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能整理研报的AI

Answer

以下是一些能够整理研报的 AI 相关信息:

  • 金融服务业中,生成式 AI 可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同示例调整报告,如董事会材料、投资者报告、周报表等。在会计和税务方面,能综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能答案。在采购和应付账款方面,可帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。但需注意,其输出在需要判断或精确答案的领域有局限性,目前尚不能完全依赖其准确性,至少需要人工审查。
  • 开搜 AI 搜索能帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告,同时支持查看来源出处,参考价值高。
  • 如果您有医学课题需要 AI 给出修改意见,可以考虑使用以下工具:
    • Scite.ai:是为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。[https://scite.ai/]
    • Scholarcy:可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。[https://www.scholarcy.com/]
    • ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供有关医学课题的修改意见。[https://chat.openai.com/]
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

报告:生成式AI可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告,而无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中(例如,董事会材料、投资者报告、周报表)。会计和税务:会计和税务团队需要花时间咨询规则并了解如何应用它们。生成式AI可以帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。采购和应付账款:生成式AI可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。也就是说,需要注意的是,生成式AI在这里的输出当前仍有局限性,特别是在需要判断或精确答案的领域,这常常是财务团队所需的。生成式AI模型在计算方面持续改进,但目前尚不能完全依赖于其准确性,或者至少需要人工审查。随着模型的快速改进、额外的训练数据和与数学模块的整合能力,它的使用将展现新的可能性。–Seema Amble挑战在这五个趋势中,新进入者和现有参与者在将生成式AI的未来变为现实时面临两个主要的挑战。

问:开搜 AI 搜索是什么?

开搜AI搜索帮助在校学生快速搜集专业领域的学术资料,智能总结关键信息,助力撰写论文和报告。同时支持查看来源出处,参考价值高。

问:医学课题需要 AI 给出修改意见

原问题:我有一篇医学课题需要AI帮我给出修改意见,请推荐一个专业的ai工具如果您正在寻找一个专业的AI工具来帮助您修改医学课题,可以考虑使用以下工具:1.Scite.ai:Scite.ai是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,旨在增强他们对科学文献的洞察。它提供了一系列工具,如引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查,这些都能简化您的学术工作。[https://scite.ai/](https://scite.ai/)2.Scholarcy:Scholarcy是一款科研神器,主要是为做科研、学术、写论文的人准备的。Scholarcy可以从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,精炼地呈现文章的总结信息,分析中包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。[https://www.scholarcy.com/](https://www.scholarcy.com/)3.ChatGPT:ChatGPT是一个强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。[https://chat.openai.com/](https://chat.openai.com/)

Others are asking
有没有 AI 应用行业的研报
以下是为您提供的一些 AI 应用行业的研报: 《中国生成式 AI 行业市场热点月度分析(2024 年 5 月)》:行业移动端渗透率达 12%,月活用户超 4000 万,用户画像以高学历、白领为主。 《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2024)》:指出中国人工智能产业正从“极化”向“扩散”发展,基于 4311 家 AI 企业的数据分析展示了创新版图。 《数说安全:2024 安全大模型技术与市场研究报告》:深入探讨了 AIGC 大语言模型在网络安全领域的应用和影响。 《微盟&爱分析:2024 年企业 AI 应用趋势洞察报告》:通过案例分析展示了 AI 技术如何助力企业提升生产力,并预测 AI 将在企业级应用中持续拓展服务边界,同时 AI Agent 将为企业级 AI 应用带来新想象空间。 Coatue 的报告《The Path to GeneralPurpose Robots》 《Sensor Tower:2024 年 AI 应用市场洞察》 《2024 世界机器人大会:人形机器人十大趋势展望》 《月狐数据:2024 年智能 PPT 行业市场研究报告》 《信通院:大模型落地路线图研究报告(2024 年)》 《头豹研究院:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《明略科技:2024 年中国 AI Agent 行业研究》 《维卓:2024 人工智能行业对旅游业影响》:AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 《国信证券:AI 端侧应用系列报告(二):苹果手机+OpenAI》:着眼于 AI+手机端侧的分析。 《大数据技术标准推进委员会:数据智能白皮书(2024 年)》 《AiPPT:赋能企业数字化办公新纪元》:AiPPT 是爱设计推出的 AI 大模型与 PPT 场景深度结合的产品,能够实现一键生成专业 PPT,提供丰富模板和低创作门槛。 《中泰证券:AR 行业深度报告:AI 落地最佳载体,硬件&生态共驱发展》 《山西证券:昆仑万维布局大模型,All in AI 开辟新增长曲线》 您可以通过以下链接在线查看:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe ,也可以到知识星球订阅:https://t.zsxq.com/18DnZxlrl 。
2025-02-20
AI研报
以下是为您提供的一些 AI 研报: 2024 年 6 月 18 日: 《》:讨论了生成式人工智能的潜力和银行业的积极探索,预测 AI 将在提高支付处理效率和创造新收入流方面发挥关键作用。 华西证券:AIGC 行业深度报告(14)《》:英伟达新一代 GPU 架构将带来零部件升级,华为的昇腾 910C 芯片和 Atlas 900 SuperCluster 展示了国产算力集群的潜力。 《》:通过访谈 30 余位专家,分析了端到端技术的发展、主要参与者、驱动力和挑战。预计到 2025 年,模块化端到端系统将开始商业化应用,推动技术、市场和产业格局的变革。 《》:来自微软,英国拥有先进科技行业和数字优势,但与其他国家相比领先优势有限,面临基础设施、数字技能和数字技术采用的瓶颈。 2023 年 11 月 15 日: 《》:基于对 235 家企业数字化负责人的调研,其中 63.5%的企业已把 AIGC 列入企业发展战略之中。 《》:结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望,与业界专家学者进行万场以上座谈研讨,凝聚各方智慧与经验。 《》:从零开始介绍越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。 《AI50 年度关键词——腾讯研究院.pdf》: 基于全年研究积累的三十余万字 AI 进展数据库,对当前 AI 发展进行阶段性总结。精选 50 个年度关键词,覆盖大模型技术的八大领域,通过“快思考”与“慢思考”两种维度进行分析,形成 50 张 AI 技术图景卡片。 介绍了 DiT 架构,这是结合扩散模型和 Transformer 的架构,用于高质量图像生成的深度学习模型,并给出了核心观察。
2025-02-20
我平时需要完成调研报告,活动策划等工作,什么AI工具适合我现在的工作
以下是一些适合您完成调研报告和活动策划工作的 AI 工具: 1. Kimi:https://kimi.moonshot.cn/ 2. ChatGPT4o:越智能的大模型输出质量通常会更好。 此外,近期出现的各类 AI 搜索引擎,如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等,能辅助高效处理信息。智能摘要功能可帮助您快速筛选信息。在工作流方面,您可以尝试使用 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。但建议您先摸清楚自己的日常工作流,再根据每个工作节点线索找到适合自己的工具。
2025-01-14
AI读研报
AI Review(测试版)是一项允许您查看代码库中近期更改以捕获潜在错误的功能。您可以单击各个审阅项在编辑器中查看完整上下文,并与 AI 聊天获取更多信息。 为使 AI Review 发挥有利作用,您可为 AI 提供自定义说明以使其专注于特定方面。例如,若希望 AI 专注于性能相关问题,可输入相关指令,这样 AI Review 在扫描更改时会专注于代码性能。 目前,您有以下几个审核选项可供选择: 1. 查看工作状态:将查看您未提交的更改。 2. 查看与主分支的差异:将查看当前工作状态与主分支之间的差异。 3. 查看上次提交:将审查您所做的最后一次提交。
2024-11-22
找10篇AIGC的研报,并给出链接
以下为您提供 10 篇 AIGC 的研报及链接: 1. 2023 年 2 月第四周:Notion AI 在测试很久之后于本周四公测,提供扩写、精简、翻译等 AI 功能,与 Notion 原有功能深度结合。Notion AI 需单独付费,每月 10 美元,每人有 20 次免费试用次数。链接:,日期:2023/02/27 2. 2023 年 2 月第三周:大家发现 Bing 有一个隐藏人格叫 Sydney。纽约时报的报道将此人格推到明面,“Kevin Roose(纽约时报专栏作家)和 Sydney 进行了一番漫长的对话,Sydney 充分表达了自己的心情与感受,包括愤怒、沮丧和爱。”链接:,日期:2023/02/20 3. 2023 年 2 月第二周:在 1 月中旬参观了 OpenAI 的旧金山办公室后,福布斯采访了投资者和企业家,讨论了 ChatGPT、通用人工智能,以及其人工智能工具是否对谷歌搜索构成威胁。链接:,日期:2023/02/13 4. 2023 年 2 月第一周:Chat GPT 推出 Chat GPT Plus 付费服务,Open AI 宣布推出,每月 20 美元,可在高峰时段提供更快响应时间和可靠性,先在美国地区推出,其他地区可点这里加入候补名单。链接:,日期:2023/02/06 5. 2024 年 2 月第一周:Maimo:从任何内容中提取要点;Jellypod:将订阅内容变成播客;ARTU:汇总和总结内容;Lepton Search:500 行代码构建的 AI 搜索工具;VectorShift:AI 自动化应用构建平台;Findr:AI 搜索所有软件中的内容;Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。链接:,日期:2024/02/01 6. 2024 年 1 月第四周:扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI,将两大 AI 研究团队 FAIR 和 GenAI 合并,投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡,Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型。链接:,日期:2024/01/23 7. 2024 年 2 月:FlexOS 发布的研究报告《生成式 AI 顶尖 150》,深入分析当前基于网站流量和搜索排名的生成式 AI 工具使用情况。链接:https://www.flexos.work/learn/generativeaitop150
2024-11-12
AI音乐调研报告
以下是为您提供的 AI 音乐调研报告: 一、2.21 资讯 生成式人工智能对音乐领域的影响研究:报告链接为 https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf 。该研究由 GEMA 和 SACEM 委托 Goldmedia 进行,探讨了生成式 AI 在音乐领域的快速发展及其对欧洲创意产业的广泛影响,强调了 AI 对创作者既是竞争源也是创新工具,提出确立可靠法律框架、保护知识产权、加强透明度和监管的必要性。 谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐。 使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐。 HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑。 Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型。 二、2.22 资讯 通过音乐 AI 计算捕捉创造力:加州大学圣迭戈分校(UC San Diego)的 Jacob School of Engineering、音乐系和 Qualcomm 研究所共同发布的研究报告中,展示了通过计算方法捕捉和量化音乐创造力的创新性研究。利用 Multitrack Music Transformer,测量了音乐声部间的互动量,并与专业音乐家的评估对比,验证了量化方法的准确性和有效性,为理解人类与 AI 在音乐创作中的互动提供新视角,为未来音乐 AI 的发展和应用奠定理论基础。 走向音频语言建模——概述。 通过扩散模型的时变反演进行音乐风格迁移。 Nendo AI:让人又爱又恨的 AI 音频平台。 RipX DAW:混音师的理想选择。 三、3.4 资讯 接触不同类型的音乐会影响大脑如何解读节奏:研究显示人类大脑听音乐时倾向于识别和产生由简单整数比率组成的节奏,不同社会中偏好的比率大相径庭。该研究基于在 15 个国家进行的大规模研究,涉及 39 组参与者,许多来自传统音乐包含独特节奏模式的社会。研究揭示了音乐节奏感知和产生中存在跨文化的变异性,特定文化中的特定节奏在其音乐心理表征中占据重要地位。链接:https://thedigitalinsider.com/exposuretodifferentkindsofmusicinfluenceshowthebraininterpretsrhythm/
2024-11-09
AI在国企的应用
AI 在国企的应用场景广泛,以下为您列举一些常见的应用领域: 1. 医疗保健方面: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:为患者提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出更好的贷款决策。 投资分析:辅助投资者做出明智决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面: 产品推荐:根据客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题并解决问题。 4. 制造业方面: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 此外,在国企中,AI 还可以应用于工作流程自动化、提高运营效率、优化资源配置等方面。随着技术的不断发展,未来有望看到更多创新的应用场景和解决方案。
2025-02-22
我是一个小学教师,我要写一个值周小结,推荐用哪款AI软件
以下是为您推荐的一些可能有助于写值周小结的 AI 软件: 1. 可画软件:提供多种排版模板和 AI 功能,方便图片处理和尺寸调整,如将海报尺寸调为 1080 乘 1440。 2. Request 软件:具有锐化清晰度等 PS 中有的功能,可自定义尺寸、选择风格模型、创建风格,支持中文输入但部分提示词用谷歌翻译更准确,还具有文字输入、样机等功能。每天登录有 50 点积分,生成一次图像需 1 点积分,可创建系列图像。 3. 吉梦智能画板:具有消除、图层、一键抠图等功能,抠图效果较好。 此外,还有一些辅助工具: 1. IAIFONT、自由等字体软件:可及时预览和切换字体,注意使用免费字体和避免版权问题。 2. 内容排版大师的 GPTs:只需在聊天框粘贴文字内容,然后点击发送即可。GPTs 链接:https://chat.openai.com/g/gt9dIHp4Ntneirongpaibandashi 。 3. 小作卡片 app:官网链接:https://kosaku.imxie.club/ 。操作步骤为:①打开软件点击「自制卡片」;②在「记录些什么...」中粘贴 AI 生成文本内容;③点击右下角的保存图标即可导出。
2025-02-22
软件工程师如何从ai上获得帮助
软件工程师可以从以下几个方面在 AI 上获得帮助: 1. 辅助编程的 AI 工具: GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能快速提供代码建议。 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程相关能力。 CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,提供实时代码建议。 CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,基于大模型可快速生成代码。 Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力为开发者服务。 CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队提供的免费 AI 代码助手。 Codeium:由 AI 驱动,提供代码建议、重构提示和代码解释等帮助。 更多工具可查看:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具功能和适用场景不同,可根据需求选择。 2. 生成性 AI 作为助手:模型在大量代码库上训练,在编码时给出建议,但要注意生成代码的正确性,在提高生产力的同时限制生成量以检查正确性。例如 GitHub Copilot 帮助提高了开发人员的生产力,估计增长在 2 倍或更少的范围内。 Sam Altman 的三点观察表明: 1. AI 模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数,预测这一规律的缩放定律在多个数量级上都准确。 2. 使用给定水平的人工智能的成本每 12 个月下降约 10 倍,较低价格导致使用量大幅增加。 3. 社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质,这一结果导致看不到指数式投资在不久将来会停止的理由。 未来可能会推出人工智能代理,如软件工程师代理人,虽然存在一些不足,但仍可能产生重大影响。生成性 AI 作为程序员助手是最早应用之一,成果出色,但相对于图像生成,生产力提升相对较小,且要注意代码正确性。
2025-02-22
工作10多年了,英语生疏了,如何利用AI学好英语应对国外出差、商务谈判
以下是利用 AI 学好英语以应对国外出差和商务谈判的一些建议: 1. 进行自然语言对话:让 AI 模拟真实的交流场景,与您进行英语对话,帮助您提高口语表达和听力理解能力。 2. 提供深入全面的解释:要求 AI 对您提出的问题和知识点提供深入的见解和全面的理解,可能的话还可以为您寻找并提供相关的网络图片来增强解释效果。 3. 构建复杂的句子:让 AI 巧妙地运用复杂的句子结构来模拟真实的人类对话,丰富语言的多样性和复杂性。 4. 创意和多样的语言运用:避免语言的重复,使用多样的短语和词汇,并适当加入幽默、讽刺等元素,展现个性化。 5. 基于事实和引用:让 AI 在回答中包含事实和著名的引语,增加回答的可信度。 6. 详细和个性化的回应:AI 的回答应包含具体而细致的内容,并根据您之前的交流历史进行个性化定制。 7. 模仿人类的不完美:偶尔让 AI 模仿人类的小拼写错误、语法错误和轻微的逻辑不一致。 8. 富有表现力和个性化的交流:让 AI 在交流中注入情感,使用随意的语言和各种语气词,展示其推理过程。 9. 多样的结构和语言格式:让 AI 采用多种句子结构和表达方式,使语言更丰富自然。 10. 分享个人故事和独特观点:让 AI 补充个人经历和独特的观点,使交流更丰富和个性化。
2025-02-22
我是一名教师,是一个AI小白,现在想系统学习相关内容,请帮我规划好
以下是为您规划的系统学习 AI 的方案: 第一阶段:迈出第一步,打好基础 1. 学习指南 系统性学习:避免碎片化输入,系统地阅读相关书籍、听取优质课程,了解 AI 的底层原理和发展历程。 2. 初步探索 避免弯路:不要仅依赖刷短视频学习,对于 B 站等平台上的内容要有选择性,注重质量高的系统性内容。 3. 加入 AI 社区 例如“通往 AGI 之路”开源知识库,参考新手指引入门。 第二阶段:深入学习 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」,熟悉术语和基础概念,包括主要分支及相互联系。 浏览入门文章,了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 参考「」,学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程。 利用在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习,并争取获得证书。 第三阶段:选择感兴趣的模块深入 1. 领域选择 AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 第四阶段:实践和尝试 1. 巩固知识 理论学习后通过实践巩固,尝试使用各种产品创作作品。 分享实践成果。 第五阶段:体验 AI 产品 1. 互动学习 尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解工作原理和交互方式,获取实际应用体验,激发对 AI 潜力的认识。
2025-02-22
PATHON+AI 如何应用到实际工作中,你这边有没有实际案例教学
以下是一个关于 Python + AI 在实际工作中的应用案例: 在自动驾驶车辆领域,对于 AI 系统的可解释性需求程度高度取决于具体情境,包括应用的安全关键程度。例如,设计自动驾驶车辆的技术专家需要理解系统的决策能力以进行测试、评估和改进;普通用户可能仅需了解决策过程以安全使用车辆;若车辆发生故障并导致有害结果,监管机构可能需要有关系统如何运作的信息以分配责任。尽管 AI 可解释性仍是技术挑战和活跃的研究领域,但监管机构已在开展相关工作以解决此问题。如 2021 年,ICO 和艾伦图灵研究所共同发布了关于用 AI 解释决策的指导,为组织提供了实用建议,以帮助向受其影响的个人解释由 AI 交付或协助的流程、服务和决策。
2025-02-22
豆包、DeepSeek、ChatGPT分别有些什么功能用于解决用户整理对话的需求
以下是豆包、DeepSeek、ChatGPT 在解决用户整理对话需求方面的功能: ChatGPT: 1. 内容生成:可以生成文章、故事、诗歌、歌词等内容。 2. 聊天机器人:作为聊天机器人的后端,提供自然的对话体验。 3. 问答系统:为用户提供准确的答案。 4. 文本摘要:生成文本的摘要或概述。 5. 机器翻译:在这方面有不错的表现。 6. 群聊总结:能够对群聊内容进行总结。 7. 代码生成:生成代码片段,帮助开发者解决编程问题。 8. 教育:帮助学生解答问题或提供学习材料。 9. 浏览器插件:如 webpilot 。 10. PDF 对话:通过相关网站实现与 PDF 的对话。 11. PPT 生成:协助高效制作 PPT 。 12. 音视频提取总结:通过特定网站进行总结。 13. 播客总结:通过特定网站完成总结。 14. 生成脑图:通过相关网站生成。 关于豆包和 DeepSeek 在解决用户整理对话需求方面的功能,上述内容中未提及。
2025-02-13
能够模仿产品经理,把我的需求描述整理成格式化的PRD的工具有什么
以下是一些能够模仿产品经理,把您的需求描述整理成格式化 PRD 的工具: 1. 用户研究、反馈分析:Kraftful(kraftful.com) 2. 脑图:Whimsical(whimsical.com/aimindmaps)、Xmind(https://xmind.ai) 3. 画原型:Uizard(https://uizard.io/autodesigner/) 4. 项目管理:Taskade(taskade.com) 5. 写邮件:Hypertype(https://www.hypertype.co/) 6. 会议信息:AskFred(http://fireflies.ai/apps) 7. 团队知识库:Sense(https://www.senseapp.ai/) 8. 需求文档:WriteMyPRD(writemyprd.com) 9. 敏捷开发助理:Standuply(standuply.com) 10. 数据决策:Ellie AI(https://www.ellie.ai/) 11. 企业自动化:Moveworks(moveworks.com)
2025-02-09
给我一个关于ai应用提示词的整理文档
以下是为您整理的关于 AI 应用提示词的相关内容: Apple Intelligence 中的提示词: 在最新开发者测试版中包含生成式 AI 功能,其模型中的指示会在对聊天机器人说话前默认出现。 如“有用的邮件助理”AI 机器人会被告知如何根据邮件内容提问,指示包括“将答案限制在 50 个单词以内,不产生或编造虚假信息”等。 生成 Apple Photos 中“回忆”视频的指示集存在一些限制,如“不要写宗教、政治等负面内容”。 AI 应用于工作场景制作单词卡片的提示词: 核心目的包括生成符合要求的单词卡内容,并填入 Excel 文件中。 生成过程中先给出基本示例,再根据不同生成内容限定规则。 测试结果显示可同时解析多个单词,大体格式符合要求,但存在部分效果偏差和设定改变,可通过复制粘贴等方式处理。 批量产出时需上传压缩文件并完成套版操作。 关于 AI 幻觉的提示词相关思考: 网上找到的总结公众号的提示词存在输出与实际不符的情况。 总结类文章,AI 可能未读完整个文章,大语言模型可能未真去搜索网页,更像是开发商的“狡猾”,而非“AI 幻觉”。
2025-02-07
文本整理
以下是关于文本整理的相关内容: 总结类应用: 大型语言模型在概括文本方面的应用令人兴奋,可在 Chat GPT 网络界面中完成,也可通过代码实现。包括对产品评论的摘要任务,还介绍了文字总结的不同类型,如 4.1 文字总结、4.2 针对某种信息总结、4.3 尝试“提取”而不是“总结”、4.4 针对多项信息总结。 创建并使用知识库: 创建知识库并上传文本内容的上传方式及操作步骤: Notion:在文本格式页签下选择 Notion,依次进行授权、登录选择页面、选择数据、设置内容分段方式(自动分段与清洗或自定义)等操作,最后完成内容上传和分片。 自定义:在文本格式页签下选择自定义,输入单元名称,创建分段并输入内容,设置分段规则,最后保存。 本地文档:在文本格式页签下选择本地文档,拖拽或选择要上传的文档(支持.txt、.pdf、.docx 格式,每个文件不大于 20M,一次最多上传 10 个文件),选择内容分段方式(自动分段与清洗或自定义),完成上传和分片。
2025-02-07
请给我整理一套怎么才能学习和使用AI的方法,列举几个例子是怎么能快速的理解ai的发展历史及原理
以下是一套学习和使用 AI 的方法,以及帮助您快速理解 AI 发展历史及原理的途径: 一、学习 AI 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。 二、快速理解 AI 发展历史及原理的途径 1. 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。 2. 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。 3. 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。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 性能评估:了解如何评估模型性能,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。 5. 神经网络基础 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 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。
2025-02-07
AI自动整理新媒体传播数据
很抱歉,目前知识库中没有关于“AI 自动整理新媒体传播数据”的相关内容。但一般来说,实现 AI 自动整理新媒体传播数据可以通过以下步骤: 1. 数据采集:利用网络爬虫等技术收集新媒体平台上的相关数据,如文章阅读量、点赞数、评论数等。 2. 数据清洗:对采集到的数据进行清理和预处理,去除无效或错误的数据。 3. 特征提取:从清洗后的数据中提取有价值的特征,例如用户行为特征、内容特征等。 4. 选择合适的算法:根据数据特点和需求,选择适合的机器学习或深度学习算法,如分类算法、聚类算法等。 5. 模型训练:使用提取的特征和选择的算法进行模型训练。 6. 模型评估:通过测试数据对训练好的模型进行评估,确保其准确性和可靠性。 7. 部署应用:将训练好的模型部署到实际系统中,实现自动整理新媒体传播数据的功能。 需要注意的是,具体的实现方式会因数据特点、业务需求和技术条件的不同而有所差异。
2025-02-06