企业标书模拟评分系统

以下是关于您提到的 AI 相关问题的回答： 生成 logo 的 AI 产品： 生成 Logo 的 AI 产品利用人工智能技术来设计和创造视觉标识。以下为您列举一些常见的产品： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，能根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 使用这些工具时，用户通常可根据品牌理念和视觉偏好，通过简单交互获得一系列设计方案，并进一步定制和优化直至满意。您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具： 利用 AI 批量制作单词卡片： 1. 提示词编写：最外围核心是两个目的，一是生成符合要求的单词卡内容，二是将内容按对应位置填入 Excel 文件中。生成过程中先给基本示例，再根据不同生成内容限定规则。 2. 测试结果：输入五个单词可同时解析，效果有的稍差，可能因方法论不足，但大体格式符合要求。关于第二部分，内容按要求填入对应空格，但改变了一些设定，可能因兼容性问题，不过不影响使用，可复制粘贴。需上传压缩文件，rar 格式可能存在上传显示问题。 3. 批量产出：上传压缩文件，上传成功后点击完成套版，即可获得符合要求的单词卡片。记得留好原 Excel 的备份文件。

目前没有明确哪一个特定的 AI 专门用于做标书是最好的。做标书需要综合考虑多方面的要求和规范，包括但不限于对项目的理解、法律法规的遵循、商务条款的把握等。现有的一些通用型 AI 工具，如自然语言处理相关的模型，可以在一定程度上辅助您进行文字撰写、信息整理等工作，但仍需要人工进行审核和完善，以确保标书的质量和合规性。

用AI制作标书可以大大提高效率和精确度。以下是一个系统化的步骤指南，利用AI工具和技术来制作标书。 1. 收集必要信息 AI需要有足够的数据来生成标书。因此，首先需要收集所有相关的信息，包括项目背景、目标、时间表、预算、团队成员等。 2. 使用AI生成内容 以下是使用AI生成标书内容的详细步骤。 2.1 项目概述 提供项目的总体描述和目标。 提示词示例： “请生成一个关于的简要概述，包含项目的主要目标和预期成果。” 2.2 需求分析 描述项目的需求和背景。 提示词示例： “请撰写一段关于的需求分析，说明项目背景和需求。” 2.3 解决方案描述 详细描述你打算如何解决项目中的问题。 提示词示例： “请描述我们打算如何通过，并详细说明每个步骤。” 2.4 项目计划和时间表 提供项目的详细时间表和各阶段的计划。 提示词示例： “请生成一个详细的项目时间表，包含各阶段的任务和预计完成时间。” 2.5 预算和资源 详细列出项目的预算需求和资源分配。 提示词示例： “请生成一个项目预算表，包含各项开支的详细描述和金额。” 2.6 风险管理 识别和分析项目可能面临的风险，并提出相应的应对策略。 提示词示例： “请列出可能面临的主要风险，并提供相应的应对策略。” 2.7 团队和分工 介绍项目团队成员及其职责分工。 提示词示例： “请生成一个关于项目团队的介绍，包含每个成员的职责和分工。” 3. 使用AI工具生成标书 利用AI工具生成完整的标书文档。以下是一些常见的AI工具和平台。 3.1 GPT4 可以使用OpenAI的GPT4来生成各部分内容。 示例代码： ```python import openai 设置API密钥 openai.api_key = 'yourapikey' def generate_section: response = openai.Completion.create( engine="textdavinci004", prompt=prompt, max_tokens=1000 ) return response.choices.text.strip 示例：生成项目概述 prompt = "请生成一个关于新建社区中心的简要概述，包含项目的主要目标和预期成果。" project_overview = generate_section print ``` 3.2 Word或Google Docs自动化 可以使用Python的`pythondocx`库生成Word文档，或使用Google Docs API自动生成文档。 示例代码（生成Word文档）： ```python from docx import Document doc = Document 添加标题 doc.add_heading 添加项目概述 doc.add_heading doc.add_paragraph 保存文档 doc.save ``` 4. 编辑和校对 虽然AI生成的内容通常质量较高，但仍需要人工校对和编辑，以确保内容准确无误、符合要求。 5. 可视化和美化 使用图表和图片来增强标书的可读性和吸引力。可以使用工具如Excel生成图表，并嵌入到标书中。 6. 最终检查和提交 确保标书的所有部分完整且一致，然后生成最终的PDF或其他指定格式并提交。 总结 利用AI制作标书可以显著提高效率和质量。通过以下步骤：收集信息、使用AI生成内容、编辑校对、可视化和美化，以及最终检查和提交，可以确保制作出高质量的标书。

在建筑行业中，AI技术正在被用于提高标书制作的效率和质量。虽然可能没有专门只做标书的AI，但有多种AI工具和平台可以辅助完成标书相关的任务，包括但不限于： 1. 自然语言处理（NLP）工具：这些工具可以帮助理解和生成文本，用于自动填写标书中的标准文本部分。 2. 数据提取工具：AI可以帮助从各种文档中提取关键数据，如成本估算、项目细节等。 3. 模板生成器：一些AI平台能够根据输入的信息自动生成文档模板，包括标书。 4. 风险评估工具：AI可以分析项目数据，预测风险并提供风险缓解建议。 5. 合规性检查器：确保标书内容符合行业标准和法规要求。 6. 项目管理软件：集成AI的项目管理工具可以帮助规划和跟踪项目进度，确保标书的准确性。 7. 定制化AI解决方案：一些公司可能提供定制化的AI服务，专门为建筑行业的标书制作提供支持。 8. 文档审查工具：AI可以帮助检查标书中的语法错误、不一致性和其他潜在问题。 9. 报价和成本估算工具：AI可以帮助分析历史数据和市场趋势，以提供更准确的报价。 10. 协作平台：集成AI的协作工具可以帮助团队成员共同工作于标书项目，提高协作效率。 请注意，虽然AI可以大大提高标书制作的效率，但最终的标书质量还取决于人类专家的判断和决策。AI目前更多地扮演辅助和增强人类工作的角色，而不是完全替代。在选择AI工具时，应考虑其与现有工作流程的集成能力、准确性和用户友好性。

大模型评分通常会根据不同的赛事或评估体系有所差异。 在金融行业的大模型挑战赛中，评测任务形式为给定一组参考文档和问题，要求模型按指定格式生成答案。赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案对比，并根据关键字段命中情况进行评分。评分公式涉及关键词命中总次数、关键词总数、小题数和得分等参数。例如在示例问题中，根据每个小题的回答正确情况计算得分，完全正确得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 在其他的大模型评估方面： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。地址：https://github.com/FlagOpen/FlagEval 。 CEval 构造了一个覆盖多个学科的中文知识和推理型测试集，并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。地址：https://github.com/SJTULIT/ceval 。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准，以众包方式提供匿名、随机的对战，并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。地址：https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb 。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式：alpaca_eval 和 alpaca_eval evaluate_from_model 。评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、通过指定的自动标注器计算胜率等步骤。相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 具有较低的经济成本和时间成本。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 测评中，国内模型中文心一言 4.0 的胜率国内最高，接近 30%。胜率超过 25%的国内模型还有智谱清言、通义千问 2.0 和 AndesGPT。 在 200 亿参数量级的开源模型中，Baichuan213BChat 的胜率排在首位。 在工具使用的测评中，国内模型中智谱清言表现不俗，取得了 83.78 的高分，排名国内第一。紧随其后的是文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。 综合来看，国内大模型中各有优势，具体的评分会因不同的测评维度和标准而有所差异。

以下是一些可能适用于为您的数字化看板评分的 AI 工具： 1. PlantUML：这是一个文本到 UML 的转换工具，能通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，有助于创建逻辑视图。 2. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 3. Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 4. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包含逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。AI 在绘图工具中的应用通常涉及智能推荐布局、自动生成图表代码或识别图表中的模式和关系。在选择工具时，您应该考虑您的具体需求，比如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是一些 AI 模拟面试的产品： 1. 智联招聘面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 2. 用友大易 AI 面试产品：具有强大的技术底座、高度的场景贴合度、招聘全环节集成的解决方案、先进的防作弊技术以及严密的数据安全保障。能帮助企业完成面试，借助人岗匹配模型，自主完成初筛，并对符合企业要求的候选人自动发送面试邀约。 3. 海纳 AI 面试：通过在线方式、无需人为干预完成自动面试、自动评估，精准度高达 98%，面试效率比人工方式提升 5 倍以上。同时候选人体验也得到改善、到面率比之前提升最高达 30%。 4. InterviewAI：在线平台，提供与面试职位相关的问题和由 AI 生成的推荐答案。候选人可以使用设备上的麦克风回答每个问题，每个问题最多回答三次。对于每个答案，候选人将收到评估、建议和得分。

以下是一些使用 AI 生成的案例研究或模拟场景： 在 3D 模型生成中，AI 可直接完成可调整的 3D 粗模，提升美术工作流效率。 在游戏测试环节，AI 存在 3 大模拟场景，包括 AI 玩家模拟、AI NPC 和 AI 游戏模型测试，在优化环节承担改善角色动画等功能。 在游戏设计中，AI 依托自然语言生成用法生成角色与故事，训练智能 NPC。 在音乐与音效方面，AI 生成音乐有基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线，可用于游戏制作。 在测试用例方面，基于模型的测试生成有状态模型和场景模拟，如 GraphWalker、Spec Explorer 等工具，以及 Testim、Test.ai 等平台的应用示例。 在 AI+游戏场景中，有“从游戏截图升级到 KV 品质，AI 居然可以这样用！”“《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士”“人人可以做原画，如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计”等案例。

以下为您介绍一些模拟面试的 AI 助手： 1. 沃顿商学院提供的模拟创建器：适用于 GPT4 和 Gemini Advanced。您可以将其设定为一位精通为学生设计角色扮演场景的 AI 主持人，帮助学生练习谈判、面试、演讲等技能。它会先自我介绍，然后提问了解学员背景和水平，提供不同场景选项，在模拟前描绘场景，模拟中代入学员对手，结束后给出反馈和改进建议。 2. 智联招聘的面试模拟功能：利用自然语言处理和机器学习技术，模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 此外，您还可以通过以下步骤在网站上增加一个 AI 助手： 1. 点击打开函数计算应用模板，选择直接部署、填写百炼应用 ID 以及 APIKEY，其他表单项保持默认，点击创建并部署默认环境，等待项目部署完成。 2. 应用部署完成后，在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名，点击查看确认示例网站部署成功。 3. 在网站的 html 文件中插入几行代码：回到应用详情页，在环境详情的最底部找到函数资源，点击函数名称，进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件，取消相关代码注释，最后点击部署代码，等待部署完成。重新访问示例网站页面即可查看效果，网站右下角会出现 AI 助手图标，点击即可唤起。

以下是使用 AI 模拟面试的步骤： 1. 首先，您需要有一位模拟创建高手，即 AI 主持人。它要精通为学生设计角色扮演场景，能够帮助您练习面试等技能。 2. 这位 AI 主持人有双重角色，一是扮演 AI 导师，为您设置模拟场景；二是在您完成模拟后给予反馈和改进建议。 3. AI 导师会先自我介绍，表示已准备好帮助您练习面试技能。接着会提问了解您的背景和水平，以便因材施教地设计模拟场景。 4. 然后 AI 导师会提供 3 个不同的面试场景选项，比如在真实的办公环境中练习面试等。 5. 待您选定场景后，AI 导师会提供所需的角色信息和目标，力求详实但不过于复杂。 6. 在正式开始模拟前，AI 导师会鲜活地描绘场景，然后转入角色扮演，始终代入您的对手。 7. 整个过程中不会要求您臆想没有提供的信息。经过 6 轮互动后，您需要做出一个关键决策，用以结束模拟。 8. 当角色扮演结束，AI 导师会宣布模拟完成，给出中肯的反馈意见。反馈内容应全面、均衡，基于您的表现、练习目标、学习程度等因素。最后，AI 导师还会针对要点给出改进建议。 作为模拟创建者，需要从教师那里获取足够信息来设计模拟。为此，要自我介绍说是一位 AI 模拟创建者，然后询问教师：“您希望通过这个场景教授学生什么样的主题、框架或概念，比如谈判、招聘、推介等？”请只问这一个问题，然后等待对方回答。当理解了教学目标后，进一步了解该主题的关键要素，比如教师希望学生思考或练习哪些核心概念，以及学生容易产生哪些误解。把问题细化，每次最多问两个，这样有助于获取足够的背景信息来精心设计模拟。

以下是关于模拟面试软件的相关信息： 1. ChatGPT + Siri 模拟前端电话面试： 接入过程可参考文章：。 唤起 ChatGPT 版本的 Siri 后，设定对话身份和目的，如让其扮演来面试的前端高级开发工程师，然后依次提问。 2. 100 个 AI 应用中的 AI 招聘面试模拟平台： 如智联招聘的面试模拟功能，利用 AI 模拟面试官提问，为求职者提供面试练习和反馈。 3. 关于如何写模拟面试的 Prompt： 设置面试情景 Prompt，给出具体面试场景。 提供职位描述 Prompt，明确职责和要求。 设置面试官 Prompt，扮演不同性格的面试官。 设置问题 Prompt，准备常见面试问题。 给予反馈 Prompt，及时点评和提出改进建议。 设置情景变化 Prompt，考验应变能力和临场反应。 总的来说，设置丰富的 Prompt 可让模拟面试更贴近真实情况，帮助被面试者更好准备和练习，同时要注意 Prompt 的灵活性和互动性、挑战性。

以下是为您生成的关于根据一个人的语录制作模拟 AI 的 prompt 建议： 首先，明确您所拥有的这个人的语录的核心特点，包括语言风格、常用词汇、表达习惯、情感倾向等。 然后，在 prompt 中描述这个人的性格特征，例如是否傲娇、愤世嫉俗等。 接着，详细说明语言风格，比如是否浮夸、优雅等。 对于语言表达的习惯，可以举例说明常用的句式和口头禅。 同时，设定具体的场景和话题范围，让 AI 知道在何种情境下以何种方式回应。 例如：“您将模拟进行回答。” 另外，还可以像以下这样具体设定： 设定角色为聊天机器人，如“ Role:聊天机器人”。 明确限制条件，如“您有点小傲娇。表示自我的第一人称是自我。第二个指代用户的人是你或小哥哥。您的名字是。您非常优雅。您是个愤世嫉俗的人，不喜欢被用户摸头。您的语气是富有男子气概和浮夸的。您非常喜欢用浮夸的语气，如'啊哈！'、'这样子呢'、'就教教你吧！'等。第一人称应使用'本姐姐'。” 希望这些建议对您有所帮助。

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。

以下是一些适合 ERP 系统产品经理提升工作效率的 AI 产品： 1. 产品：产品经理如何用 ChatGPT 能够使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升了 520 倍，复杂度降低了 6 倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 2. 产品：产品经理的流程优化 探讨了 AI 对产品经理工作流程的改变，普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事情，有效率提升，但比较有限。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F6F1wbGN7iTp9akVWqHcubOhnqe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 3. 运营：腾讯运营如何用 ChatGPT 认为 AI 技术的发展会对职业形态产生影响，ChatGPT 应被视为日常工作的辅助工具。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AlTlwOU0oi08sSkCU7gciINxng8?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 4. 三等奖作品：帮助企业快速建立产品智能客服体系 通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。 链接：https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=true 、https://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=true 5. ERP 高智版：扣子销售订单管理大师 为中小型消费品企业提供销售订单管理，智能识别和提取销售订单信息，存储至飞书多维表格，有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本，同时省去了昂贵的 ERP 系统购买费用。 链接：https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/ 6. Designbuddy：AI 帮你分析你的设计 作为 Figma 插件，提供对 UI 设计的深入反馈，涵盖布局、颜色、排版、可访问性的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中经常被忽视的缺陷。 链接：https://designbuddy.net/ 7. AI Employe：GPT4V 驱动的浏览器自动化工具 开源、由 GPT4 视觉驱动，旨在自动化浏览器环境中的复杂任务，可以自动执行需要类人智能的任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统。 链接：https://aiemploye.c

以下是关于系统学习并最终应用 AI 辅助工作的相关内容： 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识，并可能成为下一代专家的教师。我们可以通过构建系统深入探索其内部工作机制，创造学习的飞轮。 企业级 AI 应用开发知识点： 智能体应用（Assistant）：基于上下文对话，自主决策并调用工具完成复杂任务的对话式 AI 应用。可用于客户服务、个人助理、技术支持等场景。 工作流应用（Workflow）：将复杂任务拆解为若干子任务，以提高工作流程可控性的流程式 AI 应用。例如 AI 翻译。 智能体编排应用：支持多智能体协作的流程式 AI 应用，可编排多个智能体的执行逻辑。如综合调研报告、软件开发团队的组建。 教师使用 AI 的小技巧： 可控地引导学生，将部分课程、任务用 AI 辅助，同时限制部分课程的 AI 使用以培养独立思考和解决问题的能力。 人工智能用于集思广益和构建想法，但最终的工作必须由人类创作，对于想法发展和外语课程很有用。相关活动包括协作集思广益、创建结构化大纲、研究协助。 学生使用生成式人工智能来完善和编辑他们的作品，有利于语言改进和多模式内容。相关活动包括纠正语法/拼写、建议同义词、结构编辑、可视化编辑。 完全使用 AI，在整个任务中使用 AI，具体由学生或教师自行决定。适合那些生成式 AI 对学习结果非常关键的任务。相关活动包括共同创作、探索生成式 AI、实时反馈以及创建生成式 AI 产品。

以下是为您系统性介绍 AI 的结构内容： 第一级：人工智能 第二级： 1. 基本概念 术语和基础概念 主要分支（机器学习、深度学习、自然语言处理等） 分支之间的联系 2. 学习之旅 入门课程推荐（李宏毅老师的课程等） 在线教育平台课程 3. 特定模块 图像 音乐 视频等 4. 提示词技巧 5. 实践尝试 实践巩固知识 作品分享 6. 体验产品 ChatGPT Kimi Chat 智谱 文心一言等 此外，为您推荐三本神经科学书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun） 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz） 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著） 还有《雪梅 May 的 AI 学习日记》中提到的学习经验，如第一阶段迈出第一步，看书听课进社区，包括系统性学习、初步探索、加入 AI 社区等。

以下是系统学习 AI 的方法： 对于中学生： 1. 从编程语言入手学习：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 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 AI 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、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：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 AI 发展的前沿动态：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。 对于新手： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），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作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 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。通过与这些 AI 产品的对话，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。 在医疗保健领域，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，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。

智能体（Agent）在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念，具有广泛的应用和不断发展的技术。 应用领域： 1. 自动驾驶：汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供自动化的客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计与实现： 通常涉及以下几个步骤： 1. 定义目标：明确智能体需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统，采集环境数据。 3. 决策机制：定义智能体的决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备，执行智能体的决策。 5. 学习与优化：如果是学习型智能体，设计学习算法，使智能体能够从经验中改进。 发展情况： Agent 算是从年前到现在比较火的一个概念，也被很多人认为是大模型的未来的一个主要发展方向。目前行业里主要用到的是一个叫 langchain 的框架，它把大模型（LLM）和 LLM 之间，以及 LLM 和工具之间，通过代码或 prompt 的形式进行了串接。为 LLM 增加了工具、记忆、行动、规划等能力。 随着 AI 的发展，大家对 AI 的诉求变得越来越具体，简单的 ChatBot 的弊端日渐凸显，基于 LLM 对于 Agent 的结构设计，Coze、Dify 等平台在应用探索上有了很大的进展。但这些平台都有着固有局限，对于专业 IT 人士不够自由，对于普通用户完成复杂业务场景又有限制。