如何用AI提升HR能力

AI 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段未达科幻作品中的高度智能，但已在生活多场景中出现且应用爆发。目前业界对其无准确定义，一般可分真人驱动和算法驱动两类。 真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要用于影视、直播带货等，表现质量与建模精细度和动捕设备精密程度有关，现视觉算法进步，无昂贵设备也能通过摄像头捕捉关键信息达到不错效果。 数字人未来有很多应用场景，如家庭中的数字人管家、学校里的数字人老师、商场中的数字人导购等。未来还会有技术突破，如将五感数据和躯壳控制参数作为输入，算法能自我迭代升级等。 其类型和应用场景包括二维/三维虚拟人用于游戏、IP 品牌、内容创作等；真人形象数字人用于直播卖货、营销/投流广告视频录制、语言学习等。 价值在于代替人说话，提升表达和营销效率，如能 24 小时直播；创造真实世界无法完成的对话或交流。 但面临一些问题，如平台限制，数字人水平参差不齐，平台有打压限制；技术限制，智能水平依赖大模型技术提升；需求限制，直播带货是落地场景但不刚，刚需场景受限，更多是体验新鲜感；伦理/法律限制，涉及声音、影像版权等。

以下是关于数据解读类的 AI 大模型的相关知识： 大模型的整体架构可以分为以下几层： 1. 基础层：为大模型提供硬件支撑和数据支持，例如 A100、数据服务器等。 2. 数据层：这里的数据层不是用于基层模型训练的数据基集，而是企业根据自身特性维护的垂域数据，分为静态的知识库和动态的三方数据集。 3. 模型层：包括 LLm（大语言模型，例如 GPT，一般使用 transformer 算法来实现）或多模态模型（如市面上的文生图、图生图等的模型，训练所用的数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：模型与应用间的平台部分，比如大模型的评测体系，或者 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：也就是应用层，是用户实际看到的地方。 相关技术名词及概念： 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. AI 即人工智能。 3. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。 强化学习：从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 4. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法，神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习。 5. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 6. LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是一些 AI 数据分析的案例： ChatGPT 助力数据分析 在 AI 爆炸的时代，ChatGPT 与数据分析结合有多种应用方式。 实现方式： 1. SQL 分析：分析平台自身的使用情况，例如图表配置化平台，输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 2. 个性化分析：平台上支持上传数据，可提供数据信息（非必填），以此自定义分析用户自己上传的数据。 流程： 1. SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 ChatGPT（附带上下文），让其学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 ChatGPT 分析数据，后续步骤与 SQL 分析一致。 专利审查方面的 AI 1. 专利趋势分析和预测：AI 可以分析大量的专利数据，识别技术发展趋势和竞争情报，帮助企业和研究机构制定战略决策。 示例平台： Innography：利用 AI 技术分析专利数据，提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap：AI 驱动的平台，分析专利数据和技术趋势，提供全面的专利情报和市场分析。 2. 具体 AI 应用示例： Google Patents：使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析。通过机器学习算法，系统可以理解专利文献的内容，并提供相关性更高的检索结果。优点是提高了专利检索的准确性和效率，用户可以快速找到相关的专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地进行专利检索、分类和分析。系统可以自动提取专利文献中的关键信息，并对专利的技术内容进行分类和评估。优点是减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 使用这些平台的步骤： 1. 注册和登录：在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献：上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能：根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告：查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理：根据分析结果进行进一步的人工审查和处理，或者直接生成专利申请文件。 总结：AI 技术在专利审查领域的应用，可以极大地提高工作效率，减少人工工作量，提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。上述平台和工具展示了 AI 在专利审查各个环节的具体应用，帮助专利审查员和申请人更高效地处理专利相关事务。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为 AI 创作新手提供的入门步骤： 一、了解基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始学习之旅 在「」中，能找到为初学者设计的系列课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程按自己节奏学习，并争取获得证书。 三、选择感兴趣模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等。可根据自身兴趣选择特定模块深入学习，同时一定要掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品进行创作，并在知识库分享实践后的作品和文章。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得实际应用中的第一手体验，激发对 AI 潜力的认识。 六、具体案例 1. 对于编程方面，可参考元子的 30min Cursor AI 编程上手步骤。 突破对“不会编程”的限制，不断探索与 AI 的边界。 作者将更新多篇相关文章，如第一弹“一点小小的震撼——cursor 黑客松”等。 可通过与作者交流。 2. 对于 AI 3D 创作，可参考 Tripo AI 入门手册。 注册/登录：点击下方网址免费体验（国内可访问），输入邮箱地址获取验证码完成注册登录，或使用谷歌账户直接登录。登录后可查看用户名和拥有的点数。 界面介绍：Tripo 的界面简洁，上方是工具导航栏，中间是公共作品展示区，底部是生成模型的工作区域，包括输入框和创建按钮。其中「Create」是创作主战场，「My Models」是个人作品库，「Favorite」是私人收藏列表。 希望以上步骤和内容能帮助您顺利入门 AI 创作。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，同时掌握提示词的技巧。 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 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进： AI 发展迅速，新成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他爱好者和专业人士交流。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白，学习模式为输入→模仿→自发创造。但其中的学习内容可能因 AI 发展而变化，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。该日记中的学习资源免费开源，且学习时间灵活，不必有压力，能学多少算多少。

以下是一些可以用于制作 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出，允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计。可能包含丰富的模板库和设计元素，用户可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供一系列智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，以帮助用户更高效地创建演示文稿。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有一些组合使用的方式，如 Claude+Gamma.app 可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。另外，GPT4、WPS AI 和 chatPPT 组合使用也能完成 PPT 制作任务。

以下是为您推荐的 GraphRAG 学习文档： 1. ，其中包含 GraphRAG 相关内容。 2. ，涉及 GraphRAG 内容。 3. ，有关于 GraphRAG 的介绍。 4. ，包含 GraphRAG 相关内容。 5. ，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。

以下是一些使用 AI Agent 搭建 HR 服务台或智能问答的成功方案： 1. Coze：新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具，能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 智能体（Agent）在各种应用中扮演重要角色，典型的应用领域包括： 1. 自动驾驶：自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备（如智能恒温器、智能照明）根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色（NPC）和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法，根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人（如工业机器人、服务机器人）中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动，在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统，智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。

以下是关于 HR 对员工年度工作经历绩效考评的相关内容： 关键词库：绩效管理、目标设定、绩效评估、员工优势、员工弱点、反馈机制、个人发展计划、职业规划、评估工具、数据分析、绩效考核、评分标准、KPI 指标、成果目标、个人任务、团队任务、激励机制、晋升机会、增量奖励、培训计划、团队建设、人才管理、工作满意度、员工福利、OKR 提问模板： 1. 请根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 2. Tom、Sarah、Jack、Lucy 有 1 人需要评级为 D，淘汰辞退，请根据已有数据将他们的绩效排序，并书写一份辞退信。 3. 针对优秀员工可给予公开培训他人的机会，请将已有团队和个人绩效数据最排序，选出最优的一位，并书写一份邀请分享先进经验的邀请函。 考评流程： 1. 第一步，收集员工数据：收集员工的个人信息、工作记录、业绩数据等方面的数据，包括员工的个人优势、弱点、目标、所负责的项目或客户、工作记录等信息。 2. 第二步，输入数据到 ChatGPT 中：将员工的个人信息、工作记录、业绩数据等方面的数据输入到 ChatGPT 中进行学习，让 ChatGPT 能够理解这些数据的含义和用法。 3. 第三步，分析员工绩效：通过 ChatGPT 生成的结果，分析员工的绩效表现，了解哪些员工的业绩表现优秀，哪些员工存在问题，哪些员工需要提高等。 4. 第四步，生成个性化绩效反馈：根据 ChatGPT 生成的结果和员工的个人信息、工作记录、业绩数据等方面的数据，针对性地生成个性化的绩效反馈，包括员工的优点和不足、需要改进的方面、具体的行动计划等。 5. 第五步，迭代优化绩效管理方案：根据员工的反馈和实际情况，不断迭代和优化绩效管理方案，根据员工的个人特点和需求，定制更加具体和有效的绩效管理方案。 注意事项：需要结合实际情况和人类智慧进行分析和判断，才能得到更加准确和有效的结果。同时，也需要保护员工的隐私和数据安全，遵守相关的法律法规和公司政策。 此外，以下是一些人力资源 HR 相关的提示词示例： 1. 发送拒绝录取邮件：请帮我写一份给候选人拒绝录取的邮件，请写出相关职位。向应聘者发送电子邮件，告知他们尚未被选为{职位}。在电子邮件中，对他们对该职位的兴趣表示感谢，并感谢他们花时间申请。用礼貌和专业的语气，提供反馈或回答他们可能提出的任何问题。 2. 工作终止函：请帮我写一份解雇函，请写出相关理由。作为人力资源团队，请起草一份解雇信，强调其因{原因}而被解雇的原因。 3. 编写工作描述：请帮我写一份招聘网站的工作描述，包括职位名称和技能。由于公司正在招聘，请为职位生成职位描述。理想的候选人应在{技能 a}、{技能 b}和{技能 c}方面拥有多年的经验和专业知识。请编制一份令人信服的工作描述，准确反映角色的要求和职责。 4. 向应聘者发送邮件：请帮我写一份给应聘者的邮件，包括职位名称和工作要求。作为招聘人员，您需要通知有关{职位}的职位空缺。应聘者必须具备{工作要求}。确保在适当个性化电子邮件时使用正式语气。 5. 安排候选人面试：请帮我写一份给候选人通知面试的邮件，包括职位和面试时间。作为招聘人员向候选人发送电子邮件，安排{职位}职位的面试。请他们为您提供{现场/电话/视频}面试的几个可用日期和时间。 6. 发送 Offer：请帮我写一份给候选人 Offer 的邮件，包括职位和面试时间。作为{公司名称}的人资，您需要通知{候选人姓名}有关{职位}的职位空缺。应聘者必须具备{工作要求}。确保在写电子邮件时，使用正式口吻。

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。

以下是一些提升视频帧率的方法： 1. 使用 Topaz Video AI 插件： 解压对应文件，推荐使用绿色版。 右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 导入处理好的视频。 在预设部分选择提升帧率的相关设置，如选择合适的模型。 对于稳定 AI，模式选择完整帧，强度在 60 左右，开启抖动，次数选择 2 保持默认不变。 可以根据电脑性能选择稳定+运动模糊等操作。 2. 利用帧插值网络： 如 Singer et al. 在 2022 年提出的 MakeAVideo 包含用于高帧率生成的帧插值网络，它在一个预训练扩散图像模型的基础上扩展一个时间维度，包含在文本图像对数据上训练的基础文生图模型、时空卷积和注意力层以及帧插值网络。 此外，还有如 Imagen Video 扩散模型中的帧插值相关技术。

以下是优化 AI 对话脚本和逻辑（多轮对话测试提升 AI 上下文理解）的方法： 1. 样例驱动的渐进式引导法 评估样例，尝试提炼模板：独自产出高质量样例较难，可借助擅长扮演专家角色的 AI 改进初始正向样例，如使用 Claude 3.5 进行对话，输入初始指令，通过其回复侧面印证对样例的理解与建议。 多轮反馈，直至达到预期：AI 可能犯错输出要求外内容，需多轮对话引导，使其不断修正理解，直至达成共识。 用例测试，看看 AI 是否真正理解：找 13 个用例，让 AI 根据模板生成知识卡片，根据结果验证是否符合预期，不符合则继续探讨调整。用例测试和多轮反馈步骤灵活，可根据需要自由反馈调整。 2. Coze 全方位入门剖析 标准流程创建 AI Bot（进阶推荐） 为 Bot 添加技能：国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，可根据业务需求决定上下文轮数。在 Bot 编排页面的“技能”区域配置所需技能，可选择自动优化插件或自定义添加插件。还可根据需求配置知识库、数据库、工作流等操作，参考相关介绍和实战操作或官方文档学习。 测试 Bot：在“预览与调试”区域测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录开始新测试，确保能理解用户输入并给出正确回应。

很抱歉，目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考： 集团标准化管理方面： 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准，确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析，监测各门店对标准的执行情况，及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面： 借助人工智能的图像识别技术，实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统，为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务，提高服务效率和质量。 运营定位方面： 基于大数据和人工智能算法，分析不同地区、不同消费群体的需求特点，为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具，实现个性化的促销活动推送，提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面： 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据，持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型，提前洞察市场趋势和顾客需求变化，为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助，您可以根据实际情况进一步细化和完善。

在 AI 时代，学习设计专业的您可以通过以下几个方面提升价值并找到工作： 1. 设计专业方面： AI 重新定义了设计师的竞争力边界，您需要具备持续的学习习惯，并将所学快速转化为实践能力。 看似降低了设计门槛，但实则对需求理解、问题分析、审美判断、创意亮点提出了更高要求。 高阶设计师要更显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面： 对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度，减少设计差异。 建设参数文档库，而非基于个人喜好的自然语言。 基于业务场景特征，训练专属 AI 模型、集成相应 AI 能力形成新工具，形成更有效的设计资产。 3. 工作流程方面： 将 AI 深入到日常设计流程，形成新的工作方式与流程。 基于不同的 AI 能力特性，差异化对待不同业务形态和需求，使设计流程更加精细化。 找到更合理的人&机结合方式，持续探索优化。 4. 设计团队方面： 团队必须制定并执行明确的 AI 融合策略，保证所需硬件设备的支持。 营造积极主动的创新环境，增强对市场动态的快速适应能力，确保团队整体的未来发力方向。 总之，随着技术不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要角色，为设计师和用户创造更多可能性。现在开始学习相关知识和技能，您就可以保持领先优势。

目前在游戏领域应用的前沿 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 降低开发成本：借助人工智能的内容创作工具，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等，能够缩减游戏开发的成本。 缩短制作周期：例如通过程序化内容生成，包括利用人工智能生成文字、图像、音频、视频等来创作游戏剧本、人物、道具、场景、用户界面、配音、音效、配乐、动画和特效等，从而减少游戏开发时间。 提升游戏质量和带来新交互体验：AIGC 技术为游戏带来不同以往的新体验，甚至创造出新的游戏类型以及新的交互方式。 2. 游戏内容辅助生成： 生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景包括游戏策划人和制作人、美术设计师等。 对于工业化的游戏公司，基于 Stable Difussion 的生成能够通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率 50%，降低 20%80%的成本。 文生图：通过提示词加参数就可以形成 2D 的参考图，适配度高。 图生图：原画师或美术可以使用，用一个线稿或原画，在原画基础上加一些 Prompt 和参数，就可以形成一个效果图和二级的素材。 动画辅助渲染：用 Lora 对角色背景、关键帧进行风格渲染，例如将真人视频渲染成二次元风。 3. 游戏的智能运营： 智能 NPC 互动：保持长期记忆，保持人物个性和对话表现形式，同时满足成本平衡。 客服、攻略的问答、代码和脚本的生成。主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 游戏社区运营：如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让更多玩家在游戏之外，在社群里面很好地互动，基于游戏的美术素材进行二创、查询攻略和使用智能客服。 这些技术的技术逻辑和技术细节如下： 1. AIGC 技术：基于大语言模型和扩散模型，通过机器学习、强化学习等先进技术进行训练，能够理解和生成各种游戏相关的内容。 2. 游戏内容辅助生成：利用深度学习算法对大量的游戏相关数据进行学习和分析，从而能够根据给定的提示或参数生成相应的游戏内容。 3. 智能运营方面：通过构建智能模型，对玩家的行为和需求进行分析和预测，从而提供个性化的服务和互动。

目前在游戏领域最前沿的 AI 技术点主要包括以下几个方面： 1. 探索将游戏环境中的成果迁移至现实世界：电子游戏作为人工智能算法的测试场，为人工智能模型的构建与训练提供了理想化的场所。但将游戏中的技术推广到现实世界应用仍面临诸多挑战。 2. 利用 AIGC 技术实现游戏产业的生产力革命： 借助人工智能的内容创作工具，降低开发成本、缩短制作周期、提升游戏质量和完成度，带来新体验，创造新游戏类型和交互方式。 应用于电子游戏开发的多个方面，如生成新的游戏内容（地图、角色和场景）、驱动游戏中的非玩家角色（NPC）、改进游戏的图像和声音效果等。 3. 为通用人工智能的孵化提供帮助：经过多个复杂游戏训练后的“玩游戏”的人工智能体。 4. 借助人工智能完成大型游戏的制作：如《微软模拟飞行》通过与 blackshark.ai 合作，利用人工智能从二维卫星图像生成无限逼真的三维世界，且模型可随时间改进。 5. 生成式人工智能模型在游戏资产中的应用：出现了用于游戏中几乎所有资产的生成式人工智能模型，包括 3D 模型、角色动画、对话和音乐等。 6. 降低游戏制作的内容成本：整合生成式 AI 可大幅降低制作游戏的时间和成本，例如为一张图片生成概念图的时间从 3 周下降到 1 小时。

目前在图像识别能力方面，OpenAI 的 GPT4 表现较为出色。例如，左边的图片展示了 1 万亿参数的 GPT4 在图像识别方面的能力，其回应比许多人类所能想出的更加清晰和准确。但需要注意的是，图像识别能力的评估会受到多种因素的影响，不同的应用场景和需求可能会导致不同的结果。同时，像 MiniMax 视频模型在图像识别和处理方面也有一定的特点，它不仅可以准确识别用户上传的图片，还能在光影、色调等方面实现完美嵌入新场景的设定。

以下是关于国内大语言模型能力对比的相关信息： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、KimiChat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共五轮，分别针对上述不同能力进行不同任务和模型的测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 国内大模型历月前三甲：在工具使用的测评中，GPT4 Turbo 取得满分，国内智谱清言排名第一，文心一言 4.0等也有不错表现。 国内外大模型发展趋势：国内外差距依然明显，GPT 4 Turbo 总分遥遥领先，国内最好的文心一言 4.0与 GPT4Turbo 有一定差距，但过去 1 年国内大模型有长足进步，综合能力超过 GPT 3.5 的模型有多个。在 SuperCLUE 测评中，国外模型平均成绩高于国内模型，但差距在缩小，国内开源模型在中文上表现好于国外开源模型。

以下是一些在图形处理方面表现较强的 AI 工具： Photoshop 2023 Beta：具有创成式填充功能，能帮助快速生成素材，有良好的图层管理系统和后期处理能力，但生成的图形质量在某些方面可能不如其他专门的 AI 绘图工具，且需要更多的尝试和后期处理来达到满意效果。 Pika：对奇幻感较强的画面把控较好，自然，但真实环境画面易糊，唇形同步功能便捷。 Pixverse：在高清化方面有优势，对偏风景和纪录、有特定物体移动的画面友好，但生成的视频可能有帧率问题。 Runway：在真实影像质感方面表现出色，战争片全景镜头处理好，控件体验感较好，但光影不稳定，易变色。 需要注意的是，不同的 AI 工具在图形处理方面各有优劣，具体的选择应根据您的具体需求和使用场景来决定。

以下是为您找到的关于主流大模型应用能力评测的相关报告： 小七姐的测评： 测评机制：以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对智谱清言、文心一言 4.0、Kimi Chat 进行测评。 能力考量：包括复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：共分为五轮，分别针对不同的任务和模型进行多次测试。 中文大模型基准测评 2023 年度报告： 优秀模型：文心一言 4.0 API（百度）。 模型特点：在计算、逻辑推理、生成与创作、传统安全这 4 大基础能力上排名国内第一，在代码、知识与百科、语言理解与抽取、工具使用能力上排名国内前三，各项能力表现均衡且水平较高。 适合应用：能力栈广泛，可应用于查询搜索知识应用、任务拆解规划 Agent、文案写作、代码编写及纠错等方面，在逻辑推理方面表现不俗，可关注在科学研究、教育、工业方面的落地能力。 观点文章中的测评： 目前体验效果比较好的有科大星火模型、清华 ChatGLM、百度文心一言。 星火目前感觉最接近 GPT3.5（0301 版本）的 80%90%，但 GPT3.5 进化到 6 月版本效果更强。 对大模型的评估可从基础能力、职场能力、探索对话三个方面判断，基础能力包括语言（文本）生成和语言理解，如常识类问题和分词类问题。

目前 AI 能力尚未达到 AGI（通用人工智能）。汪华老师认为此次 AI 的变革量级，100%能够抵达与移动互联网处于同一级别的第一个阶段，50%有可能发展至与蒸汽机的出现同量级的第二个阶段，但能否到达 AGI 的第三个阶段尚不明确。同时，学习笔记中也提到 AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI，ANI 得到巨大发展但 AGI 还没有取得巨大进展。

目前难以直接明确可灵和即梦哪个生成视频的能力更强。 Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览，但访问受限且技术细节披露不多。Meta 更进一步，将音频加入其 Movie Gen 模型。 在 2024 年，国内涌现出一系列 AI 生成视频工具，如可灵、即梦、智谱清影等，生成结果甚至远超国外。 即梦是剪映旗下的，生成 3 秒视频，动作幅度有很大升级，有最新的 S 模型和 P 模型。可灵支持运动笔刷，1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 在图生视频方面，市面上主要的工具包括可灵、即梦、Luma，核心方法是穷举和不断调整 prompt 来设计人物动作、辅助镜头运镜等。