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在AI时代,基础教育改革应该从哪些方面着手?

Answer

在 AI 时代,基础教育改革可以从以下几个方面着手:

教育政策的改革

  • 重新审视教育目标,从传统的知识灌输转向培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。
  • 使教育政策更具灵活性,以迅速适应技术和市场的变化。
  • 政府设立教育科技发展基金,鼓励和支持校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术。
  • 建立多学科交叉课程,如结合人工智能与人文学科,培养学生的宽广视野。

AI 技术融入教育体系

  • 打破传统教育和高科技之间的隔阂,教师在教学中运用 AI 制定个性化学习计划、追踪学习进度并提供辅导建议。
  • 学生学会与 AI 互动,如使用 AI 辅助工具探索复杂学术概念。
  • 学校与技术公司合作,定期更新硬件设施,保持软件平台的与时俱进。
  • 加大对教师的 AI 培训力度,使其成为教育融合 AI 的关键促进者。

社会层面的应对

  • 解决当下教育体系存在的惯性,避免政策更新滞后,减少教育与技术发展的脱节。
  • 弥合技术快速发展与劳动市场需求之间的不匹配,缩小技能差距,降低对社会经济结构和个体心理的负面影响。
  • 缓解全球范围内教育资源分配不均的问题,减少教育不平等,促进全球生产力和长远发展。

我们正处于新的十字路口,必须找到与 AI 相适应的教育模式。期望这样的变革不仅是技术创新,更能推进教育公平和普及,革新人才培养模式,服务于全人类的持续进步与发展。同时,要思考如何利用 AI 技术减少教育差距,避免技术普及造成新的不平等。在这一进程中,教育不仅是知识传授,更是激发创新、批判思维和人类价值观的关键领域。

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References

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

在AI的强劲推动下,我们面临着一个关键时刻:教育体系必须变革以适应未来。以下是几个关键策略的探讨。教育政策的改革建议首先,我们必须从政策层面重新审视教育的目标。传统的知识灌输已不适应时代发展,教育应当着力于培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。此外,政策也应更加灵活,能够迅速适应技术和市场的变化。政府应该设立教育科技发展基金,鼓励和支持校企合作,开发适应未来需求的教学内容和技术。同时,建立多学科交叉课程,比如结合人工智能与人文学科,使学生能够在多领域交叉融合中形成宽广的视野。AI技术融入教育体系的路径对于AI技术与教育的结合,需要打破传统教育和高科技之间的隔阂。这要求教师在教育工作中加入AI的使用,如利用AI来个性化学习计划,及时追踪学生的学习进度,并给出相应的辅导建议。同时,学生也需要学会如何与AI互动,如使用AI辅助工具来探索复杂的学术概念。在实施层面,学校应与技术公司合作,定期更新硬件设施,并保持软件平台与时俱进。此外,加大对教师的AI培训力度,使之成为教育融合AI的关键促进者。社会层面的应对措施

大聪明:未来教育的裂缝:如果教育跟不上AI

始终需要担忧的是:当下的教育体系,是否能适应新的技术变革?毕竟当下的教育体系存在着明显的惯性,这种惯性导致了政策更新的滞后,使得教育与技术发展之间出现了脱节。此外,技术的快速发展与劳动市场需求之间的不匹配,加剧了技能差距,对社会经济结构和个体心理产生了深远的影响。全球范围内,教育资源的分配不均更加剧了教育不平等,这直接关系到全球的生产力和长远发展。我们正站在一个新的十字路口,因为AI,我们必须找到与之相应的教育模式。从长远来看,我们期望这样的变革不单是技术层面的创新,更能推进教育的公平和普及,以及人才培养模式的革新,从而服务于全人类的持续进步与发展。如何利用AI技术减少教育差距,如何保证技术的普及不会造成新的不平等,这些都是我们面临的重要课题。而在这一进程中,教育不仅仅是知识的传授,更是激发创新、批判思维和人类价值观的关键领域。

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我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
有做ppt的ai工具推荐么?
以下是一些好用的做 PPT 的 AI 工具推荐: 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,可根据需求选择不同风格和主题的模板,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,提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,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 通常按照以下思路来完成设计和制作: 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 扩展阅读: 1. 《》 2. 《》 另外,还有以下工具也值得关注: 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON 4. WPS AI 请注意,部分工具可能为后续补充,在部分提示词、截图中不存在。每一款工具都有其独特的优势,能助您快速、高效地完成 PPT 设计。
2025-04-08
小白如何入门AI
对于小白入门 AI,以下是一些建议: 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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 此外,对于小白入门 AI 编程,比如用 Trae 开发一个小工具,纯 HTML 页面的小工具或小游戏是相对简单的选择。AI 生成.html 文件,直接双击在浏览器打开就能用。Trae 发布了 Windows 版本,可利用其免费的 claude api 进行测试。 元子提供了小白的 30min Cursor AI 编程上手步骤: 分辨 Chat 和 Composer 两个模式。Chat 可与大模型对话,Composer 能即时反馈,直接创建文件、填写代码。 例如在 Composer 模式下输入需求“给我创建一个 2048 的网页游戏吧”,生成文件后可直接打开文件夹中的 index.html 查看运行效果。若环境报错,可截图询问。
2025-04-08
传统产品经理如何转AI产品经理?
传统产品经理若要转型为 AI 产品经理,需要注意以下方面: 1. 掌握算法知识: 理解产品核心技术,有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,更好地应对 AI 技术的迅速发展。 提升产品竞争力,发现产品的独特优势并提出创新特性。 增强数据分析能力,处理和分析 AI 算法涉及的数据。 2. 了解相关技术原理和框架: 如思维链,谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力,可在问题后加“请你分步骤思考”。 RAG(检索增强生成),将外部知识库切分转成向量存于向量数据库,用户提问时段落信息会和问题一起传给 AI,可搭建企业和个人知识库。 PAL(程序辅助语言模型),2022 年论文提出,对于计算问题不让 AI 直接生成结果,而是借助 Python 解释器等工具。 ReAct 框架,2022 年论文提出,将 reason 与 action 结合,让模型动态推理并与外界环境互动,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 3. 关注技术论文和前沿动态:虽然小白直接看技术论文有难度,但仍需完成一定知识储备,也可借助 AI 辅助阅读。同时,多参考相关的科普入门视频和访谈,如林粒粒呀的视频和安克创新 CEO 阳萌的访谈等。
2025-04-08
我想从零基础学习成为一名ai产品经理,我该学习哪些知识内容,请把这些知识内容做个排序。
以下是从零基础学习成为一名 AI 产品经理所需学习知识内容的排序: 1. 入门级: 通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念。 使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,根据需求场景选择解决方案,利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 3. 落地应用: 有一些成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,AI 产品经理还需要具备以下技能和知识: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能准确评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关知识,提升数据分析能力。 此外,了解技术框架,对技术边界有认知,关注场景、痛点、价值也是很重要的。
2025-04-08
aigc降重
AIGC 降重相关知识如下: AIGC(AIGenerated Content)是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。生成式 AI 能够赋能诸多领域,如语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等。 AIGC 应用可能引发多种风险,包括内生风险(算法的不可解释性和不可问责性,代码开源可能带来的安全和伦理担忧)、数据隐私问题(数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等)和知识产权风险(作品侵权、不当竞争等)。 相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。在应用中,需重伦理道德,不得生成煽动颠覆国家政权、推翻社会主义制度,危害国家安全和利益、损害国家形象,煽动分裂国家、破坏国家统一和社会稳定,宣扬恐怖主义、极端主义,不得宣扬民族仇恨、民族歧视,暴力、淫秽色情,以及虚假有害信息等法律、行政法规禁止的内容。GenAI 工具和 AIGC 提供者应注意在算法设计、训练数据选择、模型生成和优化、提供服务等过程中,采取有效措施防止产生民族、信仰、国别、地域、性别、年龄、职业、健康等歧视。 目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。
2025-04-08
minimax侧重在哪些方面
MiniMax 侧重在以下几个方面: 1. 语音技术: 快速克隆:仅需 10 秒音频即可克隆语音,智能情感系统精准捕捉细腻情感变化。 多维预置语音:提供 300+语音选项,支持 17 种语言(不断扩展),涵盖口音、性别、年龄、风格等。 专业音效:支持房间音效、电话滤镜,输出接近录音室级别。 2. 通用人工智能: 成立于 2021 年 12 月,是通用人工智能时代基础设施建设者和内容应用创造者。 拥有文本、语音、视觉多种模态融合的通用大模型引擎能力并打通产品全链路。 自研了整套端到端 AGI 引擎系统。 3. 团队组成:核心技术研发成员均来自全球知名高校和全球顶尖科技公司,拥有世界顶尖自然语言处理、语音、计算机视觉、计算机图形学等工业界和学术界经验,拥有多项全球领先的人工智能领域研究成果,具有上百个全球发明专利,1/3 的团队成员拥有世界顶尖技术实验室的博士学位。 相关链接: 免费试用: API 平台:
2025-03-28
ai的具体用途在哪些方面
人工智能(AI)的用途广泛,涵盖以下多个方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 提供个性化医疗,分析患者数据制定个性化治疗方案。 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,识别并阻止欺诈行为。 信用评估,帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析,分析市场数据辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐,分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 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。 提供聊天机器人服务,解决客户问题。 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。 优化供应链,提高效率降低成本。 控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输: 开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 优化交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 实现无人机送货,快速送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育领域,提供个性化学习体验。 农业领域,分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐领域,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域,优化能源使用提高效率。 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深远的影响。
2025-03-13
初学者可以从哪些方面上手
对于初学者上手 AI,以下是一些建议: 1. 调度器和采样器方面:可以从 Euler 或 DDIM 开始,因为它们提供了良好的平衡点,便于快速了解生成过程。如果对生成过程中的稳定性和细节处理有严格要求,可以考虑 DPM++ SDE Karras、LCM 和 Dynamic Thresholding 这样的采样器。在需要快速生成图像的情况下,DPM fast、Euler 和 DDIM Fast 是不错的选择。如果希望生成更具创意或独特风格的图像,可以尝试 Heun、DPM++ 3M SDE Palefire 以及 Restart 采样器。对于高要求的图像生成任务,推荐使用 DPM++ 3M SDE Karras、DPM2 Exponential 和 LCM 这些经过优化的采样器。 2. 基本概念方面: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能及其主要分支(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。 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。 选择感兴趣的模块深入学习,掌握提示词的技巧。 3. 实践方面: 理论学习之后进行实践,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 4. 体验方面: 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。 5. Prompt 方面: 认真写出自己的第一个 prompt,理解 GPT 的工作原理,至少先真正理解以下几个问题:GPT 说人话的能力是怎么来的、“涌现”的产生、prompt 的概念和意义、为什么现阶段我们不得不用 prompt。推荐两个课外阅读,即 B 站 UP Yjango(于建国博士)很早前发布的相关视频。 您还可以关注获取更多内容。
2025-03-11
AI除了政务还可以应用在哪些方面
AI 的应用领域非常广泛,除政务外,还包括以下方面: 1. 医疗保健:辅助疾病诊断、医疗影像分析、药物研发等。 2. 金融服务:风险评估、欺诈检测、投资决策等。 3. 教育领域:个性化学习、智能辅导、教学资源推荐等。 4. 制造业:质量检测、生产流程优化、设备维护预测等。 5. 交通运输:自动驾驶、交通流量预测、物流优化等。 6. 市场营销:客户细分、精准营销、市场趋势预测等。 7. 娱乐产业:游戏开发、内容创作、虚拟角色等。 8. 农业:作物监测、病虫害预测、农业资源管理等。
2025-03-05
我想学会使用ai,该学习哪些方面的知识
如果您想学会使用 AI ,以下是一些您需要学习的方面: 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,您可以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,您可以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。 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。 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。 AI 的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点包括: 1. 学习路径偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 学习路径偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2025-01-27
临床医生哪些方面可以用的到ai
临床医生在以下方面可以用到 AI: 1. 医学影像分析:AI 可用于辅助分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像,以辅助诊断疾病。 2. 药物研发:加速药物研发过程,例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗:分析患者数据,为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术的精度和安全性。 5. 医疗保健交付和后勤功能:例如文档工作可交给 AI 书记员。 6. 初级医疗服务中的分诊:依赖聊天机器人进行分诊。
2025-01-03
AI产品经理应该具备哪些技能,需要学习哪些工具?计算机科学与技术专业的研究生如果想找AI产品经理的实习应该如何着手准备呢?如何准备项目呢?
AI 产品经理应具备的技能和需要学习的工具包括: 1. 学历背景:本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉:熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,并具有实际应用经验;熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理;具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 3. 项目能力:负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法;了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略(例如 CoT、Fewshot 等)。 4. 思维能力:对数据驱动的决策有深入的理解,能够基于数据分析做出决策;具有创新思维,能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案;对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心,并能付诸实践;对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验,保持对 AI 技术前沿的关注;具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 计算机科学与技术专业的研究生如果想找 AI 产品经理的实习,可以从以下方面着手准备: 1. 了解行业需求:搜索了解目前 AI 产品经理岗位的招聘技能要求情况。 2. 学习相关知识:深入学习上述提到的技能和工具知识。 3. 积累项目经验:可以参与一些相关的实践项目,例如收集数据、训练模型、派送模型等。 4. 思考商业价值:思考可以自动化的任务、驱动商业价值的核心以及商业领域的主要痛点。 5. 准备项目时,要明确项目目标,制定合理的开发时间表,清晰所需时间和人员。同时,为项目提供验收标准,尽量以数据衡量。 以上内容仅供参考,不同公司和项目可能有不同的具体要求。
2025-03-12
ai入门可以从哪些地方着手
以下是 AI 入门的着手点: 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: 根据自己的兴趣选择特定的模块(比如图像、音乐、视频等)进行深入学习。 4. 对于不会代码的情况: 学习 Python 的属性和方法,包括如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 了解继承和多态,包括类之间的继承关系以及如何实现多态。 理解异常处理,包括异常的概念、异常处理的方式(如使用 try 和 except 语句)。 掌握文件操作,包括文件读写、文件与路径操作。 了解 AI 背景知识基础理论,包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 熟悉数学基础,包括统计学基础(如均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(如向量、矩阵等基本概念)、概率论(如条件概率、贝叶斯定理)。 熟悉算法和模型,包括监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)和无监督学习(如聚类、降维)。 5. 中学生学习 AI: 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,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。 学习 AI 基础知识,包括基本概念、发展历程、主要技术以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目,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。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。
2024-08-20
智能体引用知识库效果不好,可以从哪些方面来着手调整
智能体引用知识库效果不好,可以从以下方面着手调整: 1. 整理知识库文档阶段: 确定包含的文档类型,如政策原文文档、业务积累的 QA、操作指引、产品说明等,并进行预处理。 注重知识库本身质量,因为这是大模型生成回答的原始语料。 优化文档格式,实践中根据场景测试 PDF 或.docx 等格式,一般 PDF 文档效果较好,因其格式信息简洁,对大模型干扰少。 规范文档命名,尽量控制在 10 字左右,涵义简洁明了,避免无意义的数字、符号或缩写。 统一文档语言,避免中英文、繁简体混杂。 优化文档内容,设置清晰的一二级标题,对难以处理的图片、表格、公式、超链接、附件、架构图、代码等进行特殊处理。 2. 调优实践: 更换大模型,如从 ChatGLM26B 替换成 baichuan213b,针对特定场景可能提升性能。 更换 embedding 模型,如将 LangChain Chatchat 默认的 m3ebase 替换为 bgelargezh。 测试不同 Top k 的值,如比较 Top 5、Top 10、Top 15 的结果,可能发现 Top 10 时效果最优。 处理文档名称,人工重命名文件,上传相同文件构建知识库,同时在构建时勾选【开启中文标题加强】选项,虽重命名文件效果不明显,但勾选该选项后回答的无关信息减少,效果有所提升。
2024-08-19