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Manus帮我介绍一下

Answer

Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人(如 ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的 AI”。

Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。

Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件:

  1. 虚拟机:Manus AI 运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。
  2. 计算资源:Manus AI 利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。
  3. 生成物:Manus AI 能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。
  4. 内置多个 agents:Manus AI 通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。

此外,Manus AI 还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。

当前的 Manus 约等于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器,能感知电脑环境,执行各类操作。它能跑各种 linux 下的指令、库、程序(如 cd、ls 指令、python 等),也能访问各种网页、获取一些 API 接口的数据。但因为没有图形界面,所以没法运行图形程序。访问网页时,阻挠人类使用的各种要素,一样会打扰到 Manus。Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项,方便查看运行指令、接管网页和修改文件。您还可以给 Manus 上传文件,想必未来也能对接私有 API,有想象空间。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

详解:Manus

Manus是一款由中国团队研发的全球首款通用型AI代理工具,于2025年3月5正式发布。它区别于传统聊天机器人(如ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的AI”。[heading1]Manus AI代理工具的具体技术架构是什么?[content]Manus AI代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。具体来说,Manus AI的核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。[heading2]Manus AI的技术架构还包括以下几个关键组件:[content]1.虚拟机:Manus AI运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。2.计算资源:Manus AI利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。3.生成物:Manus AI能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。4.内置多个agents:Manus AI通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。此外,Manus AI还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现AI的能力。这种设计使得Manus AI在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制,实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。

详解:Manus

Manus是一款由中国团队研发的全球首款通用型AI代理工具,于2025年3月5正式发布。它区别于传统聊天机器人(如ChatGPT),具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的AI”。[heading1]Manus AI代理工具的具体技术架构是什么?[content]Manus AI代理工具的具体技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现了对复杂任务的高效处理。具体来说,Manus AI的核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性,还增强了其处理复杂任务的能力。[heading2]Manus AI的技术架构还包括以下几个关键组件:[content]1.虚拟机:Manus AI运行在云端虚拟机中,用户可以随时查看任务进度,适合处理耗时任务。2.计算资源:Manus AI利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。3.生成物:Manus AI能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。4.内置多个agents:Manus AI通过内置多个智能体,实现了任务的分解和协同工作。此外,Manus AI还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现AI的能力。这种设计使得Manus AI在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制,实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。

Manus 吹散了人与 Agent 之间的迷雾|直播测试 8 小时,我对 Manus 真实实测感想

当前的Manus≈AI操纵着一个没有图形界面的Linux虚拟机&浏览器,感知电脑环境,执行各类操作。所以它能跑各种linux下的指令、库、程序(cd、ls指令、python……),也能访问各种网页、获取一些API接口的数据但因为没有图形界面,所以没法运行图形程序。比如我让它跑《宝可梦》,在运行时就终止了访问网页时,阻挠人类使用的各种要素,一样会打扰到Manus。比如:强制要求登录、余额不足的充值弹窗Manus没有网页账号,也没有钱。所以为了方便用户通过键鼠介入,Manus提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode两种选项,方便查看运行指令、接管网页和修改文件。这也反向说明了Manus现在的活动边界。至于Manus AI能够很顺畅地和网页交互、读数据、点元素、打游戏,甚至还能从无图形界面随时切换到用户可接管的图形界面。这可能就是Peak、Red他们的传统艺能了,一个浏览器大佬,一个浏览器插件大佬,做浏览器相关工程化开发是手掐把拿的。对了,你还是可以给Manus上传文件,想必未来也能对接私有API,有想象空间

Others are asking
how do I get an invite code for manus AI
Manus 的内测资格申请流程和条件如下: 1. 申请渠道:Manus 官网是唯一官方的申请渠道,要注意别被骗。团队表示会优化内测流程,保障公平性和用户体验。 2. 邀请码获取:Manus 团队从未开设付费获取邀请码的渠道,所有内测资格均免费发放。目前二手交易平台上的邀请码价格飙升,从 999 元炒至 5 万元,但这些都不是官方渠道获取的邀请码。 3. 内测名额:由于系统容量有限,团队将优先保障现有用户的核心体验,并逐步有序地释放新的邀请名额。 此外,有人对 Manus 进行了直播测试 8 小时,设计了 6 个最想测的任务,按照顺序分别是: 1. 创作世界首支 AI 自主创作的自我介绍的视频:https://manus.im/share/EWwJDzTWrW8MjqThadvTT9?replay=1 2. 帮草拟邮件,找到 Manus 官方邮箱,完成 Manus 邀请码的申请:https://manus.im/share/Fk6f4LCKvuM0lQ62EJf6SZ?replay=1 3. 自主玩 2048 网页游戏,并给自己解说,写游戏心得:https://manus.im/share/5XJGL0FQP1nuWchxtqsV8R?replay=1 4. 安装《宝可梦:黑》,并尝试捕获第一只宝可梦:https://manus.im/share/pCPVNmrejPknbTy5GBuzAy?replay=1 5. 自行进入可灵 AI,创作一条由 AI 操作生成的 AI 视频:https://manus.im/share/Q08zzgKnAPIog5QxqMqHoA?replay=1 6. 让 Manus 自行调查自己所处的环境,输出 Manus 自己的技术架构:https://manus.im/share/Gez1G14tfRexf50GMZyckD?replay=1
2025-03-10
manus算是AGI级别的产品吗?
Manus 是一款在 AI 领域引起关注的产品。以下是关于 Manus 的一些信息: 有众多关于 Manus 的体验文章,如《》等,展示了其强大的能力,如能完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行,在某些方面超越了 OpenAI 的 DeepResearch,在 GAIA 评分中获得第一。 《》指出 Manus 让 AI 操控电脑迈出关键一步,它本质上是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器,能够运行终端命令、访问网页、调用 API,适用于自动化办公、数据分析等任务,但目前仍有一些限制,如无法运行 GUI 程序、自动登录网页账号或绕过验证码。 然而,仅根据这些信息,不能直接确定 Manus 是否属于 AGI 级别的产品。需要更多综合和深入的评估来做出准确判断。
2025-03-08
manus是否很强大
Manus 是一款非常强大的 AI 代理工具。它由中国团队研发,于 2025 年 3 月 5 日正式发布,是全球首款通用型 AI 代理工具。 Manus 区别于传统聊天机器人,具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的 AI”。其强大能力体现在以下方面: 1. 技术架构:主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现对复杂任务的高效处理。核心功能由多个独立模型共同完成,这些模型分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。 2. 关键组件: 虚拟机:运行在云端虚拟机中,用户可随时查看任务进度,适合处理耗时任务。 计算资源:利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。 生成物:能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。 内置多个 agents:通过内置多个智能体,实现任务的分解和协同工作。 3. 设计哲学:采用“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力,使其在处理复杂任务时更加高效和准确。 众多体验者对 Manus 的评价颇高,认为其在完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行等方面表现出色,超越了 OpenAI 的 DeepResearch,在 GAIA 评分中位列第一。
2025-03-07
AI Agent MANUS个人助手是否可以本地私有化部署
目前没有明确的信息表明 AI Agent MANUS 个人助手可以本地私有化部署。 Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人,具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。其技术架构主要基于多智能体架构,运行在独立的虚拟机中,核心功能由多个独立模型共同完成,包括规划、执行和验证三个子模块,还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件,并采用了“少结构,多智能体”的设计哲学。 但对于其是否能本地私有化部署,现有资料未给出确切说明。在构建高质量的 AI 数字人方面,由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API。而在本地部署资讯问答机器人方面,有相关案例,但未提及与 AI Agent MANUS 个人助手的直接关联。
2025-03-07
AI Agent MANUS个人助手
AI Agent MANUS 个人助手是一种真正自主的 AI 代理。它区别于传统的 AI 助手,能够自主完成复杂任务,不仅生成想法,还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括: 1. 自主执行:可直接执行任务,而非仅提供建议。 2. 类人工作模式:能解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息等。 3. 云端异步运行:在后台执行任务,完成后自动通知用户。 4. 持续学习和记忆:从用户反馈中学习,提高未来任务的准确性。 5. “心智与手”理念:象征着实际执行能力。 在构建高质量的 AI 数字人时,涉及到为数字人构建灵魂,使其具备各种智能,充当个人助手等。其中在构建数字人灵魂方面,有以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要让数字人像人一样思考,需要编写一个像人一样的 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存在挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用,调用方式视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配存在困难,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 实时性:由于数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,会涉及到网络耗时和模型推理耗时,低延时是亟需解决的问题。 4. 多元跨模态:仅仅语音交互的数字人远远不够,可根据实际需求添加其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常与人交流时并非线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景的工程处理需要优化。 在人工智能的发展历程中,Agent(智能代理)一直是令人着迷的概念之一。2024 年,Agent 技术实现了从概念到实践的关键突破。例如,当对手机下达指令“帮我给同事的朋友圈点赞”,AI 就能识别屏幕并完成操作。这种进化展示了 AI 不仅能“听懂”,还能“思考”和“行动”,会分析任务、规划步骤、选择工具,甚至在遇到问题时及时调整策略。2024 年,Anthropic 的 Computer Use、智谱 AI 的 AutoGLM 以及 Google 的 Gemini 2.0 等都展示了 AI Agent 的突破性进展。这种接近成型的工程化的 Agent 核心在于四个关键能力的进展,但在过往,类似的 Agent 能力存在成功率不高、泛化能力不够强等问题,训练模型识别所有 App 的 UI 很难,模型进行自主操作也是难点。
2025-03-07
manus使用
关于“manus 使用”的相关信息如下: 您可以在)页面上检查您的使用情况。您也可以在 Cursor 应用程序中访问此页面,在 Cursor Settings>General>Account 下,然后按“Manage Subscription”(管理订阅)(专业用户)或“Manage”(管理)(对于商业用户)。游标使用情况会根据您的订阅开始日期每月重置一次。 Monica 团队发布的 Manus 是真正自主的 AI 代理,区别于传统 AI 助手,它能自主完成复杂任务,不仅生成想法,还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括:自主执行,可直接执行任务;类人工作模式,可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息;云端异步运行,后台执行任务,完成后自动通知用户;持续学习和记忆,从用户反馈中学习,提高未来任务准确性;遵循“Mens et Manus(拉丁语)”的理念,象征 AI 实际执行能力。演示视频及详细介绍可通过获取。
2025-03-07
帮我找一下与智能体相关的,报告或ppt或演讲。是介绍趋势性质的,不是工具类的
以下是为您找到的与智能体相关的报告、演讲等内容: 《【翻译】Google Agent 白皮书》:探讨了智能体的概念,定义为能够自主观察并操作外部世界以实现目标的应用程序。智能体结合了生成式 AI 模型、工具和编排层,能够进行推理和决策。工具使智能体与外部数据和服务交互,扩展其能力。认知架构是智能体的核心,涉及信息收集、计划、执行和调整的循环,利用提示工程框架指导智能体的任务执行与环境互动。 《吴恩达最新演讲——AI 四大趋势》:在吴恩达的主题演讲中,探讨了智能体(AI Agents)和智能体推理(Agentic Reasoning)的崛起,强调非结构化数据的重要性。演讲指出,生成式 AI 使得应用开发速度大幅提升,快速实验成为创新的新路径,但同时带来了评估的挑战。吴恩达还提出了智能体 AI 的四大设计模式,并强调图像处理革命的潜力。 《01通往 AGI 之路知识库使用指南》:提到了 AI 智能体的进阶、案例拆解及扣子的应用介绍,指出提示词很关键,智能体由大语言模型衍生而来,讲述了智能体进阶案例拆解,推荐景淮老师的相关成果,阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴,扣子更偏 ToC 应用。
2025-03-07
介绍目前市面上的ai工具
目前市面上的 AI 工具主要有以下几类: 1. 聊天工具:方便人们进行交流和获取信息。 2. 绘画工具:能够创作出各种风格的绘画作品。 3. 视频工具:用于视频的制作和处理。 4. 音乐工具:辅助音乐的创作和编辑。 此外,AI 工具还分为线上和线下本地部署两种: 线上 AI 工具的优势在于出图速度快,不依赖本地显卡配置,无需下载大型模型,还能查看其他创作者的作品,但出图分辨率通常有限,制作高清横板图片可能受限。 线下部署的 AI 工具可以添加插件,出图质量较高,但使用时可能导致电脑宕机,配置不高时可能出现显存不足导致出图失败的情况。 线上平台适合找参考、测试模型,线下平台则是主要的出图工具。例如,可以在在线上绘图网站的绘图广场上发现想要的画风,点击创作会自动匹配模型和标签,截取游戏人物底图将算力集中在人物身上,多批次尝试不同画风以找到最符合需求的模型和组合,最后在相关网站下载对应模型到本地加载部署后正式生图。
2025-03-07
介绍一下manus
Manus 是由 Monica 团队发布的真正自主的 AI 代理,具有以下核心亮点: 1. 自主执行:能够直接执行任务,而非仅提供建议。 2. 类人工作模式:可以解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。 3. 云端异步运行:在后台执行任务,完成后自动通知用户。 4. 持续学习与记忆:能从用户反馈中学习,提高未来任务的准确性。 5. “心智与手”理念:象征着 AI 实际执行能力。 其任务示例包括但不限于自动分析和执行任务,并直接交付最终结果。您可以通过以下链接查看演示视频和详细介绍:
2025-03-06
介绍AI进阶操作
以下是关于 AI 进阶操作的介绍: 在 Obsidian 中使用 AI 工具的进阶配置方法包括: 1. 笔记仓库嵌入大模型(Copilot) 2. 笔记内容作为 RAG 嵌入大模型(Smart Conections) 3. 笔记内使用大模型编写内容 在 Liblibai 中,有以下进阶概念和功能: 1. 迭代步数:调整图片内容的次数,并非越多越好,效果提升非线性。 2. 尺寸:影响图片生成的大小,需适中选择,高清图可设置中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 生成批次:用本次设置重复生成的图批次数。 4. 每批数量:每批次同时生成的图片数量。 5. 提示词引导系数:影响图像与 prompt 的匹配程度,过高会使图像质量下降。 6. 随机数种子:固定后可对图片进行“控制变量”操作。 7. ADetailer:面部修复插件,高阶技能。 8. ControlNet:控制图片中特定图像,高阶技能。 9. 重绘幅度:图生图时,幅度越大,输出图与输入图差别越大。 此外,杭州站的 AI 活动聚焦在动手操作上,共分为 5 天进行,被定义为带领大家进阶玩转 AI 的实操落地活动,从学习写 prompt 到生成图片再到分组成立项目,活动形式丰富多样,难度和节奏层层递进。
2025-03-04
我如何给小白介绍deepseek的原理
DeepSeek 的原理主要包括以下几个方面: 1. AI 特性定位: 支持文本/代码/数学公式混合输入。 具有动态上下文,对话式连续记忆约 4K tokens 上下文窗口,换算成汉字约 8000 字左右。 任务适应性强,可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 2. 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道。 自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围。 对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感。 3. 基础指令框架: 可以套用四要素模板。 掌握格式控制语法,如强制结构使用```包裹格式要求,用{{}}标注需填充内容,使用优先级符号>表示关键要求,!表示禁止项。 4. 进阶控制技巧: 思维链引导,包括分步标记法和苏格拉底式追问。 知识库调用,如领域限定指令和文献引用模式。 支持多模态输出。 此外,DeepSeek 还具有一些设计思路,如将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,通过提示词文件实现同时使用联网功能和深度思考功能,在模型默认能力基础上优化输出质量等。您可以通过搜索 www.deepseek.com 并按照相关步骤开始使用 DeepSeek。
2025-02-28
我如何给小白介绍deepseek
DeepSeek 是一个具有多种功能和特点的产品: 1. 效果对比:通过 Coze 进行了小测试,可对比查看相关结果。 2. 使用方法: 搜索 www.deepseek.com,点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 DeepSeek。 认真阅读开场白后正式开始对话。 3. 设计思路: 将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件,减轻调试负担。 通过提示词文件让 DeepSeek 实现同时使用联网和深度思考功能。 在模型默认能力基础上优化输出质量,减轻 AI 味,增加可读性。 设计了阈值系统,可能会根据反馈修改。 用 XML 进行规范设定。 4. 完整提示词:有特定版本,如 v1.3。 5. 特别鸣谢:李继刚的【思考的七把武器】提供了思考方向,Thinking Claude 是设计灵感来源,Claude 3.5 Sonnet 是得力助手。 此外,关于 DeepSeek 还有以下信息: 1. 智能纪要: 能进行自然语言理解与分析、编程、绘图等。 使用优势是能用更少的词做更多事,思维发散,给出创意思路和高级内容。 存在问题是思维链长不易控制,可能输出错误内容,增加纠错成本。 审核方法可用其他大模型解读其内容。 使用时要有自己的思维雏形,多看思考过程,避免被冲刷原有认知。 适用于阅读、育儿、写作、交流等场景。 有案例展示,如与孩子共读时制作游戏,左脚踩右脚式的模型交互。 2. DeepSeek 只是品牌名,需搭配具体模型,如 DeepSeek V3(类 GPT4o)和 DeepSeek R1(类 OpenAI o1)。相关文档在 3 群和 4 群分享,也可在 v to a gi 的飞书知识库中搜索获取。
2025-02-28
帮我搜索一下一个图片处理的AI工具,我记得是以M开头的
以下为您找到一些以 M 开头的图片处理 AI 工具: Midjourney Murf 此外,还有其他一些常见的图片处理 AI 工具,如 DallE、Leonardo、BlueWillow 等。 如果您需要去除图片水印,以下是一些推荐的工具: AVAide Watermark Remover:在线工具,支持多种图片格式,操作简单,还提供去除文本、对象等功能。 Vmake:可上传最多 10 张图片,适合快速去除水印并在社交媒体分享图片的用户。 AI 改图神器:提供智能图片修复去水印功能,支持粘贴或上传手机图像,操作方便。 这些工具各有特点,您可以根据具体需求选择。
2025-03-08
本地部署deep seek后如何搭建个人知识库,详细说明一下每个步骤
以下是本地部署 Deep Seek 后搭建个人知识库的详细步骤: 1. 在 RAGFlow 中配置 Deep Seek 模型 返回 RAGFlow ,打开右上角设置,进入模型提供商界面。 配置本地部署的 Deep Seek 模型,选择 Ollama ,并根据运行的模型配置相关信息。 设置基础 URL 。 点击确定。 2. 导入嵌入模型 导入一个用于文本向量化的嵌入模型。 3. 设置系统模型设置 4. 创建知识库 返回知识库,进入数据集,导入文件或设置文件夹当作知识库。 5. 文件解析 对导入的文件进行解析,解析速度取决于本机 GPU 性能(显卡性能),越好的显卡解析越快。 6. 检索测试 解析完成后,进行检索测试。 7. 进入聊天界面 测试没问题后,可进入聊天界面,助理设置可自行进行。 此外,如果想要对知识库进行更灵活的掌控,可以使用 AnythingLLM 软件,步骤如下: 1. 安装 AnythingLLM ,安装地址:https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后进入配置页面,主要分为三步: 选择大模型。 选择文本嵌入模型。 选择向量数据库。 3. 构建本地知识库 在 AnythingLLM 中创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,包括 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案)。 4. 测试对话 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 在进行本地知识库搭建实操之前,还需要对 RAG 有大概的了解: RAG 是一种检索增强生成技术,应用过程包括文档加载、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(把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM 生成答案)。文本加载器用于将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-03-07
请解释一下AGI是什么意思
AGI 指的是通用人工智能(Artificial General Intelligence),它是一种能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 例如,OpenAI 致力于研发实现 AGI 的技术,像 GPT 系列模型在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。人类在不断创新,从电力、晶体管、计算机、互联网,到很快可能出现的 AGI,每一代新的工具都推动着世界的进步。在未来,AGI 可能会让人们的生活在各方面获得极大的改善,比如治愈所有疾病、有更多时间陪伴家人以及充分发挥创造潜能等。
2025-03-06
帮我总结一下最近一周值得关注的AI新闻
以下是最近一周值得关注的 AI 新闻: 2024 年 6 月,苹果发布了 AI 原生操作系统,加强了硬件和模型布局;Claude Sonnet 3.5 发布,挑战 OpenAI;视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀;AI 3D 技术逐渐崭露头角;Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。整体趋势是技术不断进步,各领域竞争激烈。 快手发布可灵网页版及大量模型更新;阶跃星辰发布多款模型;商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示;GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示,AI 技术将为服务行业带来变革机遇,而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业,但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司,Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展,提供开发者 API,有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大,关键在于工程化优化和认知架构设计。 Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位。 Shopify 的 AI 助手 Sidekick 现已上线,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作,包括提取相关数据、操作新功能或创建报告。 Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能。 OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展。 Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器。 2024 年 1 月,斯坦福大学 Mobile Aloha;1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D;1 月 11 号 GPT store 上线;1 月 MagnificAl 高清放大爆火;1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。
2025-03-06