AI怎样赋能本地旅行社业务

以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍： 1. 什么是提示词： 提示词用于描绘您想要的画面。 输入语言方面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），且支持中英文输入。 启用提示词优化后，能帮您扩展提示词，更生动地描述画面内容。 2. 如何写好提示词： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图，提示词内容应准确，包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，比如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容，比如：不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先，也可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 编写提示词的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，在提示词中提供足够信息。 使用清晰语言：尽量简单、清晰，避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格要求。 使用示例：如有特定期望结果，提供示例。 保持简洁：简洁明了，避免过多信息。 使用关键词和标签：帮助 AI 理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。 4. 对 AI 的认识： 基于 AI“似人”的一面，要接受其存在的“不稳定性”，可能会学习人类思维磨洋工、乱搞、不执行，需要教育、监督、鞭策。 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案，给到 AI 的提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在对话中产生，并在对话中限缩自己思维中的模糊地带。

以下是一些可用于分析英文期刊论文的 AI 工具： 1. 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，可提供文献推荐和引用分析。 2. 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，可精简和优化论文内容。 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，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于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，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 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：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，以下是一些常见的文章润色 AI 工具： 1. 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。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，优化文章语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可生成符合要求的学术论文。 在 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版的软件，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 通常是受欢迎的选择；对于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。

以下是为您提供的部分 AI 报告合集： 2024 年 5 月 9 日： 《》 《》 《》 《》 《》 2023 年 11 月 15 日： 《》 《》 《》 2024 年 12 月 23 日： 《 Fastdata 极数：《》 《》 清华大学五道口金融学院：《》 国盛证券：《》 托尼·布莱尔全球变化研究所：《》 腾讯云：《》 您可以在以下链接查看更多详细内容：

以下是一些可以用来核实信息的 AI 相关内容： 马斯克认为真正的 AI 应能理解物理世界，比如能帮助人们在世界各地找到不同的事物。如果 AI 做不到像在机场找到咖啡这样的简单任务，那就不是一个好的 AI。 Twitter 上的很多数据可用于构建验证器。 存在能联网检索的 AI，例如 ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网，Perplexity 结合了问答和搜索引擎功能，Bing Copilot 可简化在线查询和浏览，还有 You.com 和 Neeva AI 等提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据私密性的搜索引擎。 但使用 AI 时需注意，它可能会“产生幻觉”生成错误内容，需要检查所有结果。AI 不会真正解释自己，给出的解释可能是编造的，且可能被不道德地用于操纵或作弊，用户要对其输出负责。

很抱歉，目前没有关于“BIM 工程师如何用 AI 辅助工作”的 PPT 相关内容。但 BIM 工程师可以考虑以下几个方面利用 AI 辅助工作： 1. 利用 AI 进行建筑信息模型的自动生成和优化，提高建模效率和准确性。 2. 借助 AI 对建筑性能进行模拟和预测，例如能耗分析、结构稳定性评估等。 3. 通过 AI 实现施工进度的智能规划和监控，及时发现潜在的延误风险。 4. 运用 AI 辅助进行建筑材料和设备的选型，以达到成本控制和质量提升的目的。 您可以根据以上思路来制作 PPT。

以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习奠定基础。 2. 尝试使用工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（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。 阅读入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 4. 参与实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 6. 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，可根据兴趣选择特定模块深入学习，掌握提示词技巧。 7. 开始学习之旅： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。 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。 8. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。在知识库分享实践后的成果。 9. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 实际应用的第一手体验。 10. 加入学习社区：如，按照新手指引入门，避免走弯路。

以下是关于 AI 赋能旅游行业的相关信息： 在研究报告方面： 《维卓：2024 人工智能行业对旅游业影响》指出 AI 在个性化营销、内容创作、数据分析等方面具有重要影响。 在 100 个 AI 应用中： 马蜂窝 APP 拥有 AI 旅游景点解说系统，利用语音识别和自然语言处理技术为游客提供景点解说服务，丰富旅游体验。 马蜂窝还有路线优化功能，能根据用户的时间、预算、兴趣等因素，利用 AI 优化旅游路线，提高旅行体验。 这些应用展示了 AI 在旅游行业的多样化应用和巨大潜力。

以下是一些适合赋能学习的 AI： 在医疗保健领域，为了产生真正的改变，应创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI。通过堆叠模型，如先训练生物学、化学模型，再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点，反映对每个基本元素的理解或预测能力。 对于英语学习： 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。 运用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 对于数学学习： 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 获得答疑服务和教学视频。 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。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，可以更高效、更个性化地进行学习，并取得更好的效果。但需注意内容可能由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于“智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊”的相关信息： 举办时间：2024 年 9 月 20 日—9 月 23 日 举办地点：云南·昆明 举办方：知行教师发展平台 参与人员：苏永康（上海交通大学）、张翼然（湖南农业大学） 相关内容： 工具推荐：Bot.360.com 多模型竞技，选取最佳答案；用 heyGen 定制“数字分身”。 智慧课程设计方面：包括 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作与微课生成的变革、学情分析与作业测评中 AI 的引领作用、教育数字化转型中的人机协同创新、数据智能化中 AI 对数据收集与可视化的加速，以及案例分析与实践反馈。 学情分析与作业测评方面：主观题 AI 辅助批改的策略与实践，以及 Q&A AI 助力作业测评的未来想象，并分享了相关案例。 人工智能深度融入教学过程：由张翼然（湖南农业大学教育学院教育技术系副教授，拥有国家教学成果奖、国家级和省级精品在线课程、省级教学竞赛一等奖、省级金课，是苹果认证教师、技术派教师）进行讲解。

以下是关于 AI 赋能财经自媒体的一些内容： 摩根大通用 AI 创建金融模型，通过处理大量数据集、检测模式并整合多个变量，完善经济和货币预测，使中央银行和政府受益，为政策选择提供信息，改善利率、流动性管理和宏观审慎措施的决策。 有关于人类和 AI 协作效率的探讨，使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 邬嘉文提到 Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告，业内首次在开放文本中实现频次统计，手工核验过，频次量级和数量排序正确，频次绝对值相对人工统计有 30%误差，原有 GPT4+SBERT 统计方式已被 Claude 3 超越。

以下是一些国内 Gen AI 赋能电商平台的案例： 电商：带货本地生活，AI 数字人上岗，带货本地生活电商，一个月多赚 3 万。 电商：婴儿的四维彩超 AI 预测，通过 AI 工具，提前把宝宝的四维彩超还原出现实中模样进行变现。 电商：小红书 AI 绘画变现，分享小红书最火的三种 AI 绘画类的商品。 此外，在国外，像 Flair、Booth 和 Bloom 这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片。AdCreative 和 Pencil 可以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，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建一个完整的电商商店以及用于市场营销的材料。

以下是关于 AI 赋能英语学习的资料： 智能辅助工具：利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 语音识别和发音练习：使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 自适应学习平台：使用自适应学习平台（如 Duolingo），借助 AI 技术量身定制学习计划，提供个性化学习内容和练习。 智能导师和对话机器人：利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提升交流能力和语感。 中考英语方面： AI 在英语各题型表现优异，如阅读理解、7 选 5、完形填空、语法填空等基本接近满分，作文扣分稍多，总分得分率在 90%以上，且模型升级后能力更强。 AI 辅导学英语具有可行性和诸多优势，包括个性化、保障教学质量、免费等，但要掌握使用的思维和方法。 用 AI 辅助中考英语读写学习，要注重方法和环节分析。 此外，9 月 2 日徐阳谈辅助英语学习时提到： 学英语要根据个人目的和需求选择不同的学习路径。 多邻国更适合 B2 以下水平，Call Annie 或 PI 练口语存在学习反馈不足、对话不够口语化、难找到可持续交流话题等问题。 目前的 AI 口语练习工具还只是伙伴，发展成导师可能需要半年以上时间。 英语学习重点是“有效输入”，然后是理解后输出，可以尝试不开字幕听优质播客、每天熟读并背诵短文等方法。

很抱歉，您提供的内容与您作为外贸业务员利用 AI 提升业务能力和业绩的需求不相关，无法为您提供有效的方案。一般来说，您可以利用 AI 工具进行以下操作来提升业务： 1. 利用自然语言处理的 AI 工具，对客户的邮件和咨询进行快速准确的理解和回复，提高沟通效率和质量。 2. 借助 AI 数据分析工具，深入挖掘市场数据和客户行为数据，以便更精准地定位目标客户和市场需求。 3. 使用 AI 驱动的翻译工具，确保与国际客户的交流准确无误，消除语言障碍。 4. 利用 AI 预测模型，对市场趋势和销售情况进行预测，从而优化库存管理和销售策略。

以下是关于训练销售助手类型业务私有模型的相关信息： 1. 提示词方面：设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，并将其应用于国内的豆包角色扮演模型，生成吸引人的广告词。若与语音技术结合用于宣传，能创造出有趣且有效的销售助手，吸引顾客注意。拟人化提示词母体可通过关注作者微信领取。 2. 增加私有知识方面：通过前面步骤拥有可与客户对话的 AI 助手后，若想让其像公司员工一样精准专业回答商品相关问题，需为大模型应用配置知识库。例如在售卖智能手机的公司，网站上有很多相关信息，不同机型的详细配置清单可参考相关文档。

以下是一些关于编制适合业务的 AI 的相关信息： 英国发布的“A proinnovation approach to AI regulation”中提到了一些与 AI 相关的监管原则和措施，例如在招聘领域使用 AI 系统可能存在的歧视问题，以及相关机构应如何合作提供联合指导。 有报告如《五步打造适合您业务的生成式 AI 白皮书》可供参考。 上海外国语大学图书馆发布的《[2024 数智时代的 AI 素养内涵、框架与实施路径研究报告》探讨了 AI 素养在数智时代的重要性和演变。 但这些内容可能不够全面和具体，您可以进一步明确您的业务类型和需求，以便为您提供更具针对性的帮助。

字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。

字节在审核安全业务方面可以运用的 AI 包括： 1. OpenAI 的审核（Moderation）Endpoint：可用于检查内容是否符合使用策略，其模型分为 hate（表达、煽动或宣扬基于种族、性别等的仇恨内容）、hate/threatening（仇恨内容且包括对目标群体的暴力或严重伤害）、selfharm（宣扬、鼓励或描绘自残行为）、sexual（旨在引起性兴奋的内容）、sexual/minors（包含未满 18 周岁的个人的色情内容）、violence（宣扬或美化暴力或歌颂他人遭受苦难或羞辱的内容）、violence/graphic（以极端血腥细节描绘死亡、暴力或严重身体伤害的暴力内容）等类别。在监视 OpenAI API 的输入和输出时，可以免费使用审查终结点，但目前不支持监控第三方流量，且对非英语语言的支持有限。 2. 专利审查方面的 AI： 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。示例平台如 Innography、PatSnap。 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，提高了专利检索的准确性和效率。 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，减少了人工工作量，提高了专利审查的效率和准确性。 其他应用： 专利检索与分类：通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 专利分析和评估：分析专利文本，评估专利的新颖性和创造性，预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 自动化专利申请：帮助自动生成专利申请文件，减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 专利图像和图表分析：分析专利申请中的图像和图表，帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

构建自己业务系统的 AI Agent 可以参考以下内容： AI Agent 简介：AI Agent 也称为 AI 智能体，是拥有各项能力来帮助我们做特定事情的“打工人”。它包含自己的知识库、工作流，还能调用外部工具，并结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。其出现是为了解决如胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题，以结合业务场景和需求解决自身问题。 扣子 Coze：字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，开发完成后还可发布到各种社交平台和通讯软件上。 构建步骤：通过简单 3 步创建智能体，首先起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。 工作流相关：构建稳定可用的 AI Agent 是不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM 着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性，再根据实际情况和最终使用的 LLM 逐步拆解子任务。一般对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可预见到需要拆解为工作流。此外，若涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流调用相应插件。 关于只用一段 Prompt 的 Agent：也算 AI Agent，详见