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AI编程调查报告

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很抱歉,目前知识库中没有关于 AI 编程调查报告的相关内容。但一般来说,一份完整的 AI 编程调查报告可能会包含以下几个方面:

  1. 引言:介绍调查的背景、目的和范围。
  2. AI 编程的现状:包括当前主流的编程语言、框架和工具,以及它们的应用领域和发展趋势。
  3. 技术挑战与解决方案:分析在 AI 编程中遇到的技术难题,如数据处理、模型训练、优化算法等,并探讨相应的解决办法。
  4. 人才需求与培养:研究市场对 AI 编程人才的需求情况,以及相关的教育和培训资源。
  5. 案例分析:列举一些成功的 AI 编程项目案例,展示其技术实现和应用效果。
  6. 未来展望:对 AI 编程的未来发展方向进行预测和展望。

您可以根据具体的调查重点和需求,进一步明确和细化报告的内容。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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我做餐饮服务相关的投标文件,能用到哪些ai工具或平台能让我提高工作效率
以下是一些在制作餐饮服务投标文件时可能提高工作效率的 AI 工具和平台: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,声称可以帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。 2. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。可用于制作营销视频、产品演示等。 3. HeyGen:基于云的 AI 视频制作平台,用户可从 100 多个 AI 头像库中选择,并通过输入文本生成数字人视频。适合制作营销视频和虚拟主持人等。 4. Jasper AI:人工智能写作助手,可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等。提供多种语气和风格选择,写作质量较高。 5. Copy.ai:AI 营销文案生成工具,可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容。有免费和付费两种计划。 6. Writesonic:AI 写作助手,专注于营销内容创作,如博客文章、产品描述、视频脚本等。提供多种语气和行业定制选项。 您还可以查看 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/sites?tag=8)获取更多相关信息。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
我想学习所有能够赋能室内设计的AI知识
以下是关于能够赋能室内设计的 AI 知识: 1. MewXAI 平台:这是一款操作简单的 AI 绘画创作平台。 MX 绘画:拥有众多超火模型和上百种风格,支持文生图、图生图。 MX Cute:自研的可爱风动漫大模型,融合想象力和逻辑性。 MJ 绘画:创意度和想象力极高,适用于多种设计需求。 边缘检测:对草图上色,有多种渲染风格,创意无限。 室内设计:上传空间图,分析图片结构和形状,一键完成多种室内/建筑设计,为设计师提供灵感并节约时间。 姿态检测:通过姿态识别精准控制人物动作。 AI 艺术二维码:几秒内创建艺术二维码。 AI 艺术字:融入光影文字等,美观实用。 访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. 室外设计的最佳实践也可借鉴到室内设计中: 充分利用 AI 的创意生成能力,输入关键词生成多种方案,获取新颖灵感。 结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术模拟实际环境。 运用 AI 的分析和优化能力,对采光、动线、材料等方面进行优化。 借助 AI 的自动化设计功能,生成平面图、立面图等。 融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势。 3. 2023 年历史更新(归档)中的相关内容: 12 月 28 日,邬嘉文开发的利用室内设计规则和现实布局特点重新渲染更协调室内设计方案的相关内容。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
怎么用ai赚钱
以下是一些利用 AI 赚钱的方式和相关信息: 从 GPTs/GLMs 赚钱: 核心竞争力和护城河在于数据和服务上(定制化 Tools)。例如,像 WebPilot 的作者通过自己开发的搜索接口提供搜索服务接入 GPTs,或者像小红书写作专家的作者收集大量小红书数据和规则包装成 GPTs。但靠这种方式可能只能赚到一波红利的钱,并非长久之计。 利用以下 AI 工具创作赚钱: AI 研究工具:Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理:DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作:Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计:Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建:10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理:Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理:Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化:Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计:Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人:Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具:Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
2025-02-12
ai提示词是怎么用的
AI 提示词的使用方法如下: 1. 提示词用于描绘您想生成的画面。星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 提示词内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 调整负面提示词:点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框。负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能:可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能:包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 3. 在一些特定场景中的应用: 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧:在模型陷入重复或逻辑僵局时,建议使用“退后一步”提示词,让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。 AI 应用场景:如访谈内容真实性分析,提示词可从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。 4. 支持的语言:支持英语,不用担心英语不好的问题,),另外 emoji 也可以用。 5. 语法规则: 用英文半角符号逗号,来分隔 tag。注意逗号前后有空格或者换行都不影响效果。 改变 tag 权重:tag 的顺序越靠前对于 SD 来说权重越大,但是依旧可以给每个位置上的 tag 单独设置权重。有两种写法,括号,权重就重 1.1 倍,每加一层括号就反向减弱 1.1 倍。 进行 tag 的步数控制(高级玩法):就是 SD 先按您输入的这个 tag1 开始生成,然后在达到您设定的步数之后,tag1 停止产生作用,此时 tag2 再参与到对内容生成的影响。,数字大于 1 理解为第 X 步前为 tag1,第 X 步后变成 tag2,数字小于 1 理解为总步数的百分之 X 前为 tag1,之后变成 tag2。
2025-02-12
怎么学习AI?
以下是关于新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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,了解其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。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习,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: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,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。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2025-02-12
AI录音软件
以下是一些 AI 录音相关的软件: 11labs(官网:https://elevenlabs.io/):英文效果较好,但无法使用语速、情绪调节等控件,只能通过标点符号改变语音效果,生成合适声音有一定难度。 出门问问的魔音工坊:国内软件,可使用情绪调节控件。 Podcastle(https://podcastle.ai/):录音室级别的录音,AI 驱动的编辑和无缝导出,易于使用且免费。 cleanvoice(https://cleanvoice.ai/):可移除播客或音频录音中的填充音、口吃和口腔声音。 此外,还有一些与音频相关的工具和应用: faidr(https://www.faidr.com/):让您无干扰地收听最喜爱的广播。 fathom(https://hello.fathom.fm/):播客搜索引擎。 Nomono(https://nomono.co/):用于实地采访的独立录音设备。 Descript(https://www.descript.com/):一体化音频和视频编辑,像文档一样简单。 auphonic(https://auphonic.com/):为播客、广播节目、电影、屏幕录制等提供自动音频后期制作的网络服务。 SimonSays(https://www.simonsaysai.com/):为团队打造的视频编辑工具,速度提升 5 倍。 Super HiFi(https://www.superhifi.com/):人工智能驱动的音乐体验。 在听力方面的相关应用有: Whisper.ai(https://whisper.ai/):比普通助听器更智能。 Eargo(https://www.eargo.com/):革命性的新型助听器。 Concha Labs(https://conchalabs.com/):帮助您更清晰地听见声音。
2025-02-12
有没有推荐的游戏编程ai
以下是为您推荐的一些游戏编程相关的 AI 工具和应用: 1. 生成性 AI 方面:建议现在就开始探索生成性 AI,一些工作室已经启动内部实验项目来探索其对生产的影响。 2. AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中,利用数据分析和机器学习为玩家推荐合适的游戏道具,如武器、装备等。 3. 游戏开发 AI 工具集合: 语音生成:Coqui Studio(https://coqui.ai)、Bark(https://github.com/sunoai/bark)、Replica Studios(https://replicastudios.com) 语音识别:OpenAI Whisper(https://huggingface.co/openai/whisperbase)、Facebook Wav2Vec2(https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53) 对话模型:ChatGPT(https://chat.openai.com)、HuggingChat(https://huggingface.co/chat) 故事讲述模型:MPT7BStoryWriter65k+(https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter)、Claude 100k(https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows)、GTP4 32k(https://platform.openai.com/docs/models/overview) 游戏设计:Ludo.ai(https://ludo.ai) 搜索引擎:Haddock(https://www.haddock.ai) AI NPC:Inworld(https://inworld.ai) 希望这些推荐能够满足您的需求,帮助您在游戏编程中更好地运用 AI 技术。
2025-02-11
claude 和 curse 和devin 这些智能编程工具介绍
以下是对一些智能编程工具的介绍: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,提高编程效率。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,具备行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的 AI 代码编写助手,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于自研基础大模型微调的代码大模型。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员。 此外,还有以下相关工具: Cursor:在多个编程场景中都有应用,如编辑器、完整项目构建等。 Devin:具有用 LLM 对大量文本做批量处理的能力,在理解图像和数据抓取方面有独特优势。 Claude:在多种开发和写作场景中都能发挥作用,如 API 与开发场景、写作、Chat 等。 每个工具的功能和适用场景有所不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。更多辅助编程 AI 产品,还可以查看:https://www.waytoagi.com/category/65
2025-02-11
不学编程,入门AI的方法
以下是一些不学编程入门 AI 的方法: 1. 阅读简明入门教程,比如在 20 分钟内掌握 Python 和 AI 的相互调用,完成简单程序、爬虫应用以及为公众号文章生成概述。 2. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉术语和基础概念,包括人工智能的主要分支及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 3. 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)按自己节奏学习,并争取获得证书。 4. 选择感兴趣的模块深入学习,比如掌握提示词技巧。 5. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,并在知识库分享实践成果。 6. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用体验。 对于中学生学习 AI 的建议: 1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索面向中学生的教育平台,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,包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等,尝试用 AI 技术解决实际问题。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响。 总之,无论是成年人还是中学生,都可以从多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-02-11
对于编程纯小白,如果我想使用cursor之类的AI软件进行编程,实现自己的一些想法,那么我需要具备哪些编程或者计算机方面的基础知识
对于编程纯小白,如果想使用 Cursor 之类的 AI 软件进行编程实现自己的想法,需要具备以下编程或计算机方面的基础知识: 1. 下载 Cursor:访问 https://www.cursor.com/ 进行下载。 2. 注册账号:可以使用自己的邮箱(如 google、github、163、qq 邮箱)直接登录,接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 在设置中进行 Rule for AI 配置。 5. 清晰表达需求:例如做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩。需要明确游戏的规则和逻辑,如游戏界面是在矩形网格上进行,玩家控制蛇的移动方向(上、下、左、右),游戏界面上会随机出现食物,蛇吃到食物身体增长,存在撞墙或撞自己的死亡条件,吃到食物可得分,游戏难度会递增,游戏结束时能看到得分等。 对于纯小白,如果需求远比 AI 直出的内容复杂,无法一次性直出,那就需要耐下性子,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中学会一点点编程。
2025-02-08
有什么推荐的AI编程工具
以下是一些推荐的 AI 编程工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE,能为程序员快速提供代码建议,助其更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码等多种能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费 AI 编程助手,基于 130 亿参数的预训练大模型,能快速生成代码提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出,借助强大的代码语义索引和分析能力,了解开发者的整个代码库。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供的免费 AI 代码助手,基于蚂蚁集团自研的基础大模型微调。 7. Codeium:由 AI 驱动的编程助手工具,通过提供代码建议等帮助软件开发人员提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 。每个工具的功能和适用场景可能不同,您可以根据自身需求选择最适合的工具。 此外,在 1 月 03 日的宝玉日报中提到:AI 辅助编程适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目,但需求和架构不稳定时,容易积累技术债务。自动化测试适合模块稳定后引入,模块变化频繁时,测试代码可能成为累赘。工具引入建议在进度不紧张时先尝试、成熟后再大规模应用。推荐压缩范围,定义清晰的 MVP(最小可行产品),先完成一个 1 个月内可交付的版本,再用 1 个月进行优化迭代。 以下是一些流行的辅助写邮件的 AI 工具: 1. Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能,易于使用,支持多种平台和语言。网站:https://www.grammarly.com/ 2. Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句,界面简洁。网站:http://www.hemingwayapp.com/ 3. ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告和建议,功能强大,支持多种平台和集成。网站:https://prowritingaid.com/ 4. Writesonic:基于 AI 生成各种类型文本,包括电子邮件等,生成速度快。网站:https://writesonic.com/ 5. Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助提高邮件打开率和回复率。
2025-02-08
我想要编程用哪个ai好?
以下是一些可以帮助您编程、生成代码、debug 的 AI 工具: 1. GitHub Copilot:由全球最大的程序员社区和代码托管平台 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出的 AI 编程助手。它支持和兼容多种语言和 IDE,可为程序员快速提供代码建议,帮助开发者更快、更少地编写代码。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出的 AI 编程软件,该代码生成器由机器学习技术驱动,可为开发人员实时提供代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手,该工具基于 130 亿参数的预训练大模型,可以快速生成代码,帮助开发者提升开发效率。 5. Cody:代码搜索平台 Sourcegraph 推出的一款 AI 代码编写助手,该工具借助 Sourcegraph 强大的代码语义索引和分析能力,可以了解开发者的整个代码库,不止是代码片段。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费 AI 代码助手,该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 7. Codeium:一个由 AI 驱动的编程助手工具,旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员,以提高编程效率和准确性。 更多辅助编程 AI 产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/65 以上工具都可以帮助您提高编程效率,但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同,您可以根据自己的需求来选择最适合您的工具。 对于更有经验的程序员来说,他们的关注点可能不仅限于代码的正确性,还包括整体代码质量。如的 Jeremy Howard 所解释的,关于 OpenAI Codex 模型的最新版本,“它编写冗长的代码,因为它生成的是平均水平的代码。对我来说,将平均水平的代码转化为我喜欢且知道是正确的代码,比从头开始编写它(至少在我熟悉的语言中)要慢得多。” 因此,虽然显然生成性编程是开发人员生产力的一个重要步骤,但目前还不清楚这种改进是否显著地不同于我们以前所看到的。生成式 AI 使程序员更优秀,但他们仍然必须编程。 简而言之,在可以低成本反复评估、并且算法难以显式设计的领域,软件 2.0 都将日益流行起来。当我们考虑整个开发生态以及如何适配这种新的编程范式时,会发现很多令人兴奋的机会。长远来看,这种编程范式拥有光明的未来,因为越来越明显:当我们某天要开发通用人工智能(AGI)时,一定是使用软件 2.0。
2025-02-05