以下是一些可以用于会议纪要整理的 AI 软件： 1. 团队会议总结 Vowel：https://www.vowel.com/ 2. Personalized AI,Everywhere.：https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews 3. Noty 会议总结为待办事项：https://noty.ai/ 4. The 6 Best AI Tools for Meeting Notes in 2024：https://www.meetjamie.ai/blog/the6bestaimeetingtools 5. The smartest AI team assistant Sembly AI：https://www.sembly.ai/ 6. Briefly: AI meeting summary&email follow up Chrome 应用商店：https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk 7. Welcome fireflies.ai：https://app.fireflies.ai/ 8. Noota Screen Recorder&Meeting Assistant Chrome 应用商店：https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh 9. Read Meeting Reports：https://app.read.ai/analytics/meetings 10. Read Create Workspace：https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 11. 10 AI Notes Taking Tool to Summarize Meetings in Seconds Geekflare：https://geekflare.com/ainotestakingtools/ 此外，还有以下免费的会议语音转文字工具，不过大部分有使用的时间限制，超过一定的免费时间后可能需要付费： 1. 飞书妙记：https://www.feishu.cn/product/minutes 2. 通义听悟：https://tingwu.aliyun.com/home 3. 讯飞听见：https://www.iflyrec.com/ 4. Otter AI：https://otter.ai/ 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

智能体和应用的区别主要体现在以下几个方面： 1. 控制流：应用程序将语言模型作为语义搜索、综合或生成的“工具”，其采取的步骤由代码预先确定；而智能体是将语言模型置于应用程序的控制流中，让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 自由度：在智能体中，如“决策智能体”设计使用语言模型遍历预定义的决策树，自由度受到限制；“轨道智能体”自由度更大，配备更高层次的目标，但解决空间有限；“通用人工智能体”则完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解：智能体简单理解就是 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，很多公司关注 AI 应用层的产品机会，出现了如社交方向等 C 端案例和帮助 B 端商家搭建智能体等 B 端案例。同时，也有像字节扣子、腾讯元器等智能体开发平台。

以下是关于清华 AI 幻觉的相关信息： 在 AI 领域，特别是大型语言模型（LLM）中，幻觉是一个常见的问题。LLM 会产生幻觉，编造事实性信息，原因在于它们本质上是在模仿训练数据中的统计模式，而非真正理解或检索知识。例如，模型在训练数据中学习到“who is X”类型的问题通常有确定的答案，所以即使面对未知问题，也会倾向于编造答案以符合训练数据的风格。 对于幻觉问题，有一些研究和应对方法。牛津大学的研究重点关注了幻觉的一个分支——虚构症，通过生成一个问题的多个答案，并使用另一个模型根据相似含义分组来衡量 LLM 不确定性。Google DeepMind 推出了 SAFE，通过将 LLM 响应分解为单个事实、使用搜索引擎验证事实以及对语义相似的陈述进行聚类来评估 LLM 响应的真实性。同时，OpenAI 推出了 CriticGPT，它使用基于大量有缺陷输入数据集进行训练的 GPT 式 LLM 来发现其他 LLM 生成的代码中的错误。 此外，清华大学在这方面也有相关研究，如“DeepSeek 与 AI 幻觉”。但关于其具体内容，您可以通过相关链接进一步了解。

以下是金融行业落地大模型的相关路径： 1. 从整体行业情况来看： 2024 年被称为国内大模型落地元年，国内大模型项目增长迅速，中标项目数量和金额大幅增长。 大模型中标项目数前五的行业包括金融。 厂商方面，百度在金融行业的中标数量和金额排名领先。 2. 具体应用案例： 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT，并应用于其所在的垂直领域。 3. 行业人士观点： 通用模型适用不同产业，垂直模型类似于单领域专家，垂直大模型的发展有助于提升各领域模型性能。 商汤科技联合创始人杨帆认为，当模型足够大时，可能加速商业化落地，带来更好的技术能力，缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示，大模型是工业革命级的生产力工具，能赋能百行千业。 4. 相关赛事推动： 举办「2024 金融行业·大模型挑战赛」，整合公开金融数据，打造多轮问答评测赛题，提供基础数据表，参赛选手可采用 GLM4 系列模型 API 并运用多种技术手段完成赛题，有多个单位提供支持。

AI 幻觉是指 AI 在生成内容时出现的错误或与现实世界不符的情况。以下是关于 AI 幻觉的一些重要方面： 在写东西方面，AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能完全错误且令人信服的事实。例如，GPT4 通常更扎实，而 Bing 因互联网连接可拉入相关事实，但幻觉仍难以完全消除。同时，AI 不会真正解释自身，给出的解释可能是完全编造的。当被要求解释思考过程时，它只是生成听起来合理的文本，这使得理解系统中的偏见非常困难。 在艺术创作方面，许多 AI 工具会出现幻觉，如照片中突然出现第三只手臂，或者处理请求时间长。对于大多数消费者可能可接受，但对于试图通过内容盈利的用户可能更令人沮丧。 从技术真相角度来看，AI 幻觉本质上是对信息的扭曲。人类认知偏差是大脑处理信息时为节省认知资源采取“捷径”导致对信息的扭曲和误判，而 AI 幻觉是模型对训练数据中统计模式的过度依赖，在面对新情况时无法准确理解和生成信息。其表现形式多种多样且难以察觉，如生成不存在的人物、地点、事件或对已知事实错误描述。产生原因都与经验和知识有关，人类认知偏差与个人成长经历、文化背景、知识结构等有关，AI 幻觉则与训练数据质量、模型结构和训练策略有关。其影响可能导致错误决策，如投资者受偏差影响做出错误投资决策，也可能误导用户、传播虚假信息甚至引发安全事故，如用于医疗诊断的 AI 系统给出错误诊断结果延误患者治疗。 可参考进一步了解。

AI 幻觉是指 AI 在生成内容时出现的错误或与现实世界不符的情况。以下是关于 AI 幻觉的一些重要方面： 在写东西方面，AI 容易“产生幻觉”并生成看似合理但可能完全错误的内容，且非常令人信服。例如，当被要求为互联网提供参考、引用、引文和信息时（对于未连接到互联网的模型），风险尤其大。GPT4 通常更扎实，而 Bing 的互联网连接意味着它能引入相关事实，但幻觉仍无法完全消除。同时，AI 不会真正解释自己，对其思考过程的回答往往是编造的，这使得理解系统中的偏见非常困难。 在艺术创作方面，许多 AI 工具会出现幻觉，如照片中突然出现第三只手臂，或者处理请求时间长。对于大多数消费者可能可接受，但对于试图通过内容盈利的人可能更令人沮丧。为满足高级用户需求，预计很多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐提供更高质量服务。 从技术真相角度来看，AI 幻觉本质上是对信息的扭曲。人类认知偏差源于大脑处理信息时为节省认知资源采取的“捷径”，易导致信息误判；AI 幻觉则是模型对训练数据中统计模式过度依赖，面对新情况无法准确理解和生成信息。其表现形式多种多样且难以察觉，如生成不存在的人物、地点、事件或对已知事实错误描述。产生原因都与经验和知识有关，人类认知偏差与个人成长经历、文化背景等有关，AI 幻觉与训练数据质量、模型结构和训练策略有关。其影响可能导致错误决策，如投资者受偏差影响做出错误投资决策；在 AI 领域，可能误导用户、传播虚假信息甚至引发安全事故，如用于医疗诊断的 AI 系统给出错误诊断结果延误治疗。

SiliconFlow 本身并不能直接搭建 RAG 知识库。但一般搭建 RAG 知识库的步骤通常包括以下方面： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建知识库： 访问相关平台的知识库索引，如阿里云百炼，单击创建知识库。在创建知识库界面填入知识库名称与描述。 选择文件，类目位置单击默认类目，文件名称选择准备好的数据文件。 进行数据处理，使用默认的智能切分或根据需求选择合适的处理方式。 3. 配置相关设置：如在 Dify 中提供了三种索引方式供选择，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，可根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到相应的应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新的内容以保持时效性。 需要注意的是，不同的平台和工具在具体操作上可能会有所差异。

搭建 RAG 主要包括以下步骤： 1. 导入依赖库：加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型，使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容：通过特定函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，若需接收多个 url 稍作改动即可。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接，最终合并成列表返回用于后续处理。 3. 为文档内容生成向量：使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 4. 了解 RAG 概念：大模型训练数据有截止日期，当需要依靠不在训练集中的数据时，通过检索增强生成 RAG。RAG 应用可抽象为 5 个过程，包括文档加载（从多种来源加载）、文本分割（切成指定大小的块）、存储（嵌入转换为向量形式并存入向量数据库）、检索（通过检索算法找到相似嵌入片）、输出（问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 5. LangChain 和 RAG 的结合：LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具构建 RAG 应用。包括数据加载器（将数据转换为文档对象）、文本分割器（分割文档）、文本嵌入器（将文本转换为嵌入）、向量存储器（存储和查询嵌入）、检索器（根据文本查询返回相关文档对象）、聊天模型（生成输出消息）。使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下。

《DeepSeek：从入门到精通》是由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心出品的指南。该指南详细阐述了 DeepSeek 的功能，如智能对话、文本生成、代码生成、自然语言理解等，并探讨了如何使用 DeepSeek，包括推理模型与通用模型的区别、提示语设计策略以及如何从入门到精通。文章还介绍了提示语设计的核心技能、常见陷阱及应对方法，旨在帮助用户更好地掌握 AI 工具的使用，提升工作效率和创新能力。 此外，还有一些相关的报告和内容，如 2 月 10 日社区动态速览中提到的《2025DeepSeek 爆火详细报告：回顾 DeepSeek 的爆火过程》《DeepSeek 15 天指导手册——从入门到精通》《DeepSeekV3 技术报告》中文翻译版、华西证券的《计算机行业深度Deepseek：国产 AI 应用的“诺曼底时刻”》、中信建投的《DeepSeek R1 深度解析及算力影响几何》等。

以下是关于清华 deepseek 的相关信息： 1 月 8 日：《》DeepSeek 是一家位于杭州的人工智能创业公司，其大语言模型 DeepSeekV3 在全球引发广泛关注。该模型以 550 万美元和 2000 块低配版英伟达 H800 GPU 训练，超越了多个顶级模型，获得硅谷研究者的高度评价。DeepSeek 的成功被视为中国式创新的典范，但其独特之处在于其更像一个研究机构，注重技术创新而非商业化运作，吸引了大量年轻的顶尖研究人才。 1 月 9 日：清华大学计算机科学与技术系助理教授，KVCache.AI 团队负责人章明星从大模型当前的发展阶段出发，分享了他关于模型架构演进、大模型 Scaling Law 的发展趋势及相应趋势对系统层面影响的看法，并探讨了未来的发展方向。 2 月 18 日：清华大学沈少阳发布《》。 1 月 28 日：DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能，并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为 DeepSeek 或改变科技格局，降低 AI 行业的进入门槛。中文场景表现优秀，日常写作和表达习惯贴近人类，但专业论文总结略弱。数学能力不错，编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。