AI的能力边界是什么，请举例说明

以下是利用这个网站学习 AI 的方法： 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，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，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。 这个网站的功能包括： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获得实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台（如 Duolingo），获得量身定制的学习计划和个性化的学习内容及练习。 4. 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），获得个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手（如 Socratic），获得数学问题的解答、教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，进行数学建模和问题求解。

以下是一些常用于制作 AI 广告的工具： 1. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频。提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 2. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从众多 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 4. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 5. Writesonic：专注于营销内容创作的 AI 写作助手，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 此外，分众传媒携手阿里通义大模型，开拓了品牌广告 AI 营销新模式，具有以下价值： 1. 品牌营销 AI 化：赋能品牌客户利用 AI 大模型技术，进行品牌定位分析并制定品牌营销策略，在存量博弈的市场快速找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 2. 降低营销门槛：降低中小广告主的投放门槛，通过一键生成广告语，一键 AI 设计等 AI 应用，帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 3. 业务价值回报：众智 AI 大模型将为分众拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 同时还有相关的应用，如： 1. AI 小智助手：通过“AIchat”对话交互方式，进行品牌洞察分析和营销策略制定的应用。基于通义千亿大模型进行准确的语义理解和意图分类，并根据用户的具体提问场景调用“众智 AI 大模型”回答问题并多轮交互。 2. AI 广告语：基于分众高质量广告语数据和广告语方法论，模拟营销专家的创作思路搭建的 Agent 生成应用。 如果您想制作商业级的 AI 视频广告，在脚本和分镜创作方面，需要注意以下几点： 1. 写脚本：确定广告的总时长，内容包括开场白、汽车的基本介绍、展示车辆和服务的亮点、客户证言或推荐以及最后的呼吁行动。同时要选择合适的背景音乐，编写吸引人的台词，准备所需的道具，设计不同的镜头景别，规划镜头的运动方式。 2. 对于奔驰 GLE300L 广告脚本，如果需要，可使用 Claude 生成，并根据不满意的地方要求其进行修改。

以下是一些可以帮助您编程、生成代码、debug 的 AI 工具： 1. GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer：亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，该工具基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 5. Cody：代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手，该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。 6. CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium：一个由 AI 驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具都可以帮助您提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 对于更有经验的程序员来说，他们的关注点可能不仅限于代码的正确性，还包括整体代码质量。如的 Jeremy Howard 所解释的，关于 OpenAI Codex 模型的最新版本，“它编写冗长的代码，因为它生成的是平均水平的代码。对我来说，将平均水平的代码转化为我喜欢且知道是正确的代码，比从头开始编写它（至少在我熟悉的语言中）要慢得多。” 因此，虽然显然生成性编程是开发人员生产力的一个重要步骤，但目前还不清楚这种改进是否显著地不同于我们以前所看到的。生成式 AI 使程序员更优秀，但他们仍然必须编程。 简而言之，在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域，软件 2.0 都将日益流行起来。当我们考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时，会发现很多令人兴奋的机会。长远来看，这种编程范式拥有光明的未来，因为越来越明显：当我们某天要开发通用人工智能（AGI）时，一定是使用软件 2.0。

AI SFT 即监督微调（Supervised Finetuning）。它是一种在人工智能领域中的技术。例如在自然语言处理中，通过使用有监督的数据对预训练的模型进行微调，以使其更好地适应特定的任务和领域。在一些研究和应用中，如会话式医疗诊断人工智能应用 AMIE 中，SFT 被用于弥补真实世界数据样本的充分性、全面性、深刻性和洞察性。同时，在 Transformer 等模型的发展和应用中，SFT 也发挥着重要作用。

以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容： 卓 sir 的经验： 流程：先让 GPT4 生成 PPT 大纲，导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT，再让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节。 难点：让 GPT4 写出符合要求的大纲最花时间，因题目抽象难以理解，后借助 GPT4 明确主题为结合具体电商网站研究 5 种不同电商模式。 雪梅 May 的体验： 体验了 gamma、AIPPT、islide AI 等生成 PPT 的产品，认为 gamma 最好用，只要提供内容框架，生成的 PPT/网页审美水平最高。 熊猫 Jay 的思路和指南： 主要思路：以爱设计为例，基于 Markdown 语法的内容生成 PPT，其他工具操作方式大同小异。 优化：可按照公司要求自行优化字体、图片等元素，对下载后的 PPT 删改内容。

以下是一些比较好用的 PPT 制作 AI 工具： 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/ 在体验方面，有人认为 gamma 最好用，只要提供了内容框架，生成的 PPT/网页审美水平最高。此外，WPS AI 也表现出色，能帮助生成 PPT 大纲并进行优化，还能根据用户要求修改主题配色和字体。

意图和 FAQ 训练是两种不同的概念。 意图训练主要侧重于理解用户的核心意图或目的。例如，在一个客服场景中，用户的意图可能是查询产品信息、寻求技术支持或进行投诉等。通过对大量的用户交互数据进行分析和学习，模型能够识别出这些不同的意图类别。 FAQ 训练则侧重于常见问题及其对应的标准答案。比如常见的“产品如何退换货”“售后服务的联系方式是什么”等问题，以及相应的准确回答。 总的来说，意图训练更注重对用户目的的分类和理解，而 FAQ 训练更侧重于对特定常见问题的准确回答。

医疗人工智能应用存在以下风险： 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害，包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时，可能对人们的生计产生重大影响，并侵犯基本权利，如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视，并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括： 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则，这些规则应与《宪章》保持一致，是非歧视性的，并符合欧盟的国际贸易承诺，同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务，促进对法规的遵从，确保法律的确定性。 3. 在特定条件下，明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是，欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统，以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统，在符合一定条件时不视为高风险系统。

欧盟《人工智能法案》在中国适用过程中的积极影响与不利影响举例如下： 积极影响： 1. 对中小企业的兼顾激励与监管：欧盟的法案顾及到了中小企业在人工智能领域的弱势地位，适当地将对中小企业的合规义务豁免规定以及合规支持规定纳入未来的人工智能立法中，有利于形成健康有序的公平竞争秩序，激发中小企业的科技创新活力，同时防止过度监管。例如，2023 年《AI 法案》折衷草案通过制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款、促进监管沙盒广泛而平等的参与、降低评估费用等措施降低中小企业的合规成本。 2. 纳入道德伦理和人权考量：《人工智能法案》将人工智能系统对伦理道德和基本人权的影响有机纳入规制框架和评估框架中，我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。 不利影响： 1. 以风险为基准的管理框架存在不确定性：伦理道德和人权具有高度概括性、抽象性和不确定性，如何将其融入人工智能治理考验立法技术。《人工智能法案》对“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统的界定和解释存在相当大的不确定性和模糊性，可能难以统一进行风险分类，成效有待进一步观望和研讨。 2. 可能无法完全适应中国国情：中国和欧盟在人工智能发展的阶段、市场环境、企业结构等方面存在差异，欧盟的法案在具体适用时可能需要进行较大的调整和适配，否则可能无法有效发挥作用。

欧盟《人工智能法案》在我国适用过程中的影响主要体现在以下方面： 1. 立法参考：我国与欧盟在人工智能立法工作上“齐头并进”，且立法理念有共通之处，如风险分级管理、高风险项目的“备案”“评估”“透明”等原则。该法案对我国人工智能立法工作具有重要参考意义。 2. 市场拓展：若我国的 AI 项目有意拓展欧洲市场，可能因针对不同市场重新训练特有模型效率不高，而不得不根据欧盟法案对产品进行调整。 同时，我国是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，从 2022 年开始陆续出台全面指南，如今审查机构已介入。我国持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。虽然禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。此外，伦理道德和人权向来是人工智能技术发展绕不开的终极话题，我国《科技伦理审查办法》也是将伦理纳入包括人工智能开发在内的科技活动的积极探索。但由于该《办法》适用于所有科技活动，人工智能的特殊性可能无从得到体现，且如何界定和解释“不可接受的风险”和“高风险”的人工智能系统也面临相当大的不确定性和模糊性。

在大语言模型领域，“退火”是一个相对复杂的概念。通俗地说，您可以把它想象成铁匠打铁时的一个过程。铁匠在打造铁器时，不会一开始就用猛火高温一直烧，而是会逐渐升高温度，然后再慢慢降低温度，让金属的结构更加稳定和优化。 在大语言模型中，“退火”的作用类似于此。它可能是在模型的训练过程中，对某些参数或者条件进行逐步的调整和优化，以达到更好的性能和效果。但目前提供的知识库内容中，没有直接关于大语言模型中“退火”概念的详细且通俗易懂的解释和具体例子。

以下是关于如何做 Agent 的详细说明及举例： 一、基本框架 Agent 的基本框架可以概括为“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”。其中，大模型 LLM 充当 Agent 的“大脑”。 二、规划（Planning） 主要包括子目标分解、反思与改进。子目标分解能将大型任务拆解为较小可管理的子目标，便于处理复杂任务。反思和改进则可以对过去的行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来的步骤，以提升最终结果的质量。 三、记忆（Memory） 分为短期记忆和长期记忆。短期记忆将所有的上下文学习视为利用模型的短期记忆来学习；长期记忆提供了长期存储和召回信息的能力，通常通过利用外部的向量存储和快速检索来实现。 四、工具（Tools） 五、智能体的类型 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并据此采取行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。金融交易智能体就是一个例子，它会根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。强化学习智能体通过与环境互动不断学习最优策略。 六、从产品角度思考 Agent 设计 以历史新闻探索向导为例，其身份是历史新闻探索向导，性格是知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短的背景故事，比如曾是一位历史学家，对世界重大历史事件了如指掌且充满热情，愿意分享知识。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式以及角色技能等方面。 例如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让一个大语言模型扮演不同角色，如公司 CEO、产品经理、设计师、代码工程师或测试人员，这些 Agent 会相互协作，共同开发一个应用或复杂程序。

以下是关于提示词安全边界的相关内容： 在任何文本输出场景下，实施一定程度的防护措施是必要的，且这种防护更侧重于模型交互层面的安全。一个完整的 RAG 提示词除业务功能外，应包含输入防护和输出防护两部分，以确保模型输入和输出过程的安全，保护整个系统。目前，没有能百分之百拦截所有攻击的完美技术，特别是针对提示词的拦截技术，这是由于大型语言模型服务人类时固有的复杂性。为全面提升模型安全性能，在模型训练阶段采取如对抗样本训练等更全面的措施是必要的，能使模型早期学习并适应潜在攻击模式，增强防御机制。 之前也曾提到提示词安全问题，这常被忽略，但却是关键且严肃的事。比如某 toC 产品泄漏提示词，可能被不良利用。对于生产级应用，安全总是第一位，在讲解更深入的提示词技术前，应先关注提示词安全。 更系列文章合集请访问：

目前人工智能的能力存在一定的边界，主要体现在以下几个方面： 1. 对特定公司的了解程度有限： 不知道公司的主要产品以及产品解决的用户需求。 不了解公司产品的独特之处。 不清楚公司获得的特别认可。 不掌握公司目前依赖的核心渠道。 不了解产品售卖数据体现的核心购买人群。 不知道公司在产品售卖中使用过的营销手段。 不明白公司在新渠道中期望获得的结果。 2. 知识来源受限：AI 的知识来源于训练数据，无法超越这些数据的范围。 3. 推理能力有限：即使拥有足够的知识，也无法像人类一样进行无限的推理和联想。 然而，人工智能也具有一些优势和能力： 1. 能够通过分析数据和信息进行逻辑推理，解决复杂问题。 2. 擅长快速处理和分析数据，从中提取有价值的信息和模式。 3. 拥有大量的训练数据，可以输出比人类更全面的相关信息。 4. 可以理解用户提供的内容，按照正确的结构梳理有效的输出内容。 在实际应用中，例如品牌卖点提炼，更适合将智能体作为引导型的助手，在思考路径停滞时提供更多思考维度，而不能完全依赖其从 0 到 1 找到公司产品的卖点。在企业自动化方面，借助新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。

AI 的边界可以从以下几个方面来理解： 1. 从生态位角度：AI 是一种似人而非人的存在，无论其技术如何发展，都处于这样的生态位。在与 AI 相处时，要基于其“非人”的一面，通过清晰的语言文字指令压缩其自由度，明确告诉它需要做什么、边界在哪里、目标是什么、实现路径和方法以及提供所需的正确知识。 2. 在品牌卖点提炼中的应用：在搭建智能体提炼品牌卖点前，要先明确 AI 的能力边界。例如，AI 对公司的主要产品、产品解决的用户需求、产品独特之处、获得的认可、依赖的核心渠道、核心购买人群、使用过的营销手段、在新渠道的期望结果等方面了解程度接近于 0。AI 真正的能力在于通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值的信息和模式、拥有大量训练数据并能输出更全面的相关信息、理解用户提供的内容并按正确结构梳理有效输出内容。因此，智能体更适合作为引导型的灵感提问助手。 3. 在编程方面：在许多情况下，我们给 AI 下达明确命令完成一次性任务。当期待提高，希望进一步解脱繁琐日常任务时，需要了解 AI 编程的边界和限制。编程准则第一条是能不编尽量不编，优先找线上工具、插件、本地应用，对于 API 功能，先找现成开源工具，然后考虑付费服务，都找不到时才考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。

以下是关于文字生成视频的 AI 能力的相关信息： 文字生成视频的 AI 产品有： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频，是 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，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 （内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别） 对于视频模型的评估，可从以下方面全面评估 AI 视频生成模型的各种能力： |测试类型|提示词（Prompt）| ||| |生成质量|“A highresolution 4K video of a sunset over the ocean with smooth transitions.”| |生成速度|“A short 10second clip of a running dog in a park.”| |一致性|“A person walking from left to right across the screen with consistent motion and background.”| |多样性|“A fantasy world with dragons flying in the sky and wizards casting spells.”| |可控性|“Generate a video of a beach scene with a setting sun and seagulls flying,with the ability to change the weather from sunny to cloudy.”| |音频生成|“A video of a thunderstorm with synchronized sound effects of thunder and rain.”| |界面友好度|“Test the user interface by generating a video of a mountain landscape with easytouse controls for adjusting the time of day and weather conditions.”| |可定制性|“Create a video of a city street with customizable options for the number of people,types of vehicles,and time of day.”| |计算资源|“Generate a 30second video of a busy market scene and measure the CPU,GPU,and memory usage.”| |运行成本|“Produce a 2minute educational video on the water cycle,evaluating the cost efficiency for longer videos.”| |错误处理|“Generate a video with an incomplete prompt to test how the model handles missing information.”| OpenAI 发布的首款文生视频模型 Sora 具有强大的能力，不仅能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，还能生成长达 1 分钟的超长视频，且一镜到底。在视频中的女主角、背景人物等方面都达到了惊人的一致性，各种镜头随意切换，人物保持了神一般的稳定性。相比之下，Runway Gen 2、Pika 等 AI 视频工具在几秒内的连贯性方面还有待突破。

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。

以下是一些快速提高向 AI 工具提问能力的方法： 1. 先了解 AI 工具的功能和适用范围，明确其能解决的问题类型。 2. 学习相关的基础知识，例如 AIGC 背后的原理，以便更深入理解 AI 的可能性和局限性。 3. 避免拟人化的提问方式，而是直接清晰地描述问题。 4. 对于复杂的问题，逐步分解，分步骤进行提问。 5. 学会批判性地看待 AI 的输出结果，如有错误，分析原因并进一步优化提问。 6. 多参考他人成功的提问案例，如学生在春游前提问关于便携食物的规划。 7. 利用群里的交流氛围，如“公开问”，学习他人的提问技巧。 8. 对于不熟悉的领域，先进行一定的知识储备，再向 AI 提问。 9. 不断练习和尝试，在实践中总结经验，提高提问的准确性和有效性。

AI 可以为您从事的供应链相关岗位赋能以下能力： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据预测可能的故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，确保供应链中产品的高质量。 3. 优化供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等方案，提高供应链效率和降低成本。 在制造业领域，AI 的应用包括： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗药品零售领域，AI 的应用有： 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，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。

以下是我的能力： 1. 提示词编写提升方面： 提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习。 熟练编写任何想要实现的提示词。 学会以商业化和工具化标准交付提示词。 熟知提示词工程和行业常识及发展路径。 搞懂提示词如何封装成工具。 获得自学路径，课程后能继续深度学习。课程完成学习后，通过结课考试可获取证书。 2. 定制 AI Bot 方面： 提示词（人设与回复逻辑功能）：设定 Bot 的身份及其目标和技能，如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等，提示词决定 Bot 与用户的互动方式。详情参考。 插件：通过 API 连接集成各种平台和服务，扩展 Bot 能力。内置丰富插件可直接调用，也可创建自定义插件。详情参考。 工作流：用于规划和实现复杂功能逻辑的工具，通过拖拽不同任务节点设计多步骤任务，提升 Bot 处理复杂任务的效率。详情参考。 记忆库：保留和理解对话细节，支持添加外部知识库给模型补充知识，使 Bot 与用户的互动更有针对性和个性化。 知识库：支持上传本地或线上内容，分割成知识分片，通过语义匹配给模型补充知识。详情参考。 数据库：存储和管理结构化数据，支持用户通过自然语言方式对数据进行增删改查。详情参考。 3. GPT 具身对话机器人方面： 角色初始化：设定角色为对话机器人，设定性格、表情、动作，返回格式为 Json 格式，支持多语言。 面向用户：由脸部追踪实现，让机器人面向用户，实现类似 eye contact 眼神接触功能。

目前在对 PDF 文件的提炼总结能力方面，Claude 2 表现出色。将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中能取得令人印象深刻的结果，新模型更强大。可以通过查看相关经验和提示。此外，myaidrive.com 网站上的 AI PDF 也能处理较大的 PDF 文件，并为冗长的文档提供上级摘要。同时，近期出现的各类 AI 搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等，其智能摘要功能能够辅助快速筛选信息。但需要注意的是，这些系统仍可能产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。