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生成式人工智能在义务教育阶段的应用

回答

生成式人工智能在义务教育阶段的应用较为广泛,以下为您详细介绍:

  • 教学方面:
    • 自适应学习:可根据学生的学习情况调整教学进度和内容。
    • 智慧课程:例如清华的相关探索。
    • AI 助教:能够精准回答学生问题,协助教师工作。
    • 为教师提供数字资源。
  • 教育的不同时代特点:
    • 口传时代:通过口诀、歌谣、神话故事等在生活场景、部落仪式中,以口耳相传、身体力行示范等方式传授生存技能和传承部落文化。
    • 手抄时代:借助私塾、官学、书院等,通过手抄本,以背诵领会、注疏评点等方式掌握典籍知识。
    • 印刷时代:在学校、课堂、图书馆等场所,利用印刷书籍,通过讲授说理、考试评价等方式进行启蒙教育和专业教育。
    • 电子媒体时代:在课堂、演播室等,通过广播电视教材、函授讲义等,开展基础教育、职业教育等。
    • 数字媒体时代:利用互联网等进行教学。
  • 技术相关:
    • API 方式比网页版 ChatGPT 可控性更高,可控制候选词汇数量等。
    • 预训练内容包括编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、各类书籍等,但不包括期刊论文数据库。
    • Transformer 是一种机器学习模型,可并行计算、压缩知识。
    • 随着大语言模型规模增大,会展现出如推理、跨任务泛化等复杂能力。
  • 高等教育领域的影响:
    • 生成式人工智能对高等教育的影响大于基础教育,因其可能出现“幻觉”,成人更具判断能力。
    • 典型应用场景包括让学生分析整理人工智能生成的答案以训练批判性思维,或让其扮演辩论对手以建立全面认识。
    • 可能改变学校教育培养目标,如减少对事实性知识的学习,更注重方法论等元认知策略。但过度依赖机器可能带来人类被自然淘汰的风险,高等教育需关注在科技进步中保持和发展人类智慧。

需要注意的是,目前生成式人工智能在义务教育阶段的应用仍需谨慎,充分考虑其可能带来的影响,并合理引导学生正确使用。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

的老师亚里士多德所拥有的。如果亚历山大在某个概念上遇到困难,我可以想象亚里士多德会放慢速度帮他理解……目标是‘掌握学习’。”自适应学习智慧课程清华的探索AI助教如何精准回答学⽣问题AI如何协助教师教师提供数字资源时代技术特征教育目标教学内容教学场景教材与教法教育思想教育组织形态口传时代语言的产生与运用传授生存技能传承部落文化口诀、歌谣、神话故事、生活技能生活场景部落仪式口耳相传身体力行示范耳濡目染言传身教家族部落手抄时代文字的产生书写工具与材料的改进掌握典籍知识培养识字写字能力经学典籍礼仪、历史私塾官学书院手抄本背诵领会注疏评点学而优则仕诵读传承家塾、私学官学、书院印刷时代雕版印刷活字印刷启蒙教育专业教育科举考试四书五经史地文学格物致知学校课堂图书馆印刷书籍、讲授说理考试评价读书明理学以致用考试选拔国民教育学校系统科举制度电子媒体广播电视录音录像基础教育职业教育成人教育多学科知识实用技能课堂演播室函授远程教育广播电视教材函授讲义程序教学自学辅导因材施教终身学习教育现代化正规教育、业余教育函授教育广播电视大学数字媒体互联网

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

做文章摘要,请调低0-0.2,创意写作,可以尝试0.6-0.8,不建议更高,会胡说八道ChatGPT网页版不可调,因此:API方式比直接用网页版ChatGPT可控性更高你可以明确地控制候选词汇的数量,确保模型不会生成概率非常低的词,适合有明确结构要求的任务。top-p可以自适应地选择词汇数量,因此比top-k更灵活,尤其在生成多样性和连贯性之间提供了更好的平衡。Pre-Training预训练内容包括:编程语言、维基百科、新闻常识、网络社区、浪漫、科幻、悬疑、恐怖等书籍、(让AI生成语言更像人类)由于版权和费用,训练内容不包括期刊论文数据库世界模型Generative:涌现人类绘画能力随年龄增长的“跳跃”随着大语言模型规模的增大,模型能够学习到一些难以预期的模式和规律,并开始展现出一些原本未设计或训练中未显现的能力:如推理、跨任务的泛化等复杂行为。这些能力是系统复杂性增加的自然结果,无法通过简单的个体组件推导出,是模型生成能力的一种非线性提升。Transformer一种机器学习模型并行计算、一目十行抓重点、压缩知识如果你能够高效地压缩信息,就意味着你在提取知识;否则,你无法实现有效的压缩。

北京大学教育学院教授汪琼:数字化转型建设要从问题出发

汪琼:2023年最热的人工智能技术是大语言模型。生成式人工智能对于高等教育的影响要大于基础教育,因为现在的生成式人工智能还会出现“幻觉”,对其提供的结果,成人更有判断的能力。目前全球不少高校已经就生成式人工智能如何用于高校教学和科研提供了指南,介绍了一些典型应用场景:比如,让学生分析整理人工智能生成的多个答案,训练学生的批判性思维;或者让人工智能扮演辩论对手,通过辩论,建立对某个知识或理论更为全面的认识。有人提出:人工智能的发展可能会改变学校教育的培养目标。比如,也许学生不需要再去学习和记忆事实性知识了,学校更多的是教学生方法论等元认知策略。如果真是如此,人类整体是会进化还是会退化,还很难说。之前有研究发现,长期上网会影响我们的阅读习惯,而且人的大脑成分也真的发生了改变。未来如果我们过于依赖机器,人类会不会因此被自然淘汰,也是需要警惕的。高等教育承担着传承文明、发现新知、服务社会的重任,人工智能技术会给教学科研带来诸多便利,但也需要关注如何在未来科技进步中保持和发展人类的智慧。在线学习

其他人在问
生成式搜索和知识问答的区别
生成式搜索和知识问答存在以下区别: 生成式搜索: 采用大型语言模型技术,能更好地理解用户自然语言查询的语义,不仅仅是匹配关键词。 可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,结果更易于理解和使用。 能够根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 例如 Perplexity 等 AI 搜索引擎,通过收集各种来源的信息给出答案。 但存在训练成本高、可解释性差、潜在偏差和不当内容等问题。 知识问答: 例如 RAG ,通过引用外部数据源为模型做数据补充,适用于动态知识更新需求高的任务。 原理是在基础大模型基础上引用外部数据,对搜索到的数据信息进行切片、拆分和语义理解,再根据用户提问进行检索和回答,但比基座模型更耗时。 一些知识问答系统能够支持在本地运行。 此外,为您推荐一些 AI 搜索引擎: 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能。 Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术收集信息并给出答案。 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持多模态搜索。 Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 Phind:专为开发者设计的 AI 搜索引擎,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
如何学习生成式人工智能?
以下是学习生成式人工智能的一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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,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。 此外,台湾大学李宏毅教授的生成式 AI 课程也是很好的学习资源。该课程主要介绍了生成式 AI 的基本概念、发展历程、技术架构和应用场景等内容,共分为 12 讲,每讲约 2 小时。通过学习本课程,您可以掌握生成式 AI 的基本概念和常见技术,能够使用相关框架搭建简单的生成式模型,了解生成式 AI 的发展现状和未来趋势。课程的学习内容包括: 1. 什么是生成式 AI:生成式 AI 的定义和分类、生成式 AI 与判别式 AI 的区别、生成式 AI 的应用领域。 2. 生成式模型:生成式模型的基本结构和训练方法、生成式模型的评估指标、常见的生成式模型及其优缺点。 3. 生成式对话:生成式对话的基本概念和应用场景、生成式对话系统的架构和关键技术、基于生成式模型的对话生成方法。 4. 预训练语言模型:预训练语言模型的发展历程和关键技术、预训练语言模型的优缺点、预训练语言模型在生成式 AI 中的应用。 5. 生成式 AI 的挑战与展望:生成式 AI 面临的挑战和解决方法、生成式 AI 的未来发展趋势和研究方向。 学习资源包括: 1. 教材:《生成式 AI 导论 2024》,李宏毅。 2. 参考书籍:《深度学习》,伊恩·古德费洛等。 3. 在线课程:李宏毅的生成式 AI 课程。 4. 开源项目:OpenAI GPT3、字节跳动的云雀等。 学习方法可以根据个人情况进行选择和调整。
2024-11-08
什么是生成式人工智能?
生成式人工智能是一种能够生成新内容的人工智能技术。生成的内容可以是多模式的,包括文本、图像、音频和视频等。它能够在给出提示或请求时,帮助完成各种任务,例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助和呼叫中心机器人等。 生成式人工智能通过从大量现有内容(如文本、音频、视频等)中学习进行训练,训练的结果是一个“基础模型”。基础模型可用于生成内容并解决一般性问题,还可以使用特定领域的新数据集进一步训练,以解决特定问题,从而得到一个量身定制的新模型。 Generative AI 可以应用于广泛的场景,如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 此外,Google Cloud 提供了多种工具,如 Vertex AI 这一端到端机器学习开发平台,帮助开发人员构建、部署和管理机器学习模型。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼,而 AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式,实际上是 Generative AI 的应用结果。
2024-11-08
现在国内语言生成式AI有多少个在做的,比如说百度的文心一言和阿里的通义
目前国内在做语言生成式 AI 的有不少,例如百度的文心一言、阿里的通义千问、讯飞的讯飞星火、智谱华章的智谱清言、字节跳动的豆包、腾讯的元宝、昆仑万维的天工 AI 等。 此外,还有一些在特定时间上线的大模型,如 8 月正式上线的包括北京的百度(文心一言)、抖音(云雀大模型)、智谱 AI(GLM 大模型)、中科院(紫东太初大模型)、百川智能(百川大模型),上海的商汤(日日新大模型)、MiniMax(ABAB 大模型)、上海人工智能实验室(书生通用大模型)。 需要注意的是,不同的大模型具有各自的特点和功能,在使用和应用场景上可能存在差异。
2024-11-06
生成式AI和AIGC是什么,有什么区别和联系?
生成式 AI(Generative AI)是一种能够生成新内容的人工智能技术,比如文本、图像、音乐等。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型,学习各种数据的规律和特征,实现对输入数据的分析、理解和生成。目前典型的生成式 AI 包括 OpenAI 推出的语言模型 ChatGPT、GPT4、图像模型 DALLE 以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。 AIGC(人工智能生成内容)指利用生成式 AI 创建的内容,如图像、视频、音频、文本和三维模型。AIGC 是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 生成式 AI 和 AIGC 的联系在于:AIGC 实际上是生成式 AI 的应用结果。 区别在于:生成式 AI 侧重于技术本身,强调生成新内容的能力;AIGC 侧重于生成的内容,是生成式 AI 所产生的具体成果。
2024-11-04
我计划编写一本关于生成式人工智能的书籍,但是在开始前,我需要确定一个合适的大纲框架来组织我的思路。这个框架应该包括那些部分,以及如何将各个部分连接起来,以便读者能够理解掌握AIGC的概念和应用
以下是为您编写关于生成式人工智能书籍提供的大纲框架建议: 一、引言 介绍编写本书的目的和背景,引导读者进入生成式人工智能的世界。 二、基础概念 1. 什么是生成式人工智能(AIGC) 定义和特点 与传统人工智能的区别 2. 相关技术名词 AI(人工智能) 机器学习(包括监督学习、无监督学习、强化学习) 深度学习(神经网络、神经元) 生成式 AI(可生成文本、图片、音频、视频等内容形式) LLM(大语言模型) 三、AIGC 的应用领域 1. 文字生成(如使用大型语言模型生成文章、故事、对话等) 2. 图像生成(如使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等) 3. 视频生成(如使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等) 四、AIGC 与其他内容生成方式的关系 1. AIGC 与 UGC(用户生成内容) 区别与联系 各自的优势和适用场景 2. AIGC 与 PGC(专业生成内容) 区别与联系 相互的影响和融合 五、技术原理 1. Transformer 模型 自注意力机制 处理序列数据的优势 2. 技术里程碑(如谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文) 六、实际案例分析 展示不同领域中成功的 AIGC 应用案例,分析其实现过程和效果。 七、挑战与展望 1. 面临的挑战(如数据隐私、伦理问题等) 2. 未来发展趋势和前景 八、结论 总结全书重点内容,对 AIGC 的未来发展进行展望。 各个部分之间可以通过逻辑递进、案例引用、对比分析等方式进行连接,使读者能够逐步深入理解掌握 AIGC 的概念和应用。
2024-10-23
教培舞蹈机构如何利用人工智能ai获客引流?
对于教培舞蹈机构利用人工智能 AI 获客引流,以下是一些建议: 1. 利用 AI 驱动的客户关系管理(CRM)系统:通过分析潜在客户的行为数据和偏好,实现精准营销和个性化的服务推荐。 2. 借助 AI 聊天机器人:在网站或社交媒体平台上提供即时的咨询服务,解答潜在客户关于课程、师资、价格等常见问题,提高客户满意度和参与度。 3. 运用 AI 进行市场分析:了解市场趋势、竞争对手动态以及潜在客户的需求,从而优化课程设置和营销策略。 4. 利用 AI 生成个性化的营销内容:例如宣传文案、海报设计等,吸引潜在客户的注意力。 5. 基于 AI 的社交媒体管理工具:帮助机构更有效地发布内容、选择发布时间,并监测社交媒体上的用户反馈,及时调整营销策略。
2024-11-20
人工智能在人力资源管理的应用
以下是关于人工智能在人力资源管理应用的相关内容: 在就业、工人管理和自雇职业中使用的人工智能系统,特别是用于招聘和选拔人员、做出影响工作合同关系晋升和终止的决定、分配任务、监测或评估人员等方面,应当列为高风险,因为这些系统可能对人的未来职业前景、生计和工人权利产生重大影响,还可能延续历史上的歧视模式,损害个人的数据保护和隐私权利。 相关报告: 《用友:AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。 《量子位:AI 视频生成研究报告》 《量子位:中国具身智能创投报告》具身智能正成为人工智能的新浪潮,广泛应用于物理实体,其发展得益于大模型和生成式 AI 的进步。 人工智能在招聘中的潜在风险与应对策略: 应对策略:更新人力资源程序以限制潜在不同影响;对人力资源技术提供商进行尽职调查;修改当前的人力资源隐私声明以符合法规;对 AI 的训练数据进行审查确保质量和无偏差;告知申请人有关数据收集和 AI 筛选流程的细节保障信息透明度;提供合理便利措施确保少数群体不被排除;定期评估 AI 筛选结果及时优化。 建议:企业采用 AI 辅助招聘工具时,必须考虑法律风险和道德责任,确保公平、无偏见的招聘环境,同时遵守相关法律法规。通过综合策略和审慎方法,有效利用 AI 优势并规避潜在风险。
2024-11-19
一个大学生,如果要了解学习通用人工智能,提高其通用人工智能素养,请给出你的建议
以下是给大学生了解学习通用人工智能、提高通用人工智能素养的建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 体验如 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,了解其应用场景。 探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向大学生的平台。 3. 学习 AI 基础知识: 掌握 AI 的基本概念、发展历程。 熟悉主要技术,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: 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 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注权威媒体和学者,了解最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 6. 深入学习数学知识: 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、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 7. 掌握算法和模型: 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:了解基本概念。 8. 了解评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能的方法,如交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 9. 学习神经网络基础: 网络结构:理解前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-17
典型的通用人工智能应用有哪些
以下是一些典型的通用人工智能应用: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发过程。 个性化医疗: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: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资者决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价:根据市场需求调整价格。 聊天机器人:回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障。 质量控制:检测产品缺陷。 供应链管理:优化供应链。 机器人自动化:提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 此外,通用人工智能模型还具有以下特点: 大型生成式人工智能模型可以灵活生成文本、音频、图像或视频等内容,适应各种不同任务。 当通用人工智能模型集成到人工智能系统中,该系统可服务于各种目的。 通用人工智能模型的提供者在人工智能价值链中具有特殊作用和责任,应提供适度的透明度措施和相关文件。
2024-11-17
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前,AGI 还只是一个理论概念,尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。实现 AGI 是人工智能研究的长期目标,这需要开发出在各种任务和环境中都能够进行推理、学习、理解和适应的 AI 系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是处理人类的自然语言。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,耗费资金多。
2024-11-17
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢?
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战,但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看: 技术上可以解决类似于社会歧视等问题,如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率,虽然可能导致某些岗位的调整,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例,解读 X 光照片只是其工作的一部分,实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理,代表人们执行特定任务,如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统,并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括: 可能放大人类的负面影响,需要在技术层级加以解决。 导致失业,但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧,不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能,目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论,但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行,如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级智能体,以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之,人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战,需要我们聪明而坚定地采取行动,以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
还有更多的行业应用案例吗?
以下是一些 AI 在不同行业的应用案例: 企业运营:包括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;投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车:生产计划、供应链计划状态查询;产线预测性维保辅助;产品质量分析与溯源;自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手;线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学:研发阶段靶点发现及产品成药性;医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理;医药代表培训及知识库建立;分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 不仅如此,ChatGPT 大模型以及生成式 AI 技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。
2024-11-20
我想收集一些AIGC行业应用的案例
以下是一些 AIGC 行业应用的案例: 在内容创作方面: 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 在制造业领域: 产品设计和开发:利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等,可以根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素,大幅提高产品设计效率。 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案,优化生产过程。 设备维护和故障诊断:利用 AI 模型分析设备运行数据,可以预测设备故障,并自动生成维修建议,提高设备可靠性。 供应链管理:AI 可以根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容,提高供应链管理效率。 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,可以自动生成个性化的客户回复,提升客户体验。 在医疗行业: 疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。例如,麻省理工学院利用 AI 发现了一种名为 Halicin 的新型广谱抗生素。 在广告营销行业: 从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验,还能降低内容制作成本并加速创意实现。
2024-11-20
AI在生成产品需求及需求文档上有哪些应用?
以下是 AI 在生成产品需求及需求文档上的一些应用: 1. PMAI 产品经理的 AI 助手:可以生成产品需求文档(PRD)的原型图、解决方案流程图、时序图、页面结构图、测试用例等,还能帮助生成数据字段、优化 PRD 文档、评估功能价值、生成 SQL 代码和周报思路等。 2. AI 工具辅助产品需求文档(PRD):通过人类语言描述想要的产品,得到 80%的完成稿,然后进行修改和发布。相关工具如 ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw。 3. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速识别关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 4. 关键词优化:AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提高搜索排名和可见度。 5. 产品页面设计:AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 6. 内容生成:AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 7. 图像识别和优化:AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,展示产品特点。 8. 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 9. 客户反馈分析:分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 10. 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 11. 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高客户满意度。 12. 营销活动分析:分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 13. 库存管理:预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 14. 支付和交易优化:分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 15. 社交媒体营销:帮助在社交媒体上找到目标客户群体,通过精准营销提高品牌知名度。 16. 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。
2024-11-20
最近比较流行的c端ai应用有哪些
以下是一些比较流行的 C 端 AI 应用: 500px 摄影社区:这是一个 AI 摄影比赛平台,使用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它举办摄影比赛,展示优秀摄影作品,利用 AI 技术对参赛作品进行评选和分类,为摄影爱好者提供展示和交流的平台。 Logic Pro X 教学软件:作为 AI 音乐制作教学平台,运用机器学习、音频处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的音乐制作教学服务,帮助用户掌握音乐制作技巧。 鲁班到家 APP:这是一个 AI 家居维修服务平台,采用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它能分析用户的维修需求和地理位置,为用户推荐附近的专业维修人员。 雪球财经 APP:作为 AI 金融投资教育平台,使用数据分析、自然语言处理技术,市场规模达数亿美元。它为用户提供个性化的金融投资教育服务,包括投资课程、市场分析和投资策略等。 彩云天气 APP:这是一个 AI 天气预报预警系统,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它提供准确的天气预报和预警信息,帮助用户提前做好防范措施。 腾讯觅影:作为 AI 医疗影像分析平台,使用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它对医疗影像进行分析,辅助医生诊断疾病。 钉钉会议管理功能:这是一个 AI 会议管理系统,采用自然语言处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它能管理会议流程,提高会议效率。 微拍堂书法作品拍卖频道:这是一个 AI 书法作品销售平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品销售渠道。 彩云天气专业版:这是一个 AI 天气预报定制服务,使用数据分析、机器学习技术,市场规模达数亿美元。它能根据用户需求提供个性化天气预报服务。 微医 APP:作为 AI 医疗健康管理平台,运用数据分析、机器学习技术,市场规模达数十亿美元。它能管理用户健康数据,提供健康建议。 腾讯会议策划工具:这是一个 AI 会议策划助手,采用自然语言处理、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它协助用户策划会议,提高会议效率和质量。 雅昌艺术网拍卖频道:这是一个 AI 书法作品拍卖平台,运用图像识别、数据分析技术,市场规模达数亿美元。它为书法爱好者提供作品拍卖服务。
2024-11-19
FlowGpt这款应用现在发展得如何了
FlowGPT 是一个发展较为出色的应用。 在 2023 年,02 年出生的党嘉成(Jay)在伯克利大二辍学后,于 1 月初创建了 FlowGPT 这一全球最大的开源 AI 应用平台。在零广告投放的情况下,实现了超过 300 万的月活跃用户和 10 万个 AI 应用。 FlowGPT 是一个聊天 GPT 提示和 AI 提示社区,旨在改善人与人之间的沟通。它提供了一系列精心设计的聊天 GPT 提示,还提供了一个可视化界面以多线程方式展示对话流程,能帮助用户优化工作流程、提高生产力,用户可在其社区中分享、发现和学习有用的 ChatGPT 提示。 其网站为:https://flowgpt.com/
2024-11-19
AI 在直播电商行业都有哪些应用
AI 在直播电商行业的应用主要包括以下方面: 1. 数字人直播: 盈利方式: 直接销售数字人工具软件,包括实时驱动和非实时驱动两类,实时驱动价格较高,非实时效果差且价格混乱。 提供数字人运营服务,按直播间成交额抽佣。 适用品类和场景: 适用于不需要强展示的商品,如品牌食品饮料;虚拟商品,如门票、优惠券等。 效果最好的是店播,不适用于促销场景。 壁垒和未来市场格局: 目前有技术门槛,长期看技术上无壁垒。 不会一家独大,可能有 4 5 家一线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值,大平台下场可能带来降维打击。 2. 阿里巴巴营销技巧和产品页面优化: 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 关键词优化:AI 推荐高流量、高转化的关键词。 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 内容生成:AI 文案工具撰写产品描述和营销文案。 图像识别和优化:选择或生成高质量产品图片。 价格策略:分析价格对销量的影响。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户偏好提供推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务。 营销活动分析:了解活动效果。 库存管理:预测需求,优化库存。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销:在社交媒体上精准营销。 直播和视频营销:优化直播和视频内容。 3. 虚拟主播: 品牌应用:欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会使用 AI 驱动的虚拟主播自播,通常在午夜时段排期。 服务与功能:阿里云提供品牌智能直播间基础版服务,包括直播剧本智能生成等多种功能。 案例特点: 形象风格:有 3D 卡通和 2D 拟真人等。 动作和语音:预设丰富动作库和真实语音。 商品展示:以图片为主,背景墙和画面有特效。 直播互动:流程相对固定,包括进场互动、引导关注分享下单、问答互动等。 存在问题:无法与产品接触,测评缺乏真实性,易引起用户反感,目前更像花瓶,负责基础介绍和问答。
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