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AI到底是什么

Answer

AI 是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。

对于没有理工科背景的人来说,可以将其当成一个黑箱。AI 就像传统道教中的驱神役鬼拘灵遣将,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预设效果,且存在突破界限的可能。

AI 技术再怎么发展,其生态位仍是一种似人而非人的存在。

从任务角度看,最初计算机遵循明确的程序和算法进行数字运算。但对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,所以无法编写明确程序让计算机完成,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。

在健身领域,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能根据用户情况提供定制化训练计划和建议。相关的 AI 工具如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。

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

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。

人工智能简介和历史

译者:Miranda,原文见https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/lessons/1-Intro/README.md[heading1][课前测试](https://red-field-0a6ddfd03.1.azurestaticap[content]人工智能(Artificial Intelligence)是一门令人兴奋的科学,它研究我们如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。最初,查尔斯·巴贝奇(Charles Babbage)发明了计算机,用于按照一套明确定义的程序(即算法)来对数字进行运算。现代计算机虽然比19世纪提出的原始计算机模型要先进得多,但仍然遵循着相同的受控计算理念。因此,如果我们知道实现某些目标所需的每一个步骤及其顺序,就有可能编写出程序,使计算机按照我们的想法去做这些事。✅“根据照片判断一个人的年龄”是一件无法明确编程的任务,因为我们并不知道当我们在做这件事时,是如何经过某些清晰的步骤,从而在脑海中得到一个数字的。然而,对于有些任务,我们并不能知道明确的解法。例如从一个人的照片中来判断他/她的年龄。我们之所以能做这件事,是因为我们见过了很多不同年龄的人,但我们无法明确自己的大脑具体是通过哪些步骤来完成这项任务的,所以也无法编写明确的程序让计算机来完成。这种类型的任务正是人工智能(简称AI)感兴趣的。✅想一想,如果人工智能得以实现,哪些任务可以被交给计算机完成?考虑金融、医学和艺术领域,这些领域如今是如何从人工智能中受益的?

问:有哪些健身的 AI 产品?

AI健身是指利用人工智能(AI)技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。这种方法利用AI算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。AI健身可以根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议,以帮助用户更有效地达到健康和健身目标。这种技术可以应用于健身应用程序、智能健身设备和在线健身培训等领域,为用户提供更智能、更个性化的健身体验。当涉及到健身的AI工具时,有几个不错的选择:1.Keep:Keep是中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/2.Fiture:沸彻魔镜由核心AI技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/3.Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/4.Planfit:健身房家庭训练与AI健身计划,AI教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用800多万条文本数据和ChatGPT实时提供指导。https://planfit.ai/相似问题:请帮我推荐关于健身的AI内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

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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
langchain到底是什么。如何理解。
LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架,旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势: 1. 提供了一系列工具、组件和接口,使利用大型语言模型(LLM)和聊天模型创建应用程序更便捷。 2. 核心概念包括组件和链,组件是模块化构建块,可组合创建强大应用,链是一系列组件或其他链的组合,用于完成特定任务。 3. 具有模型抽象功能,能为用例选择合适模型,并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板,引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义处理步骤链,完成复杂任务。 6. 支持构建代理,能使用语言模型做决策并调用工具。 7. 支持多种用例,如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等,可与外部数据源交互收集数据,并提供内存功能维护状态。 LangChain 还是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架,通过提供模块化的工具和库,允许开发者轻松集成和操作多种大模型,将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程,支持广泛的模型,具备良好的可扩展性,以适应业务需求变化。作为得到社区广泛支持的开源项目,拥有活跃的贡献者和持续更新,提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握,同时充分考虑了应用的安全性和用户数据的隐私保护,是多语言支持的灵活框架,适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册:https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/
2025-03-21
deepseek到底是什么?打个比方
DeepSeek 是一个在 AI 领域受到关注的品牌。它在硅谷受到关注和追逐,早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新引发了小范围轰动。DeepSeek 不是“中国式创新”的产物,其秘方更具硅谷风格。 DeepSeek 是基于 AI 模型的产品,需要搭配具体模型,如 DeepSeek V3(类 GPT4o)和 DeepSeek R1(类 OpenAI o1)。它展示出媲美领先 AI 产品性能的模型,但成本较低,在全球主要市场的 App Store 登顶。在实际使用体验方面,在文字能力上表现突出,尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错,编程能力略逊于 GPT。 需要注意的是,将 DeepSeek 比喻成“AI 界的拼多多”是偏颇的,认为其秘方就是多快好省也是不全面的。
2025-03-03
我在一周前的文章[1]里说对 DeepSeek-R1 只需要说大白话,但在三天前的文章[2]里又用了看起来还挺复杂的结构化提示词。有伙伴问我到底咋回事。这就来解释下喽。
以下是关于 DeepSeekR1 提示词的相关信息: 历史更新: 字节跳动推出新技术 OmniHuman,利用单张图片和音频生成生动视频。 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其优化算法架构提升算力利用效率,AI 基础大模型参数量迎来拐点,2025 年是算法变革元年,其训练过程聚焦强化学习提升推理能力。 提示词方法论: 核心原理认知:包括多模态理解、动态上下文、任务适应性等 AI 特性定位,以及采用意图识别+内容生成双通道处理等系统响应机制。 基础指令框架:包括四要素模板、格式控制语法等。 进阶控制技巧:如思维链引导、知识库调用、多模态输出。 高级调试策略:包括模糊指令优化、迭代优化法。 行业应用案例:涵盖技术开发场景、商业分析场景。 异常处理方案:如处理信息幻觉、格式偏离、深度不足等情况。 效能监测指标:包括首次响应准确率、多轮对话效率、复杂任务分解等。 在 R1 时代,使用 AI 提示词关键在于提供足够背景信息,简单大白话有效但信息量不足难达理想结果,示例和框架可助理清思路,最终影响在于思考和表达,利用乔哈里视窗分析信息需求,避免过度指令化,让 AI 自由思考以激发更高创意和效果。
2025-02-07
到底什么是大家说的AI
AI 分为 ANI 和 AGI 。ANI 即 artificial narrow intelligence 弱人工智能,它只能做一件事,比如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。AGI 即 artificial general intelligence ,能做任何人类可以做的事。 简单地说,AI 是让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。比如在小学课堂上,会以学生能理解的语言来解释,先和学生互动,听听他们口中的 AI ,再引出概念。 从专业术语角度,机械学习是学习输入输出,从 A 到 B 的映射,是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域。数据科学是分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 、项目结果等。神经网络/深度学习则有输入层、输出层、中间层(隐藏层)。 数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。通常以表格形式出现,每一列代表一个特定变量,每一行对应于某一成员的数据集的问题。数据分为结构化数据与非结构化数据,结构化数据可以放在巨大的表格中,非结构化数据如图片、视频、文本,机器处理起来更难。获取数据的方法有手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时,如果开始搜集数据,可以马上将数据展示或者喂给某个 AI 团队。但数据不一定多就有用,有时数据中会出现不正确、缺少的数据,这就需要有效处理数据。
2025-02-01
到底有多强大
以下是关于不同 AI 相关内容强大之处的介绍: Sora:当不复制旧的,而是把新的、不可能的想法变成现实时,Sora 最为强大。它能帮助创意人员将想法变为现实,不仅擅长创造看起来真实的东西,创造完全超现实的东西的能力也令人兴奋。 LORA:在画风、人物、物品、动作姿态的固定方面表现强大,其文件承载的信息量远大于 Embedding,在还原真人物品时细节精度更高。使用时需注意搭配相应大模型和特定触发词。 Hypernetworks:主要针对画风训练,可像 LORA 一样加载使用。 Google 的 Gemini:是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型,支持多种提示类型,能理解和处理几乎任何输入,结合不同类型信息并生成几乎任何输出,被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型,是原生多模态大模型,从设计之初就支持多模态,能处理多种形式的数据。
2025-01-26
ai到底是什么
AI(人工智能)是一门令人兴奋的科学,它是指某种模仿人类思维,可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说,将 AI 当成一个黑箱来理解是一种可行的方式,即只需要知道它能通过特定的文字、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预设效果,且其生态位是一种似人而非人的存在。 从历史角度看,最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明,用于按照明确的程序进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同的受控计算理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,由于无法明确具体步骤,所以是人工智能感兴趣的领域。 在应用方面,AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法,能为用户提供个性化的指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2025-01-08