AI 有那几部分组成

3AIGC法律风险研究报告图像生成(image generation)也离不开深度学习算法，如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs），以及Stable Diffusion等，以创建与现实世界图像视觉相似的新图像。图像生成可用于数据增强以提高机器学习模型的性能，也可用于创造艺术，生成产品图像，如艺术作品、虚拟现实场景或图像修复，等等。[heading1]一些具有代表性的海外项目：[content]➢Stable Diffusion(Stability AI)：文本生成图像模型，主要由三个部分组成，分别是VAE、U-Net网络和CLIP文本编码器。在具体的实现过程中，首先使用CLIP模型将文本转换为表征形式，然后引导扩散模型U-Net在低维表征上进行扩散，之后将扩散之后的低维表征送入VAE中的解码器，从而实现图像生成。➢DALL-E 3（Open AI）：OpenAI基于ChatGPT构建的一种新型神经网络，可以从文字说明直接生成图像。➢StyleGAN 2（NVIDIA）：一种生成对抗网络，可以生成非常逼真的人脸图像。➢DCGAN（Deep Convolutional GAN）：一种使用卷积神经网络的生成对抗网络，可生成各种类型的图像。

ChatGPT和DeepSeek的风靡是因为它们采用了人们非常熟悉的聊天框（ChatBot），用户可以像和人聊天一样向AI发出指令。这样的好处不必多说，但劣势在于它形成了一条冗长的单线程任务，不适用于多线程或非线性的工作任务，比如创作。图片来自网络flowith则跳出了单一的聊天框，用画布和节点构建起多线程的思维流，更适用于深度内容的生成。作为一款画布式的AI创作工具，它主要有三个组成部分：资料库：知识花园（Knowledge Garden）创作画布：多线程画布（Flows）内容编辑：编辑器（Composers）flowith知识花园功能演示，图片来自网络在一次采访中，flowith的创始人Derek Nee将这三个功能比喻为「厨房的冰箱（知识存储）→案板（思维加工）→炉灶（内容输出）」的创作生态链。在我看来，flowith的优势在于可以自由调用不同的AI模型处理不同的任务，涵盖文字和图片的生成，同时这些任务可以有机地组合在一起，形成和思维同频的任务流。基于这样的判断，我订阅了flowith的服务，并将它作为我创作「科幻预见未来」的主力工具。

完全自主智能体由四个元素组成,它们组合起来达到了完全主体能力:推理、外部记忆、执行和规划。推理。在最基本的层面上,智能体人必须能够对非结构化数据进行推理。基础模型如[Anthropic](https://menlovc.com/portfolio/anthropic/)*和OpenAI已经非常有效地实现了这一点,其中包括一个部分的世界模型编码到LLMs的预训练权重中,用于一般知识和基本逻辑。外部内存。除了一般知识,智能体还需要外部内存来存储和调用特定于域的知识以及他们被要求解决的问题的有限上下文,通常通过像[Pinecone](https://menlovc.com/portfolio/pinecone/)*这样的向量数据库。执行。智能体人使用工具来执行增强其解决问题能力的任务。许多早期的智能体人平台提供了预定义在代码中的自定义操作工具箱,供他们的智能体人选择。但也开始出现一些通用的智能体人工具,包括网络浏览、代码解释、身份验证和授权,以及与客户关系管理和企业资源计划等企业系统的连接,以在这些系统内执行用户界面操作。规划。不是试图通过单一顺序的下一个词预测（就像一次性写完一篇整篇文章，从第一个词开始不停下来直到最后一个词）来解决复杂的问题,智能体商遵循更人性化的思维过程,将工作分解成更小的子任务和计划,反思进度并根据需要进行调整。