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我想请教一些问题 1：目前有哪些AI教育类产品 2：目前有哪些AI辅助学习类产品 3：有哪些AI辅助学习的好用的方法

Answer

以下是关于您所提出问题的回答：

目前的 AI 教育类产品和 AI 辅助学习类产品有：

  • 语言学习方面：Speak、Quazel、Lingostar 等是由 AI 驱动的语言老师，能够实时交流并给予发音或措辞反馈；Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。
  • 数学学习方面：Photomath、Mathly 可指导学生解决数学问题；Khan Academy 有自适应学习系统。
  • 综合学习方面：Duolingo 是自适应学习平台，能为用户提供个性化学习内容和练习。

AI 辅助学习的好用方法包括：

  • 英语学习：利用智能辅助工具如 Grammarly 改进写作和语法；通过语音识别应用如 Call Annie 练习口语和纠正发音；使用自适应学习平台如 Duolingo 获得个性化学习计划；借助智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习。
  • 数学学习：运用自适应学习系统如 Khan Academy 获取精准推荐；使用智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤；借助虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、观看教学视频和获得答疑服务；参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 进行数学建模和问题求解。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：如何用 AI 进行英语学习和数学学习

使用AI进行英语学习和数学学习可以带来许多好处，以下是一些方法和建议：[heading3]英语学习：[content]1.智能辅助工具：利用AI写作助手（如Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助您改进英语表达和写作能力。2.语音识别和发音练习：使用语音识别应用（如Call Annie）进行口语练习和发音纠正，让AI提供实时反馈和建议。3.自适应学习平台：使用自适应学习平台（如Duolingo）利用AI技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。4.智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人（如ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高您的交流能力和语感。[heading3]数学学习：[content]1.自适应学习系统：使用自适应学习系统（如Khan Academy）结合AI技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，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：利用智能题库和作业辅助工具（如Photomath）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：使用虚拟教学助手（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：参与交互式学习平台（如Wolfram Alpha）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、更个性化地进行英语学习和数学学习，并取得更好的学习效果。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

生成式 AI：下一个消费者平台

教育科技长期以来一直在有效性和规模之间做权衡。为大众打造有效的解决方案，就会失去吸引个体的个性化。为满足个体的需求而打造完美的解决方案，却又难以扩展。有了AI，这种状况不再存在。我们现在可以大规模部署个性化的学习计划，为每个用户提供一个“口袋里的老师”，这个老师理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。想象一个由AI驱动的语言老师，能够实时交流，并对发音或措辞给予反馈。[Speak](https://www.speak.com/)、[Quazel](https://www.quazel.com/)和[Lingostar](https://www.lingostar.ai/)已经在做这样的事情！我们已经看到了教授新概念或帮助学习者在几乎所有学科中“摆脱困境”的产品。像[Photomath](https://photomath.com/en)和[Mathly](https://mathly.webflow.io/)这样的应用指导学生解决数学问题，而[PeopleAI](https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat)和[Historical Figures](https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991)通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。除了学习特定的科目，学生们还在他们的作业中利用AI助手。像Grammarly、[Orchard](https://orchard.ink/)和[Lex](https://lex.page/~)这样的工具帮助学生克服写作难题，并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在全国各地的中学和大学中越来越受欢迎——例如，[Tome](https://beta.tome.app/)和[Beautiful.ai](https://www.beautiful.ai/)协助创建演示文稿。了解更多关于[AI时代学习的未来](https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/)。

问：请问 AI 有哪些应用场景？

自动驾驶:AI可以用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。交通管理:AI可以用于优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。物流和配送:AI可以用于优化物流路线和配送计划，降低运输成本。无人机送货:AI可以用于无人机送货，将货物快速送达偏远地区。6.其他应用场景:教育:AI可以用于个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。农业:AI可以用于分析农田数据，提高农作物的产量和质量。娱乐:AI可以用于开发虚拟现实和增强现实体验。能源:AI可以用于优化能源的使用，提高能源效率。人工智能的应用场景还在不断扩展，未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

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wps AI 可以辅助一些财务工作吗
WPS AI 可以辅助一些财务工作。生成式 AI 能够帮助金融服务团队改进内部流程，简化财务团队的日常工作。具体表现为： 1. 预测方面：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，并建议如何适应模型以支持公司决策。 2. 报告方面：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：综合、总结并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
2025-01-02
ai换装，目前主流工具有哪些
目前主流的 AI 换装工具包括：InterAlia（https://interalia.vcflab.org/）。需要注意的是，虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也会进行各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。
2025-01-02
有什么模拟面试AI助手吗
以下为您介绍一些模拟面试的 AI 助手： 1. 沃顿商学院提供的模拟创建器：适用于 GPT4 和 Gemini Advanced。您可以将其设定为一位精通为学生设计角色扮演场景的 AI 主持人，帮助学生练习谈判、面试、演讲等技能。它会先自我介绍，然后提问了解学员背景和水平，提供不同场景选项，在模拟前描绘场景，模拟中代入学员对手，结束后给出反馈和改进建议。 2. 智联招聘的面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 此外，您还可以通过以下步骤在网站上增加一个 AI 助手： 1. 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 2. 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认示例网站部署成功。 3. 在网站的 html 文件中插入几行代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关代码注释，最后点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看效果，网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起。
2025-01-02
什么是ai
AI（人工智能）是一门令人兴奋的科学，它是指某种模仿人类思维，可以理解自然语言并输出自然语言的东西。 对于没有理工科背景的人来说，可将其视为一个黑箱，其生态位是一种似人而非人的存在。 从历史角度看，最初计算机由查尔斯·巴贝奇发明，用于按照明确的程序进行数字运算，现代计算机虽更先进但仍遵循相同理念。然而，对于像根据照片判断人的年龄这类无法明确编程的任务，正是人工智能感兴趣的。 在应用方面，AI 健身是利用人工智能技术辅助或改善健身训练和健康管理的方法，能为用户提供个性化指导。例如 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等都是不错的 AI 健身工具。
2025-01-02
目前国内好的识图AI
目前国内较好的识图 AI 产品有以下几种： 1. 可灵：由快手团队开发，主要用于生成高质量的图像和视频，图像质量高，但价格相对较高，重度用户年费可达几千元，轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 2. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，可选择多种艺术和图像风格，生成图像质量高、细节丰富，操作界面简洁直观，用户友好度高，且目前免费，每天签到获取灵感值即可。但存在一些局限性，如某些类型图像因国内监管要求无法生成，处理非中文语言或国际化内容可能不够出色，处理多元文化内容时可能存在偏差。 此外，国内还有一些其他类型的 AI 产品，如用于制作 PPT 的： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。
2025-01-02
AI 100天学习日志
以下是关于雪梅 May 的 AI 学习日记的相关内容： 1. 适合人群：适合纯 AI 小白，若还在观望不知如何入手，可参考此日记。 2. 学习模式：学习模式为输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 3. 学习内容：日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域并学习最新内容。 4. 学习时间：在半年多时间跨度中，其中 100 天学习 AI，并非每天依次进行，有空时学习，目前作者已进行到 90 天。 5. 学习费用：学习资源免费开源。 此外，作者在第九阶段的感受是，想明白从让个人更优秀角度前进就有很多灵感，其学习路径为迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。在第二阶段，作者因自身工作选择了 AI agent 领域的 coze 进行学习，认为可根据自身熟悉领域选择学习方向，coze 适用所有人，无需代码基础和图文审美，只要能发现智能体需求，就可用工作流实现。
2025-01-02
ai生成类产品的深度学习路径
以下是关于 AI 生成类产品的深度学习路径： 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 此外，您还可以通过以下课程深入学习： 谷歌生成式 AI 课程：此学习路径将引导您完成有关生成式 AI 产品和技术的精选内容集合，从大型语言模型的基础知识，到如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案。链接：https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118 。 【AI 学习笔记】小白如何理解技术原理与建立框架（通俗易懂内容推荐）： 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。 概念：生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC 。 概念与关系：相关技术名词： AI——人工智能 。 机器学习——电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习 。 监督学习——有标签的训练数据，算法的目标是学习输入和输出之间的映射关系。包括分类和回归 。 无监督学习——学习的数据没有标签，算法自主发现规律。经典任务包括聚类，比如拿一堆新闻文章，让模型根据主题或内容特征分成具有相似特征的组 。 强化学习——从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失；类似训小狗 。 深度学习——一种方法，参照人脑有神经网络和神经元（因为有很多层所以叫深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习 。 生成式 AI——可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式 。 LLM——大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型就不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类 。 技术里程碑——2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》。这篇论文首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 含义：Transformer 是关键。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-10
AI一共有几类产品
AI 产品主要分为以下几类： To C 领域： 主打 AI 角色扮演赛道的产品，例如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等，在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义。 主打 AI 陪伴类的产品，例如“星野”“Talkie”“BubblePal”等，在 LLM 基础上，在 prompt 上加了些特定角色定义，且会在长短记忆上做出处理，以突出陪伴意义。 做 AI 搜索工具的产品，例如“秘塔”“360 搜索”等，有些会在搜索内容基础上，把内容结构化，整出一个图谱或者脑图。 单纯的做 AIGC 的产品，例如“可灵”“ai 写作手”“即梦”“md”等，借助 AI 的生成能力做出。 Agent 产品，目前只有头部的厂商在做，比如字节的扣子，支付宝的智能助理，百度的文心智能体，腾讯的元宝。 To B 领域： 智能办公，价值点主要体现在办公垂域场景中，比如快速总结群聊内容或会议信息，给出公文写作的结构模板参考等。 智能客服，通常借助 agent 来实现，接入企业的 QA 知识库，对用户的信息予以回应，并依据用户的回答下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 AI 导购，在用户和商家之间发挥作用，能够依据用户的问题，结合产品的介绍和评论信息等，为用户推荐更为准确、精准的产品。 智能营销。 此外，4 月动态中还提到了 78 个 AI 新产品，包括 15 个初创企业的新产品（从开源和闭源角度划分）、39 个有用的和 10 个好玩的新产品（有用的部分从通用场景及垂直场景划分，还单列了诸如模型训练、AI 安全、代码学习和 AI 代理等关注度较高的类别）、14 个大公司的新产品（如微软、谷歌、英伟达、苹果、Palantir 等）。
2024-08-26
如何更好的使用AI辅助日常办公
以下是关于如何更好地使用 AI 辅助日常办公的一些建议： 写作方面： 草拟初稿：可以让 AI 为博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等各种类型的文本生成初稿，只需给出明确的提示。 改进内容：将写好的文本粘贴到 AI 中，要求它改进内容，或提供针对特定受众的更好建议，还可以要求它以不同风格创建多个草稿，使其更生动并添加例子。 完成任务方面： 把 AI 当作实习生，让它帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等没时间做的事情。 案例参考： 产品经理使用 GPT 解决性能差和历史数据存档问题，大幅提升效率。 腾讯运营将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具。 针对不同群体的建议： 技术爱好者： 从小项目开始，熟悉 AI 能力和局限性。 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor。 参与 AI 社区，与其他开发者交流。 构建 AI 驱动的项目，如聊天机器人或图像识别应用。 内容创作者： 用 AI 辅助头脑风暴，获取创意方向。 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始逐步整合。 尝试用 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 利用 AI 工具优化 SEO。
2025-01-02
国内主流AI辅助编程工具，比较优缺点
以下是国内主流的 AI 辅助编程工具及其优缺点： GitHub Copilot： 优点：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，支持多种语言和 IDE，能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。 缺点：暂未明确。 通义灵码： 优点：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、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。 缺点：暂未明确。 CodeWhisperer： 优点：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。 缺点：暂未明确。 CodeGeeX： 优点：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，可快速生成代码，提升开发效率。 缺点：暂未明确。 Cody： 优点：代码搜索平台 Sourcegraph 推出，借助 Sourcegraph 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，不止是代码片段。 缺点：暂未明确。 CodeFuse： 优点：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，基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。 缺点：暂未明确。 Codeium： 优点：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，提高编程效率和准确性。 缺点：暂未明确。 需要注意的是，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。更多辅助编程 AI 产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65 。 此外，Cursor 作为一款 AI 编程助手，具有以下核心功能和优势： 核心功能： 全语言支持，包括但不限于 Python、JavaScript、Java、C++、Go 和 Rust 等。 能够快速构建完整的项目框架。 在 IDE 环境中实时提供代码建议、自动补全和错误修正等功能。 支持多项目管理。 能够理解和分析技术文档，并基于文档内容生成相应的代码实现。 优势： 开发效率显著提升，能在短时间内完成功能性演示项目。 降低入门门槛，加速初学者学习过程。 跨语言开发支持，方便开发者切换语言。 减少重复性工作，让开发者集中精力于创造性任务。 实时学习新技术，更新知识库。
2024-12-30
辅助写论文
以下是关于辅助写论文的相关内容： 在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式以及研究伦理和抄袭检测等。 常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，助力复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具辅助撰写，保证准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑：用 AI 写作工具撰写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。同时，对于孩子使用 AI 辅助写作文，可将任务改为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否对 AI 作文进行点评批改、让其迭代出更好的文章。
2024-12-26
初学编程，用什么AI辅助编程和学习比较好？
对于初学编程者，以下是一些较好的 AI 辅助编程和学习的工具及建议： 1. 可以借助流行的语言和框架（如 React、Next.js、TailwindCSS）来学习编程。 2. 先运行代码再进行优化，采用小步迭代的方式，一次解决一个小功能。 3. 借助 AI 生成代码后请求注释或解释，以帮助理解代码。 4. 遇到问题时按照复现、精确描述、回滚这三步来解决。 5. Cursor 是一款目前较好用的 AI 编程工具，它具有以下特点： 集成了强大的 AI 辅助编码功能，可帮助开发者更快速、高效地编写代码。 提供智能的代码自动补全建议，加快编码速度。 能够实时代码分析，提供改进建议和错误检测。 支持多种编程语言，适用于不同类型的项目开发。 内置终端，方便执行命令和管理项目。 内置 Git 支持，便于版本控制和协作开发。 提供多种自定义主题选择，可根据个人喜好定制界面。 跨平台，支持 Windows、macOS 和 Linux 等多个操作系统。 针对大型项目进行了性能优化，在处理大量代码时仍能保持流畅。 支持多人实时协作编辑，便于团队开发。 您可以通过 https://www.cursor.com/ 链接进入 Cursor 产品主页，在右上角点击下载，下载后解压安装即可使用。
2024-12-26
🚀接着上期SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器的分享，今天继续聊聊SOP+AI的应用，🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间？”📚最近跟团队有开始运营小红书账号，就想着先给自己打造点顺手的工具，于是乎「小红书文案专家」就出生啦～🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称：小红书文案专家功能价值：见过多个爆款文案长啥样，只需输入一个网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案，可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿，提供创意和内容，1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
我是景观设计设计师，不了解市场上的各种AI工具，请问我需要怎么系统的学习、利用AI来改进工作呢
作为景观设计师，系统学习和利用 AI 改进工作可以从以下几个方面入手： 一、了解相关 AI 工具 1. 用于绘制 CAD 图的 AI 工具 CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据输入自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：根据设计目标和约束条件自动产生方案。 2. 审核规划平面图的 AI 工具 HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色。 Maket.ai：面向住宅行业，能自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件。 Fast AI 人工智能审图平台：全自动智能审图流程，集成建筑全寿命周期信息。 二、提升自身能力 1. 设计专业方面 培养持续学习习惯，将其转化为实践能力。 提高需求理解、问题分析、审美判断和创意能力。 显性化设计思考与专业优势，提升设计质量。 2. 工具能力方面 严格评估和选型现有 AI 工具，确保标准化输出和一致性体验。 基于业务场景训练专属 AI 模型，集成 AI 能力形成新工具。 建设参数文档库，减少个人喜好的自然语言影响。 3. 工作流程方面 将 AI 融入日常设计流程，形成新的工作方式。 针对不同业务形态和需求，精细化设计流程。 探索合理的人&机结合方式，优化效率和创意品质。 4. 团队协作方面 制定并执行明确的 AI 融合策略。 保证硬件设备支持，营造创新环境。 增强对市场动态的适应能力，明确团队未来发力方向。 总之，随着技术进步，AI 在设计领域的作用将愈发重要，为您创造更多可能。但需注意，每个工具都有特定应用场景和功能，建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-01-02
推荐学习Aigc的入门理论书籍
以下是为您推荐的学习 AIGC 的入门理论书籍和相关资料： 1. 《AIGC Weekly19》：其中包括腾讯非常系统的 Stable Diffusion 介绍文章，马丁整理的关于 AIGC 的碎片化思考，多邻国创始人 Luis von Ahn 专访，Meta AI 发布的自监督学习“烹饪书”，以及回顾大语言模型发展历程的内容。 2. 《AIGC Weekly01》：包含对 Stable Diffusion 工作原理的介绍，Emad 写的关于 SD V2 模型的笔记，Hugging Face Inference Endpoints 指南，GPT4 预测相关内容，以及关于 AI 时代工作未来的读物。 3. 【AI 学习笔记】：介绍了 AI 大模型的相关概念，如生成式 AI、相关技术名词（包括监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等）、技术里程碑（如 2017 年谷歌团队发表的提出 Transformer 模型的论文）等。
2025-01-01
怎么学习python数据分析
以下是关于学习 Python 数据分析的一些建议： 从工具和规模以及方法的角度来看，数据分析是一门独立完整的学科。 工具方面： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，会写公式算进阶用法，还能写 Excel 宏，ChatGPT 能根据需求写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如用于数据处理和分析的 Pandas、用于数值计算的 NumPy，画图的 Seaborn、plotly、matplotlib 等，机器学习相关的更多。一般数据分析代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 在 Python 中，以下是一些关键的库和技术： 1. 数据处理与清洗： Pandas：提供高效的数据结构如 DataFrame，用于处理和分析结构化数据。 NumPy：用于数值计算，提供多维数组对象和相关操作函数。 2. 数据可视化： Matplotlib：用于生成静态、交互式和动画可视化的绘图库。 Seaborn：基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，提供更美观易用的图表绘制方法。 Plotly：交互式图表库，支持多种图表类型，适合生成动态和交互式图表。 3. 统计分析： SciPy：提供广泛的数学算法和函数，包括线性代数、统计学、优化等。 Statsmodels：用于统计建模和数据分析，适合进行统计测试和回归分析。 4. 大数据技术： PySpark：Apache Spark 的 Python API，用于大规模数据处理。 学习路径方面，可以参考以下课程内容： 1. 学习 Python 基础语法与文本处理，包括数据类型（字符串、数字、列表、字典）、控制结构（条件判断、循环语句）、文本处理基础（字符串操作方法、文件读写操作），通过实践实验如中文文本的基本处理，掌握 Python 的基本语法和结构，能够进行简单的文本数据处理。 2. 学习利用 Python 进行自然语言处理（NLP），了解 NLP 的概念和在人文研究中的重要性，掌握 Python 中的 NLP 库，如结巴分词（Jieba）等工具，通过实践实验如中文分词与词频分析，掌握基本的 NLP 操作，理解其在语言研究和教学中的应用。
2025-01-01
怎么学习AI应用？
以下是学习 AI 应用的一些建议： 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自己的作品。 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，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。 此外，如果您希望在 AI 方面继续精进，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、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。 2. 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 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：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-01-01
如何学习人工智能
以下是新手学习人工智能的方法： 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。 6. 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，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： 可以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。
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