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

如何构建自己的AI职业

Answer

以下是关于构建自己的 AI 职业的一些建议:

  1. 掌握 Prompt 工程:了解 Claude 的 5 层 Prompt 体系,将其应用到日常工作中,如市场研究、写作、数据分析等项目,以提升驾驭 AI 的能力。
  2. 借助元学习:鉴于人工智能依赖的神经网络基础,通过元学习让 AI 更快地获得知识,与人类共同进步。
  3. 实践打造微信 AI 机器人:
    • 确定功能范围,如支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”,回答 AI 相关知识,作为微信客服助手发布在微信公众号上。
    • 准备实现所需的内容,包括编写 prompt 提示词,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,创建知识库、工作流,准备微信公众号。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

深度长文|Claude的5层Prompt体系:从AI用户到AI指挥官的进阶之路

在AI迅速发展的今天,懂得如何有效利用AI的人将在职场中占据绝对优势。掌握Claude的5层Prompt体系,就是在为自己打造一个强大的竞争壁垒。事实上,Prompt工程正在成为一个炙手可热的新兴职业。根据ZipRecruiter的数据[4],截至2024年2月,美国Prompt工程师的平均年薪已达到62,977美元,顶级人才甚至可以获得高达88,000美元的年薪。这个数字还在持续上升,反映了市场对这项技能的迫切需求。将这个体系应用到日常工作中并不难。从今天开始,每次使用AI时,都尝试运用这五层结构来构建你的提示。随着时间推移,你会发现自己越来越善于驾驭AI,创造出令人惊叹的内容。例如,你可以:在进行市场研究时,使用Project Custom Instruction上传行业报告,设置全局规则关注特定指标,使用不同的Styles来生成创意点子和严谨分析。在写作过程中,利用Styles切换不同的写作风格,用Global Rule设定内容框架,通过精心设计的User Requirement指导AI协助你完成不同章节。在数据分析项目中,使用Project Custom Instruction导入数据集和分析模型,通过User Requirement详细说明分析需求,利用Styles生成技术报告和通俗解释。记住,在这个AI驱动的世界里,真正的魔法不在于AI本身,而在于那些能够巧妙使用AI的人。成为那个人,让AI成为你通往成功的秘密武器!最后,我想引用著名科技作家凯文·凯利的一句话来结束本文:'机器人不会取代人类,但懂得使用机器人的人将取代不懂得使用机器人的人。'在这个AI时代,掌握Claude的5层Prompt体系,就是在为自己打造一个通往未来的金钥匙。现在,是时候开始你的AI指挥官之旅了。你准备好了吗?参考资料

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。

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

1.支持用户发送“关键字”,自助获取我分享的“AI相关资料链接”;2.需要能回答AI相关知识,优先以“我的知识库”中的内容进行回答,如果知识库中信息不足以支持生成回答,则调用AI大模型回复,并在答案末尾加上内容:更多AI相关信息,请链接作者:jinxia1859;3.“AI前线”需要能发布在我的微信公众号上,做为我的“微信客服助手”;以上就是我的“AI前线”Bot的核心能力,要实现以上能力的Bot,我们需要准备的内容如下:1.根据Bot的目的、核心能力,编写prompt提示词;2.整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系,用word、txt、excel整理都行;3.创建一个自己的【知识库】,用来回答AI相关知识;4.由于“AI前线”要按照一定的规则来处理知识,需要创建一个【工作流】,来控制AI按照要求处理信息;5.准备好自己的微信公众号,以便将机器人发布在微信公众号上;[heading4]3、设计“AI前线”Bot详细步骤[heading5]1)先展示下“AI前线”Bot的【最终效果】界面如下:[content]

Others are asking
小白如何学AI?
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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,找到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,如图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 知识库中有很多实践后的作品和文章分享,欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品(如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等)进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进: AI 发展迅速,新成果和技术不断涌现,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其适合纯 AI 小白。学习模式为输入→模仿→自发创造,学习内容可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域并学习最新内容。学习时间灵活,资源免费开源。
2025-01-12
我是AI小白如何接触AI领域
对于 AI 小白接触 AI 领域,您可以参考以下步骤: 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,包括其主要分支(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,您能找到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,还有机会获得证书。 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。 知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后进行分享。 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,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 6. 持续学习和跟进: AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外,您还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,这适合纯 AI 小白。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习内容可根据您的兴趣在 waytoAGI 社区寻找最新的内容。学习时间较为灵活,日记中的学习资源免费开源。如果您学习状态未达最佳,不必有压力,能学多少算多少。
2025-01-12
我想看到国内在coze平台上的一些AI agent的开放源,怎么才能看到
以下是一些国内的 Agent 构建平台及 Coze 平台的相关信息: Agent 构建平台: Coze:是新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,涵盖从基础文本处理到高级机器学习功能,还有众多符合平民生活化的插件,如新闻资讯、天气预报、出行必备、生活便利等方面的插件。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 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工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 要查看 Coze 平台上的 AI agent 开源内容,您可以通过以下途径尝试:在相关的技术社区、开源代码托管平台(如 GitHub 等)上进行搜索,或者关注 Coze 平台的官方网站及开发者论坛获取相关信息。但需注意,开源内容的获取可能受到平台规定和开发者授权的限制。
2025-01-12
我想看到在coze平台上的一些AI agent的开放源,怎么才能看到
在 Coze 平台上,以下是一些 AI Agent 的开源项目: 此外,以下是一些常见的 Agent 构建平台: Coze:新一代的一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,适用于构建各类问答 Bot。 Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 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工作流。 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。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,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。
2025-01-12
我想看到一些AI agent的开放源,怎么才能看到
以下是一些 AI Agent 的开源项目及相关信息: 此外,还有以下开源项目: 智谱开源的新的 GUI Agent: ,如有问题可联系电子邮箱:alolg@163.com
2025-01-12
普通人如何学习利用ai,提高工作学习效率,怎么学习及学习顺序是怎样的
以下是为普通人提供的学习利用 AI 以提高工作学习效率的方法及学习顺序: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读相关资料,如「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能是什么、其主要分支(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「」中,能找到为初学者设计的一系列课程。特别推荐李宏毅老师的课程。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,并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。可根据自身兴趣选择特定模块深入,比如一定要掌握提示词的技巧,其上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出自己的作品,在知识库中也有很多大家实践后的作品和文章分享,欢迎自己实践后也进行分享。 五、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,了解其工作原理和交互方式。通过对话获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,激发对 AI 潜力的认识。 此外,还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》中的学习模式,即输入→模仿→自发创造。同时注意,学习资源大多是免费开源的,可在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新的内容。学习时间可根据自身情况灵活安排,不必有压力,能学多少算多少。
2025-01-12
人工智能构建第二大脑
以下是关于人工智能构建第二大脑的相关内容: 信息到智慧的进化是一个动态、渐进的过程,不仅需要外部信息输入,还需内部认知加工。随着人工智能技术发展,这一进程极大加速和优化。AI 能帮助更快收集处理信息、构建知识体系,甚至模拟人类决策过程。 信息、知识、智慧是人类认知和决策的三个层次,相互联系作用。在 AI 时代,有更多工具和方法加速从信息到智慧的进化,构建高效知识管理体系。 从信息到知识:Forte 强调“外部大脑”概念,利用数字工具和系统存储思考、想法和信息,释放认知负担,专注创意和高阶思考。可使用数字笔记工具记录,通过分类、标签或链接关联零散信息形成知识网络,对信息深加工提炼知识。 从知识到智慧:智慧形成不仅需知识积累,更要深刻理解和应用。Forte 提倡复盘和整合,复盘指定期回顾笔记和想法加深理解发现新联系,整合指将新理解和旧知识融合形成更全面深入见解。通过不断复盘和整合,将知识内化为理解和智慧,可能涉及跨领域知识融合、问题解决策略创新或对复杂系统深刻洞察。 AI 时代的信息到智慧进化:这一进化过程加速,AI 和机器学习技术可处理分析大量信息,识别模式联系,通过智能推荐等功能提高从信息到知识转化效率,辅助决策分析等应用模拟扩展人类智慧。结合《打造第二大脑》理论和 AI 技术发展,人类知识管理和智慧发展处于全新充满可能的时代,个人和组织通过高效信息管理可提升生产力创造力,形成独到智慧见解。在信息泛滥时代,引入 DIKW 模型和 CODE 信息管理法则可提供更深刻理解和实践指导。 此外,构建外脑的核心是思维方式与执行方法,虽核心不是工具,但好工具能提升效率。在智能时代,处理语言与数据效率指数级提升,影响软件工具使用、设计及对知识管理与传播的认知方式。
2025-01-11
如何构建一个AI数字人分身
构建一个 AI 数字人分身主要包括以下两个方面: 一、构建数字人躯壳 数字人的躯壳建模有多种方式: 1. 2D 引擎:风格偏向二次元,亲和力强,定制化成本低,在日本、东南亚等国家比较受欢迎,也深受年轻人喜欢。能将喜欢的动漫人物变成数字人的躯壳。代表是 Live2D Cubism。 2. 3D 引擎:风格偏向超写实的人物建模,拟真程度高,定制化成本高。目前有很多公司都在做这个方向的创业,已经可以实现用户通过手机摄像头快速创建一个自己的虚拟人身体。如 NextHuman、Unity,虚幻引擎 MetaHuman 等。但个人学习在电脑配置和学习难度上有一定门槛。 3. AIGC:虽然省去了建模流程,直接生成数字人的展示图片,但弊端也明显,算法生成的数字人很难保持 ID 一致性,帧与帧的连贯性上会让人有虚假的感觉。如果项目对人物模型真实度要求没有那么高,可以使用这种方案。典型的项目有 wav2lip等。AIGC 还有一个方向是直接生成 2d/3d 引擎的模型,而不是直接生成数字人的最终展示部分,但该方向还在探索中。 建好的模型可以使用 web 前端页面(Live2D 就提供了 web 端的 SDK)或者 Native 的可执行程序进行部署,最后呈现在用户面前的是一个 GUI。 二、构建数字人灵魂 有了数字人躯壳,还需要构建数字人的灵魂,让数字人具备各种智能,比如记得个人信息,充当个人助手;在某个领域具备更专业的知识;能处理复杂的任务等等。实现这些能力有以下几个工程关键点: 1. AI Agent:要想数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent,工程实现所需的记忆模块,工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现:灵魂部分通过接口定义,躯壳部分通过 API 调用,调用方式可以是 HTTP、webSocket 等,视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配,目前主流方案只能做到预设一些表情动作,再做一些逻辑判断来播放预设,语音驱动口型相对来说成熟一些,但都是闭源的,效果可以参考 Nvidia 的 Audio2Face。 3. 实时性:由于整个数字人的算法部分组成庞大,几乎不能实现单机部署,特别是大模型部分,所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API,这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时,如果响应太慢就会体验很差,所以低延时也是亟需解决的一个问题。 4. 多元跨模态:仅仅是语音交互的数字人是远远不够的,人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉),听觉只是其中一种,其他的感官可以根据实际需求来做,比如视觉可以通过添加摄像头数据来获取数据,再通过系列 CV 算法做图像解析等。 5. 拟人化场景:正常和人交流的时候不是线性对话,会有插话、转移话题等情况,这些情景需要通过工程丝滑处理。
2025-01-03
构建一个路由分类器AI,在工作流里面有什么好的设计方案,怎么能保证分类器进行分类准确呢
构建路由分类器 AI 的工作流设计方案如下: 1. 内容编排:在第四步中,将指令分为扩写、缩写、总结以及其他四类,设定最终的分类条件。分类器匹配到特定分支后执行相应操作,这种编排方式可过滤并避免处理不明确的指令,确保智能体准确响应用户指令。 2. 编写具体指令:为每个指令编写具体内容,如缩写、扩写和总结三个分支,创建包含变量(即用户初始输入的原始文本)的简单指令,用花括号引用变量,系统将值赋给变量并传递给模型推理形成提示词。 3. 最终输出:对各分支结果进行输出,输出内容相对简洁。 4. 测试流程:首先准备用于扩写、缩写和总结三项测试的文本素材,然后逐一进行各项测试,包括扩写测试、缩写测试、总结测试和错误处理测试,以验证每个分支能否顺利执行。 要保证分类器分类准确,可以从以下方面入手: 1. 清晰明确地设定分类条件,避免模糊和歧义。 2. 对输入的指令进行充分的预处理和规范化,使其符合分类器的预期格式。 3. 不断优化和调整分类器的参数和算法,以适应不同类型和复杂程度的指令。 4. 进行大量的测试和验证,收集错误案例并进行分析改进。
2024-12-29
如何构建自己的知识库和数据集
构建自己的知识库和数据集可以参考以下几种方法: 使用 Dify 构建知识库的具体步骤: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式。对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集。为数据集编写良好的描述,描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。根据实际需求选择合适的索引方式,如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用。在应用设置中,可以配置数据集的使用方式,如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。定期更新知识库,增加新的内容以保持知识库的时效性。 创建并使用知识库(上传表格数据): 1. API 方式: 获取在线 API 的 JSON 数据,将 JSON 数据上传至知识库。 在表格格式页签下,选择 API,然后单击下一步。 单击新增 API。 输入网址 URL 并选择数据的更新频率,然后单击下一步。 输入单元名称或使用自动添加的名称,然后单击下一步。 配置数据表信息后,单击下一步。 确认表结构:系统已默认获取了表头的列名,您可以自定义修改列名,或删除某一列名。 指定语义匹配字段:选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 查看表结构和数据,确认无误后单击下一步。 完成上传后,单击确定。 2. 自定义方式: 在表格格式页面下,选择自定义,然后单击下一步。 输入单元名称。 在表结构区域添加字段,单击增加字段添加多个字段。 设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时,会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较,根据相似度进行匹配。 单击确定。 单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。 从零开始,用 GPT 打造个人知识库: 要搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及到给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。但 GPT3.5(当前免费版的 ChatGPT)一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token,约等于 3000 个单词或 2300 个汉字。这点容量对于绝大多数领域知识根本不够。为了使用 GPT 的语言能力来处理大量的领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性。小距离表示高关联度,大距离表示低关联度。向量是数学中表示大小和方向的一个量,通常用一串数字表示。在计算机科学和数据科学中,向量通常用列表(list)来表示。向量之间的距离是一种度量两个向量相似性的方法,最常见的是欧几里得距离。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。文档上给了创建 embeddings 的示例,上面的命令访问 embeddings API 接口,将 input 语句,转化成下面这一串浮点数字。
2024-12-23
如何通过AI构建自己的知识体系,比如通识教育,英语口语,以及子女学习辅导
以下是关于如何通过 AI 构建自己在通识教育、英语口语、子女学习辅导方面知识体系的建议: 通识教育: 1. 把学习任务切割成小单元,利用 AI 构建专属智能体。 2. 定期根据结果反馈调整智能体。 3. 审视学习流程,更多地应用 AI 。 4. 培养并维持旺盛的好奇心和持续学习的习惯,广泛阅读,深入研究新领域,不断探索前沿知识。 英语口语: 1. 利用智能辅助工具,如 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 2. 借助语音识别应用,如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台,如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和个性化内容练习。 4. 与智能对话机器人,如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 子女学习辅导: 1. 对于英语学习,可参考上述英语口语的学习方法。 2. 数学学习方面,使用自适应学习系统,如 Khan Academy 获得个性化学习路径和练习题;利用智能题库和作业辅助工具,如 Photomath 获取问题解答和解题步骤;借助虚拟教学助手,如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务;参与交互式学习平台,如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 需要注意的是,在使用 AI 辅助学习的过程中,要结合传统学习方法,仔细甄别生成的内容,以取得更好的学习效果。
2024-12-22
现在有哪些给非设计师快速构建界面的ai工具
以下是一些可以帮助非设计师快速构建界面的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,用户可通过拖放轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板用于创建视图。 6. draw.io(现称 diagrams.net):免费在线图表软件,支持创建逻辑和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具,可自动生成序列图等帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 目前用于产品原型设计的 AIGC 工具包括: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,社区有 AI 插件。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中有利用 AI 技术辅助设计的插件。 在游戏中,从文本提示生成 2D 图像的工具如 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 已广泛应用。生成性 AI 工具在概念艺术方面能帮助非艺术家快速探索概念和想法,一些工作室也尝试用其制作游戏内的生产艺术品。例如,可参考 Albert Bozesan 提供的使用 Stable Diffusion 创建游戏内 2D 资源的教程。
2024-12-19
AI对哪些职业影响最大
以下是一些受到 AI 影响较大的职业: 1. 编程领域:传统的程序员岗位面临巨大挑战,如软件工程和算法开发等领域,随着 AI 的进步,可能会有更多程序员岗位被自动化技术取代。 2. 高薪工作:OpenAI 和宾夕法尼亚大学 Eloundou 等人的研究发现,生成式 AI 对高薪工作的影响更大。 3. 商业和社会中的一些职能角色: 软件工程师:负责编写软件应用程序并确保稳健运行。 机器学习工程师:负责实现人工智能,熟悉大模型、RAG、finetuning。 产品经理:负责识别和界定项目,确保项目对用户有用。 提示词工程师:被认为是炒作的职位,实际可能担任了机器学习工程师的部分职责。 其他岗位如数据工程师、数据科学家、项目主管、机器学习研究员等。 4. 销售、市场营销、用户运营、客户服务等岗位:麦肯锡研究了这些岗位将受到 AI 的影响。 5. 知识型工作:生成式 AI 将会对知识型工作产生更大的影响。 需要注意的是,虽然某些职业受到较大影响,但劳动力可能不容易被完全取代,更专业的服务将加速出现,熟练 AI 的专业人员能够产生高附加值。
2025-01-04
我面临退休,想使用ai开展第二职业,该如何规划实施?
以下是为您规划使用 AI 开展第二职业的一些建议: 1. 深入了解 AI 领域:明确自己的兴趣点,比如是对 AI 提示词、AI 绘画、AI 智能体还是其他方面感兴趣。 2. 评估自身技能:确定自己现有的技能与 AI 领域的结合点,以及还需要提升哪些技能。 3. 学习与提升:根据职业目标,获取个性化的学习建议和资源,提升在 AI 领域的专业技能。 4. 选择研究课题:有意识地选择有潜力和市场需求的研究方向。 5. 宣传工作成果:让更多人了解您在 AI 领域的工作和成果。 6. 合作与交流:与能力强且您钦佩的人合作,学习他们的研究品味和思考方式。 7. 关注行业趋势:了解 AI 领域的最新发展和未来方向,比如更事实性不会产生幻觉的语言模型、可以使用工具与世界进行交互的多模态模型等。 8. 制定职业规划:明确短期和长期的职业目标,制定详细的发展计划。 同时,您可以利用一些职业规划服务产品,比如: 1. 对于学生和应届毕业生,可以通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能,选择合适职业路径并制定规划,根据职业目标获取个性化学习建议和资源提升技能。 2. 对于职场新人和职业转换者,可根据自身职业目标和市场需求制定发展计划,明确短期和长期目标,获取职业转型支持和必要技能培训资源。 3. 对于企业,可利用产品评估应聘者 AI 技能水平,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才。 4. 对于教育机构,可将产品作为学生职业指导一部分,帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径,优化课程设置提供针对性培训。 5. 对于职业咨询师,可将产品作为辅助工具为客户提供更精准规划建议和技能评估,基于产品数据提供更全面前瞻性指导。
2024-12-24
我想使用ai开展第二职业,该如何规划实施?
以下是关于使用 AI 开展第二职业的规划实施建议: 1. 努力工作:不仅要增加工作时间,还要提升专注程度。可以有意识地与能力强且令人钦佩的人合作,学习他们的研究品味和思考方式。 2. 研究本身及周期:涉及研究课题的选择、研究工作的开展以及成果的宣传等所有部分。 3. 了解模型:深入了解 AI 模型的行为和局限性,以便更好地引导研究方向和做出正确决策。 4. 评估能力:明确语言模型在各种任务中的评价指标,这是研究人员需要优化的目标函数。 5. 针对自身情况: 学生和应届毕业生:通过产品了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能,选择合适职业路径并制定详细规划;根据职业目标获得个性化学习建议和资源,提升 AI 领域技能。 职场新人和职业转换者:职场新人根据自身职业目标和市场需求制定发展计划,明确短期和长期目标;职业转型者可获取详细转型路径和必要技能培训资源。 企业:利用产品评估应聘者 AI 技能水平,为现有员工制定个性化职业发展计划,提供持续指导和培训。 教育机构:将相关产品作为学生职业指导一部分,优化课程设置,提供针对性 AI 技能培训。 职业咨询师:使用产品为客户提供更精准规划建议和技能评估,基于市场数据和趋势分析提供全面前瞻性指导。
2024-12-24
有没有处理职业教育教材很强大的AI
目前在处理职业教育教材方面,以下是一些相关的 AI 信息: 在医疗保健领域,为使 AI 产生真正改变,应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。顶尖人才的培养通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始,再通过学徒实践从出色实践者处学习,获得处理复杂情况的直觉。对于 AI 而言,应改变当前学习方式,如通过堆叠模型训练,而非仅依靠大量数据和生成模型。 对于处理文档和数据,特别是 PDF 文本,Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中获取良好结果,新模型更强大。但需注意这些系统仍会产生幻觉,若要确保准确性需检查结果。 如果您有医学课题需要 AI 给出修改意见,以下是一些专业工具推荐: Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,可简化学术工作。 Scholarcy:能提取文档结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题修改意见。 但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-30
帮我生成一个个人的职业目标为数据分析师,职业规划为想要找到一个计算机行业类的公司,我的优势是社交方面和处理数据方面很强,我的2弱势是不太可以创新
以下是为您生成的以数据分析师为职业目标,且希望在计算机行业公司工作的职业规划建议: 首先,鉴于您在社交和处理数据方面的优势,您可以积极利用这两点。在社交方面,主动参与行业相关的社交活动、线上论坛或社群,扩大人脉资源,这有助于您获取更多的行业信息和潜在的工作机会。在处理数据方面,不断提升自己的专业技能,例如学习更高级的数据处理工具和技术,以提高工作效率和质量。 对于您在创新方面的弱势,建议您多关注行业内的创新案例和趋势,通过学习和模仿来逐渐培养创新思维。可以参加一些创新思维的培训课程或者阅读相关的书籍。 在求职过程中,有针对性地投递计算机行业中对数据分析师有需求的公司。准备一份精心制作的简历,突出您在社交和数据处理方面的优势,并诚实地提及您在创新方面的不足以及您为改进所做的努力。 进入公司后,持续学习和提升自己,与团队成员保持良好的沟通和合作,不断积累项目经验,逐步提升自己在数据分析领域的专业能力和影响力。
2024-11-20
AI训练师是什么职业
AI 训练师是一种新兴职业,其职责和工作内容因具体领域和应用场景而有所不同。 例如,在 AI 教育培训和商业应用方面,像星动 AI 联合创始人李先森所从事的工作,可能包括对学员进行 AI 相关知识和技能的培训,以及参与 AI 项目的测评和指导等。 在 AI 设计领域,AI 训练师可能需要负责 AI 风格的开发和调试工作,参与项目的整体风格和审美定义。根据产品需求完成风格渲染的研发、测试、配置和维护,熟练使用 StableDiffusion Web UI 等 AI 框架进行风格研发,负责 AI 模型(如 LoRA,Prompt/Prompt Sentence)的训练、参数调整以及性能优化,编写高质量的渲染记录文档,进行配置和模型训练质量控制,并为团队提供技术支持和指导,解决技术难题。 总之,AI 训练师需要具备相关的专业知识和技能,以帮助 AI 系统更好地学习和优化,从而实现各种应用目标。
2024-11-11