Task2：头脑风暴会
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Task2：头脑风暴会
Task2：头脑风暴会
2024年7月4日创建
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画板
没有Idea可以先看看下面的思路
1.
各大汇总网站的AI应用产品，尝试这些AI应用，尝试拆解和在群里讨论分析
2.
在各大AI智能体平台，查看那些热门的智能体，并尝试从中分析
常见的AI应用开发经验（Agent可以理解为一种AI应用方向）
做事、做开发的经验路径
这里还有一些Datawhale往期学习者的作品
头脑风暴会会议记录
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会议主题：
会议时间：7/14
会议地点：
会议录制：
idea1: 施工方案的自动生成 • 涉及模型能力：微调，知识图谱的建立，指定格式的文本生成 • 参考案例：通过大量的冬季施工方案数据的喂养，实现冬季施工方案的自动生成。 • 与赛题的联系：充分运用了大模型微调，实现RAG应用。 | | | ||
讨论点 | 重要结论 | 组队招募信息 | ||
1. 会有多次迭代过程 2. 幻觉有没有什么好的方案？ 3. 流式回答在这里合适吗？ 4. 指定格式的文本是什么格式？是方案 5. 合适的prompt是可以调整llm的输出的 6. 用copilot的方式会不会好一点 7. 微调会面临灾难性遗忘的问题，微调的成本太高了，硬件跟不上的话，时间太长了，且可能效果会更差，是个黑匣子，看怎么放数据，很麻烦 8. 本次赛题是需要尽量用CPU+Intel工具链+开源大模型完成应用开发，Intel工具链的使用会是重要标准 | 1. 任务的输出内容较长，达到上万 2. 要生成施工方案 3. 优先优化Prompt，榨干大模型能力，再谈别的RAG、微调、知识图谱 | | ||
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idea2: 西游狐记 • 涉及模型能力：finetune、kg、longtext • 参考案例：斯坦福小镇、王权 • 与赛题的联系：使用多个大模型，构建一个新西游故事以供游玩 | | | ||
讨论点 | 重要结论 | 组队招募信息 | ||
1. 只做聊天吗？ 2. 有点像跑团 3. 想起了星火杯idea1、子豪兄他们游戏大模王的一个无限故事剧本 4. 应用目标是一个大型元宇宙世界，可供用户二创、无限游戏沙盒？ 5. 类似AIGC海龟汤：完全由AI主持的情景推理游戏，一个人也可以玩? 是不是可以认为是一种AI驱动的文字冒险游戏 6. 由剧情生成任务有一定难度，因为需要调度游戏里的资源，场景来实现任务环境 7. 如何控制这个整体完整剧情逻辑呢，我发现大模型总是会草草结束剧情，没有细节，总是以美好的结局结束 8. 会不会出现游戏剧情重复性过高的问题 9. token限制怎么处理？ 10. 发散性的剧情，UI和画面会很难做的和剧情匹配，画面可能还会有一致性问题，文生图很难保持一致性，就算用controlnet和随机种子也无法完全一致 11. graphrag 12. 大模型不会干坏事，反派很难做 13. 剧情会无聊且重复吗？有尝试过吗 14. 哄哄模拟器的形式就可以 15. 开发难度会不会太大？可以先做简化原型版本，再进一步优化，不要一次性就投入太多成本在 16. ai能不能对玩家控制的多样性进行提高。rpg游戏的玩家动作就算很多也是固定的连招。可不可以通过ai实现更随意的出招。 17. 现在讨论的全都是垂类大模型 | 1. 想做一个RPG游戏，(玩家是)西游的新增人物 2. 大模型做角色扮演 3. 像是跑团 4. 不能完全是新编和随机、人物和整个世界观要稳定 5. 需要用上知识图谱，查找脉络，大致符合设定 6. 还想做多模态 7. 灵感来源于AIxx跑团，类似剧本杀 | vx是k1480561520 | ||
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idea3: AutoBots • 涉及模型能力：编码 • 参考案例：AutoGPT • 与赛题的联系：AIPC、RPA | | | ||
讨论点 | 重要结论 | 组队招募信息 | ||
1. 通用性的吗 2. 这个具体希望大模型生成的是什么呢？ 代码还是文字还是具体的操作? 3. 谁来判断他做的事情做对了还是做错了、谁来监管？安全性怎么保障？ 4. 现在已经有可行方案了吗？和KMind OS的区别是？ 5. 现在的GPT-4o Desktop版本已经能够阅读你屏幕上 的内容，然后指导你该如何操作；如果把这个画面阅读、处理最后像Agent一样输出操作流，和操作系统交互来完成工作 6. 绝大部分无聊的小事，你又没法找助理去做，是因为还要去教助理，很麻烦，而且很多特殊情况小助手知识点还不够，解决不了，不如自己直接干掉，这个时候，教会AI去做，反而更麻烦 a. 但是AI慢慢熟练之后，自定制还是很舒服的 7. 手机上呢？ 8. 把员工写的记录整理成SOP？ 9. 和直接跟gpt聊天有什么区别 10. 跟国外那款电脑上的回溯应用的关系和差别？rewind？ 11. 如何让ai自动调用创建好的工具呢？人工手动配置工作流？如果是自动配置，那当工具变多后AI如何选择呢？ 12. 把记录喂给它，变成它的数据库，然后做重复性工作? 13. 大模型目前仍然有token限制的问题，如何解决它做到后面的时候忘记任务的问题 a. 有一些最新的论文，有一些memoryGPT的解决方案 14. 多员工沟通？能解决实际的问题，AI员工？飞书不是推过一个 15. 让AI整理SOP，听起来还挺难的 16. 隐私如何保证呢 17. 文档到结果的过程，直接把经验文档做成RPA，但是对训练员工的作用呢？省略这么多细节会不会有风险？如果可行的话，以往RPA有了之后不就应该能实现？为什么之前没有这种产品？实际的生产场景变化太快了吧？ 18. 我觉得可以将任务流程和当前任务阶段，以及前一个任务的结果都表示出来，让当前ai了解情况 19. 影刀更稳定 | 1. 自动执行的copilot 2. 跑在OS上的AI助手工具 3. 把大模型作为路由 4. 记录操作历史 5. 文档到结果，直接是RPA。省去学习过程 | vx: xuyutom | ||
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idea4: ScholarlyAI • 涉及模型能力：RAG、反思工作流Agent • 参考案例：吴恩达的Translation Agent • 与赛题的联系：利用本地CPU部署大模型应用，保证了论文信息的隐私性 | | | ||
讨论点 | 重要结论 | 组队招募信息 | ||
1. 学术伦理 2. 用智能体框架吗？LangGraph？对普通的大模型效果好像不太好 a. 多智能体框架 3. gpt- academic：解析一个项目，解析代码工程结构 4. 润色后似乎AI率会很高，知网有AIGC率指标 a. 我粗浅的理解，AI率是根据token切割的方式来检查的。所以只要用了AI，其token切割方式就类似 5. 可以在prompt中加入自己的写作风格，用词表达 6. 有详细考虑过工作流吗？ 7. 避开学术研究的雷区：实验数据造假 a. 考虑细化场景：文献综述和研究背景方向 b. 帮忙检查论文有没有可能的格式问题或者逻辑瑕疵 c. 可以先将论文解析为对应的格式，例如，引言，数据表格，文字的可以用llm解决，数据表格可以用代码调整 8. Agently Workflow 9. 狐狸(idea2，vx是k1480561520 )做过类似的项目 10. 是不是还可以模拟论文答辩 11. cnki也有、zotero、有office ai插件做类似的事情 12. 搞点《卡片笔记写作法》(一本神书，微信读书可读)的哲学进去 | 1. 基于反思流工作 2. GPT辅助学术写作 3. 考虑本地部署，保证论文信息安全 | | ||
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