有什么模型是可以预测人的行为和发展的

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

以下是用大模型构建属于自己的助手的几种方法： 1. 在网站上构建： 创建百炼应用获取大模型推理 API 服务： 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认，也可以输入一些 Prompt 来设置人设。 在页面右侧提问验证模型效果，点击右上角的发布。 获取调用 API 所需的凭证： 在我的应用>应用列表中查看所有百炼应用 ID 并保存到本地。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面，创建新 APIKEY 并保存到本地。 2. 微信助手构建： 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，并获取白嫖大模型接口的方法。 搭建，作为知识库问答系统，将大模型接入用于回答问题，若不接入微信，搭建完成即可使用其问答界面。 搭建接入微信，配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信，建议先用小号以防封禁风险。 3. 基于 COW 框架构建： COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可将多模型塞进微信。 基于张梦飞同学的更适合小白的使用教程：。 实现功能包括打造属于自己的 ChatBot（文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等）、常用开源插件的安装应用。 注意事项： 微信端因非常规使用有封号危险，不建议主力微信号接入。 只探讨操作步骤，请依法合规使用。 大模型生成的内容注意甄别，确保操作符合法律法规要求。 禁止用于非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等。 支持多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等。 支持多消息类型，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能。 支持多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。

在语文教学中使用大模型，可以参考以下方面： 1. 提示词设置： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能带来更随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务，可设置低参数值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 类似，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确答案时调低参数值，想要更多样化答案时调高。一般改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串来阻止模型生成 token，控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，减少响应中单词的重复。 2. 了解大模型： 大模型通俗来讲是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 训练和使用大模型可类比上学参加工作：找学校（需要大量 GPU 计算）、确定教材（大量数据）、找老师（算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）。 Token 是模型处理和生成的文本单位，在将输入进行分词时会形成词汇表。 需要注意的是，在实际应用中，可能需要根据具体的教学需求和场景进行调整和实验，以找到最适合的设置和方法。

利用大模型写教案可以参考以下要点： 1. 输入的重要性：要输出优质的教案，首先要有高质量的输入。例如，写商业分析相关的教案，如果没有读过相关权威书籍，输入的信息缺乏信息量和核心概念，大模型给出的结果可能就很平庸。所以，脑海中先要有相关的知识概念，这来自于广泛的阅读和学习。 2. 对大模型的理解：大模型通过输入大量语料获得类似人类的“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。其训练和使用过程可以类比为上学参加工作，包括找学校（需要大量计算资源）、确定教材（大量数据）、找老师（合适的算法）、就业指导（微调）、搬砖（推导）等步骤。 3. 与大模型的交互： 提示词工程并非必须学习，不断尝试与大模型交互是最佳方法。 交互时不需要遵循固定规则，重点是是否达成目的，未达成可锲而不舍地尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题，它具有结构清晰、能格式化强调关键部分、适用性广等优点，有助于大模型更好地理解用户意图。

以下是关于大模型评测的相关信息： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台： 地址： 简介：旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，协助研究人员全方位评估基础模型及训练算法的性能，同时探索利用 AI 方法实现对主观评测的辅助，大幅提升评测的效率和客观性。创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。 CEval：构造中文大模型的知识评估基准： 地址： 简介：构造了一个覆盖人文，社科，理工，其他专业四个大方向，52 个学科（微积分，线代…），从中学到大学研究生以及职业考试，一共 13948 道题目的中文知识和推理型测试集。此外还给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。 SuperCLUElyb：SuperCLUE 琅琊榜 地址： 简介：中文通用大模型匿名对战评价基准，这是一个中文通用大模型对战评价基准，它以众包的方式提供匿名、随机的对战。他们发布了初步的结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。 此外，还有小七姐对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 的小样本测评，测评机制包括： 测评目标：测评三家国产大模型，以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照。 能力考量：复杂提示词理解和执行（结构化提示词）、推理能力（CoT 表现）、文本生成能力（写作要求执行）、提示词设计能力（让模型设计提示词）、长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测评轮次：第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试；第二轮是推理能力（CoT 表现）；第三轮是文本生成能力（写作要求执行）；第四轮是提示词设计能力（让模型设计提示词）；第五轮是长文本归纳总结能力（论文阅读）。 测试大模型质量好坏时，常用的问题包括检索和归纳、推理性、有日期相关历史事件等。以下是几个专业做模型测评的网站：

AI 大模型是一个复杂但重要的概念。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据，目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因层数多而称深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。

在制造业领域，AIGC 技术在供应链管理方面有以下应用： AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 在中小企业转型中，关于供应链风险的管理： 首先，使用 AI 工具进行风险评估。利用数据分析软件、预测模型等工具，收集财务报表、市场数据、供应链信息等相关数据进行分析，预测潜在的风险，如财务风险、供应链风险等，并识别风险的来源和可能的影响。 其次，基于 AI 分析结果，制定相应的风险应对策略。根据风险类型和程度，制定具体的应对措施，如制定应急计划、调整业务策略等，并持续监控效果，根据变化调整策略，定期复审风险评估模型和管理策略。 在扣子模板分享中，关于供应链的部分： 供应链与营销联动：结合供应链数据，预测市场需求，调整生产和库存，避免缺货或积压。

以下是为您整合的相关内容： Transformer 模型和 BERT 模型： 模型训练与评估：定义模型后，传递训练数据集和验证数据集及训练时期数，训练完成后评估性能，如达到 85%准确率。 模型性能可视化：绘制准确性和随时间的损失图。 保存与加载模型：使用 model.save 方法导出并保存模型到本地路径，保存后可加载进行预测。 预测示例：对不同情感的评论句子进行预测。 部署模型到 Vertex AI：检查模型签名，上传本地保存的模型到 Google Cloud 存储桶，在 Vertex 上部署模型并获得在线预测。 提示工程： 策略：将复杂任务分解为更简单的子任务。 技巧：使用意图分类识别用户查询中最相关的指令。例如在故障排除场景中，根据客户查询分类提供具体指令，如检查路由器连接线、询问路由器型号、根据型号提供重启建议等。模型会在对话状态变化时输出特定字符串，使系统成为状态机，更好控制用户体验。 OpenAI 官方指南： 战术：将复杂任务拆分为更简单的子任务。 策略：使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在故障排除场景中，基于客户查询分类向 GPT 模型提供具体指令。已指示模型在对话状态变化时输出特殊字符串，将系统变成状态机，通过跟踪状态等为用户体验设置护栏。

DeepSeek 爆火的原因主要包括以下几点： 1. 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。 2. 价格亲民，实力超群，具有智慧开源的特点。 3. 能够实时联网，在深度推理方面表现出色。 在实际使用体验方面： 1. 文字能力突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力经过优化，表现不错。 3. 编程能力略逊于 GPT，据用户反馈。 华尔街分析师对 DeepSeek 的反应不一： 1. Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热。 2. Citi 对其技术突破提出质疑。 3. 高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。 此外，DeepSeek 还发布了新模型 JanusPro，将图像理解和生成统一在一个模型中，是一种新型的自回归框架，统一了多模态理解和生成，超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能。 对于 DeepSeek 的发展预测，由于其目前展现出的优势和创新，可能会继续在 AI 领域产生重要影响，改变行业竞争格局。但也面临着来自各方的挑战和质疑，其未来发展还需要持续关注技术创新、市场需求以及竞争态势等因素。

很抱歉，目前没有关于如何根据您提到的库存水平、需求预测、补货成本、库存持有成本等因素，使用线性规划、动态规划、随机优化等方法来调整库存结构的具体内容。但我可以为您提供一些一般性的思路和步骤： 首先，需要对库存水平、需求预测、补货成本和库存持有成本等数据进行详细的收集和分析。 对于线性规划方法，您可以建立一个目标函数，例如最小化总成本（包括补货成本和库存持有成本），同时满足库存水平和需求预测的约束条件。通过求解这个线性规划问题，得到最优的库存调整策略。 动态规划则是将问题分解为多个阶段，在每个阶段根据当前状态和决策选择来优化未来的结果。在库存调整中，可以根据不同时期的库存和需求情况，逐步做出最优决策。 随机优化适用于需求存在不确定性的情况。您可以建立概率模型来描述需求的不确定性，然后通过优化算法找到在不确定性条件下的最优库存策略。 不过，具体的应用和实现需要根据您的实际业务情况和数据特点进行深入研究和定制化的建模。

目前国内公众可用可获得信息的用于疾病诊断与预测的 AI 应用包括以下方面： 1. 医学影像分析：AI 可用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：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。 3. 个性化医疗：分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。 4. 提前诊断疾病：如提前三年诊断胰腺癌。 5. 发现新的靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，利用 AI 发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 6. 抗衰老研究：通过 AI 筛查化合物，发现高效的药物候选物。 7. 寻找阿尔兹海默症的治疗方法：利用 AI 对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别潜在药物靶点。 8. 早期诊断帕金森：使用神经网络分析患者体液中的生物标志物，在症状出现前几年发现疾病。

目前国内利用 AI 技术进行金融投资分析的工具，例如东方财富网的投资分析工具。它通过数据分析和机器学习等技术，分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。比如会根据股票的历史走势和市场趋势，预测股票的未来走势。但需要注意的是，股票走势受到多种复杂因素的影响，AI 预测结果仅供参考。

以下智能体能够根据用户的购物历史、浏览行为和偏好提供个性化的产品推荐： 1. 电子商务网站：通过收集用户的购物历史和浏览习惯等数据，使用机器学习和数据挖掘技术进行分析，从而推荐相似产品。 2. 基于人工智能的语音助手：可以分析用户行为、偏好以及历史购买记录，为用户提供更个性化的商品推荐，提升购物体验。 3. 中小企业：利用 AI 分析客户行为数据，包括购买历史、浏览记录、反馈等，基于分析结果生成个性化的产品推荐和服务。 4. 扣子模板中的个性化推荐引擎：利用人工智能和机器学习算法，根据用户的历史行为和偏好，实时推荐最相关的产品或服务，以提升转化率。

以下是一些与预测人的行为或将来发展相关的大模型信息： 斯坦福大学和谷歌的生成式智能体能够产生令人信服的人类行为代理。相关链接：https://syncedreview.com/2023/04/12/stanfordugooglesgenerativeagentsproducebelievableproxiesofhumanbehaviours/ 关于大模型的未来展望，认为它们将能够读取和生成文本，拥有更丰富的知识，具备多种能力，如查看和生成图像与视频、听取发声创作音乐、利用系统 2 进行深入思考等，还可能在特定领域内自我优化和针对任务进行定制调整。 同时，还为您提供了一些大模型相关的其他资源链接： Google Research,2022 & beyond:Generative models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlGener ativeModels Building the most open and innovative AI ecosystem:https://cloud.google.com/blog/products/aimachinelearning/buildinganopengenerativ eaipartnerecosystem Generative AI is here.Who Should Control It?https://www.nytimes.com/2022/10/21/podcasts/hardforkgenerativeartificialintelligen ce.html Generative AI:Perspectives from Stanford HAI:https://hai.stanford.edu/sites/default/files/202303/Generative_AI_HAI_Perspectives.pd f Generative AI at Work:https://www.nber.org/system/files/working_papers/w31161/w31161.pdf The future of generative AI is niche,not generalized:https://www.technologyreview.com/2023/04/27/1072102/thefutureofgenerativeaiis nichenotgeneralized/ Attention is All You Need:https://research.google/pubs/pub46201/ Transformer:A Novel Neural Network Architecture for Language Understanding:https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html

以下是一些可用于研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息的 AI 分析工具： 1. 市场分析方面：有能够处理大量数据的工具，可帮助您快速了解市场动态，比如识别哪些产品受欢迎、价格区间以及销量等关键信息。 2. 关键词优化：部分 AI 工具可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，以优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：一些 AI 设计工具能根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具能够撰写有说服力的产品描述和营销文案，从而提高转化率。 5. 图像识别和优化：借助 AI 图像识别技术可以选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：某些 AI 工具可以分析不同价格点对销量的影响，协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：通过 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 可根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 此外，汽车公司也会使用 AI 来分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。中小企业还能通过使用 AI 工具分析大量的客户和市场数据，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导，形成数据驱动决策的闭环，不断优化业务。

以下是 AI 应用于信息展示的其他方面： 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览，基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成，使效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面，可综合应用 AI 工具，如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白，使用 Midjourney 生成静态分镜图片，使用 Runway 生成动态分镜片段，使用 AI 配音软件制作旁白。 3. 在写作方面，AI 可用于草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本，以不同风格创建草稿，激发作者创作出更好的作品，以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。

用户行为意图识别是一项重要的技术，用于理解用户在互动过程中想要完成的任务或达到的目标。以下是一些相关的产品和工具，能够帮助识别和分析用户行为意图： 商业产品 1. Google Analytics 功能：提供详细的用户行为分析，包括用户访问路径、点击流、转换率等。 使用场景：分析网站或应用的用户行为，识别用户意图，优化用户体验。 2. Hotjar 功能：热图、录屏、用户反馈和调查，帮助了解用户在网站上的行为。 使用场景：通过热图和录屏识别用户意图，发现用户在网站上的行为模式和痛点。 3. Heap 功能：自动捕捉用户行为事件，提供深入的行为分析。 使用场景：无需手动标记事件，Heap自动记录用户行为，帮助识别用户意图和优化转化路径。 4. Mixpanel 功能：用户行为分析、事件跟踪、漏斗分析和用户留存分析。 使用场景：跟踪用户在产品中的行为，识别关键用户意图，优化用户旅程。 5. Crazy Egg 功能：热图、滚动图、点击图和用户录屏。 使用场景：通过可视化工具分析用户在网站上的行为，识别用户意图和行为模式。 开源工具 1. Matomo 功能：用户行为分析、热图、会话录屏和A/B测试。 使用场景：自托管的开源分析平台，提供详细的用户行为数据，帮助识别用户意图。 2. Mouseflow 功能：录屏、热图、漏斗分析、表单分析和用户反馈。 使用场景：通过录屏和热图分析用户行为，识别用户在网站上的意图。 AI 驱动工具 1. IBM Watson Analytics 功能：使用AI和自然语言处理进行数据分析和用户行为意图识别。 使用场景：分析大规模用户数据，识别行为模式和意图，提供智能推荐和优化建议。 2. Microsoft Azure Cognitive Services 功能：提供文本分析、情感分析和意图识别API。 使用场景：集成到应用程序中，自动识别用户文本中的意图，优化用户交互。 3. Dialogflow 功能：自然语言理解和对话管理，识别用户意图并生成响应。 使用场景：构建聊天机器人和语音助手，识别和响应用户意图。 自定义解决方案 如果现有产品和工具无法完全满足需求，可以考虑构建自定义解决方案： 1. 数据收集 使用Google Analytics、Mixpanel等工具收集用户行为数据。 通过日志文件、数据库等方式收集用户交互数据。 2. 数据预处理 清洗和整理数据，去除噪音和无关数据。 使用Python的pandas、numpy等库进行数据预处理。 3. 模型训练 使用机器学习算法（如随机森林、支持向量机、神经网络）训练用户意图识别模型。 使用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建和训练复杂的神经网络模型。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score 假设我们有一个用户行为数据集 X = user_behavior_data.drop y = user_behavior_data X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split model = RandomForestClassifier model.fit y_pred = model.predict print ``` 4. 模型部署 将训练好的模型部署到服务器，使用Flask或FastAPI提供API接口。 ```python from flask import Flask, request, jsonify import joblib app = Flask model = joblib.load @app.route def predict: data = request.json prediction = model.predict return jsonify if __name__ == "__main__": app.run ``` 5. 实时监控和优化 监控模型的性能和用户行为数据，定期更新和优化模型。 通过这些工具和方法，你可以有效地识别用户行为意图，提高产品的用户体验和转化率。如果有具体的需求或问题，请告诉我，我可以提供更详细的建议和指导。

市场上有很多用户行为分析产品可供选择，但最受欢迎的一些产品包括： Google Analytics：Google Analytics 是一个免费的网络分析平台，可让您跟踪网站上的用户行为。它提供有关网站流量、用户参与度和转换率的数据。Google Analytics 可用于分析各种类型的数据，包括点击、页面浏览和表单提交。 Adobe Analytics：Adobe Analytics 是一个付费的企业级网络分析平台，可提供更高级的功能比 Google Analytics。它包括有关用户行为、营销效果和客户生命周期的详细数据。Adobe Analytics 可用于分析各种数据类型，包括点击、页面浏览、表单提交和视频观看。 Crazy Egg：Crazy Egg 是一种热图工具，可让您可视化网站上的用户点击和滚动行为。这有助于您了解用户如何与您的网站互动并识别需要改进的区域。Crazy Egg 提供免费和付费计划。 Mouseflow：Mouseflow 是一种会话记录工具，可让您记录用户在您的网站上执行的操作。这可以帮助您了解用户如何使用您的网站并识别用户遇到问题的区域。Mouseflow 提供免费和付费计划。 Hotjar：Hotjar 是一种热图和会话记录工具，可让您可视化网站上的用户点击和滚动行为并记录用户在您的网站上执行的操作。这可以帮助您了解用户如何使用您的网站并识别需要改进的区域。Hotjar 提供免费和付费计划。 选择合适的用户行为分析产品取决于您的具体需求和预算。如果您正在寻找一个免费的入门级工具，Google Analytics 是一个不错的选择。如果您需要更高级的功能，Adobe Analytics 则是一个不错的选择。如果您需要可视化用户点击和滚动行为的工具，Crazy Egg 或 Hotjar 则是一个不错的选择。如果您需要记录用户在您的网站上执行的操作的工具，Mouseflow 或 Hotjar 则是一个不错的选择。 以下是一些在选择用户行为分析产品时需要考虑的其他因素： 数据收集功能：确保产品能够收集您需要分析的数据。例如，如果您需要跟踪表单提交，请确保产品可以记录此数据。 报告和分析功能：确保产品提供您可以用来理解数据的报告和分析功能。 易用性：确保产品易于使用和理解。 客户支持：确保产品附带良好的客户支持，以防您遇到任何问题。 一旦您考虑了这些因素，您就可以开始比较不同的产品并选择最适合您需求的产品。

以下是关于数据标注行业发展趋势的相关内容： 数据标注行业呈现出以下几个主要的发展趋势： 从量到质的转变：早期大模型训练侧重通过大量算力和大规模数据集来提升性能，但随着技术进步，数据质量成为提高模型性能的关键瓶颈，更注重提高数据的质量和相关性，而非单纯增加数据量和算力。 数据标注向知识密集型转变：多模态模型需处理多种类型数据，使数据标注过程更细致复杂。例如进行情绪判断或推理时，需要更高水平的理解和分析能力。这要求从事标注的人员不仅要接受专业培训，在某些情况下还需要特定领域专家执行。 数据标注的自动化和合成数据的使用：随着人工智能技术发展，数据标注领域正经历自动化转型，可使用大模型自动标注数据，提高标注效率并减少人力成本。合成数据使用越来越普遍，因其成本较低、能避免隐私问题及可生成长尾场景数据。例如在自动驾驶领域，可用于生成罕见但关键的路况场景，提高模型的鲁棒性和准确性。 此外，相关法律法规也对生成式人工智能技术研发过程中的数据标注做出规定，如提供者应制定清晰、具体、可操作的标注规则，开展数据标注质量评估，对标注人员进行必要培训等。

DeepSeek 的发展现状如下： 1. 训练成本方面：远高于传闻的 600 万美元，总计约 13 亿美元。定价低于实际成本，导致高额亏损。MixtureofExpert 方法虽降低计算需求，但大规模内存使用可能增加总成本。 2. 竞争优势方面：以低成本开发顶级 AI 模型的 Mistral AI 被中国 DeepSeek 迅速赶超，DeepSeek 的“极简算力”模式可能削弱 Mistral 的竞争优势。 3. 市场表现方面：展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。 4. 实际使用体验方面：在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错，编程能力略逊于 GPT。GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 5. 热度方面：微信指数达 10 亿多次，陈财猫将分享提示词及小说创作心得。

AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。

AI 的发展方式除了大模型，还包括以下方面： 1. 算法：算法的不断优化和创新推动着人工智能的发展。 2. 算力：强大的算力支持是实现复杂人工智能任务的基础。 3. 数据：优质的数据集对于人工智能学习算法的发展至关重要，被称为“AI 时代的石油”。 4. 深度神经网络：通过简单细胞检测特征、复杂细胞汇总信息产生结果等方式实现识别、判断和行动等功能。 5. 端侧模型：端侧模型并非越小越好，而是要够用、好用，设备算力决定最优模型规模，多模态能力是突破通用计算的关键。 6. 端侧 Agents：在终端设备上自主运行的智能代理程序，具备感知、决策、执行的闭环能力，是连接模型与应用的关键。 7. 预训练：包括对编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等内容的预训练，但由于版权和费用问题，不包括期刊论文数据库。 8. 开源生态：促进了 AI 技术的交流和发展。

目前 AI 的发展主要呈现以下几个方向和现状： 1. 技术范式的革新：传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈，OpenAI 的 o 系列模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的新道路。 2. 多模态能力的跃迁：从 Sora 的视频生成到原生多模态的崛起，再到世界模型的尝试，AI 开始真正理解和模拟立体世界。例如，除传统的文生视频、图生视频能力迭代外，当前的主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。 在服务头部创作者方面，未来会逐渐转向编辑器能力增强，强化视频细节可控性，并逐渐将剪辑、音效生成匹配等后期制作任务智能化。 影视后期方向，未来可以将动捕演员的表演直接转化为虚拟角色，提高特效制作效率。 专业领域，创作者未来可以快速通过草图分镜验证效果。 随着实时生成能力的进一步提升，生成成本的下降，AI 实验性艺术在博物馆、展览等互动应用将会增多。 在 C 端大众消费侧，看好 AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力；人物识别和替换也可以衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中，可能会带来短视频平台效果模板新的爆发周期。 3. 从“训练时代”向“推理时代”的转变：市场的关注焦点从去年基础模型能力的提升，到今年模型的落地应用和场景化。AI 的能力需要转化为实际的产品和服务，满足用户需求才是核心。 4. 前沿技术点： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 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。

LangChain 和 Dify 都是在 LLM 应用开发领域具有特点和优势的工具，难以简单地判断哪个更有发展前景。 LangChain 是一个编排框架，在提示链细节抽象、与外部 API 接口、从向量数据库检索上下文数据以及在多个 LLM 调用中维持内存等方面表现出色，为多种常见应用提供模板，在业余爱好者和初创公司中被广泛使用。但它目前仍是相对新的项目，且一些开发者在生产中更愿意切换到原生 Python 以消除额外依赖性。 Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，具有快速部署、创意文档生成、长文档摘要、自定义 API、连接全球 LLM、更接近生产环境等优势。它允许用户编排从代理到复杂 AI 工作流的 LLM 应用，并配备了 RAG 引擎，旨在为特定行业提供聊天机器人和 AI 助手。 两者的发展前景取决于多种因素，如技术创新、市场需求、社区支持等。在不同的应用场景和需求下，它们各自都有发挥作用的空间和潜力。