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AI对于预算编制与预测的影响

回答

AI 对于预算编制与预测具有多方面的影响：

  • 更动态的预测和报告：
    • 生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化，还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，例如考虑宏观经济因素，并建议如何适应模型以支持公司决策。
    • 可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中。
    • 对于会计和税务团队，能帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能答案。
    • 能帮助自动生成和调整采购和应付账款方面的合同、采购订单、发票以及提醒。
  • 挑战：
    • 使用金融数据训练 LLMs：新进入者可能先使用公开金融数据优化模型，再用自身收集的数据；现有参与者虽可利用现有专有数据，但往往过于保守，这给新进入者带来竞争优势。
    • 模型输出准确性：金融问题答案影响重大，新的 AI 模型需尽可能准确，初期人类常作为最终验证环节。

以下是一些相关案例：

  • “工作流：成为生产力工具”，介绍了个人如何用 ChatGPT 提升生产力。
  • “金融：摩根大通用 AI 创建金融模型”，人工智能可完善经济和货币预测，使中央银行和政府受益。
  • “工作：人类和 AI 协作效率探讨”，表明使用 AI 的被测试者在任务完成量、速度和结果质量上有显著提升。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

[title]金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式AI[heading2]更动态的预测和报告除了能够帮助回答财务问题外，LLMs还可以帮助金融服务团队改进自己的内部流程，简化财务团队的日常工作流程。尽管金融的几乎每个其他方面都取得了进展，但现代财务团队的日常工作流程仍然依赖于像Excel、电子邮件和需要人工输入的商业智能工具这样的手动流程。由于缺乏数据科学资源，基本任务尚未被自动化，CFO及其直接报告人因此在繁琐的记录和报告任务上花费太多时间，而他们应该专注于[金字塔顶端](https://a16z.com/2020/04/15/new-cfo-tools/)的战略决策。总体而言，生成式AI可以帮助这些团队从更多的数据源中获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。以下是一些例子：预测：生成式AI可以帮助编写Excel、SQL和BI工具中的公式和查询，从而实现分析的自动化。此外，这些工具可以帮助发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入（例如，考虑宏观经济因素），并建议如何更容易地适应这些模型，以便为公司决策提供依据。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。

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

[title]金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式AI[heading2]更动态的预测和报告也就是说，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。1.使用金融数据训练LLMs：LLMs目前是在互联网上训练的。金融服务用例将需要使用特定于用例的金融数据来微调这些模型。新进入者可能会开始使用公开的公司财务数据、监管文件和其他易于获取的公开金融数据来优化他们的模型，然后最终在随着时间的推移使用他们自己收集的数据。现有的参与者，如银行或具有金融服务业务的大型平台（例如，Lyft），可以利用他们现有和专有的数据，这可能会给他们带来初步的优势。然而，现有的金融服务公司在接受大型平台转变时往往过于保守。在我们看来，这给了无拖累的新进入者竞争优势。2.模型输出准确性：考虑到金融问题的答案可能对个人、公司和社会产生的影响，这些新的AI模型需要尽可能准确。它们不能产生幻觉或编造错误但听起来自信的答案来回应关于个人税收或财务状况的关键问题，它们需要比流行文化查询或通用高中作文的大致答案更准确。一开始，人类经常会作为AI生成答案的最终验证环节。生成式AI的出现对金融服务公司来说是一个巨大的平台变革，有潜力催生个性化客户解决方案、更加成本高效的运营、更好的合规和改进的风险管理，以及更具动态的预测和报告。现有参与者和初创公司将争夺我们上面概述的两个关键挑战的掌控权。虽然我们还不知道谁将最终胜出，但我们已经知道有一个明确的赢家：未来金融服务的消费者。

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>|工作流：成为生产力工具|介绍了自己平时是怎么用ChatGPT帮助成为生产力工具的|进击的盖茨比|工作|[工作流：成为生产力工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VuhJwClKBiY3Dyk98yWcSdeNnlb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/31|<br>|金融：摩根大通用AI创建金融模型|通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，人工智能可以完善经济和货币预测。中央银行和政府将从对通胀、国内生产总值增长和失业率等指标的更准确预测中受益。这些增强的模型可以为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。|摩根大通|工作|[金融：摩根大通能否凭借AI突出重围？](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CbcfwHdyciJTWSkueeQcWFkwnbd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|工作：人类和AI协作效率探讨|使用AI的被测试者比没有使用AI的被测试者平均多完成了12.2%的任务，完成任务的速度提高了25.1%，并且产生的结果质量提高了40%。||工作|[工作：人类和AI协作效率探讨](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JendwV98qiYBhak3fodcoYITnBe)||2023/11/09|

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2024-11-17
小说创作类型的ai
以下是关于小说创作类型的 AI 相关信息： 在写作方面，有多种 AI 产品可供选择。例如，ChatGPT 在领跑，同时像 Sudowrite 和 Verb.ai 这样的产品也出现了，用于更专业化的写作类型，比如小说。 如果您想用 AI 把小说做成视频，具体的制作流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址： 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-17
有什么竞品分析的AI工具
以下是一些常见的竞品分析的 AI 工具： 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。 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）。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 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。 以下是一些做 PPT 的 AI 产品： Gamma：在线 PPT 制作网站，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。 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，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。 Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具： GitMind：免费跨平台 AI 思维导图软件，支持多种模式，如提问、回答、自动生成等。 ProcessOn：国内思维导图+AIGC 工具，可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind：轻量级在线 AI 思维导图工具，无需注册登录，支持自动生成节点。 Xmind Copilot：Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手，可一键拓展思路，生成文章大纲。 TreeMind：“AI 人工智能”思维导图工具，输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind：提供一系列 AI 工具，包括 AI 驱动的头脑风暴功能，帮助提升生产力。
2024-11-17
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势： 1. 突破时空限制：可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，白居易讲述《长恨歌》背后的故事，学生能与任何历史人物对话交流，不受时空约束。 2. 个性化教学：能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源，因材施教，提高学习效率和成果，缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感：数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右，基本可实现一对一辅导，让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式：如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程，包含 15 节视频课，持续更新并增加最新内容，还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件，如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流：数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习： 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程，建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面： 1. 对于提示词工程和学习提示词，有人持反对观点，认为像打字和写作一样，不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则，未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试，或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
给我推荐几个国内使用频率很高的前几位AI吧，可选择的工具太多导致我选择恐惧症犯了
以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具： 1. 图像类： 可灵：由快手团队开发，可生成高质量的图像和视频，但价格相对较高，重度用户年费最高可达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，操作界面简洁直观，用户友好度高，目前免费，每天签到获取灵感值即可，但存在一定局限性，如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别： 百度 Chat：AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集：导航网站。 创客贴 AI：设计工具。 MasterGo：设计工具。 美图设计室：图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院：AI 训练模型。 即时 AI 设计：设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板：PPT。 百度飞桨 AI Studio：AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫：通用写作。 xmind：思维导图。 标小智 LOGO 生成：图像生成。 liblib.art：图像生成。 稿定设计：设计工具。 千帆大模型平台：模型。 DeepSeek：AI 聊天机器人。 墨刀 AI：设计工具。 沉浸式翻译：翻译。 火山方舟：AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大：图片增强。 processon：思维导图。 Pika：图生视频。 千库网：资源。 无限画：图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财：金融。
2024-11-17
如何用ai练习日语口语
以下是用 AI 练习日语口语的方法和推荐的工具： 1. 语言学习应用： Duolingo：使用 AI 个性化学习体验，根据进度和错误调整练习内容，通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用，选择日语，按课程指引学习。 Babbel：结合 AI 技术，提供个性化课程和练习，重点在于实际交流所需语言技能。注册账户，选择日语课程，按学习计划学习。 Rosetta Stone：使用动态沉浸法，通过 AI 分析学习进度，提供适合的练习和反馈。注册并选择日语，使用多种练习模式（听力、口语、阅读和写作）学习。 2. 语言学习平台： FluentU：使用真实世界的视频，通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择日语，观看视频并完成相关练习，积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise：结合 AI 技术，根据学习者的记忆曲线提供复习和练习，增强记忆效果。选择日语，使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 3. 发音和语法检查： Speechling：提供口语练习和发音反馈，帮助改进口音和发音准确性。录制语音，提交给 AI 系统或人类教练，获取反馈和改进建议。 Grammarly：可以提高写作的语法和词汇准确性，支持多种语言，包括日语。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中，获取语法和词汇改进建议。 4. 实时翻译和词典工具： Google Translate：提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能，适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容，查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context：提供单词和短语的翻译及上下文例句，帮助理解和学习用法。输入单词或短语，查看翻译和例句，学习实际使用场景。 5. AI 对话助手： ChatGPT：可用来模拟对话练习，帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择日语，与 AI 进行对话练习，询问语法、词汇等问题，模拟实际交流场景。 Google Assistant：支持多种语言，包括日语，可以进行日常对话练习和词汇学习。设置日语，通过语音命令或文本输入与助手互动，练习日常用语。
2024-11-17
AI对于政府预算编制与预测的影响
AI 对于政府预算编制与预测具有多方面的影响： 案例方面：摩根大通用 AI 创建金融模型，通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，完善经济和货币预测，使中央银行和政府能从更准确的通胀、国内生产总值增长和失业率等指标预测中受益，为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。 美国政府行动方面：拜登签署的 AI 行政命令指出，AI 能帮助政府为美国人民提供更好的结果，能扩大机构的监管、治理和福利分配能力，降低成本并增强政府系统的安全性。同时，总统指示采取一系列行动，包括为机构使用 AI 发布指导，帮助机构更快速、更便宜、更有效地获取特定 AI 产品和服务，加速招聘 AI 专业人员等。此外，美国《2024 财年预算申请》专门划拨总统预算中的一部分用于人工智能开发和部署，白宫科技政策办公室呼吁获得人工智能资助的机构将人工智能在执行任务时的公平性与可信度作为首要目标，并保护权利和隐私的技术研发。还发布了信息征集，以帮助制定国家 AI 战略。
2024-10-10
大模型预测文本
大模型的构建过程通常包括以下步骤： 1. 收集海量数据：如同教孩子成为博学多才的人，让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样，对于 AI 模型，要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据：就像为孩子整理学习资料，AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：如同为孩子设计学习计划，研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，比如 Transformer 架构，这种架构擅长处理序列数据如文本。 4. 训练模型：如同孩子开始阅读和学习，AI 模型开始“阅读”提供的数据，反复尝试预测句子中的下一个词，通过不断重复这个过程，逐渐学会理解和生成人类语言。 大模型存在一些问题： 1. 输出结果具有不可预测性，静态的训练数据导致知识存在截止日期，无法即时掌握最新信息，通用的基础大模型无法满足实际业务需求。 2. 知识具有局限性，模型自身的知识源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 3. 存在幻觉问题，会在没有答案时提供虚假信息、过时或通用的信息，从可信度低非权威来源提供结果等。 4. 数据安全性是企业关注的重点，企业不愿承担数据泄露风险，将私域数据上传第三方平台训练。 而 RAG 是解决上述问题的有效方案，它能让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。RAG 可与微调结合使用，两者不冲突。RAG 类似于为模型提供教科书，适用于回答特定询问或解决特定信息检索任务，但不适合教模型理解广泛领域或学习新语言、格式或样式。微调类似于让学生内化知识，适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。参考资料：《RetrievalAugmented Generation for Large Language Models:A Survey》（https://arxiv.org/pdf/2312.10997.pdf）
2024-11-05
如何用大模型做销量预测
用大模型做销量预测可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：销量预测需要大量相关数据，包括历史销售数据、市场趋势、经济指标、消费者行为等。 2. 模型选择：选择适合的大模型，例如基于深度学习的神经网络模型。 3. 特征工程：对收集到的数据进行处理和特征提取，以便模型能够更好地理解和学习。 4. 训练与优化：使用合适的算法和技术对模型进行训练，并不断优化模型参数以提高预测准确性。 5. 考虑国情和政策：不同国家和地区的国情和政策会对销售情况产生影响，模型应进行相应的优化和调整。 6. 可解释性：追求模型的可解释性，以便更好地理解预测结果和做出决策。 关于大模型相关的模型下载和安装： 1. 模型下载： Civitai（C 站）：https://civitai.com/ ，可通过点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 等，还可通过点击左上角“Images”查看他人已做好的图片并获取相关模型。 2. 模型安装： 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型：放入 embeddings 目录 若下载的模型不知类型，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/ ，将模型拖动到空白处即可查看模型信息。
2024-10-22
科学问题二：XXX（小标题） 问题挑战：如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性？如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现？ XXX XXX（问题挑战一的方法） XXX）问题挑战二的方法） 请将XXX补充完整，重点在预测，如何刻画和利用数据分布的“变化性”
以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```
2024-10-21
我是一名研究生，我想利用python实现机器学习，对碳排放进行预测，需要你帮我写出代码，我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时，您需要向我提供以下关键信息和问题： 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征，例如数据的类型（数值型、分类型等）、数据的字段（如时间、能源消耗、生产活动等）。 2. 您对预测模型的性能要求，比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向，或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况，这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤，例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况，例如内存、CPU 核心数等，以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
有很多通过学习易经的卦象来预测未来，通过AI能不能学习易经来占卦，要怎么做
目前关于通过 AI 学习易经来占卦的相关内容较为复杂和多样。 一方面，有案例如“问事屋一个摇签算卦 Bot”，其创建者原本打算做基于六爻周易解卦的 bot，但因 AI 对结果的分析和推理存在不足，后转换思路，以庙里摇签抽签的经历为灵感，收集整理相关签文并搭建工作流。 另一方面，从理论角度来看，AI 模型具有一定的灵活性和学习能力，但如同简单神经网络在预测未来时可能失败一样，AI 在学习易经占卦这类复杂且具有深厚文化内涵和哲学思考的领域，仍面临诸多挑战和限制。 需要注意的是，易经占卦更多是一种文化和哲学的表达方式，其结果并非具有科学可验证性的准确预测。
2024-10-06
AI对网络影响
AI 对网络的影响主要体现在以下几个方面： 网络安全方面： 引入 AI 驱动的网络安全解决方案，提高网络安全系统的智能化程度，有效预防和检测网络入侵及其他安全威胁。例如，采用 AI 增强的入侵检测系统（IDS）、异常行为分析工具等，并根据企业网络环境和安全需求进行部署和配置，对网络活动进行实时监控，及时识别和响应潜在安全威胁。 定期更新和维护安全系统，包括软件和 AI 模型，以抵御最新的网络威胁和攻击手段。定期检查和维护网络安全系统，确保其稳定运行和性能最优。定期进行网络安全演练，根据演练结果进行调整和优化。持续关注网络安全领域的最新发展和趋势，对员工进行网络安全培训。 政策与行政命令方面： 拜登签署了相关行政命令，建立先进的网络安全计划，开发 AI 工具以发现和修复关键软件中的漏洞。同时，命令制定国家安全备忘录，指导有关 AI 和安全的进一步行动，确保美国军事和情报部门安全、道德且有效地使用 AI，并采取行动应对对手的军事 AI 应用。 流量方面： 在 AI 行业中，存在流量的增长和回落现象。例如，在达到 41 亿访问量峰值后出现了 12 亿的流量损失和回调。可能的原因包括监管变化，如更严格的数据隐私法限制数据收集从而影响依赖用户数据的 AI 服务；经济倦怠，行业对工具的过度炒作后用户兴趣有所降低；消费者偏好变化，如因道德问题或对非 AI 解决方案的偏好导致用户信任或兴趣改变；采用移动应用程序，用户活动从传统网站转移到移动平台导致网络流量下降。
2024-10-19
如果我需要撰写一个以“AI对音乐行业就业岗位的影响”为主题的约3000字的科普类文章，我应该优先关注WaytoAGI 知识库中的哪些内容？
很抱歉，目前“通往 AGI 之路”知识库中没有与“AI 对音乐行业就业岗位的影响”相关的直接内容。但您可以从以下几个方面入手来撰写这篇文章： 1. 了解 AI 在音乐创作、制作、表演等方面的应用现状和发展趋势。 2. 研究 AI 技术如何改变音乐的生产流程和效率。 3. 分析 AI 对音乐创作者、演奏者、制作人等不同岗位的具体影响，包括可能的岗位替代和新岗位的产生。 4. 探讨 AI 带来的音乐版权和知识产权问题，以及对相关法律和政策的影响。 5. 关注音乐消费者对 AI 参与音乐创作和表演的接受程度和需求变化。
2024-10-19
依据公立高中教师行业，写一篇关于AI对本行业的影响及目前在本行业的具体应用。
目前在公立高中教师行业，AI 带来了多方面的影响和具体应用。 在教学方面，AI 可以辅助教师进行个性化教学。通过分析学生的学习数据，为每个学生制定专属的学习计划，提高教学的针对性和有效性。 在课程设计上，AI 能够提供丰富的教学资源和创意，帮助教师设计更生动有趣、贴合学生需求的课程内容。 在作业批改方面，一些自动化的批改工具可以减轻教师的工作负担，让教师有更多时间关注学生的个体差异和辅导需求。 在学生评估中，AI 系统可以综合多维度的数据，对学生的学习情况进行更全面、客观的评估，为教师提供精准的反馈。 然而，AI 也带来了一些挑战，如教师可能需要不断提升自身技能以适应新的教学模式，以及需要关注学生过度依赖 AI 而缺乏独立思考能力等问题。
2024-10-09
人工智能发展对就业市场的影响及对策分析（形势政策论文）
以下是关于人工智能发展对就业市场的影响及对策的分析： 影响： 带来工作场所的变化，如提高生产力，但也存在增加工作场所监视、偏见和岗位置换的风险。 预计会使劳动力市场发生显著变化，多数工作的改变速度可能比人们预想的慢。 具有像电力或互联网一样的巨大影响力，能在多种场景应用，有推动经济增长和创造就业的巨大潜力。 对策： 制定原则和最佳实践，以减轻人工智能对工人的危害，例如解决岗位置换、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。 为工人提供指导，防止雇主对工人补偿不足、不公平评估工作申请或侵犯工人组织的能力。 制作关于人工智能对劳动力市场潜在影响的报告，并研究和确定加强联邦对面临劳动中断（包括来自人工智能）的工人的支持的选项。 总之，人工智能的发展既带来了机遇也带来了挑战，我们需要采取相应的对策来平衡其对就业市场的影响。
2024-10-05
人工智能时代对语文教育的影响
人工智能时代对语文教育具有多方面的影响： 1. 学习工具的丰富：学生在作业中可利用如 Grammarly、Orchard、Lex 等工具克服写作难题，提升写作水平。 2. 个性化学习计划的实现：能够大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，满足其独特需求，如实时交流并给予发音或措辞的反馈。 3. 教学场景的复杂性增加：使用技术可能导致班级学生成绩方差增大，学生对新技术接受程度不同会加大教师教学难度和工作量，甚至需要分层教学。 4. 教师的情感因素影响：对于某些智能系统，教师可能因对出题合理性的不信任、自身权利被剥夺等情感因素而不愿意使用，且担心学生成绩下滑带来的责任。 您还可以了解更多关于。
2024-09-28