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做一个AI和就业结合的知识博主,主要分享哪些内容呢

回答

作为一个 AI 和就业结合的知识博主,可以主要分享以下内容:

  1. 宏观层面:如创新趋势以及这些创新带来的启发,以大框架的形式讲解《预见 AGI》等主题。
  2. 微观层面:包括基本产品的使用方法等。
  3. 邀请行业专家授课:借助自身资源邀请专家分享见解。
  4. 提示词相关:掌握提示词中的核心关键词的方法,理解并创新创作过程。
  5. 案例分享:如“AI+工作场景”中的七大行业的商业化应用案例,包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等行业中 AI 的具体应用,如日常办公文档处理、学生学习评估、游戏定制化、舆情监测、金融理财顾问等。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

周鸿祎免费课AI系列第一讲

所以我的课程会先从宏观开始,比如今天我们演讲的主题《预见AGI》,我从大框架上跟大家讲讲创新趋势,这些创新带给我们的启发,后面我会宏观、微观结合,系统性的就几个主题展开系列免费课。我们安排人工智能研究院的产品经理、技术专家会跟我配合,会讲一些基本产品的一些使用方法这些微观层面的内容。当然,我一个人的力量也是不够的,我对人工智能的理解一定是比较片面的,大家都知道盲人摸象的故事,AI走到最前面,实际上大家都在摸着石头过河,科技的发展本来也是这样。但是,我跟一个普通做知识博主的人相比,还是有点资源,行业里我还是认识很多行业的专家。所以我会邀请一些这样的专家给大家讲讲课。那么大家为什么要来听我的课,我的观点是,在人工智能的技能和知识面前人人平等,这是一种专业技能,就像学会开车一样。所以,我认为学会人工智能是每个人在未来自己职业发展生涯里一个必备的基本能力。当大家都掌握工具之后,工具都先进了,谁进步谁退步其实和工具没有关系。但如果你不懂人工智能,不会用人工智能工具,那可能就会被淘汰。

学社说明

在各大社交平台上,我们能欣赏到众多以AI技术创作的精美画作。博主们通常会分享一组英文提示词,让你能够依此复现这些作品。然而,随着时间推移,你可能会发现自己陷入了仅仅复制与粘贴的循环中,似乎并未从中学到任何实质性的技能。你也尝试理解那些复杂的提示词时,密集的英文表述和不准确的翻译常常令人望而却步。但实际上,掌握并理解一些提示词中的核心关键词并不像想象中那么困难,只要掌握了正确的方法,你完全有能力独立还原并创新创作过程。参考

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|七大行业的商业化应用|企业运营:日常办公文档材料撰写整理;营销对话机器人,市场分析,销售策略咨询;法律文书起草、案例分析、法律条文梳理;人力资源简历筛选,预招聘,员工培训。教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议;针对学生情况以及兴趣定制化学习内容;论文初稿搭建及论文审核;帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。游戏/媒体:定制化游戏,动态生成NPC互动,自定义剧情,开放式结局;出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营;数字虚拟人直播;游戏平台代码重构;AI自动生成副本。零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析;品牌营销内容撰写及投放;自动化库存管理;自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配;客户购物趋势分析及洞察。金融/保险:个人金融理财顾问;贷款信息摘要及初始批复;识别并检测欺诈活动风险;客服中心分析及内容洞察;保险理赔处理及分析;投资者报|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

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我想分析某个小红书博主的爆款文章,该用哪个ai产品
以下是一些可用于分析小红书博主爆款文章的 AI 产品: 1. Perplexity.AI:可以利用其 Search Images 功能寻找合适的素材,在左侧能获取高度相关且精准的图片选项。注意避免使用带水印、画质不清晰或分辨率低的图片,可从 twitter 和官方网站获取高质量图片。还能在搜索框中输入具体 Prompt 快速定位相关资讯,并拷贝回答内容下方的引用网站链接。 2. Bing 搜索引擎:具备类似的联网搜索功能,可帮助快速搜集大量相关资料。 3. Kimi:由月之暗面开发的 AI 会话助手,具备读取网页内容并生成一定内容的能力,但阅读能力有一定限制,可能无法一次性处理大量资讯或读取某些网站内容,可分批次提供资料。 此外,还有以下与自媒体相关的 AI 产品案例: 1. AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析,可透视运营数据、寻找对标、紧跟趋势和装修主页。 2. 语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper。
2024-10-07
我想学习AI,x上哪些博主值得我关注
以下是一些值得您关注的 AI 领域博主: 只剩一瓶辣椒酱:b 站大 up 主,SD 的 ComfyUI 推广者,比现在的 webUI 更稳定,辣椒制作了 ComfyUI 的多语言翻译插件,实现了常驻菜单栏/搜索栏/右键上下文菜单/节点等的翻译 SD,blender 教程炉火纯青。相关链接: 歸藏:产品设计师、AI 画图工具操作员、AI 课程撰写与信息收集整理者,致力于发掘借助 AI 工具改善设计与产品开发流程的各种可能性。相关链接: 莱森:B站喂饭 up 主,制作 Midjourney 注册教程教学(保姆级全系列课程合集)。相关链接: 墨幽:大模型制作者,墨幽人造人。相关链接: Nenly:B站喂饭 up 主,SD 入门到入神。相关链接: 此外,为您推荐以下 AI 学习资源: 陆奇:未来,唯一有价值的是你有多大见解
2024-09-11
做短视频博主,什么样的ai工具能帮到我,并让我的视频作品爆火
以下是一些能帮助您作为短视频博主提升作品热度的 AI 工具: 1. Runway Gen1:例如 2023 年 4 月份的版本短视频,在相关主题处理上表现出色,有登上热榜的案例。 2. Wonder Studio 机器人工具:您可以访问 https://wonderdynamics.com 了解更多。 3. Luma AI + Kaiber 效果:能为您的视频带来独特的视觉呈现。 4. 画小二:有克隆人产品训练及应用的相关功能。 在制作短视频的过程中,还可以利用以下方式: 1. 剧本写作:从自己或朋友的经历改编入手,或者对触动您的短篇故事进行改编。 2. 借助 AI 进行 double check:如使用 New Bing 或 Bard 检查内容,Bard 速度快,准确度较高,目前只支持英文。 3. 利用 Midjourney 制作封面,获取逼真且震撼的场景。 4. 让 GPT 生成视频简介和标题,通过不断提出新要求来优化结果。
2024-09-06
如何利用AI成为自媒体博主
利用 AI 成为自媒体博主可以从以下几个方面入手: AI 绘画: 1. 个体成为自媒体博主 2. 个体商户应用 3. 实体印刷(如 T 恤、杯子实物等) 4. AI 摄影 5. 设计接单 6. AI 定制萌娃头像 7. 电商商品 8. 自媒体素材 9. AI 服装预售 10. AI 视频接单 11. 培训老师 对于公司方面: 1. 设计质量和效率提升 2. AI 绘画相关应用开发 3. CV 方面算法应用 利用 AI 打造爆款公众号文章: 1. 利用 Perplexity.AI 的 Search Images 功能寻找合适的素材。注意避免使用带有水印、画质不清晰或分辨率较低的图片,可从 twitter 和官方网站获取高质量图片。 2. 为 AI 提供明确的提示词,设定文章的基本结构和内容要求,生成文章后进行微调以符合预期和公众号风格。 3. 校对文章,注意内容准确性、表达清晰性和逻辑连贯性。核实信息和数据的准确性,检查文章是否流畅易读,确保结构合理、逻辑清晰。
2024-08-14
小红书AI类ip账号的变现方式与方向,给我些博主的例子要有说明,帮我做市场调查
以下是关于小红书 AI 类 IP 账号变现方式与方向的市场调查及博主例子: 电商方面,比如“婴儿的四维彩超 AI 预测”。在抖音、快手、视频号、小红书上批量发布四维彩超生成 AI 宝宝照片的视频或图文,会有客户咨询。然后将客户引到私域上接单变现,但要注意在平台引流需隐蔽,否则易被平台检测,轻则限流,重则封号。后续针对宝妈的变现方向众多,包括四维彩超 AI 预测、头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。若懂私域的精细化运营,做好朋友圈运营,宝妈群体具有超高经济价值。总之,婴儿四维彩超 AI 项目潜力不错,不仅有 AI 项目收益,还能积累高质量宝妈宝爸粉,为其他产品变现奠定基础。
2024-08-10
小红书AI类ip账号的变现方式与方向,给我些博主的例子要有说明
以下是关于小红书 AI 类 IP 账号的变现方式与方向,以及一些博主的例子说明: 变现方式与方向: 1. 电商:通过在抖音、快手、视频号、小红书等平台批量发布四维彩超生成 AI 宝宝照片的视频或图文,将客户引到私域接单变现。但要注意平台引流需隐蔽,避免被检测导致限流或封号。后续针对宝妈群体,还可通过四维彩超 AI 预测、头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等方式变现。若懂私域精细化运营,做好朋友圈运营,宝妈群体具有超高经济价值。 2. 积累粉丝后,关注 AI 领域相关机会,如寻找合作、推广产品等。 博主例子: 1. 豆酱:小红书「私立 AIGC 灵感馆」5 万粉博主,Jump 游戏社区 App 联合创始人,十年+互联网产品背景,擅长 AI 绘图,目前看 AI 领域相关机会中。 2. 布丁:传媒专业研一在读,刚刚开始学习 AIGC,还未使用过 MJ、SD(因需会员)。 3. 天宇:数媒专业,职场小白一枚,熟悉 ChatGPT、mj、comfyui、runway、Pr、Ae。 4. 离黎:从事产品,会用 comfyui、sd。 5. 梁博謇:会用 MJ、ChatGPT,正在琢磨 Coze。 6. 再见漓湘:互联网教育行业广告投放,关注 AI 方向。 7. Flower:关注 AI 声音领域,有 AI 语音、音乐、音效相关尝试,用过 suno,在读研究生。
2024-08-10
除了生成式ai还有什么ai
以下是除生成式 AI 之外的一些常见的 AI 类型: 1. 监督学习型 AI:使用标记的数据进行训练,以预测未来的值。 2. 无监督学习型 AI:专注于在原始数据中发现模式。 3. 深度学习型 AI:使用人工神经网络处理复杂模式,可使用标记和未标记的数据进行半监督学习。 4. 强化学习型 AI:通过与环境的交互和奖励机制来学习最优策略。 在游戏领域,早期的游戏中的计算机控制对手是简单脚本程序,而现在由于更快的微处理器和云技术,能够构建大型神经网络,在高度复杂的领域中识别模式和表示。未来,多代理系统可能会成为建模推理和社会学习过程的主流方式。在生成式 AI 的下一个阶段,推理研发成果将渗透到应用层,特定领域中获取真实世界数据和构建特定认知架构仍是挑战。
2024-10-18
有没有好用的辅助做笔记的ai工具和指令?
以下为您推荐一些好用的辅助做笔记的 AI 工具: Vowel:https://www.vowel.com/ Augment:https://www.augment.co/?ref=superhuman1_mar23&utm_source=superhuman.beehiiv.com&utm_medium=newsletter&utm_campaign=thisaicanhackinterviews Noty:https://noty.ai/ Sembly AI:https://www.sembly.ai/ Briefly:https://chrome.google.com/webstore/detail/brieflyaimeetingsummar/bjmgcelbpkgmofiogkmleblcmecflldk Fireflies.ai:https://app.fireflies.ai/ Noota:https://chrome.google.com/webstore/detail/nootascreenrecordermee/eilpgeiadholnidgjpgkijfcpaoncchh Read:https://app.read.ai/analytics/meetings 、https://app.read.ai/analytics/settings/workspace/new 相关文章参考: 此外,还有一些 AI 工具在其他相关领域也表现出色,例如: 在制作 PPT 方面,有 Gamma(https://gamma.app/)、美图 AI PPT(https://www.xdesign.com/ppt/)、Mindshow(https://www.mindshow.fun/)、讯飞智文(https://zhiwen.xfyun.cn/)等。
2024-10-18
ai视频
以下是关于 AI 视频的相关内容: 从生成方式分类: 1. 文生视频、图生视频:Runway、Pika labs、SD + Deforum、SD + Infinite zoom、SD + AnimateDiff、Warpfusion、Stability Animation。 2. 视频生视频: 逐帧生成:SD + Mov2Mov。 关键帧+补帧:SD + Ebsynth、Rerender A Video。 动态捕捉:Deep motion、Move AI、Wonder Dynamics。 视频修复:Topaz Video AI。 3. AI Avatar+语音生成:Synthesia、HeyGen AI、DID。 4. 长视频生短视频:Opus Clip。 5. 脚本生成+视频匹配:Invideo AI。 6. 剧情生成:Showrunner AI。 从产品阶段和可用维度分类: 1. Opusclip:利用长视频剪成短视频。 2. Raskai:短视频素材直接翻译至多语种。 3. invideoAI:输入想法>自动生成脚本和分镜描述>生成视频>人工二编>合成长视频。 4. descript:屏幕/播客录制>PPT 方式做视频。 5. veed.io:自动翻译自动字幕。 6. clipchamp:微软的 AI 版剪映。 7. typeframes:类似 invideoAI,内容呈现文本主体比重更多。 部分 AI 视频软件汇总及相关信息: |网站名|网址|费用|优势/劣势|教程| |||||| |Runway|https://runwayml.com| |有网页有 app 方便|| |haiper|https://app.haiper.ai/|免费| | | |SVD|https://stablevideo.com/|有免费额度|对于景观更好用|| |Pika|https://pika.art/|收费 https://discord.gg/pika|可控性强,可以对嘴型,可配音|| |PixVerse|https://pixverse.ai/|免费|人少不怎么排队,还有换脸功能|| |Dreamina|https://dreamina.jianying.com/|剪映旗下|生成 3 秒,动作幅度有很大升级|| |Morph Studio|https://app.morphstudio.com/| |还在内测| | |Heygen|https://www.heygen.com/| |数字人/对口型| | |Kaiber|https://kaiber.ai/| | | | |Moonvalley|https://moonvalley.ai/| | | | |Mootion|https://discord.gg/AapmuVJqxx| |3d 人物动作转视频| | |美图旗下|https://www.miraclevision.com/| | | | |Neverends|https://neverends.life/create|2 次免费体验|操作傻瓜| | |SD|Animatediff SVD deforum|免费|自己部署| | |Leiapix|https://www.leiapix.com/|免费|可以把一张照片转动态| | |Krea|https://www.krea.ai/|12 月 13 日免费公测了| | | |luma||30 次免费| | | |Kling|kling.kuaishou.com| | ||
2024-10-18
0基础学习AI应该从哪里开始入手呢
对于 0 基础学习 AI,您可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能,它的主要分支(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,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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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,您可以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。 建议您一定要掌握提示词的技巧,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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI,还可以: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,这些是 AI 和机器学习的基础。 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。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
ai建站推荐
以下为您推荐一些 AI 建站工具: 1. 即时设计:https://js.design/ 这是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」,为设计师提供更加本土化的功能和服务,相较于其他传统设计工具,更注重云端文件管理、团队协作,并将设计工具与更多平台整合,一站搞定全流程工作。 2. V0.dev:https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix:https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具,可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站,提供广泛的模板和设计供您选择,以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app,能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora:https://www.dora.run/ 使用 Dora AI,可以通过一个 prompt,借助 AI 3D 动画,生成强大网站。支持文字转网站,生成式 3D 互动,高级 AI 动画。 在选择 AI 网站制作工具时,您可以考虑以下因素: 1. 目标和需求:确定您的网站目标(例如个人博客、商业网站、在线商店)和功能需求。 2. 预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择一个符合您技术水平的工具,确保您能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足您的设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源(如教程、社区论坛),帮助您解决问题。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-10-18
如何快速入门学习ai
以下是快速入门学习 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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 对于不会代码的情况,20 分钟上手 Python + AI 可以这样做: 在深入学习 AI 时,许多朋友因需要编程而感到困难,各类教程默认会打命令行也增加了入门难度。因此有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,在接下来的 20 分钟内循序渐进完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个装满各种道具的百宝袋,被称为标准库,遇到问题时可直接使用。如果百宝袋里的道具不够用,还可以通过 pip 一类的工具订购新道具,也可以在 GitHub 一类的分享代码的平台获取。Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域。 关于 OpenAI API: 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。
2024-10-18
生成分享图片工具
以下为一些生成分享图片的工具及相关方法: 1. Midjourney V6:可用于生成场景模型。 放大工具:Comfy Ui、Magnific Ai、Upscayl 深度图:Leia Pix 法线图:Shadermap 2. 辅助工具生成透明背景图像: 安装好插件后,在生成图片时勾选“layerdiffusion enabled”。 在“layerdiffusion method”中选择生成透明图像的模式,如“Only Generate Transparent Image”。 提示中输入透明物体的描述,如“玻璃杯”,点击生成可得到透明背景的玻璃杯图像。 也可上传背景图像,在“layerdiffusion method”中选择“From Background to Blending”,然后生成透明图像。 反之,也可以先生成透明的前景,然后选择“From Foreground to Blending”模式,生成背景。 特定模型: layer_xl_transparent_attn:用于将 Stable Diffusion XL 模型转化为透明图像生成器的模型。 layer_xl_transparent_conv:与 layer_xl_transparent_attn 类似,通过修改 conv 层的 offset 实现。 layer_xl_fg2ble:用于将 XL 模型转化为前景图像到混合图像的生成模型。 layer_xl_fgble2bg:用于基于前景和混合图像生成背景的模型。 layer_xl_bg2ble:将 XL 模型转化为根据背景图像生成混合图像的模型。 layer_xl_bgble2fg:将 XL 模型转化为根据背景和混合图像生成前景的模型。 vae_transparent_encoder:图像编码器,用于从像素空间中提取潜在偏移,帮助透明图像的生成。 vae_transparent_decoder:图像解码器,输出真实的 PNG 图像。 3. Aimwise WaytoAGI 百家号文旅分享中的方法: 开启 controlnet 边缘类模型,导入需要处理的 logo,调整合适的 cn 参数。 开启 controlnet IP adapter 功能性模型,导入风格参考图,调整合适的 cn 参数,可快速进行风格迁移和融合,提升出图效率。
2024-10-18
我是一名企业任用岗人,需要作一版关于AI在任用管理(包括员工入职管理,员工异动管理,员工转正管理,员工离职管理,员工合同续签管理)工作中的成果展示,进行简易的分享;我不知道如何分享,且分享的表述如何简洁而不失重点。
以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例,可作为您在任用管理工作成果展示中的参考: 营销:定制营销报告,涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT,利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借助 MindShow 转换为精美 PPT;编写 Excel 公式,通过交互和迭代获取准确公式;写邮件,满足特定需求。 办公:会议总结,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理:通过创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 销售:话术总结优缺点,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素;定制销售解决方案,综合企业产品和服务等内容。 客服:定制客服话术,涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR:团队绩效管理,根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学:研制采摘机器人,如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索;设计航天器零部件,提高设计效率和创新度。
2024-10-16
找了好久也没找到,记得老师是建筑设计师,设计了在深圳大楼,做了有关于 stablediffution 的分享,你能帮我找到是哪个视频吗
以下是为您找到的相关视频信息: 1. 爆肝博主 ZHO 去年 10 月份发布的一系列围绕 Stable Diffusion 的系统整理视频,深入浅出地介绍了整个生态的发展和梳理,包括论文原理和应用技术等多方面内容,分了四集,一共 4 小时,超 5 万字。系列导览: 认识 Stable Diffusion、一周年回顾和 SD 生态圈三方面展开,形成基础认识。 从 AIGC 浪潮聚焦到扩散的系统梳理,从理论的角度理解扩散模型如何实现 0 到 1 的跨越。 将围绕 SD 展开从模型到生态的全面盘点,一起探究 SD 的创新与未来。 对各类 GUI 的盘点、聚焦 ComfyUI,从设计到实际操作做全面梳理。系列视频:b23.tv/NVRRqqQ 2. EP.3 IP Adapter 对话阿文,阿文老师介绍自己是发布会 PPT 设计师,2022 年 4 月开始关注 diffusion 领域,早期跟了很多工具的发布以及测评,比如 DallE 和 Stable Diffusion,一直尝试把 AI 工具用到平面工作流当中。
2024-10-09
我要做一场关于AI agent 的分享会,教大家如何制作agent,请问我要参考哪些文档
以下是一些您在准备关于 AI agent 制作的分享会时可以参考的文档: 1. 文章《🌈通往 AGI 之路 分享会》中提到:Agent 是执行特定任务的 AI 实体。Agent(智能体)=一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。参考文章:https://logankilpatrick.medium.com/whataregptagentsadeepdiveintotheaiinterfaceofthefuture3c376dcb0824 。最有名的案例:斯坦福 25 人小镇,https://waytoagi.feishu.cn/record/1sfvuej0sATQfbO6zbeEAWk02 。Lilian Weng(OpenAI 应用人工智能研究负责人)的这篇 Blog 可以说是目前 AI Agent 领域优质论文的系统综述,她将 Agents 定义为 LLM、记忆(Memory)、任务规划(Planning Skills)以及工具使用(Tool Use)的集合,其中 LLM 是核心大脑,Memory、Planning Skills 以及 Tool Use 等则是 Agents 系统实现的三个关键组件,在文章中,她还对每个模块下实现路径进行了细致的梳理和说明。到今天,构建 AI Agent 的工具箱已经相对完善,但仍需要面对一些限制,例如上下文长度、长期规划和任务分解,以及 LLM 能力的稳定性等。https://lilianweng.github.io/posts/20230623agent/ 。 2. 《5 月 8 日大圣分享《Coze 全流程搭建》》中提到:会议讨论了 AI agent 的入门知识、产品介绍、实际应用和未来发展方向,以及自然语言处理模型的使用、调试技巧、工作流设计等内容,包括共学小组的目的和课程安排、AI GEN agent 的入门和 COS 的搭建、大圣与 COS 结缘的历程、分享的大纲(包括大圣与 COS 结缘的历程、扣子的两个站点及产品基本使用、产品资料问答机器人案例、调试工作流的小技巧)、创建 AI 机器人的步骤和方法、扣子(Kazi)平台的基本使用方法、知识库的使用方法和注意事项、工作流的创建和应用。 3. 《大圣:胎教级教程:万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库》中提到:在了解 AI Agent 之前,先考虑一个写书的场景,对比了在没有大模型和有大模型时的不同流程,指出大模型写书存在的问题,而 AI Agent 就是为了解决这些问题。AI Agent 是应用了大模型(LLM)能力的 Agent。以 GPT 为代表的大模型的出现,将 Agent 的能力提高到了前所未有的高度。AI Agent 又被称为智能体。OpenAI 的 Lilian Weng 将以 LLM 为驱动的 AI Agent,形式化为特定的公式。
2024-09-30
发言稿:分享自己觉得好用的 AI 应用
以下是一些我觉得好用的 AI 应用: 游戏领域: 1. 监督强化学习 AI:在单一场景中优化 NPC 的动作行为。以和平精英中的 NPC 为例,强化学习使 AI 表现得更像真人,同时通过局内动态等级调整的方法把 AI 分级,根据玩家水平实时调整难度,优化玩家体验。但难点在于要让 NPC 行为拟人,且强度适中。 2. 对话类游戏:应用思路包括深度个性化、情绪识别、角色成长和多模态交互。但难点在于 AI 的情感理解能力可能不足,玩家容易感到疲劳。 3. Agents 社群游戏:应用思路有赛博斗、窥探欲、主宰世界等。但商业化成本高,单纯的 Agents 社群难以长期吸引玩家,适合在开放大世界游戏中作为锦上添花的存在。 AI 产品: 1. 情感陪伴产品:关键要素包括长期交互处理和情感语音应用。长期交互处理要重视用户长期记忆,情感语音应用能提高用户接受度,但目前大模型在这方面能力有限。 2. 产品定位与功能:不应仅限于情感陪伴,应扩展为类人助手,解决理性严肃场景的问题和感性需求。 3. 市场现状与趋势:大多数 APP 旨在解决用户情感需求,趋势是方法更游戏化。 4. 产品设计理念:结合原始设计理念和游戏化思维,包括基于特定场景的机制扩展、优化方向选择和一系列互动行为。 5. 情感陪伴企业关注点:如“筑梦岛”在 QQ 中的应用,关键在于在现有社交环境中与真实或虚拟对象建立更深层次关系,关注每个用户如何代表并建立新社交关系以及创造的价值体验。 以上是一些 AI 应用的分享,希望对您有所帮助。
2024-09-25
怎么查找别人在Way to AGI分享的工作流
以下是在 Way to AGI 查找别人分享的工作流的相关信息: 8 月 15 日基础原理+放大流:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WzohwJSVAi3ad4k9YG7c5kjtnEb 8 月 16 日要点回顾&提示词:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/HNBiwABRfi8qygkRZLxchyHPnOh 8 月 20 日提示词深度解析+controlnet:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/L8jGwr3zRimjKXkHhCNcbTt8n1I 8 月 21 日 Snap 老师分享:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LBXAwCLKbi5RBqky9uUcGuxJnYc 相关课程的回放链接: 第三课:https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn6a472tbtyxv9jo5z6c45 第四课:https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8147obu7n16au2pcm2ql?from=from_copylink 深度拆解工作流:https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn9py3776epl88f4k6185n?from=from_copylink
2024-09-13
AI的基础知识
以下是关于 AI 基础知识的介绍: 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。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 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。 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。 对于新手学习 AI,建议: 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 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。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,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,尝试使用各种产品并分享作品。 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。
2024-10-18
AI的入门知识
以下是关于 AI 入门知识的介绍: 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。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 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。 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。
2024-10-18
知识库都有哪些提示词框架
以下是一些常见的提示词框架: ICIO 框架:包括 Instruction(指令)、Context(背景信息)、Input Data(输入数据)、Output Indicator(输出引导)。 CRISPE 框架:涵盖 Capacity and Role(能力和角色)、Insight(见解)、Statement(声明)、Personality(个性)、Experiment(实验)。 BROKE 框架:包含 Background(背景)、Role(角色)、Objectives(目标)、Key Result(关键结果)。 TRACE 框架:有 TASK(任务)、REQUEST(请求)、ACTION(行动)、CONTEXT(上下文)、EXAMPLE(示例)。 ERA 框架:包括 EXPECTATION(期望)、ROLE(角色)、ACTION(行动)。 CARE 框架:由 CONTEXT(上下文)、ACTION(行动)、RESULT(结果)、EXAMPLE(示例)组成。 ROSES 框架:包含 ROLE(角色)、OBJECTIVE(目的)、SCENARIO(方案)。 Evolve 框架:包括试验并改进,通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架:包含 CONTEXT(上下文背景)、OBJECTIVE(目的)、ACTION(行动)、SCENARIO(方案)、TASK(任务)。 TAG 框架:包括 TASK(任务)、ACTION(行动)、GOAL(目标)。 RISE 框架。
2024-10-17
基于飞书的知识库RAG的搭建,需要什么接口进行全文搜索
基于飞书的知识库 RAG 搭建,可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种: 1. 语义检索:语义匹配关注查询和文档内容的意义,而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索:这是基于关键词的检索方式。例如,对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”,输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子,但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索:结合了语义匹配和全文检索的优点,通常系统先进行全文检索获取初步结果,然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外,在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时,会涉及加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量,如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中,实现 LangChain 和 RAG 的结合时,需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。
2024-10-17
有相关图片识别的相关知识和工具么?
以下是关于图片识别的相关知识和工具: 知识: 图片识别中,对于印刷体图片的识别,可能先将图片变为黑白、调整为固定尺寸,再与数据库对比得出结论。但实际情况复杂,存在多种字体、拍摄角度等例外情况,传统基于规则的方法不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况,其发展得益于生物学研究支持和数学方向的指引,能处理如手写体识别等未知情况。 图像融合是将两个或多个图像合成为一个新的图像,以获得更全面和丰富的信息,可通过像素级、特征级和决策级融合等技术实现,在多个领域有应用。 目标检测是在图像或视频中准确识别和定位特定对象,多模态信息融合可提高其性能和鲁棒性。 工具和参考文献: 推荐阅读《这就是 ChatGPT》这本书,有助于深入了解相关内容。 以下是一些相关的参考文献: VisionLanguage Models for Vision Tasks:A Survey Visual Instruction Tuning towards GeneralPurpose Multimodal Model:A Survey ViTs are Everywhere:A Comprehensive StudyShowcasing Vision Transformers in Different Domain Multimodal Foundation Models:From Specialists to GeneralPurpose Assistants VisionLanguage Pretraining:Basics,Recent Advances,and Future Trends An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale COGVLM:VISUAL EXPERT FOR LARGE LANGUAGE MODELS CogAgent:A Visual Language Model for GUI Agents AppAgent:Multimodal Agents as Smartphone Users Gemini:A Family of Highly Capable Multimodal Models QwenVL:A Versatile VisionLanguage Model for Understanding,Localization,Text Reading,and Beyond arxiv:ChatVideo:A Trackletcentric Multimodal and Versatile Video Understanding System arxiv:Video Understanding with Large Language Models:A Survey arxiv:Vid2Seq:LargeScale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning CSDN 博客:视频理解多模态大模型(大模型基础、微调、视频理解基础) CSDN 博客:逐字稿| 9 视频理解论文串讲(下)【论文精读】_视频理解论文串讲(下) Youtube:Twostream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos arxiv:Is SpaceTime Attention All You Need for Video Understanding? 相关算法: 图像融合的相关算法有:小波变换、基于金字塔变换的多分辨率融合、基于区域的图像融合、基于特征的图像融合等。 目标检测的相关算法有:基于深度学习的目标检测算法(如 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、SSD 等)、基于传统计算机视觉技术的目标检测算法(如 HOG、SIFT、SURF 等)。
2024-10-16
推荐一些知识库系统
以下为您推荐一些知识库系统: 1. 专家系统: 是符号人工智能的早期成就之一,为充当有限问题领域的专家而设计。 包含从人类专家提取的知识库、推理引擎以及问题记忆。 推理引擎协调问题状态空间的搜索过程,必要时向用户提问。 例如根据动物物理特征判断动物的专家系统,可通过绘制 ANDOR 树或使用规则来表示知识。 2. AI Agent 中的外置知识: 由外部数据库提供,特点是能够动态更新和调整。 涉及多种数据存储和组织方式,包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。 实际应用中常采用 RAG 架构,结合检索和生成,增强模型的生成能力。 3. 知识管理体系: 是组织和管理信息、数据和知识的方法,帮助个人或组织有效捕捉、组织、访问和使用知识,提高效率、创新能力和决策质量。 包括收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新等流程,以及分类、标签和索引等组织方式。 关键组成部分有知识的捕捉、组织、分享和应用。 创建知识管理体系可提高效率、增强决策能力、促进创新和增强适应能力。
2024-10-16