如何用AI提升HR能力

以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型： 1. 监督学习型 AI：使用标记的数据进行训练，以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI：专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI：使用人工神经网络处理复杂模式，可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI：通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域，早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序，而现在由于更快的微处理器和云技术，能够构建大型神经网络，在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来，多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段，推理研发成果将渗透到应用层，特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。

以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具： Vowel：https://www.vowel.com/ Augment：https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty：https://noty.ai/ Sembly AI：https://www.sembly.ai/ Briefly：https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai：https://app.fireflies.ai/ Noota：https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read：https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考： 此外，还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色，例如： 在制作 PPT 方面，有 Gamma（https://gamma.app/）、美图 AI PPT（https://www.xdesign.com/ppt/）、Mindshow（https://www.mindshow.fun/）、讯飞智文（https://zhiwen.xfyun.cn/）等。

以下是关于 AI 视频的相关内容： 从生成方式分类： 1. 文生视频、图生视频：Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 2. 视频生视频： 逐帧生成：SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧：SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉：Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复：Topaz Video AI。 3. AI Avatar+语音生成：Synthesia、HeyGen AI、DID。 4. 长视频生短视频：Opus Clip。 5. 脚本生成+视频匹配：Invideo AI。 6. 剧情生成：Showrunner AI。 从产品阶段和可用维度分类： 1. Opusclip：利用长视频剪成短视频。 2. Raskai：短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI：输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript：屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io：自动翻译自动字幕。 6. clipchamp：微软的 AI 版剪映。 7. typeframes：类似 invideoAI，内容呈现文本主体比重更多。 部分 AI 视频软件汇总及相关信息： |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强，可以对嘴型，可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队，还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒，动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||

对于 0 基础学习 AI，您可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，您可以按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，还可以： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐一些 AI 建站工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 在选择 AI 网站制作工具时，您可以考虑以下因素： 1. 目标和需求：确定您的网站目标（例如个人博客、商业网站、在线商店）和功能需求。 2. 预算：有些工具提供免费计划或试用版，但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性：选择一个符合您技术水平的工具，确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项：检查工具是否提供足够的自定义选项，以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源：查看是否有足够的客户支持和学习资源（如教程、社区论坛），帮助您解决问题。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是快速入门学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 对于不会代码的情况，20 分钟上手 Python + AI 可以这样做： 在深入学习 AI 时，许多朋友因需要编程而感到困难，各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门，旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。 一些背景： 关于 Python： Python 就像哆拉 A 梦，它拥有一个装满各种道具的百宝袋，被称为标准库，遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用，还可以通过 pip 一类的工具订购新道具，也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用，尤其是在 AI 领域。 关于 OpenAI API： OpenAI 通过两种方式提供服务，其一通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

以下是一些与 HR 相关的 AI 产品： 在 To B 领域，智能人力资源类产品主要利用模型进行一些工作，比如简历初筛、JD 自动生成、数据分析等。 案例方面，有“HR：团队绩效管理”，可根据团队和个人的绩效往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议；“HR：面试工具”，是一个使用 GPT4 技术的实时转录工具，能帮助求职者在面试中生成完美回答。 写简历方面，有 Kickresume 的 AI 简历写作器，使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历；Rezi 是领先的 AI 简历构建平台，能自动化创建可雇佣简历的各方面；Huntr 的 AI 简历构建器，提供免费模板及相关生成器和工作匹配。更多产品可查看 https://www.waytoagi.com/category/79 。

以下是关于 AI 在 HR 中的具体应用的相关内容： 在招聘方面，随着科技的快速发展，AI 已成为企业招聘流程中的重要工具。它带来了前所未有的效率和自动化能力，但也存在新的挑战和风险，特别是在算法偏见、数据隐私和歧视等方面。 在医疗领域，Abridge 这款工具的使用场景包括：寻求简化文档过程并减少医生倦怠感的医疗提供者；希望利用 AI 技术增强电子健康记录（EHR）系统功能的组织；希望更好理解自己的医疗旅程并积极参与自己护理的患者；寻找创新且经济实惠的医疗人工智能解决方案的医疗信息主管（CMIO）。 目前暂未获取到更多关于 AI 在 HR 中其他方面的具体应用内容。但总体来说，AI 在 HR 领域的应用具有很大的潜力，未来可能会在人才评估、培训与发展、员工关系管理等方面发挥更重要的作用。

以下是关于 GraphRAG 的相关论文信息： 在社区摘要应用中，GraphRAG 在全面性和多样性上以 70 80%的胜率大幅领先于传统 RAG。GraphRAG 是一种基于图的 RAG 工具，能够通过 LLM 从文档集合中自动提取丰富的知识图谱，有助于处理私有或未知数据集的问答。它可以通过检测图中的“社区”（即密集连接的节点群组），从高层主题到低层话题，层次化地划分数据的语义结构。并且能利用 LLM 为这些社区生成摘要，提供对数据集的全面概览，无需事先设定问题，尤其适合回答全局性问题。 微软前几天发布的 GraphRAG 架构非常厉害，但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j 的 CTO 写了一篇详细的文章《GraphRAG 宣言：为 GenAI 增加知识》，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。

是的，有许多AI工具专门设计用于人力资源管理（HR），这些工具能够帮助HR专业人士提高招聘效率、员工管理和绩效评估。以下是一些主要的HR相关AI工具及其功能： 1. 招聘与简历筛选 HireVue 功能：视频面试和评估平台，使用AI分析候选人的视频面试表现，包括语言、语调和面部表情。 特点：提高筛选效率，减少偏见，增强面试体验。 Pymetrics 功能：使用神经科学和AI评估候选人的认知和情感特征，并将其与职位要求匹配。 特点：公平性高，减少传统面试中的偏见，提供更全面的候选人画像。 Hiretual 功能：基于AI的人才搜索和管理平台，提供简历筛选、候选人排名等功能。 特点：可以从多个渠道收集候选人信息，并进行智能匹配和推荐。 Fetcher 功能：AI驱动的候选人搜寻和筛选工具，自动化收集和筛选简历。 特点：减少人工筛选时间，提高招聘效率。 2. 员工管理与绩效评估 BambooHR 功能：综合人力资源管理系统，提供员工信息管理、时间跟踪、绩效评估等功能。 特点：易于使用，适用于中小型企业。 Lattice 功能：绩效管理和员工参与平台，提供目标设定、绩效评估、反馈和员工调查等功能。 特点：帮助企业持续跟踪和提升员工表现和满意度。 Reflektive 功能：实时反馈和绩效管理平台，支持持续绩效评估和员工发展。 特点：促进员工之间的及时反馈和沟通，提升团队协作效率。 3. 员工参与与培训 TINYpulse 功能：员工反馈和参与平台，通过定期调查了解员工满意度和意见。 特点：帮助企业及时发现和解决员工问题，提升员工满意度。 Cornerstone OnDemand 功能：人才管理和学习管理系统，提供员工培训、发展计划和绩效评估等功能。 特点：综合性强，适用于大型企业的人才发展需求。 Culture Amp 功能：员工反馈和文化分析平台，提供员工调查、绩效管理和文化评估等功能。 特点：帮助企业了解和改善员工体验和公司文化。 4. 薪酬与福利管理 Gusto 功能：综合薪酬和福利管理平台，提供工资单处理、福利管理和合规支持等功能。 特点：简化薪酬管理流程，适用于中小型企业。 Zenefits 功能：HR和福利管理平台，提供薪酬处理、员工福利和合规管理等功能。 特点：一站式管理平台，适用于快速增长的企业。 5. 其他HR相关工具 Workday 功能：企业级人力资本管理（HCM）解决方案，提供员工管理、薪酬管理、招聘和人才管理等功能。 特点：强大的数据分析和报告功能，适用于大型企业。 SAP SuccessFactors 功能：综合人力资源管理解决方案，覆盖员工生命周期的各个方面，包括招聘、培训、绩效评估和薪酬管理等。 特点：高度可定制，适用于复杂的人力资源需求。 通过这些AI工具，HR专业人士可以显著提高工作效率，优化人才管理流程，并提升员工满意度和参与度。如果你有特定的需求或问题，可以告诉我，我可以提供更详细的建议和指导。

大模型技术对数据资产运营工作的提升点主要包括以下方面： 1. 更好地理解用户需求：通过利用对话历史，大模型能够在需要上下文理解或历史信息的场景中做出更准确和相关的响应，从而提升数据资产运营中与用户交互的质量。 2. 灵活的参数设置： 生成随机性：模型提供如“精确模式”和“平衡模式”等预设模式，可调整生成回复的创造性和随机度。 Top P：影响生成文本的多样性和连贯性，通过调整其值控制模型考虑的词汇范围。 最大回复长度：默认值可能较短导致回复不完整，将其调整到最大值可确保生成详尽完整的回复。 3. 异常处理能力：引入“异常忽略”特性，在遇到模型处理任务失败或超时时，工作流能继续执行而不中断，并通过预设应对措施，如记录错误日志、发送通知或启动备用流程，确保工作流的连续性和任务处理的可靠性。 4. 提升可信度：随着复杂模型的发展，其能力增强的同时也引发了对潜在滥用的担忧，包括生成假新闻、隐私泄露和伦理困境等，因此可信度问题成为研究焦点，需关注模型的安全性，抵抗滥用和“越狱”攻击的能力。 5. 在 ToB 业务中的应用： 模型能力：期望提升到对垂直行业通用知识有较专业掌握，对各类任务有强泛化能力。 成本：训练与部署推理成本降低到接近 2 年企业服务支出费用。 应用工程：服务尽量标准且可控，通过应用工程让模型与企业业务流快速顺畅打通，目前进展最快，有基于行业数据微调小体量模型、采用流程自动化工程框架结合工具与数据库对接等方向。

以下是一些利用 AI 提升对话和沟通与面试能力的建议： 1. 采用“我说你听”的方式：向 AI 请教具体问题，例如“请告诉我面试中如何有效回答常见问题”“沟通时怎样更好地理解对方意图”等。大多数情况下，您无需深入了解相关知识的细节，只需告诉 AI 您的目标，它会提供解决方案。 2. 尝试“对话式编程”：与 AI 进行深度互动，而非简单地命令它执行任务。比如，对于提升沟通能力，您可以和它讨论“这种沟通方式是否有效”“有没有更高效的沟通策略”等，通过这种对话，AI 能为您带来更多创意和优化的可能。 3. 运用“我做你看”的方法：例如，您可以找一些优秀的面试或沟通案例发给 AI，让它参考并给出新的方案。但要注意，这种方式可能会构建信息茧房，限制探索其他可能。 需要注意的是，虽然 AI 能帮助您提升能力，但也不能过度依赖，以免导致基础知识的缺失，影响长期的能力发展。建议将 AI 作为学习工具，结合自身的思考和实践来不断进步。

很抱歉，目前知识库中没有关于您所提到的这三个问题的相关内容。但以下是为您提供的一些初步分析和思路： 对于“AI 在教育中的发展趋势”： AI 技术在未来几年于教育领域的发展趋势可能包括更加个性化的学习体验、智能化的教学辅助工具、虚拟现实和增强现实技术的融合应用等。创新技术如自适应学习系统能够根据学生的学习进度和特点提供定制化的学习内容；自然语言处理技术可以实现更智能的辅导和答疑。 对于“AI 对教育角色的改变”： 随着 AI 的应用增多，教师可能会从知识传授者转变为引导者和促进者，更多地关注学生的情感需求和综合素质培养。学生则会更加主动地参与学习过程，成为自我导向的学习者。AI 在教学过程中可以作为辅助工具，帮助教师提高教学效率，为学生提供个性化支持。 对于“AI 赋能的教育未来”： 在一个 AI 赋能的未来教育场景中，学生可以通过智能设备随时随地获取个性化的学习资源，AI 能够根据学生的学习情况实时调整教学内容和进度。教师可以借助 AI 分析学生的学习数据，更精准地进行教学设计和辅导。管理者能够利用 AI 进行教育资源的优化配置和决策制定，提升教育管理的效率和质量。 以上内容仅供参考，您可以根据实际情况进一步深入研究和完善。

以下是一些快速提升使用 AI 技巧的建议： 1. 基础知识： 了解 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 掌握数学基础，如统计学（熟悉均值、中位数、方差等统计概念）、线性代数（了解向量、矩阵等基本概念）、概率论（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 2. 算法和模型： 熟悉监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）和强化学习的基本概念。 了解神经网络的基本结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）和常用的激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 学会评估模型性能（包括交叉验证、精确度、召回率等）和使用网格搜索等技术优化模型参数。 3. 应用实践： 设定明确的学习目标和时间表，分阶段完成学习任务，例如用 AI 学习一门外语时。 结合多样化练习，如听、说、读、写多种方式全面提升语言技能。 模拟真实环境，尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 定期复习，使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 在教学中，提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息，例如让学生掌握重点词汇和句式、了解历史、理解作者观点等，还可以用 AI 出测验题并自动评分。

以下是一些可以快速提升口语的方法和相关的 AI 工具： 方法： 1. 对于雅思口语备考，part3 是重点，决定分数。若时间充足，可将每个 topic 的问题喂给 GPT，让其提问并回答，通过录音转文字了解发音问题，还可让 GPT 修正或给出新答案。之后进行归纳，将语料分类，准备关键表达。考前 1 小时再顺一遍语料。 2. 推特博主分享的由英语老师制作的 GPT 工作流也很有效。先将特定 prompt 喂给 ChatGPT，它会扮演美国好朋友，返回更地道的表达，对俚语加粗，还会举一反三给出更多例子，输入后会有对话回顾和推荐任务，可强化记忆。打电话的方式既能练口语又能练听力，结束后看回顾有助于阅读。 AI 工具： 1. Speak：利用先进的 AI 语言学习技术，提供全面实时反馈，可个性化学习，随时随地练习口语，OpenAI 曾投资。 2. Duolingo：提供游戏化学习平台，通过 AI 辅助教学，帮助学习词汇和短语，其口语练习功能有助于练习发音和表达。 3. Call Annie：能根据发言调整表情和动作，让人感觉像与真人对话，可随时通过视频或语音进行英语对话。 使用这些工具时，建议结合实际对话练习，如参与语言交换、加入学习小组或与母语为英语的人对话，定期复习和持续实践对提高口语能力也很重要。

创建一个用于帮助初中学生提升英语水平并达到中考英语满分水准的智能体，您可以参考以下步骤： 1. 完成智能体创建后，点击进入其编排页面。首先对模型进行调整，选择适合的模型，并设置模型的温度及输出长度参数。注意模型默认输出长度通常为 512，可能不足以满足需求，这是常见的配置问题。 2. 输入提示词，建议使用提前准备的提示词模板，直接将其编排进智能体。 3. 编排完成后，点击“添加功能”按钮，根据实际需求选择，通常推荐至少选择“开场白”功能，因为开场白内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 4. 随后进入选择智能体工具的环节，根据具体需求定制，挑选并添加合适的工具，以确保智能体能够满足需求。 5. 在完成智能体的整体设置后，便可以利用该智能体来创建个性化的提示词。在整个交互过程中，只需提供提示词的名称及其具体的执行任务，智能体将自动生成一个完整的智能体模板。 目前接触到的智能体大多建立在大模型之上，其发展是从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。这些基于大模型的智能体具有强大的学习能力，能够通过大量数据学习，获得对语言、图像等多种信息的理解和处理能力；具有灵活性，能适应不同任务和环境；具有泛化能力，能将学到的知识泛化到新情境中解决类似问题。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型，这通常涉及精确的提示词设计，提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 关于提示词的编写，您可以参考一些示例，比如儿童寓意故事创作者的相关内容。但需要注意的是，这些示例可能与您创建英语提升智能体的需求不完全一致，您需要根据实际情况进行调整和优化。

以下是使用 AI 帮助学习英语听说读写能力的方法： 一、智能辅助工具 1. 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 二、自适应学习平台 1. 使用自适应学习平台（如 Duolingo），其利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 三、智能导师和对话机器人 1. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 四、语言学习平台 1. FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 2. Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择学习语言，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 五、发音和语法检查 1. Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 2. Grammarly：可以帮助提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 六、实时翻译和词典工具 1. Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 2. Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 七、学习方法建议 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 通过这些 AI 工具和方法，可以有效地学习英语，提升语言能力。坚持使用，并结合实际交流，不断进步。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异： 在训练与推理方面： 对于大型模型的训练，许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难，且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型（LLM）的参数数量众多，通常需要分布到多个卡中，即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（例如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面： 大型 LLM 的参数数量太多，任何单卡都无法容纳，需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型，A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是，决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策，需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。

以下是一些具有“图片理解”能力的国内模型： 1. Gemini 模型：在各种图像理解基准测试中表现出色，如在表 7 中的各项测试中是最先进的，在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型，在多学科的 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 国内大模型： 北京企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 3. 智谱·AI 开源模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型，在多模态权威学术榜单上综合成绩第一，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。

以下是一些具有“图片理解”能力的模型： 1. Gemini 模型：Gemini Ultra 在各种图像理解基准测试中表现出色，如在表 7 中的各项测试中是最先进的。它在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型，还超过了几个在基准训练集上微调的现有模型。在 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 李飞飞团队开发的计算机视觉模型：能够在看到图片的第一时间生成类似人类语言的句子，但仍存在需要改进和学习的地方。 3. GPT4V 模型：图像理解由多模态 GPT3.5 和 GPT4 提供支持，能够将语言推理技能应用于各种图像，例如照片、屏幕截图以及包含文本和图像的文档。

目前的大模型应用本质上通常没有直接的记忆功能。以 ChatGPT 为例，它能理解用户的交流内容并非因为自身具备记忆能力，而是每次将之前的对话内容作为新的输入重新处理。这种记忆功能实际上是通过在别处进行存储来实现的。 对于大模型的工作原理，在回复时是一个字一个字地推理生成内容，会根据输入的上下文来推测下一个字。但大模型的学习数据规模庞大，若每次计算都带入全量数据，算力难以承受，且仅算字的概率容易受不相干信息干扰，词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。 另外，系统的内存是大模型的上下文窗口，如 Google Gemini 1.5 Pro 实验版已将其提升到一千万。但窗口越大推理越慢，且模型可能失焦降低准确度，研发团队需平衡吞吐量、速度和准确度。在模型外，操作系统的其他部件如文件系统能让模型具备无限记忆的能力，而大模型应用领域常用的方法如 RAG 能让模型用自定义数据生成结果，处理无尽的私有数据。