你对人工智能的看法

作为一名平面设计师，您可以通过以下方式利用人工智能来辅助您的工作： 一、使用 AI 海报生成工具 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ 这是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户可通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能能帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ 稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ 简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ 通过简单拖放界面，能快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 二、参考案例分享 以东阿阿胶海报设计为例，拆解步骤如下： 1. 得到需求——提取元素——绘制线稿——用 controlnet 转绘上色——ps 优化——定稿。 2. 需求元素：风格要潮流插画，还要有唐代元素和国潮（前期基本上是沟通成本，主要定线稿）。 3. 提取元素：获取的信息需要体现产品图，需要体现唐代元素，需要 logo 在中心位置，按照需求开始绘制线稿。 4. 线稿绘制：沟通的元素是牡丹花、驴子（最后换成了琵琶）、人参和产品图和 logo，所以进行线稿调整绘制（中间很多细节沟通）最终定下线稿（里面很多元素都是拼接的）。 5. 拆分元素线稿：这一步非常重要，因为会涉及到后续元素替换等问题，比如单个 logo、产品等，提取出单独元素，进行绘制，最后进行替换。 6. 单个元素绘制：这样会让单个元素更加精致，也方便后期替换。 7. 然后利用拼接好的线稿进行大量跑图抽卡，选出一张最合适的进行 ps 优化。 8. 整体拼接上色后的效果（将单独跑的元素在 ps 里替换优化，再过一遍 sd 进行溶图放大）得到以下效果。 9. 最终客户把驴子去掉了，换成了一把琵琶，也是同产品图一样的做法，最后把琵琶替换掉驴子，得到定稿图。 三、相关模型和关键词 上色运用的大模型：GhostMix 鬼混_V2.0 。 lora 模型：“盒子系列——平面国潮插画_v1.0:182ba9e2f576 。 controlnet 模型：“Module:lineart_coarse,Model:contr 。 关键词：yellow background,Fashion,international blockbusters,fashion posters,fantasy,yellow,black and red tones,yellow background,peonies,donkeys,product packaging expert master,<lora:盒子系列——平面国潮插画_v1.0:0.3> 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

青年员工提升人工智能能力的路径与思考如下： 学习路径：成为基于 Agent 的创造者 结合“一人公司”的愿景，未来的 AI 数字员工会以大语言模型为大脑，串联所有工具。 数字员工（agent）=学历（大模型）+察言观色（观察）+逻辑思维（推理）+执行（SOP）。 创造者的学习要用大模型和 Agent 模式把工具串起来，着重关注创造能落地 AI 的 agent 应用，大模型的开发研究和演进交给学术界和大厂。 Agent 工程（基础版）： 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列小工具，让机器能完成每一个单一任务。 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工“进化论”：在固化流程和让 AI 自主思考之间需在对 AI 能力基础上作出妥协和平衡。 趋势研究：AI 时代的个人成长路径 第 2 阶段：AI 素养培养与工具掌握 建立拥抱 AI 的心态后，提升 AI 素养，系统学习 AI 相关知识，包括机器学习、自然语言处理等基本概念，以及 AI 在各行业中的应用案例。 上手一些 AI 工具，如 ChatGPT、智能翻译工具、AI 绘图程序等，在日常工作中练习利用 AI 工具完成部分任务，如协助撰写文档、整理数据、生成简单代码等。 熟练驾驭 AI 工具，成为使用者而非旁观者，使用时保持理性，认识到当前 AI 的局限，学会验证输出结果，不盲从。 戴尔因 AI 上演“大逃杀”的启示 对于处于中间位置的执行层，形势紧迫，面临人工智能取代工作职能和向上攀升的机会，需迅速掌握并运用人工智能技术。 为在变革中生存和发展，需关注两方面： 有效应用人工智能技术：迅速掌握生成式人工智能基本概念和潜在影响，重点理解其对工作方式和行业格局的革新；深入了解市场上现有的人工智能产品和工具，并积极应用到实际工作中。 保持持续学习和关注的态度。

目前人工智能仍处于“任务渗透”阶段，而非“职业颠覆”。最常用于编程（37%）和写作（10%），对体力劳动和专业职业影响较小。中等收入、高学历职业的 AI 采用率最高，低收入和极高收入的较低。AI 增强人类工作的比例（57%）大于完全自动化（43%），短期内主要是辅助工具，而非取代人工。未来可能从“人机共创”模式向“任务外包”模式演进。 在过去，20 世纪 60 年代人工智能的研究更多处于理论阶段，不能实用。但随着计算机算力的增长，神经网络取得了突破。例如，2009 年和 2012 年分别在语音识别和图像识别比赛中取得成功。 如今，AI 产品在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了与市场的契合度，生成式人工智能正在经历快速增长，但也存在投资回报、融资环境不均衡、用户保留率等问题。预计 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“人类代理”的一年，未来将更有能力完成更高层次的认知任务。

以下是使用飞书搭建人工智能知识库的相关内容： 1. 参考文章： 《这可能是讲 Coze 的知识库最通俗易懂的文章了》：介绍了一系列关于 AI 知识库的知识，包括“通往 AGI 之路”这个使用飞书软件搭建的 AI 知识库，以及相关文章对 AI 时代知识库的讲解，读完可收获 AI 时代知识库的概念、实现原理、能力边界等内容。 《【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档》：其中提到创建知识库时可使用手动清洗数据，包括在线知识库和本地文档的处理方式，如在线知识库需创建飞书在线文档，每个问题和答案以“”分割等；还介绍了发布应用时要确保在 Bot 商店中能搜到。 《「AI 学习三步法：实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人》：提到创建知识库的路径为个人空间知识库创建知识库，文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用本地文档，可按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理，同时提到知识库内容切分粒度的小技巧，如使用特殊分割符“”。 2. 总体步骤： 确定所需的数据清洗方式，如手动或自动清洗。 对于在线知识库，创建飞书在线文档，每个问题和答案以特定方式分割，选择飞书文档、自定义等选项，并可编辑修改和删除。 对于本地文档，注意拆分内容以提高训练数据准确度，按照固定方式进行人工标注和处理。 完成创建后可发布应用，确保在 Bot 商店中能搜到。

对于 211 本科人工智能专业毕业，考研一志愿结果不理想可能被调剂到双非院校的情况，在就业方面可以有以下几个方向： 大学老师：如果您有继续深造的意愿，在研究生阶段取得优异成果，未来仍有机会进入高校任教，但可能相对较难进入重点高校。 大厂：大厂通常对学历和能力都有较高要求。虽然您的研究生院校可能是双非，但如果在研究生期间积累丰富的项目经验、具备扎实的专业技能，仍有机会进入大厂。 中小厂：中小厂对于学历的要求相对宽松，更注重实际能力。您可以在中小厂获得更多实践机会，积累工作经验，为未来的职业发展打下基础。 国企：国企的稳定性较高，对于学历的要求也相对灵活。您可以关注国企的招聘信息，寻找与人工智能相关的岗位。 考公考编：公务员和事业单位的工作稳定性强，一些与科技、信息化相关的部门可能会招聘人工智能专业的人才。 选调生：如果您符合选调生的选拔条件，可以尝试通过选调生途径进入政府部门工作。 总之，无论选择哪个方向，都需要在研究生期间不断提升自己的专业能力和综合素质，增加就业竞争力。

以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 。 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 。 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 。 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 。 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 。 在这些大模型中： 能生成 Markdown 格式的：智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的：昇思、书生 。 受限制使用：MiniMax（无法对生成的文本进行复制输出，且只有 15 元的预充值额度进行体验，完成企业认证后可以进行充值） 。 特色功能：昇思——生图，MiniMax——语音合成 。 此外，还有其他一些大模型： OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本，可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费，只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外，这些模型都没有连接到互联网。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，例如可以创建和查看图像，且可以在网页浏览器中阅读文档，并连接到互联网。 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。 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，本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF，与其他大型语言模型相比，它不太可能恶意行事。

以下是一份关于常用 AI 工具的体验报告： 一、AI 工具使用过程和感受 1. 超级简历优化助手 使用过程：用户上传简历，工具分析内容并提供优化建议。 个人感受：对于求职者来说，能够针对性地提升简历质量，提高求职成功率，操作简单易懂。 2. 酷家乐等设计软件 使用过程：用户上传户型图，软件通过 AI 生成多种室内设计方案。 个人感受：为室内设计提供了便捷和丰富的创意，节省了设计时间和精力。 3. Amper Music 使用过程：用户提出需求，工具生成旋律和编曲。 个人感受：对音乐创作者有很大的辅助作用，激发创作灵感。 4. 松果倾诉智能助手 使用过程：通过文字或语音与用户交流，提供情感咨询。 个人感受：在情感支持方面提供了及时的帮助和建议。 5. 小佩宠物智能设备 使用过程：实时监测宠物的活动、饮食等状况，提供健康预警。 个人感受：让宠物主人能更方便地关注宠物健康。 6. 马蜂窝智能行程规划 使用过程：根据用户输入的目的地、时间等因素定制旅游路线。 个人感受：为旅行规划提供了个性化的方案，节省了规划时间。 7. 作业帮智能辅导 使用过程：根据学生的学习情况提供针对性的学习方案。 个人感受：有助于学生获得更贴合自身需求的学习辅导。 8. AI 游戏道具推荐系统 使用过程：在游戏中分析玩家风格和进度，推荐合适道具。 个人感受：提升了游戏体验，使玩家能更有效地获取所需道具。 9. AI 天气预报分时服务 使用过程：利用彩云天气提供每小时的天气预报。 个人感受：为出行和活动安排提供了更精准的参考。 10. AI 医疗病历分析平台 使用过程：分析医疗病历中的症状、检查结果等信息，为医生提供辅助诊断建议。 个人感受：有助于提高医疗诊断的准确性和效率。 11. AI 会议发言总结工具 使用过程：在会议中自动总结发言者的主要观点和重点内容。 个人感受：方便会议记录和回顾，提高工作效率。 12. AI 书法作品临摹辅助工具 使用过程：识别书法作品的笔画和结构，为用户提供临摹指导和评价。 个人感受：对书法爱好者的临摹学习有一定的帮助。 二、关于 AI 相关热点话题的看法 1. AI 伦理 随着 AI 技术的广泛应用，数据隐私、算法偏见等伦理问题日益凸显。需要建立健全的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。 2. AI 与就业 AI 的发展可能会导致一些传统岗位的减少，但同时也会创造新的就业机会，如 AI 开发、维护和管理等。重要的是通过教育和培训，提升劳动者的技能，以适应新的就业需求。 三、健身的 AI 产品 1. Keep：中国最大的健身平台，提供全面的健身解决方案，帮助用户实现健身目标。 2. Fiture：沸彻魔镜集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。 3. Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 4. Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练使用大量文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。

以下是关于对人工智能的一些看法： 从吴恩达的观点来看： 存在对人工智能放大人类负面影响的担忧，可在技术层级如通过 RLHF 解决类似于社会歧视等问题。 担心人工智能导致失业，但实际每个工作组成部分不单一，人可与人工智能协同，如放射科医生岗位虽曾被看低但未失业。 对于人工智能导致人类毁灭的观点，其论点缺乏具体性和现实依据。人类有控制比自身强大事物的经验，未完全控制的事物如飞机仍有价值且安全。同时，AI 可成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 从【好文推荐】来看： 作为 AI 行业的投资人，挑选了认为被经常提及的三个问题进行讨论，包括这轮 AI 有无被证明的杀手级应用、大模型是否拿走绝大部分利润、机会属于大厂还是创业公司等。 从奥特曼的访谈来看： 对通用人工智能（AGI）的定义因人而异。 认为一个系统能显著加快全球科学发现速度是极其了不起的，大多数经济增长源自科学和技术进步。 即便看到系统有新颖的科学直觉也将不可思议。