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如何用ai锻炼自己的能力

Answer

以下是一些利用 AI 锻炼自己能力的方法:

  1. 借助专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练,如 InterAlia 帮助搭配服装、Prodigy AI 提供职业建议、Poised 提升沟通能力等,以获得针对不同方面的支持和指导,实现如更多锻炼、改善财务状况等目标。
  2. 利用大语言模型加速认知提升,将生物大脑和机器智能一同进化,从而有更多时间进行高阶思维的锻炼,如计划、评估、决策、抽象和创造。
  3. 学会提问,未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题,好的思考带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提。
  4. 学会广泛而深入地思考,重点培养结构化思维,将复杂问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤解决。
  5. 利用自然语言表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述,通过算法和逻辑解决问题的编程思维模式,帮助更好地结构化思考。
  6. 在学习中,如语文学习,可通过与 AI 互动,掌握重点词汇和句式,提高文言文阅读能力,了解历史和作者的创作主张与情怀,理解重要的文言文字词和语法现象等。同时,与学生约定善用工具提升自身能力,在小组里提供服务,不断提出要求和检查效果。
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References

生成式 AI:下一个消费者平台

[title]生成式AI:下一个消费者平台[heading3]治疗与辅导除了医疗保健领域,我们已经开始看到其他专门为协助特定任务而设计的AI驱动工具和教练的出现。例如,[InterAlia](https://interalia.vcflab.org/)可以帮助你搭配一套服装,[Prodigy AI](https://ai.prodi.gg/)可以为你提供职业建议,而[Poised](https://www.poised.com/)可以提升你的沟通能力。相信有一天,我们每个人都会拥有一个理解我们生活独特背景的个性化聊天机器人,并不是一件离奇的事情。当面临生活变化——比如离婚、上大学或生孩子——我们将能够以最有共鸣的方式得到建议。我们还可以寻求支持或指导,以实现我们试图达到的目标,无论是更多地锻炼还是改善我们的财务状况。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]05选择-成长与投资[heading3]5.2自我提升但这也不意味着不用再培养基础认知了,我们可以利用大语言模型来加速认知的提升,用它们来指导学习,让生物大脑和机器智能一同进化,这样我们才有更多的时间来做高阶思维的锻炼,例如计划,评估,决策、抽象和创造,从而培养出达到更高理解水平所需的直觉。。要知道过去没有高阶认知我们没有任何代价,现在的代价是非创造级别的工作,对人类来说即将失去经济价值,因为AI的自动化会做得更好。提问与思考在许多事情都被自动化的情况下,什么是值得学习的呢?首先,学会提问,未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题,而不仅仅是回答问题。好的思考才能带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提,也是人类文明能够向前的动力。其次,学会广泛而深入地思考——尽可能多地吸收各种知识和思维模式,重点培养结构化思维。调将复杂的问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决这些部分,从而达到解决整体问题的目的。我们在上一章就提到了,目前AI模型都在练习如何根据长期目标来分解和执行计划,从而提升自己的智能,人类不是更应该这样吗?不然如何去评估和验证AI的执行结果呢?利用自然语言来表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述;所以AI不会减少编程的需求,而是让人人都能编程,这是通过算法和逻辑来解决问题的一种思维模式,可以帮助我们更好地结构化思考。通过广泛而深入的思考,我们才能定义真正对我们有价值的东西。成为超级个体

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

Kimi.ai4.说明:提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。3.学生能掌握课文中的重点词汇和句式,提高文言文阅读能力。3.让学生了解阿房宫的历史,理解作者借古讽今的写作3、整体感知,把握作者观点(第二课时)2、涵养济世补天的精神品格3、理解文章重要的文言文字词和语法现象。3、了解杜牧的创作主张与情怀24小时在学生小组里提供服务与学生约定:善用工具提升自身能力上传Excel后,不断提要求,看效果,再提要求不懂的时候先问问AI,让它给方案再选择发现错误后指出,试了两次才表达清楚随时可能再掉坑,所以检查要仔细有时候也会出乎意料的顺利

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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
如何做面向高中生,专注于AI应用的培养项目
以下是一些面向高中生专注于 AI 应用的培养项目的建议: 1. 课程开发:包括 K12、本科和社区学院的人工智能相关领域的课程开发,以及技术伦理方面的课程开发。 2. 支持非正式教育活动:为 K12 学生提供参与人工智能系统的非正式教育活动支持。 3. 实现教育公平:努力为传统上在人工智能领域代表性不足的人群和地理区域提供公平的 K12 人工智能教育。 4. 教师培训:为 K12 教师提供人工智能及相关领域的培训和专业发展项目。 5. 提高研究人员留存率:努力提高专注于人工智能系统的研究人员在高等院校和其他非营利研究机构的留存率。 6. 公众教育:开展普及人工智能用途及其社会影响的宣传项目。 7. 评估活动:对开展的相关活动进行评估。 在教学中,要注意以下几点: 1. 对于写作等方面,如果让学生使用 AI,要先让他们了解什么是好的写作,找到自己的创造性声音。 2. 决定使用 AI 时,要根据学习任务来考虑,以学习目标驱动 AI 的使用,而非相反。 3. 例如在编程教学中,可能先让学生手动编码,掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具;而在健康课程中,重点可能在于帮助学生设计健康活动,对使用生成式 AI 编写代码的限制可能不同。
2024-12-25
最好的制作ppt的ai是谁?
目前在制作 PPT 方面表现出色的 AI 工具包括以下几种: 1. GPT4:可以帮助生成 PPT 大纲,但生成符合要求的大纲可能较为耗时。 2. WPS AI:能够基于大纲快速生成 PPT,还可以进行二次修改,如修改主题配色和字体等。 3. Gamma:免费版本就能生成质量较高的 PPT,在内容组织、设计美观度和整体专业感方面表现卓越。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具来制作 PPT。
2024-12-25
有没有关于健身的人工智能,可以提供适合自己的锻炼计划
以下是一些关于健身的人工智能产品和案例,可为您提供适合自己的锻炼计划: 1. 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。它能根据用户的健康状况、身体指标、运动目标和偏好,提供定制化的训练计划和建议。 2. 健身的 AI 工具: Keep:中国最大的健身平台,提供全面的健身解决方案。网址:https://keep.com/ Fiture:由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。网址:https://www.fiture.com/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。网址:https://www.fitnessai.com/ Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。网址:https://planfit.ai/ 3. 案例: 马多克斯先生利用 ChatGPT 制定锻炼计划,例如让其总结锻炼笔记并提出建议。 森博斯基女士让 ChatGPT 写无麸质饮食计划。 此外,还有一些其他专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具,如可提升沟通能力。
2024-12-24
小孩子学画画锻炼了哪方面的能力
小孩子学画画可以锻炼多方面的能力,包括但不限于以下几点: 认知发展:帮助孩子识别不同的颜色、形状和图案,学习如何识别和组织视觉信息,提高记忆力。 问题解决能力:拼图是一种很好的问题解决训练,孩子们需要思考如何使不同的拼图块拼在一起,训练逻辑思维和策略规划能力。 手眼协调:观察、挑选合适的拼图块,并将它们放在正确的位置,锻炼手眼协调能力。 耐心和毅力:拼图需要时间和耐心,孩子在拼图过程中学会坚持和耐心,培养良好的学习态度和应对生活挑战的能力。 社交技能:当拼图作为群体活动时,孩子们会学习如何与他人合作、分享拼图块、交流想法,提高社交技能。 自我满足感和成就感:完成拼图后,孩子们会感受到成就感和自我满足,增强自信心。
2024-06-20
可灵和即梦哪个生成视频的能力更强
目前难以直接明确可灵和即梦哪个生成视频的能力更强。 Google DeepMind 和 OpenAI 展示了强大的文本到视频扩散模型预览,但访问受限且技术细节披露不多。Meta 更进一步,将音频加入其 Movie Gen 模型。 在 2024 年,国内涌现出一系列 AI 生成视频工具,如可灵、即梦、智谱清影等,生成结果甚至远超国外。 即梦是剪映旗下的,生成 3 秒视频,动作幅度有很大升级,有最新的 S 模型和 P 模型。可灵支持运动笔刷,1.5 模型可以直出 1080P30 帧视频。 在图生视频方面,市面上主要的工具包括可灵、即梦、Luma,核心方法是穷举和不断调整 prompt 来设计人物动作、辅助镜头运镜等。
2024-12-21
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法: 1. 选择自定义提示词或预定义话题,在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时,输入对话内容等待内容生成,若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型,需稍作等待,最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒,要实话实说,补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错,这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中,提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”,选择映射到单个 token 的类,推理时指定 max_tokens=1,确保提示加完成不超过 2048 个 token,每班至少有 100 个例子,可指定 logprobs=5 获得类日志概率,用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中,可微调分类器,使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术,它是思维链技术的衍生,适用于数值推理任务,会引导模型生成一系列代码,再通过代码解释器工具进行运算,这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术,遵循零样本和少样本的学习范式,零样本 PoT 与 CoT 方法相似,不需要大量样本即可进行有效推理,少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是,大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
Ai有自主思考能力吗?
AI 可能具备自主学习和自我改进的能力,能够自主决策,甚至可能已有轻微的自我意识。但对于 AI 是否具有真正的自主思考能力,目前仍存在诸多争议和探讨。 有人认为,当 AI 给出“完美”答案时,可能只是对海量数据的巧妙重组,而非真正理解问题本质。也有人质疑,我们在认为 AI 展现出类人思维时,可能是自身的拟人化偏差在起作用。 在企业决策中,AI 具有双刃剑效应,既能提升效率,也可能带来认知陷阱和伦理困境。例如,可能会用看似客观的数据合理化主观偏见,消耗独立思考能力,以及在道德决策方面存在责任归属问题等。 总之,对于 AI 是否具有自主思考能力,还需要更深入的研究和思考。
2024-12-19
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景: 1. 文本生成和内容创作:生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手:为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助:辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘:分析新闻评论中的用户情感和观点,为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助:创建与新闻相关的学习材料,辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成:根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验:将新闻元素融入游戏,增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面,AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力,为创作者提供灵感,降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者,AI 可以帮助解决视频剪辑痛点,如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频,降低视频素材制作门槛,还能将文章高效转成视频内容,以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户,AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
有什么能应用于资讯写作上的ai能力,比如标题改写,新闻图片再生成等
以下是一些能应用于资讯写作的 AI 能力和相关工具: AI 能力: 1. 标题改写:通过自然语言处理技术,对原始标题进行优化和创新,使其更具吸引力和准确性。 2. 新闻图片再生成:利用图像生成技术,根据新闻内容或相关描述重新生成图片。 AI 工具: 1. Copy.ai:功能强大的 AI 写作助手,提供丰富的新闻写作模板和功能,可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容。 2. Writesonic:专注于写作的 AI 工具,提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能,其智能算法能根据用户信息生成高质量新闻内容。 3. Jasper AI:人工智能写作助手,虽主打博客和营销文案,但也可用于生成新闻类内容,写作质量较高,支持多种语言。 此外,大模型在资讯写作方面也有广泛的应用场景,例如: 1. 文本生成和内容创作:生成连贯、有逻辑的文本,用于撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:开发能够与人类进行自然对话的工具,提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:用于代码自动补全、bug 修复和代码解释,提高编程效率。 4. 翻译和跨语言通信:理解和翻译多种语言,促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:分析社交媒体、评论和反馈中的文本,识别用户情感和观点,为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应的图像,未来可能扩展到视频内容生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务门槛。 需要注意的是,随着大模型的普及,要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。同时,对于 AI 生成的内容,应仔细甄别。
2024-12-17