AI在医疗器械方面有哪些应用？

以下是一些采用 GPL 许可证的智谱·AI 开源模型： 其他模型： WebGLM10B：利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B：代码链接无，模型下载： MathGLM2B：在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLM500M：代码链接无，模型下载： MathGLM100M：代码链接无，模型下载： MathGLM10M：代码链接无，模型下载： MathGLMLarge：采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。模型下载： 多模态模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，在 CogVLM 功能的基础上，具备 GUI 图像的 Agent 能力。代码链接：、始智社区 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM）。基于对视觉和语言信息之间融合的理解，CogVLM 可以在不牺牲任何 NLP 任务性能的情况下，实现视觉语言特征的深度融合。我们训练的 CogVLM17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。代码链接无，模型下载： Visualglm6B：VisualGLM6B 是一个开源的，支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 Chat 模型： ChatGLM6Bint4：ChatGLM6B 的 Int4 版本。最低只需 6GB 显存即可部署，最低只需 7GB 显存即可启动微调（，模型权重下载链接：魔搭社区、始智社区、启智社区 ChatGLM6Bint8：ChatGLM6B 的 Int8 版本。上下文 token 数：2K，代码链接：，模型权重下载链接：魔搭社区、始智社区、启智社区 AgentLM7B：1. 提出了一种 AgentTuning 的方法；2. 开源了包含 1866 个高质量交互、6 个多样化的真实场景任务的 Agent 数据集 AgentInstruct；3. 基于上述方法和数据集，利用 Llama2 微调了具备超强 Agent 能力的 AgentLM7B、AgentLM13B、AgentLM70B。上下文 token 数：4K，代码链接： AgentLM13B：上下文 token 数：4K，代码链接无，模型权重下载链接： AgentLM70B：上下文 token 数：8K，代码链接无，模型权重下载链接：

AI 使用 GPU 而不是 CPU 主要有以下原因： 1. 强大的计算能力：GPU 在并行处理大量数据方面具有显著优势。例如，同年《Largescale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors》这篇论文指出，利用 GPU 比 CPU 快 70 倍，能将数周的工作压缩到几天甚至一天完成。 2. 适应深度学习需求：大型神经网络、输入的多个变量以及有效的反向传播 GPU 实现等方面，GPU 表现出色。如 MNIST 数据库能达到令人惊叹的 0.35%错误率。 3. 处理图形相关运算：GPU 原本就是为处理图像和图形相关运算工作而设计，其采用的核心技术如硬件 T&L 等，适合 AI 中的图形处理任务。 4. 分担 CPU 工作：GPU 的诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作。 5. 算力优势：算力可以直接转化为 GPU，一张显卡中的 GPU 是计算能力的关键。 6. 适应 AI 模型需求：当今所有 AI 模型都在使用大量专用芯片的 GPU 卡上运行。例如 NVIDIA A100 GPU 有 512 个“张量核心”，能大幅提高计算效率。但实际应用中，也存在一些限制，如数据传输、内存容量和优化方法等问题。

以下是为您提供的快速 AI 入门的方法： 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），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。 6. 对于不会代码的情况： Python 就像哆拉 A 梦，拥有一个百宝袋，即标准库，遇到问题时可直接使用。若标准库的道具不够用，还可通过 pip 一类的工具订购新道具，或者从 GitHub 一类的分享代码的平台获取。 这份简明入门旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用，您可以在接下来的 20 分钟内，循序渐进地完成以下任务：完成一个简单程序、完成一个爬虫应用抓取公众号文章、完成一个 AI 应用为公众号文章生成概述。 OpenAI 通过两种方式提供服务：其一，通过 ChatGPT 提供开箱即用的服务，直接对话即可；其二，通过 OpenAI API 提供更加灵活的服务，通过代码调用完成更多自动化任务。

AI 技术路径主要包括以下方面： 1. 偏向技术研究方向： 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。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 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。 在一些特定领域，如 AI 生成音乐，存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型等技术路线。在游戏领域，AI 也有多种应用和技术发展，例如能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格并动态调整游戏难度，以及将 AI 作为游戏玩法的一环等。

以下是关于 AI 视频中用海螺走 T 台的相关内容： 全新 AI 整活计划第三期：巨大萌物 奖励方式：使用海螺 AI 进行视频制作，海螺 AI 会评选出预计 10 位创意奖，给大家颁发海螺会员+现金奖励。 制作教程： 第一步：点开 whisk 网站（https://labs.google/fx/zh/tools/whisk），找到两张图（如：皮卡丘和埃菲尔铁塔），然后传上去，样式风格空着，写一句 Prompt（如：巨大的皮卡丘抱着埃尔菲铁塔）合成出来一张图片。 第二步：点开海螺网站（https://hailuoai.com），例如 Prompt：巨大的可达鸭在斗兽场上熟睡并打呼，肚皮缓慢起伏，马路上的车在行驶，突然斗兽场塌了，冒出滚滚沙尘，可达鸭突然惊恐地睁大眼睛；巨大的卡比兽，把一碗雪倒扣在富士山上，富士山瞬间被雪覆盖。并提供了相关视频案例的链接。 视频模型：MiniMax 海螺 AI 中级实现精准的画面控制和高画面表现，精准美学控制，给出了现代都市街道上摩托车与警车追逐的 Prompt 示例及相关视频。 实际运用案例（电影、广告片、宣传片、短视频），包括场戏分镜头拆解梳理，如男人无奈起身开门、开门、开门走出、门外小女孩要糖、男人拒绝等情节的视频生成方式及相关视频链接。

以下是为您整理的相关内容： 关于导入 md 文件的 AI 工具 Process ON： 输入大纲和要点： 导入大纲和要点： 手动复制，相对比较耗时间。 导入方式： 1. 复制最终大纲的内容，到本地的 txt 文件后，将后缀改为.md。如果看不见后缀，可以自行搜索开启后缀。 2. 打开 Xmind 软件，将 md 文件导入 Xmind 文件中。 3. Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图，选择准备好的 Xmind 文件，导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求：新增思维导图，输入主题，点击 AI 帮我创作，生成结束。 选择模版并生成 PPT：点击下载，选择导入格式为 PPT 文件，选择模版，再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴，没有会员，可以某宝买个一天会员。 Agentic AI 相关： 在使用 Windsurf 时，如果要进行相关操作，为了安全考虑，不允许 AI 直接更改.windsurfrules 文件。需要把相关内容拆成两个部分，一个比如叫 scratchpad.md，在.windsurfrules 文件里提及：当每次进行思考前，要先看一眼 Scratchpad，并在里面更新计划。这种间接方式虽效果可能不如直接放在..cursorrules 里好，但试下来也是可以工作的。 用 Claude 进行各种设计： 自从 Claude 3.5 sonnet 更新到新版后，增强了视觉理解与编程质量，词生卡效果已完美进化到下一个 Level。 用 Claude 画公众号封面：效果示例，如果第 1 版效果一般，可以多尝试通用改进提示词或直接提出针对性意见，如主题色改为浅色调、增加文字投影效果。 用 Claude 画海报：如果需要调整海报内容，可给出具体提示，如白色底，浅绿色主题，轻微投影。 用 Claude 绘制可视化概念图，用于 PPT 等插图场景：有浅色版和深色版示例。 用 Claude 绘制微信 UI：发挥脑洞，只要是网页、软件界面设计能做出的图片效果，只要没有专业要求，大部分都能靠 Claude AI 来实现。 尝试途径： 1. ：一个优秀的 AI 助手工具，付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型（也是目前最常用的 AI 对话助手；🔗是邀请链接，如介意可自行搜索 Monica） 2. ：claude 官方原版，注册后可每日限额免费体验（但存在较高的封号风险） 也可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品，调用 Claude AI API，但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式，需要单独保存代码文件后查看。不过好处是，可以用 MD、CSV 等格式的文件，存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 目前人工智能在医疗领域的误诊案例时有发生，比如某些智能诊断系统对复杂病症的判断失误，导致患者延误治疗，这难道还能让我们立刻全面拥抱它吗？ 2. 人工智能技术在医疗数据安全方面存在诸多隐患，像近期发生的多起医疗数据泄露事件，给患者带来极大困扰，在这种情况下，怎么能立刻全面拥抱？ 3. 人工智能在医疗器械的研发中，由于算法偏见，可能会导致某些特定人群无法受益，例如某些心脏起搏器的智能调控系统对特定体质患者效果不佳，这能说明应该立刻全面拥抱吗？ 4. 当下人工智能技术的高昂成本使得许多医疗机构望而却步，比如一些小型医院根本无力承担智能医疗设备的购置和维护费用，这难道不影响全面拥抱的可行性吗？ 5. 人工智能在医疗领域的法规和监管还不完善，比如某些智能手术机器人的操作规范尚未明确，一旦出现问题，责任难以界定，这样能立刻全面拥抱吗？ 6. 虽然人工智能在某些方面提高了医疗效率，但也导致了部分医疗人员的失业，引发社会就业问题，这难道不是我们需要谨慎对待、不能立刻全面拥抱的原因吗？

以下是为您设计的一些刁钻问题： 1. 当下人工智能技术在医疗领域的应用仍存在诸多伦理和法律争议，比如医疗数据的隐私保护问题尚未得到妥善解决，在这种情况下，如何能立刻全面拥抱？ 2. 人工智能技术在医疗器械的诊断中可能会出现误判，而医疗事故往往关乎生命，如何确保在立刻全面拥抱的情况下避免这些严重后果？ 3. 目前人工智能技术的发展还不够稳定，时常面临技术更新和升级的问题，这会导致医疗器械的频繁变动和成本增加，这一现实如何应对？ 4. 社会时事热点中不乏人工智能技术被滥用的案例，比如虚假医疗信息的传播，如何保证在立刻全面拥抱人工智能技术时不出现此类问题？ 5. 人工智能技术的广泛应用可能会导致部分医疗工作者失业，引发社会就业结构的不稳定，这一风险如何化解？ 6. 近期有报道指出人工智能技术存在被黑客攻击的风险，从而威胁患者的医疗信息安全，在这种情况下立刻全面拥抱是否明智？ 7. 人工智能技术在医疗器械中的应用需要大量的资金投入，而目前公司的财务状况是否能够支撑立刻全面的投入和应用？ 8. 社会时事热点中，一些人工智能技术的应用缺乏人性化关怀，在医疗这种关乎人性和情感的领域，立刻全面拥抱是否合适？

对方辩友可能提出的反对意见及我方答复如下： 反对意见 1：人工智能技术能够提高医疗器械的研发效率和精准度。 答复：虽然人工智能在某些方面可能有助于研发，但目前技术尚不成熟，存在误差风险。而且过度依赖可能导致研发人员忽视传统方法中的重要经验和细节。 反对意见 2：人工智能可以优化医疗器械的生产流程，降低成本。 答复：短期内，引入人工智能进行生产流程优化可能需要大量的资金投入用于技术改造和人员培训，成本未必能立刻降低。 反对意见 3：人工智能能够实现更精准的医疗诊断，提升医疗效果。 答复：诊断不仅仅依赖技术，还需要医生的综合判断和人文关怀。目前人工智能诊断存在误判的可能性，不能完全替代医生的经验和直觉。 反对意见 4：人工智能有助于医疗数据的管理和分析，为决策提供有力支持。 答复：数据的安全性和隐私性在人工智能应用中是重大挑战，一旦数据泄露，将对患者和公司造成严重影响。 反对意见 5：人工智能是未来医疗行业的趋势，不立刻全面拥抱会使公司落后于竞争对手。 答复：趋势并不意味着要立刻全面投入，盲目跟风可能导致资源浪费和战略失误。我们应在充分评估风险和自身实际情况的基础上，逐步、稳健地引入人工智能技术。 反对意见 6：人工智能能够提供个性化的医疗服务，满足患者多样化需求。 答复：个性化服务的实现需要大量准确的数据支持，而目前数据的质量和完整性难以保证，可能导致服务效果不佳。

对方辩友，您说做好充分准备后应用 AI ，可问题是，这准备工作哪有那么容易呀！就像准备一场盛大的派对，您觉得把所有东西都准备齐全得花多少时间和精力？而且，就算准备得差不多了，谁能保证不会有意外情况发生呢？比如说，突然发现某个关键环节没考虑到，或者新的问题又冒出来了。再说了，这准备的过程中，我们得投入多少资源呀，万一投入了大量的人力、物力、财力，结果发现效果还不如传统方法，那岂不是亏大啦！所以呀，不能这么轻易地就觉得做好准备就能放心大胆地全面拥抱 AI 技术啦。

DeepSeek 与飞书的结合应用方式如下： 1. 可以参考《喂饭级教程：飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》，将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合，实现批量处理信息、提升工作效率，能批量转换文风、快速回复消息、利用 AI 生成文案，操作简便，普通人无需编程知识也能使用。 2. 在飞书多维表格上调用 DeepSeek，自定义 AI（DeepSeek 版）的链接为：https://bytedance.larkoffice.com/base/extension/replit_3f6c0f185eac23fb ，支持 DeepSeek R1、V3 模型，以及 DeepSeek 官方、火山方舟、硅基流动三个服务商。

Deep Research 是一款让 AI 自动完成多步骤研究的产品，能够快速分析海量信息并生成专业报告。它具备自动化信息汇总、文献引用与多领域适用性，适合科研、工程、金融等行业。目前向 Pro 用户开放，未来将扩展至 Plus 和 Team 用户，并提供更强大的功能。 Deep Research 基于 GPT4o 和 o3 等推理模型，结合了 UI 交互、搜索引擎等功能。DeepSeek 只是品牌名称，需要加上具体模型名，如 DeepSeek V3（类似 GPT4o）或 DeepSeek R1（类似 OpenAI o1）。Deep Research 更擅长生成专业报告，而 DeepSeek Chat 虽然集成搜索，但效果仍有差距。 此外，关于 Deep Research 还有前置模型提示词泄露的情况。

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。

AI 在投放素材生产中有以下应用： 1. 大淘宝设计部的实践： 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入关键词可快速完成准确的超级符号主视觉，如双 11 相关案例和超级品类日案例。 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，根据需求稳定输出定制化 IP 形象，可用于项目需求并形成素材库，如天猫的多个案例和天猫 U 先公仔案例。 传播&投放：包括双 11 超级发布和媒介投放开屏海报等案例。 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，结合平面合成及修正，确保符合品牌形象并精准表达营销主题，快速生成多个设计变体并迭代优化，如淘宝天猫大促视觉等案例。 2. 分众传媒与阿里通义大模型的合作： 实现品牌营销 AI 化，赋能品牌客户进行品牌定位分析和策略制定，找到差异化优势，高效利用线下流量建立品牌势能。 降低营销门槛，通过一键生成广告语、一键 AI 设计等应用帮助广告主快速高效制作广告创意素材。 拓宽客户边界，提高服务能力，通过对供给侧的生产效率变革提高传媒行业新质生产力。 推出 AI 小智助手，通过“AIchat”对话交互方式进行品牌洞察分析和营销策略制定。 拥有 AI 广告语生成应用，基于分众高质量广告语数据和方法论，模拟营销专家创作思路搭建。 3. 整体趋势： 广告的内容形式和触达消费者的形式极大创新，未来将持续改变广告行业，升级各种类型广告形式。 提高营销内容生产效率，实现精准链接和高效触达，做到“千人千面”。 推动营销服务商商业模式革新，优化企业工作流，降本增效，提升毛利率，给用户带来全新体验。 AI 引擎助力广告营销行业加速成长，我国广告营销市场规模预计 2030 年将接近两万五千亿，若 5 年后获得 10%以上市场份额，2030 年国内 AI 营销总市场规模可达千亿级。

以下是一些比较好用的 Agent 应用： 1. 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展能力边界。 Mircosoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者打造产品能力。 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。 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如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 2. 项目应用： AppAgent：让 AI 模仿人类在手机上操作 APP，对于模仿数据的反利用有不错应用场景，例如优化产品原型和 UE 交互。由腾讯和德州大学达拉斯分校的研究团开发，是基于大语言模型的多模态代理，能处理和理解多种信息，执行各种任务。 3. 设计范式： Reflection（反思）：类似于 AI 的自我纠错和迭代，如让 AI 写代码并自我检查修改，反复优化。 Tool Use：大语言模型调用插件，拓展 LLM 的边界能力。 Planning：较为新颖有前景的方式。 Multiagent：较为新颖有前景的方式。

以下是一些爆款的 AI 应用： 1. AI 摄影参数调整助手：使用图像识别、数据分析技术，常见于摄影 APP 参数调整功能，市场规模达数亿美元，能根据场景自动调整摄影参数。 2. AI 音乐情感分析平台：运用机器学习、音频处理技术，有音乐情感分析软件，市场规模数亿美元，可分析音乐的情感表达。 3. AI 家居智能照明系统：基于物联网技术、机器学习，如小米智能照明系统，市场规模数十亿美元，实现家居照明的智能化控制。 4. AI 金融风险预警平台：采用数据分析、机器学习，有金融风险预警软件，市场规模数十亿美元，能提前预警金融风险。 5. AI 旅游路线优化平台：借助数据分析、自然语言处理，如马蜂窝路线优化功能，市场规模数亿美元，可根据用户需求优化旅游路线。 此外，还有以下爆款： 1. AI 智能写作助手：如 Grammarly、秘塔写作猫，运用自然语言处理技术，市场规模数十亿美元，辅助用户进行高质量写作。 2. 淘宝拍照搜商品：使用图像识别、机器学习技术，市场规模数百亿美元，通过图像识别为用户推荐相似商品。 3. AI 语音助手定制开发：像小爱同学、Siri，采用语音识别、自然语言理解技术，市场规模百亿美元以上，为不同需求定制专属语音助手。 4. Keep 智能训练计划：基于数据分析、机器学习，市场规模数十亿美元，根据用户数据制定个性化健身方案。 5. 大众点评智能推荐：借助数据挖掘、自然语言处理，市场规模百亿美元规模，基于用户口味偏好推荐美食。 6. 阿里小蜜等电商客服：运用自然语言处理、机器学习技术，市场规模数十亿美元，为企业提供智能客服解决方案。 7. 超级简历优化助手：使用自然语言处理技术，市场规模数亿美元，帮助用户优化简历提高求职成功率。 8. 酷家乐等设计软件：基于图像生成、机器学习技术，市场规模数十亿美元，快速生成个性化室内设计方案。 9. Amper Music：运用机器学习、音频处理技术，市场规模数亿美元，协助音乐创作者进行创作。 10. 松果倾诉智能助手：采用自然语言处理、情感分析技术，市场规模数亿美元，提供情感支持和建议。 11. 小佩宠物智能设备：基于传感器数据处理、机器学习技术，市场规模数十亿美元，实时监测宠物健康状况。 12. 马蜂窝智能行程规划：借助数据分析、自然语言处理技术，市场规模数十亿美元，根据用户需求生成个性化旅游行程。

AI 应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面存在以下问题： 1. 教育体系具有惯性，课程设置、教师资格认证、学术评价体制等均有深厚传统根基，更新和调整需要时间，资源重新配置无法一蹴而就，大规模改革提案的决策流程涉及多方利益博弈，是长期议程。 2. 现有的教育体系追求稳定性和标准化，而非灵活性和快速响应，抵制变动，本质上较为保守，与 AI 引领的教育创新所需的快速试错和持续迭代能力脱节。 3. 教育政策更新滞后，政策制定者对新兴技术理解不足，无法充分预见技术对教育的长远影响，政策调整受预算限制、法规约束和政治周期影响，过程缓慢。 4. 技术与政策的脱节体现在教师的培训和招聘上，多数教师未接受相关培训，不仅要掌握工具操作，还需了解如何与教学目标结合，当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上与需求存在差距。 5. 现有评估和认证机制侧重于传统学习方法和结果，学校和教师受其约束，创新的教育实践难以得到认可，甚至可能因偏离既定评价标准而遭质疑。

对于编程纯小白，如果想使用 Cursor 之类的 AI 软件进行编程实现自己的想法，需要具备以下编程或计算机方面的基础知识： 1. 下载 Cursor：访问 https://www.cursor.com/ 进行下载。 2. 注册账号：可以使用自己的邮箱（如 google、github、163、qq 邮箱）直接登录，接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 在设置中进行 Rule for AI 配置。 5. 清晰表达需求：例如做一个贪吃蛇游戏，在网页中玩。需要明确游戏的规则和逻辑，如游戏界面是在矩形网格上进行，玩家控制蛇的移动方向（上、下、左、右），游戏界面上会随机出现食物，蛇吃到食物身体增长，存在撞墙或撞自己的死亡条件，吃到食物可得分，游戏难度会递增，游戏结束时能看到得分等。 对于纯小白，如果需求远比 AI 直出的内容复杂，无法一次性直出，那就需要耐下性子，在 AI 的帮助下一步一步来，并在这个过程中学会一点点编程。

以下为您推荐一些绘画方面的 AI 工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

以下是关于学习 AI 的相关内容： 一、AI 工具的操作 要了解并掌握至少一种 AI 工具的基本操作，如智能代码、流程管理、智能报表、数据分析、图像识别、文字生成等。 二、AI 工具在本职工作的应用 思考并提出 AI 工具如何帮助更高效地完成本职工作，包括但不限于提高工作效率、优化工作流程、节约成本、提升交付质量等。 三、AI 工具在非本职工作的潜力推演 探索 AI 工具在非本职工作领域，如公司管理、团队领导、跨部门合作、团队发展以及市场研究等方面的作用，思考如何有效利用这些工具以及它们可能带来的改变。 四、学习路径 1. 对于不会代码的学习者： 20 分钟上手 Python+AI，在 AI 的帮助下可以完成很多基础的编程工作。若想深入，需体系化了解编程及 AI，至少熟悉 Python 基础，包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。 2. 新手学习 AI： 了解 AI 基本概念，建议阅读「」部分，熟悉术语和基础概念，浏览入门文章。 开始 AI 学习之旅，在「」中找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，也可通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获证书。 选择感兴趣的模块深入学习，掌握提示词技巧。 实践和尝试，理论学习后通过实践巩固知识，在知识库分享实践作品和文章。 体验 AI 产品，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 五、工具推荐 1. Kimi 智能助手：ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得好，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。 PC 端： 移动端（Android/ios）： 2. 飞书：汇集各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践的效率工具，助力人人成为效率高手。

以下是一些有助于提升 PPT 制作、公文写作和企业管理能力的 AI 工具： 1. GPT4：可用于生成文本内容、提供创意和思路。 2. WPS AI：能辅助完成 PPT 的大纲内容、排版和动画等。 3. chatPPT：帮助制作 PPT。 此外，还有以下专门的 AI PPT 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文：利用科大讯飞的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 另外，还有以下工具也可用于 PPT 制作： 1. 爱设计 2. 闪击 3. Process ON