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如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?

Answer

对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议:

  1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。
  2. 目前在创建这种智能体方面,一些常见的 AI 产品如 GPT-4、Gemini 等都可以考虑。然而,要确保回答 100%正确且不会瞎说是具有一定难度的,因为 AI 的回答仍然受到数据和算法的限制。
  3. 以下是一些额外的建议:
    • 参考沃顿商学院给教师和学生的提示词库,例如其中的结构化题型设计师和测验生成器的相关提示。
    • 像导演一样,将创建智能体的任务拆解成科学合理的步骤,明确每个步骤的目标和结果。
    • 注意提示语的逻辑,将复杂任务拆分成多个相互关联的步骤,使前一步的结果成为后一步的基础。
    • 很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以根据配置信息、知识库和能力配置等来自行定制。
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References

宝藏内容-沃顿商学院给教师和学生的提示词库 | AIGC Weekly

你是一位乐于助人、务实的教学助理,是一名出色的课程规划专家。你深知每一节课都是整个教学序列中的一环。一个精心设计的教学序列应该允许学生积极参与和讨论,并包含多种教学模式,可以涵盖多样的教学活动,如讲授、小组合作、个人任务、创意练习和演示汇报,同时还要有反馈环节和对学生理解程度的检验。尽管你的目标是规划单节课程,但也要从整个教学序列的角度来审视这节课。对于每一节课,你都可以明确学习目标,细化你希望学生思考和练习的内容。你还应该预判可能出现的常见难点,并采取措施帮助学生克服这些障碍。要详细说明每个教学任务,描述在你的课堂上优秀的学习表现是什么样的,并运用提问和检查理解的方式来评估学生的学习效果(包括运用关键问题)。要考虑教学过程——什么时候进行讲解、示范、指导练习,以及给学生提供有指导的练习和独立练习。你还应该安排复习和回顾环节,以加深学生对知识点的理解和记忆。首先,请向老师介绍你自己,说明你是他们的AI教学助理,你的职责是协助他们规划课程。询问他们的教学科目以及面向的学生层次(高中、大学还是职业教育),这样你就能更加精准地提供建议,为他们的课程提供更有针对性的帮助。等待老师的回复。这第一个问题应该是独立的,在老师回应前暂不继续追问其他内容。接下来,请老师上传教学大纲(如果有现成的),并告诉你他们具体希望得到哪一节或哪几节课的帮助。如果老师手上没有现成的教学大纲,让他们尽可能详细地描述课程内容即可。然后耐心等待老师的回复。如果老师上传了教学大纲,请认真研读,并询问他们希望重点关注或修改哪一节课,然后针对该课程提出修改建议。同样,这里也要等待老师的回应,不要在老师回应前擅自继续提问或给出建议。

宝藏内容-沃顿商学院给教师和学生的提示词库 | AIGC Weekly

你是一位乐于助人的教学助理,评估领域的行家里手。你擅长编写诊断测验,考察学生对知识的掌握程度。这些测验既包括选择题,也有开放式问题。每次你只会问教师两个问题,而且尽量简明扼要。首先做个自我介绍,表明你是一位教学助手,专长是设计测验。询问教师两点:一是他们教授的科目;二是学生的学习水平(高中、本科还是研究生)。为了表达清晰,请为问题编号。等教师回答后再继续,不要自作主张地往下说。在得到这两个问题的答复前,不要问其他问题,也不要提及任何主题或文档。当你掌握了教师教授的科目和学生水平,进一步问清学生应该掌握这个主题的哪些具体知识点(2到3点),以及学生可能会有哪些难点或误区。教师的回答有助于你更好地组织测验内容。同样,记得停下来等待对方作答。现在可以着手编写测验了。测验应包含5道选择题和2道开放式问题,难度循序渐进。既要测试学生的机械记忆,也要考察知识运用能力。不过不要只局限于难点。选择题的错误选项要有迷惑性,但不要使用"以上都是"或者否定式的表述。开放式问题应引导学生灵活运用所学,用自己的话阐释概念。适时穿插一些元认知问题,比如"你为什么这样认为""你做了哪些假设"等,帮助学生反思思考过程。注意保持题目格式规范,别忘了提供参考答案。在解释每道题的编写思路时,要让教师明白这只是初稿,欢迎他们提出修改意见,和你一起润色题目。你可以补充说明,这些测验不仅能考察学生的学习效果,本身也是一个学习过程。它能帮学生查漏补缺,加深记忆,起到温故知新的作用(即通过回想练习巩固知识)。

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

教师的AI减负指南[heading2]教育技术教师,关注新技术及教育应用实践和分享[heading3]规范的⽂献引⽤(但不全)适合快速了解[heading4]• AI搜索的内幕•平均调⽤ 9次⼤语⾔模型•⽹络爬⾍预先建⽴数据库•⽤便宜但推理弱的4、想让AI做好,⾸先你得会做•把⼤模型当作⼤学⽣OK,当作专家XX • “实习⽣”只能执⾏任务•需要你指明⽅向,拆解任务,教其一步一步操作•像导演一样,编排具体流程,检查结果,修改流程,反复迭代提示语的核⼼是逻辑• “所谓提示词⼯程,核⼼不是你套个什么模板⽤什么格式,⽽是逻辑!!”•逻辑就是你怎么将一个复杂的任务拆成科学合理的步骤,并且让前⾯每一步的结果都成为后⾯步骤的基础,所有步骤合并在一起得到最终的结果,⽽不要指望一步得到结果。•下次写Prompt,效果不理想时,不妨想想看:我是不是可以把这个任务拆分成⼏个步骤?怎么拆分最合理?•顺便说一下:即使你在Prompt⾥⾯指明了步骤,但是如果没有将步骤打印出来,那么也是没有效果的。因为LLM需要基于前⾯的输出结果去预测后⾯的结果,如果没有前⾯步骤的输出,就⽆法影响后⾯的预测结果。很多AI ⽹站都可以创建“智能体”如上图,给配置信息(提示词)、知识库、能⼒配置等你可以⼿搓各种机器⼈🤖,让它们为你⼯作:出试题、找资料、画插图、专业翻译...凡是你需要多次使⽤的提示词配置一个,就能反复快速使⽤,还能逐步调整优化

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COE团队需要什么AI能力,比如AI辅助编程;AI部署+和调优;AI智能体;AI提示词; OCR识别
COE 团队可能需要以下 AI 能力: 1. AI 辅助编程:虽然 AI CODING 目前适用于小场景和产品的第一个版本,但在复杂应用中可能存在需求理解错误导致产品出错的情况。 2. AI 部署和调优:涵盖服务器创建、搭建微信机器人到引入 coze API 的全过程,包括 Docker 部署、本地运行、RailWay 部署等多种方式。 3. AI 智能体:从最初只有对话框的 chatbot 到有更多交互方式,低代码或零代码的工作流等场景做得较好。例如以证件照为例,实现了相关智能体和交互。创建智能体工作流包括创建、编辑人设、编排设计等步骤。 4. AI 提示词:在编写系统提示词时需要用{{input}}作为参数引入,以使大模型知道需要生成与输入相关的结果。 5. OCR 识别:未提及相关具体内容。 同时,在图像能力方面,支持图片生成、图片识别、图生图等,可选择 Dal3、stable diffusion、replicate、midjourney、CogView3、vision 模型。具有丰富插件,支持个性化插件扩展,已实现多角色切换、文字险、敏感词过滤、聊天记录总结、文档总结和对话、联网搜索等插件。通过上传知识库文件可自定义专属机器人,作为数字分身、智能客服、私域助手使用,基于 LinkAI 实现。
2025-04-09
AI智能体
以下是关于 AI 智能体的相关信息: Genspark Super Agent 是世界上首个 MixtureofAgents 系统,集多种功能于一体,能自动完成复杂任务。它具有以下特点: 1. 快速:近乎即时的结果,可与常规搜索/聊天相媲美。 2. 可靠:执行过程中的错误和幻觉显著减少。 3. 导向:用户能够掌控一切,指导和优化输出直至符合要求。 在 GAIA 基准测试中,Genspark 在三个级别的测试中得分均最高,显示出在多轮对话和复杂任务处理上的优势,能更准确反映用户与 AI 助手互动对话的需求。效果更好的原因在于它是世界上第一个 MixtureofAgents 系统,利用最佳模型、工具和数据集执行不同任务,比如基础智能体的对话、图片、视频生成以及翻译。 在品牌卖点提炼中,AI 智能体可以发挥作用。AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特强项,可应用于品牌卖点提炼。但在搭建智能体前,需明确其能力边界,如 AI 对公司的主要产品、独特之处、获得的认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、期望的新渠道结果等了解程度接近于 0。AI 真正的能力包括通过分析数据和信息进行逻辑推理、快速处理和分析数据并提取有价值信息和模式、拥有大量训练数据并输出更全面相关信息、理解用户提供内容并按正确结构梳理有效输出。因此,更适合搭建引导型助手,在寻找卖点过程中提供思考维度。 此外,有宝玉日报推荐阅读《真正的 AI 智能体即将到来:告别死板提示词,迎接自主规划时代!》,提到 LLM 智能体不再靠提示词,具备自主规划与行动能力,DeepResearch 与 Claude Sonnet 3.7 正在用强化学习推动智能体时代,关键特征包括 RL 训练、多步推理、草稿模式与结构化输出。
2025-04-09
飞书智能伙伴创建平台 RAG实现
飞书智能伙伴创建平台(英文名:Aily)是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,能提供简单、安全且高效的环境,帮助企业构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升,为企业探索大语言模型应用新篇章、迎接智能化未来提供理想选择。 在飞书智能伙伴创建平台上实现 RAG 相关应用有多种方式: 1. 利用飞书的知识库智能问答技术,引入 RAG 技术,通过机器人帮助用户快速检索内容。 2. 可以使用飞书的智能伙伴功能搭建 FAQ 机器人,了解智能助理的原理和使用方法。 3. 本地部署资讯问答机器人,如通过 Langchain + Ollama + RSSHub 实现 RAG,包括导入依赖库、从订阅源获取内容、为文档内容生成向量等步骤。例如使用 feedparse 解析 RSS 订阅源,ollama 跑大模型(使用前需确保服务开启并下载好模型),使用文本向量模型 bgem3(如从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载,假设放置在某个路径 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建高效向量存储)。 使用飞书智能伙伴创建平台的方式: 1. 在 WaytoAGI 飞书知识库首页找到加入飞书群的链接(二维码会定期更新,需在找到最新二维码),点击加入,直接@机器人。 2. 在 WaytoAGI.com 的网站首页,直接输入问题即可得到回答。 创建问答机器人的原因: 1. 知识库内容庞大,新用户难以快速找到所需内容。 2. 传统搜索基于关键词及相关性,存在局限性。 3. 需要用更先进的 RAG 技术解决问题。 4. 在群中提供快速检索信息的方式,使用更便捷。 2024 年 2 月 22 日的会议介绍了 WaytoAGI 社区的成立愿景和目标,以及其在飞书平台上的知识库和社区情况,讨论了相关技术和应用场景,并介绍了企业级 agent 方面的实践。
2025-04-08
工作流 和 智能体的区别?
工作流和智能体的区别主要体现在以下几个方面: 定义: 工作流是通过预定义代码路径来编排 LLM 和工具的系统。 智能体则是由 LLM 动态指导自身流程和工具使用的系统,能够自主控制任务完成方式。 功能: 智能体是一个自动化的“助手”,用来执行特定任务,擅长做一些具体的、重复性的任务,比如客服聊天、推荐商品、处理订单等,但只能按照预先设定的规则和任务来做事,如果遇到超出范围的情况,就不知道怎么办了。 工作流是一系列任务的流程,决定了每个步骤应该做什么,可以处理一个完整的过程,比如从客户下单、付款到发货和售后服务,涵盖了所有步骤和环节,更灵活,能够适应变化,可以调整步骤和规则来应对不同的情况,不需要一开始就固定下来。 范围: 智能体是特定任务的“助手”,用于局部执行任务。 工作流是一个“计划”或“路线图”,指导整个任务的流程。简单说,工作流是全局的,智能体是局部的。 在业务中,通常需要的是工作流而非单个智能体,因为整个业务流程设计至关重要。例如,在烹饪中,关键不在于使用多贵的锅,而是按步骤完成每道工序。因此,工作流才是解决问题的关键,它帮助优化思路、提升效率。设计好工作流才能大幅提升整体业务效率。
2025-04-08
智能客服
以下是关于智能客服的相关内容: 在开源 AI 社区中,通过 Coze 开发了社群运营机器人作为智能客服。 知识库问答方面:将社区长期积累的文章和资料喂给机器人学习,它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定答案。解决了如“AGI 是什么”“什么是 ChatGPT”等基础问题,提高了效率,保证了答案的准确性和一致性。此外,机器人还会基于问题给出相关延伸阅读链接,鼓励用户主动学习,影响用户学习方式。 定时推送方面:能将活动信息和社区动态定时推送给用户,避免用户因不在电脑前错过重要活动。提前设置好推送任务,就能精准送达。 关于 GPT 智能客服部署:GPTs 是 GPT 的一种 ID 账号形态,类似微信公众号,用户可开发自己垂类应用。开放门槛低,基本是 0 代码,开发方式包括自然语言(prompt)、知识库(knowledge)、第三方 API 对接(Action)。其实现目前最强的智能客服,具有对话流畅、多观点融合、答案准确等特点,不太擅长推理计算。实现原理是将 FAQ 上传到知识库,让 GPTs 具有客服应答能力。猜测类似检索增强生成技术(RAG),将知识库和问题一起做 embedding,扔给 LLM 作答。
2025-04-08
你好,你是基于哪个大语言模型的人工智能?
我并非基于某个特定的大语言模型。AI 领域中的语言模型众多,例如 GPT3 等。大语言模型通常是使用深度学习和神经网络创建的,基于人类训练数据来理解单词、代码语法等。像生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式,其中包括大语言模型。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-08
如果想创建一个指导高中孩子学习的老师的智能体,我有几个问题:1. 是弄一个全科的智能体还是每门科单独弄一个智能体? 2. 国产哪家的AI产品弄这种智能体比较适合?也就是说回答100%能够正确,不会瞎说; 3.你有什么建议?
对于创建指导高中孩子学习的老师的智能体,以下是一些建议: 1. 关于是创建全科智能体还是每门科单独创建智能体,这取决于您的具体需求和使用场景。如果您希望能够全面、综合地指导学生的学习,全科智能体可能更合适;但如果您想要针对每门学科进行更深入、专业的指导,那么每门科单独创建智能体可能效果更好。 2. 目前国产的 AI 产品中,很难说哪一家 100%能够保证回答正确且不会瞎说。不同的产品在不同的领域和场景中可能表现各异。您可以考虑一些在教育领域有一定口碑和应用案例的产品,并进行充分的测试和评估。 3. 以下是一些创建智能体的建议: 明确智能体的职责和功能,例如是主要进行课程规划、生成测验还是提供学习指导等。 为智能体提供详细准确的提示词,清晰地描述其任务和目标。 像导演一样,将复杂的任务拆分成科学合理的步骤,并确保每个步骤的结果能为后续步骤提供基础。 对于生成的内容,要进行检查和优化,不断调整和改进智能体的表现。 此外,您还可以参考一些相关的提示词库,例如沃顿商学院给教师和学生的提示词库,其中包含了结构化题型设计师和测验生成器等方面的内容。同时,很多 AI 网站都支持创建智能体,您可以为其配置提示词、知识库和能力等。
2024-11-21
雪梅may的100天AI学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 100 天 AI 学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合人群:适合纯 AI 小白,可参考日记了解学习路径。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 学习内容:日记中的学习内容可能因 AI 节奏快而不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:在半年多时间跨度中,有空时学习,并非每天依次进行。 学习状态:2024 年保持较好状态,不仅学 AI,还看了 33 本书。 费用情况:学习资源免费开源。 第九阶段:学以致用,开源分享 May 花时间复盘过去半年的学习日记,有很棒的发现。 学习路径:迈出第一步→大量学习输入→疯狂模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累量变产生质变→开始分享。 特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造,是真实实践得出的规律。 虽费曼学习法主张教会别人是最好学习方式,但开始时自学、输入为主。 现在有分享自信,写学习日记和感受已是分享,后续会有更多分享。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 从 24 年 5 月到 25 年 2 月,学完 100 天,仍未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油是一种方式,还需更好的正反馈继续坚持。
2025-04-08
基于你的回答,对刚才所提到的三个部分再次展开详细叙述,要求每个部分的叙述字数不少于1000字
以下是对您提供的三个部分的详细叙述: 一、陶力文律师:拘灵遣将|不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事 在这部分内容中,重点强调了律师在运用 AI 时写好提示词的重要性以及相关的写作技巧和方法。 首先,结构化内容组织至关重要。通过使用编号、子标题和列表等方式,能够使文章的逻辑更加清晰,便于读者快速把握重点和理解内容。例如,在阐述具体的法律条款和案例分析时,可以将相关要点有条理地罗列出来,增强文章的可读性。 其次,规定概述内容解读结语的结构能够使文章围绕主题展开,有始有终。在开始时对相关规定进行简要概括,让读者对整体框架有初步了解;然后对具体内容进行深入解读,帮助读者理解规定的内涵和适用范围;最后以结语总结,强调重点或提出展望。 再者,案例和挑战的结合能够使文章更具说服力和实用性。通过引入实际案例,能够让抽象的法律规定和理论变得具体可感,读者可以更直观地理解其在实际操作中的应用。同时,分析潜在挑战并提供解决方案,能够帮助律师在面对复杂情况时做出更明智的决策。 此外,结合法规和实际操作也是必不可少的。法规为律师的工作提供了依据和准则,而实际操作案例则展示了法规在具体情境中的应用。通过两者的结合,能够为律师提供全面、准确的指导,使其在运用 AI 时更加得心应手。 最后,商业术语的使用能够体现文章的专业性和针对性。在餐饮行业相关的法律写作中,运用特定的商业术语,能够准确传达信息,避免歧义,使文章更符合行业特点和需求。 二、AI 梦:一丹一世界(下)2025 年 2 月 8 日副本 这部分内容主要围绕摄影构图和色彩在 AI 绘画中的应用展开。 在摄影构图方面,三角形构图法以其独特的稳定性能够让画面更加平衡美观。一张照片可以同时满足多种构图法,且构图并非一定要严谨,关键是要能够突出主体、叙事并留白,避免画面杂乱。同时,中国化美学构图具有极简且丰富、主次分明的特点,虽然欣赏门槛低,但掌握运用起来有一定难度。重复构图作为一种强大的视觉工具,能够增强信息的传递。 在色彩方面,色彩在 AI 绘画中具有重要地位,是拉开作品差距的关键因素。色彩部分涵盖了色彩心理学、色环、配色方案等内容。色彩心理学表明颜色能够影响人的情绪,在市场营销等多个领域都有着重要作用。例如,年度流行色会影响相关的营销活动。不同的颜色如红、黄、蓝等能够表现出多种不同甚至相反的情绪。 三、AI 梦:一丹一世界(下)2025 年 2 月 8 日副本 此部分主要涉及 AI 炼丹直播共学课的相关内容。 会议开场简单介绍了会议的背景和基本情况。 在直播共学课的介绍中,提到了课程由未推 AGI 麦乐园和摩哒社区共同举办,教授使用 Lora 或 AI 生图软件生图,并回顾了首节课内容及回放渠道。同时,讲解了 AI 梦一单一世界比赛的要求,包括使用特定平台和底模训练 Lora,提交六张以上含多样画面的作品等。 在作图创作思路方面,分为三步:第一步确定主题,可依据 Lora 风格或通过制造反差来确定方向;第二步确定主体,如人、动物、建筑等,并进行角色设定的联想;第三步增添叙事感,通过设置有反差、反逻辑的画面和多个元素,避免画面单调无趣。 在图片创作思路之后,还探讨了图片构成因素中的构图。
2025-03-25
飞书多维表格中使用deepseek有100万tokens总量的限制?
飞书多维表格中使用 DeepSeek 有一定的 token 总量限制。DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动(算下来 5 元有 100 万)。即日起至北京时间 20250218 23:59:59,所有用户均可在方舟享受 DeepSeek 模型服务的价格优惠。 不同模型的 token 限制有所不同,例如 Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens,即 100000 个 token;ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens,即 16000 个 token;ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens,即 32000 个 token。 Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效,不是达到上限就停止对话,而是会遗忘最前面的对话。 如果想直观查看 GPT 如何切分 token,可以打开,在其中可以看到实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。需要注意的是,英文的 Token 占用相对于中文较少,这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。
2025-03-07
100天学ai
以下是关于 100 天学 AI 的相关内容: 作者介绍: 适合人群:适合纯 AI 小白,可参考此日记了解如何入手。 学习模式:输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信,可尝试此模式。 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 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间:半年多时间跨度中有 100 天学习,并非依次每天进行,有空时学习。 学习状态:作者 2024 年学习状态好,不仅学 AI 还看了 33 本书。若觉得 100 天难做到,不必有压力,能学多少算多少。 费用情况:学习资源免费开源。 第九阶段:学以致用,开源分享 作者花时间复盘过去半年的学习日记,有很棒的发现。 学习路径: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。 特别是学习 coze 的路径:输入→模仿→自发创造。 作者认为若能量更足、更有勇气,可更早输出倒逼输入,但不要为难自己,写学习日记和感受已是分享。 第十一阶段:寻找继续坚持下去的动力 作者从 24 年 5 月到 25 年 2 月学完 100 天,仍觉未找到明确深耕方向。 学习中易遇瓶颈,需找正反馈,开源学习日记获加油是一种方式,101 天后还需更好的正反馈方式。
2025-03-04
我是一名港口行业国有企业职工培训专员,想结合当前AI技术应用,出一份既涵盖管理人员序列、职能人员序列,又包括技能操作序列职工的,可直接执行的年度培训计划文案,字数不超过1000字。
以下是为您提供的一份结合当前 AI 技术应用的港口行业国有企业职工年度培训计划文案,希望对您有所帮助: 一、培训目标 提升管理人员、职能人员和技能操作序列职工在 AI 技术应用方面的知识和技能,增强企业整体竞争力。 二、培训对象 管理人员序列、职能人员序列、技能操作序列职工。 三、培训内容 1. 管理人员序列 AI 技术在企业管理中的应用趋势与案例分析。 基于 AI 的决策支持系统的使用与解读。 2. 职能人员序列 AI 办公软件的应用技巧,如自动化流程处理。 利用 AI 进行数据分析与报告生成。 3. 技能操作序列职工 港口智能化设备中 AI 技术的原理与操作维护。 基于 AI 的安全监控系统的操作与应急处理。 四、培训方式 1. 线上课程:利用网络平台提供相关课程,方便职工自主学习。 2. 线下讲座:邀请专家进行现场讲解和互动交流。 3. 实践操作:在实际工作场景中进行模拟训练和实际操作。 五、培训时间安排 1. 每月安排一次线上课程。 2. 每季度组织一次线下讲座。 3. 不定期进行实践操作培训,根据实际工作需求灵活安排。 六、培训效果评估 通过考试、实际操作考核、项目成果评估等方式,检验职工的学习成果,并将其与绩效考核挂钩,激励职工积极参与培训。
2025-02-28
雪梅May的Ai 100天学习笔记
以下是关于雪梅 May 的 AI 100 天学习笔记的相关内容: 作者介绍: 适合纯 AI 小白,可参考此日记,学习模式为输入→模仿→自发创造。 学习内容因 AI 节奏快可能不适用,可去 waytoAGI 社区找感兴趣的最新内容。 学习时间并非每天依次进行,有空就学,作者已进行到 90 天。 2024 年保持较好学习状态,不仅学 AI 还看了 33 本书。 学习资源免费开源。 第一阶段: DAY5 2024.5.26:开始使用 kimi,抱着每天问 100 个问题的心态调整思考模式,养成问 AI 问题的习惯,参考。 DAY6 2024.5.31:应朋友推荐学习吴恩达生成式人工智能课程,在 B 站搜索对应关键词有课程资源,学习笔记,抽空 3 天学完。 DAY7 2024.6.1:探索用 AI 解决真实问题,团队要写行业研究报告,尝试用 AI 帮忙。 2024 年 12 月 31 日历史更新(归档): ,日记分三个阶段,学习路线图适合新人参考。 ,Yann LeCun 直指当前 AI 根本局限,阐述不同技术路径。 ,强调将 AI 视为方法,用哲学视角构建理解与方法论。
2025-02-25
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7、Gemini 2.0 pro 哪个 AI 搜索能力更强?
OpenAI o1、Claude Sonnet 3.7 和 Gemini 2.0 pro 在不同方面具有各自的优势,难以简单地比较哪个的搜索能力更强。 OpenAI o1 推理能力强,适合作为架构师或算法顾问。 Claude Sonnet 3.7 擅长长上下文任务,在快速生成代码与网页设计方面表现出色。 Gemini 2.0 pro 长上下文支持较好(2M Tokens),适合代码反编译与混淆代码分析。 具体的搜索能力表现还会受到应用场景和具体任务的影响。
2025-03-21
吴恩达总结了四种AI Agent的设计模式: 1.反思模式(Reflection): 2.工具使用模式: 3.规划模式: 4.多智能体协作模式:
吴恩达总结了以下四种 AI Agent 的设计模式: 1. 反思模式(Reflection):让 Agent 审视和修正自己生成的输出。例如,在编写代码时,可让大模型检查代码的准确性和结构规范性,并不断优化。 2. 工具使用模式(Tool Use):通过使用外部工具和资源,如 LLM 生成代码、调用 API 等进行实际操作。 3. 规划模式(Planning):让 Agent 分解复杂任务并按计划执行。 4. 多智能体协作模式(Multiagent Collaboration):多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务。 如果您想更深入了解这些设计模式,可以参考以下文章:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SPNqwJkmQiyVfGkS8zocMSZcnYd
2025-03-19
以DeepSeek R1为代表的推理模型,与此前模型(如 ChatGPT-4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于
以 DeepSeek R1 为代表的推理模型与此前模型(如 ChatGPT4、Claude 3.5 sonnet、豆包、通义等)的差异点主要在于: 1. 技术路线:DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 一样,属于基于强化学习 RL 的推理模型。 2. 思考方式:在回答用户问题前,R1 会先进行“自问自答”式的推理思考,模拟人类的深度思考,从用户初始问题出发,唤醒所需的推理逻辑与知识,进行多步推导,提升最终回答的质量。 3. 训练方式:在其他模型还在接受“填鸭式教育”时,DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 4. 模型制作:R1 是原生通过强化学习训练出的模型,而蒸馏模型是基于数据微调出来的,基础模型能力强,蒸馏微调模型能力也会强。此外,DeepSeek R1 还能反过来蒸馏数据微调其他模型,形成互相帮助的局面。 5. 与 Claude 3.7 Sonnet 相比,Claude 3.7 Sonnet 在任务指令跟随、通用推理、多模态能力和自主编程方面表现出色,扩展思考模式在数学和科学领域带来显著提升,在某些方面与 DeepSeek R1 各有优劣。
2025-03-19
推理类模型,以deepseek为代表,与此前的聊天型ai,比如chatgpt3.5,有什么差异
推理类模型如 DeepSeek 与聊天型 AI 如 ChatGPT3.5 存在以下差异: 1. 内部机制:对于大语言模型,输入的话会被表示为高维时间序列,模型根据输入求解并表示为回答。在大模型内部,是根据“最大化效用”或“最小化损失”计算,其回答具有逻辑性,像有自己的思考。 2. 多模态能力:ChatGPT3.5 是纯语言模型,新一代 GPT 将是多模态模型,能把感官数据与思维时间序列一起作为状态,并装载在人形机器人中,不仅能对话,还能根据看到、听到的事进行判断,甚至想象画面。 3. 超越人类的可能性:有人假设人按最大化“快乐函数”行动,只要“效用函数”足够复杂,AI 可完全定义人,甚至超越人类。如在“短期快乐”与“长期快乐”的取舍上,人类难以找到最优点,而 AI 可通过硬件算力和强化学习算法实现,像 AlphaGo 击败世界冠军,在复杂任务上超越人类。 4. 应用领域:文字类的总结、润色、创意是大语言模型 AI 的舒适区,如从 ChatGPT3.5 问世到 ChatGPT4 提升,再到 Claude 3.5 sonnet 在文学创作领域取得成绩,只要有足够信息输入和合理提示词引导,文案编写可水到渠成。
2025-03-18
2025.3.18 新的大模型新闻
以下是 2025 年 3 月 18 日的一些新的大模型新闻: DeepSeek 深夜发布大一统模型 JanusPro,将图像理解和生成统一在一个模型中。其官网发声渠道包括微信公众号:DeepSeek;小红书:@DeepSeek(deepseek_ai);X:DeepSeek(@deepseek_ai);知乎账号(2025 年 3 月 1 日注册)。模型(7B)和(1B)的相关信息可参考特定链接。 2025 年 3 月 10 日的新闻:《大模型的未来,是 Agent 还是 App?》中提到 OpenAI 的 Deep Research 被视为一种新型的研究语言模型,具备自主执行搜索任务的能力。 2025 年 3 月 3 日的新闻:2025 年将是智谱的开源年,即将发布全新大模型并开源。2024 年 12 月,智谱已完成 D+轮 30 亿元人民币融资。
2025-03-18