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AI应用交互范式和形式

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以下是关于 AI 应用交互范式和形式的相关内容:

AIGC 将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互,人机交互将形成 LUI(对话交互界面)+GUI(图形交互界面)的混合形态,意味着 SaaS 公司最终会变成智能系统运行商,软件操作方式被大幅简化,应用之间的集成度更高,多应用之间也更加融合。

AI Agent 是大模型落地业务场景的主流形式。2023 年上半年,AI 应用下载量突破亿次。AIGC 给业务流程带来的智能革新,一方面打开了新的需求空间,产生规模化的流程重组效应;另一方面,也可能让传统行业一成不变的业务规则迭代为更好的版本。在这个过程中,原子化的 AI 能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中,以“无感智能”的形态,成为企业运营过程中必不可少的组成部分。

AI 应用的相关概念:

  • AI 应用:围绕大模型能力的 AI 应用,以自然语言为主要交互形式,通常包含一个或多个技能。
  • 技能(Skills):AI 应用所具备的各种能力,如应用问答、数据查询、数据更新等。
  • 数据和知识:支撑 AI 技能的数据资产,聚合各类数据,包括数据表、分析表、知识库和数据流。
  • 记忆:存储和检索信息的能力,用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验,为用户提供更定制化更精准的服务。
  • 权限:定义数据可被哪些用户访问和操作。
  • 模型配置:配置 AI 应用使用的模型及相关参数。
  • 应用发布:将开发好的应用发布到不同渠道,如 Lark Bot 和 My AI 等。
  • 应用管理:应用发布上线后,管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等。

未来几年人们与技术和人工智能的互动方式的可能性是无限和令人兴奋的。但回到目前人工智能的现实状态,大多数企业仍在努力找到利用这项技术为客户提供价值的最佳方式,并尝试探索他们的首个整合想法。不幸的是,很多产品只是在应用程序中添加一个自由形式的 AI 聊天界面,希望人们在需要时会调用助手,提出问题,并希望得到一个好的回答。然而,这仍然要求用户切换上下文,起草一个好的提示,并找出如何在他们的工作中使用生成的响应(如果有用)。然而,在当前世界中,仍然有许多未开发的领域,人工智能可以以有意义的方式提供帮助。

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References

2024钉钉AI助理白皮书-人人都是创造者-钉钉&财商学院-38页.pdf

AIGC将给应用软件的形态和业态带来颠覆性变化。基于自然语言的极简交互,人机交互将形成LUI(对话交互界面)+GUI(图形交互界面)的混合形态,意味着SaaS公司最终会变成智能系统运行商,软件操作方式被大幅简化,应用之间的集成度更高,多应用之间也更加融合。3/ AI Agent是大模型落地业务场景的主流形式2023年上半年,AI应用下载量突破亿次钉钉AI助理白皮书AIGC给业务流程带来的智能革新,一方面打开了新的需求空间,产生规模化的流程重组效应;另一方面,也可能让传统行业一成不变的业务规则迭代为更好的版本。在这个过程中,原子化的AI能力将以细粒度的方式作用到业务流程的诸多环节中,以“无感智能”的形态,成为企业运营过程中必不可少的组成部分。

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|概念/名词|解释|<br>|-|-|<br>|AI应用|围绕大模型能力的AI应用,以自然语言为主要交互形式,通常包含一个或多个技能|<br>|技能(Skills)|AI应用所具备的各种能力,如应用问答、数据查询、数据更新等|<br>|数据和知识|支撑AI技能的数据资产,聚合各类数据,包括数据表、分析表、知识库和数据流|<br>|记忆|存储和检索信息的能力,用于学习和记忆与用户和环境交互中的经验,为用户提供更定制化更精准的服务|<br>|权限|定义数据可被哪些用户访问和操作|<br>|模型配置|配置AI应用使用的模型及相关参数|<br>|应用发布|将开发好的应用发布到不同渠道,如Lark Bot和My AI等|<br>|应用管理|应用发布上线后,管理应用的数据、进行角色授权、监控应用使用状态等|

AIGC Weekly #29

未来几年人们与技术和人工智能的互动方式的可能性是无限和令人兴奋的。但回到目前人工智能的现实状态,大多数企业仍在努力找到利用这项技术为客户提供价值的最佳方式,并尝试探索他们的首个整合想法。不幸的是,我看到很多产品只是在应用程序中添加一个自由形式的AI聊天界面,希望人们在需要时会调用助手,提出问题,并希望得到一个好的回答。然而,这仍然要求用户切换上下文,起草一个好的提示,并找出如何在他们的工作中使用生成的响应(如果有用)。然而,在当前世界中,仍然有许多未开发的领域,人工智能可以以有意义的方式提供帮助。

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谁是世界上最好的 ai 大模型?
目前很难确切地指出谁是世界上最好的 AI 大模型,不同的 AI 大模型在不同方面各有优势。 例如,OpenAI 的 GPT4 是一个大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。Midjourney v5 模型在生成逼真的 AI 图像方面表现出色,具有极高的一致性,并支持高级功能。DALL·E 3 能轻松将想法转化为极其精准的图像。Mistral 7B 是一个具有 73 亿参数的模型,在多个基准测试上表现优秀。 在中国,阿里云的 Qwen 2 开源了模型,性能超越目前所有开源模型和国内闭源模型。同时,中国也有众多的大模型发布。 然而,对于“最好”的评判标准因应用场景和需求的不同而有所差异。在某些领域,某个模型可能表现出色,而在其他领域则可能是其他模型更具优势。
2025-03-02
如何让AI写项目申请书
要让 AI 写项目申请书,可以参考以下步骤: 1. 明确自身身份:向 AI 说明您在项目中的角色和具备的专业技能,使 AI 按照相应的水准进行思考和创作。 2. 阐述项目目标:清晰地告知 AI 项目要达成的具体成果和要求,让其围绕目标来撰写申请书。 3. 制定项目规则:包括项目的规范、流程、标准等,例如格式要求、语言风格、引用规范等,AI 会严格遵循这些规则进行写作。 4. 确定文件存放位置:规划好申请书的保存和整理方式,方便后续查找和使用。 5. 指定使用工具:明确告知 AI 可以使用的资源、框架和库等,保证申请书的统一性和专业性。 6. 说明测试标准:提前告知 AI 如何对申请书进行评估和检验,使其考虑到可测试性,并可能主动提供测试用例。 7. 提供参考资料:为 AI 提供相关的优秀范例和学习资料,帮助其避免常见错误,提高申请书的质量。 此外,还需注意以下几点: 1. 创建文件:在项目的根目录下新建一个名为“.cursorrules”的文件。 2. 编写规则:根据项目需求,在文件中明确定义关键规则,如项目目标、编码标准、文件结构等,并随着项目需求的变化实时更新。 3. 借鉴他人:网上有很多开源的“.cursorrules”文件可供参考学习,如“cursor.directory”(官方地址:https://cursor.directory/ )和“awesomecursorrules”(地址:https://github.com/PatrickJS/awesomecursorrules/tree/main/rules )。 本质上,AI 规则和“.cursorrules”都是对 AI 辅助创作的系统提示词,只是作用范围有所不同。AI 规则影响所有项目,而“.cursorrules”仅影响当前项目。可以将通用要求放在 AI 规则里,项目独有的要求放在“.cursorrules”里,以提高开发效率。
2025-03-02
企业部署本地AI模型管理
企业部署本地 AI 模型管理可以参考以下内容: 1. 使用 Ollama 框架: 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于在本地环境(包括 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu)启动和运行。 提供模型库,用户可从中下载不同参数和大小的模型,通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改温度参数等设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用集成。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 先安装,访问 https://ollama.com/download/ 下载安装,安装完确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 2. 部署和训练自己的 AI 开源模型: 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署,根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够训练数据覆盖目标应用场景,准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础,如使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护,重视大模型涉及的大量数据和隐私信息的安全性和合规性。 3. LangChain 携手 NVIDIA: NVIDIA NIM 是一系列加速企业内部生成式 AI 部署进程的用户友好微服务,支持广泛 AI 模型,开发者利用行业标准 API 数行代码即可构建企业级 AI 应用,基于 NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA TensorRT、NVIDIA TensorRTLLLLM 等强大推理引擎及 PyTorch 等技术构建,提供无缝 AI 推理体验,在本地服务器或云端环境中均是大规模、高性能生成式 AI 推理的最佳选择。 对 NVIDIA NIM 充满期待的原因:自托管特性,数据保留在服务器上不外传,适合处理敏感信息的 RAG 应用;提供一系列预构建容器,轻松选择使用最新生成式 AI 模型,无需复杂配置;具有可扩展性,解决服务部署的稳定性和可用性挑战。 开始使用 NIM 很简单,在 NVIDIA API 目录中可访问多种 AI 模型用于构建和部署生成式 AI 应用,NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分,这是全面的基于云的软件平台,旨在简化生产级 AI 应用的开发和部署流程,可通过相关博客获取详细指南。
2025-03-02
微软认证AI工程师
以下是关于微软认证 AI 工程师的相关信息: MQ 老师是知乎的 AI 讲师,考过了国家工信部、微软、讯飞三个初级人工智能工程师证书,在教育行业工作 15 年以上,过去半年一直在探索教育场景中的 AI 实践。 胡凯翔是微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册。 韦恩是微软提示词工程师,智能体创业者,WayToAGI 共建者,多平台 Agent 开发者,企业级 AI Agent 定制专家,荣获多家 AI 开发平台的比赛奖项,有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问。
2025-03-02
安防行业如何应用好AI
在安防行业应用好 AI 可以从以下几个方面考虑: 1. 技术层面: 大模型时代,训练大模型涉及 GPU 调用、模型架构设计、数据处理、调优等多个环节,具有较高的资源门槛和技术复杂度。 2. 竞争态势: 当计算机视觉的商业化场景转向安防后,创业公司面临来自安防行业巨头的竞争。创业公司虽更懂 AI 视觉识别,但需从头学习研发硬件产品、搭建营销体系;而巨头有完善的供应链和销售体系,但需要引入 AI 技术。 大模型时代的创业公司对手从海康威视换成了资源更多、决心明确的 BAT 和字节等大公司。 3. 创新与生态: 新技术能否找到新生态至关重要,包括新的供应链、新的硬件载体、新的渠道和新的需求与用户来源。 创业公司和大公司间的竞赛结果取决于新技术能在多大程度上颠覆原有体验,新技术的进入门槛、赛道长度以及能否找到新生态。 此外,在管理方面,要善于为 AI 应用提供明确的沟通和上下文,明晰其能力边界,合理授权并监督检查,擅长任务拆解和整合以提升协作效率。同时,医保严禁 AI 自动开处方,而在其他领域如 Coinbase 全面推动 AI 应用,提高了效率并广泛应用于多个方面。
2025-03-02
AI能不能帮人写小说赚钱
AI 可以帮助人写小说赚钱。例如,南瓜博士上个月参加了一场 AI 创作微信小说的比赛,尽管在提交过程中出现了一些小失误,但仍凭借 AI 的帮助获奖。此外,使用 AI 可以草拟各种类型的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。通过与 AI 系统互动,提高提示质量,能让写作效果更好。还可以将自己的文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿等。AI 也能帮助完成一些任务,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。总之,合理利用 AI 能在写作方面提供支持,从而有机会通过写小说获得收益。
2025-03-02
自动生成交互原型
以下是关于自动生成交互原型的相关信息: Figma 在上周的发布会上带来了多项更新,其中包括 AI 自动生成交互原型的功能。使用此功能时,不需要自己连线,AI 可以自动链接合适的设计稿页面生成交互原型。但目前 AI 能力尚未全部开放,只提供给有限的用户测试。 此外,Creatie AI 是一款 AI 驱动的设计神器,能够在几分钟内设计网站或程序,融合思维导图、设计、协作、原型制作、代码交接等功能,自动分析设计文件,创建统一样式库,快速转化为高保真可交互原型并生成代码。其网址为:http://creatie.ai 。
2025-02-20
如何做机器人交互提问的问答
以下是关于机器人交互提问的问答相关内容: 容器编排模板:是一种配置文件,用于在 Docker 中部署和管理多个容器,可一键部署复杂环境,无需手动配置细节,文中通过其配置 COW 组件与微信和极简未来平台交互。 使用 Docker 部署 COW 组件的原因:Docker 提供隔离运行环境,确保应用稳定运行,简化安装和配置,保证部署环境一致,便于管理和维护。 配置多个前缀触发机器人回复的原因:确保只有特定情况机器人才回复,避免群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 扫码登录失败的解决办法:尝试重启 Docker 容器(在宝塔面板中找到对应容器点击“重启”)、检查网络连接(确保服务器和微信客户端能正常访问互联网)、重新扫描二维码(等待容器重启后扫描日志中生成的二维码)。 AI 微信聊天机器人的费用:实际费用不高,极简未来平台按使用量收费,对一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间,平台还提供每天签到免费领积分福利降低成本。 使用极简未来平台创建 AI 机器人的费用:未明确具体金额,收费按使用量计算。 此外,关于问答机器人: 整个知识库内容庞大丰富,新用户难以快速找到内容。 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 作为 AI 知识库,需用更先进的 RAG 技术解决。 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 您可以通过以下方式使用: 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(最新二维码在知识库首页),加入后直接@机器人。 在 WaytoAGI.com 的网站首页直接输入问题获取回答。
2025-02-05
人机交互模型
目前大模型在人机交互方面可能存在以下三种模式: 1. 以人为主导,大模型提供建议(copilot 阶段):如同副驾驶,在人做决策时提供建议,决定权在人手中。 2. 人和大模型协同工作,合作完成同一个工作(embedding 阶段):在实际工作场景中,部分小环节可由大模型完成,能提高工作效率。 3. 人指挥大模型工作(数字员工阶段):此阶段较为少见,大模型目前还不能完全独立完成具体工作,可能是工程问题或自身能力欠缺所致。 个人观点认为,当下应努力将大模型从简单提供建议转变为深度融入工作流,而数字员工阶段尚不成熟,可由其他大厂和学界先行尝试。 此外,每一次平台型技术的出现都会催生新的人机交互方式。如在智能时代,我们曾认为 ChatGPT 的 LUI(自然语言对话式界面)是交互终点,但并非如此。知名科幻电影 HER 中人类与 AI 全感知无障碍的对话形式才是我们所期望的。 OpenAI 发布的 GPT4o 是其之前所有技术的集大成者,采用新的全模态模型Omnimoda Model。通过端到端的神经网络,将视觉、语音和文本数据混合训练,而非常见的先转换为文本再处理的工程手段。GPT4o 对音频输入的平均反应时间为 300 毫秒,与人类相似,且能从音频数据中感悟人类的情绪、语调、风格等,甚至还原训练时的环境声音。但 OpenAI 未公开 GPT4o 的技术细节,唯一线索来自内部模型炼丹师的一篇博客,项目名是 AudioLM,2023 年中启动,目标是用端到端的方式扩大语音模型的能力。
2025-01-15
以下是大致可以采用的步骤来实现这样一个能自动在大语言模型网站生成不同场景机器人图片的程序(以下以Python语言示例,不过不同平台具体实现会有差异且需遵循对应网站的使用规则和接口规范): ### 1. 选择合适的大语言模型网站及确认其API(应用程序编程接口)情况 不同大语言模型网站对于图片生成通常会提供相应的API来允许外部程序与之交互,比如部分知名的AI绘画相关平台。你需要先确定要使用哪些网站,然后去注册开发者账号等,获取对应的API Key以及详细的API文档,了解如何通过代码向其发起图
以下是为您整合的相关内容: Ollama 框架: 1. 支持多种大型语言模型,如通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 2. 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu,用户能轻松在本地环境启动和运行大模型。 3. 提供模型库,用户可从中下载不同模型,这些模型有不同参数和大小以满足不同需求和硬件条件,可通过 https://ollama.com/library 查找。 4. 支持用户自定义模型,例如修改模型的温度参数来调整创造性和连贯性,或者设置特定的系统消息。 5. 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 6. 社区贡献丰富,包括多种集成插件和界面,如 Web 和桌面应用、Telegram 机器人、Obsidian 插件等。 7. 安装:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。安装完后,确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动 ollama 应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 1. COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,将多模型塞进自己的微信里实现方案。 2. 基于张梦飞同学的教程: 。 3. 实现内容: 打造属于自己的 ChatBot(文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)。 常用开源插件的安装应用。 4. 正式开始前需知: ChatBot 相较于在各大模型网页端使用区别:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项: 微信端因非常规使用,有封号危险,不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤,请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规要求。 禁止用于任何非法目的。 处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防滥用或泄露。 5. 多平台接入:微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 6. 多模型选择:GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 7. 多消息类型支持:能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 8. 多部署方法:本地运行、服务器运行、Docker 的方式。
2024-12-29
有没有语音交互领域的AI Agent的好的思路
以下是关于语音交互领域的 AI Agent 的一些思路: 1. 构建像人一样的 Agent:实现所需的记忆模块、工作流模块和各种工具调用模块,这在工程上具有一定挑战。 2. 驱动躯壳的实现:定义灵魂部分的接口,躯壳部分通过 API 调用,如 HTTP、webSocket 等。要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对成熟但闭源。 3. 保证实时性:由于算法部分组成庞大,几乎不能单机部署,特别是大模型部分,会涉及网络耗时和模型推理耗时,低延时是亟需解决的问题。 4. 实现多元跨模态:不仅要有语音交互,还可根据实际需求加入其他感官,如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 处理拟人化场景:正常与人交流时会有插话、转移话题等情况,需要通过工程手段丝滑处理。 此外,像 AutoGLM 这样的产品,通过模拟人类操作来实现跨应用的控制,展现出了一定的智能理解能力,如能根据用户意图选择合适的应用场景。但仍存在语音识别偏差、操作稳定性需提升、支持平台有限等问题,未来随着多模态理解能力和操作精准度的提高,发展空间较大。
2024-11-19
有什么着重于「交互」的人机交互的作品设计方案可以参考
目前暂时没有关于着重于“交互”的人机交互作品设计方案的相关内容可供参考。但一般来说,一个好的着重于交互的人机交互作品设计方案通常会考虑以下几个方面: 1. 明确用户需求和目标,深入了解用户群体的特点和行为习惯。 2. 设计直观简洁的界面,确保用户能够轻松理解和操作。 3. 提供及时有效的反馈机制,让用户清楚知道自己的操作结果。 4. 注重多模态交互,如结合语音、手势、触摸等多种交互方式。 5. 进行用户测试和迭代优化,不断改进交互体验。
2024-10-26
DeepSeek常见应用技巧
DeepSeek 常见应用技巧包括以下方面: 1. 高阶能力调用: 文风转换矩阵,如作家风格移植(用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象)、文体杂交(将产品说明书改写成《史记》列传格式)、学术口语化(把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话)。 领域穿透技术,如行业黑话破解(解释 Web3 领域的“胖协议瘦应用”理论)。 2. 场景化实战策略: 商业决策支持。 创意内容生成。 技术方案论证。 3. 效能增强技巧: 对话记忆管理,包括上下文锚定(记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010)、信息回溯(请复述之前确认的三个设计原则)、焦点重置(回到最初讨论的供应链问题)。 输出质量控制,如针对过度抽象(请具体说明第三步操作中的温度控制参数)、信息过载(用电梯演讲格式重新组织结论)、风格偏移(回归商务报告语气,删除比喻修辞)等问题的修正指令。 4. 特殊场景解决方案: 长文本创作,如分段接力法(先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验)、逻辑粘合剂(确保新章节与前文的三处细节呼应)。 敏感内容处理,如概念脱敏法(用经济学原理类比说明网络审查机制)、场景移植法(假设在火星殖民地讨论该议题)。 Deepseek 时代提示词的针对性技巧: 1. 身份定位技巧,目的是让 AI 理解您的背景和专业水平,例如差的表述:“帮我写一篇营销方案”,好的表述:“作为一名刚入职的电商运营,需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧,目的是提供具体的应用场景和限制条件,例如差的表述:“写一篇新品发布文案”,好的表述:“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案,目标用户是 2535 岁的年轻父母,预算 3000 以内,需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧,目的是指定具体的输出格式和内容结构,例如差的表述:“分析最近的新能源汽车销量数据”,好的表述:“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据,包含以下维度:月度销量、同比增长、市场份额,并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧,目的是将复杂问题拆解为可管理的小任务,例如差的表述:“怎么做短视频运营?”,好的表述:“请分三步指导新手做美食短视频:前期准备:需要哪些设备和技能 拍摄阶段:关键场景和机位选择 后期制作:剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧,目的是通过追问获得更精准的答案,例如第一轮:“帮我做一份产品分析报告”,追问 1:“内容太专业了,能用更通俗的语言解释吗?”,追问 2:“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗?”。 6. 深度思考引导技巧,目的是获得更深入的分析和见解。 以下是一些用户使用 DeepSeek 的实际情况: 帮我脑爆活动方案(AJ 杭州)。 会议纪要给它出方案思考非常到位,稍加修改就可以呈现高质量的会议总结。 本地搭超级 AI 助手(陈星北京)。 DS+飞书批量处理客户评论(Lily 温州)。 分析总结复盘内容。 生成专业专用软件详细使用过程,非常正确(兰州)。 辰、李意儿用。 变现当然。 Candice 代码编写。 帮我写小说框架。 让 ds 给出拓展市场的梳理角度和咨询梳理。 写党员的用自我批评用古诗改简历(苏州)。 学长刚蝈。 探索外太空。 大创苏州 a 文案胡泽华改简历。 园子。 写文案。 Forget,之前用过 deepseek 分析过感情问题,补充了对于心理学的一些空缺,了解了更多。 Ecfa 苏州一晚三个营销方案,Deepseek 一晚,干了之前一个月的活。 Yvonne 写论文。 AI 中医+心理咨询师。 AI 育儿,生图 AI 撰写提示词辅食(北京,赵赵)。 帮我。 帮我生帮。 短视频脚本。当百度用。 写方案,做图。 用 a 帮我。 南京得一写小红书笔记,八字算命。 写周报用。 帮我做设计头脑风暴。 上海 BaoBig 粒。 Guigui 北京。 算命。 分析。 柯柯武汉做网站葉用。 投喂大量的 deepseek。
2025-03-01
分类思想在代数领域的应用
在代数领域,分类思想有着广泛的应用,主要体现在以下几个方面: 1. 线性代数:是机器学习中常用的数学主题,在基本的模型分类、聚类、回归任务中,如线性回归、SVM、KNN、随机森林等算法中都有极高的可用性。对于数据集中存在的每个特征,通常都有大量样本,考虑具有 n 个数据样本的特征向量,它将是一个 n 维向量,了解 n 维向量的属性(如点积、叉积、加法和减法)至关重要。 2. 向量之间的距离:在机器学习中,每个特征都被视为一维,通常数据集包含大量特征。首先计算两个特征之间的距离来观察它们的相似性,因此,计算两个 n 维向量之间的距离的知识至关重要。距离计算的直接用例可以在 KNN 和 KMeans 算法中找到。 3. 超平面投影:在 SVM 中,尝试找到 n 维样本与 n 维平面之间的距离,通常会将该样本投影到超平面上,因此平面投影的概念和超平面的知识至关重要。 此外,在解决数学问题时,如陶哲轩解决新问题时,会用到多种方法,包括理解问题、简化表达、使用归纳法、利用生成函数、进行渐近分析、收集数值证据、寻找类似问题以及寻求反馈和合作等。 在神经网络和深度学习中,当函数的输出值是一个有限集时(例如逻辑函数),给带权重的和设置阈值是没问题的,问题在于对输入数据做好合适的标签(分类问题)。例如感知机可以用来学习对 20×20 像素输入中的简单形状进行正确分类。
2025-03-01
设计面向青少年的AI课程大纲,核心是围绕以DeepSeek技术专题为核心的各类技术到应用的设计
很抱歉,目前没有关于以 DeepSeek 技术专题为核心设计面向青少年的 AI 课程大纲的相关内容。但我可以为您提供一个通用的以技术到应用为思路的 AI 课程大纲框架供您参考: 一、课程简介 介绍课程的目标、重要性以及学习 AI 对青少年的益处。 二、基础知识 1. 什么是 AI 及其发展历程 2. 常见的 AI 应用领域 三、DeepSeek 技术基础 1. DeepSeek 技术的原理 2. 相关算法和模型 四、技术应用实践 1. 利用 DeepSeek 技术进行图像识别项目 2. 基于 DeepSeek 的自然语言处理应用 五、案例分析 1. 成功运用 DeepSeek 技术的实际案例 2. 案例中的创新点和可借鉴之处 六、创新与拓展 1. 鼓励学生提出基于 DeepSeek 技术的新应用想法 2. 小组讨论和展示 七、课程总结与回顾 复习重点知识,总结学习成果。 您可以根据实际需求和教学条件对上述大纲进行调整和完善。
2025-03-01
我是一名港口行业国有企业职工培训专员,想结合当前AI技术应用,出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列,又包括技能操作序列职工的,可直接执行的年度培训计划文案,字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案,希望对您有所帮助: 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能,增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧,如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程:利用网络平台提供相关课程,方便职工自主学习。 2. 线下讲座:邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作:在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训,根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式,检验职工的学习成果,并将其与绩效考核挂钩,激励职工积极参与培训。
2025-02-28
ai在自媒体行业的应用
AI 在自媒体行业有广泛的应用,主要包括以下方面: 写作方面: 1. 项目启动:确定目标客户群体,如大学生、职场人士、自媒体从业者等,并选择合适的 AI 写作工具以满足不同客户需求。 2. 准备阶段:学习并实践 AI 写作技术,通过书籍、在线课程等资源提升写作技能,同时构建团队,培养和扩充团队成员以提高运营效率。 3. 商业模式构建:确定服务内容,如提供论文、报告、文案等直接写作服务,并制定质量控制标准以确保写作内容满足客户要求。 4. 运营与推广:在淘宝等电商平台上开设店铺展示并销售写作服务,建立写作培训社群分享写作技巧和 AI 应用经验以提升品牌影响力,通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设,与绘画团队、其他写作工作室等合作共同开发新项目。 5. 项目优化与发展:持续关注 AI 技术进展以提升服务质量和效率,根据市场需求拓展新的服务和产品,并收集客户反馈不断优化和改进服务。 AI 绘画方面: 1. 个体成为自媒体博主。 2. 个体商户应用。 3. 实体印刷(如 T 恤、杯子实物等)。 4. AI 摄影。 5. 设计接单。 6. AI 定制萌娃头像。 7. 电商商品。 8. 自媒体素材。 9. AI 服装预售。 10. AI 视频接单。 11. 培训老师。 公司方面: 1. 设计质量和效率提升。 2. AI 绘画相关应用开发。 3. CV 方面算法应用。 此外,还有以 AI 主题自媒体短视频创作工作坊为例的应用: 1. 开场介绍(15 分钟):主持人介绍活动目的、流程和期望成果,并展示相关案例激发创意思路。 2. 案例和工具介绍(30 分钟):进行案例展示和工具介绍。 3. 创意策划与制作准备(45 分钟):团队成员分工,明确各自负责的部分,讨论并撰写用于辅助制作的 prompts,制定具体的制作计划和时间表。 4. 短视频制作(1 小时):各组根据策划进行视频拍摄、编辑和制作,主持人巡回指导提供必要帮助。 5. 成品展示与评估(30 分钟):各组展示完成的短视频,共享反馈和建议互相学习提升。 6. 总结讨论(15 分钟):总结学习经验,分享创作心得,讨论 AI 在自媒体领域的应用前景。 该工作坊具有案例激发、团队协作、实践指导、创意自由和综合能力提升等特色。通过本次工作坊,参与者不仅能够掌握如何创作吸引人的 AI 主题短视频,还能提升团队协作和创意思维能力,为未来的自媒体创作和 AI 应用奠定坚实基础。
2025-02-28