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我现在想做一个总结我每日复盘的智能体

Answer

以下是关于创建总结每日复盘智能体的相关信息:

  • 智普工作流功能及创建流程:
    • 新用户资源包:新用户有 1 元及 5 元的资源包可供购买,能满足使用需求。
    • 工作流功能:具备文章、文件、网页总结,生成图片、视频和文字版日报等功能,通过意图识别跳转节点,使用多个 agent。
    • 工作流创建:在控制台的自动体中心,右键创建智能体,可选择对话型或文本型,对话型多用于多 agent 协作等场景,创建后在空旷画布的左下角添加节点,节点包括 agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等,agent 通过跳入跳出条件与其他节点交互,LM 通过工作流连线执行功能。
    • 文档获取:文档可在 vtoagi.com 首页的 banner 获取,飞书群也可获取。
    • 版本选择:接入微信时,有云服务器和本地电脑两种版本,可按需选择。
  • 关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论:
    • 工作流节点与 agent:工作流中节点和 agent 的连接方式,agent 具有意图识别和跳出条件,可实现任务跳转,所有 agent 平级可互相跳转。
    • 文本存储问题:姿谱清流本身无存储功能,需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。
    • 模型配置与调试:介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法,包括角色名称、背景、人格等设置,以及单节点调试功能和用户配置。
    • 意图识别与冲突:意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳,识别准确率相对较准。
    • 多智能体的记忆:多智能体之间存在记忆,后续会讲到相关参数的使用。

在 cos 主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过 prompt 构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。

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

References

12-04 | 微信超级AI知识助手教学(上)—智谱共学营 - 智能纪要

[heading2]智能章节[01:21:05](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnbqa488wr2466y513dq55?t=4865000)LM与agent的功能使用及视频、图片生成演示本章节主要介绍了LM和agent的使用场景,前者专注执行指令且模型多样,后者模型有限且对能力要求较高。还展示了LM在文章总结、视频生成、图片生成的操作,包括跳入条件等,提到视频按次数计费、可购买资源包,最后元子将讲解多维表格并发放福利。[01:31:36](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnbqa488wr2466y513dq55?t=5496000)智浦轻颜多维表格相关操作、公学课作业与下节课接入微信相关内容介绍本章节元子提醒大家填问题链接,介绍多维表格可用于处理信息,之后张梦飞结尾提到可通过飞书群提问题,讲解了操作相关功能、作业要求及奖励,还介绍下节课是关于工作流接入微信的内容,有两种接入方式及下节课需用到的四个准备项。[01:39:11](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcnbqa488wr2466y513dq55?t=5951000)智能体相关课程的准备工作、后续安排及作业要求本章节主要讲述了一些准备工作,若用服务器需先注册,用自己电脑则不用。要注册腾讯云对象储存服务、飞书应用、智普清流智能体,注册后会得到一些相关信息。还提到课后作业是12月11日前完成第二节课的准备项,另外介绍了后续课程安排、内测名额、礼包领取等内容。

02-基础通识课

[heading2]智能章节本章节主要介绍工程平台。在cos主页有新手教程文档,可据此构建智能体。工作流偏向节点调用,可通过prompt构建提示词并优化。还能调用多种插件,可添加图像流、触发器和知识库,知识库可上传多种格式内容及在线链接以沉淀知识。[01:47:40](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8c6pm95g22581ei4p1l4?t=6460000)Nimbus介绍智能交互相关内容,包括有趣的智能体、插件商城、扣子案例、模型社区并答疑本章节先提及可探索构建有趣机器人的交互方式,介绍了插件商城可构建插件上架。接着讲述v to AGI知识库有大量扣子工程实践案例。然后着重介绍模型社区,如摩达社区等几个平台,平台里有模型库、数据集等资源,还提到可在创空间体验应用,最后分享结束并答疑。[01:53:38](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8c6pm95g22581ei4p1l4?t=6818000)AI编程课前准备及相关工具、账号注册说明本章节主要是关于AI编程课的课前准备介绍。大雨分享了自己的编程经历,提到即使无编程基础也能参与。课程需两天,时间有限所以内容精炼。还说明了要注册阿里云账号、安装无影、注册GitHub账号等准备工作,也提及了云桌面相关情况以及课程的后续安排。

12-04 | 微信超级AI知识助手教学(上)—智谱共学营 - 智能纪要

[heading2]总结智普工作流功能及创建流程介绍新用户资源包:新用户有1元及5元的资源包可供购买,足以满足使用需求。工作流功能:工作流具备文章、文件、网页总结,生成图片、视频和文字版日报等功能,通过意图识别跳转节点,使用了多个agent。工作流创建:在控制台的自动体中心,右键创建智能体,可选择对话型或文本型,对话型多用于多agent协作等场景,创建后在空旷画布的左下角添加节点,节点包括agent、LM、工具、代码、数据提取、分支判断和问答等,agent通过跳入跳出条件与其他节点交互,LM通过工作流连线执行功能。文档获取:文档可在vtoagi.com首页的banner获取,飞书群也可获取。版本选择:接入微信时,准备了云服务器和本地电脑两种版本,可按需选择。关于姿谱清流工作流及模型配置的讨论工作流节点与agent:介绍了工作流中节点和agent的连接方式,agent具有意图识别和跳出条件,可实现任务跳转,且所有agent平级可互相跳转。文本存储问题:姿谱清流本身无存储功能,需依靠其他笔记工具存储执行完的文本。模型配置与调试:介绍了姿谱清流中角色扮演模型的配置方法,包括角色名称、背景、人格等设置,以及单节点调试功能和用户配置。意图识别与冲突:意图配置冲突可能导致识别错误和乱跳,识别准确率相对较准。多智能体的记忆:多智能体之间存在记忆,后续会讲到相关参数的使用。

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如何搭建一个工作流来做ai agent 的事情,帮助学生找工作的整个流程,从找合适岗位-> 投递简历 -> 和hr联系 ->做面试前的search工作和面试准备-> 提醒参加面试-> 面试结果追踪,后续的复盘,得到面试经验
搭建一个用于帮助学生找工作的 AI Agent 工作流可以参考以下步骤: 1. 规划 总结任务目标与执行形式,明确帮助学生从找合适岗位到面试结果追踪及复盘的全过程。 将任务分解为可管理的子任务,例如找合适岗位、投递简历、与 HR 联系、面试前准备、提醒参加面试、面试结果追踪和复盘等,并确立它们的逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法,比如确定合适的岗位筛选标准、制定简历投递策略、规划与 HR 沟通的方式等。 2. 实施 在相应的平台(如 Coze 等)上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,例如设置岗位筛选的参数、简历模板和投递渠道、与 HR 联系的话术等,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善 整体试运行工作流,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化工作流,直至达到预期效果,例如提高学生找到合适工作的成功率、提升面试表现等。 此外,在技术实现方面,例如实现无代码开发和工具调用,您可以参考以下操作: 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,即可找到 Comfyui LLM party 的目录,您既可以学习如何手动连接这些节点,从而实现一个最简单的工作流,也可以直接将相关工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将您的 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。
2025-02-27
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议: 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验,包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程,如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面,先基础教学,再涉及特定应用。 介绍当前承接业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求,如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策:在小规模决策中使用 AI 分析工具,以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划:制定 AI 工具使用的培训计划,帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化:识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务,从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策:制定公司的 AI 使用政策,确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计:尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas,为课程带来新视角。 个性化学习路径:探索使用 AI 分析学生学习数据,为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法:考虑将 AI 工具整合到课堂活动中,如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育:开发简单的课程模块,教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体,都应记住:与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手,保持好奇心和开放态度,会发现 AI 不仅能提高工作效率,还能激发创造力,开拓新的可能性。最重要的是,始终保持批判性思维,将 AI 视为强大的工具,而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,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。心灵社会将智能划分为多个层次,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。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)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。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结: 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格,如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子,例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略,并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法,包括个性化的风格(Personality)、给参考或一定的逻辑结构(Example Inquiry)、从多个角度思考(Multiple Angles)、总结概括(Summarize)、使用区分符号(Separator)、明确能力或者角色(Capacity and Role)。 4. 对于大多数实际应用,建议专注于经过调整的指令语言模型,使用时要给清晰的指令,如指定文本的语气、要求集中讨论的内容,甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文,如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文,但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
音频总结的AI有哪些
以下是一些关于音频总结的 AI 相关内容: 在智能纪要方面,AI 音乐创作通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区。数字人语音合成介绍了声音克隆技术,常用的是 JPT service。 总结类 AI 工具方面,如 BibiGPT·AI 音视频内容一键总结(https://b.jimmylv.cn/)、15 个值得一试的 YouTube 视频摘要 AI 工具(https://nealschaffer.com/youtubevideosummarizerai/)、summarize.tech:AIpowered video summaries(https://www.summarize.tech/)。 在生成式 AI 季度数据报告中,会议总结赛道可能因远程工作和在线会议普及而需求增加,Otter AI 作为领先产品保持稳定增长。其中 2023 年 4 月到 2024 年 3 月,赛道月访问总量有变化,如 2023 年 4 月约 1314.6 万,2024 年 3 月增至 2146.3 万。同时还有相关的榜单数据,如 23 年 4 月访问量 Top10 等。
2025-04-11
RAG对话 摘要总结 功能实现
LangChain 和 RAG 的结合具有以下优势: 1. 灵活性:可根据需求和数据源选择不同组件和参数定制 RAG 应用,也能使用自定义组件(需遵循接口规范)。 2. 可扩展性:能利用 LangChain 的云服务部署和运行,无需担忧资源和性能限制,还可借助分布式计算功能加速应用,发挥多个节点并行处理能力。 3. 可视化:通过 LangSmith 可视化工作流程,查看各步骤输入输出及组件性能状态,用于调试和优化,发现并解决潜在问题和瓶颈。 其应用场景多样,包括: 1. 专业问答:构建医疗、法律、金融等专业领域的问答应用,从专业数据源检索信息辅助大模型回答问题,如从医学文献中检索疾病诊治方案回答医疗问题。 2. 文本摘要:构建新闻或论文摘要应用,从多个数据源检索相关文本帮助大模型生成综合摘要,如从多个新闻网站检索同一事件报道生成全面摘要。 3. 文本生成:构建诗歌、故事生成等应用,从不同数据源检索灵感协助大模型生成更有趣和创意的文本,如从诗歌、歌词或小说中检索相关文本生成作品。 此外,还介绍了本地部署资讯问答机器人的实现方式,即基于用户问题从向量数据库检索相关段落并按阈值过滤,让模型参考上下文信息回答,还创建了网页 UI 并进行评测,对不同模型的测试表现进行了对比,得出 GPT4 表现最佳等结论,并总结了使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人及相关要点,即上下文数据质量和大模型性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-04-11
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
运用ai,生成每日自动推送到飞书消息的 公司文化日报,包含日历 天气 新闻 内部规划 事项
要运用 AI 生成每日自动推送到飞书消息的公司文化日报,包含日历、天气、新闻、内部规划和事项,您可以考虑以下步骤: 首先,需要确定获取日历、天气、新闻、内部规划和事项等信息的数据源。对于日历,可以使用在线日历服务的 API 来获取相关数据;天气信息可以从专业的气象数据提供商获取;新闻可以通过新闻聚合 API 或者与特定的新闻机构合作获取;内部规划和事项则需要从公司内部的管理系统或数据库中提取。 然后,选择适合的 AI 技术和工具。例如,可以使用自然语言处理技术来对获取到的数据进行处理和整合,生成易于阅读和理解的文本内容。 在生成日报的过程中,要注意格式的规范和统一,使其具有良好的可读性。同时,可以根据公司的文化特点和需求,对内容进行个性化的定制和优化。 另外,为了确保推送的准确性和及时性,需要建立有效的监控和反馈机制,及时发现并解决可能出现的问题。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-04-14
每日资讯的排版prompt是什么
以下是关于每日资讯排版的相关信息: 有多种角色相关的 prompt 实践,如药剂师、文字排版大师等。 小互的每日推文使用了最新的文字排版 prompt,相关链接可参考。 创作社群的每日资讯有对应的关键词库和提问模板,例如新消费、餐饮品类等关键词,以及学习信息后提炼排序、整理成特定字数用于品牌类社群等模板。
2025-03-13
做一个每日收集兴趣信息的工具,如收集agent,从微信公众号上收集,应该怎么做
以下是一种通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具: 1. 安装 Docker(假设已经装上) 浏览器打开:http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口(为上面设置的外部端口) 点开后,输入 Dash 管理页面密码 先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号 然后在公众号源上,点添加 将您想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号(最好不超 40 个),然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作,所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一:通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力,开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束,建议不要同时处理太多文章(如 6 篇左右)。这样执行后,将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot:最后可以通过 Coze,建定时任务,执行工作流二,并添加其他如分析文章和搜索文章的能力,即可变成一个消息情报官的 Agent,我们即可以获得想要的领域或行业情报,也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台,如:Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等,即可使用。可以构建多个分身,就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。
2025-03-08
rpa机器人提醒每日计划如何实现
目前知识库中没有关于“RPA 机器人提醒每日计划如何实现”的相关内容。但一般来说,要实现 RPA 机器人提醒每日计划,可以考虑以下步骤:首先,明确每日计划的具体内容和格式,例如任务清单、时间安排等。然后,选择适合的 RPA 工具和技术,根据工具的特点和功能进行相应的配置和编程。在编程过程中,设置触发条件,如特定的时间点,以启动提醒功能。同时,确保 RPA 机器人能够与相关的应用程序或系统进行交互,获取和更新计划信息。还需要对提醒的方式进行设定,如弹窗、邮件、短信等,以满足用户的需求。最后,进行充分的测试和优化,确保提醒功能的准确性和稳定性。
2025-02-25
目前我有个数据源头,可能是excle或mysql数据库。他们都含义以下字段: 发货日期 物料编号 物料描述 板块 实际已交货量 销售单位 金额(RMB) 金额(不含税RMB) 国家 品牌; 我需要创建一个智能体助手,用于分析这些数据,这个智能通助手需要能按用户需要,分析各个维度的数据,并按板块等维度汇总,并转为柱状图图表表现出现,并表现用户所有日期的近一周的变化,并阐明变化或波动是由哪些数据导致的? 结合以上需求,我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架
很抱歉,目前飞书知识库中没有关于您所描述的这种特定需求下应选定哪种 prompt 框架的相关内容。但一般来说,构建这样的企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架可以考虑以下几个方面: 1. 明确数据来源和格式:清晰描述数据来自 Excel 或 MySQL 数据库,以及包含的具体字段。 2. 定义分析维度和指标:如按板块、国家等维度汇总数据,关注利润相关的指标。 3. 设定时间范围:明确分析近一周的数据变化。 4. 描述图表要求:指定以柱状图展示数据。 5. 解释变化原因:阐明导致数据变化或波动的关键因素。 您可以根据实际情况进一步细化和完善这个框架。
2025-02-15
我需要在飞书上构建一个企业每日利润表分析与汇报助手,该选定哪种prompt框架,提供下prompt样例
以下是几种适用于在飞书上构建企业每日利润表分析与汇报助手的 prompt 框架及样例: 1. ICIO 框架: 指令:明确执行的具体任务,如“分析企业每日利润表并生成详细报告”。 背景信息:提供执行任务的背景信息,如“企业近期业务拓展,成本有所增加”。 输入信息:大模型需要用到的一些信息,如“利润表的各项数据”。 输出信息:明确输出的具体信息的要求,如“报告以表格形式呈现,包含各项利润数据的同比和环比变化,并给出简要分析”。 2. BROKE 框架: 背景:说明背景,如“公司处于业务增长阶段,需要密切关注利润情况”。 角色:设定特定的角色,如“利润表分析专家”。 目标:明确任务的目标,如“准确分析每日利润表,为管理层提供决策支持”。 关键结果:明确可以衡量的结果,如“报告中的分析结论能帮助管理层制定有效的成本控制策略”。 调整:根据具体的情况,来调整具体的结果,如“根据市场变化调整利润分析的重点”。 3. CRISPIE 框架: 能力和角色:期望大模型扮演的角色洞察,如“专业的财务分析师”,提供幕后洞察力、背景信息和上下文。 声明:简洁明了的说明希望完成的任务,如“对每日利润表进行全面深入分析”。 个性:回应的风格、个性或者方式,如“以简洁明了、数据准确为特点”。 实验:提供多个回答的示例。 4. 情境框架: 情境:描述当前的情况,如“企业面临市场竞争,利润波动较大”。 任务:明确要完成的任务,如“分析每日利润表,找出利润波动的原因”。 行动:说明采取的行动,如“对各项收入和成本进行详细比对”。 结果:阐述期望得到的结果,如“生成包含原因分析和建议的报告”。
2025-02-14