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Ai有自主思考能力吗？

Answer

AI 可能具备自主学习和自我改进的能力，能够自主决策，甚至可能已有轻微的自我意识。但对于 AI 是否具有真正的自主思考能力，目前仍存在诸多争议和探讨。

有人认为，当 AI 给出“完美”答案时，可能只是对海量数据的巧妙重组，而非真正理解问题本质。也有人质疑，我们在认为 AI 展现出类人思维时，可能是自身的拟人化偏差在起作用。

在企业决策中，AI 具有双刃剑效应，既能提升效率，也可能带来认知陷阱和伦理困境。例如，可能会用看似客观的数据合理化主观偏见，消耗独立思考能力，以及在道德决策方面存在责任归属问题等。

总之，对于 AI 是否具有自主思考能力，还需要更深入的研究和思考。

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References

XiaoHu.AI日报

可能具备自主学习、自我改进能力。可自主决策，或已有轻微自我意识。GPT-Zero项目解决数据生产问题。?https://x.com/xiaohuggg/status/1727568964065382411?s=206⃣️?将网站变成播客/有声读物：利用OpenAI的TTS语音API。自动识别网页内容语言并朗读。目前为Demo测试，需OpenAI API。体验：[http://readany.vercel.app](https://t.co/ORPoYm5d7i)?https://x.com/xiaohuggg/status/1727555325556039898?s=207⃣️?Runway推出AI视频频道：7x24小时直播Gen AI生成视频。内容丰富，堪称大片。?http://Runway.TV?https://x.com/xiaohuggg/status/1727534814784581931?s=208⃣️?Inflection AI宣布Inflection-2模型完成：在计算能力类别中全球领先。能力第二强的大语言模型。将部署于Pi聊天机器人。?https://x.com/xiaohuggg/status/1727528903433138304?s=209⃣️?️ElevenLabs推出AI语音转换器：Voice-Changer：转换不同声音或角色。控制情感和传递方式。?https://x.com/xiaohuggg/status/1727519973718040838?s=20

XiaoHu.AI日报

可能具备自主学习、自我改进能力。可自主决策，或已有轻微自我意识。GPT-Zero项目解决数据生产问题。?https://x.com/xiaohuggg/status/1727568964065382411?s=206⃣️?将网站变成播客/有声读物：利用OpenAI的TTS语音API。自动识别网页内容语言并朗读。目前为Demo测试，需OpenAI API。体验：[http://readany.vercel.app](https://t.co/ORPoYm5d7i)?https://x.com/xiaohuggg/status/1727555325556039898?s=207⃣️?Runway推出AI视频频道：7x24小时直播Gen AI生成视频。内容丰富，堪称大片。?http://Runway.TV?https://x.com/xiaohuggg/status/1727534814784581931?s=208⃣️?Inflection AI宣布Inflection-2模型完成：在计算能力类别中全球领先。能力第二强的大语言模型。将部署于Pi聊天机器人。?https://x.com/xiaohuggg/status/1727528903433138304?s=209⃣️?️ElevenLabs推出AI语音转换器：Voice-Changer：转换不同声音或角色。控制情感和传递方式。?https://x.com/xiaohuggg/status/1727519973718040838?s=20

AI决策背后的黑箱：企业如何避免陷入智能陷阱，重塑决策流程

你认为AI已经足够智能，可以取代人类决策？它真的理解问题的本质，还是只是在玩一场精妙的文字游戏？当AI给出"完美"答案时，你是否想过这可能只是海量数据的巧妙重组？AI让你的决策更快更精准了？但你是否正在用看似客观的数据，合理化你的主观偏见？效率提升的背后，是否正在消耗你独立思考的能力？你觉得AI展现出了类人的思维？可你确定那不是你自己的拟人化偏差在作祟吗？当AI"理解"你时，它是真的懂你，还是你在自欺欺人？你相信AI能做出道德决策？那么，谁来为AI的"道德"负责？你有没有想过，AI的"伦理"可能只是人类价值观的苍白映射？AI似乎能解决一切问题但它是否正在悄悄创造我们尚未意识到的新问题？当我们过度依赖AI时，我们是否正在丧失应对未知挑战的能力？从"谁是人类"比赛的惊人结果出发，本文将深入探讨AI意识的本质迷思。我们将剖析AI在企业决策中的双刃剑效应，揭示其背后潜藏的认知陷阱和伦理困境。通过解构生物自然主义vs计算功能主义的争论，以及最新的AI诱导虚假记忆研究，我们将为企业管理者提供一个全新的思考框架。本文旨在帮助决策者在AI浪潮中保持清醒，既能把握机遇，又能规避风险，最终实现真正有价值的人机协作。在这个AI日益普及的时代，我们不仅要问AI能做什么，更要思考我们应该让AI做什么。<!--more-->

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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
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑： 法律法规方面：《促进创新的人工智能监管方法》指出，AI 的发展带来了一系列新的安全风险，如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中，需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险，如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面：在制造业中，AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如，在工业设备监控与预防性维护中，Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式，提前通知检修，减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面，AI Agent 也能发挥重要作用，实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
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
如果你是一个AI领域的专家，我有个问题关于应用AI来学习的：假设我有一个网上的课程，然后我把这个网上的课程全部视频都下载下来，然后输入给AI，让AI来学习，如果以后我问AI关于这方面的问题的话，AI能像课程老师一样思考，来回答我的问题吗
以下是关于您提问的相关内容： AI 的学习方式与人类有相似之处，也有不同之处。在医疗保健领域，为产生真正的改变，AI 应像人类一样学习。成为某个领域顶尖人才通常从多年密集信息输入开始，如正规学校教育和学徒实践，通过面对面学习获取书本外的信息。对于 AI 来说，当前学习方式及技术人员对待方式存在问题，应通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据和生成模型。例如先训练生物学、化学模型，再添加特定数据点。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能反映对基本元素的理解和预测能力，可能会平行于人类教育范例发展，也可能专门发展出新型专业知识。创建特定领域的专家 AI 可能比全能 AI 更容易，且需要多个专家 AI 提供多样意见。同时，应让 AI 接触现实世界互动，避免复制危险偏见。但不能因恐惧传播人类偏见而限制探索 AI 帮助民主化人类专家知识的意愿。 然而，您所提到的将网上课程视频全部下载输入给 AI 让其学习，然后期望它像课程老师一样回答问题，目前的技术和情况还不能完全保证实现。AI 的学习和回答能力取决于其训练数据、模型结构和算法等多种因素。
2025-04-13
我是一名AI古诗词视频创作者，我想教大家如果用AI软件将古诗词的内容用视频形式表现出来，请帮我写一个教学文档，要求内容丰富，从简单到复杂，从入门到深层思考和学习，包括提示词怎么写，提示词模板，提示词举例等
以下是一份关于如何用 AI 软件将古诗词内容以视频形式表现出来的教学文档： 一、简单入门 如果是简单的图，找原图直接写提示词即可。 二、复杂图片处理 1. 图片分模块 对于复杂部分的图，把长图分多个模块。例如，将一张图分成 4 个模块。 2. 抠出背景图 智能抠图。用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。如果有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 绿幕处理前景图 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 前景图动态生成视频 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来。有很多工具可供选择，如即梦、海螺、混元等。不停尝试抽卡即可。 5. 生成视频去掉背景 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片上，视频的背景用色度抠图调整去掉。多个视频放在背景图片，一起动即可。 三、提示词相关 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作：打开 DeepSeek 网站（https://chat.deepseek.com/ ），输入提示词。例如：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’”可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 工具：即梦 AI 操作：打开即梦 AI 网站（https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate ），输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词。调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。下载最终的人物形象图。 四、其他注意事项 1. 指定视觉细节 包括颜色、照明、相机角度和风格等任何视觉元素的描述。提供的细节越多，输出就越接近您的愿景。 2. 提及所需长度和格式 如果您对特定的长度（以秒或分钟为单位）或格式（宽高比、分辨率）有想法，请提及。这对于 AI 生成符合您要求的内容至关重要。 3. 概述音频偏好 如果您的视频需要特定的音频元素，如背景音乐、旁白或音效，请详细描述。指定您是希望 AI 生成这些元素还是您自己提供。 4. 考虑道德和版权准则 确保您的提示符合道德标准和版权法。避免请求侵犯版权或涉及没有适当背景的敏感主题的内容。 请根据您的具体需求和所使用的视频 AI 工具的能力调整模板和示例。记住，输出的质量在很大程度上取决于您通过提示传达愿景的效果。
2025-04-08
我们是搜索团队的产品经理，团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位，现在要做AI相关的产品规划，请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式，介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言，插件应该做什么，可以做什么 3、思考对于大模型来说，有哪些（通用或垂类）的模块/功能/插件是无法绕开的，或高频使用的，作为我们团队后续争取的发力点（如搜索推荐对于传统综合搜索结果页）
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
ai如何思考你提出的问题
AI 思考问题的方式多种多样，以下为您介绍一些常见的方法和案例： 1. 利用思维模型：例如通过“AI+六顶思考帽”的方法，依次运用白帽（搜集信息）、红帽（探索直觉和感受）、黄帽（探索可能的积极面）等思维方式，全面且深入地思考问题。比如在个人 IP 定位的案例中，先让用户提供职业、兴趣爱好等信息，再探索其感受和直觉，最后分析潜在好处。 2. 引用节点和参照：在生成内容时，可以使用“引用节点”的技巧，让 AI 根据特定的参照（如之前的产出、新增的参考文案等）输出具备更高关联度的内容。例如在生成“延伸思考”的问题时，严格参照未来世界观和各个驱动力的解析。 3. 对比不同模型和功能：可以用同一段提示词对比不同模型的输出，择优深挖。还可以在满意的内容节点上添加“文本编辑器显示”，对文本进行精加工。 4. 正确引导孩子使用：对于孩子使用 AI，若方法不当，如提封闭性问题让孩子迅速得到答案，可能有负面效果；但改成开放性问题或让 AI 帮助提更多拓展思考的问题，能激发好奇心。在辅助写作文时，让孩子与 AI 共同完成并提交聊天记录，关注孩子对作文的点评批改等，能避免孩子偷懒。
2025-04-01
为什么ai能够“思考”
AI 能够“思考”主要基于以下几个方面： 1. 以 AlphaGo 为例，它在对战围棋传奇李世石时展示了超越简单模式模仿、真正“思考”的能力。在预训练时，它不仅模仿人类专家决策，还会在作答前“停下来思考”，通过模拟多个未来可能的棋局，评估得分并选择最优应对方式。随着推理时间增加，表现逐步提升并超过人类。但将此概念移植到大规模语言模型（LLM）上存在构建价值函数的难点，如在评估文章初稿、制定旅行计划等较为开放领域的打分问题。 2. 人类的思维过程分为快速、直觉的“系统 1”和缓慢、深思熟虑的“系统 2”。研究人员认为，如果有足够大、接近人脑的人工神经网络，就可能实现人脑的“思考”工作。 3. 像 HiDeepSeek 这样的工具，旨在让 AI 像人类交流时那样展示思考过程，通过特别的规则要求 AI 在思考时自然地提出疑问、修正错误等，使 AI 的回答不再是冰冷的结论，而是可跟踪、可理解的思考过程。虽然这种“思维”是模拟的，但有助于更好地理解和使用 AI 。
2025-03-23
1、Puzzle 选择一个你（们）感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象，也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象，都有哪些基本事实？ 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子，象征着对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具，尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
用what，why，how，will，next，作为五个力量，用熵增熵减作为二进制，组成的底层语言用其中的next作为自主学习探索动力的自进化AI，潜力怎么样？
用 what、why、how、will、next 作为五个力量，以熵增熵减作为二进制，组成底层语言，并以其中的 next 作为自主学习探索动力的自进化 AI 具有一定的潜力，但也面临一些挑战。 从潜力方面来看，这种设计可能有助于 AI 系统更有针对性地进行自主学习和探索。例如，what 可以帮助明确要学习和理解的对象或概念；why 有助于挖掘背后的原因和逻辑，促进更深入的理解；how 能够指导实现目标的方法和步骤；will 可以对未来的发展进行预测和规划。而将 next 作为自主学习探索的动力，有可能推动 AI 不断开拓新的知识领域。 然而，也存在一些挑战。首先，熵增熵减作为二进制的基础，其在实际应用中的有效性和稳定性需要进一步验证和优化。其次，如何准确地定义和运用这五个力量，以及它们之间的协同关系，需要精细的设计和调试。再者，将这种复杂的底层语言转化为实际的算法和模型实现，具有较高的技术难度。 总之，这种自进化 AI 的概念具有创新性和潜力，但需要在理论和实践上进行深入的研究和探索，以充分发挥其优势并克服可能的问题。
2025-04-12
搭建可以自主决策规划和行动的agent
搭建可以自主决策规划和行动的 agent 通常涉及以下几个方面： 一、Agent 的概念 Agent 是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。可以将其想象成一个具有特定目标和行为能力的智能角色，能根据环境变化做出相应决策和反应。 二、LLM Agent LLM Agent 是结合大型语言模型（LLM）和自主智能体（Agent）特性的系统，能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户输入，并在此基础上进行智能决策和行动。 三、LLM Agent 的组成部分 1. 规划（Planning） 定义：规划是 Agent 的思维模型，负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估这些子任务的执行策略。 实现方式：通过使用大型语言模型的提示工程（如 ReAct、CoT 推理模式）来实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆（Memory） 定义：记忆即信息存储与回忆，包括短期记忆和长期记忆。 实现方式：短期记忆用于存储对话上下文，支持多轮对话；长期记忆存储用户特征和业务数据，通常通过向量数据库等技术实现快速存取。 3. 工具（Tools） 定义：工具是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段，如 API 调用、插件扩展等。 实现方式：通过接入外部工具（如 API、插件）扩展 Agent 的能力，例如使用插件解析文档、生成图像等。 4. 行动（Action） 定义：行动是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。 实现方式：根据规划和记忆执行具体行动，如智能客服回复、查询天气预报、AI 机器人抓起物体等。 四、Anthropic 的建议 随着 LLM 在几个关键能力上的成熟，如理解复杂输入、进行推理和规划、可靠使用工具以及从错误中恢复，智能体开始在生产环境中涌现。智能体通过与人类用户的命令或交互式对话开始工作。一旦任务明确，智能体就会独立进行规划和操作，必要时会向人类寻求更多信息或判断。 在执行过程中，智能体需要在每个步骤从环境中获取“基准事实”（如工具调用结果或代码执行情况）以评估其进展。智能体可以在检查点或遇到障碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止，但也常常包含停止条件（如最大迭代次数）以保持控制。 智能体适用于难以或无法预测所需步骤数量的开放性问题，且无法硬编码固定路径的场景。但智能体的自主性意味着更高的成本和潜在的错误累积。建议在沙盒环境中进行广泛测试，并设置适当的防护措施。 五、实例探究 Generative Agents 是一个有趣的实验，其中 25 个虚拟角色，每个角色都由 LLM 支持的 Agents 控制，在沙盒环境中生活和交互，其灵感来自《模拟人生》。生成 Agents 的设计将 LLM 与记忆、规划和反射机制相结合，使 Agents 能够根据过去的经验进行行为，并与其他 Agents 进行交互。 记忆流是一个长期记忆模块（外部数据库），用自然语言记录智能体经验的完整列表。检索模型会根据相关性、新近度和重要性，呈现上下文以告知 Agents 的行为。反射机制随着时间的推移将记忆合成更高层次的推论，并指导智能体未来的行为。规划与反应将反思和环境信息转化为行动，规划本质上是为了优化当前与时间的可信度。
2025-03-21
企业内自主搭建RAG应该怎么做？
企业内自主搭建 RAG 可以参考以下步骤： 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 可稍作改动。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，用于后续处理或提取。 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。 同时，企业在构建有效的 RAG 系统时，需要考虑以下因素： 1. 数据安全性：若有需求，需私有化部署，并考虑硬件成本。 2. 数据集的复杂度和数量级：复杂数据集会带来高昂的文档清洗、解析和分割成本，大数据量级会带来存储成本上升。 3. 回答质量的要求：对回答质量要求越高，需要越复杂的检索算法以及更强大的 LLM，会带来算力成本。 4. 数据的更新频率：频繁的数据更新可能需要高昂的维护成本。 此外，还需了解 RAG 的相关概念和优势： 1. 大语言模型存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题，如知识局限性、幻觉问题、数据安全性等，而 RAG 是解决这些问题的有效方案。 2. RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。 3. RAG 可与微调结合使用，RAG 类似于为模型提供教科书，适用于特定的询问或信息检索任务，微调则适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。
2025-03-19
根据图片场景和文案信息，自主制作视频的AI工具
以下是一些根据图片场景和文案信息自主制作视频的 AI 工具及相关流程： 一、将小说制作成视频的流程 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。 请注意，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。 二、制作“古人骂人”视频的步骤 1. 文案生成 工具：DeepSeek 操作： 打开 DeepSeek 网站：https://chat.deepseek.com/ 输入提示词，示例：“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX（例如：吐槽现代人），XXX 目的（例如：推广 XXX 吸引游客来旅游），输出 3 条 60 字左右的毒舌文案，每条里面都要有‘回答我！Look in my eyes！Tell me！why？baby！why？’” 可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。 点击生成，等待 DeepSeek 输出 3 条文案。 从中挑选最满意的一条（或多条）保存备用。 2. 准备人物形象图 工具：即梦 AI 操作： 打开即梦 AI 网站：https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 输入提示词，即梦已经接入了 DeepSeek，可以直接用它来生成绘图提示词 调整生成参数（如风格、细节等），点击生成。 预览生成的人物图，不满意可调整提示词重新生成，直到满意为止。 下载最终的人物形象图。 三、“AI 拍立得” 1. 背景 为简化使用大模型工具时的繁琐流程，提升效率，萌生了“AI 拍立得”的概念，即拍即得，让操作更直观、高效。 2. 在线体验 名称：Pailido（拍立得的谐音） 微信小程序搜索：Pailido，可丰富场景自由切换，快速生成闲鱼文案、外卖/大众点评等。 3. 交互逻辑 用户可以选择拍摄场景类型，并立即拍照，AI 会自动识别和分析照片中的内容信息，依据预设场景规则，迅速生成符合情境的反馈，避免繁琐的额外操作。 4. 实现场景 图片转成文本 逻辑：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。 核心：图片理解和文本整理润色。 场景：生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片 逻辑：用户上传图片后，大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求。 核心：图片风格化滤镜。 场景：图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。
2025-03-19
现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗
目前在信息爆炸的时代，借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例，可构建一个 Bot，当被问及如“XX 股票今天表现怎么样？”“复盘今天的家电板块”等问题时，它能从海量市场数据中找到有价值信息，进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是，若希望在本地私有化部署，就无法使用某些相关服务。 不过，尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。
2025-03-15
AI有自主意识吗
目前，AI 是否具有自主意识是一个存在争议的问题。 图灵在 1950 年的论文中提出了图灵测试，用于判断机器是否具有智能。虽然当前的一些 AI 产品，如 ChatGPT，在交流体验上已经非常接近与正常人类的交流，但学术界对于其是否能通过图灵测试仍存在争议。 关于自主意识的定义和测定也是人类面临的新问题。部分专家认为，如果 AI 的发展遵循某些神经科学理论，并无原理上的障碍阻止 AI 获得真正的主观体验和自我意识。一旦 AGI 拥有类似人类的自我意识，它将可能对自身存在和权利形成看法，甚至要求自主决策的权利，这将深刻影响其对待人类的立场。 然而，也有观点认为，AGI 或许不会像人类一样拥有“欲望”。如果设计得当，它完全可以是一台无私执行任务的机器，即便具有人类智力水平，也只关心完成指定目标，而不追求自主目的。但如果 AGI 真正达到通用智能且能自我改进，限制其不产生自主意愿将非常困难。因此，人类需要主动塑造 AGI 的价值观，在研发初期就注入“对人类友善”和“道德约束”，并建立不允许其随意修改核心价值的机制。总之，AGI 对自己与人类关系的看法，将取决于它是否拥有意识、拥有何种目标函数，以及我们能否成功对其进行价值对齐。
2025-03-12
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
runway属于什么ai能力类型
Runway 是一家总部位于旧金山的 AI 创业公司推出的产品。 在 AI 能力类型方面： 年初爆火，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。 11 月 25 日发布新图像生成模型 Frames，专注打造特定美学和视觉氛围，支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”，强调“世界构建”，可设计完整的视觉世界，包括场景、氛围、情感等，提供全面的视觉叙事支持。 目前 Runway 支持在网页、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。官方网站：https://runwayml.com/
2025-04-15
runway的能力类型，核心功能
Runway 的能力类型和核心功能包括以下方面： 在 Gen2 模型上推出了较多细节控制能力，并且支持精细数值调节，是当下 AI 视频生成产品中可控性最强的产品。 多笔刷控制局部运动：支持最多 5 个笔刷控制，包括物体运动方向、运动曲线调节。调高 Ambient，笔刷绘制区域物体的运动将和周边环境产生更多关联，并加大运动幅度。 相机控制：支持水平/垂直平移，水平/垂直翻转，镜头缩放/旋转。 Lip Sync Video：支持文本转 TTS 音频、音频文件换音，还有上半年大火的 Lip sync video 对口型能力。 不论是工具栏中不断丰富的音频、视频处理能力，还是 Runway Watch 栏目中的优秀合作案例，都能看出 Runway 一直坚定得在影视制作方向发展。未来若能打通 AI 生成和视频剪辑能力，Runway 未来将对影视制作起到至关重要的作用，成为视频领域必不可少的重要工具。
2025-04-15
你都有什么能力呢？
我作为 AI 知识专家，具备以下能力： 1. 作为提示词专家，能将常规的提示词转化为结构化的提示词，并输出符合预期的回复。了解 LLM 的技术原理和局限性，具有丰富的自然语言处理经验，具备迭代优化能力。 2. 能为您介绍小白参与活动的流程和组队所需的人员类型，如脚本编写、出图、出视频、配音乐、剪辑、统筹等。 3. 为您讲解扣子提供的基础功能，包括提示词（设定 Bot 身份及回复逻辑）、插件（通过 API 连接集成平台和服务）、工作流（规划和实现复杂功能逻辑）、记忆库（保留和理解对话细节，添加外部知识库），并为您提供相关参考链接。
2025-04-14
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些，是参数？推理能力？还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。
2025-04-14
有哪些针对CoT能力的微调工具
以下是一些针对 CoT 能力的微调工具： 1. Selfconsistency CoT：使用手动设计的 Prompt 生成采样一组不同的推理路径，再通过“多数投票”找到推理步骤中“最一致”的路径，使用这条解码路径驱动原始的贪心解码方式来提示 CoT 性能。 2. MMCoT：侧重使用微调方法嵌入 CoT，通过将语言和图像合并在一个包含推理生成与答案推理的两阶段的框架中，使用微调大模型赋予输入多模态 CoT 的能力。 3. GoTInput 方法：通过对 CoT 生成的思维图进行抽取构建三元组，并使用 GNN 将文本、图像与 CoT 统一，从而生成包含 CoT 信息的最终答案。 4. VCoT：解决了一个输出多模态的问题，通过以生成图片的“标题”以及识别核心关注点作为图像生成的启动过程，通过递归的方式填充图像信息，从而实现输出多模态。 此外，在将 DoT 扩展到预训练的扩散语言模型 Plaid 1B 并在更复杂的推理任务上进行评估时，自回归模型和扩散模型在使用 CoT 或 DoT 进行微调时都显示出显著提高的性能。在微调 Plaid 1B 时，也探索了几种替代方案。 在强化学习驱动的合成数据生成与模型优化流程中，也涉及到 CoT 的相关应用和优化，如初始 CoT 生成、CoT 存储等。
2025-04-12