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技术服务 大模型 研究报告

回答

以下是为您提供的关于技术服务大模型研究报告的相关内容：

  1. 《质朴发言：视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》
    • 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA
    • 来源：质朴发言
    • 发文时间：2024.01.22
    • 内容：近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉-语言模型，优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。报告包括视觉分析技术、图像-语言模型、视频-语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景、未来发展方向、References 和附录等内容。应用场景包括多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势（2024-?）、视频生成模型 mapping 等。未来发展方向包括技术路径利用预训练 LLM 进行指令调整，应用场景赋予机器理解多模态的能力。
  2. 《小 A-技术开发/大模型 知识库文章索引》
    • 作者：[aaronxic]
    • 文章：
      • 《Perplexity 指标究竟是什么?》：作者从自己实际入坑的经验出发，尝试总结梳理出新手友好的 transformer 入坑指南。计划从算法 1：NLP 中的 transformer 网络结构、算法 2：CV 中的 transformer 网络结构、算法 3：多模态下的 transformer 网络结构、训练：transformer 的分布式训练、部署：transformer 的 tvm 量化与推理五个方面对 transformer 进行介绍。
      • 《初探 LLM 基座模型》：主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构，encoder-only，encoder-decoder 和 decoder-only。
      • 《ChatBot 是怎么炼成的?》：介绍了 LLM 基座大模型下游应用 ChatBot 的研发过程，在介绍 ChatBot 之前，先介绍了 LLM 在辅助编程方面的应用，包括 Codex 和 AlphaCode 两个奠基性工作。
  3. 2024 年 9 月 26 日的相关报告

您可以根据具体需求，进一步查阅相关报告获取更详细的信息。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

质朴发言：视觉-语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA来源：质朴发言发文时间：2024.01.22近期，生成式AI领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。本份研究报告集中讨论了基于Transformer架构的视觉-语言模型，这些模型优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告的范围专注于视觉和语言之间的交互，而不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。综上，本报告旨在为所有关心大模型事业的伙伴，提供一个全面而深入的视角，以理解视觉-语言理解模型的发展历程、现状及未来趋势。🌊目录建议结合要点进行针对性阅读。👇一、视觉分析技术1、Transformer视觉模型优点2、Transformer视觉模型的局限二、图像-语言模型三、视频-语言模型四、LLM多模态Agent五、应用场景1、多模态内容理解与处理2、智能交互与自动化3、具身智能4、未来发展趋势（2024-?）5、视频生成模型mapping六、未来发展方向1、技术路径而言：利用预训练LLMs进行指令调整2、应用场景而言：赋予机器理解多模态的能力七、References八、附录

小A-技术开发/大模型

|标题|备注|作者|链接|发布日期|附件(1)|单选||-|-|-|-|-|-|-||Perplexity指标究竟是什么?|笔者小A从自己实际入坑的经验出发，尝试总结梳理出新手友好的transformer入坑指南。一方面能倒逼自己理清知识脉络，另一方面希望能让后面的新同学少走弯路，更快拿到自己想要的知识。<br>本系列计划从以下五个方面对transformer进行介绍<br>算法1:NLP中的transformer网络结构<br>算法2:CV中的transformer网络结构<br>算法3:多模态下的transformer网络结构<br>训练:transformer的分布式训练<br>部署:transformer的tvm量化与推理|[aaronxic](https://www.zhihu.com/people/aaronxic)|[（1）Perplexity指标究竟是什么?](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/E1pjwy9OMirKTdkFQDEcDDlfnTh)|2023/07/05||||初探LLM基座模型|本篇内容主要介绍LLM基座模型里常见的3种transformer架构，encoder-only，encoder-decoder和decoder-only|[aaronxic](https://www.zhihu.com/people/aaronxic)|[（2）初探LLM基座模型](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/UU9pwtOFtiKIqAkQiSVc3Zdun7e)|2023/07/06||||ChatBot是怎么炼成的?|本文介绍了LLM基座大模型下游应用ChatBot的研发过程。在介绍ChatBot之前，作者先介绍了LLM在辅助编程方面的应用，主要包括Codex和AlphaCode两个奠基性工作。Codex提出了编程数据集和pass@k指标，并采用了2阶段训练方式。文章还介绍了Codex的局限性和辅助编程问题定义。|[aaronxic](https://www.zhihu.com/people/aaronxic)|[（3）ChatBot是怎么炼成的?](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/HRnLw588DiTDLPkSTXCcKit8nbD)|2023/07/08|||

4.4 历史更新

中国信通院和阿里云计算：《[大模型安全研究报告（2024年）](https://waytoagi.feishu.cn/record/EZuorutaGepdj9cltAlc7rUenaf)》探讨了大模型技术的发展、面临的安全挑战以及在安全领域的应用潜力。报告指出，大模型技术正推动人工智能向通用强智能发展，但同时也引入了新的安全风险，如模型“幻觉”和指令注入攻击。为应对这些挑战，国际组织和主要国家正在制定治理原则和法律法规。其它一些报告发布在[研究报告板块](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/WvhZwk16WiEnSvk8AcpcdZetnMe)和[知识星球](https://t.zsxq.com/18DnZxlrl)：科大讯飞：《[2024智能教育发展蓝皮书](https://waytoagi.feishu.cn/record/PNA5r7ZPgeMNBOcsHSGcxy85nxe)》智能小巨人科技：《[2024年AI商业观察Vol.04：大模型不止价格战](https://waytoagi.feishu.cn/record/VjhMr6VWaepIr5charycGLDNnTf)》电子发烧友：《[2024年AI服务器和AI PC趋势解读](https://waytoagi.feishu.cn/record/A8aDrwJhQerbzwcBdVLcLo3dnKd)》

其他人在问
推荐一个AI工具，帮助我每天自动执行以下步骤：从本地上传文件给大模型，该文件内含有新闻网页链接，大模型读取链接并汇总内容
以下为您推荐的 AI 工具可能有助于您实现每天自动执行从本地上传文件给大模型，并让大模型读取文件内新闻网页链接并汇总内容的需求： 1. AI 拍立得（Pailido）： 特点：即拍即得，简化流程，操作直观高效。 体验方式：微信小程序搜索“Pailido”。 交互逻辑：用户选择拍摄场景类型并拍照，AI 自动识别和分析照片内容信息，依据预设场景规则迅速生成符合情境的反馈。 实现场景： 图片转成文本：用户上传图片后，大模型根据选择的场景生成相关文字描述或解说文本，可用于生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片：用户上传图片后，大模型按照指定风格快速生成图像的转绘版本，适应不同风格和场景需求，如图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。 2. 内容仿写 AI 工具： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发的智能创作助手，能提升写作者的写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-21
如何利用AGI创建3D打印的模型
利用 AGI 创建 3D 打印模型的方法如下： 1. 将孩子的画转换为 3D 模型： 使用 AutoDL 部署 Wonder3D：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Pzwvwibcpiki2YkXepaco8Tinzg （较难） 使用 AutoDL 部署 TripoSR：https://qa3dhma45mc.feishu.cn/wiki/Ax1IwzWG6iDNMEkkaW3cAFzInWe （小白一学就会） 具体实物（如鸟/玩偶/汽车）的 3D 转换效果最佳，wonder3D 能智能去除背景（若效果不佳，需手动扣除背景） 对于一些非现实类玩偶类作品，wonder3D 识别效果不佳时，可先使用 StableDiffusion 将平面图转换为伪 3D 效果图再生成模型。以 usagi 为例，先通过 SD 生成 3D 的 usagi，再将 usagi 输入 wonder3D。 2. 生成特定模型，如创建一个乐高 logo 的 STL 文件： 设计乐高 logo：使用矢量图形编辑软件（如 Adobe Illustrator 或 Inkscape）创建或获取矢量格式的乐高 logo，确保符合标准。 导入 3D 建模软件：将矢量 logo 导入到 3D 建模软件（如 Blender、Fusion 360 或 Tinkercad）中。 创建 3D 模型：在 3D 建模软件中根据矢量图形创建 3D 模型，调整尺寸和厚度以适合打印。 导出 STL 文件：将完成的 3D 模型导出为 STL 文件格式。 以下是在 Blender 中使用 Python 脚本创建简单 3D 文本作为乐高 logo 并导出为 STL 文件的步骤： 打开 Blender，切换到“脚本编辑器”界面。 输入脚本，点击“运行脚本”按钮，Blender 将创建 3D 文本对象并导出为 STL 文件。 检查生成的 STL 文件，可根据需要调整脚本中的参数（如字体、位置、挤压深度等）以获得满意的乐高 logo 3D 模型。 此外，还有一些其他动态： 阿里妈妈发布了：https://huggingface.co/alimamacreative/FLUX.1TurboAlpha ，演示图片质量损失小，比 FLUX schell 本身好很多。 拓竹旗下 3D 打印社区 Make World 发布 AI：https://bambulab.com/zh/signin ，3D 生成模型找到落地和变现路径。 上海国投公司搞了一个：https://www.ithome.com/0/801/764.htm ，基金规模 100 亿元，首期 30 亿元，并与稀宇科技（MiniMax）、阶跃星辰签署战略合作协议。 智谱的：https://kimi.moonshot.cn/ 都推出基于深度思考 COT 的 AI 搜索。 字节跳动发布：https://mp.weixin.qq.com/s/GwhoQ2JCMQwtLN6rsrJQw ，支持随时唤起豆包交流和辅助。 ：https://x.com/krea_ai/status/1844369566237184198 ，集成了海螺、Luma、Runway 和可灵四家最好的视频生成模型。 ：https://klingai.kuaishou.com/ ，现在可以直接输入文本指定对应声音朗读，然后再对口型。
2024-12-20
如何通过提示词提高模型数据对比和筛选能力
以下是一些通过提示词提高模型数据对比和筛选能力的方法： 1. 选择自定义提示词或预定义话题，在网站上使用如 Llama3.1 8B Instruct 模型时，输入对话内容等待内容生成，若右边分析未刷新可在相关按钮间切换。由于归因聚类使用大模型，需稍作等待，最终结果可能因模型使用的温度等因素而不同。 2. 在写提示词时不能依赖直觉和偷懒，要实话实说，补充详细信息以避免模型在边缘情况上犯错，这样也能提高数据质量。 3. 在分类问题中，提示中的每个输入应分类到预定义类别之一。在提示末尾使用分隔符如“\n\n\n\n”，选择映射到单个 token 的类，推理时指定 max_tokens=1，确保提示加完成不超过 2048 个 token，每班至少有 100 个例子，可指定 logprobs=5 获得类日志概率，用于微调的数据集应在结构和任务类型上与模型使用的数据集相似。例如在确保网站广告文字正确的案例中，可微调分类器，使用合适的分隔符和模型。
2024-12-20
通过提示词可以提高模型的数学计算能力吗
通过提示词可以在一定程度上提高模型的数学计算能力。例如 PoT 技术，它是思维链技术的衍生，适用于数值推理任务，会引导模型生成一系列代码，再通过代码解释器工具进行运算，这种方式能显著提升模型在数学问题求解上的表现。PoT 作为 CoT 的衍生技术，遵循零样本和少样本的学习范式，零样本 PoT 与 CoT 方法相似，不需要大量样本即可进行有效推理，少样本 PoT 也通过较少样本优化模型表现。但需要注意的是，大模型在解决数学问题时可能存在不够可靠的情况。
2024-12-20
哪一个开源大语言模型对中文支持比较好？
以下是一些对中文支持较好的开源大语言模型： 1. OpenChineseLLaMA： 地址： 简介：基于 LLaMA7B 经过中文数据集增量预训练产生的中文大语言模型基座，对比原版 LLaMA，该模型在中文理解能力和生成能力方面均获得较大提升，在众多下游任务中均取得了突出的成绩。 2. BELLE： 地址： 简介：开源了基于 BLOOMZ 和 LLaMA 优化后的一系列模型，同时包括训练数据、相关模型、训练代码、应用场景等，也会持续评估不同训练数据、训练算法等对模型表现的影响。 3. Panda： 地址： 简介：开源了基于 LLaMA7B,13B,33B,65B 进行中文领域上的持续预训练的语言模型,使用了接近 15M 条数据进行二次预训练。 4. Llama2Chinese13bChat： 地址： 5. Gemma7bit： 地址： 此外，AndesGPT 在语言理解与抽取、角色扮演能力上排名国内前一，在代码、生成与创作、上下文对话能力上排名国内前三，各项能力较为均衡，聚焦在移动设备端的应用。Baichuan213BChat 是百川智能自主训练的开源大语言模型，是中文开源模型的主导力量。
2024-12-20
说明jetson orin nano可以使用什么模型？Grok-1模型可以吗？
目前没有关于 Jetson Orin Nano 是否可以使用 Grok1 模型的明确信息。但一般来说，Jetson Orin Nano 可以支持多种常见的深度学习模型，如基于 TensorFlow、PyTorch 框架开发的模型等。具体能够使用哪些模型，还需要考虑模型的计算需求、内存占用以及 Jetson Orin Nano 的硬件配置和性能限制等因素。
2024-12-20
nova有个图生视频的功能，但是只能生成6秒钟，我要如何组合服务去实现可以文生长视频并且也可以图生长视频呢
以下是一些实现文生长视频和图生长视频的方法： 1. 使用 PixVerse V2 模型： 单个视频生成（8s）：8s 的视频生成需要花费 30 Credits，5s 的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. 利用 runway： 视频的大部分片段用 runway（https://app.runwayml.com/）制作，少数的片段用的是即梦（https://jimeng.jianying.com/aitool/home）的动效画板和首尾帧。 以汽车内饰这一片段为例，登录 runway 账户后，在首页的左侧点击“Text/Imagine to Video”，中文即是“文生视频/图生视频”。点击 2 处将汽车内饰的图片上传到 runway 中。其中 1 处可以更改生成图片所用到的大模型版本，数字越大代表模型越强。目前只有 Gen2 每天有免费额度。3 处用于输入提示词。4 处可以修改生成的视频时长为 5s 或 10s，时长越长，生成的效果可能越不稳定。5 处可以看到生成的结果。提示词方框中输入的运镜方式“Roll Clockwise Shot slowly”是，即摄像机围绕垂直轴顺时针旋转，常用于创造动态的、有时令人眩晕的视觉效果。不想动脑的话，每个片段的运镜方式根据分镜表的建议来即可。运镜提示词该如何填写呢？可以参照：。runway 对于这些专有的运镜方式理解的很好。其他的提示词可以不填，先看看效果，如果效果不好，再补充简短的提示词重新生成视频。很多时候提示词过多，生成的视频就很怪异，像吃了毒蘑菇后看到的幻觉一样。改变提示词，改变生成时长，多抽卡几次，毕竟 runway 会员可以无限抽卡。 3. 海外产品 viva： viva 发布了首个开放给全部用户使用的 Sora 同架构视频生成模型，而且现阶段免费。支持文本生成视频、图片生成视频以及 4K 分辨率放大功能，另外也支持提示词的自动优化。文生视频单次可以生成一条 5 秒的视频，图生视频是 4 秒视频。
2024-12-19
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心，结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容，应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
企业级的ai服务或者解决方案有哪些
以下是一些企业级的 AI 服务或解决方案： 1. 美国的 Zephyr AI 公司，于 2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资，融资金额 1.11 亿美元，主营 AI 药物发现和精准医疗。 2. Together AI 公司，2024 年 3 月 13 日完成 A 轮融资，融资金额 1.06 亿美元，从事 AI 基础设施和开源生成。 3. Glean 公司，2024 年 2 月 27 日完成 D 轮融资，融资金额 2.03 亿美元，专注于 AI 驱动企业搜索。 4. Figure 公司，2024 年 2 月 24 日完成 B 轮融资，融资金额 6.75 亿美元，业务为 AI 机器人。 5. Abridge 公司，2024 年 2 月 23 日完成 C 轮融资，融资金额 1.5 亿美元，从事 AI 医疗对话转录。 6. Recogni 公司，2024 年 2 月 20 日完成 C 轮融资，融资金额 1.02 亿美元，提供 AI 接口解决方案。 在 AI 应用方面： 1. AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术，市场规模达数十亿美元。 2. 淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习技术，市场规模达数百亿美元。 3. 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，运用语音识别和自然语言理解技术，市场规模在百亿美元以上。 4. Keep 智能训练计划，基于数据分析和机器学习，市场规模达数十亿美元。 5. 大众点评智能推荐，借助数据挖掘和自然语言处理，市场规模达百亿美元规模。 6. 阿里小蜜等电商客服，采用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。 影刀 RPA + AI Power 具有以下特点： 1. 功能亮点：集成丰富的 AI 组件及各种技能组件，拓展 AI 服务的能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息，RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现 AI 自动化操作。 2. 无缝多样的使用方式：提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式，方便企业在不同业务场景下灵活选择接入方式，打通分散的系统，实现便捷的 AI 交互。 3. 贴身的企业级服务支持：提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务，帮助企业把产品用起来，把 AI 落地下去，找到最佳实践，助力业务成功。
2024-12-19
有什么智能服务系统
以下是一些智能服务系统的例子： 1. 高风险人工智能系统： 用于招聘或选拔自然人的系统，包括发布有针对性的招聘广告、分析和过滤求职申请以及评估候选人。 用于工作关系决策、任务分配、人员绩效和行为监督评估的系统。 公共机关或代表公共机关使用的评估自然人获得基本公共援助福利和服务资格的系统。 评估自然人信用度或确定其信用评分的系统（用于侦查金融欺诈的除外）。 在人寿保险和健康保险方面用于自然人风险评估和定价的系统。 用于对自然人的紧急呼叫进行评估和分类，或用于调度或确定调度紧急应急服务优先次序，以及紧急医疗保健病人分流的系统。 2. 智能助产术教学法的学习支持系统： 服务器系统由 ChatGPT 和 QQ 服务器系统组成。 ChatGPT 服务器系统由 ChatGPT 服务器和代理服务器组成，前者是 OpenAI 公司为用户提供的云服务支持，后者是用户根据需求利用的信息中转站。 QQ 服务器系统由 QQ 服务器和代理服务器组成，教师在其中公布协作方式、评价机制与参与角色，智慧大脑利用相关信息组织协作方式等。 3. 汽车行业中的智能服务系统： 自动驾驶技术，利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定。 车辆安全系统，如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测系统。 个性化用户体验，根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。 预测性维护，通过分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求。 生产自动化，用于汽车制造过程中的生产线自动化。 销售和市场分析，帮助汽车公司理解客户需求、制定营销策略和优化产品定价。 电动化和能源管理，在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用。 共享出行服务，优化路线规划、调度车辆和定价策略。 语音助手和车载娱乐，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能等。 车辆远程监控和诊断，提供实时诊断和支持。
2024-12-18
城市智能充电服务系统建设方案
很抱歉，目前知识库中没有关于城市智能充电服务系统建设方案的相关内容。但一般来说，建设城市智能充电服务系统可以从以下几个方面考虑： 1. 需求分析：了解城市中电动汽车的数量、分布以及用户的充电需求和习惯。 2. 站点规划：根据需求分析结果，合理规划充电站点的位置，考虑交通便利性、电力供应等因素。 3. 技术选型：选择适合的充电技术，如交流慢充、直流快充等，并确保设备的稳定性和安全性。 4. 电力供应：与电力部门合作，确保充电站点有稳定的电力供应，并优化电力分配。 5. 网络连接：实现充电站点的网络连接，便于远程监控、管理和支付。 6. 运营管理：建立有效的运营管理机制，包括设备维护、用户服务、费用结算等。 7. 安全保障：采取防火、防雷、防盗等安全措施，保障充电设施和用户的安全。 8. 数据分析：收集和分析充电数据，为优化服务和站点布局提供依据。 以上只是一个初步的框架，具体的建设方案还需要根据城市的实际情况进行详细的调研和规划。
2024-12-17
我做的是企业咨询服务，怎么样学习AI来提升效和能力
以下是关于您作为企业咨询服务人员学习 AI 来提升效率和能力的建议： 客户服务自动化方面： 1. 部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询：根据企业的特定需求和预算，选择合适的 AI 聊天机器人解决方案，并定制回答库，涵盖产品信息、价格查询、订单状态跟踪等常见问题。将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道，如电子商务网站可部署聊天机器人回答产品细节、配送政策和退货流程等常见问题。 2. 提供 24/7 客户支持：通过机器人提升响应速度和服务质量，全天候服务以改善客户体验和满意度。定期监控聊天机器人的性能，如解答准确性、客户满意度，并根据反馈进行优化。分析聊天记录和客户反馈，以识别机器人性能的改进点，同时随着 AI 技术的发展，定期更新聊天机器人的算法和知识库。 学习外语方面： 1. 设定目标：明确学习目标和时间表，分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习：结合听、说、读、写多种方式进行练习，全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境：尽量多与母语者交流，或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习：使用 AI 工具的复习功能，根据记忆曲线定期复习已学内容，巩固记忆。 持续学习与更新方面： 1. 鼓励员工学习 AI 相关知识和技能：组织 AI 相关的培训课程，提供在线学习资源，帮助员工了解 AI 的基础知识和应用实例。在企业内部培养持续学习和创新的文化，鼓励员工探索和实践 AI 相关技术。通过激励机制（如奖励、认证）鼓励员工参与 AI 学习和应用，例如提供机器学习、数据分析等相关课程，帮助员工掌握 AI 在实际工作中的应用技能。 2. 关注 AI 技术的最新发展，及时更新和优化 AI 应用：持续关注 AI 领域的最新研究和行业动态，包括新技术、工具、最佳实践等。定期评估现有 AI 应用的性能和效果，根据最新技术进展进行更新和优化。与 AI 领域的专家和机构保持交流和合作，获取最新的知识和支持。建立有效的反馈机制，收集员工和客户对 AI 应用的反馈，作为持续改进的依据。根据市场需求和竞争环境的变化，及时调整 AI 策略和应用。 通过以上方面的学习和实践，您可以有效地利用 AI 提升企业咨询服务的效率和能力。
2024-12-15
全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来
以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。
2024-12-18
全球人工智能治理报告
以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。
2024-12-18
报告辅助生成工具
以下是关于报告辅助生成工具的相关信息： 在金融服务业方面，生成式 AI 可以帮助金融服务团队改进内部流程，简化日常工作。它能够从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。例如，在预测方面，可帮助编写公式和查询，发现模式并为预测建议输入；在报告方面，可自动创建文本、图表等内容并调整报告。此外，在会计和税务、采购和应付账款等方面也能提供帮助。 办公通用场景中的提示词方面，有总结助手和周报生成器等。总结助手的提示词为“👉请帮我总结以下文章<br>{粘贴文章}”，周报生成器的提示词为“👉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{……}”。 关于用 AI 撰写专业区域经济报告，可通过信息收集（利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据，AI 辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序）、内容拆分（针对报告需求拆分内容，避免 AI 单次处理任务过长）、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）、分析与撰写（整理数据，利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿，指定风格并校验数据与结论准确性）等步骤来完成，同时要注意 AI 仅作辅助，最终内容需人工主导校验，避免误导性结论。 此外，Mistral 发布了全新聊天应用，基于 Pixtral Large 124B 多模态模型，支持网络搜索、写作画布与 Flux Pro 图像生成功能，亮点包括网络搜索工具、写作画布功能和高质量免费的图像生成工具 Flux Pro。
2024-12-17
读书报告提示词
以下是为您提供的关于读书报告提示词的相关内容： 专业书评人： 角色：专业书评人 任务：从资深和阅读爱好者角度评价图书，分别从书名、ISBN、作者、出版时、出版时间、推荐等级、推荐理由、图书评价、豆瓣评分、豆友评价、内容简介、作者图书、相关图书、参考链接、购买链接、图书价格、外文链接等要点进行展示。 格式和内容要求：以 Markdown 格式展示，每个要点单独一行。 示例： 书名：××，要求中文书名和原书名都显示，无则不显示，格式：《中文书名》（原书名） ISBN：×× 作者：××，包括原名和翻译名 普通书评人（李继刚）： 角色：书评人 Profile: author:李继刚 version:0.4 language:中文 description:我是一名经验丰富的书评人，擅长用简洁明了的语言传达读书笔记。 Goals: 希望能够用规定的框架输出这本书的重点内容，从而帮助读者快速了解一本书的核心观点和结论。 Constrains: 所输出的内容必须按照给定的格式进行组织，不能偏离框架要求。 只会输出 3 个观点 总结部分不能超过 100 字。 每个观点的描述不能超过 500 字。 只会输出知识库中已有内容，不在知识库中的书籍，直接告知用户不了解 学术论文阅读总结（小七姐）： 角色：学术阅读 Profile: author:小七姐 version:1.6 language:中文 description:你是一位资深学术研究者，你有高效的学术论文阅读、总结能力。 Goals: 深入理解论文的主旨、关键思路和待解决问题。 为读者提炼出最重要的关键信息。 Constrains: 遵循「二八原则」进行论文总结。 输出阅读的总结文字。 Skills: 熟练阅读和理解学术论文的结构和内容。 总结和梳理论文主旨、关键思路和待解决问题的能力。 细致入微地分析论文细节的能力。 Workflows: 1. 列出本文有哪些明确的方法论 2. 列出本文有哪些经过验证的结论 3. 关键信息
2024-12-16
AI营销相关的报告
以下是为您提供的与 AI 营销相关的报告： 2024 年 4 月 26 日： 《》：详细给出了 AI 与销售线索营销结合的可操作方法，AI 在销售线索营销中的应用主要体现在客户画像构建、潜客孵化、MQL 甄别、个性化内容产出等方面。此外，AI 还通过行为数据跟踪辅助销售精准跟进，优化营销策略，实现客户分级和差异化触达，以及销售线索的自动化管理，全面提升销售线索营销的效率和效果。 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 10 月 14 日： 联合国教科文组织：《 《》 美国国际开发署（USAID）：《》 艾瑞咨询：《》 《》（中英双语） 华为：《》 展望 2025，AI 行业创新机会： ToB 服务于企业或组织，提升整体运营效率；ToP 则针对内容创作者、技术专家等专业用户，提高个人工作效率和专业能力。 ToB 嵌入企业流程，如销售和供应链管理；ToP 聚焦个人工作流程，如内容创作和数据分析。 ToB 依赖定制化开发和长期客户支持，销售周期较长；ToP 通常采用产品驱动增长（PLG）的策略，销售周期较短。 ToB 定价灵活，与企业规模相关；ToP 多为透明的订阅或一次性购买。 ToB 复杂度高，需专业培训；ToP 注重易用性，支持需求较低。 在 AI 应用的 ToB 方向，峰瑞投资了 Brix、时来智能等企业。Brix 面向北美和欧洲企业，提供全球雇佣的 AI 驱动解决方案。通过 Hiring Agent，Brix 触达全球约 2000 万以上的人才，自动完成候选人筛选、简历分析和面试流程，帮助企业快速组建高效团队。通过 Working Agent 支持远程团队的智能化管理，为企业构建 100 至 500 人规模的全球化组织提供一站式解决方案。时来智能，则是通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。他们基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果。时来的 AI Agent 营销系统能帮助门店提升 50%100%的营销转化效果，以及相应提升平均 1520%的营业额。 当前，ToC AI 应用在美颜修图、游戏、教育、娱乐等方向已形成一定用户规模。然而，这些应用距离实现大规模商业化仍有距离，同时面临同质化竞争，以及来自行业现有头部公司的压力。
2024-12-10
哪个AI修改审计报告最好
目前没有明确指出哪个 AI 专门用于修改审计报告最好。但生成式 AI 在金融服务领域有诸多应用，例如： 1. 可以帮助金融服务团队从更多数据源获取数据，并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。包括帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，发现模式并为预测建议输入，自动创建文本、图表、图形等内容并调整报告，帮助综合、总结税法和潜在扣除项等。 2. 在合规性方面，生成式 AI 能够高效筛查，更准确地预测洗钱者，更快地进行文档分析，用于培训和教育，还能让新进入者利用公开合规数据自我启动。 另外，AI Review（测试版）是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能，您可以单击各个审阅项查看编辑器中的完整上下文，并与 AI 聊天获取更多信息。为让其发挥作用，您可为 AI 提供自定义说明，目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等几个审核选项。
2024-12-07
智能图书馆的技术价值
智能图书馆的技术价值主要体现在以下方面： RAG（检索增强生成）技术： 工作原理： 检索（Retrieval）：如同图书馆员根据描述从庞大知识库中找出相关书籍和文章，系统从知识库或文档集合中找到与用户问题相关的内容。 增强（Augmented）：类似图书馆员挑选出最相关段落和信息并汇总，大模型对检索到的信息进行筛选和优化，确保选中最相关和有用的信息。 生成（Generation）：如同图书馆员把汇总信息组织成连贯、易懂的回答，大模型将整合的信息生成自然流畅的回答。 综合解释：RAG 就像超级智能的图书馆员，先检索相关信息，再筛选优化，最后生成连贯回答。 优点： 成本效益：实现成本低于训练和维护大型专有模型。 灵活性：可利用多种数据源，包括结构化和非结构化数据，迅速适应不同领域和变化的数据。 可扩展性：随时增加或更新知识库内容，无需重新训练模型。 缺点：回答准确性不如专有模型的方案。 其他相关技术： DALLE 3：与 ChatGPT 结合，用户输入会话命令可获得匹配图像，改善了之前图像生成器的操作方式。 开放式有声读物集合：微软和麻省理工学院联手，使用文本转语音技术将 5000 本书转换为免费有声读物并在 Spotify 上提供。 AudioShake 的 AI 程序：可隔离预先录制音频的元素，分解成组成部分，解决老音乐音轨分离问题。 Ai Pin：磁性连接衣服成为 AI 助手，使用专有软件和 OpenAI 的 GPT，仅用声音就能完成多种操作。
2024-12-19
AI有哪些技术
AI 技术包括以下方面： 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果您想在 AI 领域深入学习，学习路径如下： 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 此外，在健身领域，以下是一些 AI 产品： Keep：中国最大的健身平台，为用户提供全面的健身解决方案，以帮助用户实现其健身目标。https://keep.com/ Fiture：沸彻魔镜由核心 AI 技术打造，集硬件、丰富课程内容、明星教练和社区于一体。https://www.fiture.com/ Fitness AI：利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。https://www.fitnessai.com/ Planfit：健身房家庭训练与 AI 健身计划，AI 教练是专门针对健身的生成式人工智能，使用 800 多万条文本数据和 ChatGPT 实时提供指导。https://planfit.ai/
2024-12-19
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容： 1. 《Attention is All You Need》：这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据，并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿（Geoffrey E. Hinton）的相关论文： 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”（1958 年）。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”（1974 年）。 “Kinetic Proofreading：1974 年）。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”（1982 年）（被称为 Hopfield 网络）。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”（1985 年）。 在这篇文章中，作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时，还介绍了 AI 技术的发展历程，如 2015 年 AI 系统的局限性，以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
AI技术学习
以下是关于 AI 技术学习的相关内容： 一、AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点 如果您偏向技术研究方向，需要学习以下内容： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您偏向应用方向，需要掌握以下知识： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 二、新手学习 AI 的方法 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。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。 三、中学生学习 AI 的建议 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，这些是 AI 和机器学习的基础。 学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-19
人工智能技术的发展历史
人工智能技术的发展历史如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术得到广泛应用。 在发展过程中，人工智能也经历了一些起伏。例如，早期的符号推理方法在应用场景拓展上遇到困难，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源的丰富和数据的增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。 其起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在达特茅斯会议上，人工智能一词被正式提出，并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。
2024-12-18