找一些关于秘塔AI的分析报告

作为 AI 产品经理，对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关算法知识，提升数据分析能力。 同时，如果希望在 AI 领域继续精进，还需要了解以下基础内容： AI 背景知识： 基础理论：清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 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：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 评估和调优： 性能评估：知道如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等的基本结构。 激活函数：熟悉常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下为您介绍一款 AI 英语陪练软件： Coze 可以免费为您提供 24 小时英语陪练服务。使用建议：建议直接使用豆包的语音通话方式，效果更好。 实际演示效果包括： 视频演示：扮演英语水平较差的学习者。 文字交流中的训练纠错。 解读上传的图片或文件的英文内容（目前支持在 Coze 端使用，豆包端暂不支持）。 直接试用： Coze 端使用链接：https://www.coze.cn/store/bot/7354381765919834127 豆包端使用链接：https://www.doubao.com/chat/22308348468226 教学步骤： 创建 AI Bot：首先打开扣子的首页，直接点击左上角的创建 AI Bot 按钮，然后在弹窗输入 Bot 的相关信息即可完成创建，接下来可细化其功能。 设计人设与回复逻辑：根据 AI Bot 的功能需求设计提示词。 调整模型设置：基于功能需求，以聊天为主的 AI Bot 建议多一些对话轮数的记录，可改为 20 轮。 插件：主要使用了英文名言警句可识别图片中的文字并返回结果。 设置开场白和预置问题：预置问题有参考价值。 设置语音：因为是英语陪练 AI Bot，选择比较亲切的英语音色。

以下是关于 AI 辅助论文的提示词相关内容： 在“夙愿：AI 工作流，赋能我的十倍增长”中： 注入个人特色方面，结合 AI 输出的结果分别“决策”，根据需求删掉无关信息，如短视频、专家访谈、要点列表等。 写作思路上，结合人设将文章重点放在 AI 工具提高工作效率上，结合自身经历分享真实案例，补充新信息和观点增加比较章节，使用个人语言风格加入幽默风趣评论和第二人称增强互动，调整结构增加“快速选择指南”。 列出写作大纲时，可选择在文章开头增加“快速选择指南”，补充新信息比较 GPT4o 与其他模型优劣。 查找资料可使用秘塔 AI 搜索，提示词为“用一小段话来介绍 XXX”。 在“拘灵遣将|不会写 Prompt（提示词）的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事”中： 把 Prompt 称为【灵机符箓】，习惯用的大模型是 KIMI，也可用其他如 GPT、文心一言、豆包等。 个人 Prompt 库取名为【元始洞玄灵宝枢机 AI 符法集成道藏】，每篇灵机符箓命名为【敕令 XXXX】。 【箓】描述所属和版本，【符】部分赋予 AI 身份划定边界，明确任务流程和关键变量【基础材料】和【语言风格】。

目前常见的 AI 相关软件中，专门用于体重记录的相对较少。但一些综合性的健康管理类 APP 可能会运用到 AI 技术，例如薄荷健康、Keep 等，它们在记录体重的同时，还能基于您的身体数据和饮食运动情况，为您提供个性化的健康建议和健身方案。

以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息： 人工智能的分类： AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能）。ANI 得到巨大发展，可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务；AGI 则能做任何人类可以做的事，但目前还未取得巨大进展。 机器学习与数据： 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合，每一列代表特定变量，每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队，以协助梳理。数据分为结构化数据（可放在巨大表格中）和非结构化数据（如图片、视频、文本，机器处理更难）。 Excel 中的 AI 工具： 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件，如 Excel Labs（基于 OpenAI 技术，新增生成式 AI 功能）、Microsoft 365 Copilot（整合办公软件，通过聊天形式完成任务）、Formula Bot（提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能）、Numerous AI（支持 Excel 和 Google Sheets，可生成公式、文本内容等）。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，提高工作效率和智能化水平。 表格 Top10 的 AI 产品数据： |排名|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145|

以下是 AI 加教育的最新进展： 案例方面： “AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译：怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文？”，介绍了 8 种方法。 对未来的预判： 个性化学习时代已到来，AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作，为孩子提供不同的学习体验，如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴，更多关注孩子的全人发展，如创造力和社交智慧。 未来 3 年，提升人机协作效率的领域，如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等，对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践： 过去半年多，梳理教学和育儿工作流，每个环节与 AI 协作可大幅提升效率，但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。

秘塔搜索是由秘塔科技开发的一款 AI 搜索引擎，具有以下特点和功能： 1. 多模式搜索：提供多种搜索方式，满足不同用户需求。 2. 无广告干扰：为用户提供更纯净的搜索环境。 3. 结构化展示：使搜索结果呈现更清晰、有条理。 4. 信息聚合：整合各类相关信息，提升搜索效率和体验。 使用指南方面： 1. 明确搜索需求：清晰地知道自己想要查找的内容。 2. 输入准确关键词：有助于获得更精准的搜索结果。 如果您想了解更多关于秘塔搜索的详细内容，建议您访问其官方网站获取最新和更全面的信息。

以下是国内一些 AI 大模型的优势： 通义千问：由阿里云开发，能够与人交互、回答问题及协作创作。 科大讯飞（SparkDesk）：有免费接口，在某些应用场景中具有出色表现。 智谱清言：在聊天状态下能生成 Markdown 格式。 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，又能陪你聊天、答疑解惑。 抖音（云雀大模型）：暂未明确其独特优势。 智谱 AI（GLM 大模型）：暂未明确其独特优势。 中科院（紫东太初大模型）：暂未明确其独特优势。 百川智能（百川大模型）：暂未明确其独特优势。 商汤（日日新大模型）：暂未明确其独特优势。 MiniMax（ABAB 大模型）：目前不能进行自然语言交流，但有语音合成等特色功能。 Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 需要注意的是，不同大模型的优势会因应用场景和用户需求的不同而有所差异。

Kimi 和秘塔 AI 的区别在于以下方面： 功能特点：传音智库是公司内部的 AI 平台，功能类似于 Poe，仅内网可访问，可用 Kimi 替代。 平台性质：Kimi 是国产新星，秘塔 AI 被称为搜索神器。 访问网址：Kimi 的网址为 https://kimi.moonshot.cn/ ，秘塔 AI 未提及具体网址。

秘塔 AI （https://metaso.cn/）是一款智能搜索工具，它可以帮助用户快速找到所需信息。在 AI 时代，搜索引擎结合大模型极大地增强了自己的能力，秘塔 AI 就是其中的佼佼者之一。秘塔 AI 的 AI 助手平台、国产新星 Kimi 和搜索神器都是非常实用的工具，它们可以帮助用户提高工作效率，让 AI 走进我们的工作和生活。 此外，秘塔 AI 还可以与其他工具结合使用，例如 Coze。Coze 是一款强大的企业级知识库工具，它可以帮助用户快速搭建知识库，并与其他工具进行集成。在这篇文章中，作者介绍了如何使用 Coze 搓一个乞丐版的秘塔搜索，这表明秘塔 AI 可以与其他工具进行结合，以满足用户的不同需求。 总之，秘塔 AI 是一款非常实用的智能搜索工具，它可以帮助用户快速找到所需信息，并提高工作效率。同时，秘塔 AI 还可以与其他工具结合使用，以满足用户的不同需求。

以下是关于《State of AI 2024》报告的相关信息： 该报告由来自剑桥大学的 AI 风险投资公司 Air Street Capital 创始人兼 CEO Nathan Benaich 和来自牛津大学的 Air Street Capital 平台负责人 Alex Chalmers 共同发表。 报告主要围绕人工智能（AI）领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 报告中的关键要点包括：OpenAI 的 o1 模型在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限；中国的 AI 模型在面对制裁时表现出色；生成式 AI 的初创公司获得巨大收益，但可持续性仍存在问题。 报告每年 10 月份发布，对未来 12 个月有 10 大预测，例如某主权国家将向一家美国大型 AI 实验室投资超 100 亿美元并引发国家安全审查等。报告链接为：

以下是一些可用于撰写专利分析报告的 AI 工具和平台： 1. 专利检索与分类： Google Patents：使用 AI 技术帮助用户检索和分析专利文献。 IBM Watson for IP：利用 NLP 和机器学习技术，自动化地检索和分类专利文献，提高检索的准确性和效率。 2. 专利分析和评估： TurboPatent：使用 AI 技术进行专利文档的自动审查和分析，评估专利的授权可能性和潜在风险。 PatentBot：AI 驱动的平台，可以自动分析专利文本，评估专利的技术范围和创新性。 3. 自动化专利申请： Specifio：利用 AI 技术自动生成专利申请文件，包括专利说明书和权利要求书，提高专利申请的效率。 PatentPal：使用 AI 技术自动生成和编辑专利申请文件，减少人工工作量。 4. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 5. 专利趋势分析和预测： 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。 使用这些平台的一般步骤如下： 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。 需要注意的是，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。但在使用时，仍需仔细甄别结果。

以下是为您找到的《InfoQ：中国 AI Agent 应用研究报告 2024》的链接：https://waytoagi.feishu.cn/record/Y45LrXJiwe4SgYc5tMZcVVtqn6b

以下是与您查询的相关报告： 2024 年 9 月 10 日： 《》由蚂蚁集团和中国信通院联合发布，探讨了大模型在金融、医疗、政务等行业的应用挑战和解决方案。报告提出了一个系统化的可信应用框架，强调了专业性、可控性、真实性和安全性四个核心要素，并从数据质量、模型能力、推理过程、系统安全等方面提供了具体的技术实现建议。 《》 《》 《》 《》 2024 年 7 月 10 日： 极客邦科技通过《》报告深入探讨 AIGC 技术在企业中的应用，提供实战经验和趋势洞察。这份报告集合了多篇文章和案例，覆盖互联网产品、企业生产、医疗、教育等行业，展现大模型应用潜力。 《》 《》 《》 《》 2024 年 9 月 18 日： 《》探讨了 AI 技术，尤其是大模型技术对劳动力市场的影响。 《》探讨了 AI 技术在营销领域的应用现状和发展趋势。 《》 《》 您可以通过相应的链接获取更详细的内容。

以下是为您提供的关于 AI 上中下游的相关报告内容： 2024 年人工智能发展状况： 在上一届 SOAI 发布后不久，斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数。模型开发者的平均得分起初为 37 分，中期更新时攀升至 58 分。2024 年 5 月的最新一期基于 100 项指标，评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度，涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、“模型级”因素（围绕能力和风险）、“下游”标准（围绕分布）以及社会影响。其中，计算和使用政策的评分改善强劲，而“上游”评分仍较疲弱。 AI 产业的产业链结构： 大致分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。对于上中下游分别有哪些值得重点关注的企业（或产品），经过大量的信息收集和汇总工作，并结合几家知名咨询机构的文档，绘制了相关图谱，但为避免广告嫌疑，未展开详细说明。 生成式 AI 季度数据报告（2024 年 1 3 月）： 经讨论，根据 a16z 榜单重新整理分类，从原有红杉模态分类改为从用户特性出发的分类，如生产力、社交、教育、创意内容等。部分赛道如 LLM 基础设施/开发者生态、垂类分类、Agent 赛道等的热度参考存在局限性。同时提到了一些相关的公众号，如 aiwatch.ai 等。

以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容： User Evaluation： 这是一个利用人工智能（AI）来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括： AI 驱动的转录：支持 57 种以上语言的转录功能，能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察：从数据中快速生成有用的洞察，每个洞察都附有数据来源。 集合管理：使用直观的看板（Kanban）板来组织和分享洞察，添加标签和笔记。 AI 生成报告：生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿：一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源：分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板：提供多种洞察模板，帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析：解释音频和视频文件中的客户情感，识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote： 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有： 用户投票板：用户可以发布和投票他们希望看到的功能，企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置：只需 2 分钟即可完成设置，并提供免费计划。 无缝集成：可以将投票小部件无缝添加到应用中，用户无需再次登录即可发布和投票，减少摩擦并增加反馈。 定制化：支持内置的浅色/深色模式，用户识别和配置。 透明度和信任：通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能（AI）进行转型： 在数据驱动决策方面，特别是数据分析和洞察部分： 目标是通过使用人工智能（AI）工具来分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 首先，利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具，如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据，进行分析，识别模式、趋势和相关性。 其次，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略，如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议，将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略，实施后持续监控效果并收集数据，反馈到 AI 分析中形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文：AI 做用户研究｜Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告： 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面，高质量显示被提及 44 次等；劣势方面，兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。

以下是为您推荐的一些数据分析工具： Text2SQL：可将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有以下工具也值得关注： Channel：自助式数据分析工具，无需知晓 SQL 语言即可查询数据，支持用简洁的英语进行查询。可自动挖掘数据并生成美观的可视化图表，适用于团队合作使用，并且集成了多种常用数据仓库。设置简单快捷，无需工程师协助。链接：https://www.usechannel.com/ Tableau：对市场数据进行可视化分析。 Power BI：数据分析工具。

目前的 AI 技术在给定相关数据的情况下，是有可能进行小波分析并出图的。但这取决于多个因素，如数据的质量、数量、特征，以及所使用的 AI 模型和算法的能力和适应性。一些专门为数据分析和图像处理设计的 AI 模型，经过适当的训练和配置，能够处理数据并生成小波分析的结果图像。然而，要实现准确和有意义的小波分析及出图，还需要对数据进行预处理、选择合适的模型架构，并进行精细的调参和优化。

ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一，其地址为：。经过约 1T 标识符的中英双语训练，并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化，针对中文问答和对话有出色表现。 此外，还有基于 ChatGLM6B 的 VisualGLM6B，地址为：。它是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数。图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对，与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 在文生视频领域，ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力，为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持，但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。

ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一，具有以下特色： 1. 针对中文问答和对话进行了优化，能更好地处理中文语境下的任务。 2. 经过约 1T 标识符的中英双语训练，并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 其优势包括： 1. 在处理中文相关的任务时表现出色，能提供较为准确和有用的回答。 然而，目前可能存在的不足暂未在提供的内容中有明确提及。但一般来说，与其他先进的语言模型相比，可能在某些复杂场景下的表现还有提升空间。

以下是一些好用的上传 Excel 做数据分析的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，以下是一些 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： 1. Text2SQL 将英文转换为 SQL 查询。 链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 2. ai2sql 高效且无错误的 SQL 构建器。 链接：https://www.ai2sql.io/ 3. EverSQL 从 SQL 查询翻译英文文本。 链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 4. SupaSQL 从 NLP 生成 SQL 查询。 链接：https://supasql.com/ 5. SQLgenius 使用自然语言的 SQL 查询生成器。 链接：https://sqlgenius.app/ 6. SQL Chat 与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。 链接：https://www.sqlchat.ai/ 7. SQL Ease 从自然语言输入生成 SQL 查询。 链接：https://sqlease.buildnship.in/ 8. Talktotables 翻译和查询数据库。 链接：https://talktotables.com/ 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。