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AI可以解决什么问题

Answer

AI 可以解决以下几类问题：

  1. 教育培训方面：
    • 可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。
    • 能够与学生进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。
    • 提供定制化的学习计划和学习资源，实现因材施教，提高学习效率和成果。
    • 作为数字陪伴，促进儿童成长，提高学习成绩。
  2. 科学研究方面：
    • 在不追踪整个可能性图的情况下，尝试找到为不同的可能状态或结果分配分数的方法，并仅追求分数最高的路径。
    • 在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作，试图找出路径在中间的交汇处。
    • 训练语言模型人工智能来生成代表路径的标记序列或证明。

此外，AI 还在不断发展和拓展其应用领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。

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

References

Character.ai：每个人都可定制自己的个性化AI

[Character.ai](http://Character.ai)的愿景是“让地球上的每个人都能获得自己的深度个性化超级智能，帮助他们过上最美好的生活”。这意味着每个人都可以拥有像钢铁侠中的Javis一样的人工智能助手，能够帮助他们完成各种任务，成为他们生活中不可或缺的一部分。这种技术的发展将会为人类带来更多的便利和创新，改变人们的生活方式和工作方式。授课教师可以是AI，游戏玩家也可以是AI，情感伴侣可以是AI，……一切的服务都可以被AI重构。[heading3]教育培训[content]古时候的苏格拉底、孔子等传道授业解惑，采用的是对话式、讨论式、启发式的教育方法。他们通过向学生提问，引导学生思考和总结出一般性的结论，从而培养学生的批判性思维和创造性思维。如今，借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师。例如，让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为你讲述《长恨歌》背后的故事。你可以与任何历史人物进行对话交流，知识的获取不再受时空限制。这些人工智能生成的角色博学多能、善解人意，不受情绪左右，基本上可以实现一对一的辅导，让学生的参与感更高。这种技术的发展不仅可以提高教育的效率和质量，还可以让学生更加生动地了解历史和文化，拓宽视野，增强学习兴趣。个性化的数字教师可以根据学生的学习情况、学习兴趣和学习偏好提供定制化的学习计划和学习资源，真正实现因材施教，更好地满足学生的学习需求，提高学习效率和学习成果。数字教师的个性化教育也有望缓解教育资源不平等的问题，让更多的学生有机会接触到优质的教育资源。人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴，作为孩子的玩伴，来自他人的赞美这样的社会奖励，可以促进儿童成长，提高学习成绩。

沃尔夫勒姆：人工智能能解决科学问题吗？

在上面这个非常简单的例子中，我们很容易能够显式地生成整个多路图。但在大多数实际示例中，该图会太大。因此，挑战通常是在不追踪整个可能性图的情况下弄清楚要采取什么行动。一种常见的方法是尝试找到一种方法来为不同的可能状态或结果分配分数，并仅追求分数最高的路径。在自动定理证明中，“从初始命题向下”和“从最终定理向上”工作也很常见，试图找出路径在中间的交汇处。还有另一个重要的想法：如果建立了“引理”，即存在从X到Y的路径，则可以将X→Y添加为规则集合中的新规则。So how might AI help?As a first approach,we could consider taking something like our string multiway system above,and training what amounts to a language-model AI to generate sequences of tokens that represent paths(or what in a mathematical setting would be proofs).The idea is to feed the AI a collection of valid sequences,and then to present it with the beginning and end of a new sequence,and ask it to fill in the middle.那么人工智能可以提供什么帮助呢？作为第一种方法，我们可以考虑采用类似于上面的字符串多路系统的东西，并训练相当于语言模型人工智能的东西来生成代表路径的标记序列（或者在数学设置中将是证明）。这个想法是向人工智能提供一组有效的序列，然后向它呈现一个新序列的开头和结尾，并要求它填充中间部分。We’ll use a fairly basic transformer network:我们将使用一个相当基本的变压器网络：Then we train it by giving lots of sequences of tokens corresponding to valid paths（with E being the“end token”）然后我们通过提供大量与有效路径相对应的标记序列来训练它（E是“结束标记”）A,BABA:BBB,AB,BBBB,ABB,AA,ABBB,ABA,BBBBAE

Character.ai：每个人都可定制自己的个性化AI

正如Midjourney一样，[Character.ai](http://Character.ai)覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链。其商业模式注重在整个价值链上积累数据，并利用数据来不断优化用户体验。这种模式能够为公司带来持续的竞争优势和壁垒，从而在市场上获得更大的份额。本文将探讨一下几个问题：聊天机器人为什么不再是“人工智障”了？个性化AI能解决什么问题？个性化AI能与人产生真的情感吗？

Others are asking
请问是否有AI赋能企业的相关内容推荐
以下是关于 AI 赋能企业的相关内容： 企业可以涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书、学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体、Zeabur 等云平台、0 编码平台、大模型（如通义、智谱、kimi、deepseek 等）、编程辅助、文生图（如可灵、即梦等）、推荐咖啡奶茶等 AI 调配（需相应资质）。 企业权益包括学校大屏幕广告（时长可为 1 周或 1 个月的 PA 屏）、开幕式露出、摊位本身的宣传、其他露出（如直播等）、工作坊场（可能是 500 人中的部分人报名，深度参与其中，尽量不是卖东西，应用实操，如 AI 辅助编程，每个人做一个专属自己的一站式工作台、工具箱，针对典型的教学教研过程做尝试）、圆桌会论坛之类、真实案例收集反馈等，让大模型厂家的诉求、半透明的 chatbot 会话，有二维码引流等。 法律法规方面，《促进创新的人工智能监管方法》提到要使创新者更容易适应监管环境，如建立多监管机构的 AI 沙盒等，并要开展教育和提高意识的活动，包括为企业提供指导、提高消费者和公众的意识等。 张翼然的相关研究中提到了 AI 赋能教学的一些内容，但未直接涉及 AI 赋能企业。
2025-03-15
有没有成熟的ai制作宣传海报的工作流
以下是一些成熟的 AI 制作宣传海报的工作流： 1. 确定需求场景：例如想在社交平台发布内容时，为了获得更多点赞，需要有吸引力的图片；网上图片质量差且易撞图，自己相册中的照片不合适等情况。 2. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题，借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具完成文案。 风格与布局：选择想要的风格意向，根据文案和风格灵活调整画面布局，背景不一定空白。 生成与筛选：使用无界 AI 输入关键词，生成并挑选满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版可参考 AIGC 海报成果。 此外，还有一些相关案例： 1. 游戏 PV《追光者》：灵感来源于《艾尔登法环》、《黑神话悟空》等游戏开场片，加入佛教元素。结合 ChatGPT 进行故事框架创作，使用 MJ 绘图、SD 重绘，制作深度图以及视频、AI 抠图，Aive 尝试制作背景音乐，微软 AI 制作旁白。除撰写故事框架外，生图及后期配音约用 7 天完成。 2. Junie 首部 AI 长电影：在传统制作流程中融入 AI 工具，如在 Discord 平台创作，依据 Notion 里的制作安排和细分章节剧本推进。用到多种 AI 工具，包括 AI 图像生成（Stable Diffusion/Midjourney v5.2/DALL·E）、AI 动画（Pika/Runway/Deforum）、口型同步（DID）、AI 旁白（ElevenLabs）、剪辑（Premiere）、文字翻译（ChatGPT）等，也会结合 3D 技术、AE 以及实拍等传统手段。
2025-03-15
请帮我整理关于AI最新进展和应用的介绍内容
以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍： 医疗领域： ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老，筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面： AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济，可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面： 流式训练方式提升了训练速度和质量，基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具，如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备，通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求，如 define 平台，coach 平台有新版本模板和众多插件工具，还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站，需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。
2025-03-15
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
知名的AI模型广场有哪些
以下是一些知名的 AI 模型广场： 1. Liblibai 模型广场： 首页展示了其他用户炼成的模型，收藏和运行数较多的模型在首页前排。 包含 Checkpoint（生图必需的基础模型）、lora（低阶自适应模型）、VAE（编码器）、CLIP 跳过层、Prompt 提示词、负向提示词 Negative Prompt 等多种模型和元素。 采样方法决定了让 AI 用何种算法生图。 2. 阿里云百炼模型广场： 涵盖文本生成、视觉理解、音频理解、语音合成、语音识别、图像生成和 Embedding 等多种技术的丰富 AI 模型。 语音识别模型可将音视频中的人类声音转换为文本，适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，如会议、课堂录音记录、客服电话分析、字幕生成、市场研究与数据分析等。切换到实时语音模型后，可用于会议、直播、客服、游戏、社交聊天、人机交互等场景。
2025-03-15
动画音效ai，用于生成视频中的特殊音效，比如呼吸声，爆炸声，脚步声等等
以下是关于动画音效 AI 用于生成视频中特殊音效（如呼吸声、爆炸声、脚步声等）的相关信息： 1. 11Labs AI 音效：可以在一段提示语中放入不同画面的描述音效来生成一整个视频音效，但目前可用性有待提高，一次生成可能有 2 3 条不能用。实际操作中，分开画面来做音效合成更方便调整。例如 20s 视频可分为 5 个不同的音效合成，如城市背景噪音、无声的脚步声、电子嗡嗡声、心跳加速、警笛声等。 2. 游戏中的生成式 AI 革命：音效是 AI 的一个具有吸引力的开放领域。已有学术论文探讨在电影中生成“现场效果音”（如脚步声）的想法，但在游戏中的商业产品尚属稀少。游戏中传统的音效生成和管理繁琐且重复不真实，使用实时的生成性 AI 模型来制作现场效果音可以在飞行中生成适当音效，每次略有不同，并能根据游戏参数响应。 3. 喂饭级教程：在视频制作中，音效库可以通过搜索框输入关键词（如开门声）来选择合适的音效试听并添加到音轨。
2025-03-15
请帮我推荐优化大模型+知识库的提示词技巧，重点是解决将知识库配置给大模型做RAG后，召回率不高或者不遵循指令。
以下是关于优化大模型+知识库的提示词技巧，以解决将知识库配置给大模型做 RAG 后召回率不高或者不遵循指令的问题： 首先，了解 LLM 应用性能优化的推荐路径： 1. 从 prompt 工程开始把 LLM 应用快速跑起来。 2. 若遇到表现性能不足等问题，如结构化提示词占用上下文过长，可尝试精简提示词长度；若指令遵循度不足，则加强指令约束。 3. 若提示工程无法满足要求，分析问题，若缺失知识，先简单做知识库 RAG。 4. RAG 之后若想让模型表现更收敛更稳定，尝试微调模型。 5. 微调模型后，若模型表现变好，使用更多高级 RAG 技术，构造输入输出样本，进一步用于微调模型，构建正向迭代循环。 需要注意的是，该路径有个隐藏前提：该 LLM 应用依赖外部知识，需要 RAG。若不需要外部知识，则不需要使用 RAG，可以直接进入 prompt 工程与微调的正向迭代循环。 对于 RAG 流程中的检索有用信息部分，有以下改进策略： 1. 优化索引： 按照子部分索引：将文本块再拆分为较小的文本（例如单句），然后对这些小块进行多次索引。适用于有多个主题、有冲突信息的复杂长文本信息，确保与查询相关的上下文。 按照文本框可以回答的问题索引：让 LLM 生成与拆分的文本块相关的假设性问题，并将这些问题用于索引，适用于用户没有提出非常明确的问题，减少模糊性。 按照文本块的摘要进行索引：适用于文本框中有多余信息或者与用户查询无关细节的情况。 2. 重排 rerank：搜到相似信息后，选择策略，大部分场景下选择最相似的即可。 在从知识库中检索出内容后利用大模型进行总结时，有两点需要注意： 1. 优化 Prompt，但此处不展开，可参考相关文章。 2. 选择合适的大模型，考虑上下文长度、聪明度和生成速度。若回答场景是很长的文档，可能更关注上下文长度；大多数情况下，大模型越聪明，生成速度可能越慢。
2025-03-12
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
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。
2025-03-10
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
1、Puzzle 选择一个你（们）感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象，也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象，都有哪些基本事实？ 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子，象征着对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具，尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
如何调试智能体回答问题准确率
调试智能体回答问题准确率可以参考以下方法： 1. 从问题场景出发：明确活动为问答对话场景，考验智能体对问题的理解和准确回答能力，真实对话场景中一般以完整句子回复。 2. 具体交流技巧：与大语言模型交流时尽量具体、丰富、少歧义，多说有用的信息。 3. 测试方法：可使用弱智吧问题对 LLM 进行测试，评价提示词的生成效果。 4. 行业案例参考： 服务和业务助手：关注回答准确率、数据覆盖范围，具备丰富的文档/多媒体/数据库支持、多数据源打通、文档 Meta 信息增强、搜索过滤、大模型召回判定等功能。 个人助理：关注回答准确率、业务数据关联性、人设契合度、多模态，通过 Prompt 优化、多模态数据上传、互联网搜索、音频/视频交互等方式提升。 多模态文件交互和数据处理：关注成本、延迟、多场景适配度，可进行自定义文件解析设置、视觉解析增强、企业级数据管理。 例如在服务和业务助手方面，内部业务助手可使用企业内部规章制度等构建知识库进行内部知识问答，通过复杂文档解析视觉增强来提供更好的文档理解。在医疗助手/法律助手/智能导购等场景，构建领域内知识库，结合规则性和智能性进行相似度阈值判定和大模型智能分析，减少数据混淆和模型幻觉问题，但判定速度略慢且有额外大模型调用费用，适合高度定制化和智能化搜索服务场景。
2025-03-08
AI怎么应用于医疗门诊问题
AI 在医疗门诊中有以下应用： 1. 医学影像分析：用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发进程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每位患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提升手术的精度和安全性。 需要注意的是，湖南省医保局明确禁止使用人工智能生成医疗处方。
2025-03-07
如何去训练ai，让ai可以更精准的回答问题分析趋势
要训练 AI 使其更精准地回答问题和分析趋势，可以从以下几个方面入手： 检索原理： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时验证信息的来源、时效性和相关性。 2. 消除冗余：识别并去除多个文档或数据源中的重复信息，避免在生成回答时出现重复或矛盾的内容。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建结构化的知识框架，使信息在语义上更连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时合并意义相近但表达不同的信息片段，减少语义重复并增强信息表达力。 6. 预备生成阶段：将整合好的上下文信息编码成适合生成器处理的格式，如转化为适合输入到生成模型的向量形式。 大模型生成回答： 最终全新的上下文被传递给大语言模型，大语言模型根据提供的信息回答问题。因为这个上下文包括了检索到的信息，所以相当于同时拿到了问题和参考答案，通过大语言模型的全文理解，生成准确和连贯的答案。 批判性思维与复杂问题解决： 批判性思维指分析、评估、推理并做出明智判断的能力，在 AI 时代尤为关键。培养批判性思维需要养成质疑习惯，通过辩论、逻辑训练、阅读反面意见等方式锻炼，注重逻辑推理和定量分析能力的培养。复杂问题解决与批判性思维密切相关，指在不确定情境下分析问题、设计解决方案的能力，往往需要综合运用多种思维技能，通过参与实际复杂项目、案例研究来提高经验，可利用 AI 作为资料提供者或头脑风暴助手，但关键在于人类自己的分析和决策过程。 纯强化学习： DeepSeek R1 引入纯强化学习，不依赖大量人类标注数据，而是让 AI 通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（包括准确率奖励和格式奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。纯强化学习有可能解锁新的人工智能水平，DeepSeek R1 更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。
2025-03-07