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通义灵码实际使用体验

Answer

通义灵码的实际使用体验如下:

  • 在 Pytharm 中,通过“文件”-“设置”-“插件”-红色框位置搜索“通义灵码”,安装通义灵码插件(目前免费)。
  • 通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具,提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领 AI 原生研发新范式。
  • 通义灵码 AI 程序员具备多文件代码修改和工具使用的能力,可以与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。其核心能力包括:从片段级到多文件级的 AI 编码、协同完成复杂编码任务、多文件代码 Diff 生成和审查、面向任务的多轮对话迭代编程。
  • 未来将与通义灵码合作推出 AI 编程课程。
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References

一起来玩2048:读了元子的Cursor补充

使用cursor可以不用下载上一步中的Pycharm网址:https://www.cursor.com/这个教程很多,通过对话获得代码即可。因为这里面用的是大语言模型Claude3.5sonnet、GPT4o等语言模型,包括我用cursor small也试了,最好是指令更详细一些,比如:我想做个2048游戏,请用上pygame库。。等等[heading4]Deepseek(新手推荐这个,2→3.2→4这样路径)[content]网址:https://www.deepseek.com/zh我们只需要获得游戏代码即可,Deepseek很方便,国内能访问,网页登录很方面,目前完全免费!点击开始对话,左边选择代码助手:直接向神龙许愿吧:[heading4]通义灵码[content]在Pytharm中,“文件”-“设置”-“插件”-红色框位置搜索“通义灵码”(如图:),安装通义灵码插件:(目前免费)[heading4]JetBrains自身的助手插件[content]在Pytharm中,“文件”-“设置”-“插件”-红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”(如图:),安装Jetbrain AI assistant插件:(收费,目前有7天免费试用)[heading4]Marscode及Tencent cloud AI code Assistant等等...[content]见上图绿色部分[heading4]无影的晓颖AI助手[content]在云栖大会上有过使用。晓颖助手内置在云电脑里,无影也是阿里旗下的,晓颖助手的使用很流畅,只是需要在无影的云电脑中。高能力的通用语言大模型通过明确的指令也可以得到python代码,不过我这边使用下来还是Deepseek和晓颖AI助手在生成2048游戏上更为简便准确,这句话仅供参考,不知道大家实践下来有什么新发现可以交流。

入门篇:应用广场超多案例解析 2025年1月9日

[heading2]总结AI实训营的多模态能力及相关内容介绍前两日课程回顾:带领大家体验阿里云百炼大模型的应用广场,进行案例解析,还指导搭建文本知识库并接入钉钉和微信公众号。多模态能力介绍:讲解百炼大模型平台的多模态能力,包括图像识别、处理和生成等,以及在商家运营场景中的解决方案和原始能力API。应用案例体验:体验淘宝拍立淘、支付宝图像搜索引擎、诗歌相机等多模态应用,还将拆解拍立得的多模态能力并开源项目。学习资源与作业:提供新用户注册和老用户领取资源包的途径,布置作业,打卡满两次可获礼品,1月17号0点截止作业提交,以阿里云UID作为打卡依据。未来合作与更新:1月10号将迎来50个以上插件更新,会与通义灵码合作推出AI编程课程。多模态模型与视觉智能开放平台的能力介绍与应用通义千问模型应用:介绍了通义千问Feel Max模型的图片理解能力,可根据输入的图片生成详尽描述和文案。Flux模型图像生成:体验了Flux模型生成商品鞋、飞机、小丑等图像,其底模表现不错,还能进行原子能力调用。视觉智能开放平台:展示了视觉智能开放平台适用于千行百业,具备人脸、人体、文字识别等多种原子级解决方案能力,如美肤瘦脸、人体检测、文本识别等,还有爆款场景如老照片修复等。

第二期「AI实训营」手把手学AI【第二期:大咖带你快速上手通义灵码AI程序员】

通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具,提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领AI原生研发新范式。通义灵码AI程序员,具备多文件代码修改和工具使用的能力,可以与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。核心能力:AI编码从片段级到多文件级:智能编码从片段级生成,升级为可完成涉及工程内多文件级的编码任务,如需求实现、问题修复、批量单测生成等。AI协同完成复杂编码任务:新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力,开发者可与AI协同完成更复杂的编码任务。多文件代码Diff生成和审查:自动完成工程内多个文件的代码修改的Diff生成,并提供多文件的变更审查视图,高效完成AI生成代码的确认。面向任务的多轮对话迭代编程:构建人机协同工作流,通过多轮对话逐步完成编码任务,产生多个快照版本,可任意切换、回退。

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通义灵码
通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具。它具有以下能力和特点: 提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具,提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力,可以与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括:从片段级到多文件级的 AI 编码,可完成涉及工程内多文件级的编码任务;新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力,开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务;自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成,并提供多文件的变更审查视图,高效完成 AI 生成代码的确认;构建人机协同工作流,通过多轮对话逐步完成编码任务,产生多个快照版本,可任意切换、回退。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。
2025-03-15
通义灵码搭建微信小程序
以下是关于通义灵码搭建微信小程序的相关内容: 1. 项目流程 先形成项目需求文档,与 composer 沟通确认需求细节并查看对应文档。 根据需求文档整理对应模块,进行功能设计模块文档设计,包括明确需求、UI 和技术(前后端实现途径)、测试用例等,观看确认和完善,以了解项目技术实现和执行方式。 按照模块任务写代码,并将代码文件和更改记录写在对应代码说明文档中,同时做好代码注解。在功能设计技术文档时要仔细,及时更改 cursor 写得不明确的地方,每个功能块开发完用测试用例跑一遍。 2. 前端开发 一开始用 cursor 生成的小程序简陋,添加背景元素(天使恶魔图片)和画框时,需考虑自适应、字体清晰等问题,由于大模型的限制,在理解和实现某些需求上存在困难,如镶在画里滑动、自定义滑动感觉等。 意图分析页面要注重信息展示,包括排版和整体风格,大模型在理解白色遮罩对文字展现的影响、更好的视觉呈现方案等方面存在不足。 生成海报时,要处理意图分析字数过长的显示和行数限制,以及加上小程序码便于用户分享,大模型在理解这些需求上也有困难。 3. 注册与开发 登录微信公众号首页,选取小程序,用新邮箱绑定注册。 注册验证通过后,填写小程序信息和类目,小程序名称可填写功能名称,头像可网上找或用 midjourney 生成。 回到发布流程页面,点击“普通小程序开发者工具”,在新页面中点击“微信开发者工具”,选择 windows 64 位下载。 相关参考文章:https://mp.weixin.qq.com/s/WkFxMMrlMqv52ce2n0xX6A
2025-03-12
通义灵码
通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具。 它具有以下能力和特点: 1. 提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 2. 是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具,提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领 AI 原生研发新范式。 3. 具备多文件代码修改和工具使用的能力,可以与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 4. 核心能力包括:从片段级到多文件级的 AI 编码,可完成涉及工程内多文件级的编码任务;新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力,开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务;自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成,并提供多文件的变更审查视图,高效完成 AI 生成代码的确认;构建人机协同工作流,通过多轮对话逐步完成编码任务,产生多个快照版本,可任意切换、回退。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。
2025-03-12
通义灵码AI程序员
通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具,具有以下特点和能力: 提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力,可与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括:从片段级到多文件级的 AI 编码,能完成涉及工程内多文件级的编码任务;新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力,开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务;自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成,并提供多文件的变更审查视图,高效完成 AI 生成代码的确认;构建人机协同工作流,通过多轮对话逐步完成编码任务,产生多个快照版本,可任意切换、回退。 第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期:大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】相关信息: 讲师:梦飞,WaytoAGI Agent 核心创作者,词元映射 CEO。 课表: 01/22 20:00 【直播回放】 ,主题为0 基础入门篇:写代码像聊天一样简单,可以进入钉钉群获取更多文档:https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space ,课程内容包括 AI 编程的能力与边界、通义灵码上手指南、一句话 AI 编程小游戏展示。 01/23 20:00 【直播回放】 ,主题为AI 编程实战篇:人人都能“福从天降”,课程内容包括 0 基础带练“福从天降”小游戏、自然语言生成更多小游戏、如何在 Github 部署并生成在线链接。 本期共学直播地址: 会议时间:20:00 21:30 会议 ID:932 264 694 会议链接:vc.feishu.cn/j/932264694 加入通义灵码钉钉共学群(钉钉群号:78080029971),大咖在线答疑。春节专题,现场发红包!2 天课程,带你从小白到进阶,从学习到实践,全面了解 AI 应用开发!和百万开发者一起共学、共享、共实践!
2025-03-07
通义灵码AI程序员
通义灵码是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具,具有以下特点和能力: 提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领 AI 原生研发新范式。 具备多文件代码修改和工具使用的能力,可与开发者协同完成编码任务,如需求实现、问题解决、单元测试用例生成、批量代码修改等。 核心能力包括:从片段级到多文件级的 AI 编码,能完成涉及工程内多文件级的编码任务;新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力,开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务;自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成,并提供多文件的变更审查视图,高效完成 AI 生成代码的确认;构建人机协同工作流,通过多轮对话逐步完成编码任务,产生多个快照版本,可任意切换、回退。 第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期:大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】相关信息: 讲师:梦飞,WaytoAGI Agent 核心创作者,词元映射 CEO。 课表: 01/22 20:00 【直播回放】 ,主题为0 基础入门篇:写代码像聊天一样简单,可以进入钉钉群获取更多文档:https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space ,课程内容包括 AI 编程的能力与边界、通义灵码上手指南、一句话 AI 编程小游戏展示。 01/23 20:00 【直播回放】 ,主题为AI 编程实战篇:人人都能“福从天降”,课程内容包括 0 基础带练“福从天降”小游戏、自然语言生成更多小游戏、如何在 Github 部署并生成在线链接。 本期共学直播地址: 会议时间:20:00 21:30 会议 ID:932 264 694 会议链接:vc.feishu.cn/j/932264694 加入通义灵码钉钉共学群(钉钉群号:78080029971),大咖在线答疑。春节专题,现场发红包!2 天课程,带你从小白到进阶,从学习到实践,全面了解 AI 应用开发!和百万开发者一起共学、共享、共实践!
2025-03-07
通义灵码
通义灵码是阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具。它具有以下能力和特点: 提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 是基于通义大模型的 AI 研发辅助工具,提供代码智能生成、研发智能问答、多文件代码修改、自主执行等能力,为开发者带来智能化研发体验,引领 AI 原生研发新范式。 AI 编码从片段级到多文件级:智能编码从片段级生成,升级为可完成涉及工程内多文件级的编码任务,如需求实现、问题修复、批量单测生成等。 AI 协同完成复杂编码任务:新增多种上下文感知、意图理解、反思迭代、工具使用等能力,开发者可与 AI 协同完成更复杂的编码任务。 多文件代码 Diff 生成和审查:自动完成工程内多个文件的代码修改的 Diff 生成,并提供多文件的变更审查视图,高效完成 AI 生成代码的确认。 面向任务的多轮对话迭代编程:构建人机协同工作流,通过多轮对话逐步完成编码任务,产生多个快照版本,可任意切换、回退。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。 此外,第二期「AI 实训营」手把手学 AI 中有关于通义灵码的共学直播,在 2 月 21 日 09:30 12:30 有通义灵码 0 基础应用开发的相关内容。阿里云 AI 实训营携手 WaytoAGI 讲师走进 GDC 全球开发者先锋大会,线下活动地点在上海徐汇西岸艺术中心 B 馆(BW01)。
2025-03-01
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
通义 提示词 教程
以下是关于通义提示词的相关教程: 1. 小七姐的 Prompt 喂饭级系列教程小白学习指南(一): 提示词的理解:如果您是低年级学生看不懂英文问题,可让 GPT 为您翻译和解释,并让其举例帮助理解。 应用方法:对于没看懂的句子,都可以通过提示词让 GPT 换种说法解释和举例。 自测方法:点击链接查看对话原文,顶部的问题可复制作为 prompt 自行提问。 下一节将带来 prompt 小白系列课程(二)如何开始练习有效提问。 2. 不懂代码,也能 3 小时打造并上架一款 AI 插件: 初版提示词:如果不了解如何从 0 1 编写词生卡 Prompt,请阅读前作,这套提示词在后续测试中,在多种模型中都能保持较高成功率和稳定的预期效果。 3. SD 新手入门图文教程: 提示词语法:根据想画的内容写提示词,多个提示词之间用英文半角符号。一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。每个词语在模型中的自带权重可能不同,特异性、具体且措辞不抽象的关键词效果更好。可使用括号人工修改提示词的权重。
2025-04-11
阶跃星辰、通义千问、Gemini三个视频理解模型哪个收费更便宜
以下是阶跃星辰、通义千问、Gemini 三个视频理解模型的收费情况: 阶跃星辰:输入价格为 0.005~0.015 元/千 tokens,输出价格为 0.02~0.07 元/千 tokens。 通义千问:Qwenvlplus 模型调用价格为 0.008 元/千 tokens,训练价格为 0.03 元/千 tokens。 Gemini 未提及收费信息。 综上,从已有的信息来看,通义千问的收费相对可能更便宜,但具体还需根据您的使用情况和需求来判断。
2025-04-10
通义千问的视频理解模型怎么使用
通义千问的 Qwen2.5VL 视频理解模型具有以下特点和使用方式: 版本:推出 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作,如给指定朋友送祝福、电脑修图、手机订票等。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai
2025-04-09
通义的日活是多少?
根据提供的信息,阿里通义在 11 月的活跃用户为 147 万人,WEB 月活为 141 万人,APP 月活为 355 万人,全网月活为 496 万人。在 9 月的活跃用户为 529 万人。
2025-03-28
通义千问发展历程
通义千问是阿里云推出的大语言模型。于 2023 年 4 月 11 日在阿里云峰会上正式发布 1.0 版本。9 月 13 日,通义千问大模型首批通过备案。10 月 31 日,阿里云正式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0,8 大行业模型同步上线。9 月,通义千问 2.5 系列全家桶开源。
2025-03-20
体验最好用的AI+脑图软件是哪个?请按好评度推荐前3个。
目前在 AI 和脑图结合的软件领域,好评度较高的前 3 个软件可能因用户需求和使用场景的不同而有所差异。但常见的有: 1. MindManager:功能强大,界面友好,支持多种格式的导入和导出。 2. XMind:操作简单,模板丰富,具有良好的兼容性。 3. FreeMind:开源免费,适合个人和小型团队使用。 需要注意的是,对于哪款软件最好用,还需根据您的具体需求和使用习惯来决定。
2025-04-08
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
想开发一套针对小学生的AI寒假训练营,教一些简单的代码之类的 你可以给我推荐一些让小朋友体验的AI工具吗
目前针对小学生的 AI 工具,以下几种可能较为适合他们体验: 1. Scratch:这是一款图形化编程工具,通过拖拽积木块的方式就能创建程序,非常直观易懂,有助于培养孩子的逻辑思维和创造力。 2. Code.org:提供了丰富的编程课程和项目,包括简单的代码编写,界面友好,适合初学者。 3. Tynker:具有趣味性的编程学习平台,有很多小游戏和项目可以让孩子在玩中学习编程知识。 需要注意的是,在让小朋友使用这些工具时,要给予适当的指导和监督,确保他们能够正确理解和使用。
2025-01-11
在智能体。目录下的体验地址都打不开。为什么?怎么能打开?
很抱歉,暂时不清楚智能体目录下体验地址打不开的具体原因。可能是网络问题、服务器故障、链接失效等多种因素导致。您可以尝试以下方法: 1. 检查您的网络连接,确保网络稳定畅通。 2. 刷新页面或更换浏览器再次尝试访问。 3. 确认该体验地址是否仍在有效服务期内。 4. 若问题仍未解决,建议您联系相关技术支持人员获取帮助。
2025-01-06
在智能体目录下的体验地址为什么都打不开啊?
智能体快速创建需要以下 3 个步骤: 1. 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。 对话型智能体一般用于角色扮演、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 。 文本型智能体一般用于文本写作、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 。 2. 在画布上配置节点。 但关于您提到的智能体目录下的体验地址打不开的问题,目前提供的信息中未明确相关原因,建议您检查网络连接是否正常,或者稍后再试。
2025-01-06
低代码实际应用
低代码在实际应用中有多种场景和实现方式: 在构建本地小应用方面,可通过以下两种方法实现工作流: 直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离。 直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传可通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。 关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 若用户需要通过前端展示文件或流程结果,搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。 前端开发语言包括用于构建网页基础框架、定义整体页面结构的 HTML,负责网页布局样式美化、使页面视觉效果更优美的 CSS,以及实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能的 JavaScript。 有人在手搓 Bot 的过程中体验到了低代码的快乐,写很少的代码就能快速把想法实现并做成产品发布。例如,用 Coze 这样的平台,降低了技术门槛,又提供了相当的可定制性,灵活度比 OpenAI 的 GPTs 要强,可制作出更复杂的应用。 在解决生活中的决策问题方面,如选工作,通过具体例子展示决策模型在实际生活中的应用,让理论产生价值。
2025-04-01
教育行业有那些基于aigc的业务实际落地的产品和案例?
以下是教育行业基于 AIGC 的一些业务实际落地的产品和案例: 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用,包括教师使用 AI 的小技巧。涉及人员有张亚丽、富露露、张亚玲、张楚璇、吴箭枢等,学校有深圳大学附属中学、苏州工业园区娄葑学校、上海市静安区风华初级中学南校、江苏省苏州工业园区教师发展中心中学、苏州工业园区唯亭学校初中、中央民族大学附属中学等。 AIGC 人机协同国家课程项目化学科实践设计与实施,例如以科学《计量时间博物展》为例,以及基于思维可视化的项目式主题学习设计与实践,如以智驾未来课程为例。相关人员有祝琛、崔琴、张然、刘敏、王国庆、吴沁珂等,学校有深圳市南方科技大学教育集团实验二小、成都经济技术开发区实验小学校。 Al 创作家:用 AI 辅助设计桌游,解决学校实际问题,如北京市新英才学校的魏一然所做的工作。 生成式人工智能与教学变革:AI 领雁行动的探索与实践,相关人员有邹贤莲、向雪萍、陈治佑、余初冉、阊洪娇,学校有重庆两江新区行远小学校。 北京市新英才学校的跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游,英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型,用以识别植物。 AIGC 常见名词解释,如 AIGC 意为人工智能生成内容,能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多,包括语言文字类的 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等,语音声音类的 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,图片美术类的 Midjourney、Stable Diffusion 等。
2025-03-13
在室内软装设计领域,ai实际可以如何运用
在室内软装设计领域,AI 有以下实际运用方式: 1. 工具辅助: Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并提供详细设计结果。 2. 创意生成: 利用 AI 图像生成工具,输入相关关键词,生成多种室内软装创意设计方案,获取新颖独特的灵感。 3. 模拟可视化: 借助 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中模拟和可视化,更好地评估和验证设计。 4. 分析优化: 使用 AI 工具对室内软装设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化,以符合使用者需求和体验。 5. 自动化设计: 利用 AI 自动生成符合设计规范的室内软装平面图等,提高设计效率,缩短设计周期。 6. 协作模式: 人工设计师与 AI 工具形成互补,在创意、分析、优化等环节充分发挥各自优势。 同时,还有字节旗下的 Coze AI 的图像工作流可用于快速出家装设计效果图,并根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索,体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。但需注意,每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-02-25
神经网络与大脑实际工作的原理区别
神经网络与大脑实际工作的原理存在以下区别: 1. 神经网络本质上是运行在多层面上的软件,由人工建立的一层层互相连接的神经元模型组成,模仿大脑处理复杂问题,如视觉和语言等。它可以自行学习与工作,不需要人为提示或参与控制。 2. 早期由于电脑处理能力不足,神经网络的发展受限。而大脑则具有强大的天然处理能力。 3. 神经网络的计算风格受神经元及其适应性连接启发,与传统的序列计算不同。 4. 对于循环网络,其连接图中存在定向循环,动态复杂,更具生物真实性。 5. ChatGPT 是通过获取大量人类创作的文本样本进行训练,生成类似的文本。其神经网络由简单元素组成,基本操作简单,从积累的“传统智慧统计数据”中提取“连贯的文本线索”,但不像大脑那样具有全面和复杂的功能。 总之,神经网络是对大脑的一种模拟,但与大脑真实的工作方式仍存在诸多差异。
2025-02-25
PATHON+AI 如何应用到实际工作中,你这边有没有实际案例教学
以下是一个关于 Python + AI 在实际工作中的应用案例: 在自动驾驶车辆领域,对于 AI 系统的可解释性需求程度高度取决于具体情境,包括应用的安全关键程度。例如,设计自动驾驶车辆的技术专家需要理解系统的决策能力以进行测试、评估和改进;普通用户可能仅需了解决策过程以安全使用车辆;若车辆发生故障并导致有害结果,监管机构可能需要有关系统如何运作的信息以分配责任。尽管 AI 可解释性仍是技术挑战和活跃的研究领域,但监管机构已在开展相关工作以解决此问题。如 2021 年,ICO 和艾伦图灵研究所共同发布了关于用 AI 解释决策的指导,为组织提供了实用建议,以帮助向受其影响的个人解释由 AI 交付或协助的流程、服务和决策。
2025-02-22
给出实际的操作案例,结合deepseek、kimi、豆包工具。
以下是结合 deepseek、kimi、豆包工具的实际操作案例: 在 2025 年 1 月的国内月活榜中: deepseek 作为聊天机器人,网址为 chat.deepseek.com,活跃用户达 7068 万人,环比变化为 24.3616%,所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人,网址为 doubao.com,活跃用户为 779 万人,环比变化为 0.1911%,所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人,网址为 kimi.moonshot.cn,活跃用户为 591 万人,环比变化为 0.1135%,所属公司为月之暗面。 在 2025 年 1 月的国内流量榜中: deepseek 作为聊天机器人,网址为 chat.deepseek.com,访问量达 22541 万,环比变化为 20.4093%,所属公司为深度求索。 豆包作为聊天机器人,网址为 doubao.com,访问量为 3457 万,环比变化为 0.1041%,所属公司为字节跳动。 kimi 作为聊天机器人,网址为 kimi.moonshot.cn,访问量为 3282 万,环比变化为 0.1283%,所属公司为月之暗面。 此外,在使用效果方面,DeepSeek 的思考与表达被认为碾压了包括豆包和 kimi 在内的其他模型,其思考过程细腻、自洽、深刻、全面,输出结果在语气、结构、逻辑上天衣无缝。
2025-02-20