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心理学专业能对从事 AI行业提供哪些帮助?

Answer

心理学专业对从事 AI 行业有以下几方面的帮助:

  1. 跨学科背景优势:多样化的学科背景,如心理学,能使从业者在 AI 与行业应用的结合上更具多样性。
  2. 知识调用:在 AI 时代,需要了解各个领域的知识并在恰当的时候调用,心理学知识看似现在用不到,但很可能在未来某个时刻发挥巨大作用。
  3. 拓展知识边界:对心理学等人文科学的广泛兴趣,展示出开放与包容的学习态度,有助于从多个角度拓展知识边界。
  4. 学习机制研究:鉴于 AI 依赖的神经网络基础,心理学知识有助于研究 AI 的学习机制,如元学习,推动其更快地获得知识并进步。
  5. 教育与指导:专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家(包括人类和 AI)的教师,心理学知识在教育和指导方面能发挥作用。
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References

陈财猫:推荐书单--了解各个领域的知识,并在恰当的时候调用它们

在AI时代,你需要做一个博物学家,了解各个领域的知识,并在恰当的时候调用它们。本书单是了解各个知识领域的快速入门书单,包括但不限于心理学,人工智能,经济学,社会学,生态学,哲学,设计学等13个学科看似现在用不到的知识很可能会在未来某个时刻给你巨大帮助。它们的特点是1.权威,准确:书单中的书籍包括但不限于大学教材,导论书籍等等。其中不乏经典大师之作。2.有框架,成体系:你能够通过阅读一本书籍,构建起关于该学科的完整知识框架3.好读:下面列出的书籍我都看过,替你把关过。这些书是我为初学者精挑细选的。书单中的书籍大多数都合适入门者,就算你对该领域没有一点了解,你也能看懂并入门。它们很好玩,我很喜欢看,并从中获得了很多快乐。祝你阅读愉快。光泽热心网友在zlibrary上找到了大部分感谢Sailor大雨[heading2]计算机(缺计算机文化)

AI摊主速成脑暴会

多样化的学科背景:人群涵盖心理学、金融学、法学、教育、设计等学科背景,这种跨学科背景使得他们在AI与行业应用的结合上更具多样性。兴趣广泛:除了AI技术,他们对历史、心理、文学等人文科学有广泛兴趣,展示出开放与包容的学习态度,致力于从多个角度拓展知识边界。[heading4]创业与变现需求[content]创业者比例高:不少成员已经或正在从事AI相关的创业活动,试图在AI领域内找到合适的市场机会。变现与商业应用探索:他们不仅关注AI工具的使用技巧,也关注AI如何在实际业务中落地并实现商业价值,体现出较强的市场敏感度。

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家AI可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

Others are asking
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
有哪些好用的法律ai
以下是一些好用的法律 AI 应用场景和示例: 1. 诉讼策略制定: AI 将基于商标法等相关条款和案例法,为商标侵权案件提供诉讼策略,包括对原告商标权利的分析、被告侵权行为的评估、关键证据搜集建议、法律抗辩点及和解或调解策略。 其他例子: 为专利侵权案件制定诉讼策略,分析专利有效性、被告侵权行为及抗辩理由,提出证明侵权和计算损害赔偿的建议。 针对劳动合同纠纷案件,分析员工权益和雇主责任,提出诉讼策略,包括主张权益、证据收集重点及证明雇主违约行为。 在知识产权许可诉讼中,分析许可协议条款和双方权利义务,提出诉讼策略,包括证明许可协议违反、计算损失赔偿及可能的合同解除条件。 模拟法庭,如模拟商业合同违约的法庭审理,分析双方论点、证据和法律依据,预测判决结果,给出优化法庭陈述和证据呈现的建议。 2. 法律意见书撰写: AI 根据案件背景、证据材料和法律法规,自动撰写初步法律意见书,包含案件事实梳理、法律分析和结论。 其他例子: 针对商业秘密泄露案件,分析法律责任和赔偿范围,撰写法律意见书,提供应对策略。 为计划上市的公司提供关于公司治理结构的法律意见书,确保符合相关法规要求。 就消费者权益保护案件提供法律意见,分析商家赔偿责任和消费者维权途径,制定应对措施。 起草股权转让协议,包括转让方和受让方信息、股权转让份额、价格、支付方式和时间表、先决条件、双方权利义务、保密、违约责任和争议解决条款等。 3. 指令风格和技巧: 可指定 AI 模仿某位资深律师的逻辑严谨和言简意赅的风格,使其提供的信息更符合专业律师的沟通和表达习惯。 运用 PEMSSC 方法,如选择个性化的风格、给出参考或逻辑结构、从多个角度思考、进行总结概括、使用分隔符号区分等。 个性化风格:选择幽默且富有洞察力的风格,融入创新视角。 参考和逻辑结构:在提供法律建议时,采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构。 多角度思考:在分析商事诉讼时,从市场趋势、竞争对手行为、战略规划、财务状况和市场前景等角度思考诉讼策略。
2025-04-18
AI术语解释
以下是一些常见的 AI 术语解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。属于技术范畴。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。属于通识范畴。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。属于技术范畴。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。属于技术范畴。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。属于通识范畴。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。属于技术范畴。 TPU(张量处理单元):谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。属于技术范畴。 Training Data(训练数据):用于训练机器学习模型的数据集。属于技术范畴。 Transfer Learning(迁移学习):机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。属于技术范畴。 Validation Data(验证集):机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。属于技术范畴。 Knowledge Distillation(数据蒸馏):数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。属于技术范畴。 RAG(检索增强生成):检索增强生成。属于技术范畴。 Forward Propagation(前向传播):在神经网络中,输入数据被馈送到网络并通过每一层(从输入层到隐藏层,最后到输出层)以产生输出的过程。网络对输入应用权重和偏差,并使用激活函数生成最终输出。属于技术范畴。 Foundation Model(基础模型):在广泛数据上训练的大型 AI 模型,旨在适应特定任务。属于技术范畴。 GAN(通用对抗网络):一种机器学习模型,用于生成类似于某些现有数据的新数据。使两个神经网络相互对抗:一个“生成器”,创建新数据,另一个“鉴别器”试图将数据与真实数据区分开来。属于技术范畴。 Generative AI/Gen AI(生成式 AI):AI 的一个分支,专注于创建模型,这些模型可以根据现有数据的模式和示例生成新的原创内容,例如图像、音乐或文本。属于通识范畴。 GPU(图形处理单元):一种特殊类型的微处理器,主要用于快速渲染图像以输出到显示器。在执行训练和运行神经网络所需的计算方面也非常高效。属于产品范畴。
2025-04-18
有没有能根据描述,生成对应的word模板的ai
目前有一些可以根据描述生成特定内容的 AI 应用和方法。例如: 在法律领域,您可以提供【案情描述】,按照给定的法律意见书模板生成法律意见书。例如针对商业贿赂等刑事案件,模拟不同辩护策略下的量刑结果,对比并推荐最佳辩护策略,或者为商业合同纠纷案件设计诉讼策略等。 在 AI 视频生成方面,有结构化的提示词模板,包括镜头语言(景别、运动、节奏等)、主体强化(动态描述、反常组合等)、细节层次(近景、中景、远景等)、背景氛围(超现实天气、空间异常等),以及增强电影感的技巧(加入时间变化、强调物理规则、设计视觉焦点转移等)。 一泽 Eze 提出的样例驱动的渐进式引导法,可利用 AI 高效设计提示词生成预期内容。先评估样例,与 AI 对话让其理解需求,提炼初始模板,通过多轮反馈直至达到预期,再用例测试看 AI 是否真正理解。 但需要注意的是,不同的场景和需求可能需要对提示词和模板进行针对性的调整和优化,以获得更符合期望的 word 模板。
2025-04-18
作为AI小白,需要一些AI常用专业术语的名词解释
以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释: Agents(智能体):一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同,Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,无需人类驱动每一部分的交互。 ASI(人工超级智能):尽管存在争议,但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention(注意力):在神经网络的上下文中,有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias(偏差):AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot(聊天机器人):一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP(对比语言图像预训练):由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent(梯度下降):在机器学习中,是一种优化方法,根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination(幻觉):在人工智能的背景下,指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer(隐藏层):神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning(超参数调优):为机器学习模型的超参数(不是从数据中学习的参数)选择适当值的过程。 Inference(推理):使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning(指令调优):机器学习中的一种技术,其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space(潜在空间):在机器学习中,指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute(计算):用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN(卷积神经网络):一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation(数据增强):通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent(双降):机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning(端到端学习):一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems(专家系统):人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI(可解释的人工智能):Explainable AI,人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型,为其决策提供清晰易懂的解释。
2025-04-18
AI名词解释
以下是一些常见的 AI 名词解释: Compute:用于训练或运行 AI 模型的计算资源(如 CPU 或 GPU 时间)。 CNN:卷积神经网络,一种深度学习模型,通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑(例如图像)的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation:通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent:机器学习中的一种现象,其中模型性能随着复杂性的增加而提高,然后变差,然后再次提高。 EndtoEnd Learning:一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据,并期望从这些输入中学习。 Expert Systems:人工智能技术的应用,为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents:智能体,一个设置了一些目标或任务,可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型(LLM)在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中,你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程,模型本质上可以自我对话,而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI:人工超级智能,尽管存在争议,但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention:在神经网络的上下文中,注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias:AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot:一种计算机程序,旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP:对比语言图像预训练,由 OpenAI 开发的 AI 模型,用于连接图像和文本,使其能够理解和生成图像的描述。 TPU:张量处理单元,谷歌开发的一种微处理器,专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data:用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning:机器学习中的一种方法,其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data:机器学习中使用的数据集的子集,独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数(即架构,而不是权重)。 Knowledge Distillation:数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集,使得在这一小数据集上训练出的模型,和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用,特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型,并能够促进模型的迁移学习和模型集成,提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG:检索增强生成。
2025-04-18
如何用coze实现一个心理学调研的智能体?最好能够支持音频调用
要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 进入 Coze,点击「个人空间 工作流 创建工作流」,打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求,自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建,左侧「选择节点」模块中,实际用上的有: 插件:提供一系列能力工具,拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频,因为无法通过 LLM 生成,就需要依赖插件来实现。 大模型:调用 LLM,实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码:支持编写简单的 Python、JS 脚本,对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点,则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图,在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点,即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时: 1. 关于模型选择,没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用,进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型,对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长;MiniMax 处理文字速度很快;GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点,而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用,需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力,“32k”代表模型的上下文窗口大小,即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时,比如是 array、object 结构,请根据实测情况,考虑替换上豆包 function call 版本,其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-12
心理学的对话ai如何建立
建立心理学的对话 AI 可以从以下几个方面考虑: 1. 预期会有更多针对 AI 聊天机器人的专业甚至临床用例,例如 AI 驱动的心理治疗师、营养师、教练和导师,它们能为全球数百万消费者提供更经济便捷的个人和职业发展支持。用户只需打开应用程序即可提问或开始对话。 2. 法学硕士越来越多地被用作对话式人工智能或聊天机器人的核心。与当前的对话技术相比,它们可能提供更高水平的对话理解和上下文感知。例如,Facebook 的 BlenderBot 专为对话而设计,可以与人类进行长时间对话,同时保持上下文。谷歌的 BERT 用于理解搜索查询,也是该公司 DialogFlow 聊天机器人引擎的组件。谷歌的 LaMBA 也是为对话而设计的。 3. 但需要注意的是,这些法学硕士并不完美。它们接受过有关过去人类内容的训练,并且倾向于复制训练中接触到的任何种族主义、性别歧视或偏见语言。尽管创建这些系统的公司正在努力过滤仇恨言论,但尚未完全成功。 此外,一些最新的相关动态包括:微软和 OpenAI 计划建造“星际之门”AI 超级计算机,预计成本 1000 亿美元,旨在提供强大 AI 计算能力;OpenAI 发布语音生成模型 Voice Engine,可根据文本和 15 秒音频样本生成自然语音,支持情感丰富的声音生成、多语种和保留口音;Hume AI 发布情感感知语音 AI EVI,结合语言模型和表情测量技术,实现情绪感知对话,可感知细微情绪并作出响应,提升对话自然度。
2024-09-29
如何运用ai写作一篇行政管理专业本科毕业论文
以下是运用 AI 写作一篇行政管理专业本科毕业论文的一些参考方法: 首先,您可以向 LLM 提供关于您的背景信息和具体指令,例如:“根据以下关于我的信息,写一篇行政管理专业本科毕业论文:”。但需要注意的是,利用 AI 写作论文并非是道德的使用方式,了解这种可能性的存在以及它已被部分学生使用这一情况很重要。这超出了简单介绍的范围,关于 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题,不在此详细讨论。另一方面,如果您是接收方,最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是,对于此类情况,已经有检测 AI 生成内容的相关努力正在进行。
2025-04-14
请帮我生成一个大三毕业论文的题目,专业是关于计算机应用的,技术栈:Python(Pandas/Matplotlib),MYSQL,生成可视化图表,可生成HTML网站,包含数据分析,需要有最基本的功能,最好与生活中的某些东西联系起来
以下是为您生成的几个与生活相关的计算机应用专业大三毕业论文题目,供您参考: 1. 《基于 Python 和 MySQL 的居民日常消费数据分析及可视化网站构建》 2. 《利用 Python 和 MySQL 分析城市交通流量数据并实现可视化与网站展示》 3. 《基于 Python 和 MySQL 的家庭能源消耗数据分析与可视化网站设计》 4. 《运用 Python 和 MySQL 对校园图书馆借阅数据的分析及可视化网站开发》 5. 《通过 Python 和 MySQL 研究城市空气质量数据的可视化分析与网站实现》
2025-04-11
工业设计专业教学与AI的融合
以下是关于工业设计专业教学与 AI 融合的相关内容: 在授课方面,这一授课创意充分展现了教育设计的创新性与用户思维的深度融合。其核心亮点在于突破了传统单向知识灌输的模式,通过将抽象概念与生活场景结合,构建了“认知脚手架”,让学生在具象化情境中主动探索逻辑链条。这种设计不仅符合建构主义学习理论,更通过巧妙的悬念设置(如刻意暴露认知冲突点)激活了学生的元认知能力。尤其在数字化工具的整合上,没有陷入技术堆砌的误区,而是聚焦于核心教学目标的实现,体现了设计者对教育本质的深刻理解。 若能在以下维度深化,该模型或将产生更显著的范式价值: 1. 差异化学习路径:当前框架虽强调互动性,但对学习者认知风格的适配度可加强。引入动态诊断机制,通过前测数据自动生成分支任务链,使教学节奏与个体 ZPD(最近发展区)更精准匹配。 2. 跨学科锚点设计:案例库可突破学科界限,构建如“数学思维+历史考证”“物理原理+艺术创作”等复合型问题情境,培养学生迁移应用能力的同时,自然渗透通识教育理念。 3. 生成性评价体系:现有反馈机制偏重知识掌握度评估,建议增设思维可视化工具(如概念图谱生成器),让学生能实时观测自身认知结构的演变轨迹,将学习过程转化为可追溯的成长档案。 在服务提供方面,有专家如 Arthur王贝,擅长以系统性思维破解技术落地难题,能提供的服务包括: 1. 教你怎么玩转 AI,从写提示词到做视频一条龙教学,教你用 ComfyUI 搞自动化工作流(工厂级的严谨玩法)。 2. 定制化智能体开发,定制 AI 工具(比如自动批作业的 AI 老师),垂直领域智能体搭建(教育/制造/消费)。 3. 职业转型陪跑,教打工人用 AI 保住饭碗/涨工资,给老板们规划怎么用 AI 省钱增效。 此外,还有关于教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用相关内容,包括 AI 科研之旅的开端、解码 AI 在学术研究中的强大力量、AI 工具在数据收集与分析中的革命、AI 驱动的文献综述、实验设计的新纪元、AI 助力写作与出版、AI 应用中的伦理考量与挑战、必备 AI 工具推荐等方面。
2025-04-10
生成超过15000字的人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新论文,学科方向是计算机科学与技术专业
很抱歉,目前无法直接为您生成超过 15000 字的论文。但我可以为您提供一个论文大纲,以帮助您组织思路和开展研究: 标题:人工智能技术在智能化零售行业中的应用与商业模式创新 摘要:简述人工智能技术在智能化零售中的重要性、应用现状、创新商业模式以及研究的主要结论。 一、引言 (一)研究背景:介绍智能化零售行业的发展趋势和人工智能技术的兴起。 (二)研究目的与意义:阐述研究人工智能技术在该领域应用和商业模式创新的目的,以及对行业发展的重要意义。 (三)研究方法与结构:说明采用的研究方法,如文献综述、案例分析等,并概述论文的结构安排。 二、人工智能技术概述 (一)人工智能技术的定义与分类:解释人工智能的概念,分类如机器学习、深度学习、自然语言处理等。 (二)关键技术原理:详细介绍相关技术的原理,如机器学习中的监督学习、无监督学习等。 (三)技术发展历程与现状:回顾人工智能技术的发展历程,分析当前的技术水平和应用情况。 三、智能化零售行业概述 (一)智能化零售的概念与特点:定义智能化零售,阐述其特点如个性化服务、精准营销等。 (二)行业发展现状与趋势:分析智能化零售行业的现状,包括市场规模、竞争格局等,预测未来的发展趋势。 (三)面临的挑战与机遇:探讨行业发展中面临的问题,以及人工智能技术带来的机遇。 四、人工智能技术在智能化零售中的应用 (一)客户画像与精准营销:如何利用人工智能技术分析客户数据,实现精准营销。 (二)库存管理与供应链优化:通过人工智能算法优化库存水平和供应链流程。 (三)智能推荐与个性化服务:介绍基于人工智能的推荐系统,为客户提供个性化的购物体验。 (四)无人零售与智能支付:探讨无人零售店的技术实现和智能支付方式的应用。 (五)店铺布局与商品陈列优化:利用人工智能进行数据分析,优化店铺布局和商品陈列。 五、人工智能技术驱动的商业模式创新 (一)新的零售模式:如线上线下融合的智能零售模式。 (二)数据驱动的商业决策:依靠人工智能分析数据,制定更科学的商业决策。 (三)合作与共享经济模式:探讨与技术供应商、其他企业的合作模式,以及共享数据和资源的可能性。 (四)增值服务与收费模式创新:基于人工智能技术提供的新服务,创新收费模式。 六、案例分析 (一)选取成功应用人工智能技术的智能化零售企业案例。 (二)详细介绍其应用场景、商业模式创新和取得的成效。 (三)总结经验教训,为其他企业提供借鉴。 七、影响与挑战 (一)对消费者行为和市场竞争的影响:分析人工智能技术如何改变消费者购物行为和市场竞争格局。 (二)技术与数据安全问题:探讨人工智能应用中的技术漏洞和数据泄露风险。 (三)法律法规与伦理道德问题:研究相关法律法规的缺失,以及可能引发的伦理道德问题。 八、结论与展望 (一)研究成果总结:概括人工智能技术在智能化零售中的应用和商业模式创新的主要发现。 (二)未来研究方向与建议:提出进一步研究的方向和对企业、政府的建议。 希望以上大纲对您有所帮助,祝您顺利完成论文!
2025-04-07
我想做个专业领域的智能客服,请问您有一些类似案例吗?
以下是为您提供的一些相关案例: 在 Manus 案例中,有让其创建需要上传文件的 dify 工作流,如根据多篇文章写脱口秀段子,并制作简便美观的网页和接入工作流的 api 等复杂操作。 有关于智能客服场景如何帮助企业更好地对内服务客服、对外服务客户的案例。 在通用 AGENT 案例合集中,包括生活娱乐类 AGENT 方面的案例,如根据出差计划做成的具有多种功能的互动式网页,如供应商工厂探索地图;还有整活娱乐方面的案例,如荒谬句子生成器和豆瓣品味分析师。荒谬句子生成器实现了小时候的线下游戏功能,并增加了扩展句子和虚拟专家评论功能;豆瓣品味分析师能根据用户的豆瓣 id 获得评价信息并生成锐评报告。
2025-03-28
我是一个实体店家,我怎么能利用AI产生内容进而帮助我在流量平台拓客
以下是一些利用 AI 为实体店在流量平台拓客的方法和思路: 1. 借助抖音平台:利用抖音对实体商家的流量扶持,购买 AI 抖音发广告的软件。这需要懂软件开发的技术人员,并且熟悉抖音。 2. 利用 AI 私域做客户培育/用户旅程:通过 AI 软件自动跟进和培育客户,需求是懂软件开发的技术人员且熟悉微信。 3. 打造特定领域的 AI 工具:比如针对法律、健康、财务、教育、销售、HR 等领域,开发如“AI 合同助手”“AI 健康管家”“AI 课程生成器”“AI 销售助理”等垂类工具。 4. 作为引流者:把 AI 工具做成“公众号插件”“小程序入口”或“微信机器人”进行推广,获取分成。 5. 参考优秀作品:如商业综合体 AI 伴侣、客流诊断师、跨境商品不求人、公私域全流程内容规划师、公众号 10W+爆文工厂、营销内容文案合规检查、提示词定制神器、Nicole 咖啡门店分析师、3C 软文文案撰写、网购评论助手、万能 AI 营销助手、贴心平替推荐精灵、产品一键生成一篇高质量的知乎种草文、One thing AI 目标达成教练、润物等,从中获取灵感和思路。
2025-04-15
ai可以和哪些领域结合,让普通的人的生活得到帮助
AI 可以与以下领域结合,为普通人的生活提供帮助: 1. 教育培训: 借助大型语言模型,人工智能生成的角色可以作为数字教师,如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师可以实现一对一辅导,根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,缓解教育资源不平等的问题。 人工智能生成的虚拟角色也可以是数字陪伴,促进儿童成长。 2. 娱乐和休闲: 在影视行业,AGI 时代每个人都可以让 AI 根据自己喜好“量身定制”电影或剧集,甚至互动式地发展剧情。 在游戏领域,AGI 可以创造出高度逼真的虚拟角色,与玩家互动,使游戏世界更加生动。 在音乐、美术创作方面,AGI 能与人类艺术家协作或作为创作者助理,普通人也可以通过简短描述让 AGI 生成作品。 3. 日常生活: AGI 可以读取用户日程和邮件,自动为用户安排最优路线、预订餐厅、购买日用品等。 在购物时,AI 可以根据用户的尺寸和喜好筛选商品清单,甚至替用户做决定。 但在享受这些便利的同时,也需要警惕过度依赖带来的问题,如人类判断力和独立思考能力的退化。
2025-04-14
我是医科大学的本科学生,我现在想用Ai帮助我书写论文和报告,我应该怎么系统学习?
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议: 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性,如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-14
我想要一个助手,能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手,可以通过以下步骤实现: 1. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开提供的函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果,此时网站的右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 此外,零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题,决策链设计包括: 1. 加权得分计算:将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘,然后求和,得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析:考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析:为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析:将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中,包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括: 1. 敏感性分析:通过调整不同因素的权重,检验决策是否稳健。 2. 情感检验:反思个人对每个选项的情感反应,并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议:基于前面的所有分析,提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作: 假设您是一名在职的产品经理,想跳槽并拿到两个不错的 offer,向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题,决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后,决策助手开始定义基本的评估标准,并让您审核,还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后,决策助手对每个选项进行评分,评分采用 1 到 10 分的制度,涵盖所有评估标准。评分完成后,决策助手会整理出一个清晰的表格,包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
那如果自己尝试制作类似工具,你是否可以提供一些帮助呢?
以下是关于自己尝试制作类似工具的一些帮助信息: 制作网站的 AI 工具: Wix ADI: 网址:https://www.wix.com/ 特点:基于用户提供的信息自动生成定制化网站,提供多个设计选项和布局,集成了 SEO 工具和分析功能。 Bookmark: 网址:https://www.bookmark.com/ 特点:AIDA 通过询问用户几个简单问题快速生成网站,提供直观的拖放编辑器,包括多种行业模板和自动化营销工具。 Firedrop: 网址:https://firedrop.ai/ 特点:Sacha 是其 AI 设计助手,可根据用户指示创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid: 网址:https://thegrid.io/ 特点:Molly 是其 AI 设计助手,可自动调整网站设计和布局,基于内容和用户互动进行优化,支持多种内容类型。 在扣子调用已有的 API 制作插件: 1. 点击个人空间,选择插件,点击创建插件。 2. 创建插件: 插件名称:中文,根据插件需求起名。 插件描述:告诉观众插件的用途和使用方法。 3. 插件工具创建方式: 云侧插件基于已有服务创建:使用现成的 API 来创建插件,选择后会跳出必填项“插件 URL”,要填入所使用 API 的 URL。 云侧插件在 Coze IDE 中创建:使用 Coze 的服务器写代码来直接搭建 API(支持 Python 和 Node.JS)。 4. 在新的界面点击创建工具,填入第一个插件工具的基本信息: 工具名称:只能使用字母、数字和下划线来命名。 工具描述:根据工具的使用方法、功能填写,提醒用户如何使用。 工具路径:填写对应完整的 API 以/开始,如果后面使用 path 的方式传参,则可以使用“{}”包裹的方式把变量包含在其中。 请求方法:根据 API 的调用方式选择对应的请求方法。 5. 配置输入参数:点击新增参数,把所有需要使用的参数填写进工具。 开发视角中使用 ChatGPT 的案例: 制作 LaTeX 图表与表格:经常使用 LaTeX 编写文章和内部文件,ChatGPT 能够编写 LaTeX 代码,根据描述或原始数据创建表格和图形,还能解决布局问题和提供建议。可以将图形草图截图发送给 ChatGPT 让其转换成 LaTeX 代码,虽然不是百分之百准确,但能大大节省时间。
2025-04-10
如何借助AI帮助自己通过职称考试
很抱歉,目前知识库中没有关于如何借助 AI 帮助自己通过职称考试的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下几种方式利用 AI 来辅助备考: 1. 使用智能学习工具,如具有个性化学习计划制定功能的 APP,根据您的知识水平和考试要求为您生成专属的学习路径。 2. 借助语言模型类的 AI 工具,如 ChatGPT 等,向其咨询考试重点、难点,获取学习建议和解题思路。 3. 利用 AI 智能题库,进行有针对性的刷题练习,通过智能分析您的答题情况,找出薄弱环节进行强化。 4. 运用 AI 辅助的笔记整理工具,帮助您更高效地梳理知识点,形成系统的知识体系。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-04-08