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openai 的产品分析

Answer

OpenAI 的产品具有以下特点和发展情况:

  • 去年 11 月发布了基于 GPT-3.5 最新版本的消费级产品 ChatGPT,其具有强大的功能,能提供各种回答和完成多种任务,但也存在捏造事实的问题。ChatGPT 被视为 GPT-4 的台标。
  • OpenAI 内部对于是否发布功能强大的工具存在争论,发布被视为让公众适应 AI 改变日常生活现实的战略一部分。
  • OpenAI 目前严重受限于 GPU,这影响了其多项计划,包括 API 的可靠性和速度、更长上下文窗口的推广、微调 API 以及专用容量的提供。
  • Sam Altman 分享了 OpenAI 近期路线,如 2023 年的首要任务是更便宜、更快的 GPT-4,以及实现更长的上下文窗口、扩展微调 API 和推出有状态的 API。
  • 2024 年 10 月有相关的视频和文章对 OpenAI 进行分析和介绍新产品,如剖析其从理想主义走向商业化的历程,以及介绍了四款创新 AI 产品。
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References

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

去年11月之前,人们对OpenAI的了解主要局限于技术和软件开发领域。但现在全世界都知道,OpenAI在当月晚些时候发布了一款基于GPT-3.5最新版本的消费级产品。几个月来,公司内部一直在使用带有对话界面的GPT版本。这对于该公司所谓的“寻求真相”尤为重要。这意味着,通过对话,用户可以哄骗模型提供更可信、更完整的回答。为大众而优化的ChatGPT可以让任何人只需输入提示信息,就能立即利用似乎无穷无尽的知识源,然后继续对话,就像与一个碰巧无所不知的人类同伴闲聊一样,尽管他也有捏造事实的嗜好。在OpenAI内部,对于是否应该发布这样一款功能空前强大的工具,人们争论不休。但Altman对此表示支持。他解释说,这次发布是一项战略的一部分,旨在让公众适应AI注定会改变他们日常生活的现实,而且可能是为了更好地生活。在公司内部,这被称为“迭代部署假设”。当然,ChatGPT会引起轰动。毕竟,这是一个任何人都能使用的东西,它足够聪明,能在SAT考试中获得大学水平的分数,能写出B-minus的作文,还能在几秒钟内总结出一本书的内容。你可以让它为你撰写融资提案或会议摘要,然后要求它用立陶宛语、莎士比亚十四行诗或痴迷玩具火车的人的口吻进行改写。几秒钟后,大型语言模型就会满足你的要求。太疯狂了。不过,OpenAI将其视为其更新、更连贯、能力更强、更可怕的后继者GPT-4的台标,据说GPT-4是用1.7万亿个参数训练出来的。(OpenAI不会证实这个数字,也不会透露数据集)。

📣OpenAI考虑开源GPT3

💎Sam Altman谈OpenAI计划:上周,Sam Altman和20名开发者一起讨论OpenAI的API和产品计划。Sam非常坦率,讨论涉及到实际的开发者问题,以及与OpenAI使命和AI社会影响相关的更大范围问题。以下是主要的观点:1.OpenAI目前严重受限于GPU在整个讨论中,一个常见的主题是OpenAI目前极度依赖GPU,这推迟了他们许多短期的计划。最大的客户投诉是关于API的可靠性和速度。Sam承认了他们的担忧,并解释说大部分问题是由于GPU短缺导致的。更长的32k上下文还不能推广给更多的人。OpenAI还没有克服注意力的O(n^2)扩展,所以虽然他们看起来有可能很快就会有100k-1M的标记上下文窗口(今年),但任何更大的窗口都需要一个研究突破。微调API目前也受到GPU可用性的限制。他们还没有使用像Adapters或LoRa这样的高效微调方法,所以微调非常耗费计算资源来运行和管理。未来会有更好的微调支持。他们甚至可能会托管一个由社区贡献的模型的市场。专用容量的提供受到GPU可用性的限制。OpenAI也提供专用容量,这为客户提供了模型的私有副本。要获得这项服务,客户必须愿意预先支付100k美元。🍀Sam同时分享了OpenAI近期路线2023:更便宜、更快的GPT-4——这是他们的首要任务。一般来说,OpenAI的目标是尽可能地降低"智能的成本",因此他们将努力继续降低API的成本。更长的上下文窗口——在近期,高达100万标记的上下文窗口是可行的。微调API——微调API将扩展到最新的模型,但具体形式将由开发者指示他们真正想要什么。有状态的API——当你今天调用聊天API时,你必须反复通过同样的对话历史,并反复支付同样的标记。未来,API将有一个能记住对话历史的版本。

2024 年历史更新(归档)

《[全网最细!扒开OpenAI背后的理想主义大旗](https://www.bilibili.com/video/BV1BPCUY2Eir/)》来自林亦的视频,视频深入剖析了OpenAI从理想主义走向商业化的历程,包括人才流失与融资成功的割裂现象,背后的股权架构、内部矛盾及未来发展的不确定性。OpenAI这家曾经志在保障AI安全、主张开源、开放自己家研究成果的理想主义公司,真的也走上了屠龙少年成为恶龙的悲剧道路了吗?[heading3]10月19日[content]《[10月AI新产品盘点,大家都做的太酷辣!](https://mp.weixin.qq.com/s/38qygInbWpga2vH85dRD9A)》本期介绍四款创新AI产品:1.有挂:浏览器插件,用户可用自然语言编程,满足个性化网页需求。2.陌生人闹钟:每天早晨由陌生人叫醒,利用AI监督语音内容,带来惊喜。3.歌词爆改机:通过AI为热门歌曲改编歌词,创造全新版本。4.EVE:AI 3D伴侣,进入陪伴与游戏结合的新领域。

Others are asking
openai中学生写作的建议
以下是 OpenAI 针对中学生写作的一些建议: 1. 写作过程分为五个阶段:前期调研、框架构建、论证深化、反馈改进和调整格式。 2. 包含 12 条具体建议,如快速了解主题、创建反向大纲、寻求反馈和规范引用等技巧。 3. 强调将 AI 作为思维的催化剂,而非替代品。 4. 获得更好结果的六种策略: 写清楚说明:包括在问题中包含细节以获取更相关的答案、要求模型采用一个角色、使用分隔符清晰地表示输入的不同部分、指定完成任务所需的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本:指示模型使用参考文本回答、指示模型使用参考文本中的引用来回答。 将复杂任务拆分成更简单的子任务。 给 GPT 时间「思考」。 使用外部工具。 系统地测试更改。
2025-01-10
OpenAI过去12天的发布会总结
以下是 OpenAI 过去 12 天发布会的总结: 自媒体记录方面: 夕小瑶科技说:o3 发布,可能影响码农工作。 孔某人的低维认知:OpenAI 圣诞 12 天总评,感谢大佬赏饭。 MAX 01Founder:一文详解 o3,虽接近 AGI 但使用成本高。 南瓜博士:使用 o3 钱包和脑子可能不够。 数字生命卡兹克:OpenAI 正式发布 o3,通往 AGI 路上已无障碍。 具体发布内容: Day12:o3 与 o3 mini 正式亮相。 Day11:ChatGPT 桌面应用,Option+空格快速唤起。 Day10:OpenAI 发布电话倾诉功能 18002428478。 Day9:o1 满血版 API 和 4o 实时语音 API 更新。 Day8:AI 搜索功能免费开放,并支持实时语音搜索。 Day7:ChatGPT 全新“项目”功能发布。 Day6:实时视频通话&圣诞老人模式正式上线。 Day5:ChatGPT 与 Apple 的深度合作。 Day4:直播“翻车”的 Canvas。 Day3:Sora 终于上线,有案例和功能详解。 Day2:微调 O1 模型,低成本高效率。 Day1:强化学习微调的实操案例。 宝玉日报 12 月 18 日: AI 架构与技术选型的 4 条原则:选主流框架、确保测试覆盖率、避免私有框架、采用模块化设计。 OpenAI 12 天发布会第 9 天:o1 API 正式版速度更快成本降低,支持多种新功能;语音交互升级,引入 WebRTC 支持,处理费用降低;新增偏好微调功能和工具包,简化 API 密钥申请流程。 易观分析报告预测了 AI 技术未来的关键发展方向,德邦证券报告对 OpenAI 十二日发布会进行深度总结,认为随着大模型能力提升和应用场景扩展,AI 应用商业价值有望实现,建议关注相关领域。
2024-12-31
openai
以下是关于 OpenAI 的相关信息: AGI 的 5 个等级: 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体水平。 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 模型: GPT4(Beta):一组改进 GPT3.5 的模型,可理解和生成自然语言或代码。 GPT3.5:一组改进 GPT3 的模型,可理解并生成自然语言或代码。 DALL·E(Beta):可以在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像的模型。 Whisper(Beta):可以将音频转换为文本的模型。 Embeddings:一组可以将文本转换为数字形式的模型。 Codex(Limited Beta):一组可以理解和生成代码的模型,包括将自然语言转换为代码。 Moderation:可以检测文本是否敏感或不安全的微调模型。 GPT3:一组可以理解和生成自然语言的模型。 GPT、DALL·E、Sora 相关:Sora 的出现证明了 OpenAI 试图让计算机模拟真实物理世界的野心及对自身技术路线的坚持。从 OpenAI 发布的 Sora 的技术报告中可看到对过往大语言模型训练成功经验的复用。加州大学伯克利分校计算机科学 PHD、知乎作者 SIY.Z 从技术实现上分析了 Sora 成功的部分原因,以及从商业和技术趋势上分析了 OpenAI 能跑通全部技术栈的原因,并尝试预测了 OpenAI 下一步的进展。
2024-12-27
openai 发布的sora最新模型中,生成视频的提示词与一般问答提示词有什么区别或者注意事项?
Sora 是 OpenAI 于 2024 年 2 月发布的文本到视频的生成式 AI 模型。 生成视频的提示词与一般问答提示词的区别和注意事项如下: 1. 对于视频生成,神经网络是单射函数,拟合的是文本到视频的映射。由于视频的动态性高,值域大,因此需要丰富且复杂的提示词来扩大定义域,以学好这个函数。 2. 详细的文本提示能迫使神经网络学习文本到视频内容的映射,加强对提示词的理解和服从。 3. 和 DALL·E 3 一样,OpenAI 用内部工具(很可能基于 GPT4v)给视频详尽的描述,提升了模型服从提示词的能力以及视频的质量(包括视频中正确显示文本的能力)。但这会导致在使用时的偏差,即用户的描述相对较短。OpenAI 用 GPT 来扩充用户的描述以改善这个问题,并提高使用体验和视频生成的多样性。 4. 除了文本,Sora 也支持图像或者视频作为提示词,支持 SDEdit,并且可以向前或者向后生成视频,因此可以进行多样的视频编辑和继续创作,比如生成首尾相连重复循环的视频,甚至连接两个截然不同的视频。 以下是一些 Sora 的案例提示词,如:“小土豆国王戴着雄伟的王冠,坐在王座上,监督着他们广阔的土豆王国,里面充满了土豆臣民和土豆城堡。”“咖啡馆的小地图立体模型,装饰着室内植物。木梁在上方纵横交错,冷萃咖啡站里摆满了小瓶子和玻璃杯。”“一张写有‘SORA’的写实云朵图像。”“一群萨摩耶小狗学习成为厨师的电影预告片‘cinematic trailer for a group of samoyed puppies learning to become chefs’”
2024-12-27
openai
OpenAI 的相关信息如下: 模型: OpenAI API 由多种具有不同功能和价位的模型提供支持,还可通过微调针对特定用例对原始基本模型进行有限定制。 具体模型包括:GPT4(Beta),是一组改进 GPT3.5 的模型,能理解和生成自然语言或代码;GPT3.5,是一组改进 GPT3 的模型,能理解并生成自然语言或代码;DALL·E(Beta),能在给定自然语言提示的情况下生成和编辑图像;Whisper(Beta),能将音频转换为文本;Embeddings,能将文本转换为数字形式;Codex(Limited Beta),能理解和生成代码,包括将自然语言转换为代码;Moderation,能检测文本是否敏感或不安全的微调模型;GPT3,能理解和生成自然语言。 为何能跑通所有 AGI 技术栈: 方法论明确:通用模型能用到更多数据,减少技术栈,OpenAI 未来可能会继续走通用模型的道路,降低微调等特化的需求,继续增加模型的上下文长度。 用一个模型为另一个模型提供标注:OpenAI 的 Dall E 和 Sora 都用到了大量可能来自于 GPT vision 的数据标注,未来可能会继续加强各个模型的连接。 Transformer 架构:其在各个模态和技术栈具有优势,能复用模型参数和使用一套基础设施框架训练不同模型,新模型若要取代,需通过缩放定律的检验。 稀疏模型。
2024-12-25
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容: 12 月 18 日: API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日: 苹果设备深度集成 ChatGPT,可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接:支持 iPhone、iPad 和 Mac,涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景:圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示,体现全新交互体验。 12 月 5 日: OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动,期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2,可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境,实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中,与在一线大模型机构有实际训练大语言模型(LLM)经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力?这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的?o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响?
2024-12-20
怎样利用自己现有的培训文档,制作一个AI agent可以担任系统分析员的工作,从文档中抽丝剥茧找出系统问题的根本原因和解决方案?
目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说,要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案,您可以考虑以下步骤: 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类,提取关键信息,例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术,对提取的信息进行标注和训练,使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式,让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题,以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能,根据实际应用中的反馈,调整训练数据和算法,提高其准确性和实用性。
2025-01-10
文章分析与总结国内的免费AI软件有哪些
以下是国内的一些免费 AI 软件: 1. Kimi 智能助手:由 Moonshot AI 出品,具有超大“内存”,能一口气读完二十万字小说,还会上网冲浪。 2. 文心一言:百度出品的 AI 对话产品,定位为智能伙伴,能写文案、想点子,陪聊天、答疑解惑。 3. 通义千问:由阿里云开发的聊天机器人,能够与人交互、回答问题及协作创作。 4. Coze:所有功能免费,无需费用,所看即所得。涵盖丰富主流第三方插件、知识库、数据库、工作流设计、预置 AI Bot、性能监控与优化等功能。适合小白,无需编程基础,会用电脑即可。国内版可直接对接微信、飞书等主流平台,目前只能使用“云雀大模型”作为对话引擎。有手机端,方便用户通过手机端 APP 分享 AI 应用。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-10
文章分析和总结的AI工具软件哪个最好用
以下是一些在文章分析和总结方面表现较好的 AI 工具软件: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 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,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,助力复杂数据分析和模型构建。 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,简化编写过程。 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。 AI 文章排版工具: Grammarly:不仅检查语法和拼写,还具备一定排版功能,改进整体风格和流畅性。 QuillBot:AI 驱动,改进文本清晰度和流畅性。 Latex:常用于学术论文排版,使用标记语言描述格式,有 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc:文档自动化平台,利用 AI 帮助创建、格式化和自动化生成文档。 Wordtune:AI 写作助手,重新表述和改进文本。 Overleaf:在线 Latex 编辑器,有丰富模板和协作工具,适合学术写作排版。 选择工具时应根据具体需求,如文档类型、出版标准和个人偏好来决定。学术论文方面,Latex 和 Overleaf 受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-10
AI数据分析的案例
以下是一些 AI 数据分析的案例: ChatGPT 助力数据分析 在 AI 爆炸的时代,ChatGPT 与数据分析结合有多种应用方式。 实现方式: 1. SQL 分析:分析平台自身的使用情况,例如图表配置化平台,输入一句话可分析用户配置图表相关的数据。 2. 个性化分析:平台上支持上传数据,可提供数据信息(非必填),以此自定义分析用户自己上传的数据。 流程: 1. SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 ChatGPT(附带上下文),让其学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 ChatGPT 分析数据,后续步骤与 SQL 分析一致。 专利审查方面的 AI 1. 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量的专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。 示例平台: Innography:利用 AI 技术分析专利数据,提供技术趋势分析和竞争情报。 PatSnap:AI 驱动的平台,分析专利数据和技术趋势,提供全面的专利情报和市场分析。 2. 具体 AI 应用示例: Google Patents:使用 AI 技术进行专利文献的全文检索和分析。通过机器学习算法,系统可以理解专利文献的内容,并提供相关性更高的检索结果。优点是提高了专利检索的准确性和效率,用户可以快速找到相关的专利文献。 IBM Watson for IP:利用 NLP 和机器学习技术,自动化地进行专利检索、分类和分析。系统可以自动提取专利文献中的关键信息,并对专利的技术内容进行分类和评估。优点是减少了人工工作量,提高了专利审查的效率和准确性。 使用这些平台的步骤: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 总结:AI 技术在专利审查领域的应用,可以极大地提高工作效率,减少人工工作量,提高专利检索、分类和分析的准确性和效率。上述平台和工具展示了 AI 在专利审查各个环节的具体应用,帮助专利审查员和申请人更高效地处理专利相关事务。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-09
如何进行数据分析
以下是关于如何进行数据分析的详细步骤: 1. 明确数据分析的目标:确定目标是理解业务、优化业务还是预测未来。 2. 收集整理与清洗相关数据:通过公司的数据库、营销工具、调查问卷等方式收集销售数据、客户反馈、财务报告等方面的数据,完成后做简单的数据清洗。 3. 让 ChatGPT 学习相关数据含义和用法:将不同来源的数据输入到 ChatGPT 中进行学习,让其能够理解这些数据的含义和用法,包括销售额、销售量、客户满意度、市场份额、竞争情况、营销费用等信息。 4. 进行数据分析给出重要结论:通过 ChatGPT 生成的结果,分析不同来源的数据,得出以下重要结论: 提高销售额和市场份额的营销策略和活动,如降低产品价格、提供更好的售后服务、优化产品设计和功能、增加市场推广力度等。 影响客户满意度和忠诚度的因素,如产品质量、服务质量、品牌形象、价格竞争力等。 影响财务报告的因素,如销售额、毛利率、净利润、营销费用占比等。 5. 根据汇报对象身份进行可视化调整:报告可以包括销售趋势、客户分析、竞争分析、市场细分、营销效果评估等方面的信息。针对不同身份的人的营销报告有所不同。 在使用 ChatGPT 助力数据分析时,流程如下: 1. 第一个用户提示:限定 SELECT SQL,告诉它不要用 SELECT来查询全部列,且仅回复一条 SELECT SQL 语句。至少查询两列:数据项、数据值,且不能直接查询如 mediumtext/longtext 这样的长类型字段,可以用 count/substring 等函数查询这些长类型列。 2. 系统提示是表结构信息,如有难以理解的字段可以告诉 GPT 字段的意义,有多个表可分开描述。 3. 需校验 GPT 生成的 SQL,不通过直接返回提示:抱歉,不支持此类请求。通过再执行 SQL 查询数据。 4. 数据分析的用户提示:提示数据分析,限定返回的 JSON 格式:conclusion、keyMap、title。keyMap 的作用是数据 key 的映射,获取结果数据对应的维度、数据项、数据值的 key 值,用于映射数据渲染图表。由于支持多维数据,单维度数据和多维度数据的提示分开定义,根据结果数据 tableData 的维度,用条件运算符选择对应的提示,再传递给 GPT。 5. 结果数据 tableData 是跟随接口一起返回到前端,已经通过 SQL 查询的数据,不能让 GPT 又生成一次,否则非常耗时。 逻辑流程图如下:上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤,红色部分是重点。SQL 分析:用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验是 SELECT 类型的 SQL,其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过!校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT(附带上下文),让 AI 学习并分析数据,最后输出分析结论和建议,和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。个性化分析:用户上传文件,如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件,再传给 GPT 分析数据,后续步骤与上面一致。流程描述得比较详细,更多讲述开发时的一些问题、重点和技巧。
2025-01-09
我使用了豆包,也学习了简单的提示词,但大数据反馈的结果并不好,很多数据分析,文档优化效果并不理想。我该怎么办
以下是一些可能有助于您改善大数据反馈结果和提升数据分析、文档优化效果的建议: 1. 像“给 Prompt 打分”的示例中那样,找专业的“Prompt 药剂师”对您的提示词进行详细分析,给出准确的评分和改进建议,以提升提示词的质量。 2. 对于数据分析和文档优化任务,要清晰明确地向模型阐述需求。例如,提供大模型可访问的数据源或上传数据表格,通过清晰的提示词说明需要从哪些维度分析数据,以及期望的分析结果输出格式。然后观察生成结果,不断迭代和优化提示词。 3. 对于“大模型幻觉”问题,目前虽无法完全消除,但可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成内容是否准确。 4. 若想提高大模型的对话能力,可在 AGI 中搜索“结构化”获取相关文章。另外,如果您指的上下文 token 长度是大模型的记忆窗口,通常是无法延长的,因为这是设定好的。 5. 在用 ChatGPT 写剧本并希望其学习现有成功剧本时,要精心设计提问,清晰准确地表达您的需求,例如明确指出需要总结的规律以及在后续创作中的应用方式。
2025-01-08
每天有多少AI产品上线?
目前难以准确统计每天上线的 AI 产品数量。但为您提供以下部分信息供参考: 2024 年 6 月 13 日,有多个 AI 产品发布,包括 AI 音乐的 SUNO 开放音频输入功能、AI 视频的 Luma 发布视频生成模型 Dream Machine、AI 绘画的 SD 开源 SD3 medium 模型、Midjourney 更新自定义 zoom 和全新个性化指令p、leonardo.ai 发布新模型 Phoenix、AI 原型图的 Uizard Autodesigner 2.0、动作库的 UE 发表高品质动画的动画数据库。 2023 年 3 月底,有 23 个新的 AI 产品,包括来自大公司和成熟创业公司的新产品,以及有用、有趣和华人开发者所搭建的小产品。 另外还有 100 个 AI 应用的相关信息,如 AI 游戏道具推荐系统、AI 天气预报分时服务、AI 医疗病历分析平台、AI 会议发言总结工具、AI 书法作品临摹辅助工具等。
2025-01-07
传统产品经理如何转型AI产品经理
传统产品经理转型为 AI 产品经理需要具备以下方面的能力和知识: 1. 掌握算法知识: 理解产品核心技术,有助于做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,更好地应对 AI 技术的迅速发展。 提升产品竞争力,发现产品的独特优势并提出创新特性。 增强数据分析能力,处理和分析 AI 算法涉及的数据。 2. 了解 AI 市场: 入门级:通过开源网站或课程了解 AI 概念,使用并实践应用搭建。 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,或利用工具验证想法。 落地应用级:有成功落地应用的案例并产生商业化价值。 3. 转变产品设计思路和视角: 抛开当前业务体系和框架,从最本质入手,从人的底层心智和需求着手,重新思考产品逻辑,重新设计商业逻辑体系和流程。 实际动手操作,在相关平台上亲手做几个 agent 来感受和收获更多。 总之,传统产品经理转型为 AI 产品经理要关注场景、痛点、价值,对技术框架有认知,不断提升自身能力以适应新的角色要求。
2025-01-07
Agent开发案例产品售后客服问答
以下是一些常见的 Agent 构建平台: 1. Coze:它是新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,集成了丰富的插件工具,能极大地拓展 Bot 的能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,还能将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息由 AI 大模型生成,请您仔细甄别,并根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。
2025-01-07
Agent开发案例产品售后客服问答
以下是一些常见的 Agent 构建平台: 1. Coze:它是新一代的一站式 AI Bot 开发平台,适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot,且集成了丰富插件工具,能极大拓展 Bot 能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能有外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,还能将 Copilot 部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体(Agent)平台,支持开发者按自身需求打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,能访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息提供了这 6 个平台的概述,您可根据自身需求选择适合的平台进一步探索和应用。请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-07
如果用AI来画流程图、结构图的话,应该用哪款产品?
以下是一些可以用于使用 AI 来画流程图、结构图的产品: 1. Lucidchart: 简介:强大的在线图表制作工具,集成了 AI 功能,可自动化绘制多种示意图。 功能:拖放界面,易于使用;支持团队协作和实时编辑;丰富的模板库和自动布局功能。 官网:https://www.lucidchart.com/ 2. Microsoft Visio: 简介:专业的图表绘制工具,适用于复杂的流程图等,AI 功能可帮助自动化布局和优化图表设计。 功能:集成 Office 365,方便与其他 Office 应用程序协同工作;丰富的图表类型和模板;支持自动化和数据驱动的图表更新。 官网:https://www.microsoft.com/enus/microsoft365/visio/flowchartsoftware 3. Diagrams.net: 简介:免费且开源的在线图表绘制工具,适用于各种类型的示意图绘制。 功能:支持本地和云存储(如 Google Drive、Dropbox);多种图形和模板,易于创建和分享图表;可与多种第三方工具集成。 官网:https://www.diagrams.net/ 4. Creately: 简介:在线绘图和协作平台,利用 AI 功能简化图表创建过程。 功能:智能绘图功能,可自动连接和排列图形;丰富的模板库和预定义形状;实时协作功能,适合团队使用。 官网:https://creately.com/ 5. Whimsical: 简介:专注于用户体验和快速绘图的工具,适合创建多种示意图。 功能:直观的用户界面,易于上手;支持拖放操作,快速绘制和修改图表;提供多种协作功能,适合团队工作。 官网:https://whimsical.com/ 6. Miro: 简介:在线白板平台,结合 AI 功能,适用于团队协作和各种示意图绘制。 功能:无缝协作,支持远程团队实时编辑;丰富的图表模板和工具;支持与其他项目管理工具(如 Jira、Trello)集成。 官网:https://miro.com/ 使用 AI 绘制示意图的步骤: 1. 选择工具:根据具体需求选择合适的 AI 绘图工具。 2. 创建账户:注册并登录该平台。 3. 选择模板:利用平台提供的模板库,选择适合需求的模板。 4. 添加内容:根据需求添加并编辑图形和文字,利用 AI 自动布局功能优化图表布局。 5. 协作和分享:若需要团队协作,可邀请团队成员一起编辑。完成后导出并分享图表。 示例:假设需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录:https://www.lucidchart.com/ 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-06
最近国内外 有什么新出的AI产品
以下是国内外新出的一些 AI 产品: 图像类产品: 国内: 可灵:由快手团队开发,用于生成高质量的图像和视频,图像质量高,最初采用内测邀请制,现向所有用户开放,价格相对较高,重度用户年费可达几千元,平均每月使用成本在 400 到 600 元,也有临时或轻度使用的免费点数和较便宜包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,生成图像质量高、细节丰富,操作界面简洁直观、用户友好度高,能与阿里其他产品和服务无缝整合,重点是现在免费,每天签到获取灵感值即可,但存在某些类型图像无法生成、处理非中文语言或国际化内容不够出色、处理多元文化内容可能存在偏差等局限性。 搜索类产品: 国内:大模型厂商推出的 ChatBot 产品(智谱清言、Kimi Chat、百小应、海螺 AI 等),搜索厂商或创业团队推出的 AI 搜索产品(360 AI 搜索、秘塔、博查 AI、Miku 等)。 海外:Perplexity、You、Phind 等。 中国公司和团队的出海产品:ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 PPT 类产品: 国内:爱设计 PPT,背后有实力强大的团队,对市场需求有敏锐洞察力,把握住了 AI 与 PPT 结合的市场机遇,已确立市场领先地位,代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平,能提高制作效率并保证高质量输出。
2025-01-06