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有关 ai agent 的科普文章

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以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容:

AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。

目前,关于 AI Agent 存在一些情况。例如,网络上对其的介绍往往晦涩难懂,让人感觉神秘莫测,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面,都像是笼罩在一层神秘面纱之下。

另外,以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体(Agent)就是一个小国家,它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报,但现实中存在诸多问题,如协议各异、要求不同等。

如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容,可访问:蓝衣剑客-AIGC 思维火花

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

References

5000字长文带你看懂,Agent世界里的A2A、MCP协议到底是个啥。

原创数字生命卡兹克数字生命卡兹克2025年04月10日09:48北京昨天晚上,Google发了一个关于Agent的新开放协议。叫Agent2Agent,简称A2A。包括昨天阿里云百炼也官宣搞MCP了。这些本来没打算写的,因为太技术了,也是感觉离普通人还是有很大距离。但是有好几个朋友都在群里说。。。那还是来聊聊吧,正好也用我自己的理解,来做个小科普,让大家一片文章看懂,A2A、MCP,到底是个啥。正好最近特朗普对等关税这事,非常火。搞得全世界鸡犬不宁,每个国家之间的隔阂,好像又重新出现了。我就用国与国之间的外交,来去解释这两个协议。不要以为八竿子打不着,其实真的非常的像。我们现在,假设每个AI智能体(Agent)就是一个小国家,它们各自有自己的语言和规矩。现在,这些国家的大使馆分布在同一栋大楼里,试图互相沟通、做生意、交换情报。理想情况是,各国之间关系和睦,大家都有一套明晰的外交规则,只要大家坐在圆桌前,就能顺畅地交流、签署协议、并合作进行国际项目。但现实却是,每个国家的大使馆互不统属,协议各异,有的只认英制度量衡,有的只收欧元货币,有的说谈判必须用法语,有的则坚持任何通信都要用自家加密算法……结果,你想跟A国谈一个简单的贸易合作,得先备齐对方要求的一大堆条文、证明、翻译、特殊密钥。如果你还想同时跟B国、C国合作,那就得重复N遍相似的流程。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

更系列文章合集请访问:[蓝衣剑客-AIGC思维火花](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IYtowrzONiysdTkeA5QcEraxntc)[heading2]一、前言[content]本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史,帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器,搜索"什么是AI Agent",我们将会得到如下结果:图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧,我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟,却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗?......罢了,我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索,我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂,仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样,神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及它们如何规划和执行任务,如何理解并处理信息,这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界,让我们不禁怀疑,是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代?未来是否真的已经到来?在深入探讨AI agent之前,我们首先需要对其进行定义和总结。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。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

更系列文章合集请访问:[蓝衣剑客-AIGC思维火花](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/IYtowrzONiysdTkeA5QcEraxntc)[heading2]一、前言[content]本文主要向大家讲述智能体的概念、渊源和发展历史,帮助大家对智能体这一概念奠定一个正确认知。[heading2]二、很多人其实并不知道AI Agent是什么[content]打开浏览器,搜索"什么是AI Agent",我们将会得到如下结果:图2.1.1在Bing上搜索“什么是AI Agent”行吧,我们再来问问Kimi什么是AI Agent:图2.1.2问问Kimi"什么是AI Agent?"我耗费了2分钟,却仿佛在寻找一场空欢喜。这就是所谓的AI Agent吗?......罢了,我还是自己寻找答案吧。通过必应和Kimi的搜索,我们发现网络上对AI Agent的介绍往往显得晦涩难懂,仿佛AI Agent是从石头缝儿里蹦出来的一样,神秘莫测。AI Agent的自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及它们如何规划和执行任务,如何理解并处理信息,这些内容似乎都笼罩在一层神秘的面纱之下。这种神秘感让我们仿佛置身于一个赛博朋克的世界,让我们不禁怀疑,是否我们已经生活在了一个充满未来科技的时代?未来是否真的已经到来?在深入探讨AI agent之前,我们首先需要对其进行定义和总结。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。

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,AI agent 发展趋势,技术状态,商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息: 发展趋势: 2024 年内,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验,实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年,接近 AGI 的技术出现,人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态: 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent,构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式: 依据不同类型销售市场的特点,结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化,让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节,解决 2B 销售获客的痛点,且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
ai agent有哪些技术
AI Agent 涉及的技术包括以下方面: 1. 长期任务执行技术:能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤,并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术:能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式,通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术:通过先进的记忆机制积累经验,记住对话、操作步骤和效果,使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术:从每次交互中吸取经验,不断完善策略,实现“智慧成长”。 在技术层面,AI Agent 的发展有两条技术路线: 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流,代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流(Workflow)编排为重点的工具集成系统,加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol),其本质是一个通用接口协议,能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外,强化学习(RL)也是 AI Agent 的重要技术,起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法,如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起,深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习,赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力,如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励,时间始于 20 世纪 90 年代至今,技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习(结合 DNN 和 RL),优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间,缺点是样本效率低、训练时间长。
2025-04-09
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别: 1. 定义和角色: Copilot:翻译成副驾驶、助手,在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent:更像主驾驶、智能体,可根据任务目标自主思考和行动,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot:具备基本对话能力,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. 核心功能: Copilot:更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent:具有更高的自主性和决策能力,能够根据目标自主规划整个处理流程,并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策: Copilot:处理流程往往依赖于人类确定的静态流程,参与更多是在局部环节。 Agent:解决问题的流程由 AI 自主确定,是动态的,不仅可以自行规划任务步骤,还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Copilot:主要用于处理简单、特定的任务,更多是作为工具或助手存在,需要人类引导和监督。 Agent:能够处理复杂、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点: Copilot:主要依赖于 LLM 的性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent:同样依赖于 LLM 的性能,但开发重点在于 Flow Engineering,即在假定 LLM 足够强大的基础上,把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-07
有没有可以抓取公众号文章的 agent
以下是一些可以抓取公众号文章的方法和相关信息: 1. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面(http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom)来获取更新的公众号。个人选择在公众号订阅不太多时,建议使用分析 XML 页面,比较简单。可以写个程序获得公众号的更新文章,由于本地部署,无法直接将文章同步到 Coze,所以选择使用多维表格(当在线数据库,事实飞书多维表格后台也是使用类似 redis 或 TiDB 这样的数据库实现的)及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。只要在多维表格中设置一个状态转换,就可以知道文章是否已经被解读和推送。 2. 可以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。例如使用 Docker 浏览器打开:http://127.0.0.1:4000 也可以 http://wewerss 服务的 IP:端口为上面设置的外部端口。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。然后将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(经测试最好不要超 40 个)。 3. 瓦斯阅读平台可以抓取公众号的内容,但平台上公众号不太全。 4. GitHub 上的 WeWe RSS 工具可以通过微信读书的方式订阅公众号。
2025-04-05
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下: 1. 搭建工作流框架: 进入 Coze,点击「个人空间工作流创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件(提供能力工具拓展 Agent 能力边界)、大模型(调用 LLM 实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能: 完成任何一个节点的配置后,都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一:点击「测试该节点」。 步骤二:按格式要求输入待测试的输入内容,如果是 array 等其他格式,请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三:点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。如果有误,请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误,以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期,就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
钉钉多维表格属于agent吗
钉钉多维表格本身不属于 Agent,但在某些特定的场景和应用中,可以将其与其他技术结合来构建类似于 Agent 的功能。 例如,在搭建信息情报官 Agent 的过程中,会利用飞书多维表格作为中间数据的传递工具,实现数据的存储和状态转换。同时,经过调研发现,飞书多维表格插件支持新增和查询数据表记录,能满足存储和检索数据的需求,为构建 AI 智能体提供支持。但这并不意味着多维表格本身就是 Agent,而是在特定的技术架构和应用中发挥了重要的数据处理和存储作用。
2025-04-01
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
可以增强图片清晰的的ai
以下是一些可以增强图片清晰度的 AI 工具: 1. Magnific:https://magnific.ai/ 2. ClipDrop:https://clipdrop.co/imageupscaler 3. Image Upscaler:https://imageupscaler.com/ 4. Krea:https://www.krea.ai/ 更多工具可以查看网站的图像放大工具库:https://www.waytoagi.com/category/17 此外,PMRF 也是一种全新的图像修复算法,它具有以下特点: 擅长处理去噪、超分辨率、着色、盲图像恢复等任务,生成自然逼真的图像。 不仅提高图片清晰度,还确保图片看起来像真实世界中的图像。 能够应对复杂图像退化问题,修复细节丰富的面部图像或多重损坏的图片,效果优质。 详细介绍: 在线体验: 项目地址: 这些 AI 画质增强工具都具有不同的特点和功能,可以根据您的具体需求选择合适的工具进行使用。
2025-04-18
AI通识科普文章
以下是为您提供的 AI 通识科普相关内容: 对于对 AI 都没太多概念的纯纯小白: 现有常见 AI 工具小白扫盲:(1 小时 32 分开始)。 AI 常见名词、缩写解释: 。 新手学习 AI 的步骤: 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能的主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 入门经典必读:作者为 。文中提到人工智能的研究正在以指数级别的速度增长,对于初学者来说跟上新发布的内容很难,因此分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称为“AI 典藏”,包括对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍、技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南、AI 市场的分析以及里程碑式研究成果的参考列表等。
2025-04-14
有什么好的 AI 科普文章
以下为一些不错的 AI 科普文章: 通识篇: 现有常见 AI 工具小白扫盲: AI 常见名词、缩写解释: AIGC Weekly19: 开源图像模型 Stable Diffusion 入门手册 腾讯:介绍了 Stable Diffusion 的使用入门指南,包括硬件需求、安装 Python 和 Git、装配模型以及图像生成等内容。 AIGC 之我见 马丁的面包屑:产品经理、独立开发者马丁整理的自己关于 AIGC 的一些碎片化思考。 多邻国创始人 Luis von Ahn 专访:介绍了 Luis von Ahn 创建多邻国的过程和对 AI 的一些思考,特别是 AI 对教育的影响。 自监督学习 CookBook Mate:Meta AI 发布的为 AI 研究人员和从业者提供使用 SSL 方法的实用指南。 大语言模型发展历程:回顾了大语言模型的发展历程,介绍了历代先驱者的研究成果。 入门经典必读: 软件 2.0:Andrej Karpathy 是最早清楚解释为什么新的 AI 浪潮真正重要的人之一。 GPT 的现状:Andrej Karpathy 对 ChatGPT/GPT 模型一般如何工作、如何使用以及研发可能采取的方向的解释。 ChatGPT 是在做什么,为什么它有效?:计算机科学家和企业家 Stephen Wolfram 从一开始的原理解释了现代 AI 模型的工作原理。 解析 Transformer 模型:理解 GPT3、BERT 和 T5 背后的模型:对“什么是 LLM,它是如何工作的?”这个问题的更短、更直接的回答。
2025-03-21
我想跟大概40岁左右的科研从业者科普人工智能和大模型的相关知识,挑选合适的内容作为提纲。
以下是为您挑选的向 40 岁左右科研从业者科普人工智能和大模型的提纲内容: 一、AI 大模型的基本概念 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC 2. 相关技术名词 AI:人工智能 机器学习:电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习 监督学习:有标签的训练数据,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: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,神经网络可用于多种学习方式 生成式 AI:可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM:大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,大语言模型的生成只是处理任务之一,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解 二、AI 大模型的技术里程碑 1. 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络 三、AI 模型及相关进展 1. 包括视频生成模型、相关论文,以及 AI 在诺奖和蛋白质研究领域的应用等 2. 人工智能发展历程: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 3. 大模型的基石: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 4. 针对弱智 8 的问题对大模型进行测试,开展让大模型回复问题并找出真人回复的活动,且国内大模型的回答能力有很大改进 5. 大语言模型的特点:早期回复缺乏情感,如今有所改进,后续将体验几个大模型的回复场景
2025-03-13
稍微技术点的科普书,机器学习一类的
以下为您推荐两本关于机器学习的科普书: 1. 《入门|机器学习研究者必知的八个神经网络架构》 神经网络是机器学习文献中的一类模型,受到生物神经网络的启发,目前深度神经网络效果很好,可应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题。 学习神经计算的三个理由:了解大脑工作原理、了解受神经元及其适应性连接启发的并行计算风格、使用受大脑启发的新颖学习算法解决实际问题。 一般来说,神经网络架构可分为三类:前馈神经网络(是实际应用中最常见的类型,若有多个隐藏层则称为“深度”神经网络)、循环网络(连接图中定向了循环,动态复杂,更具生物真实性)。 2. 《这是一份「不正经」的深度学习简述》 深度学习是使用不同类型神经网络的表征学习,通过优化网络的超参数来获得对数据的更好表征。 列举了几个经典案例,如反向传播(相关参考阅读:、A theoretical framework for BackPropagation——Yann Lecun:http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun88.pdf)、更好的初始化网络参数(初始化策略需根据所使用的激活函数选择)。
2025-02-25
怎么制作科普视频
制作科普视频可以参考以下步骤和方法: 一、想出点子 1. 最佳免费选项: 2. 付费选项:4.0,但由于与互联网连接,必应可能更好 3. 尽管(或者事实上,由于)它所有的限制和怪异,人工智能是产生想法的完美选择。您通常需要有很多想法才能有好的想法,而人工智能擅长数量。有了正确的提示,您也可以强迫它非常有创意。在创意模式下让 Bing 查找您最喜欢的、不寻常的想法生成技术,如 Brian Eno 的倾斜策略或 Mashall McLuhan 的四种策略,并应用它们。或者要求一些奇怪的东西,比如受随机专利启发的想法,或者您最喜欢的超级英雄。 二、制作视频 1. 最佳动画工具:用于在视频中为人脸制作动画的 2. 最佳语音克隆: 3. 现在,生成一个完全由人工智能生成的角色的视频,阅读完全由人工智能编写的脚本,用人工智能制作的声音说话,由人工智能制作动画,这简直是微不足道的。但要注意深度伪造是一个巨大的问题,这些系统需要合乎道德地使用。 4. 最近还发布了第一个商用文本到视频工具 Runway v2。它创建了 4 秒的短剪辑,更像是对未来发展的展示,但如果您想了解这个领域的未来发展,值得一看。 三、创作科普内容 1. 该场景对应的关键词库(13 个):目标用户、科普内容、生活问题、医疗类型、科普文章、病情症状、通俗性、专业名词、背景资质、权威领域、执业范围、证言人、内容形式。 2. 提问模板(3 个): 第一步,分析不同目标用户对于科普内容的需求(具体解决生活中的什么问题) 第二步,针对某一类人群所偏好的科普内容主题,进行内容撰写。 第三步,根据平台和内容形式进行改写。 四、用 AI 把小说做成视频 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。 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。
2025-02-18
需要一些ai入门科普资料
以下是为您提供的 AI 入门科普资料: 一、技术原理相关 1. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 2. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 3. ReAct:2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动得到的结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 二、关于未来的想象 1. Transformer 是仿生算法的阶段性实现,10 年、20 年后可能不再使用。 2. 在端到端算法的时代,不应继续使用冯诺依曼架构。 3. 在存算一体(在存储单元里做计算)的芯片之上,一定会诞生全新的算法。 个人总结:很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文,比如产品经理转型 AI 产品经理需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽可让 AI 辅助阅读,仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 此外,安克创新的 CEO 阳萌的一些观点也很有启发,比如之前对安克创新的印象是卖充电宝和安防设备,但看了访谈后会被其认知震撼。
2025-02-12
自媒体文章创作提示词教学
以下是关于自媒体文章创作提示词教学的相关内容: 一、宝玉日报中的提示词教学 1. 提示词四要素包括指令、上下文、输出格式、角色。明确表达需求,学会结构化 Prompt,能让 AI 效果立竿见影。 2. 相关链接: 二、工具教程:清影中的提示词优化原则 1. 强调关键信息:在提示的不同部分重复或强化关键词有助于提高输出的一致性。 2. 聚焦出现内容:尽量让提示集中在场景中应该出现的内容上。 3. 规避负面效果:在提示词中写明不需要的效果,保障视频生成质量。 写提示词的步骤: 1. 明确场景中的人物和冲突,这是推动场景发展的关键因素。 2. 对场景进行详细描述,包括地点、人物形象、任务动作等细节,使用生动的动词营造动态和戏剧化氛围。 3. 加强镜头语言,常用的镜头运动包括推、拉、摇、移、升、降等,每种镜头运动都有其特定作用和效果。 三、关于律师如何写好提示词用好 AI 1. 第一部分:说清楚本文要解决的问题、问题的背景以及可能导致的损失。 2. 第二部分:以案例引入,案例需改写自【基础材料】的【类案参考】部分,包括案号、案件事实经过、法院裁判结果、关键依据等与文章有关的要点。 3. 第三部分:对案例进行进一步分析,写明需要注意的关键点,分析可改写自【基础材料】的【问答结果及分析】部分,这部分不要给建议。 4. 第四部分:给出具体的操作建议,分为事前应注意事项、事中需要注意留存的证据、事后可以采取的补救措施三个部分,每个部分分别给出三条清晰具体的建议。 5. 第五部分:结语及对于本文作者的宣传。 文章结构要点: 1. 定义身份(边界),整体流程和所需资源描述。 2. 对所需资源及如何使用进行描述。 3. 对最终输出的结果进行描述。 注意事项: 1. 所有结论均应有相对应的案例基础,不能违反法律规定,不能编造。 2. 文字需要简练精准,有足够的信息密度,给出的建议必需具体细致且易于操作。
2025-04-12
文章AI度检测
文章原创度检测通常包括以下两大步骤: 1. 从互联网或文章库中定位相似内容: 将文章细分为小句或段落,便于逐个对照。 从每个细分内容中提炼关键词或词组,在网络或专业数据库中搜寻可能的相似内容。 2. 评估文章与搜索出的内容的相似程度评估原创度。 此外,文中还提到了一种将文章手搓成 Token 炸弹的有趣玩法,包括编码和解码的方法。例如,在特定网站进行操作,将按钮切换到“Decode”可解码,切换到“Encode”可编码,输入隐藏信息并选择表情或字母,然后复制生成的内容。由于 Unicode 的特性,隐藏信息跨平台时不会被格式化,但在微信发送时有 1.5 万个 token 左右的极限值,超过则无法发送。在爬虫和不同系统中也有不同的表现,如在 Windows 系统导出 txt 文件会出现乱码,而在 Mac 系统打开则基本正常。这种 Token 炸弹玩法还可以用于躲避信息审核员、传输信息或当作数字水印。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容: 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到,智能时代,智能应用会从有形界面消失,变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10:智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路》中,个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况,但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到了相应结果。同样的提示词,元器某应用也有生成。此外,文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
文章风格提取
以下是关于文章风格提取的相关内容: 该提示词用于抽取不同风格文章的核心要素,抽取到的字段可作为 prompt,结合指定主题进行风格迁移。整体创作思路见文末 PDF。 具体使用方法为:拷贝文章风格提取提示词,输入给任意大模型,随后提供要抽取的文本。 已抽取的一些风格参考包括万维钢风格、史铁生《我与地坛》文风、李娟《我的阿勒泰》文风、许倬云《说中国》文风、鲁迅《狂人日记》文风、王小波《万寿寺》文风、飞书多维表格工作流自动化抽取等。 使用 DeepSeek V3 进行实验时,智能体地址为 https://www.coze.cn/s/VM9pUn9HdmA/ 。初级使用方法是输入公众号文章标题或内容,智能体会自动提取相关信息,默认风格是“炫彩”。高级使用方法需按照要求输入几个要素,如标题、副标题、分享封面、标签、风格等。
2025-04-11
文章提取器
以下是关于文章提取器的相关内容: Yeadon 提出了利用 Cursor+Coze 工作流打造网页内容提取插件的方法。Cursor 是具有 AI 功能的革新性代码编辑器,Coze 工作流是可视化的组合工具。该插件的功能需求包括对当前网页链接的提取、LLM 对网页内容的总结、LLM 输出三个变量(主角、文章概括、金句提取)、通过图片搜索工具搜主角图片以及进行排版得到图文总结卡片。 小七姐介绍了 MetaPrompt 用于文章风格提取,可抽取不同风格文章的核心要素作为 prompt 进行风格迁移。已抽取的风格包括万维钢、史铁生、李娟、许倬云、鲁迅、王小波等,还提到了飞书多维表格工作流自动化抽取的使用方法,以及相关的测评和彩蛋等内容。
2025-04-07