- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AI 时代的人机协同创作
Art / Data & Sound Visualization / 心理学和认知科学 / 旅游景区规划 在AI时代设计师们、程序员们都焦虑了，AI可以用来做设计（鹿班），AI还可以用来写代码（UI2Code ），AI也可以做游戏，AI也可以谱曲，AI当你的老师……例子非常多，人与机器的关系从人机交互逐渐地往人机协同演进，我们可以找到很多例子，比如： 大界机器人 https://www.roboticplus.ai 我做了好多年交互设计的工作，所以学习和工作一直有一个离不开的主题——人机交互 (Human-Computer Interaction)。 人机关系的演进 什么是人机交互？ 其实早在 50 多年前，就有人探讨过人机关系的「未来简史」。 音乐，人机协同即将爆发的领域？ 最近关注音乐和技术结合的领域比较多，越来越觉得音乐也许会迎来人机共创的繁荣时期。 音乐本身是符号化、形式化非常强的「语言」。
1.7K30发布于 2019-09-26 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——第 13 章：人机协同
人机协同（Human-in-the-Loop，HITL）模式在 Agent 的开发和部署中扮演着关键战略角色。 人机协同模式概述 人机协同（HITL）模式通过整合人工智能与人类输入来增强 Agent 能力。 为什么：人机协同（HITL）模式通过战略性地将人类监督整合到 AI 工作流中提供了标准化解决方案。 可视化摘要： 图 1：人机协同设计模式 关键要点 关键要点包括： 人机协同（HITL）将人类智能和判断整合到 AI 工作流中。 它在复杂或高风险场景中对安全性、道德和有效性至关重要。 结论 本章探讨了至关重要的人机协同（HITL）模式，强调了其在创建强大、安全和道德的 AI 系统中的作用。
1K10编辑于 2025-10-27 - 来自专栏全栈程序员必看
mavlink无人机控制程序_无人机协同作战
2.发明者Lorenz Meier简介 MAVLink的最初开发于2009年，由Lorenz Meier完成。
1.6K40编辑于 2022-09-21 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
破解 AI 时代的焦虑 —— 从人机交互到人机协同创作
我做了好多年交互设计的工作，所以学习和工作一直有一个离不开的主题——人机交互 (Human-Computer Interaction)。 人机关系的演进 什么是人机交互？ 为了表彰这项发明以及在人机交互领域的开拓式贡献，Douglas Engelbart 在 1997 年获得了「计算机界的诺贝尔奖」——图灵奖。 其实早在 50 多年前，就有人探讨过人机关系的「未来简史」。 人机关系的新阶段 无论技术如何发展，人类从来没有停止过创造。 这是用 Google DeepDream 算法生成的作品： ? DeepDream 网站的首页，已经为人机关系的新时代做了注脚： ? 音乐，人机协同即将爆发的领域？ 最近关注音乐和技术结合的领域比较多，越来越觉得音乐也许会迎来人机共创的繁荣时期。 音乐本身是符号化、形式化非常强的「语言」。
75020发布于 2018-12-25 AI时代的教育之问III：人机协同
第3期于2024年11月上旬举行，聚焦“AI时代的人机协同”，本期围绕人机协同在教育中的深远影响，邀请国内外知名学者探讨人工智能与教育的互动与融合。以下是内容选编，推荐阅读。 3.生成式人工智能应被视为“智能增强”的工具，它与人类创造力和判断力相结合，能够创造出“1+1>2”的效果，而不是取代人类教师。 二、 教育中人机协同的有效方式Christopher Dede教授指出，生成式人工智能基于现有数据的推算预测能力，可以一种补充的方式与人类的判断力结合，而非取代。 述评：在AI时代，人机协同教育的核心不仅在于技术工具的直接产出，而且在于通过技术塑造更深层次的学习对话和过程。Wegerif的观点表明AI并非知识的终结点，而是多元文化语境的连接器。 在这一过程中，正确的人机协同教育观是促进人类智慧和教育模式共同进化的催化剂。
68010编辑于 2025-01-07- 来自专栏DrugAI
. | 人机协同的自主催化科研
图1 |自主催化研究的范式演变：从人工实验到人–AI–机器人协同的闭环系统。 图2 | SDL的三大核心模块：机器人平台、数据与知识基础、AI决策系统。展示实验设计、执行、反馈的循环机制。 人–AI–机器人协同催化研究的成功案例 异相催化 AI结合高通量机器人实现自动催化剂筛选。 开放科学与共享生态：推动催化SDL的标准化数据与模型共享，实现全球科研协同。 智能共设计（co-design）框架：AI、实验与模拟协同优化反应路径与催化结构。 AI增强型科研助手：通过语言模型实现人机自然交互，使研究人员专注于创新与理论探索。 结论 自主实验室（SDL）标志着催化研究从以人为中心的实验范式向智能化、数据驱动与协同化模式的转变。
19420编辑于 2026-01-06 - 来自专栏物流技术与应用
热文回顾｜物流系统中的人机协同探讨
目前行业对人机协同并没有系统的研究，本文初步梳理了多位行业专家对人机协同的理解及相关技术的认识，后续本刊将持续深入报道。 人机协同将是未来很长一段时间内的主流模式 什么是人机协同？ 根据工信部的统计数据，2020年全国工业机器人完成产量237068台，同比增长19.1%。 因此，人机协同成为主流选择。 什么是人机协同？目前行业内并没有统一的定义，从广义上理解，凡是人与机器配合作业的都可以称为人机协同，与之相关的概念还有人机协作、人机交互等多种说法。 因此，人机协作可以视为人机协同的初级阶段。 值得一提的是，本文探讨的人机协同，更多体现在系统协同上，即某场景下多个人工与大量机器的协同作业。
78610编辑于 2022-09-02 人机协同蒸馏实战：揭开大语言模型的黑盒
将大语言模型带出黑盒：人机协同蒸馏实用指南随着自然语言处理领域的发展和新思想的涌现，我们看到越来越多高效利用计算能力的方法，从而构建出运行成本更低、更易于控制的AI系统。 人机协同蒸馏工作流工作流的关键在于结合上下文学习与人机协作，最终蒸馏出任务专用模型。 人机协同：利用工具（如 Prodigy）构建高效的标注工作流，人类标注员可以快速审核、纠正或补充模型生成的初步标注，从而创建高质量的训练数据集。 2. 缩小原型与生产之间的差距为了将模型从原型顺利推进到生产环境，需要遵循以下原则：标准化输入和输出：确保数据处理流程的一致性。从评估开始：在项目初期就建立评估机制。 相关博客文章与演讲：提供了关于人机协同蒸馏、应用自然语言处理思维以及详细案例研究的深入讨论。总结：现实世界的问题并非一个端到端的预测问题。人机协同蒸馏是一个重构过程。
20610编辑于 2026-01-13AI驱动招聘革命：从技术架构到人机协同实践
功能组件技术支撑细节落地应用效果简历智能解析OCR（基于PaddleOCR优化模型）+ NLP（BERT微调语义抽取），支持PDF/Word/图片等12种格式，关键信息提取准确率达98.5%批量处理500份简历从2小时缩短至 部署算法模型服务化平台（基于TensorFlow Serving），支持模型热更新与A/B测试应用层：提供RESTful API与低代码配置界面，开发者可通过SDK（Java/Python）快速集成现有HR系统2. - 漏筛率从12%降至1.2%，成功挖掘3名"非名校但项目经验突出"的核心技术人才 - 代码仓库关联分析（对接GitLab）验证项目经验真实性，虚假经验识别率达91%案例2： 人工复核结果作为训练样本）使录用率从32%提升至69% - 跨地域招聘流程标准化程度达90%，面试评估偏差缩小55% - 招聘周期从45天缩短至27天，新员工首年保留率提高18%五、人机协同新范式 ：AI不是取代，而是赋能很多HR担心AI会取代人工，但实际落地中我们更强调"人机协同"：智能推荐+人工决策：当多名候选人得分接近（差距<5%），系统自动触发会商机制，推送包含能力对比、潜在风险点的详细报告供招聘委员会决策虚拟面试官辅助测评
60710编辑于 2025-10-21- 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
AI钓鱼攻击升级，企业加速构建“人机协同”新防线
我们需要的是一个‘人机协同’的防御体系。”目前，越来越多的企业开始调整安全策略，将AI技术从“攻击工具”转变为“防御武器”。 只要我们主动拥抱技术，构建人机协同、多层次、动态演进的安全防线，就能有效应对AI带来的新威胁。”目前，包括金融、科技、制造在内的多个行业已开始加大在AI安全领域的投入。 可以预见，未来的“人类防火墙”将不再是孤立的个体，而是嵌入智能系统、具备快速学习能力的“人机共同体”，共同守护数字世界的安全边界。编辑：芦笛（公共互联网反网络钓鱼工作组）
19710编辑于 2025-10-21 人机协同的“对话记录”：AI协作日志如何提升团队效率
人机协同的“对话记录”：AI协作日志如何提升团队效率在现代软件开发团队中，一个新成员悄然加入：AI助手。 它不占工位，却参与代码审查；不发邮件，却提供建议；不写周报，却记录决策过程。 本文将探讨如何通过构建AI协作日志（AI Collaboration Logs）——一种新型的“人机对话记录”——实现人机协同的透明化、可追溯化与智能化，从而显著提升团队效率。 场景2：建议无上下文，难以复用AI建议：“使用Redis缓存用户信息。”但未记录为什么（QPS突增？DB负载高？）、在哪用（哪个服务？）、效果如何（缓存命中率95%）。 ”）AI建议错误归因明确标注“AI建议，需人工验证”；记录人类最终决策七、未来展望：从日志到“人机协同操作系统”AI协作日志不仅是记录工具，更是未来人机协同操作系统的基石：智能复盘：自动分析“哪些AI建议带来了最大性能提升 现在，是时候为你们的人机协作，建立一本“对话史书”了。
44900编辑于 2025-09-30- 来自专栏菩提树下的杨过
LangGraph4j 学习系列(9)-人机协同(human_in_the_loop)
node-1，或 Q(Quit) 结束 [N/B/Q]: N node-2->1 node-1->2 请输入 N(next) 继续到 node-2，B(back) 退回到 node-1，或 Q(Quit ) 结束 [N/B/Q]: B node-2->2 请输入 N(next) 继续到 node-2，B(back) 退回到 node-1，或 Q(Quit) 结束 [N/B/Q]: B node-1->3 按N后，从保存的checkpoint中恢复，继续执行 按R后，将loopCount恢复初始值，同时清空checkpoint历史记录 /** * 人机协同（Human-in-the-Loop）示例：在图执行到指定节点前中断 #resume()} 恢复执行，实现“按 N 一直循环”等人机交互。 Thread.sleep(20); } System.out.println("done"); } /** * 构建人机协同的循环图
21110编辑于 2026-03-02 - 来自专栏时空探索之旅
CastClaw：基于自主决策与人机协同的时序预测智能体
针对这一挑战，中国科学技术大学认知智能全国重点实验室团队提出了一种全新的范式——基于自主决策与人机协同的时序预测智能体 CastClaw。 它可以模拟人类在面对复杂时序问题时的思维方式，对趋势变化进行多步推理与假设验证；在关键节点上，还能够引入人类专家的判断，实现人机协同决策。 二、CastClaw 是什么 CastClaw 是一个基于 CLI的人机协同时序预测 AI 智能体框架。 三、三大关键特色 特色一：多智能体协同 CastClaw 由三个职责分明的专属智能体协同工作，使用 Ctrl+1 / Ctrl+2 / Ctrl+3 在 TUI 中切换： Planner：负责任务定义与数据诊断 CastClaw： 构建了基于 CLI 的人机协同时序预测智能体框架，通过 Planner、Forecaster、Critic 三大角色的任务编排与状态协议，实现了从实验设计、模型演进到结果分析的全流程
9210编辑于 2026-04-15 阳光保险AI编程实践：重构人机协同的研发新范式
针对前端（D2C、重构）、后端（新模块、接口生成、单元测试）及全流程开发场景，实施基于真实案例库的加权测评。 2.注入“业务知识+业务逻辑”双重基因为了让AI“懂业务、会思考、懂逻辑”，阳光保险构建了专用知识库：●知识层：涵盖业务规则、元数据及保险专业术语。●规范层：植入架构规范、开发规范及数据标准。 确立人机协同的双模开发范式通过上述治理与技术增强，阳光保险成功探索出**“AI辅助编程”向“人机协同开发”**跃迁的落地路径，明确了两种核心作业模式，实现了研发场景的精准覆盖与价值最大化。 2.同步共驾模式(Ask模式)：人为主导，AI结对●定义：开发者作为经验丰富的“飞行员”掌握主导权；AI工具扮演“智能副驾”，处理重复性编码任务并提供实时建议。 2.风险可控的效能提升：通过区分“Agent模式”与“Ask模式”，在保证核心业务安全（人主导）的同时，最大化释放了边缘创新的效率（AI主导），找到了研发降本增效与风险控制的最佳平衡点。
18010编辑于 2026-01-05CodeGen生态02 | 助手层：AI编程人机协同分步详解
Java语法规范、单文件编译要求等）解析用户指令核心需求：① 输出物：单Java文件 ② 功能：烟花效果 ③ 载体：对话框（Swing/JFX等Java桌面对话框）准备生成调用LLM的Prompt步骤2： 全局规则：符合java.rules规范（遵循Java标准语法、命名规范、异常处理规范） 2. 核心需求：生成一个可独立运行的单Java文件应用 3. 保持单Java文件结构不变 2. 符合java.rules全局规则 3. 修复所有运行时错误，确保程序可正常运行 4.
14410编辑于 2026-01-03- 来自专栏学习笔记
数学建模——农村公交与异构无人机协同配送优化
随着无人机技术迅猛发展和在物流领域的广泛应用，一种全新的配送模式应运而生——农村公交与异构无人机协同配送模式。 问题2 三种类型无人机均可使用时，请给出最小费用的协同配送方案。 问题3 在问题2的基础上，如果每个需求点有取货的需求，且取货能获得一定的收入（每公斤0.5元），请给出最佳配送方案。 2.问题1 只考虑使用A类无人机，请给出公交与无人机协同配送方案，使总费用最小；要求给出具体的飞行路径及时刻表 1. 问题建模 输入数据 公交站点数据：包括站点的位置和之间的距离。 接下来，我们将根据这些数据计算各个站点与需求点之间的距离，并建立一个优化模型，来求解最优的公交与A类无人机协同配送方案。 1. 距离计算 首先，我们需要计算每个站点与每个需求点之间的距离。 2. 考虑多架无人机协同工作：每辆公交车最多可以携带两架无人机，需要确保这些无人机的任务分配合理。 下面是一个更为详细和优化的实现步骤： 1.
2K10编辑于 2024-06-15 - 来自专栏学习笔记
数学-建模———A 农村公交与异构无人机协同配送优化
随着无人机技术迅猛发展和在物流领域的广泛应用，一种全新的配送模式应运而生——农村公交与异构无人机协同配送模式。 请根据附件所给数据解决以下几个问题： 问题1 只考虑使用A类无人机，请给出公交与无人机协同配送方案，使总费用最小；要求给出具体的飞行路径及时刻表。 问题2 三种类型无人机均可使用时，请给出最小费用的协同配送方案。 问题3 在问题2的基础上，如果每个需求点有取货的需求，且取货能获得一定的收入（每公斤0.5元），请给出最佳配送方案。 3.问题1：只考虑使用A类无人机的协同配送方案 1.目标函数 最小化总费用：包括无人机的固定费用和运输费用。 设： 2.约束条件 无人机的容量限制： 2.无人机的飞行距离限制： 3.需求点的覆盖： 4.公交车站点是否有无人机任务： 5.任务分配的二元约束 4.问题2：三种类型无人机均可使用时的最小费用协同配送方案
3.7K11编辑于 2024-06-15 - 来自专栏机器之心
「新基建」触发经济深V反弹，「后浪」云从押注人机协同
机器之心报道 作者：吴昕 人机协同，是云从目前人工智能落地期的核心战略，也是未来几十年云从对行业的判断。 打造一个 AI 平台，也是技术趋势，因此，早在三年之前，云从就开始打造人机协同平台。 「轻舟」背后：为什么人机协同是趋势？ 事实上，人机协同不仅是云从目前人工智能落地期的核心战略，也是对技术和行业未来趋势的判断。 人机协同是技术发展的一条主线。 最终，反映到社会治理上，人机协同也能裨益大众。2019 年 3 月 19 日，中央全面深化改革委员会第七次会议曾提出「构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分析的智能经济形态。」 目前，正依托重庆人工智能试验区部署要求，将 AI 应用的人机协同成果转化平台。
46520发布于 2020-07-21 人机协同：连接物理世界与数字世界的新技术趋势
人机协同：连接物理世界与数字世界的新技术趋势一、引言在数字化转型与智能化浪潮不断加速的时代，人机协同成为推动社会生产方式、生活方式和思维方式革新的关键力量。 2.商业应用与价值游戏与娱乐领域：通过虚拟现实头显（如MetaQuest、AppleVisionPro），玩家可获得前所未有的沉浸式游戏体验。 人机协作的安全模式：通过传感器和AI算法，确保机器人在与人协同工作时安全可控。4.主要挑战行业标准缺失：价格、性能与安全标准尚未统一，影响产业生态成熟。 五、结论：迈向“共生智能”的未来人机协同的核心，不仅是技术的突破，更是人类智能与机器智能的共生融合。 未来，随着AI算法优化、硬件小型化、法规完善，人机协同将成为连接物理世界与数字世界的关键桥梁，构筑出一个更加高效、安全与智能的未来社会。
36910编辑于 2025-11-12人机协同蒸馏实用指南：将大语言模型从黑盒中解放
将大语言模型从黑盒中解放：人机协同蒸馏实用指南随着自然语言处理领域的进步和新思路的发展，出现了更多高效利用计算资源的方法，从而构建出运行成本更低、更易于控制的AI系统。 分享了一些实际案例研究和方法，在开发时使用大型生成模型而非运行时，通过高效的人机协同工作流程管理其结构化预测，并蒸馏出小至6MB的特定任务组件，这些组件运行成本低、私有且可靠，并可组合成更大的NLP系统 实时商品交易洞察模型大小：6MB处理速度：16000+词/秒F-score：99%在高安全环境中提取结构化属性在标注过程中使用LLM通过人机协同实现10倍数据开发速度提升8个市场管道投入生产案例#3：支持票据分析处理数据 人机协同蒸馏是一个重构过程，通过迭代和正确的工具可以突破原型平台期。降低操作复杂性意味着减少可能出错的因素，预期数据中的意外并计划应对变化。无需在开发最佳实践或隐私方面妥协。 相关资源：博客文章：人机协同蒸馏实用指南案例研究：半小时标注能力挑战GPT案例研究：某机构使用NLP使市场更加透明案例研究：某中心支持票据分析实践演示视频和问答环节完整记录
32910编辑于 2025-09-13
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号