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AI能够取代人类的什么工作场景,请简单举个实际的例子

回答

AI 能够在一些工作场景中取代人类,例如:

  • 在一些重复性高、规律性强的工作中,如数据录入、文件整理等,AI 可以更高效地完成任务。
  • 某些简单的客服工作,AI 能够根据预设的回答模式处理常见问题。

不过,AI 无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。像云架构师、网络架构师和企业架构师等职位,不仅需要技术知识,更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外,企业领导者在利用 AI 提高工作效率的同时,仍需将更多精力投入到创新和战略规划上。

同时,知名投资机构 Nfx 在他们最新的《The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market》中提到,Sam Altman 经常提到 AGI 到来的定义之一就是 AI 能替代百分之七十的人类工作。现在 AI 正在强制逆转 SaaS 这个缩写的含义,从“软件即服务”转变为“服务即软件”,软件既能组织任务,也能执行任务,无需雇佣额外劳动力,传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场。

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参考资料

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

这里最大的技术挑战之一,就是让AI自己实现分层规划:将多个目标、子目标还有执行能力,组织成一个可以向着单一目标持续前进的流程;然后AI还需要可靠的记忆来辅助目标完成,能准确调用实时的数据,例如组件或物流等等。我们前面提到的AutoGPT就是这种Agent的原型,然后微软的Copilot Studio,可以让企业设计内部数据处理与日常任务自动化的Agent;当然这些离Suleyman的现代版图灵测试还有很远的距离,但OpenAI预告过,他们的下一版本模型会极大提升推理和规划能力,也就是模型在内部实现Agent能力的自我增强,这是全自动化的关键,Sam Altman经常挂在嘴边的AGI到来的定义之一就是AI能替代百分之七十的人类工作。不久前,知名投资机构Nfx在他们最新的《[](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)[The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market](https://www.nfx.com/post/ai-workforce-is-here)》中刚好分析了这个趋势。现在AI正在强制逆转SaaS这个缩写的含义,从“软件即服务”转变为“服务即软件”,软件既能组织任务,也能执行任务,你无需雇佣额外劳动力,它们是“内置”的,传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场!

生成式人工智能:技术就业市场的新篇章

然而,这种技术变革并非全然是负面的。实际上,它也为那些能够适应新环境的技术工作者带来了新机遇。AI虽然在某些方面能力超群,但它无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。云架构师、网络架构师和企业架构师等职位就是这样的例子。这些工作不仅仅需要技术知识,更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外,AI技术的发展也促使企业领导者重新思考他们的角色。在一个由AI驱动的世界中,领导者可以利用AI作为一个工具来提高工作效率,特别是在处理大量数据、创建演示文稿或响应业务需求时。这使得他们可以将更多的精力投入到创新和战略规划上。

他山之石|如何防止AI取代人类思考一切?

Google Maps is a fantastic tool.If I am visiting a city for the first time on vacation,I definitely prefer using an automated map rather than trying to pick up a physical map,sketch out my route,and memorize it.The problem was when I shifted into using Google Maps as my default.I should have gotten “lost” in Salem for a day or two.I should have ridden my bike around Wallace Marine Park,up through Riverfront,and into downtown.I should have paid close attention to landmarks and said,“The Home Depot is on the way to the I-5.” I didn’t do any of that.I figured I would simply learn my way around the city after using my map app long enough.In other words,I allowed the technology to be my default.So,let’s consider AI and writing.I’ve written an article about how AI might transform the essay and another article about AI and the future of writing.In it,I described how we might integrate AI into each part of the writing process.We will need to pick and choose how we use AI within each writing piece we create.We might start from a place where we are human-driven first and use AI to modify what we are doing.I write out my blog posts from scratch but I will use some auto-fill and some Grammarly feedback to improve it.I might even go to AI to help define a concept.But it is human-driven and AI informed.Our voice with a megaphone and then an arrow pointing to AI to modify it(with a brain that has AI-like nodes)Sometimes,though,I might want to start with an AI piece of writing that I then modify to make my own.Here’s an example of a time I began with AI and changed it to fit my voice.I began with a writing prompt of my own:From there,I had the AI create a response.Here’s what it came up with.Note that this isn’t bad but it is cliche.Parts of it feel derivative.But it also doesn’t fit my voice or personality.It’s too violent and even cynical.So,I modified it to make it my own.My parts are in bold.

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免费的语言ai学习工具
以下为您推荐一些免费的语言 AI 学习工具: LingoDeer:https://www.lingodeer.com/ 这是一款使用游戏和互动活动来教孩子英语的应用程序。它提供各种课程,涵盖从字母和数字到更高级的语法和词汇。还具有家长仪表板,方便跟踪孩子的进度并设置学习目标。 Busuu:https://www.busuu.com/ 是另一个流行的语言学习应用程序,提供英语和其他多种语言的课程。使用各种教学方法,包括音频课程、视频课程和互动练习,还有社区功能,可让孩子与来自世界各地的其他孩子练习英语口语。 Memrise:https://www.memrise.com/ 一款使用抽认卡和游戏来教孩子英语的应用程序。提供各种课程,涵盖从基本词汇到更高级的会话技巧,具有社交功能,可与朋友和家人一起学习。 Rosetta Stone:https://www.rosettastone.com/ 语言学习程序,使用沉浸式方法教孩子英语,让孩子在自然环境中使用英语,具有语音识别功能,帮助练习发音。 Duolingo:https://www.duolingo.com/ 免费的语言学习应用程序,提供英语和其他多种语言的课程,使用游戏化方法让学习有趣。 在为孩子选择 AI 工具时,要考虑他们的年龄、兴趣和学习风格,还需考虑应用程序的功能和成本。 另外,使用 AI 学习一门外语还可以通过以下方式和工具: 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择学习语言,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择学习语言,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助学习者改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以帮助提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容。通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择要学习的语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术,提供个性化课程和练习,重点在于实际交流所需的语言技能。注册账户,选择语言课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析学习进度,提供适合的练习和反馈。注册并选择学习语言,使用多种练习模式(听力、口语、阅读和写作)学习。 AI 对话助手: ChatGPT:可用来模拟对话练习,提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 进行对话练习。可询问语法、词汇等问题,甚至模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,可用来进行日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音命令或文本输入与助手进行互动,练习日常用语。
2024-11-16
AI免费编写微信小程序
以下是关于利用 AI 免费编写微信小程序的相关内容: 开发:微信小程序 会手把手教大家如何利用 chatgpt 来实现微信小程序的搭建,前半部分先简单介绍小程序的注册,后半部分介绍开发上线。详情可参考: 「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人 搭建步骤详解: 注册 Coze 账号 访问 Coze 官网快速注册。Coze 是字节跳动出品,其中文版为 https://www.coze.cn/(支持大模型:kimi、云雀),本次教程使用中文版 Coze;英文版为 https://coze.com/(支持大模型:chatgpt4),产品定位为新一代 AI 原生应用开发服务平台,Nextgeneration AI chatbot building platform。 创建你的机器人 登录 Coze,可使用抖音或手机号登陆,登陆后选择“创建 Bot”,然后起一个响亮的名字。工作空间选“个人空间”即可。小技巧:“图标”AI 可以自动生成,先在“Bot 名称”那里用文字描述想要的图标,图标生成满意后,再把“Bot 名称”改为简洁版名称。
2024-11-16
AI免费编写小程序
以下是一些与 AI 免费编写小程序相关的案例和资源: 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,但我们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。作者为 Kai Chen,分类为开发。可前往查看,入库时间为 2023/11/15。 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。分类为开发。可前往查看,入库时间为 2023/11/15。 开发:微信小程序:将手把手教大家如何利用 chatgpt 来实现一个微信小程序的搭建。前半部分先简单介绍怎么注册小程序,后半部分介绍怎么进行开发上线。分类为开发。可前往查看,入库时间为 2023/11/15。 开发:知识库/聊天机器人搭建安全提示词 prompt:分类为开发。可前往查看,入库时间为 2023/11/15。
2024-11-16
免费的AI小程序编写
以下是免费编写 AI 小程序(以 24 小时英语陪练为例)的步骤: 1. 创建 AI Bot:首先打开 Coze 的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮,然后在弹窗输入 Bot 的相关信息,即可完成创建。 2. 设计人设与回复逻辑:根据功能需求设计提示词。 3. 调整模型设置:基于聊天为主的需求,将对话轮数记录改为 20 轮,以避免在口语考试训练时忘记上下文。 4. 选择插件:主要使用了英文名言警句(get_one_eng_word & get_many_eng_words),可随机获取一句或多句英语名言,方便学习;Simple OCR,用于识别图片中的文字并返回结果,以读取用户上传图片或文件的文字并做相应处理。 5. 设置开场白和预置问题:预置问题具有参考价值,因为学习的人可能会问到相关问题。 6. 设置语音:由于是英语陪练 AI Bot,选择亲切的英语音色而非中文音色。
2024-11-16
我可以自己创造一个AI吗
您可以自己创造一个 AI 。例如,通过还没有任何商业变现途径,但计划“在不久的将来”推出付费订阅模式,并且将继续提供当前的免费版本,也不排除采用广告支持的模式来实现商业变现。此外,从某种角度来看,AGI 的发展是渐进的,社会既是观察者也是参与者,其扩张速度在许多方面都受到限制。在教育领域,借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师,实现一对一的辅导,提供定制化的学习计划和资源,还可以作为数字陪伴促进儿童成长。
2024-11-16
AI教育软件或者平台
以下为您介绍一些 AI 教育软件或者平台: 对于中学生学习 AI: 建议从编程语言入手,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,也可以探索面向中学生的平台,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(如机器学习、深度学习等)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编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考其对未来社会的影响。 100 个 AI 应用中的相关平台: 500px 摄影社区:AI 摄影比赛平台,利用图像识别、数据分析技术,举办摄影比赛,展示优秀作品。 Logic Pro X 教学软件:AI 音乐制作教学平台,运用机器学习、音频处理技术,为用户提供个性化教学服务。 鲁班到家 APP:AI 家居维修服务平台,通过数据分析、自然语言处理技术,为用户推荐附近维修人员。 雪球财经 APP:AI 金融投资教育平台,借助数据分析、自然语言处理技术,为用户提供个性化金融投资教育服务。 AI 在教育领域的应用: 个性化学习平台,如 Knewton 平台,利用算法和大数据分析跟踪学生学习进度,诊断难点,提供个性化建议和资源。 自动评估领域,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,通过自然语言处理技术批改作文和开放性答案题。 智能辅助教学工具,如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)方面,如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生安全进行实验操作并获得反馈。
2024-11-16
语音开发,都要学哪个技术,可以举个案例吗
语音开发需要学习以下技术: 1. 深度学习和自然语言处理基础: 机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 BERT 的预训练和微调方法。 掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 大规模文本语料预处理。 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源:HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 模型评估和可解释性。 模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源:ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 以下是一个语音开发的案例: 要开发一个网页,一个页面可以承载离谱生物档案的网站,每个页面都是一个离谱生物的介绍,图片,头像,文字介绍,可以跟他打字和语音对话。以及展示跟他相关的离谱事件。 1. 项目初始化与配置: 选择编程语言和技术栈: 前端:React.js 或 Vue.js,适合构建动态的用户界面,有丰富的组件库支持多媒体内容展示。 后端:Node.js 加上 Express.js,可使用 JavaScript 同时开发前端和后端,简化开发过程,其非阻塞 IO 特性适合处理实时通讯需求。 数据库:MongoDB,适合存储文档形式的数据,如离谱生物档案和相关事件。 语音处理:使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API 实现语音与文本的相互转换,支持语音对话。 开发环境配置: IDE:Visual Studio Code,免费、开源,支持大量插件,适用于前端和 Node.js 开发。 Node.js 和 NPM:安装 Node.js 时会一并安装 npm,用于管理项目依赖。 项目结构模板:项目目录可能如下所示。 此外,为您列举一些人工智能音频初创公司: 将书面内容转化为引人入胜的音频,并实现无缝分发。 专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 (被 Spotify 收购) 提供完全表达的 AI 生成语音,带来引人入胜的逼真表演。 利用合成媒体生成和检测,带来无限可能。 一键使您的内容多语言化,触及更多人群。 生成听起来真实的 AI 声音。 为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 为内容创作者提供语音克隆服务。 超逼真的文本转语音引擎。 使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 听起来像真人的新声音。 从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 生成听起来完全像你的音频内容。 为所有人提供开放的语音技术。
2024-10-28
怎么样写prompt?有哪些技巧?你能举个例子吗
写 prompt(提示)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,提供足够信息。 3. 使用清晰语言:用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例:提供期望结果的示例,帮助模型理解需求。 6. 保持简洁:避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整 prompt。 此外,还有“Fewshots”的技巧,即在写 Prompt 时,通过提供 1 3 个输入 输出示例,让 GPT 学到样本共性,提升输出结果质量。比如: 初始 Prompt: 你是一个优秀的翻译人员,你会把我说的汉字翻译成英文和日语,日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中,结构化是对信息进行组织,使其遵循特定模式和规则,方便有效理解。常用模块包括: Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标,让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件,帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项,强化对应领域信息权重。 Workflow:重点,希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白,强调重点。
2024-10-22
向量数据库高效储存是什么意思 举个例子
向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量,以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域,尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面,模型会生成并处理大量高维向量,传统数据库难以有效应对,向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如,像 GPT3 这样的大型语言模型,有 1750 亿个参数,会产生大量向量化数据,传统数据库很难有效处理,而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看,预处理管道中向量数据库至关重要,负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入(即向量)。市场上常见的选择如 Pinecone,完全由云托管,容易上手,具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时,还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统,通常具有出色的单节点性能,可针对特定应用定制;Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库,有丰富的开发人员经验,便于启动小型应用程序和开发实验;pgvector 之类的 OLTP 扩展,对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具,这些向量是文本数据的数值表示,能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作,如范围搜索和最近邻搜索。
2024-08-27
AI在会计岗位落地的场景
AI 在会计岗位落地的场景包括以下方面: 1. 预测:生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析自动化,还能发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并提供适应模型的建议,为公司决策提供依据。 2. 报告:生成式 AI 可以自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。 3. 会计和税务:会计和税务团队在咨询规则和应用方面,生成式 AI 可以帮助综合、总结,并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款:生成式 AI 能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 5. RPA 方面:RPA 是流程自动化机器人,可替代电脑办公中的重复有逻辑工作,为企业降本增效。在财务领域,可用于开票、网银流水下载等。 6. 税务工作:在金税四期背景下,利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题,结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。
2024-11-15
AI 在教育行业的落地场景有哪些
AI 在教育行业的落地场景主要包括以下几个方面: 1. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,如 Knewton 平台,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供定制化的学习建议和资源。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP),如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,自动批改学生的作文和开放性答案题,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学:例如 Google 的 AI 教育工具 AutoML,创建定制的学习内容,引导学生通过对话学习,提供即时反馈,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):如 Labster 的虚拟实验室平台,提供虚拟实验场景,让学生安全进行实验操作并获得 AI 系统反馈。 5. 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 6. 针对学生情况和兴趣定制学习内容。 7. 论文相关:包括论文初稿搭建及论文审核。 8. 帮助低收入国家/家庭获得平等的教育资源。
2024-11-15
vidu有哪些使用场景
Vidu 的使用场景包括: 动漫创作:具有动漫风格,能实现万物二次元化。 角色控制:可控制角色在任意场景做出任何动作,并保持角色的一致性。 视频生成:能精准理解镜头、文字、动作,生成稳定且质量高的视频,具有影视级的画面和特效,一键直出大片质感。 艺术创想:帮助实现个人的艺术创想,丰富准确的提示词对创作至关重要。 交通领域:如自动驾驶,提高交通安全性和效率;优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流配送:用于优化物流路线和配送计划,降低运输成本,如无人机送货。 教育领域:用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 农业领域:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 娱乐领域:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源领域:优化能源的使用,提高能源效率。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
天工AI有哪些使用场景
天工 AI 的使用场景较为广泛,包括但不限于以下方面: 搜索领域:采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 数字内容创作:为艺术家和创作者提供高效、创新的方法来生成相关内容。 游戏开发和动画制作:能够快速、高质量地创建 3D 模型。 教育和培训:利用 3D 内容提供更具吸引力和互动性的学习体验。 医疗行业:为诊断、治疗规划和患者教育提供精确的 3D 模型支持。 建筑和工程:用于设计、可视化和项目规划中的 3D 模型创建。
2024-11-14
AI在企业战略方面有哪些应用场景?
AI 在企业战略方面的应用场景主要包括以下几个方面: 1. 构建负责任的 AI 战略: 制定企业 AI 战略时,需在提高效率、促进创新的同时规避潜在风险。企业可通过优化实际操作流程,满足市场需求并保持长远发展。 2. 明确 AI 的适用范围: 并非所有决策都需由 AI 完成,在复杂决策场景中,AI 更适合作为辅助工具。 常见适用场景包括: 数据密集型工作,如市场分析、客户画像、生产优化等,能提升效率、降低人力成本。 重复性任务,在自动化流程、预测维护等方面表现出色,可降低人为错误。 有限范围内的创新,能基于已有数据提供初步创新建议,但跨领域创新、产品设计等仍由人类主导。 实操提示:企业管理层可引入内部评估机制,每季度评估 AI 在不同业务线中的表现,并设定不同使用权限。AI 可部署在低风险、可标准化的任务上,涉及品牌形象、用户隐私、产品战略的决策由人类主导。 3. 数据驱动决策: 利用 AI 工具分析大量客户和市场数据,为决策提供有力支持。 为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导,将分析结果转化为实际业务策略,与相关部门紧密合作,持续监控效果并收集数据,形成闭环不断优化。 通过以上应用,企业能够将数据转化为商业价值,更精准定位市场和客户,优化产品和服务,在竞争中获得优势,做出更明智的决策并适应市场变化。
2024-11-14
AI 在教育行业的落地场景有哪些?
AI 在教育行业的落地场景主要包括以下方面: 1. 个性化学习:通过集成算法和大数据分析,如 Knewton 平台,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题,如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学:例如 Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,通过有趣方式加深学生对学科概念的理解。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行实验操作并获得 AI 系统反馈,如 Labster 的虚拟实验室平台。 5. 协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。 6. 针对学生情况和兴趣定制学习内容。 7. 论文初稿搭建及论文审核。 8. 帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。
2024-11-12
猿辅导 作业帮等软件与Ai技术可结合的例子
以下是猿辅导、作业帮等软件与 AI 技术可结合的例子: 英语学习方面: 1. 智能辅助工具:如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错,提升写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈。 3. 自适应学习平台:如 Duolingo 利用 AI 技术定制学习计划,提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:借助 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟,增强交流能力。 数学学习方面: 1. 自适应学习系统:例如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助:如 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用 Socratic 利用 AI 技术解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台:参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和求解。 通过将 AI 技术与传统学习方法相结合,可以更高效、更个性化地进行英语和数学学习,提高学习效果。 此外,AI 还可以在以下领域与相关应用结合: 1. AI 与宠物结合: AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具:开发智能互动玩具,增强宠物娱乐体验。 AI 宠物图像生成:根据文字描述生成宠物形象图像,定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统。 AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 2. 能联网检索的 AI: ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合问答和搜索引擎功能,可指定搜索源类型。 Bing Copilot 简化在线查询和浏览活动。 如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎,提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私。
2024-10-12
举一个prompt的例子吧
以下为您提供几个 prompt 的例子: 在音乐风格方面,例如“Pink Floyd 的《Comfortably Numb》”,关联流派为 Progressive Rock、Psychedelic Rock、Art Rock。 在法律领域,如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”。 对于大模型,像“假设你是一位医生,给出针对这种症状的建议”,还可以要求模型按照特定格式输出,如“让模型按照特定格式的 json 输出”。
2024-10-09
AI agent 落地例子
以下是关于 AI agent 的相关信息: AI agent 是在 rag 的基础上更进一步,给大模型提供了更多工具,如长期记忆(相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息)、规划和行动(在大模型的 prompt 层做逻辑,将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具)。例如可以让大模型安排差旅,它会判断完成目标所需步骤,搜索差旅记录,预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio:具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能,并能部署到多种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等,并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景表现出色。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置,赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围,采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力,能从反馈中学习并与环境互动,在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用,还能与其他 Agent 交流协作。
2024-09-11
相似性度量的例子
以下是一些相似性度量的例子: 在商业化问答场景中,使用余弦相似性来计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最为接近的文档。 在评估 GPT4 生成答案的真实性时,使用包括 ROUGE、BLEU 和 BLEURT 等标准相似度度量标准,将生成的回答与提供的参考(「gold」)答案进行比较,若得分高于预先确定的阈值,则认为生成的回答是真实的。
2024-08-27