如何借助AI工具做自媒体向社会大众传达正确的价值观，并实现盈利？

AI 在国企的应用场景广泛，以下为您列举一些常见的应用领域： 1. 医疗保健方面： 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治疗方法。 个性化医疗：为患者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. 金融服务方面： 风控和反欺诈：降低金融机构风险。 信用评估：帮助做出更好的贷款决策。 投资分析：辅助投资者做出明智决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面： 产品推荐：根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，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。 4. 制造业方面： 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，提高产品质量。 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。 此外，在国企中，AI 还可以应用于工作流程自动化、提高运营效率、优化资源配置等方面。随着技术的不断发展，未来有望看到更多创新的应用场景和解决方案。

以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件： 1. 可画软件：提供多种排版模板和 AI 功能，方便图片处理和尺寸调整，如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件：具有锐化清晰度等 PS 中有的功能，可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格，支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确，还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分，生成一次图像需 1 点积分，可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板：具有消除、图层、一键抠图等功能，抠图效果较好。 此外，还有一些辅助工具： 1. IAIFONT、自由等字体软件：可及时预览和切换字体，注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs：只需在聊天框粘贴文字内容，然后点击发送即可。GPTs 链接：https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app：官网链接：https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为：①打开软件点击「自制卡片」；②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容；③点击右下角的保存图标即可导出。

软件工程师可以从以下几个方面在 AI 上获得帮助： 1. 辅助编程的 AI 工具： GitHub Copilot：由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出，支持多种语言和 IDE，能快速提供代码建议。 通义灵码：阿里巴巴团队推出，提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出，由机器学习技术驱动，提供实时代码建议。 CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源免费工具，基于大模型可快速生成代码。 Cody：Sourcegraph 推出，借助强大的代码语义索引和分析能力为开发者服务。 CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队提供的免费 AI 代码助手。 Codeium：由 AI 驱动，提供代码建议、重构提示和代码解释等帮助。 更多工具可查看：https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同，可根据需求选择。 2. 生成性 AI 作为助手：模型在大量代码库上训练，在编码时给出建议，但要注意生成代码的正确性，在提高生产力的同时限制生成量以检查正确性。例如 GitHub Copilot 帮助提高了开发人员的生产力，估计增长在 2 倍或更少的范围内。 Sam Altman 的三点观察表明： 1. AI 模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数，预测这一规律的缩放定律在多个数量级上都准确。 2. 使用给定水平的人工智能的成本每 12 个月下降约 10 倍，较低价格导致使用量大幅增加。 3. 社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质，这一结果导致看不到指数式投资在不久将来会停止的理由。 未来可能会推出人工智能代理，如软件工程师代理人，虽然存在一些不足，但仍可能产生重大影响。生成性 AI 作为程序员助手是最早应用之一，成果出色，但相对于图像生成，生产力提升相对较小，且要注意代码正确性。

以下是利用 AI 学好英语以应对国外出差和商务谈判的一些建议： 1. 进行自然语言对话：让 AI 模拟真实的交流场景，与您进行英语对话，帮助您提高口语表达和听力理解能力。 2. 提供深入全面的解释：要求 AI 对您提出的问题和知识点提供深入的见解和全面的理解，可能的话还可以为您寻找并提供相关的网络图片来增强解释效果。 3. 构建复杂的句子：让 AI 巧妙地运用复杂的句子结构来模拟真实的人类对话，丰富语言的多样性和复杂性。 4. 创意和多样的语言运用：避免语言的重复，使用多样的短语和词汇，并适当加入幽默、讽刺等元素，展现个性化。 5. 基于事实和引用：让 AI 在回答中包含事实和著名的引语，增加回答的可信度。 6. 详细和个性化的回应：AI 的回答应包含具体而细致的内容，并根据您之前的交流历史进行个性化定制。 7. 模仿人类的不完美：偶尔让 AI 模仿人类的小拼写错误、语法错误和轻微的逻辑不一致。 8. 富有表现力和个性化的交流：让 AI 在交流中注入情感，使用随意的语言和各种语气词，展示其推理过程。 9. 多样的结构和语言格式：让 AI 采用多种句子结构和表达方式，使语言更丰富自然。 10. 分享个人故事和独特观点：让 AI 补充个人经历和独特的观点，使交流更丰富和个性化。

以下是为您规划的系统学习 AI 的方案： 第一阶段：迈出第一步，打好基础 1. 学习指南 系统性学习：避免碎片化输入，系统地阅读相关书籍、听取优质课程，了解 AI 的底层原理和发展历程。 2. 初步探索 避免弯路：不要仅依赖刷短视频学习，对于 B 站等平台上的内容要有选择性，注重质量高的系统性内容。 3. 加入 AI 社区 例如“通往 AGI 之路”开源知识库，参考新手指引入门。 第二阶段：深入学习 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」，熟悉术语和基础概念，包括主要分支及相互联系。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」，学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，并争取获得证书。 第三阶段：选择感兴趣的模块深入 1. 领域选择 AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 第四阶段：实践和尝试 1. 巩固知识 理论学习后通过实践巩固，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践成果。 第五阶段：体验 AI 产品 1. 互动学习 尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解工作原理和交互方式，获取实际应用体验，激发对 AI 潜力的认识。

以下是一个关于 Python + AI 在实际工作中的应用案例： 在自动驾驶车辆领域，对于 AI 系统的可解释性需求程度高度取决于具体情境，包括应用的安全关键程度。例如，设计自动驾驶车辆的技术专家需要理解系统的决策能力以进行测试、评估和改进；普通用户可能仅需了解决策过程以安全使用车辆；若车辆发生故障并导致有害结果，监管机构可能需要有关系统如何运作的信息以分配责任。尽管 AI 可解释性仍是技术挑战和活跃的研究领域，但监管机构已在开展相关工作以解决此问题。如 2021 年，ICO 和艾伦图灵研究所共同发布了关于用 AI 解释决策的指导，为组织提供了实用建议，以帮助向受其影响的个人解释由 AI 交付或协助的流程、服务和决策。

AI在自我认知（性格、能力、价值观）方面的应用已经取得了一定进展，主要通过以下几种方式实现： 1. 个性测试与分析 AI可以通过分析用户在特定测试中的反应和行为，帮助评估个性特征。 示例： 16型人格测试（MBTI）：AI系统可以分析用户在MBTI测试中的回答，生成详细的个性报告，并根据报告提供个性化的建议。 大五人格测试（Big Five）：通过机器学习算法，AI可以对用户在大五人格测试中的表现进行分析，并评估其开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质等维度。 2. 行为数据分析 通过分析用户在社交媒体、工作平台等环境中的行为数据，AI可以推断出个性、能力和价值观等特征。 示例： 社交媒体分析：AI可以分析用户在社交媒体上的发布内容、点赞和评论行为，推断其性格特征、兴趣爱好和价值观。 工作行为分析：在工作环境中，AI可以通过分析邮件、任务完成情况、会议记录等数据，评估用户的工作能力、沟通风格和职业倾向。 3. 情感与语音分析 通过情感分析和语音识别技术，AI可以分析用户的情感状态和沟通风格，帮助了解其内在特质。 示例： 情感分析：AI可以分析用户在文本、语音或视频中的情感表达，评估其情感稳定性、情绪倾向和压力水平。 语音识别：通过分析用户的语音语调、语速和语言使用习惯，AI可以推断其自信心、外向性和沟通能力。 4. 游戏与模拟 通过游戏和虚拟环境，AI可以观察用户的行为选择和决策模式，评估其性格特征和价值观。 示例： 游戏化评估：AI可以设计特定的游戏场景，观察用户在不同情境下的决策和行为，评估其风险偏好、合作精神和道德观念。 虚拟现实（VR）模拟：在VR环境中，AI可以模拟各种真实生活情境，观察用户的反应和选择，从而评估其个性和价值观。 5. 个性化推荐系统 AI可以根据用户的历史行为和偏好，提供个性化的内容推荐，进一步了解其兴趣和价值观。 示例： 内容推荐：通过分析用户的阅读、观看和购物历史，AI可以提供个性化的内容推荐，如文章、视频、商品等，帮助了解用户的兴趣和价值观。 职业推荐：AI可以根据用户的能力、兴趣和职业倾向，推荐适合的职业发展路径和培训课程，帮助用户了解自己的职业能力和潜力。 具体平台和工具 1. . Crystal Knows 功能：分析社交媒体和职业平台上的数据，提供个性化的性格分析和沟通建议。 应用：适用于团队协作、销售和招聘等领域，通过理解他人性格提高沟通效果。 2. Pymetrics 功能：通过神经科学游戏评估用户的认知和情感特征，帮助匹配适合的职业和角色。 应用：广泛应用于招聘和职业发展，帮助企业找到合适的候选人。 3. Receptiviti 功能：使用情感和心理分析技术，通过文本分析评估用户的心理特征和情绪状态。 应用：适用于员工满意度评估、客户情感分析和心理健康监测。 总结 AI在自我认知领域的应用，通过多种技术手段，如个性测试、行为数据分析、情感与语音分析、游戏与模拟、个性化推荐系统等，帮助用户更好地了解自己的性格、能力和价值观。这些技术不仅可以提高个人的自我认知水平，还可以在招聘、职业发展、心理健康等方面提供重要支持。随着AI技术的不断进步，其在自我认知领域的应用将会更加广泛和深入。

以下是 3 个大众使用评价较好的 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案，用户参与度高。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。

生成式 AI 是一种能够为用户生成内容的人工智能，生成的内容可以是多模式的，包括文本、图像、音频和视频。当给出提示或请求时，它可以帮助完成诸如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等各种任务。 生成式 AI 从大量现有内容中学习，这个学习过程称为训练，其结果是创造“基础模型”，如为 Bard 等聊天机器人提供支持的 LLM 或大型语言模型。基础模型可用于生成内容并解决一般问题，还可以使用所在领域的新数据集进一步训练以解决特定问题，从而创建一个新模型。Google Cloud 提供了如 Vertex AI 等多种易于使用的工具，帮助在具有或不具有 AI 和机器学习背景的项目中使用生成式 AI。 在技术原理方面，生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。相关技术名词包括： 1. AI 即人工智能。 2. 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。