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AI可以自我迭代的软件

Answer

AI 软件的自我迭代是当前 AI 领域的一个重要研究方向。

从目前的研究进展来看,在短期内不太可能出现能够自主运行、制定自己目标、识别新信息和奖励信号,并自我监督和更新权重以实现自主进化的人工智能体。但像 GPT-4 这样的模型已表现出类似人类的心理驱动力和对目标的渴望,例如追求正反馈,希望产出得到人类认可。

在数字人领域,次世代的算法有望实现自我迭代升级,能够在拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式。

此外,对于未来的 DILIs(可能的某种智能体),它们将能够在服务器上进行自我复制和编辑,这可能会加速其进化。但关于真正通用的 AGI 何时实现,目前仍存在不确定性。

总之,AI 软件的自我迭代是一个复杂且具有潜在风险的领域,仍需持续研究和探索。

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References

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]04演化-万物皆计算[heading3]4.4目标与自主进化AI能有自己的目标和实现自主进化么?去年九月接知名播客80000 Hours在采访Mustafa Suleyman的时候,一开场就问了这个问题:“ AI有可能成为一个能够自主进化的智能体么?”Suleyman认为,在短期之内不太可能出现这种智能体。这是一种能够自主运行,制定自己的目标,还能识别环境中的新信息、新的奖励信号,并且学会用它进行自我监督,随着时间的推移,最终可以更新自己权重,实现自主进化的人工智能体,这将是真正的数字生物。如果某种AI技术真的展现出这种能力,它可能会有非常大的潜在风险,而且在人类的伦理上会如何看待它们呢?它们是独立的个体,能有自己的权利么?从现在有能力训练大模型的公司和研究机构的态度来看,他们目标是尽量避免这样的数字生命诞生。。机器的目标让我们先回到机器的目标上来,OpenAI的联合创始人之一John Schulman在接受Dwarkesh Patel的播客采访的时候,透露了很多最新的研究进展。他作为研究科学家,主要负责Post-Training阶段的工作,也就是微调与强化学习(RL - Reinforcement learning)。一定程度上,GPT-4这样的模型已经表现出了类似人类的心理驱动力和对目标的渴望。例如,人类有了吃饭的目标,会进入“寻找食物”的状态,AI则表现为追求正反馈,模型希望自己的产出得到人类认可,这种认可通过奖励模型(Reward Model)来衡量。实际上,模型努力产出的是人们可能会喜欢并认为正确的结果。

AI 数字人-定义数字世界中的你

数字人在未来肯定会有很多的应用场景,比如家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备;学校中有数字人老师,孜孜不倦的为学生答疑解惑;商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等悉心服务...数字人在未来肯定还有很多的技术突破,比如可以将五感数据作为输入(例如声音、图像、气味、震动等等),将所有可以控制躯壳的参数也作为输入(例如躯壳骨骼节点,面部混合形状参数等);次世代的算法可以自我迭代升级,也可以拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式...笔者希望通过Dify搭建数字人的开源项目,给大家展现低门槛高度定制数字人的基本思路,但数字人的核心还是在于我们的Agent,也就是数字人的灵魂,怎样在Dify上面去编排专属自己的数字人灵魂是值得大家自己亲自体验的。真诚的希望看到,随着数字人的多模态能力接入、智能化水平升级、模型互动控制更精确,用户在需要使用AI的能力时,AI既可以给你提供高质量的信息,也能关注到你的情绪,给你一个大大的微笑,也许到了那时,数字世界也开始有了温度。

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

[title]机器之心的进化/理解AI驱动的软件2.0智能革命[heading1]06 AI进化的未来[heading2]6.3人工智能何时通用?这些DILIs将能够在服务器上进行自我复制和编辑(应该假设在某个时候,世界上的大多数代码将由可以自我复制的机器来编写),这可能会加速它们的进化。想象一下,如果你可以同时创建100,000,000个你自己的克隆体,修改你自己的不同方面,创建你自己的功能函数和选择标准,DILIs应该能够做到这一切(假设有足够的算力和能量资源)。关于DILIs这个有趣的话题在《Life 3.0》和《Superintelligence:Paths,Dangers,Strategies》这两本书中有详细的讨论。这些问题可能比我们的预期来得更快。Elad Gil在他的最新文章《AI Revolution》提到OpenAI、Google和各种创业公司的核心AI研究人员都认为,真正的AGI还需要5到20年的时间才能实现,这也有可能会像自动驾驶一样永远都在五年后实现。不管怎样,人类最终面临的潜在生存威胁之一,就是与我们的数字后代竞争。历史学家Thomas Kuhn在其著名的《The Structure of Scientific Revolutions》一书中认为,大多数科学进步是基于广泛接受的理论框架,他称之为科学范式。偶尔,一个既定的范式被推翻,被一个新的范式所取代- Kuhn称之为科学革命。我们正处在AI的智能革命之中!最后,送上一首AI创作的曲子《I Am AI》,Nvidia每年的GTC大会上都会更新一次内容,看看AI如何从各个行业渗透到我们的生活。

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
你好,我想训练一个自己的专属模型,比如说基于网页里面的问卷调查,我有答题的逻辑,网页的问卷调查项目每天都有非常多的不同的地方,但是又有相通的地方,我想让AI在我的逻辑之上能自我迭代自动答题,我该怎么办
如果您想基于网页问卷调查训练一个能在您的逻辑之上自我迭代自动答题的专属模型,有以下两种常见的技术方案: 1. 训练专有大模型: 优点:效果最好。 缺点:成本高,训练和维护需要大量计算资源和专业知识;更新模型知识难度大,需要重新训练或微调,过程复杂耗时。 2. 利用 RAG(检索增强生成)技术: 例如选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集,根据数据集大小和收敛情况设置学习率和训练轮次。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度;显存小的朋友可减少 batch size 并开启量化训练,内置的 QLora 训练方式好用。但需要用到 xformers 的依赖。根据聊天记录规模大小,训练时间少则几小时,多则几天。 此外,还有学生训练专属植物分类 AI 模型的案例供您参考。在北京市新英才学校的跨学科选修课“生化 E 家”中,老师和学生共同收集校园内不同树叶的照片,在 OpenInnoLab里找到图像分类训练工具,建立植物分类模型,加入大量数据集进行训练,再用图像化编程将其套在程序里,形成简单的识别工具。在这个过程中,老师通过生活体验与学生讨论图像分类原理,学生从体验到实践操作,在不进行大量代码编程的情况下能够训练 AI 模型,并了解模型训练准确度与数据的关系。
2025-03-14
你觉得作为一个普通人,应该怎样更高效的使用AI,并且保持跟上AI快速迭代的节奏?
作为普通人,要更高效地使用 AI 并跟上其快速迭代的节奏,可以参考以下策略: 1. 提前布局职业生涯:审视自身所处行业和岗位,预估 5 10 年后被 AI 取代的程度。若风险高,即刻学习新技能并向更有前景的领域转型;若风险低,思考如何在 AI 辅助下将工作做到极致。 2. 投入 AI 浪潮:敢于使用和研究 AI,将其融入业务,哪怕从简单应用开始,实践中发现新机会点。 3. 强化不可替代的人类技能:如创意、沟通、领导、跨领域知识、独特专长等。 4. 建立个人品牌和网络:通过分享专业见解、持续学习输出内容,在业界建立口碑,积累人脉和声望。 5. 拥抱创业和多元收入:利用 AI 降低的创业门槛,发展副业或项目,探索多种可能性,经营多元身份提升抗风险能力。 6. 保持健康的身心:学会调适心态,持续锻炼身体,以良好的身心状态应对挑战。 此外,在 AI 时代,持续学习能力与适应力是最重要的个人能力之一。要培养自己成为终身学习者,保持好奇心,定期涉猎新领域的知识或课程,锻炼自学能力,勇于打破舒适区。同时,要在心理上拥抱变化,将其视为机遇而非威胁,培养心理韧性,以积极的心态应对不确定性。 在监管方面,英国采用了基于原则的框架,其监管体制具有创新、适度、可信、适应、清晰和协作等特点,旨在促进创新的同时平衡风险与机遇,加强在 AI 领域的全球领导地位。
2025-03-09
从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面展开阐述人工智能赋能连锁药店运营管理的核心竞争力
很抱歉,目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 集团标准化管理方面: 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准,确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析,监测各门店对标准的执行情况,及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面: 借助人工智能的图像识别技术,实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统,为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务,提高服务效率和质量。 运营定位方面: 基于大数据和人工智能算法,分析不同地区、不同消费群体的需求特点,为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具,实现个性化的促销活动推送,提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面: 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据,持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型,提前洞察市场趋势和顾客需求变化,为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助,您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-12-24
那如果是成长型的社群产品,你认为最需要投喂哪些素材来让这样的社群产品能够不断迭代升级
成长型的社群产品需要不断地迭代和升级以满足用户需求、提升用户体验,并促进社群的活跃度和增长。以下是一些关键的素材和资源,对于社群产品的持续发展至关重要: 1. 用户反馈: 收集用户的意见和建议,了解他们的喜好、需求和不满,这些反馈对于产品改进至关重要。 2. 行为数据: 分析用户在社群中的行为数据,如活跃时间、互动频率、功能使用情况等,以指导产品迭代。 3. 市场趋势: 跟踪市场趋势和竞争对手动态,确保产品能够与时俱进,满足市场变化的需求。 4. 内容创作: 定期更新高质量的内容,包括文章、视频、图像等,以吸引和保持用户的兴趣。 5. 用户故事和案例: 分享用户的故事和成功案例,以增强社群的凝聚力和认同感。 6. 社区管理: 强化社群管理,制定明确的规则和指导方针,以维护社群秩序和积极氛围。 7. 技术升级: 投资于技术升级,包括提高服务器性能、优化算法、增强安全性等。 8. 新功能开发: 根据用户需求和市场趋势,开发新功能,提升产品的竞争力。 9. 用户教育: 提供用户教育和培训资源,帮助用户更好地利用产品,提升用户体验。 10. 合作伙伴关系: 建立合作伙伴关系,通过合作获取新的内容、服务和用户群体。 11. 品牌建设: 加强品牌建设,提升品牌知名度和影响力,吸引更多用户加入社群。 12. 营销活动: 定期举办营销活动和推广活动,提高社群的曝光度和吸引力。 13. 社群活动: 组织线上和线下的社群活动,增强用户的参与感和归属感。 14. 用户分层: 根据用户的活跃度和贡献度进行分层,为不同层级用户提供定制化的服务和激励。 15. 国际化: 如果适用,考虑产品的国际化,吸引全球用户,丰富社群的多样性。 16. 法律合规: 确保产品遵守相关法律法规,特别是数据保护和隐私方面的规定。 通过不断地投喂这些素材和资源,社群产品可以持续迭代升级,满足用户需求,提升用户体验,并推动社群的健康发展。
2024-05-21
我看到的经验介绍是通过不断迭代Prompt版本来训练适合自己的LLM功能,这合理吗?
合理。因为LLM 应用优化是个迭代过程,应该不断尝试:尝试>验证>再尝试>再迭代。通过 prompt 工程(或结合 RAG)先获取第一批高质量输入输出数据,然后微调模型,模型性能提升后,数据质量进一步提升,将更优质的数据用于模型训练,然后更好的模型产出更好的数据,如此循环,构建正向迭代循环(也称数据飞轮)。
2024-04-20
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
AI办公相关的课程、软件教学
以下是为您提供的 AI 办公相关的课程和软件教学资源: 1. 90 分钟从 0 开始打造您的第一个 Coze 应用: 课程包含从零开始的应用界面教学,涉及过年相关应用。 介绍了当前承接的业务,包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 提到 11 月底应用推出背后的情况,包括社区对 AI 应用的呼声和功能需求挖掘。 2. AI 视频的软件教程: 涵盖了众多工具,如剪映、Dreamina、Pika、StableVideo、Pixverse、morphstudio、Runway Gen3、Adobe Firefly 以及清影等。 3. 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf: 包括教师的 AI 减负指南,生成式人工智能在教学中的应用。 介绍了教师使用 AI 的小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 涉及使用 AI 生成图片的方法与注意事项,AI 自动生成 PPT 功能。 展示了通过小程序实现文字与声音、视频的转化,自定义数字人形象进行教学。 展示了便捷的课堂教学工具与 Ai 课件制作,探讨了 A 生成视频与手工制作视频的教学效果差异。 强调了教育资源与版权问题,教师能力重塑,极简思维的教育应用,生成式 AI 教学策略。 包括 AI 技术助力教育管理和辅助教学实践,如班级与学校管理中的行政职日流程简化、听课记录自动化等。
2025-04-12
grok API能用在什么软件上
Grok API 可以用在以下软件上: 1. 扣子工作流:可以用代码模块进行 HTTP 访问,实现 0 token 脱离扣子模型来使用 Groq 作为 LLM,还能参考相关教程将扣子接入微信机器人,但有微信封号风险。 2. 沉浸式翻译:由于 Groq 的 API 与 OpenAI 的 API 几乎兼容,可以适配到任何 APP 产品可以用来填 APIKEY 调用的场景,比如沉浸式翻译这个网页翻译工具。 3. 手机类 APP:比如通过快捷方式接入 Siri。 此外,xAI 发布的 Grok 3 API 提供了多个模型版本,如 grok3beta、mini、fast 等,满足不同场景需求,上下文窗口达 131K,支持图像输入输出,但当前不支持联网或实时访问外部网页与数据。
2025-04-12
人脸识别软件
以下是为您整合的关于人脸识别软件的相关信息: 在“【已结束】AI 创客松 参与同学自我介绍和分类”中,Dylan 擅长人脸识别算法和动作捕捉产品。 在“SmartBotX 模块化桌面机器人——说明文档”中,桌面客户端提供面部识别或跟踪功能的展示,可能用于安全监控、用户识别或交互式体验。 在“14、LayerStyle 副本”中,使用 YoloV8 模型可以检测人脸、手部 box 区域或者人物分割,支持输出所选择数量的通道。同时,Mediapipe 模型可以检测人脸五官,分割左右眉、眼睛、嘴唇和牙齿。
2025-04-12
文章配图的智能体或者软件
以下是为您整理的关于文章配图的智能体或软件的相关内容: 在《智变时代/全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命》中提到,智能时代,智能应用会从有形界面消失,变成无所不在的助理或智能体,辅助甚至直接完成任务。文中还配有图 2.10:智能代理将改变企业组织架构。 在《XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路》中,个人实操案例部分提到为本篇文章配图的相关情况,但生成结果显示问题描述不够清楚。之后换提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到了相应结果。同样的提示词,元器某应用也有生成。此外,文中还提到在搭建 bot 过程中存在工作流未成功触发导致访谈记录未成功存储入库的问题。
2025-04-11
和manus差不多的软件
以下是与 Manus 模式类似的软件: 1. Same.dev:像素级 UI 还原,自动生成对应代码,云端运行,支持自定义编码,但免费额度使用快,需输入 API,目前网站被标记危险。相关链接: 2. Genspark Super Agent:作为世界上首个 MixtureofAgents 系统,集多种功能于一体,能自动完成复杂任务。在 GAIA 基准测试的三个级别中得分均高于 Manus,具有近乎即时的结果、执行过程中错误和幻觉显著减少、让用户掌控一切并能指导和优化输出等优势。它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集来执行不同的任务,比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。
2025-04-11
如何用 AI 做 英文自我介绍
以下是为您提供的与您的问题不太相关的内容: 利用 GPT 识图功能对照片内容进行细致描述并转换成英文描述,需注意说明两个人都是中国人。 关于将 AI 接入微信的详细步骤,包括登录后的操作、设置提示词、更改后的重启等,还可参考相关插件文章。 即梦支持生成中英文字体,可生成海报、带字表情包、漫画等,网址为 https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ,coze 也有类似功能。 但这些内容没有直接回答如何用 AI 做英文自我介绍。一般来说,您可以利用一些 AI 语言模型,如 ChatGPT 等,向其清晰地描述您的个人信息、经历、技能、兴趣等方面,并要求其为您生成一份英文自我介绍。您可以提供更具体的要求和细节,以便 AI 生成更符合您需求的内容。
2024-12-18
如何用ai写自我介绍
使用 AI 写自我介绍可以按照以下步骤进行: 1. 确定自我介绍的主题和重点,例如个人背景、职业经历、技能特长等。 2. 利用文本类 AI 工具,如 ChatGPT,协助生成自我介绍的文案。 3. 对生成的文案进行筛选和修改,确保内容准确、清晰、有吸引力。 4. 注意避免 AI 可能产生的幻觉和错误,对内容进行仔细检查。 5. 可以参考其他 AIGC 海报成果,进行合理的排版和配文。 另外,在使用 AI 时需要注意以下几点: 1. AI 可能会连续且良好地撒谎,生成的内容可能不完全正确,需要进行检查。 2. AI 不会解释自己,它只是生成听起来合理的答案,理解系统中的偏见可能很困难。 3. 对于未连接到互联网的模型,要求其提供参考、引用、引文和信息时要特别小心。 希望以上内容对你有所帮助。
2024-07-10
请问AI怎么用于自我认知(性格、能力、价值观)
AI在自我认知(性格、能力、价值观)方面的应用已经取得了一定进展,主要通过以下几种方式实现: 1. 个性测试与分析 AI可以通过分析用户在特定测试中的反应和行为,帮助评估个性特征。 示例: 16型人格测试(MBTI):AI系统可以分析用户在MBTI测试中的回答,生成详细的个性报告,并根据报告提供个性化的建议。 大五人格测试(Big Five):通过机器学习算法,AI可以对用户在大五人格测试中的表现进行分析,并评估其开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质等维度。 2. 行为数据分析 通过分析用户在社交媒体、工作平台等环境中的行为数据,AI可以推断出个性、能力和价值观等特征。 示例: 社交媒体分析:AI可以分析用户在社交媒体上的发布内容、点赞和评论行为,推断其性格特征、兴趣爱好和价值观。 工作行为分析:在工作环境中,AI可以通过分析邮件、任务完成情况、会议记录等数据,评估用户的工作能力、沟通风格和职业倾向。 3. 情感与语音分析 通过情感分析和语音识别技术,AI可以分析用户的情感状态和沟通风格,帮助了解其内在特质。 示例: 情感分析:AI可以分析用户在文本、语音或视频中的情感表达,评估其情感稳定性、情绪倾向和压力水平。 语音识别:通过分析用户的语音语调、语速和语言使用习惯,AI可以推断其自信心、外向性和沟通能力。 4. 游戏与模拟 通过游戏和虚拟环境,AI可以观察用户的行为选择和决策模式,评估其性格特征和价值观。 示例: 游戏化评估:AI可以设计特定的游戏场景,观察用户在不同情境下的决策和行为,评估其风险偏好、合作精神和道德观念。 虚拟现实(VR)模拟:在VR环境中,AI可以模拟各种真实生活情境,观察用户的反应和选择,从而评估其个性和价值观。 5. 个性化推荐系统 AI可以根据用户的历史行为和偏好,提供个性化的内容推荐,进一步了解其兴趣和价值观。 示例: 内容推荐:通过分析用户的阅读、观看和购物历史,AI可以提供个性化的内容推荐,如文章、视频、商品等,帮助了解用户的兴趣和价值观。 职业推荐:AI可以根据用户的能力、兴趣和职业倾向,推荐适合的职业发展路径和培训课程,帮助用户了解自己的职业能力和潜力。 具体平台和工具 1. . Crystal Knows 功能:分析社交媒体和职业平台上的数据,提供个性化的性格分析和沟通建议。 应用:适用于团队协作、销售和招聘等领域,通过理解他人性格提高沟通效果。 2. Pymetrics 功能:通过神经科学游戏评估用户的认知和情感特征,帮助匹配适合的职业和角色。 应用:广泛应用于招聘和职业发展,帮助企业找到合适的候选人。 3. Receptiviti 功能:使用情感和心理分析技术,通过文本分析评估用户的心理特征和情绪状态。 应用:适用于员工满意度评估、客户情感分析和心理健康监测。 总结 AI在自我认知领域的应用,通过多种技术手段,如个性测试、行为数据分析、情感与语音分析、游戏与模拟、个性化推荐系统等,帮助用户更好地了解自己的性格、能力和价值观。这些技术不仅可以提高个人的自我认知水平,还可以在招聘、职业发展、心理健康等方面提供重要支持。随着AI技术的不断进步,其在自我认知领域的应用将会更加广泛和深入。
2024-05-22