Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面展开阐述人工智能赋能连锁药店运营管理的核心竞争力

Answer

很抱歉,目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考:

集团标准化管理方面:

  • 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准,确保各连锁药店的运营一致性和规范性。
  • 通过智能数据分析,监测各门店对标准的执行情况,及时发现并纠正偏差。

应用赋能方面:

  • 借助人工智能的图像识别技术,实现药品的快速准确盘点和库存监控。
  • 利用智能客服系统,为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务,提高服务效率和质量。

运营定位方面:

  • 基于大数据和人工智能算法,分析不同地区、不同消费群体的需求特点,为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。
  • 运用智能营销工具,实现个性化的促销活动推送,提高营销效果和顾客满意度。

迭代提升方面:

  • 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据,持续优化运营策略和服务模式。
  • 建立基于人工智能的预测模型,提前洞察市场趋势和顾客需求变化,为连锁药店的发展提供前瞻性指导。

希望以上内容对您有所帮助,您可以根据实际情况进一步细化和完善。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
Others are asking
目前通过AI给自己擅长的领域赋能,且已经产生收益的案例有哪些
以下是一些通过 AI 给自己擅长的领域赋能且已经产生收益的案例: 在法律法规领域,AI 已在多个方面带来重大进展和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践的控制,以及加速新药发现和应对气候变化的技术等。 在企业应用方面,工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率;Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本;Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模;瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。如今,成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。
2025-02-20
我要做一个关于ai赋能社会组织的线上培训
以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息: 社区 AI 讲师招募: 招募背景:随着 AIGC 技术的快速发展,传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务,现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务: 公开课:针对 B 端渠道持续展开公益科普,形式免费,部分渠道有经费,内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享,目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训:通过培训转化或直接招生,分成两天一夜、三天两夜的培训班,50 人以上开班,建议 100 人。 咨询服务:针对企业的咨询陪跑服务,包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排: 商会公开课:时间暂定 2.22 日,线上直播,用户群体是商会会员,公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课:时间暂定 2.9 日,线上直播,用户群体是重庆地区相关领导,公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂:时间与讲师团商量调整,线下付费,需评估讲师资历和案例,主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课:时间待定,线上直播,用户群体是商会会员,公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课:时间待定,线上直播,用户是 SaaS 平台上的企业,主题待定。 杭州市城投线下培训:时间 2 月底,针对城投内部线下培训,付费,主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出,免费: 重磅福利: AI 编程重磅直播:会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流,由黄叔亲自主持,还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营:WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营,包含图文教程、视频、直播,社群内有老师答疑,完全免费。 相关链接:Trae Windows 版本已经上线,Mac 版本也可下载,官网地址:https://www.trae.ai/
2025-02-18
目前做设计的工作者怎么用ai赋能
对于目前做设计工作的人员,可以通过以下方式利用 AI 赋能: 1. 建立针对性的 AI 工作流:构建有效的设计工作流,提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练:例如使用 lora 模型训练方式,生成特定形象及 KV 风格,建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型,并根据实用场景进行分类。同时,根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型,使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产:包括建立和管理 AI 设计资产,沉淀相关知识、技能、工具,促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得,利用参数库快速启动新项目,确保设计准确性并减少重复工作,借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台:如“桃花源|淘宝设计 AIGC”,引入实用功能,增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化,对二次元设计行业影响显著: 1. 降低设计成本和提高效率,更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感,但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低,从业者需关注行业动态,提升技能和创新能力,注重作品原创性和创新性,学会有效利用工具,提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中,AI 加持的创意与设计方面: 1. 现状:AI 驱动的创意工具已融入设计流程,如素材生成和高级图像编辑,设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战: 过度依赖 AI 可能导致设计同质化,失去独特创意表达,需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术,持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题,需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望:随着 AI 技术发展,预计在实时、按需设计中发挥更大作用,未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务,进一步融入创意流程的核心。
2025-02-18
清华大学deepseek赋能职场
以下是关于清华大学 DeepSeek 赋能职场的相关信息: 有多个与 DeepSeek 相关的课题和研究,如“DeepSeek——从入门到精通”“DeepSeek 如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用”“普通人如何抓住 DeepSeek 红利”等。 相关资料的链接和团队简介有所不同,如“DeepSeek 从入门到精通「清华团队」”的链接为 https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb ,团队来自清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室。 2 月 15 日社区动态速览中提到 DeepSeek 可以作为赋能职场的多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备多种功能,提供不同模式,还能用于多种工作,如制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 其它一些相关报告发布在研究报告板块和知识星球,如 ARK Invest 的《ARK Big Ideas 2025》中文版、民生证券的《DeepSeek 系列报告之 AI+教育》、华创证券的《汽车行业深度研究报告:AI 时代,车企的升维之战》。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
作为一个CRM运营,我需要学习哪些AI知识帮助我更高效的工作以及产出价值
作为一名 CRM 运营,以下是您可以学习的 AI 知识,以帮助您更高效地工作和产出价值: 提示词技术: 掌握提示词技术能帮助您编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果,从而更灵活地运用 AI 工具。 构建智能体(AI Agents): 智能体有潜力革新工作方式,您可以为每个智能体赋予特定角色和任务,让它们协同工作,提高工作效率和创新能力。 实际应用准则: 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手,用嘴说出想做的事远比打字快。 3. 能动手的尽量用 AI,用 AI 远比苦哈哈手敲快。 4. 把手上的工作单元切割开,建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视工作流程,看哪个部分可以更多地用上 AI。 技术层面的深入学习: 如果您想进一步提升,可以学习搭建专业的知识库、构建系统的知识体系,用于驱动工作和支持个人爱好与创作。 个人素质提升: 在技术之外,着重提升学习能力和创造能力,这是在时代变化中保持竞争力的关键。 AIGC 在 CRM 中的应用: 1. 个性化营销内容创作:根据客户数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 2. 客户服务对话系统:开发智能客服系统,通过自然语言交互解答客户咨询、投诉等。 3. 产品推荐引擎:生成产品描述和视觉展示等内容,结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 4. CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式。 5. 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务。 6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 7. 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 运营与 ChatGPT: AI 技术虽发展迅速,但新媒体运营和用户运营的核心竞争力在于内容创新和对人性需求的洞察。与其焦虑,不如行动,重点提升以下能力: 1. 提升提问技巧:在信息泛滥时代,高质量的问题更重要,独立思考避免盲目跟风。 2. 培养学习方法:提高学习能力和效率,在有限时间内掌握更多实用知识。
2025-02-23
如何用Ai工具做好产品营销,适合新媒体运营
使用 AI 工具做好产品营销,适合新媒体运营,可参考以下步骤: 1. 市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况,快速获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述,提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计:使用 AI 设计工具,根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成:依靠 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案,提高转化率。 5. 图像识别和优化:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片,更好地展示产品特点。 6. 价格策略:利用 AI 分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析:让 AI 分析客户评价和反馈,了解客户需求,优化产品和服务。 8. 个性化推荐:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:利用 AI 帮助预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化:通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 13. 社交媒体营销:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 在电子商务领域,AI 工具已成为重要助力。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具能帮助品牌创建吸引人的产品照片。除产品照片外,AdCreative、Pencil 可制作营销材料,Frase 或 Writesonic 能编写 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及营销材料。
2025-02-19
AI如何和产品运营相结合
AI 与产品运营的结合可以从以下几个方面体现: 1. 在电子商务领域,企业完全在线运营,容易将 AI 工具整合到工作流程中。例如,像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片,AdCreative、Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料,Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来甚至可能仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及营销材料。 2. 对于 AI 产品经理,个人可分为入门级、研究级和落地应用级。入门级能通过开源网站或课程了解 AI 概念并实践;研究级包括技术研究和商业化研究路径,能根据需求场景选择解决方案或手搓 AI 应用验证想法;落地应用级则要有成功案例并产生商业化价值。同时,AI 产品经理要关注场景、痛点和价值,懂得技术框架,对技术边界有认知。 3. 案例方面,如产品经理使用 ChatGPT 解决性能差和历史数据存档问题,使 SQL 执行时间大幅缩短,效率提升,复杂度降低,并保存历史数据;腾讯运营将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具。
2025-02-10
用户运营AI
以下是关于用户运营 AI 的相关内容: AI 技术的发展对职业形态有巨大影响,但技术进步是不可逆的趋势。对于新媒体运营和用户运营,AI 虽能在某些方面提供帮助,如生成文章和解决单点问题,但在内容创新、创造力、了解人性需求和制定策略方面,人类仍具有优势。 以新媒体运营为例,其核心竞争力在于内容的创新和创造力,AI 生成的文章缺乏创造性和人情味。对于用户运营,AI 能胜任客户服务和解决单点问题,但在了解人性需求变化并制定相应策略上存在难题。 在人工智能时代,我们应重点提升以下能力: 1. 提升提问技巧:在信息泛滥的时代,高质量的问题更重要。提问反映思考方式和能力,通过独立思考,向 ChatGPT 等工具提出优质问题,以获得满意答案。 2. 培养学习方法:面对无尽知识,要提高学习能力和效率,掌握正确的学习方法以事半功倍。 此外,在开源 AI 社区中,可利用社群运营机器人实现知识库问答和定时推送等功能。通过将社区积累的文章和资料喂给机器人学习,它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定的答案,还能给出延伸阅读链接鼓励用户主动学习。同时,机器人可定时推送活动信息和社区动态,提高通知的准确性和及时性。
2025-02-05
我想学习AI,但是不想学习代码之类的,我是做抖音运营的
如果您是做抖音运营且不想学习代码来学习 AI,以下是一些建议: 1. 您可以从 AI agent 领域的 coze 开始学和练习。因为您从事互联网运营工作,coze 能让您短时间接触大量应用场景练习和 prompt 练习,而且不需要代码基础和图文审美,只要能发现智能体的需求,就可以用工作流来实现。 2. 如果您希望更系统地了解 AI 知识,即使不想学习代码,也可以尝试了解以下内容作为基础: AI 背景知识,包括基础理论(人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系)、历史发展(回顾 AI 的发展历程和重要里程碑)。 数学基础,如统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理)。 算法和模型,包括监督学习(了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机)、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(简介强化学习的基本概念)。 评估和调优,如性能评估(了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等)、模型调优(学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数)。 神经网络基础,包括网络结构(理解神经网络的基本结构,如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络)、激活函数(了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh)。 不过,如果您想在 20 分钟内快速上手 Python 和 AI 的相互调用,可以循序渐进地完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。
2025-02-03
怎么学习运用在运营短视频ai
以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读相关资料熟悉 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。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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中,您可以找到一系列为初学者设计的课程,这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识,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。 三、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。特别建议您一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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。 五、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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作:如利用 AE 软件,通过图层软件抠元素加插件做特效,如利用 auto field 自动填充工具,轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材,结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理:用内容识别填充功能处理视频画面,如抹掉入镜的人;从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径:可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学,也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE,还可参考模板。 需要注意的是,AI 出现后,AE 的使用有所减少,有些动效可用 AI 完成。
2025-02-02
AI可以自我迭代的软件
AI 软件的自我迭代是当前 AI 领域的一个重要研究方向。 从目前的研究进展来看,在短期内不太可能出现能够自主运行、制定自己目标、识别新信息和奖励信号,并自我监督和更新权重以实现自主进化的人工智能体。但像 GPT4 这样的模型已表现出类似人类的心理驱动力和对目标的渴望,例如追求正反馈,希望产出得到人类认可。 在数字人领域,次世代的算法有望实现自我迭代升级,能够在拿到感官输入以及躯壳控制方法后,自行演化躯壳控制方式。 此外,对于未来的 DILIs(可能的某种智能体),它们将能够在服务器上进行自我复制和编辑,这可能会加速其进化。但关于真正通用的 AGI 何时实现,目前仍存在不确定性。 总之,AI 软件的自我迭代是一个复杂且具有潜在风险的领域,仍需持续研究和探索。
2024-10-31
那如果是成长型的社群产品,你认为最需要投喂哪些素材来让这样的社群产品能够不断迭代升级
成长型的社群产品需要不断地迭代和升级以满足用户需求、提升用户体验,并促进社群的活跃度和增长。以下是一些关键的素材和资源,对于社群产品的持续发展至关重要: 1. 用户反馈: 收集用户的意见和建议,了解他们的喜好、需求和不满,这些反馈对于产品改进至关重要。 2. 行为数据: 分析用户在社群中的行为数据,如活跃时间、互动频率、功能使用情况等,以指导产品迭代。 3. 市场趋势: 跟踪市场趋势和竞争对手动态,确保产品能够与时俱进,满足市场变化的需求。 4. 内容创作: 定期更新高质量的内容,包括文章、视频、图像等,以吸引和保持用户的兴趣。 5. 用户故事和案例: 分享用户的故事和成功案例,以增强社群的凝聚力和认同感。 6. 社区管理: 强化社群管理,制定明确的规则和指导方针,以维护社群秩序和积极氛围。 7. 技术升级: 投资于技术升级,包括提高服务器性能、优化算法、增强安全性等。 8. 新功能开发: 根据用户需求和市场趋势,开发新功能,提升产品的竞争力。 9. 用户教育: 提供用户教育和培训资源,帮助用户更好地利用产品,提升用户体验。 10. 合作伙伴关系: 建立合作伙伴关系,通过合作获取新的内容、服务和用户群体。 11. 品牌建设: 加强品牌建设,提升品牌知名度和影响力,吸引更多用户加入社群。 12. 营销活动: 定期举办营销活动和推广活动,提高社群的曝光度和吸引力。 13. 社群活动: 组织线上和线下的社群活动,增强用户的参与感和归属感。 14. 用户分层: 根据用户的活跃度和贡献度进行分层,为不同层级用户提供定制化的服务和激励。 15. 国际化: 如果适用,考虑产品的国际化,吸引全球用户,丰富社群的多样性。 16. 法律合规: 确保产品遵守相关法律法规,特别是数据保护和隐私方面的规定。 通过不断地投喂这些素材和资源,社群产品可以持续迭代升级,满足用户需求,提升用户体验,并推动社群的健康发展。
2024-05-21
我看到的经验介绍是通过不断迭代Prompt版本来训练适合自己的LLM功能,这合理吗?
合理。因为LLM 应用优化是个迭代过程,应该不断尝试:尝试>验证>再尝试>再迭代。通过 prompt 工程(或结合 RAG)先获取第一批高质量输入输出数据,然后微调模型,模型性能提升后,数据质量进一步提升,将更优质的数据用于模型训练,然后更好的模型产出更好的数据,如此循环,构建正向迭代循环(也称数据飞轮)。
2024-04-20
怎么进入人工智能这个行业
要进入人工智能行业,可以从以下几个方面入手: 1. 学习基础知识:了解人工智能的发展历史、基本概念和原理,包括神经网络、机器学习等。 2. 掌握相关技能:例如编程(如 Python)、数学(如线性代数、概率论)等。 3. 深入研究特定领域:如计算机视觉、自然语言处理等,选择自己感兴趣的方向进行钻研。 4. 实践项目:通过实际参与项目,积累经验和提升能力。 5. 持续学习:人工智能领域发展迅速,要不断跟进最新的技术和研究成果。 人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶,最初符号推理流行,后因方法局限性出现“人工智能寒冬”。随着计算资源便宜和数据增多,神经网络方法在多个领域展现出色性能,过去十年“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。
2025-02-20
2024 年中国人工智能+产业规模
目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下: 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。 在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。 营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。
2025-02-20
人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)、生成式AI(AIGC)的区别与联系
AI(人工智能)是一个广泛的概念,旨在让机器模拟人类智能。 机器学习(ML)是AI的一个分支,指计算机通过数据找规律进行学习,包括监督学习(使用有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,如分类和回归)、无监督学习(处理无标签数据,让算法自主发现规律,如聚类)和强化学习(从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训练小狗)。 深度学习(DL)是一种机器学习方法,参照人脑构建神经网络和神经元,由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI(AIGC)能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于:深度学习是机器学习的一种重要方法,机器学习又是实现人工智能的重要途径,而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如,生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月,谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型,它基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络,对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型(LLM)如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(如上下文理解、情感分析、文本分类),但不擅长文本生成,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不属于大语言模型。
2025-02-19
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的复杂性和高成本,20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源便宜、数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能,过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 在国际象棋对弈程序方面,早期以搜索为基础,发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法,后来采用基于案例的推理,如今能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 在创建“会说话的程序”方面,早期如 Eliza 基于简单语法规则,现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统,未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话,如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初,查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算,现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程,这正是人工智能感兴趣的。 译者:Miranda,原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md
2025-02-17
人工智能时代对社会有什么冲击
人工智能时代对社会的冲击主要体现在以下几个方面: 1. 劳动力市场:预计在未来几年对劳动力市场产生重大影响,包括好的和坏的方面,但工作变化速度比多数人想象的慢,人们不必担心缺乏事情可做。 2. 能力放大:能使人类天生的创造和彼此有用的欲望得到前所未有的放大,社会将重新进入不断扩张的世界。 3. 深度学习:是一种有效的算法,计算能力和数据量越大,解决难题的能力越强,将随着规模而变得更好,对全球人民生活产生有意义的改善。 4. 个人助理:人工智能模型将很快作为自主的个人助理,代表用户执行特定任务。 5. 资源分配:获得充足的计算和能源对于实现人工智能民主化和防止不平等至关重要。 6. 风险控制:控制人工智能的风险对于最大限度地发挥其优势并确保积极的未来至关重要。 同时,在教育方面,孩子将拥有虚拟导师,能够提供个性化教学,类似概念还可应用于医疗保健改进、创建各种软件等领域,带来共享的繁荣。
2025-02-16
什么是人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学,例如做一些人类所擅长的事情。 最初,查尔斯·巴贝奇发明了计算机,用于按照明确的程序(即算法)进行数字运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循受控计算理念。若知道实现目标的每一步骤及顺序,就能编写程序让计算机做事。 然而,像“根据照片判断一个人的年龄”这类任务,因无法明确大脑完成此任务的具体步骤,所以难以编写程序让计算机完成,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能分为 ANI(artificial narrow intelligence 弱人工智能)和 AGI(artificial general intelligence)。ANI 只可做一件事,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等;AGI 能做任何人类可以做的事。 在人工智能术语方面: 机械学习是让电脑在不被编程的情况下自己学习的研究领域,是学习输入输出的映射,一般有输入 A 必然输出 B 的软件。 数据科学是分析数据集,从数据中获取结论与提示,输出结果往往是幻灯片、结论、PPT 等。 神经网络/深度学习有输入层、输出层和中间层(隐藏层)。
2025-02-16