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2024大模型人才报告

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以下是 2024 年部分大模型相关的人才报告及研究报告：

  • 2024 年 9 月 10 日，《大模型行业可信应用框架研究报告》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案，提出了系统化的可信应用框架，并从多方面提供了技术实现建议。
  • 2024 年 1 月 24 日，《调教最暖大模型》由中国社科院和腾讯研究院发布，通过实验观察到部分社会群体期待大模型有“人情味”。
  • 2024 年 2 月 4 日，更新了多份研究报告文档，如《IBM：把握 AI 和自动化的机遇-时不我待》等。

此外，还有以下相关报告：

您可以通过以下链接获取更多详细内容：

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年9月[heading3]9月10日《[大模型行业可信应用框架研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/Z9evrpRl6ezkSwcdOyPcDiffn2d)》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案。报告提出了一个系统化的可信应用框架，强调了专业性、可控性、真实性和安全性四个核心要素，并从数据质量、模型能力、推理过程、系统安全等方面提供了具体的技术实现建议。其它一些报告发布在[研究报告板块](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)和[知识星球](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)：《[InfoQ：中国AI Agent应用研究报告2024](https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b)》《[新战略：2024人形机器人产业半年研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/CMtPrA26ReWXCBcrc6HcHC1ynHo)》《[脉脉：2024大模型人才报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/BaV7rrxQneDbSmcGAYCcsyKPnrd)》《[2024人工智能术语研究阶段性成果报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/UeYSrwRKsehI4acgKR5cqIfPnvb)》

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年1月[heading3]1月24日《[调教最暖大模型](https://waytoagi.feishu.cn/record/LQ9VrdYJGeLjrvchmRMcGkClnYf)》是由中国社科院和腾讯研究院发布的非常特别的报告，通过prompt调试并比较国内外大模型“人情味”的小实验，他们观察到，有相当一部分社会群体，除了关注大模型能否提供实用信息，也期待大模型的回答能温暖心灵、提供关怀，通俗来讲，他们期待大模型亦能有“人情味”的涌现，于是同样带着这样的期待，开始设计这场小小的实验。ProductHunt发布了[ProductHunt 2023年度最佳产品榜单](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Hf7DwcWq7i7FJMkRPE1cXrgVnef)，不出意料地GPT-4荣登榜首，紧随其后的是Arc浏览器、Notion笔记和谷歌Gemini，每个分类都有详细的榜单，值得一看。

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年2月[heading3]2月4日更新多份研究报告文档：《[IBM：把握AI和自动化的机遇-时不我待](https://waytoagi.feishu.cn/record/MqlFrCYYzeGEN3crRiIc8q83ncc)》、《[data.ai：2023年AIGC移动市场洞察报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/TMbOrgHyWeQQ9McIWCKcKHuxnQb)》、《[大模型安全与伦理研究报告2024：以负责任AI引领大模型创新](https://waytoagi.feishu.cn/record/XexZr7IAbeaf5UcEMi9crC16n9b)》……推荐其中一份《[德勤：自主创新，数智赋能-2023中国高科技高成长50强及明日之星报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/ESg1rBy3ce2lI4cILJ4cVMBXn3c)》，其中有大幅篇章提到了中国的AI落地实践：前端基础设施部署及后端应用开发，落地实体经济的场景应用结合AI原生应用的组合布局初见端倪。

其他人在问
2024-2028年内最有可能上市的ai创业项目有哪些
以下是对 2024 2028 年内可能上市的 AI 创业项目的一些分析和预测： 1. 企业应用的 AI 催化项目有望较快实现，因其更易于部署。 2. 个人数字娱乐领域通过 AI 技术创造内容的项目预计会有发展。 3. 自动驾驶和机器人技术的突破可能在 2026 年或 2027 年出现。 4. 小参数大模型相关的项目，尤其在手机端应用方面，例如苹果等公司专注的方向，对开发者是利好。 5. 2024 下半年可能会有一批有代表性的 AI 应用跑出来，比如在社交和游戏中的 agent 智能体应用。 6. 可控核聚变技术相关的项目，由于 AI 对能源的强大需求，可能会加速攻克难题并实现商业化。
2024-10-08
量子位：2024中国AIGC广告营销产业全景报告
以下是关于《量子位：2024 中国 AIGC 广告营销产业全景报告》的相关信息： 生成式 AI 从供给端到需求端对广告营销各环节玩家造成冲击。在工作流程方面，AI 最先赋能策略洞察与内容生产，大模型加持的数字人带来全新交互体验。在典型场景中，创意生产工具呈平民化趋势，品牌可以为“一个人”量身定制广告。同时，生成式 AI 在创新广告形式、实现自动化营销、企业商业模式革新上重塑了广告营销格局。
2024-09-30
谈一下2024年aigc技术领域的进展
以下是 2024 年 AIGC 技术领域的一些进展： 飒姐团队希望 2024 年版报告能更详细展现 AIGC 在国内外的盛况，并期待更具想象力和突破性的发展。同时指出，AI 将改变人们生活的方方面面，很多生产关系会改变，法律也将受到“拷问”。 2024 年 1 月第四周，扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI，将两大 AI 研究团队合并，并投入超 90 亿美元采购英伟达显卡。Meta 正在开发 Llama 3 大语言模型，推动开源的通用人工智能开发方式。 2024 年 7 月第二周，快手发布可灵网页版及大量模型更新，阶跃星辰发布多款模型，商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示，微软开源新型 RAG 架构 GraphRAG。 2024 年 7 月第三周，Anthropic 新增分享和后台功能，出现 LLM 分布式训练框架 OpenDiLoCo，Odysseyml 重构 AI 视频生成技术。 2024 年 7 月第四周，AIGC 领域的重要动态包括 Open AI 发布 GPT4omini、Mistral 发布三个小模型等。
2024-09-23
某银行计划对外采购2024年分行内训师培训项目，现需要对采购内容做详细要求，培训内容以AI工具课程开发与设计，课程制作与实践，短视频制作，直播授课技巧等，我该如何对培训老师资质，授课经验，AI工具运用等技能做细化要求
以下是为您提供的关于银行采购 2024 年分行内训师培训项目中对培训老师资质、授课经验、AI 工具运用等技能的细化要求建议： 培训老师资质： 具备相关领域的专业教育背景，如计算机科学、人工智能等。 持有相关的行业认证或资格证书。 授课经验： 拥有丰富的企业内训经验，特别是在金融行业的培训经历。 成功完成过类似 AI 工具课程开发与设计、课程制作与实践等相关课程的授课。 AI 工具运用技能： 熟练掌握多种主流的 AI 工具，如常见的机器学习框架、自然语言处理工具等。 能够运用 AI 工具进行实际项目开发，并具有相关的案例成果。 熟悉短视频制作和直播授课中涉及的 AI 辅助技术，如智能剪辑工具、虚拟主播技术等。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-09-13
人工智能2024进展综述
以下是关于人工智能 2024 进展的综述： 一、技术与应用方面的进展 1. 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 2. 生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 3. AI 音频能力：带感情的 AI 配音基本成熟。 4. “全真 AI 颜值网红”：可以稳定输出视频并直播带货。 5. 游戏 AI NPC：有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 6. AI 男/女朋友聊天：记忆上有明显突破，能较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 7. 实时生成的内容：开始在社交媒体内容、广告中出现。 8. AI Agent：有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 二、商业模式与硬件方面 1. AI 的商业模式：开始有明确用例，如数据合成、工程平台、模型安全等。 2. 可穿戴全天候 AI 硬件：层出不穷，虽然大多数不会成功。 三、国内外发展情况 1. 中国 AI：达到或超过 GPT4 水平。 2. 美国：出现 GPT5。 3. 世界：开始现“主权 AI”。 4. 华为昇腾生态：开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 四、相关问题与挑战 1. AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 2. AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 五、其他相关内容 1. 精选英文报告中添加了《》，135 页文档非常全面概述人工智能生成的内容，涵盖其基础、前沿、应用和社会影响。 2. 更新了 E2B 的。 3. 《》详细介绍了 108 种助于理解复杂概念、改善决策过程和提升问题解决技能的思维模型。 此外，红杉资本的观点认为： 1. AI 产品越来越契合市场的需要，如人工智能驱动的客户服务平台 Klarnas 实现了大量客户服务查询的自动化。 2. 生成式人工智能正在经历快速增长，第一年收入约 30 亿美元。 3. 存在 AI 的$200B 问题，即投资与回报的不平衡。 4. 预测 2024 年将是真正的 AI 应用从 Copilots 转变为人类 Agents 的一年，未来人工智能将更有能力完成更高层次的认知任务，计算平衡从预训练转向推理。
2024-09-12
2024大模型典型示范应用案例集在哪可下载
2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在多个行业和领域的应用，如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考，推动大模型技术深入赋能实体经济，促进高质量发展。
2024-09-09
推荐一下国内可以通过对话微调的预训练模型
以下是为您推荐的国内可以通过对话微调的预训练模型相关信息： 为优化 Llama2 的中文能力，可使用以下数据： 网络数据：互联网上公开的网络数据，包括百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。 ：中文 Wikipedia 的数据。 ：中文悟道开源的 200G 数据。 ：Clue 开放的中文预训练数据，经过清洗后的高质量中文长文本数据。 竞赛数据集：近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集，约 150 个。 ：MNBVC 中清洗出来的部分数据集。 社区提供预训练版本 Atom7B 和基于 Atom7B 进行对话微调的模型参数供开放下载，关于模型的进展详见社区官网 https://llama.family。 另外，关于会话补全（Chat completions）： gpt3.5turbo 和 textdavinci003 两个模型能力相似，但前者价格只是后者的十分之一，在大部分情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。 gpt3.5turbo 模型不支持微调。从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。有关如何使用微调模型的更多细节，请参阅微调指南。 从 2023 年 3 月 1 日起，OpenAI 会将您通过 API 发送的数据保留 30 天但不会使用这些数据来提升模型。 关于安仔：Coze 全方位入门剖析 免费打造自己的 AI Agent（国内版）： 目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数可根据业务需求决定。 在 Bot 编排页面的“技能”区域，可为 Bot 配置所需技能。不懂插件时，可选择区域右上角的“优化”按钮让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。 在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，可测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
2024-10-18
推荐一下个人可以使用的通过对话微调的模型
以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息： 会话补全（Chat completions）： GPT3.5 系列中，gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力，但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一，在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过，gpt3.5turbo 不支持微调，从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调（Finetuning）： 案例研究： 客户支持聊天机器人：通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息，可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题，建议审查对话样本确保代理消息质量，可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述：将输入数据转换为自然语言很重要，确保完成基于所提供描述，若常查阅外部内容，自动添加此类内容可提高性能，若描述基于图像，提取图像文本描述可能有帮助。 模型（Models）： GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码，其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo，建议使用它而非其他 GPT3.5 模型，因其成本更低。 gpt3.5turbo：功能强大，针对聊天优化，成本低，会使用最新模型迭代更新，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301：2023 年 3 月 1 日的快照，不会更新，仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003：能完成任何语言任务，支持文本中插入补全，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002：与 textdavinci003 类似，使用监督微调而非强化学习训练，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002：针对代码完成任务优化，最大 Token 数 8001，训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意，OpenAI 模型具有不确定性，相同输入可能产生不同输出，将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性，但可能仍有少量可变性。
2024-10-18
个人使用可以通过对话微调的大模型
大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类的“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。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：完成就业指导后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词等，具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面： macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ，首先编译，利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译，然后去下载模型，还提供了 WebUI，启动 server 后默认监听 8080 端口，打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似，用 make 命令编译，去指定地址下载量化好的模型，转换音频，目前只接受 wav 格式，可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作，目标是把微信聊天记录导出，用其微调模型，最终接入微信替你回复消息。
2024-10-18
国内能通过对话微调的语言大模型
以下是国内一些能通过对话微调的语言大模型： 教育领域：桃李（Taoli） 地址： 简介：在国际中文教育领域数据上进行了额外训练的模型，基于国际中文教育教材等构建资源库和问答数据集，并利用数据进行指令微调，让模型习得将知识应用到具体场景中的能力。 数学领域：chatglmmaths 地址： 简介：基于 chatglm6b 微调/LORA/PPO/推理的数学题解题大模型，样本为自动生成的整数/小数加减乘除运算，可 gpu/cpu 部署，开源了训练数据集等。 文化领域：Firefly 地址： 简介：中文对话式大语言模型，构造了许多与中华文化相关的数据，如对联、作诗、文言文翻译、散文、金庸小说等，以提升模型在这方面的表现。 金融领域： Cornucopia（聚宝盆） 地址： 简介：开源了经过中文金融知识指令精调/指令微调的 LLaMA7B 模型。通过中文金融公开数据+爬取的金融数据构建指令数据集，并在此基础上对 LLaMA 进行了指令微调，提高了 LLaMA 在金融领域的问答效果。基于相同的数据，后期还会利用 GPT3.5 API 构建高质量的数据集，另在中文知识图谱金融上进一步扩充高质量的指令数据集。 BBTFinCUGEApplications 地址： 简介：开源了中文金融领域开源语料库 BBTFinCorpus，中文金融领域知识增强型预训练语言模型 BBTFinT5 及中文金融领域自然语言处理评测基准 CFLEB。 XuanYuan（轩辕） 地址： 简介：国内首个开源的千亿级中文对话大模型，同时也是首个针对中文金融领域优化的千亿级开源对话大模型。在 BLOOM176B 的基础上针对中文通用领域和金融领域进行了针对性的预训练与微调，不仅可以应对通用领域的问题，也可以解答金融相关的各类问题，为用户提供准确、全面的金融信息和建议。
2024-10-18
我的app应用想要对接大语言模型，结合APP用户自身的数据，实现更精准的对话，是否有行业比较成功的案例可以借鉴
以下是一些在 APP 应用对接大语言模型方面比较成功的案例，可供您借鉴： 1. Poe： 由 Quora 开发，有 APP 版本，支持跨端使用。 集成了 Chat GPT、GPT4、Claude+、Claude、Dragonfly 等模型，同时支持用户自建 Chatbot。 不同语言模型回复效果有差异，适合需要调用多种大语言模型的用户。 Dragonfly 擅长给出较短的回答，并擅长在输入中给出示例时遵循指示。 Claude 更擅长创造性回复，配合 Poe 中的提问引导，非常适合在查阅资料时使用。 支持分享用户和模型的对话内容，但 GPT4、Claude+产品需要付费订阅使用。 访问地址： Poe 中的提问引导真的能够启发到用户，midjourney prompt 扩写 Chatbot 能力很惊人。 2. Perplexity.ai： 本质是个可联网的搜索引擎，完全免费，支持网页版、APP（目前支持 iOS，安卓即将推出）、Chrome 插件。 网页版能力全面，能够根据提问从互联网上搜寻信息并给出总结后的答案。 很多 Chat GPT 中调用插件才能解决的事情（联网查询、旅行、住宿、商品推荐）靠 Perplexity 就可以解决。 能给出信息来源网址，并根据搜索内容给出继续对话的问题建议。 最新推出的 Copilot 能力支持根据搜索内容进行信息补充，每 4h 内使用 5 次，调用 GPT4。 支持分享聊天内容到多渠道。 首页推荐当下流行的新闻、搜索内容。 支持筛选 Academic（包含不同领域的学术研究论文）、Wolfram｜Alpha（包含数学、科学、经济学、语言学、工程学、社会科学、文化等领域的知识库）、Wikipedia（维基百科）、Youtube、Reddit（娱乐、社交和新闻网站）、News 进行搜索。 Chrome 插件可针对当前页面给出即时摘要。 访问地址：
2024-10-18
大模型合规
大模型的安全问题包括以下方面： 1. 对齐保障：通过对齐（指令调优），如 ChatGPT 从 GPT3 经过对齐而来，使其更好地理解人类意图，增加安全保障，确保不输出有害内容。对齐任务可拆解为监督微调及获取奖励模型和进行强化学习来调整输出分布。例如 LLAMA2 使用安全有监督微调确保安全，强化学习能让模型根据人类反馈更细粒度思考答案的安全性，面对训练分布外数据也能拒绝不当回答。 2. 数据过滤：在预训练阶段对数据进行过滤，如 baichuan2 采用此技术减少有害输出，但因数据关联性，仅靠此方法可能不够，模型仍可能从关联中学到有害内容，且面对不良信息时可能因缺少知识而处理不当。 3. 越狱问题：用户可能通过越狱（Jailbreak）使模型的对齐失效，重新回答各种问题。 大模型的特点包括： 1. 架构：分为 encoderonly、encoderdecoder、decoderonly 三类，目前熟知的 AI 助手多为 decoderonly 架构，由 transformer 衍生而来。 2. 规模：预训练数据量大，来自互联网的多种来源，且参数众多，如 GPT3 已达 170B 的参数。 GPT3 与 ChatGPT 相比，除形式不同外，安全性也有差别。
2024-10-18
大模型人才报告
以下是为您提供的大模型相关报告和指南： 《》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案，提出了系统化的可信应用框架，并从多方面提供了技术实现建议。 其他相关报告发布在，包括： 《》 《》 《》 《》 大模型入门指南：原文地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/9nJ7g2mo7nOv4iGXT_CPNg ，作者为写代码的西瓜。该指南主要介绍作者在搭建大模型过程中学到的知识，以及如何在 macOS 上运行大模型。
2024-10-15
如何用AI辅助人才招聘
以下是关于如何用 AI 辅助人才招聘的相关信息： 拜登签署的 AI 行政命令： 为确保政府负责任地部署 AI 并现代化联邦 AI 基础设施，总统指示采取以下行动： 1. 为各机构使用 AI 发布指导，包括明确保护权利和安全的标准，改进 AI 采购，并加强 AI 部署。 2. 通过更快速和高效的合同，帮助各机构更快速、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务。 3. 由人事管理办公室、美国数字服务、美国数字军团和总统创新奖学金领导，加速快速招聘 AI 专业人员，作为政府范围内 AI 人才激增的一部分。各机构将为各级相关领域的员工提供 AI 培训。 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略： 潜在风险包括歧视和不安全的决策等。 应对策略包括： 1. 更新人力资源程序，以限制潜在的不同影响。 2. 对人力资源技术提供商进行尽职调查。 3. 修改当前的人力资源隐私声明，以符合国家隐私或 AI 相关法规。 4. 对 AI 的训练数据进行审查，确保其质量并无偏差。 5. 告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节，保障其信息透明度。 6. 提供合理的便利措施，确保残障申请人和其他少数群体不会被排除在外。 7. 定期评估 AI 筛选结果，发现任何潜在的歧视并及时优化。 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。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。 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。
2024-10-03
复合型ai人才培养
以下是关于复合型 AI 人才培养的相关内容： 在医疗保健领域，预医学生成为医生需要从化学和生物学基础课程学起，科学家设计新疗法也需经历多年学习和指导，这种方式培养了处理细微差别决策的直觉。开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，能帮助 AI 模型理解模式和关系，其发展可能最初平行于人类教育范例，之后会专门发展以培养新型专业知识，比如 AI 可能会拥有生物皮层和药物设计皮层等针对特定任务的神经架构。 另外，拜登签署的 AI 行政命令提到，AI 能帮助政府为美国人民提供更好的结果，但使用 AI 可能带来风险。为确保政府负责任地部署 AI 并现代化联邦 AI 基础设施，总统指示采取以下行动：发布机构使用 AI 的指导，包括明确保护权利和安全的标准、改进 AI 采购和加强 AI 部署；通过更快速高效的合同帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定的 AI 产品和服务；由人事管理办公室、美国数字服务、美国数字军团和总统创新奖学金领导，加速快速招聘 AI 专业人员，作为政府范围内 AI 人才激增的一部分，各机构将为各级相关领域的员工提供 AI 培训。
2024-08-27
人才在人工智能发展中的作用
人才在人工智能发展中的作用至关重要。从数据收集到模型部署，人们参与了 AI 开发的各个方面。他们的决策基于他们自己的价值观，因此每个决策点都需要考虑和评估，以确保所有选择从概念到部署和维护都是负责任的。 在企业中建构人工智能，需要不同类型的人才，包括软件工程师、机械学习工程师、机械学习研究员、应用机械学习科学家、数据科学家、数据工程师和 AI 产品经理。这些人才需要相互合作，共同完成人工智能项目的开发和实施。 人工智能的发展也对技术专业人士提出了新的要求。在 AI 时代，技术专业人士需要发展那些 AI 难以替代的技能，包括团队建设、跨文化交流、创新解决方案的设计等。同时，对于那些从事可能面临被 AI 取代风险的工作的技术工作者来说，他们需要重新思考自己的职业生涯规划，学习新技能，或者转向那些更需要人类特质的工作领域。 此外，人工智能的发展还需要解决一些问题，例如偏见和透明度。为了避免复制危险的偏见，需要让专家 AI 接触到顶级从业人员的多样化视角。同时，通过构建系统以深入探索专家 AI 的内部工作机制，我们将创造一个学习的飞轮，最终专家 AI 可能超越领域专家的角色，成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。 总之，人才在人工智能发展中扮演着至关重要的角色。他们需要具备不同的技能和知识，相互合作，共同推动人工智能的发展。同时，人工智能的发展也对技术专业人士提出了新的要求，需要他们不断学习和适应，以应对人工智能时代的挑战。
2024-05-07
AI 行业报告
以下是为您提供的 AI 行业报告相关信息： 2024 年 3 月 13 日在同步更新了数份 AI 相关报告，包括： 《》 《》 《》 《》 《》 此外，还有关于“行业调研报告”怎么写的内容，作者 JessieZTalk 大厂产品出身，理工科+商科背景，关注商业、AI 科技、互联网营销。本文结合【AI 工具】与【作者自己的“行业调研报告”专业知识】，一步步拆解“行业调研报告”方法论和技巧，对于写“各个行业研究报告”都有参考意义。原文链接：
2024-10-15
AIGC技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究，这个论文的开题报告怎么写？
很抱歉，目前知识库中没有关于“AIGC 技术增强学生创造性问题解决表现的实证研究”这个论文开题报告的相关内容。但一般来说，开题报告可以包含以下几个部分： 一、选题背景与意义 1. 阐述 AIGC 技术的发展现状和趋势。 2. 说明学生创造性问题解决能力的重要性。 3. 分析 AIGC 技术与学生创造性问题解决能力之间的关联。 二、研究目的与问题 1. 明确研究旨在探究 AIGC 技术对学生创造性问题解决表现的具体影响。 2. 提出具体的研究问题，例如：AIGC 技术如何提升学生的创造性思维？AIGC 技术在不同学科中的应用效果是否存在差异？ 三、研究方法 1. 描述拟采用的实证研究方法，如实验、调查、案例分析等。 2. 说明研究对象的选择，包括学生的年级、学科背景等。 3. 介绍数据收集和分析的方法。 四、预期结果与创新点 1. 预测研究可能得出的结果，例如 AIGC 技术能够显著提高学生的创造性问题解决能力。 2. 指出研究的创新之处，比如新的研究视角、独特的研究方法或对现有理论的拓展。 五、研究计划与进度安排 1. 制定详细的研究计划，包括各个阶段的任务和时间节点。 2. 说明可能遇到的困难及解决措施。 六、参考文献 列出与 AIGC 技术和学生创造性问题解决相关的重要文献。 以上内容仅供参考，您可以根据实际研究情况进行调整和完善。
2024-10-09
SuperCLUE半年度测评报告
以下是关于 SuperCLUE 半年度测评报告的相关内容： 趋势说明： 过去半年，国内领军大模型企业实现了代际追赶。7 月与 GPT3.5 有 20 分差距，之后每月稳定且大幅提升，11 月总分超越 GPT3.5。GPT3.5 和 GPT4 在中文表现上基本一致，11 月有下滑，国内头部模型持续稳健提升。12 月国内第一梯队模型与 GPT4 差距缩小，但仍需追赶。部分国内代表性模型 7 月至 12 月的得分情况为：文心一言 50.48、54.18、53.72、61.81、73.62、75；通义千问 41.73、33.78、43.36、61.01、71.78；ChatGLM 42.46、38.49、54.31、58.53、63.27、69.91。 测评方法： 采用多维度、多视角的综合性测评方案，包括多轮开放问题 SuperCLUEOPEN 和三大能力客观题 SuperCLUEOPT。评测集共 4273 题，其中 1060 道多轮简答题（OPEN），3213 道客观选择题（OPT）。OPEN 基准使用超级模型作为评判官，对比待评估模型与基准模型，计算胜和率作为 OPEN 得分。OPT 主要测评选择题，包括基础能力、中文特性、专业与学术能力，构造统一 prompt 供模型使用，要求选取唯一选项。SuperCLUE 总分由 0.7OPEN 分+0.3OPT 分计算得出。 第三方测评特点： SuperCLUE 始终秉持中立、客观的第三方测评理念，采用自动化方式的客观评估，降低人为评估的不确定性。测评方式与真实用户体验目标一致，纳入开放主观问题测评，通过多维度多视角多层次的评测体系和对话形式，模拟应用场景，考察模型生成能力，构建多轮对话场景，全方位评测大模型。同时，不限于学术领域的测评，旨在服务产业界，从多个维度的选择和设计到行业大模型测评基准的推出，都是为产业和应用服务，反映通用大模型与产业应用的差距，引导大模型提升技术落地效果。
2024-09-20
AI分析数据表格并形成数据报告
目前知识库中没有关于 AI 分析数据表格并形成数据报告的具体内容。但一般来说，要让 AI 分析数据表格并形成数据报告，您可以考虑使用一些专门的数据处理和分析工具，例如 Python 中的 Pandas 库，它提供了丰富的函数和方法来读取、处理和分析表格数据。另外，一些商业智能软件如 Tableau、Power BI 等也具备强大的数据处理和报告生成功能。在使用 AI 进行数据处理时，您需要明确数据的格式、分析的目标以及期望的报告形式和内容，以便更有效地利用相关技术和工具来实现您的需求。
2024-09-11