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人工智能与新质生产力的关系

回答

人工智能（AI）在当今社会发挥着越来越重要的作用，它被认为是打造新质生产力的驱动引擎。在政府工作报告中，“人工智能+”被专门提及，其实质就是“大模型+”。这是因为人工智能落地的技术核心是大模型。原来的“互联网+”政策旨在推动产业互联网的发展，通过互联网技术帮助传统产业实现转型升级。如今，“人工智能+”的国家战略是利用人工智能技术，特别是大模型，帮助中国的制造业和现代工业进行转型升级。因此，企业必须积极拥抱 AI，努力成为新质生产力浪潮中的一员。

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参考资料

周鸿祎免费课AI系列第二讲-企业如何拥抱AI

两会专门把“人工智能+”写入了政府工作报告，“人工智能+”其实就是“大模型+”，因为人工智能落地的技术就是大模型。原来有个政策叫“互联网+”，实际上就是做产业互联网，所谓产业互联网就是用互联网的技术帮助传统产业转型升级。那今天“人工智能+”，国家的战略是什么呢？就是用人工智能帮助中国的传统产业，特别是制造业、现代工业转型升级，所以国家也提出来打造新质生产力。现在在座的各位都应该往这上面靠，都应该想办法变成新质生产力整个大风向中的一环。所以国家也认为人工智能是打造新质生产力的驱动引擎，所以企业必须拥抱AI。把大模型拉下神坛，才能掀起工业革命

周鸿祎免费课AI系列课程第二讲-企业如何拥抱AI

两会专门把“人工智能+”写入了政府工作报告，“人工智能+”其实就是“大模型+”，因为人工智能落地的技术就是大模型。原来有个政策叫“互联网+”，实际上就是做产业互联网，所谓产业互联网就是用互联网的技术帮助传统产业转型升级。那今天“人工智能+”，国家的战略是什么呢？就是用人工智能帮助中国的传统产业，特别是制造业、现代工业转型升级，所以国家也提出来打造新质生产力。现在在座的各位都应该往这上面靠，都应该想办法变成新质生产力整个大风向中的一环。所以国家也认为人工智能是打造新质生产力的驱动引擎，所以企业必须拥抱AI。把大模型拉下神坛，才能掀起工业革命

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

Framework4sets out government’s strategic vision andidentifies AI as one of five critical technologies.The framework notes the role of regulation increating the environment for AI to flourish.We know that we have yet to see AI technologiesreach their full potential.Under the right conditions,AI will transform all areas oflife5andstimulate the UK economy by unleashing innovation and drivingproductivity,6creating new jobs

其他人在问

你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢？

人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战，但并非必然导致毁灭。从提升的方面来看：技术上可以解决类似于社会歧视等问题，如通过 RLHF 等方法。优化工作效率，虽然可能导致某些岗位的调整，但实际每个工作的组成部分不是单一的，人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例，解读 X 光照片只是其工作的一部分，实际并未失业。可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。作为自主的个人助理，代表人们执行特定任务，如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统，并在各个领域推动科学进展。潜在的挑战和担忧包括：可能放大人类的负面影响，需要在技术层级加以解决。导致失业，但能掌握人工智能的人会取代不会的人。存在人类毁灭的担忧，不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。对于强人工智能，目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论，但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行，如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手，而非自我改进升级的超级智能体，以推动新一轮的工业革命和经济增长。总之，人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战，需要我们聪明而坚定地采取行动，以实现其正面影响并应对潜在风险。

人工智能最新信息

以下是人工智能的一些最新信息：神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展，ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降，2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。从 2015 年到 2020 年，神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功，得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能（AGI）的计划中，原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停，计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。

中国人工智能产业研究报告

以下是为您提供的中国人工智能产业相关研究报告：《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析（2024 年 5 月）》：行业移动端渗透率达 12%，月活用户超 4000 万，用户画像以高学历、白领为主。可通过获取。《中国新一代人工智能科技产业发展报告（2024）》：指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展。报告基于 4311 家 AI 企业的数据分析，展示了中国 AI 产业的创新版图。可通过获取。《数说安全：2024 安全大模型技术与市场研究报告》：深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。可通过获取。《微盟&爱分析：2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》：通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力，并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界，同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。可通过获取。

人工智能会取代人类吗

人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。从一些观点来看，按照目前 AI 发展的速度，在未来十几年内，人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如，当函数的参数超过兆亿级时，硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义，从而实现对人类的全面超越。然而，也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率，但每个工作的组成部分并非单一，人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作，解读 X 光照片只是其中一部分，实际该岗位并未因 AI 而失业。同时，对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题，人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物，许多未完全控制的事物也有其价值和安全性，而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。另外，ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的，但通用技术并非通用人工智能（强人工智能），强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。

搭建个人知识库，请推荐的免费人工智能软件

以下为您推荐一些可用于搭建个人知识库的免费人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在 AnythingLLM 中可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze 或 FastGPT 等工具可搭建知识库，但当下其 RAG 能力仅对问答场景友好，复杂企业级知识库场景可能需要专业团队，收费几万到几十万不等。若想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。此外，还有一些相关工具和方法：用通义听悟整理录音笔记：https://tingwu.aliyun.com 用 React 实现选中即解释定义提示语提取有用信息：https://memo.ac/zh/ 开源免费屏幕录制工具 OBS，下载地址：https://obsproject.com/ Mac 用 Downie，Windows 推荐 IDM 淘宝数码荔枝店购买用 losslessCut 快速切块：https://github.com/mifi/losslesscut 希望这些信息对您有所帮助。

合适搭建个人知识库的人工智能软件有哪一些

以下是一些适合搭建个人知识库的人工智能软件： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后可进行测试对话。 2. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可参考文章，忽略本地部署大模型环节，直接看其中推荐的软件。但使用该软件可能需要对接一些额外的 API 。

你可以推荐一些能够提高企业效率和生产力的AI工具，AI工具串联的资料给我吗

以下是一些能够提高企业效率和生产力的 AI 工具：销售相关： Salesforce 爱因斯坦：来自 Salesforce，能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还能自动化日常或耗时任务。 Clari：专门从事智能收入运营，能统一数据并以易理解方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时研究。编程相关： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，提供代码建议。通义灵码：阿里巴巴推出，提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数预训练大模型生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手，借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。此外，小红书上也有相关优质科技内容案例，如：，体裁为视频，点赞 1.8 万，推荐理由是工具用途和优点介绍清晰不拖沓。，体裁为视频，点赞 6000，推荐理由是视频制作专业，文稿结构清晰简洁。

ldap和ad之间是什么关系

LDAP（轻型目录访问协议）是一种用于访问和管理目录服务的开放协议。AD（Active Directory）是微软基于 LDAP 协议开发的一种目录服务。 AD 利用了 LDAP 协议的特性来实现对网络资源和用户的集中管理、认证和授权等功能。可以说 AD 是基于 LDAP 协议构建的一个具体的、功能丰富的目录服务系统。总的来说，LDAP 是一种通用的协议，而 AD 是基于 LDAP 协议的特定实现，并针对微软的环境进行了优化和扩展。

ChatGLM3 及相关系列产品有哪些

2023 年 10 月 27 日，智谱 AI 于 2023 中国计算机大会（CNCC）上推出了全自研的第三代基座大模型 ChatGLM3 及相关系列产品。其中，智谱清言是基于 ChatGLM 大模型的产品。智谱清言的特点包括：在工具使用排名国内第一，在计算、逻辑推理、传统安全能力上排名国内前三。总体更擅长专业能力，但代码能力还有优化空间，知识百科与其他第一梯队模型相比稍显不足。其适合的应用场景相对广泛，根据 SuperCLUE 测评结果，可优先推进在 AI 智能体方面相关的应用，包括任务规划、工具使用及一些长文本记忆相关的场景。在较复杂推理应用上效果不错，在广告文案、文学写作方面也是很好的选择。

用户体验设计与大模型的关系

用户体验设计与大模型密切相关。在构建基于大模型的应用方面：开发大模型应用复杂，涉及众多步骤和环节，包括框架选择、提示词设计等。提示词的精心设计和调试至关重要，直接影响模型输出质量和应用效果。构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点，如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。在 AI 战场的发展趋势方面： 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户，但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争，大模型可作为差异化优势之一，但老式护城河仍可能决定长期赢家。关于大模型的道德观念：大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识，它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准，如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等，但这仍是复杂且持续的挑战。

多模态AI是什么，和深度学习的关系

多模态 AI 是指能够处理和生成多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）交互的人工智能技术，从而能够提供更接近人类感知的场景。多模态 AI 与深度学习有着密切的关系。在深度学习时期，深度神经网络等技术的发展为多模态 AI 提供了基础。当前，多模态 AI 是 AI 领域的前沿技术之一。多模态 AI 具有以下特点和应用： 1. 能够无缝地处理和生成多种音频或视觉格式的内容，将交互扩展到超越语言的领域。 2. 像 GPT4、Character.AI 和 Meta 的 ImageBind 等模型已经能够处理和生成图像、音频等模态，但能力还比较基础，不过进展迅速。 3. 多模态模型可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验，使用户能够超越聊天界面进行互动。 4. 多模态与工具使用密切相关，能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具。 5. 从长远来看，多模态（特别是与计算机视觉的集成）可以通过机器人、自动驾驶车辆等应用程序，将大语言模型扩展到物理现实中。

claude和chatgpt是什么关系，哪个好用

Claude 和 ChatGPT 没有直接的关系。 Claude 是由 Anthropic 开发的语言模型，ChatGPT 是由 OpenAI 开发的。关于哪个好用，这取决于具体的使用场景和个人需求。在一些情况下，Claude 可能因其某些特点而更适合某些用户，例如在阅读 PDF 和长文方面。而 ChatGPT 也有其优势，比如在输出内容品质上可能给人较好的感觉。但需要注意的是，它们的性能和适用性会因用户的具体任务和期望而有所不同。

智能体和工作流的关系是什么

智能体和工作流密切相关。工作流就像是一个可视化的拼图游戏，由多个小块块（节点）组成，如大语言模型 LLM、用户自己写的代码、做判断的逻辑等，这些小块块可以是工作流的基本单元。工作流有开始和结束的小块块，开始的小块块包含输入的信息，结束的小块块展示运行结果。不同小块块可能需要不同信息才能工作，包括引用前面小块块给出的信息和用户自己设定的信息。在具体应用中，技能设定分为“智能体分析”和“智能体模板构建”等核心部分。依据这些技能点审视工作流程，流程前半部分用于执行智能体分析，后半部分用于实现智能体模板构建。示例与工作流程相呼应，具象了流程中的每一步工作内容，且能灵活适配和生成结构化提示词模板。对于 Bot 智能体，其由不同的工作流组成，在不同情况下会根据用户输入调用不同工作流完成自动化任务。例如，用户在 Bot 中直接输入查询需求去抓取热点时，采用 hotspot_direct_output 工具；在特定复杂需求下，会调用相应的工具实现从简单到复杂的不同流程的自动化，以及多平台获取用户需求和发送结果。总之，智能体的实现离不开工作流的合理编排和有效执行，工作流的设计要与智能体所需的技能相匹配，以确保任务的顺利完成。