Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

概括论文主要内容

Answer

以下是对这三篇论文的主要内容概括：

《2024-0301:1-bit LLMs》

  • 作者：Shuming Ma 等
  • 核心观点：提出新的 1-bit LLM 变体 BitNet b1.58，在保持与全精度 Transformer LLM 相同性能的同时，显著降低延迟、内存、吞吐量和能源消耗。
  • 亮点：定义新的训练高性能且成本效益的 LLM 的缩放法则和方法，开启为 1-bit LLMs 设计特定硬件的新计算范式。
  • 核心贡献：在 3B 模型大小时，与 FP16 LLM 基线在困惑度和端任务性能方面匹配，同时在内存、延迟和能源消耗方面有显著提升。
  • 动机：解决随着 LLMs 规模和能力快速增长带来的部署挑战和环境经济影响。

《2024-0227:ScreenAI》

  • 作者：Gilles Baechler 等
  • 核心观点：介绍专门用于理解和处理用户界面(UI)和信息图表的视图-语言模型 ScreenAI。
  • 亮点：通过结合 PaLI 架构和 pix2struct 的灵活拼贴策略，以及在独特的数据集混合上进行训练，实现了在 UI 和信息图表理解任务上的新最佳性能。
  • 核心贡献：在只有 50 亿参数的情况下，在多个基于 UI 和信息图表的任务上取得新的最佳性能，在其他任务上也表现出色。
  • 动机：解决 UI 和信息图表的复杂性，应对其对单一模型理解、推理和交互提出的挑战。

《2024-0305:Claude 3》

  • 作者：Anthropic
  • 核心观点：介绍 Anthropic 开发的 Claude 3 模型家族，包括 Opus、Sonnet 和 Haiku，在多模态输入、推理、数学和编码方面表现出色，并分析了安全性和社会影响。
  • 亮点：在多个基准测试中取得最先进的结果，非英语语言流畅度提高，适合全球受众；Claude 3 Opus 在推理、数学和编码方面设定新标准，Haiku 是最快速且成本最低的模型，具备视觉能力。
  • 核心贡献：通过多模态输入能力和工具使用提供丰富上下文和扩展用例。
  • 动机：致力于开发安全、负责任的 AI 系统，支持企业自动化任务、生成收入、进行复杂的财务预测和加速研发。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

2024-0301:1-bit LLMs

坚持每天分享高质量论文。【2024-0301】1.?元数据概览：-标题：The Era of 1-bit LLMs:All Large Language Models are in 1.58 Bits-作者：Shuming Ma,Hongyu Wang,Lingxiao Ma,Lei Wang,Wenhui Wang,Shaohan Huang,Li Dong,Ruiping Wang,Jilong Xue,Furu Wei-链接：[The Era of 1-bit LLMs]([链接](https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf))-标签：Large Language Models(LLMs),1-bit LLMs,BitNet b1.58,Quantization,Energy Efficiency,Hardware Optimization2.✨核心观点与亮点：-主张：论文提出了一种新的1-bit LLM变体，BitNet b1.58，它在保持与全精度Transformer LLM相同的性能的同时，显著降低了延迟、内存、吞吐量和能源消耗。-亮点：BitNet b1.58定义了一个新的训练高性能且成本效益的LLMs的缩放法则和方法，开启了为1-bit LLMs设计特定硬件的新计算范式。-核心贡献：BitNet b1.58在3B模型大小时，与FP16 LLM基线在困惑度和端任务性能方面匹配，同时在内存、延迟和能源消耗方面有显著提升。-Motivation：随着LLMs的规模和能力的快速增长，部署挑战和环境经济影响（如高能耗）日益突出。论文旨在通过1-bit LLMs解决这些挑战。3.?论文的核心内容，模型结构，关键术语/概念：-核心内容：BitNet b1.58是一种基于BitNet架构的Transformer模型，它使用1.58位权重和8位激活进行训练，通过引入额外的0值，增强了模型的建模能力。

2024-0227:ScreenAI

坚持每天分享高价值论文。【2024-0227】1.?元数据概览：标题：ScreenAI:A Vision-Language Model for UI and Infographics Understanding作者：Gilles Baechler,Srinivas Sunkara,Maria Wang,Fedir Zubach,Hassan Mansoor,Vincent Etter,Victor C˘arbune,Jason Lin,Jindong Chen,Abhanshu Sharma链接：[arXiv:2402.04615](https://arxiv.org/pdf/2402.04615.pdf)标签：Vision-Language Model,UI Understanding,Infographics,Question Answering,Screen Annotation1.✨核心观点与亮点：主张：论文介绍了ScreenAI，这是一个专门用于理解和处理用户界面(UI)和信息图表的视图-语言模型。亮点：ScreenAI通过结合PaLI架构和pix2struct的灵活拼贴策略，以及在独特的数据集混合上进行训练，实现了在UI和信息图表理解任务上的新最佳性能。核心贡献：ScreenAI在只有50亿参数的情况下，就在多个基于UI和信息图表的任务上取得了新的最佳性能，并且在其他任务上也表现出了最佳或接近最佳的表现。Motivation：论文的动机是解决UI和信息图表的复杂性，这些元素在人类沟通和人机交互中扮演着重要角色，但对单一模型的理解、推理和交互提出了挑战。1.?论文的核心内容，模型结构，关键术语/概念：

2024-0305:Claude 3

1.?元数据概览：标题：The Claude 3 Model Family:Opus,Sonnet,Haiku作者：Anthropic链接：[Model_Card_Claude_3.pdf](https://www-cdn.anthropic.com/de8ba9b01c9ab7cbabf5c33b80b7bbc618857627/Model_Claude_3.pdf)标签：AI,Multimodal Models,Reasoning,Math,Coding,Vision,Safety,Societal Impact1.✨核心观点与亮点：主张：介绍了Anthropic开发的Claude 3模型家族，包括Opus、Sonnet和Haiku，这些模型在多模态输入、推理、数学和编码方面表现出色，并在安全性和社会影响方面进行了深入分析。亮点：Claude 3模型家族在GPQA、MMLU、MMMU等多个基准测试中取得了最先进的结果，并且在非英语语言的流畅度上有所提高，使其更适合全球受众。核心贡献：Claude 3 Opus在推理、数学和编码方面设定了新的标准，而Haiku则是市场上最快速且成本最低的模型，同时具备视觉能力。Motivation：Anthropic致力于开发安全、负责任的AI系统，以支持企业自动化任务、生成收入、进行复杂的财务预测和加速研发。1.?论文的核心内容，模型结构，关键术语/概念：核心内容：Claude 3模型家族通过多模态输入能力（文本输出）和工具使用（功能调用）提供了丰富的上下文和扩展用例。模型结构详述：Claude 3模型采用了多种训练方法，包括无监督学习和宪法AI，以提高模型在多语言理解、视觉质量和编码任务上的性能。1.?实验结果：

Others are asking
视频内容概括的ai
以下是关于视频内容概括的 AI 相关知识： 除了聊天内容，AI 还能总结不超过 2 万字的文章。例如，将文章全选复制粘贴给 GPTs 即可进行总结，GPT4 能识别重点内容。 对于 B 站视频，若视频有字幕，可通过安装油猴脚本获取字幕。安装后刷新浏览器，点击字幕会出现“下载”按钮，可选择多种字幕格式。获取字幕后全选复制发送给 GPTs 就能实现视频内容总结。 在技术原理方面： 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词包括 AI（人工智能）、机器学习（包括监督学习、无监督学习、强化学习）、监督学习（有标签的训练数据）、无监督学习（自主发现规律，如聚类）、强化学习（从反馈学习）、深度学习（参照人脑神经网络）、生成式 AI（可生成多种内容形式）、LLM（大语言模型）。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，其基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
RAG内LLM的主要作用，简单概括
RAG（检索增强生成）中LLM（大语言模型）的主要作用包括： 1. 利用外部检索到的知识片段生成更符合要求的答案。由于LLM无法记住所有知识，尤其是长尾知识，且知识容易过时、不好更新，输出难以解释和验证，容易泄露隐私训练数据，规模大导致训练和运行成本高，通过RAG为LLM提供额外且及时更新的知识源，有助于生成更准确和有用的回答。 2. 在RAG的工作流程中，LLM接收整合后的知识片段和特定指令，利用其推理能力生成针对用户问题的回答。 3. 事实性知识与LLM的推理能力相分离，LLM专注于运用推理能力处理外部知识源提供的信息。
2025-03-08
RAG是什么，简单概括
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构，旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 简单来说，它通过检索的模式为大语言模型的生成提供帮助，使大模型生成的答案更符合要求。 RAG 对于 LLM 来说很重要，因为 LLM 存在一些缺点，如无法记住所有知识（尤其是长尾知识）、知识容易过时且不好更新、输出难以解释和验证、容易泄露隐私训练数据、规模大导致训练和运行成本高。 而 RAG 具有一些优点，如数据库对数据的存储和更新稳定，数据更新敏捷且可解释，能降低大模型输出出错的可能，便于管控用户隐私数据，还能降低大模型的训练成本。 RAG 概括起来是知识检索+内容生成，可以理解为大模型的开卷考试，其主要组成依次是数据提取、embedding（向量化）、创建索引、检索、自动排序（Rerank）、LLM 归纳生成。其核心在于能否将内容检索得又快又准。 推荐阅读： 如何让 LLM 应用性能登峰造极：https://mp.weixin.qq.com/s/Kr16ub_FN6pTF6acse6MA 大模型主流应用 RAG 的介绍——从架构到技术细节: https://luxiangdong.com/2023/09/25/ragone/ 高级 RAG 技术：图解概览: https://baoyu.io/translations/rag/advancedragtechniquesanillustratedoverview
2025-03-08
一句话概括WaytoAGI是什么？
“通往 AGI 之路”（WaytoAGI）是一个由热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的致力于人工智能学习的中文开源知识库和社区平台。它为学习者提供了系统全面的 AI 学习路径，涵盖从基础概念到实际应用的各个方面，内容包括 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，并提供丰富的学习资源，如文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。此外，还定期组织活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。其品牌 VI 融合了独特的设计元素，以彩虹色彰显多元性和创新，以鹿的形象象征智慧与优雅，通过非衬线字体展现现代感和清晰性。同时，WaytoAGI 还孵化了离谱村这一千人共创项目，目标是大家一起用 AI 构建一个离谱世界。
2025-02-21
简要概括《奇点临近》这本书的内容
《奇点临近》是雷·库兹韦尔的新作，书中描述了宇宙与人类发展的六个阶段。预言未来几十年内技术将迅速提升，改变人类生活，比如通过脑机接口等技术，人类能提升认知能力、逆转衰老、实现数字永生。但这些技术也带来潜在风险，如 AI 失控和基因编辑滥用。库兹韦尔的预见为我们描绘了一个激动人心又充满挑战的未来。
2024-12-18
文心一言的开发公司是谁，功能特点，优势性和局限性请帮我简要概括
文心一言是由百度开发的全新一代知识增强大语言模型。 功能特点： 在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一。 在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三。 各项能力表现均衡且大部分能力水平较高。 能力栈广泛，可应用场景较多，重点推荐在查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作以及代码编写及纠错等方面的应用，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 优势： 能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。 局限性： 从某些测试和感觉来看，其能力水平可能在 GPT3 的阶段，输出内容的可靠性与 ChatGPT 相比还有差距。
2024-11-22
论文改写降重
以下是关于论文改写降重的相关信息： 在论文写作领域，AI 技术的应用正在迅速发展，为论文改写降重提供了多种辅助。以下是一些常见的方法和工具： 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，有助于提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 辅助写作方面： 一些专门的辅助写作工具，如论文改写降重工具，可以帮助文章降重和去除“AI”味。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，需要注意的是，使用 AI 生成的内容应仔细甄别。
2025-04-15
我想让我的论文降低AIGC使用率，请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法： 1. 使用 AIGC 论文检测工具： Turnitin：广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统会自动分析文本并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统会提供分析报告。 Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统会分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统会提供详细报告。 ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统会提供分析结果。 GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统会分析并提供报告。 Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统会分析并提供结果。 此外，为了从根本上降低 AIGC 使用率，您还需要注重自身的思考和研究，确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
我要写论文，需要用什么ai工具‘
在论文写作中，以下是一些常用的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅检查语法和拼写，还具备一定排版功能，可改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有 AI 辅助的编辑器和插件简化过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档，适用于商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作排版。 选择合适的 AI 文章排版工具需考虑文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档则 Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。
2025-04-14
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
生成论文第一章的绪论
以下是关于生成论文第一章绪论的相关内容： 首先，确定整个论文的大纲目录。如果有老师提供的示例报告，可以直接截图并用手机识别获取目录。 其次，确定整体的语言风格和特色。一般来说，论文的语言风格应是“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。可以将范文交给 Claude 2 总结语言风格，但注意不要过于限制 GPT4，否则可能影响生成效果。 然后，让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容。通过在 workflow 中设置循环结构，在其生成一段章节内容后，经同意再进行下一章节，否则重新生成。 此外，在生成内容前，需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再撰写。这是较难的部分，可能需要不断尝试和迭代。若遇到困难，可向星球和群聊中的大佬求助。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。
2025-04-14
毕业论文的ai指令总结
以下是关于毕业论文的 AI 指令的总结： 1. 可以指定 AI 模仿某位资深人士的风格，如律师的逻辑严谨和言简意赅。 2. 要求 AI 为您提供多个例子，例如针对案件给出至少三种不同的诉讼策略，并分析每种策略的优劣势。 3. 采用 PEMSSC 方法，包括个性化的风格（Personality）、给参考或一定的逻辑结构（Example Inquiry）、从多个角度思考（Multiple Angles）、总结概括（Summarize）、使用区分符号（Separator）、明确能力或者角色（Capacity and Role）。 4. 对于大多数实际应用，建议专注于经过调整的指令语言模型，使用时要给清晰的指令，如指定文本的语气、要求集中讨论的内容，甚至可以提前指定阅读的文本。 5. 可以直接要求 LLM 帮写论文，如提供个人背景信息和指令让其写大学申请论文，但要注意这种使用方式的道德问题。
2025-04-14
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
我是一个实体店家，我怎么能利用AI产生内容进而帮助我在流量平台拓客
以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路： 1. 借助抖音平台：利用抖音对实体商家的流量扶持，购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员，并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程：通过 AI 软件自动跟进和培育客户，需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具：比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域，开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者：把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广，获取分成。 5. 参考优秀作品：如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等，从中获取灵感和思路。
2025-04-15
如何识别网页内容
识别网页内容通常可以通过以下步骤实现： 1. 内容识别：使用智能算法分析网页的 HTML 结构，确定网页的主要内容区域。 2. 文本提取：在识别出内容区域后，提取这些区域的文本内容，包括从 HTML 标签中获取可见文本，同时忽略脚本、样式和其他无需翻译的代码。 3. 预处理：对提取出的文本进行处理，清除不必要的空格、特殊字符和格式信息，进行标准化。 4. 翻译调用：将预处理后的文本拼接到 Prompt 模板中请求相关模型的 API 进行翻译。 5. 结果整合：翻译完成后，将原文和译文对照整合回网页、字幕中，常见的展示形式有原文保持不变，译文以悬浮框、下划线注释或平行文本呈现。 6. 用户界面交互：用户可通过鼠标悬停、点击等操作控制翻译的显示与否，工具会根据用户操作实时显示或隐藏译文。 另外，在获取网页内容时，初版提示词实验中对大模型对话产品的外链解析能力依赖较大，但这种方式易受平台反爬机制制裁。转换思路，通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定且经济的解决方案。开发时，可拿着初版提示词询问 AI 来确定需要插件获取哪些网页元素。例如 SeeAct 能力可以在多种不同网站上识别网页上的各种元素，执行不同任务。
2025-04-15
我想做一个，基于我个人知识库的chatbot，以供我随时搜索和提问，且优先搜索知识库内的内容而非联网搜索，你有什么建议吗？
以下是为您提供的关于创建基于个人知识库的 chatbot 的建议： 1. 选择合适的平台和工具：例如可以考虑使用飞书智能伙伴创建平台（Aily）或扣子（https://www.coze.cn/home）等。 2. 数据分段储存：由于大模型的上下文长度有限制，需要将上传的资料根据特定符号或字符长度进行分段，如将 8000 字文档按每 800 字分成一个片段储存。 3. 增强检索：当用户输入问题，大模型会根据相似度检索出若干最相关的数据片段，再据此生成答案，这一技术称为 RAG（检索增强生成）。 4. 配置知识库： 在 Bot 内使用知识库： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项，如最大召回数量、最小匹配度、调用方式等。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 登录相关平台。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 5. 注意使用限制：单用户最多创建 1000 个知识库，文本类型知识库下最多支持添加 100 个文档，单用户每月最多新增 2GB 数据，累计上限是 10GB。 此外，知识库可以解决大模型幻觉、专业领域知识不足的问题，提升大模型回复的准确率。您可以将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，也可以在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。
2025-04-14
mcp 的内容
MCP（模型上下文协议）是一种创新的开放协议，由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括： 统一了交互标准，是链接所有 AI 应用与工具的桥梁，兼容所有 AI 应用。 具有三大功能：工具（Tools），底层使用 Function call 实现，与 OpenAI 格式兼容；资源（Resources），为 AI 提供参考信息；提示词（Prompts），预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表，将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式，发送 Function Call 定义给 LLM，接收 LLM 生成的 Function call，将 Function call 转为 MCP 工具调用，发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，其核心作用是统一不同外部服务，通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，目的是帮助 AI 模型（如 Claude）更容易地连接工具和数据源，现在已成为一个开放协议，被越来越多的企业和开发者采用，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/
2025-04-13
知识库中的LangChain和LangGraph的内容有哪些 ？
以下是关于 LangChain 和 LangGraph 的相关内容： LangChain： LangChain 是一个由 Harrison Chase 开发的开源 Python 库，旨在支持使用大型语言模型（LLM）和外部资源（如数据源或语言处理系统）开发应用程序。 它提供了标准的接口，与其他工具集成，并为常见应用程序提供端到端链。 设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用 LLM 的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。 LangChain 和 RAG 的关系： LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，提供了实现 RAG 所必需的工具和组件。 RAG 即检索增强生成，是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术。 LangChain 作为框架，与 RAG 的关系包括：是框架与技术的关系，允许通过模块化组件构建 RAG 应用程序，简化开发过程，提高性能，支持构建复杂的 RAG 应用。 关于大模型 RAG 应用中的 LangChain： 有从产品视角出发的分享，包括项目背景、初步体验和评测结果等。 预计会分成 3 篇分享，分别是 LangChain 框架初体验、调优思路分享、如何测评。
2025-04-12
有哪些公司主要做数据处理，比如把文档转化成ai可理解的东西
以下是一些主要从事数据处理，将文档转化为 AI 可理解内容的公司： 在基础模型领域，有 OpenAI、Google、Cohere、AI21、Stability.ai 等公司，它们在构建大型语言模型方面展开竞争。此外，还有新兴的开源选项如 Eleuther。 像 Hugging Face 这种共享神经网络模型的社群，在软件 2.0 时代可能成为智慧的枢纽和人才中心。 还有一些独立应用公司，例如 Jasper（创意文案）、Synthesia（合成语音与视频）等，它们涉及 Creator&Visual Tools、Sales&Marketing、Customer Support、Doctor&Lawyers、Assistants、Code、Testing、Security 等各种行业。
2025-03-25
对于NL2SQL,主要是让大模型生成sql语句，如何对提示词进行优化
目前知识库中没有关于 NL2SQL 提示词优化的相关内容。但一般来说，优化 NL2SQL 的提示词可以从以下几个方面考虑： 1. 明确输入描述的准确性和完整性，避免模糊和歧义。 2. 提供具体的示例和上下文信息，帮助模型更好地理解需求。 3. 强调关键的业务逻辑和约束条件。 4. 尝试使用不同的表述方式和词汇，以找到最适合模型理解的方式。 您可以参考相关的学术研究和实践经验，不断尝试和改进提示词，以获得更准确的 SQL 语句生成效果。
2025-03-21
以水稻主要物候期遥感识别为主题，生成一篇论文大纲
以下是以水稻主要物候期遥感识别为主题的一篇论文大纲示例： 一、引言 1. 研究背景与意义 2. 国内外研究现状 3. 研究目的与内容 二、水稻物候期相关理论与遥感技术基础 1. 水稻物候期的定义与特征 2. 常用的遥感技术及原理 3. 遥感数据的类型与特点 三、水稻主要物候期的遥感特征分析 1. 不同物候期水稻的光谱特征 2. 多时相遥感数据在物候期识别中的应用 3. 影响遥感识别的因素 四、水稻主要物候期遥感识别方法 1. 基于光谱特征的识别方法 2. 基于植被指数的识别方法 3. 机器学习与深度学习在物候期识别中的应用 五、实验与结果分析 1. 研究区域与数据获取 2. 实验设计与流程 3. 识别结果的精度评估 4. 结果分析与讨论 六、结论与展望 1. 研究成果总结 2. 研究的局限性 3. 未来研究方向与展望 以上大纲仅供参考，您可根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-21
以DeepSeek R1为代表的推理模型，与此前模型（如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型（如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等）的差异点主要在于： 1. 技术路线：DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样，属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式：在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，模拟人类的深度思考，从用户初始问题出发，唤醒所需的推理逻辑与知识，进行多步推导，提升最终回答的质量。 3. 训练方式：在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，而蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。此外，DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型，形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比，Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色，扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升，在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
请主要介绍你平台，我在此平台如果更好学到关于AI的东西
WaytoAGI（通往AGI之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，具有以下特点和优势： 1. 社区介绍： 汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的AI工具、应用、智能体和行业资讯。 拥有丰富多样的学习资源，包括文章、教程、工具推荐以及最新的行业资讯等。 定期组织实践活动，如视频挑战赛、模型创作大赛等，鼓励成员在实践中学习，促进交流与合作。 引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了大型共创项目。 在没有任何推广的情况下，一年时间已有超过100万用户和超千万次的访问量。 目标是让每个人的学习过程少走弯路，让更多的人因AI而强大，目前合作过众多公司和产品。 2. 基础通识课： 介绍了AI技术的发展与应用，包括流式训练方式提升训练速度和质量、多种AI生成工具、端侧大模型的特点、AI工程平台等。 对coach平台的应用进行了说明，包括新手教程、文档、创建智能体、调用工作流节点和prompt构建提示词、调用插件等。 介绍了模型社区，包括为大模型提供服务的平台、按任务划分的模型库等。 为后续AI建站做预告。 3. 新手学习AI的方法： 了解AI基本概念：建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始学习之旅：在「」中找到为初学者设计的课程，可通过在线教育平台按自己节奏学习。 选择感兴趣的模块深入学习：AI领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，掌握提示词技巧。 实践和尝试：实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品，知识库有实践作品和文章分享。 体验AI产品：与如ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等AI聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式。
2025-03-17
deepseek 在飞书中的主要应用场景有哪些
DeepSeek 在飞书中的主要应用场景包括： 1. 自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等，关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章，还包括文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题。 2. 生成深度报告、信息检索、数据整理等。 3. 处理大规模代码，例如粘贴几千行代码并用 XML 包裹，或让 AI 编写代码、搜索相关代码库。 4. 与 Coze 智能体、飞书多维表格和字段捷径（Agent）组合，实现高效的数据抓取与批量 AI 处理，适用于社交媒体数据分析、AI 内容生成、情绪分析等。 5. 在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，如辅助办公、教学设计、电商运营等。
2025-03-13