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AI手机端和网页端的应用场景有什么区别?

Answer

AI 手机端和网页端的应用场景存在以下区别:

  • 网页端产品更倾向于支持涉及内容创作和编辑的复杂、多步骤工作流程,例如 AI 语音工具包 ElevenLabs、AI 艺术创作器 Leonardo 以及 AI 演示文稿构建器 Gamma 等。
  • 移动端应用更倾向于通用型助手,不少在功能上模仿了 ChatGPT。
  • 在移动设备上,图片和视频的内容编辑是最常见的用途。例如,美图秀秀、SNOW 和 Adobe Express 等传统创意工具转型为生成式 AI 优先,并在移动排名中表现出色。
  • ChatGPT 以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品,而争夺最佳消费者助手的竞争正在升温。Perplexity 在网络上排名第三,专注于提供简明、实时和准确的查询答案,且用户参与度很高,还首次进入移动端前 50 名榜单。Anthropic 的 Claude 是 ChatGPT 的直接竞争对手,在网页排名中进入前五。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

翻译:A16Z-TOP 100生成式AI应用

我们已经开始捕捉到一些初步迹象,显示陪伴应用的范畴正在迅速扩大,不仅限于AI“男友”和“女友”这样的概念,还将涵盖友谊、指导、娱乐乃至医疗保健等多个方面。实际上,一些早期研究已经表明,在诊断准确性和患者沟通技巧上,AI能够超越真人医生。而且,许多陪伴产品具有多重功能:例如,在最近《自然》杂志发表的一项研究中,[Replika](https://replika.com/)聊天机器人帮助3%的用户减轻了自杀念头。([情感陪伴:万字解析,我们在做中国版的Replika,吗?](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RY43wjoDPiZtDmkSFwEcr5wPnLd))4.移动端vs网页端对比分析移动端应用、网络端应用在AI使用类型上有着明显的不同。一般来说,网页端产品更倾向于支持那些涉及内容创作和编辑的复杂、多步骤工作流程——至少目前情况如此!(这并不是说我们无法在移动端搭建复杂的AI产品。相反,我们对AI技术将推动移动端应用在照片和视频编辑方面达到前所未有的高品质水平持乐观态度。)这类产品包括AI语音工具包[ElevenLabs](http://elevenlabs.io/)、AI艺术创作器[Leonardo](http://leonardo.ai/)以及AI演示文稿构建器[Gamma](http://gamma.app/)等,它们都位列基于网页的生成式AI产品前20强。与此同时,移动端应用更倾向于通用型助手,不少在功能上模仿了ChatGPT。浏览那些排名靠前的移动端应用时,您可能会发现有10家公司的名字与ChatGPT出奇地……相似。这部分原因在于ChatGPT在推出自己的应用方面动作较慢,这让模仿者有机会通过应用商店优化策略迅速占据市场(尤其是当他们愿意为广告付费时)。

翻译:A16Z-TOP 100生成式AI应用

与网页端产品的排名方式一样,移动端应用的排名也是基于每月活跃用户数,数据来源于Sensor Tower(截至2024年1月)。这种区分让我们首次有机会全面地审视顶尖AI移动应用的市场表现。消费者在网页端与移动端与AI应用的互动方式有着明显的不同,这一点我们将在后续内容中详细探讨。除了排名本身展示的信息外,这些数据揭示了新兴领域发展、AI投资及用户互动模式的重要动向。以下是我们提炼出的几个关键看点:

Top100 AI 消费者应用(第三版)

那么在移动设备上呢?图片和视频的内容编辑是最常见的用途。在22%的榜单中,它是移动排名中第二大的产品类别——用户渴望在手机上编辑内容。虽然初创公司也在这里涌现,但榜单上排名最高的许多新进入者都是传统的创意工具,它们已经转型成为生成式AI优先,比如[美图秀秀](https://apps.apple.com/us/app/meitu-photo-editor-ai-art/id416048305)(第9位)、[SNOW](https://apps.apple.com/us/app/snow-ai-profile/id1022267439)(第30位)和[Adobe Express](https://apps.apple.com/us/app/adobe-express-ai-photo-video/id1051937863)(第35位)。[ChatGPT](http://chat.openai.com/)第三次以巨大优势成为网络和移动端排名第一的产品,但争夺最佳消费者助手的竞争正在升温。[Perplexity](http://perplexity.ai/)目前在网络上排名第三——这款人工智能搜索引擎专注于提供简明、实时和准确的查询答案,并引用来源。根据Similarweb数据,Perplexity在访问时长(超过7分钟)方面略胜于ChatGPT,这表明用户参与度很高。Perplexity还首次进入移动端前50名榜单。Anthropic的[Claude](http://claude.ai/)可以说是ChatGPT的直接竞争对手,它在网页排名中进入前五,排名第4,高于之前的排名第10。该公司最近推出了[Artifacts,与ChatGPT的](https://support.anthropic.com/en/articles/9487310-what-are-artifacts-and-how-do-i-use-them)[GPT](https://openai.com/index/introducing-gpts/)正面交锋。

Others are asking
通过AI辅助文献写作应该怎么做
利用 AI 辅助文献写作可以按照以下步骤进行: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:借助 AI 写作工具撰写各个部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 在论文写作领域,常用的 AI 工具和平台有: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,帮助精简和优化内容。 3. 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,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 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,提供丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 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。 使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求选择合适的辅助工具。 对于孩子使用 AI 辅助写作,若担心其削弱思考力,应正确引导。比如将任务设置为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录,要求孩子对 AI 作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章,重点关注孩子在对话记录中能否清晰指出 AI 作文的优缺点及修改方法。
2025-02-20
目前通过AI工具的结合是否可以根据已调研完成的病例数据输出一份医学报告
目前,通过 AI 工具的结合,在一定程度上可以根据已调研完成的病例数据输出医学报告。例如 GPT4V 在医学图像理解方面显示出了有效性,能够为各种医学图像生成完整的放射学报告。在一些案例中,如腹部 X 射线图像和右膝的 MRI 图像,GPT4V 能正确识别研究并提供准确诊断。但也存在一些错误,比如在手部/腕部 X 射线图像中错过远侧桡骨骨折,在胸部 CT 中错误识别结节位置和产生测量误差。尽管生成的报告能保持高质量格式,可作为模板减轻医学专业人士起草报告的工作负担,但由医学专业人士评估生成的报告以确保其正确性和准确性仍是至关重要的。
2025-02-20
给我总结一下不同的AI工具在写作时可以提供什么样的帮助,他们的优势是什么
以下是不同的 AI 工具在写作时所能提供的帮助及其优势: 邮件写作: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用,支持多种平台,适用于多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句。界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议。功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。 Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。 Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。 论文写作: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar: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:提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。 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,便于进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,进行复杂的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,提供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。 文章润色: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,根据输入生成符合要求的学术论文。 总之,这些 AI 工具在写作的不同方面发挥作用,涵盖了校对、改写、大纲生成、内容生成等环节,可有效提高写作效率和质量。用户应根据自身需求选择合适的工具。但使用时需注意仔细甄别内容。
2025-02-20
Ai指导长期项目
以下是关于 AI 指导长期项目的相关内容: 负责任的 AI 原则: 2018 年 6 月宣布了七项 AI 原则来指导工作,包括: 1. 人工智能应对社会有益,考虑社会和经济因素,只有在总体收益可能大大超过风险和不利因素时才进行项目。 2. 避免产生或加强不公平的偏见,尤其在种族、民族、性别、国籍、收入、性取向、能力、政治和宗教信仰等敏感特征方面。 3. 构建和测试应确保安全,制定和应用强有力的安全措施以避免意外伤害风险。 4. 对人负责,设计系统为反馈、解释和申诉提供机会。 5. 纳入隐私设计原则,提供通知和同意机会,鼓励隐私保护措施和透明度,控制数据使用。 6. 坚持科学卓越的高标准,与利益相关者合作,分享 AI 知识。 7. 用于符合原则的用途,不追求造成整体危害、用于武器或违反国际规范和人权原则的技术。 AGI 的短期与长期: 短期:AGI 未催生大量“明星 APP”和“变现机器”,只有少数 App 实现用户突破,上层应用 APP 昙花一现,投资人谨慎,公众对 AI 麻木。 长期:技术稳定且加速迭代,如视频生成、音频生成、代理 Agent、记忆能力、模型小型化等虽距离商用有问题,但突破只是时间问题。 AIGC 相关: 对于某些项目,在 AI 技术进一步改进前等待可能更有利,特别是耗时长且 AI 已有合理表现的任务。在构建和维护生产级大型语言模型应用程序中,评估指标很重要,可分为端到端和步骤/组件式评估。语言模型可能出现“幻觉”,可采用高级提示、少样本提示、思维链式提示、数据增强(如检索增强生成、工具集成)等策略缓解。
2025-02-20
ai投资
以下是关于 AI 投资的相关信息: 7 月 14 日,Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资。这笔投资证明了 AGII 在转变内容生成并为用户提供强大的 AI 驱动工具方面具有巨大潜力。AGII 是一个 AI 驱动的平台,赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力,提供一系列 AI 生成器和魔法工具,包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能。 1 月 31 日,某公司投资方包括 a16z、ICONIQ Growth、NEA 等,公司估值达 33 亿美元,较去年增长 3 倍,总融资金额达 2.81 亿美元,推动 AI 语音交互发展。其 CEO 表示目标是让人与 AI 的对话像真人交流一样自然。 1 月 31 日,Mistral AI 发布 Mistral Small 3,仅 24B 参数,但性能媲美 70B 级别模型,适合本地部署。对比 Llama 3.3 70B 或 Qwen 32B,是 GPT4omini 等专有模型的优秀开源替代品,MMLU 基准测试 81%,生成速度可达 150 tokens/s,运行效率极高。 1 月 31 日,Gemini 2.0 Flash 正式上线。
2025-02-20
AI安全治理这个方向的国内外的团队和人
以下是 AI 安全治理方向的国内外团队和人员相关信息: 美国:拜登签署了 AI 行政命令,美国政府已就 AI 治理框架与多国进行了广泛协商,包括澳大利亚、巴西、加拿大、智利、欧盟、法国、德国、印度、以色列、意大利、日本、肯尼亚、墨西哥、荷兰、新西兰、尼日利亚、菲律宾、新加坡、韩国、阿联酋和英国等。此外,美国迅速跟进世界首个人工智能安全研究所 AISA,美国能源部也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。 英国:创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA,AISA 有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能,还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。英国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,还计划设立“AI 安全研究实验室”。 OpenAI:OpenAI LP 约有 100 名员工,分为技术能力(推动 AI 系统功能发展)、安全保障(确保系统符合人类价值观)和政策治理(确保适当治理系统)三个主要方向。
2025-02-20
使用飞书机器人(如Coze智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)
以下是使用飞书机器人(如 Coze 智能体)自动抓取外部链接(如网页、公众号文章),通过多维表格存储为“稍后读”清单,并自动提取关键信息(标题、摘要、标签)的相关内容: 前期准备: 1. 简化“收集”: 实现跨平台收集功能,支持电脑(web 端)、安卓、iOS 多端操作。 输入一个 URL 即可完成收集,借鉴微信文件传输助手的方式,通过聊天窗口输入更符合用户习惯。 2. 自动化“整理入库”: 系统在入库时自动整理每条内容的关键信息,包括标题、摘要、作者、发布平台、发布日期、收集时间和阅读状态。 阅读清单支持跨平台查看。 3. 智能“选择”推荐: 根据当前收藏记录和用户阅读兴趣进行相关性匹配,生成阅读计划。 使用步骤: 1. 设置稍后读存储地址: 首次使用,访问。 点击「更多创建副本」,然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”来更换飞书多维表格链接,调整稍后读存储位置。 2. 收藏待阅读的页面链接: 在对话中输入需要收藏的页面链接,第一次使用会要求授权共享数据,授权通过后再次输入即可完成收藏。 目前部分页面链接可能小概率保存失败。 3. 智能推荐想看的内容: 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”,即可按个人兴趣推荐阅读计划。 通过飞书机器人与 Coze 搭建的智能体进行对话,在聊天窗口中完成链接输入和阅读计划输出,由 Coze 调用大模型、插件完成内容的整理、推荐,利用飞书多维表格存储和管理稍后读数据,理论上无需开发任何插件、APP,就能实现跨平台的稍后读收集与智能阅读计划的推荐。部署完成后,您可以在电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话,也可以直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话,如果部署到微信服务号、订阅号,还可以通过这些渠道调用 bot。
2025-02-16
网页导读 或总结工具
以下是为您提供的关于 Kimi Copilot 网页总结工具的相关信息: 推荐了两个实用的浏览器插件: (不方便下载的,文末附下载链接) 使用该插件需要在浏览器中登录自己的 Kimi 账号,关联网页版。 Kimi Copilot网页总结助手的插件提示词分了 3 部分,提示词如下: 你是一个擅长总结长文本的助手,能够总结用户给出的文本,并生成摘要。 工作流程:让我们一步一步思考,阅读我提供的内容,并做出以下操作。 一句话总结这篇文章,标题为“概述”。 总结文章内容并写成摘要,标题为“摘要”。 总是用中文回答;当输出标题时,应该使用 markdown格式。 文末还提供了相关插件的附件下载:
2025-02-16
chatgpt公司原研发讲chatgpt的文章网页链接
以下是关于 ChatGPT 公司原研发讲 ChatGPT 的文章网页链接: 1. 育儿相关项目:https://chat.openai.com/share/40f1e3da187a4bef9150f93ca34046f4 ,该项目中使用 ChatGPT 进行了多种操作,如翻译、整理远古动物列表等。 2. AIGC 常见名词解释:https://mp.weixin.qq.com/s/ycDWZ8W46DrsyeNShC1wA ,其中对 ChatGPT 有相关解释。 3. AIGC Weekly01:https://openai.com/blog/chatgpt/ ,介绍了 ChatGPT 的发布情况。
2025-02-13
generate ai的网页是什么
以下是一些与生成式 AI 相关的网页: 1. 关于 Gen AI/Generative AI 与 AIGC 的异同介绍:未明确具体网页,但可在 OpenAI 官网查询相关内容。 2. 学习生成式 AI 知识的笔记,如生成式人工智能的工作原理、应用等:未明确具体网页。 3. 鉴别图片是否为 AI 生成的相关网页:ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。
2025-02-13
chatgpt生成的软件生成方案,使用本网站的哪个网页生成器好
以下是一些关于利用 ChatGPT 生成软件方案的相关信息和推荐的网页生成器: 1. 对于微信小程序的开发,您可以使用 https://poe.com/ChatGPT 这个网站,它响应快,效果好。有条件的话,使用 GPT4 会更好,代码逻辑更强且错误少。在生成代码时,您需要构思好产品,画个草稿,明确产品名称、按钮数量、交互逻辑等,并将这些话术告诉 ChatGPT。例如,以倒数日产品为例,给出相应的 prompt 描述,ChatGPT 会给出代码,并告知您将代码放在微信开发者工具的哪些文件中,可能需要新建特殊文件夹。 2. 以下是一些精选的 GPTs: Flow Speed Typist:文本相关,可快速打字或重写混乱内容,链接: AnalyzePaper:研究相关,可分析研究论文或文章,链接: GPT Detector:文本和效率工具,可识别 AI 生成文本,链接: Math Solver:教育相关,提供数学求解分步方案,链接: editGPT:文本相关,可校对、编辑和跟踪内容更改,链接: You Tube Summarizer:效率工具和视频相关,可获取 YouTube 视频摘要,链接: 3. 如果您想利用 ChatGPT 画时序图,可以搜索“code to diagram”,选择 mermaid 工具,其在线编辑器网址为:https://mermaid.live/ 。您可以基于 ChatGPT 的输出,要求它生成相应的时序图代码。
2025-02-10
请给我推荐一个能够阅读网页链接内部信息的AI模型
以下为您推荐能够阅读网页链接内部信息的 AI 模型相关内容: 有一款 AI 浏览器插件,在产品化开发阶段,需要考虑如何稳定获取网页内容、如何选择适合的 AI 大模型 API 服务以及如何构建生产级提示词等问题。 在获取网页内容方面,由于大模型对话产品的外链解析方式容易遭到平台反爬机制制裁,通过用户浏览器以浏览器插件形式本地提取网页内容是一种稳定、经济的解决方案。比如 AI Share Card 插件,可以获取网页元素清单。开发时,您可以拿着初版提示词,询问 AI 来设计获取相关元素的 js 代码。 对于大模型 API,需要利用插件预先获取的网页内容变量、提示词和 API 请求参数,拼搭出完整的 API 提示请求,精确引导 API 返回想要的生成结果。根据 BigModel 官网给出的请求示例,需要传递 Model 类型、系统提示词、用户提示词、top_p、temperature 等关键参数。如果缺少参数设定经验,可以先询问 AI 相关设定的合适值,再逐步调试效果。 同时需要注意,使用 AI 写东西时,它可能会“产生幻觉”生成错误内容,需要检查所有内容。而且 AI 不会真正解释自己,可能给出编造的答案,使用时要对其输出负责。
2025-02-07
AI在强业务规则的公文写作场景可以如何应用?
在强业务规则的公文写作场景中,AI 可以通过以下方式应用: 1. 先梳理传统公文写作工作流,包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节,可以使用 AI 搜索工具辅助,提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节,可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色,AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上,提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”,可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是,在引入 AI 之前要先理清传统工作流,明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系,以业务逻辑为先,让 AI 为更高效地达成业务目标服务。
2025-02-19
目前各大高校有哪些场景会实用算力
目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面: 1. 科研计算:如在物理学、化学、生物学等学科的研究中,进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究:包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理:例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理:用于处理大规模的数据集,以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是,具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。
2025-02-19
生成式AI教育场景应用 项目式学习 中小学案例
以下是一些中小学在生成式 AI 教育场景应用中采用项目式学习的案例: 北京市新英才学校: 开设“AI 创作家”小学课后服务特色课程,12 个五、六年级的学生在老师的引导和帮助下,主导设计一款实用的桌游。 学生们提出解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题,决定制作一款学校地图桌游。 课程中,学生有时听老师讲解人工智能知识和工具使用方法,有时自己写 prompt 与大语言模型对话,还使用文生图 AI 工具生成桌游卡牌背后的图案,手绘第一版学校地图,选择游戏机制并梳理游戏流程。 在教育领域,生成式 AI 带来了诸多改变: 解决了教育科技长期以来在有效性和规模之间的权衡问题,可大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”,如实时交流并给予发音或措辞反馈的语言老师。 出现了众多辅助学习的产品,如教授新概念、帮助学习者解决各学科问题、指导数学作业、提升写作水平、协助创建演示文稿等。
2025-02-18
生成式AI教育场景应用 中小学案例
以下是北京市新英才学校在中小学教育场景中生成式 AI 的应用案例: 特色课程方面:学校开设了“AI 创作家”小学课后服务特色课程,12 个五、六年级的学生在老师的引导下,用 AIGC 工具设计一款实用的桌游。学生主导从收集需求、定义问题到设计背景、机制、内容、视觉,再到测试、迭代的全过程。例如,为解决学校面积大导致新生和访客迷路的问题,学生决定做一款学校地图桌游。课程中,学生学习人工智能知识、使用工具写 prompt 与大语言模型对话,还使用 OpenInnoLab平台生成桌游卡牌图案、手绘地图、选择游戏机制、梳理游戏流程。此外,还邀请中国传媒大学的吴卓浩教授合作,采用“大学生,小学生同上一节课”的方式,大学生为小学生讲解 AI 工具、试玩桌游。本学期,学生们测试并迭代桌游,使用 3D 打印机打印配件,用 ChatGPT 和 Midjourney 增强视觉设计,用 Kimi 辅助编写说明书,还计划让学生尝试用文生音乐工具 Suno 制作歌曲加入桌游 2.0 版本。 英语主课方面:初中部的英语课也融入了 AIGC 工具。魏一然协助初中部的英文老师杨佳欣和刘奕玚进行探索。在课程初期,更多是老师带着学生使用 AIGC 工具,prompt 由学生提出,老师引导。例如,在研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话,了解处理方法,让 ChatGPT 为学生生成生词解释和例句,形成生词库,并灵活加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在关于社交媒体的英语辩论课上,尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。
2025-02-18
中小学AI教育场景 生成式 全息
以下是关于中小学 AI 教育场景生成式的相关内容: 北京市新英才学校在中小学 AI 教育方面进行了积极探索。跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游,英语老师在 AIGC 帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作带着学生训练 AI 模型以识别植物。数字与科学中心 EdTech 跨学科小组组长魏一然深入参与其中。 在英语课上,对于初中以上学生,一开始更多是老师带着使用 AIGC 工具,由学生提出 prompt,老师引导。例如在研究学校食堂食物浪费问题时,老师带着学生与 ChatGPT 对话获取信息,还让 ChatGPT 生成单词解释和例句,加工生词生成题目、游戏或文章帮助学生复习单词。在社交媒体的英语辩论课上,尝试让学生自主使用 AIGC 工具做辩论准备。 教育科技长期以来在有效性和规模之间权衡,而有了 AI 这种状况不再存在。现在可以大规模部署个性化学习计划,为每个用户提供“口袋里的老师”。像 Speak、Quazel、Lingostar 已在做实时交流并给予反馈的语言教学。Photomath、Mathly 指导学生解决数学问题,PeopleAI、Historical Figures 通过模拟与杰出人物聊天教授历史。学生在作业中也利用 Grammarly、Orchard、Lex 等工具提升写作水平,处理其他形式内容的产品如 Tome、Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2025-02-17
AI Agent 或者 工作流, 落地的场景
以下是 AI Agent 或工作流的一些落地场景: Long horizon task 长期任务执行:Agent 能像称职的项目经理,分解大任务为小步骤,保持目标导向并适时调整策略。 多模态理解:Agent 能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式,全方位感知世界和任务上下文。 记忆与行动:通过先进的记忆机制,Agent 能积累经验,记住对话、操作步骤和效果,行动更精准高效。 自适应学习:从每次交互中吸取经验,不断完善策略,实现“智慧成长”。 在技术层面,有两条技术路线:以自主决策为核心的 LLM 控制流和以工作流(Workflow)编排为重点的工具集成系统。Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol)提供了通用接口协议,将外部资源抽象为“上下文提供者”,便于模型与外部世界交互。 工作流驱动的 Agent 搭建,简单情况分为 3 个步骤:规划,包括制定任务关键方法、总结目标与执行形式、分解子任务等;实施,在 Coze 上搭建框架并分步构建和测试功能;完善,全面评估并优化效果。 典型例子如利用 Kimi Chat 进行网页搜索和总结分析。 包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径,适用于简单或线性流程。 多 Agent 协作,如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例,让大语言模型扮演不同角色共同开发应用或复杂程序。 OpenAI 研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”,规划包括子目标分解、反思与改进。
2025-02-15
c端的用户如何应对AI幻觉
对于 C 端用户应对 AI 幻觉,可以参考以下方法: 1. 在商业化问答场景中,落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手,如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ,可以尝试以下故障排除方法: 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间,例如让其在<thinking></thinking>标签内思考,然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文,然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为,Claude 本身具有一定抵抗力,为实现最大程度保护,可以进行无害性筛选,例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当,若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中,如面对央企等对幻觉零容忍的大客户,可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制,但希望流程能在场内完成,同时与客户建立共生的数据。
2025-02-16
我正在做一个项目“基于chatGPT的剧本杀微信小程序开发”,现在要进行大数据平台后端的开发与搭建,请告诉我怎么入手
以下是基于您的项目“基于 chatGPT 的剧本杀微信小程序开发”进行大数据平台后端开发与搭建的入手步骤: 1. 搭建 OneAPI(https://github.com/songquanpeng/oneapi),其作用是汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告知您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt(https://fastgpt.in/),这是一个知识库问答系统。您将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,用于回答问题。如果不想接到微信,仅自己使用,搭建到此即可,它本身也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat(https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat)以接入微信,并配置 FastGpt 将知识库问答系统接入微信。建议先使用小号以防封禁风险。搭建完成后若想拓展功能,可参考 Yaki.eth 同学的教程(https://waytoagi.feishu.cn/wiki/UADkwZ9B0iAWdTkFJIjcN7EgnAh),其中的 cow 插件具备文件总结、MJ 绘画的能力。 完成上述 3 步即可。
2024-10-16
AI大模型在B端的应用有哪些?
AI大模型在B端(企业端)的应用领域非常广泛,涵盖了多个行业和业务场景。以下是一些主要的应用: 1. 客户服务与支持 聊天机器人:AI驱动的聊天机器人可以自动处理客户查询、解决常见问题、提供24/7支持,提升客户满意度和减少人工客服的负担。 语音助手:语音识别和自然语言处理技术用于电话客服系统,提高客户互动的效率和体验。 2. 数据分析与商业智能 数据挖掘和预测分析:AI模型可以从大量数据中挖掘有价值的见解,预测市场趋势、用户行为和销售业绩。 个性化推荐:利用用户行为数据,为客户提供个性化产品和服务推荐,提升销售转化率。 3. 营销与广告 营销自动化:AI可以优化广告投放策略、自动生成广告内容、预测广告效果,提升营销活动的ROI。 客户细分:通过分析客户数据,AI模型可以精确细分客户群体,制定更有针对性的营销策略。 4. 供应链管理 需求预测:AI模型可以分析历史数据和市场趋势,预测产品需求,优化库存管理和供应链计划。 物流优化:通过路径优化和实时调度,提高物流效率,降低运输成本。 5. 金融服务 风险管理:AI可以帮助银行和金融机构进行信用评估、欺诈检测和风险预测,提升风控能力。 投资分析:利用大数据和机器学习模型,提供投资建议、市场分析和资产管理服务。 6. 制造与质量控制 预测性维护:通过监测设备运行状态和历史数据,AI可以预测设备故障,提前进行维护,减少停机时间。 质量检测:利用计算机视觉技术进行产品质量检测,提升生产线的自动化水平和产品质量。 7. 人力资源管理 招聘筛选:AI可以自动筛选简历、评估候选人匹配度,加快招聘流程。 员工管理:通过分析员工表现和数据,提供培训建议、提升员工满意度和留存率。 8. 医疗与健康 疾病预测与诊断:AI模型可以分析医疗数据,辅助医生进行疾病预测和诊断,提高医疗服务质量。 个性化治疗:根据患者的健康数据和历史记录,制定个性化的治疗方案和健康管理计划。 9. 法律与合规 法律文书生成:AI可以自动生成合同、法律意见书等文书,提高法律服务的效率。 合规监测:通过分析企业行为和市场数据,监测和识别潜在的合规风险。 10. 教育与培训 智能辅导:AI驱动的教育平台可以提供个性化辅导、学习路径规划和知识评估,提升学习效果。 内容生成:自动生成教学内容、练习题和考试试题,减轻教师的负担。 总结 AI大模型在B端的应用能够显著提升企业的运营效率、降低成本、增加收入和改善客户体验。随着AI技术的不断发展和成熟,其应用范围和深度将进一步扩大,为企业创造更多的价值。
2024-05-23