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ai概念第一次是被谁提出来的,什么时候?

Answer

AI 概念首次被提出是在 1956 年的达特茅斯会议上。这次会议由时任达特茅斯学院的数学助理教授约翰·麦卡锡发起,邀请了包括马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等多位杰出科学家参与。约 47 位参与者就自动计算机、编程语言、神经网络、计算理论等多个前沿话题进行了深入讨论,并首次提出了“人工智能”(Artificial Intelligence)这一术语,为这个新兴领域正式命名。在此之前,艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人通过理论和实践为 AI 奠定了初步的理论基础。1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950 年,图灵最早提出了图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。

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References

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

1956年,人工智能(AI)作为一个独立学科的诞生标志性事件——达特茅斯会议,在美国达特茅斯学院举行。这次会议不仅汇集了当时AI领域的先驱者,还明确了未来人工智能研究的方向和目标。在二战后,随着科技的迅速进步,计算机科学取得了显著发展。艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人通过理论和实践为AI奠定了初步的理论基础。图灵通过提出“图灵测试”探索机器是否能模拟人类智能,而冯·诺依曼则设计了现代计算机体系结构的原型。这次会议由时任达特茅斯学院的数学助理教授约翰·麦卡锡发起,他邀请了包括马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等多位杰出科学家参与。这些来自不同学科领域的专家共同探讨了一个前沿话题:机器如何模仿人类的学习和其他智能行为。尽管与会者之间并没有达成广泛共识,这次为期两个月的研讨会却产生了划时代的成果:首次提出了“人工智能”(Artificial Intelligence)这一术语,并为这个新兴领域正式命名。这一概念的提出不仅标志着人工智能作为一个独立研究领域的诞生,也指明了后续研究者的探索方向。此外,会议聚集了大约47位参与者,他们就自动计算机、编程语言、神经网络、计算理论等多个前沿话题进行了深入讨论。虽然当时看来颇具争议,但这些讨论为人工智能的发展奠定了坚实基础,并促进了不同学科间的交流与合作。在之后岁月里,参与者各自对AI领域做出显著贡献:麦卡锡开发Lisp编程语言极大地促进自然语言处理和机器学习;明斯基在神经网络研究中做出重要贡献并在MIT建立第一个AI实验室;香农通过信息论支持数据处理;罗切斯特在IBM开发早期计算机并提出基本概念。

AI-Agent系列(一):智能体起源探究

1956年,人工智能(AI)作为一个独立学科的诞生标志性事件——达特茅斯会议,在美国达特茅斯学院举行。这次会议不仅汇集了当时AI领域的先驱者,还明确了未来人工智能研究的方向和目标。在二战后,随着科技的迅速进步,计算机科学取得了显著发展。艾伦·图灵和约翰·冯·诺依曼等人通过理论和实践为AI奠定了初步的理论基础。图灵通过提出“图灵测试”探索机器是否能模拟人类智能,而冯·诺依曼则设计了现代计算机体系结构的原型。这次会议由时任达特茅斯学院的数学助理教授约翰·麦卡锡发起,他邀请了包括马文·明斯基、克劳德·香农、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙等多位杰出科学家参与。这些来自不同学科领域的专家共同探讨了一个前沿话题:机器如何模仿人类的学习和其他智能行为。尽管与会者之间并没有达成广泛共识,这次为期两个月的研讨会却产生了划时代的成果:首次提出了“人工智能”(Artificial Intelligence)这一术语,并为这个新兴领域正式命名。这一概念的提出不仅标志着人工智能作为一个独立研究领域的诞生,也指明了后续研究者的探索方向。此外,会议聚集了大约47位参与者,他们就自动计算机、编程语言、神经网络、计算理论等多个前沿话题进行了深入讨论。虽然当时看来颇具争议,但这些讨论为人工智能的发展奠定了坚实基础,并促进了不同学科间的交流与合作。在之后岁月里,参与者各自对AI领域做出显著贡献:麦卡锡开发Lisp编程语言极大地促进自然语言处理和机器学习;明斯基在神经网络研究中做出重要贡献并在MIT建立第一个AI实验室;香农通过信息论支持数据处理;罗切斯特在IBM开发早期计算机并提出基本概念。

走入AI的世界

2022年11月30日,OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT,自此开始,一股AI浪潮席卷全球,但AI(人工智能,Artificial Intelligence)并不是近几年才有的新鲜事,他的起源,最早可以追溯到上世纪的1943年。1943年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定了基础。1950年,伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试,做为判别机器是否具备智能的标准(即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器,如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器,那么我们就说房间里的机器具备了智能,通过了图灵测试)。1956年,在美国一个小镇的达特茅斯学院中,马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书,共同发起召开了著名的达特茅斯会议,在这次会议上,人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出,并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里,AI的发展起起落落,两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌,热度拉满,但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史

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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
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图有哪些快速上手的prompt、平台和教程
以下是关于用文生图来画插画风格的系统流程图、概念图的快速上手的 prompt、平台和教程: 平台:Tusiart Prompt 提示词: 用英文写您想要 AI 生成的内容,不用管语法,仅使用单词和短语的组合去表达需求,单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 描述逻辑通常包括人物及主体特征(服饰、发型发色、五官、表情、动作),场景特征(室内室外、大场景、小细节),环境光照(白天黑夜、特定时段、光、天空),画幅视角(距离、人物比例、观察视角、镜头类型),画质(高画质、高分辨率),画风(插画、二次元、写实)。 教程: 1. 定主题:确定您需要生成的图的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:按照主题找内容贴近的 checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:在生成内容基础上,寻找内容重叠的 lora 以控制图片效果及质量。 4. ControlNet:可控制图片中特定图像,如人物姿态、特定文字等,高阶技能可后续学习。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:无脑选择 840000 这个即可。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写您想要 AI 避免产生的内容,单词和短语组合,中间用英文半角逗号隔开。 8. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 9. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,采样次数在 30 40 之间。 10. 尺寸:根据喜好和需求选择。 辅助网站: 1. http://www.atoolbox.net/ :通过选项卡方式快速填写关键词信息。 2. https://ai.dawnmark.cn/ :每种参数有缩略图参考,更直观选择提示词。 3. https://civitai.com/ :可抄作业,复制图片的详细参数用于生成。 下次作图时,可先选择模板,点击倒数第二个按钮快速输入标准提示词。
2025-03-28
AI agt 是很么概念
AI Agent 是一种智能代理系统,具有以下特点和概念: 是从年前到现在比较火的概念,被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型,通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 准确来说,指的是一种智能代理系统,接近人类大脑,可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。 目前其概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。 应用特点包括个性化,能随着用户使用了解用户习惯和想法并作出喜好预测;能自主完成任务,如 Auto GPT 可在用户输入目标后自主执行任务、递归开发和调试代码;能实现多 Agent 协作,如斯坦福大学的 SmallVille 项目。 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少。 包括 Chain(通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成)、Router(可使用判定让 Agent 走向不同的 Chain)、Tool(Agent 上的一次工具调用)等概念。 例如微信虚拟女友中的 AI Agent 包括 Responser Agent(主 agent,用于回复用户)、Background Agent(背景 agent,用于推进角色当前状态)、Daily Agent(用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈)。
2025-03-28
NLP相关概念
以下是关于 NLP 相关概念的详细介绍: 一、NLP、NLU、NLG 的关系 自然语言处理(NLP)中包含了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。 二、NLP 的定义 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是研究人与计算机之间使用自然语言进行有效通信,希望机器能像人一样具备正常人的语言理解能力。有别于计算机语言,“自然语言”是人类发展过程中形成的一种信息交流方式,包括汉语、英语、法语等世界上所有的语种语言。“处理”包含理解、转化、生成等过程。“自然语言处理”就是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工,以实现人机间的信息交流。 三、NLP 的用途 如文字校对、信息检索、机器翻译、问答系统、聊天机器人、文章摘要、舆情监测、情绪分析等都涉及到 NLP 相关技术。 四、NLP 的技术原理 按照内容构成的层次,NLP 的基本技术原理可以分成 5 个层次: 1. 词法分析:找到词汇的各个词素,从中获得语言学信息。 2. 句法分析:对句子和短语的结构进行分析,目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。 3. 语义分析:找出词义、结构意义及其结合意义,从而确定语言所表达的真正含义或概念。 4. 篇章分析:分析篇章结构,识别不同部分之间的语义联系,结合内外部信息,在整体上理解篇章。 5. 内容生成 五、NLU 专注于让计算机理解人类语言的含义。NLU 系统试图理解句子和词语背后的含义,而不是仅仅处理单个词语。NLU 能够识别文本中的情感、意图和实体,并将其转化为计算机可以理解的结构化信息。 六、NLG 专注于让计算机生成人类可以理解的语言。NLG 系统将结构化数据转化为自然语言文本,例如新闻报道、产品描述、聊天机器人回复等。NLG 能够根据不同的需求和场景,生成不同风格和语气的文本。 七、NLP 任务 主要包含 3 大类任务: 1. 自然语言理解任务(NLU,Natural Language Understanding):特点是能看到完整上下文信息,然后做广义分类任务,典型任务如文本情感分析,词性标注,信息检索等。 2. 有条件自然语言生成任务(conditionedNLG,Natural Language Generation):特点是 seq2seq,典型任务例如机器翻译,自动摘要等。 3. 无条件自然语言生成任务(unconditionedNLG):特点是开放性的句子生成,典型任务如问答系统(QA)、对话机器人(ChatBot)等。一开始针对不同任务会使用不同的模型,后来发现 NLG 任务能通过 incontext learning + prompt 来完成 NLU 任务,于是逐渐收敛到了 NLG 任务。
2025-03-24
介绍AI基本概念和目前发展阶段
AI 的基本概念: 人工智能(AI)是指让计算机模拟人类智能的技术。 主要分支包括机器学习、深度学习、自然语言处理等,它们之间存在密切联系。 目前发展阶段: 已取得显著进展,如聊天机器人具备基本对话能力,能用于客户服务和简单查询响应。 推理者如 ChatGPT 能解决复杂问题并提供详细分析和意见。 智能体虽能执行部分自动化业务,但仍需人类参与。 创新者如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型能协助人类完成新发明。 最高级别的组织型 AI 能自动执行组织的全部业务流程,但尚未完全实现。 对于新手学习 AI: 建议阅读「」熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章了解历史、应用和发展趋势。 在「」中找到初学者课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习并获取证书。 根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 理论学习后进行实践,尝试使用各种产品并分享实践成果。 体验如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人。 如果希望继续精进 AI: 了解 AI 背景知识,包括基础理论、历史发展。 掌握数学基础,如统计学、线性代数、概率论。 熟悉算法和模型,如监督学习、无监督学习、强化学习。 学会评估和调优模型性能。 了解神经网络基础,包括网络结构和激活函数。
2025-03-20
描述相关概念的时候需要给ai什么指令
以下是关于给 AI 描述相关概念时的一些指令示例: 在法律法规方面,如《人工智能法案》中,指令包括发布年度报告以评估法规实施情况、审查严重事件报告、协助建立监管沙箱、组织与相关机构的会议和咨询等。 对于 Midjourney 生成 UI 界面,若指定生成某个页面(如首页、登录页等),可添加页面指令描述,如“landing page”“Profile Page”等。对于社交平台,关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计;对于信息类,关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页。 需要注意的是,目前 Midjourney 产出的设计图更适合在 APP 设计的初始阶段提供灵感和创意,直接落地开发仍有距离,但随着 AI 技术的迭代,这种距离有望缩短。
2025-03-16
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
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
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
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
如果你是一个AI学习者,你会提出哪些问题?让自己的学习更有策略?
以下是作为 AI 学习者可能会提出的一些问题,以使学习更有策略: 1. 如何评估不同 AI 模型的性能和适用场景? 2. 怎样选择适合自己需求的 AI 工具和技术? 3. 在 AI 领域,哪些基础知识是必须牢固掌握的? 4. 如何将 AI 应用于实际项目中,以获得更好的效果? 5. 对于 AI 产生的结果,如何进行有效的评估和验证? 6. 怎样跟上 AI 领域快速发展的步伐,及时更新知识? 7. 在学习 AI 时,如何避免常见的错误和陷阱? 8. 如何培养自己在 AI 方面的创新思维和解决问题的能力? 9. 对于不同学习水平(如高中生、大学生、专业人士),学习 AI 的重点和方法有何不同? 10. 在 AI 学习中,如何平衡理论学习和实践操作?
2025-02-17
一、学习内容 1. AI工具的操作:了解并掌握至少一种AI工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 2. AI工具在本职工作的应用:思考并提出AI工具如何帮助你更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 3. AI工具在非本职工作的潜力推演:探索AI工具如何在你的非本职工作领域发挥作用,比如在公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面。提出这些工具如何被有效利用,以及它们可能带来的改
以下是关于学习 AI 的相关内容: 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作,如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作,包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域,如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用,思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者: 20 分钟上手 Python+AI,在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入,需体系化了解编程及 AI,至少熟悉 Python 基础,包括基本语法(如变量命名、缩进等)、数据类型(如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等)、控制流(如条件语句、循环语句)、函数(定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间)、模块和包(导入模块、使用包)、面向对象编程(类和对象、属性和方法、继承和多态)、异常处理(理解异常、异常处理)、文件操作(文件读写、文件与路径操作)。 2. 新手学习 AI: 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 AI 学习之旅,在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词技巧。 实践和尝试,理论学习后通过实践巩固知识,在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手:ChatGPT 的国产平替,上手体验好,适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,对长文理解做得好,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源(如小红书、学术搜索)。 PC 端: 移动端(Android/ios): 2. 飞书:汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具,助力人人成为效率高手。
2025-02-07