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

以下是一些可以提高三维图、CAD 图和 BOM 表效率的 AI 工具： 1. CADtools 12：这是一个 Adobe Illustrator（AI）插件，为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具，涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，有助于创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可帮助创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具：一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

以下是一些工业设计相关的 AI 工具： 1. 绘图工具： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种视图创建，用户可拖放轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，有丰富模板。 draw.io（diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，支持创建架构图。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图。 2. CAD 图工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，能自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 3. 网站制作工具： Wix ADI（Artificial Design Intelligence）：基于用户信息自动生成定制化网站，提供多种设计选项和布局，集成 SEO 工具和分析功能。 Bookmark：AIDA 通过询问问题快速生成网站，提供拖放编辑器和多种行业模板及自动化营销工具。 Firedrop：Sacha 作为 AI 设计助手可创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid：Molly 作为 AI 设计助手可自动调整网站设计和布局，基于内容和互动优化，支持多种内容类型。

以下是关于 AI 对课程研发的相关内容： 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用： 个性化学习计划：分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 课程开发/学习沉浸：包括生成模型生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通：与新的 AI 工具（如口语形式的 GPT4o）结合学习，为学生提供更好的准备工具，以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 存在的问题：与优秀的人类教师相比仍有差距，如缺乏课时设计，且教学目标设计缺乏合理的梯度。但人机融合是大势所趋，AI 的高效率与人类教师的经验相结合。 相关工具：星火教师助手、知网备课助手。 课程示例： 关于《阿房宫赋》的课程，教学目标包括学生能理解并背诵课文、把握文章大意；了解创作背景，理解作者杜牧对秦朝暴政的批判和对人民疾苦的同情；掌握课文中的重点词汇和句式，提高文言文阅读能力。同时，了解骈文特点，通过诵读理解内容、体会思想感情，了解阿房宫的历史。 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程，涵盖软件开发最佳实践的提示、常见用例（总结、推理、转换和扩展），并将使用 LLM 构建一个聊天机器人。 当 AI 走进小学课堂的全套课程设计，先和学生互动，听听他们口中的 AI，再引出概念，用学生能理解的语言激发兴趣、引起好奇心。

创建 AI 智能体通常可以参考以下步骤： 1. 了解相关概念：AI 智能体是拥有各项能力的“打工人”，能帮助我们做特定的事情。它包含自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。 2. 选择平台：如字节的扣子（Coze），其是新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 3. 具体创建步骤： 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 在创建过程中，还需注意一些事项，如在配置完成后进行测试，对于涉及消耗个人资源的工作流，不能直接发布，可将相关输入作为工作流的初始输入，让用户自行购买后输入再使用。 例如，像“写作助手”这样的 AI 智能体，只需在文本框输入文章的主题、风格和要求，它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等全流程任务。

以下是通过 AI 提升工作效率的一些方法和相关研究结论： 1. 哈佛商学院的研究表明，在工作中使用 AI 能显著改善工作效率。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 2. GPT4 等模型有能力边界，在边界内表现良好，边界外则可能不佳，但具体边界未知。 3. 分组测试显示，使用 AI 且接受培训的两组任务完成效率和质量远高于未使用组，且 AI 对工作能力差的被测试者提升更大，高级人才提升较小。 4. 过于依赖 AI 可能适得其反，降低效率和质量，因为人们难以区分其能力边界。 5. 人类和 AI 协作有两种方式： 半人马模式：强调人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程，根据任务性质调配资源，充分利用人类智慧与判断力及 AI 的计算与生成能力。 机械人模式：人与 AI 高度融合，在细节上循环迭代优化，最终实现人机一体化，充分发挥人类灵活性和 AI 生成能力。 6. Inhai 的 Agentic Workflow 分为短期记忆和长期记忆，短期记忆将上下文学习视为利用模型短期记忆学习，长期记忆提供长期存储和召回信息能力。 工具方面：学会调用外部不同类型 API 获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 动作方面：大模型结合问句、上下文规划、各类工具决策最终执行动作。 Agentic Workflow 可从提升效率、提高质量、节省时间角度思考，通过将复杂任务分解成小步骤，融入更多人类参与规划与定义，减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖，提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 7. 从法律法规角度看，AI 已在众多领域带来重大进步和效率提升，具有巨大潜力推动增长和创造就业，支持人们现有工作，改善劳动力效率和工作场所安全。大型语言模型等技术进步预示着更多变革性发展。

以下是一些做 AI 工作流的方法： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为您排 TODO 优先级，并做私董会的脑暴。 2. 工作中，设置一个傲娇的 AI 小助理为您加油，给她的 Prompt 是要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 对于重点事项，如内容创作，拆成一个 bot 团队组：工作分成选题、标题、框架、扩写，然后分 A/B 组两个 AIbot 互相改。其中要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论，如导演小策、影视飓风 TIM 总结的 HKRR（快乐/知识/共鸣/节奏）。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面：使用 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot；将上述知识库、Prompt 资产，全部放入飞书的知识库+多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 6. 备选：筛选过的 50 多个生产力 AI，放在工具库里，待命输出。 7. 未来：把整个公司业务全部搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身，以及咨询日程预约。 8. 可能：让所有流量口 bot 也介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 9. 告诉自己，关注 AI 的同时，更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。 此外，还可以： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录，学习手动连接节点实现最简单的 AI 女友工作流，或者直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载，启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。若 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，需将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 搭建 AI 工作流的步骤： 1. 找到一个熟悉的工作场景，比如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程，如写文章可拆成选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入合适的 AI 工具，灵活选择最优解，不要为了用 AI 而用 AI，通过局部最优解达到全局最优解，以提高工作效率。

对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划，以下是一些完善的建议： 首先，进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研，明确当前存在的问题和瓶颈。 其次，制定明确的转型目标。例如，提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等，并且将这些目标进行量化和细化。 然后，规划技术架构。确定所需的数字化技术，如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等，并设计它们之间的集成方案。 接着，优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化，消除不必要的环节，提高生产的流畅性和效率。 再者，加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍，包括技术人员和管理人员。 最后，建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估，根据评估结果调整策略和措施，以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。

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。

大模型评分通常会根据不同的赛事或评估体系有所差异。 在金融行业的大模型挑战赛中，评测任务形式为给定一组参考文档和问题，要求模型按指定格式生成答案。赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案对比，并根据关键字段命中情况进行评分。评分公式涉及关键词命中总次数、关键词总数、小题数和得分等参数。例如在示例问题中，根据每个小题的回答正确情况计算得分，完全正确得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 在其他的大模型评估方面： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。地址：https://github.com/FlagOpen/FlagEval 。 CEval 构造了一个覆盖多个学科的中文知识和推理型测试集，并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。地址：https://github.com/SJTULIT/ceval 。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准，以众包方式提供匿名、随机的对战，并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。地址：https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb 。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式：alpaca_eval 和 alpaca_eval evaluate_from_model 。评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、通过指定的自动标注器计算胜率等步骤。相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 具有较低的经济成本和时间成本。

很抱歉，目前知识库中没有关于企业标书模拟评分系统的相关内容。但一般来说，企业标书模拟评分系统通常会涉及对标书的各项指标进行量化评估，包括但不限于技术方案的可行性、项目经验、价格合理性、服务保障等方面。您可以进一步明确您关于这个系统的具体问题，以便我为您提供更有针对性的帮助。

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。