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如何用AI一天赚50元
以下是一些利用 AI 一天赚 50 元的方法: 1. 开发如“航天小飞侠”这样的 AI 助理模型,为用户解答特定领域的问题,并设置抽奖环节增加体验感。 2. 用 AI 做手机壁纸,通过小红书等平台进行销售,例如 6 元一张,一天卖出一定数量。 3. 利用 AI 进行调酒,根据用户的 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方,并现场调制销售。 4. 运用以下 AI 工具创作并变现: 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。
2024-12-25
人工智能历史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确性复杂且成本高,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 在创建国际象棋计算机对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,搜索策略在对局结束时效果好,开始时因搜索空间大需通过学习人类对局改进,后续采用基于案例的推理,现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则将输入句子重新表述为问题,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,使用神经网络转换语音并识别意图,未来期待完整基于神经网络的模型独立处理对话,最近的 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机虽先进但仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程,因不知大脑完成任务的具体步骤,这种类型任务是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。
2024-12-25
人工智能历史图谱
人工智能的历史可以追溯到二十世纪中叶。 起初,符号推理流行,带来了专家系统等重要进展,但因提取知识复杂、成本高等问题,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今基于神经网络和强化学习,能从自身错误中学习,学习速度快于人类。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 等是混合系统,使用神经网络转换语音、识别意图,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得成功。 近期神经网络研究在 2010 年左右有巨大发展,大型公共数据集出现,如 ImageNet 催生了相关挑战赛。2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率,此后神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 在过去几年,大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据,可先预训练再针对具体任务专门化。
2024-12-25
Agi和ai
AGI(通用人工智能)和 AI(人工智能)是相关但有所不同的概念。 AI 是一种让机器展现智慧的目标,包括多种技术和应用,如机器学习、深度学习、大语言模型等。生成式人工智能(GenAI)是让机器产生复杂有结构内容的一种目标。AIGC(人工智能生成内容)则是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式,ChatGPT 是 AIGC 在文本生成领域的一个应用实例。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):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。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。AGII 是一个 AI 驱动的平台,赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力,提供一系列 AI 生成器和魔法工具,包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能,旨在帮助内容创作者、营销人员和企业以更短的时间创造引人入胜且有影响力的内容,并宣布推出平台的测试版以获取用户反馈并调整产品。
2024-12-25
什么是agi
AGI 即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它能够完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 AGI 有不同的发展等级,分别为: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):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。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 更多信息请见(AGI)。OpenAI 自 2015 年成立以来,一直将 AGI 作为其战略目标之一,随着 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。
2024-12-25
chatAI与chatGPT有区别吗
ChatAI 并非一个明确且被广泛认知的特定概念。而 ChatGPT 具有明确的定义和特点: 从 OpenAI 的官网可知,ChatGPT 在 2022 年宣发时被称为一种模型,但在官网的帮助页面中又被称为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用(服务)。 与更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。 与 Pi 相比,Pi 优先考虑与人的对话,评价标准在于对话自不自然、情商够不够高,而 ChatGPT 在某些情况下给出的建议相对泛泛。在机制设置上,Pi 采取提问式结尾、不断主动追问的方式更有让人聊下去的欲望。
2024-12-25
如何学习跟生产相关AI内容
以下是关于如何学习跟生产相关 AI 内容的建议: 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,您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 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。 通过与这些 AI 产品的对话,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 此外,谷歌生成式 AI 课程的学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合,从大型语言模型的基础知识,到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。其链接为:https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 ,包含 10 个独立课程。 对于小白理解技术原理与建立框架,您可以参考以下通俗易懂的内容: 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 概念:生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 概念与关系:相关技术名词 AI——人工智能 机器学习——电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习——有标签的训练数据,算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归。 无监督学习——学习的数据没有标签,算法自主发现规律。经典任务包括聚类,比如拿一堆新闻文章,让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组。 强化学习——从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失;类似训小狗。 深度学习——一种方法,参照人脑有神经网络和神经元(因为有很多层所以叫深度)。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 LLM——大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑——2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 含义:Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-25
什么是AI
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。对于不具备理工科背景的人来说,可以将其当成一个黑箱。 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理念。然而,对于像根据照片判断一个人的年龄这类任务,我们无法明确编程步骤,而这正是 AI 感兴趣的。 AI 技术再怎么发展,其生态位仍是一种似人而非人的存在。我们可以从人类文明传说和古老哲人的智慧中寻找与这类似人非人存在相处的原则。 在健身领域,AI 健身是利用 AI 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 产品有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等。
2024-12-25
整理周报的文本处理工具
以下是一些可用于整理周报的文本处理工具及相关示例: Claude2 可以执行多种文本处理任务,如摘要、编辑和重写、情感识别、信息提取和删除、翻译等。 信息提取方面,提取电子邮件地址的提示为:人类:请精确地复制以下文本中的任何电子邮件地址,然后将它们逐行写出。只有在输入文本中明确拼写出电子邮件地址时才写出电子邮件地址。如果文本中没有电子邮件地址,则写下“N/A”。不要再说其他任何内容。{{TEXT}} 助手:明确告诉 Claude 不要再说其他任何内容是削减其自然喋喋不休的一种方法。 PII(个人身份信息)删除方面,示例提示为:人类:这是一些文本。我们希望从这个文本中删除所有的个人身份信息,并用 XXX 替换。非常重要的是,姓名、电话号码和电子邮件地址要用 XXX 替换。以下是文本,位于<text></text>XML 标签内<text>{{TEXT}}</text> 助手:请将删除个人身份信息后的文本放在<response></response>XML 标签内。 注意:当在表格中使用带有 Claude 的 CLAUD 函数或在 Slack 中与 Claude 聊天时,可以省略\n\n 人类:和\n\n 助手:的格式。
2024-12-25
企业微信自建应用可以接扣子api么
企业微信自建应用能否接入扣子 API 的相关信息如下: 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌起名,设置过期时间为永久有效,选择指定团队空间,勾选所有权限,并保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 获取机器人 ID,在个人空间中找到要接入微信的机器人,点击进入编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据即为该机器人的 Bot ID。 进行 API 授权,点击右上角发布,勾选 Bot as API,确定应用已成功授权 Bot as API。 可以通过扣子工作流,用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,而且可以参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 对于扣子插件的搭建,GET 方法中传递参数的方式包括 Body(通常在 GET 方法中不用于传递参数)、Path(可传递参数,常编码为 URL 一部分)、Query(最常用的参数传递方式)、Header(通常不用于传递参数,而是定义请求头部信息)。配置输出参数时,若填写无误可点击自动解析,调试与校验时可查看输出结果。
2024-12-25