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AI在制造业的应用

Answer

在制造业领域，AI 有以下应用：

  1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。
  2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。
  3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。
  4. 供应链管理：AI 可根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。
  5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。

此外，AI 在制造业还包括以下方面的应用：

  1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机。
  2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提高产品质量。
  3. 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。
  4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：有制造业的 AI 应用吗？

在制造业领域也有一些AIGC（AI Generated Content）的应用：1.产品设计和开发：利用AI生成工具如Adobe Firefly、Midjourney等，可以根据文字描述快速生成产品的3D模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。2.工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。3.设备维护和故障诊断：利用AI模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。4.供应链管理：AI可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。5.客户服务：基于对话模型的AI客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。总的来说，AIGC技术正在制造业各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

新工业革命：生物技术×人工智能

我们今天正站在这个转折点上。直到现在，医疗保健和生物技术仍然大量依赖服务——由受过专业培训的科学家和[医生](https://a16z.com/2019/06/13/ai-doctor-deep-medicine-topol/)提供——这些服务是算法无法替代的，更不用说为公司增加足够的价值来采纳它们了。但现在，我们正处于一个革命的起点，[AI正在](https://a16z.com/2019/11/19/ai-industrializing-discovery-biology-healthcare/)工业化生物制药和医疗保健，它被应用于从[药物设计](https://a16z.com/2020/05/26/investing-insitro/)和[诊断](https://a16z.com/2017/03/01/going-deeper-into-freenome/)到[医疗保健交付](https://a16z.com/2021/07/12/investing-in-bayesian-health/)和[后勤功能](https://a16z.com/2021/02/09/administration-healthcare-back-office-innovation/)的各个方面。（关于在生物学中应用AI的讨论经常出现的问题或挑战，我在[此处](https://a16z.com/2018/02/28/black-box-problem-ai-healthcare/)解决了医疗保健中AI的“黑箱”问题；并在[此处](https://a16z.com/2021/06/15/ai-is-too-dumb-for-now-2/)解决了我们获取智能[与“愚蠢”]AI的需求问题。）[heading4]但现在，我们正处于一个革命的起点，AI正在使生物制药和医疗保健产业化，并且它被应用到从药物设计和诊

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如果我是一个只会使用大模型对话，不了解提示词逻辑，想要逐步学习ai相关知识的人，你推荐什么呢
以下是为您逐步学习 AI 相关知识的推荐： 1. 关于大模型的思考与探讨：普通用户使用大模型时，语言不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 2. 垂类模型与大模型公式：通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 3. 提示词的挖掘：写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 4. 读书方法与提示词相关书籍推荐：读书最有效的是笨方法，不取巧，花时间读。并推荐了从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 5. 内置思维链提示词：针对小技巧类的思维链提示词有新模型能力涌现和大模型内置两个趋势，但对于某些如 COT 这类的内置可能会改变大模型的原味，对此存疑。 6. 编写提示词的经验与思考： 原汁原味与生效元素的平衡：为得到原汁原味的效果，需考虑是否反刻某些元素；生效的小技巧大模型可能会内置，如指定角色效果有变化。 压缩与歧义的处理：找到凝练的核心概念（a）后，根据对象用不同方式（b）表达，核心在于找到准确的 a，而寻找 a 的方法目前主要是多读多泡在相关领域。 持续学习与输出：通过阅读吸收输入，转换为自己的语言输出，与大模型交互提炼精华，多输出促进吸收输入。 7. 调教 AI 和提示词： 是否需要提示词工程，是否需要学提示词：持反对观点，像打字和写作一样。方法论不是关键，不断尝试和大模型交互，便是最佳方法。 和大模型交互需要遵循规则吗：不需要。网上流传最广的提示词方法论，是“给大模型一个角色”，这是一个好的策略，但不是必须遵循的原则，甚至所有规则都不是必须遵守的。可以在提示词里面设定规则，也可以聊着聊着临时更改规则，和大模型交互时完全不需要考虑规则。要考虑的就是是否达成了目的，如果没达成，那就锲而不舍的开一个新窗口，再尝试一下。如果还是不行，换个模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题：Markdown 通过其易读性、格式化的灵活性和信息的清晰结构，使得与大模型的交流更加高效和精确。有助于模型更好地理解用户的意图。其优势包括结构清晰、格式化强调、适用性广。 8. 小白学习指南： 第一步：要有一个大模型帐号，至少已经熟悉和它们对话的方式。推荐 ChatGPT4 及国产平替： 第二步：看 OpenAI 的官方文档：
2025-03-06
如何利用ai修改论文？
利用 AI 修改论文可以从以下几个方面入手： 1. 内容生成和辅助写作： Grammarly 可通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，帮助提高论文的语言质量。 Quillbot 是基于 AI 的重写和摘要工具，能帮助精简和优化论文内容。 2. 文献管理和搜索： Zotero 结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar 作为 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 3. 研究和数据分析： Google Colab 提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，利于进行数据分析和可视化。 Knitro 用于数学建模和优化，有助于进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX 结合了自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin 是广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check 通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 在实际修改过程中，还可以参考以下经验： 像南瓜博士那样，将原文喂给相关的 AI 工具，如 code interpreter ，让其写入到 dataframe 里，保存成文件备用。 让 AI 从情节合理与连贯性角度给出意见，并根据其修改。 对于修改细节，可反复尝试，发现效果好的 prompt ，如 Arthur 的结构化 prompt ，对于改得不好的地方进行简单纠正。 一轮修改完成后，可根据需要进行新一轮修改，调整修改的重点，如更强调字词和标点。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具，同时要仔细甄别 AI 生成的内容，避免过度依赖。
2025-03-06
免费ai
以下是为您整理的关于免费 AI 的相关内容： 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲： 周鸿祎认为在人工智能的技能和知识面前人人平等，学会人工智能是未来职业发展必备的基本能力。不懂人工智能可能会被淘汰。 免费课的关键词是免费、分享、科普、交流。 周鸿祎受李一舟启发，做免费科普课，分享 AI 知识，共同交流。课程会先从宏观开始，后面会宏观、微观结合，安排人工智能研究院的产品经理、技术专家配合讲解基本产品的使用方法等微观内容。 免费的 AI 理解论文服务： 对于计算机领域（尤其是人工智能话题），可以看看 https://www.aminer.cn/ ，该网站提供免费的 AI 理解论文服务（每篇论文只要处理一次便全站可看，成本很低）以及基础的 chat with paper 功能，多数论文都有免费的 PDF 下载链接。
2025-03-06
AI如何自动定制贴纸
以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的 AI 贴纸功能。此功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。 这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。
2025-03-06
AI自动定制贴纸
以下是关于 AI 自动定制贴纸的相关信息： 扎克伯格在上周年度 Connect 会议上宣布推出集成在应用里的一系列 AI 功能，其中包括 AI 贴纸。该功能可以轻松地为聊天和故事生成自定义贴纸，使用 Llama 2 的技术和 Emu 图像生成基础模型，能够在几秒钟内将您的文本提示变成多个独特的高质量贴纸。这项新功能将于下个月在 WhatsApp、Messenger、Instagram 和 Facebook Stories 中向部分英语用户推出。
2025-03-06
什么是AI AGENT
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。
2025-03-06
AI如何应用在制造业中
在制造业中，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，能自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，可预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能够自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 总的来说，AIGC 技术正在制造业的各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。
2025-02-07
制造业质量管理可以应用ai做些什么
在制造业质量管理方面，AI 有以下应用： 1. 质量控制：AI 可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。 2. 预测性维护：能够预测机器故障，帮助工厂避免因设备问题影响产品质量。 3. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程，从而间接保障产品质量。 4. 工业质检：作为基于视觉的检测方式，虽然相对成熟但未深入 B 端核心应用场景，如今可通过多模态和大模型解决上一代无法解决的问题，提升质检性能。
2025-02-06
我是一名传统制造业的产品经理，一名ai小白，想在ai方面进行创业，有哪些方向建议
以下是为您提供的在 AI 方面创业的方向建议： 对于技术爱好者： 1. 从小项目开始，如搭建简单博客或自动化脚本，熟悉 AI 能力和局限性。 2. 探索 AI 编程工具，如 GitHub Copilot 或 Cursor，从生成注释或简单函数逐步过渡到复杂任务。 3. 参与 AI 社区，如 Stack Overflow 的 AI 板块或 Reddit 的 r/artificial 子版块，与开发者交流，了解最新趋势。 4. 构建 AI 驱动的项目，如开发简单的聊天机器人或图像识别应用，深入理解实际应用过程。 对于内容创作者： 1. 利用 AI 辅助头脑风暴，针对主题生成创意方向。 2. 建立 AI 写作流程，从生成大纲开始，逐步扩展到段落生成和数据支持。 3. 探索多语言内容，借助 AI 辅助翻译和本地化内容以拓展国际市场。 4. 利用 AI 工具优化 SEO，根据建议调整标题、元描述和关键词使用。 从行业观点来看： 1. 可能成功的 AI 公司应打造自身的数据飞轮，尤其在 ToC 场景中寻求突破，因为 C 端的数据飞轮效应可能是早期决胜关键。 2. 有专业壁垒的垂直模型可能是机会所在，如高价值、特定领域依赖丰富的专有数据集。 3. 大模型产品可朝个性化（装上“记忆”成为工作助理或陪伴者）和场景化（装上“手”和“眼睛”）方向发展。 从 AI 创业者的情况来看： 1. 如天涯，具备软件开发经验和连续创业经历，可在 AI 领域发挥优势。 2. 像 Eureka 这样的 Fintech 产品经理，可在 AI 金融领域应用方面探索。 3. Zima 在编程和 AI 教育探索方面有基础，可关注 AI+教育和 AI4Science 方向。 4. Mr.water🐳 可凭借与高校教授的联系，考虑科研方向转化。 总之，AI 创业要注重技术驱动和产品定义，用好市面上的 AI 工具，从效率和变革角度组织公司架构。同时，把握好融资节奏，在实践中有效迭代。
2024-12-06
AI目前在制造业和零售领域有什么案例吗？
在制造业领域，AI 的应用案例包括： 预测性维护：可用于预测机器故障，避免工厂停机。 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 在零售领域，AI 的应用案例包括： 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。
2024-08-29
具身智能在制造业的应用场景
具身智能在制造业的应用场景包括： 1. 机器人自动化：通过具身智能控制工业机器人，提高生产效率。 2. 预测性维护：利用具身智能预测机器故障，帮助工厂避免停机。 3. 质量控制：借助具身智能检测产品缺陷，提升产品质量。 4. 供应链管理：运用具身智能优化供应链，提高效率并降低成本。 此外，在制造业领域，AIGC（AI Generated Content）也有广泛应用： 1. 产品设计和开发：使用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：利用 AI 模型分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，增强设备可靠性。 4. 供应链管理：AI 可依据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提升供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，能够自动生成个性化的客户回复，改善客户体验。 尽管具身智能在理论和技术上取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，如如何设计智能体的身体以最大化其智能表现，如何让智能体在复杂多变的环境中有效学习，以及如何处理智能体与人类社会的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。
2024-08-17
具身智能在制造业的应用场景有哪些？
具身智能在制造业的应用场景主要包括以下方面： 1. 预测性维护：可用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。 2. 质量控制：能够检测产品缺陷，提升产品质量。 3. 供应链管理：有助于优化供应链，提高效率并降低成本。 4. 机器人自动化：用于控制工业机器人，提高生产效率。 具身智能是指智能体通过身体与环境的交互来学习和理解世界，并做出相应的决策和行动。其在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用。同时，具身智能也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用，能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能发展的核心问题并非算法和硬件，而是在现实物理世界构建数据闭环。实现闭环需要数据获取成本足够低，并能在具体化场景中持续收集数据。 在具身智能的发展历史中，之前的机器人厂商有过方向转变，如波士顿动力从液压转向电动。第一代机器人处于技术探索阶段，如早稻田大学的仿人机器人，1970 年之前的示教再现型机器人没有感知和思考能力，仅根据预设程序重复动作，目前在汽车制造业和一些工业生产线上仍常见。1960 年代，美国机床铸造公司和美国 Unimation 公司分别生产出不同类型的机器人。1970 1997 年，出现了有感觉的机器人，它们拥有一定的感觉系统，可获取环境和对象信息。 尽管具身智能在理论和技术上取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境中的有效学习以及与人类社会相关的伦理和安全问题等。未来的研究将继续探索这些问题，以推动具身智能的发展和应用。
2024-08-09
数据分析领域智能化应用实践
以下是关于数据分析领域智能化应用实践的相关内容： ChatGPT 助力数据分析 在个性化分析示例中，上传的数据均为假数据，包括游戏 A 流水数据、游戏产品数据、页面事件统计和用户行为数据等，仅供测试。涉及单维度数据、多维度数据的折线图和柱状图。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息以使分析更准确。 总结和展望方面，ChatGPT 在数据分析领域具有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛和支持决策。但案例分析结果可能简单，实际接入业务可定制多种分析模板，增加分析多样性。处理大量数据时，除注意长类型字段限制，还应指定允许查询或解析的字段，并对结果数据进行校验。随着技术进步，ChatGPT 等工具将为数据分析带来更多创新和突破。 金融领域的智能化应用 摩根大通的模型显示，美联储鹰鸽派评分上升 10 个百分点，意味着加息 25 个基点可能性增加约 10 个百分点。为深入应用成果，摩根大通等银行与大学合作培育生态系统，采用开源合作推动知识产权发展。研究者认为人工智能可通过处理大量数据集等完善经济和货币预测，为政策决策提供信息。摩根大通任命 Teresa Heitsenrether 领导新的数据和分析部门，目前公司有 300 多个人工智能用例投入生产，用于风险、勘探、营销等方面，降低了零售业务风险，改善了交易优化和投资组合构建。公司有 1000 多名数据管理人员、900 多名数据科学家和 600 名 ML 工程师，专注于自然语言处理等方面的人工智能和机器学习。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用，它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据，保存opus并把数据转换成wav，再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用？
很抱歉，目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑，例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接，如何接收和处理 Opus 数据，如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是，仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性，建议您在具备相关基础知识的前提下，结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用，它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据，保存opus并把数据转换成wav，再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用？
很抱歉，目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说，您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考： 1. 明确应用的功能需求，如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用，用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据，保存 Opus 并转换为 WAV 格式，然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点，例如“应用需基于 Android 平台，使用合适的网络库处理 WebSocket 连接，采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据，利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV，以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求，比如“在 Android Studio 开发环境中，遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是，Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求，还需要您进行进一步的修改和完善。
2025-03-06
AI在翻译行业的应用
AI 在翻译行业有广泛的应用： 1. 常见的应用是使用现成的 AI 翻译工具，能直接满足基本的翻译需求。 2. 对于有特殊翻译风格要求的情况，可以自己撰写提示词给 AI，对翻译要求进行专门说明，这是更高级的使用方式。 3. 若希望翻译的输入能自动参考自己的数据文档，并输出到微信平台等特定平台，就需要开发一个专属的智能体来实现功能。 4. 进一步地，若希望智能体与其他智能体协作，自动完成文章下载、翻译、输出、发布等一系列工作，可以搭建一个多智能体工作流系统。 5. 当翻译内容越来越专业，而现有的 AI 模型缺少很多专业词汇知识时，可能需要自己对 AI 模型进行训练，给它更多专业数据以使其更符合需求，但这一步的门槛和成本相对较高。 此外，在对访问量最大的 AI 工具及流量行为的研究中发现，人工智能聊天机器人在翻译和音译方面发挥着重要作用，其产生了巨大的流量份额。例如 ChatGPT 和 Google 的 Bard 等工具，它们不仅可用于写作和内容创作、教育和常识、集思广益和协助规划、产品推荐、数据输入和处理、不同类型的分析等，也可用于翻译。
2025-03-06
AI工具在人力资源岗位提效的应用场景
AI 工具在人力资源岗位提效的应用场景主要包括以下方面： 1. 招聘环节： 职位描述生成。 简历分析。 面试题设计。 自动化筛选候选人简历，提升筛选工作的效率和准确性，减少人力资源部门的工作负担，降低因人为错误导致的招聘成本浪费。 2. 员工绩效评估： 分析员工工作表现。 识别绩效趋势和提升点。 为管理层提供数据支持的绩效反馈。 3. 员工培训与发展。 在全行业中，基础办公提效方面如 PPT、Excel、会议报告、策划会、文案包装、图文海报、客服机器人 bot 等，都可以从【单个任务 task>角色 role>角色间协同 collaboration】显著提高工作效率。 此外，阿里云百炼大模型与猎聘携手共同推动招聘领域 AI 技术的全面升级，AI 赋能的全链路招聘流程，通过大模型的深度参与，显著提升了招聘效率和候选人体验，优化了整体业务效能。 但同时，人工智能在招聘中也存在潜在风险，如算法偏见、数据隐私和歧视等方面： 1. AI 偏见：训练数据集存在对特定社会群体或性别的偏见，可能会复制甚至加剧这些偏见。 2. 数据隐私：公司使用 AI 招聘系统收集大量个人数据，若被滥用，可能侵犯候选人隐私。 3. 算法偏见：数据集存在偏差会导致 AI 系统存在偏差。 4. 对残疾申请人：雇主使用 AI 招聘工具时，需为残疾申请人提供合理便利，确保不会无意或故意排除这些群体。 5. 种族和性别影响：AI 在招聘和晋升过程中存在无意中歧视某些种族和性别群体的风险。
2025-03-06
本网站是集成了各类ai工具，还是教授ai知识，操作应用
本网站（WaytoAGI）是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。它既集成了各类 AI 工具，如文生图、文生视频、文生语音等工具，也提供了丰富的 AI 知识，包括 AI 技术的发展与应用、多种 AI 生成工具（如输入简单提示词就能创作音乐的 so no 音频生成工具，能创建个人 AI 智能体的豆包，输入文本可生成播客的 Notebook LN）、端侧大模型的特点、AI 工程平台（如 define、coach 等）及其应用、模型社区介绍等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都能在这里发掘有价值的内容，应用各类 AI 工具和实战案例等，让更多的人因 AI 而强大。 相关链接：https://waytoagi.com/ 即刻体验：https://waytoagi.com/
2025-03-06