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

以下是关于 AI 工作流的相关内容： 目前使用 AI 的一些固定和优化的工作流包括： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，并进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项方面，如内容创作，拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并分 A/B 组两个 AIbot 互相改，要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 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，有 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot，以及将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 6. 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库待命输出。 7. 未来计划把整个公司业务搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约，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）。 生成式 AI 的人机协同分为 3 种产品设计模式：Embedding（嵌入式）、Copilot（副驾驶）、Agent（智能代理），不同模式下人与 AI 的协作流程有所差异。 Agentic Workflow 驱动角色工作流变革，使用 Multiagent Collaboration 的方法，让不同角色的 Agent 按照任务要求自主规划选择工具、流程进行协作完成任务。 重塑工作流时，可从原子能力层思考，抽象化拆解大模型的底层能力，如翻译、识别、提取、格式化等，围绕“输入”“处理”“输出”“反馈”构建最底层的信息处理逻辑。 在获取信息方面，搜索引擎和基于大模型的聊天机器人目标一致，如 Kimi Chat 会在互联网上检索相关内容并总结分析给出结论。 Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程运行。 吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架为“Agent = LLM +规划+记忆+工具使用”，其中大模型 LLM 扮演“大脑”，规划包括子目标分解、反思与改进。

AI 在未来的应用领域非常广泛，包括但不限于以下方面： 1. 交通领域： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送，优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域：用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域：开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域：优化能源的使用，提高能源效率。 6. 数字人领域： 家庭中有数字人管家，全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师，为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购，为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域： 执行更复杂的技术任务，如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是，人工智能的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 的应用领域非常广泛，主要包括以下方面： 1. 医疗保健： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 药物研发，加速研发过程。 个性化医疗，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。 2. 金融服务： 风控和反欺诈，降低金融机构风险。 信用评估，帮助做出贷款决策。 投资分析，辅助投资者决策。 客户服务，提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐，分析客户数据推荐感兴趣产品。 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，回答客户问题和解决问题。 4. 制造业： 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。 5. 交通运输： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景： 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用提高能源效率。 此外，还有众多具体的 AI 应用产品，如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手等；推荐与规划方面的 AI 图像识别商品推荐、旅游行程规划器等；监控与预警方面的 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统等；优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等；销售与交易方面的 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。

AI 充当专业顾问和知识助教的角色主要体现在以下几个方面： 1. 在医疗保健领域，AI 可能通过元学习更快地获取知识，并通过深入探索其内部工作机制，成为下一代专家的教师，最终超越领域专家的角色。 2. 当需要大模型充当专属客服时，如依据特定书籍内容回答问题或作为公司客服了解相关信息，为大模型提供知识背景可减少其幻觉，更高级的方式是使用 RAG 知识内容增强检索。 3. 在其他领域，如搭配服装、提供职业建议、提升沟通能力等方面，已经出现了专门设计的 AI 驱动工具和教练。未来，每个人可能拥有理解自身生活独特背景的个性化聊天机器人，为生活变化和实现目标提供建议与支持，如在离婚、上大学、生孩子、锻炼、改善财务状况等方面。

以下是为您推荐的国内 AI 工具： 图像类： 可灵：由快手团队开发，用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，临时或轻度使用有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、操作界面简洁直观、能与阿里其他产品服务整合，目前免费，每天签到获取灵感值，但存在一些局限性，如某些类型图像无法生成、处理非中文或国际化内容可能不够出色、处理多元文化内容可能存在偏差。 内容仿写类： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风、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，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，能一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 思维导图类： GitMind：免费跨平台，支持多种模式，可通过 AI 自动生成思维导图。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 的工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的助手，可一键拓展思路、生成文章大纲。 TreeMind：输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供包括 AI 驱动的头脑风暴等功能，帮助提升生产力。

AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指让计算机表现出智能行为，例如做一些人类所擅长的事情。 对于没有理工科背景的文科生来说，可以把 AI 当成一个黑箱，只需要知道它是某种能模仿人类思维、理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在。 对于三年级的孩子，可以用简单的语言来解释，即让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。 在某些任务中，如根据照片判断一个人的年龄，由于我们无法明确大脑完成此任务的具体步骤，所以无法为计算机编写明确程序，而这类任务正是 AI 所感兴趣的。

以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲，约 150 字： 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。

以下是针对您所遇到的报错问题的一些解决建议： 1. 对于 ipadater 部分报错说 model 不存在的情况，将文中画圈部分修改调整到不报错。Pulid 部分，除了下载好对应的节点以及参考官方网站最下面的安装对应要求外，还要注意上图中的第二要点，对应安装一些内容，具体要求可查看云盘中命名为“pulid 插件模型位置.png”的文件及对应的云盘链接：PulID 全套模型，链接:https://pan.baidu.com/s/1ami4FA4w9mjuAsPK49kMAw?pwd=y6hb，提取码:y6hb。否则将会遇到报错：Error occurred when executing PulidEvaClipLoader。 2. 对于 Ollama 大模型部分，为了应对没下载大模型带来的报错，需要下载大模型。首先，下载 ollama，网站： 。 3. 如果缺少 ipadapter 的模型，可去这个网址下载：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 。如果遇到“Error occurred when executing IPAdapterUnifiedLoader:ClipVision model not found.......”类似的报错，可在这个网址里找到多个关于 IPAdapter 报错的解决办法：https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus/issues/313 。 另外，换脸工作流的核心组件是 Apply InstantID Advanced 节点，这个节点的作用就是将源人脸替换到目标图像中。其中，instantID 模型擅长提取图片的高层次特征，包括面部的纹理信息、几何结构、风格特征等，在图中例子是 IPAdpater，用于识别和保留目标图像 image_kps 的风格并迁移到生成图像中。instantID Face Analysis 节点用于提取人脸五官的特征向量，作用是使生成图像时，人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等样子仍然符合源人脸 image 的特征。controlnet 模型的作用是识别目标图像 image_kps 的低层次特征，包括骨架、姿势、边缘、结构。controlnet 模型和 instantID 模型起到不同的控制作用，结合使用可以达到将源人脸的五官替换目标图像中五官的效果。

目前有一些 AI 工具可以生成选择题，例如在一些开放发挥、自选工具的活动中，如“AI 切磋{摆摊}大会✨第四期 7 月 28 日”和“AIPO：校园 AI 创投活动 10 月 8 日 10 月 20 日”，参与者可以根据自己的需求选择工具。同时，在教育领域，借助大模型如 GPT 4.0 等，教师可以获得源源不断的真题库用于出题。但具体使用哪种工具，还需根据您的具体需求和使用场景来确定。

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。

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。

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。

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

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。

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。