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AI 在股票交易行业的落地场景有哪些

回答

AI 在股票交易行业的落地场景主要包括以下方面:

  1. 市场分析与预测:利用大数据和机器学习算法,对市场趋势、宏观经济数据、公司财务数据等进行分析和预测,为投资决策提供参考。
  2. 风险评估与管理:通过模型评估投资组合的风险水平,及时发现潜在风险并采取相应的风险管理措施。
  3. 交易策略优化:基于历史交易数据和市场情况,优化交易策略,提高交易效率和盈利能力。
  4. 智能投顾:为投资者提供个性化的投资建议和资产配置方案。
  5. 欺诈检测:识别和防范股票交易中的欺诈行为,保障交易的安全性和公正性。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

开发:AI应用大模型商业化落地现状与思考

接下来,我们将深入了解大模型在商业化过程中的实际应用情况。首先来看医疗行业,这是关乎每个人生命健康的重要领域。大模型在医疗行业的应用主要涵盖三个方向:疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗。从医疗前期的图像诊断,基因组学和精准医疗到药物研发阶段再到最后病人的个性化医疗,人工智能都有其适合的应用场景。例如,在2020年,麻省理工学院利用AI发现了一种名为Halicin的新型广谱抗生素,它不仅能有效杀灭对现有抗生素产生耐药性的细菌,而且不会使细菌产生新的耐药性。这一突破性发现源于AI的助力。研究者先搞了一个由两千个性能已知的分子组成的训练集,这些分子都被标记好了是不是可以抑制细菌生长,用它们去训练AI。AI自己学习这些分子都有什么特点,总结了一套“什么样的分子能抗菌”的规律。之后又对美国FDA已通过的六万多个分子中进行分析,最终成功识别出了一个符合所有要求的分子,这就是Halicin。之后研究者开始做实验证明,它真的非常好使,大概很快就会用于临床,造福人类。这个例子充分展示了AI大模型在医疗领域的巨大潜力,目前很多医疗研究机构都进行医疗大模型的开发研究,大模型在医疗领域大有可为!广告营销行业目前仍然是AIGC()应用最多的业务场景之一,大模型在营销行业从初期的市场分析、中期的客户转化以及后期的客户复购均可参与打开营销生态新思路,为消费者提供更个性化、智能化和互动性强的营销体验,而对于广告图案的生成完全可以通过AI+设计相关的SOP来提高效率。大模型的应用不仅为营销策略提供了新的思路,还能为消费者带来更加个性化、智能化和互动性强的体验。此外,它们还能显著降低内容制作的成本并加速创意的实现过程。

其他人在问
帮助初一孩子学好英语的AI是什么
以下是一些可以帮助初一孩子学好英语的 AI 工具和方法: 1. 工具方面: LingoDeer:使用游戏和互动活动教英语,提供各种课程,有家长仪表板可跟踪孩子进度。 Busuu:提供英语及多种语言课程,多种教学方法,有社区功能可与他人练习口语。 Memrise:用抽认卡和游戏教英语,涵盖多种课程,有社交功能可与亲友一起学习。 Rosetta Stone:使用沉浸式方法教英语,有语音识别功能帮助练习发音。 Duolingo:免费的语言学习应用,课程多样,游戏化方法让学习有趣。 2. 学习方法: 智能辅助工具:如 Grammarly 可进行英语写作和语法纠错。 语音识别和发音练习:如 Call Annie 用于口语练习和发音纠正。 自适应学习平台:如 Duolingo 为孩子量身定制学习计划,提供个性化内容。 智能导师和对话机器人:如 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟。 在为孩子选择 AI 工具时,要考虑他们的年龄、兴趣和学习风格,还需考虑应用程序的功能和成本。
2024-12-19
帮助孩子学好英语的AI是什么
以下是一些可以帮助孩子学好英语的 AI 工具: 1. LingoDeer:这是一款通过游戏和互动活动教孩子英语的应用程序,提供各种课程,包括字母、数字、语法和词汇等,还有家长仪表板可跟踪孩子进度和设置学习目标。 2. Busuu:另一个流行的语言学习应用,提供英语及多种语言课程,采用多种教学方法,包括音频、视频课程和互动练习,还有社区功能让孩子与世界各地的孩子练习口语。 3. Memrise:使用抽认卡和游戏教孩子英语,提供从基本词汇到会话技巧的课程,具有社交功能可与朋友和家人一起学习。 4. Rosetta Stone:采用沉浸式方法教孩子英语,让孩子在自然环境中学习,还有语音识别功能帮助练习发音。 5. Duolingo:免费的语言学习应用,提供多种语言课程,通过游戏化方法使学习有趣。 在为孩子选择 AI 工具时,要考虑孩子的年龄、兴趣和学习风格,还需考虑应用程序的功能和成本。 此外,使用 AI 进行英语学习的方法还包括: 1. 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 2. 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 3. 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容。 4. 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。
2024-12-19
ai模型种类
以下是一些常见的 AI 模型: OpenAI 模型: GPT4 Beta:一组改进 GPT3.5 的模型,可以理解和生成自然语言或代码。 GPT3.5:一组改进 GPT3 的模型,可以理解并生成自然语言或代码。 DALL·E Beta:可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。 Whisper Beta:可以将音频转换为文本的模型。 Embeddings:一组可以将文本转换为数字形式的模型。 Codex Limited Beta:一组可以理解和生成代码的模型,包括将自然语言转换为代码。 Moderation:可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型。 GPT3:一组可以理解和生成自然语言的模型。 智谱·AI 模型: WebGLM10B:利用百亿参数通用语言模型(GLM)提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。 WebGLM2B MathGLM2B:在训练数据充足的情况下,20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算,准确率几乎可以达到 100%。 MathGLM500M MathGLM100M MathGLM10M MathGLMLarge:采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM。 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的模型: GPT4(免费可用):与人类水平相当的 LLM,是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑,是一个大型多模态模型(接受图像和文本输入,输出文本),在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 Midjourney v5(免费):最新、最先进的模型,具有极高的一致性,擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt,并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能。 DALL·E 3(免费可用):代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃。 Mistral 7B(免费):是一个具有 73 亿参数的模型,在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B,在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B,在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能,同时在英语任务上表现良好。
2024-12-19
ai算法种类
以下是一些常见的 AI 算法种类: 分类算法:如 Categorization Algorithms、Classification Model 等。 聚类方法:如 Cluster Resolution Feature Selection、ClusterBased Splitting、Clustering Methods 等。 动态规划:如 Dynamic Programming 。 超参数相关:如 Hyperparameter Opimization、Hyperparameters 。 图像相关:如 Image And Speech Recognition、Image Classification、Image Classifier、Image Recognition 。 其他:如 Combined Gradient、Dual Algorithm、Dual Problem 等。
2024-12-19
ai原理
AI 的原理包括以下几个方面: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法,具有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于监督学习、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 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-19
AI智能体在电商领域可落地的应用
AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个完成不同功能的智能体,并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼:AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势,可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时,除遵循营销管理流程保证输出合理,还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品,需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
2024-12-19
我是一个法律工作者,需要经常回答客户的一些法律问题,哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者,以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品: 1. 法规研究与解读:使用 Prompt 指令词,如“根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议”,AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料:例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”,AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索:如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”,AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索:同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读:选择某一份或者若干份文档上传,AI 完成解析,然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时,要注意结构提示,如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
在办公场景下,如何使用AI,让我办公效率更高
在办公场景下,以下是一些使用 AI 提高办公效率的方式: 1. 产品经理方面:使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题,可将最终的 SQL 执行时间大幅缩短,提升效率并降低复杂度,同时保存所有历史数据,实现报表秒开。 2. 运营方面:将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具,顺应技术发展趋势,借助其提升工作效率。 3. 营销方面:探索 AIGC 精细化作业模式,革新传统代言人 TVC 制作流程;定制营销报告时,考虑汇报对象身份、销售数据、财务报告等多方面因素。 4. 办公方面:用 ChatGPT 生成 Markdown 语法的内容,再借助 MindShow 工具转换为精美的 PPT。 此外,还有一些 AI 应用也能助力办公,比如: 1. 豆果美食 APP:能根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 2. 沪江开心词场:辅助用户学习语言,提供个性化学习方案。 3. 爱奇艺智能推荐:根据用户喜好推荐电影,帮助发现优质影片。 4. WPS Office:利用智能排版、语法检查等功能,提高办公效率,实现自动化办公流程。
2024-12-18
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
AI技术在餐饮行业的应用场景有哪些
AI 技术在餐饮行业的应用场景主要包括以下方面: 1. 营销管理:时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术,为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案,从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果,帮助门店提升 50%100%的营销转化效果以及相应提升平均 1520%的营业额。 2. 菜谱调整:下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价,利用 AI 分析后给出口味调整建议,如增加甜度、减少辣味等。
2024-12-17
0基础如何系统学习AI,目标:针对特定场景开发出AI产品
对于 0 基础想要系统学习 AI 并针对特定场景开发出 AI 产品的您,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」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,您将找到一系列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),您可以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。 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。 此外,对于 AI 产品经理,个人做了以下划分,仅供娱乐和参考: 1. 入门级: 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用: 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。 在 AI 游戏场景方面,为您提供以下案例: 1. 从游戏截图升级到 KV 品质,AI 居然可以这样用! 作者:yanceyzhang 简介:AI 生成图像具有较大的随机性,如果想用在特定项目上的话,用游戏内资源拼合作为图生图的底图可以很好的帮助 ai 发挥,复现游戏原有的画风、世界观和人物设定,下面将实际操作中的一些思路和小技巧分享出来。 查看链接: 入库时间:2023/11/21 2. 《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士 作者:包子 SAMA丶 简介:初步接触训练模型,主要是以美术视角出发来进行讲解,目的就是可以让不理解训练概念和代码指令的小伙伴更容易上手 Lora 模型训练。 查看链接: 入库时间:2023/11/21 3. 人人可以做原画,如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计 作者:Harayuan 简介:本文旨在详细探讨运用 MJ+SD 进行角色设计的方法、技巧,以及它的优势、不足之处和未来发展方向。 查看链接: 入库时间:2023/11/21
2024-12-16
在大学里,AI的应用场景
在大学里,AI 有以下应用场景: 教育方面: 可以大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供“口袋里的老师”,理解其独特需求,回答问题或测试技能。 有 AI 驱动的语言老师能实时交流并给予发音或措辞的反馈,如 Speak、Quazel 和 Lingostar 等。 出现了帮助学生解决数学问题的应用,如 Photomath 和 Mathly,以及通过模拟与杰出人物聊天来教授历史的应用,如 PeopleAI 和 Historical Figures。 学生在作业中利用 AI 助手,如 Grammarly、Orchard 和 Lex 等提升写作水平,还有协助创建演示文稿的工具,如 Tome 和 Beautiful.ai。 老师在 AIGC 的帮助下备课和授课,如北京市新英才学校的实践。 其他方面: 自动驾驶:用于开发自动驾驶汽车,提高交通安全性和效率。 交通管理:优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送:优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货:将货物快速送达偏远地区。 农业:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 娱乐:开发虚拟现实和增强现实体验。 能源:优化能源的使用,提高能源效率。 需要注意的是,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-15
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心,结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容,应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心,以下是一些建议: 产品方面: 引入适合中小企业业务流程的自动化软件,如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具,帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面: 配备专业的技术团队,能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术,如机器学习、深度学习、自然语言处理等,并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面: 提供一站式的服务,包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制,及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面: 设计针对不同层次员工的培训课程,涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式,满足企业员工的多样化学习需求。 同时,服务中心还需要建立良好的沟通渠道,与中小企业保持密切联系,了解他们的实际需求和反馈,不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
AI Agent 落地业务应用
以下是关于 AI Agent 落地业务应用的相关内容: 影刀 RPA + AI Power 功能亮点:大模型存在限制,AI Power 集成丰富组件拓展能力边界,打造 AI Agent,如搜索引擎组件获取实时信息,RPA 组件实现自动化操作。 无缝多样的使用方式:提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式,方便企业在不同业务场景灵活选择接入方式,实现内部员工、外部客户与 AI 便捷交互。 贴身的企业级服务支持:提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务,帮助企业把产品用起来,把 AI 落地下去。 智谱 AutoGLM 深度体验:经过深度测试,展现出落地希望。解决了 API 对接难等问题,借助 RPA 思路实现跨应用控制。场景理解能力出色,能准确选择应用场景,但存在语音识别偏差等问题。 产品思路:选择高频场景深耕细作,证明产品价值,未来发展空间大,可能改变与手机交互方式。 学习路径 结合“一人公司”愿景,需要大量智能体,未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。 Agent 工程(基础版):如同传统软件工程学,有迭代范式,包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化,造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工“进化论”:需要在固化流程和让 AI 自主思考之间作出妥协和平衡。
2024-12-09
AI在电商中的具体的应用场景和落地方案
AI 在电商中的应用场景和落地方案主要包括以下方面: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 以下是一些具体的案例: 1. 品牌提升品牌价值:涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词库。 2. 品牌分析品牌舆论传播:涵盖舆论传播、数据分析等 25 个关键词库。 3. 推广制定上市推广方案:包含品牌、产品信息等 28 个关键词库。 在生成式 AI 方面,像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。AdCreative、Pencil 可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料,Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建一个完整的电商商店及用于市场营销的材料。
2024-12-05
AI 在教育领域的落地场景
以下是 AI 在教育领域的落地场景: 1. 个性化学习平台:通过集成算法和大数据分析,实时跟踪学生学习进度,诊断学习难点,提供个性化学习建议和资源。例如 Knewton 平台,通过对数百万学生的行为模式分析,精准预测学习难点并提前给出解决方案,大幅提升学习效率。 2. 自动评估:利用自然语言处理技术(NLP)自动批改学生的作文和开放性答案题。如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,能够分析和理解写作内容,给出准确评分和反馈,减轻教师批改负担,提高评估效率和一致性。 3. 智能辅助教学工具:如 AI 教师能够引导学生通过对话学习,解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机,加深知识掌握。 4. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):学生可通过 VR 头盔进入虚拟实验室进行安全实验操作,并立即得到 AI 系统反馈。例如 Labster 的虚拟实验室平台,提供高科技实验室场景,让学生尝试复杂实验流程,无需昂贵设备或专业环境。
2024-11-23
AI在企业落地的场景或案例
以下是一些 AI 在企业落地的场景或案例: 企业运营方面:包括日常办公文档材料的撰写整理、营销对话机器人的应用、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源的简历筛选、预招聘、员工培训等。 教育领域:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体行业:定制化游戏,动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 零售/电商领域:舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险行业:个人金融理财顾问,贷款信息摘要及初始批复,识别并检测欺诈活动风险,客服中心分析及内容洞察。 在企业中建构人工智能的案例研究包括: 智能扬声器:需要探测触发词或唤醒词、进行语音识别、意图识别,并执行相关程序。但智能音箱公司因需对每个用户需求单独编写程序而花费大量资金教育客户,这是其面临的困境。 自动驾驶汽车:包括汽车检测(使用监督学习,需多个方位的摄像头或传感器)、行人检测(使用相似技术)、运动规划(输出驾驶路径和速度)。 人工智能团队的角色示例有: 软件工程师:负责软件编程工作,在团队中占比 50%以上。 机器学习工程师:创建映射或算法,搜集和处理数据以训练神经网络或深度学习算法。 机器学习研究员:开发机器学习前沿技术,可能发表论文或专注研究。 应用机器学习科学家:从学术文献或研究文献中寻找前沿技术来解决问题。 数据科学家:检测和分析数据背后的意义,并向团队展示结论。 数据工程师:整理数据,确保数据安全、易保存和读取。 AI 产品经理:决定用 AI 做什么,判断其可行性和价值。
2024-11-20