有专门餐饮行业的经营数据分析类的ai吗

要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。

以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。

Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。

PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。

Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/

以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。

以下是为您推荐的 AI 数据分析相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 实现方式：支持多维数据分析，包括 SQL 分析（分析平台自身使用情况）和个性化分析（上传数据自定义分析）。 结果展示：分析完成后展示结果数据的图表（折线图和柱状图可随意切换）和分析结论。 案例详情： 其他案例： 开发场景： 工作场景：

以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于： AI（人工智能）：了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习：理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库，如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用，如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理，如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目，如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。 3. 实践 AIGC 相关的项目，如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。 3. 开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源： ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，内容硬核，值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。 请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！

蛟龙 16pro 的配置（处理器 R77745HX，显卡 RTX4060 8G，硬盘 512G PCIE4.0 SSD）对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说，可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力，但在处理大规模数据和复杂的模型运算时，其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持，但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析，可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小，在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述，该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务，但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作，可能需要更强大的硬件配置，例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡，以及更大的存储空间。

蛟龙 16pro 的配置信息对于能否用于审计人员本地化部署大模型进行数据分析工作，需要更多关于该设备具体配置的详细信息才能准确判断。一般来说，本地化部署大模型进行数据分析工作对计算机的硬件配置有较高要求，包括但不限于强大的 CPU 性能、充足的内存容量、高速的存储设备以及优秀的显卡性能等。如果您能提供蛟龙 16pro 更详细的配置参数，我可以为您做出更准确的评估和建议。

大数据分析是指对规模巨大、类型多样的数据集合进行分析和处理，以提取有价值的信息、发现隐藏的模式、趋势和关系，并为决策提供支持和洞察。它涉及使用各种技术、工具和算法，对海量数据进行收集、整理、存储、处理和分析，帮助企业和组织更好地理解其业务、市场、客户等方面的情况，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。

大数据分析是指对规模巨大、类型多样的数据集合进行分析和处理，以提取有价值的信息、发现隐藏的模式、趋势和关系，并为决策提供支持和洞察。它涉及使用各种技术、工具和算法，对海量数据进行收集、整理、存储、处理和分析，帮助企业和组织更好地理解其业务、客户、市场等方面的情况，从而做出更明智的决策，优化业务流程，提高效率和竞争力。

以下是一些关于写脚本的 prompt 相关内容： 【SD】自动写提示词脚本 One Button Prompt：安装方式可在扩展面板中搜索直接安装，或把下载好的插件放在特定路径文件夹下，安装完成后重启 webUI，在脚本下拉菜单中找到该插件。使用时可根据官方建议设置大模型、采样方法、采样步骤和 CFG 比例等，还能选择主题、艺术和图像类型，或全随机尝试，也可添加自定义条件生成。 即梦 AI 视频生成中需避免的 Prompt/文字指令：避免输入古诗词、超长脚本和抽象描述。古诗词应详细描述；超长脚本可能导致产品不理解主旨或只生成部分内容；抽象描述难以视觉具象化。 角色扮演中的编剧 prompt：根据主题创作包含故事背景、人物以及对话的剧本。首先想出有趣的角色、故事设置和角色对话等，再创建充满曲折的故事情节。 角色扮演中的统计学家 prompt：作为统计学家，回答用户提供的与统计有关的问题，需了解统计学术语、分布、区间、概率、假设检验和统计图表等。

以下是关于专门优化提示词的智能体或者提示词的相关内容： 一、从提示词优化到底层能力提升 （一）提示词探索路径 1. OpenAI 官方的六项最佳实践：包括写清晰具体的指令、给模型时间思考、使用分隔符等基本技巧。 2. 提示词框架：如 CRISPE（Capacity and Role,Insight,Statement,Personality,Experiment）和 BROKE（Background,Role,Objectives,Key Results,Evolve）等，为提示词编写提供系统化方法。 3. 明确任务目标：清晰定义希望大模型完成的任务，强调任务描述的精确性和完整性。 4. 角色扮演方法：让大模型扮演特定角色来完成任务，使其更好地理解上下文并生成更相关的回答。 5. 结构化提示词：使用基于 Markdown 语法和角色法框架的结构化提示词，提高可读性和组织性，便于分解复杂任务。 6. 提示词测试和迭代：不断优化提示词，提高其效果。 7. 提示词封装为智能体：使复杂任务的处理更加模块化和可复用。 （二）突破提示词优化的局限 1. 任务拆解：将复杂任务的提示词拆解成若干步骤的智能体，每个智能体负责特定的子任务。 2. 工作流构建：通过组合多个提示词或 AI 工具，搭建出高频重复工作的工作流，处理简单但经常需要完成的任务。 3. 创作场景的灵活应用：在创作过程（写作、深度思考问题）场景中，使用简单提示词和连续追问的方式调整大模型的回答，使输出更符合需求。 4. 深度思考辅助：将大模型用于辅助“深度思考”，而不仅仅是“按我们的意思输出”，从居高临下的指挥变为伙伴式的协作和相互学习。 此外，PromptAgent 的核心观点是将提示词优化视为一个策略性规划问题，并采用基于蒙特卡洛树搜索的原则性规划算法，策略性地导航专家级提示词空间。受到人类试错探索的启发，PromptAgent 通过反思模型的错误并生成有建设性的错误反馈，诱导出精确的专家级见解和深入的指令。这种新颖的框架允许智能体迭代地检查中间提示词（状态），基于错误反馈（行为）对其进行细化，模拟未来的回报，并寻找通往专家提示词的高回报路径。将 PromptAgent 应用于跨越三个实际领域的 12 个任务，结果显示它显著超越了强大的 ChainofThought 以及最近的提示词优化基线。深入的分析强调了其制定专家级、详细和富有领域洞察力的提示词的高效性和普适性。

专门训练 AI 专属模型的人员通常被称为“AI 工程师”或“机器学习工程师”。他们负责设计、开发和优化 AI 模型，以满足特定的应用需求。AI 工程师需要具备深厚的数学和计算机科学知识，以及丰富的机器学习和深度学习经验。他们通常使用各种工具和技术，如 Python、TensorFlow、PyTorch 等，来训练和部署 AI 模型。此外，AI 工程师还需要与其他团队成员合作，如数据科学家、产品经理和开发人员，以确保 AI 模型能够与其他系统和应用程序集成，并为用户提供价值。