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如何使用AI管理EXCLE数据

Answer

以下是一些可用于使用 AI 管理 Excel 数据的工具和方法:

  1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。
  2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。
  3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。
  4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。

这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。

需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:关于Excel的AI有哪些?

关于Excel的AI功能,目前有几种不同的工具和插件可以增强Excel的数据处理和分析能力,以下是一些可用的AI工具:1.Excel Labs:这是一个Excel插件,它新增了生成式AI功能,基于OpenAI技术,允许用户直接在Excel中利用AI进行数据分析和决策支持。2.Microsoft 365 Copilot:微软推出的AI工具,整合了Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等办公软件,通过聊天的形式,用户可以告知Copilot他们的需求,如数据分析或格式创建,Copilot将自动完成这些任务。3.Formula Bot:Formula Bot提供了数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可以通过自然语言交互式地进行数据分析和生成Excel公式。4.Numerous AI:这是一款支持Excel和Google Sheets的AI插件,除了公式生成外,还可以根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。这些工具通过AI技术提升了Excel的数据处理能力,使得用户可以更加高效地进行数据分析和决策。随着技术的不断发展,未来可能会有更多AI功能被集成到Excel中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

Protect against the risks of using AI to engineer dangerous biological materials by developing strong new standards for biological synthesis screening.Agencies that fund life-science projects will establish these standards as a condition of federal funding,creating powerful incentives to ensure appropriate screening and manage risks potentially made worse by AI.Protect Americans from AI-enabled fraud and deception by establishing standards and best practices for detecting AI-generated content and authenticating official content.The Department of Commerce will develop guidance for content authentication and watermarking to clearly label AI-generated content.Federal agencies will use these tools to make it easy for Americans to know that the communications they receive from their government are authentic—and set an example for the private sector and governments around the world.Establish an advanced cybersecurity program to develop AI tools to find and fix vulnerabilities in critical software,building on the Biden-Harris Administration’s ongoing AI Cyber Challenge.Together,these efforts will harness AI’s potentially game-changing cyber capabilities to make software and networks more secure.Order the development of a National Security Memorandum that directs further actions on AI and security,to be developed by the National Security Council and White House Chief of Staff.This document will ensure that the United States military and intelligence community use AI safely,ethically,and effectively in their missions,and will direct actions to counter adversaries’ military use of AI.Protecting Americans’ PrivacyWithout safeguards,AI can put Americans’ privacy further at risk.AI not only makes it easier to extract,identify,and exploit personal data,but it also heightens incentives to do so because companies use data to train AI systems.To better protect Americans’ privacy,including from the risks posed by AI,the President calls on Congress to pass bipartisan data privacy legislation to protect all Americans,especially kids,and directs the following actions:Protect Americans’ privacy by prioritizing federal support for accelerating the development and use of privacy-preserving techniques— including ones that use cutting-edge AI and that let AI systems be trained while preserving the privacy of the training data.

Others are asking
现在最好的AI大模型
目前较为出色的 AI 大模型包括: 1. GPT4(免费可用):是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑,是一个大型多模态模型,在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5(免费):具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt,并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能,能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3(免费可用):代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃,能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B(免费):是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。 此外,在主要的大语言模型方面: 1. OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮,4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-01-29
本网站都有哪些讲Ai量化炒股的学习资料
很抱歉,目前本网站没有关于 AI 量化炒股的学习资料。
2025-01-29
35岁java后端开发如何转型AI开发
对于 35 岁的 Java 后端开发人员转型 AI 开发,以下是一些建议: 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时,要强调组员的主观能动性,让他们自主设计,组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式,可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中,设计非常重要,模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接: 2. 借助 AI 编程工具(如 Cursor),熟悉 LLM 原理,探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project(如翻译工具、AI 对话应用等),通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师,边做边学,获取即时反馈,持续提升。核心建议是行动起来,找到正反馈,坚持使用 AI 辅助编程。参考链接:
2025-01-29
如何让ai写一篇很好的文学理论 论文
以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容: 首先,过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中,道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”,会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生,这样的故事缺乏冲突,人物单薄,不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在,纵观文学史,伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的,因为人类的心灵与生活极为复杂,痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分,只有正面的故事很难获得共鸣。 其次,好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时,往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础,有共鸣才有读者,有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧,人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型,其预训练数据量大且丰富,储存了人类几乎所有可能的生命经验,理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后,在实际操作中,对于处理文本特别是 PDF,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果,新模型更强大。但需要注意的是,这些系统仍会产生幻觉,若要确保准确性,需检查其结果。
2025-01-29
国产Ai中哪个的英语理解能力和翻译能力最强
目前国产 AI 中,在英语理解和翻译能力方面,不同的产品各有特点。 通义万相在中文理解和处理方面表现出色,作为阿里生态系统的一部分,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使用。但在处理非中文语言或国际化内容方面,可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色,由于模型训练数据可能主要基于中文环境,在处理多元文化内容时可能存在偏差。 可灵是由快手团队开发的 AI 应用,主要用于生成高质量的图像和视频,图像质量非常高,但价格相对较高。 需要注意的是,对于英语理解和翻译能力的评价会因具体的应用场景和需求而有所不同。
2025-01-29
哪些可以将CAD建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的AI软件
以下是一些可以将 CAD 建筑平面图通过语言文字生成室内效果图的 AI 软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入标准和规范约束生成的设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内的信息集成,实现数据汇总与管理。 此外,还有 TexttoCAD 软件,支持通过文本生成 CAD 模型,UI 开源,但模型需付费。其官网为 。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。
2025-01-29
如何让AI帮忙做WORD或者EXCLE
以下是让 AI 帮忙处理 WORD 或 EXCEL 的相关信息: 对于 WORD 文档处理,有以下工具和资源可供利用: Grammarly、Orchard、Lex 等工具可以帮助学生克服写作难题,提升写作水平。 Tome 和 Beautiful.ai 可以协助创建演示文稿。 对于 EXCEL 数据处理和分析,目前有以下几种工具和插件: Excel Labs 是 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot 整合了 Word、Excel 等办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 自动完成任务。 Formula Bot 提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能,支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI 是支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,能生成公式、相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展,未来可能会有更多 AI 功能集成到 WORD 和 EXCEL 中,进一步提高工作效率和智能化水平。但请注意,部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-17
我有很多excle表格要整理,有什么相关的AI或者AI工具可以帮助我
以下是一些可以帮助您整理 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能,可在 Excel 中直接进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具,通过聊天形式,用户告知需求后,Copilot 会自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 另外,AIhelper 也是一个不错的工具,其官网为 https://www.aihelper.buzz/ ,能让用户在任何网站上即刻使用 GPT4,满足撰写内容、编写代码、制作 Excel 公式等多种需求,提高工作效率。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-13
怎么在excle中计算rms
在Excel中计算均方根(Root Mean Square, RMS)通常涉及到两步:首先计算数据的平方,然后求平均,最后取平均值的平方根。Excel没有直接计算RMS的函数,但可以通过组合使用其他函数来实现。以下是计算RMS的步骤: 1. 选择数据范围: 选择你想要计算RMS的数据范围。 2. 计算平方: 在数据范围旁边的一个空白单元格中输入公式 `=B2^2`(假设数据在B2单元格),然后将该单元格的公式向下拖动或复制粘贴,以覆盖所有相应数据的单元格。 3. 计算平均值: 在另一个空白单元格中,使用 `AVERAGE` 函数来计算上一步中所有平方值的平均值。例如,如果平方数据在C2:C10,那么公式将是 `=AVERAGE`。 4. 计算平方根: 最后,使用 `SQRT` 函数来计算上一步中得到的平均值的平方根。公式将是 `=SQRT`,其中 `average_cell` 是包含平均值的单元格。 5. 简化公式: 你也可以将上述步骤合并为一个更简洁的公式。在一个空白单元格中,输入如下公式:`=SQRT`,这里 `B2:B10` 是原始数据的范围。 6. 拖动填充柄: 如果你有多个数据集需要计算RMS,可以将这个公式向下拖动或复制到其他单元格,Excel会自动调整公式中的单元格引用。 请根据你的实际数据范围调整上述公式中的单元格引用。这样,你就可以在Excel中计算出RMS值了。
2024-05-13
我想通过dify调整一个客服系统,但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整?
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下: 1. 准备数据: 收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集: 在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式: Dify 提供了三种索引方式供选择:高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用: 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化: 收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-29
用 ai 来分析数据,附件大小有限制吗
使用 AI 来分析数据时,附件大小通常是有限制的。 对于代码解释器(一种 GPT4 模式),您可以将文件上传到 AI,它可用于执行程序、运行数据分析等,但使用时需要充分了解统计数据和数据以检查其工作。 在 ChatGPT 助力的数据分析中,文中所提到的个性化分析示例使用的均是假数据。在实际业务中处理大量数据时,除了长类型字段有限制外,还需指定允许查询或解析的字段告诉 ChatGPT,结果数据要进一步校验是否符合要求,超长数据可以截取关键字段的内容丢给 GPT 总结分析。 需要注意的是,不同的 AI 工具和应用场景可能会有不同的附件大小限制和数据处理要求。
2025-01-28
Coze + 飞书 + 飞书多维表格:通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出。由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,无需开发任何插件、APP,能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。其设计思路包括简化“收集”,实现跨平台收集和通过输入 URL 完成收集;自动化“整理入库”,自动整理关键信息并支持跨平台查看;智能“选择”推荐,根据收藏记录和用户兴趣生成阅读计划——这个方法具体如何操作?
以下是关于通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,并利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划推荐的具体操作方法: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口完成收集输入。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用飞书·稍后读助手: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。但目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 至此,专属 AI 稍后读智能体大功告成,您可以尽情享受相关服务。
2025-01-27
AI数据透视工具推荐
以下为您推荐一些可用于数据透视的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些设计工具的排行及相关数据: |排行|产品名|分类|6 月访问量(万 Visit)|相对 5 月变化| |||||| |1|Canva Al|设计工具|55900|0.123| |2|Adobe Firefly|设计工具|928|0.047| |3|CF Spark|设计工具|885|0.023| |4|Microsoft Designer|设计工具|885|0.321| |5|What font is|设计工具|362|0.045| |6|稿定设计|设计工具|247|0.068| |7|墨刀 AI|设计工具|202|0.148| |8|Hotpot.ai|设计工具|198|0.244| |9|vectorizer.ai|设计工具|183|0.042| |10|Wepik by freepik|设计工具|164|0.304| |排行|产品名|分类|4 月访问量(万 Visit)|相对 3 月变化| |||||| |1|Canva Al|设计工具|58640|0.033| |2|CF Spark|设计工具|940|0.118| |3|Adobe Firefly|设计工具|835|0.051| |4|Microsoft Designer|设计工具|612|0.179| |5|What font is|设计工具|348|0.006| |6|Wepik by freepik|设计工具|284|0.295| |7|Hotpot.ai|设计工具|283|0.024| |8|稿定设计|设计工具|264|0.078| |9|Designs AI|设计工具|185|0.167| |10|墨刀 AI|设计工具|179|0.016|
2025-01-26
如何用最简单的方法,训练一个自有数据的大模型
训练自有数据的大模型可以通过以下步骤实现: 1. 了解大模型的概念:大模型是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用上学参加工作来类比大模型的训练、使用过程,包括找学校(需要大量 GPU 等计算资源)、确定教材(需要大量数据)、找老师(选择合适算法)、就业指导(进行微调)、搬砖(推导)。在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会对输入进行分词并形成词汇表。 2. 基础训练步骤: 进入厚德云模型训练数据集,如 https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset 。 创建数据集:在数据集一栏中,点击右上角创建数据集,输入数据集名称。可以上传包含图片+标签的 zip 文件,也可单独上传照片,但建议提前打包。Zip 文件里图片名称与标签文件应当匹配,上传后等待一段时间确认创建,返回上一个页面等待上传成功并可点击详情检查,能预览数据集的图片及对应的标签。 Lora 训练:点击 Flux,基础模型会默认是 FLUX 1.0D 版本。选择数据集,触发词可有可无,模型效果预览提示词随机抽取数据集里的标签填入。训练参数可调节重复次数与训练轮数,厚德云会自动计算训练步数,可默认 20 重复次数和 10 轮训练轮数,按需求选择是否加速,点击开始训练,会显示所需消耗的算力,等待训练完成,会显示每一轮的预览图,鼠标悬浮到想要的轮次模型,中间会有生图,点击可自动跳转到使用此 lora 生图的界面,点击下方下载按钮可自动下载到本地。 3. 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤: 选择合适的部署方式,如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署,根据自身资源、安全和性能需求选择。 准备训练所需的数据和计算资源,确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景,并准备足够的计算资源,如 GPU 服务器或云计算资源。 选择合适的预训练模型作为基础,如开源的预训练模型 BERT、GPT 等,也可自行训练基础模型。 针对目标任务进行模型微调训练,根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练,优化模型结构和训练过程以提高性能。 部署和调试模型,将训练好的模型部署到生产环境,对部署的模型进行在线调试和性能优化。 注意安全性和隐私保护,大模型涉及大量数据和隐私信息,需要重视安全性和合规性。 总的来说,训练自有数据的大模型需要综合考虑多方面因素,包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法,并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-01-24
非结构化数据治理
以下是关于非结构化数据治理的相关信息: 在 AI 新产品方面: JamGPT AI Debug 小助手:https://jam.dev/jamgpt ChatGPT2D 用于生成二维知识图谱:https://www.superusapp.com/chatgpt2d/ Motörhead by metal 是用于 LLM 的开源内存和信息检索服务器:https://github.com/getmetal/motorhead 在网页抓取工具方面: Hexomatic:https://hexomatic.com/ WebscrapeAI:https://webscrapeai.com/ Kadoa:https://www.kadoa.com/ 在个人数据处理方面: Bloks 可自动处理个人笔记、任务列表和会议记录:https://www.bloks.app/ Lettria 用于处理个人文本材料:https://www.lettria.com/ Quadratic 可使用 AI、Python、SQL 和公式分析个人数据:https://www.quadratichq.com/?ref=producthunt 在向量数据库方面,以电影网站为例,传统搜索在处理语义搜索和对非结构化数据(如图像、音频等)的相似性搜索时存在问题,比如用户输入“电影像《星球大战》一样令人兴奋”或上传一张电影《银翼杀手》的海报,传统关系数据库或 Excel 难以理解和返回相关搜索结果。 在金融行业,非结构化数据主要涉及报告(如年度报告、季度报告等公司财务报告)、公告(如董事会公告、监事会公告、股东大会公告等)、上市资料(如招股说明书等公司上市相关文件)。
2025-01-24
集文档管理、AI写作、资料搜索的AI大模型推荐
以下为您推荐一些集文档管理、AI 写作、资料搜索功能于一体的 AI 大模型: 1. RAG: 工作原理:就像超级智能的图书馆员,包括检索(从庞大知识库中找相关信息)、增强(筛选优化信息)、生成(整合信息给出连贯回答)。 优点:成本效益高、灵活性强、可扩展性好。 缺点:回答准确性相对不够。 相关网站:Metaso.cn(学术、研究)、So.360.com(生活、便捷)、Devv.ai(程序员、开发者)、Perplexity(付费、高质量)、Bing.com(通用)、Google.com(全球、精准)。 内幕:平均调用 9 次大语言模型,网络爬虫预先建立数据库,用便宜但推理弱的模型(免费版)。 2. 对于律师工作: AI 大模型擅长:信息检索与整理、模式识别与预测、自动化文档处理、多任务处理能力。 AI 大模型不擅长:法律解释与推理、理解道德和情感、创新或个性化的服务。 律师擅长:法律专业知识、沟通与谈判。 3. 沉浸式翻译:主打所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读,新功能可一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。插件安装地址:https://immersivetranslate.com/ 4. Kimi:由月之暗面科技有限公司开发,最大特点是超长文本(支持最多 20 万字的输入和输出)处理和基于文件、链接内容对话的能力,能阅读并理解多种格式文件内容为用户提供回复。
2025-01-21
作为一名小学班主任,我想将AI作为辅助班级管理的工具,我可以怎么做?需要学习哪些基础知识,如何创建AI工具呢?
作为一名小学班主任,若想将 AI 作为辅助班级管理的工具,您可以参考以下建议: 基础知识学习: 1. AI 背景知识:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 3. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 4. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 5. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 6. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 创建 AI 工具: 1. 了解 AI 基本概念:首先,建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,这些文章通常会介绍 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,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,您可以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。建议您一定要掌握提示词的技巧,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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 需要注意的是,AI 技术在不断发展,您需要持续学习和探索,以更好地将其应用于班级管理中。
2025-01-15
如何利用ai做卷烟营销工商管理类论文的选题
利用 AI 做卷烟营销工商管理类论文的选题是一个具有挑战性的任务,因为卷烟营销受到严格的法律法规限制。然而,您可以从以下几个方面考虑选题: 1. 基于 AI 的卷烟市场需求预测模型研究:探讨如何运用 AI 技术分析市场数据,预测消费者对卷烟的需求趋势。 2. AI 在卷烟品牌形象塑造与传播中的应用策略:研究如何利用 AI 技术优化卷烟品牌的形象塑造和传播方式。 3. 运用 AI 提升卷烟营销渠道管理效率的研究:分析 AI 技术在优化卷烟销售渠道、提高配送效率等方面的作用。 需要注意的是,卷烟营销必须严格遵守相关法律法规和道德规范。
2025-01-13
任务管理 项目管理的工具
以下是一些适合软件项目经理的 AI 工具: 1. 项目管理和任务跟踪工具:如 Jira、Trello 等,已开始集成 AI 功能,可辅助制定计划、分配任务、跟踪进度。 2. 文档和协作工具:微软的 Copilot 可集成到 Office 套件中,为项目文档撰写、编辑等提供助手功能。云存储服务如 Google Drive 也提供 AI 驱动的文档管理和协作功能。 3. 风险管理和决策支持工具:可帮助识别和分析项目风险,并提供决策建议。 4. 沟通和协作工具:AI 助手可辅助进行团队沟通协调、客户关系维护等。 5. 创意生成工具:如文心一格、Vega AI 等绘画工具,可帮助快速生成创意图像素材。 此外,在 OpenAI o1 代码能力实测中,正在搭建项目管理工具的面板,包括任务板、团队成员信息、项目进度图表和通知等,每个部分都进行了精细设计和布局,体现了高效的项目监控和管理。 在界面认识方面,新版本 UI 包含顶部工具栏、左侧面板和中央画布。顶部工具栏包含全局操作和工具,如文件操作、编辑操作、视图控制和帮助等。左侧面板通常用于显示节点库,包括输入节点、模型节点、处理节点和输出节点等分类。中央画布是主要工作区域,用户可在此自由拖放和连接节点,构建工作流程,还支持缩放、移动和右键操作。
2025-01-06
结合欧盟《人工智能法案》和我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》的对照,论述欧盟人工智能法案对我国在生成式人工智能方面立法的启示。
欧盟《人工智能法案》对我国在生成式人工智能方面立法的启示主要体现在以下几个方面: 1. 监管框架出发点:中国针对不同的涉及算法的互联网信息服务,以落实主体责任作为基本落脚点,将“服务提供者”作为相关义务的履行主体。而欧盟《人工智能法案》首先确立以风险为基准的人工智能治理框架,通过对人工智能系统进行评估,划分为不同风险层级,并匹配不同的责任措施和差异化监管。 2. 风险分类分级监管与算法安全评估:在我国,相关指导意见和法规已提出风险防控和算法分级分类安全管理的要求,以及对生成式人工智能服务的分类分级监管要求。欧美在这方面的路径和方法虽有争议,但总体上对我国仍具借鉴意义。
2024-12-31