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有ChatGPT&智谱清言等大模型后,现在信息获取太容易了,特别是对于一些新概念新名词,以前理解可能要好一阵,现在通过几轮对话就问清楚了。

大模型擅长理解和沟通,并且专业精深、无所不知,同时也不会故弄玄虚云里雾里,直接给出直击本质、清晰简洁的回答

Al agent是什么为什么要有这样一个东西

Al agent,即人工智能代理,是一种可以感知环境并根据这些感知采取行动以实现特定目标的实体。这种实体可以是软件,也可以是硬件,或者软硬件结合的系统。在人工智能领域,Al agent的概念源自于早期对智能行为的研究,它们被设计来模拟人类或其他生物的智能行为。
Al agent之所以重要,是因为它们能够在各种复杂的环境中自主工作,解决特定问题或执行特定任务。它们的应用范围非常广泛,包括但不限于:
1.自动化系统:例如,智能家居中的中央控制系统,可以自动调节室内温度,照明和安全监控。
2.机器人技术:从工业机器人到服务机器人,Al agent可以执行精确的物理任务,如装配、导航或提供客户服务。
3.虚拟助手:例如,Siri、小爱同学等,它们可以理解和响应语音指令,帮助用户完成各种任务。
4.游戏和娱乐:电子游戏中的非玩家角色(NPC)通常具备AI agent的特性,能够与玩家互动,提供更加丰富和真实的游戏体验。
5.医疗诊断: Alagent可以帮助医生分析医疗数据,提供诊断建议,甚至进行远程监控。
6.交通管理:自动驾驶汽车中的 AI系统可以感知周围环境,做出驾驶决策,提高交通安全和效率。
7.金融分析:Al agent在金融领域可以用于市场分析、风险管理、欺诈检测等。
Al agent通过机器学习、深度学习等人工智能技术,可以不断学习和优化其行为,以更好地适应环境和任务需求。随着技术的进步,AI agent的应用将更加广泛,成为推动社会发展和提高生活质量的重要力量。

那可不可以把Al agent理解成一种垂直领域的问题解决方案

Al agent可以被视为一种针对特定领域或任务的解决方案,但它通常不是垂直领域的解决方案,垂直领域解决方案通常是指为特定行业或领域定制的一套完整的软件或服务,例如医疗保健、金融服务或零售行业的解决方案。
相比之下,Al agent更侧重于模拟智能行为,它可以在多个领域内应用,不一定局限于某个特定的垂直行业。Al agent的核心在于其自主性和适应性,它能够根据环境变化调整自己的行为,以实现既定的目标。
然而,Al agent确实可以被集成到垂直领域的解决方案中,作为其中的一个关键组件,提供智能化服务。例如,在医疗保健领域,AI agent可以辅助医生进行疾病诊断,提供个性化的治疗建议,成为整个医疗解决方案的一部分。
总结来说,Al agent是一种具有自主性和适应性的智能实体,它可以作为多种解决方案的一部分,包括但不限于垂直领域的解决方案。AI agent的应用取决于其设计和训练,以及它被部署的环境和任务需求。

我还是没理解Al agent到底是什么,他和我们平常说的AI有什么区别,和ChatGPT有什么区别

Al agent与我们通常所说的AI以及 ChatGPT之间的区别,可以通过以下几个方面来理解:
1.AI(人工智能):
·AI是一个广泛的领域,它包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。
·AI的目标是创建能够执行需要人类智能的任务的系统,比如视觉识别、语言理解、决策制定等。
·AI是一个总称,包含了所有智能系统的技术和方法,无论是简单的还是复杂的。
2.Al agent (人工智能代理):
·Al agent是AI领域中的一个具体概念,它指的是一个能够感知环境、做出决策并采取行动以实现目标的软件或硬件实体。
·Al agent具有自主性,能够在没有人类直接干预的情况下工作。
·Alagent可以是简单的,如一个温度控制器,也可以是复杂的,如自动驾驶汽车中的决策系统。
3.ChatGPT:
·ChatGPT是一个特定的人工智能模型,属于自然语言处理(NLP)领域,它是由 OpenAI开发的。
·ChatGPT是一个基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)架构的语言模型,它能够生成连贯的文本,用于对话、文章撰写等。
·ChatGPT可以被视为一个AI agent,因为它能够接收输入(用户的提问),感知环境(理解问题的上下文),并生成回答作为输出。但是,它的功能主要限于语言生成和对话,而不是执行物理行动或控制外部系统。
总结来说,AI是一个广泛的领域, Al agent是这个领域中的一个具体概念,而ChatGPT是实现这一概念的特定技术产品。Alagent强调的是自主性和决策能力,而ChatGPT则专注于语言理解和生成,

“Al agent可以是简单的,如一个温度控制器,也可以是复杂的,如自动驾驶汽车中的决策系统。”这里可以展开说说么,他和常规说的AI有什么区别,为什么要叫Al agent

当然可以。为了更好地理解AI agent,我们可以通过比较它与常规AI的不同之处来阐述。
常规AI:常规AI通常指的是人工智能技术,它涵盖了机器学习、深度学习,自然语言处理等各个子领域。这些技术可以应用于各种任务,如图像识别、语音识别、语言翻译等。常规AI的核心在于算法和模型,它们通过从数据中学习来提高性能。
Al agent:Al agent是一个具体的概念,它强调的是实体的自主性和交互性。Al agent不仅包含算法和模型,还包括感知环境、做出决策和执行行动的能力,Alagent的目标是模拟人类或其他生物的智能行为,以实现特定的目标。
为什么要叫Al agent:Al agent之所以被称为“aqent",是因为它具有代理性,即它能够代表用户或系统执行任务。这个词强调了它的自主性和主动性。Al agent不仅仅是被动地处理数据,而是能够主动地与环境交互,并根据环境变化做出相应的决策和行动。简单与复杂的Al agent:
·简单的Al agent,如温度控制器,它能够感知环境温度,并根据设定的目标温度做出调整。温度控制器具有简单的决策逻辑,但它已经具备了AI agent的基本特征:感知环境(温度)和采取行动(调整温度)。
·复杂的Alagent,如自动驾驶汽车中的决策系统,它需要感知周围的环境(如其他车辆、行人、交通标志等),做出复杂的决策(如加速,减速、转弯等),并控制汽车执行这些行动。这种Al agent具有更高级的感知、决策和控制能力。总的来说,Al agent是AI领域中的一个具体概念,它强调的是实体的自主性和交互性。与常规AI相比, Al agent更注重实体的行为和决策能力。无论是简单的还是复杂的AI agent,它们都能够感知环境、做出决策并采取行动,以实现特定的目标。

明白了 Al agent就是一个独立的系统,而不仅仅是一个AI算法。算法是他的一个大脑,但是他可以独立的完成一个特定的任务。比如可以把蜜蜂想象成一个Al agent,它可以自动感知环境,完成采蜜的任务,这样理解对不

您的理解是正确的。Al agent确实是一个独立的系统,它不仅仅包含 AI算法,还包括与环境的交互机制、决策模块和执行单元。AI agent能够自主地完成任务,而不需要人类的直接干预。
将蜜蜂比喻为Al agent是一个很好的例子。蜜蜂具有感知环境的能力(如通过视觉和嗅觉感知花朵的位置),它们能够自主地做出决策(选择哪些花朵采蜜),并采取行动(飞行到花朵处并收集花蜜)。蜜蜂的行为虽然是由其生物学机制驱动的,但在这个比喻中,我们可以看到它们展现出了一些类似于AI agent的特性,
在人工智能领域,我们设计的AI agent也是为了模拟这样的自主行为。例如,无人机可以感知周围环境,做出导航决策,并执行飞行任务;智能家居系统可以感知室内的温度、湿度和光照,并根据用户的需求或预设的规则自动调节空调、加湿器和灯光。这些都是Al agent在实际应用中的例子。

Transformer模型中的Embedding和位置向量直接相加是一种设计选择,这种操作在数学上是有理论依据的,并不会丢失信息。以下是一些原因解释为什么这样做是有效的:

  • 线性变换的不变性:在神经网络中,线性变换(如矩阵乘法或向量加法)不会丢失信息,因为它们是可逆的。只要权重矩阵是满秩的,就可以通过逆矩阵变换恢复原始信息。因此,将Embedding和位置向量相加,实际上是另一种形式的线性组合,可以保持信息的完整性。
  • 位置信息的加性:位置向量是为了给模型提供输入序列中各个元素的位置信息。这些向量通常是固定的,并且与词汇Embedding的维度相同。通过相加,位置向量可以直接作用于词汇Embedding的每个维度,提供位置信息的同时不会引入额外的维度,简化了模型结构。
  • 量纲问题:确实,Embedding和位置向量的量纲可能不同,但是在实践中,这些向量在训练过程中会被学习到的权重所调整,使得它们能够在相加后共同作用于模型的后续计算。此外,神经网络的训练过程会自动调整这些权重,使得模型能够从数据中学习到有用的信息。
  • 计算效率:将向量相加比将它们拼接起来更高效,因为它不会增加向量的维度。在处理长序列时,这可以显著减少模型的参数数量和计算复杂度。
    总的来说,虽然将Embedding和位置向量直接相加是一种简化的假设,但在实践中,这种操作已经被证明是有效的,并且Transformer模型在各种NLP任务中都取得了出色的表现。当然,这也并不意味着相加是处理位置信息的唯一或最佳方式,不同的模型可能会采用不同的方法来融合词汇和位置信息。

神经网络就是一个压缩器,用一个网络把训练数据中的非噪声信息全部提取出来。

神经网络的压缩器功能

训练阶段

在训练阶段,我们假设有一个任务:从大量的图片中识别出其中的猫。为了实现这个任务,我们使用神经网络。神经网络会处理并学习这些图片中的特征。这些特征可以理解为猫的轮廓、颜色、纹理等信息。

在这个过程中,神经网络发挥压缩器的功能,它从大量的训练数据中提取出有用的非噪声信息,即猫的特征。这些特征被网络编码成一个简化的表示,例如一系列数字或向量。这样,原始的图片就被压缩成了一个更小、更简洁的表示,但仍然保留了猫的关键信息。

测试阶段

在测试阶段,我们可以将新的猫的图片输入到已经训练好的神经网络中。网络会利用在训练阶段学到的特征来识别这些新的图片中是否包含猫。由于网络已经提取了猫的关键信息,它可以快速且准确地判断新图片中是否包含猫,而无需查看原始的、未经处理的图片。

总结

总的来说,神经网络的压缩器功能体现在它能够从大量的数据中提取出有用的非噪声信息,并将这些信息压缩成一个更简洁的表示。这种压缩后的表示不仅可以减少数据的复杂度,还可以提高网络在特定任务上的性能和效率。

win7系统vue3环境搭建

1、下载nodejs,下载完成后解压即可
https://nodejs.org/download/release/v13.14.0/node-v13.14.0-win-x86.zip

并在此目录中创建文件夹node_cache、node_global

2、新增"系统环境变量"
NODE_HOME D:\dthome\node-v13.14.0-win-x86
NODE_PATH D:\dthome\node-v13.14.0-win-x86\node_global

在"系统环境变量"的Path属性中新增
%NODE_HOME%;%NODE_PATH%;

3、配置nodejs
cmd中执行
npm config set prefix "D:\dthome\node-v13.14.0-win-x86\node_global"
npm config set cache "D:\dthome\node-v13.14.0-win-x86\node_cache"

没有提示就表示设置成功了

4、安装vscode
使用腾讯电脑管家软件管理下载速度比较快
在vscode中新建终端,进入D盘: cd D://

5、创建vue项目
在终端中执行
npm init vite@latest vue3-twg -- --template vue

使用vscode打开目录D:\vue3-twg

6、安装vite
npm install vite
安装vite后刷新工程目录,发现多了node_modules目录,这个目录就是项目运行依赖的模块

7、运行工程
npm run dev

步骤说明

vue安装:
1、安装node12.20.0
下载地址:https://nodejs.org/download/release/v12.20.0/
node-v12.20.0-x64.msi

2、进入D:\Program Files\nodejs
新建两个文件夹,node_global和node_cache

设置缓存文件夹和全局模块文件夹
npm config set cache "D:\Program Files\nodejs\node_cache"
npm config set prefix "D:\Program Files\nodejs\node_global"

3、环境变量
新增NODE_PATH:
D:\Program Files\nodejs

添加PATH(安装node时可能已经自动添加了部分):
%NODE_PATH%;D:\Program Files\nodejs\node_global;

4、基于 Node.js 安装cnpm(淘宝镜像)
npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org

5、npm安装vue-cli
npm install -g @vue/cli@4.5.15

6、查看是否成功
C:\Users\Administrator>vue -V
@vue/cli 5.0.4

C:\Users\Administrator>npm -v
6.14.8

C:\Users\Administrator>node -v
v12.20.0

vue搭建前端:
1、在Python后端项目的根目录进入cmd,执行:vue create frontend
提升选择vue2还是3时,选vue3
2、启动前端的服务器
cd frontend
npm run serve

vue的欢迎页面:http://localhost:8080/

vue构建微信小程序
1、创建uniapp工程
vue create -p dcloudio/uni-preset-vue#vue3 my-assistant

2、项目指定到微信平台
cd my-assistant
npm run dev:mp-weixin

3、微信开发者工具导入(先到微信小程序官网安装微信开发者工具)
选定目录即可 dist/dev/mp-weixin

微信登录原理图

1mwm65azjc.jpeg