如何在企业共创工作坊中，使用AI赋能研讨共创

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。

对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。

AI 可以从以下几个方面赋能大学辅导员的学生工作： 1. 个性化教育：凭借其卓越的数据处理能力和广泛的应用潜力，为学生量身打造学习方案，精确洞察每个学生的独特需求，保障学生在教育中顺利启航。 2. 教学辅助：如基于 GLM 模型，让教师和学生接触高效的数据分析及智能化评价系统，有助于学生获得量身定制的反馈，增强教师的工作效率和数据整合能力。 3. 创新教学方式：学校可以探索新的教学方式和教育工具，例如跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游，英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课，生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型用以识别植物等。 4. 提供个性化学习计划：大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解他们独特的需求，并可以回答问题或测试他们的技能。 5. 作业辅助：像 Grammarly、Orchard 和 Lex 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协助学生完成相关任务，如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。

以下是一份以“AI 赋能 工作效率提升”为主题的 5 分钟课程 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：AI 赋能 工作效率提升 幻灯片 2：引言 介绍 AI 在提高工作效率方面的重要性 幻灯片 3：AI 提高工作效率的潜力 实验展示 AI 在短时间内完成多项任务，如推出新产品、撰写报告等 举例说明高质量初稿的快速生成 幻灯片 4：AI 工具的普及 提及 Microsoft 的 Copilot for Office 和 OpenAI 的 GPTs 等工具 强调其使 AI 使用更便捷、平常 幻灯片 5：潜在风险 分析 AI 可能削弱人类文字工作的价值 引发关于工作本质意义的危机思考 幻灯片 6：机遇 AI 接管人们不愿做的工作，让人有更多时间做喜欢的事 帮助人类扩展能力，激发探索新兴趣 幻灯片 7：选择合适的 AI PPT 工具 介绍 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等工具 说明根据需求选择工具的重要性 幻灯片 8：总结 强调 AI 赋能办公的必然性 鼓励试用和体验合适的工具 幻灯片 9：感谢语 感谢观看 您可以根据以上大纲内容进行 PPT 的制作，同时在每个幻灯片中添加相关的图片、图表和具体案例以丰富内容。

AI 在装修行业的赋能主要体现在以下方面： AI 房地产装修设计平台：例如酷家乐装修设计软件，利用图像生成和机器学习技术，为用户提供装修设计方案，用户可根据自身喜好进行选择和调整。 目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在装修等行业还存在一些问题，很多还在走“数字化转型”的老路，把 AI 往现有流程上套用，讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下，这样做可能导致“做出来就是过时的”，限制企业的主动进化能力。我们应从“AI 能创造和满足装修行业的什么新需求”出发，重新定义未来业务模式。

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 。

以下是一些制作 PPT 的 AI 应用： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还可能包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 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领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT：在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品中表现出色，背后有实力强大的团队，能敏锐把握市场机遇，已确立市场领先地位。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 1. 《》 2. 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据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。

AI 的英文全称是 Artificial Intelligence，意思是人工智能。它是指让计算机或机器能像人类一样思考和学习的技术。在不同的应用场景中，AI 有着丰富的表现形式，比如聊天机器人、推理者、智能体、创新者和组织等。同时，在 AI 领域还有众多的术语，如 BlackBox Attack（黑盒攻击）、Bonding Environments（成键环境）、Bonferroni Correction（邦弗朗尼校正）等。

AI 音乐创作管线包括以下几个方面： 1. ByteComposer：由字节跳动人工智能实验室开发，利用大型语言模型（LLM），通过概念分析、草稿创作、自我评估与修改、审美选择四个关键步骤生成旋律。其核心模块包括专家模块、生成器模块、投票器模块以及记忆模块，通过精心设计的提示激发 LLM 的音乐理论知识，并通过交叉验证优化提示设计。在实验中证明了其在音乐创作方面的有效性，达到了初级作曲家的水平，为用户提供了直观、可控且富有创造性的音乐创作平台。 2. 《We Are The One》的融合工作流：呼应了 AI 技术在音乐创作中不可或缺的愿景，核心是介绍使用 AI 音乐平台 UDIO.com 进行音乐创作的技术分享，以歌曲《We Are the One》的制作过程为例，展示如何结合 AI 与传统音频处理手段，打造以 AI 为主导的音乐制作工作流。 3. 自定义前奏的工作流：Suno 和 Udio 推出上传音频文件生成音乐的功能，可精确控制速度、旋律、配器、合成等。节省的点数可用于多 Roll 与流派、心情、场景相关的曲子并存好旋律素材，也可用于 roll 更多细节调整部分以提升作品品质。通过简单例子演示工作流。

智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。

AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现： 1. 意图识别：对用户提问进行分类，如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写（Query Rewrite）：在完成意图识别并确认需要联网检索后，对用户的 query 进行改写，目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写，即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合（Multi Source）：提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写，假设用户搜索特定问题，可根据意图判断是否联网及搜索类型，提取概念名词，除常见检索外，还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术，传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排（Reranking）：AI 搜索做多信息源整合时，需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序，便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架，但前者效率低，后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取（Read Content）