直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/全部问答
有没有点评小学数学卷子的AI
目前有一些关于利用 AI 辅助教育的讨论和实践。例如,在作文方面,可以让孩子对 AI 写的作文进行点评批改,通过提交与 AI 共同完成作文的聊天记录来评估孩子的理解和思考能力。但关于专门点评小学数学卷子的 AI ,尚未有明确的针对性应用。不过,从相关理念来看,如果能合理设置问题和任务,将 AI 用于辅助学习和评价是具有潜力的。比如像让孩子通过与 AI 互动来分析数学题目中的对错、解题思路的优劣等。但需要注意的是,AI 的使用方式至关重要,应避免让孩子过度依赖而削弱自身的思考能力。
2024-12-05
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题,关于无人驾驶的,贴近生活,有新意。 例子:《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告,是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火,这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪,学校有责任吗》《不招疫情班应届生,一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题: 1. 《无人驾驶汽车事故频发,谁来负责?》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题?》 3. 《无人驾驶普及,传统司机将何去何从?》 4. 《无人驾驶技术,是便利还是安全隐患?》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护,你放心吗?》 6. 《无人驾驶时代,驾照是否会成为历史?》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策,公平吗?》 8. 《无人驾驶上路,行人安全如何保障?》 9. 《无人驾驶出租车,你敢坐吗?》 10. 《无人驾驶公交,能否改变城市出行方式?》
2024-12-05
人工智能的发展历史及各个阶段起到关键作用的重大突破
人工智能的发展历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,以下是各个阶段起到关键作用的重大突破: 1. 20 世纪 50 年代: 纽维尔和西蒙开发了名为“逻辑理论家”的程序,能够证明数学定理,此后又开发了“通用问题求解器”。意义:作为符号学派的代表,为形式化证明打开了大门。 英国数学家阿兰·图灵提出了著名的“图灵测试”。 2. 20 世纪 60 年代: 美国心理学家弗兰克·罗森布拉特提出了感知机模型,这是一种具有学习能力的神经网络。意义:开创了连接主义学派,为 DNN 学习范式开启了窗口。 3. 1971 年到 2015 年间,与电子游戏相关的人工智能研究论文数量不到 1000 篇,但从 2015 年到 2022 年的 7 年里,相关论文数量就达到 1625 篇,其中 17 篇成为《自然》和《科学》的封面文章。 4. 1997 年:“深蓝”电脑在国际象棋比赛中战胜世界冠军卡斯帕罗夫。 5. 2016 年:AlphaGo 在围棋比赛中战胜世界冠军李世石。 6. 2020 年:GPT3 发布,非常擅长用电脑写文章和做其他很多用语言的事情。 7. 2022 年:DALLE 发布,可以根据描述画出想象中的图画。 8. 2023 年:GPT4 发布。 在快速发展的过程中,众多巨人开创了具有重大意义的里程碑事件,推动了人工智能的不断进步。
2024-12-05
“美国红杉资本指出,AI 供应链分为六层”,展开说说这六层吧
美国红杉资本指出的 AI 供应链从下到上分为六层,具体情况如下: 1. 第一层是芯片代工厂(如台积电),保持着高利润水平。 2. 第二层是芯片设计商(如英伟达),同样具有高利润。 3. 第三层是工业能源供应商(如电力公司),因数据中心需求激增而受益。 4. 第四层是云厂商,处于重金投入阶段,不仅斥巨资建设数据中心,还在训练自有模型或大举投资 AI 模型开发商。 5. 第五层是 AI 模型开发商,目前面临亏损。 6. 第六层即最上层是面向最终客户的应用服务商,虽充满潜力,但依赖消费者和企业付费,当前市场规模有限,尚不足以支撑整个供应链的经济模型。
2024-12-05
AI产业或者说AI产业链条上都有哪些事情可以做
AI 产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 在基础设施层,布局投入的确定性最强,但入行资源门槛较高,涉及海量资金投入,未来更多由“国家队”承担重任,普通人可考虑“合作生态”的切入机会。 技术层当前处于技术爆炸时刻,迭代速度极快。对于规模不大的团队或个人,需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。 应用层是一片广阔蓝海,当前针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用更是稀少,对于普通个体和小团队,强烈推荐重点布局,拥有巨大发展空间。 据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导,对话机器人类别排名第二。北美和欧洲是主要消费市场,这是中国 AI 公司积极出海的重要原因。 美国红杉资本指出,AI 供应链分为六层,各层盈利能力不同。芯片代工厂和芯片设计商是主要赢家,云厂商是供应链核心承载方,处于重金投入阶段,是整个供应链的“链主”,AI 模型开发商目前面临亏损,应用服务商市场规模有限。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2024-12-05
本地的AI智能体开发软件
以下是为您整理的关于本地的 AI 智能体开发软件的相关信息: 目前,随着 AI 技术的发展,出现了多种与本地 AI 智能体开发相关的情况和软件。 4 年前 OpenAI 发布 GPT3 后,我们踏上了不平凡的旅程。大型语言模型包括语言、视觉和动作模型,基于人类训练数据来理解各种信息。当让大型语言模型表现得像智能体时,它能制定计划和决策,还能使用外部工具和模仿逻辑思维模式,这种架构使语言模型功能更强大,能完成复杂任务。例如,GitHub Copilot、Cursor 和 Replit 等工具被部署到旨在帮助专业开发人员,使用这些工具能提高开发人员完成任务的速度。 AIGC Weekly 65 中提到了一些相关产品,如全平台的本地 LLM 聊天软件 Jan,它支持自动下载模型及详细设置,还支持本地模型和在线模型接入,具备 All in one 的模型管理,交互和 UI 合理,同时支持在系统任何可输入的地方调取模型能力。 在 XAIR 中,对智能体及智能体开发平台进行了概念定义。智能体简单理解就是 AI 机器人小助手,类似移动互联网中的 APP 应用。字节推出了用于开发下一代 AI 聊天机器人的扣子,国内也有其他智能体开发平台,如 Dify.AI。
2024-12-05
请推荐能够AI 识别日语音频并提取文字的平台
目前常见的能够 AI 识别日语音频并提取文字的平台有: 1. 百度语音识别:具有较高的准确性和稳定性。 2. 腾讯云语音识别:提供多种语言包括日语的音频识别服务。 3. 阿里云语音识别:功能强大,能较好地处理日语音频。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的平台。
2024-12-05
智能体
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,既可以是软件程序,也可以是硬件设备。 智能体的定义: 智能体是一种自主系统,通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当 Agents 的大脑,并辅以几个关键组成部分,包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆(短期记忆和长期记忆)、工具使用。 智能体的类型: 1. 简单反应型智能体(Reactive Agents):根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态,也不考虑历史信息。例如温控器,根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体(Modelbased Agents):维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能够推理未来的状态变化,并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车,不仅感知当前环境,还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体(Goalbased Agents):除了感知和行动外,还具有明确的目标,能够根据目标评估不同的行动方案,并选择最优的行动。例如机器人导航系统,有明确的目的地,并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体(Utilitybased Agents):不仅有目标,还能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动,评估行动的优劣,权衡利弊。例如金融交易智能体,根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体(Learning Agents):能够通过与环境的交互不断改进其性能,学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体,通过与环境互动不断学习最优策略。 此外,还有一个名为“买买买!?产品买点提炼神器强化版?”的智能体,其应用场景针对企业和品牌营销团队,尤其是活跃于小红书和抖音的市场推广者。当前痛点是难以精准提炼产品卖点,不能以更友好的用户侧表达讲述卖点,社交媒体营销文案和脚本创作没有以卖点为出发点,耗时且无系统。该智能体解决的问题是提供系统化卖点提炼和一站式内容创作,简化小红书和抖音营销文案生成,主要功能包括产品卖点(供给侧视角)深度挖掘、优质买点(用户侧视角)文案生成、小红书笔记+抖音脚本生成、所有内容一键同步到飞书。
2024-12-05
根据图片生成思维导图的AI
以下是关于根据图片生成思维导图的 AI 相关内容: 如何判断一张图片是否 AI 生成: 可以通过画面风格、物品 bug 等细节来辨别。 培养鉴赏 AI 图片的技能需要训练大脑模型。 不善于此的朋友可借助一些网站,如 ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/),但可能存在误判,如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图,这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。 AI 生成 PPT: 可以用 Kimi.ai 思维导图图片转 PPT。 AI 辅助 PPT 的原理和作用包括减轻排版工作压力、生成打底内容等。具体流程为用户输入、AI 输出、排版,有的网站配图也由 GenAI 根据页面内容生成。网站会提供各种形状和样式,将 AI 输出的文本交给 LLM 选择适合的组件,呈现结果后用户不满意可自行选择模板。
2024-12-05
想要了解能够解决小学教师教学相关的AI工具。这些工具分别能解决哪些具体的教学场景
以下是一些能够解决小学教师教学相关问题的 AI 工具及其适用的教学场景: 1. 语言学习方面: 像这类工具,能够提供实时交流,并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习方面: 等应用可以指导学生解决数学问题。 3. 历史学习方面: 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 4. 写作方面: Grammarly、等工具帮助学生克服写作难题,并提升写作水平。 5. 作业生成方面: 借助大模型,如 GPT 4.0,教师可以生成各种测试题、作业题,为学生提供个性化学习和定制化作业。 6. 教学评估方面: 如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能够通过自然语言处理技术自动批改学生的作文和开放性答案题,减轻教师批改负担。 7. 智能辅助教学方面: Google 的 AI 教育工具 AutoML 可用于创建定制的学习内容,让学生通过有趣的方式加深对学科概念的理解。 8. 实验教学方面: 像 Labster 的虚拟实验室平台,提供一系列高科技实验室场景,让学生在虚拟环境中进行实验操作并得到 AI 系统的反馈。
2024-12-05