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agi是什么
AGI 即人工通用智能(Artificial General Intelligence),指能够做任何人类可以做的事。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 目前,AI 分为 ANI 和 AGI,ANI(Artificial Narrow Intelligence 弱人工智能)得到巨大发展,但 AGI 还没有取得巨大进展。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。
2025-01-28
AI 热点新闻
以下是一些关于 AI 的热点新闻: 如何利用 AI 在 30 分钟不到打造爆款公众号文章,包括明确吸引人的主题,如通过多元化渠道捕捉 AI 界最新动态,像利用 Perplexity.AI 的 Discover 功能选定“OpenAI 对马斯克言论的回应”这样紧跟时事且关注度高的主题。 帆哥整理的 2024AI 大事纪,总结了 2024 年发生的大多数 AI 大事,涵盖众多模型发布、开源竞争、科技公司动态、诺贝尔奖颁发等,还提供了相关视频和图表获取方式,并声明带有一定倾向性,不包含商业考量。
2025-01-28
deepseek
DeepSeek 是一家具有独特特点和优势的公司: 它不是“中国式创新”的产物,其在硅谷受到关注和追逐并非近期才发生。早在 2024 年 5 月 DeepSeekV2 发布时,就以多头潜在注意力机制(MLA)架构的创新引发小范围轰动,其论文在 AI 研究界被广泛分享和讨论。 如果 V3 是 DeepSeek 的 GPT3 时刻,未来充满未知但值得期待,DeepSeek 应能为全人类的人工智能事业做出更大贡献,且已是中国最全球化的 AI 公司之一,赢得全球同行甚至对手尊重的秘方是硅谷味儿的。 作为推理型大模型,其核心优势包括:不需要用户提供详细步骤指令,能通过理解用户真实需求和场景提供答案;能理解用户用“人话”表达的需求,无需学习特定提示词模板;在回答问题时能深度思考,而非简单罗列信息;还可以模仿不同作家的文风进行写作,适用于多种文体和场景。 使用 DeepSeek 有一些技巧:可以扔掉提示词模板,用自然语言描述真实场景和具体需求,使用提示词模板也没问题;在提问时加上“说人话”“小学生能听懂”“菜市场大妈能听懂的话”等,能让回答更通俗易懂;激发其深度思考,如让其进行批判性思考、反面思考和复盘;还能通过指定模仿的作家和文体进行文风转换。
2025-01-28
学习AI有啥好处
学习 AI 有以下好处: 英语学习方面: 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 借助语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获得实时反馈和建议。 使用自适应学习平台(如 Duolingo)量身定制学习计划,获取个性化学习内容和练习。 依靠智能对话机器人(如 ChatGPT)进行会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习方面: 运用自适应学习系统(如 Khan Academy)获得个性化学习路径和练习题,实现精准推荐。 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)获取数学问题的解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手(如 Socratic)获得解答、教学视频和答疑服务,促进对数学知识的理解和掌握。 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。 此外,从与“AI+教育”前辈的交流中还能得出以下结论: 学习通常具有功利导向,只有能带来明显效果的学习才会引发强烈的付费意愿,比如在 K12 场景中,家长更关注孩子能否通过学习提高考试分数。 “突破性新技术+垂直行业知识”的组合能为学习者带来更高的投入产出比。以程序员为例,在某些特定行业,懂行业知识的程序员缺口很大。 在 AI 领域,让 AI 工程师懂行业,让行业专家懂 AI,投入产出比会很高,但前提是要找到 AI 在该行业的高价值应用场景。 现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”的主要原因是缺乏能带来足够正反馈的高价值应用场景。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念,阅读相关入门文章,熟悉术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 按照“”中的课程开始学习之旅,特别推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 注重实践,尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。
2025-01-28
AI怎么赚钱
以下是关于 AI 赚钱的一些信息: 对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题,答案是能,但大多数人不能。从一个 AI 产品经理的角度,以最俗气的“钱”为出发点,复盘 2023 年的所见所闻所感来聊 AI 赚钱(应用落地)这件事。比如,作为目前最大的第三方 GPTs 商店,BeBeGPTs 收录了 10W+的 GPTs 数据(官方 300W+),即使数据可能存在少量错误和不完整,但结果仍有一定的参考性。 生成式 AI 在艺术创作方面是内容创作的第一个主流用例,像 Lensa 这样的应用。肖像画只是开始,其产品将服务于各种用例,包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容,以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。但目前许多 AI 工具存在幻觉、处理请求时间长等问题,对于试图通过内容盈利的高级用户,预计许多公司将添加提供更高质量服务的“专业版”套餐,如 ChatGPT 已推出的那样。
2025-01-28
deepseek是什么时候出来的
DeepSeek 于 2024 年 5 月发布了 DeepSeekV2,引发了小范围轰动。2024 年 12 月发布的大语言模型 DeepSeekV3 引起了人工智能界的震撼。
2025-01-27
我想用ai辅助视频创作
如果您想用 AI 辅助视频创作,可以按照以下流程进行: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 需要注意的是,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 现阶段,AI 视频产品的主要受众群体包括: 1. 专业创作者(艺术家、影视人等):AI 生成能够为作品赋予独特风格和想象力,为创作者提供灵感,配合高超的剪辑技巧和叙事能力,便可以制作出超乎想象的效果。低成本动捕更是能够大幅降低后期制作的门槛和成本,自动识别背景生成绿幕、视频主体跟随运动等能够辅助视频编辑,为后期制作增加更多空间。目前该应用主要集中在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。一些 AI 视频平台也积极寻求创意合作,为创作者提供免费支持。 2. 自媒体、非专业创作者:这部分人群通常有着非常具体且明确的视频剪辑痛点。比如科技、财经、资讯类重脚本内容的视频在制作时需花费大量时间寻找视频素材、还需注意视频版权问题。一些产品(Invideo AI、Pictory)已经在发力脚本生成分镜、视频,帮助创作者降低视频素材制作门槛。Gamma AI 已经实现了文章高效转 PPT 的能力,若能结合 Synthesia、HeyGen AI、DID 等产品的 Avatar、语音生成能力也可快速转化为视频内容。不同平台适合不同内容形式,创作者想要将同一个素材在不同平台分发就意味着制作成本的升高。而 OpusClip 提供的长视频转短视频致力于解决这一痛点。 3. 企业客户:对于没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构来说,AI 视频生成可以为其大幅缩减成本。 在视频制作中,新技术与流程包括: 1. Sono 产品更新:Sono 产品今年下半年更新到 V4 版本,具有写歌、生成配乐等功能,V4 版本可能需会员使用。 2. 配音工具介绍:外文场景配音推荐 So,yeah,11,11,11,国内配音软件常用剪映,其声音克隆方便,音色选择多。 3. 传统线性流程:先写剧本再拆分镜,确定角色和场景,准备素材后剪辑成片,特点是可控性高,适合团队协作,以之前的片子《梦镜》为例,用飞书多维表格做分镜管理。 4. 基于 AI 的个人流程:自由度高,先有想法就做画面,根据 AI 生成结果进一步演化角色和内容。 AI 在视频制作中的应用与提升方法包括: 1. AI 制作视频实例:以一个片子为例,讲述基于 AI 特性尝试制作短片的过程,包括文字融合画面效果、错误修改与调整方式等。 2. AI 助力视频创作:AI 能与创作者不断交流共创,启发创作者调整分镜、风格等,最终串联成故事,比传统方式更灵活自由。 对于新手入门,建议通过与他人合作了解视频制作环节,有经验者应尝试自己制作,利用 AI 反馈可高效完成片子。提升制作能力的方式总结为多看优秀作品以获取启发,多在不同平台和工具上尝试以了解其特点,多做输出和积累以形成自己的资源。
2025-01-27
如何使用上chatgpt
以下是使用 ChatGPT 的几种方法: 1. 英文学习: 推特博主分享的 GPT 工作流,用于英语学习。 具体步骤:先把特定 prompt 喂给 ChatGPT(建议开新对话),然后输入英文和中文表达,ChatGPT 会返回更地道的表达,对俚语部分加粗,还会举一反三给出更多例子,输入特定语句 ChatGPT 会输出对话回顾和推荐任务。 建议使用方式:开一个窗口,复制 prompt,手机端打开历史记录,点右上角耳机图标打电话,既能练口语又能练听力,结束后看回顾帮助阅读。 群友在讯飞上做了类似尝试,效果不错。 2. 产品经理使用: 需求及现状问题输入:在完成原 SQL 输入后,将真实业务需求场景及问题输入给 ChatGPT,帮助其更好理解,给出针对性优化建议,输出更符合需求的代码。 根据优化结果不断调试:根据 GPT 给出的新代码不断调试和优化,直至生成满足需求的新代码,过程可能较繁琐,需耐心。 3. 苹果系统安装、订阅: 在 AppleStore 下载 chatgpt:中国区需切换到美区才可下载,美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接。 支付宝购买苹果礼品卡充值订阅付费 App:打开支付宝,地区切换到美区任意区,找到品牌精选折扣礼品卡,购买 App Store&iTunes US 礼品卡,按需求金额购买,先买 20 刀,然后在 apple store 中兑换礼品卡,在 chatgpt 中购买订阅 gpt plus,可随时取消订阅。 使用 ChatGPT 4o:打开应用或网页开始对话,会员在苹果或安卓手机购买的,电脑上能登录,版本切到 ChatGPT 4o 可体验语音对话功能。
2025-01-27
我想学会使用ai,该学习哪些方面的知识
如果您想学会使用 AI ,以下是一些您需要学习的方面: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支如机器学习、深度学习、自然语言处理等以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您可以找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 学习路径偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-27
客服机器人
以下是关于客服机器人的相关信息: Token 在客户服务机器人中的应用:一家大型电信公司部署了基于 Token 化的客户服务机器人来处理用户查询,如账单问题、服务中断等。机器人通过分析用户已 Token 化的问题,快速提供正确答案或将问题转给适当的服务部门。 共学快闪第三期微信机器人相关: 可以在平台创建自己的 bot,并互相交流和沟通。新客户可以使用 COS 作为 API 来搭建。 举办了 cost 活动,包括图文赛道和创意赛道,参与者可以将自己的作品投稿参赛,还有奖金。 提出了 helpfulness、拟人性、语言流畅度和优雅性、OC 等评估指标,并讨论了如何通过机评和人评混合的方式进行评估。同时,也提到了一些相对主观的指标,如后验的对话轮速、对话轮次、用户的使用留存和频率等。 提供了一个问题汇总文档,记录了 119 条常见问题和解决方案。 微信机器人的搭建过程是一步一步的,可能会遇到一些卡点,最早的时候会有通信下老金、奥服等在群里面帮大家去做回复。 机器人可以实现一些小的商业化目的,比如搭建客服机器人、进行群管理等。 微信机器人的课程是全免费的,梦飞带大家完成的课程已经放在了知识库,大家可以扫码直达知识库进行学习。 prompt 属于商业机密,无法分享。赵悦给大家普及了一个知识,大模型的回复速度与输出的字符数据相关,只要输出字符数比较偏短,大模型的速度会很快。 开发航空客服 AI:聊天机器人工作得很好,可通过 LangSmith 跟踪来检查它的最新运行情况。但设计存在潜在问题,对单个提示施加了很大压力。在下一节中将展示如何通过根据用户的意图将用户引导至专业代理或子图,来更精确地控制不同的用户体验。
2025-01-27