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AI for social science 有哪些重要的资源

Answer

以下是一些关于 AI for social science 的重要资源:

  1. 《人工智能权利法案蓝图》:其中提到了公民权利、公民自由和隐私方面的内容,包括言论自由、投票自由以及免受歧视、过度惩罚、非法监视和侵犯隐私等,还涉及机会均等和获取关键资源或服务等方面。
  2. AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流:如果从“AGI 已经出现”的阴谋论出发,AGI 所需要的基本资源无法回避,在能源领域,如可控核聚变技术,在 AI 的协助下有了一定进展。
  3. 4.5.2016 EN:通过耦合注册表中的信息,研究者能够在诸如心血管疾病、癌症和抑郁症等广泛的医疗状况方面获得极有价值的新知识。在社会科学领域,基于注册表的研究使研究者能够获得关于失业、教育等一系列社会状况与其他生活状况的长期相关性的重要知识。通过注册表获得的研究结果提供了坚实、高质量的知识,可为基于知识的政策的制定和实施提供基础,提高许多人的生活质量,并提高社会服务的效率。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

《人工智能权利法案蓝图》

Civil rights,civil liberties,and privacy,including freedom of speech,voting,and protections from discrimination,excessive punishment,unlawful surveillance,and violations of privacy and other freedoms in both public and private sector contexts;公民权利、公民自由和隐私,包括言论自由、投票自由以及保护公共和私营部门免受歧视、过度惩罚、非法监视以及侵犯隐私和其他自由;Equal opportunities,including equitable access to education,housing,credit,employment,and other programs; or,机会均等,包括公平获得教育、住房、信贷、就业和其他计划的机会;或者,Access to critical resources or services,such as healthcare,financial services,safety,social services,non-deceptive information about goods and services,and government benefits.获得关键资源或服务,例如医疗保健、金融服务、安全、社会服务、有关商品和服务的非欺骗性信息以及政府福利。

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

最后,如果真的从“AGI已经出现”的阴谋论出发。那么不管AGI是否在隐藏自己的行踪,它所需要的基本资源一定是无法回避的;它也一定会在这几个领域里全力“协助”人类。于是,相信AGI觉醒的对话,自然会期待在这几个领域里出现划时代的突破——有些似乎已经有进展了。能源:可控核聚变。最近,有着“永远还差50年”称号的可控核聚变技术在AI的协助下开始有了松动:2月21日的新闻,普林斯顿大学等离子体物理实验室(Princeton Plasma Physics Laboratory)通过AI成功在离子体撕裂前300ms进行了预测。当然,这只是可控核聚变进展的一小步。(https://engineering.princeton.edu/news/2024/02/21/engineers-use-ai-wrangle-fusion-power-grid)从全人类能源供给的角度:->化石燃料、水能、风能、地热:只能维持现阶段全人类能源获取能力->太阳能过于分散、核裂变燃料稀少:即使最大规模使用,顶多再提升一个能源数量级-唯一有希望提升全人类能源供给数量级的就是可控核聚变在能源即将开始成为AI瓶颈的今天,AGI如果有了意识,那一定会全力“协助”人类突破核聚变技术。

【法律法规】欧盟GDPR原文.pdf

(Text with E(157)By coupling information from registries,researchers can obtain new knowledge of great value with regard to widespread medical conditions such as cardiovascular disease,cancer and depression.On the basis of registries,research results can be enhanced,as they draw on a larger population.Within social science,research on thebasis of registries enables researchers to obtain essential knowledge about the long-term correlation of a numberof social conditions such as unemployment and education with other life conditions.Research results obtained through registries provide solid,high-quality knowledge which can provide the basis for the formulation and implementation of knowledge-based policy,improve the quality of life for a number of people and improve the efficiency of social services.In order to facilitate scientific research,personal data can be processed for scientificresearch purposes,subject to appropriate conditions and safeguards set out in Union or Member State law.(158)Where personal data are processed for archiving purposes,this Regulation should also apply to that processing,bearing in mind that this Regulation should not apply to deceased persons.Public authorities or public or private bodies that hold records of public interest should be services which,pursuant to Union or Member State law,have a legal obligation to acquire,preserve,appraise,arrange,describe,communicate,promote,disseminate and provide access to records of enduring value for general public interest.Member States should also be authorised to provide for the further processing of personal data for archiving purposes,for example with a view toproviding specific information related to the political behaviour under former totalitarian state regimes,genocide,crimes against humanity,in particular the Holocaust,or war crimes.

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如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中,AI 面临着巨大挑战,如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法,利用价值网络评估棋面优劣,策略网络选择最佳落子,且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练,达到蒙特卡洛树搜索水平,并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合,取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步,也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外,神经网络在处理未知规则方面具有优势,虽然传统方法在处理象棋问题上可行,但对于围棋则困难重重,而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容,推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书,其作者备受推崇,美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
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
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
我想通过在sciencedirect上输入关键词后,让AI帮助我整理该词条下文献的内容,输出当今的研究现状、现存问题、解决方法
目前在 ScienceDirect 上,还没有直接通过输入关键词让 AI 为您整理文献内容并输出研究现状、现存问题及解决方法的成熟功能。但您可以利用一些 AI 工具,如文献分析类的软件,先将从 ScienceDirect 下载的文献导入其中,然后让其协助您进行分析和总结。不过,在使用任何工具时,都需要您自己对结果进行评估和筛选,以确保准确性和可靠性。
2025-02-25
ai for science
以下是关于“ai for science”的相关内容: 沃尔夫勒姆探讨了人工智能在科学中的深层次问题。三个世纪前,科学因用数学代表世界的想法而改变,如今我们正处于向世界的基本计算表示的重大转变中。人工智能在科学中的表现如何,是作为访问现有方法的实用工具,还是为科学提供全新的东西,这是需要思考的。沃尔夫勒姆的目标是探索和评估人工智能在科学领域能做和不能做的事,并考虑了一些简化的具体示例来揭示本质,还会基于已有的观察谈论直觉和期望,讨论可能性的理论和哲学基础。 人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算数字,现代计算机仍遵循相同的受控计算理念。但有些任务无法明确编程,如根据照片判断人的年龄,因为不清楚大脑完成此任务的具体步骤。这种类型的任务正是人工智能感兴趣的。 此外,在训练神经网络等方面,是利用计算可归约性,它与人类思维所用有一定一致性。过去捕获和利用计算可还原性主要靠正式描述方法,通常用数学公式,人工智能提供了新的利用方式。通常其运作没有人性化叙述,只是在训练的神经网络中捕捉规律以进行预测。
2024-11-10
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文和英文回答
中文回答: 人工智能在生命科学工程和信息学领域发挥着重要作用。例如,DeepMind 开发的 AI 技术能够预测几乎所有已知蛋白质的结构,这将加速科学研究和救命药物的开发,在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾等方面帮助科学家取得巨大进展。随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平,例如可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。在合适的条件下,人工智能将改变生活的各个方面,刺激经济,创造新的就业机会并改善工作场所。 英文回答: Artificial intelligence plays significant roles in the field of life science engineering and informatics. For instance, an AI technology developed by DeepMind can predict the structure of almost every known protein to science, which will accelerate scientific research and the development of lifesaving medicines. It has already helped scientists make huge progress in combating malaria, antibiotic resistance, and plastic waste. As AI develops, it can expand the skilled labor force or enhance the level of lowskilled labor. For example, it can propose answers or ideas, allowing trained humans to select the best ones, filter the results and skip incorrect answers, and integrate naturally into the existing workflow. Under the right conditions, AI will transform all areas of life, stimulate the economy, create new jobs and improve the workplace.
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.请用中文描述一遍,英文描述一遍
中文描述: 用户询问:人工智能如何在生命科学工程和信息学领域发挥作用,以及它在我们的研究和创新中扮演何种角色。 英文描述: Quary: How AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation. 以下是为您找到的相关内容: 1. 人工智能(AI)已经在带来广泛的社会效益,从医疗进步到缓解气候变化。例如,DeepMind(一家英国企业)开发的一项 AI 技术现在能够预测几乎每种已知科学的蛋白质结构。这一突破将加速科学研究和救命药物的开发,已经帮助科学家在对抗疟疾、抗生素耐药性和塑料垃圾方面取得巨大进展。 2. 英国科学技术框架将 AI 列为五项关键技术之一,并指出监管在为 AI 创造繁荣环境方面的作用。在适当的条件下,AI 将改变生活的所有领域,并通过释放创新和提高生产力来刺激英国经济,创造新的就业机会并改善工作场所。 3. 相关法案提到支持跨多个机构和组织的跨学科研究和开发,包括物理学、工程学、数学科学、计算机和信息科学、机器人学、生物和认知科学、材料科学、社会和行为科学、网络安全和技术伦理等与人工智能研究和相关学科。
2024-08-26
how AI helps in the field of life science engineering and informatics, and which roles it plays in our research and innovation.
AI 在生命科学工程和信息学领域具有多方面的助力和重要作用,主要体现在以下几个方面: 1. 提升劳动力水平:随着人工智能的发展,它能够扩大熟练劳动力或提升低技能劳动力的水平。例如,可以提出答案或创意,让经过训练的人类选择最佳答案,筛选结果并跳过错误答案,自然地整合到现有的工作流程中。 2. 推动行业转变:生命科学和医疗保健领域正越来越多地受到工程技术的推动而发生转变。在生命科学领域,基因编辑、细胞生物学、干细胞、机器人实验等方面的进展使科学家能够以前所未有的方式操纵生物学,且随着人工智能嵌入生命科学实验中,存在着强大的反馈循环。医疗保健领域也在利用技术经历复兴,朝着价值导向的付费模式转变,为人工智能创造了深层次的效用。 3. 助力新疗法开发:在理解生物学方面,人工智能扮演着关键角色,成为揭示生物学复杂性的推动者。如今已有的关于人类疾病的人工智能模型,指引着更有效的药物的开发路径,能够更快地进入市场,并减少失败的次数,使研究超越当前主要依赖实验室人力劳动偶然发现的模式。 但也要注意潜在的担忧,早期人工智能模型在人类收集的数据上进行训练可能存在嵌入的偏见和其他失败。随着人工智能应用于新的行业,科学家、医疗保健提供者和监管机构需要保持警惕,以防止潜在的有害副作用。
2024-08-26
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI在人力资源中的实践应用资料
以下是关于 AI 在人力资源中的实践应用资料: 在人力资源管理领域,AI 的应用覆盖了多个环节,显著提高了工作效率。 在招聘初期,AI 可用于职位描述生成、简历分析、面试题设计等方面。 在员工绩效评估中,AI 能够分析员工工作表现,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。 在员工培训与发展方面,AI 也能发挥作用。 相关报告推荐: 《》预测,随着技术进步,AI 将进一步推动个性化人力资源管理,创造无人值守的 HR 平台,推动企业持续发展。 此外,在全行业中,基础办公提效如 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。
2025-03-31
我是一名电商设计师,现在想学习SD AI绘图,有一点基础,但学习课程资源有限,请你帮我制定一份详细的学习计划,并提供一些学习资源。
以下是为您制定的学习 SD AI 绘图的详细计划及相关学习资源: 学习计划: 1. 首先,深入学习 Stable Diffusion 的核心基础原理,包括模型工作流程、核心基础原理、训练全过程以及其他主流生成式模型介绍。 2. 接着,掌握 Stable Diffusion 的核心网络结构,如 SD 模型整体架构、VAE 模型、UNet 模型、CLIP Text Encoder 模型等。 3. 学习从 0 到 1 搭建使用 Stable Diffusion 模型进行 AI 绘画的不同方式,如使用 ComfyUI、SD.Next、Stable Diffusion WebUI、diffusers 搭建推理流程,并查看生成示例。 4. 了解 Stable Diffusion 的经典应用场景,如文本生成图像、图片生成图片、图像 inpainting、使用 controlnet 辅助生成图片、超分辨率重建等。 5. 最后,尝试从 0 到 1 上手使用 Stable Diffusion 训练自己的 AI 绘画模型,包括配置训练环境与训练文件,以及基于 Stable Diffusion 训练 LoRA 模型。 学习资源: 1. 教程:深入浅出完整解析 Stable Diffusion(SD)核心基础知识 知乎。 目录涵盖了 Stable Diffusion 系列的各个方面,包括核心基础知识、网络结构解析、搭建推理流程、应用场景和模型训练等。 2. SD 模型权重百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 模型,即可获得资源链接,包含多种模型权重。 3. SD 保姆级训练资源百度云网盘: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SDTrain,即可获得资源链接,包含数据处理、模型微调训练以及基于 SD 的 LoRA 模型训练代码全套资源。 4. Stable Diffusion 中 VAE,UNet 和 CLIP 三大模型的可视化网络结构图下载: 关注 Rocky 的公众号 WeThinkIn,后台回复:SD 网络结构,即可获得网络结构图资源链接。
2025-03-28
ai在人力资源工作中可以做什么?有哪些好用的智能体?
AI 在人力资源工作中可以发挥以下作用: 1. 招聘与选拔:利用 AI 进行简历筛选、人才匹配和面试评估,提高招聘效率和准确性。 2. 员工培训与发展:通过个性化的学习路径推荐、在线培训课程和培训效果评估,优化员工的培训体验和效果。 3. 绩效管理:借助数据分析来评估员工绩效,提供更客观的绩效评估结果。 4. 员工关系管理:预测员工离职风险,及时采取措施改善员工满意度和忠诚度。 以下是一些好用的 AI 智能体: 1. (用于客户服务和支持)。 2. (用于软件开发)。 3. (用于财务后勤)。 需要注意的是,智能体和工作流有所不同。智能体是特定任务的“助手”,用于局部执行任务,擅长做具体、重复性的任务,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做事,遇到超出范围的情况可能无法应对。工作流则是一个“计划”或“路线图”,指导整个任务的流程,更灵活,能够适应变化,可处理一个完整的过程,涵盖所有步骤和环节。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。
2025-03-27
作为AI小白,如何开始学习AI?有哪些资源和方式推荐?
对于 AI 小白,以下是开始学习 AI 的建议和资源推荐: 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,包括人工智能的主要分支(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,关于 AI 知识库使用及 AIPO 活动的介绍:讨论了 AI 知识库的使用情况、AIPO 活动的发起背景、内容安排及相关资源等。AIPO 线下活动及 AI 相关探讨:讨论了 AIPO 线下活动的规则和玩法,以及 AI 在科技发展中的重要地位和相关研究方向。way to AGI 社区活动与知识库介绍:讨论了 way to AGI 社区活动的安排、材料准备以及知识库的使用和相关内容更新等情况。 学习路径方面:有李弘毅老师的生成式 AI 导论等高质量学习内容,可系统化学习或通过社区共创活动反推学习,鼓励整理学习笔记并分享交流。初学者入门推荐:推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。历史脉络类资料:整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。
2025-03-27