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目前最强大的ai是什么

Answer

目前,很难明确指出哪一个是最强大的 AI。在大语言模型方面,OpenAI 的 GPT-4.0 功能强大,GPT-3.5 也引发了当前的 AI 热潮。微软的 Bing 混合使用 GPT-4 和 3.5,常率先推出新功能且连接到互联网。谷歌的 Bard 由 PaLM 2 等基础模型驱动,虽有改进但仍有待提升。Anthropic 发布的 Claude 2 具有较大的上下文窗口,且不太可能恶意行事。此外,Open AI 发布的 Code Interpreter 也是非常强大的 ChatGPT 版本。但不同的 AI 在不同的应用场景和任务中可能表现出不同的优势,其强大程度也会因评估标准和具体需求的不同而有所差异。

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References

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

作者:Ethan Mollick发表时间:2023年7月15日原始链接:https://www.oneusefulthing.org/p/how-to-use-ai-to-do-stuff-an-opinionated越来越强大的人工智能系统正在以越来越快的速度发布。本周,Claude 2首次亮相,这可能是公众可以使用的第二个最强大的AI系统。前一周,Open AI发布了Code Interpreter,这是迄今为止可用的最复杂的AI模式。在那之前的一周,一些人工智能[获得了查看图像的能力](https://www.oneusefulthing.org/p/on-giving-ai-eyes-and-ears)。然而,似乎没有一个人工智能实验室提供任何用户文档。相反,唯一的用户指南似乎是通过Twitter影响者获得的。对于声称关心正确使用其技术的组织来说,谣言文档是一个奇怪的选择,但我们目前就是这样。我不能声称这将是一个完整的用户指南,但它将作为人工智能当前状态的一点方向。我每隔几个月为我的学生(和感兴趣的读者)准备一份人工智能入门指南,每次都需要进行重大修改。过去的几个月特别疯狂。这份指南基于我的经验,侧重于如何选择正确的工具来做事情。我单独写过关于[您可能希望人工智能完成的任务类型](https://www.oneusefulthing.org/p/on-boarding-your-ai-intern),提前阅读下这些任务可能对你有帮助。

访谈:Lilian Weng | 持续学习的动力

近年来,AI社区取得了很大的进展。在硬件、模型架构和数据的进步下,我们有可能训练出巨大的模型,因此我们持续看到更大的能力。我相信我们正走在通往AGI之路的正确道路,但扩展行不是唯一的方案。在我看来,目前最紧迫的挑战是对齐和安全性。在某种程度上,它们可能是关于可控性或可操纵性的同一个问题。首先,即使我们已经掌握了一个非常强大的AI系统,如果我们不能有效地传达我们的目标,并确保模型与我们的需求保持一致,那么我们不可能创造出我们所需的价值。目前最强大的模型是通过大量的数据进行学习的,这些数据集不可避免地捕获了真实世界中的不完美、缺陷和偏见。在这方面,不对齐的模型带来了安全问题,因为它们并不知道什么是应该避免的。[heading3]我相信我们正走在通往AGI之路的正确道路,但扩展性不是唯一的解决方案。[heading3]目前最紧迫的挑战是对齐和安全性。[heading2]在OpenAI的职业生涯中,你收到的最佳建议是什么?[content]这并不是某个特定人给我的建议,而是基于我在OpenAI的经验。那就是要拥有远大的目标(think big)。我们正在创造一些新的东西,因此我们应该充满雄心壮志、勇敢并保持足够的坚持,继续努力下去。[heading2]你从哪里找到灵感?[content]书籍。我通常会阅读深度学习领域以外的书籍,并从各个领域中获得灵感;例如,对于一个作家来说,持续50年的坚持有多么关键,对于一个外科医生来说,完美地注重细节有多么重要,对于一个企业家来说,拥有“疯狂的想法”有多么重要。我身边的人。我很荣幸能与OpenAI的一大群极其有才华的同事一起工作。每个人都有自己独特的闪光点、鼓舞人心或值得尊敬之处,我喜欢从他们身上学习。Lilian Weng博客链接[lilianweng.github.io](https://lilianweng.github.io/)

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

前四个(包括Bing)都是OpenAI系统。今天有两大主要的OpenAI AI:3.5和4。3.5模型在11月启动了当前的AI热潮,4.0模型在春季首次发布,功能更强大。一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。有很多插件,其中大部分不是很有用,但你应该随需要自由探索它们。Code Interpreter是一个非常强大的ChatGPT版本,可以运行Python程序。如果您从未为OpenAI付费,那么您只能使用3.5。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的GPT-4版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的Bing使用4和3.5的混合,通常是GPT-4家族中首个推出新功能的模型。例如,它既可以创建也可以查看图像,而且它可以在网页浏览器中阅读文档。它连接到互联网。[Bing使用有点奇怪,但功能强大。](https://oneusefulthing.substack.com/p/power-and-weirdness-how-to-use-bing)谷歌一直在测试自己的人工智能供消费者使用,他们称之为Bard,但是由各种基础模型驱动,最近是一个名叫PaLM 2的模型。对于开发出LLM技术的公司来说,他们非常令人失望,尽管昨天宣布的改进表明他们仍在研究基础技术,所以有希望。它已经获得了运行有限代码和解释图像的能力,但我目前通常会避免它。最后一家公司Anthropic发布了Claude 2。Claude最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口-本质上是LLM的记忆。Claude几乎可以保存一整本书或许多PDF。与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事,这意味着,在实际上,它倾向于对你做一些事情进行责骂。现在,来看看一些用途:

Others are asking
如何使用ai提示词
以下是关于如何使用 AI 提示词的详细介绍: 1. 提示词的定义和输入语言: 提示词用于描绘您想要的画面。 不同模型对输入语言有不同要求,如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。 2. 写好提示词的方法: 预设词组:小白用户可点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确:包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,例如“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,输入不想生成的内容,如“不好的质量、低像素、模糊、水印”。 利用“加权重”功能: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。还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. 对使用提示词的认识: 不能期待设计一个完美的提示词就得到完美答案,提示词实际上是一个相对完善的“谈话方案”,成果在与 AI 的对话中产生,需要在对话中限缩自己思维中的模糊地带。 要接受 AI 的“不稳定性”,对其进行教育、监督和鞭策。
2025-02-21
ai结合物联网
AI 与物联网的结合具有广阔的发展前景和多种应用场景: 1. 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 ChatGPT 式问答和普通搜索引擎功能,Bing Copilot 可简化在线查询和浏览活动,还有 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私。这些 AI 搜索工具的出现标志着信息检索领域的重要发展,通过结合 AI 技术和搜索引擎,提升了数据集命中预期,为实际应用带来更多可能。 2. 预计 2025 年将开始出现更为综合性的多模态交互,AI 能够通过物联网、特定信息等多种感知通道进行协同。多模态输入和输出使 AI 交互性更强、交互频次更高,适用场景更丰富,AI 产品整体水平显著提升。 3. Agent 作为融合感知、分析、决策和执行能力的智能体,能够根据用户历史行为和偏好,主动提供建议、提醒并个性化执行能力,为用户提供高度个性化的任务。从 2025 年开始,AI Agent 有望广泛投入使用,带来独属于 AI 2.0 时代的交互方式、产品形态和商业模式。 4. 从个性化推荐到直接生成个性化内容,AIGC 能够使用户体验的个性化程度明显提升,这对产品的差异化竞争有重大意义,目前在 AI 教育、AI 陪伴、AI 营销等领域已有明显进展,硬件端搭载的多款 AI 智能助手也已开始以高度个性的个人助理作为宣传重点。 5. 全模态智能体将成为我们和所有智能设备的新交互界面,家庭和办公环境的电子设备只要联网就能成为智能体的感知器或终端,结合具身智能技术,将带来全新体验。
2025-02-21
AI 幻觉
AI 幻觉是指 AI 系统生成的信息与事实不符或与预期不符的现象。其表现形式多种多样,包括生成不存在的人物、地点、事件,对已知事实进行错误描述等。 产生的原因主要与经验和知识有关: 对于人类,认知偏差是大脑在处理信息时为节省认知资源而采取的“捷径”,容易导致对信息的扭曲和误判。 对于 AI,与训练数据的质量、模型的结构和训练策略有关。若训练数据存在偏差或错误,模型会学习到这些并体现在生成内容中。 AI 幻觉的影响可能很严重: 导致错误决策,例如投资者受偏差影响做出错误投资决策。 误导用户,如医疗 AI 助手给出错误诊断建议延误患者治疗。 传播虚假信息,用于政治宣传或商业炒作,影响社会稳定。 损害 AI 系统的可信度,降低用户信任度,阻碍 AI 技术推广和应用。 为避免 AI 幻觉,可参考,但无法完全消除。同时需注意,AI 不会解释自己,对其输出的内容需全部检查,且对工具的输出负责。
2025-02-21
普通人怎么学习ai赚钱
以下是为普通人学习 AI 赚钱提供的一些指导: 对于零基础小白: 1. 网上有很多基础课程可供选择,例如科普类教程。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,理解每个参数的作用和设计原理,避免在面试中出现知识盲区。 3. 推荐使用一些练手的 Prompt 工具。 岗位技能要求: 1. 具备综合的个人能力,包括市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象并集成成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 案例分享: 1. 二师兄在房地产行业从业二十年,计算机零基础。他从二月开始学习 AI 绘画,三月啃完相关教程并开始炼丹,四月尝试 AI 变现项目,五月加入 Prompt battle 社群学习 Midjourney。 需要注意的是,公司招聘 AI 提示词工程师岗位时,通常不会多招其他懂 AI 的岗位,因此需要个人具备较为全面和敏捷的能力。同时,若想将 AI 用于赚钱,还需不断探索和实践,找到适合自己的变现途径。
2025-02-21
小白学ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 参考学习日记:可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式为输入→模仿→自发创造。但注意日记中的学习内容可能因 AI 发展而不适用,可去 waytoAGI 社区寻找感兴趣的最新内容。学习时间较为灵活,有空时进行即可。 2. 调整学习状态:保持良好的学习状态,像作者在 2024 年那样有意愿、有动力且头脑清醒地学习。不必因觉得难以做到而有心理压力,能学多少算多少。 3. 了解基本概念:建议阅读「」熟悉术语和基础概念,浏览入门文章了解 AI 历史、应用和发展趋势。 4. 开始学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,推荐李宏毅老师的课程,也可通过在线教育平台按自己节奏学习。 5. 选择感兴趣模块:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,比如掌握提示词技巧。 6. 注重实践尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品并分享实践成果。 7. 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。 此外,学习资源基本都是免费开源的。
2025-02-21
请帮我总结一份ai下达指令的万能公式
以下是一个关于 AI 下达指令的示例总结: 对于英语试题类的任务,如语法选择题: 步骤 1:提供清晰完整的试题图片。 步骤 2:下达指令,例如“这是一篇英语试题,给我图中的内容”。 对于英语阅读理解题: 指令:将英语正文翻译为准确流畅的中文,并提供中英文对照。
2025-02-21
新手怎么用ai强大自己
对于新手来说,若想用 AI 强大自己,可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的定义、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,能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模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 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,了解其工作原理和交互方式,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。 此外,还有一些课后作业可以帮助您更好地掌握 AI: 1. 尝试撰写结构化 prompt 或使用。 2. 尝试 AI 绘画,画一幅能表达中秋的画面。 3. 实操:在这里找一些案例实操。 4. 数据:AI 产品榜数据库>。 5. 阅读:通往 AGI 之路知识库阅读,每日小互的推特阅读获取最新动态:http://waytoagi.com/xiaohu。 6. 探索:生成式视频案例可以找一些欣赏,有机会自己动手做一个视频。
2025-02-15
哪个AI的知识库功能比较强大?
以下是一些知识库功能比较强大的 AI 相关产品: 1. Coze 汽车售后服务知识库 Bot:主要针对汽车售后场景,能解答问题,输出文档,还具备智能录入功能。当用户提出问题,它能给出初步判断并分析原因,给出精准解决方案及操作视频。问题解决后能生成维修报告和案例归档文档存入 AI 知识库。其 AI 知识库不仅支持单独文本录入还支持链接录入,能智能解析分解文章并录入知识点。 2. WayToAGI:这是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库,整合了各种 AI 资源,提供了一系列开箱即用的工具,如文生图、文生视频、文生语音等详尽的教程,还能追踪 AI 领域最新进展并时刻更新。 3. 扣子:其记忆库功能可以保留和理解对话细节,并支持添加外部知识库给模型补充知识。知识库支持上传本地或线上内容,然后将这些内容分割成知识分片,通过语义匹配给模型补充知识。
2025-02-13
最强大AI 工具是哪个
以下是一些在不同领域表现出色的 AI 工具: 在软件架构设计中,用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的工具包括:Lucidchart、Visual Paradigm、ArchiMate、Enterprise Architect、Microsoft Visio、draw.io(现在称为 diagrams.net)、PlantUML、Gliffy、Archi、Rational Rose。 2023 年,能帮助月赚 5w 的部分 AI 工具:AI 研究工具如 Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity;图片处理工具如 DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney;版权写作工具如 Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic;设计工具如 Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer;网站搭建工具如 10Web、Framer、Hostinger、Landingsite;视频处理工具如 Klap、Opus、Invideo、Heygen;音频处理工具如 Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs;SEO 优化工具如 Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope;Logo 设计工具如 Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster;聊天机器人工具如 Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple;自动化工具如 Make、Zapier、Bardeen、Postman。 在 AI 聊天机器人领域,访问量最大的是 Open AI 的 ChatGPT,占总访问量的 76.31%,角色 AI 以 19.86%的访问量位居第二。其他如 Google 的 Bard、Janitor AI、Perplexity AI、You.com、Crushon AI 和 Personal AI 各自产生的访问量不到总访问量的 2%。
2025-02-09
ai音乐制作功能强大且免费的有哪些?
以下是一些功能强大且免费的 AI 音乐制作工具和平台: 源分离方面: :免费的 DAW,提供高质量的人声、鼓点、旋律、贝斯分离、全能音频分离、编辑和人声/乐器转 MIDI 功能。 :AI 音频处理。 :在音乐/视频流媒体和虚拟/增强现实中重新定义音频体验。 :为音乐行业提供按需创建音轨的平台。 :为娱乐行业提供音频分离解决方案,释放经典内容的全部潜力。 :在几秒钟内将任何歌曲的人声和音乐分离。 :基于世界排名第一的 AI 技术的高质量音轨分离。 :使用强大的 AI 算法免费将歌曲中的人声与音乐分离。 :使用 HiFi AI 分离歌曲中的人声、鼓点、贝斯和其他乐器。 :为 DJ 歌手提供的在线 AI 人声移除器。 :人声移除和在线卡拉 OK。 :使用多种不同算法(Demucs、MDX、UVR 等)免费分离歌曲。 创作与制作方面: :与 DAW 集成的生成音乐工具,100%免版权费。 :为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 :AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 :通过音乐赋予新的创作和表达方式。 :使用 AI 改变歌唱声音。 :为创造力和生产力提供 AI 音乐。 :使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 :带有 AI 助手并支持本地 VST 插件的网页 DAW。 :Audacity®音频编辑器的网页版。 :前身为‘Definite Technologies’,开发使用 AI 处理/生成声音的 VST/AU/AUv3 插件。 :自适应 AI 音乐平台。通过高质量音频样本进行实时细胞组成。 :基于 AI 的音乐助手,包括歌词写作助手。 :实时音乐、音频和视频创作平台。 :为创意媒体应用提供合成歌声。 :数字宇宙的音乐解决方案,Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 :AI 音乐创作和制作。 :自由定制高质量免版权费音乐。 :一个云平台,让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 :使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 :开源音乐生成工具。 :旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区,而非取代他们。 :使用 AI 创作音乐和语音。
2025-01-30
到底有多强大
以下是关于不同 AI 相关内容强大之处的介绍: Sora:当不复制旧的,而是把新的、不可能的想法变成现实时,Sora 最为强大。它能帮助创意人员将想法变为现实,不仅擅长创造看起来真实的东西,创造完全超现实的东西的能力也令人兴奋。 LORA:在画风、人物、物品、动作姿态的固定方面表现强大,其文件承载的信息量远大于 Embedding,在还原真人物品时细节精度更高。使用时需注意搭配相应大模型和特定触发词。 Hypernetworks:主要针对画风训练,可像 LORA 一样加载使用。 Google 的 Gemini:是 Google DeepMind 团队开发的多模态模型,支持多种提示类型,能理解和处理几乎任何输入,结合不同类型信息并生成几乎任何输出,被称为 Google 迄今为止最强大、最全面的模型,是原生多模态大模型,从设计之初就支持多模态,能处理多种形式的数据。
2025-01-26
目前最强大的AI工具
目前较为强大的 AI 工具包括以下几类: 绘制逻辑视图、功能视图、部署视图的工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,操作便捷。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,功能丰富。 3. ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合使用。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和代码生成工具。 5. Microsoft Visio:广泛使用,提供丰富模板。 6. draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件。 7. PlantUML:文本到 UML 转换工具。 8. Gliffy:基于云的绘图工具。 9. Archi:免费开源,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具。 辅助编程的工具: 1. GitHub Copilot:由 GitHub 联合 OpenAI 和微软 Azure 团队推出,支持多种语言和 IDE。 2. 通义灵码:阿里巴巴团队推出,提供多种编程辅助能力。 3. CodeWhisperer:亚马逊 AWS 团队推出,提供实时代码建议。 4. CodeGeeX:智谱 AI 推出的开源免费工具,可快速生成代码。 5. Cody:Sourcegraph 推出,借助强大的代码分析能力。 6. CodeFuse:蚂蚁集团支付宝团队推出的免费 AI 代码助手。 7. Codeium:提供代码建议等帮助,提高编程效率和准确性。 辅助写邮件的工具: 1. Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,多平台适用。 2. Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 3. ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细报告。 4. Writesonic:基于 AI 生成多种文本,速度快。 5. Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。
2025-01-23
AI目前能帮企业做什么
AI 目前能为企业带来多方面的帮助,主要包括以下几个方面: 1. 工作流程优化:许多公司将 AI 融入工作流程,实现工作流程自动化,例如 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率,Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本,Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。 2. 业务拓展与管理变革:未来的公司会加速步入数字化,业务的拓展更多依托于算力的增加,不用加人,加 AI 即可,管理沟通成本很低。会建立更有效的公司运转机制,可能会有越来越多的特别高效的小团队公司出现。 3. 人和 AI 协同工作模式:根据 AI 使用的多少,人和 AI 协同的方式分为嵌入式模式、协作模式和智能体模式。基于目前 AI 发展的程度,协作模式是最常使用的。 4. 具体应用程序: 聊天机器人:分为信息型和实用型,可大幅减少客户服务方面的人力成本。 AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具能快速生成高质量文本内容,提高内容创作效率。 语音搜索优化:适应语音搜索普及的趋势,优化网站以提高理解度。 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,增强客户参与度和忠诚度。 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法发现模式和趋势,为营销活动或个性化体验提供洞见。 社交媒体管理与情绪分析:深入了解客户反馈,调整产品和营销策略。
2025-02-21
目前有哪些专门的培训设计的AI工具
目前专门用于培训设计的 AI 工具包括: 1. MindShow: 网址:国内网站,不需要魔法。地址:https://www.mindshow.fun//home 输入大纲和要点:提供导入大纲和要点、输入主题自动生成大纲和要求两种方式。 选择模版并生成 PPT。 导出。 2. 爱设计: 网址:国内网站,不需要魔法。输入地址:https://ppt.isheji.com/?code=ysslhaqllp&as=invite,进行注册和登录。 输入大纲和要点:确定操作方式,提供导入大纲和要点、输入主题自动生成大纲和要求两种方式。 选择模版并生成 PPT。 导出。 此外,用于产品原型设计的 AIGC 工具包括: 1. UIzard:利用 AI 技术生成用户界面。 2. Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,社区有 AI 插件。 3. Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中有利用 AI 技术辅助设计的插件。
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
目前通过AI给自己擅长的领域赋能,且已经产生收益的案例有哪些
以下是一些通过 AI 给自己擅长的领域赋能且已经产生收益的案例: 在法律法规领域,AI 已在多个方面带来重大进展和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践的控制,以及加速新药发现和应对气候变化的技术等。 在企业应用方面,工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率;Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本;Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模;瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。如今,成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中,以扩张规模和降低成本。
2025-02-20
目前ai可以给电商做什么?
目前 AI 在电商领域有以下应用: 1. 产品照片生成:像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具帮助品牌创建引人注目的产品照片,例如将静态的连衣裙照片变成女人穿着裙子在花园里行走的形象,未来还可能极度个性化,展示商品在用户特定场景中的效果。 2. 内容创作: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,就能创建完整的电商商店及市场营销材料。 3. 产品推荐:AI 可以分析客户数据,向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。 4. 搜索和个性化:改善搜索结果,为每个客户提供个性化的购物体验。 5. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 6. 聊天机器人:提供服务,回答客户问题并解决他们的问题。 此外,AI 还在其他领域有广泛应用,如医疗保健(医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等)、金融服务(风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等)、制造业(预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等)、交通运输等。同时,AI 具有多种能力,包括生成文本、理解和处理图像与视频、进行推理和作答、生成图像等,其图像生成应用广泛,可帮助进行各种设计,电商平台上已有很多商品图片是 AI 生成的。
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