AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。它具有人类水平的智能和理解能力，有能力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。实现强人工智能是人工智能研究的长期目标，这需要开发出在各种任务和环境中都能够进行推理、学习、理解和适应的 AI 系统。例如，计划在 2027 年发布的 Q 2025（GPT8）将实现完全的 AGI。

以下是一些关于生成图表的 AI 工具和生成示意图的方法： 生成 CAD 图的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助用户创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。 生成示意图的方法： 假设您需要创建一个项目管理流程图，可以按照以下步骤使用 Lucidchart： 1. 注册并登录： 2. 选择模板：在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表：根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局：利用 AI 自动布局功能，优化图表的外观。 5. 保存和分享：保存图表并与团队成员分享，或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具，您可以快速、高效地创建专业的示意图，满足各种工作和项目需求。 此外，在艺术领域，生成式 AI 也有广泛应用，例如生成性 AI 可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型，并协助关卡设计。在营销中，它有望取代库存艺术、产品摄影和插图。我们已经看到它在网页设计、室内设计和景观设计中的应用。

构建用于 LLM 训练的林草领域特定数据集可以参考以下方法： 1. 微调现有模型：采用在通用数据集上预训练的模型，以学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。但 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，且计算成本较高，可能不是最佳选择。 2. 生成 QA 数据集：对于简单需求，以 QA 数据集和 dialogue 数据集为主。先对文件中的文本进行切割，例如将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。如对于公司产品手册，可设置类似“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案……”的模板。 3. 针对金融服务领域的经验借鉴： 使用特定数据微调模型：新进入者可先使用公开的金融数据优化模型，再用自身收集的数据；现有参与者可利用现有专有数据，但可能过于保守，给新进入者带来竞争优势。 保证模型输出准确性：考虑到金融问题的重要性，新的 AI 模型需要尽可能准确，一开始人类常作为最终验证环节。 总之，构建特定领域数据集需要根据实际情况选择合适的方法，并注重数据的质量和准确性。

目前在生成展览展示活动 3D 效果图方面，较为出色的 AI 工具包括 NVIDIA Omniverse。它具有强大的 3D 渲染和模拟能力，可以根据您提供的品牌及设计要求生成较为逼真的效果图。但需要注意的是，使用任何 AI 工具都需要您对输入的要求进行清晰准确的描述，以获得更符合期望的结果。

以下为您推荐一些能生成制作 3D 效果图的 AI 工具： 1. Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型，基于数十亿参数级别的 3D 大模型，实现快速的 2D 到 3D 转换，提供 AI 驱动的精准度和细节。 2. Meshy：功能全面，支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。用户上传图片并描述材质和风格可生成高质量 3D 模型。 3. CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象再转换为 3D 模型。 4. Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成，用户上传图片或输入文本提示词即可。 5. VoxCraft：生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，提供图像到 3D、文本到 3D 和文本到纹理等多种功能。 此外，在设计和工程领域，还有一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。但这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下是为您整理的关于文字转语音的相关项目信息： 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper： 链接：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 一分钟搞定 23 分钟的音频 项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48。与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，它要快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 XiaoHu.AI 日报 11 月 20 日相关： 能根据需要选择性地听取特定声音。链接： 实时生活解说项目：开发者利用 GPT4V 和 ElevenLabs 技术模仿名人声音解说日常生活。项目代码已在 GitHub 公开。链接： StyleTTS 2：开源文本转语音工具，提供多样化、自然的语音风格，高效生成和精确控制语音。链接：

神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型，用于分析图像、视频、音频和文本等复杂数据类型。 对于不同类型的数据有专门优化的神经网络，如分析图像时常用卷积神经网络，其模仿人脑处理视觉信息的方式。 在 2017 年推出 Transformer 之前，理解文本常用循环神经网络。而 Transformer 完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性，在处理每个词时会注意输入序列里所有其他的词，并给予不同的注意力权重以捕获依赖关系和相关性，且具有自注意力机制和位置编码（因语言顺序很重要）。 神经网络由大量人工神经元联结进行计算，大多数情况下能在外界信息基础上改变内部结构，是一种自适应系统，具备学习功能。它是一种非线性统计性数据建模工具，通常通过基于数学统计学类型的学习方法得以优化，也是数学统计学方法的实际应用，能通过统计学方法让人 工神经网络具有类似人的简单决定和判断能力，这种方法比正式的逻辑学推理演算更具优势。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。

以下为您推荐一些 AI agent： SmartGPT：由 KOL AI Explainer 搭建，具有更好的推理表现且更易配置的模块化 AI 代理。它将任务分解成较小的问题，并通过互联网和其他外部来源收集信息，以实现让 LLM（当前是 GPT3.5 和 4）在无用户输入的情况下完成复杂任务。其优点主要体现在模块化、配置简单以及推理表现更加出色，缺点是尚未集成内存管理模块。其推理表现更佳的实现方式包括代理分工和上下文分割。代理分工将用户的任务划分为多个不同等级的代理，并为每个代理分配涉及推理的不同任务；上下文分割则在不同代理之间分割上下文，节省大量 token 成本，并且可以使用 Llama 支持使用其他较小的模型。 当在正式项目中部署 AI Agent 时，有以下建议： 尝试使用提示：在考虑微调模型之前，先尝试使用提示来满足需求，只有提示无法满足质量、性能或成本目标时，再考虑微调。 编写并测试提示：通过编写和测试提示来验证任务的可行性，作为微调的基线。 关注数据质量：检查并确保数据质量，必要时删除或修正问题数据。 使用真实场景数据进行微调：即使数据存在不完美，只要能代表真实场景下的整体分布，就可用于微调。 保留测试集：不要将所有数据用于训练，留出一部分作为测试集评估模型性能。 选择适当的模型规模：与任务难度相匹配，过大或过小都会影响效率和效果。 设立快速评估指标：制定可快速计算的评估指标，便于多次日常评估和快速迭代。

目前在金融领域，包括基金投资方面，AI 有一定的应用。例如，在质量保证方面，生成式 AI 可以加速银行和金融科技公司确保符合监管要求的过程。英诺天使基金密切关注 AI 浪潮，有投融资需求的朋友可联系。但需要注意的是，AI 提供的指导并非绝对准确和可靠，投资基金仍需综合多方面因素进行谨慎决策。

以下是 9 月北京的部分 AI 相关活动： 未来之声2024“科技与艺术的交响”AI 音乐会作品征集启动：由中国科学技术馆和网易新闻发起，WaytoAGI 作为特别支持社区，即日起向全球征集 AI 音乐歌曲作品，通过专业评审评选出 10 首歌曲，将在 9 月下旬进行线下汇演。 AI 创作大赛开启中国神兽复兴计划：9 月 1 日9 月 24 日利用 AI 复原《山海经》中的经典神兽，赢取 35 万元现金和实体大奖，获奖作品将获得全网流量曝光，由中央美术学院等权威高校支持。