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你如何评价manus和deepseek的事件性?从里程碑的角度来思考!

Answer

从里程碑的角度来看,DeepSeek 在处理这个事件时展现出了强大的语言生成和情境构建能力。它能够根据复杂且细致的需求,在思考 8 秒后生成一段富有历史感、情感深度和符合人物性格处境的独白。这段独白不仅考虑到了时间设定、文学修辞的运用,还兼顾了历史事实和人物的心理活动,展现出了较高的智能水平和创作能力。然而,对于 Manus 在这一事件中的作用或表现,由于提供的内容中未提及,无法进行评价。

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References

集合·DeepSeek 提示词方法论

同时,他可能试图为自己的行为找到正当化的理由,比如为了国家安定,避免内乱等。另外,用户可能希望这段独白有一定的文学修辞,比如比喻、对仗、意象等。例如,用“血浸透的朱砂”来象征权力与血腥,用“墨迹蜿蜒如玄武门的血迹”来连接书写与事件本身,增强画面感。还要注意时间的设定,深夜,周围寂静,李世民独自一人,这时候的独白应该比较私密,真实,可能包含对兄弟的歉意,对父亲的愧疚,以及对自己不得不采取行动的无奈。要符合当时的历史语境,同时,要确保内容符合史实,比如李渊的退位,李世民登基后的政策,以及他后来对史书编纂的影响,可能在这段独白中有所暗示。最后,用户可能需要这段独白既有情感深度,又能体现李世民的帝王心术,既有脆弱的一面,也有坚定的决心。因此,在写作时需要平衡这些元素,让独白真实感人,同时符合历史人物的性格和处境。经过以上细腻、严谨、自洽、深刻的思考,DeepSeek在思考8秒之后输出了以下结果——(铺开素绢,狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂)回复:子时三刻,太极宫的血腥气飘到了承乾殿。方才在甘露殿,父亲的龙袍下摆沾着建成碎裂的玉冠残片。他问我"可有受伤"时的眼神,与二十年前教我骑射时看我坠马的眼神一般无二。只是这次,他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印。砚台里新研的朱砂太艳了,艳得像元吉咽气前抓着我的那只手。他总说我箭囊上的豹纹绣得歪斜,可今日我射穿他护心镜的那支白羽箭,准得连尉迟恭都屏住了呼吸。

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deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
如何使用deepseek写论文?
使用 DeepSeek 写论文可以参考以下几点: 1. 给予 DeepSeek 更多自由发挥的空间,避免过度限制。 2. 注意旧模型在文学创作中可能存在的过度道德说教和正面描述趋势,导致结果生硬死板的问题。 3. 了解 DeepSeek 在文风、哲学思考和触动人情感方面的优秀表现,利用其文创能力为论文增添特色。 4. 参考提示词编写的方法,例如收集信息、重新定义问题等,以更有效地向 DeepSeek 传达需求。 5. 可以借鉴他人使用 DeepSeek 写论文的经验,如 Yvonne 的成功案例。 需要注意的是,虽然 DeepSeek 能提供帮助,但仍需您对生成的内容进行审核和修改,以确保论文的质量和准确性。
2025-04-13
deepseek v3微调
以下是关于 Deepseek V3 微调的相关信息: 云舒文章总结卡 2.0 提示词全面支持 Deepseek V3,效果媲美 Claude3.7。V3 需要为 0324 更新的版本,DS 官网及 API 已更新,如调用其它平台 API 需要查看 DS 版本号。提示词复制链接:。横版为 1080 x 800 卡片提示词,竖版为 750 x 不限高卡片提示词。 各平台均需下载 html 文件,打开后才能查看真实效果,平台自带预览因兼容性问题无法正常展示效果。Claude 使用平台包括 Claude3.7 官网、API、Cursor,使用时需要下载为 HTML 文件打开查看效果。Deepseek 使用平台包括 Deepseek 官网、API(V3 需要为 0324 更新的版本),Deepseek 需要复制代码到 html 文件里,然后保存进行查看。 关于智能纪要,会带着大家复现模型的蒸馏和微调,并讲解相关知识。用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据,基于 Deepseek V3 微调,进行冷启动,再做强化学习,还从非公布模型提取微调数据,加上人类偏好,最终形成 R1。Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3,形成互相帮助的局面。 北京时间 00:30 至 08:30 期间,DeepSeek API 价格大幅下调,DeepSeekV3 降至原价的 50%。
2025-04-12
deepseek的使用技巧
以下是关于 DeepSeek 的使用技巧: 1. 了解其特点与优势: 推理型大模型:核心是推理型,无需用户提供详细步骤指令,通过理解真实需求和场景提供答案。 更懂人话:能理解用户用“人话”表达的需求,无需特定提示词模板。 深度思考:回答问题时能深度思考,非简单罗列信息。 文风转换器:可模仿不同作家文风写作,适用于多种文体和场景。 2. 更多提示词技巧请查看 3. 在 AI 切磋大会第十期 2 月 23 日 deepseek 专场中,分享了以下使用方法技巧: 分享使用 DeepSeek 在工作生活上的案例。 分享 DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景。 分享别人使用的案例。 方法论碰撞,如使用 DeepSeek 的技巧、与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、获取流量/客户等。 在 Workshop 自由探讨环节,参与者可自由组队,确定围绕 DeepSeek 应用的项目方向,进行头脑风暴和制定落地方案,并提交项目初稿。推荐使用 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子等工具。若讨论无方向,可设定标准问题引导;分组混乱,可预设热门主题让参与者自行加入。
2025-04-12
和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件: 1. Same.dev:像素级 UI 还原,自动生成对应代码,云端运行,支持自定义编码,但免费额度使用快,需输入 API,目前网站被标记危险。相关链接: 2. Genspark Super Agent:作为世界上首个 MixtureofAgents 系统,集多种功能于一体,能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus,具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务,比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11
genspark怎么样?和cursor、manus等相比如何?
Genspark 是一款功能强大的通用智能体,具有以下特点和优势: 1. 功能集成:集 AI 聊天、图片工作室、视频生成、深度研究等多种功能于一体。 2. 任务处理能力:能够自动完成复杂任务,如自主规划、深入研究、预定外部服务、进行数据搜索和事实核查等。 3. 工具和数据集:世界上首个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同任务。 4. 性能表现:在 GAIA 基准测试的三个级别(Level 1、Level 2、Level 3)中得分均最高,显示出在多轮对话和复杂任务处理上的优势,能更准确地反映用户与 AI 助手互动对话的需求。 5. 速度和可靠性:近乎即时的结果,执行过程中的错误和幻觉显著减少,让用户能够掌控和优化输出。 与 Manus 相比,Genspark 更加快速和可靠,表现更为成熟与稳定。 您可以通过 https://www.genspark.ai/ 直接使用,不过注意第一个问题可以稍微思考下再提问,因为可能提一个问题之后就要收费啦。其两位创始人是明星创业者,联合创始人景鲲之前是小度科技的 CEO,联合创始人兼 CTO 朱凯华则是小度科技的 CTO。相关媒体报道可参考: 1. 特工宇宙:超越 Manus?华人创业产品 Genspark 推出通用 Agent(附实测效果) https://mp.weixin.qq.com/s/S2NCd3ySZyaRtjwC6BSG6Q 2. MAX:用过最新的 Genspark 后,我已经准备去摆摊了。 https://mp.weixin.qq.com/s/mK1Y7kmIqW56FkrJd64Vtw
2025-04-09
对manus启发最大的论文
以下是对 Manus 启发较大的两篇论文: 1. 《MCP 协议详解:复刻 Manus 全靠它,为什么说 MCP 是 Agent 进化的一大步?》(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RwIBwXlkUiSHKzk3p9UciZ8vnOf?useEs6=0&from=wiki):该论文聚焦于智能体技术的最新风口,深入剖析了 MCP 协议如何重构 AI 与工具、数据交互的方式,使 AI 真正“动起来”。通过一次搭建、无限扩展的设计理念,极大简化了 AI 助手与外部系统的对接流程,为 AI 生态搭建出高效、安全、灵活的通用接口。 2. 《屏蔽噪音,Manus 给我的 3 个启发》(https://mp.weixin.qq.com/s/s_ccBArUBKepgRNkewhx7Q):本文探讨了 AI 产品 Manus 给产品经理的三大启发,包括展示过程、允许干预,确保用户理解 AI 的操作与结果;信任机器,减少人为干预,让 AI 自行探索与生成任务;关注用户体验,特别是付费用户对效果的期待。
2025-03-21
简述manus的原理
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。 其原理包括以下方面: 1. 技术架构: 基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。 核心功能由多个独立模型共同完成,分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。 关键组件包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等。 采用“少结构,多智能体”的设计哲学,在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。 2. 工作流程: 意图识别:从用户输入中提取关键词和任务类型,引导用户补充信息以明确需求。 任务初始化:创建任务文件夹并启动隔离环境(Docker 容器),为任务执行提供独立的运行空间。 步骤规划:利用推理模型将任务拆解为具体步骤,将步骤信息写入 todo.md 文件进行跟踪。 任务执行:通过 function call 调度专用智能体执行具体任务,各智能体将执行结果写入任务文件夹,主线程负责更新任务状态并调度下一步骤。 归纳整理:汇总所有执行结果并针对用户需求整理输出,提供任务产物(文档/代码/图片等)供用户浏览或下载,收集用户反馈。 3. 专用智能体设计: Search Agent:调用搜索 API 获取结果列表,使用无头浏览器模拟网页浏览行为,结合多模态模型提取有效信息,通过点击和滚动操作获取更多内容。 Code/DataAnalysis Agent:根据需求创建并执行代码,保存执行结果,提供预览功能。 Manus 还存在一些改进空间,如使用 DAG 替代线性任务依赖关系、引入自动化测试智能体进行质量控制、实现用户介入与自动执行的混合模式。在技术评估方面,工程实现完善,交互体验优于同类产品,但技术壁垒不高,主要依赖模型能力,Token 消耗较高,成本问题需要解决,任务准确性和用户满意度有待更多案例验证。 当前的 Manus 约等于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器,能感知电脑环境,执行各类操作,如跑各种 linux 下的指令、库、程序(cd、ls 指令、python 等),访问各种网页、获取一些 API 接口的数据,但因无图形界面,无法运行图形程序。访问网页时,阻挠人类使用的各种要素也会打扰到 Manus。Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项,方便查看运行指令、接管网页和修改文件。用户还可给 Manus 上传文件,未来也可能对接私有 API。
2025-03-19
manus的本质
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具,于 2025 年 3 月 5 日正式发布。 其特点和技术架构包括: 1. 区别于传统聊天机器人,具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力,被称为“首个真干活的 AI”。 2. 技术架构主要基于多智能体(Multiple Agent)架构,运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作,实现对复杂任务的高效处理。 3. 核心功能由多个独立模型共同完成,分别专注于不同的任务或领域,如自然语言处理、数据分析、推理等。 4. 技术架构还包括以下关键组件: 虚拟机:运行在云端虚拟机中,用户可随时查看任务进度,适合处理耗时任务。 计算资源:利用计算资源生成算法,用于筛选简历等具体任务。 生成物:能够生成各种类型的输出,如文本、表格、报告等。 内置多个 agents:通过内置多个智能体,实现任务的分解和协同工作。 5. 采用“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现 AI 的能力。 在实际应用中: 1. 当前的 Manus 相当于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器,能感知电脑环境,执行各类操作,如运行各种 linux 下的指令、库、程序(cd、ls 指令、python 等),访问各种网页、获取一些 API 接口的数据,但无法运行图形程序。 2. 访问网页时,阻挠人类使用的各种要素会对其产生干扰。为方便用户通过键鼠介入,Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项,方便查看运行指令、接管网页和修改文件。 此外,Manus 一经预览发布便引爆 AI 圈,邀请码被炒至数千美元,Discord 社区人数破 13 万。但也有实测指出其存在多次崩溃、速度慢、上下文能力差等问题,且部分演示视频功能被证实为误导。专家认为其热度更多来自饥饿营销,技术实力尚未达到“自主研发”的高度。
2025-03-18
openmanus
以下是为您整合的相关内容: 2025 年 3 月 7 日的通用智能体 Manus/Flowith/OpenAI Deep Research/OWL/openManus 案例和测评:AJ 组织会议邀请大家测评交流。李浩文分享用 Manus 优化工作流的案例,Manus 给出的方案与他想法高度吻合,涵盖模型、Lora、control net 等方面,效果惊艳,但部分参数需自行测试。他还展示新工作流效果,分享交流方式,AJ 期待其开源,随后准备邀请陈然介绍案例。宁晨然分享多个 AI 使用案例,包括让 AI 调研奥斯卡趋势图,处理财报数据任务表现出色,但做 Web SOCKET 代码任务出现 Badcase。还提到 AI 交互性好,可随时中断聊天,且能拒绝不合理请求。最后 AJ 表示会请 camera AI 的国豪老师分享,还谈及皮皮老师抢到码的趣事。赵悦分享与 Manus 交互案例及探讨优化,即将迎来国豪老师团队分享。 Suno 音乐风格字典中的 STYLE TAGs(风格标签)O 部分:Obedient 顺从的、Objective 客观的、Obliging 乐于助人的、Obscure 模糊的、Observant 注意的、Obsessed 着迷的、Obsessional 痴迷的、Obsolete 过时的、Obstinate 固执的、Obtuse 迟钝的、Obvious 明显的、Occasional 偶尔的、Occupational 职业的、Oceanic 海洋的、Odd 奇怪的、Offbeat 不寻常的、Official 官方的、Oily 油腻的、Ominous 不祥的、Omnipotent 全能的、Omniscient 无所不知的、Onpoint 中肯的、Ongoing 进行中的、Onset 开始、Open 开放的、Openended 开放式的、Operatic 歌剧的、Opportune 适时的、Opposite 相反的、Optimal 最佳的、Optimistic 乐观的、Optional 可选的、Opulent 富丽堂皇的、Oracular 神谕的、Orbital 轨道的、Orchestrated 精心策划的、Orderly 井然有序的、Organic 有机的、Organizational 组织的、Oriented 定向的、Original 原始的、Ornamental 装饰性的、Oscillating 摆动的、Otherworldly 超凡脱俗的、Outgoing 外向的、Outlandish 奇异的、Outlined 简要说明的、Outrageous 可恶的、Outstanding 杰出的、Oval 椭圆形的、Overarching 涵盖一切的、Overdriven 过度推动的、Overflowing 满溢的、Overjoyed 非常高兴的、Overlapping 重叠的、Overloaded 过载的、Overlooked 被忽视的、Overpowering 压倒性的、Overwhelming 压倒性的。 3 月 5 日的 XiaoHu.AI 日报:OpenAI 计划推出三种不同级别的 AI 代理服务,针对不同用户群体和需求,分别为 2000 美元/月面向“高收入知识工作者”的代理,适用于一般知识型任务;10000 美元/月面向软件开发的代理,能够自动化编码工作;20000 美元/月具备“博士级”研究能力的顶级代理,可执行复杂的分析和研究任务。这一定价远超 ChatGPT Plus 订阅(20 美元/月)或 ChatGPT Team(25 美元/月),显示 OpenAI 对其 AI 代理能力的高度自信。此外,OpenAI 预计这些代理产品未来可能占公司收入的 20 25%。Manus 不仅可以解答问题,还能自动分析并执行任务,直接交付最终结果。
2025-03-15
知识表示与推理发展过程中有哪些里程碑式的技术
在知识表示与推理的发展过程中,具有以下里程碑式的技术: 1. 知识图谱: 于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,旨在提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验。 关键技术包括知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示(属性图、三元组)、知识融合(实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新)、知识推理。 2. Symbolic Agent: 时间:20 世纪 50 70 年代。 特点:基于逻辑和规则系统,使用符号来表示知识,通过符号操作进行推理。 技术:基于规则的系统、专家系统,如 MYCIN、XCON 等。 优点:明确的推理过程,可解释性强。 缺点:知识获取困难,缺乏常识,难以处理模糊性。
2025-03-27
我是一个普通本科的大二学生,学的是软件工程专业,但是我本身编程能力不是很好,我对ai拥有浓厚的兴趣,喜欢去学习并运用ai,我想未来all in ai并成为一个产品经理,我想给你分享一下我的计划,我想今年下半年考过英语四级,并且参加苹果26年的swift 学生挑战赛,我是零基础但是我愿意学习,希望你帮我制定一个包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助我有效地实现这些目标!
以下是为您制定的包含实施策略、里程碑和最佳实践的详细框架,以帮助您有效地实现目标: 一、英语四级考试 实施策略: 1. 制定学习计划,每天安排一定时间学习英语,包括词汇、语法、听力、阅读和写作。 2. 多做历年真题,熟悉考试题型和难度。 3. 参加英语学习社群或找学习伙伴,互相监督和鼓励。 里程碑: 1. 每月进行一次模拟考试,评估学习进度。 2. 两个月内完成词汇和语法的系统学习。 最佳实践: 1. 利用碎片时间背单词,如在公交车上、课间等。 2. 听力练习时,反复听同一篇材料,直到完全听懂。 3. 写作练习后请老师或同学帮忙批改,总结错误和不足。 二、参加苹果 26 年的 Swift 学生挑战赛 实施策略: 1. 从零基础开始学习 Swift 编程语言,通过在线课程、书籍等资源进行系统学习。 2. 参与相关的编程实践项目,提升实际操作能力。 3. 关注苹果官方网站和社区,了解挑战赛的最新动态和要求。 里程碑: 1. 三个月内掌握 Swift 编程语言的基础知识。 2. 半年内完成一个小型的 Swift 项目开发。 最佳实践: 1. 遇到问题及时在技术论坛或社区寻求帮助。 2. 定期回顾和总结所学知识,加深理解和记忆。 3. 参考优秀的 Swift 项目案例,学习他人的编程思路和技巧。 三、成为 AI 产品经理 实施策略: 1. 学习 AI 相关的基础知识,包括机器学习、深度学习等。 2. 了解产品经理的职责和工作流程,通过实践项目积累经验。 3. 关注行业动态,参加相关的研讨会和培训课程。 里程碑: 1. 一年内掌握 AI 基础知识和产品经理的基本技能。 2. 参与实际的 AI 项目开发,担任产品经理助理角色。 最佳实践: 1. 多与行业内的专业人士交流,获取经验和建议。 2. 不断提升自己的沟通和协调能力,以更好地推动项目进展。 3. 学会从用户需求出发,设计具有创新性和实用性的 AI 产品。 希望以上框架对您有所帮助,祝您顺利实现目标!
2025-03-01
回顾 AI 的发展历程和重要里程碑
AI 的发展历程充满了众多重要的里程碑: 1956 年,人工智能这个词首次被提出,标志着人们正式开始研究如何让机器像人一样思考。 1997 年,深蓝电脑在国际象棋比赛中战胜世界冠军,这是机器在智力游戏中首次击败顶尖人类选手。 2014 年,生成对抗网络(GAN)诞生,它可以帮助神经网络用更少的数据进行学习,生成更多的合成图像。 2016 年,AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军李世石,令全世界惊讶。 2020 年,GPT3 发布。 2022 年,DALLE 发布。 2023 年,GPT4 发布。 从 2012 年至今,深度神经网络的使用呈爆炸式增长,大部分 Machine Learning 领域的研究都集中在 Deep Learning 方面。通过回顾 AI 的发展历史,能够理清其发展脉络以及每个关键里程碑的意义。
2024-08-16
生成式AI发展里程碑
以下是生成式 AI 发展的一些里程碑: 1. 在客户服务领域,OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起了革命。基于大型语言模型的应用程序能以类似人类的方式处理并回答复杂问题,预计其在客户服务领域的融入将经历几个阶段,从人工监督下处理复杂查询,到更独立地处理大多数问题,最终几乎在每个用户旅程中提供支持,使客户服务部门成为灵活、数据驱动的组织,创造差异化的客户体验。 2. 在游戏领域,生成式人工智能的革命将彻底重塑用户生成内容,创造一个任何人都能构建游戏的世界,扩大游戏市场。从 UGC 游戏到人工智能驱动的 UGC 的演变预计会分两个阶段。 3. 在整体的人工智能领域,2010 2020 年是大规模监督学习的十年,为现代人工智能奠定了基础。生成式 AI 由监督学习技术搭建,生成文本时会使用大语言模型,通过不断预测下一个词语来生成新的文本内容,这需要千亿甚至万亿级别的单词数据库。同时,强化学习与无监督学习也是 AI 领域的重要工具。
2024-08-09
机器学习的发展里程碑
机器学习是人工智能的一个分支,其发展有着清晰的脉络,从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点。机器学习在近 30 多年已发展为多领域科际集成,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。 在机器学习的发展历程中,CNN(卷积神经网络)的结构基于两类细胞的级联模型,在计算上更有效、快速,已用于自然语言处理和图像识别等领域,并击败大多数其他算法。随着对大脑工作机制认知的增加,神经网络的算法和模型不断进步。 Deep Learning 是一个革命性领域,但需要数据支持。李飞飞创建的 ImageNet 是重要数据集之一,自 2009 年创建以来,为 Machine Learning 算法的发展发挥了重要作用。仅七年时间,ImageNet 让获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%,超过人类平均能力,并引领了 DL 革命,为其他数据集开创了先例,此后有更多新的数据集被引入。
2024-08-08
如果你是一个AI领域的专家,我有个问题关于应用AI来学习的:假设我有一个网上的课程,然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来,然后输入给AI,让AI来学习,如果以后我问AI关于这方面的问题的话,AI能像课程老师一样思考,来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容: AI 的学习方式与人类有相似之处,也有不同之处。在医疗保健领域,为产生真正的改变,AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始,如正规学校教育和学徒实践,通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说,当前学习方式及技术人员对待方式存在问题,应通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型,再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型,能反映对基本元素的理解和预测能力,可能会平行于人类教育范例发展,也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易,且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时,应让 AI 接触现实世界互动,避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而,您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习,然后期望它像课程老师一样回答问题,目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
我是一名AI古诗词视频创作者,我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来,请帮我写一个教学文档,要求内容丰富,从简单到复杂,从入门到深层思考和学习,包括提示词怎么写,提示词模板,提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档: 一、简单入门 如果是简单的图,找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图,把长图分多个模块。例如,将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉,用 AI 生成图片部分。如果有水印,可以把图片向下拓展一部分,然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出,放在绿幕背景里或者画的背景颜色,导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择,如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上,视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片,一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作:打开 DeepSeek 网站(https://chat.deepseek.com/ ),输入提示词。例如:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 工具:即梦 AI 操作:打开即梦 AI 网站(https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ),输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多,输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度(以秒或分钟为单位)或格式(宽高比、分辨率)有想法,请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素,如背景音乐、旁白或音效,请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住,输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
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
ai如何思考你提出的问题
AI 思考问题的方式多种多样,以下为您介绍一些常见的方法和案例: 1. 利用思维模型:例如通过“AI+六顶思考帽”的方法,依次运用白帽(搜集信息)、红帽(探索直觉和感受)、黄帽(探索可能的积极面)等思维方式,全面且深入地思考问题。比如在个人 IP 定位的案例中,先让用户提供职业、兴趣爱好等信息,再探索其感受和直觉,最后分析潜在好处。 2. 引用节点和参照:在生成内容时,可以使用“引用节点”的技巧,让 AI 根据特定的参照(如之前的产出、新增的参考文案等)输出具备更高关联度的内容。例如在生成“延伸思考”的问题时,严格参照未来世界观和各个驱动力的解析。 3. 对比不同模型和功能:可以用同一段提示词对比不同模型的输出,择优深挖。还可以在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”,对文本进行精加工。 4. 正确引导孩子使用:对于孩子使用 AI,若方法不当,如提封闭性问题让孩子迅速得到答案,可能有负面效果;但改成开放性问题或让 AI 帮助提更多拓展思考的问题,能激发好奇心。在辅助写作文时,让孩子与 AI 共同完成并提交聊天记录,关注孩子对作文的点评批改等,能避免孩子偷懒。
2025-04-01
为什么ai能够“思考”
AI 能够“思考”主要基于以下几个方面: 1. 以 AlphaGo 为例,它在对战围棋传奇李世石时展示了超越简单模式模仿、真正“思考”的能力。在预训练时,它不仅模仿人类专家决策,还会在作答前“停下来思考”,通过模拟多个未来可能的棋局,评估得分并选择最优应对方式。随着推理时间增加,表现逐步提升并超过人类。但将此概念移植到大规模语言模型(LLM)上存在构建价值函数的难点,如在评估文章初稿、制定旅行计划等较为开放领域的打分问题。 2. 人类的思维过程分为快速、直觉的“系统 1”和缓慢、深思熟虑的“系统 2”。研究人员认为,如果有足够大、接近人脑的人工神经网络,就可能实现人脑的“思考”工作。 3. 像 HiDeepSeek 这样的工具,旨在让 AI 像人类交流时那样展示思考过程,通过特别的规则要求 AI 在思考时自然地提出疑问、修正错误等,使 AI 的回答不再是冰冷的结论,而是可跟踪、可理解的思考过程。虽然这种“思维”是模拟的,但有助于更好地理解和使用 AI 。
2025-03-23
1、Puzzle 选择一个你(们)感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象,也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象,都有哪些基本事实? 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子,象征着对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具,尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象,目前所了解到的基本事实包括:有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望;借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运;夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限,还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13