你觉得大模型标注的痛点是什么？

数智经济的痛点可能包括数据安全与隐私保护问题、数字鸿沟导致的发展不平衡、技术更新换代快带来的高投入成本等。创新发展方面，可以加强数据治理和安全防护技术，推动数字技术与传统产业深度融合，拓展数字经济新场景。 银发经济的痛点或许有产品和服务针对性不足、市场标准和规范不完善、养老服务专业人才短缺等。创新发展可着眼于开发个性化的老年产品和服务，建立健全行业标准，加强养老服务人才培养。 低空经济的痛点可能存在政策法规不完善、基础设施建设不足、技术创新能力有待提高等。创新发展可以从完善政策法规、加大基础设施投资、推动技术研发和应用等方面入手。 单身经济的痛点也许是消费市场细分不够精准、社交需求满足不足、部分产品和服务质量参差不齐等。创新发展能够在精准定位消费需求、创新社交模式、提升产品和服务品质上下功夫。

如果你想通过 AI 调研竞品的产品卖点和痛点，编写自己产品的文案，制作产品图片和视频，以下是一些工具和学习资源供你参考： 1. AI 调研工具：你可以使用一些 AI 工具来分析竞品的产品卖点和痛点。例如，使用 AI 分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。这些工具可以帮助你快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。 2. AI 文案工具：AI 文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。你可以使用这些工具来生成产品文案，或者对已有的文案进行优化和改进。 3. AI 设计工具：AI 设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。这些工具可以帮助你快速设计出符合用户需求的产品页面，提高用户体验和转化率。 4. AI 图像识别和优化工具：AI 图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。你可以使用这些工具来优化产品图片，提高图片的质量和吸引力。 5. AI 视频制作工具：你可以使用 AI 视频制作工具来制作产品视频。这些工具可以帮助你快速生成视频内容，或者对已有的视频进行优化和改进。 6. 学习资源：你可以通过在线课程、教程、视频等学习资源来学习如何使用 AI 工具和技术。这些资源可以帮助你了解 AI 的基本原理和应用场景，掌握使用 AI 工具和技术的技能和方法。 总之，使用 AI 工具和技术可以帮助你更好地调研竞品的产品卖点和痛点，编写自己产品的文案，制作产品图片和视频。你可以根据自己的需求和实际情况选择合适的工具和学习资源，提高工作效率和质量。

以下是关于 AI 和人工标注相关的内容： 在 Agent 相关比赛的赛道介绍中，涉及到多个与 AI 和人工标注相关的参考方向，包括： 1. 内容生成：AI 可自动编写文章并选择或生成相应图片。 2. 图像标注：AI 能识别和理解图片内容，并生成相应文字描述。 3. 图文匹配：为给定图片找到合适文字描述，或为给定文字找到匹配图片。 4. 数据可视化：将复杂数据用图表、信息图等方式可视化展示，使解读更直观简洁。 5. 设计辅助：例如生成 LOGO、海报设计等。 6. 自动化排版：根据文本内容与结构自动进行页面布局和美观排版。 7. 图文识别：借助 OCR 技术抓取图文内容后，AI 能够理解并处理。 8. 新闻和社交媒体：AI 可对大量新闻和社交媒体信息自动编辑和汇总，生成图文摘要。 9. 艺术创作：辅助绘画、音乐创作。 在 OpenAI O1 的训练中，可能采用的训练数据包括人工标注数据和合成数据。对于人工标注数据，会人工标注一批 COT 思考过程，形成<问题，思考过程（包括思考过程中出现的错误及错误修正过程），答案>，用这些数据 SFT 一下 o1 初始的模型，启动其输出模式。但人工标注存在难度大、成本高、可扩展性差的问题，优点是质量较高。之后可以采用合成数据的模式，如从人工标注的 COT 里截取片段，用 MCTS 树搜索方式补齐后续推理过程，或者对于有确定标准答案的逻辑问题，通过不断试错的模式搜索答案，这些正确或错误的答案都可用于训练 o1 模型。

以下是一些可以分析 PDF 文档、提炼标注关键词的 AI 产品或方法： 1. DeepL（网站）：点击页面“翻译文件”按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：安装插件后，点击插件底部“更多”按钮，选择“制作双语 BPUB 电子书”、“翻译本地 PDF 文件”、“翻译 THML / TXT 文件”、“翻译本地字幕文件”。 3. Calibre（电子书管理应用）：下载并安装 calibre，并安装翻译插件“Ebook Translator”。 4. 谷歌翻译（网页）：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译“Document”按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：点击导航栏“文件翻译”，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击“文档翻译”，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方“切换成电子书”，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在 AI 领域中，数据标注与大模型有着密切的关系。 对于大模型而言： 1. 数据清洗：在训练前对数据预处理，移除或修正有偏见、歧视等不道德内容的数据。 2. 算法设计：减少偏见和不公平性，平衡数据集中不同群体的代表性。 3. 道德和伦理准则：制定明确准则指导开发和使用。 4. 透明度：对模型能力和局限性保持透明，告知用户可能的偏差和不确定性。 5. 用户反馈：允许用户反馈以识别和纠正不道德行为。 6. 持续监控：监控模型表现，确保输出符合道德和伦理标准。 7. 人工干预：在可能涉及道德伦理问题时引入人工审核和干预。 8. 教育和培训：对使用人员进行道德伦理方面的教育和培训。 在数据标注方面： 1. 数据清洗工作占据 AIGC 时代模型训练 70%80%的时间，必不可少，因为数据质量决定机器学习的上限。 2. 需筛除分辨率低、质量差、存在破损及与任务目标无关的数据，去除可能包含的水印、干扰文字等。 3. 数据标注分为自动标注和手动标注，自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型，手动标注依赖标注人员。例如使用 BLIP 可对数据进行自动标注 caption。 然而，在中国的 AI 创业生态中，存在一些问题： 1. 高质量的数据处理服务稀缺。 2. 数据获取门槛低，但高质量数据获取困难，中文互联网数据质量相对较低。 总之，确保 AI 大模型的道德和伦理性以及获取高质量的数据标注是复杂且持续的挑战。

数据标注涉及以下方面： 1. 从量到质的转变：早期大模型训练侧重依靠大量算力和大规模数据集提升性能，如今数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更需注重提高数据质量和相关性。 2. 向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，如文本、图像、声音等，这使数据标注过程更细致复杂，需要更高水平的理解和分析能力，不再是简单的劳动力作业。 3. 对标注方式的理解：大模型的数据标注不仅关注清晰的行业术语，还需要能被模型理解的标注方式，可能涉及更多上下文的理解和语义分析。 4. 对业务的理解：目前数据服务依赖于标注员对业务的理解，通用型数据需求减少，更多是公司内部独有的数据内容和词语，能承接大模型数据标注的服务商不多。 现在更需要标注的数据类型和行业包括： 1. 多模态模型相关的数据，如同时包含文本、图像、声音等多种类型的数据。 2. 公司内部独有的、与特定业务相关的数据。 在数据标注过程中，还需注意数据隐私与安全问题，如数据加密与计算效率的权衡等。

数据标注主要有以下作用： 在 AIGC 时代的模型训练中，数据标注是必不可少的环节。数据质量决定了机器学习的上限，而标注工作能筛除分辨率低、质量差、存在破损以及与任务目标无关的数据，去除可能包含的水印、干扰文字等，从而提高数据质量。 有助于提高训练数据的真实性、准确性、客观性和多样性。 在生成式人工智能技术研发过程中，数据标注的提供者应当制定清晰、具体、可操作的标注规则，开展质量评估，抽样核验标注内容的准确性，对标注人员进行必要培训，监督指导标注人员规范开展标注工作。 数据标注分为自动标注和手动标注。自动标注主要依赖像 BLIP 和 Waifu Diffusion 1.4 这样的模型，手动标注则依赖标注人员。例如使用 BLIP 可自动标注 caption。

在导入前对知识库文档内容进行标注处理，主要有以下要点： 为提升召回准确性，一方面在导入前，先对知识库文档内容进行标注处理，另一方面对于切割后的 chunk 进行标注，如标注 chunk 来源哪个文档的哪个段落。 对于本地 word 文件，每个章节都要按照固定的方式进行人工标注和处理，然后选择创建知识库自定义清洗数据。

CLIP 模型能应用于跨模态检索。以下是关于 CLIP 模型的一些详细信息： 对比语言图像预训练（CLIP）通过将图像和文本转换成固定大小的向量，使它们在一个共同的嵌入空间中对齐来训练模型，对于多模态信息检索和相关任务非常重要。 在 Stable Diffusion 中，CLIP 模型作为文生图模型的文本编码模块，决定了语义信息的优良程度，影响图片生成的多样性和可控性。它包含 Text Encoder 和 Image Encoder 两个模型，分别用于提取文本和图像的特征，可灵活切换，且具有强大的 zeroshot 分类能力。其庞大的图片与标签文本数据的预训练赋予了其强大的能力，把自然语言领域的抽象概念带到了计算机视觉领域。 自 2021 年以来，多模态模型成为热门议题，CLIP 作为开创性的视觉语言模型，将 Transformer 架构与视觉元素相结合，便于在大量文本和图像数据集上进行训练，可在多模态生成框架内充当图像编码器。 为解决 CLIP 模型在仅文本任务中表现不如专门用于文本的模型，导致信息检索系统处理仅文本和多模态任务时效率低下的问题，已提出新颖的多任务对比训练方法训练相关模型，使其在文本图像和文本文本检索任务中达到最先进性能。

要让大模型自动读取到微信上的聊天内容，可以参考以下几种方法： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，并可白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。若不想接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 3. 搭建，其中的cow插件能进行文件总结、MJ绘画等。 此外，还有作者张梦飞的方法，即把自己微信中的聊天记录导出，用自己的聊天记录去微调一个模型，最终将这个微调后的模型接入微信中替您回复消息。 另外，在创作方面，鉴于聊天记录属于绝对的个人隐私，不适合接入第三方大模型提取信息，可本地化部署LLM。例如采用百川2的国产大模型开源，如Baichuan2作为底模，先用提示工程对聊天记录进行信息提取，并在此基础上使用自有数据进行模型微调。

Sora 模型不同于其他同类模型的优势主要体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：能够根据文本提示生成长达 1 分钟的高质量视频，而早期模型通常只能生成短视频片段。生成的长视频具有高视觉质量和引人入胜的视觉连贯性，从第一帧到最后一帧有良好的视觉一致性。 2. 处理复杂指令：展示了准确解释和执行复杂人类指令的显著能力，能生成包含多个执行特定动作的角色以及复杂背景的详细场景。 3. 数据预处理：能够在原始尺寸上训练、理解和生成视频及图像，拥抱视觉数据的多样性，在从宽屏 1920x1080p 视频到竖屏 1080x1920p 视频以及之间的任何格式上采样，而不会损害原始尺寸。在原始尺寸上训练数据显著改善了生成视频的构图和框架，实现更自然和连贯的视觉叙事。 4. 符合规模化定律：作为大型视觉模型，符合规模化原则，揭示了文本到视频生成中的几种新兴能力，是第一个展示确认新兴能力的视觉模型，标志着计算机视觉领域的一个重要里程碑。此外，还展示了包括遵循指令、视觉提示工程和视频理解等显著能力。

大模型下的数据生产和应用主要包括以下方面： 整体架构： 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。 数据层：包括企业根据自身特性维护的静态知识库和动态的三方数据集。 模型层：如 LLm（大语言模型），一般使用 Transformer 算法实现，还有多模态模型，如文生图、图生图等，其训练数据与 LLm 不同，为图文或声音等多模态数据集。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。 模型特点： 预训练数据量大，往往来自互联网上的论文、代码、公开网页等，通常以 TB 级别计。 参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 的参数。 架构方面，目前常见的大模型多为右侧只使用 Decoder 的 Decoderonly 架构，如 ChatGPT 等。 工作流程： 训练过程类似于上学参加工作，包括找学校（需要大量 GPU 等硬件支持）、确定教材（需要大量数据）、找老师（选择合适算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，输入文本会被分割并数字化形成词汇表。

大模型的数字资产管理系统涉及以下方面： 大模型的整体架构： 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：包括静态的知识库和动态的三方数据集，是企业根据自身特性维护的垂域数据。 3. 模型层：包含 LLm（大语言模型，如 GPT，一般使用 transformer 算法实现）或多模态模型（如文生图、图生图等模型，训练数据与 llm 不同，用的是图文或声音等多模态的数据集）。 4. 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，是模型与应用间的组成部分。 5. 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。 大模型的通俗理解： 大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练、使用过程： 1. 找学校：训练 LLM 需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。 企业大模型的误区： 1. 总想搞一个宏大的产业大模型：目前大模型能力不足以支持，更适合在场景里解决专业问题。 2. 总想用一个万能大模型解决所有企业问题：企业不同场景可能需要不同的大模型。 3. 认为有了大模型，原来的 IT 系统就淘汰了：大模型需要与原业务系统连接协同工作，原数字化搞得越好，大模型效果越好。 4. 认为大模型不用做数字化，直接一步到位弯道超车：企业没有基本的 IT 系统、数字化系统，没有数据积累和知识沉淀，无法做大模型。

以下是与您查询的相关报告： 2024 年 9 月 10 日： 《》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案。报告提出了一个系统化的可信应用框架，强调了专业性、可控性、真实性和安全性四个核心要素，并从数据质量、模型能力、推理过程、系统安全等方面提供了具体的技术实现建议。 《》 《》 《》 《》 2024 年 7 月 10 日： 极客邦科技通过《》报告深入探讨 AIGC 技术在企业中的应用，提供实战经验和趋势洞察。这份报告集合了多篇文章和案例，覆盖互联网产品、企业生产、医疗、教育等行业，展现大模型应用潜力。 《》 《》 《》 《》 2024 年 9 月 18 日： 《》探讨了 AI 技术，尤其是大模型技术对劳动力市场的影响。 《》探讨了 AI 技术在营销领域的应用现状和发展趋势。 《》 《》 您可以通过相应的链接获取更详细的内容。

智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段，申请入口在智谱清言 APP 中，直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中，提升了体验。目前只能在安卓设备上使用，iOS 很长时间内可能都不支持。因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的，用户同意应用获取无障碍服务的权限之后就可以模拟操作来控制手机，但开启无障碍服务可能会引起手机卡顿和存在隐私问题。登录 AutoGLM 后首先要引导开启无障碍权限和悬浮球权限，授权正常后可进入首页。 智谱 AI 发布的 AutoGLM 被认为是一个“王炸”产品，有人在 3 天前拿到内测，使用时带来震撼。例如对其说“我 29 号要去一趟深圳，你帮我定个罗湖地铁站附近的酒店，预算 600 元以内，大床房。” 此外，在各大模型对结构化 prompt 的测试和反馈中，智谱清言在输入相关 prompt 后，存在一些问题，需要改写并不断优化，结构化 prompt 非常重要。

数智经济在过去十年中已极大地改变了经济和社会，影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这一变革的核心，数据驱动的创新为欧盟公民和经济带来了巨大利益，例如改善和个性化医疗、提供新的出行方式，并有助于实现欧洲绿色协议。为使数据驱动经济惠及所有欧盟公民，必须特别关注缩小数字鸿沟、促进女性参与数据经济以及培养欧洲在技术领域的前沿专业知识。 发展需要一个强大且更协调的数据保护框架，以增强自然人和相关机构的法律及实际确定性。同时，要改善内部市场的数据共享条件，创建统一框架，制定数据治理的基本要求，特别关注促进成员国之间的合作。特定行业的欧盟法律可根据行业特点进一步发展、调整并提出新的补充元素。某些经济部门已受特定的欧盟法律监管，包括与跨境或跨欧盟的数据共享或访问相关的规则。 总之，数智经济的发展前景广阔，但也需要在法律、政策和技术等多方面不断完善和协调，以实现可持续和包容性的增长。

在 AI 时代帮助每个学生成为学霸，以下是一些步骤和要点： 1. 培养获取知识的能力：教导学生掌握利用 AI 技术获取和处理信息的方法，提高获取知识的效率。 2. 促进知识内化：引导学生将获取的信息和知识有效内化，转化为智慧。例如，通过实践反思、交流讨论等方式，提升知识的转化速度和质量。 3. 建立信念系统：帮助学生树立“我行、我能、我可以”的信念，增强学习的自信心。 4. 培养独立思考：鼓励学生主动积极思考，不盲目与他人比较，专注自身的成长和进步。 5. 强调自学：引导学生重视自学，让他们明白自学结合 AI 能够带来强大的能力。 6. 培养创造能力： 鼓励学生勇于尝试新事物，将失败视为学习的一部分。 培养批判性思维，不盲目跟从权威。 引导学生从实践中反思，提炼洞见。 促进学生与不同背景的人交流，激发新的思路。 持续学习和不断创造是相辅相成的，通过积累知识和经验，并将其转化为实际价值，学生能够在 AI 时代更好地成长和发展。

以下是一些我觉得好用的 AI 应用： 游戏领域： 1. 监督强化学习 AI：在单一场景中优化 NPC 的动作行为。以和平精英中的 NPC 为例，强化学习使 AI 表现得更像真人，同时通过局内动态等级调整的方法把 AI 分级，根据玩家水平实时调整难度，优化玩家体验。但难点在于要让 NPC 行为拟人，且强度适中。 2. 对话类游戏：应用思路包括深度个性化、情绪识别、角色成长和多模态交互。但难点在于 AI 的情感理解能力可能不足，玩家容易感到疲劳。 3. Agents 社群游戏：应用思路有赛博斗、窥探欲、主宰世界等。但商业化成本高，单纯的 Agents 社群难以长期吸引玩家，适合在开放大世界游戏中作为锦上添花的存在。 AI 产品： 1. 情感陪伴产品：关键要素包括长期交互处理和情感语音应用。长期交互处理要重视用户长期记忆，情感语音应用能提高用户接受度，但目前大模型在这方面能力有限。 2. 产品定位与功能：不应仅限于情感陪伴，应扩展为类人助手，解决理性严肃场景的问题和感性需求。 3. 市场现状与趋势：大多数 APP 旨在解决用户情感需求，趋势是方法更游戏化。 4. 产品设计理念：结合原始设计理念和游戏化思维，包括基于特定场景的机制扩展、优化方向选择和一系列互动行为。 5. 情感陪伴企业关注点：如“筑梦岛”在 QQ 中的应用，关键在于在现有社交环境中与真实或虚拟对象建立更深层次关系，关注每个用户如何代表并建立新社交关系以及创造的价值体验。 以上是一些 AI 应用的分享，希望对您有所帮助。

Agent 的核心要素包括以下方面： 角色与身份：明确 Agent 是谁，例如是历史新闻探索向导。 性格：如知识渊博、温暖亲切、富有同情心等。 角色互动方式：涵盖从基本问答到深入讨论等多种对话风格。 技能：包括核心功能如提供新闻解析、历史背景分析等，以及附加功能以增强吸引力和实用性。 规划：将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，进行反思和完善。 记忆：具备短期记忆和通过外部向量存储实现的长期记忆，以长时间保留和回忆信息。 工具使用：学会调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 在多 Agent 场景中，会为不同的 Agent 指定不同角色，并通过协作完成复杂任务，与单 Agent 相比，与用户的交互可能会减少。

Agent 的核心要素包括以下几个方面： 角色定义：明确 Agent 的身份、性格和角色，如历史新闻探索向导，具备知识渊博、温暖亲切、富有同情心等性格特点。 规划能力：能够将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，并进行反思和完善，从错误中吸取教训，提高最终结果的质量。 记忆功能：包括短期记忆和长期记忆，短期记忆用于处理当前的上下文学习，长期记忆通过外部向量存储和快速检索实现长时间信息保留和回忆。 工具使用：学会调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 角色与任务分配：在多 Agent 场景中，为不同的 Agent 指定不同的角色，并通过协作完成复杂任务。