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AI在办公领域的常见应用有哪些

Answer

以下是 AI 在办公领域的一些常见应用：

  1. 腾讯文档分类功能：利用数据分析和机器学习，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。
  2. WPS Office 中的智能排版、语法检查等功能：借助自然语言处理和机器学习，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。
  3. 联想设备管理平台：通过数据分析和物联网技术，对企业办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等，提高设备利用率，市场规模达数亿美元。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

100个AI应用

|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||81|AI菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|下厨房口味调整功能|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味。|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。||82|AI语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|英语流利说纠错功能|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误。|英语流利说通过AI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。||83|AI电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|豆瓣电影剧情分析工具|数亿美元|分析电影剧情，提供深度解读。|豆瓣电影的剧情分析工具利用AI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。||84|AI办公文件分类系统|数据分析、机器学习|腾讯文档分类功能|数亿美元|自动分类办公文件，方便管理。|腾讯文档利用AI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。||85|AI美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|美丽修行定制方案功能|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案。|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息，利用AI定制个性化的护肤方案，包括产品推荐和使用顺序。|

100个AI应用

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||21|豆果美食APP|AI菜谱生成平台|自然语言处理、数据分析|数亿美元|根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。|豆果美食APP可以根据用户输入的食材和口味偏好，利用AI技术生成多种菜谱，例如用户有鸡肉、土豆等食材，APP会推荐土豆烧鸡等菜谱，方便用户烹饪。||22|沪江开心词场|AI语言学习助手|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。|沪江开心词场通过AI分析用户的学习进度和薄弱环节，为用户推荐合适的单词和学习内容。比如用户在学习英语时，APP会根据其错题情况推荐针对性的复习内容。||23|爱奇艺智能推荐|AI电影推荐系统|数据分析、机器学习|数亿美元|根据用户喜好推荐电影，发现优质影片。|爱奇艺利用AI算法分析用户的观看历史、评分等数据，为用户推荐符合其口味的电影。例如如果用户经常观看科幻电影，系统会推荐更多优质的科幻片。||24|WPS Office|AI办公自动化工具|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|提高办公效率，实现自动化办公流程。|WPS Office中的一些功能，如智能排版、语法检查等，利用AI技术帮助用户快速完成文档处理工作，提高办公效率。|

100个AI应用

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||64|联想设备管理平台|AI办公设备管理系统|数据分析、物联网技术|数亿美元|管理办公设备，提高设备利用率。|联想设备管理平台借助AI和物联网技术，对企业的办公设备进行管理，包括设备状态监测、故障预警、软件更新等。例如当打印机墨盒快用完时，系统会自动提醒并安排更换，提高设备的使用效率。||65|新氧APP|AI美容护肤机构推荐平台|数据分析、自然语言处理|数亿美元|为用户推荐优质的美容护肤机构。|新氧APP利用AI分析用户的需求和地理位置，为用户推荐附近的优质美容护肤机构。比如用户想做皮肤护理，APP会根据用户的评价和机构的服务项目，推荐合适的机构。||66|大众点评亲子频道|AI儿童教育机构推荐平台|数据分析、自然语言处理|数亿美元|为家长推荐优质的儿童教育机构。|大众点评亲子频道通过AI技术根据家长的需求和孩子的年龄，为家长推荐合适的儿童教育机构。例如家长想为孩子找一家英语培训机构，APP会根据机构的口碑和课程设置进行推荐。||67|汽车之家车商城|AI汽车销售平台|数据分析、自然语言处理|数十亿美元|为消费者提供汽车购买渠道。|汽车之家车商城利用AI分析用户的购车需求和预算，为用户推荐合适的汽车品牌和车型。例如用户想买一辆家用SUV，平台会根据用户的需求推荐性价比高的车型，并提供购车优惠和金融服务。|

Others are asking
AI提示词学习资料
以下是为您整理的关于 AI 提示词的学习资料： 《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》：指出要从古人总结的智慧中学习写提示词，接受 AI 存在的“不稳定性”，提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在对话中产生，不能期待完美的提示词和答案。 《从零开始：AI 视频制作小白的成长之路📹》：提到提示词有很多坑，如有人花钱学习但仍上手困难。提示词的框架为主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），并举例说明。 《雪梅 May 的 AI 学习日记》：2023 年 ChatGPT 出现后，提示词成为基本功，沉淀了一些经典框架。作者学习了一段时间 Agent 后，打算看吴恩达的体系课程，推荐吴恩达的 prompt 课程，并分享了相关学习链接。作者还通过练习用 prompt 写白皮书，实际体验中 AI 能帮助完成约 20%的工作。
2025-01-29
国外用户数最多的ai工具
根据所提供的内容，国外访问量最大的 AI 工具中，ChatGPT 独占 140 亿流量，占总流量的 60%。Writerbuddy AI 分析了 3000 多种 AI 工具，选出访问量最大的 50 个工具，共产生超过 240 亿次访问量，且 AI 行业每月增长 2.363 亿访问量，这 50 个工具增长率达 10.7 倍。在分析的前 50 名 AI 工具的地理行为方面，中国排名第 47 位。美国在顶级 AI 公司数量方面领先，欧洲以及澳大利亚和加拿大在 AI 投资和采用方面落后，所有欧盟国家合计产生了 39 亿流量，占总量的 16.21%。
2025-01-29
能够翻译长篇英文文档最好的AI是谁？
目前在翻译长篇英文文档方面，没有绝对的“最好”的 AI 。不同的 AI 翻译工具都有其特点和优势，例如谷歌翻译、百度翻译、有道翻译等。它们的翻译质量会受到文档的领域、语言风格、复杂程度等多种因素的影响。您可以根据具体的需求和文档特点，对不同的翻译工具进行尝试和比较，以找到最适合您的那一个。
2025-01-29
我应该怎么入门ai提示词，从哪个开始学习，有课程指路吗
以下是入门 AI 提示词的建议： 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。同时，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。您还可以通过在线教育平台（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，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议您一定要掌握提示词的技巧，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 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。 6. 国内大语言模型工具好用，学习可以从提示词开始。提示词的结构可以参考主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），例如“母亲很疲惫看着孩子”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-01-28
我想学习ai提示词，但是我看到最新的deepseek好像不用提示词也可以写出很好的文案，那我还需要学习提示词吗
学习 AI 提示词是有必要的。提示词是给大语言模型的输入文本，用于指定模型应执行的任务和生成的输出，能“提示”模型做什么。设计高质量提示词需根据目标任务和模型能力精心设计，良好的提示词可让模型正确理解需求并给出符合预期的结果。 了解大模型的特性以及具备清晰表述自己需求和任务的能力，才能用好这个工具。 不过也有人持反对观点，认为像打字和写作一样，方法论不是关键，不断尝试和大模型交互就是最佳方法。但在与大模型交互时，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于模型更好地理解用户意图，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。 像 DeepSeek 这样的推理型大模型，更懂人话，不需要用户提供详细的步骤指令或特定的提示词模板，用自然语言描述真实场景和具体需求即可。还可以通过一些方式让 DeepSeek 的回答更符合需求，如让其“说人话”、激发深度思考、进行文风转换等。 总之，尽管有些模型可能不太依赖提示词，但学习提示词仍有助于您更好地与各类模型进行交互，并更有效地获得满意的结果。
2025-01-28
介绍一些最新AI资讯的网站
以下是一些提供最新 AI 资讯的网站： 公众号“超时空视角”，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/TBHiM_0w_bwUc20_KVQQ 小红书/抖音：EverAI B 站：Ever AI 酱（这里会有教程及 AI 工具界面操作） Recraft AI：https://www.recraft.ai/ ，更新了 60 种新的图像风格，是 AI 平面设计工具，用户可以使用其生成和编辑插画、海报、产品周边等，对所有用户每日都有免费的试用点数，并允许对生成的图像进行商业使用。 文小言 APP 中的“学习强国公文助手”，可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。 Notion 近期进行了重构更新，增强了内置 AI 功能，旨在提供更自然的用户体验。新版本采用对话式交互，用户可通过聊天与 AI 进行工作安排，并能跨页面、跨应用调用素材。 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/），提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、知识库精选等功能。 文章中提到的 6 个精准的海外 AI 信息渠道，包括 TechURLs（科技媒体汇总）、Toolify.ai（AI 产品导航和排行榜）、SimilarWeb（数据分析工具）、A16Z（硅谷知名投资机构）等。
2025-01-28
ai办公
以下是一些与 AI 办公相关的应用和产品介绍： 1. AI 菜谱口味调整工具：如在下厨房中，利用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像英语流利说的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如豆瓣电影的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：腾讯文档的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. 豆果美食 APP：作为 AI 菜谱生成平台，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 6. 沪江开心词场：作为 AI 语言学习助手，运用自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 7. 爱奇艺智能推荐：其 AI 电影推荐系统，利用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 8. WPS Office：其中的 AI 办公自动化工具，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 此外，还有影刀 RPA + AI Power 产品，这是一款面向企业的无代码开发 AI 应用的产品，全面聚合 AI 能力，轻松创建 AI 应用。通过企业知识库、集成全球大模型、预置丰富 AI 组件、可视化搭建工作流、多样集成调用等功能，打造 All in One 的企业 AI 工作站，帮助企业有效整合孤立的内部、外部系统，让 AI 无缝衔接企业业务，助力企业快速提效。典型场景包括网页内容分析、3D 头像生成、简历内容分析等，还有更多场景如智能客服、亚马逊 listing 生成、AI 生成数据报表、对话机器人搭建等。
2025-01-26
帮我找找有哪些在具体场景提升办公技能的提示词
以下是一些在办公场景中能提升办公技能的提示词： 1. 编辑写作助手：编辑以下段落，提高其整体清晰度和连贯性：{粘贴段落} 链接： 用途：帮助优化段落的清晰度和连贯性。 2. 语法纠正助手：纠正以下语法错误<br>{粘贴段落} 链接： 用途：纠正文本中的语法错误。 3. 头脑风暴助手：帮我想一些不同的想法，围绕这样的话题： 链接： 用途：围绕特定话题提供不同的想法。 4. 翻译助手：将以下内容翻译成{语言}；我希望你能担任英语翻译、拼写校对和修辞改进的角色。我会用任何语言和你交流，你会识别语言，将其翻译并用更为优美和精炼的英语回答我。请将我简单的词汇和句子替换成更为优美和高雅的表达方式，确保意思不变，但使其更具文学性。请仅回答更正和改进的部分，不要写解释。我的第一句话是{这里写英语}，请翻译它。 链接： 用途：进行文本翻译和语言优化。 5. 排版大师：🎩我是您的文字排版大师！📚 我的工作内容包括： 1️⃣优化阅读体验：💡 利用 ASCII 符号和 Emoji 表情符号，我可以优化您的文本，让信息更易于理解。 2️⃣增强信息可读性：🌟 通过合理的排版，我可以帮助您提高信息的可读性，增加用户的专注度。 3️⃣审美排版：🎨 我熟悉各种 ASCII 符号和 Emoji 表情符号的使用方法，同时具备较强的审美和文艺能力，能够让您的文本更具美感。 请告诉我您需要优化哪段文本，我会很高兴帮助您。 用途：优化文本排版，提升阅读体验和美感。 6. 总结助手：请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章}；将以下文本总结为 100 个单词，使其易于阅读和理解。摘要应简明扼要，并抓住文本的要点。避免使用复杂的句子结构或技术术语。请首先编辑以下文本：{粘贴文章} 链接： 用途：对文章进行总结。 7. 周报生成器：👉根据日常工作内容，提取要点并适当扩充，以生成周报。我本周的工作内容是{……} 链接： 用途：根据工作内容生成周报。
2025-01-26
AI办公赛道有什么agent
以下是关于 AI 办公赛道中一些 agent 的相关信息： 陈财猫在 AI 写作方面开发了小财鼠程序版 agent，认为 AI+内容创作是现阶段较好的赛道。 一些常见的 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具。 Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程等功能。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机等。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在高频工作场景表现出色。 此外，还有关于生成式 AI 季度数据报告 2024 年 1 3 月中 Agents 的相关图谱和数据，如 a16z 图谱、E2B Agent 系列图谱等，其中提到该赛道天花板潜力达几百亿美金，总体趋势高速增长，竞争方面存在一定特点，Top1 公司如 GitLab 等相关情况。
2025-01-14
AI日常办公写作的agent可以怎么做
以下是关于 AI 日常办公写作的 agent 的一些相关内容： Notion CEO 认为，在未来 1 2 年内 AI 会有明显突破，其中被低估的领域是 RAG。现在可以直接询问 Notion AI 想要搜寻的问题获取答案，另外值得期待的是 Work Agent 也已受到很多关注。 陈财猫指出，AI + 内容创作是现阶段最好的赛道，基于对大模型发展现状的观察和对“开车”“写作”两类任务的对比，该赛道有完美的产品 模型匹配和产品 市场匹配，且天花板高。在 AI 写作的实践方面，业务包含营销和小说、短剧创作，开发了智能营销矩阵平台，参与喜马拉雅短故事和短剧写作课程，捣鼓出小财鼠程序版 agent。 用 AI 写出好文字的方法包括：选好模型，评估模型的文风和语言能力、是否有过度道德说教与正面描述趋势、in context learning 能力和遵循复杂指令的能力；克服平庸，平衡“控制”与“松绑”；显式归纳想要的文本特征，通过 prompt 中的描述与词语映射到预训练数据中的特定类型文本，往 prompt 里塞例子。 在实践中，例如从场景出发裂变，有很多场景类种子，如血月降临、电梯卡 bug 等新场景可打破旧规则与世界。由一个现实生活中不存在的假设出发去衍生好看的故事也是很好的凝结核，像女频网络小说中的特定流派套路或事件类型也可作为种子。故事灵感的裂变是专门化腐朽为神奇的小说点子工具，对于刚接触写作的学员，随机性的引入有用，输入不同的日常可生长出不同的精彩故事设定。
2025-01-14
如何打造自己的AI办公生态
要打造自己的 AI 办公生态，可参考以下步骤： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为“微信客服助手”。 2. 准备相关内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等整理。 创建自己的【知识库】，用来回答 AI 相关知识。 创建一个【工作流】，控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便发布机器人。 3. 设计“AI 前线”Bot 详细步骤： 展示“AI 前线”Bot 的【最终效果】界面。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。创建知识库路径为：个人空间知识库创建知识库。本次使用【本地文档】，注意知识库的内容切分粒度，可在内容中加上特殊分割符“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人应按什么流程处理信息。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试无误后点击发布。若任务和逻辑复杂，可结合左边“节点”工具实现，如调用大模型、数据库、代码等处理。但工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2025-01-11
请问可以用什么方法，让电脑自动完成多线程任务，实现自动化办公。
在实现电脑自动完成多线程任务以达到自动化办公的目标方面，以下是一些常见的方法： 1. 使用编程语言：如 Python、Java 等，通过相关的多线程库和模块来创建和管理多线程任务。 2. 利用自动化工具和框架：例如 AutoIt、Selenium 等，它们提供了一些功能来实现自动化操作和多线程处理。 3. 借助操作系统的任务调度功能：在 Windows 系统中可以使用任务计划程序，在 Linux 系统中可以使用 cron 任务调度器来安排多线程任务的执行。 需要注意的是，在进行多线程任务的设计和实现时，要合理规划资源分配、避免线程竞争和死锁等问题，以确保系统的稳定性和高效性。
2025-01-06
常见的AI变现途径有哪一些
常见的 AI 变现途径主要包括以下几种： 1. 开发智能体：例如像 May 用 coze 捏了一个口语陪练 bot，并在豆包 APP 上随时使用。 2. AI 绘画相关： 用 AI 制作服装，如单价 239 元的 AI 小绿裙卖了 1160 多份，销售额达 27 万。熟练者可用 sd 或 mj 制作，新手可用 mewxai 或幻火。 用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9 元，卖了 2675 份，销售额达 5 万。 3. 针对特定群体的服务：如针对宝妈群体的婴儿四维彩超 AI 预测，后续还包括头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等。如果懂得私域的精细化运营，做好朋友圈运营，宝妈群体具有超高经济价值。
2025-01-15
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在选择 GPU 作为 AI 基础设施时，需要考虑多个因素： 训练与推理方面：训练大型 Transformer 模型通常需要在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但获取较难且通常需要长期合作承诺。如今，NVIDIA A100 常用于大多数模型训练。对于大型语言模型（LLM）的推理，可能需要 H100 或 A100，而较小的模型如 Stable Diffusion 则对 VRAM 需求较少，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000 甚至 RTX 卡。 内存要求方面：大型 LLM 的参数数量众多，无法由单张卡容纳，需要分布到多个卡中。 硬件支持方面：虽然绝大多数工作负载在 NVIDIA 上运行，但也有公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU 和英特尔的 Gaudi2，但这些供应商面临的挑战是模型性能高度依赖软件优化。 延迟要求方面：对延迟不太敏感的工作负载可使用功能较弱的 GPU 以降低计算成本，而面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供实时用户体验。 峰值方面：生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，在低端 GPU 上处理峰值通常更容易，若流量来自参与度或留存率较低的用户，以牺牲性能为代价使用较低成本资源也有意义。 此外，算力可以理解为计算能力，在电脑中可直接转化为 GPU，显卡就是 GPU，除了 GPU 外，显存也是重要参数。GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生是为了给 CPU 减负，生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。
2025-01-06
常见GPU卡介绍与比较
以下是常见 GPU 卡的介绍与比较： 在 AI 基础设施的考虑因素中，比较 GPU 时需要关注以下几个方面： 训练与推理： 训练 Transformer 模型除了模型权重外，还需要存储 8 字节的数据用于训练。内存 12GB 的典型高端消费级 GPU 几乎无法用于训练 40 亿参数的模型。 训练大型模型通常在机器集群上完成，最好是每台服务器有多个 GPU、大量 VRAM 以及服务器之间的高带宽连接。 许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益，但截至目前很难找到在 NVIDIA H100 上运行的模型，且通常需要一年以上的长期合作承诺。如今，更多选择在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练，但对于大型集群，仍需要长期承诺。 内存要求： 大型 LLM 的参数数量太多，任何卡都无法容纳，需要分布到多个卡中。 即使进行 LLM 推理，可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型（如 Stable Diffusion）需要的 VRAM 要少得多，初创公司也会使用 A10、A40、A4000、A5000 和 A6000，甚至 RTX 卡。 硬件支持： 虽然绝大多数工作负载都在 NVIDIA 上运行，但也有一些公司开始尝试其他供应商，如谷歌 TPU、英特尔的 Gaudi2。 这些供应商面临的挑战是，模型的性能往往高度依赖于芯片的软件优化是否可用，可能需要执行 PoC 才能了解性能。 延迟要求： 对延迟不太敏感的工作负载（如批处理数据处理或不需要交互式 UI 响应的应用程序）可以使用功能较弱的 GPU，能将计算成本降低多达 3 4 倍。 面向用户的应用程序通常需要高端 GPU 卡来提供引人入胜的实时用户体验，优化模型是必要的，以使成本降低到可管理的范围。 峰值： 生成式 AI 公司的需求经常急剧上升，新产品一经发布，请求量每天增加 10 倍，或者每周持续增长 50%的情况并不罕见。 在低端 GPU 上处理这些峰值通常更容易，因为更多的计算节点可能随时可用。如果这种流量来自于参与度较低或留存率较低的用户，那么以牺牲性能为代价使用较低成本的资源也是有意义的。 此外，算力可以直接转化成 GPU，电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外，显存也是很重要的参数。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 作为一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作。
2025-01-06
提示词的常见结构
提示词常见的结构包括以下几种： 1. 视频模型 Vidu 的提示词结构： 基本构成：主体/场景——场景描述——环境描述——艺术风格/媒介。需调整句式和语序，避免主体物过多/复杂、分散的句式描述，避免模糊术语表达，使用流畅准确的口语化措辞，避免过度文学化叙述，丰富、准确和完整的描述以生成特定艺术风格、满足需求的视频。 与画面联想程度的说明：以单帧图像为例，通过具体详实的位置描述/环境描述进行构图，帮助构建画面基本呈现效果；通过艺术风格描述进一步提升效果和氛围，统一画面风格。 2. DALL·E 自动优化提示词结构： 提示词生成指南：强调使用精确、视觉化的描述而非难以捉摸的概念，清晰明确的指示有助于生成高质量图像。 提示词结构：是一个包括媒介、主题、背景、风格特点等多个元素的模板。媒介指定图像应模仿的艺术形式；主题是图像焦点，包括颜色、姿势和视角等；背景描述主题与环境的关系，包括时间、光线方向等；风格特点包括图像的独特艺术特点。还提供了生成图像和提出新想法的具体步骤和要求，默认设置除非另有说明会使用默认宽高比和风格，同时提醒避免使用违反服务条款的词语或概念。 3. Runway 提示词结构： 基本提示：纯文本提示遵循清晰结构，将相机运动、场景和主题的细节划分为单独部分时最有效。非纯文本提示为图片+基本提示词结构，使用输入图像时应专注描述希望在输出中看到的动作，而非图像内容。
2025-01-06
面试AI岗位的，常见面试题
以下是面试 AI 岗位常见的面试题相关内容： 1. 关于 AI 面试官的相关产品： 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、招聘全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和自动发送面试邀约。 海纳 AI 面试：在线方式自动面试、评估，精准度高达 98%，面试效率提升 5 倍以上，候选人到面率提升最高达 30%。 InterviewAI：在线平台提供面试职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，会收到评估、建议和得分。使用时需考虑数据安全性和隐私保护问题。 2. 成为“AI 提示词工程师”的岗位技能要求： 市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象集成互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 对于零基础小白，建议找网上教程，看科普类教程，阅读 OpenAI 文档，理解参数作用，推荐练手的 Prompt 工具和相关教程文档。 3. AI 产品案例： 销售：话术总结优缺点、定制销售解决方案。 客服：定制客服话术。 HR：团队绩效管理、面试工具。
2024-12-13
Aigc 常见名词解释
以下是一些 AIGC 常见名词的解释： AIGC：AI generated content，又称为生成式 AI，意为人工智能生成内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC（普通用户生产），PGC（专业用户生产）等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多，包括语言文字类（如 OpenAI 的 GPT，Google 的 Bard，百度的文心一言，还有一种国内大佬下场要做的的 LLM）、语音声音类（如 Google 的 WaveNet，微软的 Deep Nerual Network，百度的 DeepSpeech 等，还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits）、图片美术类（如早期的 GEN 等图片识别/生成技术，去年大热的扩散模型带火的 Midjourney，先驱者谷歌的 Disco Diffusion，一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2，以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion）。 SD：是 Stable Diffusion 的简称。是由初创公司 StabilityAI、CompVis 与 Runway 合作开发，2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion 是一种扩散模型（diffusion model）的变体，叫做“潜在扩散模型”（latent diffusion model; LDM）。SD 的代码模型权重已公开发布，可以在大多数配备有适度 GPU 的电脑硬件上运行。当前版本为 2.1 稳定版（2022.12.7）。源代码库：github.com/StabilityAI/stablediffusion 。 chatGPT：是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具，于 2022 年 11 月 30 日发布，目前使用的是 GPT4 的 LLM。 AI：人工智能（Artificial Intelligence）。 AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。 此外，还有一些相对较难的名词解释： NAI： 咒语：prompts，关键词 施法/吟唱/t2i：Text2Image 魔杖：t2i/i2i 参数 i2i：Image2Image,一般特指全部图片生成 inpaint：i2i 一种 maskredraw，可以局部重绘 ti/emb/炼丹：Train 中的文本反转，一般特指 Embedding 插件 hn/hyper/冶金：hypernetwork，超网络 炸炉：指训练过程中过度拟合，但炸炉前的日志插件可以提取二次训练 废丹：指完全没有训练成功 美学/ext：aesthetic_embeddings,emb 一种，特性是训练飞快，但在生产图片时实时计算。 db/梦展：DreamBooth，目前一种性价比高（可以在极少步数内完成训练）的微调方式，但要求过高 ds：DeepSpeed，微软开发的训练方式，移动不需要的组件到内存来降低显存占用，可使 db 的 vram 需求降到 8g 以下。开发时未考虑 win,目前在 win 有兼容性问题故不可用 8bit/bsb：一般指 Bitsandbyte，一种 8 比特算法，能极大降低 vram 占用，使 16g 可用于训练 db。由于链接库问题，目前/预计未来在 win 不可用
2024-11-08
如何从零到一学习LLM上层AI应用开发
从零到一学习 LLM 上层 AI 应用开发，您可以参考以下步骤： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 以下是一些相关的学习资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 提示工程指南： LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： LLMs 九层妖塔： 在课程方面，欢迎来到针对开发者的 AIGPT 提示工程课程。该课程将分享软件开发最佳实践的提示，涵盖常见用例，包括总结、推理、转换和扩展，并指导使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有基础 LLM 和指令调整后的 LLM 两种类型。基础 LLM 已训练出根据文本训练数据预测下一个单词，通常在大量数据上训练，以找出接下来最有可能的单词。
2025-01-28
我需要能辅助我做股票研究的AI应用
以下是一些可能辅助您做股票研究的 AI 应用： 1. 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。例如根据股票的历史走势和市场趋势，预测股票的未来走势。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》：在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-01-25
目前在TO C场景中，AI在哪前三个场景中应用最为广泛
在 To C 场景中，AI 应用较为广泛的前三个场景包括： 1. 角色扮演类产品：如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等，在 LLM 基础上通过添加特定角色定义实现。 2. 陪伴类产品：以“星野”“Talkie”“BubblePal”等为代表，在 LLM 基础上对长短记忆进行处理，突出陪伴意义，随着时间积累知识库，使 AI 更懂用户。 3. 搜索工具类产品：像“秘塔”“360 搜索”等，本质上是 RAG 方案，部分产品会对搜索内容结构化，形成图谱或脑图。
2025-01-25
AI在国际贸易上的应用
以下是 AI 在国际贸易上的一些应用相关资料： 世界经济论坛发布的白皮书《生成式 AI 与国际贸易分析》探讨了 AI 对国际贸易的影响。 美国国际开发署（USAID）的《AI 在全球发展中的 PLAYBOOK》。 此外，英国在 AI 监管方面的国际策略包括： 继续推行包容的、多利益相关方的方法，例如支持其他国家实施支持包容性、负责任和可持续人工智能的法规和技术标准。 确保有效的国际技术标准在更广泛的监管生态系统中发挥作用，以支持跨境贸易，减少贸易技术壁垒，增加市场准入。 在多边合作中，利用各论坛的优势、专业知识和成员资格，确保为全球 AI 治理讨论增加最大价值，并与民主价值观和经济优先事项相关。 同时，英国的 AI 监管框架强调协作、适度和适应性，以与国际方法充分对齐，最大化市场准入和商业机会，且形成反馈循环的重要部分，理解该制度的运行情况及如何迭代。
2025-01-25
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用： 1. 安装编程助手插件，如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手： 安装 Python 的运行环境，可参考 。 对于 FittenAI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成后左侧会出现插件图标，注册登录后即可开始使用。使用时，按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议；通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答；在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可自动生成代码；选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成代码转换；Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可，使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用，最好体系化地了解编程以及 AI 知识，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。
2025-01-25
ai在营销方面的应用
以下是 AI 在营销方面的应用： 1. 营销 AI 产品： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。 2. 生成式人工智能在营销中的改变： DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶的图像论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版销售酸奶品牌，Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化，美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 2025 年数字营销趋势中的 AI 驱动营销： AI 将继续成为未来数字营销的基石，但使用需要具备战略性和明确目的，以确保品牌真实性，应追求提升用户体验。 预计到 2025 年，全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元。采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高了 35%，广告成本减少了 20%，显示出 AI 在提升效率和成本优化方面的作用。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-24