导图社区 解读《吴恩达关于ai智能代理工作流的趋势》
人工智能是2024年度全世界的热门话题,吴恩达教授的论点更是举足轻重。喜欢的小伙伴可以点个赞哦!
这是一篇关于用AI赋能妇幼保健工作,从健康教育做起的思维导图,主要内容包括:学习的动因是获取知识和技能,获取知识的途径,人类发展进化的根本动因是学会使用工具,认识人工智能,AI时代工作学习的新命题;,应用展示示例。
这是一篇关于人工智能全学段教育和全社会通识教育的意义解读的思维导图,主要内容包括:战略维度:构建人工智能时代国家竞争力核心底座,教育维度:重塑智能化时代的人才培养范式,社会维度:应对智能化转型的深层挑战,伦理与治理维度:构建AI可持续发展的社会基础,全球维度:贡献AI治理的“中国方案”,结论:一场关乎未来的“教育革命”。
【中文里的道路密码】古人用"庄""康""陌""阡"精准区分道路等级与走向,连田间小路都有南北(阡)东西(陌)之分。城市主干道称"经""纬",而"蹊""径""途""道""路"更是暗藏通行标准从单人小径到三车并行的官道,每个字都是古代交通的活化石。"康庄大道"原指五、六岔路口延伸的宽阔官道,汉字如"街""巷""衢"更藏着市井文化密码:玉器交易的珍贵、聚族而居的城邦雏形、十字路口的震撼感,堪称一部铺展在文字里的交通文明史。
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吴恩达关于ai智能代理工作流的趋势
AI智能代理的潜力与应用
提升软件开发效率和质量
通过自动化和智能化提高开发效率
提高代码质量和可维护性
支持敏捷开发和快速迭代
在主动型工作流中超越单一模型局限
通过多模型融合提高AI性能
利用大数据和实时数据进行学习
实现自我优化和自我适应
AI智能代理的四种设计模式
反思:LLM自我检查和改进代码
自我检查与错误修复
经验学习与能力优化
自我反思与策略完善
工具使用:LLM使用网络搜索、代码执行等功能
网络搜索功能
代码执行功能
提高编程效率
规划:LLM执行多步骤计划实现目标
制定详细计划
及时调整计划
提升工作效率
多智能体协作:多个AI代理共同工作解决问题
共同解决问题
提高效率
分担负担
发挥特长
AI智能代理的关键结论
主动型工作流中的AI代理产生更佳结果
多代理协作提高AI性能
AI代理的应用将拓展AI可执行任务范围
快速迭代对AI代理使用至关重要
人类需适应与AI代理合作的新方式
AI智能代理工作流的未来展望
AI代理在各种工作流程中的更大作用
提高工作效率和质量
数据驱动的决策
智能化的客户服务
性能和应用范围的不断扩大
更大的数据处理能力
更多的应用场景
更高的自动化水平
人类与AI代理交互方式的适应性变化
更好的交互体验
多样的合作方式
对AI智能代理的期待与挑战
早期模型的潜力与未来发展
通向AGI(人工通用智能)的旅程