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传统的agent是怎么定义的

Answer

传统的 agent 定义如下:

在古希腊哲学中,对“行动者”(Agent)的探讨深刻影响了后世对道德责任和个体决策的理解。尽管当时未使用现代意义的“Agent”术语,苏格拉底、柏拉图和亚里士多德等哲学家已为其奠定基础。

亚里士多德在《尼各马科伦理学》中探讨德性伦理学,认为人的善良和幸福源自由理性和智慧引导的德性生活,区分了“被动行为”与“主动行为”,强调有道德价值的行为应是个体自愿且有明确意图的选择,个体作为行动者不仅要靠理性指导行为,还要对自愿行为承担道德责任。

苏格拉底通过独特对话法促使人们自我反省,考察行为是否符合道德标准,提出“无人有意作恶”,认为错误源于无知,主张通过增长智慧和美德引导正确决策。

柏拉图在《理想国》中构建理想社会模型,探讨灵魂三部分关系,认为理性主导时个体才能做出正确选择,将知识与道德紧密相连。

虽然古希腊哲学家未直接讨论“自由意志”,但他们关于个体自主决策及对结果负责的思考,对后世关于自由意志和道德责任的讨论影响深远,亚里士多德强调人作为理性动物应依据内在理性及外在自然法则实现德性和善。

在 20 世纪 60 年代,马文·明斯基定义“Agent”为一个自主、独立运行的计算或认知实体,具备感知、决策和执行任务的能力,有自己的目标、行为和策略,能与其他 Agent 交互和协作,可视为智能系统中的功能模块,在不同层次执行不同功能,通过协作实现复杂智能行为。在其著作《心智社会》中,深入探讨了人类思维和人工智能的复杂关系。

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References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

在古希腊哲学中,对“行动者”(Agent)的探讨深刻影响了后世对道德责任和个体决策的理解。尽管当时没有使用现代意义上的“Agent”这一术语,苏格拉底、柏拉图和亚里士多德等哲学家已经为这一概念奠定了坚实基础。图4.1.1 “希腊三贤”亚里士多德在其《尼各马科伦理学》中详细探讨了德性伦理学。他认为,人的善良和幸福(eudaimonia)源自于过一种由理性和智慧引导的德性生活。他区分了“被动行为”与“主动行为”,强调真正具有道德价值的行为应是个体自愿并带有明确意图的选择。作为行动者,个体不仅要通过理性来指导自己的行为,还需对其自愿行为承担相应的道德责任。在亚里士多德之前,苏格拉底通过其独特的对话法促使人们进行自我反省,以考察其行为是否符合道德标准。他提出了“无人有意作恶”的观点,认为错误行为源于无知,并主张通过增长智慧和美德来引导正确的决策。柏拉图在《理想国》中则构建了一个理想社会模型,并探讨了灵魂三部分(理性、意志、欲望)之间的关系。他认为只有当理性主导时,个体才能做出正确选择,并将知识与道德紧密联系起来。虽然古希腊哲学家们没有直接讨论“自由意志”,但他们关于个体如何自主地做出决策并对其结果负责的思考,无疑对后世关于自由意志和道德责任的讨论产生了深远影响。亚里士多德特别强调人作为理性动物,应依据内在的理性及外在的自然法则来实现其德性和善。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

在古希腊哲学中,对“行动者”(Agent)的探讨深刻影响了后世对道德责任和个体决策的理解。尽管当时没有使用现代意义上的“Agent”这一术语,苏格拉底、柏拉图和亚里士多德等哲学家已经为这一概念奠定了坚实基础。图4.1.1 “希腊三贤”亚里士多德在其《尼各马科伦理学》中详细探讨了德性伦理学。他认为,人的善良和幸福(eudaimonia)源自于过一种由理性和智慧引导的德性生活。他区分了“被动行为”与“主动行为”,强调真正具有道德价值的行为应是个体自愿并带有明确意图的选择。作为行动者,个体不仅要通过理性来指导自己的行为,还需对其自愿行为承担相应的道德责任。在亚里士多德之前,苏格拉底通过其独特的对话法促使人们进行自我反省,以考察其行为是否符合道德标准。他提出了“无人有意作恶”的观点,认为错误行为源于无知,并主张通过增长智慧和美德来引导正确的决策。柏拉图在《理想国》中则构建了一个理想社会模型,并探讨了灵魂三部分(理性、意志、欲望)之间的关系。他认为只有当理性主导时,个体才能做出正确选择,并将知识与道德紧密联系起来。虽然古希腊哲学家们没有直接讨论“自由意志”,但他们关于个体如何自主地做出决策并对其结果负责的思考,无疑对后世关于自由意志和道德责任的讨论产生了深远影响。亚里士多德特别强调人作为理性动物,应依据内在的理性及外在的自然法则来实现其德性和善。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一):智能体起源探究[heading2]八、Agent的”明斯基时刻“在20世纪60年代,人工智能的研究主要集中在符号主义和规则系统上。研究者们试图通过逻辑推理和知识表示来模拟人类智能。然而,明斯基很快意识到,这种方法在处理复杂的认知和智能任务时显得力不从心。他开始探索一种更为灵活和分布的智能理论,这便是后来被称为“Agent”的概念。明斯基定义“Agent”为一个自主、独立运行的计算或认知实体,它具备感知、决策和执行任务的能力。每个Agent都有自己的目标、行为和策略,并能与其他Agent交互和协作。这些Agent可以被视为智能系统中的功能模块,它们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。图8.1马文·明斯基(拍摄于2008年)在马文·明斯基的著作《心智社会》中,他深入探讨了人类思维和人工智能的复杂关系。这本书不只是剖析了人类思维的核心,还展示了大脑里那些看起来微不足道的小单元是如何联合起来,形成从意识、精神活动到常识、思考、智能直至自我认知的复杂思维过程——他把这种复杂的智能结构称为“心智社会”。总结来说,明斯基提出的“心灵社会”(Society of Mind)理论中,对复杂智能系统的定义和解释为:

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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
B端AI Agent
以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识: 一、概念定义 1. 智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了很多相关新名词,如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:如社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台:最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道,如 2 月 1 日,字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人较常用的是扣子,所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因:目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。AI Agent 指的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。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少,一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨,概念落地有距离;另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少,主要带来生产方式和效率变革,个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。
2025-04-15
有关 ai agent 的科普文章
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: 。
2025-04-15
,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
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。 智能体具有以下特点: 1. 自主系统:通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。 2. 关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆,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信息。 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。 以下是一些与智能体相关的资源目录: 关于 2025AGENT 智能体全球创作大赛: 1. 报名: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,且参赛完全免费。 2. 提交作品:在本网站直接提交,若采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布,并@Flowith 官方,可获得额外会员奖励。 3. 奖项设置:设有金、银、铜奖和多个单项奖,获奖后将获得组委会颁发的奖金和证书,需保证联系方式准确以便联系。 4. 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。
2025-04-12
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势: 1. 灵活性、适应性和可定制性:能够根据任务难度进行调整和演变,通过组合不同模式实现定制,在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升:将复杂任务分解为更小、可管理的步骤,显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习:能够评估自身行为,完善策略,从过去经验中学习,在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性:可以高精度自动化重复任务,减少人工操作和运营成本,还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如,Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents,在规划阶段可进行查询分解等操作,还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说,Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的,遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术,分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中,大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤,被授予权限收集数据、执行任务并做出决策,利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述,不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多,这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
AI视频的定义
AI 视频是通过人工智能技术生成或处理的视频内容。从生成方式分类,包含文生视频、图生视频(如 Runway、Pika labs、SD+Deforum 等)、视频生视频(如逐帧生成、关键帧+补帧、动态捕捉、视频修复等)、AI Avatar+语音生成(如 Synthesia、HeyGen AI、DID)、长视频生短视频、脚本生成+视频匹配、剧情生成等。从产品阶段和可用维度分类,不同的产品具有各自的特点和优势。 例如,GoogleAI 视频 Veo2 能够生成具有高度真实感和物理规律的视频,对拍摄风格、角度、运动等的语义理解极佳,能够进行多轮材质变化和 4K 视频输出,具有高真实质感、遵循物理规律、稳定性强等优势,且无需长时间排队等待。 此外,还有以“AI 是谁”为主题的 Video Battle 视频挑战赛,对参赛作品有格式、时间、内容等方面的要求,并设置了相应的奖项。
2025-04-12
问题定义优化助手
以下是关于问题定义优化助手的相关内容: 市面上有很多 Prompt 框架,框架可理解为从不同角度为思考问题提供解决方案的路径。一个问题的解决通常包括问题背景(所需角色、具备的能力和资源)、问题目标(期望的输出结果和验收标准,如提供商务谈判的完整过程)、提供的资料信息、限制条件(如预算限制等)、角色技能(为目标服务所需调动的技能,如熟悉某个领域的商业案例)和工作流(解决问题时需完成的任务步骤,如信息收集、谈判策略设定等)。细致的内容可能得到更好的结果,但也可能限制可能性,这是一个平衡和折中的结果。 效果呈现方面,体验地址为 。 3 月 5 日作业要求大家看完小七姐的 5 篇入门指南并动手实践,写出自己的一条 prompt 及对话分享出来,提交格式为创作思路和目标|prompt 展示|输出结果。例如无上的目标是让大模型对自己的提问内容进行优化,其思路包括询问大模型“更好的提问”方法论、让 kimi 分析并优化等步骤。 在从 AI 助教到智慧学伴的应用探索中,提到了在不同学段和学科的应用场景,以及向 AI 大模型提问的问题设计,还涉及教育提示词优化助手。
2025-04-11
excel表格导出的用户的对话记录,来进行自定义标签并打标,有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面,以下是一些常见且好用的工具和方案: 1. Microsoft Excel 本身:可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets:具有类似 Excel 的功能,且在线协作方便。 3. R 语言:通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库,如 Pandas:能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具,取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
支持Mac的AI助手,能支持自定义大模型和智能体
以下是为您提供的支持 Mac 且能支持自定义大模型和智能体的 AI 助手相关信息: 在网站上增加一个 AI 助手: 1. 创建大模型问答应用: 进入百炼控制台的,在页面右侧点击新增应用,选择智能体应用并创建。 在应用设置页面,模型选择通义千问Plus,其他参数保持默认。您也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果,点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证: 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧,点击人型图标,点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面,创建新 APIKEY 并保存到本地。 本地部署资讯问答机器人:Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG: 1. 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 macOS、Windows 和 Linux 系统,同时支持 cpu 和 gpu。 2. 它提供了模型库,用户可从中下载不同模型,也支持自定义模型,例如修改模型的温度参数或设置特定系统消息,还提供了 REST API 用于运行和管理模型以及与其他应用程序的集成选项。 3. Ollama 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。安装时访问 https://ollama.com/download/ ,安装完后在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动,可通过 ollama list 确认。 智能体应用的相关介绍: 大模型存在无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等局限性,为提升用户体验和增强业务竞争力,越来越多的企业构建 AI 助手。智能体应用基于大模型,通过集成特定的外部能力弥补不足,适用于有企业官网等渠道期望提供产品咨询服务、缺少技术人员开发大模型问答应用等场景。其典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。
2025-03-23
ai的定义
AI 是某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。它可以被视为一个黑箱,其生态位是一种似人而非人的存在。 AGI 通常被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。 从技术角度来看,GenAI 是一种基于深度学习技术,利用机器学习算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用。AIGC 则指利用 GenAI 创建的内容,包括图像、视频、音频、文本和三维模型等。目前国内主要在相关法律法规框架下对 AIGC 行业进行监管。
2025-03-18
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
传统产品经理如何转AI产品经理?
传统产品经理若要转型为 AI 产品经理,需要注意以下方面: 1. 掌握算法知识: 理解产品核心技术,有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,更好地应对 AI 技术的迅速发展。 提升产品竞争力,发现产品的独特优势并提出创新特性。 增强数据分析能力,处理和分析 AI 算法涉及的数据。 2. 了解相关技术原理和框架: 如思维链,谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力,可在问题后加“请你分步骤思考”。 RAG(检索增强生成),将外部知识库切分转成向量存于向量数据库,用户提问时段落信息会和问题一起传给 AI,可搭建企业和个人知识库。 PAL(程序辅助语言模型),2022 年论文提出,对于计算问题不让 AI 直接生成结果,而是借助 Python 解释器等工具。 ReAct 框架,2022 年论文提出,将 reason 与 action 结合,让模型动态推理并与外界环境互动,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 3. 关注技术论文和前沿动态:虽然小白直接看技术论文有难度,但仍需完成一定知识储备,也可借助 AI 辅助阅读。同时,多参考相关的科普入门视频和访谈,如林粒粒呀的视频和安克创新 CEO 阳萌的访谈等。
2025-04-08
作为储能行业的软件平台产品经理,如何将AI融入产品中;当今世界(2025年3月27日),AI会对传统行业的平台软件产品产生哪些影响
在当今世界(2025 年 3 月 27 日),AI 对传统行业的平台软件产品产生了多方面的影响。例如,在储能行业,大模型训练与推理对电力需求剧增,尤其需要稳定、低成本的大规模供电,这使得调度与储能变得关键。同时,AI 时代对能源低成本与稳定性的需求极其旺盛,核能(尤其小堆)及储能、电动车电池都将持续发展。 对于储能行业的软件平台产品经理,将 AI 融入产品可以从以下几个方面考虑: 1. 利用 AI 进行电力需求预测和优化调度,以提高供电的稳定性和效率。 2. 借助 AI 技术对储能系统进行智能管理和优化,降低电池成本。 3. 通过 AI 分析用户行为和需求,为用户提供个性化的能源管理方案。 4. 利用 AI 监测和诊断储能设备的运行状态,提前预警故障,提高系统的可靠性。
2025-03-27
我是搞室内装修设计的,我想通过AI工具来替代传统设计流程中的创意流程,我想基于毛坯房图纸通过提问AI来完成令人惊叹的创作,请问我该从哪里开始学起
如果您是搞室内装修设计,想通过 AI 工具替代传统设计流程中的创意流程,基于毛坯房图纸通过提问 AI 来完成令人惊叹的创作,可以从以下几个方面学起: 1. 了解 AI 绘画创作平台:例如 MewXAI,它是一款强大专业且新手友好、操作简单的平台。其中的室内设计功能,上传空间图后,能通过分析图片的线条结构和几何形状,一键完成多种不同风格的室内/建筑设计,为您提供灵感并节约时间。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. 掌握多工具协作与创作流程: 图像优化与问题解决:对于构图基本满意但局部需要调整的图像,可使用 MJ 的局部重绘功能。对满意的图像,会使用 ComfyUI 进行高清放大和细节增强。当 AI 无法生成满意效果时,也可使用传统工具如 Photoshop 补位。 视频生成与后期制作:获得满意的图像后,可使用可灵的图生视频功能将静态图像转化为动态画面,也可尝试 Pika 最新上线的 2.2 版本、Pixverse 等平台。最后,把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,完成最终成片。 3. 学习 AI 室外设计的最佳实践并应用于室内设计: 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术模拟实际环境,评估和验证设计方案。 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化,确保符合实际需求和体验。 借助 AI 的自动化设计功能,生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高效率。 融合 AI 与人工设计的协作模式,形成良性互补,发挥各自优势。 需要注意的是,工具只是画笔,创意才是颜料,两者结合才能描绘出独一无二的设计画卷。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-18
不能用APP思维、传统数字平台思维去做大模型创业和人工智能创业,二者在底层逻辑和商业模式等方面完全不同
大模型创业和人工智能创业与 APP 思维、传统数字平台思维在底层逻辑和商业模式等方面存在显著差异。大模型和人工智能创业更注重数据的深度处理、算法的优化创新以及对复杂问题的解决能力。相比之下,APP 思维通常侧重于用户界面和功能的设计,以满足特定的用户需求;传统数字平台思维则更多关注平台的搭建和用户流量的获取与运营。在大模型和人工智能领域,技术的突破和创新是关键,需要投入大量资源进行研发,并且要面对更高的技术门槛和不确定性。而 APP 和传统数字平台的创业相对更侧重于市场推广和用户体验的优化。总之,不能简单地用 APP 思维和传统数字平台思维来指导大模型和人工智能创业。
2025-03-07
我是一个传统的B端产品经理,如何入门AI产品呢?
作为传统的 B 端产品经理,入门 AI 产品可以参考以下步骤: 1. 入门级:通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级:有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用:这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 总结来说,对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 也是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外,还可以了解一些相关的技术原理和框架,比如: 1. 思维链:谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 2. 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。 3. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出;比如对于语言模型的计算问题,核心在于不让 AI 直接生成计算结果,而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 4. 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,核心在于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。 个人总结:看很多大佬的发言,都说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,也需要懂技术脉络。而小白直接看技术论文还是有难度,虽然现在可以让 AI 辅助阅读,不过还是要完成一定的知识储备。而林粒粒呀的这期视频是一个很好的科普入门。
2025-03-04