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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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

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.

其他人在问
我是一名计算机专业学生,给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南: 一、学习计划 如果您想入门强化学习,可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意,其中资料众多,如同大海捞针,所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者,文章会采用通俗有趣的方式讲解知识,可能存在专业性不严谨的情况,会有标注提示。对于超纲或专业的内容,也会有标注,可放心跳过。文末会有论文推荐导引,帮助您了解技术细节。
2024-12-19
好长时间没接触AI了,大概有三四个月没学习了,你能快速指引我吗
以下是为您提供的快速指引,帮助您重新学习 AI: 一、了解 AI 基本概念 1. 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。 2. 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 1. 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。 2. 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。建议您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,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,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 希望以上指引对您有所帮助,祝您在 AI 学习中取得进步!
2024-12-19
为什么ai生成视频被寄予厚望
AI 生成视频被寄予厚望的原因主要有以下几点: 1. 技术突破:2023 年是人工智能视频领域的飞跃之年,在这一年中见证了数十种视频生成工具的问世,文本生成视频的模型持续进步,并且像图像转视频、视频转视频这样的衍生技术也开始流行起来。 2. 应用潜力:虽然目前工具存在局限性,但仍预示着正处于一场巨大变革的初期阶段,未来有望仅凭一个文本提示(或者几个提示)就制作出高质量的短片。 3. 产品优势:例如国内的可灵,在视频生成质量、生成速度和可访问性方面表现出色,达到了与国际顶级模型相当的水准,处理效率更高,为国内用户提供了便捷、稳定的使用体验。 4. 生成方式多样:从交互方式来看,当前 AI 视频生成主要可分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式,且存在多种生成技术,如先生成静态关键帧图像再构建为视频序列,或直接端到端生成视频的技术。
2024-12-19
适合交给小学生初中生的AI内容
以下是适合交给小学生初中生的 AI 内容: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:例如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具,体验 AI 的应用场景。也可以探索面向中学生的教育平台,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),以及在教育、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:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 对于小学生: 在课堂上,先和学生互动,听听他们口中的 AI,再引出概念。比如,对于三年级的孩子,可以用他们能理解的语言介绍:“大家好,今天我们要来聊聊一个非常酷的话题——人工智能,简称 AI。你们可能在电视上、电脑游戏里或者是电影中见过 AI。那么,人工智能到底是什么呢?简单地说,就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术。” 在初中英语课上,老师可以带着学生使用 AIGC 工具。例如,研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话,了解处理方法,对于学生不认识的单词,让 ChatGPT 生成解释和例句,形成生词库,并用 AI 工具加工生词,生成题目、游戏或文章帮助复习单词。在社交媒体的英语辩论课上,可尝试让学生自主使用 AIGC 工具做准备,用 ChatGPT 协助头脑风暴,模拟对手。
2024-12-19
我是一位ai初学者,该如何选择学习的方向和材料
对于 AI 初学者,以下是一些选择学习方向和材料的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,您可以找到一系列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。 如果您偏向技术研究方向,需要学习的内容包括: 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向,需要学习的内容包括: 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 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。
2024-12-19
ai从哪里开始学
学习 AI 是一个长期的过程,新手可以参考以下步骤: 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),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。 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。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自己的成就。
2024-12-19
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
我是一个法律工作者,需要经常回答客户的一些法律问题,哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者,以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品: 1. 法规研究与解读:使用 Prompt 指令词,如“根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议”,AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料:例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”,AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索: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”,AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时,要注意结构提示,如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
在办公场景下,如何使用AI,让我办公效率更高
在办公场景下,以下是一些使用 AI 提高办公效率的方式: 1. 产品经理方面:使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题,可将最终的 SQL 执行时间大幅缩短,提升效率并降低复杂度,同时保存所有历史数据,实现报表秒开。 2. 运营方面:将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具,顺应技术发展趋势,借助其提升工作效率。 3. 营销方面:探索 AIGC 精细化作业模式,革新传统代言人 TVC 制作流程;定制营销报告时,考虑汇报对象身份、销售数据、财务报告等多方面因素。 4. 办公方面:用 ChatGPT 生成 Markdown 语法的内容,再借助 MindShow 工具转换为精美的 PPT。 此外,还有一些 AI 应用也能助力办公,比如: 1. 豆果美食 APP:能根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 2. 沪江开心词场:辅助用户学习语言,提供个性化学习方案。 3. 爱奇艺智能推荐:根据用户喜好推荐电影,帮助发现优质影片。 4. WPS Office:利用智能排版、语法检查等功能,提高办公效率,实现自动化办公流程。
2024-12-18
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景: 1. 文本生成和内容创作:生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手:为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助:辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘:分析新闻评论中的用户情感和观点,为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助:创建与新闻相关的学习材料,辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成:根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验:将新闻元素融入游戏,增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面,AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力,为创作者提供灵感,降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者,AI 可以帮助解决视频剪辑痛点,如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频,降低视频素材制作门槛,还能将文章高效转成视频内容,以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户,AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
AI技术在餐饮行业的应用场景有哪些
AI 技术在餐饮行业的应用场景主要包括以下方面: 1. 营销管理:时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术,为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案,从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果,帮助门店提升 50%100%的营销转化效果以及相应提升平均 1520%的营业额。 2. 菜谱调整:下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价,利用 AI 分析后给出口味调整建议,如增加甜度、减少辣味等。
2024-12-17
0基础如何系统学习AI,目标:针对特定场景开发出AI产品
对于 0 基础想要系统学习 AI 并针对特定场景开发出 AI 产品的您,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,您将找到一系列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。 此外,对于 AI 产品经理,个人做了以下划分,仅供娱乐和参考: 1. 入门级: 能通过 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: 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 在 AI 游戏场景方面,为您提供以下案例: 1. 从游戏截图升级到 KV 品质,AI 居然可以这样用! 作者:yanceyzhang 简介:AI 生成图像具有较大的随机性,如果想用在特定项目上的话,用游戏内资源拼合作为图生图的底图可以很好的帮助 ai 发挥,复现游戏原有的画风、世界观和人物设定,下面将实际操作中的一些思路和小技巧分享出来。 查看链接: 入库时间:2023/11/21 2. 《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士 作者:包子 SAMA丶 简介:初步接触训练模型,主要是以美术视角出发来进行讲解,目的就是可以让不理解训练概念和代码指令的小伙伴更容易上手 Lora 模型训练。 查看链接: 入库时间:2023/11/21 3. 人人可以做原画,如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计 作者:Harayuan 简介:本文旨在详细探讨运用 MJ+SD 进行角色设计的方法、技巧,以及它的优势、不足之处和未来发展方向。 查看链接: 入库时间:2023/11/21
2024-12-16
在大学里,AI的应用场景
在大学里,AI 有以下应用场景: 教育方面: 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供“口袋里的老师”,理解其独特需求,回答问题或测试技能。 有 AI 驱动的语言老师能实时交流并给予发音或措辞的反馈,如 Speak、Quazel 和 Lingostar 等。 出现了帮助学生解决数学问题的应用,如 Photomath 和 Mathly,以及通过模拟与杰出人物聊天来教授历史的应用,如 PeopleAI 和 Historical Figures。 学生在作业中利用 AI 助手,如 Grammarly、Orchard 和 Lex 等提升写作水平,还有协助创建演示文稿的工具,如 Tome 和 Beautiful.ai。 老师在 AIGC 的帮助下备课和授课,如北京市新英才学校的实践。 其他方面: 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。 农业:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源的使用,提高能源效率。 需要注意的是,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-15
帮我想想三年内有争议有公众性时效性的新闻评议选题,关于无人驾驶的,贴近生活,有新意。 例子:《强制加班不应该成为企业文化》《不敢看体检报告,是我们这一代人的命吗》《理发师因听得懂话爆火,这份作业值得抄》《“网红探墓”别“自挖坟墓”》《大学生挂科8门后离奇失踪,学校有责任吗》《不招疫情班应届生,一种赤裸裸的求职歧视》
以下是为您提供的一些关于无人驾驶三年内有争议、有公众性时效性且贴近生活、有新意的新闻评议选题: 1. 《无人驾驶汽车事故频发,谁来负责?》 2. 《无人驾驶能否解决城市交通拥堵难题?》 3. 《无人驾驶普及,传统司机将何去何从?》 4. 《无人驾驶技术,是便利还是安全隐患?》 5. 《无人驾驶车辆的隐私保护,你放心吗?》 6. 《无人驾驶时代,驾照是否会成为历史?》 7. 《无人驾驶汽车的保险政策,公平吗?》 8. 《无人驾驶上路,行人安全如何保障?》 9. 《无人驾驶出租车,你敢坐吗?》 10. 《无人驾驶公交,能否改变城市出行方式?》
2024-12-05
如何用国内版coze的api,能举两个例子吗?
以下是两个关于国内版 Coze 的 API 使用示例: 1. 创建自己的插件: 进入 Coze 的个人空间,选择插件,新建一个插件并命名,例如 api_1。 在插件的 URL 部分,填入通过 Ngrok 随机生成的 https 链接地址。 按照 Coze 的指引配置输出参数,测试后发布插件。 基于创建好的插件,创建一个测试 api 的 bot,并将创建的插件接进来,在 prompt 里设置调用插件。 2. 打造微信图片助手: 确保已掌握通过 COW 接入微信机器人的方式,并在 chatgptonwechat 中的 config.json 中配置好自己的 Coze API Key 和 Coze Bot ID。 利用 Coze 新发布的 API 更新中的多模态对话和知识库修改能力,为接入微信的 Bot 增加图片相关功能,如总结图片内容、重绘图片风格等。
2024-12-03
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