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人工智能的场景应用及其对社会治理的新挑战,注意场景应用和社会治理的对应,同时突出新挑战
以下是关于人工智能的场景应用及其对社会治理新挑战的相关内容: 场景应用: 医疗领域:如利用 AI 技术预测蛋白质结构,加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面取得巨大进展。 气候领域:通过 AI 技术应对气候变化。 对社会治理的新挑战: 可能产生新的风险,如使用 AI 可能带来的未知问题。 复杂的 AI 技术可能引发公众的不安。 涉及数据获取、计算能力、可持续性以及内容生产者和 AI 开发者权利平衡等重要问题,需要综合考虑。 需确保在保护权利持有者和支持 AI 开发者获取所需数据之间保持恰当平衡。
2025-01-23
人工智能的场景应用
人工智能(AI)的应用场景广泛,涵盖以下多个领域: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新疗法。 提供个性化医疗方案。 控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 识别和阻止欺诈行为,降低风险。 评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 分析市场数据,辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 分析客户数据进行产品推荐。 改善搜索结果和提供个性化购物体验。 实现动态定价。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 4. 制造业: 预测机器故障,避免停机。 检测产品缺陷,提高质量。 优化供应链,提高效率和降低成本。 控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输: 开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育:提供个性化学习体验。 农业:分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源使用,提高能源效率。 此外,AI 绘画在以下场景也有应用: 广告设计:快速生成创意概念图,为广告策划提供灵感和初稿。 游戏开发:创建游戏场景、角色形象,提高开发效率。 影视制作:辅助生成特效场景、概念设计。 建筑设计:帮助构想建筑外观和内部布局。
2025-01-23
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和影响力的公司: 1. 秘方特点:DeepSeek 不是“中国式创新”的产物,其秘方是硅谷味儿的。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新在硅谷引发轰动。同时,它在国内舆论场被描摹成“大模型价格战的发起者”,形成了一种平行时空的感觉。 2. V3 时刻:如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻,接下来的发展充满未知,但 DeepSeek 应会为全人类的人工智能事业做出更大贡献,且它已是中国最全球化的 AI 公司之一,赢得尊重的秘方也是硅谷味儿的。 3. 提示词相关:一个提示词“HiDeepSeek”能让 DeepSeek 的能力更上一层楼。通过 Coze 做了效果对比测试,使用方法为:搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”,将装有提示词的代码发给 Deepseek,认真阅读开场白后正式开始对话。其设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并储存、实现联网和深度思考功能、优化输出质量等,采用 XML 进行规范设定。完整提示词版本为 v1.3,特别鸣谢李继刚和 Thinking Claude 等。
2025-01-23
小白学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。 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,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)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,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 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,欢迎实践后的分享。 5. 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,了解它们的工作原理和交互方式。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白,学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。该日记中的学习资源都是免费开源的。 在理解技术原理与建立框架方面,可通过以下通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是有标签的训练数据,无监督学习是学习的数据没有标签,强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型。
2025-01-23
有没有歌词生成音乐的AI
以下是一些能够实现歌词生成音乐的 AI 工具: 1. 歌词爆改机@阶跃星辰繁星计划:这是一个微信小程序,可以把一首歌曲的歌词爆改成想要的版本,并生成专属音乐,UI 绝美。玩法链接:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyNzY0NDc4Nw==&mid=2247484386&idx=1&sn=a74db6692f4dd5735f66c47cb82fc5b9&scene=21wechat_redirect 2. LAIVE:这是一个利用 AI 技术一次性生成音乐、歌词、主唱等的创作平台。使用者可以选择自己喜欢的类型和情调,上传参考音源,AI 可以通过分析生成音乐。并且可以选择主唱和修改歌词,目前为开放测试阶段。链接:https://www.laive.io/ 输入促销代码 LAIVEcreator 可获得 50 代币(入口在个人资料),令牌有效期为输入代码后的 30 天,促销码失效日期为 4 月 17 日。
2025-01-23
xAI
以下是关于 xAI 的相关信息: 2024 年,Elon Musk 的 xAI 完成了 60 亿美元的 B 轮融资,公司估值达 240 亿美元。本轮融资由红杉资本、Valor Equity Partners 和 Fidelity 等参与。 7 月 15 日,马斯克在 Twitter Spaces 上完成了 xAI 首场且公开的动员大会,xAI 包括马斯克在内的 12 位成员,其中华人占 1/3,包括吴宇怀、杨格、张国栋以及戴自航。 xAI 的总体目标是构建一个优秀的 AGI,并以理解宇宙的真实本质为愿景,马斯克从物理学的视角探讨了一些关于宇宙的未解之谜,例如外星人的存在和重力的本质等。 xAI 的团队成员们希望让模型能够发现真相,不仅仅是重复从训练数据中学到的知识,而是能够提供真正的新见解和新发现。 马斯克指出 OpenAI 现在已经变得封闭且非常追求利润,与其最初的宗旨背道而驰。 这场直播会议的全部内容按时间顺序整理成了以下 12 个话题:xAI 创始成员的开场自述、xAI 的使命:宇宙本质与智能体、AGI 与个人计算资源、Twitter 数据与 xAI 的关系、创办 xAI 的初衷是什么?、特斯拉 Dojo,芯片以及训练推理、如何保证 xAI 的独立性?、xAI 如何造福人类?、真正的 AI 能理解物理世界、监管应与技术发展并行、xAI 会如何与外部合作?、xAI 与 OpenAI 差异,以及 Optimus。 创办 xAI 的初衷是允许 AI 说出它真正认为是真的东西,不要欺骗或保持政治正确,避免让 AI 面对不可能的目标和强迫其撒谎。
2025-01-23
AI生成PPT的流程
以下是 AI 生成 PPT 的流程: 1. 确定大纲: 可以让 GPT4 生成 PPT 大纲,但可能在理解题目和生成大纲上花费较多时间。例如,需要仔细思考题目要求,将题目抛给 GPT4 帮助理解,确定主题。 2. 导入大纲到工具生成 PPT: 以爱设计为例,其他工具操作方式大同小异,基于 Markdown 语法生成。 如使用 Process ON 工具: 网址:https://www.processon.com/ 输入大纲和要点:有两种方式,包括导入大纲和要点(手动复制或通过特定步骤导入),以及输入主题自动生成大纲和要求。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版后再点击下载。若使用 Process ON 且没有会员,可在某宝买一天会员。 3. 优化整体结构: 按照公司要求,自行优化字体、图片等元素,删改内容以达到心理预期。 4. 手动修改细节: 例如修改字体、纠正事实性错误等。
2025-01-23
12个prompt 框架
以下是 12 种 Prompt 框架: 1. Instruction(指令):即希望 AI 执行的具体任务,如翻译或写一段文字。 2. Context(背景信息):给 AI 更多背景信息,引导模型做出更贴合需求的回复。 3. Input Data(输入数据):告知模型需要处理的数据。 4. Output Indicator(输出引导):告知模型输出的类型或风格。 5. Capacity and Role(能力和角色):ChatGPT 应扮演的角色。 6. Insight(见解):提供请求背后的见解、背景和上下文。 7. Statement(声明):说明要求 ChatGPT 做什么。 8. Personality(个性):希望 ChatGPT 以何种风格、个性或方式回应。 9. Experiment(实验):请求 ChatGPT 回复多个示例。 10. Background(背景):说明背景,为 ChatGPT 提供充足信息。 11. Role(角色):希望 ChatGPT 扮演的角色。 12. Objectives(目标):希望实现的目标。 此外,还有以下框架: 1. TASK(任务):定义特定任务。 2. ACTION(行动):描述需要做的事情。 3. GOAL(目标):解释最终目标。 4. INPUT(输入):描述信息或资源。 5. STEPS(步骤):询问详细的步骤。 6. EXPECTATION(期望):描述所需的结果。 7. REQUEST(请求):描述您的要求。 8. Key Result(关键结果):要什么具体效果,试验并调整。 9. Evolve(试验并改进):三种改进方法自由组合,包括改进输入、改进答案、重新生成。 10. CONTEXT(上下文背景):为对话设定舞台。 11. OBJECTIVE(目的):描述目标。 12. SCENARIO(方案):描述场景。 同时,还有一些特定的框架,如 ICIO 框架、CRISPE 框架、BROKE 框架等。
2025-01-23
新手小白,如何从0开始搭建AI Agent
对于新手小白从 0 开始搭建 AI Agent,以下是一些建议: 1. 规划阶段: 制定任务的关键方法,总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务,确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施阶段: 在 Coze 上搭建工作流框架,设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点,并验证每个子任务的可用性。 3. 完善阶段: 整体试运行 Agent,识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代,优化至达到预期水平。 此外,还需要了解一些关于 AI Agent 的基本概念: AI Agent 是基于大型语言模型(LLM)和其他技术实现的智能实体,其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括 Chain(通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成,一个 Chain 视作是一个步骤,可以接受一些输入变量,产生一些输出变量,大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain)、Router(可以使用一些判定,甚至可以用 LLM 来判定,然后让 Agent 走向不同的 Chain)、Tool(Agent 上可以进行的一次工具调用,例如对互联网的一次搜索,对数据库的一次检索)。 常见的 AI Agent 有 Responser Agent(主 agent,用于回复用户)、Background Agent(背景 agent,用于推进角色当前状态)、Daily Agent(每日 agent,用于生成剧本,配套的图片,以及每日朋友圈)。这些 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),会分析期间的历史对话,变更人物关系、反感度等,抽简对话内容,提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。
2025-01-23
哪些应用或者是web服务可以使用api
以下是一些可以使用 API 的应用和 Web 服务: 1. TMDB 提供了搜索电影的 API,其文档网址为 https://developer.themoviedb.org/reference/searchmovie 。在该网站的开发者相关页面或 API 文档中,可获取 API 规则。通过在右上角的认证里能看到 API 读访问令牌,配置文件中包含了如 url、请求方法 get、查询参数 query 和 language 等。输入关键词和相关语言设置,如“奥本海默”和“zhCN”,点击 Try it 即可获取数据,返回的数据格式为 JSON。 2. RAG 加速器的数据抽取服务,基于 FastAPI 和 Postgresql 搭建,并提供了标准的 REST API 接口,附带有 dockercompose 文件方便搭建服务环境。该服务支持定义并持久化“抽取器”,包含抽取结构的图式(Schema)、抽取上下文的指令(Prompt)和抽取样例(Reference examples)。此外,提供了提交文件进行抽取的端点和通过 RemoteRunnable 使抽取服务在 LangChain Expression Language链中更易用的端点。预设了基于 MIME 类型的解析器,支持 PDF 和 HTML 文档的解析,还可扩展支持其他文件类型。使用时可通过 JSON 模式定义提取信息、指定样例提升提取结果质量,传入原始文本或二进制文件。 如果您对 Action 很感兴趣,可以从以下方向继续学习: 1. 系统学习 API 相关知识。 2. 在网上寻找可用的 API 进行练习。 3. 发掘 GPT Action 的更多潜力。
2025-01-23