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针对现阶段我国AI发展情况,实体企业面临的机会和挑战有哪些?

Answer

现阶段我国 AI 发展情况下,实体企业面临的机会和挑战如下:

机会:

  1. 提高工作效率:如在编程、自动化任务处理和内容创作等方面,AI 能够快速完成复杂任务。
  2. 创新业务模式:企业领导者可利用 AI 提高工作效率,将更多精力投入创新和战略规划。
  3. 拓展市场边界:通过提示词工程优化 AI 输出,提升市场竞争力。

挑战:

  1. 岗位替代风险:部分技术岗位如系统管理员、数字营销文案撰写等可能受到 AI 的冲击。
  2. 伦理考量:包括数据隐私和安全、算法公平性、透明度和可解释性、人机协作以及社会影响等方面。
  3. 适应新技术环境:企业需要不断调整和适应 AI 带来的工作方式和业务模式的变化。

同时,在国际上,如欧洲国家,要成为 AI 超级大国,需创造良好环境,应对包括物理伤害、国家安全、心理健康等风险,解决伦理挑战,建立公众信任,以充分发挥 AI 的优势。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

生成式人工智能:技术就业市场的新篇章

生成式AI在编程、自动化任务处理和内容创作等方面展现出惊人的能力。以编程为例,AI可以在极短的时间内完成复杂的编码任务,这是任何人类程序员难以匹敌的。这种高效率使得AI在商业世界中极具价值,但同时也威胁到了一些技术岗位的存在。举个例子,系统管理员的职责通常包括安装软件、编写脚本等,这些任务现在可以通过AI自动完成。数字营销文案撰写也面临类似的挑战,因为AI能够以多种风格和声音创作内容,大幅减少了对人类撰稿人的需求。微软近期的动向是这一趋势的一个突出例证。该公司在大举投资ChatGPT的同时,宣布了大规模裁员计划,这凸显了AI技术在替代某些职位方面的潜力。[heading3]技术变革下的机遇与挑战[content]然而,这种技术变革并非全然是负面的。实际上,它也为那些能够适应新环境的技术工作者带来了新机遇。AI虽然在某些方面能力超群,但它无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。云架构师、网络架构师和企业架构师等职位就是这样的例子。这些工作不仅仅需要技术知识,更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外,AI技术的发展也促使企业领导者重新思考他们的角色。在一个由AI驱动的世界中,领导者可以利用AI作为一个工具来提高工作效率,特别是在处理大量数据、创建演示文稿或响应业务需求时。这使得他们可以将更多的精力投入到创新和战略规划上。

【全方位解析】企业如何通过提示词工程优化AI输出,提升市场竞争力

然而,随着AI能力的提升,伦理考量和责任使用变得越发重要。企业在利用这些强大工具的同时,必须谨慎行事,确保技术的使用符合道德标准并负责任。以下是一些关键的伦理考量:1.数据隐私和安全:确保在处理和分析数据时,严格遵守隐私法规和安全协议。2.算法公平性:防止AI系统产生或加剧偏见和歧视。3.透明度和可解释性:确保AI决策过程的透明度,使人类能够理解和审核AI的推理。4.人机协作:在自动化的同时,保持人类的监督和最终决策权。5.社会影响:考虑AI应用可能对就业、社会结构等方面产生的广泛影响。为了应对这些挑战,我们可以设计专门的伦理审查提示词:这个伦理审查提示词可以帮助企业全面评估AI项目的伦理影响,确保技术的发展和应用始终以负责任和有益于社会的方式进行。展望未来,AI赋能的企业前景既充满机遇,也面临挑战。提示词工程将在这个新时代扮演关键角色,成为企业利用AI能力、扩展业务边界的重要工具。然而,企业领导者必须始终牢记,技术的力量越大,责任也越大。通过谨慎、负责任地运用这些强大的工具,企业不仅能够实现商业目标,还能为构建一个更美好、更公平的社会做出贡献。在这个AI驱动的未来,成功的企业将是那些能够巧妙平衡技术创新、商业效率和社会责任的企业。提示词工程,作为人类智慧和机器智能之间的桥梁,将继续演进和发展,为这个平衡提供更多可能性和工具。企业领导者需要不断学习和适应,在这个快速变化的时代保持敏锐和前瞻性,同时牢记技术应用的终极目标是为人类创造更大的价值和福祉。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

European country.Our world-leading status is down to our thriving research base and the pipeline ofA pro-innovation approach to AI regulationexpertise graduating through our universities,the ingenuity of our innovators and the government’slong-term commitment to invest in AI.To ensure we become an AI superpower,though,it is crucial that we do all we can to create the rightenvironment to harness the benefits of AI and remain at the forefront of technological developments.That includes getting regulation right so that innovators can thrive and the risks posed by AI can beaddressed.These risks could include anything from physical harm,an undermining of national security,as well asrisks to mental health.The development and deployment of AI can also present ethical challengeswhich do not always have clear answers.Unless we act,household consumers,public services andbusinesses will not trust the technology and will be nervous about adopting it.Unless we build publictrust,we will miss out on many of the benefits on offer.Indeed,the pace of change itself can be unsettling.Some fear a future in which AI replaces ordisplaces jobs,for example.Our white paper and our vision for a future AI-enabled country is one inwhich our ways of working are complemented by AI rather than disrupted by it.In the modern world,toomuch of our professional lives are taken up by monotonous tasks – inputting data,filling out paperwork,scanning through documents for one piece of information and so on.AI in the workplace has thepotential to free us up from these tasks,allowing us to spend more time doing the things we trained for– teachers with more time to teach,clinicians with more time to spend with patients,police officers withmore time on the beat rather than behind a desk – the list goes on.Indeed,since AI is already in our day-to-day lives,there are numerous examples that can help toillustrate the real,tangible benefits that AI can bring once any risks are mitigated.Streaming services

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AI 是什么
AI 是一门令人兴奋的科学,它研究如何使计算机表现出智能行为,例如做一些人类所擅长的事情。对于 AI ,可以有以下几种理解: 1. 对于没有理工科背景的文科生来说,可以将其当成一个黑箱,只需要知道它是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西。其生态位是一种似人而非人的存在,即便技术再进步,这一生态位也不会改变。 2. 从任务角度来看,对于像“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,因为我们不清楚大脑完成此任务的具体步骤,所以无法编写明确程序让计算机完成,而这类任务正是 AI 所感兴趣的。 3. AI 健身是指利用人工智能技术来辅助或改善健身训练和健康管理的方法。它利用 AI 算法和数据分析来个性化地指导用户进行锻炼、提供健康建议、监测运动进度和提供反馈。 在实际应用中,有一些不错的 AI 健身工具,如 Keep 、 Fiture 、 Fitness AI 、 Planfit 等。
2024-12-25
修图ai是哪个
以下是一些常见的修图 AI 工具: 1. Niji·journey 5:在二次元绘画领域表现出色,能够生成令人惊叹的二次元风格角色。 2. 无界 AI:国内网络可稳定使用,有免费出图点数,支持中文关键词输入,无需额外下载风格模型,可直接取用。 如果您想了解更多关于这些工具的详细信息或使用方法,可以进一步向我提问。
2024-12-25
图像对比与图像搜索这块,有没有哪个ai大模型做的比较好比较深入的
在图像对比与图像搜索方面,以下是一些相关的 AI 大模型特点和应用: RAG(检索增强生成):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。其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。RAG 是一个检索生成框架,能够支持在本地运行。 AI 搜索:结合了多种能力,如 fine tuning、实时联网查询和查询知识源等,能够为用户整理出想要的内容。一些 AI 搜索平台专注于特定领域,如为程序员提供代码搜索。 多模态大模型:像能唱会跳、精通多种技能的机器人,能看见、听见、思考、说话,例如能识别物体、听取指令等。 生成式模型和决策式模型:决策式模型偏向逻辑判断,按预设程序固定输出;生成式模型偏随机性,能动态组合并结构化呈现,如在图像识别中,决策式模型返回关键词,生成式模型用语言表达结构化信息。
2024-12-25
AI提示词的意思是指训练自己的AI智能体吗
AI 提示词并非仅仅指训练自己的 AI 智能体。 智能体大多建立在大模型之上,其发展从基于符号推理的专家系统逐步演进而来。基于大模型的智能体具有强大的学习能力、灵活性和泛化能力。智能体的核心在于有效控制和利用大型模型以达到设定目标,这通常涉及精确的提示词设计,提示词的设计直接影响智能体的表现和输出结果。 设计提示词本质上是对模型进行“编程”,通常通过提供指令或示例完成。与多数其他 NLP 服务不同,补全和聊天补全几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 我们的模型通过将文本分解为标记来理解和处理文本,在给定的 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出长度。对于英文文本,1 个标记大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词,文本提示词和生成的补全合起来不能超过模型的最大上下文长度。
2024-12-25
最好用的会计AI
以下是关于会计 AI 的相关信息: 生成式 AI 在金融服务领域,包括会计方面,具有多方面的应用和优势: 1. 预测方面: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,发现模式,从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入,并适应模型为公司决策提供依据。 2. 报告方面: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。 3. 会计和税务方面:能够帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面:能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 金融服务公司利用历史金融数据微调大型语言模型或从零开始训练模型,能够迅速回答几乎任何金融问题。金融服务行业准备使用生成式人工智能实现个性化的消费者体验、成本效益高的运营、更好的合规性、改进的风险管理以及动态的预测和报告这五个目标。 目前没有专门针对“最好用的会计 AI”的明确推荐,但您可以参考以上生成式 AI 在金融和会计领域的应用特点,结合自身需求进行选择。同时,营销领域有一些常用的 AI 工具,如 Synthesia、HeyGen、Jasper AI、Copy.ai、Writesonic 等,更多相关产品可查看 WaytoAGI 网站:https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。但请注意内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-25
可以对数据进行分析,生成报表的AI工具或网站
以下是一些可以对数据进行分析并生成报表的 AI 工具或网站: 1. 在金融服务领域,生成式 AI 能够帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如,它可以帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,自动创建文本、图表、图形等报告内容,还能在会计和税务、采购和应付账款等方面提供帮助。 2. 对于撰写专业区域经济报告,可利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,将报告内容拆分处理,借助传统工具如 Excel 结合 AI 指导操作数据筛选与图表生成,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,但最终内容需人工主导校验。 3. 一些具体的工具和网站包括: PandasAI:将 Pandas DataFrame 转换为“聊天机器人”,用户可以以自然语言提问,它会以自然语言、表格或图表形式回答,目前仅支持 GPT 模型,需自备 OpenAI API key。网址:https://github.com/gventuri/pandasai DataSquirrel:自动进行数据清理并可视化执行过程,帮助用户在无需公式、宏或代码的情况下快速将原始数据转化为可使用的分析/报告,平台符合 GDPR/PDPA 标准。网址:https://datasquirrel.ai/
2024-12-25
现阶段应对ai诈骗研究进展
现阶段应对 AI 诈骗的研究进展主要包括以下方面: 拜登签署的 AI 行政命令要求开发最强大 AI 系统的开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。对于可能对国家安全、经济安全、公共卫生和安全构成严重风险的基础模型,开发公司在训练模型时必须通知联邦政府,并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针,以清晰标记 AI 生成的内容,联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的,并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 OpenAI 提出通过“指令层次结构”修复“忽略所有先前指令”攻击的方法,并已在 GPT40 Mini 中部署。Anthropic 在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力,在前面和后面添加警告文本以警示模型。Gray Swan AI 的安全专家试用“断路器”,专注于重新映射有害表示。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准,Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。 除了常见的越狱攻击,还存在更隐蔽的攻击,如伯克利和麻省理工学院的研究人员创建的看似无害的数据集,会训练模型响应编码请求产生有害输出。
2024-12-02
ai诈骗现阶段研究进展及其成果
目前关于 AI 诈骗的研究进展及成果的相关内容较少。但在 AI 领域,以下方面的研究成果可能对理解 AI 诈骗有所帮助: 神经网络研究:自 2010 年左右,大型公共数据集的出现推动了神经网络的发展。2012 年卷积神经网络用于图像分类,错误率大幅下降。2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。此后,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中表现成功。 AI 幻觉应对:研究人员开发多种技术手段应对,如进行数据“体检”,包括数据清洗去除错误信息、补充缺失数据等,以及数据增强为模型提供更多丰富训练数据。 政策方面:拜登签署的 AI 行政命令中,要求最强大的 AI 系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息,制定确保 AI 系统安全可靠的标准、工具和测试,建立相关安全委员会,应对 AI 对关键基础设施的威胁,制定防范利用 AI 制造危险生物材料的新标准,建立检测 AI 生成内容和认证官方内容的标准及最佳实践以防范 AI 导致的欺诈和欺骗。
2024-12-02
现阶段ai工具解决问题的方式方法是什么
现阶段 AI 工具解决问题主要有以下方式方法: 1. 生成式 AI 在艺术创作方面,虽存在幻觉或处理请求时间长等问题,但为满足高级用户需求,许多公司预计会添加如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐以提供更高质量服务。 2. AI 工作流:每个工作环节都有自身特点,不能仅依靠一个 AI 工具解决所有问题,而是要为每个环节选择最合适的 AI 工具,通过局部最优解达到全局最优解。AI 能帮助人类迅速写出基础文章,人类在此基础上优化,效率更高。随着大模型进化和提示词能力提升,未来 AI 有望输出更高质量文章。现在学习 AI 工作流是为了提前布局、抢占先机。 3. 在游戏创建领域,第一阶段重点关注工具,生成式人工智能可成为创作者的副驾驶,优化现有 UGC 工作流程,现有平台会添加相关工具,初创公司也会针对其优化工作流程。第二阶段可能会出现从头重新构想创作工作流程的新公司,形成全新创作范式,但具体形式难以预测。
2024-09-27
现阶段如何让AI融入生活和工作
人工智能 正以惊人的速度融入我们的生活和工作,为各个领域带来了革命性的变化。以下是一些现阶段如何让 AI 融入生活和工作的方法: 日常生活方面: 1. 智能家居: 利用智能家居设备,例如智能音箱、智能灯具、智能门锁等,可以简化日常家务,提升生活便利性和安全性。 2. 个性化推荐: 基于 AI 算法的个性化推荐系统可以根据您的兴趣和需求,推荐您可能喜欢的商品、电影、音乐等,帮助您节省时间和精力。 3. 智能语音助手: 智能语音助手可以帮助您完成各种任务,例如设置闹钟、播放音乐、查询天气、拨打电话等,解放您的双手。 4. 智能图像识别: AI 图像识别技术可以用于照片整理、物品识别、文字翻译等,方便您的日常生活。 5. 虚拟现实和增强现实: VR 和 AR 技术可以为您提供身临其境的体验,用于游戏、教育、培训等领域,丰富您的生活娱乐。 工作领域方面: 1. 智能客户服务: AI 客服机器人可以 7x24 小时提供客户服务,解答常见问题,处理简单事务,减轻人工客服压力。 2. 数据分析和决策支持: AI 可以帮助分析大量数据,发现隐藏的模式和趋势,为企业决策提供支持。 3. 自动化工作流程: AI 可以自动化许多重复性的工作流程,例如数据录入、文件整理、报告生成等,提高工作效率。 4. 智能制造: AI 可以用于智能制造,例如预测性维护、质量控制、生产优化等,提高生产效率和产品质量。 5. 个性化学习和培训: AI 可以根据每个学生的学习情况和需求,提供个性化的学习和培训方案,提高学习效果。 6. 医疗辅助诊断: AI 可以辅助医生进行诊断,例如分析医学影像、识别疾病特征等,提高诊断的准确性和效率。 7. 科学研究: AI 可以用于科学研究,例如分析实验数据、提出新理论、设计新实验等,加速科学发现。 总而言之,AI 已经渗透到生活的各个方面,并将在未来发挥更大的作用。随着 AI 技术的不断发展,我们可以期待 AI 将为我们的生活和工作带来更加便利、智能和高效的体验。
2024-05-08
如何做一个具身智能实体?
要实现具身智能实体,以下是一些关键方面: 1. 空间智能:像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样,具身智能实体也应具备这种能力,将感知与行动联系起来,例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征:能在开放世界中探索,拥有海量世界知识,并能执行无数任务。 3. 与环境的互动:无论是在物理世界还是数字世界,具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用:有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法,利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界:在物理世界中感知环境的难度较大,需要重点关注更底层的传感,包括视觉传感和触觉传感,充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是,目前具身智能的实现仍面临诸多挑战,数字世界可能会先于物理世界取得突破。
2024-10-22
我需要一个能用于命名实体识别的prompt,针对具体的抽取事例为我提供一个这样的模板,要保证抽取结果的准确性。
以下是一个用于命名实体识别的 Prompt 模板示例: “请从以下文本中准确识别出所有的命名实体,并按照人物、地点、组织、时间等类别进行分类:” 通过这样明确的指令,能够引导模型更有针对性地进行命名实体的抽取,从而提高抽取结果的准确性。
2024-09-08
AI在实体服装店等方面的应用
以下是 AI 在实体服装店方面的应用: 1. 设计方面: 提升设计质量和效率。 利用 AI 绘画进行服装款式、图案等的设计。 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 2. 营销方面: 利用图像生成工具进行广告宣传,如 DALLE 2 用于生成与服装相关的广告图像。 利用 AI 向客户推荐特定服装。 3. 客户服务方面: 采用 AI 驱动的聊天机器人来处理客户服务请求。 4. 商品方面: 进行 AI 服装预售。 将 AI 绘画应用于实体印刷,如在 T 恤、杯子等实物上印刷相关图案。
2024-08-15
AI应用的挑战之一,数据,可以展开讲讲吗
在 AI 应用中,数据是至关重要但也面临诸多挑战: 1. 高质量数据短缺:传统互联网数据已难以满足需求,AI 模型需要更高质量的“前沿数据”,包括复杂推理过程、专业知识和人类思维模式等,以提升推理能力和整体性能。 2. 数据标注角色转变:从简单的画边界框变为需要证明复杂数学定理或批判性审查 AI 生成的多种解决方案。 3. 合成数据的应用与风险:合成数据成为解决真实数据获取难、隐私保护成本高等问题的途径,但也存在与真实数据分布不一致导致模型偏差、隐藏误导性模式影响模型可靠性等风险。 4. 数据与需求不匹配:产品从业者使用 AI 工具时,面临默认知识库和能力与需求不匹配的问题,且市场上 AI 工具大多功能相似、生成内容质量不稳定。 5. 选择和学习成本高:用户存在不知如何找到适用的 AI 工具、因产品同质化严重不知如何选择以及学习成本高等困扰。 6. 潜在的偏见和歧视:AI 训练依赖大量数据,若数据集存在偏见,可能在招聘等应用场景中复制甚至加剧对特定社会群体或性别的偏见,导致无意的歧视,带来法律责任。 7. 数据隐私问题:使用 AI 招聘系统收集大量个人数据,若被滥用会侵犯候选人隐私。
2024-12-16
企业在构建AI智能体问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署方面:在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业,私有化部署场景需求大,增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面:访问 GPT 存在门槛,国企类、体制类合作伙伴受限,需寻找更易于接入的国产模型替代,如智谱等。 3. 工程化落地方面:企业知识库大多卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理难度大,技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足:在品牌卖点提炼中,AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0,难以直接给出有效卖点,更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
企业在构建AI智能问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署的挑战:在金融、医疗和法律等许多中小型行业,对数据私密性要求极高,需要私有化部署,这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制:访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难:企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题:对于规模不大且没有数字化系统的企业,私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。
2024-12-05
你觉得ai+健康 会如何发展 ,优势和挑战分别是什么
AI 在健康领域的发展具有巨大潜力,同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面: 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI,促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持,例如在学校中提供个性化辅导,从而变革教育模式。 挑战方面: 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险,可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告,并采取补救措施。 总之,AI 在健康领域的发展前景广阔,但需要妥善应对潜在的挑战,以实现其最大的价值和效益。
2024-11-14
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
嗨喽,我刚接触ComfyUI,想从简单的案例开始,一步步挑战更复杂的项目。有没有什么好地方可以找到这种分层次(基础-进阶)的学习案例呢?我想边学边练,这样印象更深刻。
以下是在飞书学习群中可以找到的 ComfyUI 分层次(基础进阶)的学习案例: 基础课程:陈旭常用节点讲解和简单的节点制作、长风归庭基础教程+工作流创建、王蓉🍀 🎈 Wang Easy 基础搭建和转绘、唯有葵花向日晴基础教程,工作流开发,实际应用场景、苏小蕊基础教程、Sophy 基础课程、啊乐福基础课程、塵优秀案例、风信基础课程➕平面设计应用场景、北南基础课程、Damon 基础课程、雪娴_CC 基础课程(从安装开始)、Joey 实时转绘工作流、三思基础教程、晓珍、戴志伟基础课程、Moana 基础教程、Jl 基础教程、kk 基础教程、samuel 基础 进阶课程:ヘヘ阿甘采样器原理与优化、热辣 HuolarrAI 系统课私聊图生视频、咖菲猫咪基础教程/工作流搭建思路/各版本模型使用的优缺点、傅小瑶 Lucky 如何制作多人转绘视频、云尚工作流节点搭建思路、FǎFá 热门节点功能,搭建、森林小羊基本报错解决方式及基础工作流逻辑分析、蜂老六装一百个最新常用插件后如何快速解决冲突问题、阿苏工作流框架设计、aflyrt comfyui 节点设计与开发、老宋&SD 深度解释虚拟环境部署和缺失模型的安装、Liguo 模型训练、郑个小目标针对于某个插件的深入讲解、波风若川报错解决、皮皮 Peter 工作流的设计规划和调优逻辑、Jāy Līn 锦鲤工作流搭建逻辑和原理、K 如何本地部署基础生图参数选择工作流的基本应用、Adai 基础课程、镜生视频、梦飞基础教程、🙋🙋🙋各个节点讲解和参数含义、Mr.大狐🏝报错解决、Duo 多吉~基础课程、渔舟基础课程+工作流搭建思路、乔木船长工作流、☘️基础教程、☘基础教程、工作流设计+典型案例剖析、麒白掌工作流搭建、OutSider 风格迁移、吴鹏基础+工作流搭建、拾光工作流基础搭建从入门到精通、茶浅浅。视频转绘/节点工作流介绍、百废待.新(早睡版)工作流从入门到进阶、电商应用场景、小马哥人物一致性分镜画面生成、C 张工作流搭建+电商落地应用、uui 视频风格迁移、你头发炸了基础教程搭建思路、阿头实战案例分享
2024-09-24