直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

对AI功能的新型用户体验测评

回答

以下是关于 AI 功能新型用户体验测评的相关内容:

生成式 AI 的第二阶段:

  • 新的开发者工具和应用框架为公司创建更先进的 AI 应用提供可重用构建块,并帮助评估、改进和监控生产中的 AI 模型性能,如 Langsmith 和 Weights & Biases 等 LLMOps 工具。
  • AI-first 基础设施公司如 Coreweave、Lambda Labs、Foundry、Replicate 和 Modal 正在解除公共云的捆绑,提供大量 GPU 及良好的 PaaS 开发者体验。
  • 生成式 AI 优先的用户体验在进化,包括新兴产品蓝图,如从基于文本的对话用户体验到新的形态如 Perplexity 的生成用户界面、Inflection AI 的语音发声等新模态,以及新的编辑体验如 Copilot 到导演模式,还有像 Midjourney 的新平移命令和 Runway 的导演模式创造的新相机般编辑体验,Eleven Labs 使通过提示操作声音成为可能。

Top100 AI 消费者应用(第三版):

  • 字节跳动于 2023 年底成立专注于生成式 AI 应用的研发部门 Flow,并从 2024 年初开始以其他公司名义在美国及海外推出新的 AI 应用。
  • 在网页和移动端,新类别为审美和约会,包括三家新进入者 LooksMax AI、Umax 和 RIZZ。LooksMax 和 Umax 采集用户照片进行评分并给出“建议”,Umax 生成用户 10 分满分照片,LooksMax 分析用户声音确定吸引力。LooksMax 声称拥有超 200 万用户,Umax 声称拥有 100 万用户。

生成式 AI:下一个消费者平台:

  • AI 能使产品个性化用户体验,早期应用已出现在教育科技和搜索中,预计这种定制将是许多 AI 启用产品的核心价值主张。后续文章将更深入研究相关领域,并分享评估消费者 AI 公司时提出的问题。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

红杉:生成式AI的第二阶段

新的开发者工具和应用框架为公司提供了可重用的构建块,以创建更先进的AI应用,并帮助开发者评估、改进和监控生产中的AI模型的性能,包括像Langsmith和Weights & Biases这样的LLMOps工具。像Coreweave、Lambda Labs、Foundry、Replicate和Modal这样的AI-first基础设施公司正在解除公共云的捆绑,并提供AI公司最需要的东西:大量的GPU以合理的成本、按需可用和高度可扩展,以及一个不错的PaaS开发者体验。这些技术应该能够在基础模型同时改进的情况下,缩小期望与现实之间的差距。但使模型变得出色只是成功了一半,生成式AI优先的用户体验也在进化:新兴产品蓝图生成式界面:基于文本的对话用户体验是LLM的默认界面。渐渐地,新的形态进入了武器库,从Perplexity的生成用户界面到Inflection AI的语音发声等新的模态。新的编辑体验:从Copilot到导演模式(Director‘s Mode)。随着我们从Zero-shot到ask-and-adjust(感谢Zach Lloyd),生成式AI公司正在发明一套新的旋钮和开关,它们看起来与传统的编辑工作流程非常不同。Midjourney的新的平移命令和Runway的导演模式创造了新的相机般的编辑体验。Eleven Labs使得通过提示(Prompt)操作声音成为可能。

Top100 AI 消费者应用(第三版)

为何会有如此多的新进入者?字节跳动于2023年底[成立了专注于生成式AI应用的研发部门Flow,并从](https://www.yicaiglobal.com/news/chinas-bytedance-sets-up-new-division-focusing-on-ai-applications)[2024年初](https://www.forbes.com/sites/emilybaker-white/2024/01/16/tiktok-bytedance-ai-chatbots-openai/)开始以其他公司名义在美国(及海外)推出新的AI应用。在网页和移动端,只有一个新类别:审美和约会。这包括三家新进入者:[LooksMax AI](https://apps.apple.com/us/app/looksmax-ai/id6474518292)(#43)、[Umax](https://apps.apple.com/us/app/umax-become-hot/id6471026798)(#44)和[RIZZ](https://apps.apple.com/us/app/rizz/id1663430725)(#49),均在移动端榜单上榜。LooksMax和Umax会采集用户的照片,对其进行评分,并给出“建议”,让用户变得更有魅力。Umax还会生成用户10分满分的照片,而LooksMax会分析用户的声音,以确定其吸引力。在其应用入门屏幕上,LooksMax声称拥有超过200万用户,而Umax声称拥有100万用户。

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
AI学习
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其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,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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。 完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。
2024-11-17
AI绘画软件
以下为您介绍一些 AI 绘画软件: MewXAI:这是一款强大专业且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画(拥有众多超火模型和上百种风格,支持文生图、图生图)、MX Cute(自研的可爱风动漫大模型)、MJ 绘画(创意度和想象力极高,适用于多种设计)、边缘检测(对草图上色,有多种渲染风格)、室内设计(上传空间图可完成多种风格设计)、姿态检测(精准控制人物动作)、AI 艺术二维码(创建艺术二维码)、AI 艺术字(融入光影文字等)。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 辅助绘制 CAD 图的 AI 工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 帮助创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件(如 Autodesk 系列、SolidWorks 等)的生成设计工具。 以下是一些 AI 绘画软件的教程链接: 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
学习ai知识
以下是为新手提供的学习 AI 的方法和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 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。 3. 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,可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 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作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 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: 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。 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,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-11-17
学习ai知识
以下是为新手学习 AI 提供的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,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。同时,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 在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(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 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。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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 对于中学生学习 AI ,还有以下建议: 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。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 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 可以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,新手和中学生可以从编程基础、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,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-11-17
用AI生成动画的教程
以下是用 AI 生成动画的一些教程: 1. 端午节动态视频: 可以使用即梦或 runway 等工具。如果要字不动,可以先在剪映里添加文字 logo 素材。 先什么关键词都不写,如果效果不满意,再添加关键词。 将视频放入剪映,放上 PNG 透明底图后导出。 2. Runway 生成 AI 动画: 使用图片+文字描述功能,将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述,输入 Runway,同时增加镜头变换的设置。具体教程可查看。 3. 利用 AI 批量生成、模仿和复刻《小林漫画》(内含 coze 搭建视频教程): 作者景淮会带着大家试着搭建一个扣子(Coze)工作流来直接生成文字和图片。本文会按照需求分析、扣子搭建、扣子使用链接分享、批量生产图片、总结的顺序进行。
2024-11-17
写论文的中文ai
在论文写作领域,AI 技术提供了多方面的辅助,以下是一些相关的工具: 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,提供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,助力复杂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,还有以下中文的内容仿写和文章润色工具: 1. 内容仿写: 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,还能实时同步翻译,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 开发的创作助手,提升写作效率和创作体验。 2. 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,生成符合要求的学术论文。 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。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
SuperCLUE半年度测评报告
以下是关于 SuperCLUE 半年度测评报告的相关内容: 趋势说明: 过去半年,国内领军大模型企业实现了代际追赶。7 月与 GPT3.5 有 20 分差距,之后每月稳定且大幅提升,11 月总分超越 GPT3.5。GPT3.5 和 GPT4 在中文表现上基本一致,11 月有下滑,国内头部模型持续稳健提升。12 月国内第一梯队模型与 GPT4 差距缩小,但仍需追赶。部分国内代表性模型 7 月至 12 月的得分情况为:文心一言 50.48、54.18、53.72、61.81、73.62、75;通义千问 41.73、33.78、43.36、61.01、71.78;ChatGLM 42.46、38.49、54.31、58.53、63.27、69.91。 测评方法: 采用多维度、多视角的综合性测评方案,包括多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT。评测集共 4273 题,其中 1060 道多轮简答题(OPEN),3213 道客观选择题(OPT)。OPEN 基准使用超级模型作为评判官,对比待评估模型与基准模型,计算胜和率作为 OPEN 得分。OPT 主要测评选择题,包括基础能力、中文特性、专业与学术能力,构造统一 prompt 供模型使用,要求选取唯一选项。SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出。 第三方测评特点: SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念,采用自动化方式的客观评估,降低人为评估的不确定性。测评方式与真实用户体验目标一致,纳入开放主观问题测评,通过多维度多视角多层次的评测体系和对话形式,模拟应用场景,考察模型生成能力,构建多轮对话场景,全方位评测大模型。同时,不限于学术领域的测评,旨在服务产业界,从多个维度的选择和设计到行业大模型测评基准的推出,都是为产业和应用服务,反映通用大模型与产业应用的差距,引导大模型提升技术落地效果。
2024-09-20
国内外大模型测评
以下是关于国内外大模型测评的相关内容: 在 2023 年度的中文大模型基准测评中: 国内外大模型总体表现方面,90.63 分遥遥领先,高于其他国内大模型及国外大模型。国内最好模型文心一言 4.0(API)总分 79.02 分,距离 GPT4Turbo 有 11.61 分,距离 GPT4(网页)有 4.9 分的差距。过去 1 年国内大模型有长足进步,综合能力超过 GPT 3.5 和 GeminiPro 的模型有 11 个,如百度的文心一言 4.0、阿里云的通义千问 2.0 和 Qwen 72BChat、OPPO 的 AndesGPT、清华&智谱 AI 的智谱清言、字节跳动的云雀大模型等。在 SuperCLUE 测评中,国外模型平均成绩为 69.42 分,国内模型平均成绩为 65.95 分,差距在 4 分左右,且国内外平均水平差距在缩小,11 月差距在 10 分左右。阿里云的 Qwen72B、Yi 34BChat 均优于 Llama213BChat。 国内大模型竞争格局方面,从大厂和创业公司的平均成绩来看,大厂与创业公司差值约 6.33 分,较 11 月份差距在增大,说明大厂在大模型竞争中长期资源投入方面有一定优势。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的前三名情况如下:12 月和 11 月的第一名是文心一言 4.0,10 月第一名是 BlueLM,9 月第一名是 SenseChat3.0,8 月第一名是 Baichuan213BChat,7 月第一名是文心一言(网页 v2.2.0),6 月第一名是 360 智脑,5 月第一名是 360 智脑。第二名在不同月份分别是通义千问 2.0、Moonshot 等。 主观和客观对比方面,通过对比模型在主观简答题 OPEN 和客观选择题 OPT 上的不同表现,国内大模型多数擅长做选择题,普遍选择题分数高于简答题分数。文心一言 4.0 和智谱清言表现相对稳定,分别为(13.38)和(14.01),GPT4 Turbo 的表现最为稳定,差值仅有 0.86。SuperCLUE 认为,客观题相对主观题更容易通过题库形式进行训练和提升,同时由于客观题中包含中文特性问题,中文模型有一定优势,应综合来看模型的评测效果。国外的代表性大模型如 GPT4 的不同版本、Claude2、Llama2 都有很好的稳定性表现,值得国内大模型进一步分析研究。
2024-08-15
有什么测评大模型可用性的自动化方案吗
评估大型模型的可用性是一个复杂的过程,涉及到多个方面的考量,包括准确性、效率、稳健性、可解释性和伦理等。虽然目前没有一个统一的自动化方案能够全面评估所有方面,但是有一些工具和方法可以用于自动化评估模型的某些特性。以下是一些常用的自动化方案和工具: 1. 单元测试和集成测试:对于模型的不同组件,可以使用单元测试来验证其是否按预期工作。集成测试则可以确保不同组件在一起时也能正常工作。 2. 基准测试和数据集:使用标准的数据集和基准测试来评估模型的性能。例如,对于自然语言处理模型,可以使用GLUE、SuperGLUE或SQuAD等数据集。 3. 模型卡片(Model Cards):模型卡片是一种文档,用于记录模型的性能、训练数据和预期的使用场景。这可以帮助用户了解模型的适用性和限制。 4. 连续集成/连续部署(CI/CD):使用CI/CD工具来自动化模型的测试和部署过程。例如,使用Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI/CD来自动化测试和部署流程。 5. 自动化性能监控:使用工具如Prometheus和Grafana来监控模型的性能指标,如延迟、吞吐量和准确性。 6. 自动化回归测试:使用工具来定期运行回归测试,以确保模型的更新不会引入新的错误。 7. 可解释性和可视化工具:使用工具如LIME、SHAP或Captum来解释模型的决策,并使用TensorBoard等工具来可视化模型的训练过程。 8. 伦理和偏见检测:使用工具来检测模型输出中的偏见和伦理问题。例如,可以使用IBM的AI Fairness 360工具来检测和减轻机器学习模型中的偏见。 9. 模拟和沙盒环境:在模拟环境中测试模型的性能,以避免在实际部署中出现问题。 10. 云服务和平台:使用云服务提供商(如AWS、Google Cloud Platform、Azure)提供的自动化工具来部署和管理模型。 虽然这些工具和方法可以自动化评估模型的某些方面,但通常还需要人工参与来综合评估模型的可用性,特别是在涉及模型的可解释性和伦理问题时。因此,自动化方案应该与人工审核相结合,以确保模型的全面评估。
2024-04-17
请根据提供的AI工具网址,搜索常用的AI工具,实际操作AI工具,记录使用过程中的感受和发现,提交一份体验报告,描述工具的使用过程和个人感受,并就AI相关的热点话题,AI伦理、AI与就业等简要发表自己的看法。
以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告: 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程:用户上传简历,工具分析内容并提供优化建议。 个人感受:对于求职者来说,能够针对性地提升简历质量,提高求职成功率,操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程:用户上传户型图,软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受:为室内设计提供了便捷和丰富的创意,节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程:用户提出需求,工具生成旋律和编曲。 个人感受:对音乐创作者有很大的辅助作用,激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程:通过文字或语音与用户交流,提供情感咨询。 个人感受:在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程:实时监测宠物的活动、饮食等状况,提供健康预警。 个人感受:让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程:根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受:为旅行规划提供了个性化的方案,节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程:根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受:有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程:在游戏中分析玩家风格和进度,推荐合适道具。 个人感受:提升了游戏体验,使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程:利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受:为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程:分析医疗病历中的症状、检查结果等信息,为医生提供辅助诊断建议。 个人感受:有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程:在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受:方便会议记录和回顾,提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程:识别书法作品的笔画和结构,为用户提供临摹指导和评价。 个人感受:对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用,数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则,确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少,但同时也会创造新的就业机会,如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训,提升劳动者的技能,以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案,帮助用户实现健身目标。 2. Fiture:沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。 4. Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。
2024-11-11
用户体验设计与大模型的关系
用户体验设计与大模型密切相关。 在构建基于大模型的应用方面: 开发大模型应用复杂,涉及众多步骤和环节,包括框架选择、提示词设计等。 提示词的精心设计和调试至关重要,直接影响模型输出质量和应用效果。 构建有效的大型语言模型应用需要遵循一系列要点,如进行工程化、选择合适框架、了解业务需求、设计提示词、遵守安全和伦理标准、测试迭代、持续维护更新等。 在 AI 战场的发展趋势方面: 2023 年认为训练最好的模型就能吸引用户,但 2024 年大量消费者 AI 应用将通过提供最佳用户体验而非单纯提升模型性能来竞争,大模型可作为差异化优势之一,但老式护城河仍可能决定长期赢家。 关于大模型的道德观念: 大型语言模型本身不具有真正的道德观念或意识,它们是通过大量数据训练模拟语言统计规律的。 开发者和研究人员会采取多种方法确保模型输出符合社会道德和伦理标准,如数据清洗、算法设计、制定准则、保持透明度、用户反馈、持续监控、人工干预、教育和培训等,但这仍是复杂且持续的挑战。
2024-11-04
AI写小说语言不生动,像一个梗概,而不是引人入胜的小说阅读体验
以下是关于解决 AI 写小说语言不生动问题的一些建议: 1. 明确主题:参考《安·兰德的小说写作课》,认识到小说主题的重要性。可通过让 AI 进行头脑风暴,列出多个主题,然后由人类挑选。例如,在十个主题中,选择了既富有诗意又与每个人相关的第 7 个主题。 2. 任务拆解:将小说创作任务拆解为确定主题、构思情节、丰富细化、串联成文再修改等步骤。 3. 知识运用:运用如“小说的主题很重要,判断一部小说的美学价值,只需要了解作者的主题是什么、主题展开得如何”“要能够具体地表达抽象概念,不是用漂浮不定的空泛的词,而是具体的例子、描述、行动”等知识。 4. 优化修改:让 AI 修改自己写的内容时,起初效果不佳,可尝试更换框架(如 Arthur 的框架)、添加详细的 skill set,能得到不同侧重点的结果。此外,使用表格能打破 AI 的叙事习惯,使生成的文字不那么“AI 腔”,有利于精准控制。
2024-08-09
多模态用户体验。
多模态用户体验是指在人工智能领域中,模型能够理解和处理多种不同的模态信息,例如文本、图像、音频和视频等。这种多模态的能力可以为用户提供更加丰富、全面和自然的交互体验。 多模态用户体验的实现需要依赖于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别(ASR)等技术的不断发展和整合。通过将这些技术结合在一起,模型可以更好地理解和处理用户的输入,并根据用户的需求和上下文生成更加个性化和自然的响应。 多模态用户体验的应用场景非常广泛,包括娱乐、教育、医疗、金融等领域。例如,在娱乐领域,多模态用户体验可以为用户提供更加丰富和互动的体验,例如通过语音识别和图像识别技术实现的智能电视和游戏;在教育领域,多模态用户体验可以为学生提供更加生动和有趣的学习体验,例如通过虚拟实验室和交互式模拟器实现的科学实验和工程设计;在医疗领域,多模态用户体验可以为医生和患者提供更加高效和准确的医疗服务,例如通过图像识别和语音识别技术实现的医学影像诊断和语音病历记录。 虽然多模态用户体验具有广阔的应用前景和巨大的商业价值,但是在实现过程中也面临着许多挑战和困难。例如,如何将不同的模态信息整合在一起,如何提高模型的泛化能力和鲁棒性,如何设计更加友好和自然的用户界面等。这些问题需要不断地探索和研究,以实现更加优秀和个性化的多模态用户体验。
2024-06-06