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有关于建筑设计方面的智能体吗

Answer

以下是一些能够在建筑设计方面提供帮助的智能体:

  1. HD-AidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件的 UI 和设计成果颜值高。
  2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,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查看详细设计结果。
  3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式,在住宅设计早期能引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证合规性。
  4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能自动导入、划分区域、识别构件、审查强条和导出结果,还能为建筑信息自动建模,集成建筑全寿命周期信息实现数据汇总与管理。

每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。

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

References

问: 有没有能够帮助建筑设计师审核规划平面图的AI工具

有一些AI工具可以帮助建筑设计师审核规划平面图,以下是一些例子:1.HD-AidMaster:这是一款云端工具,建筑师可以在平台上使用主流的AIGC功能,进行有趣的集卡式方案创作。它在建筑设计、室内设计和景观设计三个领域都有很惊艳的表现。平台搭载了自主训练的建筑大模型ArchiMaster,作为一家建筑设计院开发出的成果,无论是软件的UI还是建筑设计的成果,颜值都很在线。2.Maket.ai:这款软件主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面做出了AI技术的探索。设计师只要预先输入不同房间的面积需求和周边土地约束,软件就能自动生成几个户型图,点击可以查看详细的设计结果。3.ARCHITEChTURES:这是一个AI驱动的三维建筑设计软件,给设计师提供了一种全新的设计模式。在住宅设计的早期阶段,ARCHITEChTURES可以引入相关的标准和规范,用于约束AI生成的设计结果,比如净面积要求、房间大小要求、净高要求等,保证设计的合规性。4.Fast AI人工智能审图平台:这个平台从住宅设计图的构件开始,形成一套集“自动导入设计图”、“自动区域划分、构件识别、强条审查”、“自动导出结果”于一体的全自动智能审图流程,同时为建筑信息自动建模打下基础,最终将规划设计、施工、运维管理等建筑全寿命周期内的所有信息集成在一起,实现数据的汇总与管理。以上工具都可以帮助建筑设计师在设计过程中提高效率,减少错误,并提供更多的设计可能性。但是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

AI 智能体:企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

最终,仍无法实现的智能体设计的神圣圣杯是通用人工智能体——一个循环架构,其中LLM的先进功能包含了先前设计中结构化的"轨道"。这种假设的智能体将拥有动态推理、规划和自定义代码生成能力,使其能够执行任何外部系统中的操作,而不仅仅是预定义的操作。自2023年春天[BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi)和[AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT)出现以来,向这一理想目标的研究进展激增。目前,最复杂的设计是[语言智能体树搜索](https://arxiv.org/pdf/2310.04406)(LATS),它将蒙特卡洛树搜索-即[AlphaGo](https://arxiv.org/pdf/1712.01815)背后的基于模型的强化学习技术-应用于语言智能体。LATS允许智能体探索实现目标函数的多种轨迹,优先选择高回报路径,融入反馈,并在必要时回溯。这些前沿架构的开创性商业应用包括新的基础模型,如[Reflection AI](https://www.reflection.ai/),以及编码智能体,如[Cognition](https://cognition-labs.com/)、[Nustom](https://nustom.com/)和[OpenDevin/All Hands AI](https://github.com/OpenDevin/OpenDevin)。

问:具身智能是什么?

具身智能(Embodied Intelligence)是人工智能领域的一个子领域,它强调智能体(如机器人、虚拟代理等)需要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。这一概念认为,智能不仅仅是处理信息的能力,还包括能够感知环境、进行自主导航、操作物体、学习和适应环境的能力。具身智能的核心在于智能体的“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,如在模拟环境中的虚拟角色。这些身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响了智能体的学习和发展。例如,一个机器人通过其机械臂与物体的互动,学习抓取和操纵技能;一个虚拟代理通过在游戏环境中的探索,学习解决问题的策略。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,具身智能关注的是如何设计能够自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,研究者探索大脑如何处理与身体相关的信息,以及这些机制如何应用于人造智能系统;在计算机视觉中,研究者致力于开发算法,使智能体能够理解和解释视觉信息,从而进行有效的空间导航和物体识别。具身智能的一个重要应用是在机器人领域,特别是在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面。通过具身智能,机器人可以更好地理解和适应人类的生活环境,提供更加自然和有效的人机交互。此外,具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域有着广泛的应用,通过创造更具沉浸感和交互性的体验,丰富了人们的数字生活。尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展,但它仍面临许多挑战。例如,如何设计智能体的身体以最大化其智能表现,如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习,以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题,以推动具身智能的发展和应用。

Others are asking
AI如何辅助做建筑设计
以下是一些能够辅助建筑设计的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,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查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,提供全新设计模式,在住宅设计早期能引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,从住宅设计图构件开始,集自动导入、区域划分、构件识别、强条审查和自动导出结果于一体,为建筑信息自动建模打下基础,实现建筑全寿命周期内信息集成与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-12-09
写一个关于AI面试B端软件的需求文档,里面核心功能包括AI面试功能、背调功能(比如线上、证明人、应聘者提供的材料)、简历筛选关键词功能(比如UI设计里面负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图)、提取简历证书项目功能(比如初级设计师、建筑设计师、一级建造师)。
以下是为您生成的关于 AI 面试 B 端软件的需求文档: 一、核心功能 1. AI 面试功能 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术及严密数据安全保障,能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式自动面试、评估,精准度高达 98%,面试效率比人工提升 5 倍以上,候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台提供面试职位相关问题及 AI 生成的推荐答案,候选人用设备麦克风回答,每个问题最多回答三次,会收到评估、建议和得分。 2. 背调功能 线上背调。 证明人背调。 对应聘者提供材料的背调。 3. 简历筛选关键词功能 UI 设计方面,负责项目包括用户调研、原型设计、需求缝隙、高保真设计、切图。 4. 提取简历证书项目功能 初级设计师。 建筑设计师。 一级建造师。 二、案例参考 1. HR 相关案例 HR:团队绩效管理,根据团队和个人绩效的往期数据,分析员工绩效排名,输出绩效考评和迭代改进建议。 HR:面试工具,作者开发使用 GPT4 技术的实时转录工具,帮助求职者在面试中生成完美回答。 2. 其他工作场景案例 销售:话术总结优缺点,涵盖产品特点、服务优势等方面。 销售:定制销售解决方案,涉及企业产品和服务内容等方面。 客服:定制客服话术,包含产品知识、使用方法等关键词库。 三、提示词工程师面试经验分享 某岗位面试一面完不到 2 个小时就通知二面,效率较高。 技术面:面试官直接给出同行美妆 GPT 案例,让判断实现方式,应试者提出 C 端优化方案及补充 B 端商业化方案后通过。 BOSS 面:了解学业情况、经历和意向,询问经典问题。
2024-12-02
建筑设计的AI工具
以下是一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. 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 AI 技术探索,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查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,为设计师提供全新设计模式,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图构件开始,形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。 以下是一些制作网站的 AI 工具: 1. Wix ADI:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观拖放编辑器和多种行业模板及自动化营销工具。 3. Firedrop:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动优化,支持多种内容类型。 以下是一些可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,可拖放创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图、功能视图和部署视图。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具一起使用,支持逻辑视图创建。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板创建各种视图。 6. draw.io:免费在线图表软件,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2024-11-01
如何用AI进行建筑设计
以下是关于如何用 AI 进行建筑设计的相关内容: 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,建筑师可使用主流 AIGC 功能进行集卡式方案创作,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束生成的设计结果,保证合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 使用 AI 进行室外设计的最佳实践: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种创意方案,获取新颖灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术在实际环境中模拟和评估设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化,满足实际需求。 4. 借助 AI 的自动化设计功能,自动生成符合规范的平面图、立面图等,提高效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势,在各环节充分利用 AI 能力。 关于 AI 绘画: AI 绘画是利用人工智能技术通过算法和模型让计算机生成具有艺术效果的图像。早期成果简单粗糙,随着技术进步,特别是深度学习算法应用,能生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,并在与人类艺术家互动融合中不断创新。其在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域有广泛应用,如广告的创意概念图生成、游戏的场景和角色创建、影视的特效场景和概念设计辅助、建筑的外观和内部布局构想等。您可以体验《AI 绘画助手》: ,BotID:7387390303403671587
2024-11-01
AI在建筑设计章的应用有哪些
AI 在建筑设计中的应用包括以下方面: 1. 构想建筑外观和内部布局:帮助设计师在早期阶段获得更多创意和灵感。 2. 审核规划平面图: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型,软件 UI 和设计成果颜值在线。 Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 需要注意的是,每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-10-29
AI在建筑设计中的应用
以下是关于 AI 在建筑设计中的应用的相关内容: 目前有一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具,例如: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,建筑师能在平台上使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,平台搭载的建筑大模型 ArchiMaster 由建筑设计院开发,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. 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 AI 技术探索,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查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:这是一个 AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。 4. Fast AI 人工智能审图平台:从住宅设计图的构件开始,形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 每个工具都有特定的应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。 此外,AI 绘画是指利用人工智能技术通过算法和模型让计算机生成具有一定艺术效果的图像。早期成果简单粗糙,随着技术进步,尤其是深度学习算法的应用,如卷积神经网络等,能生成更复杂、逼真和富有创意的图像,涵盖各种风格和题材,在与人类艺术家的互动和融合中不断创新,为艺术创作带来新的可能性和挑战。其在广告设计、游戏开发、影视制作、建筑设计等领域都有应用,比如在建筑设计中能帮助设计师构想建筑外观和内部布局。 另外,还有一些其他的 AI 应用,如 AI 儿童安全座椅推荐系统、AI 汽车保养套餐推荐系统、AI 物流快递柜管理系统、AI 招聘面试模拟平台、AI 房地产装修设计平台等。
2024-10-29
具身智能是什么?
具身智能是人工智能领域的一个子领域,指的是智能体(如机器人、虚拟代理等)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,如在模拟环境中的虚拟角色。身体不仅为智能体提供了与环境互动的手段,也影响其学习和发展。 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,关注如何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,致力于开发算法让智能体理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别。 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。其行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤,分别由四个模块完成并形成闭环。 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、让智能体在复杂多变环境中有效学习、处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。
2025-03-10
人工智能是什么?
人工智能是一门令人兴奋的科学,旨在使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,我们无法明确其具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 简单来说,对于三年级的孩子,可以理解为人工智能是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 从法律法规的角度看,为有效监管人工智能并支持所提出框架的清晰性,需要对“人工智能”有共同的理解。目前没有被广泛认可的通用定义,人工智能的“适应性”使其系统结果的意图或逻辑难以解释,其系统是经过训练的,能推断出人类不易察觉的数据模式和联系,还能发展出人类程序员未直接设想的新推理能力;“自主性”使其结果的责任难以分配,有些系统能在没有人类明确意图或持续控制的情况下做出决策。
2025-03-10
怎样建造定时往微信发送信息的智能体?
要建造定时往微信发送信息的智能体,以下是一些相关步骤和方法: 一、自动总结公众号内容并定时推送到微信的方法 1. 搭建工作流 循环将推送内容插入数据库:将本轮推送给用户的内容写入数据库,下次从 RSS 列表中如果再抓取到相同内容,直接跳过,避免重复推送。使用“循环”节点,输入项为第 8 步代码输出的 content_urls,这里有完整的文章内容信息。循环体设置使用“数据库”节点,输入项为本循环节点 item 中的 url 和 suid,SQL 用 AI 生成。设置循环节点的输出项:output,参数随便选,后边也用不到了。 结束节点:选择第 11 步输出的内容,可以在 bot 中也查看到推送的内容。 2. 试运行 工作流搭建完后,点击右上角的试运行,选择绑定的 bot,输入数据测试。Key 输入您的 server 酱的 sendkey,rss_list 若没有现成的数据,可以使用提供的数据测试。 若工作流设置没问题,会在工作流中看到相应结果,同时微信上也会收到这条推送,可以查看总结内容,点击链接查看公众号原文。 点击右上角发布。 二、用 Coze 实现多模态资讯的跨平台推送并接入微信群 Bot 的方法 1. 技术实现原理 Coze API 接入微信群 Bot:登录宝塔面板后,在宝塔面板当中可视化地控制云服务器,在上面部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 chatgptonwechat(简称 CoW)项目是基于大模型的智能对话机器人,可以接入微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉,可选择多种模型,能处理文本、语音和图片,通过插件访问操作系统和互联网等外部资源。 2. Docker 中配置 COW 组件 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 项目模板代码示例如下:将上面编译好的内容复制进来。 在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。 现实运行成功。 点击容器后,可以看到运行的是两个服务,因为接口文档中启动了两个服务。 然后点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时更新显示,需要手动刷新一下。点击“刷新日志”,如果看到 WeChat login success,就成功将 Bot 接入微信中了。 三、让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群的方法 1. 绑定微信 需要提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制,用一个闲置微信。 点击容器,可以看到运行的是两个服务,这是因为接口文档中启动了两个服务。 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 这个界面不会实时数显,为了验证是否成功,需要手动刷新一下。点击“刷新日志”,就能看到 WeChat login success,就是提示微信登录成功的意思。 为了确保微信是否实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”。如果显示“wechat login seccess"则表示微信正常登录中。 2. 效果测试 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话,如视频所示就可以激活对话了,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-03-09
Coze 智能体 教程 初学者
以下是为初学者提供的 Coze 智能体相关教程: 1. 可能是全网最好的 Coze 教程之一,能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学,一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。 阅读指南:长文预警,请视情况收藏保存。 核心看点:通过实际案例逐步演示,用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求,生成结构化内容的 AI Agent;开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路;10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。 适合人群:任何玩过 AI 对话产品的一般用户(如果没用过,可以先找个国内大模型耍耍);希望深入学习 AI 应用开发平台(如 Coze、Dify),对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。 注:本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中,附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容,以供前置或拓展学习。 2. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 智能纪要: 智能章节: 页面布局的常见方式与实际操作讲解:本章节主要介绍页面布局。先讲解常见的左右、上下布局及嵌套方法,演示如何设置容器实现左右布局、调整大小分割等,强调外层高度设置的重要性。接着说明溢出处理方式及内边距影响,建议初学者用固定宽高布局。最后介绍换行布局及元素分布设置,用于图片排版。 讲解证件照应用搭建过程及布局设置:本章节介绍证件照应用搭建。会魔法的大人让大家创建应用、清理页面,先设置第一个 div 容器方便后续操作。提到要 1:1 复刻其应用,讲解证件照基础界面为上下布局,分标题、示例、操作展示三块,需拖三个容器,因排列方向问题可能只看到两个,还提到顶部高度大概 100。 证件照应用的用户界面搭建与业务逻辑构建讲解:本章节主要讲解证件照应用的搭建。先介绍用户界面搭建,包括各部分尺寸、布局、组件设置,如文本、图片、表单等;后阐述业务逻辑搭建,创建工作流,添加图片理解、图像生成、智能换脸等插件,设置参数、提示词,并进行测试,还告知文档地址在社区智能体 1.3 共学里。
2025-03-09
手把手带你创造智能体
以下是手把手创建智能体的详细步骤: 1. 创建智能体:使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流:点击创建新的对话流并与智能体关联。在获取笔记详情节点和笔记评论节点分别配置 cookie,note_link 使用开始节点的 USER_INPUT。 数据处理:使用代码节点对两个插件获取的结果进行处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试:找到一篇小红书笔记,在对话窗口输入地址试运行对话流,同时在智能体的编排页面进行测试,确保对话流执行成功。 发布:选择多维表格,进行配置。输出类型选文本,输入类型选字段选择器。完善上架信息,填写表格,选发布范围时可仅自己可用以加快审核。提交上架信息后,返回配置界面显示已完成即可最终提交。 2. 搭建智能体:创建智能体,输入人设等信息,放上创建的工作流。注意工作流中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填自己的 token 时不能直接发布,可将其作为工作流最开始的输入,让用户购买后输入再发布。 3. 开通阿里云百炼满血版 DeepSeek: 在模型广场找到 DeepSeekR1 并授权。 可看到免费的 100w 额度和已使用量,过期未用则浪费。此模型为阿里云自主部署,推理优化强,性能优于多数本地部署版本。还有免费的蒸馏版 R1 模型,同样 100w token,可在首页或直接体验使用,也可进行模型效果对比或用 API 调用。 百炼应用开发新增模板,可从模板学习应用搭建。 联网搜索简单方便,直接配置即可,结合 Deepseekr1 更强大。 新鲜的动态 few shot 小技巧可用于修正模型某些任务的表现。 用工作流让不同模型在同一任务创作。
2025-03-09
COZE创建智能体
以下是在 COZE 创建智能体的步骤: 1. 基础智能体创建: 进入 coze 官网(www.coze.cn),注册并登录。 点击页面左上角的⊕。 通过【标准创建】填入 bot 的基本信息。 2. 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;图像流用于处理和生成图像的相关功能;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;表格用于结构化数据的存储和调用;照片作为图像素材库。 记忆系统:变量存储对话过程中的临时信息;数据库管理持久化的结构化数据;长期记忆保存重要的历史对话信息;文件盒子管理各类文档资料。 交互优化(底部区域):设置开场白、用户问题建议、快捷指令、背景图片。 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。 3. 具体创建示例: 打开扣子官网(https://www.coze.cn/)。 “画小二智能小助手”Coze 商店体验地址:https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cqnnu5qo7g00 。 点击创建 Bot,在对话框中工作空间选择“个人空间”,命名为画小二智能小助手。 设置画小二助手的提示词。 动手实践: 第一步,创建一个智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流:点击创建一个新的对话流(记得要和智能体关联)。 测试:找到一篇小红书笔记,试运行对话流,直接在对话窗口输入地址,当看到数据即为成功。回到智能体的编排页面,同样方式测试,确保对话流执行成功。 发布:点发布后,只选择多维表格,然后点配置。输出类型选文本,输入类型选字段选择器。完善上架信息,填个表格,选发布范围时,可选仅自己可用以加快审核。提交上架信息后,返回配置界面显示已完成,即可完成最终提交。
2025-03-08
不能用APP思维、传统数字平台思维去做大模型创业和人工智能创业,二者在底层逻辑和商业模式等方面完全不同
大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下,APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计,以满足特定的用户需求;传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域,技术的突破和创新是关键,需要投入大量资源进行研发,并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之,不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。
2025-03-07
我指的是用AI来辅助小红书内容的优化方面,我应该在WaytoAGI中学习什么内容?
在 WaytoAGI 中,您可以学习以下与用 AI 辅助小红书内容优化相关的内容: 1. 智能纪要中的数据转化与创作提示词工具:包括从数据到模型的转化过程,以及基于 AGI 特调的生成 MJ 和 SD 提示词的工具扣子,还有利用这些工具生成山海经神兽等创作提示词的方法和迭代优化方式。 2. 人文数据转化的不同层面:了解数据转化成模型的结构过程和情感层面的结构,以及人类世界人文价值对齐翻译对 AI 发展的重要性。 3. 关于神兽提示词创作及相关工具的交流:如社区建立种子群收集知识库,推荐表现力好的提示词组等。 4. 相关社区及平台的介绍:例如嘟嘟社区的现状,以及在队友平台上跑效果图等。 5. 开展的创作挑战活动:如 10 分钟神兽提示词创作挑战,包括挑战方式、成果检验和配方获取等。 6. 第 11 期 Video Battle AI 视频挑战活动:包括选题参考,如 AI 视频领域国内外近期热点话题事件、技术工作流拆解等;话题要求,如小红书内容文案需附特定字样和带特定标签;大赛主题和创意支持,以及视频工具建议等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-07
请帮我推荐几个最新流程的关于编程方面的AI技术
以下是一些最新流行的关于编程方面的 AI 技术: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,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。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的由机器学习技术驱动的代码生成器,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,可快速生成代码,提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,提高编程效率和准确性。 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不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。
2025-03-07
我是经济学研究者,经常写作学术论文,投稿SSCI期刊,大模型幻觉太严重,在辅助文献综述写作方面,基本没有用处。你有好的用于文献综述写作的AI辅助工具吗?
以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具: 1. 对于 ChatGPT ,您可以使用 temporary chat 功能,保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时,可以采取以下技巧: 告诉模型忘掉之前的所有内容,重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步,重新审视整个结构,从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型,如果不确定,可以给它看日志,让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard (大语言模型幻觉排行榜),了解不同模型的幻觉情况,该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率,用于评估 LLM 的事实一致性,并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能,这或许意味着新模型即将发布,预计发布时间在一两周内。
2025-03-06
AI除了政务还可以应用在哪些方面
AI 的应用领域非常广泛,除政务外,还包括以下方面: 1. 医疗保健:辅助疾病诊断、医疗影像分析、药物研发等。 2. 金融服务:风险评估、欺诈检测、投资决策等。 3. 教育领域:个性化学习、智能辅导、教学资源推荐等。 4. 制造业:质量检测、生产流程优化、设备维护预测等。 5. 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。 6. 市场营销:客户细分、精准营销、市场趋势预测等。 7. 娱乐产业:游戏开发、内容创作、虚拟角色等。 8. 农业:作物监测、病虫害预测、农业资源管理等。
2025-03-05
英语教育,如何实现agi,目前这方面,国内外,哪些公司走在前面?
在英语教育领域实现 AGI 方面,目前国内外走在前面的公司情况如下: 在国外,OpenAI 表现突出,ChatGPT 和 GPT4 的出现令人惊讶,其成功拉开了与国内的技术差距。 在国内,百度和阿里相对较为高调。百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”也备受关注。然而,国内大厂们虽然在人才、GPU、数据和资金储备方面具备冲击 AGI 的条件,但实际效果尚未有明确亮点。2023 年中美在 AGI 技术上的差距并未缩小,国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 的水平,与 GPT4 仍有不小差距,甚至不如临时拼凑的 Mistral 团队的水平。此外,大厂们受内部短期考核压力影响,多数力量放在卷新产品圈地盘和向上汇报工作上,且同时背负了较多其他业务和政治考量。
2025-03-04