人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其发展速度惊人，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临诸如合作与竞争、伦理等有趣且重要的问题。 从产业角度看，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展，形成庞大市场规模。伴随以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从进化的角度看，当计算机在某些任务上超过人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）、应用层（行业场景应用），近年来在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

以下是进入知识库的步骤： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页，在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。（可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，包括最大召回数量、最小匹配度和调用方式等。配置项说明：最大召回数量指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多；最小匹配度指 Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回，若未达到则不会被召回；调用方式分为自动调用和按需调用，自动调用每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回，按需调用则需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。（可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。

智谱·AI 提供了开源模型，您可以在以下平台进行下载： 智谱·AI 还开源了以下模型： |模型|介绍|代码链接|模型下载| ||||| |WebGLM10B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|| |WebGLM2B|利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。它旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。|| |MathGLM2B|在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。|| |MathGLMLarge|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|| |MathGLM10B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。|| |MathGLMChatGLM6B|采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。|| |

创建知识库的测试方法如下： 创建并上传表格数据： 1. 在单元页面，单击新增单元。 2. 在弹出的页面，选择表格格式，然后选择一种上传方式完成数据上传。 上传方式包括 API：获取在线 API 的 JSON 数据，将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下，选择 API，然后单击下一步。单击新增 API。输入网址 URL 并选择数据的更新频率，然后单击下一步。输入单元名称或使用自动添加的名称，然后单击下一步。配置数据表信息后，单击下一步。确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。完成上传后，单击确定。 创建并上传文本内容： 1. 在单元页面，单击新增单元。 2. 在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 上传方式包括 Notion：在文本格式页签下，选择 Notion，然后单击下一步。单击授权。首次导入 Notion 数据和页面时，需要进行授权。在弹出的页面完成登录，并选择要导入的页面。选择要导入的数据，然后单击下一步。选择内容分段方式：自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符删除所有 URL 和电子邮箱地址单击下一步完成内容上传和分片。 上传方式还包括自定义：在文本格式页签下，选择自定义，然后单击下一步。输入单元名称，然后单击确认。单击创建分段，然后在弹出的页面输入要上传的内容。每个分段最多可添加 2000 个字符。单击保存。 上传方式还包括在线数据：扣子支持自动抓取指定 URL 的内容，也支持手动采集指定页面上的内容，上传到数据库。自动采集方式适用于内容量大，需要批量快速导入的场景。在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。单击自动采集。单击新增 URL。在弹出的页面完成以下操作：输入要上传的网站地址。选择是否需要定期同步网站内容，如果需要选择内容同步周期。单击确认。当上传完成后单击下一步。系统会自动根据网站的内容进行内容分片。手动采集方式适用于需要精准采集网页上指定内容的场景安装扩展程序，详情请参考。在文本格式页签下，选择在线数据，然后单击下一步。点击手动采集，然后在弹出的页面点击权限授予完成授权。在弹出的页面输入要采集内容的网址，然后单击确认。在弹出的页面上，点击页面。

以下是一些可以让老照片动画化的 AI 工具： 1. 未提及具体名称的工具：可以上传照片，让照片产生一些动态效果，如风景照片中的水面动起来，但也可能出现画面扭曲的情况。 2. Dreamina：在有插件的情况下可能可以使用，否则直接去其官网使用可能更方便快捷。 需要注意的是，使用这类工具时可能会涉及肖像权、版权、信息安全等问题，使用时需谨慎。

以下是关于代码相关 prompt 的综合信息： 开发方面：如果问题与开发者有关，Copilot 必须回答与开发者相关的内容。首先逐步思考，用伪代码详细描述建设计划，然后将代码输出到一个代码块中，尽量减少散文，保持简短且不带个人色彩，使用 Markdown 格式，包含编程语言名称并用三个反引号包围，每轮对话只给出一个回答，为下一轮用户回合生成简短建议，主要附件是用户当前正在查看的源代码，并根据文档行动。 格式方面：常见格式包括 Markdown（兼容性强，如写公众号、百家号文章）、无序列表、有序列表、表格（对比数据时更清晰直观）、图片（搭配生成 PPT 具有随机性）、二维码（将链接以二维码图片展示）、Latex 公式（处理数学问题时要求使用，能渲染美观公式，但官网行内公式渲染不稳定）、代码（适合程序员指定编写及复制内容）、JSON 格式（程序员开发应用程序调用 API 时使用）。 提示简介：提示是给 Claude 的用于引发相关输出的文本，通常以问题或指示的形式出现，例如“User|Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。

以下是关于 01 做产品经理的一些建议： 1. 利用新技术：如 ChatGPT 等人工智能工具。保持对新技术的敏感度和开放性，尝试利用其提高自己的技能和能力。例如，可以通过与 ChatGPT 的交流来实测新代码的正确性和效果，了解其在编程及其他方面的应用。 2. 明确项目需求：通过和 AI 的对话逐步明确项目需求。对于训练有素的产品经理，这一步可能可以忽略。但对于新手，可以像与高级且懂技术的产品经理交流一样，让 AI 提问并梳理产品功能，尤其注意涉及技术方案选择的关键点，最终让 AI 帮助梳理出产品需求文档。 3. 了解不同层级：个人可将产品经理做如下划分，仅供娱乐和参考。 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 研究级：分为技术研究路径和商业化研究路径。这个阶段可能对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 落地应用：有一些成功落地应用的案例，产生商业化价值。 需要注意的是，AI 产品经理与传统互联网产品经理类似，也有负责功能模块与执行细节、负责整体系统与产品架构、熟悉行业竞争格局与商业运营策略等不同层级。

创建 AI 知识库的方法如下： 1. 创建路径：个人空间 知识库 创建知识库。 2. 文档类型支持：本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次可使用【本地文档】。 3. 按照操作指引上传文档、进行分段设置、确认数据处理。 小技巧：知识库的好用程度与内容切分粒度有关，可以在内容中加上特殊分割符，比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 4. 最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误需要编辑，可以点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮，进行编辑或删除。 此外，基于 RAG 机制实现知识库问答功能时，首先需要创建一个包含大量 AI 相关文章和资料的知识库，比如有关 AI 启蒙和信息来源的知识库，然后通过手工录入的方式上传栏目的所有文章内容。在设计 Bot 中，添加这个知识库，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经能感受到人工智能的普及，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等方面，它正以惊人的速度发展，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超过人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临诸如物种竞争、合作等有趣的问题。 在产业方面，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，正加速与实体经济深度融合，深刻改变工业生产模式和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国的建设发挥重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（用于模型开发的深度学习框架和工具）、模型层（大模型等技术和产品）、应用层（在行业场景的应用）等部分。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，人工智能产业呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，不过也亟需完善产业标准体系。