让AI 赋予人类超强的记忆力

news2024/11/24 5:48:47

     遗忘曲线告诉我们,绝大部分新掌握的知识约在一周后被遗忘,一个月左右基本忘光。「好记性不如一个烂笔头」,借助AI还真能做出这样「烂笔头」。

 提升个人的记忆力-个人搜索引擎

     个人搜索引擎的想法是一个强大而诱人的想法。如果有一个应用程序可以了解我的会议、我的任务、我的浏览器历史记录、我的电子邮件和其他所有内容,并帮助我梳理它以找到我关心的东西,那会怎样?听起来超级有帮助!

  也许是年纪大了容易忘事,对个人信息的记录非常感兴趣,我的母亲已经九十岁了,她有一句常挂在嘴边的话,“好记心不如烂笔头”,她保留了许多的笔记本,有什么事情都记下来,包括家里的开支,电脑中邮件,微信的各种口令,用户名。同事,亲戚的电话号码,吃什么药,怎么吃等等。家里的东西放在哪里也都记录下来。

    但是,使用笔记本记录事件毕竟是费劲的事情。不可能记录太多的事情。当chatGPT 出现后,我的第一个反应就是十分能够为老人做一个AI 的记事本呢?尽可能地自动记录个人事件。

    其实,个人信息的记忆的作用远不止笔记本。它的功能具有想象空间非常大,比如你的购物喜好,你购买的牙膏,运动鞋品牌是那些?本质上,个人信息的记忆是构建了个人信息模型(personal information model),个人转变成为一个“数字孪生”,可以以数字人的方式融入数字化社会。在AI 的支撑下,利用个人信息模型可以带来便捷,让生活更加美好,例如你发现牙膏没有了,可以告诉AI助手,帮我买一个牙膏。AI能够根据你个人信息模型中的记录,自动到你喜欢的网络店铺,购买一支你喜欢的牙膏。在线购物时,能够比较精准地为你匹配合适的商品。当你购买一种药物时,AI 助手可以根据你过往的身体状况,吃药,看病记录,给你一些辅助的建议。

我的初步尝试

尽管我是一个AI 菜鸟。但是还是尽力地做了一些记录个人信息模型的尝试性实验。

基于RAG 技术

   第一步,我编写了一个个人自传,记录了个人的基本信息,爱好,教育和工作精力。然后利用RAG技术,将个人信息存储在矢量数据库中,在个人与AI对话时,从矢量数据库中个人信息的内容。

第二步,不断地插入个人的信息的文本中(Recording.txt) .通过RAG 读入矢量数据库。

   这种方式的缺点是每次都要读入Recording.txt 生成vector_retriver>

       两种方法实验下来的结果并不理想。某些简单的记录不能提取出来。 另外一个问题是个人的称谓,是姓名,还是“我”。有时后会搞混。比如:

      记录:我是姚家湾

      记录:姚家湾爱吃西瓜

     提问: 我爱吃西瓜吗?

     AI回答:不知道

基于memory

   另一种方法是利用langchain的记忆功能(memory),永久性地将我与AI 的对话记录在基于矢量数据库的memory 中。对话时,将相关的chat_History 读出来。

这种方法也并不理想,因为与chatbot 对话中包含了大量没有必要记忆的内容。他们扰乱了AI的信息提取。

估计不能用这些现成的方法,需要另辟蹊径。在本文的后面,我将谈一些其它的方法。

微软AI PC 和苹果AI的重点都是个人

      微软Build 开发者前瞻大会中,推出了 Windows 11 Recall 全新工具,它能记录你在电脑上看到和做过的所有事情,并能让你搜索和检索你在设备上做过的任何事情。

6 月 11 日消息,苹果公司在今天召开的 2024 年度 WWDC 全球开发者大会上,正式宣布“苹果智能”(Apple Intelligence),将会为 iPhone、Mac 等设备提供一系列 AI 功能。,给人印象深刻的也是个人信息记录和提取技术。

        由此看来,IT 巨头几乎都在个人信息方面发力,也可以看出,在终端设备上构建本地个人信息模型在AI时代的重要地位。这种服务即将成为一个大产业。

其它一些AI 项目

Rewind- 赋予人类超能力

Rewind是去年为Apple Silicon驱动的Mac推出的一款应用程序。它会记录您在计算机上所做的一切(例如,一切),并为您提供您参加过的每次会议、访问过的每个网站以及您在计算机上键入或单击的所有内容的时间表。

        该公司的落脚点是接受你的 ChatGPT 提示——比如“我上周五做了什么”——并首先查询你的 Rewind 数据库以获取相关信息列表。然后,该信息以文本形式发送到 OpenAI 的 ChatGPT 服务器。

        Rewind的“你生活的搜索引擎”一直是一个有争议的想法,尽管Siroker说越来越多的人一直在出现。随着模型变得越来越好,随着我们的数字生活变得越来越分散和复杂,我们将需要工具来帮助我们理解这一切。事实上,Siroker 说,几个月来,Rewind 用户一直在呼吁 ChatGPT 集成。“我们拥有最有价值的数据,可以用来帮助回答问题,”他说。“他们有一个了不起的模型,可以帮助你进行推理并回答它们。只要我们能在隐私和便利之间取得适当的平衡,我认为我们这里就有一个杀手级产品。

简单的一个问题“我今天早上干了什么”,Rewind就能准确的输出我今天早上在Mac上所做的所有事情,并加以分析。如果愿意的话,甚至还可以让Rewind AI给你的一天打个分。这给我的感觉就像是,一个助理24小时坐在电脑旁边盯着你的屏幕一样,令人有点“不寒而栗”。

        Rewind的野心绝不止于做“第一款App”,它还要做“第一款硬件”,也就是令我起笔这篇文章的,Rewind最近带来的一款新产品:Rewind Pendant

       Rewind Pendant 是一款可穿戴设备,可以捕捉您在现实世界中所说和听到的内容,然后将其转录、加密并完全存储在您的手机本地。
        通过 Pendant,Rewind 成为一种个性化人工智能,真正由您所看到、所说或听到的一切提供支持。 

lindy

        除了 Rewind 之外,还有 Lindy,这是一款 AI 助手,首席执行官 Flo Crivello 将其描述为“ChatGPT 可以访问您的所有应用程序”。像 Mem 和 Notion 和 Reflect 这样的笔记应用程序已经在集成大型语言模型 (LLM)。 谷歌和 Microsoft,这两家公司可能比其他任何公司都更能访问我们的个人数据,他们肯定正在研究 LLM 如何能够并且应该与你的私人内容进行交互。不管你喜不喜欢,聊天机器人都是来找你的东西的。

背后技术的猜想

        网络上没有关于rewind 如何实现技术。我将会继续实验下去。我估计要有一个独立的数据库。传统数据库中能够存储更多的信息,比如时间,消息的类型等等。然后将数据库通过vector 数据库构建与chatGPT 的接口。也就是说,除了信息之外,还需要meta information。这样产生的信息可能更加准确。

       消息类型包括个人信息,教育,工作简历,社会关系,个人爱好,购物偏好,活动,思想观点等等。利用AI 的function call 存储相关主题的信息和调用相关的信息。利用结构化数据库精确地存储信息。

这种方式可能要比简单的vector 数据更加精准一些。

  本质上我们要建立个人信息模型(personal information model)。利用AI 存取!

结束语

读者有什么建议,欢迎给我提示。

 

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1831574.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

xml与动态SQL

XML映射文件 规范 XML映射文件的名称与Mapper接口名称一致,并且将XML映射文件和Mapper接口放置在相同包下(同包同名)。 ● XML映射文件的namespace属性为Mapper接口全限定名一致。 ● XML映射文件中sql语句的id与Mapper接口中的方法名一致,并保持返回类型一致。 动态SQL &…

Mware Fusion Pro 13 mac版:一键掌控虚拟世界

VMware Fusion Pro 13是一款功能卓越的虚拟化软件,专为Mac操作系统量身打造。这款软件为用户提供了一个一站式的虚拟化解决方案,能够满足各种多样化的需求。 VMware Fusion Pro 13 Mac获取 VMware Fusion Pro 13的强大之处在于其采用了最 先进的虚拟化…

Java-01-基础篇 Java集合-01-Map(源码)

目录 一,Map 1.1 Map 接口分析 1.2 Map 查询业务接口 1.3 Map 修改(写)业务接口 1.4 Map 批量业务接口 1.5 Map 视图业务 1.6 Map 的映射业务Entry 1.7 Map 不可修改的业务 二,AbstractMap 2.1 AbstractMap 构造方法 2.2 AbstractMap 查询业…

修改以太网卡mac地址

原生以太网卡与PCIe以太网卡 以Intel 原生以太网卡与PCIe以太网卡为例: Intel原生以太网卡和PCIe以太网卡在系统中实现网络连接时,涉及到与系统总线(如PCIe总线)的连接方式和性能差异。 Intel 原生以太网卡 定义:所…

【Python】Redis数据库

Redis数据库 Unit01一、Redis1.1 概述1.2 安装1.3 Redis-cli1.4 数据类型1.5 字符处理1.6 键的命名规则 二、通用命令三、字符串(String)3.1 概述3.2 常用命令3.3 应用场景 四、列表(List)4.1 概述4.2 常用命令 五、集合(SET)5.1 概述5.3 常用命令 六、有序集合6.1 概述6.2 常用…

揭秘“湖仓一体”——Flink+Paimon+StarRocks,打造实时分析新纪元

1.湖仓一体 数据湖仓是 Flink 流批一体发挥重要作用的场景,使用 Flink Paimon starRocks 来构建湖仓一体数据分析. Apache Paimon 是一个专为实时数据处理而设计的湖表格式,它最大的亮点是使用了 LSM Tree 技术。与 Hudi 相比,Paimon 在更新插入&…

日本新入管法通过:2027年起实施[育成就劳]制度,新制度更适合外国劳工在日本工作和生活!

最近,日本新入管法:新的育成就业制度预计将在2027年开始实施,而1993年开始的旧的技能实习制度将被废除。 新制度的主要内容 新制度的目的是解决日本国内的劳动力不足问题,确保有足够的劳动者。表示:“为了让日本成为…

jrt从量变到质变

又是一个加班的周末,上周把台式机代码和数据库环境弄好了,这周进行大数据测试,直接把标本、标本医嘱、报告、报告结果、药敏结果等数据插入到1亿的规模,跑了一天一夜插入了5000多万个标本,后面接着补剩下的到一亿。 演…

使用 Cheerio 和 Node.js 进行网络搜刮 2024

Web scraping 是一种强大的技术,用于从网站提取数据,广泛应用于数据分析、市场研究和内容聚合。截至2024年,利用 Cheerio 和 Node.js 进行 web scraping 仍然是一种流行且高效的方法。本文将深入探讨使用 Cheerio 和 Node.js 进行 web scrapi…

交易方法论

如何复盘,复盘哪些内容: 1复盘指数 2复盘板块 3复盘个股 4复盘涨停板 5跌停板 6自选股 1复盘新闻 2国家大势 3行业大势 4公司大事 5资金流向 6龙虎榜 板块强度标准 板块内至少有5只涨停板 板块连续资金流入超过3天 板块有5只以上走漂亮上升趋势 一次性关注方向不…

LangChain-ChatGLM本地搭建|报错合集(win10)

安装过程 1. 创建虚拟环境 conda create -n langchain-chatglm python3.10 conda activate langchain-chatglm2. 部署 langchain-ChatGLM git clone https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLMpip3 install -r requirements.txt pip3 install -U gradio pip3 inst…

太速科技-FMC213V3-基于FMC兼容1.8V IO的Full Camera Link 输入子卡

FMC213V3-基于FMC兼容1.8V IO的Full Camera Link 输入子卡 一、板卡概述 该板卡为了考虑兼容1.8V电平IO,适配Virtex7,Kintex Ultrascale,Virtex ultrasacle FPGA而特制,如果要兼容原来的3.3V 也可以修改硬件参数。板卡支持1路…

【自动驾驶】ROS小车系统介绍

文章目录 小车组成轮式运动底盘的组成轮式运动底盘的分类轮式机器人的控制方式感知传感器ROS决策主控ROS介绍ROS的坐标系ROS的单位机器人电气连接变压模块运动底盘的电气连接ROS主控与传感器的电气连接运动底盘基本组成电池电机控制器与驱动器控制器与运动底盘状态数据&#xf…

记录第一次突发情况

项目场景: 这台云服务器主要是我学习在用,也不是很大,2核2g3M40G硬盘。 在这台服务器上,我主要使用了docker并且把所有的东西,都通过docker安装,比如MySQL,redis, elasticsearch。 …

视频合成渲染服务解决方案,数字人+PPT+视频云剪辑

在金融理财领域,一个生动、直观、专业的视频,往往能够在海量信息中脱颖而出,帮助客户更好地理解产品、把握市场动态。然而,传统的视频制作方式往往周期长、成本高、难以适应快速变化的市场需求。 美摄科技,作为行业领…

CANape使用问题记录

CANape使用问题记录 1、添加变量后无法开启测量 1、添加变量后无法开启测量 点击开启测量后,出现以下对话框: 解决方法: 添加新变量后,修改变量测量配置; 改为polling, 1000,即采用轮训的方法…

收入增长,再进一步丨用友BIP收入云大消费品行业收入管理联合解决方案正式发布

随着数智化时代的来临,消费品行业对于收款到收入侧的管理需求日益增强,对管理的精细度和时效性要求也越来越高。传统的收入管理模式已难以满足企业快速变化的市场需求。如何精准地预测收入、优化收入结构、提高收入管理质量,以及实现收入管理…

雪花算法和UUID

目录 雪花算法概念优点和不足优点:缺点:解决方案代码示例 UUID优点与不足优点不足 两种算法的比较应用场景区别 雪花算法 概念 雪花算法是一个分布式id生成算法,它生成的id一般情况下具有唯一性。由64位01数字组成,第一位是符号位,始终为0。…

Kubernetes集群中如何利用北极星因果指标设置正确的POD规格——CPU篇

在 Kubernetes 容量规划中,追求的是集群的稳定性和资源使用效率之间的平衡: 资源分配过多会造成浪费。 资源分配过少则会导致用户请求时延上升,影响集群的稳定性。 背景 公众号之前翻译了一篇 Sysdig 的文章,Kubernetes 容量规…

玩转nRF52840-DK开发套件(2)

介绍如何在Windows操作系统上使用Arm Keil MDK。Arm Keil MDK附带Arm C/C编译器和Vision集成开发环境(IDE),以及所有nRF5SDK的版本提供了现成的Keil项目。 1. 安装最新的 nRF5 SDK. 链接:nRF5 SDK - nordicsemi.com 点击Download&…