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如何用ai赋能高报行业

回答

以下是关于如何用 AI 赋能高报行业的一些信息:

  1. 金融服务方面:
    • 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程,简化日常工作。例如,它可以帮助回答财务问题,从更多数据源获取数据,自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。
    • 能帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,发现模式并为预测建议输入。
    • 能自动创建文本、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。
    • 能在会计和税务方面提供帮助,如综合、总结税法和潜在扣除项的可能答案。
    • 能在采购和应付账款方面自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
  2. 教育方面:生成式 AI 可以通过创建资源来支持教育工作者部署 AI 赋能的教育工具,例如学校中的个性化辅导,从而改变教育。
  3. 劳动力方面:
    • 制定原则和最佳实践,以减轻 AI 对工人的危害并最大化其益处,解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。
    • 制作关于 AI 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力中断(包括因 AI 导致)的工人的支持的选项。

此外,拜登签署的 AI 行政命令还涉及以下方面:

  1. 催化美国各地的 AI 研究,通过国家 AI 研究资源的试点为研究人员和学生提供关键的 AI 资源和数据,并扩大在医疗保健和气候变化等重要领域的 AI 研究资助。
  2. 促进公平、开放和竞争的 AI 生态系统,为小型开发者和企业家提供技术援助和资源,帮助小企业将 AI 突破商业化,并鼓励联邦贸易委员会行使其职权。
  3. 利用现有权力,通过现代化和简化签证标准、面试和审查,扩大高技能移民和在关键领域有专长的非移民在美国学习、停留和工作的能力。
  4. 在国际上:
    • 扩大双边、多边和多利益相关方的合作,建立强大的国际框架来利用 AI 的益处并管理其风险和确保安全。
    • 与国际伙伴和标准组织加速关键 AI 标准的开发和实施,确保技术安全、可靠、可信和可互操作。
    • 促进国外安全、负责和肯定权利的 AI 开发和部署,以解决全球挑战,如推进可持续发展和减轻对关键基础设施的危险。
    • 确保政府负责任和有效地使用 AI 。
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。

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30Advance the responsible use of AI in healthcare and the development of affordable and life-saving drugs.The Department of Health and Human Services will also establish a safety program to receive reports of—and act to remedy – harms or unsafe healthcare practices involving AI.Shape AI’s potential to transform education by creating resources to support educators deploying AI-enabled educational tools,such as personalized tutoring in schools.Supporting WorkersAI is changing America’s jobs and workplaces,offering both the promise of improved productivity but also the dangers of increased workplace surveillance,bias,and job displacement.To mitigate these risks,support workers’ ability to bargain collectively,and invest in workforce training and development that is accessible to all,the President directs the following actions:Develop principles and best practices to mitigate the harms and maximize the benefits of AI for workers by addressing job displacement; labor standards; workplace equity,health,and safety; and data collection.These principles and best practices will benefit workers by providing guidance to prevent employers from undercompensating workers,evaluating job applications unfairly,or impinging on workers’ ability to organize.Produce a report on AI’s potential labor-market impacts,and study and identify options for strengthening federal support for workers facing labor disruptions,including from AI.Promoting Innovation and CompetitionAmerica already leads in AI innovation—more AI startups raised first-time capital in the United States last year than in the next seven countries combined.The Executive Order ensures that we continue to lead the way in innovation and competition through the following actions:

拜登签署的AI行政命令_2023.10.30

[title]拜登签署的AI行政命令_2023.10.30Catalyze AI research across the United States through a pilot of the National AI Research Resource—a tool that will provide AI researchers and students access to key AI resources and data—and expanded grants for AI research in vital areas like healthcare and climate change.Promote a fair,open,and competitive AI ecosystem by providing small developers and entrepreneurs access to technical assistance and resources,helping small businesses commercialize AI breakthroughs,and encouraging the Federal Trade Commission to exercise its authorities.Use existing authorities to expand the ability of highly skilled immigrants and nonimmigrants with expertise in critical areas to study,stay,and work in the United States by modernizing and streamlining visa criteria,interviews,and reviews.Advancing American Leadership AbroadAI’s challenges and opportunities are global.The Biden-Harris Administration will continue working with other nations to support safe,secure,and trustworthy deployment and use of AI worldwide.To that end,the President directs the following actions:Expand bilateral,multilateral,and multistakeholder engagements to collaborate on AI.The State Department,in collaboration,with the Commerce Department will lead an effort to establish robust international frameworks for harnessing AI’s benefits and managing its risks and ensuring safety.In addition,this week,Vice President Harris will speak at the UK Summit on AI Safety,hosted by Prime Minister Rishi Sunak.Accelerate development and implementation of vital AI standards with international partners and in standards organizations,ensuring that the technology is safe,secure,trustworthy,and interoperable.Promote the safe,responsible,and rights-affirming development and deployment of AI abroad to solve global challenges,such as advancing sustainable development and mitigating dangers to critical infrastructure.Ensuring Responsible and Effective Government Use of AI

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学AI
以下是为新手学习 AI 提供的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 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。 2. 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。 三、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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 2. 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 五、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 对于中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习,比如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景,探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,了解 AI 的基本概念、发展历程、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 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-05
ai版权
以下是关于 AI 版权的详细信息: 版权是知识产权的一部分,包括著作权,具有独创性,是人类智力成果。商标用于区分商品,专利包括发明、实用新型和外观设计。 传统版权与 AI 版权场景存在对比,包括各类传统作品(如文字、口述、音乐、美术等)与 AI 生成的内容(如问答、口播视频文本、生图等)在版权方面的情况。 版权基本常识包括:作品完成即有版权,版权登记是法律证据。国外作品也有版权,版权本质是作者对作品传播的控制权。 AI 内容生成可能存在侵权情形。不知情时,若模型厂商用他人版权作品作训练数据,用户可能无辜躺枪。故意生成与他人风格相似作品,如提示词明确指向著名 IP 或公众认为相似,以及拿他人图片做基础生成视频等,均可能构成侵权。 在 AI 绘画中,存在两种侵权情形,一是无辜躺枪型,二是故意生成与他人风格相似作品。在自媒体场景下做 AI 作品账号算商业化,侵权与赔偿是两回事,存在误区需注意。 AI 创作中版权风险高于传统创作,最好不在提示词里涉及著名 IP 或风格。使用某些作品时可能存在侵权风险,如演奏已去世作者的现代演奏版本等。要注意版权以避免违约责任。 无版权作品的判定通常为原作者死后 50 年。 对于 AI 版权问题的直播准备工作包括共享屏幕调试、微信直播与飞书直播的设置、人员操作界面的准备等。人员任务安排方面,如谢家炜负责投屏分享、刘洋协调沟通、咯咯哒操作相关界面等。还探讨了声音权、IP 形象版权等问题,如用他人声音做二创并发布到公共平台可能侵权,AI 设计的 IP 形象版权认定及商标申请等,并收集观众在直播平台提出的问题,后续统一解答。
2024-11-05
学习数学的AI
以下是关于使用 AI 进行数学学习的一些方法和建议: 1. 自适应学习系统:例如使用 Khan Academy 这类结合了 AI 技术的平台,它能为您提供个性化的数学学习路径和练习题,并根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:像 Photomath 这样的工具,通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:例如 Socratic ,利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助您理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与如 Wolfram Alpha 这样的交互式学习平台的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法,您可以更高效、更个性化地进行数学学习,并取得更好的学习效果。但需要注意的是,如果您想让学生使用 AI 辅助数学学习,应确保他们先掌握了基本的数学过程,而不是过度依赖 AI 而忽略了自身的思考和学习。
2024-11-05
AI如何生成视频
AI 生成视频主要有以下几种方式和流程: 方式: 1. 文本生成视频:通过输入文本提示生成视频。在 Adobe 的相关工具中,在 Advanced 部分可使用 Seed 选项添加种子编号来控制生成内容的随机性,相同的种子、提示和控制设置能重新生成类似的视频剪辑。 2. 图片生成视频:先生成角色和场景的视觉描述,再使用 AI 图像生成工具创建图像,最后将其组合成视频。 3. 视频生成视频:对已有视频进行处理和生成新的视频。 流程: 1. 小说内容分析:使用如 ChatGPT 等 AI 工具分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:利用如 Stable Diffusion 或 Midjourney 等工具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:借助如 Adobe Firefly 等 AI 配音工具将小说文本转换为语音,并添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用如 Clipfly 或 VEED.IO 等视频编辑软件将图像、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,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。 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。
2024-11-05
如果想学习ai,作为ai产品经理,需要ai底层的算法掌握到什么程度
作为 AI 产品经理,对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关算法知识,提升数据分析能力。 同时,如果希望在 AI 领域继续精进,还需要了解以下基础内容: AI 背景知识: 基础理论:清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 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。 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:了解其基本概念。 评估和调优: 性能评估:知道如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等的基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-05
有AI英语陪练的软件吗
以下为您介绍一款 AI 英语陪练软件: Coze 可以免费为您提供 24 小时英语陪练服务。使用建议:建议直接使用豆包的语音通话方式,效果更好。 实际演示效果包括: 视频演示:扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传的图片或文件的英文内容(目前支持在 Coze 端使用,豆包端暂不支持)。 直接试用: Coze 端使用链接:https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接:https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤: 创建 AI Bot:首先打开扣子的首页,直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮,然后在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建,接下来可细化其功能。 设计人设与回复逻辑:根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 调整模型设置:基于功能需求,以聊天为主的 AI Bot 建议多一些对话轮数的记录,可改为 20 轮。 插件:主要使用了英文名言警句可识别图片中的文字并返回结果。 设置开场白和预置问题:预置问题有参考价值。 设置语音:因为是英语陪练 AI Bot,选择比较亲切的英语音色。
2024-11-05
AI赋能影视创作流程
以下是 AI 赋能影视创作的流程: 在分镜管理方面: 导演使用增强现实界面来规划场景和指导演员,增强现实技术让导演能直观地设计和预览复杂场景。 编剧通过 AI 助手生成剧本创意和对话,人工智能成为编剧的新伙伴,激发创意,优化叙事。 观众通过脑机接口直接体验电影情感和场景,脑机接口技术可能将观众带入完全沉浸的电影体验。 在视频制作管理流程中: 小组讨论会上,创作者讨论使用区块链保护电影版权的策略,区块链技术保护创作不被非法复制,确保创作者权益。 年轻观众在虚拟现实电影节中探索不同的电影世界,虚拟现实电影节让观众在家中就能穿越至各个电影世界。 观众可在手中的智能设备上,通过应用选择观看个性化推荐的电影,智能推荐系统根据观众的喜好和观影历史定制电影列表。 影视制作人在全息投影上协作,编辑电影场景,全息技术让电影制作变得更加直观和协同。 在《李清照》AI 视频创作流程项目中: 文字方面使用 GPT 脚本。 图片使用 Midjourney。 视频使用 Runway。 音频使用 ElevenLabs、剪映。 剪辑使用剪映。 还用到其他工具如 PS、AE。 在故事创作方面: 按照特定模板生成穿越故事的 Prompt,包括标题、设置、主角、反派角色、冲突、对话、主题、基调、节奏和其它等方面的设定。 根据模板生成的内容填充为特定题材的小说,并进行分章节,生成小说目录。
2024-10-28
ai赋能设计
以下是关于 AI 赋能设计的相关内容: 在大淘宝设计部 2023 年度的实践中,AI 成为得力助手,主要工具为 Midjourney 和 Stable Diffusion,辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。AI 改变了设计工作流,在营销设计中,整体项目设计时间减少约 18%,创意阶段丰富性提升约 150%,时间节省约 60%。具体效果包括创意多样、执行加速和整体提效。 对于室外设计,一些最佳实践包括:充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种方案并获取灵感;结合模拟和可视化功能,如利用 AR/VR 技术评估验证方案;运用分析和优化能力,对采光、动线、材料等进行优化;借助自动化设计功能生成平面图、立面图等;融合人工与 AI 的协作模式,发挥各自优势。 一泽 Eze 认为从社交名片 Prompt 到创意名片 Prompt 的演进,最大意义在于挖掘了 LLM 本身的设计潜力,AI 已展现出自主性,仅需少量提示就能完成类似人类设计师的工作,随着大模型能力提升和资源扩充,Prompt as a Service 的时机正在成熟,“人人都是产品经理、设计师、程序员”的时代已近在眼前。
2024-10-25
AI与高速公路管理业务的赋能场景
以下是 AI 与高速公路管理业务的赋能场景: 1. 自动驾驶:可用于开发自动驾驶汽车,提高高速公路行驶的安全性和效率。 2. 交通管理:优化高速公路上的交通信号灯和交通流量,缓解拥堵。 3. 预测性维护:通过分析高速公路设施的实时数据,预测潜在故障和维护需求,减少设施停机时间和维修成本。 4. 车辆安全系统:增强车辆在高速公路上的安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。 5. 个性化用户体验:根据驾驶员在高速公路上的偏好和习惯来调整车辆设置。 6. 销售和市场分析:帮助高速公路相关企业分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车在高速公路上的行驶中,优化电池使用和充电策略,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:优化高速公路上的共享出行路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆在高速公路上的状态,提供实时诊断和支持。 目前在游戏领域,生成式 AI 存在构建符合行业需求的工具套件的机会,例如 Runway 为视频创作者提供人工智能辅助工具,类似的需求在游戏领域也有潜力,但尚未出现像 Runway 这样的游戏工具。
2024-10-23
AI赋能教育教学
AI 在教育教学领域具有广泛的应用和巨大的潜力: 1. 数字教师:借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以像历史人物一样授课,如让牛顿亲自讲授《牛顿运动定律》,让白居易讲述《长恨歌》背后的故事。这些数字教师博学多能、善解人意,不受情绪左右,基本能实现一对一辅导,提高学生参与感,还能根据学生情况提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高教育效率和质量,缓解教育资源不平等问题。 2. 辅助自学:可以要求人工智能解释概念,获取良好的学习效果,但要注意对关键数据根据其他来源仔细检查,以防人工智能产生幻觉。 3. 教育资源支持:拜登签署的 AI 行政命令中提到要塑造 AI 改变教育的潜力,为教育工作者部署支持个性化辅导等的 AI 教育工具创造资源。
2024-10-23
AI赋能个性化研究生教学。
以下是关于 AI 赋能个性化研究生教学的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要通过创建资源来支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,例如在学校中进行个性化辅导,以塑造 AI 改变教育的潜力。 在教育实践方面,2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师因繁重行政任务难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型,个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属。教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库,学生也拥有了源源不断的错题练习库。例如在英语学科的选词填空出题方面,提示词的逻辑可迁移到语文学科。 留学顾问可以利用多种 AI 技术来提高服务效率和质量,实现个性化服务。如智能问答系统提供 24/7 在线咨询服务;利用机器学习和数据分析技术制定个性化留学规划;利用 AI 语言学习工具辅助语言学习;利用自然语言生成技术起草文书;利用数据分析和预测技术提供准确建议;利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务等。
2024-10-23
AI 赋能传统应用时,针对后端开发来对接 AI 时,功能和流程设计上需要主页些什么
在 AI 赋能传统应用,后端开发对接 AI 时,功能和流程设计上需要注意以下要点: 1. 讨论需求:明确项目目标和用户需求,确保团队对产品方向有一致的理解。 2. 确定关键功能:根据需求确定产品最核心的功能,确保能实现最基本的用户价值。 3. AI 生成产品草图:利用 AI 快速生成界面草图,帮助团队更好地理解产品的外观和交互。 4. 列出功能列表:明确产品所需的功能模块,并逐一列出。 5. 选择一个功能:每次专注完成一个功能,确保质量与效率。 6. 向 AI 描述功能:详细描述功能需求,AI 会根据描述生成代码。 7. AI 编写代码:AI 根据需求编写代码,减少开发者的重复性劳动。 8. 测试代码:测试生成的代码,确保正常运行。 9. 向 AI 提出问题:若功能不正常,将问题反馈给 AI 进行调整。 10. 功能完成:功能通过测试后标记为完成。 11. 还有功能吗:若还有未完成的功能,继续开发下一个功能。 12. 发布初始版本:所有核心功能完成后发布初始版本,以获取用户体验反馈。
2024-10-22
近几个月,中国AI行业有什么重要进展?
以下是近几个月中国 AI 行业的一些重要进展: 过去 12 个月,人工智能行业流量增长显著。2022 年 9 月研究起始时,分析的工具产生 2.418 亿次访问,到 2023 年 8 月达到 28 亿次访问量。 从去年 11 月 ChatGPT 成为最快达到 100 万用户的平台后,行业热度持续攀升,2023 年 5 月访问量达到约 41 亿的峰值。 2023 年上半年国内笃信靠资金和卡能发展类 GPT 架构,但下半年纷纷转向“垂直应用”“商业化”,不提 AGI。目前国内最领先的模型水平大概在准 ChatGPT3.5 水平,和 GPT4 有差距。 百度的“文心 4.0”是当前国内能力较好的模型之一,即将发布的阿里的“通义千问”。 中国开源项目在今年赢得全球粉丝,成为积极开源贡献者。DeepSeek 在编码任务中表现出色,阿里巴巴发布的 Qwen2 系列视觉能力令人印象深刻,清华大学的自然语言处理实验室资助的 OpenBMB 项目催生了 MiniCPM 项目。
2024-11-04
审计行业可以使用什么ai
在审计行业,以下是一些可以使用的 AI 应用: 1. 自动化文档处理:利用 AI 技术自动处理和分析大量的审计文档,提高工作效率。 2. 数据分析与预测:通过 AI 对财务数据进行深入分析,发现潜在的风险和趋势,辅助做出更准确的审计判断。 3. 智能检索与分类:借助自然语言处理和机器学习算法,对相关资料进行高效检索和分类。 在专利审查方面,AI 也得到了广泛应用: 1. 专利检索与分类:AI 能够进行高效的专利检索和分类,例如通过 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台,利用自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。 2. 专利分析和评估:可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。 3. 自动化专利申请:帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间,如 Specifio、PatentPal 等平台。 4. 专利图像和图表分析:利用 Aulive 等平台的 AI 技术分析专利中的图像和图表,自动识别技术内容和创新点。 在金融服务业中,生成式 AI 也发挥了重要作用: 1. 更动态的预测:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化,发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。 2. 报告: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。 3. 会计和税务:综合、总结税法相关内容,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:帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
2024-10-29
审计行业和ai相关的产品和文章有哪些
以下是一些与审计行业和 AI 相关的产品和文章: 1. 案例方面: “AI 产品案例和投稿”中提到了七大行业的商业化应用,包括企业运营(如日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人等)、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等领域的应用。您可以通过查看详情。 2. 应用方面: 100 个 AI 应用涵盖了辅助创作与学习(如 AI 智能写作助手、语言学习助手等)、推荐与规划(如图像识别商品推荐、旅游行程规划器等)、监控与预警(如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等)、优化与管理(如办公自动化工具、物流路径优化工具等)、销售与交易(如 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等)等多个方面。 3. 研究报告方面: 2023 年 11 月 15 日更新了一批 AI 相关的研究报告,特别推荐的有《红杉中国:2023 企业数字化年度指南》(基于对 235 家企业数字化负责人的调研,63.5%的企业已把 AIGC 列入企业发展战略)、《华为:加速行业智能化白皮书》(结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望,与各界进行万场以上座谈研讨)。如需下载,可访问我们的知识星球。此外,还有《一文带你了解提示攻击!》这篇文章,带您从零开始了解越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。
2024-10-29
ai行业前沿技术突破
以下是关于 AI 行业前沿技术突破的相关内容: 2024 年,AI 模型在生物医学、气象预测等领域取得了重要突破。诺贝尔物理学奖和化学奖先后颁给了 AI,这不仅推动了机器学习的理论创新,还揭示了蛋白质折叠问题,标志着人工智能已成为一门科学学科和加速科学的工具。 在具体的技术应用方面: 基于深度学习和 Transformer 架构的蛋白质结构预测模型 AlphaFold 3 能够高精度地预测包括蛋白质、DNA、RNA、配体等生物分子的结构和相互作用,将为细胞功能解析、药物设计和生物科学的发展提供有力支持。 DeepMind 展示的新的实验生物学能力 AlphaProteo 是一种能够设计出具有三到三百倍亲和力的亚纳米摩尔蛋白结合剂的生成模型。 生物学前沿模型的扩展方面,Meta 发布的 ESM3 是一种前沿多模态生成模型,它在蛋白质序列、结构和功能上进行训练,能够学习预测任何模态组合的完成情况。 此外,在学习路径方面,偏向技术研究方向需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、优化理论等)、机器学习基础(监督学习、无监督学习、强化学习等)、深度学习(神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等)、自然语言处理(语言模型、文本分类、机器翻译等)、计算机视觉(图像分类、目标检测、语义分割等)等,还包括前沿领域如大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等以及科研实践。 偏向应用方向则需要具备编程基础(Python、C++等)、机器学习基础(监督学习、无监督学习等)、深度学习框架(TensorFlow、PyTorch 等),了解应用领域(自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等)、数据处理(数据采集、清洗、特征工程等)、模型部署(模型优化、模型服务等),并进行行业实践。 AI 技术的发展历程大致为:早期阶段有专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期有专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期有机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等);深度学习时期有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点包括: 大模型,如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI,如视觉语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习,如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI,包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学,涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI,包含量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-28
近期融资的ai行业上市公司
以下是近期融资的 AI 行业上市公司的相关信息: Celestial AI 融资 1 亿美元,用于使用基于光的互连传输数据。 Zenarate 融资 1500 万美元,是提供 AI 模拟培训平台的公司。 Augmedics 获得 8250 万美元,用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术。 CalypsoAI 筹集了 2300 万美元,用于生成 AI 模型的护栏。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Weka|20240513|1.4|E|16|AI 原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners, 高通创投, Nvidia, 日立创投| |CoreWeave|20240501|11|C|190|GPU 基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue, Fidelity, Altimeter Capital, Magnetar Capital| |Scale AI|202405|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel, Tiger Global, Spark Capital, 亚马逊| |Blaize|20240429|1.06|D||AI 边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡, 富兰克林邓普顿, Bess Ventures| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| 近期热门融资 AI 产品速递 1 st : You.com 已完成多轮融资,包括来自 Salesforce CEO Marc Benioff 的 2000 万美元资金和 4500 万美元的募资。目前,You.com 用户数量稳定增长,已超过 10 万。体验链接:www.you.com
2024-10-28
具身智能在制造行业的落地方向有哪些?
具身智能在制造行业的落地方向主要包括以下几个方面: 1. 预测性维护:利用具身智能技术预测机器故障,帮助工厂避免停机,提高生产效率。 2. 质量控制:检测产品缺陷,提升产品质量。 3. 供应链管理:优化供应链,实现效率提升和成本降低。 4. 机器人自动化:控制工业机器人,进一步提高生产效率。 具身智能是人工智能领域的一个子领域,强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。它的核心在于智能体的“身体”或“形态”,这些身体可以是物理形态,也可以是虚拟形态。具身智能的研究涉及多个学科,包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中,关注如何设计能自主行动和适应环境的机器人;在认知科学和神经科学中,探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统;在计算机视觉中,致力于开发算法使智能体理解和解释视觉信息,进行有效的空间导航和物体识别。 作为一个系统性的工程,具身智能涉及算法层、不同技术流派、数据、模拟器、传感器、视觉方案、力学结构等多个维度,并整体向着更鲁棒性、各层级之间过渡更加平滑的方向发展。但也存在一些问题,比如力矩控制、电流控制做到哪一步才算端到端,机器人的 foundation model 或者 GPT 时刻会是什么样,触觉等感知信号以什么样的形式进入模型当中等。
2024-10-26