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目前各大高校有哪些场景会实用算力

Answer

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。

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References

北京分队介绍

OhTqYuth1rLcr92InIh)|序号|昵称|技能与经验|职业与工作领域|兴趣爱好与活动|坐标||-|-|-|-|-|-||48|Y c奕霖|艺术学博士，清华EMBA，熟悉传统电视媒体及新型主流媒体平台，关注AI技术在视听领域的应用与创新|央媒十几年从业经验|爱好徒步，掼蛋等|||49|彤哥|经营算力行业业务十多年，有大规模GPU集群，超算集群，云渲染平台。智算平台[ai.spacehpc.com](http://ai.spacehpc.com)，图像渲染平台[renderg.com](http://renderg.com)。|旗下有三维动画生产团队||五道口||50|张书画|教培从业者，目前从事高校职规培训相关工作，能够使用AI基础工具生图和生视频，对AI创作很感兴趣|高校职规培训||东三环||51|朱海锋|初入ai领域|旅游行业||房山||52|.|浙西龙游星海超算是一家非盈利非民营企业算力云服务商有多家分公司和办事处，拥有稳定合作的客户500多家，有的公司已稳定合作近10年。[beta.spacehpc.com](http://beta.spacehpc.com)|算力提供方||杭州||53|雷子|视频行业7年，AI降临派，近一个月狂啃视频生成工具，能够完成基础的图片视频制作，高阶工作流、视频内容生成正在学习中|导演||西红门|

你看我这算力如何？（硬件篇）

作者：小鱼干了发布时间：2023-06-30 21:58原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/FTYC4O58xihe6U06B_7x7w微信扫一扫关注该公众号[heading1]算力是什么？[content]算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

【法律法规】《2020年国家人工智能倡议法案》.pdf

(1)submit to the Committee on Science,Space,15and Technology of the House of Representatives and16the Committee on Commerce,Science,and Trans-17portation of the Senate a report containing the find-18ings and recommendations of the study conducted19under subsection(a);and20(2)make a copy of such report available on a21publicly accessible website.22SEC.106.GAO REPORT ON COMPUTATIONAL NEEDS.23(a)IN GENERAL.—Not later than 1 year after the24date of the enactment of this Act,the Comptroller General25•HR 6216 IHVerDate Sep 11 2014 23:31 Mar 25,2020 Jkt 099200 PO 00000 Frm 00021 Fmt 6652 Sfmt 6201 E:\BILLS\H6216.IH H6216pamtmann on DSKBC07HB2PROD with BILLS22of the United States shall conduct a study of artificial in1 telligence computer hardware and computing required in 2 order to maintain U.S.leadership in artificial intelligence 3 research and development.The Comptroller General 4 shall—5(1)assess the composition of civilian computing6resources supported by the Federal Government at7universities and Federal Laboratories,including pro-8grams with laboratory computing,high performance9computing,cloud computing,quantum computing,10edge computing,and other computing resources;11

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大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
Ai生图和生视频和电脑算力的关系
AI 生图和生视频与电脑算力密切相关。 在生成图像和视频的过程中，需要强大的算力来处理复杂的计算任务。例如，像 PIKA1.0 这样的模型，在文生图和文生视频方面表现出色，其高质量和稳定性的输出依赖于足够的算力支持。 拥有大规模 GPU 集群、超算集群、云渲染平台等强大算力资源的企业或个人，能够更高效地完成生图和生视频的任务。 同时，未来算力的重点将从训练模型转向增强推理能力，这也将对 AI 生图和生视频的发展产生重要影响。 此外，一些新的模型和技术不断涌现，如 o1 推理模型，其在给出最终结果前会反复推演和验证，以提供更准确的结果。而像 OpenAI 发布会公布的 Sora v2 功能，能够生成 1 分钟长度的视频，并支持多种形式的转换，提升了多媒体创作的灵活性。 总之，电脑算力是实现高质量 AI 生图和生视频的重要支撑和保障。
2025-02-17
微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下是一些相关的要点： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要购买算力，预充值 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，还需考虑计算成本和服务麻烦。 调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。例如，在某些情况中，可能需要配置以下内容： 模型：可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定分类指标。配置这些超参数可通过 OpenAI CLI 上的命令行标志传递。
2025-01-06
微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算较为复杂，会受到多种因素的影响。以下为您提供一些相关信息： 在“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”中提到，微调可能需要预充值 50 元购买算力。 “9.生成式 AI Studio 简介”课程中指出，微调大型语言模型（LLM）时，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作以及巨大的计算成本。 “微调（Finetuning）”部分提到，调整用于微调的超参数通常可以产生产生更高质量输出的模型。需要配置的超参数包括： model：要微调的基本模型的名称，可选择“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”之一。 n_epochs：默认为 4，指训练模型的时期数。 batch_size：默认为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256。 learning_rate_multiplier：默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于 final batch_size。 compute_classification_metrics：默认为假，若为 True，在分类任务微调时会在每个 epoch 结束时在验证集上计算特定指标。 需要注意的是，不同的模型和任务，其算力需求的计算方式可能会有所不同。
2025-01-06
微调所需要的算力计算公式
微调所需算力的计算涉及多个因素，目前没有一个固定的通用公式。但以下是一些相关的要点和参考： 在一些教程中，如“大圣：全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程”，提到微调可能需要预充值购买算力，费用约 50 元。 对于大型语言模型（LLM）的微调，由于模型规模大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，计算成本较高。 在微调过程中，超参数的配置也会影响算力需求。例如，选择不同的基本模型（如“ada”、“babbage”、“curie”或“davinci”）、设置训练的时期数（n_epochs）、批量大小（batch_size）、学习率乘数（learning_rate_multiplier）等。批量大小通常为训练集中示例数量的 0.2%，上限为 256；学习率乘数默认为 0.05、0.1 或 0.2，具体取决于最终的批量大小。 需要注意的是，不同的模型和具体的微调任务，其算力需求会有所不同。
2025-01-06
AI编程的落地场景是什么
以下是 AI 编程的一些落地场景： 1. 智能体开发：从最初只有对话框的 chatbot 到具有更多交互方式的应用，低代码或零代码的工作流在某些场景表现较好。 2. 证件照应用：以前实现成本高，现在可通过相关智能体和交互满足客户端需求。 3. 辅助编程： 适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目。 对于像翻译、数据提取等简单任务，可通过 AI 工具如 ChatGPT 或 Claude 解决，无需软件开发。 支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展应用场景。 4. 自动化测试：在模块稳定后引入，模块变化频繁时需谨慎。 5. 快速迭代与发布 MVP：尽早发布产品，不追求完美，以天或周为单位快速迭代。 需要注意的是，AI 编程虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，在复杂应用中可能导致需求理解错误从而使产品出错。在进度不紧张时可先尝试新工具，成熟后再大规模应用。同时，压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。
2025-02-21
不同ai模型的应用场景
以下是不同 AI 模型的应用场景： 基于开源模型： Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供平台让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享，用户无需深入了解技术细节即可创作出较高质量的作品。 基于闭源模型： OpenAI 的 DALLE 系列： 发展历史：2021 年初发布 DALLE，2022 年推出 DALLE 2，2023 年发布 DALLE 3，不断提升图像质量、分辨率、准确性和创造性。 模型特点：基于变换器架构，采用稀疏注意力机制，DALLE 2 引入 CLIP 模型提高文本理解能力，DALLE 3 优化细节处理和创意表现。 落地场景：2C 方面可控性强于 Midjourney，但复杂场景和细节处理能力不如 Midjourney；2B 方面与 Midjourney 场景类似。 商业化现状：通过提供 API 服务，使企业和开发者能集成到应用和服务中，采取分层访问和定价策略。 伦理和合规性：加强对生成内容的审查，确保符合伦理和法律标准。 大模型： 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助：用于代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助：创建个性化学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可根据文本描述生成相应图像，未来可能扩展到视频内容生成。 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家沉浸式体验。 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关问题，提供初步健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务门槛。 这些只是部分应用场景，随着技术进步和模型优化，AI 模型在未来可能会拓展到更多领域和场景。同时，也需注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2025-02-21
能在局域内网，没有网络，离线的场景使用的AI编程工具，可以是单独运行的，也可以是JetBrains IDEs中作为插件使用的
以下是一些可以在局域内网、没有网络、离线场景使用的 AI 编程工具： 1. PyCharm：是 JetBrains 推出的智能代码补全工具，支持 Java、Python 和 JavaScript 等多种语言。因其高准确性著称，帮助开发人员节省编程时间。价格：起价每月 24.90 美元。 2. AIXcoder：AI 驱动的编程助手，支持 Java、Python 和 JavaScript 等语言。它提供了自动任务处理、智能代码补全、实时代码分析以及输入时的错误检查功能。价格：暂无信息。 3. Ponicode：AI 驱动的代码工具，旨在帮助开发人员优化编码流程。利用自然语言处理和机器学习，根据用户的描述生成代码。由 CircleCI 维护。 4. Jedi：开源的代码补全工具，主要作为 Python 静态分析工具的插件运行，适用于各种编辑器和 IDE。价格：免费。 此外，还有以下相关工具： 1. Cursor：网址：https://www.cursor.com/ ，通过对话获得代码。 2. Deepseek：网址：https://www.deepseek.com/zh ，方便国内访问，网页登录方便，目前完全免费。 3. 通义灵码：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装（目前免费）。 4. JetBrains 自身的助手插件：在 Pytharm 中，“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装（收费，目前有 7 天免费试用）。 5. AskCodi：一款 AI 代码助手，提供各种应用程序用于代码生成、单元测试创建、文档化、代码转换等。由 OpenAI GPT 提供支持，可以作为 Visual Studio Code、Sublime Text 和 JetBrains 的 IDE 的扩展/插件使用。 6. ODIN（Obsidian 驱动信息网络）：是一个插件，可以在 Obsidian 中使用。它提供了一些功能，包括通过图形提示栏进行 LLM 查询、图形可视化、下拉菜单功能等。安装 ODIN 需要先安装 Obsidian 并按照指示进行插件的安装和启用。
2025-02-21
在没有明确答案的场景，怎么做RL？
在没有明确答案的场景下做 RL 可以参考以下内容： 分析关键要素：包括状态空间、行为空间和奖励模型。 方法推测：如采用类似 AlphaGo/AlphaZero 的概率较大。原因包括 OpenAI 员工受相关理念影响，且有将搜索方法和 LLM 融合的尝试。 对于领域泛化能力：o1 的思考能力能否泛化到 Reward 不好量化的领域是关键。OpenAI 可能已找到一些非数理学科的 Reward 定义方法，例如针对写作文列出好文章的标准作为 Reward 标准。 以 DeepSeek R1 为例：在“冷启动”阶段通过少量人工精选的思维链数据初步引导，随后主要依靠强化学习，在奖励系统（准确率奖励和格式奖励）的反馈下自主探索推理策略，实现自我进化。Alpha Zero 完全摒弃人类数据进行纯强化学习，展现出创造性风格。DeepSeek R1 更注重学习推理底层策略，培养通用推理能力以实现跨领域运用。
2025-02-21
waytoAGI解决的核心场景是什么，有哪些应用案例
WaytoAGI 是一个 AI 开源社区，其核心场景包括： 1. 提供 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例，引领并推广开放共享的知识体系。 2. 倡导共学共创等形式，孵化了如 AI 春晚、离谱村等大型共创项目。 3. 作为思想交流平台，汇聚行业顶尖创作者和 KOL。 应用案例方面： 1. 在上海国际 AIGC 大赛中，如《嘉定汇龙》项目中，利用多种 AI 技术如 stable diffusion 艺术字生成、comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等，并通过合成剪辑完成作品。 2. 社区内有像三思这样的高手分享具体教程。
2025-02-21
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现，用AI大模型实现，请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案： 首先，需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能，机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律，例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。深度学习参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式，LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警，可利用传感器收集老人的生理数据，如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器，利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如，使用基于 Transformer 模型的大模型，对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析，建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比，及时发现异常情况，并结合无监督学习中的聚类算法，对不同健康状况的老人进行分类，以便提供个性化的预警和建议。同时，利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之，通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节，借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
职场人士如果高校利用AI
对于职场人士高效利用 AI ，以下是一些方面和建议： 学生和应届毕业生： 职业选择和规划：通过了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自身兴趣和技能，选择合适职业路径并制定详细规划。 技能提升：依据职业目标获取个性化学习建议和资源，提升在 AI 领域的技能，为就业做准备。 职场新人和职业转换者： 职业发展指导：根据自身职业目标和市场需求制定发展计划，明确短期和长期目标。 职业转型支持：对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，获取详细转型路径和必要技能培训资源，实现顺利转型。 企业： 人才招聘和培养：评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适候选人，为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议，培养内部 AI 人才。 员工职业发展：为员工制定个性化职业发展计划，提供持续职业指导和培训，提升员工职业满意度和留任率。 教育机构： 职业指导服务：将相关产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域职业机会和发展路径，提升就业率。 课程设计和优化：根据市场需求和学生职业规划优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师： 辅助工具：使用相关产品为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务质量和效率。 数据支持：基于产品提供的市场数据和职业趋势分析，为客户提供更全面和前瞻性的职业指导。 此外，还有一些优秀的 AI 编程教程和实践分享，例如 Nicholas Carlini 的博文“How I Use 'AI'”，其中提到了使用 LLM 进行编程和研究的实例，包括构建完整的 Web 应用、学习新技术、开启新项目、简化代码、单调任务的自动化、提升用户专业度和效率、API Reference、搜索、解决一次性的任务以及修复常见错误等方面。
2025-02-09
想要对deepseek进行提问需要什么技巧吗？有没有什么高校组织给出的方案？
对 DeepSeek 进行提问时，以下是一些技巧： 1. 身份定位技巧：目的是让 AI 理解您的背景和专业水平。例如，差的表述是“帮我写一篇营销方案”，好的表述是“作为一名刚入职的电商运营，需要为天猫美妆店铺制定 618 活动方案”。 2. 场景描述技巧：提供具体的应用场景和限制条件。比如，差的表述是“写一篇新品发布文案”，好的表述是“为新上市的儿童智能手表写一篇朋友圈文案，目标用户是 25 35 岁的年轻父母，预算 3000 以内，需强调安全定位功能”。 3. 结构化输出技巧：指定具体的输出格式和内容结构。例如，差的表述是“分析最近的新能源汽车销量数据”，好的表述是“请用表格对比 2024 年 Q1 特斯拉、比亚迪的销量数据，包含以下维度：月度销量、同比增长、市场份额，并在表格下方总结三个关键发现”。 4. 分步骤提问技巧：将复杂问题拆解为可管理的小任务。比如，差的表述是“怎么做短视频运营？”，好的表述是“请分三步指导新手做美食短视频：前期准备：需要哪些设备和技能 拍摄阶段：关键场景和机位选择 后期制作：剪辑节奏和音乐配合建议”。 5. 反馈优化技巧：通过追问获得更精准的答案。例如，第一轮“帮我做一份产品分析报告”，追问 1：“内容太专业了，能用更通俗的语言解释吗？”追问 2：“可以增加一些具体的用户案例来支撑观点吗？” 6. 深度思考引导技巧：目的是获得更深入的分析和见解。
2025-02-07
我想要了解AI在高校基础医学教学中的应用案例
以下是一些 AI 在高校基础医学教学中的应用案例： 教学：帮助学生做好组会准备，使用了 Claude + Gamma.app，Claude 能节省绝大部分时间。 医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成，用于生成漂亮图片的 AI 可帮助科学家研究并设计新的蛋白质。 做调研：用特定 prompt ，2 小时帮同学干完 3 篇调研报告。 做调研：用 ChatGPT 做调研。 医疗：健康生物制药的研究，AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等研究应用中起重要作用。 此外，为了在医疗保健中产生真正的改变，AI 应像人类一样学习，例如成为顶尖医疗人才需要多年密集信息输入、正规学校教育和学徒实践，AI 也应通过合理的模型训练方式而非仅依靠大量数据来提升。 对于中学生学习 AI ，有以下建议： 从编程语言如 Python 、JavaScript 入手，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 ChatGPT 、Midjourney 等 AI 生成工具，探索百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等教育平台。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术及在各领域的应用案例。 参与学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，思考其对未来社会的影响。
2024-11-07
人工智能视阈下高校设计学科教学 改革的新路径研究
以下是为您整合的相关内容： 在高校设计学科教学改革方面，相关法案提到了对人工智能领域的支持，包括支持跨学科研究、教育和培训项目，以促进学生和研究人员在人工智能方法和系统方面的学习，并培养相关领域专家的跨学科视角和合作。同时，在高等教育中，有人认为大型语言模型（LLMs）可能会对其产生显著的积极影响，特别是提升人文学科的重要性。LLMs 具有深度且内在的文本属性，与大学人文学科课程所强调的技能和方法直接相关。此外，还有法案涉及推动机器学习的发展，支持跨多个机构和组织的人工智能及相关学科的跨学科研究和开发。
2024-10-28
AI对高校学生的影响
AI 对高校学生的影响主要体现在以下几个方面： 教育方面： 技术与政策的脱节导致教师培训和招聘存在问题。多数教师未接受过相关培训，不仅要掌握 AI 工具操作，还需懂得将其与教学目标结合，但当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上都无法满足需求。 现有评估和认证机制可能阻碍教育体系的快速变革，创新教育实践难以得到认可，影响学生就业前景和生活质量，加剧社会经济不平等，也可能损害教育机构的声誉和经济状况，影响国家竞争力和社会创新能力。 思维方面： 若过度依赖 AI 进行思考，可能导致认知萎缩（Cognitive atrophy）。例如在导航时完全依赖精确指令，而不主动思考方向，会变得缺乏思考的主动性。 留学方面： 留学顾问可利用多种 AI 技术和工具，如虚拟导览和校园参观的虚拟现实（VR）技术，来提高服务质量、提供个性化规划和建议，以及提供更好的学生体验，帮助学生提高申请成功率和留学体验。但需注意内容可能由 AI 大模型生成，要仔细甄别。
2024-09-21
有哪些可供高校教师使用的AI助力教育的工具
以下是一些可供高校教师使用的 AI 助力教育的工具： 1. 写作辅助工具：如 Grammarly、，帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. 演示文稿创建工具：例如。 此外，还可以通过以下方式利用 AI 助力教育： 1. 要求人工智能解释概念，获取知识。例如，。但要注意，因为人工智能可能会产生幻觉，所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。 2. 将 AI 融入教育体系，如利用 AI 个性化学习计划、追踪学生学习进度并给出辅导建议。教师需要在教育工作中加入 AI 的使用，学生也要学会与 AI 互动，例如使用 AI 辅助工具探索复杂的学术概念。学校应与技术公司合作，定期更新硬件设施和软件平台，并加大对教师的 AI 培训力度。 同时，教育政策也应进行改革，重新审视教育目标，培养学生的创新思维、问题解决能力和终身学习能力。政府应设立教育科技发展基金，鼓励和支持校企合作，开发适应未来需求的教学内容和技术，建立多学科交叉课程。
2024-08-12
分析一下目前国内的ai浏览器有哪些，给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器
目前国内的 AI 浏览器有以下几种： 1. AI Share Card 插件： 安装方式： 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件，下载地址：https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装，也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card（需要正确网络环境访问，安装后支持自动更新）。 下载最新安装包，访问官网下载最新安装包，适用于无法访问应用商店的用户，本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia：Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会，增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia，团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器，把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器，Arc 浏览器可能是一个不错的选择，它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。
2025-02-03
推荐一些适合零基础的小学生、初中生学习的实用的Ai课程
以下是为零基础的小学生、初中生推荐的实用 AI 课程： 1. 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，了解人工智能及其主要分支（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。同时浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 在「」中，有一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。还可以通过在线教育平台（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. 野菩萨的 AIGC 资深课也是不错的选择，这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识。预习周课程包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。基础操作课涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。核心范式课程涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。SD WebUi 体系课程包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。ChatGPT 体系课程有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。ComfyUI 与 AI 动画课程包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。应对 SORA 的视听语言课程涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 4. 如果想要免费获得这门课程，可以来参与 video battle，这是唯一一个获胜者就可以拥有课程的机会。每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。冠军奖励：4980 课程一份；亚军奖励：3980 课程一份；季军奖励：1980 课程一份；入围奖励：598 野神殿门票一张。 在学习过程中，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块深入学习，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。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您的作品。同时，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。
2025-01-08
怎么利用人工智能为一家一人公司赋能，具体实施办法，图片，视频等除外，讲一些实用的，新的想法
对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。
2024-12-18
如何实用ai生成旅游vlog脚本
以下是使用 AI 生成旅游 Vlog 脚本的流程： 1. 旅游内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析您的旅游经历，提取关键地点、活动和感受。 2. 生成场景与活动描述：根据旅游经历，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成场景和活动的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建相关图像。 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）将旅游经历的文字描述转换为语音，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。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-02
免费实用的ai PPT制作生成工具
以下为您介绍一些免费实用的 AI PPT 制作生成工具： 歌者 PPT（gezhe.com）：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其产品优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。推荐理由为完全免费、智能化程度高、模板和案例丰富、支持多语言、几乎无需学习成本就能上手使用。 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI：这些工具各具独特优势，能助您快速、高效地完成 PPT 设计。 目前市面上大多数 AI 生成 PPT 通常按照以下思路完成设计和制作： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 此外，为您推荐 2 篇市场分析的文章供参考： 《》 《》 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-21
国内免费且实用的app或者网页版的AI前10有哪些
以下是国内免费且实用的部分 AI 相关的 app 或者网页版： 1. Kimi 智能助手：由 Moonshot AI 出品，有着超大“内存”，能一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪。 2. 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，陪聊天、答疑解惑。 3. 通义千问：由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。 此外，还有以下一些应用： 1. 盒马鲜生 APP：AI 菜谱食材采购平台，能根据菜谱推荐食材并提供采购渠道。 2. 沪江网校社区：AI 语言学习社区平台，能为语言学习者提供交流平台。 3. 猫眼专业版 APP：AI 电影票房预测系统，可预测电影票房，为电影行业提供参考。 4. 联想设备管理平台：AI 办公设备管理系统，能管理办公设备，提高设备利用率。 在国内总榜中排名较前的部分相关应用有： 1. SEO 优化精灵：通用写作类，4 月访问量 64.6 万。 2. 虎课网免费在线视频教程：AI 学习类，4 月访问量 62.9 万。 3. Glasp：会议总结类，4 月访问量 60.7 万。 4. aippt：PPT 类，4 月访问量 59.6 万。 5. 帆软战略：电商类，4 月访问量 59.5 万。 6. 帆软数据：数据分析类，4 月访问量 59.5 万。 7. 讯飞听见：转录类，4 月访问量 56.2 万。 8. Pixso AI：设计工具类，4 月访问量 54.9 万。 9. ToonMe（卡通头像）：图像生成类，4 月访问量 53.6 万。 10. edrawsoft：思维导图类，4 月访问量 53.5 万。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-05