我做了一批数字化看板，想让AI来评分，哪个AI工具比较合适

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 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。 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。

以下是关于 AI 辅助教案设计的相关内容： 一、PPT 生成工具及相关内容 1. 剪映：图文成片（只需提供文案，自动配图配音）。 2. BibiGPT：可以支持小红书、B站等网站视频的归纳总结，还可以提问互动，答案还会附上对应的视频节点。推荐链接：https://bibigpt.co/r/Bm63FV 、https://bibigpt.co/ 。 3. Kimi.ai：思维导图图片转 PPT。 4. AI 辅助 PPT 的原理和作用： 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 文章生成 PPT，是让 AI 帮忙摘要内容，生成大纲列表；主题生成 PPT，让 AI 根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。 有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。 二、AI 在教学设计中的应用 1. 支持教学目标设定和教学活动设计，使教学更加个性化、精准和高效。 2. 能根据不同学生的学习需求，提供差异化教学内容，提高学习效果。 3. 提供在教学设计中整合 AI 的具体方法和步骤，如利用 AI 工具进行学情分析、智能推荐等。 三、智慧课程相关 1. 概念示意图生成工具：http://Napkin.ai 。 2. 清华的探索：包括 AI 如何协助教师、教师提供数字资源、智慧课程 AI 助教（线上助教一对一）、如何手搓和优化 AI 助教、设计和实现在线助教的功能、自建专用平台（网站）等。 3. 上海交大案例：写作辅导、风景园林简史。 4. 武汉大学 AI 助教“珞珞”与“珈珈”，“人在回路”的原因：现阶段 AI 能力只能达到 Level 2，只能作为“副驾”，作用包括解决 AI 系统的局限性，提高系统准确性和可靠性；持续优化系统，提升学习体验；伦理和价值观把控，保障教学安全。 5. 人机智慧学习协作框架：包括助理、职责、任务、监管、沟通、指导负责任等，把 AI 想象成您的助理/伙伴/下属，如 CoPilot 。 四、生成式 AI 对课件制作与微课生成的影响 带来颠覆性变革。

以下是一些对自媒体创作有用的 AI 软件或工具： 1. AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity。 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney。 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic。 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer。 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite。 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen。 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs。 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope。 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster。 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple。 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman。 此外，中文的内容仿写 AI 工具推荐： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 写作猫是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章的各类属性，为文章的正负情感、情绪强度和易读性打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是得力的智能写作助手，能处理心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 智能创作助手 Effidit 由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。）

AI 在企业中有多种落地场景，以下为您详细介绍： 1. 决策方面： 在实际企业环境中，领导者常面临平衡 AI 与人类判断以快速决策的问题。例如依赖 AI 进行销售数据分析来制定产品定价策略，但当市场环境变化时，AI 建议可能不适用。 企业领导者需认识到 AI 决策的不透明性，设立审核流程，如某公司全球化扩张时，AI 提供的局部市场数据分析建议需经领导者基于经验和洞察的审查。 为最大化 AI 优势并避免盲目依赖，企业可建立“AI 决策审核流程”，包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤。 2. 医疗保健领域： 医学影像分析：辅助诊断疾病。 药物研发：加速研发过程，识别潜在药物候选物和设计新疗法。 个性化医疗：分析患者数据提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：提高手术精度和安全性。 3. 金融服务领域： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低风险。 信用评估：帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据辅助投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务并回答常见问题。 4. 零售和电子商务领域： 产品推荐：分析客户数据进行个性化推荐。 搜索和个性化：改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。 5. 制造业领域： 预测性维护：预测机器故障避免停机。 质量控制：检测产品缺陷提高质量。 供应链管理：优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人提高生产效率。

AI 数字人是运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能如科幻作品中的人型机器人般高度智能，但已在各类生活场景中常见，且随着 AI 技术发展正迎来应用爆发。目前业界尚无准确定义，一般可根据技术栈分为两类： 1. 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，主要用于影视行业及直播带货。表现质量与手动建模精细度及动捕设备精密程度直接相关，不过视觉算法进步使在无昂贵动捕设备时，也能通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息达到不错效果。 2. 算法驱动的数字人：强调自驱动，人为干预更少，技术实现更复杂。大致流程包含三个核心算法： ASR（语音识别）：能将用户音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。开源代码如 openai 的 whisper（https://github.com/openai/whisper）、wenet（https://github.com/wenete2e/wenet）、speech_recognition（https://github.com/Uberi/speech_recognition）。 AI Agent（人工智能体）：充当数字人大脑，可接入大语言模型，如 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等。Agent 部分可用 LangChain 模块自定义（https://www.langchain.com/）。 TTS（文字转语音）：将数字人依靠 LLM 生成的文字输出转换为语音。开源代码如微软的 edgetts（https://github.com/rany2/edgetts），只能使用预设人物声音且接口免费；VITS（https://github.com/jaywalnut310/vits）及其分支版本，可自己训练想要的人声；sovitssvc（https://github.com/svcdevelopteam/sovitssvc）专注于唱歌，如前段时间很火的 AI 孙燕姿。 除算法外，人物建模模型可通过手动建模（音频驱动）或 AIGC 方式生成人物动态效果（如 wav2lip 模型）实现一个最简单的数字人。但这种简单构建方式存在诸多问题，如如何生成指定人物声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型及动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。

利用 AI 进行产品包装信息的智能审核，可以参考以下类似的方法和步骤： 1. 数据收集与分析：利用 AI 工具收集和分析大量的产品包装信息数据，包括市场上已有的成功案例、相关法规要求等，以了解常见的模式和问题。 2. 关键词提取与匹配：通过 AI 提取产品包装中的关键信息，并与合规要求的关键词进行匹配，快速筛选出可能存在问题的部分。 3. 图像识别与内容审查：运用 AI 图像识别技术审查包装上的图片、图标等元素，确保其符合相关规定，同时对文字内容进行深度分析。 4. 法规库对接：将 AI 系统与最新的法规库进行对接，实时更新审核标准，保证审核的准确性和及时性。 5. 风险评估与预警：AI 可以根据分析结果评估包装信息的合规风险，并及时发出预警，提示修改。 6. 个性化审核模型：根据不同产品类型和行业特点，训练个性化的 AI 审核模型，提高审核的针对性和准确性。 7. 反馈与优化：根据审核结果和用户反馈，不断优化 AI 模型，提高审核的质量和效率。

元宇宙对教育的全面数字化转型具有重要推动作用。 在当前的数字化时代，数字化正在重塑我们的生活，从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展进一步加强了这一趋势，而元宇宙代表着物理世界的数字化。 在教育领域，存在多种与元宇宙和数字化转型相关的情况和探索。例如： 1. 智慧课程培育建设和人工智能赋能教学创新工作坊，涉及多种工具推荐，如 Bot.360.com 多模型竞技选取最佳答案、用 heyGen 定制“数字分身”等。 2. 教育工作坊涵盖了 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作和微课生成的变革、学情分析与作业测评等多个方面。 3. 对于教师而言，面临着如 AI 教师是否会代替人类教师等问题，同时也有诸如 AI 导师一对一、人机协同教育生态等新的模式和理念。 总之，元宇宙和相关技术为教育的数字化转型带来了众多可能性，包括大规模自适应学习、工作场景模拟等，也促使教育不断探索新的模式和方法，以适应时代的发展。

公司数字化转型对客户服务增值的好处包括： 1. 个性化服务：利用 AI 分析客户行为数据，深入了解客户需求和偏好，为其提供定制化的产品推荐和服务，如电子商务网站根据用户购物历史和浏览习惯推荐相似产品，在线零售商利用客户购买数据推荐新产品或补充产品，从而提升客户体验和忠诚度。 2. 定制化沟通和推广：通过更具针对性的沟通和营销活动加强与客户的关系，提高忠诚度。根据客户偏好和行为数据定制营销活动，在客户支持和沟通中采用个性化方法，定期收集客户反馈并用于优化服务和产品，监控效果并不断优化推荐和营销策略。 3. 提升操作效率：Token 化在自然语言处理中应用，将大段文本分解成小块处理单元，便于管理和分析复杂文本数据，使 AI 模型快速识别关键信息，加速决策过程，提升业务响应速度。 4. 优化客户服务：Token 化使客户服务自动化成为可能，通过自动响应系统快速准确处理客户请求，极大提升客户满意度和品牌忠诚度。 5. 个性化营销：利用 Token 化分析用户行为和偏好，提供高度个性化的营销内容，增加销售转化率。 在平衡技术和个性化、人性化服务方面，可以采取以下措施： 1. 深入挖掘客户数据，同时注重保护客户隐私和数据安全。 2. 结合人工干预和监督，确保服务的人性化和温度。 3. 持续收集客户反馈，根据反馈调整技术应用和服务策略。 4. 培训员工，使其在运用技术的同时能够提供贴心的服务。

企业数字化团队协助业务方找 AI 落地场景可以参考以下内容： 周鸿祎提出，推动 AI 与数字化业务全面融合是比较理想的情况。企业可以从列出的武器库中挑选合适的选项，如私有化通用大模型、办公大模型、营销大模型、定制数字人、AI 应用商店、360AI 大会员，甚至可以选择知识大模型、情报大模型、安全大模型，或者开发自己的大模型，并与业务融合。 360 改变了思路，从过去把大模型简单拼接在搜索结果右侧或浏览器里，转变为找到刚需和痛点的明星场景，用场景来引导模型，而非先打造模型再寻找场景。 Jusi 适用于各种企业和个人，包括初创公司、中小企业和项目经理。初创公司可借助其创建技术规格并寻找开发工作室；中小企业能借此扩大数字化业务、添加新功能；项目经理能简化并加速寻找合适开发合作伙伴的流程。

数字化是指将信息、数据等转化为数字形式，以便于存储、处理和传输。它强调的是将现实世界中的事物以数字方式进行表示和管理。 数智化则是在数字化的基础上，进一步融合了人工智能、大数据等技术，实现智能化的决策、分析和优化。数智化更注重利用数据和算法来提升业务的效率和价值。 在具身智能的背景下，数字化智能主要是在数字世界中形成的智能，其交互相对简单，可不符合物理规律。而具身智能则需要与物理世界进行交互，面临更多的挑战，如感知环境、理解和决策等。 随着技术的发展，人工智能有望实现通用，机器可能会具有自我意识和超级智能，从而引发对机器意识和数字生命形式的思考。在这种情况下，人与数字生命之间的合作和竞争基础将成为重要问题。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 测评中，国内模型中文心一言 4.0 的胜率国内最高，接近 30%。胜率超过 25%的国内模型还有智谱清言、通义千问 2.0 和 AndesGPT。 在 200 亿参数量级的开源模型中，Baichuan213BChat 的胜率排在首位。 在工具使用的测评中，国内模型中智谱清言表现不俗，取得了 83.78 的高分，排名国内第一。紧随其后的是文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。 综合来看，国内大模型中各有优势，具体的评分会因不同的测评维度和标准而有所差异。