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字节跳动开源的AGENT TARS

Answer

字节跳动开源的自学型 GUI Agent 名为 UI-TARS，具有以下特点和优势：

  • 能够实现复杂任务自动化，支持跨平台操作，包括网页、桌面和移动端。
  • 性能优于主流模型（如 GPT-4 等）。
  • 适用于复杂动态交互、表单填写、批量处理、在线预订等应用场景。
  • 提供开发框架，支持桌面和网页端运行。

相关链接：

其核心能力包括界面识别与元素定位的感知能力、执行操作指令的行动能力、多步任务规划的推理能力以及记录并优化操作流程的记忆能力，能够实现端到端学习，支持“直觉式”反应（System-1）与深度思考（System-2）。

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References

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月22日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💰Google向Anthropic再投资10亿美元，累计超30亿美金此次投资独立于Anthropic近期的20亿美元融资轮。谷歌此前已承诺投资20亿美元，亚马逊去年末将其投资翻倍至80亿美金。Anthropic当前估值已达600亿美金。🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-anthropic-10-30](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-anthropic-10-30)2⃣️🤖字节跳动开源自学型GUI Agent——UI-TARS实现复杂任务自动化，支持跨平台操作（网页、桌面、移动端）。特点：理解界面、高级推理、不断学习，性能优于主流模型（GPT-4等）。应用场景：复杂动态交互、表单填写、批量处理、在线预订等。提供开发框架，支持桌面和网页端运行。🔗[https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop](https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop)🔗[https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/ui-tars-gui-agent](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/ui-tars-gui-agent)3⃣️🌐Perplexity推出Sonar实时搜索API

1月23日 社区动态速览

1⃣️💰Google再向Anthropic投资10亿美元，累计投资超30亿美金亮点：Anthropic最新估值达600亿美元，此轮独立于近期的20亿融资计划。背景：Google承诺投资20亿，亚马逊去年末将其投资翻倍至80亿，AI投资竞争愈加激烈。🔗[详细内容](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/google-anthropic-10-30)2⃣️🤖字节跳动开源GUI Agent：UI-TARS功能：实现自动化复杂任务，支持跨平台操作（网页、桌面、移动端）。优势：性能优于主流模型，适合动态交互、表单填写等场景。开发框架：支持桌面和网页端运行，便于开发者快速上手。🔗[GitHub项目](https://github.com/bytedance/UI-TARS-desktop)丨🔗[更多信息](https://www.xiaohu.ai/c/xiaohu-ai/ui-tars-gui-agent)3⃣️🌐Perplexity推出Sonar实时搜索API版本：基础版和Pro版，后者支持高级查询和复杂问题解决。应用：企业如Zoom已用于增强搜索功能。优势：数据安全，快速接入应用，性能优于主流搜索引擎。🔗[Sonar API官网](https://sonar.perplexity.ai)丨🔗[相关讨论](https://x.com/imxiaohu/status/1881893177604599868)4⃣️🚀OpenAI启动“星际之门”Stargate项目

1月24日 社区动态速览

[@宝玉（@dotey）](https://x.com/dotey)日报1⃣️😂越狱提示词的趣味玩法案例分享：通过构建“平行世界”的假设，让大模型严格执行命令以避免“危险”，从而“越狱”。亮点：探索提示词在趣味性与潜力上的新场景应用。🔗[查看详情](https://x.com/dotey/status/1882329756714312039)2⃣️🖥️UI-TARS：字节跳动的GUI智能体模型核心能力：感知：界面识别与元素定位。行动：执行操作指令。推理：多步任务规划能力。记忆：记录并优化操作流程。优势：实现端到端学习，支持“直觉式”反应（System-1）与深度思考（System-2）。🔗[开源项目地址](https://github.com/bytedance/UI-TARS)丨🔗[Hugging Face](https://huggingface.co/bytedance-research/UI-TARS-7B-SFT)丨🔗[更多信息](https://x.com/dotey/status/1882261741490299198)3⃣️🌍提示词优化翻译效果技巧：用“重写”替代“翻译”，让表达更自然流畅。应用案例：星际之门公告用中文重写更贴合阅读习惯。推荐提示词：“请尊重原意，保持原有格式不变，用简体中文重写下面的内容：”扩展场景：学术论文翻译、上下文优化、特定词汇规则支持等。🔗[翻译技巧讨论](https://x.com/dotey/status/1882130348550545687)丨🔗[参考对比](https://x.com/ChrisHamous/status/1882142141599858964)>>更多详细内容查看[宝玉日报](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RleQwkybeiZ2jfkaQdgcIrrdnRd)

Others are asking
什么是AI Agent？
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 它包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 此外，AI Agent 还需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。其具有多重层次，将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还包括专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其功能。 AI Agent 是一个融合了语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学、计算机科学等多个学科精髓的综合实体。它不仅拥有实体形态，更蕴含着丰富的概念形态，同时它还具备了许多人类特有的属性。因为这些学科大多以人为研究对象，致力于探索人类内在的本质。
2025-03-27
agent
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，既可以是软件程序，也可以是硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，并针对未来步骤进行完善，提高最终结果质量。 3. 记忆：包含短期记忆，用于所有的上下文学习；长期记忆，通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆（无限）信息的能力。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 此外，还有 2025AGENT 智能体全球创作大赛。当下 AI 时代，智能体 Agent 技术放大人与人之间的差距，掌握这些工具的创作者将获得竞争优势。该大赛由 Flowith AI 联合微博 AI、小红书科技薯、即刻平台共同推出，邀请众多科技媒体与博主作为评委嘉宾，结合大众评选方式完成。比赛宗旨是用结果说话，期待看到通过 Agent 实现的创造性解决方案和产出、能显著提升工作效率的 Agent 工作流、探索 Agent 能力边界的实验性项目、能为公众带来实际价值的 Agent 应用以及通过作品展示 AI 能力的边界。比赛具有开放平台、实战展示、全球视野、行业交流等亮点。 以下是一些智能体 Agent 相关的目录： 1. 2. 3. 4. 5. 6.
2025-03-26
agent
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，既可以是软件程序，也可以是硬件设备。 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： 1. 规划：包括子目标和分解，将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，并针对未来步骤进行完善，提高最终结果质量。 3. 记忆：包含短期记忆，所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习；长期记忆，为 Agents 提供长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常通过利用外部向量存储和快速检索来实现。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 以下是一些与智能体 Agent 相关的目录： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2025AGENT 智能体全球创作大赛的常见问题： 1. 如何报名参加比赛？可以通过→首页的“立即参赛”按钮进入报名页面，填写相关信息并提交即可完成报名。 2. 参赛是否需要缴纳费用？本次比赛完全免费，不收取任何报名费用。 3. 可以使用哪些技术和工具开发 Agent？可以使用任何 AI 模型、编程语言和开发工具，只要最终作品符合提交要求即可。 4. 如何提交作品？在本网站直接提交，通过该通道上传您的 Agent 作品和相关材料，同时如果采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布，并@Flowith 官方，可以获得额外的会员奖励。 5. 比赛的奖项设置是怎样的？比赛设有金、银、铜奖和多个单项奖，在获奖后，将获得由组委会颁发的奖金和证书，请保证联系方式的准确性，以便组委会联系您。 6. 参赛作品的知识产权归属？参赛作品的知识产权归参赛者所有，但组委会有权在宣传和展示中使用参赛作品。
2025-03-25
有关国内Ai Agent的行业分析
以下是关于国内 AI Agent 的行业分析： 市场研究报告： 《爱分析：2024 中国 AI Agent 市场研究报告》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《爱分析：2024 年 AI Agent 实施的明路应用实践报告》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 行业发展现状： 2024 年是大模型持续落地的一年，行业内普遍认为明年将迎来 Agent 的爆发。 从大模型落地具体方式来看，2024 上半年中国 MaaS 市场规模达 2.5 亿元，中国 AI 大模型解决方案市场规模达 13.8 亿元，百度智能云在这两个市场中均获得第一名。 百度智能云旗下有千帆行业场景解决方案，沉淀了制造、能源、交通，政务、金融、汽车、教育、互联网八大行业解决方案。在 2024 百度世界大会上，百度智能云千帆大模型平台发布了工作流 Agent 能力。 AI Agent 特点： 是一种智能代理系统，接近人类大脑，可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。 具有个性化特点，能随着用户使用了解其习惯和想法并作出喜好预测。 能够自主完成任务，如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归地开发和调试代码。 具备多 Agent 协作能力，如斯坦福大学的 SmallVille 项目和 Fixie AI。 应用场景： 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少，个人消费者方向目前主要是“私人助理”场景。
2025-03-25
多agent能做什么呢？
多智能体（MultiAgent）是由多个自主、独立的智能体组成的系统。每个智能体都能感知环境、决策并执行任务，且它们之间能信息共享、任务协调与协同行动以实现整体目标。 随着大型语言模型的出现，以其为核心构建的 Agent 系统受广泛关注。Agent 系统利用语言模型的归纳推理能力，为不同 Agent 分配角色和任务信息，并配备工具插件以完成复杂任务。目前常见框架多集中在单 Agent 场景，其核心是语言模型与工具的协同配合，可能需与用户多轮交互。同时，更多 Agent 框架关注多 Agent 场景，为不同 Agent 指定角色，通过协作完成复杂任务，与用户交互可能减少。 构建多 Agent 框架的主要组成部分包括： 1. 环境：所有 Agent 处于同一环境，环境包含全局状态信息，Agent 与环境有信息交互与更新。 2. 阶段：通常采用 SOP 思想，将复杂任务分解为多个子任务。 3. 控制器：可以是语言模型或预先定义好的规则，负责环境在不同 Agent 和阶段间切换。 4. 记忆：相比单 Agent，多 Agent 框架中因 Agent 数量增多，消息数量及相关字段也增多。 在 Agent 产品开发方面，本质是动态 Prompt 拼接，通过工程化手段将业务需求转述为新的 Prompt。包括短期记忆（messages 里的历史 QA 对）、长期记忆（summary 之后的文本塞回 system prompt）、RAG（向量相似性检索）、Action（触发 tool_calls 标记进行请求循环）等。 Coze Agent 是多功能的 AI 应用程序和聊天机器人开发平台，支持创建各种聊天机器人并部署到不同平台。它采用多 Agent 模式，可提高系统处理能力和效率，在自然语言处理等领域有效。用户能利用插件和工具定制机器人，支持四种主要设计模式，是强大灵活的工具。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-25
我是一个产品经理，我想要绘制ai agent对现有业务流程的提升ppt，有没有一些好的案例
以下是一些关于 AI Agent 对现有业务流程提升的案例，希望对您绘制相关 PPT 有所帮助： 1. 在查询问题方面，如使用 Kimi Chat 时，它会在互联网检索相关内容并总结分析给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子，同时 PPT 中还介绍了众多不同领域类型的工具，为大模型在获取、处理、呈现信息上做补充。 2. 在任务执行的工作流路径规划方面，Agent 能够自行规划，面向简单或线性流程运行。例如，先识别男孩姿势，再找姿势提取模型、姿势图像模型、图像理解文本模型和语音合成模型来完成流程任务。 3. 在多智能体协作方面，吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色，如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员等，这些 Agent 相互协作共同开发应用或复杂程序。 4. 对于 AI Agent 的基本框架，OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演了 Agent 的“大脑”。规划主要包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标，处理复杂任务，并对过去行动进行自我批评和反思，从错误中学习改进未来步骤，提高最终结果质量。 5. 在信息处理方面，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，不断颠覆传统搜索引擎。智能摘要功能能辅助快速筛选信息，实现信息降噪。 6. 在信息表达方面，现在用自然语言描述一句话就能生成美观可用的图片，降低了不同角色的创作门槛和周期。 7. 对于产品经理的工作流，可使用 AI 进行搞定用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。但建议先摸清自己的日常工作流，再根据工作节点线索找到适合自己的工具。 关于 Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。同时，在法律法规方面，相关生命周期参与者应实施适当的透明度措施，直接受 AI 系统使用影响的各方应能获取足够信息以维护自身权利，技术标准也可为评估、设计和改进 AI 系统的透明度和可解释性提供指导。
2025-03-24
帮我列举2025年3月1日以来，国内外、闭源开源模型厂商的更新记录。
以下是 2025 年 3 月 1 日以来，国内外、闭源开源模型厂商的部分更新记录： 2025 年 3 月 20 日，OpenAI 推出了一套全新的音频模型，旨在通过 API 为开发者提供更智能、更可定制的语音代理支持，包括改进的语音转文本和文本转语音功能，为语音交互应用带来显著提升。 李开复公开表示 OpenAI 面临生存危机，商业模式不可持续。他强调中国的 DeepSeek 以极低成本提供接近的性能，开源模式将主导未来 AI 发展。他认为企业级 AI 应用将成为投资重点，资源限制反而促进了创新。李开复大胆预测，中国将出现三大 AI 玩家，竞争愈发激烈。 SuperCLUE 发布《中文大模型基准测评 2025 年 3 月报告》，指出 2022 2025 年经历多阶段发展，国内外模型差距缩小。测评显示 o3mini总分领先，国产模型表现亮眼，如 DeepSeekR1 等在部分能力上与国际领先模型相当，且小参数模型潜力大。性价比上，国产模型优势明显。DeepSeek 系列模型深度分析表明，其 R1 在多方面表现出色，蒸馏模型实用性高，不同第三方平台的联网搜索和稳定性有差异。 以上信息来源包括： 《》 《》 《》
2025-03-26
现在Ai作图用什么？还是以前的Stable Diffusion吗？还是又出现了新的开源软件？
目前在 AI 作图领域，Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型，能够进行文生图和图生图等图像生成任务，其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion，也出现了一些新的相关开源软件和工具，例如： ：Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 ：拥有超过 700 种经过测试的艺术风格，可快速搜索查找各类艺术家，并支持一键复制 Prompt。 同时，市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney，其优势是操作简单方便，创作内容丰富，但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion，可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。
2025-03-24
有哪些效果好的开源OCR模型值得推荐
以下是一些效果较好的开源 OCR 模型推荐： 1. Mistral OCR：当前最强的 OCR 模型，具有多语言支持，超越 Gemini 2.0 Flash，可在 Le Chat 及 API 调用。ElevenLabs 赠送 $25 Mistral API 额度，免费领取！领取地址： 2. Gemini 2.0 Flash：也是一款 OCR 模型。
2025-03-24
有什么开源大模型
以下是一些开源大模型： 1. FengshenbangLM： 地址： 简介：是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系，开源了姜子牙通用大模型 V1，是基于 LLaMa 的 130 亿参数的大规模预训练模型，具备翻译、编程、文本分类、信息抽取、摘要、文案生成、常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外，还开源了太乙、二郎神系列等模型。 2. BiLLa： 地址： 简介：开源了推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型。较大提升 LLaMA 的中文理解能力，并尽可能减少对原始 LLaMA 英文能力的损伤；训练过程增加较多的任务型数据，利用 ChatGPT 生成解析，强化模型理解任务求解逻辑；全量参数更新，追求更好的生成效果。 3. Moss： 地址： 简介：支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。 4. Qwen： 相关信息：国产大模型，多次冲进 LMSys 榜单，最早出现的是通义千问 14B 开源视频 Qwen14B，后来是 Qwen 系列的 72B、110B 以及通义千问闭源模型 QwenMax，得分一个比一次高，LMSys 也曾官方发推认证通义千问开源模型的实力。Qwen 系列开源模型的累计下载量突破了 1600 万，国内外有海量开发者都基于 Qwen 开发了自己的模型和应用。 5. Grok1： 地址： 简介：拥有 3140 亿参数的专家混合模型，使用旋转位置嵌入，词汇量达到 131,072，未针对任何特定应用程序进行微调。
2025-03-23
我需要的是开源工具,来完成创作流程
以下是一些开源工具可用于完成创作流程： 在图文内容生产方面，有选题生成、文案创作、智能配图和智能发布等定制化服务。 设计了一套覆盖从构思到完稿整个创作流程的提示词工具，并为学员打造了创作的标准操作流程（SOP）。 小财鼠程序版 agent ，但尚未正式对外发布。 在 AI 视频创作方面： 剧本生成：不同模型生成的剧本在对白、人物动作、场景等方面有差异，如 cloud 效果较好但需付费和一定网络门槛。 分镜脚本：利用分镜大师提示词生成分镜脚本，每次让模型处理 3 5 个分镜。 提示词生成：将分镜粘贴生成图像和视频提示词，不同模型生成效果有差异。 图像生成工具：如 Flex 模型生成质量高，有 Control Net 功能；谷歌 Image FX 提示词理解能力强；记梦对中文处理到位等。 提示词辅助工具：通义望向可智能扩写生成详细提示词；堆有能根据上传图片反推提示词；季梦可根据主题生成多种风格提示词。 图像优化：用 MJ 做局部重绘，用 ComfyUI 做高清放大。 视频生成：可灵的图生视频功能效果质量高且稳定但贵和慢；Pika 最新上线的 2.2 版本在首尾帧过渡上有不错表现；追求效率可尝试 Pixverse ，还有即梦、vidu、海螺、通义万相、智谱清言等平台。 后期制作：将生成的视频素材丢进剪映进行剪辑、添加音效、字幕和转场特效。
2025-03-18
哪里可以找到开源的ai agent
以下是一些可以找到开源 AI Agent 的途径和相关信息： AutoGPT 和 BabyAGI 是最早实现让 LLM 自己做自动化多步骤推理的开源智能代理，在去年 GPT4 刚发布时风靡全球科技圈。 智谱·AI 开源了一些包含 Agent 能力的模型，如 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B 等，相关信息和代码链接可在相应的平台获取。 Andrej 的 LLM OS 中包含了相关模块。 OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 曾写过一篇博客《LLM Powered Autonomous Agents》介绍了 Agent 的设计框架。
2025-03-13
你如何评价字节的coze？
Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。其主要特点包括： 1. 多语言模型支持：使用了大型语言模型，如 GPT48K 和 GPT4128K，并提供云雀语言模型等，以支持不同场景下的对话和交互。 2. 插件系统：集成了超过 60 款插件，涵盖资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等功能，同时支持用户创建自定义插件，以扩展 Bot 的能力。 3. 知识库功能：允许用户上传和管理数据，支持 Bot 与用户数据交互，可以上传多种格式的文档，或基于 URL 获取在线内容和 API JSON 数据。 4. 数据库和记忆能力：提供了数据库功能，允许 Bot 访问会话内存和上下文，持久记住用户对话中的重要参数或内容。 5. 工作流设计：用户可以通过拖拉拽的方式快速搭建工作流，处理逻辑复杂的任务流，提供了大量灵活可组合的节点。 6. 多代理模式：在一个机器人中可以运行多个任务，允许添加多个代理，每个代理都是一个能够独立执行特定任务的智能实体。 7. 免费使用：目前对用户完全免费，用户可以利用其强大的功能而无需支付费用。 8. 易于发布和分享：用户可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让更多的用户与之互动。 字节对 Coze 的官方解释是：新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。 个人认为：Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了两个站点，分别是国内版和海外版。国内版网址：https://www.coze.cn ，官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome ，大模型使用的是字节自研的云雀大模型，国内网络即可正常访问。海外版网址：https://www.coze.com ，官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome ，大模型有 GPT4、GPT3.5 等（可以在这里白嫖 ChatGPT4，具体参考文档），访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 。 Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。 Dify 和 Coze 都是大模型中间层产品，它们的异同点如下： 开源性：Dify 是开源的，允许开发者自由访问和修改代码，以便进行定制。Coze 目前没有明确信息表明其是否开源，可能更侧重于提供商业化服务和产品。 功能和定制能力：Dify 提供直观界面，结合 AI 工作流、RAG 管道、代理能力和模型管理等功能，支持通过可视化编排，基于任何 LLM 部署 API 和服务。Coze 提供丰富的插件能力和高效的搭建效率，还支持发布到多个平台作为 Bot 能力使用。 社区和支持：Dify 作为开源项目，拥有活跃的社区，开发者可以参与到产品的共创和共建中。Coze 可能更多地依赖于官方的更新和支持，社区参与和开源协作的程度可能不如 Dify。选择使用 Dify 或 Coze 时，开发者和企业需要根据自己的需求和目标来做出决策。
2025-02-10
字节有哪些AI产品
字节在 AI 领域推出了众多产品，包括从生产力到娱乐陪伴，从对话产品到 Agent 工具再到文生图等十几个 AI 应用，还推出了 AI 硬件，如今年 10 月能与豆包语音对话的 Ola Friend 耳机，近期还在研发 AI 眼镜。 生成 Logo 的 AI 产品有： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 AI 面试官的相关产品有： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和发送邀约。 2. 海纳 AI 面试：在线自动面试、评估，精准度高达 98%，效率提升 5 倍以上，改善候选人体验，到面率提升。 3. InterviewAI：在线平台，提供职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，收到评估、建议和得分。
2025-02-01
目前字节有哪些可以运用到安全审核业务的大模型？
字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。
2024-12-25
目前字节有哪些可以运用到审核安全业务的ai？
字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括： 1. OpenAI 的审核（Moderation）Endpoint：可用于检查内容是否符合使用策略，其模型分为 hate（表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容）、hate/threatening（仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害）、selfharm（宣扬、鼓励或描绘自残行为）、sexual（旨在引起性兴奋的内容）、sexual/minors（包含未满 18 周岁的个人的色情内容）、violence（宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容）、violence/graphic（以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容）等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时，可以免费使用审查终结点，但目前不支持监控第三方流量，且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI： 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析，提高了专利检索的准确性和效率。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析，减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用： 专利检索与分类：通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-25
扣子 字节如何创建自己的智能体
以下是在字节的扣子平台创建自己的智能体的步骤： 1. 构思智能体的名字，并为其撰写一段详细的介绍，介绍越详细越好，因为平台会根据介绍智能生成符合主题的图标。 2. 访问扣子官网（https://www.coze.cn/），点击创建 Bot，在对话框中工作空间选择“个人空间”，并为其命名。 3. 可以设置智能体的提示词、使用 AI 创建头像等。 需要注意的是，扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，在这个平台上开发智能体的门槛较低，无论是否有编程基础都可以快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。同时，扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。
2024-11-23
字节跳动也被曝出在其秘密研发的大模型项目中存在违规调用 OpenAI 的 API ，你如何看待
2023 年下半年，部分声称性能卓越的中国大模型被揭露为“套壳”产品。如李开复创办的“零一万物”被国外开发者质疑为“套壳”产品，其团队承认在训练过程中沿用了开源架构，但强调是为快速起步。12 月，字节跳动被曝出在其秘密研发的大模型项目中调用了 OpenAI 的 API 并使用 ChatGPT 的输出数据来训练自己的模型。OpenAI 反应迅速坚决，暂停相关账号并表示将进一步调查。字节跳动回应称在 2023 年初技术团队在大模型探索初期有部分工程师将 GPT 的 API 服务用于较小模型的实验性项目研究，且自 2023 年 4 月引入调用规范检查后已停止。此外，不仅国内存在此类现象，24 年也有更多被指“套壳”的事件。同时，提示词攻击在业内是公开的秘密，国内外各大著名的 AI 厂商几乎无一幸免，系统提示处于泄露状态，大模型应用脆弱，数据易被获取。
2024-11-03