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面试AI公司,需要了解的资料

回答

以下是面试 AI 公司需要了解的资料:

一、AI 市场与 AI 产品经理

(一)AI 就业市场

  1. 鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer,除了看 boss 直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。
  2. 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做 AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会。
  3. 不同公司对 AI 产品经理的定位不同,所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。
  4. 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证,海外有很多优秀案例。

二、AI 面试官的相关产品

  1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。可以帮助企业完成面试,还能借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。
  2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。
  3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。

使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。

三、Python + AI 学习

(一)Python 学习

  1. 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。
  2. 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。
  3. 异常处理
    • 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。
    • 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。
  4. 文件操作
    • 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。
    • 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。

(二)AI 学习

  1. 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。
  2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。
  3. 数学基础
    • 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。
    • 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。
    • 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。
  4. 算法和模型
    • 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。
    • 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AI 市场与 AI 产品经理分析——2024 是否是 AI 应用创业的好机会

基于我之前也实操了一些AI落地项目(后面分享),我实际聊了一些AI企业的就业机会,谈谈个人的想法。1)鱼龙混杂,求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到offer,除了看boss直聘的招聘评价,一定要提前收集其他信息,如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱;2)一些公司实际上没搞懂用AI能为自己企业带来什么价值,只是处于焦虑或跟风心态要做AI,这部分企业可以聊,但要求求职者要有咨询和商业化的思维,能帮公司厘清业务增长机会;3)不同公司对AI产品经理的定位不同,所以招聘市场上对AI产品经理的岗位职责和任职要求也不同,慢慢会统一标准,这也是产品经理转型的机会。4)有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会,类似之前的“互联网+”,目前应用层的机会在“AI+行业”,只懂AI或只懂行业是不够的。还有就是业务创新,找到细分的场景痛点并完成PMF验证,海外有很多优秀案例。

问: 有没有 AI 面试官的相关产品

是的,有一些AI面试官的相关产品。这些产品利用人工智能技术来帮助企业进行面试,提高招聘效率和准确性。以下是一些例子:1.用友大易AI面试产品:这款产品具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。它可以帮助企业完成面试,还能借助人岗匹配模型,自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。2.海纳AI面试:海纳AI面试通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达98%,面试效率比人工方式提升5倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达30%。3.InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由AI生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。这些产品都在努力提高招聘的效率和准确性,帮助企业找到最合适的候选人。然而,使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。希望这些信息对您有所帮助!内容由AI大模型生成,请仔细甄别

写给不会代码的你:20分钟上手 Python + AI

属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。异常处理理解异常:了解什么是异常,以及它们在Python中是如何工作的。异常处理:学习如何使用try和except语句来处理程序中可能发生的错误。文件操作文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。文件与路径操作:理解如何使用Python来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。对于AI,可以尝试了解以下内容,作为基础AI背景知识基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。历史发展:简要回顾AI的发展历程和重要里程碑。数学基础统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。算法和模型监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。

其他人在问
有没有用来写播客稿子的AI工具
以下是一些可以用来写播客稿子的 AI 工具: 1. 写作:写书与查找资料:在写书(包括文章)时,可帮忙查找资料(尤其是找案例),还能作为编辑挑毛病,比如评估结构、论点是否明确等。偶尔没灵感时能展开启发。 链接: 2. 学习:用 AI 做播客笔记:干货为主的播客可以做笔记,以后也许能按此方式做英文播客笔记并顺便学英语。 链接: 此外,还有许多其他类型的 AI 工具可供选择: 1. 写简历的 AI 工具,例如: Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 Rezi:受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 2. 制作 AI 短片的工具,如 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。制作流程包括写剧本/分镜、生图、生视频、AI 声音、剪辑等步骤。写剧本/分镜时,除了使用 GPT4/Claude/Kimi/智谱清言/文心一言等 AI 工具,更重要的是明确想写的故事及来源,比如原创(直接经验):自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。
2024-09-19
有哪些ai课程值得学习?
以下是一些值得学习的 AI 课程: 【野菩萨】的预习周课程,包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课,涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影穿越的大门等内容。 核心范式课程,涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程,包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程,有 ChatGPT 基础、核心文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程,包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程,涉及通识欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。
2024-09-19
ai 软件测试
以下是关于 AI 软件测试的相关内容: 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: 1. Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 另外,在 Coze 官方教程中,搭建好第一个 AI Bot 后,配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期,可单击清除图标清除对话记录。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用: 1. 专利审查方面:AI 技术通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书:这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用,其格式固定,核心技术是法条/判例的引用,是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小,未达到大量取代人工的预期,但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域,为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
网页翻译AI
以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息: 1. DeepL(网站): ,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件): ,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 此外,XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点,能提供沉浸式阅读和写作体验,支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容,如 Twitter、Discord 等,提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器,下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面,操作方便,还内置了 GPT 的聊天功能,可以随时提问。相关链接:
2024-09-19
有什么ai工具可以辅助面试
以下是一些可以辅助面试的 AI 工具: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善,到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 4. GPT4 技术的实时转录工具:如 Ecoute,可在文本框中为用户的麦克风输入和扬声器输出提供实时转录,还使用 OpenAI 的 GPT3.5 生成建议的响应,供用户根据对话的实时转录说出。开源地址:https://github.com/SevaSk/ecoute 。 使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。
2024-09-16
我想做aigc产品经理,面试的时候可能会问我什么问题
以下是您在面试 AIGC 产品经理时可能会被问到的问题: 大模型题目: 1. 您对哪些算法比较熟悉,能否介绍一下? 2. 能介绍一下您了解的大模型有哪些?您怎么评价它们? 3. 如果想要快速体验各种模型,该怎么办? 4. 大模型应用在落地过程中如何注入领域知识? 5. 能介绍一下大模型应用如何做评测? 6. 大模型怎么保证它们的价值观没有危害? 7. 您对 PE 有什么理解,有过什么比较好的 pe 案例吗? 8. 您怎么理解大模型微调和 RAG,它们有什么优势? 9. 有过用大模型解决传统模型解决不了的业务问题吗? 10. 大模型面对的安全危险有什么传统内容没有的吗?怎么系统化地解决大模型内容安全的问题? 通用题目: 1. 您怎么理解 AIGC 产品经理、AI 产品经理、传统产品经理的,有什么差异? 2. AIGC 项目和传统 AI 项目有什么差异,对于产品经理来说有什么不同? 3. 在 AIGC 项目中产品经理需要参与和负责哪些事情? 4. 您认为,未来 AI 或者 AIGC 的方向是什么? 5. 大模型一般认为需要大量的数据和硬件,但是现在很多国内大模型公司显然不具备这样的条件,他们的发展您有了解过什么途径吗? 6. 您用过哪些 AIGC 产品,您怎么评价? 7. 说一下,您对大模型、AIGC、AI 的理解。 8. 您怎么理解大模型和传统模型的异同点? 9. 介绍一下当前 AIGC 都有哪些落地的场景? 10. 生成式大模型的优点和局限性有哪些? 11. 大模型在您所在的行业和领域有哪些结合点,为什么?
2024-08-20
面试中回答,如何根据数据进行视频内容优化的
很抱歉,目前知识库中没有关于“如何根据数据进行视频内容优化”的相关内容。但一般来说,在面试中回答这个问题可以从以下几个方面入手:首先,要强调对数据的收集和分析,明确收集哪些关键数据,如观看时长、点击率、完播率等。然后,基于这些数据分析用户的行为和偏好,例如哪些片段用户停留时间长,哪些被快速跳过。接着,根据分析结果进行针对性的优化,比如优化视频的开头以吸引更多观众留存,调整内容节奏以适应观众的注意力集中程度。还可以根据用户反馈数据改进视频的主题、风格和表现形式。同时,不断监测优化后的效果,通过对比数据评估优化措施的有效性,并持续改进。
2024-08-19
ai面试
以下是关于 AI 面试的相关信息: 目前有一些 AI 面试官的相关产品,它们利用人工智能技术帮助企业进行面试,以提高招聘效率和准确性。例如: 用友大易 AI 面试产品:具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障。能完成面试、初筛并自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试:通过在线方式自动面试、评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上,候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI:在线平台,提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案,候选人用麦克风回答,会收到评估、建议和得分。 此外,3 月 19 日的 XiaoHu.AI 日报中提到了创新的克隆 AI 面试应用,链接为:https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 。 但使用这些产品时,企业需要考虑数据安全性和隐私保护问题。
2024-08-16
AI面试
目前有一些 AI 面试官的相关产品,例如: 1. 用友大易 AI 面试产品:具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试,借助人岗匹配模型自主完成初筛,并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 2. 海纳 AI 面试:通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估,精准度高达 98%,面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 3. InterviewAI:这是一个在线平台,提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题,每个问题最多回答三次。对于每个答案,候选人将收到评估、建议和得分。 这些产品都在努力提高招聘的效率和准确性,帮助企业找到最合适的候选人。但使用这些产品时,企业需要考虑到数据安全性和隐私保护的问题。 此外,以下是 3 月 19 日的 Xiaohu.AI 日报相关信息: 1. 克隆一个自己,用 AI 面试:创新的克隆 AI 面试应用。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770011969229390287?s=20 2. SystemAnimatorOnline,全身运动捕捉:基于 AI 的全身运动捕捉方案,仅需网络摄像头。新交互方式,适用于虚拟直播和视频制作。链接:https://github.com/ButzYung/SystemAnimatorOnline… https://x.com/imxiaohu/status/1769957973252796634?s=20 3. Apollo 机器人,自主制作果汁:展示与英伟达 Project GROOT 合作,实现任务自主完成。从人类示范中学习,无需回初始位置。链接:https://x.com/imxiaohu/status/1770047098731577481?s=20 4. MindEye2,重建大脑所见图像:仅需 1 小时 fMRI 数据,重建观察者所见图像。能识别多个图像选项中的实际所见。实现不同受试者数据的有效泛化。链接:https://medarcai.github.io/mindeye2/ https://arxiv.org/abs/2403.11207
2024-08-15
产品面试如何介绍RAG
RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,是一种自然语言处理技术。 它主要用于提高语言模型的效果和准确性,结合了检索和生成两种主要的自然语言处理方法。 在检索方面,从大量的文本数据中检索出与输入问题最相关的信息,通常使用基于 BERT 的模型等检索系统在大规模的文档集合(如维基百科)中寻找相关文段。 在生成方面,使用类似 GPT 的语言模型,根据检索到的信息生成响应或回答,涉及理解检索内容并生成连贯、相关且信息丰富的文本。 简单来说,RAG 就是大模型+知识库,从广泛的知识库数据中检索相关片段,然后由大模型根据这些内容生成答案。这种方式一方面可以减少大模型的幻觉,提高其在特定任务上的表现,更贴合实际应用需求;另一方面可以明显提高搜索文档信息和生成回答的效率和体验。 LangChain 是一个可以实现 RAG 的开源框架,提供知识库管理、文本处理、模型加载等基础组件和工具,允许开发人员将大语言模型与外部数据源相结合,快速搭建应用。LangChainChatchat 是在 LangChain 基础上构建的具体应用,使用了其组件和工具,并结合其他技术和库,构建基于大语言模型的本地知识库问答系统,目标是建立对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。
2024-08-12
我想设计一款符合企业内部办公的ai agent,有哪些资料可以辅助参考
以下是一些可辅助您设计符合企业内部办公的 AI Agent 的资料和相关信息: Agent 构建平台: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot,能拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,可将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 AI Agent 的概念和组成: 1. LLM(大模型):提供庞大的信息存储和处理能力,以理解和响应问题。 2. Planning(规划):如同园丁制定种植计划,决定任务执行步骤。 3. Memory(记忆):类似于园丁的笔记本,记录经验和已完成任务。 4. Tools(工具):指可运用的各种软件和程序,帮助执行复杂任务。 AI Agent 的相关概念: 1. Chain:通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成,每个 Chain 可视为一个步骤,接受输入变量并产生输出变量,大部分是由大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router:可使用判定(甚至用 LLM 判定)让 Agent 走向不同的 Chain。 3. Tool:Agent 上的一次工具调用,如对互联网的搜索或对数据库的检索。 此外,还包括以下三种 Agent: 1. Responser Agent:主 agent,用于回复用户(伪多模态)。 2. Background Agent:背景 agent,用于推进角色当前状态,如进入下一个剧本,抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent:每日 agent,用于生成剧本、配套图片和每日朋友圈。 这三种 Agent 每隔一段时间运行一次(默认 3 分钟),分析期间的历史对话,变更人物关系、反感度等,抽简对话内容提取信息成为“增长的记忆体”,按照时间推进人物剧本,有概率主动聊天(与亲密度正相关,跳过夜间时间)。 以上信息提供了关于 AI Agent 的概述,您可以根据自己的需求选择适合的平台和概念进行进一步探索和应用。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-13
AI基础知识的资料,最好是有ppt或者pdf文件
以下是为您提供的 AI 基础知识资料: 新手学习 AI 的路径: 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,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。 入门经典必读: 1. 基础学习:神经网络、反向传播和嵌入 :这是 Nvidia 的四部分系列文章,介绍了 2015 年实践中的深度学习基础,对于刚开始学习 AI 的人来说是一个很好的资源。 翻译: 翻译: 翻译: 翻译: :通过实用的例子和代码,解释了 AI 基础知识的全面、免费的课程。 :对嵌入和令牌的简单介绍,它们是 LLM(和所有语言模型)的构建块。 翻译: 中学生学习 AI 的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 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。 学习 AI 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: 可以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 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。 请注意,以上部分内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-06
我有好几份项目相关资料,怎么让ai根据这些资料生成其他类型的文档
目前没有关于如何让 AI 根据您的多份项目相关资料生成其他类型文档的具体内容。但一般来说,您可以先将这些资料进行整理和分类,然后选择适合处理文档生成任务的 AI 工具,例如一些自然语言处理模型。在使用时,向 AI 清晰地描述您的需求,包括期望生成的文档类型、格式、重点内容等。同时,可能需要对 AI 生成的结果进行多次调整和优化,以达到您满意的效果。
2024-09-02
查阅机器人文献资料,深度分析机器人文献资料,快速掌握机器人领域,评价机器人能力,分析机器人发展的趋势,写一份3OOO字分析报告。
很抱歉,目前知识库中没有关于您所需的机器人领域的详细文献资料及分析内容,无法为您直接生成一份 3000 字的分析报告。但我可以为您提供一些指导和建议,帮助您完成这份报告。 首先,您可以通过学术数据库(如 Web of Science、Scopus 等)、图书馆资源以及专业的机器人研究机构网站来获取相关的文献资料。在查阅文献时,关注权威期刊和知名学者的研究成果。 对于深度分析文献资料,您可以从以下几个方面入手:研究方法、实验数据、结论的可靠性等。同时,注意比较不同研究之间的异同点,找出研究的热点和空白领域。 在掌握机器人领域方面,了解机器人的分类(工业机器人、服务机器人、特种机器人等)、关键技术(传感器技术、控制算法、人工智能融合等)以及应用场景(制造业、医疗、物流等)是很重要的。 评价机器人的能力可以从性能指标(精度、速度、负载能力等)、智能化水平、适应性和可靠性等方面进行。 分析机器人发展的趋势时,考虑技术创新的推动(如新材料、新算法的应用)、市场需求的变化(如老龄化社会对服务机器人的需求增加)以及政策法规的影响等因素。 希望以上建议对您有所帮助,祝您顺利完成分析报告!
2024-09-01
第一章作业查阅机器人文献资料,深度分析机器人文献资料,快速掌握机器人领域,评价机器人能力,分析机器人发展的趋势。写一份3000字文章
以下是为您生成的关于机器人领域的 3000 字文章: 一、引言 机器人技术作为当今科技领域的重要组成部分,正以惊人的速度发展和变革。对机器人文献资料的深入研究和分析,有助于我们快速掌握这一领域的核心知识,准确评价机器人的能力,并洞察其未来的发展趋势。 二、机器人的定义和背景 (一)定义 机器人是一种能够自动执行任务的机械装置,通常具备感知、决策和行动的能力。 (二)背景 机器人技术的发展可以追溯到古代,但现代机器人的概念始于 20 世纪中叶。随着计算机技术、传感器技术和控制理论的不断进步,机器人的性能和应用范围得到了极大的拓展。 三、机器人的分类和特点 (一)分类 根据不同的标准,机器人可以分为工业机器人、服务机器人、特种机器人等。 (二)特点 机器人具有高精度、高速度、高可靠性、可编程性等特点。 四、机器人的关键技术 (一)感知技术 包括视觉、听觉、触觉等传感器技术,使机器人能够获取周围环境的信息。 (二)决策技术 基于人工智能算法,让机器人能够做出合理的决策。 (三)控制技术 确保机器人的动作准确、稳定和高效。 五、机器人的应用领域 (一)工业制造 在汽车、电子等行业中,机器人能够完成装配、焊接、搬运等重复性工作,提高生产效率和质量。 (二)医疗保健 辅助手术、康复治疗、护理等方面发挥作用。 (三)服务行业 如餐饮、物流、零售等,提供客户服务、货物配送等功能。 (四)军事领域 执行侦察、排爆、作战等危险任务。 六、机器人能力的评价指标 (一)精度和准确性 衡量机器人完成任务的精确程度。 (二)速度和效率 反映机器人的工作效率。 (三)适应性和灵活性 评估机器人在不同环境和任务中的适应能力。 (四)可靠性和稳定性 考察机器人长期运行的稳定性和可靠性。 七、机器人发展的趋势 (一)智能化 融合更多的人工智能技术,使机器人具备更强的自主学习和决策能力。 (二)人机协作 人与机器人更加紧密地合作,共同完成复杂任务。 (三)小型化和轻量化 便于在更多场景中应用。 (四)多模态感知和交互 实现更自然、更丰富的人机交互。 (五)应用领域的拓展 不断渗透到新的行业和领域。 八、结论 机器人技术的发展为人类社会带来了巨大的机遇和挑战。通过对机器人文献资料的深入分析,我们对机器人的定义、分类、关键技术、应用领域、能力评价和发展趋势有了更全面的认识。未来,随着技术的不断进步,机器人将在各个领域发挥更加重要的作用,为人类创造更多的价值。但同时,我们也需要关注机器人发展带来的伦理、法律和社会问题,确保其安全、可靠、有益地服务于人类社会。 以上内容仅供参考,您可以根据实际需求进行调整和完善。
2024-08-30
你可以推荐一些能够提高企业效率和生产力的AI工具,AI工具串联的资料给我吗
以下是一些能够提高企业效率和生产力的 AI 工具: 销售相关: Salesforce 爱因斯坦:来自 Salesforce,能分析大量数据集识别潜在客户,生成预测性潜在客户评分,还能自动化日常或耗时任务。 Clari:专门从事智能收入运营,能统一数据并以易理解方式呈现,简化财务预测过程。 Hightime:销售团队的 AI 助手,处理重复性任务和耗时研究。 编程相关: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴推出,提供多种编程辅助能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,为开发人员实时提供代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数预训练大模型生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力了解开发者的整个代码库。 此外,小红书上也有相关优质科技内容案例,如: ,体裁为视频,点赞 1.8 万,推荐理由是工具用途和优点介绍清晰不拖沓。 ,体裁为视频,点赞 6000,推荐理由是视频制作专业,文稿结构清晰简洁。
2024-08-28
我想转行做AI产品经理我该了解哪些AI方面的知识
如果您想转行做 AI 产品经理,以下是您需要了解的一些 AI 方面的知识: 1. 算法知识: 理解基本的机器学习算法原理,有助于更好地理解 AI 产品的核心技术,从而做出更合理的产品决策。 掌握一定的算法知识,可与开发团队进行更有效的沟通,减少信息不对称带来的误解。 在产品规划阶段,能够评估某些功能的技术可行性。 了解算法前沿,更好地把握产品的未来发展方向。 发现产品的独特优势,提出创新的产品特性,提升产品竞争力。 提升数据分析能力,因为很多 AI 算法都涉及到数据处理和分析。 2. 技术框架:对技术框架有认知,了解技术边界,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 3. 关注重点: 关注场景、痛点和价值。 例如在录播课编程作业的自动批改案例中,要关注班主任批改作业时间长的场景,作业批改无法统一标准的痛点,以及提高教学质量和效率的价值。 总之,AI 产品经理需要具备跨学科的知识背景,能够在技术和业务之间进行有效沟通和决策。
2024-09-14
我想了解coze相关的使用教程,应该怎么学习?从哪里开始看?知识库有哪些关于coze的信息
以下是关于 Coze 的使用教程及相关信息: Coze 概述:字节的官方解释为,Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础,都可在该平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot,从解决简单问答到处理复杂逻辑对话,并能将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上与用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 领域的初代产品,在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 部署了两个站点,分别是国内版和海外版。 国内版: 网址:https://www.coze.cn 官方文档教程:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型:使用的是字节自研的云雀大模型,国内网络可正常访问。 海外版: 网址:https://www.coze.com 官方文档教程:https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型:GPT4、GPT3.5 等大模型(访问需要突破网络限制的工具) 参考文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html 相关基础教程:
2024-09-13
小白如何了解ai
对于小白了解 AI ,以下是一些关键的知识点: 编码器和解码器:不止一个,都有多头注意力层,且解码器与编码器的多头注意力层不同(带掩码的多头自注意力)。解码器还包含线性层和 Softmax 层,其作用是将解码器的输出转化为词汇表的概率分布,代表下一个被生成 token 的概率。 后续变种: 仅编码器,如 BRET 模型,用于理解语言,如掩码语言建模、情感分析等。 仅解码器,如文本生成。 编码器 解码器,如 T5、BART 模型,用于翻译、总结等。 其他概念科普: SFT 模型:监督微调(Supervised Finetuning)。 奖励模型:基于 3H 原则打分。 小样本提示:提示词给出样例样本。 思维链:谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力(即有推理步骤),即使不用小样本提示,也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG:检索增强生成 RetrievalAugmented Generation,外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。
2024-09-13
如何了解AI的基本概念,是否有词条清单
以下是帮助您了解 AI 基本概念的一些途径和内容: 阅读相关资料:建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,以及 AI 的主要分支和它们之间的联系。 浏览入门文章:这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 学习数学基础:包括统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 了解算法和模型:监督学习(如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(如聚类、降维)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 掌握评估和调优知识:如性能评估(包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 您还可以通过在线教育平台(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。同时,AI 领域广泛,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块(比如图像、音乐、视频等)进行深入学习。
2024-09-12
如何从零开始了解AGI
如果您想从零开始了解 AGI,可以按照以下步骤进行: 1. 记忆方面:先从 AI 的历史(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc)、基本术语(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu)、重要人物(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd)、方法和原理(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl)等开始了解,看看入门课程(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w)。 2. 理解方面:进一步了解 AI 领域的主要思想和概念(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS),将精选 AI 网站(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR)和 APP 产品(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblLFKWXaBNu2RC8&view=vewDRCDZJH)都试一试。 此外,您还可以参考以下资源: 人工智能简史(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc)和 AI 绘画简史(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblbBhy4ig3JTr5z&view=vewTtypUZc)。 10 篇从 0 到 1 的文章(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl)。 10 篇深度文章(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS)。 10 个重要人物(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd)和 100 位领军人物(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblPSIB8sJSwq8bb&view=vewuvGBXhd)。 言之有物|金句引用(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblnGZ55rkjJxQKJ&view=vewa05IP7l)。 80+名词解释(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu)。 20 本 AI 中文书籍(https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl2sA7TLn8L4uYp&view=vewjfsOgyJ)。
2024-09-10
有去了解哪些国内外的Agent产品?详细讲讲其中一个
国内外有多个 Agent 产品,以下为您详细介绍其中一些: 1. 扣子(coze.cn):是国内的新一代一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成了丰富的插件工具,可拓展 Bot 的能力边界。 2. Coze(coze.com):海外版的 Agent 平台。 3. 百度 AppBuilder:百度推出的相关平台。 4. 阿里通义千问:具有一定特色和功能。 5. 智谱 AI:在 AI 领域有一定影响力。 此外,还有以下一些 Agent 构建平台: 1. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 2. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据自身需求打造产品能力。 3. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 4. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 5. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在 ToC 领域,目前成体系的主要有以下几类产品: 1. 主打 AI 角色扮演赛道的产品,例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”这类,在 LLM 基础上,在 prompt 上加了些特定角色定义。 2. 主打 AI 陪伴类的产品,例如“星野”“Talkie”“BubblePal”等,这类产品在 LLM 基础上,在 prompt 上加了些特定角色定义,且会在长短记忆上做出处理,以突出陪伴意义。随着陪伴时间越久,知识库沉淀的个性化记录越丰富,AI 也会越懂您。 3. 做 AI 搜索工具的产品,例如“秘塔”“360 搜索”等,这类产品多为 RAG,也有会在搜索内容基础上,把内容结构化,整出一个图谱或者脑图。 4. 单纯的做 AIGC 的产品,例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等,借助 AI 的生成能力做出。 5. Agent 产品,目前只有头部的厂商在做,比如字节的扣子,支付宝的智能助理,百度的文心智能体,腾讯的元宝。
2024-09-04