AI知识库-Wolfram

AI知识库-Wolfram

专用API
服务商 服务商: Wolfram
【更新时间: 2024.07.03】 Wolfram的AI知识库将顶级计算知识集成到应用程序中的简单方法。Wolfram的AI知识库在教育、科研、工程设计、数据分析等领域有着广泛的应用,它为用户提供了一个强大的工具,用于获取知识、解决问题和进行创新。
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什么是Wolfram的AI知识库?

Wolfram|AI知识库API 提供了一种将强大的计算型知识整合到各种应用程序中的方法。它支持网络端、移动端、桌面端、云端和企业级应用,并且适用于大规模语言模型(LLM)。通过这个API,开发者可以轻松地将Wolfram|Alpha的计算能力集成到他们的产品中,从而提供准确的数据和信息查询服务。

 

什么是Wolfram的AI知识库?

由服务使用方的应用程序发起,以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用Wolfram的AI知识库,从而实现程序的自动化交互,提高服务效率。

Wolfram的AI知识库有哪些核心功能?

1. Simple API:提供简洁完整的Wolfram|Alpha结果页面图像,但不支持消歧义、钻取和非同步结果交付。适用于需要快速获得结果图像的场景。
2. Short Answers API:提供简短的文字回答,快速给出Wolfram|Alpha查询结果的主要内容,适用于快速回答、小屏幕或整合到机器人等情形。
3. Spoken Results API:为对话式音频传输目的优化的结果,适用于独立交付或与文本或报告交付相结合的情形。
4. LLM API:获得优化的结果,供大规模语言模型使用,包括消歧义、结构化数据的JSON、长度控制等。
5. Full Results API:对Wolfram|Alpha所有功能进行完全可编程访问,包括消歧义、钻取、非同步结果交付等。
6. Fast Query Recognizer API:快速分类查询,并识别可能由Wolfram|Alpha处理的查询,通常在10毫秒内完成运行。

Wolfram的AI知识库的核心优势是什么?

1. 计算型知识整合:Wolfram|Alpha API能够将顶尖的计算知识整合到各种应用程序中,提供准确的数据和信息查询服务。
2. 多平台支持:API支持网络端、移动端、桌面端、云端和企业级应用,适用于大规模语言模型(LLM),具有广泛的适用性。
3. 免费试用:用户可以免费开始使用,每月可立即免费使用多达2,000次的非商业API调用,降低了初期尝试的成本。
4. 定制解决方案:提供标准API定价和定制解决方案,可以根据客户的具体需求提供个性化服务。
5. 高效性能:Fast Query Recognizer API能在10毫秒内完成查询分类和识别,提高了查询效率。
6. 丰富的API类型:提供多种API类型,如Simple API、Short Answers API、Spoken Results API等,满足不同场景下的需求。

在哪些场景会用到Wolfram的AI知识库?

1. 智能助手

Wolfram|Alpha作为智能助手的计算知识源,可以提供快速准确的查询结果,增强用户体验。在日常生活中,智能助手如智能手机或智能家居设备中的虚拟助手,可以利用Wolfram|Alpha API来处理复杂的计算和数据分析任务。例如,用户可以询问关于天气、股票市场、历史事件或科学问题等信息,智能助手能够即时提供精确的答案,从而提升用户的满意度和产品的实用性。这种集成计算知识的智能助手能够更好地理解用户需求,提供更加个性化的服务。

 

 

 

2. AI系统

使LLM或其他AI系统以自然语言访问计算智能,提高系统的智能水平和响应能力。在企业或研究领域,AI系统需要处理大量的数据并提供深入的分析。通过集成Wolfram|Alpha API,这些系统能够以自然语言的形式接收查询,并返回结构化的计算结果。这意味着AI系统可以更有效地与人类交互,理解复杂的指令,并提供精确的数据分析,从而在决策支持、风险评估和研究探索等方面发挥关键作用。

 

 

 

3. 基于语音的系统

在没有屏幕的情况下,如在车上,可以通过语音结果获得计算型知识。这种场景特别适合驾驶时需要免提操作的情况。驾驶员可以通过语音命令询问路线、天气预报、新闻更新或股票信息等,而系统能够理解这些命令并提供口头回应。这种基于语音的交互方式不仅提高了驾驶安全性,也为用户在移动中提供了便捷的信息获取方式。

 

 

 

4. 移动端应用

将计算知识融入移动应用程序,提供便捷的信息查询服务。移动应用开发者可以集成Wolfram|Alpha API,使其应用能够处理各种计算和数据查询任务。例如,一个教育应用可以提供即时的数学问题解答,一个旅游应用可以提供实时的汇率转换,或者一个健康应用可以提供基于用户输入的饮食和运动数据的健康建议。这些应用通过提供即时、准确的信息服务,极大地提升了用户体验和应用的实用性。

 

 

 

5. 搜索引擎

用快速查询识别器进行筛选,然后在搜索结果旁显示计算型知识,提升搜索结果的相关性和准确性。搜索引擎可以通过集成Wolfram|Alpha API,识别用户的查询意图,并在搜索结果中直接展示相关的计算型知识。例如,当用户搜索一个科学公式或历史事件时,搜索引擎不仅显示传统的网页链接,还可以在旁边显示一个摘要框,提供关键信息和计算结果。这种增强的搜索体验可以帮助用户更快地找到他们需要的答案,提高搜索效率。

 

 

 

6. 学习管理系统

向学生和教师提供计算型知识的综合访问,辅助教育和学习过程。在教育领域,学习管理系统(LMS)可以集成Wolfram|Alpha API,为学生和教师提供一个丰富的计算型知识库。学生可以查询复杂的数学问题、科学实验数据或历史统计信息,并得到详细的解答和解释。教师可以利用这些计算结果来设计课程和评估学生的作业,使教学内容更加生动和互动。这种集成计算知识的学习管理系统能够提高教育质量,激发学生的学习兴趣,并帮助教师更有效地进行教学。

 

 

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产品价格
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使用指南
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以下是关于Wolfram|Alpha LLM API的开发指南,涵盖了从注册到使用API的各个方面:

Wolfram|Alpha LLM API 开发指南

1. 注册和登录

  • 创建Wolfram ID: 访问Wolfram|Alpha开发者门户,注册一个Wolfram ID。
  • 登录: 使用注册的Wolfram ID登录到开发者门户。

2. 获取AppID

  • 创建应用:
    • 在“我的应用”标签下,点击“注册以获取您的第一个AppID”按钮。
    • 填写有关应用的名称和描述,完成AppID创建。

3. 发起API请求

  • 基本请求格式:
    • API请求的基本URL为:
https://www.wolframalpha.com/api/v1/llm-api
    • 每个请求必须包含两个参数:appidinput
    • 示例请求:
https://www.wolframalpha.com/api/v1/llm-api?appid=YOUR_APP_ID&input=10+densest+elemental+metals

4. 解析API响应

  • 响应格式: API将返回一个JSON格式的响应,包含计算结果和指向完整结果的链接。
  • 示例响应:
    • 查询“10 densest elemental metals”将返回前10种最密集的元素及其密度。

5. 自定义输出

  • 字符限制: 使用maxchars参数来限制返回的字符数。例如,设置为500:
https://www.wolframalpha.com/api/v1/llm-api?input=10+densest+elemental+metals&appid=YOUR_APP_ID&maxchars=500

6. 其他可用参数

  • 可用的其他API参数包括:
    • assumption
    • iplatlong
    • timezone
    • location
    • units
    • currency
    • countrycode
    • languagecode
    • width
    • maxwidth
    • plotwidth
    • magformat
    • timeout 等。

7. 提示工程

  • 自然语言查询: WolframAlpha支持多种主题的自然语言查询。
  • 输入简化: 尽量将输入转换为简化的关键词查询。
  • Markdown格式: 使用Markdown语法显示图像和数学公式。

8. 错误处理

  • 常见错误代码:
    • HTTP 501: 输入无法被解析,通常是拼写错误或格式不当。
    • HTTP 400: 缺少输入参数。
    • HTTP 403: AppID无效或缺失。

9. Bearer Token

  • 使用Bearer Token: 如果不想在请求中直接传递AppID,可以在请求头中使用Bearer Token格式。
    • 示例:
Key: "Authorization", Value: "Bearer YOUR_APP_ID"

结论

使用Wolfram|Alpha LLM API可以获取丰富的计算和数据结果,开发者可以根据上述指南进行注册、获取API密钥、发起请求并处理响应。确保遵循API的使用条款和条件,以便顺利集成到应用中。

 

详情查看链接:https://products.wolframalpha.com/llm-api/documentation

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产品问答
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?
Wolfram|Alpha 涵盖哪些知识领域?
Wolfram Alpha LLC 的目标是覆盖系统事实知识的所有领域。该系统在不断壮大,但已经包含了迄今为止最大的可计算知识量,涵盖了广泛的领域。查看示例以了解当前涵盖的主题。询问特定的知识领域。
?
Wolfram|Alpha 的结果是否可信?
Wolfram|Alpha 使用经过专家审查的精选数据、值得信赖的数据提供商和经过广泛验证的内部算法。与基于搜索的系统不同,它不依赖于从公共网络源动态检索的材料。Wolfram|Alpha 系统建立在,世界上最受尊敬的软件系统之一。Wolfram|Alpha 对所有组件都采用广泛的质量保证,并且系统不断更新以纠正错误和遗漏。
?
我可以缓存 Wolfram|Alpha 的结果吗?
除非协商了合同例外情况;对于 Wolfram|Alpha,通常不建议使用缓存,因为数据会不断更新,而且结果中很大一部分取决于用户位置(不仅直接通过地理位置,还通过单位、货币、语言和其他惯例,以及本地确定的实体重要性排名)。标准 Wolfram|Alpha API 合同不允许缓存。
?
我可以向 Wolfram|Alpha 贡献数据吗?
Wolfram|Alpha API 提供对 Wolfram|Alpha 庞大且不断增长的数据集合的访问。为系统提供附加数据建议。定制和企业 Wolfram|Alpha 服务可以将 Wolfram|Alpha 技术与专有数据结合使用。
?
Wolfram|Alpha 与搜索引擎有何关系?
搜索引擎,无论是通过交互方式还是通过编程 API,都会为您提供网络上现有页面的链接。Wolfram|Alpha 使用其内置知识库和算法计算特定问题的答案。
?
Wolfram|Alpha 与维基百科有何关系?
Wikipedia 为您提供有关主题的叙述页面。Wolfram|Alpha 会计算您提出的具体问题的答案 — 仅提供事实,而不是叙述。但是,Wikipedia 包含许多领域的优秀“民间信息”,这些信息可能会显示在结果中。Wolfram|Alpha 使用此类信息,尤其是用于语言歧义消除。
?
我可以使用哪些编程语言来开发 Wolfram|Alpha API?
Wolfram|Alpha API 是标准 REST API,可用于任何编程语言。请求以 URL 的形式通过 HTTP 发送,响应可能是 XML 或 JSON。
?
Wolfram|Alpha 的数据来自哪里?
Wolfram|Alpha 的数据来自其内部知识库,由 Wolfram|Alpha 团队整理。部分数据来自官方公共或私人来源,但大部分数据来自更系统的原始来源。结果中提供来源信息,提供背景来源和参考资料。
?
Wolfram|Alpha 的数据多久更新一次?
各种数据(例如财务和天气)随时都在涌入。其他类型的数据在可用时会按日、周、月、年或其他方式更新。
?
我可以从 Wolfram|Alpha 获取原始数据吗?
不是。Wolfram|Alpha 的目的是使用数据和算法为问题提供具体答案。Wolfram|Alpha API 旨在提供经过完全处理的答案,而不是原始数据。
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关于我们
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Wolfram
企业
Wolfram Alpha是一家由Stephen Wolfram创立的科技公司,专注于开发和提供基于Wolfram语言的计算知识引擎和人工智能技术。公司成立于2009年,总部位于美国伊利诺伊州香槟市。Wolfram Alpha的知识引擎能够理解和计算自然语言查询,提供从数学、科学到社会文化等多个领域的专业答案和解决方案。公司还提供API和开发者解决方案,支持企业和个人开发者利用其技术进行创新。Wolfram Alpha致力于推动计算思维和知识计算的发展,其技术已被广泛应用于教育、科研和工业界。
联系信息
服务时间: 00:00:00~24:00:00
网页在线客服: 咨询

 

The introduction of Wolfram|Alpha 定义了一种获取知识和答案的全新范式——不是通过搜索网络,而是通过基于大量内置数据、算法和方法进行动态计算。为每个人带来广泛、深入、专家级的知识......随时随地。

 

 

Wolfram|Alpha 的长期目标是让所有系统知识都能立即计算并可供所有人使用。

我们的使命是收集和整理所有客观数据;实现所有已知的模型、方法和算法;并使计算任何可以计算的任何东西成为可能。我们的工作建立在科学成就和其他知识系统化的基础上,提供每个人都可以依赖的单一来源,以明确回答事实问题。

Wolfram|Alpha 将专家级的知识和能力带给最广泛的人群——涵盖所有职业和教育水平。

我们努力接受完全自由形式的输入,并作为一个知识引擎,产生强大的结果并以最大的清晰度呈现它们。

经过十多年的积极发展,Wolfram|Alpha 是一项雄心勃勃的长期智力努力,我们打算在未来几年提供不断增强的能力。

凭借世界一流的团队和无数领域的顶级外部专家的参与,我们不断努力创造我们希望成为二十一世纪智力成就的重要里程碑。

 

 

使知识可计算的追求有着悠久而杰出的历史。

 

当计算机第一次被想象出来时,人们几乎理所当然地认为它们最终会拥有我们现在在 Wolfram|阿尔法。查看时间线 
是什么造就了 Wolfram|今天可能的阿尔法是一组独特的情况,以及斯蒂芬·沃尔夫
勒姆(Stephen Wolfram)的独特愿景。有史以来第一次,计算机的功能足以支持 Wolfram|Alpha 和 Web 提供了一种基础广泛的交付方式。但仅凭这项技术对 Wolfram|阿尔法成为可能。

 

 Wolfram 语言

第一种是 Wolfram 语言,该语言是从 Mathematica 发展而来的,其中 Wolfram|Alpha 已实现。Wolfram 语言在 Wolfram|阿尔法。首先,它非常通用的符号结构提供了一个框架,在这个框架中,Wolfram|表示 Alpha 并实现其上的所有操作。

其次,Wolfram 语言内置的庞大算法网络提供了计算基础,使得实现如此多领域的方法和模型变得可行。最后,Wolfram 语言作为软件工程和部署平台的优势使得 Wolfram|Alpha 并广泛而稳健地交付它们。

 

一种新的科学

超越 Wolfram 语言,Wolfram|阿尔法是一门新型科学(NKS)。NKS的许多具体想法,特别是那些与探索计算领域发现的算法有关的想法,都用于实现Wolfram|阿尔法。但更重要的是,NKS 的范式对于想象 Wolfram|阿尔法可能是可能的。

Wolfram|阿尔法代表了一项重大的技术和智力成就。但要构建它,不仅需要独特的技术和想法,还需要 Wolfram Research 30 年的长期研发和持续开发强大技术的经验。

Wolfram|Alpha 的世界级团队来自许多领域和学科,并拥有与全球专家的独特联系。但最终是什么让 Wolfram|Alpha possible是实现使世界上所有系统知识可计算的目标的唯一承诺。

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使用指南
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以下是关于Wolfram|Alpha LLM API的开发指南,涵盖了从注册到使用API的各个方面:

Wolfram|Alpha LLM API 开发指南

1. 注册和登录

  • 创建Wolfram ID: 访问Wolfram|Alpha开发者门户,注册一个Wolfram ID。
  • 登录: 使用注册的Wolfram ID登录到开发者门户。

2. 获取AppID

  • 创建应用:
    • 在“我的应用”标签下,点击“注册以获取您的第一个AppID”按钮。
    • 填写有关应用的名称和描述,完成AppID创建。

3. 发起API请求

  • 基本请求格式:
    • API请求的基本URL为:
https://www.wolframalpha.com/api/v1/llm-api
    • 每个请求必须包含两个参数:appidinput
    • 示例请求:
https://www.wolframalpha.com/api/v1/llm-api?appid=YOUR_APP_ID&input=10+densest+elemental+metals

4. 解析API响应

  • 响应格式: API将返回一个JSON格式的响应,包含计算结果和指向完整结果的链接。
  • 示例响应:
    • 查询“10 densest elemental metals”将返回前10种最密集的元素及其密度。

5. 自定义输出

  • 字符限制: 使用maxchars参数来限制返回的字符数。例如,设置为500:
https://www.wolframalpha.com/api/v1/llm-api?input=10+densest+elemental+metals&appid=YOUR_APP_ID&maxchars=500

6. 其他可用参数

  • 可用的其他API参数包括:
    • assumption
    • iplatlong
    • timezone
    • location
    • units
    • currency
    • countrycode
    • languagecode
    • width
    • maxwidth
    • plotwidth
    • magformat
    • timeout 等。

7. 提示工程

  • 自然语言查询: WolframAlpha支持多种主题的自然语言查询。
  • 输入简化: 尽量将输入转换为简化的关键词查询。
  • Markdown格式: 使用Markdown语法显示图像和数学公式。

8. 错误处理

  • 常见错误代码:
    • HTTP 501: 输入无法被解析,通常是拼写错误或格式不当。
    • HTTP 400: 缺少输入参数。
    • HTTP 403: AppID无效或缺失。

9. Bearer Token

  • 使用Bearer Token: 如果不想在请求中直接传递AppID,可以在请求头中使用Bearer Token格式。
    • 示例:
Key: "Authorization", Value: "Bearer YOUR_APP_ID"

结论

使用Wolfram|Alpha LLM API可以获取丰富的计算和数据结果,开发者可以根据上述指南进行注册、获取API密钥、发起请求并处理响应。确保遵循API的使用条款和条件,以便顺利集成到应用中。

 

详情查看链接:https://products.wolframalpha.com/llm-api/documentation

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Wolfram|Alpha 涵盖哪些知识领域?
Wolfram Alpha LLC 的目标是覆盖系统事实知识的所有领域。该系统在不断壮大,但已经包含了迄今为止最大的可计算知识量,涵盖了广泛的领域。查看示例以了解当前涵盖的主题。询问特定的知识领域。
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Wolfram|Alpha 的结果是否可信?
Wolfram|Alpha 使用经过专家审查的精选数据、值得信赖的数据提供商和经过广泛验证的内部算法。与基于搜索的系统不同,它不依赖于从公共网络源动态检索的材料。Wolfram|Alpha 系统建立在,世界上最受尊敬的软件系统之一。Wolfram|Alpha 对所有组件都采用广泛的质量保证,并且系统不断更新以纠正错误和遗漏。
?
我可以缓存 Wolfram|Alpha 的结果吗?
除非协商了合同例外情况;对于 Wolfram|Alpha,通常不建议使用缓存,因为数据会不断更新,而且结果中很大一部分取决于用户位置(不仅直接通过地理位置,还通过单位、货币、语言和其他惯例,以及本地确定的实体重要性排名)。标准 Wolfram|Alpha API 合同不允许缓存。
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我可以向 Wolfram|Alpha 贡献数据吗?
Wolfram|Alpha API 提供对 Wolfram|Alpha 庞大且不断增长的数据集合的访问。为系统提供附加数据建议。定制和企业 Wolfram|Alpha 服务可以将 Wolfram|Alpha 技术与专有数据结合使用。
?
Wolfram|Alpha 与搜索引擎有何关系?
搜索引擎,无论是通过交互方式还是通过编程 API,都会为您提供网络上现有页面的链接。Wolfram|Alpha 使用其内置知识库和算法计算特定问题的答案。
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Wolfram|Alpha 与维基百科有何关系?
Wikipedia 为您提供有关主题的叙述页面。Wolfram|Alpha 会计算您提出的具体问题的答案 — 仅提供事实,而不是叙述。但是,Wikipedia 包含许多领域的优秀“民间信息”,这些信息可能会显示在结果中。Wolfram|Alpha 使用此类信息,尤其是用于语言歧义消除。
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我可以使用哪些编程语言来开发 Wolfram|Alpha API?
Wolfram|Alpha API 是标准 REST API,可用于任何编程语言。请求以 URL 的形式通过 HTTP 发送,响应可能是 XML 或 JSON。
?
Wolfram|Alpha 的数据来自哪里?
Wolfram|Alpha 的数据来自其内部知识库,由 Wolfram|Alpha 团队整理。部分数据来自官方公共或私人来源,但大部分数据来自更系统的原始来源。结果中提供来源信息,提供背景来源和参考资料。
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Wolfram|Alpha 的数据多久更新一次?
各种数据(例如财务和天气)随时都在涌入。其他类型的数据在可用时会按日、周、月、年或其他方式更新。
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我可以从 Wolfram|Alpha 获取原始数据吗?
不是。Wolfram|Alpha 的目的是使用数据和算法为问题提供具体答案。Wolfram|Alpha API 旨在提供经过完全处理的答案,而不是原始数据。
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企业
Wolfram Alpha是一家由Stephen Wolfram创立的科技公司,专注于开发和提供基于Wolfram语言的计算知识引擎和人工智能技术。公司成立于2009年,总部位于美国伊利诺伊州香槟市。Wolfram Alpha的知识引擎能够理解和计算自然语言查询,提供从数学、科学到社会文化等多个领域的专业答案和解决方案。公司还提供API和开发者解决方案,支持企业和个人开发者利用其技术进行创新。Wolfram Alpha致力于推动计算思维和知识计算的发展,其技术已被广泛应用于教育、科研和工业界。
联系信息
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The introduction of Wolfram|Alpha 定义了一种获取知识和答案的全新范式——不是通过搜索网络,而是通过基于大量内置数据、算法和方法进行动态计算。为每个人带来广泛、深入、专家级的知识......随时随地。

 

 

Wolfram|Alpha 的长期目标是让所有系统知识都能立即计算并可供所有人使用。

我们的使命是收集和整理所有客观数据;实现所有已知的模型、方法和算法;并使计算任何可以计算的任何东西成为可能。我们的工作建立在科学成就和其他知识系统化的基础上,提供每个人都可以依赖的单一来源,以明确回答事实问题。

Wolfram|Alpha 将专家级的知识和能力带给最广泛的人群——涵盖所有职业和教育水平。

我们努力接受完全自由形式的输入,并作为一个知识引擎,产生强大的结果并以最大的清晰度呈现它们。

经过十多年的积极发展,Wolfram|Alpha 是一项雄心勃勃的长期智力努力,我们打算在未来几年提供不断增强的能力。

凭借世界一流的团队和无数领域的顶级外部专家的参与,我们不断努力创造我们希望成为二十一世纪智力成就的重要里程碑。

 

 

使知识可计算的追求有着悠久而杰出的历史。

 

当计算机第一次被想象出来时,人们几乎理所当然地认为它们最终会拥有我们现在在 Wolfram|阿尔法。查看时间线 
是什么造就了 Wolfram|今天可能的阿尔法是一组独特的情况,以及斯蒂芬·沃尔夫
勒姆(Stephen Wolfram)的独特愿景。有史以来第一次,计算机的功能足以支持 Wolfram|Alpha 和 Web 提供了一种基础广泛的交付方式。但仅凭这项技术对 Wolfram|阿尔法成为可能。

 

 Wolfram 语言

第一种是 Wolfram 语言,该语言是从 Mathematica 发展而来的,其中 Wolfram|Alpha 已实现。Wolfram 语言在 Wolfram|阿尔法。首先,它非常通用的符号结构提供了一个框架,在这个框架中,Wolfram|表示 Alpha 并实现其上的所有操作。

其次,Wolfram 语言内置的庞大算法网络提供了计算基础,使得实现如此多领域的方法和模型变得可行。最后,Wolfram 语言作为软件工程和部署平台的优势使得 Wolfram|Alpha 并广泛而稳健地交付它们。

 

一种新的科学

超越 Wolfram 语言,Wolfram|阿尔法是一门新型科学(NKS)。NKS的许多具体想法,特别是那些与探索计算领域发现的算法有关的想法,都用于实现Wolfram|阿尔法。但更重要的是,NKS 的范式对于想象 Wolfram|阿尔法可能是可能的。

Wolfram|阿尔法代表了一项重大的技术和智力成就。但要构建它,不仅需要独特的技术和想法,还需要 Wolfram Research 30 年的长期研发和持续开发强大技术的经验。

Wolfram|Alpha 的世界级团队来自许多领域和学科,并拥有与全球专家的独特联系。但最终是什么让 Wolfram|Alpha possible是实现使世界上所有系统知识可计算的目标的唯一承诺。

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 ——马特·雅各布斯

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