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最好用的AI获客系统

回答

目前在 AI 领域,以下是一些与获客相关的系统和应用:

  1. 在 To B 领域:
    • 智能办公:可在办公垂域场景中发挥作用,如快速总结群聊内容或会议信息,为写公文提供结构模板参考等。
    • 智能客服:通常借助 agent 实现,接入企业的 QA 知识库,回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。
    • AI 导购:在用户和商家之间发挥作用,能依据用户的问题,结合产品的介绍和评论信息等,为用户推荐更准确、精准的产品。
  2. 有文章指出,如果想了解 AI 的潜力,使用 OpenAI 的 GPT-4 系统会是最好的选择,通过微软 Bing 搜索也可以访问 GPT-4。同时也介绍了一些其他系统如 Anthropic 的 Claude 和 Inflection 的 Pi 等。
  3. AI 能使产品个性化用户体验,这方面的早期应用已经出现在教育科技和搜索中。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

在tob领域,目前看到比较成体系的主要有这几类:1)一类是智能办公这类产品价值点主要体现在办公垂域场景中,比如办公场景下,需要快速总结群聊内容或会议信息,那就可以把群聊记录丢给大模型,让其总结出个一二三四出来。或者需要写个公文但没有思路时,ai给出的结构模板参考等。2)一类是智能客服这类产品通常借助agent来实现,接入企业的QA知识库,对用户的信息予以回应。并且依据用户的回答,下达诸如取消订单、催快递之类的action指令。3)一类是AI导购这类产品主要在用户和商家之间发挥作用。以往的商品搜索体验,往往是商家猜测用户会搜索的标签,用户猜测商家设置的标签。然而运用AI导购,能够依据用户的问题,结合产品的介绍和评论信息等,为用户推荐更为准确、精准的产品。比如,用户期望购买一个能容纳三个篮球的篮球背包。按照以往的流程,用户需要先查询能装下三个篮球的背包所需的容量,然后再在平台上搜索对应容量的背包。而使用AI导购,就能够将这一整个过程完全交由AI来处理。4)一类是智能营销

AIGC Weekly #50

这篇文章总结了当前各种AI系统的使用情况和功能,给出了使用GPT-4为最佳选择的建议。文章首先简单明了地指出,如果想了解AI的潜力,使用OpenAI的GPT-4系统会是最好的选择。随后文章给出了一些更复杂的解释,比如通过微软Bing搜索也可以访问GPT-4。文章还介绍了一些其他系统如Anthropic的Claude和Inflection的Pi等

生成式 AI:下一个消费者平台

关于AI的最强大之处之一是它能使产品个性化用户体验。这方面的早期应用已经出现在[教育科技](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)和搜索中——如果你在解释为什么会下雨,那么对八岁儿童和高中生使用的语言将会不同。我们预计这种定制将是许多AI启用产品的核心价值主张。在这里,我们探讨了我们看到机会的主要消费者类别。在[后续的文章](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)中,我们将更深入地研究这些领域,并分享我们在评估消费者AI公司时所提出的问题。

其他人在问
利用哪个AI可以快速了解一个领域的发展方向
以下是关于您问题的回答: 要快速了解一个领域的发展方向,可以从以下几个方面入手: 技术研究方向: 1. 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:涵盖神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:包含语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:有图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:例如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 1. 编程基础:如 Python、C++等。 2. 机器学习基础:像监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:涉及数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:包含模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:比如项目实战、案例分析等。 AI 技术的发展历程和前沿技术点概括如下: AI 技术发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:像视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:包括自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:例如元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:包括量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 此外,AI 在医疗药品零售领域也有广泛的应用,例如: 1. 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据,为用户推荐合适的非处方药品和保健品,提升销售转化率。 2. 药品库存管理:通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素,AI 系统可以预测未来某段时间内的药品需求量,优化药店的库存管理策略,降低成本。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户可以用手机拍摄药品图像,AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题,减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析:AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在的运营问题和优化空间,为决策提供参考。 6. 药品质量监控:通过机器视觉、图像识别等技术,AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格,及时发现问题。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术,AI 可以实现全流程的药品溯源,确保药品供应链的安全性和真实可信度。 总之,AI 技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全,是一个值得重视的发展方向。
2024-11-18
我是一个大学生,现在需要快速了解一个领域的研究发展脉络,请推荐一个ai软件帮我推荐需要看的论文和总结文章大意
以下为您推荐几款可以帮助您修改医学课题、推荐相关论文并总结文章大意的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具,如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查,这些都能简化您的学术工作。网址:https://scite.ai/ 2. Scholarcy:这是一款科研神器,主要为做科研、学术、写论文的人准备。它可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,精炼地呈现文章的总结信息,分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。网址:https://www.scholarcy.com/ 3. ChatGPT:这是一个强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。网址:https://chat.openai.com/ 这些工具可以从不同的角度审视和改进您的医学课题,提供专业的修改意见和建议。您可以根据自己的具体需求选择合适的工具进行尝试。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-18
我是一个有着20年logo设计经验的资深设计师,我想为一个心理精神科诊所设计一套VI,请推荐一个AI软件
目前在 VI 设计方面,有一些常用的 AI 软件,比如 Adobe Illustrator ,它具有强大的绘图和编辑功能,能够满足您对高质量图形设计的需求;还有 Sketch ,其界面简洁,操作相对便捷。不过,具体选择哪款软件还需根据您的个人使用习惯和具体设计要求来决定。
2024-11-18
喂AI文档,表格不识别怎么办
如果 AI 文档中的表格不被识别,您可以参考以下内容: 召回排序过程中会过滤掉标题里携带了【已废弃】、【已过期】、【已停用】、【已删除】、【已作废】、【已过时】、【弃用】等字眼的片段。如果某些文档已经过期、内容不再准确,但是又需要保留存档,可以在文档总标题里加上关键字眼,避免这些文档进入问答、影响答案的准确性。 当前文档里插入的表格(包括普通表格、电子表格、多维表格)内容虽然已经能被 AI 识别,但是识别效果还在进一步提升中。某篇文档如果主要用于 AI 智能问答,现阶段为了保证更好的问答效果,可以尽量都使用普通文本描述,避免大量有价值的信息都包含在表格中。 随着飞书团队持续丰富支持识别的数据类型,这些局限会逐渐消除、问答效果也会持续提升。
2024-11-18
怎么通过AI辅助创作一个小程序
以下是通过 AI 辅助创作小程序的步骤: 1. 基础小任务 让 AI 按照最佳实践为您写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,从而学会必备的调试技能。 如果使用 o1mini,可以在提示词最后添加“请生成 create.sh 脚本(Windows 机器则是 create.cmd),运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本”,勤勉的 o1mini 会为您生成代码并给出提示,复制粘贴并执行即可一次性生成多个目录和文件。 2. 明确项目需求 通过与 AI 的对话,逐步明确项目需求。如果您是训练有素的产品经理,可以忽略这一步。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,包含影响技术方案选择的细节,后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 案例参考 您可以参考以下案例获取更多灵感和方法: 使用 GPT 的视觉功能和 TTS API 处理和讲述视频:这个笔记本演示了如何通过视频使用 GPT 的视觉功能。GPT4 不直接将视频作为输入,但可以使用视觉和新的 128 K 上下文 widnow 来同时描述整个视频的静态帧。 开发:GLM 等大模型外接数据库:可以调整 prompt,匹配不同的知识库,让 LLM 扮演不同的角色,如上传公司财报充当财务分析师、上传客服聊天记录充当智能客服、上传经典 Case 充当律师助手、上传医院百科全书充当在线问诊医生。 开发:微信小程序:手把手教如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建,包括注册和开发上线。 开发:知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt 。 需要注意的是,在开发过程中可能会遇到挫折,如问题描述不清楚导致得到错误指引、AI 给出的方案复杂或代码正确但其他配置错误等。小白最好通过 AI 能直接搞定的小项目先学明白背后的原理,在此基础上开发复杂项目,同时最好有人类导师将任务拆解到足够小,针对性地设计学习路径,并密切关注随时帮助解决问题。
2024-11-18
AI目前最新发展是什么
AI 目前的最新发展包括以下几个方面: 1. 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 2. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 3. 产品设计和商业化思路的变化: 从通用能力到专业化细分:如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理(各种 AI 配音、音乐生成工具)等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力,为用户提供更精准和高质量的服务。 商业模式的探索与创新:ToB 市场的深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 此外,AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。新手可以通过持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流来保持对最新发展的了解。
2024-11-18
AI 在营销获客的落地应用有哪些
以下是 AI 在营销获客方面的落地应用: 1. 医疗行业: 疾病的诊断与预测。 药物研发。 个性化医疗。例如麻省理工学院利用 AI 发现新型广谱抗生素 Halicin。 2. 广告营销行业: 从初期的市场分析、中期的客户转化到后期的客户复购均可参与,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验。 对于广告图案的生成,可通过 AI+设计相关的 SOP 来提高效率。 降低内容制作成本并加速创意的实现过程。 具体案例: 亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”。 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌。 Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 汽车行业: AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”,包括汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复,以及“一键生图”符合营销要求。 AI 提升“销售体验”,引导“留资或下单”,如智能“试驾”促进“转化”、“金牌销售”智能导购、“互动游戏”智能导购。 AI 提升“销售能力”(专业知识/销售话术),基于汽车销售的各个场景和环节自动出题,用户答题后进行得分评估和给出建议。还可复制到其他学习类场景,增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展,如 AI 扮演客户进行销售对练。
2024-11-18
国产AI工具最好用的有哪些?
以下是一些好用的国产 AI 工具: 图像类: 可灵:由快手团队开发,可生成高质量的图像和视频,图像质量高,但价格相对较高,重度用户年费最高可达几千元,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、细节丰富,操作界面简洁直观,用户友好度高,且目前免费,每天签到获取灵感值即可,但在某些方面存在局限性,如某些类型图像因监管要求无法生成,处理非中文语言或国际化内容可能不够出色。 AI 助手平台: 传音智库:公司内部平台,功能类似 Poe,仅内网可访问,可用 kimi 替代。 Kimichat:https://kimi.moonshot.cn/ 秘塔 AI:https://metaso.cn/ 此外,还有一些在特定领域有讨论度的国产 AI 工具,如 Brev.AI 能生成更好听的中文歌等。
2024-11-18
做ppt做的最好的ai
以下是一些做 PPT 做得较好的 AI 产品: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计,包含丰富的模板库和设计元素,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能,还可能包括互动元素和动画效果。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作: 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考: 1. 《》 2. 《》 Gamma 作为一款优秀的产品,在各种交流群中被频繁推荐。即使是免费版本,也能生成高质量的 PPT,且随着不断优化改进,能满足大多数用户需求。从个人使用体验来看,其在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现卓越,能稳定输出高质量的 PPT。
2024-11-17
年终汇报及活动方案最好用的ai
以下是为您提供的一些关于年终汇报及活动方案的 AI 相关信息: 在智能纪要方面,有多种相关技术和活动,如 AI 音乐创作,通过输入更高级词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有相关版块、挑战、分享会和教程,可加入 AI 音乐社区;数字人语音合成,介绍了声音克隆技术及微软、阿里等的成果,常用 JPT service;config UI 的应用能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,社区有相关共学课程。 社区共创项目丰富,包括东京的 confii 生态大会、AI 文旅视频、娃卡奖、李普村共创故事、AI 春晚等活动。 作业是询问对 AI 方向的兴趣和想做的项目,活动报名可通过填写名字和申请新增学校参与。 线下寄送物料组织活动,会给大家寄送线下活动物料,在学校内组织。 AIPO 活动及相关挑战,如 10 月 20 日的 AIPO 活动,可提前构思展示项目,有会话和视频相关的挑战赛。 共学活动与技能提升,接下来 10 天有从零基础到建站等内容的讲解,回放会放在链接里,可先从练习提示词入手。 硬件机器人部分材料需尽快购买。 在自媒体发布与流量扶持方面,在小红书发布活动内容带特定标签有流量扶持,作品也可发布在 GitHub 等平台。 活动奖项与历史玩法,设最佳创业奖和最佳投资奖各四个,有线下摆摊展示交流、IPO 路演等玩法,之前在多个城市举办过 AI 切磋大会。 工具使用与新大赛预告,可使用多种 AI 工具,新的大赛即将开启,有百万奖金池,相关动态会在社区活动栏目公布。 同时,为您提供一些会议总结相关的 AI 工具: 但目前没有直接针对年终汇报及活动方案最好用的 AI 的明确推荐。
2024-11-14
文字生图最好的平台是什么
目前文字生图较好的平台有以下几种: 1. Pika:是一款出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作,并支持视频编辑。 2. SVD:如果熟悉 Stable Diffusion,可以直接安装这款最新的插件,在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频的功能,但需要注意其是收费的。 4. Kaiber:视频转视频 AI,能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,可以生成长达 1 分钟以上的视频。 另外,更多的相关网站可以查看: 。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
现在在生成思维导图方面做的最好的ai是哪个
以下是一些在生成思维导图方面表现出色的 AI 工具: 1. GitMind:免费的跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 2. ProcessOn:国内思维导图与 AIGC 结合的工具,可利用 AI 生成思维导图。 3. AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 4. Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,能一键拓展思路,生成文章大纲。 5. TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求即可由 AI 自动完成思维导图生成。 6. EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,有助于提升生产力。 此外,还有以下相关产品: 1. Mymap:打磨出色,图表种类多,能根据问题自动选择和询问合适的图表类型,速度快且信息准确。 2. AmyMind:特色是可将创建的思维导图变成 PPT 并下载编辑。
2024-11-14
现在在学术论文文献查询方面做的最好的ai是哪个
在学术论文文献查询方面,以下是一些表现较好的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 此外,还有一些专门的工具,如: 1. TXYZ: 帮助搜索、查询专业文献并进行对话,提供一站式服务。 是与预印本文库 arxiv.org 官方合作的 AI 工具,ArXiv 的每篇论文下有直达 TXYZ 的按钮。 支持用户上传 PDF 论文或链接,迅速找到所需答案和内容。 在对话中提供论文参考,给出可信背书。 2. 开搜 AI 搜索: 免费无广告,直达结果。 帮助在校学生快速搜集学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,且支持查看来源出处。 为教师群体获取教学资源、生成教案和课题研究报告提供帮助。 方便职场办公人群高效查找工作信息,简化文案撰写、PPT 制作和工作汇报准备。 为学术研究人员提供行业分析,整合和总结大量数据形成研究报告。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
你是ai领域专家,我是新手小白,给我一些入门nlp的系统性建议
以下是给您的入门 NLP 的系统性建议: 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,其起源早于“人工智能”概念的诞生,艾伦·图灵在开创性论文《计算机器与智能》中提出的“图灵测试”是该领域被广泛认可的起点。这个概念涵盖了自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)两大核心领域。 对于新手入门 NLP,首先要理解 NLP 的基本概念和发展历程,了解其在人工智能中的重要地位。深入学习“图灵测试”的理念,体会让计算机与人类自然流畅对话的目标。 重点掌握 NLU,学会让机器准确理解人类语言的复杂性和微妙之处。同时关注 NLG,研究如何让机器生成流畅、自然、符合语境的人类语言。 通过实际案例和项目实践,加深对 NLP 核心领域的理解和应用能力。
2024-11-18
如何系统全面地学习AI知识和了解各种AI工具
以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 入门工具推荐: Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端: 移动端 Android/ios:
2024-11-17
怎么系统学习ai
以下是系统学习 AI 的方法: 1. 编程语言基础:从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 工具和平台体验:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验其应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 阅读入门文章,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其历史、当前应用和未来发展趋势。 4. 实践项目参与:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考其对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 课程学习: 在「」中找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 7. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块(如图像、音乐、视频等)深入学习,掌握提示词技巧。 8. 实践和尝试:理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品创作作品,并在知识库分享实践成果。 9. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。
2024-11-15
如何系统性的学习如何使用ai
以下是关于如何系统性学习使用 AI 的建议: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 2. 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI 的建议: 1. 从编程语言入手学习,比如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景,也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,包括了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,以及学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,比如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是新手还是中学生,都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2024-11-14
用飞书做个智能工单系统
目前飞书知识库中没有关于用飞书做智能工单系统的相关内容。但一般来说,要使用飞书构建智能工单系统,您可以考虑以下步骤: 1. 明确工单系统的需求和功能,例如工单的类型、处理流程、优先级设置等。 2. 利用飞书的应用开发平台或相关工具,创建工单模板和表单,以收集工单的必要信息。 3. 配置工单的流转规则和通知机制,确保工单能够及时准确地分配给相关人员,并通知到相关方。 4. 建立工单的跟踪和监控机制,以便了解工单的处理进度和状态。 5. 对工单数据进行分析和统计,以便优化工单处理流程和提高服务质量。 由于缺乏具体的飞书相关内容,以上步骤仅为一般性的指导,您可能需要进一步探索飞书的功能和相关文档来实现智能工单系统。
2024-11-13
城市智能停车服务系统建设方案
很抱歉,目前知识库中没有关于城市智能停车服务系统建设方案的相关内容。但一般来说,建设城市智能停车服务系统可以从以下几个方面考虑: 1. 需求分析:了解城市的停车需求、现有停车设施状况以及存在的问题。 2. 技术选型:选择适合的传感器、通信技术、数据库管理系统等。 3. 系统设计:包括车位监测与管理、用户端应用设计、后台管理系统等。 4. 数据采集与处理:准确采集车位使用情况等数据,并进行有效的处理和分析。 5. 支付与计费系统:提供便捷的支付方式,并制定合理的计费规则。 6. 与其他系统的集成:如交通管理系统、城市规划系统等。 7. 安全与隐私保护:确保系统的安全性和用户数据的隐私。 8. 维护与升级:定期对系统进行维护和升级,以适应不断变化的需求。 以上只是一个初步的框架,具体的建设方案需要根据城市的实际情况进行详细的规划和设计。
2024-11-12