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请推荐一款适合在本地电脑上下载运行的供审计人员使用大模型,运用AI提升审计效率,请我们一步一步认真思考

Answer

在考虑适合审计人员使用的本地AI大模型时,我们需要认真思考几个关键点:模型的功能性、易用性、与现有审计流程的集成能力以及对审计效率的实际提升。以下是几款可能适合审计人员使用的AI工具的推荐:

  1. AI Audit for Cash:普华永道开发的AI Audit for Cash工具,专注于现金审计的自动化,能够高效执行包括现金余额、银行存款余额调节表等关键测试,显著提升审计质量和效率。

  2. Deloitte Auvenir:德勤推出的Auvenir平台,提供生态性解决方案,帮助中小型会计师事务所提升审计数字化程度,打破资源和能力限制,革新审计服务模式。

  3. Deloitte Cobalt:德勤的Cobalt平台,使用人工智能技术进行全面的智能风险感知,适用于企业持续经营判断及业务发展等更广泛的领域。

  4. Deloitte iCredit:德勤的智能信贷风险监测平台,深度融合了金融行业特别是大型商业银行的信贷资产审计经验,结合人工智能技术,实现从抽样到全量信贷扫描的转变,聚焦高风险客群,提早预警风险信息。

  5. IT审计工具:利用IT审计技术,如VBA、SQL、Python等编程语言,开发自动化工具,可以大幅提升审计效率,特别是在处理大量重复操作或复杂计算时。

选择适合的AI工具时,审计人员应考虑以下因素:

  • 功能性:工具是否能满足审计过程中的具体需求。
  • 集成性:工具是否能与现有的审计软件和流程无缝集成。
  • 用户友好性:工具是否易于学习和使用,以减少培训时间和成本。
  • 数据安全和隐私:确保工具符合数据保护法规和标准。
  • 成本效益:考虑工具的总体成本,包括购买、维护和升级费用。

审计人员在选择AI工具时,应进行充分的市场调研和产品测试,以确保所选工具能够真正提升审计工作的效率和质量。

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

References

问:大模型具有道德观念吗?

1.数据清洗:在训练模型之前,对数据进行预处理,移除或修正带有偏见、歧视或其他不道德内容的数据。2.算法设计:设计算法以减少偏见和不公平性,例如通过平衡数据集中不同群体的代表性。3.道德和伦理准则:制定明确的道德和伦理准则,指导模型的开发和使用。4.透明度:对模型的能力和局限性保持透明,告知用户模型可能存在的偏差和不确定性。5.用户反馈:允许用户提供反馈,以识别和纠正模型的不道德行为。6.持续监控:持续监控模型的表现,确保其输出符合道德和伦理标准。7.人工干预:在模型的输出可能涉及道德和伦理问题时,引入人工审核和干预。8.教育和培训:对使用模型的人员进行道德和伦理方面的教育和培训。尽管采取了上述措施,但确保AI模型的道德和伦理性仍然是一个复杂且持续的挑战。随着技术的发展,相关的道德和伦理标准也在不断演进。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

【SD】软件原理傻瓜级理解

如果把上文中的你换成是AI,这大概就是AI绘画的逻辑了。你花了四十年的时间所学习的梵高风格,就相当于是Stable Diffusion的大模型——Checkpoint。人们把成千上万的美术风格的作品练成一个模型放在AI里面,AI就能依照这个模型画出风格类似的作品。所以你想要画出符合你心意的作品,首先就是要选对合适的大模型。大模型的下载,可以去咱们大名鼎鼎的C站(https://civitai.com/),有真实系的(Chillmixout)、有二次元的(anything)、有游戏CG风(ReV Animated)的等等,但是需要科学上网。如果不会科学上网,也可以去启动器的界面直接下载模型,当然这里是看不见预览图的,但从名字你可能看不出这个模型是什么风格。将下载的大模型放在根目录的这个文件夹下【……modelsStable-diffusion】,我们就可以在左上角的模型列表中进行选择了。(看不到就点旁边的蓝色按钮刷新一下)。旁边这个VAE,相当于是给模型增加一个提高饱和度的滤镜和一些局部上的细节微调。当然有的大模型本身就自带VAE,所以就不用再加了。VAE可以直接在启动器里面下载,下载的VAE放在根目录的这个文件夹下【……modelsVAE】。

Others are asking
哪个AI修改审计报告最好
目前没有明确指出哪个 AI 专门用于修改审计报告最好。但生成式 AI 在金融服务领域有诸多应用,例如: 1. 可以帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。包括帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,发现模式并为预测建议输入,自动创建文本、图表、图形等内容并调整报告,帮助综合、总结税法和潜在扣除项等。 2. 在合规性方面,生成式 AI 能够高效筛查,更准确地预测洗钱者,更快地进行文档分析,用于培训和教育,还能让新进入者利用公开合规数据自我启动。 另外,AI Review(测试版)是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能,您可以单击各个审阅项查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天获取更多信息。为让其发挥作用,您可为 AI 提供自定义说明,目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等几个审核选项。
2024-12-07
审计行业可以使用什么ai
在审计行业,以下是一些可以使用的 AI 应用: 1. 自动化文档处理:利用 AI 技术自动处理和分析大量的审计文档,提高工作效率。 2. 数据分析与预测:通过 AI 对财务数据进行深入分析,发现潜在的风险和趋势,辅助做出更准确的审计判断。 3. 智能检索与分类:借助自然语言处理和机器学习算法,对相关资料进行高效检索和分类。 在专利审查方面,AI 也得到了广泛应用: 1. 专利检索与分类:AI 能够进行高效的专利检索和分类,例如通过 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台,利用自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。 2. 专利分析和评估:可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 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,如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析:利用 Aulive 等平台的 AI 技术分析专利中的图像和图表,自动识别技术内容和创新点。 在金融服务业中,生成式 AI 也发挥了重要作用: 1. 更动态的预测:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化,发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 2. 报告:自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告。 3. 会计和税务:综合、总结税法相关内容,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款:帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
2024-10-29
审计行业和ai相关的产品和文章有哪些
以下是一些与审计行业和 AI 相关的产品和文章: 1. 案例方面: “AI 产品案例和投稿”中提到了七大行业的商业化应用,包括企业运营(如日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人等)、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等领域的应用。您可以通过查看详情。 2. 应用方面: 100 个 AI 应用涵盖了辅助创作与学习(如 AI 智能写作助手、语言学习助手等)、推荐与规划(如图像识别商品推荐、旅游行程规划器等)、监控与预警(如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等)、优化与管理(如办公自动化工具、物流路径优化工具等)、销售与交易(如 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等)等多个方面。 3. 研究报告方面: 2023 年 11 月 15 日更新了一批 AI 相关的研究报告,特别推荐的有《红杉中国:2023 企业数字化年度指南》(基于对 235 家企业数字化负责人的调研,63.5%的企业已把 AIGC 列入企业发展战略)、《华为:加速行业智能化白皮书》(结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望,与各界进行万场以上座谈研讨)。如需下载,可访问我们的知识星球。此外,还有《一文带你了解提示攻击!》这篇文章,带您从零开始了解越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。
2024-10-29
蛟龙16pro配置(处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD)可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置(处理器 R77745HX,显卡 RTX4060 8G,硬盘 512G PCIE4.0 SSD)对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说,可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力,但在处理大规模数据和复杂的模型运算时,其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持,但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析,可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小,在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述,该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务,但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作,可能需要更强大的硬件配置,例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡,以及更大的存储空间。
2024-09-14
蛟龙16pro配置可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置信息对于能否用于审计人员本地化部署大模型进行数据分析工作,需要更多关于该设备具体配置的详细信息才能准确判断。一般来说,本地化部署大模型进行数据分析工作对计算机的硬件配置有较高要求,包括但不限于强大的 CPU 性能、充足的内存容量、高速的存储设备以及优秀的显卡性能等。如果您能提供蛟龙 16pro 更详细的配置参数,我可以为您做出更准确的评估和建议。
2024-09-14
为审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑配置,以下是相关建议: 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 需要注意的是,最低配置运行速度可能非常慢。另外,对于 SDXL 的大模型,分为两个部分: 第一部分,base + refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。 第二部分,还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来,将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后,启动 webUI,就可以在模型中看到 SDXL 的模型。
2024-09-12
如何一步一步实现RAG 模型的私有化部署
要一步一步实现 RAG 模型的私有化部署,可参考以下步骤: 1. 导入依赖库:加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容:通过特定函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,若需接收多个 url 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 4. 关于 ollama: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改模型温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 需先安装,访问 https://ollama.com/download/ 下载安装,安装后确保 ollama 后台服务已启动。 5. 基于用户问题从向量数据库中检索相关段落,根据设定阈值过滤,让模型参考上下文信息回答问题实现 RAG。 6. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署资讯问答机器人,结合 RSSHub 处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定 RAG 系统性能上限。
2025-03-20
提示词设计方法,请从初级到高级一步步进行说明讲解
以下是从初级到高级的提示词设计方法的讲解: 初级阶段: 在初级阶段,重点是明确表达您的需求和期望。例如,清晰地描述任务、问题或所需的输出类型。 中级阶段: 随着经验的积累,可以尝试更详细和具体的描述。包括提供更多的背景信息、限制条件和关键要点,以引导模型生成更符合期望的结果。 高级阶段: 1. 自动提示词工程(APE): 提示词生成:利用 LLM 针对特定任务产生多种提示词,借助其语言数据库和上下文理解。 提示词评分:根据清晰度、特定性和推动期望结果的潜力等关键指标对提示词进行严格评估。 完善和迭代:根据评分调整和优化提示词,增强其与任务要求的一致性,通过持续改进提高提示词质量。 2. 样例驱动的渐进式引导: 把相关的样例文件与提示词同时发送给模型,让模型自行总结所需结果。 经过多次调试和根据测试 bug 微调提示词,以确保稳定运行。 3. 格式选择: 对于刚入门的朋友,推荐使用直观易懂的 LangGPT 结构化提示词,以便快速上手。 对于进阶用户,一方面可以继续使用 LangGPT 结构化提示词,另一方面如有精力和好奇心,可尝试 Lisp 伪代码格式,有助于精炼提示词和提升对措辞理解、概念认知的能力。 需要注意的是,部署 APE 并非没有挑战,可能需要大量计算资源和建立有效评分指标,初始设置也可能需要精心策划的种子提示词集来有效指导生成过程。重要的是提示词的内容要与 AI 的“理解机制”相契合,而非外在形式。
2025-03-18
学习开发ai的第一步是什么?
学习开发 AI 的第一步包括以下几个方面: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 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。 3. 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。同时建议掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 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。
2025-03-14
在学习过ai的基本原理以及尝试过一些大众的ai应用后,我想进一步深入了解ai,给我可以参考的方向
以下是您进一步深入了解 AI 可以参考的方向: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。 6. 精进学习: 了解 AI 背景知识,包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础,如统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等)、线性代数(了解向量、矩阵等)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,如监督学习(了解线性回归、决策树、支持向量机等)、无监督学习(熟悉聚类、降维等)、强化学习(了解基本概念)。 学会评估和调优,包括性能评估(了解交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习使用网格搜索等技术优化模型参数)。 掌握神经网络基础,包括网络结构(理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、激活函数(了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等)。
2025-03-11
我是小白,学习ai第一步怎么开始
对于小白来说,学习 AI 的第一步可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。同时,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。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。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,并争取获得证书。 3. 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。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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,在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 5. 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。 以下是一些个人的 AI 学习经历供您参考: 二师兄在 2024 年 2 月过年后,在七彩虹的售后群中,因老哥分享用 AI 绘画的心得,要了 SD 秋叶安装包,下载了教学视频,迈出了 AI 学习的第一步。之后他在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹,4 月与小伙伴探讨 AI 变现的途径,5 月因工作变动开启了无硬件支持的 AI 学习之路,并加入 Prompt battle 社群,开始了 Midjourney 的学习。 元子语的 AI 之旅开始于 prompt,在作为《谁是人类》活动的线上志愿者过程中,意识到学习 AI 的门槛在社区里已被解决,从而被点燃了学习的热情。
2025-03-05
如何一步步学AI,学生
对于学生学习 AI ,可以按照以下步骤进行: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python 、 JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如使用 ChatGPT 、 Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。还可以探索一些面向学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、 Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手学习 AI : 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支以及它们之间的联系,浏览入门文章了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在相关的学习路径中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera 、 edX 、 Udacity )按照自己的节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:根据自己的兴趣选择特定的模块(如图像、音乐、视频等)进行深入学习,掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试:在理论学习之后进行实践,尝试使用各种产品做出作品,分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT 、 Kimi Chat 、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 此外,对于纯小白开发应用,比如通过 Claude 和人类导师的帮助用 Unity 开发小游戏,需要将任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时解决遇到的问题。小小的任务,AI 可以胜任、非常耐心地指导,但最好有人类导师一开始把任务拆解好,并随时从坑里捞人。
2025-03-04
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18