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AI如何应用到供应链工作中

Answer

AI 在供应链工作中的应用主要包括以下几个方面：

  1. 预测性维护：通过分析设备运行数据，预测机器故障，帮助避免供应链中的生产停机。
  2. 质量控制：检测产品缺陷，提高供应链中产品的质量。
  3. 采购计划和库存预测：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划和库存预测，优化供应链的资源配置。
  4. 物流优化：对物流环节进行优化，提高运输效率，降低成本。
  5. 风险管理：利用工具如保证技术和技术标准，支持供应链风险管理，建立对系统的信任，让用户相信关键的 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。
  6. 责任评估与分配：评估法律责任在 AI 供应链中的有效和公平分配，持续收集各方证据，监测框架对不同参与者的影响，关注基础模型带来的潜在挑战，评估是否需要进一步干预 AI 责任。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

问：有制造业的 AI 应用吗？

在制造业领域也有一些AIGC（AI Generated Content）的应用：1.产品设计和开发：利用AI生成工具如Adobe Firefly、Midjourney等，可以根据文字描述快速生成产品的3D模型、渲染图、插图等设计元素，大幅提高产品设计效率。2.工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，可以自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。3.设备维护和故障诊断：利用AI模型分析设备运行数据，可以预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。4.供应链管理：AI可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。5.客户服务：基于对话模型的AI客服机器人，可以自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。总的来说，AIGC技术正在制造业各环节得到广泛应用，从产品设计到生产管理再到客户服务，都能发挥重要作用，提高企业的效率和竞争力。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

125 What is the UK constitution?The Constitution Unit,University College London,2023.55A pro-innovation approach to AI regulation1.84.Tools for trustworthy AI like assurance techniques and technical standards can support supply chain risk management.These tools can also drive the uptake and adoption of AI by building justified trust in these systems,giving users confidence that key AI-related risks have been identified,addressed and mitigated across the supply chain.For example,by describing measures that manufacturers should take to ensure the safety of AI systems,technical standards can provide reassurance to purchasers and users of AI systems that appropriate safety-focused measures have been adopted,ultimately encouraging adoption of AI.2.85.Our evaluation of the framework will assess whether the legal responsibility for AI is effectively and fairly distributed.As we implement the framework,we will continue our extensive engagement to gather evidence from regulators,industry,academia,and civil society on its impact on different actors across the AI life cycle.This will allow us to monitor the effects of our framework on actors across the AI supply chain on an ongoing basis.We will need a particular focus on foundation models given the potential challenges they pose to life cycle accountability,especially when available as open-source.By centrally evaluating whether there are adequate measures for AI accountability,we can assess the need for further interventions into AI liability across the whole economy and AI life cycle.Consultation questions:L1.What challenges might arise when regulators apply the principles across different AI applications and systems?How could we address these challenges through our proposed AI regulatory framework?L2.1.Do you agree that the implementation of our principles through existing legal frameworks will fairly and effectively allocate legal responsibility for AI across the life cycle?L.2.2.How could it be improved,if at all?

Others are asking
如何通过与AI的对话获取高质量的信息？有没有相关书籍或者文章推荐，请给出相关链接。
以下是关于如何通过与 AI 的对话获取高质量信息以及相关书籍和文章推荐的内容： 在与 AI 对话获取高质量信息方面： 作为普通用户，语言在大模型中不是关键，核心是向量空间中的游走脉络，输出时的语言翻译是次要的，且训练语料的中英文差异在于 embedding 环节。 通过合适的模型、prompt 和 test 入口表达，用大模型公式调试出好效果以替代垂类模型，但微调垂类模型可能使大模型泛化能力下降，需分场景看待。 写提示词未挖掘出大模型的天花板，还有提升空间。 相关书籍和文章推荐： 从数学、作家、代码、原理角度写大模型的四本书。 介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍中提到的经典必读文章，如软件 2.0 时代相关内容。 初学者入门推荐看 open AI 的官方 Cookbook，小琪姐做了中文精读翻译，也可查看 cloud 的相关内容。 获取信息的渠道： 可以关注赛博蝉星公众号、国外优质博主的 blog 或 Twitter 等，订阅获取最新信息并投稿。 可通过“通往 AGI 之路”知识库获取相关内容，该知识库涵盖了 AI 多方面知识及社区共创项目，如人工智能简史、AI 会话简史等，还有 10 篇精选文章助于理解 AI。 您还可以通过参加社区共创项目，如 AIPU、CONFIUI 生态大会，每月的切磋大会等活动，以及新活动 AIPO，与他人交流获取更多信息。同时，鼓励整理学习笔记并分享交流，以促进对知识的吸收和理解。
2025-03-09
通往GAI之路中AI提示词板块李继刚的提示词如何使用
李继刚的提示词使用方法如下： 从最佳实践中的收录内容开始学习，其结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。 操作时可点开并复制相关提示词，将复制内容丢进大语言模型对话，会有不同效果。 近期提示词有升级，李继刚老师将提示词玩到新高度，cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。 输入特定提示词可生成卡片，小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 李继刚老师会在 13 号讲创作思路。 从工程视角看，一个提示词就能用于写游戏，如现在的 AI 编程（如 CURSOR）能做出开源小游戏，可拿来使用、交流并研究内容、优化改造。
2025-03-09
每一款ai的优势是什么
以下是一些常见 AI 的优势： Notion AI（免费可用）：可在笔记和文档中直接接入 AI 能力，能让工作更迅速，写作更出色，思考更伟大。 Guidde AI（免费可用）：作为生成式 AI 平台，使团队能够以 11 倍的速度传递专业知识，与客户或员工共享。 Arc Max：能在任何网页寻求 AI 辅助，具备智能标签页、下载重命名、集成 ChatGPT 等功能，可优化浏览体验，是一个节省时间的 AI 功能套件。 Trickle（免费可用）：可以帮助总结和整理截图，提取洞察以便于搜索和查询，将视觉混乱的图片转化为智能档案，允许用户截取任何内容，并在以后轻松地检索和使用其内容。 此外，像 GPT4 功能全面，还具备代码解释器等特色功能；Claude 在写作和深度洞察方面备受好评；Gemini 则擅长提供清晰的解释。Claude 3 的上下文窗口超过 150,000 字，而 GPT4 的上下文窗口能够处理 8,000 至 32,000 字的内容。 在科学领域，AI 也展现出诸多优势，例如： 计算机视觉模型可用于拼凑出 5500 万光年外的首个黑洞图像。 英国的一家 AI 公司训练的神经网络能预测蛋白质结构，解决了长期困扰科学家的难题，并推进了结构生物学领域的发展。 深度学习 AI 有望改善乳腺癌筛查，提高检测效率。 AI 机器人能提高农业生产效率。
2025-03-09
我是IVD企业的技术中心主任，我想构建我们技术中心的知识库，有什么AI工具可以帮我实现
以下是一些可以帮助您构建技术中心知识库的 AI 工具及相关步骤： Dify 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，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写清晰的描述，说明其包含的内容和特点。 3. 配置索引方式：Dify 提供了高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式三种索引方式，您可根据实际需求选择，如追求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，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，增加新内容以保持时效性。 其他相关场景和应用 1. 提示词帮您规划 PARA 分类模式：PARA 代表项目（Projects）、领域（Areas）、资源（Resources）和档案（Archives）。AI 可通过分析您的工作模式和内容类型，自动生成提示词，帮助您将信息和知识分类到 PARA 的相应部分，简化分类过程，更快组织和检索信息。 2. 提示词帮您设计笔记标签系统：AI 能通过分析您的笔记内容和使用习惯，推荐合适的标签和标签结构，提高笔记管理和检索效率。 3. 知识助手 Bot 帮您渐进式积累领域知识：例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成一个知识库，根据不同的对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具，封装成一个智能分析的 Bot，能根据您的学习进度和兴趣点，定期推送相关文章、论文和资源，持续扩展知识边界并确保知识及时更新。
2025-03-09
怎样学习ai
以下是新手学习 AI 的方法： 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，比如图像、音乐、视频等，可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，欢迎实践后的分享。 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。 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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，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： 可以使用 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： 可以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。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。
2025-03-09
用AI写小说的步骤
以下是用 AI 写小说的步骤： 1. 工作流效果：以起点 Top1 的《夜无疆》为题，让特定的 coze 工作流创作小说。在尝试此工作流前，可先自行用大模型写小说并对比效果，以获得更多学习和理解。 2. 工作流核心节点： 用 bing 搜索标题相关的内容。 用程序将搜索结果结构化（不熟悉程序的可忽略或直接复制文中代码）。 用大模型草拟大纲，包括标题、主旨、世界观、主要角色、小说背景、情节概要。 再用大模型来写文章。 输出文章内容。 如果想用 AI 把小说做成视频，步骤如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 此外，在人机协作小说创作中，可先让 AI 生成大量创意，人进行判断和挑拣，写作时 AI 像水手那样勤勤恳恳，人负责掌舵，最后人给出改进意见，AI 遵循修改。
2025-03-09
AI如何应用到供应链中
AI 在供应链中的应用主要包括以下几个方面： 1. 预测性维护：AI 可以用于预测供应链中机器设备的故障，帮助避免停机，保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制：通过检测产品缺陷，提高供应链中产品的质量。 3. 优化供应链：利用 AI 分析历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，从而提高供应链的效率和降低成本。 4. 风险管理：诸如保障技术和技术标准等可信 AI 工具能够支持供应链风险管理。这些工具还能通过在这些系统中建立合理的信任，推动 AI 的采用和应用，使用户相信整个供应链中的关键 AI 相关风险已被识别、解决和减轻。例如，通过描述制造商应采取的确保 AI 系统安全的措施，技术标准可以向 AI 系统的购买者和用户提供保证，即已采取了适当的以安全为重点的措施，最终鼓励采用 AI。 5. 责任评估与分配：对 AI 框架的评估将评估法律责任在不同的 AI 应用和系统中是否得到有效和公平的分配。在实施框架时，将持续广泛地收集来自监管机构、行业、学术界和民间社会关于其对 AI 生命周期中不同参与者的影响的证据，以持续监测框架对 AI 供应链中参与者的影响。特别关注基础模型，因为它们可能对生命周期问责制构成潜在挑战，尤其是作为开源模型时。通过集中评估是否有足够的 AI 问责措施，可以评估是否需要对整个经济和 AI 生命周期中的 AI 责任进行进一步干预。
2025-03-08
AI如何应用到供应链
AI 在供应链领域有以下应用： 1. 预测性维护：可预测机器故障，帮助工厂避免停机，保障供应链的稳定运行。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量，减少因质量问题导致的供应链中断。 3. 优化供应链：通过分析数据来优化供应链流程，提高效率和降低成本。 4. 风险管理：利用工具如保证技术和技术标准来支持供应链风险管理，增强对系统的信任，让用户确信关键的 AI 相关风险已被识别、处理和减轻。 5. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，提高货物送达的及时性和准确性。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-08
供应链预测
在制造业领域，AIGC 技术在供应链管理方面有以下应用： AI 可以根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 在中小企业转型中，关于供应链风险的管理： 首先，使用 AI 工具进行风险评估。利用数据分析软件、预测模型等工具，收集财务报表、市场数据、供应链信息等相关数据进行分析，预测潜在的风险，如财务风险、供应链风险等，并识别风险的来源和可能的影响。 其次，基于 AI 分析结果，制定相应的风险应对策略。根据风险类型和程度，制定具体的应对措施，如制定应急计划、调整业务策略等，并持续监控效果，根据变化调整策略，定期复审风险评估模型和管理策略。 在扣子模板分享中，关于供应链的部分： 供应链与营销联动：结合供应链数据，预测市场需求，调整生产和库存，避免缺货或积压。
2025-02-17
AI 如何服务供应链管理
AI 在供应链管理方面有以下应用： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据预测机器故障，帮助工厂避免停机，提高供应链的稳定性。 2. 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量，减少因质量问题导致的供应链中断。 3. 优化供应链：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率，降低成本。 4. 工具支持：如利用保证技术和技术标准等工具，支持供应链风险管理，建立对系统的合理信任，使用户相信关键的 AI 相关风险已在整个供应链中得到识别、解决和缓解。 5. 责任评估：持续评估法律责任在 AI 中的分布是否有效和公平，特别是对于基础模型，关注其在生命周期问责方面可能带来的潜在挑战。通过集中评估 AI 问责是否有足够的措施，评估是否需要对整个经济和 AI 生命周期中的 AI 责任进行进一步干预。
2025-02-11
我是做供应链相关的岗位，AI可以为我的职业赋能那些能力呢
AI 可以为您从事的供应链相关岗位赋能以下能力： 1. 预测性维护：通过分析设备运行数据预测可能的故障，帮助避免供应链中的生产停机。 2. 质量控制：检测产品缺陷，确保供应链中产品的高质量。 3. 优化供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等方案，提高供应链效率和降低成本。 在制造业领域，AI 的应用包括： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：分析设备运行数据预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 在医疗药品零售领域，AI 的应用有： 1. 药品推荐系统：利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。 2. 药品库存管理：通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。 3. 药品识别与查询：借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI 系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。 4. 客户服务智能助手：基于自然语言处理技术，AI 虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。 5. 药店运营分析：AI 可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。 6. 药品质量监控：通过机器视觉、图像识别等技术，AI 能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。 7. 药品防伪追溯：利用区块链等技术，AI 可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。
2025-01-26
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？
2025-01-08
agent 打通应用之间的协议？
在 AI 领域中，Agent 是连接模型与应用的关键。端侧 Agents 是在终端设备上自主运行的智能代理程序，具备感知、决策、执行的闭环能力。 Agent 之所以重要，原因包括：端侧资源约束要求最优化使用，任务具有复杂性，生态存在多样性，双系统路线更适合端侧。 Agent 创造价值的方式体现在双重价值实现：一是资源优化，包括任务分解、按需调用；二是生态连接，比如跨应用协作、UI 理解。 其发展趋势包括：技术上从单一模型到多智能体协作；生态上从封闭应用到开放服务；交互上从指令执行到场景理解。 在技术层面，AI Agent 的发展出现了两条技术路线：一是以自主决策为核心的 LLM 控制流，二是以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），它的本质是一个通用接口协议，试图解决让 AI 模型能够以标准化、可扩展的方式与外部世界交互的问题。 此外，还有 Agent Protocol 这种用于与 AI 代理进行通信的统一接口，它提供了一种 API 规范，任何代理开发者都可以实现该协议，设计简单且不依赖特定技术栈，有助于生态系统发展和简化集成，并提供了不同语言的 SDK 供开发者使用。
2025-03-09
最近想要出一本书，书籍的主题是“Deepseek的应用革命：打造AI时代的竞争力”主要是面相企业家和企业高管，希望能够将知识库内容中关于企业应用的部分提炼成书，请根据知识库素材，输出一个图书内容规划和重点参考资料
以下是为您规划的图书内容和重点参考资料： 一、图书内容规划 1. 引言 介绍 AI 时代的背景和企业面临的挑战与机遇。 阐述 DeepSeek 在塑造企业竞争力方面的重要性。 2. DeepSeek 的技术创新 详细介绍 DeepSeek 最新模型 V3 与 R1 的架构创新，如混合专家（MoE）架构、多头潜注意力（MLA）等。 解释其如何提升计算效率和推理能力，打破算力壁垒。 3. 多领域的应用案例 字节跳动的新技术 OmniHuman 在视频生成方面的突破。 Coinbase 全面推动 AI 应用的实践，如在欺诈预防和客户支持等领域的应用。 4. 对企业管理的影响 探讨善于沟通上下文、明晰 AI 能力边界、合理授权并监督等管理经验如何提升 AI 协作效率。 5. 行业趋势与挑战 分析 AI 基础大模型参数量的变化趋势。 讨论初级程序员面临的职业挑战以及编程领域的颠覆性变化。 6. 未来展望 预测 DeepSeek 及相关技术在未来的发展方向和可能的创新。 二、重点参考资料 1. 《》 2. 《》 3. 《》 4. 《》 5. 《》 6. 《[零基础掌握 Deepseek》》 7. 日报 8. 日报
2025-03-08
修改以下内容，降低论文查重率：  首先需要高层管理者的重视和支持，为社交媒体营销提供必要的资源和政策支持。其次，要加强员工培训，提高全员的社交媒体素养和营销能力。再次，要建立完善的社交媒体管理制度，规范员工行为，防范潜在风险。最后，要注重技术创新，积极应用人工智能、大数据等新技术，提高社交媒体营销的智能化水平
以下是为您修改后的内容，以降低论文查重率： 首先，高层管理者的重视与支持不可或缺，应为社交媒体营销给予必需的资源及政策支撑。其次，强化员工培训工作，提升全体员工的社交媒体素养与营销能力。再次，构建完备的社交媒体管理体制，对员工行为加以规范，预防潜在风险。最后，注重技术的创新，积极运用人工智能、大数据等新型技术，增强社交媒体营销的智能化程度。
2025-03-07
AI怎么应用于医疗门诊问题
AI 在医疗门诊中有以下应用： 1. 医学影像分析：用于分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像，辅助诊断疾病。 2. 药物研发：加速药物研发进程，比如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 3. 个性化医疗：通过分析患者数据，为每位患者提供个性化的治疗方案。 4. 机器人辅助手术：控制手术机器人，提升手术的精度和安全性。 需要注意的是，湖南省医保局明确禁止使用人工智能生成医疗处方。
2025-03-07
coze能对电商工作起到哪些提升作用？
Coze 能对电商工作起到以下提升作用： 1. 个性化邮件发送：市场团队可以利用 Coze 的工作流，将客户名单作为输入数组，通过循环节点依次为每位客户生成定制化邮件，在几分钟内完成邮件发送，避免重复劳动。 2. 商品评价分析：运营团队能够把电商平台的商品评价数据作为输入数组，使用循环节点逐一分析，计算好评率和差评率，并生成总结报告。原本耗时 2 3 小时的人工作业可缩短到几分钟，同时避免出错。 Coze 的工作流具有以下特点： 1. 可视化：允许用户通过可视化的方式组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，从而实现复杂和稳定的业务流程编排。 2. 低代码：工作流的创建和编辑可以通过可视化的拖拽界面完成，无需编写代码，大大降低了工作流搭建的门槛。 3. 功能丰富：支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等，用户可根据需求灵活组合。 4. 集成性强：创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂的业务逻辑。 循环节点是自动化流程的重要组成部分，通常分为数组循环、指定次数循环和无限循环三种核心模式。数组循环适用于对一组有序数据逐条处理的场景，是自动化流程中最常见的一种模式，能够高效地逐条执行重复性操作。
2025-03-09
请给我Auto-GPT的相关信息资料：例如他是什么，他能干什么，他的工作原理
AutoGPT 是一个基于 GPT4 语言模型的开源应用程序。 它能做的事情包括： 当用户输入一个目标后，自主执行任务。 递归地开发和调试代码。 自动化任务，如帮助发展市场、制定营销策略、建立网站等。 创建自主的 AI 代理，如聊天机器人和流程自动化。 完成各种任务，如生成新任务、完成复杂任务、自我改进等。 根据代码仓库以及公开的代码仓库提示可能的输入，增强 IDE 的补全功能。 其工作原理主要为：分解用户提供的任务，选择需要使用的工具，执行任务，整合结果。您可以通过以下地址访问：
2025-03-08
有什么构建类似键鼠精灵 AI工作流的方法
以下是构建类似键鼠精灵 AI 工作流的一些方法： 1. 利用 Comfyui 界面： 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以手动连接节点来实现工作流，例如实现一个最简单的 AI 女友工作流；也可以直接将相关工作流文件（如）拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻。 2. 启动 ollama： 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。 启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 3. 低代码+UI 版本： 方法一：直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架，将工作流逻辑集中在工程模板端，实现前后端分离的处理方式。 方法二：直接调用大模型 API，并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制，将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传：通过 Coze 的，用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中，文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 4. 飞书机器人创建： 飞书应用建立： 在中创建自建应用。 进入应用获取 app_id 与 app_secret。 添加应用能力>开启机器人应用能力。 权限管理>消息与群组>选择需要的权限打开。 安全设置>将 comfyUI 运行的电脑 IP 加入白名单。 发布机器人以应用生效。 获取群组或用户 id： 要先把创建的机器人拉到群组中或者拉进私聊。 飞书开发平台找到发送消息的开发文档。 右侧点击获取 token。 选择 receive id type，chat_id 对应群组，open_id 与 user_id 对应个人，点击选择成员，复制对应的 id 即可。 如果需要让机器人发送语音，需要自行在电脑上安装 ffmpeg 。
2025-03-08
工作流构建
以下是关于工作流构建的相关内容： Comfyui 界面的工作流搭建： 1. 打开 Comfyui 界面后，右键点击界面，即可找到 Comfyui LLM party 的目录。您既可以学习如何手动连接节点来实现一个最简单的 AI 女友工作流，也可以直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后，在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。如果 ollama 连接不上，很可能是代理服务器的问题，请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 公众号内容自动总结并推送的工作流搭建： 1. 双击画板查看高清大图，此图很重要，可结合后边的具体细节反复查看。 2. 在开始节点输入 server 酱的 sendkey 和 rss 列表。其中，key 为 server 酱的 sendkey，获取方式参看文档「相关资源」部分；rss_list 为 rss 列表，没有的可以先白嫖提供的测试数据。 3. 使用「文本处理」节点处理输入的 rss 列表，处理为一行一个，输出为数组，方便后边节点批处理。 4. 读取用户输入的 rss 列表中的内容，在插件中找到链接读取节点。配置节点时选择批处理，批处理输入参数选择「分割 rss 列表」的 output，下方输入参数中 url 选择当前节点中的 item1。 5. 汇总 RSS 中所有文章内容。使用「代码」节点，左侧节点选择代码，输入项选择上一步中输出的 outputList，点击「在 IDE 中编辑」，选择「Python」，输入相应代码。配置输出项时，类型选择「Array<Object>」，点击右边的小加号，分别输出 title、url、author。 其他工作流相关内容： 1. 阿里云百炼工作流应用与模型介绍及作业布置，包括智能体与工作流的区别、工作流应用新建的类型、多模态模型工作流节点的操作、作业布置的要求和发布渠道等。 2. 工作流相关知识讲解，涵盖工作流类型差异、大模型使用、知识库创建等方面。 3. 工作流构建的步骤，如添加 Markdown 标题、输入内容、放入模型输出等，还提到不同场景下文字校对工作流的差异。 4. 模型能力应用方式和理解，包括语言翻译、图片识别、根据用户语言回复等。 5. 模型部署方式，提及智能体的发布与消耗 token 的情况，以及本地部署、蒸馏模型部署的相关内容。 6. 开源模型情况，介绍了通义万象的开源版本等。
2025-03-08
ai工作流是什么
AI 工作流是指将工作拆分成多个明确步骤，每个步骤都有特定的输入和产出，且步骤之间环环相扣的工作流程。例如写公众号文章，可分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤。 而 AI 工作流则是将 AI 工具引入到工作流的各个环节中以提高效率。比如在写作的各个环节，都可以选择适合的 AI 工具来提效。 搭建 AI 工作流需要三层能力： 1. 了解各种 AI 工具，知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词，以便向 AI 清晰地阐述任务。 3. 搭建 AI 智能体，使多个 AI 工具协同工作，自动完成任务。 以下是一些具体的 AI 工作流示例： 1. 起床时，让 AI 如“马云”“马化腾”为自己排 TODO 优先级，进行私董会的脑暴。 2. 工作中有傲娇的 AI 小助理加油，其 Prompt 为要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 重点事项如内容创作，可拆成 bot 团队组，包括选题、标题、框架、扩写等，并让两组 AIbot 互相修改。其中要点是提供反常识、梗，学习喜欢的 UP 创作方法论。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot（GPT4）、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身，基于自身知识库的 bot 进行优化。 6. 将上述知识库、Prompt 资产放入飞书的知识库和多维表单中维护，等待飞书的 AI 进化。 7. 备选 50 多个生产力 AI 放在工具库里待命输出。 8. 未来将整个公司业务搬入飞书中，外接 MJ、ChatBot 分身以及咨询日程预约。 9. 可能让所有流量口 bot 介入飞书，给予飞书做数据分析和内容引擎（目前需手动）。 10. 要明白关注 AI 的同时，更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。
2025-03-07
我是一名电商工作者，主要负责产品图的图片设计，我该怎么学习AI，能给我带来效率和品质上的提高？
以下是为您提供的学习 AI 以提高电商产品图设计效率和品质的建议： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等，以便在设计中更好地把握方向。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品图的标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局，为产品图的展示提供良好的框架。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，与产品图相互配合，提高转化率。 5. 图像识别和优化：运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点，吸引顾客。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定合理的价格策略，在产品图中体现价格优势。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品图和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，在产品图设计中突出个性化元素。 9. 工具能力提升：对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度。 10. 工作流程优化：将 AI 深入到日常设计流程中，形成新的工作方式与流程，针对 AI 的特性优化每一个环节，实现效率和创意品质的最大化。 同时，您还可以参考以下成功案例： 1. Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场的三等奖作品，为电商卖家提供全面的图片处理服务，包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术，帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材，且创作素材可商用，有助于提升商品出单率。 2. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中提到，未来设计师要具备持续的学习习惯，将 AI 深入日常设计流程，设计团队要制定并执行明确的 AI 融合策略等。 总之，随着技术的不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要的角色，为您创造更多的可能性。
2025-03-07