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，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常借助传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达成目标。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）、工具使用等。 简单理解，智能体就像 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。例如在 C 端，有社交方向的应用，用户注册后先创建自己的 Agent，让其与他人的 Agent 聊天，然后真人介入；在 B 端，帮助商家搭建 Agent。

以下是关于生成放烟花代码的相关信息： 1. 使用 Cursor 写代码时，可能会遇到 AI 输出混乱的情况。.cursorrules 是一个放在项目根目录的“说明书”，提前把编码规则、项目结构、注意事项写在这个文件里，AI 就会自动按照要求写代码。 2. 在独立游戏开发中，对于一些小功能可以让 AI 生成代码。例如在《玩具帝国》中，把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多是调用 API 且只牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。以 Buff 系统为例，尝试让 AI 仿照代码写一些 Buff，生成结果有时可以直接用。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 可能更方便。在与 AI 交互时，像哄小孩一样，正确的要及时肯定，指出错误要克制。 3. 然而，针对您具体的放烟花代码需求，上述内容未提供直接可用的代码，还需要您进一步明确具体的开发语言、功能需求等细节，以便为您提供更准确的帮助。

以下是关于代码生成的相关内容： 大语言模型在代码生成方面是一个有效的应用场景，例如 Copilot 就是很好的示例。您可以通过有效的提示词执行代码生成任务。比如，我们可以用它写一个简单的用户欢迎程序，甚至不需要指定使用的编程语言。还可以进行升级，如提供有关数据库架构并要求生成有效的 MySQL 查询。 在 Cursor 中，Cmd K（在 Windows/Linux 上也称为“Ctrl K”）允许在编辑器窗口中生成新代码或编辑现有代码。按 Ctrl/Cmd K 时出现的栏称为“Prompt Bar”，其工作原理类似于用于聊天的 AI 输入框，您可以正常键入，或使用引用其他上下文。如果按 Ctrl/Cmd K 时未选择任何代码，Cursor 将根据您在提示栏中键入的提示生成新代码。对于就地编辑，只需选择要编辑的代码，然后在提示栏中键入即可。 另外，代码生成领域的许多前沿问题已从研究转向工业，关于代码生成和代码代理（如 Devin）的实用工程建议只出现在工业博文和会谈中，而不是研究论文中。

AI 在临床方面有以下应用： 1. 医学影像分析：可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发过程，如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 AGI 实现后，未来 20 年临床方面可能会有以下变革： 1. 医疗诊断更加精准快速，AGI 能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。 2. 患者可能先与 AI 健康助手交流，降低医疗咨询门槛，缓解医生短缺问题。 3. 在医学成像诊断上，AGI 进一步提升能力，减少漏诊误诊。 4. AGI 可定制优化治疗方案，参与手术规划和机器人手术操作，让手术更安全。 5. 远程医疗更实用，偏远地区患者可通过 AI 获得权威医疗意见，AI 协助人类医生进行远程手术。 6. AGI 可能在精神健康领域充当心理疗愈师的角色。 此外，除临床领域外，还出现了其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练，如搭配服装、提供职业建议、提升沟通能力等。未来每个人可能拥有理解个人生活独特背景的个性化聊天机器人，在面临生活变化时得到有共鸣的建议和支持。

以下是为您提供的关于 AI 医学文献的相关信息： 在医疗保健方面，AGI 会带来重大变革。医疗诊断将更精准快速，能综合海量医学文献、患者症状和检查结果给出诊断和治疗方案。在一些问诊场景中，ChatGPT 的表现甚至超过真人医生。未来患者可能先与 AI 健康助手交流，AI 能降低医疗咨询门槛，缓解医生短缺问题。在医学成像诊断上，AI 已显示出高水平，AGI 会进一步提升能力，减少漏诊误诊。治疗方面，AGI 可定制优化方案，参与手术规划和操作。远程医疗也会因 AGI 更实用，精神健康领域 AGI 可能充当心理疗愈师角色，但也存在对其治疗效果和隐私的顾虑，需要医疗监管机构制定标准。 在蛋白质结构预测和合成方面，ChatGPT 引发的范式转移涉及该领域，过去两周有大量突破。用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质，如 AlphaFold 等多个系统在蛋白质结构预测方面表现出色，还有新的 AI 系统能创造自然界中不存在的蛋白质，以及用于识别个体细胞中蛋白质模式等的新工具。相关文献参考：https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 、https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 、https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 。 如果您有一篇医学课题需要 AI 帮您给出修改意见，可以考虑使用以下工具： 1. Scite.ai：是为研究人员等打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 2. Scholarcy：是科研神器，能提取结构化数据，生成文章概要等。 3. ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供修改意见。 这些工具可从不同角度审视和改进您的医学课题，您可根据具体需求选择合适的工具尝试。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Python 是一种高级编程语言，具有以下特点： 1. 简单易学：语法简单，可读性强，是适合小白的编程语言。 2. 功能强大：拥有丰富的库，可用于完成各种任务，如画画、计算、整理东西等。 3. 应用广泛：能用于网站开发、游戏开发、数据分析、自动化任务等领域。 其起源如下： 1989 年，Guido van Rossum 在荷兰的 Centrum Wiskunde&Informatica（CWI）开始开发 Python。1991 年，Python 的第一个公开发行版 Python 0.9.0 发布。1994 年，Python 1.0 发布，这是第一个具有稳定 API 的版本。2000 年，Python 2.0 发布，引入了列表推导式、内存管理和垃圾回收等特性。2008 年，Python 3.0 发布，是重要里程碑，不完全向后兼容，引入新语法特性和改进。2020 年 1 月 1 日，Python 2 正式停止支持，社区鼓励迁移到 Python 3。2020 年，Python 3.9 发布，引入字典合并和更新操作符等新特性。 如果您想入门 Python，需要了解以下内容： 1. Python 简介：包括 Python 的发展历史、特点与优势、应用领域。 2. 安装与环境配置：Python 安装教程、配置环境变量、安装和使用 IDE（如 PyCharm、VSCode）。 3. Python 基本语法：变量与数据类型、运算符、控制结构（条件判断、循环）。 4. Python 函数与模块：函数定义与调用、参数传递、Python 模块与包。 5. Python 数据结构：列表（List）、元组（Tuple）、集合（Set）、字典（Dictionary）。 6. Python 面向对象编程：类与对象、封装、继承、多态、特殊方法（如__init__、__str__）。 7. 常用 Python 模块：os 模块、sys 模块、datetime 模块、math 模块。 8. 文件操作与异常处理：文件的打开、读写与关闭、异常捕捉与处理。 若希望继续精进，还需熟悉以下方面： 1. 基本语法：了解变量命名、缩进等规则。 2. 数据类型：熟悉字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 3. 控制流：掌握条件语句（if）、循环语句（for 和 while）控制程序执行流程。 4. 函数：学会定义和调用函数，理解参数和返回值，以及作用域和命名空间。 5. 模块和包：掌握导入模块，使用包来扩展程序功能。 6. 面向对象编程（OOP）：了解类和对象、属性和方法、继承和多态。 7. 异常处理：理解异常，学会使用 try 和 except 语句处理错误。 8. 文件操作：学会文件读写，处理文件与路径操作。

以下是关于 ChatGPT 技术能力路线图的相关内容： 阶段一：开卷有益阶段 理解人类语言，学习语义关系、语法规律，能够应对未见过的语言处理情况。 GPT3 习得各种词汇和语法规则、编程语言及不同语言之间的关系，但存在回答不受约束的问题，指挥很重要。 阶段二：模版规范阶段 对话模版矫正模型，可形成优质对话并实现延展能力，知道什么该说和不该说。 通过任务对话范文训练，实现理解指令要求和例子要求的能力。 同时，在 AGI 实现路径与技术预测方面： 主要技术路线与理论框架包括可能性，如硬件与计算架构的趋势（量子计算、神经形态芯片、云计算资源扩展等），软件与算法进展（深度学习、元学习、强化学习、神经符号混合、AutoML、AutoGPT 等），以及人工智能安全与对齐研究（对齐难题、可解释性等）。 实现 AGI 所需的里程碑与风险点包括可能的时间表（如 2030、2040、2050 关键技术预测）和潜在的“奇点”时刻与触发条件（硬件爆发、算法重大突破、意外的研究范式转折等）。 此外，AI 的发展历程： 从 1950 年提出，近 20 年在国内互联网发展下普及。 最初应用是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。 随后中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，在日常生活中广泛应用。 以前技术突破多限于特定领域，模型应用范围狭窄。 随着 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破，展示了新的发展路线，通过大规模模型预训练，涌现出广泛的智能应用。 这种集多功能于一体的模型为 AI 未来发展提供新方向，也带来新焦虑，但“人机共生”几乎是人类发展的必然。

AI 在金融领域有以下应用与场景： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 2. 信用评估：评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出贷款决策。 3. 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资选择。 4. 客户服务：提供 24/7 的服务，回答常见问题。 金融服务业接纳生成式 AI 可能带来重大变革。与传统 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同，生成式 AI 能创造全新内容，结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，有望成为金融服务市场数十年来最大的变革。 在金融投资领域，Coze bot 可发挥重要作用。金融分析师和投资者能通过它自动接收最新市场动态、股市新闻和财务报告，从多个金融资讯平台抓取数据并生成分析报告，推送到常用交流平台，实现实时跟踪市场动向、捕捉投资机会、自动生成财务报告和方便团队协作等效果。

以下是关于行业大模型构建的相关信息： 优秀模型案例介绍： SuperCLUE2.0 是通用大模型综合性测评基准 SuperCLUE1.0 的能力延展，融合行业场景属性和大模型落地特点，为行业应用及开发者构建评估框架，促进大模型供需两侧的进一步对齐。 SuperCLUE 持续构建行业测评基准，包括已发布的汽车行业测评基准，以及筹备中的金融、教育、娱乐、手机、政务、医疗等行业测评基准。 SuperCLUE 持续构建专项测评基准，已发布的有 Safety 安全测评基准、Agent 智能体测评基准，筹备中的有个性化中文测评基准、角色扮演测评基准、中文多模态测评基准、RAG 检索增强测评基准、办公场景测评基准等。 优化路径： 广义上的大模型优化包括完整训练一个大模型，但从策略上建议先从提示词工程到微调开始，因为涉及大模型训练成本极高。在分析出问题所在后，可按需选用或综合运用缺失知识用 RAG、准确度或模式遵循度不足用微调等技术进行性能优化。 国内大模型落地情况： Gartner 预测到 2028 年至少有 15%的日常工作决策将由代理型 AI（AI 智能体）自主做出。 2024 年被称为国内大模型落地元年，“百模大战”后，国内大模型行业主要玩家包括百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”。 2024 年 1 至 11 月，国内大模型中标项目数量和金额大幅增长，中标项目共 728 个，是 2023 年全年的 3.6 倍；中标金额 17.1 亿元，是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面，百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首，科大讯飞居第二。在金融行业，百度也以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一，科大讯飞居第二。

以下是一些能优化提示词、帮助写提示词的工具和相关知识： 星流一站式 AI 设计工具： 在 prompt 输入框中可输入提示词，使用图生图功能辅助创作。 提示词用于描绘画面，支持中英文输入。不同基础模型对输入语言有不同要求。 启用提示词优化后，能扩展提示词，更生动地描述画面内容。 写好提示词的方法： 内容准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 调整负面提示词，通过点击提示框下方的齿轮按钮弹出负面提示词框，帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能，让 AI 明白重点内容，可在功能框增加提示词并进行加权重调节，权重数值越大越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 Prompt 网站精选： 图像类 Prompt 网站： Public Prompts：免费的 prompt 合集，收集高质量的提示词，网址： OPS 可视化提示词：有 Mid Journey 的图片风格、镜头等写好的词典库，方便快速可视化生成绘画提示词，网址： MidJourney 提示词工具：专门为 MidJourney 做的提示词工具，界面直观易用，网址： OpenArt：AI 人工智能图像生成器，网址： AiTuts Prompt：精心策划的高质量 Midjourney 提示数据库，提供不同风格选择，网址： AcceleratorI Prompt：AI 词汇加速器，加速 Prompt 书写，通过按钮帮助优化和填充提示词，网址： MidLibrary：Midjourney 最全面的流派、艺术技巧和艺术家风格库，网址： 学习提示词运用的建议： 理解提示词的作用，它向模型提供上下文和指示，质量直接影响模型输出。 学习提示词的构建技巧，明确任务目标，用简洁准确的语言描述，给予足够背景信息和示例，使用清晰指令，对特殊要求明确指示。 参考优秀案例，可在领域社区、Github 等资源中找到。 实践、迭代、优化，多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异。 活用提示工程工具，如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究，提示工程是前沿研究领域之一，持续关注最新成果和方法论。