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通往AG之路

Answer

“通往 AGI 之路”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。

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。这里为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取 AI 知识,提高自身能力。

平台提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。此外,社区还定期组织活动,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(视觉识别)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,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。

如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。如果您不知道从哪里开始,可以进一步探索社区的相关指引。

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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。

WaytoAGI 品牌 VI

社区简短介绍“通往AGI之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台,旨在为学习者提供系统全面的AI学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面,帮助用户有效地获取AI知识,提高自身能力该平台由开发者、学者和AI爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的AI行业资讯等此外,社区还定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作如果您对AI学习感兴趣,加入“通往AGI之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的AI知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。[heading2]前言:品牌视觉识别介绍[content]「通往AGI之路」的品牌VI(视觉识别)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,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。颜色:我们选择彩虹色作为主要的配色方案,代表多样性、包容性和创新。彩虹色的丰富层次和鲜明对比,象征着人工智能领域的无限可能和多维视角。图案:品牌的标志性图案是一只鹿,它在中文中与「路」谐音,象征着通往AGI未来的道路。鹿的形象优雅而智慧,寓意在追求AGI过程中的品味与睿智。字体设计:我们选择的是简洁现代的非衬线字体,这种字体风格简约而现代,易于阅读,强调了信息传达的清晰度和直接性。「通往AGI之路」是一个充满活力、敢于创新、追求科技美感的品牌。我们的VI不仅仅是视觉上的呈现,它是我们对AGI探索路上多元思维和创新追求的体现。

Others are asking
rag
RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 通用语言模型通过微调可完成常见任务,而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统,访问外部知识源来实现。Meta AI 引入 RAG 来完成这类任务,它把信息检索组件和文本生成模型结合,可微调且内部知识修改高效,无需重新训练整个模型。 RAG 接受输入并检索相关/支撑文档,给出来源(如维基百科),这些文档作为上下文和原始提示词组合给文本生成器得到最终输出,能适应事实随时间变化,让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 大语言模型(LLM)存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有数据库存储和更新稳定、数据更新敏捷且不影响原有知识、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等优点。 在 RAG 系统开发中存在 12 大痛点及相应的解决方案。
2025-03-06
用ai作为自己的教练agent如何实现
要将 AI 作为自己的教练 Agent 实现,需要考虑以下几个方面: 1. 构建数字人灵魂: AI Agent:需要编写像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建具有挑战性。 驱动躯壳的实现:定义灵魂部分的接口,躯壳部分通过 API 调用,如 HTTP、WebSocket 等,但要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配。 实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能单机部署,需解决网络耗时和模型推理耗时导致的响应慢问题。 多元跨模态:不仅要有语音交互,还可根据实际需求加入其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息。 拟人化场景:处理好插话、转移话题等非线性对话情景。 2. 借助开源社区力量: 推荐使用像 dify、fastgpt 等成熟的高质量 AI 编排框架,可快速编排出自己的 AI Agent。 例如在开源项目中使用 dify 框架,能利用其编排和可视化交互修改流程,构造不同的 AI Agent,实现复杂功能,如知识库搭建、工具使用等,无需编码和重新部署。 Dify 的 API 暴露了 audiototext 和 texttoaudio 接口,可用于数字人的语音识别和生成控制。 对于高度定制的模型,可在 Dify 中接入 XInference 等模型管理平台并部署自己的模型,同时数字人 GUI 工程保留多个模块以保持扩展。 然而,在实际操作中也存在一些问题,如沉淀领域知识喂给 AI 并不断调教并非能保持愉悦,可能会从兴奋转为嫌弃,且国产大模型存在一些桎梏,调优反复,多数人尝试后又回到舒适模式。但仍可通过不断探索和尝试来实现将 AI 作为教练 Agent 的目标。
2025-03-06
RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation,检索增强生成)是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。 通用语言模型通过微调可完成常见任务,而更复杂和知识密集型任务可基于语言模型构建系统,访问外部知识源来实现。Meta AI 的研究人员引入了 RAG 方法来完成这类任务,它把信息检索组件和文本生成模型结合在一起,可微调且内部知识修改高效,无需重新训练整个模型。 RAG 会接受输入并检索相关支撑文档,给出来源,这些文档作为上下文和原始提示词组合送给文本生成器得到最终输出,能适应事实随时间变化的情况,让语言模型获取最新信息并生成可靠输出。 LLM(大语言模型)存在一些缺点,如无法记住所有知识尤其是长尾知识、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有诸多优点,如数据库对数据的存储和更新稳定且无学习风险、数据更新敏捷且可解释、降低大模型输出出错可能、便于管控用户隐私数据、降低大模型训练成本等。 在 RAG 系统开发中存在 12 大痛点及相应的解决方案。
2025-03-06
有类似cherrystudio这种专门用于生图的Agent?
目前尚未有像 CherryStudio 这样专门用于生图的知名 Agent 。但在 AI 领域,不断有新的工具和技术出现,您可以持续关注相关的科技动态以获取最新信息。
2025-03-06
什么是RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构,旨在为大语言模型(LLM)提供额外的、来自外部知识源的信息。 大模型存在一些缺点,如无法记住所有知识(尤其是长尾知识)、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。而 RAG 具有以下优点: 1. 数据库对数据的存储和更新稳定,不存在模型学不会的风险。 2. 数据库的数据更新敏捷,增删改查可解释,且对原有知识无影响。 3. 数据库内容明确、结构化,加上模型的理解能力,能降低大模型输出出错的可能。 4. 知识库存储用户数据,便于管控用户隐私数据,且可控、稳定、准确。 5. 数据库维护可降低大模型的训练成本,新知识存储在数据库即可,无需频繁更新模型。 RAG 的核心流程是根据用户提问,从私有知识中检索到“包含答案的内容”,然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到 prompt(提示词)中,提交给大模型,此时大模型的回答就会充分考虑到“包含答案的内容”。其最常见应用场景是知识问答系统。 一个 RAG 的应用可抽象为 5 个过程: 1. 文档加载: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。 2. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,以及将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索: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一起来生成更加合理的答案。
2025-03-06
国产AGI进程到哪了
2023 年之前,国内 AI 行业自认为和美国差距不大,但 ChatGPT 和 GPT4 的出现打破了这种认知,OpenAI 直接拉开了 2 年的技术差距。上半年国内坚信靠资金和卡能实现“大炼钢铁”,许多大厂和创业公司都想创造国产 AGI,但下半年发现不容易后纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不再提 AGI。目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,和 GPT4 还有不小差距。百度的“文心 4.0”和即将发布的阿里的“通义千问”是国内较好的模型。 2024 年,国内多家厂商竞相推出新型推理模型,AI 与数学结合被视为实现 AGI 的关键。在这一年,AI 音频能力有长足进展,“全真 AI 颜值网红”出现,游戏 AI NPC 有里程碑式进展,AI 男/女朋友聊天基本成熟,实时生成的内容开始在社交媒体和广告中出现,AI Agent 有明确进展,可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代。但同时,AI 造成的一些问题也开始进入公众视野,AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。预计到 2025 2027 年,AI 相关技术还会有更多突破和发展,同时也会带来更多社会问题。
2025-03-06
如何学习利用通往AGI之路
以下是关于学习利用通往 AGI 之路的相关内容: 关于 AE 软件: 基本功能:可通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。 与 AI 结合运用:如用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 其他应用:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 学习路径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。 学习方法:通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 与 AI 的关系:AI 出现后,AE 使用减少,有些动效可用 AI 完成。 在短剧中的应用:在火焰、文字、光线等方面有少量应用。 关于 AI 知识库: 使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。 线下活动的规则和玩法,以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 相关名词解释:包括 AGI、AIGC、agent、prompt 等,建议通过与 AI 对话或李继刚老师的课程来理解。 信息来源:有赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等,推荐大家订阅获取最新信息并投稿。 社区共创项目:如 AIPU、CONFIUI 生态大会,每月有切磋大会等活动,还发起了新活动 AIPO。 学习路径:有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。 经典必读文章:如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐:推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 历史脉络类资料:整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 学习路径推荐: 应用:深入了解 Prompt,选择适合自己的 AI 对话、绘画和语音产品,每天都用它,并使用它们来解决实际问题或提升效率。 分析:大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系。
2025-03-05
我要跟AI工作流有关的文章,只要飞书里边的,最好是飞行社和通往AGI之路里面的
以下是为您整合的与 AI 工作流相关的飞书内容: 根据 AI 使用的多少,人和 AI 协同的方式分为三种: 1. 嵌入式模式:工作仍由人主导,仅在部分步骤借助 AI 进行搜索或提供建议。 2. 协作模式:AI 完成部分完整步骤,如写文章时由 AI 完成初稿,人再调整,此模式基于目前 AI 发展程度最为常用。 3. 智能体模式:人设定目标并监督,整个工作流程由 AI 完成。 ChatGPT 给出了 AI 聊天机器人可完成的任务供参考,结合有效提示词,ChatGPT 能做的远超此列表,且 AI 工具不止 ChatGPT 一种。 个人常用任务对应的国内外 AI 产品可供了解尝试,需注意 AI 产品众多且更新变化快。 推荐网站“通往 AGI 之路”,该网站有大量 AI 相关的技术、产品、教程和案例等信息,并持续更新。 AI 不仅是个人的“外挂”,对公司也会带来变革。未来公司会加速数字化,业务拓展更多依托算力增加而非人力扩充,可能出现更多高效的小团队公司,满足未被满足的需求。 此外,“通往 AGI 之路”还有以下相关内容: 1. 对“飞书”感兴趣或想交流企业/个人效率提升,可访问“飞书官方社区——飞行社”。 2. 如需下载研究报告,可加入知识星球,内有数百份涵盖 AI 各方面的报告,并保持长期活跃更新。 3. 作者 Allen 端午假期实践了三篇教程,并准备调整写作工作流。
2025-03-04
通往AGI之路
“通往 AGI 之路”是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台。 其愿景和目标是让每个人在学习人工智能的过程中少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。 该平台由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 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。 平台不仅是一个知识库,还是连接学习者、实践者和创新者的社区,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。 您可以通过多种渠道获取相关内容,如公众号、网站、B 站、小红书、X(Twitter)等。如果您对 AI 学习感兴趣,加入这个社区将是一个不错的选择。
2025-02-28
普通人的AI之路
普通人在 AI 领域有很多创造奇迹的机会和途径: 1. 参与 AI 艺术节:例如第一届 AI 艺术节 AIAF 面向全球创作者和 AI 爱好者发起了以“爱恨情仇”为命题的共同创作行动,收到了大量投稿,其中有相当比例的优秀作品来自此前并非从事视觉创作的跨界人士。 2. 让 AI 走进工作和生活: 万能公式法:问 AI 【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,获取知识框架,再针对小点提问,辅助深度思考。 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,可在「即刻」App 的“”等免费圈子获取前沿信息,也可在必要时溯源至 Twitter 和相关官网。同时,为应对信息爆炸,可尝试只掌握最好的产品、解决具体问题、关注核心能力、关注需求和逻辑、先提升认知等技巧。 3. 了解 AGI 相关内容:如阅读 AGI 万字长文,了解 AI 多模态大爆发、应用现状、发展方向、可能带来的影响等多方面内容。
2025-02-21
通往agi之路的网站啥时候建立的?
通往 AGI 之路(WayToAGI)于 2023 年 4 月 26 日诞生。
2025-02-19
coze 通往AGI之路如何加入
要加入通往 AGI 之路,可以通过以下方式: 1. 参加扣子 AI 工坊(Coze AI Factory)活动: 这是由扣子主办,Intel 联合发起的 AI 创作活动,设置图文创作、实用工具、互动创意三大赛道。 社区提交方便大家互相交流作品,发布之后可通过提交。 可以看到社区小伙伴提交的所有 bot:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QZFyw7ZzjiipsBkwXIRce0pHnyB?table=tblNNOhCdk0bi7Yc&view=vewNhBX7cO 。 官方参赛投稿提交链接:发布 Bot 后,在 Bot 评论区带上扣子 AI 工坊+参加的赛道发帖,并将作品提交至 。 2. 对于微信机器人共学教程: 主要更改标黄的四行,可直接清空原文件配置,把以下配置粘贴进 config.json 文件中。 进入官网:https://www.coze.cn/home 获取 key 和 id 。 把获取到的令牌作为"coze_api_key",像下方一样填入即可:"coze_api_key":"pat_diajdkasjdlksajdlksajdasdjlkasjdlas" 。 把 bot_id 填入:"coze_bot_id":"86787989080" 。 3. 关注「扣子 Coze」官方公众号,回复「大赛」了解更多信息。 4. 618 大赛活动时间: 作品提交:6 月 19 日6 月 27 日 23:59 。 作品评选:6 月 27 日6 月 28 日 。 获奖公示:6 月 28 日 。 欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot:通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot ,coze.cn:👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。
2025-02-19
通往AGI之路的介绍
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个致力于人工智能(AI)学习的中文知识库和社区平台。 社区由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供丰富的学习资源,包括文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。 品牌 VI 方面,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。 为学习者提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖从基础概念到实际应用的各个方面。 汇集了上千个人工智能网站和工具,拥有丰富多样的技术活动、学习资源和大量的社区成员。在没有任何推广的情况下,一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量。 社区定期组织活动,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。 引领并推广开放共享的知识体系,倡导共学共创等形式,孵化了 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 目标是让每个人的学习过程少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。目前合作过众多公司/产品,如阿里云、通义千问、淘宝、智谱、支付宝等。 如果您对 AI 学习感兴趣,加入“通往 AGI 之路”社区将是一个不错的选择。在这里,您可以获取最新的 AI 知识,参与实践活动,与志同道合的学习者共同成长。
2025-02-17