国产AI编程助手

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AI-Agent、GPT 和 Action

全文约6000字,阅读此文大约需要⏰ 30分钟, 但你将有以下收获 : 理清 **AI-Agent、GPT 和 **Action 之间的联系,打下坚实的认知基础; 亲身实践配置不同的 **GPT Actions**,直观感受其独特性; 探索 **Action 的实现机制,为后续提升指明方向。 ** 本文为直播回放的整理,视频版可以在B站搜索 “LongTalk宇龙 ” 找到 提到 Action,就必须先了解一下 Agent。在人工智能领域,Agent 一般被翻译为 “代理”,“智能代理”,“智能体”。在计算机领域的构思里:智能体 Agent 是一种特别的计算机程序,他通过...

什么是GPTs及创建步骤

北京时间 11 月 7 日凌晨 02:00,OpenAI 举办了首次 DevDay 开发者日活动。Sam Altman 用了 45 分钟的时间发布了多款新产品: 新的 GPT-4 Turbo 模型,功能更强大、价格更低廉且支持 128K 上下文窗口。 新的 Assistants API,允许开发人员轻松构建具有目标且能够调用模型及工具的 AI 助手应用。 平台提供新的多模态功能,包括视觉、图像创建(DALL-E 3)及文本转语音(TTS)等。 具体可见我们整理的:OpenAI 首届开发者大会11月7日 ,强烈推荐阅读。 其中 GPTs 是非常重要的功能,任何人都无需编码就可以创建 Cha...

AI黑盒研究的突破性进展:Anthropic详解大模型的「思维」特征

AI黑盒研究的突破性进展:Anthropic详解大模型的「思维」特征 一直以来 AI 都是一个黑盒子(black box),其内部运作机制是不可见的。人们输入数据并得到结果,但无法检查输出结果的逻辑或者系统的代码。 而就在刚刚,Anthropic 宣布在理解人工智能模型内部运作机制方面取得重大进展。 Anthropic 已经确定了如何在 Claude Sonnet 中表征数百万个概念。这是对现代生产级大型语言模型的首次详细理解。这种可解释性将帮助我们提高人工智能模型的安全性,具有里程碑意义。 研究论文:https://transformer-circuits.pub/2024/scalin...

【令爷推荐好文】到底什么是AI时代的教育?以及怎么实现AI教育学习赋能

到底什么是AI时代的教育?以及怎么实现AI教育学习赋能 以下文章来源于艾笑说 ,作者艾笑 teacherAi 一直有人咨询,且也需要作为教练指导AI+教育航海,索性写了一篇,把航海手册的这部分开个源吧 教育困境与 AI 时代的变革 不论是学前启蒙教育、小初高、还是大学,我们现在的教育和学习都存在着一些怪相和困境。且不说关于补课内卷、刷题应试、单一标准、专业和择业等问题。 首先,最为重要的就是孩子们因为教育的压力和旧有模式丧失了对于学习的兴趣,甚而产生了更广泛和严重的心理健康问题。 正如冲上热搜 top1 的新闻「开学一个月后儿童精神科爆满」。2023 年 10 月发布的《2023 年度中国...

业内人士日常都用AI干什么

业内人士日常都用AI干什么 你是如何使用AI工具的?是将其视为一个包罗万象的知识宝库,还是作为点燃创意火花的灵感源泉?又或者是依赖它来简化工作中的重复性劳动,提升效率? 今天我们带来的这篇文章,汇集了多位创业者和职场人士的真实故事,他们分享了自己如何把AI融入生活的各个方面:或是用AI和孩子一起创作,或是用AI探究自己的内心,又或是用AI帮助他们度过生活突如其来挑战。通过这些故事,我们能看到技术回归到生活中的本来面目——它具有启发性的、日常的那一面。 希望这些真实案例可以激发你的创造力,为你提供一些洞见去看懂AI带来了什么。 “带娃神器” Jaclyn Rice Nelson Tribe ...

企业内部如何更好落地大模型

企业内部如何更好落地大模型 在微软推出 Copilot 后,工作场景中如何落地 LLM 很快成为业内关注的重点。钉钉、飞书等办公软件也快速在最新版本中集成 AI 功能。 对于软件企业而言,在已有的软件上增加 AI 功能,并带来新产值,已经被 Notion、多邻国等产品所验证。除此之外,在企业生产场景中,集成 LLM 的能力,并为企业组织赋能,也成为人们关注 AI 落地的一个视角。 Founder Park 研究中心访谈了多位第一批尝试用新技术在企业内部搭建应用的实践者。我们观察到,随着大模型技术话题的广泛破圈,相较于以往的技术升级,来自不同领域、行业的企业都更有意愿进行在内部生产环境中尝试 L...

他山之石|重新思考人工智能时代的信息素养

他山之石|重新思考人工智能时代的信息素养 [胖胖老师]() 本文选译自Dr. John Spencer最新博客“Rethinking Information Literacy in an Age of AI”,部分呢内容有所调整。 “改变游戏规则”和“颠覆性”等词汇在技术领域中已不再新鲜。教育工作者们已经目睹了1:1设备、无纸化教室、交互式白板等教育新潮流的兴起。然而,人工智能的崛起为我们带来了截然不同的感受。我们所处的时代,尤其是生成式人工智能和更广泛的机器学习领域,似乎正在迅速重塑我们的世界。尽管对于教育工作者而言,这带来了许多积极的趋势,但我们也不得不警惕人工智能如何改变信息格局,特...

黄仁勋集齐Transformer论文七大作者,对话一小时

文 / 腾讯科技 郭晓静 2017年,一篇具有里程碑意义的论文——《Attention is All You Need》横空出世,它首次引入了基于自注意力机制的Transformer模型,这一创新架构摆脱了传统的RNN和CNN的束缚,通过并行处理的注意力机制,有效克服了长距离依赖的难题,并显著提升了序列数据处理的速度。Transformer的编码器-解码器结构和多头注意力机制在人工智能领域掀起了一场风暴,大热的ChatGPT正是基于这一架构构建的。 想象一下,Transformer模型就像是你的大脑在和朋友交谈时,能够同时关注对方说的每个词,并理解这些词之间的联系。它赋予了计算机类似人类的语...

吴恩达教授分享:如何用AI构建复杂的工作流程获得良好结果

吴恩达教授提出的四步法,用于构建复杂的AI工作流程和获得良好结果: 1. 编写初始Prompt:编写一个快速而简单的提示词,测试其初步效果。 2. 迭代改进Prompt:根据初步输出的不足之处,逐步改进和扩展提示词,使其更详细。 3. 加入示例或微调模型:如果改进后的提示词仍无法满足需求,可以考虑加入少量示例,或对AI模型进行轻微的微调。 4. 任务分解和代理工作流程:如果上述步骤仍不能产生满意的结果,将任务分解为多个子任务,并应用代理工作流程,让多个AI模型协同工作。 这四步法提供了一条清晰的路径,从初始测试到最终通过协同工作完成复杂任务,是开发AI应用和优化业务流程的有效方法。 g...

LLM 提示词大赛冠军 Co-STAR 模型

CO-STAR模型 根据新加坡提示工程大赛的获胜框架CO-STAR,来构建完整和有效的提示词: C - Context (清楚的背景信息) O - Objective (明确的目标设定) S - Style (生成文字的风格) T - Tone (生成文字的语调) A - Audience (目标受众的描述) R - Response (回应的类型,如表格、段落数量等) 具体的构建方法是这样的 首先,我提供了一个我经营的背景。 接着,我设定目标是撰写一个社交媒体(比如小红书风格)帖子以吸引人们购买。 然后,我设定我需要的风格,基本上是模仿小红书文案的方式。 其次,...

普通人也能理解的 Transformer

Tableau免费了
普通人也能理解的 Transformer 闪念基因 引言 如今爆火的大模型,GPT-3,BERT 等,通过大量的参数和数据,为我们提供了前所未有的自然语言处理能力,使得机器能够更好地理解和生成人类的语言。而注意力机制无疑是重要的基石之一,作为一种新的神经网络结构,使得模型能够更好地捕捉序列中的长距离依赖关系,从而大大提高了模型的性能。 本文将从通俗和学术两个角度,详细介绍大模型和注意力机制的基础知识。无论你是对人工智能感兴趣的初学者,还是寻求深入理解的开发者,都能在本文中找到你需要的内容。我们将从 RNN 开始,介绍其原理和局限性,然后介绍 LSTM 如何解决这些问题,接着我们将深入探讨注意力...

12个乒乓球,有一个次品,不知轻重,用一台无砝码天平称三次,找出次品,告知轻重?

介绍一道前苏联的数学竞赛题。 常规思维,考虑分几组合适。 然后,进行第一次称重。 第一次称重可能会有三种不同的结果,我们根据不同的结果再进行后两次称重。 首先,考虑第一种平衡的结果,下一步我们从A组中取出三个正品球与C组中9、10、11号球称重。 考虑第二种左重的结果,下一步我们从C组中取出三个正品球替换A组中2、3、4号球,然后将2、3、4号球替换6、7、8号球。 同理,考虑第三种右重的结果,下一步我们从C组中取出三个正品球替换A组中2、3、4号球,然后将2、3、4号球替换6、7、8号球。 这样,我们就可以通过三次称重找出次品球了。 物理满分的同学可能会想到,将所有球从同一高度落...