: 训练公司自有的数据,让机器人对外提供客服功能。 将训练好的机器人与公司的企业微信绑定,对外提供客服功能。 进阶版:同时根据客户咨询的信息,收集用户联系方式信息形成销售线索。 使用工具: 字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具。 需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验: 扣子画小二智能小助手:https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a 微信的几种不同功能和它们之间的差异: 个人微信/微信群:Coze AI 平台目前不支持直接与这两个进行功能对接,但国内版已正式发布 API 接口功能,直接对接成为可能。 微信公众号:Coze AI 平台支持对接,使机器人能自动回复用户消息。 微信服务号:Coze AI 平台支持对接,帮助企业提升服务效率。 微信客服:Coze AI 平台支持对接,使机器人能自动回答用户咨询,提高客服响应速度。 疑问解答: 放行端口:就像给房子安装门铃,通过放行特定端口(如 8888 端口)可通过互联网访问宝塔面板,管理和配置服务器上的服务。 Bot ID:是在 Coze 平台上创建的 AI 机器人的唯一标识,用于将微信号与特定机器人关联。 微信账号被封:若因使用机器人被封,可尝试联系客服说明情况,建议使用专门微信号作为机器人账号并遵守微信使用规范。 服务器:需要一直开着,以保证机器人随时在线响应请求。 不懂编程:完全可以配置,按照教程一步一步操作,无需编程知识,遇到问题可查阅教程或求助。 配置问题:检查每一步是否按教程操作,特别是 API 令牌和 Bot ID 是否正确,无法解决可到 Coze 平台的论坛或微信群求助。 配置多个前缀触发机器人回复的原因未提及。
2025-04-16
我是一个AI小白,我现在已经学习了输入提示词的方法,利用coze搭建简单的智能体,请问我下一步应该怎么学习,请给我一些建议
以下是为您提供的学习建议: 1. 深入学习提示词技术,编写更加清晰、精确的指令,以更好地引导 AI 工具产生所需结果。 2. 探索构建智能体(AI Agents),为每个智能体赋予特定角色和任务,协同工作提高效率和创新能力。 在实际应用中遵循以下准则: 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手(用嘴说出想做的事远比打字来的快)。 能动手的尽量用 AI(用 AI 远比苦哈哈的手敲要来的快)。 把手上的工作单元切割开,建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI。 3. 如果在组织内部,先将所学应用于手头工作,优化工作流程。若想进一步提升,可深入钻研技术层面,如学习搭建专业的知识库、构建系统的知识体系,用于工作和个人爱好创作。 4. 注重个人素质提升,尤其是学习能力和创造能力,这是在时代中保持竞争力的关键。 此外,您还可以参考以下内容: 学习 AI agent 可能较痛苦,建议先吃透 prompt 再看相关内容。官方文档内容很全面,包含市面上 cos 的教程等。社区小伙伴参加 cos 比赛常拿大奖,有共学活动,获奖小伙伴会分享经验。cos 平台可用于工作生产,有很多功能,感兴趣可体验其官网,能进行对话感受功能。 了解智能体由大语言模型衍生而来,学习智能体进阶案例拆解,推荐景淮老师的相关成果。然后阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴,扣子更偏 ToC 应用,所以有专门讲解扣子相关内容。 搭建 Coze 工作流: 第一步:创建智能体工作流。打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。接着,在编排页面,给这个智能体编辑好人设,可以自己先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动给您补全更精细的描述。然后点击工作流的+,创建一个工作流。 第二步:耐心编排设计您的工作流。大模型节点:把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架,生成对应文案。生图节点:这个输出会给到图像生成组件,来画一张图。结束输出:这两个输出都会给到最终的 end 作为最终的输出。注意:如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,在编写系统提示词的时候需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,就可以看结果了,如果输出结果看起来不对可以继续在这里调试,直到最终结果让您满意。调到满意之后点击发布就行。 您还可以从 AI 绘画开始学习相关内容。
2025-04-16
如何利用ai搭建论文框架
利用 AI 搭建论文框架可以参考以下步骤和工具: 步骤: 1. 确定论文主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:运用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析(若涉及):使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保原创性,并进行最后的格式调整。 常用工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 此外,还有一些关于 AI 技术原理和框架的相关知识: 1. 思维链:谷歌在 2022 年的一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力,即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,比如对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 4. ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。
2025-04-15
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下: 使用 flowith 搭建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 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描述。 配置索引方式:提供三种索引方式,根据需求选择,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建: 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建 FAQ 知识库,选择飞书文档,输入区分问题和答案,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
怎么向长春本地的大学生宣传通往AGI之路,并把大家聚在一起学一些技能
以下是一些向长春本地大学生宣传通往 AGI 之路并将大家聚集起来学习技能的建议: 1. 利用高校微信群:在群里发布活动信息,包括课程安排、学习内容、报名流程等。 2. 举办线下活动:寄送线下活动物料,在学校内组织活动,吸引学生参与。 3. 介绍课程优势:强调课程涵盖建站、编程、AI 手搓机器人、prompt 等多方面,能帮助学生从零基础提升技能。 4. 分享成功案例:提及之前举办的类似活动的成果,如 AI 春晚等。 5. 强调社区共创:介绍社区的共创项目,如东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频等,激发学生兴趣。 6. 提供奖励激励:设立最佳创业奖和最佳投资奖等,鼓励学生积极参与。 7. 利用自媒体宣传:在小红书等平台发布活动内容,带特定标签获取流量扶持。 8. 组织交流活动:如线下摆摊展示交流、IPO 路演等,促进学生之间的交流与合作。
2025-04-16
初中没毕业的可以学AI技能吗,要怎么学
初中没毕业的人可以学习 AI 技能,但可能会面临一些挑战。以下是一些学习建议: 1. 从编程语言入手:建议学习 Python、JavaScript 等编程语言,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。也可以探索一些面向初学者的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习等),学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: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,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手学习 AI,还可以: 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关入门文章,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及它们之间的联系。 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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,比如图像、音乐、视频等,同时掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。
2025-04-12
我想学习ai视频ai生图的相关技能,并且我不想速成,我想了解其中的底层原理以便可以更好的控制生成的内容,我应该如何学习
以下是关于学习 AI 视频和生图相关技能的一些建议: 一、基础概念 1. 模型 Checkpoint:生图必需的基础模型,任何生图操作必须选定一个才能开始。 Lora:低阶自适应模型,可视为 Checkpoint 的小插件,用于精细控制面部、材质、物品等细节。 VAE:编码器,功能类似于滤镜,可调整生图的饱和度,一般选择 840000 这个。 2. 提示词 Prompt 提示词:想要 AI 生成的内容,需要花费功夫学习,可从照抄别人开始。 负向提示词 Negative Prompt:想要 AI 避免产生的内容,同样需要学习,可从照抄开始。 3. 其他概念 ControlNet:控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字、艺术化二维码等,属于高阶技能,可后续学习。 ADetailer:面部修复插件,用于治愈脸部崩坏,是高阶技能。 二、参数设置 1. 迭代步数:AI 调整图片内容的次数。步数越多,调整越精密,出图效果理论上更好,但耗时越长,且并非越多越好。 2. 尺寸:图片生成的尺寸大小,需适中选择,太小生成内容有限,太大 AI 可能放飞自我。 3. 生成批次和每批数量:决定重复生成图的批次和每批次同时生成的图片数量。 4. 提示词引导系数:指图像与 prompt 的匹配程度,数字增大图像更接近提示,但过高会使图像质量下降。 5. 随机数种子:固定后可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无需关注。 6. 重绘幅度:图生图时用到,幅度越大,输出图与输入图差别越大。 在学习过程中,您可以先从熟悉基础模型、提示词和常见参数设置入手,通过实践和参考他人的经验不断积累知识,逐步掌握更高级的技能和工具。
2025-03-24
我是一名中职思政教师,我想开一个主题为AI赋能梦想的班会,班会内容要创新并且与计算机专业高一学生、技能强国相结合。想帮我想一个班会框架,内容具有在教室的可操作性,低成本的
以下是为您设计的一个以“AI 赋能梦想”为主题,适合中职计算机专业高一学生,在教室可操作且低成本的班会框架: 一、引入主题 1. 播放一段关于 AI 改变世界的短视频,引发学生兴趣。 2. 老师简单介绍本次班会的主题“AI 赋能梦想”以及与技能强国的联系。 二、知识讲解 1. 用 PPT 展示 AI 的基本概念和应用领域,如医疗、交通、教育等。 2. 结合计算机专业,讲解 AI 在该领域的发展前景和就业机会。 三、小组讨论 1. 分组讨论 AI 对未来职业的影响,以及如何通过学习计算机技能在 AI 时代立足。 2. 每组选派代表发言,分享讨论结果。 四、案例展示 1. 展示一些中职学生在 AI 相关领域取得成功的案例。 2. 分析他们成功的原因和所具备的技能。 五、创意设想 1. 让学生们设想自己如何利用 AI 技术实现个人梦想,写在纸条上。 2. 随机抽取学生分享他们的设想。 六、总结与展望 1. 老师总结本次班会的重点内容。 2. 鼓励学生努力学习,为技能强国贡献自己的力量,实现 AI 赋能的梦想。 希望这个班会框架能满足您的需求,祝您班会举办成功!
2025-03-13
我想通过学习ai的技能赚钱,是长久主义者
以下是为您提供的关于通过学习 AI 技能赚钱的相关信息: 首先,阳萌认为在 AI 学习中,最后还是走仿生的方法,即有一个足够长的 Context。这引发了关于记忆保存位置的探讨,比如手机适合收集信号产生本地 Context,阳萌赞成将训练好的模型部署在端侧,记录知识和记忆的 Context 不能跑到云端。同时,要抛开表面事实,回归基础原理,找到突破关键,追求长期全局最优解,相信长期主义,持续学习,自我觉察和自我进化,因为世界是参差的,唯有持续学习能抵御未来的变化。相关视频链接: 另外,关于如何靠 GPTs/GLMs 赚钱,OpenAI 推出 GPTs 时,有人将其比作苹果时代的 AppStore。产品的核心竞争力和护城河不在于 Prompt,而在于数据和服务(定制化 Tools)。传统 SaaS 的能力会被碎片化并整合到各种 GPTs 里,OpenAI 成为流量入口。例如,WebPilot 通过开发搜索接口提供服务接入 GPTs,小红书写作专家通过收集数据和规则包装成 GPTs。靠红利赚钱不是长久之计。
2025-03-12
AI产品经理应该具备哪些技能,需要学习哪些工具?计算机科学与技术专业的研究生如果想找AI产品经理的实习应该如何着手准备呢?如何准备项目呢?
AI 产品经理应具备的技能和需要学习的工具包括: 1. 学历背景:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 3. 项目能力:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 4. 思维能力:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 计算机科学与技术专业的研究生如果想找 AI 产品经理的实习,可以从以下方面着手准备: 1. 了解行业需求:搜索了解目前 AI 产品经理岗位的招聘技能要求情况。 2. 学习相关知识:深入学习上述提到的技能和工具知识。 3. 积累项目经验:可以参与一些相关的实践项目,例如收集数据、训练模型、派送模型等。 4. 思考商业价值:思考可以自动化的任务、驱动商业价值的核心以及商业领域的主要痛点。 5. 准备项目时,要明确项目目标,制定合理的开发时间表,清晰所需时间和人员。同时,为项目提供验收标准,尽量以数据衡量。 以上内容仅供参考,不同公司和项目可能有不同的具体要求。
2025-03-12
快速创建一个智能体
以下是快速创建一个智能体的方法: 1. 阿里云百炼: 进入应用创建页面:访问百炼控制台中“我的应用”,单击新增应用,在智能体应用页签,单击直接创建。如果您之前已创建过应用,则单击右上角的新增应用。控制台页面链接:https://bailian.console.aliyun.com/?spm=5176.29619931.J__Z58Z6CX7MY__Ll8p1ZOR.1.2f3e59fciQnmL7/home 选择大模型:进入智能体应用管理界面后,进行大模型的选择与参数配置。例如选择通义千问Max,并根据需求进行模型参数的配置。 测试智能体应用:选择大模型之后,就在百炼创建完成了一个智能体应用,可以输入问题进行测试。 2. 智谱 BigModel 开放平台: 智能体广场:平台提供了灵活的工作流设计工具,开发者可以通过拖拽式界面轻松搭建复杂的对话或业务处理流程。工作流包含多种节点类型,如大模型节点、条件判断节点、代码节点,能够满足各种复杂的业务需求。智能体快速创建需要以下 3 个步骤: 选择智能体类型:点击创建智能体,在“从空白创建”中,选择合适的智能体类型,鼠标悬浮后,点击按钮。包括对话型(一般用于角色扮演、智能客服、业务助理等场景,以对话形式与用户进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/appcenter_v2/chat?share_code=mSBrkrJBKdyKPeeyLHLFi)和文本型(一般用户文本写作、信息抽取、文案生成等场景,提供以单轮、多字段的输入形式进行交互,体验链接:https://appcenter.bigmodel.cn/console/appcenter_v2/chat?share_code=zOro1s77ljW4zqop8vMS)。 在画布上配置节点。 3. 字节跳动的扣子: 扣子(Coze)是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。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。 可以通过简单 3 步创建智能体,首先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。 扣子官网:https://www.coze.cn/
2025-04-17
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态如机器人的机械结构,也可以是虚拟形态如模拟环境中的虚拟角色。身体不仅是与环境互动的手段,也影响智能体的学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中关注设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能的应用广泛,在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域,能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能有三要素:本体(硬件载体)、智能(大模型、语音、图像、控制、导航等算法)、环境(本体所交互的物理世界),三者高度耦合是高级智能的基础。其行动可分为“感知决策行动反馈”四个步骤,形成闭环。 尽管具身智能取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如设计智能体身体以最大化智能表现、让智能体在复杂环境中有效学习、处理与人类社会的伦理和安全问题等。未来研究将继续探索这些问题以推动其发展和应用。
2025-04-17
人工智能是否能被赋予法律人格
目前在法律领域,对于人工智能是否能被赋予法律人格存在不同的观点和探讨。 一方面,如《人工智能法案》中提到,为确保相关工作的有效开展,建立的欧洲联盟人工智能办公室应具有法律人格。 另一方面,在一些趋势研究和法律风险研究中也有相关讨论。例如,AGI 的出现引发了伦理挑战,有观点认为若 AGI 拥有类人格智能,可能需要考虑赋予其某种“权利”。在关于 AI 生成物的知识产权侵权问题的研究中,有学者主张独立人格权说,认为可类比“法人”制度,将人工智能拟制成为法律意义上的“人”,以解决相关权利归属问题。但同时也存在其他不同的观点,如领接权说认为应考虑投资者利益,将相关权利作为领接权;孳息说则认为人工智能生成物属于物的范畴,不应纳入著作权法体系保护,应视为人工智能的“孳息”。 总之,人工智能能否被赋予法律人格仍在探讨和研究中,尚未有明确的定论。
2025-04-15
可以进行数字人换脸的智能体
以下是关于数字人换脸的相关内容: 制作数字人视频: 1. 在显示区域拖动背景图的角,将图片放大到适合尺寸并将数字人拖动到合适位置。 2. 点击文本 智能字幕 识别字幕,点击开始识别,软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 3. 完成后点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 AI 换脸: 1. 点击右下角创建实例按钮,创建并启动实例(服务器)。 2. 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具,通过终端启动 facefusion。 点击顶部“+”号选项卡,新打开一个终端窗口。 在终端窗口输入 3 条命令: 输入“ls”并按回车,查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车,进入程序目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序(注意参数“executionproviders cuda cpu”非常重要,不加 cuda 则默认不使用 GPU 能力,推理将非常慢)。 3. 当出现提示信息时说明启动成功。 4. 打开 facefusion 软件,返回实例列表,点击自定义服务按钮,通过新的浏览器窗口访问 facefusion 提供的 UI 界面。 5. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频,在右侧可看到预览效果,点击下方开始按钮执行换脸处理。 此外,还有关于表演的相关讨论,提到表演本质是展现深层情感,要戏剧化地放大情感,不能单靠语言,肢体语言和行为也是创造人物个性的重要方式。
2025-04-15
帮我写一段cursor的user rules,符合前端开发
以下是关于 Cursor 的 User Rules 相关内容,适用于前端开发: Cursor Rules 简单来说是为 Cursor 做角色定位,使其以更专业的角色服务。它允许开发者为 AI 助手设置特定指导原则和行为模式,让 AI 在生成代码、提供建议和响应查询时能更好适应开发者的编码风格和项目需求。 设置通用规则的步骤如下: 1. 点击界面右上角的小齿轮图标。 2. 在 cursor settings 中找到 Rules。 3. 将相关文本拷贝到 User Rules 后,关掉页面即可。 当您从新手阶段进阶,希望进行更专业的 APP 开发、前后端项目时,可以通过以下方式获取更专业的 Cursor Rules: 1. 访问下方的 github 项目:https://github.com/PatrickJS/awesomecursorrules 。 2. 使用 https://cursor.directory/generate ,根据项目重点直接生成。 设置好 Cursor Rules 后,就可以开始创作第一个小作品,比如一个打砖块的小游戏。首先在右侧对话框中输入本次项目的内容(可以非常口语化),使用 claude3.7 模型等待代码生成完毕。可以看到左侧文件夹生成多个文件,中间显示 AI 生成的不少代码,右边是 AI 告知的互动生成内容。点击右下方的 Accept all 使代码生效。若想查看项目效果,直接跟 AI 说“运行项目”,点击 AI 提示的 Run command 会跳转到预览页面。如果玩起来有问题(如操控感不好、不美观),可以让 AI 进一步帮助美化。 另外,在某些情况下,比如导入 cursor 时,需要上传到 github 并下载到本地,在设置里把 user rules 改成“always respond in 中文”,在 terminal 里输入“npm i”“npm run dev”等操作。
2025-03-31
如何让ai帮我完成一篇查重率不高,用语严谨、有力,符合学术规范的论文
要让 AI 帮您完成一篇查重率不高、用语严谨有力且符合学术规范的论文,您可以参考以下内容: 在论文写作领域,AI 技术的应用正在迅速发展,为您提供了多方面的辅助。以下是一些常用的工具和方法: 论文写作工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助您进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板库和协作功能,简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 AI 文章排版工具: 1. Grammarly:不仅是语法和拼写检查工具,还提供排版功能,改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot:AI 驱动的写作和排版工具,改进文本清晰度和流畅性。 3. LaTeX:广泛用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc:文档自动化平台,使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成,适合商业和技术文档。 5. Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本,使其更清晰专业。 6. Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,提供丰富模板和协作工具,适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文,LaTeX 和 Overleaf 是受欢迎的选择,它们提供强大的排版功能和广泛的学术支持。对于一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 使用这些工具时,重要的是结合自己的写作风格和需求,同时注意仔细甄别 AI 生成的内容。
2025-03-24
我希望通过ai做好我企业内部的智能巡检。巡检内容主要是针对企业的门店的招牌门头是否合规给出意见。主要合规性检查包括:Logo是否符合公司的设计标准;门头的颜色搭配、尺寸是否符合标准(还要提醒褪色),请问大体应该是各什么思路?
很抱歉,飞书知识库中没有与您关于通过 AI 做好企业内部门店招牌门头智能巡检思路的直接相关内容。但一般来说,您可以考虑以下思路: 1. 数据采集:使用图像采集设备获取门店招牌门头的图像数据。 2. 图像识别技术:运用 AI 的图像识别能力,对采集到的图像进行分析,识别 Logo、颜色、尺寸等元素。 3. 建立标准模型:根据公司设计的标准,建立合规性的模型,以便与采集到的图像进行对比。 4. 智能判断:通过算法判断门头的各项元素是否符合标准,包括 Logo 是否与标准一致,颜色搭配、尺寸是否在规定范围内,以及是否存在褪色等问题。 5. 生成报告和提醒:根据判断结果生成详细的报告,并及时提醒相关人员进行整改。
2025-02-25
我是一名初中老师,我想了解符合我应用的知识图谱的相关知识
很抱歉,目前没有关于初中老师适用的知识图谱的相关具体内容。但一般来说,知识图谱是一种以图形化方式展示知识之间关系的技术。对于初中老师而言,知识图谱可以用于组织和呈现学科知识,帮助学生更好地理解知识点之间的关联。例如在数学学科中,可以将代数、几何等不同领域的知识点通过知识图谱进行关联,让学生清晰看到知识的体系结构。您可以根据教学的具体学科和需求,有针对性地构建和运用知识图谱。
2025-02-09
在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理什么内容
在 Coze 创建一个符合需求的智能体(带工作流)之前,需要梳理以下内容: 1. 规划: 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。 例如,在搭建“结构化外文精读专家”Agent 时,要从制定关键方法与流程开始梳理任务目标。另外,搭建整理入库工作流时,新建工作流“url2table”,包括开始节点输入 url(无需额外配置)、变量节点引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址、插件节点获取页面内容等。
2024-12-21
我需要在coze创建一个符合我需求的智能体(带工作流)全流程,要求流程完整(从创建之前的工作)
以下是在 Coze 创建一个符合您需求的智能体(带工作流)的全流程: 1. 打开 Coze 官网 https://www.coze.cn/home ,注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定 Bot 的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置:插件可扩展 Bot 的专业能力,如计算器、日历等工具;工作流可设置固定的处理流程和业务逻辑;图像流可处理和生成图像相关功能;触发器可设置自动化响应条件。 知识库管理:文本可存储文字类知识材料,表格可存储结构化数据,照片可作为图像素材库。 记忆系统:变量可存储对话过程中的临时信息,数据库可管理持久化的结构化数据,长期记忆可保存重要的历史对话信息,文件盒子可管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):开场白可设置初次对话的问候语,用户问题建议可配置智能推荐的后续问题,快捷指令可设置常用功能的快速访问,背景图片可自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试 Bot 的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 创建图像工作流: 图像流分类:图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。Coze 的图像流很像 ComfyUI,但是比 ComfyUI 更普世化,更简单易上手。 空间风格化插件:空间风格化插件有个参数,image_url 就是毛坯房的图片地址;Strength 提示词强度,就是提示词对效果图的影响度;Style 生成效果的风格,比如新中式、日式、美式、欧式、法式等等。 工作流流程:按照构架配置工作流,调试工作流,毛坯房测试用例:https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg 。 开始节点解析:开始节点就对应配置三项内容,提示词优化。 5. 搭建整理入库工作流: 新建工作流「url2table」,根据弹窗要求,自定义工作流信息。 工作流全局流程设置: 开始节点:输入 url,由于希望收到用户输入的待收藏 url,就开始流程,所以不需要额外配置(至于如何判断哪些用户输入是需要收藏的 url,则交由外层 bot 的大模型判断)。 变量节点:引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址,为了便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接,我们需要将这个链接存储在 bot 的变量中,并在工作流运行时进行引用。 插件节点:获取页面内容,这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}},引入到参数{{url}}中;随便设置{{timeout}}为 60000。 6. 人设和回复逻辑:技能 1 中 3 项中的编译数字来源,然后点击右上角发布,机器人就可以不知疲倦地给您出图了。
2024-12-21