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ai到底有何用

回答

AI 具有广泛的用途，以下为您详细介绍：

  • 在新工业革命中，特别是生物科技领域，AI 有助于将过去昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的事物转变为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”。
  • 医疗保健方面：
    • 医学影像分析，辅助诊断疾病。
    • 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。
    • 提供个性化医疗，分析患者数据制定个性化治疗方案。
    • 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。
  • 金融服务领域：
    • 风控和反欺诈，降低金融机构风险。
    • 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。
    • 分析市场数据，助力投资决策。
    • 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。
  • 零售和电子商务行业：
    • 分析客户数据进行产品推荐。
    • 改善搜索结果和提供个性化购物体验。
    • 实现动态定价。
  • 汽车行业：
    • 自动驾驶技术，进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。
    • 增强车辆安全性能，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测。
    • 提供个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。
    • 进行预测性维护，减少停机时间和维修成本。
    • 实现生产自动化，提高生产效率和质量控制。
    • 辅助销售和市场分析。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

新工业革命：生物技术×人工智能

相反，工业革命反映的是多种变革性技术组合进一个特定的、具有巨大潜力的市场。）在主要由服务主导的生物和医疗保健市场中，我们预计AI可能会带来巨大的收益——至少在AI能够将服务转化为“计算”资源的程度上。AI在[企业](https://a16z.com/tag/on-the-economics-of-ai-ml-data-businesses/)中并不总是那么有用，因为它比现有的状态慢，单位经济成本更高等。但在生物科技领域，AI可能极为有用：它有助于将那些过去昂贵、人力密集、效率较低且难以获得的事物转变为更低成本、更高效、甚至更有效的“计算”。

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。

问：人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能（AI）在汽车行业的应用已经非常广泛，它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例：1.自动驾驶技术：利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉（Tesla）、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。1.车辆安全系统：AI被用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。1.个性化用户体验：AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。1.预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI可以预测潜在的故障和维护需求，从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。1.生产自动化：在汽车制造过程中，AI被用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态，优化生产流程，并减少人为错误。1.销售和市场分析：

其他人在问
去ai味
要去除 AI 味，可以从以下几个方面入手： 1. 对于聊天 AI，使其变得不正经、放肆、幽默、通俗。注意语气的自然化，比如使用语气词嗯、吧、啊、哈哈哈等，让回答更自然、贴近日常对话风格。还要注意口语化词语（相对于书面语）的使用，不过增加网络语言语料库需谨慎，以免生搬硬套带来副作用。 2. 对于睿声生成的配音，若语速慢有 AI 味儿，可使用剪映的音频变速功能加速配音，以消除 AI 味儿并配合视频前段的快节奏。 3. 对于 GPT 的回复，避免其用 1、2、3、4 或“首先、其次、最后”这种模式，可让其扮演特定角色并给出明确输出要求。但这种方法可能换汤不换药，要想让其更有趣，可让它在回复中加点感情，比如用括号补充动作，营造特定环境等。
2024-09-19
可以建立知识库的ai有哪些
以下是一些可以建立知识库的 AI 工具和平台： 1. 飞书软件：例如“通往 AGI 之路”，您可以在飞书大群中与机器人对话获取对应的资料。 2. Coze：在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中有相关介绍。 3. Mem：如 https://get.mem.ai/ ，它可以保存组织中每次会议的记录，并在人们开始新项目时主动建议相关的决策、项目或人员，节省时间。 4. GPT：通过 OpenAI 的 embedding API 解决方案，可以搭建基于 GPT API 的定制化知识库，但需要注意其免费版 ChatGPT 一次交互的容量限制。
2024-09-19
notion ai的功能
Notion AI 具有以下功能： 直接在 Notion 中接入 AI 的能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 可以在笔记和文档中应用 AI 的力量。 能够实现 AI 数据库自动填充功能。 可以改变知识管理的方式，让人们摆脱繁琐的信息组织工作，用户只需简单地将信息丢到 Notion 中，就可以通过各种方式进行检索。
2024-09-19
PopAI的功能
PopAI 是一款办公效率工具，具有以下功能： 1. 类似 ChatGPT 的聊天功能。 2. 集成了众多工作中可用的效率工具，如 PPT 和流程图生成、提示生成等。 3. 率先集成了 GPT4V 的图像 API 且调教良好，能清晰解释图像相关内容。 4. 具有创新的交互，在回答内容后可进行如翻译为中文、扩写重新排版并添加内容变为一篇文章等“Enrich”操作。 5. “Enrich”操作不仅不是干巴巴的填充，还会配合相关图片，必要时绘制流程图。
2024-09-19
popai 的功能
Poe 是一个 AI 聊天网站，支持与多个智能 AI 机器人（如 GPT4 等）进行实时在线交流。注册账号后可免费使用，部分功能需要付费订阅。不同的 AI 机器人有不同特点，可根据需求选择使用。总体而言，Poe 为用户提供了便捷的智能对话体验。其官网地址是：https://poe.com/ ，在官网帮助中心上可以找到具体教程。 此外，Poe 平台还推出了其他多种功能，比如多个机器人一起聊天、文件上传和视频输入等。Odyssey 是一个能提供好莱坞级别的 AI 视频生成和编辑工具的项目。PaintsUndo 可以输入静态图像自动生成整个绘画的全过程视频，该项目主要研究和再现数字绘画中的绘画行为，为数字艺术创作提供新的工具和方法。更多详细介绍可参考：https://xiaohu.ai/p/10996 、https://x.com/imxiaohu/status/1810574723048489063 、https://xiaohu.ai/p/11005 、https://x.com/imxiaohu/status/1810589354114626008 、https://xiaohu.ai/p/11010 、https://lllyasviel.github.io/pages/paints_undo/
2024-09-19
可用于记笔记的ai有哪些
以下是一些可用于记笔记的 AI 相关产品： 1. MeetRecord：这是一家专注于销售通话记录和辅导的软件公司。其核心功能包括 AI 驱动的笔记记录，能通过人工智能技术自动记录和分析销售通话，提供会议内容的关键词和主题分析，自动生成会议纪要和行动项；还有个性化辅导计划，能生成个性化的辅导计划，模仿表现最好的销售人员，并实施自动呼叫评分系统；此外，还具备交易智能和推荐、CRM 自动化、多语言支持以及安全性与企业化支持等功能。 2. 目前没有更多明确提及专门用于记笔记的其他 AI 产品的相关信息。但在一些关于人工智能的讨论中，提到了手写笔记对于信息留存和思维培养的重要性，例如在关于防止 AI 取代人类思考的论述中，指出手写笔记有助于将信息从短期记忆转移到长期记忆，成为更好的概念思考者。
2024-09-19
如何用ai做行业分析
以下是使用 AI 做行业分析的步骤： 1. 让 AI 阅读学习一篇您认为优秀的行业调研报告，总结文中的方法论，输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 询问 AI 该文章在收集行业数据时，使用了哪些一手数据和二手数据，并请其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI 参考以上内容，为您写一份“XXX 行业调研报告”。您可以指定 AI 为“行业调研报告撰写专家”，请其帮您推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，然后输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI 针对上述“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 完成以上 4 个步骤后，AI 会为您写出一个“XXX 行业调研报告”的初稿。接下来，您可以根据自身需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容。然后结合自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整，这样一篇“有内容”、“有结构”的行业调研报告就完成了！ 此外，开搜 AI 搜索能为学术研究人员提供深入的行业分析，它通过 AI 技术整合和总结大量数据，形成有深度的研究报告。
2024-09-18
如何用AI拆解小红书账号
以下是用 AI 拆解小红书账号的方法： 1. 参与“第 11 期：Video Battle AI 视频挑战 Little Boxes 盒子”的小红书话题活动。 2. 选题方面，可以参考以下内容： AI 视频领域国内外近期热点话题事件，包括技术类和产品类。 AI 视频创作背后的技术工作流拆解，可运用 WaytoAGI 知识库内容进行二创转化，但要注明原作者。 参加过 VB 的创作者可以讲述自己在 VB 过程中遇到的难点，以及如何解决和运用 AI 技术把创意落地。 3. 话题要求： 小红书内容文案需附上【欢迎参加@野菩萨@通往 AGI 之路联合举办的第 11 期 VideoBattle AI 视频挑战】字样，位置不限。 需带上三个标签：VB 工作流拆解 野神殿 通往 AGI 之路（或者waytoagi）。 满足上述要求的内容，从明天起会集中做 3 5 天的话题曝光。
2024-09-18
如何用AI绘画赚钱
以下是一些用 AI 绘画赚钱的方式： 1. 参与创作者招募：WaytoAGI 联合 GreaterHeat 进行手机壳创作，当商品售出后，创作者会获得相应收益。在 7 8 月测试期间，每件商品售出按 3 美元/件计算收益（需扣除韩国的预扣税），预扣税以财务的计算口径为准，7 8 月产生的收益，9 月可以开始提现。9 月平台正式上线后，收益计算公式为：×分成比例 预扣税净额支付 = 当月总收益，采用阶梯分成机制，按商品售价的实际分成比例结算。 2. 在小红书上变现： 用 AI 做手机壁纸，6 块钱一张，卖了 463 张，一个月约 2400 左右。这种号一般能同时上架很多壁纸，速度快的一天可以做几十套。制作时把咒语搞定以后不停出图，唯一需要花时间的就是排版，可使用美图秀秀或者醒图自带的手机壁纸模版。 3. 电商领域的珠宝设计：提升珠宝玉器行业定制效率，包括输入原始纹理、生成 AI 设计、叠加纹理效果、机器雕刻生产等环节。
2024-09-17
如何用AI写论文综述
利用 AI 写论文综述可以参考以下步骤和建议： 1. 确定论文综述的主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具来搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：通过 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：利用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：使用 AI 审阅工具检查论文的逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，用 AI 抄袭检测工具确保论文的原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，使用 AI 写东西时，可以让它草拟初稿，如博客文章、论文、宣传材料等。还可以将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容、提供针对特定受众的更好建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子等。也可以像使用实习生一样，让 AI 帮忙写邮件、创建销售模板、给出商业计划的下一步等。
2024-09-15
如何用ai学习初中英语
以下是使用 AI 学习初中英语的一些方法： 智能辅助工具： 利用 AI 写作助手如 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，有助于改进英语表达和写作能力。 语音识别和发音练习： 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，AI 会提供实时反馈和建议。 自适应学习平台： 借助自适应学习平台如 Duolingo，其利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 智能导师和对话机器人： 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，能够提高交流能力和语感。 此外，还可以利用 Coze 免费制作一个 24 小时英语陪练，随时随地进行练习，不用担心说错或费用问题。 需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-09-14
如何用ai制作短视频
以下是一些用 AI 制作短视频的方法和工具： 1. 工具组合：ChatGPT（https://chat.openai.com/）+剪映（https://www.capcut.cn/）。ChatGPT 可生成视频小说脚本，剪映能根据脚本自动分析出视频所需的场景、角色、镜头等要素，并生成对应素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI（https://pixverse.ai/）：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory（https://pictory.ai/）：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容，无需视频编辑或设计经验。 4. VEED.IO（https://www.veed.io/）：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划从开场到结尾的内容。 5. Runway（https://runwayml.com/）：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种应用场景。 制作流程方面： 1. 视频粗剪：先确定画面逻辑，声音可作部分参考，等画面确定后再制作和精调。粗剪画面无需精美，先对片子全貌有整体把握，放上素材，再看哪些部分需调整和替换。 2. 视频定剪：将画面素材调整和替换至满意效果。 3. 音效/音乐：以剪映为例，其有简单音效库，制作简单短片可用，复杂和真实音效可能需另外制作。使用商用音乐注意购买版权或用无版权音乐。 4. 特效：以剪映为例，可适当添加一些光影效果，弥补 AI 视频生成中吃掉的部分光影。 5. 新增 AI 声音制作：写剧本/分镜时，除使用 GPT4、Claude、Kimi、智谱清言、文心一言等 AI 工具外，更重要的是明确想写的故事及来源，如原创（直接经验），包括自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 此外，在制作视频时，声音的运用很重要，不要一开始就铺满音乐，放弃听觉制作空间。
2024-09-12
大模型到底是什么
大模型是指输入大量语料，从而让计算机获得类似人类“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作的模型。 大模型之所以被称为“大”，主要体现在以下几个方面： 1. 拥有庞大的参数数量，通常包含从数十亿到数千亿的参数，这些参数包括权重和偏置，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 需要大量的数据进行训练，无论是文本、图像还是音频数据，都是其学习的基础。通过对海量数据的学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量的计算，因此 GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行一次翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。
2024-08-28
RAG到底是什么
RAG（RetrievalAugmented Generation）即检索增强生成，是一种结合检索和生成能力的自然语言处理架构。它旨在为大语言模型（LLM）提供额外的、来自外部知识源的信息。 具体来说： 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。 当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时，可通过 RAG 实现。其过程包括文档加载（从多种不同来源加载文档）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库）、检索（通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）。 LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它和 RAG 的关系在于：RAG 是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用 LLM 生成文本）的技术，能够为 LLM 提供来自外部知识源的附加信息，使得 LLM 在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少 LLM 的幻觉现象。而 LangChain 的设计主张集中在模块化组件上，为使用 LLM 提供行为抽象和实现集合，允许开发人员构造新链或实现现成的链。
2024-08-23