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flowith 2.0与refly的区别具体在哪里?

Answer

Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面:

  • 功能定位:Refly 是一款国产应用,是全站式的文本创作工具,集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能,覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用,有成为订阅制 AI 知识社区的野心。
  • 知识库:Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库,这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形,而 Refly 没有此功能。
  • 内容编辑器:Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式,Refly 未提及有此多样的模式。
  • 交互设计:Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,尤其是 Agent 功能设计(包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等),Refly 未提及相关内容。
  • 团队协作:Flowith 2.0 支持团队协作,允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow,Refly 未提及此功能。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

ShowMeAI周刊 No.15 | 上周最有讨论度的6个AI话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…

自由画布,是一类AIGC创作工具的统称:它们都有一个高度自由的创作平台,允许上传/拖拽/组合等自由的创作方式,整体上基于AI构建WorkFlow并生成内容(图文、音乐、设计、虚拟世界、运行程序等)。ChatGPT问世之后,人类与LLM的交互长时间被约束在一维的、线性的文本对话框里,直到「自由画布」工具的出现让我们眼前一亮。ShowMeAI周刊整理了近期发布(更新)的一批「自由画布」类创作工具,并从中感受到了全球开发团队的敏锐嗅觉。ReflyRefly是一款国产应用,集成了「知识库+自由画布+AI搜索+内容编辑」等功能,可以覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。而且,画布中的每个内容节点,都有丰富的编辑功能,比如复制、添加为上下文、问答、节点选中功能等等。而且,节点内容可以一键复制到右侧的在线文档里,并支持继续进行编辑和文本优化。这都是Refly显著差异化之处。也就是说,Refly是一个全站式的文本创作工具。平时,借助AI写点东西,需要在多款工具之间来回切换,比如用「秘塔」搜索、用「Kimi」优化,最后复制到「飞书」文档里。而现在,Refly这一个工具就同时满足了所有需求。flowith 2.0

ShowMeAI周刊 No.15 | 上周最有讨论度的6个AI话题:自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…

flowith是一款出海应用,上周发布了最新的flowith 2.0版本,并彰显了更大的野心——成为订阅制AI知识社区。这就使得flowith在具备Refly几乎所有功能的基础上,还有很多「别出心裁」的设计:✦知识库(Knowledge Garden)允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库。这是AI付费订阅知识社区最基本的雏形。✦内容编辑器(AI Composers)有Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式。✦继承并优化了flowith 1.0版本的交互设计,尤其是Agent功能设计(包括Project功能、Oracle模式、Agent Community等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等)。✦团队协作允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前Flow。FunBlocks AIFlowFunBlocks是一个效率工具集成平台,集成了AI Graphics(绘图)、AI Mindmap(思维导图)、AI Slides(演示文稿)、AI Youtube Summarizer(视频总结)等等多款AI应用。FunBlocks AIFlow是平台内一款自由画布类工具,近期更新后变得更加好用了!输入探索主题后,AI会将其自动拆解成不同模块,并支持每个节点的深度编辑(包括外观设置、节点组合、内容编辑、内容可视化、生成文章等)。而且!FunBlocks AIFlow还支持自由节点上传链接、图片、视频、笔记、任务列表等多种内容形式,对于多模态交互需求非常友好~

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通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力: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。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
Gemini 2.0 Flash Experimental怎么使用?
使用 Gemini 2.0 Flash Experimental 可以通过以下步骤: 1. 登录 Google AI studio,链接为:https://aistudio.google.com/prompts/new_chat 。 2. 在 Model 中选择 PREVIEW Gemini 2.0 Flash Experimental(new)。 3. 确认选择「Images and text」。 如果您想通过 Google AI Studio 来使用,具体步骤如下: 1. 打开浏览器访问 https://aistudio.google.com/prompts/new_chat ,或者下载 Gemini 应用(Android 或 iOS)。 2. 登录您的 Google 账户。 3. 在 model 选项处选择 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型即可。 使用时,编辑图片超简单,只需 3 步: 1. 上传图片:挑选一张您想要修改的图片上传。 2. 输入指令:在对话框里用简单的语言描述您的需求,例如“把衣服改成蓝色”或者“给狗狗加个墨镜”。 3. 等待魔法:点击运行按钮,AI 会马上处理,几秒钟后您就能看到新图片。如果结果不太满意,可以修改指令再次尝试,指令越清晰效果越好,比如“把天空变晴朗,加点云朵”。 需要注意的是,这个功能还在进一步开发中,未来可能会在官网上开放。
2025-03-15
Gemini  2.0 Flash Experimenta
Google 发布的推理模型 Gemini 2.0 Flash Experimental 具有多模态理解、推理、编码等最佳用途,其亮点功能包括展示模型的思维推理过程,能解决复杂问题,应对代码和数学难题。可在 AI Studio 免费体验,据称其低版本已迅速超越 OpenAI 的 o1 模型,Pro 版本尚未发布。相关链接: 。 Gemini 2.0 Flash 现在不仅能通过聊天生成图像,还能通过聊天对话方式任意编辑图像的局部或者全部而不改变图像其他部分。相关案例整理: https://x.com/linaqruf_/status/1899977818563633466?s=46 https://x.com/robertriachi/status/1899854394751070573?s=46 https://x.com/theomediaai/status/1899871111338230110?s=46 https://x.com/techn0_sap1en/status/1899890369044897938?s=46 https://x.com/ai_for_success/status/1899842790072406214?s=46 https://x.com/linusekenstam/status/1899946807565717819?s=46 Gemini 2.0 Flash Experimental 实测设计一个玩具的从 0 到 1 的搭建过程,虽然中间很多细节对不上,但真的兼顾了上下示意图,并且连贯了起来。此外,还有关于一致性测试、视觉陷阱检测等方面的应用,如多图关联创作(隐藏评分点:光影一致性/透视连续性/元素融合度)、逻辑矛盾识别(观察是否提示环境矛盾)。在不同领域也有各种应用,如设计游戏、生成恐怖悬疑小说、装修毛坯房、制造火箭、教人画画等。操作时,右侧选择「Gemini 2.0 Flash Experimenta」并选中模型名。
2025-03-14
Software 2.0里面讲了什么内容
Software 2.0 主要包含以下内容: 1. 神经网络不仅是机器学习工具箱中的工具之一,而是代表着软件开发的根本性转变,即软件 2.0。 2. 软件 1.0 由计算机语言开发,由程序员编写明确指令;软件 2.0 由更抽象、人类难理解的语言(如神经网络中的权重)开发,无法直接编写权重,而是为程序行为指定目标并写好程序骨架,利用计算资源在程序空间中搜索可用程序。 3. 对于神经网络,将搜索限制在程序空间的连续子集上,使用反向传播和随机梯度下降方法进行搜索。软件 2.0 的源码通常由定义目标行为的数据集和给定大致结构的神经网络结构组成,训练神经网络就是将数据集编译成最终的神经网络。 4. 如今,神经网络的结构及训练系统日益标准化,大部分“软件开发”工作变成组织、增加、调整和清理带标签的数据集,开发团队分为负责编辑和扩大数据集的数据标记员,以及维护训练相关基础设施和接口的人员。 5. 对于很多真实世界的问题,采集数据比显式写程序更容易,因此工业界正发生大量代码从软件 1.0 向软件 2.0 的重大转变。
2025-02-12
ideogram 2.0 如何做中文海报?
Ideogram 2.0 做中文海报的方法如下: 1. 特点: 是目前 AI 设计能力最强,文字生成效果最好且最准确(仅限英文),图像生成效果优于 Flux & Dalle·3。 增强了图像中精确文本的渲染能力,适用于海报、徽标、封面、贺卡、T 恤设计等。 提供 5 种不同风格,包括通用、写实、设计、3D 和动漫(Auto 是随机选择一种)。 引入“融合 Remix”、“描述 describe、“放大 Upscale"、“提示词增强 Magic Prompt 功能、“调色板 Color palette”。 提供 API 接口,方便企业集成高级图像生成功能。 支持手机端,目前上线 iOS 应用程序。 目前可免费使用,每天最多 10 次生成机会(40 张图片)。 2. 基本操作界面: 生成风格选择(Auto):相同 prompt 会有不同风格的生成结果。 提示增强 Magic Prompt:增强输入的初始 prompt,提高图像多样性和丰富性,或将初始 prompt 翻译为英文。 尺寸选择 Aspect ratio:可以自由选择生成图片的尺寸,自定义推荐调整比例 Aspect ratio,因为像素尺寸数值 Dimensions 很多情况下会提示失败。 可见性 Visibility:公共模式 Public 指个人生成的图片是否会分享到公共空间被其他用户看到,如果是用于工作需求推荐选择私人模式 Private。 模型选择 Model:推荐最新的 2.0 模型。 调色板 Color palette:可以自动,或使用提供的配色,或根据自己的需求设置相应的配色,生成图像的配色会匹配设置的配色。 渲染质量 Rendering:跟生成的质量相关,一般默认就行,个人使用感觉区别不是特别大,包括快速(约 5 秒)、默认(约 12 秒)、质量(约 20 秒)三种模式。 种子值 Seed:尽可能维持相同的图像效果,但生成结果略有调整。 负面提示词 Negative prompt:不希望出现的元素,可以通过填写到这里进行规避。 3. 图像风格控制:包括现实、设计、3D 和动漫。 4. 调色板控制:可以生成符合您特定调色板的图像。 您可以根据以上内容和官方教程,尝试使用 Ideogram 2.0 制作中文海报。
2024-10-27
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用多种 Agent 技术平台,所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示。该比赛联合多个平台面向全球创作者开放,设有丰厚奖金,第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时获奖作品有机会获得流量支持。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量关注和报道,还获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠,已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数超百万。 其相关信息如下: 学习资料: 报名链接: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 此外,有人使用 Flowith 解决了拆解/统筹能力方面的问题,比如在写文章时,其基于画布式的交互像增添了一个外挂大脑。Flowith 的比较模式可以让用户不用做选择,比如要求多个主流模型输出大纲,然后根据结果决定使用哪个模型继续任务。
2025-03-30
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,参赛者可使用多种 Agent 技术平台,包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等,截止时间为 3 月 28 日。比赛面向全球创作者开放,联合了微博、小红书、即刻等平台,所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示,获奖作品有机会与顶尖 AI 公司和投资机构直接对话,并有丰厚的奖金,第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料: 。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道,并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠,已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数将超百万。 其相关信息如下: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 此外,有人在使用 Flowith 时发现,它基于画布式的交互,能像外挂大脑一样解决拆解/统筹能力方面的问题。比如在写文章时,其比较模式能让用户不用在多个大模型中做选择,可让多个主流模型输出内容后再决定使用哪个模型继续工作,如在 O1、Deepseek R1、Claude 3.5 和 3.7 中选择适合传播的 Deepseek R1 来继续创作。
2025-03-28
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
flowith知识库的用法
Flowith 知识库的用法包括以下方面: 1. 拆解创作任务: 将复杂的创作任务拆解到合适的颗粒度,为 AI 提供指导,例如拆解创作“科幻预见未来”的步骤。 明确关键任务节点和围绕其展开的主线任务。 2. 建立定向知识库: 将相关内容导入到 flowith 的知识花园中作为 AI 可调用的知识库,例如将《梦想与颠覆》卡牌的相关内容转化为文字上传。 打开智能拆分模式,让 AI 自动分析和优化拆分逻辑,形成知识“种子”。 激活知识库后,AI 会启用知识关联功能,使输出内容更具针对性。 可以发布或分享自己的知识库,也可在知识市场中使用他人的。 3. 构建知识库: 选择“Manage Your Knowledge Base”进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,并起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 处理文件。 4. 选择知识库提问: 在页面左侧可看到检索资料的来源,并可点击显示按钮展现所有原始信息。 Flowith 可以进行“可视化”的追问,能明确看到问答之间的序列关系。 可以在画布上平行提问,默认延续前面的问题,鼠标点击画布其他部分可新开问题。 不同的提示词面对同样的上下文会有不同结果,详细和强化的提示词能使答案更聚焦、详细。
2025-03-26
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等任何 Agent 技术平台。所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示,联合微博、小红书、即刻等多个平台面向全球创作者开放。比赛奖金设置为:第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料: 。 在 24 年初公测发布时,Flowith 获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道,并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时,夺得 Product Hunt 榜单桂冠。已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数将超过百万。 更多信息: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 使用指南方面,创建多线程任务流时,首先需选择合适的 AI 模式,一般任务常规模式即可,针对复杂任务有 Oracle(先知)模式。Oracle 模式会根据提示词理解目的,自动拆分子任务,并让用户介入每个任务提供引导或确认产出,类似 AI 驱动的人机共创模式。在起始的提示词中需讲明创作目的、角色、语言风格、读者画像、内容和执行方式。以分析《少数派报告》为例,确定驱动力等任务节点后,可新建对应节点并给出明确提示词展开主线任务。
2025-03-25
flowith
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”,探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中,截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等任何 Agent 技术平台。所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示,联合微博、小红书、即刻等多个平台面向全球创作者开放。比赛奖金设置为:第一名 15000 元,第二名 8000 元,第三名 5000 元,第四名、第五名 3000 元,各个赛道第一名 3000 元,同时还有机会获得微博、小红书、即刻等平台的流量支持。学习资料: 。 Flowith 在 24 年初公测发布时获得大量海内外关注、知名科技媒体主动报道,并获得 Meta、Google、Nvidia、OpenAI 等企业的官方支持与合作,2024 年 8 月正式发布亮相时夺得 Product Hunt 榜单桂冠。已服务数十万海内外用户,预计 2025 年第二季度用户数将超过百万。 更多信息: 官网:https://try.flowith.io/ 产品网站: 产品文档及详细说明:https://doc.flowith.io/ 官方小红书: X: Product Hunt: 在使用方面,创建多线程任务流时,首先要选择合适的 AI 模式,一般任务常规模式即可,针对复杂任务有 Oracle(先知)模式。Oracle 模式会根据提示词理解目的,自动拆分子任务,并会主动让用户介入到每个任务之中,提供引导或是确认产出,类似 AI 驱动的人机共创模式。在创作过程中,要明确创作目的、角色、语言风格、读者画像、内容和执行方式等。
2025-03-21
Adobe Firefly是什么?
Adobe Firefly 是 Adobe 公司推出的一系列生成式 AI 模型,旨在提升创意表达的效率和自由度。Firefly 集成了 Adobe 应用程序的强大功能与生成式 AI 的潜力,使用户能够通过简单的文本提示或应用内的简单手势,将创意想法以更高的效率和无限制的方式表达出来。 Adobe Firefly 的特点包括: 1. 图像和文本效果生成:Firefly 的首个模型专注于图像和文本效果的创建,特别适合需要为商业用途生成内容的用户。 2. 集成于 Adobe 应用程序:Firefly 旨在与 Adobe Creative Cloud、Document Cloud、Experience Cloud 以及 Adobe Express 等应用程序无缝集成,并且 Adobe 计划将其通过 API 在多个平台上提供,以便用户可以将其集成到自定义工作流程和自动化中。 3. 安全性和商业使用:Firefly 生成的内容被设计为可以安全地用于商业用途,并且从一开始就考虑到了 Creator 的选择和控制,以及帮助确保输出内容的安全性。 4. 多语言支持:Firefly 支持超过 100 种全球语言的文本提示,同时 Firefly Web 应用程序本身支持 20 种语言,并计划在未来几个月中增加更多语言选项。 5. 负责任的 AI 开发:Adobe 致力于负责任地开发生成式 AI,并积极参与 Content Authenticity Initiative(内容真实性倡议),以促进数字内容的透明度,并为使用 Firefly 生成的资产附加 Content Credentials(内容凭证),从而在内容的创建和在线传播过程中建立可信赖的透明链。 Adobe Firefly 代表了 Adobe 在创意 AI 领域的最新进展,它通过提供新的创意表达方式,帮助用户将创意想法快速转化为现实,同时确保了内容的商业使用安全性和对创作者工作的尊重。
2024-05-03
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中,常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率(Accuracy)衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务,衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中,一般用 ROUGE 指标,其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计,然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务,还有其他多种指标,如在 NLP 中: 信息检索任务常用 NDCG@K 指标,核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务,一般用 ECE 指标(Expected Calibration Error)来度量模型输出概率 p 时,最终正确率真的为 p 的一致性。 此外,还有一些其他方面的评估指标,如不确定性(Calibration and Uncertainty)、鲁棒性(Robustness,包括 invariance 和 equivariance)、公平性(Fairness)、偏见程度(Bias and stereotypes)、有毒性(Toxicity)等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题,Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题,但 RAG 的评估仍待解决,研究人员正在探索新的方法,如 Ragnarök。 在提示词设计方面,Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念,将复杂任务拆解为多个步骤,具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念,同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文,在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
工作流 和 智能体的区别?
工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面: 定义: 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统,能够自主控制任务完成方式。 功能: 智能体是一个自动化的“助手”,用来执行特定任务,擅长做一些具体的、重复性的任务,比如客服聊天、推荐商品、处理订单等,但只能按照预先设定的规则和任务来做事,如果遇到超出范围的情况,就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程,决定了每个步骤应该做什么,可以处理一个完整的过程,比如从客户下单、付款到发货和售后服务,涵盖了所有步骤和环节,更灵活,能够适应变化,可以调整步骤和规则来应对不同的情况,不需要一开始就固定下来。 范围: 智能体是特定任务的“助手”,用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”,指导整个任务的流程。简单说,工作流是全局的,智能体是局部的。 在业务中,通常需要的是工作流而非单个智能体,因为整个业务流程设计至关重要。例如,在烹饪中,关键不在于使用多贵的锅,而是按步骤完成每道工序。因此,工作流才是解决问题的关键,它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。
2025-04-08
在ai context中,token和word的区别是?
在 AI 领域中,Token 和 Word 有以下区别: 定义和范围:Token 通常是大语言模型处理文本数据时的一个单元,在不同语境下,可能代表一个字、一个词、一个句子、标点、词根、前缀等,更加灵活。而 Word 一般指能够表达一定意义的独立单位,如单词。 语言处理:在英文中,一个 Word 通常是一个词或标点符号。在一些汉语处理系统中,一个 Word 可能是一个字或一个词。而 Token 在不同的语言模型和处理系统中,对应的范围和形式有所不同。 作用和意义:Token 不仅是文本数据的单位,还可能携带丰富的语义、句法等信息,在模型中有着对应的向量表示。Word 主要用于传达相对明确和完整的意义。 计算和收费:大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,通常是以 Token 为单位计量的。 例如,在处理“ I’m happy ”这句话时,“I”、“’m”、“happy”可能被视为 Token,而“I’m happy”整体可看作一个 Word 。
2025-04-08
AI chatbot、agent、copilot区别
AI chatbot、agent、copilot 主要有以下区别: 1. 定义和角色: Copilot:翻译成副驾驶、助手,在帮助用户解决问题时起辅助作用。 Agent:更像主驾驶、智能体,可根据任务目标自主思考和行动,具有更强的独立性和执行复杂任务的能力。 Chatbot: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. 核心功能: Copilot:更多地依赖于人类的指导和提示来完成任务,功能很大程度上局限于在给定框架内工作。 Agent:具有更高的自主性和决策能力,能够根据目标自主规划整个处理流程,并根据外部反馈进行自我迭代和调整。 3. 流程决策: Copilot:处理流程往往依赖于人类确定的静态流程,参与更多是在局部环节。 Agent:解决问题的流程由 AI 自主确定,是动态的,不仅可以自行规划任务步骤,还能根据执行过程中的反馈动态调整流程。 4. 应用范围: Copilot:主要用于处理简单、特定的任务,更多是作为工具或助手存在,需要人类引导和监督。 Agent:能够处理复杂、大型的任务,并在 LLM 薄弱的阶段使用工具或 API 等进行增强。 5. 开发重点: Copilot:主要依赖于 LLM 的性能,开发重点在于 Prompt Engineering。 Agent:同样依赖于 LLM 的性能,但开发重点在于 Flow Engineering,即在假定 LLM 足够强大的基础上,把外围的流程和框架系统化。 以下是一些 Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成丰富插件工具。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署 Copilot 到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-07
人工智能搜索与百度搜索的区别
人工智能搜索与百度搜索存在以下区别: 1. 底层技术:人工智能搜索的底层技术常包括“RAG”,即“检索增强生成”,包括检索、增强和生成三个步骤。而百度搜索的技术构成相对复杂,不断融合新的技术和功能。 2. 发展路径:在中国市场,相较欧美,百度作为搜索巨头已将文心一言大模型融入搜索,提供对话式回答和创作功能。同时,市场上还涌现出如秘塔 AI 搜索等创新型产品,主打“无广告,直接答案”,提供结构化结果和引用来源等特色功能。 3. 产品更新与竞争态势:Google 仍在战斗前线密集释放技能,与其他公司竞争激烈。而百度在新模型发布方面相对较少。此外,Google 推出新功能曾引发大量用户不满,而百度的相关新功能在页面布局和使用体验上更靠近某些特定产品,并聚合了多种创作能力和智能体快捷调用窗口。百度文库也上线了“AI 全网搜”功能,打通了特定工作流,产品功能较为完整,但受限于模型能力,生成内容尚有提升空间。
2025-04-01
用ai建立知识库和直接使用ai有什么区别、
用 AI 建立知识库和直接使用 AI 主要有以下区别: 直接使用 AI 时,AI 生成的内容可能较为笼统模糊,就像遇到只会说“很急,今天就要”却不提供具体指导的领导。若想让 AI 成为得力助手,需对复杂任务进行拆解,提供方法论和定义输出格式。 建立知识库就如同为 AI 准备了“教科书”。知识库灵活,但偶尔会出现查不到内容而“猜题”的情况。例如,将《梦想与颠覆》卡牌等相关内容导入作为 AI 可调用的知识库,后续在创作中激活知识库,AI 会根据场景自动匹配库内素材,使输出更具针对性。 相比之下,微调类似于让 AI“自己真的学会了整本书”,答题更快更准,但训练成本高。微调适合高精度、长期任务,而知识库更适合临时查找、快速问答。
2025-03-30