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智能体能够在工作为我们解决哪些具体的问题,怎么搭建自己的智能体

Answer

智能体能够在工作中为我们解决以下具体问题:

  1. 回答私有领域问题,如公司制度、人员信息等。
  2. 及时获取最新信息,如实时天气、比赛结果等。
  3. 准确回答专业问题,如复杂数学计算、图像生成等。

智能体的典型应用场景包括:

  1. 私有领域知识问答:准备好相关知识库文件,可在百炼控制台快速创建应用,适用于公司制度、人员信息等场景。
  2. 个性化聊天机器人:百炼提供长期记忆功能,保存关键历史对话信息,还集成夸克搜索和图像生成等插件,扩展聊天功能。
  3. 智能助手:引入 RAG(检索增强生成)能力、长期记忆和自定义插件等功能,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。

搭建自己的智能体的一般步骤如下:

  1. 创建一个智能体,输入人设等信息。
  2. 放上创建的工作流。
  3. 配置完成后进行测试。

需要注意的是,在工作流中,若【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,不能直接发布。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 api_token 再发布。

目前有不少大厂推出自己的 AI 智能体平台,如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。以扣子为例,其是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上。搭建扣子智能体可以通过简单 3 步: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。

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

References

五津: DeepSeek+扣子:1分钟生成小红书爆款单词视频

创建一个智能体,输入人设等信息,放上刚才创建的2个工作流。配置完成后,就可以测试了~[heading1]千万不要直接发布!!![content]工作流2中【所有视频片段拼接】节点使用的插件api_token填的是你的token,其他人调用这个工作流会直接消耗你的money,所以不能直接发布。你可以将api_token作为工作流2最开始的输入,用户自己购买后,输入api_token就可以使用,然后再发布。看到这里,说明你离做出来就差一步行动了,期待看到你的成果!我是五津:C端新闻、视频产品经理,2025 AI春晚节目统筹&共创者,我的微信是:wdwxhs0100,欢迎来聊~我的公众号是【宝藏智能体club】

DAY2 - 更好用的文本知识库应用跟学,快速上手阿里云百炼

大模型具有强大的语言理解和生成能力,但也存在一定的局限性,例如:无法回答私有领域问题(如公司制度、人员信息等);无法及时获取最新信息(如实时天气、比赛结果等);无法准确回答专业问题(如复杂数学计算、图像生成等)。为了提升用户体验和增强业务竞争力,越来越多的企业会构建AI助手,以便全天候(7x24)回应客户咨询。在阿里云上,只需几分钟即可构建一个AI助手,并发布到网站、钉钉或微信公众号中。适用于以下客户场景:有企业官网、钉钉、微信等渠道,期望为客户提供产品咨询服务缺少技术人员开发大模型问答应用智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力,能够弥补大模型的不足。外部能力指的是大模型本身不具备的功能,例如实时信息获取、回答私有领域问题等。您可以在百炼控制台通过零代码的方式创建智能体应用,并将外部能力集成到应用中,从而解决您的具体业务需求。梦飞老师之前在社群内直播的时候对对话型机器人有比较深的理解了,大家也可以回顾一下之前的私域营销的Bot。智能体应用的典型场景1.私有领域知识问答:您只需准备好相关知识库文件,就可以在百炼控制台快速创建一个私有领域知识问答应用,应用场景包括公司制度、人员信息等。2.个性化聊天机器人:百炼提供了长期记忆功能,可以保存关键历史对话信息,从而提供个性化的聊天体验。平台还集成了夸克搜索和图像生成等插件,进一步扩展了聊天机器人的功能。3.智能助手:通过引入RAG(检索增强生成)能力、长期记忆和自定义插件等功能,您可以构建一个智能助手,帮助提升工作效率,如处理邮件、撰写周报等。

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

原文链接:https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510作者:法医[heading2]爆火的AI Agent[content]AI Agent也就是我们所说的AI智能体,那什么是AI智能体呢?简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台,像字节的扣子,阿里的魔搭社区等等,体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道,现在基本可以用自然语言来编程了,相当于降低了编程的门槛,另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题,如果这些不解决的话,AI很难被真正广泛应用,而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式,AI智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具,再结合大模型的自然语言理解能力,就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景,针对自己的需求,捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网:[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子(Coze),作为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。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后,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,让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体,首先我们要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。

Others are asking
哪有有别人搭建完成的智能体我可以直接拿来使用呢?
以下是一些可以获取搭建完成的智能体并直接使用的途径: 1. 在五津的“宝藏智能体 club”中,创建智能体,输入人设等信息,放上创建的工作流。配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。工作流中的某些节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,其他人调用会消耗您的费用。您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户购买后输入 api_token 再发布。 2. 通过 Coze 接入: 2 月 14 日 8 点有火山引擎解决方案专家在飞书会议的直播,直播结束后可看回放: 。 学习文档: 。 模板更新: 。 创建账号,如果是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 点击创建智能体,完成创建后,如果已创建好推理点,可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型,测试可用后直接发布。注意,如果发布到公共空间,其他人使用会消耗您的 Token(也可设置成仅自己使用)。 3. 在阿里云百炼平台中: 模型广场丰富,有各种模型,包括音频理解、视频理解等,通义的一些强模型也在其中。 无需部署直接用,和摩搭的最大区别在于无需部署,直接就能使用 Deepseek R1 模型。 价格与免费额度:价格与各大平台差不多,有大量免费额度,如 100 万 token,不同版本的模型如 7B、14B、32B 等也送 100 万 token,LLAVA 限时免费。 授权与实名认证:使用需要解锁和授权,没有授权按钮的需要对阿里云进行实名认证,可通过支付宝扫码或在右上角头像处进行,共学群里有相关指引。 模型效果对比:在首页体验模型页面可对比不同模型的效果,如 V3 和 R1,R1 会先思考,速度较快。 多模态能力介绍:多模态可以识别更多输入信息,如读文件、图片等,而 Deepseek R1 本身不是多模态模型。 连接 Chat Box:通过模型广场的 API 调用示例获取链接,截断后粘贴到 Chat Box 的设置中,添加自定义提供方,设置模型名称为 Deepseek R1,并获取 API key。 API key 重置:可删除旧的 API key 并重新创建,方便本地软件连接。 模型应用:如语音识别模型,能将语音快速转成文字,有多种应用场景。 智能体搭建:新建智能体应用,可选择模型,调整参数,如回复字数限制和携带上下文轮数等。 互联网搜索:在检索配置中开启互联网搜索,能从新闻网站获取最新新闻和天气等信息,会判断检索结果的合适性。
2025-03-10
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体。 智能体功能实现: 本智能体主要通过一个工作流实现,采用单 Agent(工作流模式)。工作流全景图按照市场分析报告内容划分,分成 7 个分支处理,每个分支调研并生成报告中的一部分,以发挥并行处理的效率。工作流主要节点包括文本处理节点、必应搜索节点、LinkerReader 节点、在 LinkerReader 节点前的代码节点、代码节点、大模型节点和结束节点。文本处理节点将用户输入与报告某一部分的主题拼装,形成用于网络搜索的关键词句。必应搜索节点根据指定的关键词句搜索相关网络内容。LinkerReader 节点从必应搜索到的网页链接中获取网页详细内容。在 LinkerReader 节点前的代码节点用于等待 2 3 秒,错开众多 LinkerReader 节点的执行时间,避免拥塞。代码节点将搜索到的网页链接信息进行过滤,只保留网页名称、摘要、url 信息,以备后面大模型进行处理。大模型节点根据多个网页中获取的内容按照指定的格式生成报告内容,并根据代码过滤后的搜索摘要信息列表将引用链接加到报告内容中。结束节点将 7 部分大模型节点生成的内容拼接并流式输出。
2025-03-10
具身智能
具身智能是人工智能领域的一个子领域,以下是关于具身智能的详细介绍: 定义:强调智能体(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。 核心:在于智能体的“身体”或“形态”,其可以是物理形态(如机器人的机械结构)或虚拟形态(如模拟环境中的虚拟角色)。这些身体不仅是互动手段,也影响智能体的学习和发展。 涉及学科:包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。 机器人学:关注设计能自主行动和适应环境的机器人。 认知科学和神经科学: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。 计算机视觉:致力于开发使智能体能够理解和解释视觉信息,进行有效空间导航和物体识别的算法。 应用: 机器人领域:在服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面,使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。 虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域:创造更具沉浸感和交互性的体验。 重要要素和模块: 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。 四个模块:感知决策行动反馈,形成一个闭环。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展,但仍面临诸多挑战,如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习、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。
2025-03-10
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下: 起源于二十世纪中叶,最初符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因方法局限性和成本问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源变便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院召开的会议上,“人工智能”一词被正式提出并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。 AI 技术发展历程包括早期阶段(1950s 1960s)的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期(1970s 1980s)的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期(1990s 2000s)的机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期(2010s 至今)的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉 语言模型、多模态融合)、自监督学习(自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等)、小样本学习(元学习、一次学习、提示学习等)、可解释 AI(模型可解释性、因果推理、符号推理等)、机器人学(强化学习、运动规划、人机交互等)、量子 AI(量子机器学习、量子神经网络等)、AI 芯片和硬件加速。
2025-03-10
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源更便宜,数据更多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,而现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2025-03-10
可以帮我输出一张图,解释人工智能的工作原理?
以下是关于人工智能工作原理的解释: 在音频生成方面,以谷歌的 V2A 系统为例: 首先,将视频输入编码为压缩表示。 然后,基于扩散模型从随机噪声中迭代改进音频,这一过程由视觉输入和自然语言提示引导,以生成与提示紧密配合的同步逼真音频。 最后,对音频输出进行解码,转化为音频波形,并与视频数据相结合。 在生成式人工智能的整体领域中: 监督学习用于标记事物,一直占据较大比例。 生成式 AI 由监督学习技术搭建,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。 以生成文本为例,大语言模型通过使用监督学习不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。 此外,大语言模型在写作、修改文本、翻译等方面有应用,但也存在编造故事产生错误信息的问题,需要鉴别信息准确性。人工智能作为一种通用技术,有大量的运用空间,如基于网络界面应用和基于软件程序应用等。
2025-03-10
直播分身怎么搭建
搭建直播分身可以参考以下步骤: 1. 构建数字人躯壳:建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。可以选择 live2d 作为数字人躯壳,这类 SDK 的驱动方式相比现在的 AI 生成式的方式更加可控和自然,相比虚幻引擎等驱动方式又更加轻量和简单。另外,卡通二次元的形象接受度更高。关于 live2d 的 SDK 驱动方式可以参考官方示例:https://github.com/Live2D 。 2. 搭建智能体:创建一个智能体,输入人设等信息,放上相关工作流。配置完成后进行测试。需要注意的是,工作流中的某些插件 api_token 填的是个人 token,不能直接发布,可将 api_token 作为工作流最开始的输入,用户自己购买后输入 api_token 再使用然后发布。 3. 直播数据分析工作流的搭建与应用: 插件测试与选择:先测试插件是否好用,如遇到数据格式不对等问题需重新选择和调整。 工作流搭建步骤:从上传直播数据,到利用大模型优化提示词和整理数据,逐步完善工作流。 工作流效果提升:增加模型和节点,不断迭代工作流,使生成的直播分析和方案质量更好。 工作流封装与应用:将工作流封装成智能体,可用于回复用户问题和处理不同的直播数据。 相关问题探讨:讨论了如获取商品评价数据的方式,以及将直播工作拆分组合的可能性等问题。 工作流运行与问题排查:涉及直播数据工作流的运行,出现问题时考虑输出环节,还提到未启动工作流的情况及解决尝试。 报名流程介绍:包括通过网址找到报名链接,填写相关信息如名字、智能体名字、商店链接、文档说明等并提交。 AI 辅助文档生成:使用豆包等 AI 工具生成提交模板,如主题、应用场景、主要功能、设计思路等内容。 加入共学小组:提到飞书中的共学小组和 prompt 学习群,满员时考虑新建或加入其他相关群组。
2025-03-09
正在搭建客户CRM系统,对于客户拜访跟进记录表格,希望平衡销售人员的录入便捷性和信息完整性,如何通过多维表格接入的AI功能来简化信息录入,比如通过语音录音,直接解析内容。推荐我具体方法,包括怎么解析语音,输出的关键字段,以及提示词
以下是一种通过多维表格接入的 AI 功能来简化客户拜访跟进记录信息录入的方法: 1. 定义任务目标:让 AI 成为您的私人 CRM,即客户管理系统。 2. 编写指令: 定义角色:希望 AI 作为一名顶级的客户服务与销售总监,负责记住客户的爱好与信息。 提供背景信息:简单描述自己的身份,例如负责什么产品的销售。 明确任务目标和输出要求:在每次拜访客户后,把重要信息发送给 AI,要求 AI 每次接到新的客户消息后,只用回复一句“收到,知道了。” 3. 信息录入方式:可以通过语音录音的方式将拜访客户的信息传达给 AI。 4. 语音解析:利用 AI 的语音识别和自然语言处理能力,对语音内容进行解析。 5. 输出的关键字段:可能包括客户姓名、联系方式、拜访时间、拜访内容要点、客户需求、客户反馈等。 6. 提示词:例如“请整理本次拜访客户的关键信息”“提取重要内容并生成表格”等。 您可以参考以上方法,根据实际需求进行调整和优化。
2025-03-07
如何搭建大模型
搭建大模型需要注意以下几个方面: 1. 认识到开发大模型应用的复杂性,许多细节和阶段在实际操作中才会逐渐显现,因此并非易事。 2. 提示词设计需要精细工作,精心设计和调试是确保流程顺畅和应用有价值的关键,其直接影响模型输出质量和应用效果。 3. 构建有效的大型语言模型应用需要: 重视工程化,避免模型应用无法维护。 根据项目需求选择合适的开发框架。 了解业务深层次需求,设定流程环节以确保模型能解决实际问题。 在每个环节精心设计提示词,引导模型提供准确有用的回复。 确保应用在提供服务时遵守安全和伦理标准。 通过不断测试和迭代优化模型性能和用户体验。 成功部署后持续维护和更新,以适应需求变化。 掌握这些关键点,能确保构建的模型应用技术先进,真正解决用户问题并提供有价值的服务。此外,本次的彩蛋更新加入了“Emotion”字段,智能体构建专家会动态推理智能体情感设定,帮助制作更有情商的智能体。
2025-03-07
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
怎么搭建智能体
搭建智能体主要包括以下步骤: 1. 创建智能体:输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。如果工作流中涉及使用个人的 token,为避免他人调用消耗自己的费用,可以将 token 作为工作流开始的输入,让用户购买后自行输入再发布。 2. 确定智能体的结构: 按照市场营销逻辑组织智能体结构,例如在品牌卖点提炼中,以品牌卖点提炼六步法为核心流程,加入其他分析助手,如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。 同时还包括一些未在结构中体现但在后续应用过程中有效的分析工具,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。 3. 明确 KnowHow 和 AI 的能力:在搭建智能体前,要明确 AI 的能力边界,例如 AI 不了解公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等。同时,要清楚 AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出方面的能力,将智能体确定为引导型的助手,在寻找卖点时提供更多思考维度。
2025-03-07
1.根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉,暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求:绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求:绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考,您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
程序员在使用AI的时候会涉及哪些AI工具,帮我分别具体列举出来
程序员在使用 AI 时,可能会涉及以下一些 AI 工具: 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,帮助提高编写代码的效率。 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、代码注释生成等多种能力。 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,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。 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的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。 7. Codeium:一个由 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。 此外,还有一些其他相关的 AI 工具,如: 1. ChatAll:可以同时与多个 AI 机器人实时聊天的开源工具,支持多种主流 AI 聊天机器人。 2. AIProductsAllInOne:整理了一些 ChatGPT 以及 AI 相关的生产力工具。 3. Shell GPT:在命令行中集成了 ChatGPT,帮助快速编写 shell 命令、代码片段等。 4. 飞书 GPT:集成了飞书、GPT3.5、Dall·E、Whisper 等 API,支持多种功能。 5. ChatPDF:提取 PDF 文件内容并交给 ChatGPT 分析,实现一对一对话交流。 6. GitHub Copilot X:基于 AI 驱动的跨时代代码编辑器,带来全新编程体验。 在 PPT 制作方面,有以下 AI 工具: 1. MindShow 2. 爱设计 3. 闪击 4. Process ON 5. WPS AI 每个工具都有其特色和适用场景,程序员可以根据自己的需求选择最适合的工具。
2025-03-07
开发角色在使用AI的时候会涉及哪些AI工具,帮我分别具体列举出来
开发角色在使用 AI 时可能涉及以下工具: 1. 个性(LLM 的文本):一些开源模型如 Vicuna 和 Pygmalion 经过微调,可在特定个性到无审查的角色扮演等场景中表现出色。 2. 记忆(向量存储):像 Pinecone 这样的向量存储系统,用于存储长期记忆、背景故事等独特信息。 3. 语音(语音合成):ElevenLabs 产品可赋予声音,并控制年龄、性别和口音。 4. 外表(SD 模型作图):LoRAs 可精细控制图像风格、细节和设置。 5. 动画(视频动画):DID 和 HeyGen 等工具能使图像“说话”。 6. 平台:多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行,Steamship 等解决方案也受关注。 7. UI 层:SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 等是受欢迎的前端界面选择。 在游戏开发方面: 1. Unity 提供了新 Copliot 工具,可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目,协助编码,创建 3D 材质、动画等内容。 2. Unity Sentis 工具允许在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型,增强玩法和功能,是跨平台解决方案。
2025-03-07
CRM会涉及哪些AI工具,帮我分类具体列举出来
以下是 CRM 可能涉及的 AI 工具分类列举: 销售相关工具: Salesforce 爱因斯坦:通过分析数据集识别潜在客户,生成潜在客户评分,具有自动化功能。 Clari:从事智能收入运营,能统一数据并创建准确的收入预测。 Hightime:销售团队的 AI 助手,处理重复性任务和耗时研究。 AIGC 在 CRM 中的应用: 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化营销文案和视觉内容。 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答咨询和投诉。 产品推荐引擎:生成产品描述和展示内容,结合推荐算法推荐产品。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括多种形式。 智能翻译和本地化:提供多语种翻译及本地化服务。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成相关形象和视频内容。 客户反馈分析:高效分析客户反馈信息。 产品经理相关 AI 工具: 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 画原型:Uizard(uizard.io/autodesigner/) 项目管理:Taskade(taskade.com) 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2025-03-07
CRM会涉及哪些AI工具,帮我分类具体列举出来
CRM 可能涉及的 AI 工具主要有以下几类: 与销售工作相关的 AI 工具: 1. Salesforce 爱因斯坦:能分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还能自动化执行日常或耗时任务。 2. Clari:专门从事智能收入运营,能统一数据并创建准确的收入预测。 3. Hightime:销售团队的 AI 助手,处理重复性任务和耗时研究。 AIGC 在 CRM 中的应用: 1. 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等。 2. 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 3. 产品推荐引擎:生成产品描述、视觉展示等内容,结合推荐算法为客户推荐产品。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量多语种翻译及本地化服务。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 7. 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 产品经理的 AI 工具集: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(hypertype.co) 6. 会议信息:AskFred(fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(senseapp.ai) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(ellie.ai) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2025-03-07
具身智能软硬件解决方案。
具身智能的软硬件解决方案包括以下方面: 算法层: 技术层级: 任务层级:可细分为任务级、技能级、动作级、基元级、伺服级,通常关注前四个级别。 解决方案层级:通常可拆分为大脑+小脑两个层级。大脑负责人机交互与规划决策,小脑负责运动控制及将语义信息理解转化为动作。 大脑侧:负责人机交互,能通过视觉在语义层面理解场景、任务等并进行决策。大模型的发展对大脑有促进作用,大脑的长期发展高度依赖多模态大模型。如 2024 年 3 月,有鹿机器人发布了基于 LPLM10B 的软硬件结合产品 Master 2000。 整机硬件方案:基于下游场景需求设计运动、感知、计算和通信硬件方案。具身智能厂商倾向于软硬件全流程自主控制,自己制作机体,原因包括机体和数据模式未统一,训练数据与机体构造紧密联系,以及考虑二级供应商是否成熟和整机利润。部分强大厂商如 Tesla 具备制作更底层电机、传感器的能力,软硬件一体化制造能带来更高利润。 智能类型:包括认知智能和物理智能。认知智能涉及思考、规划和决策能力,完全由大脑驱动;物理智能指机器人的感知和与环境的运动互动能力,感知环节由大脑侧算法实现,行动环节由小脑侧算法和硬件配合完成。 发展趋势: 人形化:外形向人类细部特征靠拢,功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 成本下降显著:核心零部件成本降低,人形机器人成本及售价呈下降趋势。 构成元素:包括大脑(意图理解、环境感知、规划决策)、小脑(运动控制、语义信息理解转化为动作)、整机硬件方案。
2025-03-07
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况,有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案: 使用豆包即梦: 1. 为其他城市定制艺术字海报:可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词,创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节: 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如,若生成图片中有元素不协调或小细节(如文字笔画、图案)错误,可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡,若首次生成效果不佳,可多次尝试或调整提示词细节抽卡,直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题,创作出满意的海报封面。
2025-03-07
comfyui提示词验证异常怎么解决
如果 ComfyUI 提示词验证异常,您可以尝试以下解决方法: 1. 对于翻译失效的问题: 双击“embedded_instail”进行安装。 用记事本打开 BaiduTranslate.py,填入在百度翻译开发平台申请的 ID 和密码,以实现正常翻译。 2. 注意如果想要引用负向 embedding,要确保文件夹路径中没有中文,否则可能导致路径错误。 此外,ComfyUI 本身自带的【clip 文本编码器】对权重的识别可能不够准确,您可以使用插件提供的更高级的编码器,并选择不同的权重插值方式。例如,当从别的网址复制提示词过来效果不一样时,可能是因为 ComfyUI 读不懂提示词中的权重表达。 在模型使用和工作流方面,可能会遇到诸如 inspire 节点安装问题、负向提示词和系数权重的疑问、添加提示词队列报错、工作流的保存和使用、放大图片未显示及节点未跑通、只跑工作流后面一段等问题,相应的解决方法包括更换并加载默认工作流尝试、将随机换成固定等。同时,还包括节点打包操作、报错处理、模型选择及参数设置、快捷键及资源获取等方面的内容。
2025-03-06
我是做私域培训的,我想知道ai对我的帮助有哪些,我准备出去创业,想要解决获客的问题,但是我没有做流量的经验,只有销售经验
以下是 AI 对您从事私域培训及创业解决获客问题可能提供的帮助: 1. 生成爆款内容:借助 AI 分析能力挖掘同品类爆款,利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等,吸引潜在客户。 2. 公域阵地场景:依托视频号、抖音、小红书、公众号等平台,通过矩阵号和 IP 号的搭建,以及短视频、直播等方式获取 leads,背后涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 3. 私域阵地场景:在朋友圈、小红书、社群、个人 IP 方面,利用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复,实现获客转化。 此外,为您提供一些相关的近期安排和团队信息: 1. 近期安排: 商会公开课:时间暂定 2.22 日,线上直播(小鹅通/腾讯会议),主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课:时间暂定 2.9 日,线上直播(小鹅通/腾讯会议),主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂:时间与讲师团商量调整,线下付费方式。 省商会公开课:时间待定,线上直播(小鹅通/腾讯会议),主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课:时间待定,线上直播(小鹅通/腾讯会议),主题待定。 杭州市城投线下培训:时间 2 月底,针对城投内部线下培训。 2. 北京分队介绍: wb:运营一个私域资源(包括 AI)的讨论群,关注 AI 前沿动态。 祖海:在杭州,有 400 位编导和操盘手资源,做个人 IP 咨询和陪跑,以及 Ai 数字人获客。 宇竹:在多个赛道有丰富的 IP 操盘经验。 U:业余配音演员、业余歌手,擅长音频剪辑,也可简单视频剪辑。 萝卜:生图生视频剪辑均可,剪辑方面有从业经验。 李先森:星动 AI 联合创始人,致力于 AI 教育培训和 AI 商业应用。
2025-03-06
我想要获得短视频脚本创作到视频剪辑的解决方案
以下是从短视频脚本创作到视频剪辑的全面解决方案: 制作流程: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 根据视频脚本生成短视频的工具: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 生成视频小说脚本,剪映自动分析出视频中需要的场景、角色、镜头等要素,并生成对应的素材和文本框架。 2. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入(如图像、文本、音频)转化为视频。 3. Pictory:AI 视频生成器,允许用户轻松创建和编辑高质量视频,无需视频编辑或设计经验。用户提供文本描述,Pictory 将帮助生成相应的视频内容。 4. VEED.IO:提供了 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器,帮助用户从图像制作视频,并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway:AI 视频创作工具,能够将文本转化为风格化的视频内容,适用于多种应用场景。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务,用户可以根据文本脚本生成视频。 案例参考: 桂大羊提供了保姆级教程,基于大语言模型和绘图模型,探索了文生图到图生视频的创作实践。例如,在一带一路背景下丝绸之路这个角度的创作中,选择了大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定,文生图 midjourney 生成视觉画面,图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面,suno 音乐编曲,ondoku 主角台词配音,视频剪辑使用剪映,部分音效在网上无版权下载或使用剪映自带音效。同时确立了时长(1 分钟左右的 AI 生成画面,加上闭幕不超过 2 分钟)和风格(大致定义为中国风)。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2025-03-04
解决AI 问题的工具
以下是一些解决 AI 问题的工具: Agentic AI:它具有使用工具和多步决策的核心特质。使用工具方面,例如通过调用计算器来解决数学计算不精确的问题,调用互联网搜索工具、公司内部数据库查询工具等改善 AI 能力短板。多步决策方面,如 Agentic Cursor 或 Devin 会根据命令执行结果进行修改与调试,一个回合中可包含多个指令,数量根据工具调用结果动态决定。 Google DeepMind 发布的可视化工具:可用于了解语言模型的内部工作原理,能提取有意义的特征,揭示语言模型内部的激活状态。详细原理解释:https://xiaohu.ai/p/12186 链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818825233778061560 Runway 推出的 Gen3 Alpha Turbo 版本:新版视频生成速度比原版快 7 倍,效果相当,即将推出图像到视频模型,并大幅降价,向免费用户开放。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818839942010913182 Google 推出的 Gemma 2 2B 模型:能在手机、笔记本电脑、台式机等边缘设备上运行,在 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上超越所有 GPT3.5 模型,甚至超越 Mixtral8x7b,可处理多种文本生成任务,如问答、摘要和推理。详细:https://xiaohu.ai/p/12197 链接:https://x.com/imxiaohu/status/1818882249263398927 MathGPTPro:专门用于解决数学问题的 AI 工具。
2025-03-01