Wolfram 人工智能生态系统
将系统化计算与知识融入现代人工智能
作为人工智能和计算领域的先驱，Wolfram 提供了一套独特的集成功能，用于开发、研究、使用和完善现代人工智能系统，涵盖从前沿研究到大规模部署的各个领域。
面向 AI 的 Wolfram
为您的 Wolfram 体验提供 AI 辅助功能
使用 Wolfram 生态系统中最新的 AI 工具。
“要想从大语言模型革命中获得持久价值，仅有大语言模型是不够的；需要一个完整、广泛的计算框架。而这正是我们在过去四十年中一直在构建的……”Stephen Wolfram
Wolfram 语言
其他 AI 集成
Wolfram AI 常见问题解答
Wolfram AI 是什么？
什么是 Wolfram AI 生态系统？
Wolfram 内集成了一套功能，用于开发、研究、使用和完善现代人工智能系统——涵盖从前沿研究到大规模部署的各个方面。
Wolfram|Alpha 是什么，AI 在其中扮演什么角色？
Wolfram|Alpha 是一款计算知识引擎，通过精心整理的数据来计算答案，回答用自然语言提出的问题，而不是返回搜索结果或生成文本。它涵盖数千个领域，并返回结构化、精确且包含详细信息的答案。AI 既可以作为输入层，通过自然语言理解来解读您的问题，也可作为输出层，Wolfram 的工具可与 LLM 和 AI 助手连接，从而提供可靠的计算和知识。
Wolfram 是取代人工智能，还是与之协同工作？
Wolfram 的设计理念是与人工智能协同工作，而不是取代人工智能，通过注入可靠的可计算数据来创建更透明、可验证的响应。
Wolfram AI 与其他 AI 工具有何不同：
Wolfram 的 AI 工具与其他工具，如 ChatGPT 有什么区别？
Wolfram 在对话式 AI 的基础上，加入了精确的计算和经过验证的知识。LLM 基础模型功能强大，而 LLM 基础模型与 Wolfram Foundation Tool 相结合，则能产生更可靠的结果。
Wolfram 的知识库与 LLM 所“知道的”知识有何不同？
Wolfram 拥有由人工策管、质量可靠且持续更新的数据集（如物理、天文学、化学和地理数据），这些数据集具有明确的语义。由于这些知识是结构化的且可计算的，Wolfram 能够执行精确计算，对单位进行一致性检查和实现符号运算等等，而非进行概率性推测。这意味着当 LLM 生成看似合理但实际上错误或模糊的答案时，Wolfram 能够对其进行纠正或增强。
什么是计算增强生成 (CAG)，Wolfram 如何使用它？
计算增强生成 (CAG) 指的是这样一种工作流程：AI 的输出并非仅仅依赖于统计或概率文本生成，而是通过精确计算或实时数据和知识进行增强。Wolfram 利用其庞大的算法库、符号数学、数值方法和数据进行计算，从而提供精确的答案（如数学、物理、工程等领域的答案），而非近似值。CAG 可以生成前所未有的计算结果。Wolfram CAG API 默认提供这种增强功能，将计算和生成完美结合。
Wolfram AI 适合哪些人？
我是一名学生或教育工作者，有什么我可以用的 AI 工具吗？
Wolfram 提供一系列工具，可以帮助学生和教师。Wolfram|Alpha 和 Wolfram|Alpha Pro 已推出二十年。Wolfram AI Course Assistant 可辅助 Wolfram U 课程，提供与课程内容相关的代码和答案。Quezzio 可以生成数学和科学测验，并提供分步解答和反馈。CAIT 还提供基于计算机的数学课程以及内置的 AI 辅导和评估功能。
我是一名研究人员——Wolfram 的 AI 工具能为我提供什么帮助？
Wolfram 的计算和知识工具使 LLM 和 AI 研究人员能够对 LLM 进行基准测试、可视化结果并将 AI 系统整合到其工作流程中。
我所属的机构需要人工智能方面的帮助——Wolfram 提供咨询服务吗？
Wolfram 咨询构建的工具能够使 AI 结果可验证并可用于生产环境，涵盖从风险分析到工作流程自动化的方方面面。
我是一名开发人员——如何将 Wolfram 接入我自己的 AI 项目？
Wolfram 开发了多项功能，用于将其技术与 LLM 和外部应用程序集成在一起：
- Wolfram AI Assistant——从第 15 版开始，Wolfram AI Assistant 已内置于 Mathematica 和 Wolfram|One 中，用户无需在外部服务商处开设帐户即可立即访问 LLM。
- Wolfram MCP——Wolfram 的 MCP 产品涵盖了从用于托管本地服务器的内置功能到将 AI 应用程序连接到 Wolfram 工具的各种选项。
- Agent One API——Agent One 弥合了语言流畅性和计算智能之间的鸿沟，通过单个 API 调用将 LLM 响应与 Wolfram Foundation Tool 的计算和知识融合在一起。
Wolfram AI 能做什么？
Wolfram 提供哪些类型的机器学习工具？
Wolfram 提供了一套全面的 AI 功能：
- 通过神经网络资源库提供预训练且可定制的神经网络。
- 内置机器学习函数（Classify、Predict 等），用于进行分类、回归、聚类等。
- LLM 集成：用于在 Wolfram 语言中调用 LLM 的函数、提示词资源库等。
- 生成式图像创建（如 ImageSynthesize）以及融合了符号、数值和生成式 AI 的混合工作流程。
Wolfram 能帮助 AI 生成图表和可视化结果吗？
Wolfram|Alpha 和 Wolfram 语言 API 都可帮助 AI 系统生成各种高质量的绘图、图形、地图、信息图和交互式的可视化结果。
通过 Wolfram，AI 可以访问哪些数据？
Wolfram 知识库拥有横跨数百个领域的数万亿个数据点，可作为 LLM 和其他 AI 项目的持续更新的资源。
到哪里可以找到预训练的神经网络模型？
Wolfram 神经网络资源库是一个公开的可访问的资源，其中包含种类日益丰富的各种神经网络模型，既有预训练的模型，也有未训练的模型。
如何开始？
我该如何开始使用 Wolfram 的 AI 工具进行构建？
一些入门步骤：
- 尝试使用 Wolfram AI Assistant，亲身体验代码 + 聊天 + 语言 + 生成功能。只需打开一个 Wolfram 笔记本，告诉它你想做什么即可。
- 利用 Wolfram U 课程、教程以及提示词和神经网络资源库，了解高级用户如何设置提示词、模型和工作流程。
- 探索 LLM 和 Wolfram|Alpha 的 API，将 Wolfram 的计算知识连接到外部应用程序或系统中。
- 从小型项目入手：例如，用 Wolfram 处理计算、数据和可视化部分，用 LLM 处理开放式的文本或对话。
