Beam search（集束搜索）是一种在生成式 AI 中的搜索策略，常用于编码器解码器架构。解码器在每一步生成词汇表中每个标记是下一个标记的概率，使用这些概率来评估句子块而非单个单词的概率，并在每一步保留最有可能生成的块。 在一些实验中，如 PromptAgent 论文精读翻译中的基线实现细节，Beam search 与 PromptAgent 使用相同的扩展功能。除根节点外每个节点扩展为 3 个新节点，集束宽度为 3，意味着搜索树的每个深度都有 9 个节点，而最好的 3 个节点会被保留用于下一次扩展，根节点扩展为 9 个新节点，搜索深度为 8，总共有 72 个节点或新提示。 在常用采样策略中，Beam search 是确定性采样的一种。它维护 beam 的大小为 k，对当前 beam 中的所有路径做下个 token 的展开，选取累积概率最高的前 k 个路径作为新的 beam，以此类推。计算量增大，但输出有一定确定性同时更加丰富。当 k=1 时退化成 Greedy Search（贪心搜索）。

以下是一些免费好用的图形 AI 工具： 1. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述生成序列图、用例图、类图等，辅助创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，能创建各种架构图，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建，包括逻辑视图和部署视图。 在图生图方面，以下产品较为好用： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感。 2. Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：将上传照片转换为芭比风格，适合喜欢梦幻童话风格的人。 另外，在绘制逻辑视图、功能视图和部署视图方面，还有以下工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括上述视图，用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 3. ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合使用可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种架构视图创建。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建相关视图。 6. draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，允许创建多种类型图表，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，应考虑具体需求，比如是否需要支持特定建模语言、是否需要与特定开发工具集成、偏好在线工具还是桌面应用程序等。同时，这些 AI 模型可能存在一些局限，如偶尔性能不稳定、生成内容不当等问题。

以下是一些可用于分析 Excel 表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，能让用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：由微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，如数据分析或格式创建，Copilot 会自动完成任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，使用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术不断发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于如何用 AI 提升自己的一些建议： 1. 利用 AI 促进知识吸收：随着 AI 技术的发展，它能以适合个体的方式呈现知识，帮助人们更好地学习和掌握技能。但这并不意味着放弃基础认知的培养，可借助大语言模型加速认知提升，将更多时间用于高阶思维锻炼，如计划、评估、决策、抽象和创造。 2. 培养高阶思维：过去没有高阶认知可能没有代价，但现在非创造级别的工作可能因 AI 自动化而失去经济价值。未来应注重培养如批判性思维、好奇心等思考能力，学会提出有价值的问题，广泛且深入思考，重点培养结构化思维，将复杂问题分解并解决。 3. 提升协同进化能力：在知识经济时代，要做到与 AI 协同进化，需善用工具，如同历史上使用水车、纺织机、电脑等工具一样。不会使用 AI 工具自动化重复性任务，可能面临被时代淘汰的命运。同时，要具备抽象与整合的能力，在更高层次上学习，不必直接学习所有知识细节，可在需要时通过工具加速学习。

以下是一些常见的 Agent 构建平台： 1. Coze：是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具以拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 从案例入门，国内外有多个 Agent 平台可以在几分钟内完成 Agent 创建，比如国内版扣子 coze.cn、海外版 Coze coze.com、百度 AppBuilder、阿里通义千问、智谱 AI 等，可以先从扣子 coze.cn 开始。 2023 年历史更新（归档）： 白强对硅谷进行了深入探访，分享了他对硅谷 AI 的亲身感受，发现硅谷以工具化的 to B 产品为主，以提高生产效率为目标，在 AI 领域，产品能力比单纯的 AI 技术更为关键，未来可能出现新的 AI 硬件形态，但目前还没有明确的方向。 网站精选中新增“实在智能”，RPA+AI 解决方案提供商，近期完成近 2 亿元 C 轮融资，推出基于自研大模型的 Agent 智能体。 孔某人主要讨论了更强能力的 Agent 构建平台，主要目标是解决实际中稍微复杂一些的问题，本文主要讨论的是云上的平台，但很多考量可以应用在私有化部署的平台或者内部工具上。 以上信息提供了多个平台的概述，您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式，特别是在处理学术论文和专业文档时。以下是一些流行的 AI 文章排版工具及相关介绍： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 3. Latex：虽不是纯粹的 AI 工具，但在学术论文排版中广泛使用，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的 AI 文章排版工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 受欢迎，因其强大排版功能和广泛学术支持；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等工具可能更适用。 另外，关于利用 GPT 进行文章排版的工作流如下： 首先，打开 GPTs（https://chatgpt.com/g/gauDv1yCnbwenzhangmarkdownpaibandashi），若打不开可跳过。接着，将从迅捷 Markdown 编辑器复制的文章内容发送给 GPTs。GPT 会先分析原文，列出需要加粗和引用的句子让您确认。解释引用格式后，您需查看加粗内容是否符合要求，然后告知 GPT 您的选择。接着，GPT 会输出排版后的文章，即给重要句子加上加粗和引用符号。等待完成排版后，点击「复制代码」，再粘贴到微信 Markdown 排版器里，后续步骤同上。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

微软 AI 初学者入门课程不包括以下内容： 1. 人工智能的商业应用案例。如需要了解这方面的信息，可以考虑学习以下两个微软的课程：《》（和欧洲工商管理学院 INSEAD 共同开发）。 2. 经典机器学习。这在我们的《》中有详细介绍。 3. 使用 Azure 认知服务（Azure Cognitive Services）来创建实用的人工智能应用。如有需要，我们建议你从以下微软课程开始学习：《》等。 特定的机器学习云框架，例如》。 对话式人工智能和聊天机器人。这方面有一个单独的课程《了解更多详情。 深度学习背后的深层数学（Deep Mathematics）。关于这一点，我们推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》（Deep Learning）一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。 如需了解云计算中的人工智能主题，可以考虑参加《》课程。

评估模型输出通常需要一个“黄金标准”的答案。假设我们清楚某个问题的正确答案应包含哪些事实（得分点），就可以使用模型查询和计算的方法总结这些得分点来为模型输出质量打分。这是监督学习的一部分，能让模型在人类指导下改善性能。评估过程通常由另一个模型执行，以降低人力成本。 例如，杨志磊对各模型的答辩状 prompt 进行了评测，按照满分 10 分的标准，各模型得分如下：ChatGPT 为 6 分，Bard 为 5.5 分，Kimi chat 为 6.5 分，智谱清言为 5 分，讯飞星火为 5 分，文心一言 3.5 为 4 分，通义千问为 6.5 分，腾讯混元为 5 分，百川大模型为 7 分，豆包 AI 为 5 分，Copilot 为 9 分，Claude 2.0 为 6 分。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 相比其他 LLM 自动评测器，如 alpaca_farm_greedy_gpt4、aviary_gpt4、lmsys_gpt4 及人类评估，有其特别之处。在 AlpacaEval set 上，通过与 2.5K 条人工标注结果对比，其采用的 GPT4 评测方式取得了最高的人类一致性、较低的误差，且只需约 1/22 的人类标注成本。另外，团队还从统计角度研究了什么评估数据能最好地区分模型，并发现 SelfInstruct 数据集产生的统计能力最小，可从评估集中删除。AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式。

要做一个简单的智能体，可以按照以下步骤进行： 1. 起一个智能体的名称。 2. 写一段智能体的简单介绍。 3. 使用 AI 创建一个头像。 在编排方面： 插件：插件就像一个工具箱，里面可以放一个或者好几个工具，被称为 API。扣子平台上有很多不同类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容的 API，还有能处理多种任务的模型。如果现有的插件不符合需求，还可以自己动手制作插件并加入所需的 API。 工作流：工作流就像可视化的拼图游戏，可将插件、大语言模型、代码块等功能组合在一起，创建复杂但稳定的业务流程。工作流由多个小块块（节点）组成，开始和结束都有特殊的小块块，不同小块块可能需要不同信息才能工作，这些信息包括引用前面小块块给出的信息和自己设定的信息。 知识库：扣子的知识库功能强大，可上传和存储外部知识内容，并提供多种查找方法。如果大模型存在幻觉或某些专业领域知识不足，知识库能解决问题，让回复更准确。 开场白：为了提升体验，可以添加一段开场白，向用户说明智能体的作用。 例如在“竖起耳朵听”这个智能体中，添加了新闻搜索插件、使用了 5 个小块块来回答带有图片口语的结果、运用了自己的知识库收集地道口语表达的短句，并设置了开场白。

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。 从技术进化的角度看，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。届时，机器可能具有自我意识和超级智能，我们对机器意识的概念将发生重大转变，甚至会出现真正的数字生命形式。这也带来了一系列关于合作与竞争、伦理道德等有趣的问题。 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，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（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）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，也亟需完善产业标准体系。