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AI在企业落地的场景或案例

回答

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。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间||-|-|-|-|-|-|-||七大行业的商业化应用|企业运营:日常办公文档材料撰写整理;营销对话机器人,市场分析,销售策略咨询;法律文书起草、案例分析、法律条文梳理;人力资源简历筛选,预招聘,员工培训。<br>教育: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。<br>游戏/媒体: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。<br>零售/电商: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。<br>金融/保险: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|钛媒体深度|工作|[七大行业的商业化应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/I9L3wS10kie2KFki0XDcaJdqnfb?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

走入AI的世界

欢迎来到“AI企业落地应用”专栏,在这里,我们将分享AI技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始,这是一篇能带你快速搞懂本轮AI大模型革命相关核心知识信息的文章,我们将从历史到今天,从原理到应用,从产业到趋势,用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式,带你快速走入AI的世界,跟上AI大势。阅读提示:为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习AI应用的伙伴更好的阅读,下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑,帮助于你在学习应用AI的路上走得更加顺畅和稳健,但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨,我们将会显性的做出标注提示,方便你识别,你可以关注文末的论文推荐导引,去了解真实的技术细节。此外,文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容,我们也将会显性的做出标注提示,告诉你这部分内容即使不懂,也完全没关系,可以放心跳过,不必焦虑。

学习笔记:AI for everyone吴恩达

1,探测到触发词或唤醒词2,语音识别3,意图识别4,执行相关程序智能音箱,需要对每一个用户提出的需求进行单独的程序编写导致智能音箱公司需要花费大量资金教育客户。这是智能音箱面对的困境。[heading5]案例研究:自动驾驶汽车[content]1,汽车检测,使用监督学习,识别前方车辆不仅需要前置摄像头,还包括后置与两侧的摄像头或者传感器,如雷达与激光雷达。2,行人检测,使用相似的传感器与技术3,运动规划,规划你的行车路径,输出驾驶路径,速度。如匀速行驶在道路上或避开道路边停靠的车辆。[heading5]人工智能团队的角色示例[content]软件工程师,如智能音箱中的,软件编程工作,团队中50%以上的占比机械学习工程师,创建A-B的映射,或创建其他机械学习算法。搜集汽车图片,位置的数据,训练神经网络或深度学习算法,不断迭代,确保准确的输出。机械学习研究员,负责开发机械学习的前沿技术。可能需要发表论文,或专注于研究应用机械学习科学家,负责学术文献或研究文献中研究前沿技术,并想办法找到技术解决面临的问题数据科学家,检测数据并分析数据背后的意义,向团队成员与负责人展示数据分析得出的结论数据工程师,整理数据,确保数据是安全,易被保存,读取。因为人工智能需要处理的数据极大,自动驾驶汽车每分钟都会制造好几个GB的数据。AI产品经理,帮助决定用AI做什么,什么是可行且有价值的。

其他人在问
AI基础学习课程
以下是为新手提供的 AI 基础学习课程相关内容: 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。同时浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 开始 AI 学习之旅:在「」中,能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按自己节奏学习并获取证书。 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,可根据兴趣选择特定模块深入学习,同时掌握提示词技巧。 实践和尝试:理论学习后,实践是巩固知识的关键,可尝试使用各种产品创作作品,知识库中有很多实践后的作品和文章分享。 体验 AI 产品:与如 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。 此外,还有以下具体的课程推荐: 【野菩萨】课程:预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。若想免费获得该课程,可参与 video battle,每期冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。扫码添加菩萨老师助理可了解更多课程信息。 微软 AI 初学者入门课程:包括特定的机器学习云框架,如了解更多详情。深度学习背后的深层数学(Deep Mathematics)可参考 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》(Deep Learning)一书,该书可在 https://www.deeplearningbook.org/上获取。
2024-12-19
AI有哪些技术
AI 技术包括以下方面: 技术发展历程: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):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(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果您想在 AI 领域深入学习,学习路径如下: 偏向技术研究方向: 数学基础: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。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 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。 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。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 此外,在健身领域,以下是一些 AI 产品: Keep:中国最大的健身平台,为用户提供全面的健身解决方案,以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture:沸彻魔镜由核心 AI 技术打造,集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI:利用人工智能进行锻炼,增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit:健身房家庭训练与 AI 健身计划,AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能,使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/
2024-12-19
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作流程图的 AI 工具: 1. Lucidchart: 注册并登录:。 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 2. ChatGPT: 确定制作目标。 通过自然语法描述逻辑,生成 Mermaid 图形语法。 在线校验测试是否成功。
2024-12-19
上面的流程图有哪些工具可以制作,流程图主要用于展示一个过程或系统的步骤和决策点。图中通过不同形状的框(如椭圆形、矩形)和箭头来表示各种步骤、条件判断和流程走向, 有哪些AI工具可以直接制作吗
以下是一些可以制作您所描述的流程图的 AI 工具: Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 此外,文中还提到了关于智能体和人工智能在解决科学问题方面的一些相关内容,但未直接涉及流程图制作工具的更多信息。
2024-12-19
我是一名计算机专业学生,给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南: 一、学习计划 如果您想入门强化学习,可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意,其中资料众多,如同大海捞针,所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者,文章会采用通俗有趣的方式讲解知识,可能存在专业性不严谨的情况,会有标注提示。对于超纲或专业的内容,也会有标注,可放心跳过。文末会有论文推荐导引,帮助您了解技术细节。
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
智能客服的实践案例有哪些?
以下是一些智能客服的实践案例: 在销售方面,有“销售:话术总结优缺点”,涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情: 入库时间:2023/10/30 在销售方面,还有“销售:定制销售解决方案”,涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情: 入库时间:2023/10/30 在客服方面,有“客服:定制客服话术”,包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情: 入库时间:2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用: ChatGPT 承担客服功能,通过告知其具体客服身份,要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题,并生成合适的回复,管理社区互动,模拟运营人的语言风格,与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点,从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态,并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例:
2024-12-17
AI应用在测试领域的案例
以下是 AI 应用在测试领域的一些案例: 基于模型的测试生成: 状态模型: GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Spec Explorer:微软开发的模型驱动测试工具,通过探索状态模型生成测试用例。 场景模拟: Modelbased Testing:基于系统模型自动生成测试用例,覆盖各种可能的操作场景和状态转换。 Tosca Testsuite:基于模型的测试工具,自动生成和执行测试用例,适用于复杂应用的端到端测试。 实践中的应用示例: Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 基于规则的测试生成: 测试用例生成工具: Randoop:基于代码路径和规则生成测试用例,适用于 Java 应用程序。 Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试,适用于.NET 应用。 模式识别: Clang Static Analyzer:利用静态分析技术识别代码模式和潜在缺陷,生成相应的测试用例。 Infer:Facebook 开发的静态分析工具,自动生成测试用例,帮助发现和修复潜在错误。 基于机器学习的测试生成: 深度学习模型: DeepTest:利用深度学习模型生成自动驾驶系统的测试用例,模拟不同驾驶场景,评估系统性能。 DiffTest:基于对抗生成网络(GAN)生成测试用例,检测系统的脆弱性。 强化学习: RLTest:利用强化学习生成测试用例,通过与环境交互学习最优测试策略,提高测试效率和覆盖率。 A3C:基于强化学习的测试生成工具,通过策略梯度方法生成高质量测试用例。 基于自然语言处理(NLP)的测试生成: 文档驱动测试生成: Testim:AI 驱动的测试平台,通过分析文档和用户故事自动生成测试用例,减少人工编写时间。 Test.ai:利用 NLP 技术从需求文档中提取测试用例,确保测试覆盖业务需求。 自动化测试脚本生成: Selenium IDE + NLP:结合 NLP 技术扩展 Selenium IDE,从自然语言描述中生成自动化测试脚本。 Cucumber:使用 Gherkin 语言编写的行为驱动开发(BDD)框架,通过解析自然语言描述生成测试用例。 总结:AI 在生成测试用例方面具有显著的优势,可以自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。通过合理应用 AI 工具,前端开发工程师可以提高测试效率、增强测试覆盖率和发现潜在问题,从而提升软件质量和用户体验。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-13
RAG 案例
以下是为您提供的关于 RAG 案例的相关内容: 在商业化问答场景中,存在大模型根据知识库回复不准确的情况,如回答牛头不对马嘴、未依据正确内容回答等错误场景,这凸显了优化大模型根据知识库回答准确性的重要性,而在 AI 领域中,此优化过程称为 RAG。 RAG(RetrievalAugmented Generation)即检索增强生成,由检索器和生成器两部分组成。检索器从外部知识中快速找到与问题相关的信息,生成器利用这些信息制作精确连贯的答案,适合处理需要广泛知识的任务,如问答系统。 在案例研究中: 案例 B 中,用户查询特定研究论文中的“表格 8”及所列因变量,ChatDOC 能有效检索整个表格,包括标题和内容,准确响应查询,而 Baseline 模型未检索到真正的“表格 8”。 OpenAI 在提升 RAG 准确率方面,从 45%开始,尝试多种方法,如假设性文档嵌入和精调嵌入等效果不理想,通过调整信息块大小、嵌入不同内容部分、Reranking、对不同类别问题特别处理、提示工程、查询扩展等方法,最终达到 98%的准确率,强调了模型精调和 RAG 结合使用的潜力。
2024-12-12
现在系统中有一些案例,这些案例包括一些PDF\PPT\WORD等文件,如何引入AI对这些案例进行解析,方便用户智能搜索、对文本中的内容进行全文提问
要引入 AI 对包括 PDF、PPT、WORD 等文件的案例进行解析,以方便用户智能搜索和对文本内容进行全文提问,可以参考以下方法: 1. 对于法律文本阅读场景: 操作动作: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。 Prompt 指令词示例:“图纸是谁设计的?”“谁负责承担本项目的设计、建设?”“贷款期限是多少?”“谁承担律师费?”“请概括原告的诉讼请求和事实理由?”“根据民事答辩状,被告张三一方还有更好的答辩建议吗?” 拼接模板:根据以下材料内容回答我的问题【每个材料内容都以数字序号+文件名开头】。你需要尽可能的参考材料内容:【文档 1 内容】+【文档 2 内容】+...+【文档 n 内容】+ 我的问题是:参考上述 Prompt 指令词。 2. 对于 AI 产品案例和投稿中的自媒体场景: 例如“创作:社群的每日资讯”“创作:写科普内容”“分发:内容分发”“沟通:小团队与甲方沟通”等案例,涵盖了品牌推广、科普创作、内容分发、团队沟通等方面。 3. 对于 AI 产品案例和投稿中的工作场景: 包括企业运营、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等七大行业的商业化应用,如企业日常办公文档撰写、教育资源平等获取、游戏剧情生成、电商舆情监测、金融理财顾问等方面。
2024-12-10
请给我一些优秀的、好用的智能体的“提示词”案例,我想用于学习如何撰写精良的提示词,以及更加深入的使用AI工具
以下是一些优秀的智能体提示词案例和相关学习建议: 藏师傅教您用 AI 三步制作任意公司的周边图片: 整个流程分为三个部分:获取 Logo 图片的描述;根据 Logo 图片的描述和生成意图生成图片提示词;将图片和提示词输入 Comfyui 工作生成。 提示词示例:“The pair of images highlights a logo and its realworld use for a hitech farming equipment; this logo is applied as a black and white tattoo on lower back of an inmate” 学习提示词运用的建议: 理解提示词的作用:向模型提供上下文和指示,影响模型输出质量。 学习提示词的构建技巧:明确任务目标,用简洁准确语言描述,给予足够背景信息和示例,使用清晰指令,对特殊要求明确指示。 参考优秀案例:在领域社区、Github 等资源中寻找。 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出提高提示词质量。 活用提示工程工具:如 Anthropic 的 Constitutional AI。 跟上前沿研究:关注最新研究成果和方法论。 相关网站分享: Learn Prompting:https://learnprompting.org/docs/intro AI Short:https://www.aishort.top/en/ AIPRM:https://www.aiprm.com/prompts/ Prompt Library:https://promptlibrary.org/
2024-12-09
行政ai应用案例
以下是一些行政 AI 应用案例: 企业内部赋能行政问答:企业内部的行政、财务、IT 等政策信息繁多复杂,员工常存疑问。靠人工问答耗费人力且回答易不到位。企业可构建含各类内部政策文档的知识库,结合 RAG 技术,为员工提供 24/7 的智能问答服务。员工用自然语言提问,系统能快速检索相关政策并给出准确答复,减少人工咨询需求。 企业对客服务公共事务客服问答:公共事务(政府部门)客服面临知识更新频繁、政策文本晦涩难懂等问题,传统 FAQ 方案难以应对。政府部门或公共服务机构可利用 RAG 技术,构建包含各类政策法规的知识库。当市民咨询时,系统能理解口语化问题,从复杂政策文本中提取关键信息,并用通俗易懂语言回答,提高服务效率和满意度。 此外,还有其他一些 AI 应用案例: AI 儿童安全座椅推荐系统:宝宝树根据儿童年龄、体重等信息,利用数据分析和机器学习技术推荐符合安全标准的儿童安全座椅,市场规模达数亿美元。 AI 汽车保养套餐推荐系统:途虎养车利用数据分析和机器学习技术,根据车辆型号、行驶里程等为用户推荐合适的保养套餐,市场规模达数十亿美元。 AI 物流快递柜管理系统:丰巢快递柜利用数据分析和物联网技术管理柜子使用情况,如分配柜子、通知取件等,提高快递配送效率,市场规模达数十亿美元。 AI 招聘面试模拟平台:智联招聘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,市场规模达数亿美元。 AI 房地产装修设计平台:酷家乐利用图像生成和机器学习技术为用户提供装修设计方案,用户可根据喜好选择和调整,市场规模达数十亿美元。 AI 菜谱口味调整工具:下厨房利用自然语言处理和数据分析技术,根据用户对菜谱的评价给出口味调整建议,市场规模达数亿美元。 AI 语言学习纠错平台:英语流利说利用自然语言处理和机器学习技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误,并提供纠正建议和练习,市场规模达数十亿美元。 AI 电影剧情分析系统:豆瓣电影利用数据分析和自然语言处理技术对电影剧情进行分析,为用户提供剧情解析、主题探讨等内容,市场规模达数亿美元。 AI 办公文件分类系统:腾讯文档利用数据分析和机器学习技术对用户上传的文件进行分类,如合同、报告、方案等,提高文件管理效率,市场规模达数亿美元。 AI 美容护肤方案定制平台:美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息,利用图像识别和数据分析技术定制个性化的护肤方案,包括产品推荐和使用顺序,市场规模达数亿美元。
2024-12-09
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
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 语音,ai语音,ai 文转语音,有哪些成功的商业化落地项目吗
以下是一些成功的 AI 语音商业化落地项目: 语音合成(TTS)方面: :为所有人提供开放的语音技术。 :基于 AI 的语音引擎能够模仿人类语音的情感和韵律。 :基于 NLP 的最先进文本和音频编辑平台,内置数百种 AI 声音。 :使用突触技术和脑机接口将想象的声音转化为合成 MIDI 乐器的脑控仪器。 :为出版商和创作者开发最具吸引力的 AI 语音软件。 :使用户能够使用文本转语音技术生成播客。 :基于生成机器学习模型构建内容创作的未来。 :从网页仪表板或 VST 插件生成录音室质量的 AI 声音并训练 AI 语音模型。 :演员优先、数字双重声音由最新的 AI 技术驱动,确保高效、真实和符合伦理。 :将书面内容转化为引人入胜的音频,并实现无缝分发。 :专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 (被 Spotify 收购):提供完全表达的 AI 生成语音,带来引人入胜的逼真表演。 :利用合成媒体生成和检测,带来无限可能。 :一键使您的内容多语言化,触及更多人群。 :生成听起来真实的 AI 声音。 :为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 :为内容创作者提供语音克隆服务。 :超逼真的文本转语音引擎。 :使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 :听起来像真人的新声音。 :从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 :生成听起来完全像你的音频内容。 语音转录方面: :为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕(转录和说话人识别)。 :专业的基于 AI 的转录和字幕。 :混合团队高效协作会议所需的一切。 :音频转录软件 从语音到文本到魔法。 :99%准确的字幕、转录和字幕服务。 :为语音不标准的人群提供的应用程序。 :通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 :会议的 AI 助手。 :让孩子们的声音被听见的语音技术。 :使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 :实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 :理解每个声音的自主语音识别技术。 :支持 35 多种语言的自动转录。 :端到端的边缘语音 AI,设备上的语音识别。
2024-11-19