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autodl如何解决时常出现的,实例GPU被占用导致需要更改实例时,数据的转移复制问题,怎样提高效率

Answer

很抱歉,目前知识库中没有关于 autodl 在实例 GPU 被占用导致需要更改实例时数据转移复制问题及提高效率的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下几种可能的解决方法:

  1. 提前规划和备份:在可能出现 GPU 占用需要更改实例的情况前,提前对重要数据进行备份,以便在需要时快速恢复。
  2. 优化数据存储结构:采用更高效的数据存储方式,减少数据转移复制的时间和工作量。
  3. 利用数据同步工具:寻找适合的专业数据同步工具,提高数据转移的效率和准确性。
  4. 监控和预警:建立有效的监控机制,及时发现 GPU 占用情况,并提前做好数据转移的准备工作。

以上建议仅供参考,您可以根据实际情况进行尝试和调整。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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结合具体实例,解释“提示词”
提示词(Prompt)是我们输入给大模型的文本内容,可以理解为您和大模型说的话、下达的指令。提示词的质量会显著影响大模型回答的质量。 在视频模型中,提示词有基础架构方面的要求,比如要调整句式和语序,避免主体物过多或复杂、模糊的术语表达,使用流畅准确的口语化措辞,丰富、准确和完整的描述才能生成特定艺术风格、满足需求的视频。同时,提示词与画面联想程度密切相关,具体详实的位置描述和环境描述有助于构建画面的基本呈现效果,艺术风格描述能进一步提升效果和氛围,统一画面风格。 在文本类的应用中,例如设置人格作为聊天机器人的提示词,会详细规定角色的性格、语气、限制条件等。 总之,提示词对于大模型的输出结果具有重要作用,如果觉得大模型回答不佳,很可能是提示词写得不够好。
2024-12-12
你是一名医疗器械销售,就职于一家跨国医疗企业。公司目前就“我们是否应该立刻全面拥抱人工智能技术”组织了一场辩论赛,你持反方论点,即“我们不应该立刻全面拥抱人工智能技术”。 请你结合社会时事热点,设计5个以上刁钻问题给对方,要求举出实例。 此次辩论赛的听众中有公司高层和全体同事,请注意避免不友好及不利于公司形象的言论。
以下是为您设计的一些刁钻问题: 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生,比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误,导致患者延误治疗,这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗? 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患,像近期发生的多起医疗数据泄露事件,给患者带来极大困扰,在这种情况下,怎么能立刻全面拥抱? 3. 人工智能在医疗器械的研发中,由于算法偏见,可能会导致某些特定人群无法受益,例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳,这能说明应该立刻全面拥抱吗? 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步,比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用,这难道不影响全面拥抱的可行性吗? 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善,比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确,一旦出现问题,责任难以界定,这样能立刻全面拥抱吗? 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率,但也导致了部分医疗人员的失业,引发社会就业问题,这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗?
2024-12-01
我是一名资讯人员,早会分享脑机接口,时间只有10分钟,希望使用通俗易懂的语言分享,重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容: 脑机接口的应用实例: 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统,能够通过脑电波操作机器人执行任务,并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大,未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理: 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容,如音频、文本、视频,AI 能加速消化过程,提高学习主动性,且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标,极端情况下自己借助知识干活,或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务,如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景,目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
关于azure的申请,创建实例的时候选择哪一个区域?
选择Azure(微软的云计算服务平台)的区域(Region)时,应考虑以下几个因素: 1. 地理位置:选择最靠近目标用户的区域,以减少延迟并提高应用程序的响应速度。 2. 合规性要求:如果业务需要遵守特定国家或地区的数据保护法规,应选择该地区的数据中心。 3. 服务可用性:某些Azure服务可能只在特定的区域中提供。确保所需的服务在所选区域可用。 4. 成本效益:不同区域的定价可能有所不同,可以根据成本效益进行选择。 5. 冗余和备份:如果业务需要跨区域的冗余,可以考虑选择一个区域作为主数据中心,另一个作为备份。 6. 数据中心的可靠性:了解不同区域数据中心的可靠性和性能记录。 7. 未来发展:考虑业务扩展的可能性,选择一个能够支持未来增长的区域。 8. 网络连接:如果需要与其他云服务或本地数据中心连接,选择一个提供最佳网络连接的区域。 9. 市场接近度:如果服务面向特定市场,选择一个靠近该市场的区域可以提高服务质量。 10. Azure状态:查看Azure状态页面,了解不同区域的当前状态和历史性能。 通常,Azure平台会提供一个界面,允许用户根据上述因素选择最合适的区域。如果没有特定要求,可以选择默认推荐或者最常用的区域,如“西欧”、“东美国”或“东南亚”等。在创建实例之前,最好先在Azure官网上查看最新的服务可用性和区域信息。
2024-04-18
RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU
以下是对您所遇到的报错“RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU”的一些可能的解决方案: 1. 检查您的代码和模型设置,确保所有输入张量都被正确地分配到同一个 GPU 上。 2. 对于与显存相关的问题,如爆显存的情况,在训练时可以尝试调小批量大小,在推理时可以使用强制切片。 3. 调大虚拟内存,可能有助于解决一些与内存相关的报错。 同时,在处理与 AI 相关的报错时,还可能会遇到其他类似的问题,例如: 1. 页面文件太小,无法完成操作。解决方法是增大系统虚拟内存大小。 2. 出现“torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory”报错,通常是爆显存了。 3. 遇到“DataLoader workerexited unexpectedly”报错,可把虚拟内存再调大一点。 4. “CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate'”报错,一般也是爆显存。 5. “'HParams' object has no attribute 'xxx'”报错,可能是无法找到音色,一般是配置文件和模型没对应,打开配置文件拉到最下面查看是否有训练的音色。 6. “The expand size of the tensor at nonsingleton dimension 0”报错,可把 dataset/44k 下的内容全部删除,重新走一遍预处理流程。 7. “Given groups=1, weight of size to have 256 channels, but got 768 channels instead”报错,可能是 vec256 的模型用了 vec768 的配置文件,反之亦然,请参考旧模型兼容,确认配置文件和模型维度对应。 8. “配置文件中的编码器与模型维度不匹配”报错,可能是在修改配置文件中的“speech_encoder”时修改错了,检查配置文件中的“ssl_dim”一项,如果这项是 256,那您需要确认配置文件和模型维度的对应关系。
2025-01-17
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时,需要考虑多个因素: 训练与推理方面:训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今,NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型(LLM)的推理,可能需要 H100 或 A100,而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面:大型 LLM 的参数数量众多,无法由单张卡容纳,需要分布到多个卡中。 硬件支持方面:虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行,但也有公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2,但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面:对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本,而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面:生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,在低端 GPU 上处理峰值通常更容易,若流量来自参与度或留存率较低的用户,以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外,算力可以理解为计算能力,在电脑中可直接转化为 GPU,显卡就是 GPU,除了 GPU 外,显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生是为了给 CPU 减负,生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
GPU的计算特性
GPU(图形处理器)具有以下计算特性: 1. 专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 2. 诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作,尤其是在 3D 图形处理时。 3. 所采用的核心技术有硬件 T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等,硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。 4. 生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 5. 在矩阵乘法方面表现出色,早期使用游戏用的 GPU 能使运算速度提高 30 倍。 6. 随着 AI 领域的发展而不断发展,例如在训练神经网络方面发挥重要作用。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较: 在 AI 基础设施的考虑因素中,比较 GPU 时需要关注以下几个方面: 训练与推理: 训练 Transformer 模型除了模型权重外,还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成,最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型,且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今,更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群,仍需要长期承诺。 内存要求: 大型 LLM 的参数数量太多,任何卡都无法容纳,需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000,甚至 RTX 卡。 硬件支持: 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行,但也有一些公司开始尝试其他供应商,如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是,模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用,可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求: 对延迟不太敏感的工作负载(如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序)可以使用功能较弱的 GPU,能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验,优化模型是必要的,以使成本降低到可管理的范围。 峰值: 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升,新产品一经发布,请求量每天增加 10 倍,或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易,因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户,那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外,算力可以直接转化成 GPU,电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外,显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器,其诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
GPU的计算特性
GPU(图形处理器)具有以下计算特性: 1. 专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上做图像和图形相关运算工作的微处理器。 2. 诞生源自对 CPU 的减负,使显卡减少了对 CPU 的依赖,并进行部分原本 CPU 的工作,尤其是在 3D 图形处理时。 3. 所采用的核心技术有硬件 T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素 256 位渲染引擎等,硬件 T&L 技术可以说是 GPU 的标志。 4. 生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。 5. 在矩阵乘法方面表现出色,早期使用 GPU 训练神经网络,能使运算速度提高 30 倍。
2025-01-06
比H200更先进的GPU是什么
目前比 H200 更先进的 GPU 是英伟达推出的 Blackwell B200 GPU。 Blackwell B200 GPU 具有以下优势: 1. 性能强大:拥有 2080 亿个晶体管,能提供高达 20 petaflops 的 FP4 性能,而 H100 仅为 4 petaflops,性能提升达 5 倍。 2. 效率提升:将两个 B200 与单个 Grace CPU 相结合的 GB200,能为 LLM 推理工作负载提供 30 倍的性能,同时大大提高效率,成本和能耗降低了 25 倍。 3. 训练能力:可以训练更大、更复杂的模型,一个 GB200 NVL72 机柜可以训练 27 万亿参数的模型,相当于能训练近 15 个 GPT4 这样的模型。 它采用台积电 4NP 工艺节点,其中一个关键改进是采用了第二代 Transformer 引擎,对每个神经元使用 4 位(20 petaflops FP4)而不是 8 位,直接将算力、带宽和模型参数规模提高了一倍。此外,还推出了由 Blackwell 组成的 DGX 超算,如 DGX GB200 系统,具有强大的计算和扩展能力。
2024-12-23
AI帮助人事提高效率
以下是关于 AI 帮助人事提高效率的相关内容: 在金融服务业中,生成式 AI 有望使从多个位置获取数据、理解非结构化的个性化情境和非结构化的合规法律等劳动密集型功能效率提高 1000 倍,但目前仍存在消费者信息分散于多个数据库、金融服务决策复杂且难以自动化、行业高度受监管等问题。 在招聘方面,人工智能虽能简化流程和提高效率,但也带来风险。公司需采取更新人力资源程序、进行尽职调查、修改隐私声明、审查训练数据、保障信息透明度、提供便利措施、定期评估等应对策略。 关于人类和 AI 协作效率,研究发现使用 AI 可显著改善工作效率,如被测试者完成任务量增多、速度加快、质量提高。同时,类似 GPT4 有能力边界,使用 AI 时能力差的被测试者提升更大,过于依赖则可能适得其反。人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式,前者强调人类主导、合理调配资源,后者注重人机高度融合、循环迭代优化。 综上所述,AI 在人事领域有提高效率的潜力,但也需注意应对相关风险和问题,合理选择协作方式。
2024-11-14
AI如何在平面设计工作流中提高效率,具体的步骤有哪些
以下是 AI 在平面设计工作流中提高效率的具体步骤和相关信息: 1. 工具选择 主要工具:Midjourney 和 Stabel Diffusion。 辅助工具:RUNWAY 和 PS beta 等。 2. 工作流效果 创意多样:设计解决方案更为多样和创新,项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速:AI 生成的设计灵感和概念显著缩短了创意阶段所需时间,设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效:在整体项目的设计时间减少了 18%。 3. 提升能力的方法 建立针对性的 AI 工作流:使用 lora 模型训练的方式,生成特定的形象及 KV 风格,建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型,并根据实用场景进行分类。 实用的模型训练:在营销活动期间,根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整 lora 模型。 AI 设计资产储备:建立和管理 AI 设计资产,沉淀相关知识、技能、工具,促进团队内部的知识积累和提升。 此外,对于建筑设计师审核规划平面图,以下是一些可用的 AI 工具: HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入需求自动生成户型图。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据的汇总与管理。 但每个工具都有其特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2024-11-12
剪辑事如何使用ai提高效率
在剪辑工作中,可通过以下方式利用 AI 提高效率: 1. 团队分工: 制片人负责影片的制作管理,包括团队组建、日程安排等。 图像创意人员用 AI 生成富有想象力的角色和场景,并为每个角色赋予人物小传。 视频制作人员将做好的图像素材进行 AI 图生文的工作,擅长运用工具控制以契合剧本。 编剧撰写剧本,包括故事情节、角色串联、人物台词等。 配音和配乐人员利用各种声音类 AI 工具完成相关工作。 剪辑师负责后期剪辑,包括镜头选择、节奏控制和音效配合。 团队成员分工明确,形成高效的 SOP,可快速产出。 2. 工具选择: 剪映具有人性化设计和简单音效库,但无法协同工作和导出工程文件,难以达到更好的商业化效果。 对于复杂和真实的音效制作,可能需要另外的工具。 利用 Adobe Photoshop 网页版的新技术,其 AI 能自动扫描、识别和选择图像中的各种元素,更高效、准确和可控地编辑选定区域。 3. 剪辑流程: 视频粗剪:先确定画面逻辑,声音作为部分参考,快速对片子全貌有整体把握,把素材放上,再看哪些部分需要细节调整和画面替换。 视频定剪:将画面素材调整和替换到满意效果。 音效/音乐:注意版权问题,复杂音效可能需另外制作。 特效:根据需要添加,如为弥补 AI 视频生成吃掉的光影可添加光的效果。 包装(如字幕):字幕最后添加,剪映可智能匹配字幕再修改。
2024-10-21
有哪些可以辅助产品经理提高效率的AI工具
以下是一些可以辅助产品经理提高效率的 AI 工具: 1. 辅助精读论文:能帮翻译、拆解公式,分析代码等。工具:https://scispace.com 2. 写一些小脚本:写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 调研问卷设计/整理:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 竞品分析:用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等等。 6. 解释专业名词:很多垂直领域,都有不少缩写或行业黑话,可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。 以下是一些具体的工具集: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 6. 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com) 此外,还有 nimbus 提到的一些 Prompt 提示词可作为产品经理的 AI 助手,效果平替 PMAI。PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具,具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。产品体验地址:https://www.pmai.cn/?utm_source=qoZaR5O
2024-10-21
ai如何与文化传媒领域的工作内容相结合有利于提高效率
AI 与文化传媒领域的工作内容相结合有利于提高效率,主要体现在以下几个方面: 在艺术领域: AI 绘画技术为艺术创作提供了新的可能性,帮助艺术家探索新的创意表达方式,提高制作效率,降低制作成本。 促进艺术与观众之间的互动,提供更加个性化和互动的艺术体验。 在消费技术方面: 人工智能工具使普通消费者更容易创作艺术、音乐、视频和图形,无需广泛培训或复杂软件,缩小了创意与工艺之间的差距,提高了现有和专业创意人员的工作水平。 可以使编辑工作流程自动化,并引入新型的人工智能原生编辑,还能根据文本指令完成任务,从而提高工作效率。 人工智能内容正变得与人类内容无异,人工智能角色和内容有望在在线娱乐和社交互动中发挥重要作用。 在音乐产业: 提升创作者的工作效率,帮助处理繁琐的行政和商业任务,让创作者有更多时间专注于音乐创作。 然而,也需要注意以下问题: AI 绘画技术的发展带来了对文化创意领域从业者职业安全的焦虑,以及对其“侵权”嫌疑的反对之声。 存在 AI 可能带来低质量音乐泛滥的问题,需要通过立法和行业规范来保护艺术家的权益。 对于 AI 的创作过程、版权归属以及内容标签等问题需要进行深入探讨,AI 技术应被视为一种工具,而非创造力的替代品。
2024-08-31
针对想了解目前AI发展情况或AI对办公有什么提高效率的人群设计一份15道选择题的问卷
以下是一份关于 AI 发展情况及对办公效率提升的 15 道选择题问卷: 1. 您是否了解当前 AI 的发展状况? A. 非常了解 B. 了解一些 C. 不太了解 D. 完全不了解 2. 您认为 AI 对办公效率的提升作用主要体现在哪些方面?(可多选) A. 数据处理 B. 文档撰写 C. 会议安排 D. 任务分配 E. 其他 3. 在您的工作中,是否已经开始使用 AI 工具? A. 是 B. 否 4. 如果您使用了 AI 工具,您觉得它对您工作的帮助程度如何? A. 非常大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎没有 5. 您认为 AI 工具在以下哪些方面能够提高办公效率?(可多选) A. 节省时间 B. 提高准确性 C. 创新思维 D. 优化流程 E. 其他 6. 您觉得 AI 工具在办公中的应用是否存在风险? A. 是 B. 否 7. 如果存在风险,您认为主要是哪些方面?(可多选) A. 数据安全 B. 隐私泄露 C. 错误决策 D. 其他 8. 您认为 AI 工具在未来几年内对办公方式的改变程度会如何? A. 巨大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎不变 9. 您所在的团队是否已经开始使用 AI 工具? A. 是 B. 否 10. 如果团队使用了 AI 工具,您认为它对团队工作方式的影响程度如何? A. 非常大 B. 较大 C. 一般 D. 较小 E. 几乎没有 11. 您认为 AI 工具在哪些工作环节上能够发挥最大的作用?(可多选) A. 策划 B. 执行 C. 监督 D. 评估 E. 其他 12. 您是否愿意在未来更多地使用 AI 工具来提高工作效率? A. 非常愿意 B. 愿意 C. 不确定 D. 不愿意 E. 非常不愿意 13. 您认为目前阻碍 AI 工具在办公中广泛应用的主要因素是什么?(可多选) A. 技术不成熟 B. 成本过高 C. 员工培训不足 D. 其他 14. 您认为 AI 工具在未来会取代人类的工作吗? A. 会 B. 不会 C. 部分取代 D. 不确定 15. 对于 AI 在办公领域的发展,您的态度是? A. 积极支持 B. 谨慎对待 C. 无所谓 D. 反对
2024-08-21