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普通人制作自己的智能体 利用文心一言平台 进入平台:首先,在浏览器中访问文心智能体平台(https://agents.baidu.com )。假设你是一位资深美食爱好者,想打造一个美食推荐智能体。登录后,点击“创建智能体”,为你的智能体取名,比如“舌尖探险家”,这个名字能清晰传达它与美食探索相关的定位。 AI生成头像:接着进行头像设置,由于是美食智能体,你可以这样描述:“一个戴着厨师帽,手持勺子,满脸笑容的卡通形象,背景是各种美味佳肴”。点击“头像预览”下方的“AI生成”,系统会依据描述生成符合美食主题的头像。 生成人物设定:确定名称和简介,简介可以是“专注于挖掘全球各地特色美食,为你提供独特的美食攻略和推荐”,然后点击“AI生成”自动生成“人设与回复逻辑”。比如,它回复用户时可能会以一个热情的美食达人形象,用生动的语言介绍美食。 设计开场白和问题:编辑开场白,如“欢迎来到美食世界!你是想探索异国风味,还是寻找本地宝藏美食呢?”并设置问题,像“你最近有没有特别想吃的菜系?”来引导用户提问。 选择部署平台:若你运营着一个美食相关的微信公众号,就可以选择将智能体部署到公众号,方便读者随时与智能体互动。 智能体发布:完成所有设置后点击“发布”,等待审核。期间可以通过“分析”了解智能体的使用情况,利用“调优”功能改进。审核通过后,“舌尖探险家”就正式上线,为用户提供美食推荐服务了。 利用扣子平台 注册登录:打开扣子官网主页(https://www.coze.cn ),完成注册登录。假如你是个健身达人,想创建一个健身指导智能体。 命名智能体:点击“创建bot”,取名“健身小助手”,介绍其功能为“提供个性化健身计划、解答健身疑惑、分享健身技巧”,并上传一张活力满满的健身形象图片作为头像后点击确认。 编排智能体:选择适合的大模型,比如更擅长处理健康领域知识的模型。在人设与回复逻辑声明中,设定它是一个耐心、专业的健身教练形象,回复时严谨且充满鼓励。同时,调试它的技能,如制定不同目标(增肌、减脂等)的健身计划,以及补充健身知识,像常见运动的正确姿势等。 发布智能体:优化介绍和开场白,如开场白设置为“嘿,健身小伙伴!准备好开启你的蜕变之旅了吗?”点击确认,选择发布到自己的健身社群等平台,点击发布确认,“健身小助手”就能为群里的成员服务了。
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搭建教育智能体的十个关键步骤 1.明确教学痛点:梳理日常教学中耗费教师大量精力、效果却欠佳的环节,如作业批改、课后辅导等,以此确定智能体需解决的核心问题。 2.剖析学生需求:依据不同年龄段和学习能力学生的特点,明确智能体应具备的功能,像为小学生设计趣味教学功能,为中学生打造知识分析与规划功能。 3.选择低门槛平台(无编程基础适用):若没有编程经验,可选用扣子(Coze)这类一站式 AI 开发集成平台,操作简单,能组合多种 AI 模型创建应用;也可考虑无问芯穹,其丰富开发套件便于快速搭建智能体。 4.挑选进阶型工具(有编程基础适用):有编程基础的老师,可利用开源的 HuggingFace,深度定制预训练模型;或者选择微软人工智能教育平台,借助其丰富资源与工具开展开发。 5.设定智能体基础信息:给智能体取一个简洁且能体现功能的名字,撰写详细功能、适用场景及优势简介,并设置友好开场白,提升交互体验。 6.制定指令规则:针对不同教学场景,制定智能体响应用户输入的详细指令和规则,如在作业批改场景中对答案正误的判断及反馈规则。 7.准备训练数据:围绕智能体功能,收集大量优质数据,如为语文学习智能体准备优秀范文、语法错误案例、文学知识等数据。 8.开展训练优化:向智能体投喂数据并反复训练,调整训练参数,增减或修改数据,让智能体更好理解问题,给出更精准、符合教学需求的回答。 9.模拟真实测试:模拟多样真实教学场景,邀请学生参与测试,观察智能体在不同学生、不同学习状态下的交互表现,收集反馈意见。 10.依据反馈改进:根据测试反馈,优化智能体,包括调整语言风格使其通俗易懂,检查训练数据与指令规则以提升回答准确性,持续优化至智能体稳定高效运行。#智慧教育
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大模型与智能体的异同 一、概念与定义 (一)大模型 大模型通常指基于深度学习架构构建的、拥有海量参数的预训练模型,如 GPT 系列、文心一言、通义千问等。这些模型在大规模多样化数据集上进行训练,以学习数据中的通用模式和知识表示。它们的设计初衷是为多种自然语言处理、计算机视觉等任务提供强大的基础能力,通过对输入数据特征的提取和处理,生成相关的输出,如文本生成、图像识别结果等。 (二)智能体 智能体是一种能够感知其所处环境,并根据感知信息自主采取行动以实现目标的系统。它可以是软件程序、机器人或其他具备决策和执行能力的实体。智能体具有自主性、反应性、主动性和社会性等特性。在人工智能领域,智能体通过算法来处理环境信息,决定自身行动策略,例如在自动驾驶场景中的汽车智能体,它通过传感器感知路况、交通信号等环境信息,自主决策行驶速度、方向等操作。 二、能力特点 (一)大模型 强大的知识储备与通用能力:大模型经过大规模数据训练,在知识储备上极为丰富,能够对广泛领域的问题进行理解和回答。在自然语言处理方面,可完成文本翻译、文章撰写、问答系统等多种任务,且表现出较高的语言理解和生成能力,能够生成连贯、逻辑合理的文本。在图像领域,能进行高精度的图像分类、目标检测等任务。 缺乏自主性和情境适应性:大模型本身并不具备自主感知环境变化并主动调整行为的能力。它的输出主要依赖于输入数据和预先训练好的模型参数,对于动态变化的环境和复杂情境,需要人为重新调整输入或进行额外的微调才能更好适应,缺乏根据实际情况实时自主决策的能力。 (二)智能体 自主性和情境适应性强:智能体能够实时感知环境变化,并基于内部的决策算法自主决定行动。在复杂多变的环境中,智能体可以根据不同情境快速调整策略,以实现自身目标。例如在智能家居系统中的智能体,能够根据室内温度、光线、人员活动等环境因素的变化,自动控制家电设备,提供舒适的居住环境。 知识储备和通用性相对受限:智能体往往专注于特定领域或任务,其知识储备和应用范围相对大模型较窄。虽然在其特定任务领域内能够高效运作,但面对跨领域、综合性的复杂问题,可能无法像大模型那样利用广泛知识进行处理,除非经过特殊设计和多领域知识集成。 三、应用场景 (一)大模型 内容创作与生成:在写作辅助方面,大模型能帮助创作者生成文章大纲、段落内容,甚至完整的新闻报道、故事小说等;在图像生成领域,可根据
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