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用100字概括普通人应该如何认识AI

Answer

普通人认识 AI 可将其视为黑箱,是似人而非人的存在。想让其实现愿望,要通过清晰语言压缩其自由度,明确目标、边界、路径和所需知识。同时,要接受其似人的不稳定性,通过多轮对话修正,因为不能期望一次输入就得到理想结果。

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References

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“ AI ”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道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就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:1.当你想让祂实现愿望时,基于祂的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩祂的自由度——(1)你不仅要清晰的告诉祂需要干什么,还需要清晰的告诉祂边界在哪里。(2)你不仅要清晰的告诉祂目标是什么,还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。(3)你不仅要清晰的告诉祂实现路径,最好还直接给到祂所需的正确的知识。

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

《浮士德》《一千零一夜》《酉阳杂俎》……各个地区各个时代的神怪小说一个非常重要的故事类型就是“当你面对一个‘似人非人拥有神力/魔法的异类’时,许愿没有许清楚会有什么倒霉下场。”时间到了我们这个时代,你真的想要AI发挥出期待的效果的话,最好也学习一下古人早就总结出来的智慧。(xs最好的AI提示词编写启蒙书其实是《一千零一夜》)2.基于祂“似人”的一面,你最好从一开始就接受祂会存在的“不稳定性”。也就是说,即使你的指令再清晰,祂也可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行,而你需要教育祂、监督祂、鞭策祂。虽然陶律师对AI的技术原理一窍不通,但基于“AI的方向是尽可能实现对人类思维、人类自然语言的高度模拟”这个哲学基点,可以预判一波“一定程度的不确定性/模糊性会是AI的固有属性。”因为这种一定程度内的不确定性/模糊性正是人类思维/自然语言的精华所在,是人(生灵)区别于机械的价值所在。这意味着你不能期待设计一个完美的提示词,然后AI百分百给到你一个完美的符合你要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“ BUG ”——这本质上还是前AI时代“机器编程”的思路,是工程学的,把AI当成机械的。这意味着的你要给到AI的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在你们的对话中产生——实际上你也需要在对话中来限缩你自己思维中的模糊地带。

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

现在大多数人(包括各个大厂的提示词工程师们)基本上都还抱着前AI时代的“机器编程”思路来进行AI的“自然语言编程”。就陶律师自己的实践来看,盲猜一波现在比较普遍那种希望通过一个超级提示词母机,保证ai不出错的一次性生成用户想要的理想效果的工程学路线——恐怕原理上比较难走而对于各位想要尝试AI的朋友们,陶律师的建议是,最好多给到AI几轮对话修正的余地,不要期望输入一次提示词AI就能给到你想要的东西——毕竟很多时候其实你自己刚开始也不知道自己想要什么。

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分析一下a16z 的ai top100榜单
以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析: A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来,已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面,它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如,Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单,移动端有两家。其中,多数产品自诩“无限制”,用户可进行不受限的对话或互动,且访问主要通过移动网页,平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品,用户参与度高,如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次,Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析,超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比,有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno,从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑,占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜,包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加,为用户提供相关建议。此外,Discord 流量值得关注,相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接:https://a16z.com/100genaiapps/ 作者:A16Z Olivia Moore 发布时间:2024.03.13 去年 9 月的报告:
2025-01-02
AI 100天学习日志
以下是关于雪梅 May 的 AI 学习日记的相关内容: 1. 适合人群:适合纯 AI 小白,若还在观望不知如何入手,可参考此日记。 2. 学习模式:学习模式为输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 3. 学习内容:日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域并学习最新内容。 4. 学习时间:在半年多时间跨度中,其中 100 天学习 AI,并非每天依次进行,有空时学习,目前作者已进行到 90 天。 5. 学习费用:学习资源免费开源。 此外,作者在第九阶段的感受是,想明白从让个人更优秀角度前进就有很多灵感,其学习路径为迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。在第二阶段,作者因自身工作选择了 AI agent 领域的 coze 进行学习,认为可根据自身熟悉领域选择学习方向,coze 适用所有人,无需代码基础和图文审美,只要能发现智能体需求,就可用工作流实现。
2025-01-02
coze 如何 100% 调用插件
在 Coze 中调用插件并非能 100% 保证成功,以下是一些相关信息: Coze 的工作流中,节点是基本单元,插件节点可用于扩展大语言模型本身的限制,实现特定功能,如抓取网页内容。 加入智能体后,会有调用次数的统计。 即使是官方插件也可能存在不稳定的情况,需要自行尝试找到适合当前场景的插件。 例如在微信图片助手的打造中,有以下操作: 任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等任务与相应插件存在对应关系,已在 Coze 插件商店上架,搜索关联即可。 配置插件时,需准备好 Glif 的 Token,在 Coze 中编辑参数选项填入 Token 并保存,同时关闭对大模型的可见按钮。 通过已有服务 api 创建插件时: 进入 Coze 个人空间选择插件,新建并命名,填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址,配置输出参数,测试后发布。 手捏插件后可创建 bot 并接入插件,在 prompt 中要求调用插件。 需要注意的是,Coze 调用插件有一定随机性,对输入输出内容会有过滤,如果多次尝试不成功,可优化提示词使其更准确识别输入意图,且不要使用违规字词和图片内容。
2024-12-28
coze 如何 100% 调用工作流或插件
要 100% 调用 Coze 的工作流或插件,您可以参考以下内容: 实现工作流方面: 上传输入图片。 理解图片信息,提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 搭建流程时,主要步骤包括上传图片(将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL,以便在平台中进行调用),以及将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件(若市场中有可直接使用)。 Coze 简介: 插件:Coze 提供丰富的插件选项,允许通过 API 连接集成各种平台和服务,扩展 Bot 功能,可轻松调用或创建定制插件。 工作流:是强大的工具,用于设计和实施复杂的功能逻辑,通过拖拽不同任务节点构建多步骤任务,提高 Bot 处理任务效率。 图像流:提供可视化操作界面,允许灵活添加处理节点,设计图像处理流程。 触发器:允许 Bot 在设定的特定时间或发生特定事件时自动执行任务,是自动化处理的关键组件。 知识库:使您能够添加和利用本地或在线的文本内容和数据表,支持 Bot 提供更准确和实用的回答。 变量:帮助 Bot 存储用户的个人信息,如语言偏好,使回复更加个性化和精准。 数据库:提供简单高效的方式管理和操作结构化数据,支持自然语言的数据插入和查询,还支持多用户模式,提供灵活读写权限控制。 长期记忆:使 Bot 能够形成对用户的个人记忆,基于这些记忆提供个性化回复,提升用户体验。 卡片:允许自定义 Bot 生成内容的格式,以卡片形式展示,增强交互体验。 大模型:通过人设与回复逻辑中的一系列设定,编排 Bot 的具体执行任务和执行逻辑。 此外,判断任务/Prompt 是否需要拆解为工作流时,通常先从当前性能最强的 LLM 着手,用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性,再根据实际情况逐步拆解子任务。对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容,基本可预见需要拆解为工作流。鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性,涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力时,必然需要通过工作流来调用相应的插件。
2024-12-28
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案,参照以下要求:(1) 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 (2) 重点撰写第2部分技术与服务,必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 (3) 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 (4) 整体架构可以根据选题进行调整,可适当增加章节或者删减。 (5) 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上,不少于10000字,小四,宋体。 以下为一篇样稿,可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容,您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充: 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛,正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,使汽车能够自主导航和驾驶,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中,AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能,通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面,AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置,包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求,提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中,AI 用于自动化生产线,优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中,AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据,优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面,AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略,提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动,允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合:采用多种传感器,如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等,收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析,提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策:基于深度神经网络,训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据,让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策,如加速、减速、转向等。 模拟训练:利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中,可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景,加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警:利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据,如车速、加速度、转向角度等,以及外部环境信息,如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时,及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动:基于 AI 的图像识别和距离检测技术,当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时,自动启动紧急制动系统,降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习:通过收集驾驶员的日常操作数据,如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等,利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐:根据学习到的偏好,为驾驶员提供个性化的推荐,如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析:安装各类传感器收集车辆的运行数据,如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析,挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型:建立基于机器学习的故障预测模型,提前预测可能出现的故障,并及时通知驾驶员和维修人员,安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测:利用机器视觉技术和 AI 算法,对生产线上的汽车零部件进行自动检测,识别缺陷和瑕疵,提高产品质量。 生产流程优化:通过分析生产数据,如设备运行状态、生产节拍等,利用 AI 优化生产流程,提高生产效率,降低生产成本。 三、财务分析(可根据情况适当缩减) 1. 初始投资 技术研发费用:包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本:为实现自动驾驶功能,对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用:持续收集车辆运行数据和环境数据,并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本:对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值:配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价,增加销售收入。 服务订阅费用:为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况,进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考,您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
如何利用ai日赚100元
以下是一些利用 AI 日赚 100 元的方式和相关信息: 1. 开发基于通义千问的 AI 助理模型,例如高一的“小朱婷”开发的“航天小飞侠”,通过设计抽奖环节等方式吸引用户,从而获得收益。 2. 利用 AI 进行调酒,如在 AI 玩聚摊位,根据用户的 MBTI 和星座生成专属的鸡尾酒配方,并现场调制售卖。 3. 利用以下 2023 年的 AI 工具进行创作或相关服务以获取收益: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 市场营销。
2024-12-24
请问有没有可以读学术论文的AI
以下是一些可以辅助阅读学术论文的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 如果您的医学课题需要 AI 给出修改意见,可以考虑以下工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,增强对科学文献的洞察。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含关键概念等板块内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 在 2023 年 12 月 28 日的历史更新中,在“激发学习动力”板块新增了“Connected Papers”网站,可通过可视化图表浏览学术论文。在中国 AI 网站中新增了“彩云小梦”,是一个帮您续写故事的 AI 产品。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-20
现在市场的中的AI大模型都有哪些,各自有什么特点
目前市场中的部分 AI 大模型及特点如下: 北京企业机构: 百度:文心一言,网址:https://wenxin.baidu.com 抖音:云雀大模型,网址:https://www.doubao.com 智谱 AI:GLM 大模型,网址:https://chatglm.cn 中科院:紫东太初大模型,网址:https://xihe.mindspore.cn 百川智能:百川大模型,网址:https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤:日日新大模型,网址:https://www.sensetime.com/ MiniMax:ABAB 大模型,网址:https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室:书生通用大模型,网址:https://internai.org.cn 这些大模型在聊天状态下具有不同特点: 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 目前不能进行自然语言交流的:昇思、书生 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 此外,阿里通义千问、360 智脑、讯飞星火等均不在首批获批名单中。据悉,广东地区获批公司分别为华为、腾讯,科大讯飞系其他地区获批产品。 中国大模型面临的真实问题包括: 原创大模型:稀少而珍贵,需要强大技术积累和持续高投入,风险大,一旦竞争力不足,投入可能付诸东流。 套壳开源大模型:务实的发展路径,需在借鉴中实现突破创新。 拼装大模型:将小模型拼接,试图整合资源实现飞跃,但整体性能并非简单相加。 在 AI 市场与 AI 产品经理方面: AI 创业市场:一方面行业大佬认为是比移动互联网更大的红利;另一方面观点有碰撞。当前 OpenAI 虽估值高但未盈利,大模型创业可能成泡沫,但 AI 应用不会。小参数大模型盛行,利于开发者。2024 下半年会有一批有代表性的 AI 应用出现。 对于 agent 智能体,个人看好在社交和游戏中的应用。
2025-01-20
找一个可以设计复杂代码的AI
以下是一些可以设计复杂代码的 AI 工具及相关信息: 1. 在独立游戏开发中,如果让 AI 写小功能,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多是调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。以 Buff 系统为例,用 Cursor 让它仿照代码写一些 Buff,生成结果有时可以直接用,但目前 Cursor 生成复杂代码还需要复杂的前期调教,用多了之后 ChatGPT 会更方便。教 AI 时要像哄小孩,有正确的需要及时肯定,指出错误时要克制。 2. OpenAI o1:推理能力强,适合作为架构师或算法顾问,用于复杂算法与架构设计。 3. Claude 3.5/Cursor:Claude 擅长长上下文任务,Cursor 适合上下文控制较好的 IDE 开发,可快速生成代码与网页设计。 4. v0.dev:是网页设计的利器,支持设计稿生成网页。 5. Gemini:长上下文支持(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 同时需要注意,AI 目前在完成复杂项目方面存在一些限制,如上下文窗口限制、自然语言描述不精确、无法感知环境和直接执行、幻觉问题等。复杂项目需要全局理解,AI 难以设计架构和模块化,项目需求常需反复讨论才能明确,AI 难以完全掌握,编译、部署、调试等复杂任务 AI 难以独立完成,且 AI 可能编造不存在的 API 或错误代码,需人工严格审查。
2025-01-20
有没有可以生成连贯电影分镜的AI工具
以下是一些可以生成连贯电影分镜的 AI 工具: 1. OpenAI 发布的文生视频模型 Sora,能够根据文字指令创造出逼真且充满想象力的场景,生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和背景具有惊人的一致性,可随意切换镜头并保持人物稳定性。 2. XiaoHu.AI 日报中提到的工具,支持生成多张连贯图像,保持角色或场景的一致性,可用于影视分镜等多种应用。仅需一块 24GB 显存的 GPU 即可完成训练,适配多种模型架构。详细介绍:
2025-01-20
有没有可以生成电影分镜的AI工具
以下是一些可以生成电影分镜的 AI 工具及相关信息: 1. GPT:可以通过指令逻辑生成视频内容、分镜需要的画面、宣传片朋友圈宣传文案等。比如先让 GPT 生成视频内容,再细化每个分镜需要的内容,最后提炼响亮的名字。 2. Pika Labs:在确定画面后可用于生成相关内容。 3. Midjourney:在生图方面,其语义理解有所提升。可以通过确定影片风格(如皮克斯动画风格)、人物形象等来生成图像。 此外,在利用 AI 拆分镜时,如使用 GPT 生成分镜内容,其优势在于结构化,但可能会有内容丢失,需要人工审核及查缺补漏。同时,在制作分镜时,还应考虑视角等细致的问题。
2025-01-20
近6个月ai有什么较大的突破
在近 6 个月,AI 有以下较大的突破: 1. 在人工智能行业,过去 12 个月里流量增长显著。从 2022 年 9 月到 2023 年 8 月,研究的工具访问量从 2.418 亿次增长到 28 亿次,增长了 10.7 倍。其中,最近 6 个月每月平均流量为 33 亿。这一飞跃从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台开始,2023 年 5 月达到峰值约 41 亿。 2. 在医疗保健领域,尽管像 ChatGPT 等产品反映的技术突破显著,但也强调了其不足。例如 GPT4 在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分,但在各方面表现并非都出色。 3. 企业对生成式 AI 的资源配置和态度发生显著变化。过去几个月,企业对生成式 AI 的预算几乎增加两倍,更多应用部署在较小的开源模型上,更多业务从早期实验转移到生产环境中。
2025-01-20
普通人如何熟练的使用Ai
普通人要熟练使用 AI ,可以参考以下几点: 1. 提供背景信息:在使用 AI 时,尽可能为其提供详细的背景信息,以确保输出更准确和有用。 2. 让 AI 自我反思:促使 AI 对每次输出的内容进行再次思考,提高输出质量。 3. 尝试使用:对于超出自己理解范围的 AI ,最简单的方法是亲自试一试,百闻不如一练。 4. 了解 AI 能力边界:虽然目前难以明确类似 GPT4 等模型的具体能力边界,但要心中有数,避免在边界外的任务上过度依赖。 5. 接受培训:使用 AI 时接受一定的培训,能提高任务完成的效率和质量。 6. 注意协作方式:可以采用“半人马”模式,即人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程并合理调配资源;也可以向“机械人”模式发展,实现人与 AI 的高度融合,更精细化地协作和创作。 此外,尽可能简单地试用 AI ,是让普通人在 AI 发展中更快受益的好方式。
2025-01-15
AI对于普通人的具体意义是什么?
AI 对于普通人具有多方面的重要意义: 1. 工作效率提升:能处理重复性和繁琐的日常任务,例如编写程序或脚本。 2. 创新解决方案:开启无限可能性,从自动化日常任务到创造创新性成果。 3. 融入工作生活:一定程度上缓解工作中的交互问题,融入日常工作场景。 4. 减轻劳动负担:将人从重复性劳动中抽离,节省时间和精力。 5. 个性化服务:如为小朋友制作游戏或智能硬件,创造独特体验。 6. 医疗领域:在初诊、获取医疗数据、降本等方面发挥作用,提供“人体健康模型”的可能性。 同时,AI 应用是技术驱动的,目前产品能做的事情还较有限。在一些领域,如医疗,短期内仍存在一些问题,如医生使用 AI 助手动力不足等。但从长远来看,AI 有着广阔的发展空间和想象空间。
2025-01-15
Coze扣子这个智能体搭建平台是什么?能做什么?作为一个非IT专业的普通人,怎么学习用它来创建智能体?学习的路径和步骤
Coze 扣子是一款基于自然语言处理和人工智能技术的智能助手平台,具有以下特点和功能: 1. 提供丰富的插件生态,能帮助用户快速实现个性化的智能应用,无需编写复杂代码。 2. 经过一年多的用户打磨,插件生态和分发渠道对个人用户够用,上手难度不高,信息获取插件丰富。 3. 推出专业版服务,主要特性包括企业级 SLA 保障、高级特性支持(如批量处理、私有数据等)以及更优惠的计费项。 对于非 IT 专业的普通人,学习用它来创建智能体的路径和步骤如下: 1. 体验和了解 Coze 扣子平台的基本功能和操作,熟悉其界面和常用工具。 2. 学习相关的基础知识,例如自然语言处理的基本概念、智能体的工作原理等。 3. 参考平台提供的教程和示例,逐步尝试创建简单的智能体。 4. 加入相关的学习交流群,与其他用户交流经验,共同学习进步。 需要注意的是,目前提示词攻击在业内是公开的秘密,像扣子这样的智能体编排平台,其热门智能体的核心提示词可能会被轻易获取,存在一定的安全风险。
2025-01-12
普通人如何学习利用ai,提高工作学习效率,怎么学习及学习顺序是怎样的
以下是为普通人提供的学习利用 AI 以提高工作学习效率的方法及学习顺序: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读相关资料,如「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能是什么、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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的一系列课程。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。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。可根据自身兴趣选择特定模块深入,比如一定要掌握提示词的技巧,其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出自己的作品,在知识库中也有很多大家实践后的作品和文章分享,欢迎自己实践后也进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。通过对话获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,激发对 AI 潜力的认识。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时注意,学习资源大多是免费开源的,可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。学习时间可根据自身情况灵活安排,不必有压力,能学多少算多少。
2025-01-12
普通人怎么用AI赚钱
普通人可以通过以下方式利用 AI 赚钱: 1. 艺术创作:生成式 AI 使内容创作成为可能,从肖像画开始,涵盖各种媒介。做得好时,可通过创作内容实现盈利。但要注意,目前一些 AI 工具可能存在幻觉或处理请求时间长的问题,对于试图通过内容盈利的高级用户,许多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐以提供更高质量服务。 2. 数字克隆体:成为数字克隆体的本体,基于克隆体的费率和被使用时长与平台结算。越多人使用,收益越多。用户还可通过订阅平台使用多个克隆体,月费或额外小时费可与获取的收益相抵扣。这样,每个人都能在体系中既是消费者又是生产者,只要数字克隆体受欢迎,就能实现“数字克隆体自由”。
2025-01-07
普通人怎么的通过ai赚钱
普通人可以通过以下方式利用 AI 赚钱: 1. 艺术创作:生成式 AI 为内容创作提供了新的可能。例如,利用像 Lensa 这样的工具进行肖像画创作等。从消费者“仅为了娱乐”地创造内容,到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。但要注意,目前一些 AI 工具可能存在幻觉(如照片中出现异常)或处理请求时间长的问题。为满足高级用户需求,许多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐。 2. 数字克隆体:成为数字克隆体的本体,基于克隆体的费率和被使用时长与平台结算获取收益。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体,不同月费对应不同使用时长,克隆体依据训练者定价有不同费率。每个人在体系中既是消费者又是生产者,月费或额外小时费可与收益相抵扣,受欢迎的数字克隆体能让本体获得更多收益。
2025-01-07
概括论文主要内容
以下是对这三篇论文的主要内容概括: 《20240301:1bit LLMs》 作者:Shuming Ma 等 核心观点:提出新的 1bit LLM 变体 BitNet b1.58,在保持与全精度 Transformer LLM 相同性能的同时,显著降低延迟、内存、吞吐量和能源消耗。 亮点:定义新的训练高性能且成本效益的 LLM 的缩放法则和方法,开启为 1bit LLMs 设计特定硬件的新计算范式。 核心贡献:在 3B 模型大小时,与 FP16 LLM 基线在困惑度和端任务性能方面匹配,同时在内存、延迟和能源消耗方面有显著提升。 动机:解决随着 LLMs 规模和能力快速增长带来的部署挑战和环境经济影响。 《20240227:ScreenAI》 作者:Gilles Baechler 等 核心观点:介绍专门用于理解和处理用户界面和信息图表的视图语言模型 ScreenAI。 亮点:通过结合 PaLI 架构和 pix2struct 的灵活拼贴策略,以及在独特的数据集混合上进行训练,实现了在 UI 和信息图表理解任务上的新最佳性能。 核心贡献:在只有 50 亿参数的情况下,在多个基于 UI 和信息图表的任务上取得新的最佳性能,在其他任务上也表现出色。 动机:解决 UI 和信息图表的复杂性,应对其对单一模型理解、推理和交互提出的挑战。 《20240305:Claude 3》 作者:Anthropic 核心观点:介绍 Anthropic 开发的 Claude 3 模型家族,包括 Opus、Sonnet 和 Haiku,在多模态输入、推理、数学和编码方面表现出色,并分析了安全性和社会影响。 亮点:在多个基准测试中取得最先进的结果,非英语语言流畅度提高,适合全球受众;Claude 3 Opus 在推理、数学和编码方面设定新标准,Haiku 是最快速且成本最低的模型,具备视觉能力。 核心贡献:通过多模态输入能力和工具使用提供丰富上下文和扩展用例。 动机:致力于开发安全、负责任的 AI 系统,支持企业自动化任务、生成收入、进行复杂的财务预测和加速研发。
2025-01-19
简要概括《奇点临近》这本书的内容
《奇点临近》是雷·库兹韦尔的新作,书中描述了宇宙与人类发展的六个阶段。预言未来几十年内技术将迅速提升,改变人类生活,比如通过脑机接口等技术,人类能提升认知能力、逆转衰老、实现数字永生。但这些技术也带来潜在风险,如 AI 失控和基因编辑滥用。库兹韦尔的预见为我们描绘了一个激动人心又充满挑战的未来。
2024-12-18
文心一言的开发公司是谁,功能特点,优势性和局限性请帮我简要概括
文心一言是由百度开发的全新一代知识增强大语言模型。 功能特点: 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。 在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。 各项能力表现均衡且大部分能力水平较高。 能力栈广泛,可应用场景较多,重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用,在逻辑推理方面表现不俗,可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 优势: 能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 局限性: 从某些测试和感觉来看,其能力水平可能在 GPT3 的阶段,输出内容的可靠性与 ChatGPT 相比还有差距。
2024-11-22
用50个字概括AI如何修图&绘画
AI 修图与绘画可通过设定关键词,如主题、环境、气氛等描绘画面,利用其可控与不可控特点,选择擅长和理解的内容创作。
2024-11-13
用50个字概括AI如何会议记录&摘要
AI 进行会议记录和摘要可涵盖会议主题、人员、议题等要素,借助相关工具和工作流,如飞书妙记、Kimichat 等,按流程生成和完善。
2024-11-13
用20个字概括AI会议记录&摘要
AI 会议记录与摘要涵盖多场景多领域内容
2024-11-13