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AI如何赋能售前售中售后等业务场景

Answer

AI 能够在以下售前售中售后等业务场景中发挥重要作用:

  1. 医疗保健:
    • 售前:通过分析患者数据,为潜在患者提供个性化的医疗建议和服务介绍。
    • 售中:辅助医生进行诊断,如医学影像分析。
    • 售后:为患者提供个性化的康复方案和护理建议。
  2. 金融服务:
    • 售前:利用信用评估为潜在客户提供贷款可能性的初步评估和相关产品介绍。
    • 售中:进行风控和反欺诈,确保交易安全。
    • 售后:提供投资分析和客户服务,解答客户疑问。
  3. 零售和电子商务:
    • 售前:通过产品推荐和个性化搜索,吸引潜在客户。
    • 售中:提供动态定价和优化购物体验。
    • 售后:利用聊天机器人解决客户售后问题。
  4. 制造业:
    • 售前:展示产品的制造优势和质量保障。
    • 售中:确保生产过程的高效和质量控制。
    • 售后:进行预测性维护,为客户提供优质的售后维护服务。
  5. 交通运输:
    • 售前:通过虚拟试驾等方式展示产品特点。
    • 售中:提供智能导购服务,帮助客户选择合适的车型。
    • 售后:持续监测车辆状态,提供维护建议。
  6. 汽车行业:
    • 售前:AI 辅助“市场营销”和“新媒体运营”,进行热点营销、用户画像预测等。
    • 售中:提升“销售体验”,如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等。
    • 售后:监测车辆使用情况,提供相关服务。
  7. 企业运营:
    • 售前:协助准备营销材料和市场分析。
    • 售中:提供销售策略咨询。
    • 售后:处理法律文书和人力资源相关事务。
  8. 教育:
    • 售前:为潜在学生提供学习规划建议。
    • 售中:定制化学习内容。
    • 售后:审核论文和提供后续学习支持。
  9. 游戏/媒体:
    • 售前:进行游戏定制化推广和出海文案宣传。
    • 售中:提供动态生成的游戏体验和媒体内容。
    • 售后:处理用户反馈和优化内容。
  10. 金融/保险:
    • 售前:提供个人金融理财顾问服务。
    • 售中:处理贷款信息和风险评估。
    • 售后:进行保险理赔处理和客户服务。
  11. 生命科学:
    • 售前:介绍研发成果和服务。
    • 售中:协助医疗过程中的诊断和治疗。
    • 售后:提供术后护理和康复辅助。
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:

领克AI创造者|赛后总结思考(黄智虹)

通过参赛和产品体验,对“AI+汽车”的应用落地有了更多的理解和认知,目前看可落地和获奖总结:AI营销赛道:1.2.1.AI辅助“市场营销”和“新媒体运营”——for运营:汽车+热点营销、用户画像预测、营销内容创作、内容审核、用户评论回复;并且还能够“一键生图”符合营销要求(控制出图质量很重要,是难点和技术活);1.2.2.AI提升“销售体验”,引导“留资或下单”——for车主:1):智能“试驾”,促进“转化”:通过AI让用户体验汽车各类产品功能,做虚拟试驾或演示(视频或三维空间展示),激发用户兴趣,并最终引导留资;2)“金牌销售”智能导购:像“金牌销售”一样,懂行业/懂产品/懂用户,通过交流挖掘需求和个性,推荐给到买车建议;3)“互动游戏”智能导购:通过一些互动“问答游戏”、“热点事件”、“用户性格”等,了解客户真实用车场景、需求、性格,为其推荐合适的车型,从而刺激购买下单。1.2.3.AI提升“销售能力”(专业知识/销售话术)——for销售:基于汽车销售的各个场景和环节,自动出题,用户进行答题,最后得分评估和建议。——思考:可复制到其他学习类场景,同时不仅是选择题形式,也可以增加“对话”或者“情景模拟”的形式开展。例如:AI扮演客户,进行销售对练,有刁难的、有不信任的,等等。

七大行业的商业化应用

中国OpenAI们“狂飙”200天:一面PPT造模,一面落地应用难|钛媒体深度来源:https://mp.weixin.qq.com/s/yYtsdCkTZYtSciC8ORrqEg企业运营:日常办公文档材料撰写整理;营销对话机器人,市场分析,销售策略咨询;法律文书起草、案例分析、法律条文梳理;人力资源简历筛选,预招聘,员工培训。教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议;针对学生情况以及兴趣定制化学习内容;论文初稿搭建及论文审核;帮助低收入国家/家庭通过GPT获得平等的教育资源。游戏/媒体:定制化游戏,动态生成NPC互动,自定义剧情,开放式结局;出海文案内容生成,语言翻译及辅助广告投放和运营;数字虚拟人直播;游戏平台代码重构;AI自动生成副本。零售/电商:舆情、投诉、突发事件监测及分析;品牌营销内容撰写及投放;自动化库存管理;自动生成或完成SKU类别选择、数量和价格分配;客户购物趋势分析及洞察。金融/保险:个人金融理财顾问;贷款信息摘要及初始批复;识别并检测欺诈活动风险;客服中心分析及内容洞察;保险理赔处理及分析;投资者报告/研究报告总结。制造业/汽车:生产计划、供应链计划状态查询;产线预测性维保辅助;产品质量分析与溯源;自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手;线上购车品牌、配置对比分析。生命科学:研发阶段靶点发现及产品成药性;医学文献内容检索,重点摘要提取,相关法规整理;医药代表培训及知识库建立;分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。不仅如此,ChatGPT大模型以及生成式AI技术还将在图片、视频、数字人等领域的各种复杂场景中落地,利用海量的数据资源和算法实现商业化应用与迭代更新。

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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
我要做一个关于ai赋能社会组织的线上培训
以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息: 社区 AI 讲师招募: 招募背景:随着 AIGC 技术的快速发展,传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务,现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务: 公开课:针对 B 端渠道持续展开公益科普,形式免费,部分渠道有经费,内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享,目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训:通过培训转化或直接招生,分成两天一夜、三天两夜的培训班,50 人以上开班,建议 100 人。 咨询服务:针对企业的咨询陪跑服务,包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排: 商会公开课:时间暂定 2.22 日,线上直播,用户群体是商会会员,公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课:时间暂定 2.9 日,线上直播,用户群体是重庆地区相关领导,公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂:时间与讲师团商量调整,线下付费,需评估讲师资历和案例,主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课:时间待定,线上直播,用户群体是商会会员,公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课:时间待定,线上直播,用户是 SaaS 平台上的企业,主题待定。 杭州市城投线下培训:时间 2 月底,针对城投内部线下培训,付费,主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出,免费: 重磅福利: AI 编程重磅直播:会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流,由黄叔亲自主持,还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营:WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营,包含图文教程、视频、直播,社群内有老师答疑,完全免费。 相关链接:Trae Windows 版本已经上线,Mac 版本也可下载,官网地址:https://www.trae.ai/
2025-02-18
目前做设计的工作者怎么用ai赋能
对于目前做设计工作的人员,可以通过以下方式利用 AI 赋能: 1. 建立针对性的 AI 工作流:构建有效的设计工作流,提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练:例如使用 lora 模型训练方式,生成特定形象及 KV 风格,建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型,并根据实用场景进行分类。同时,根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型,使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产:包括建立和管理 AI 设计资产,沉淀相关知识、技能、工具,促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得,利用参数库快速启动新项目,确保设计准确性并减少重复工作,借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台:如“桃花源|淘宝设计 AIGC”,引入实用功能,增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化,对二次元设计行业影响显著: 1. 降低设计成本和提高效率,更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感,但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低,从业者需关注行业动态,提升技能和创新能力,注重作品原创性和创新性,学会有效利用工具,提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中,AI 加持的创意与设计方面: 1. 现状:AI 驱动的创意工具已融入设计流程,如素材生成和高级图像编辑,设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战: 过度依赖 AI 可能导致设计同质化,失去独特创意表达,需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术,持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题,需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望:随着 AI 技术发展,预计在实时、按需设计中发挥更大作用,未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务,进一步融入创意流程的核心。
2025-02-18
清华大学deepseek赋能职场
以下是关于清华大学 DeepSeek 赋能职场的相关信息: 有多个与 DeepSeek 相关的课题和研究,如“DeepSeek——从入门到精通”“DeepSeek 如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用”“普通人如何抓住 DeepSeek 红利”等。 相关资料的链接和团队简介有所不同,如“DeepSeek 从入门到精通「清华团队」”的链接为 https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb ,团队来自清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室。 2 月 15 日社区动态速览中提到 DeepSeek 可以作为赋能职场的多场景 AI 工具,支持从创意到实现的全流程智能化服务,能快速将创意转化为高质量视频,具备多种功能,提供不同模式,还能用于多种工作,如制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等,通过智能体框架实现人机高效协作。 其它一些相关报告发布在研究报告板块和知识星球,如 ARK Invest 的《ARK Big Ideas 2025》中文版、民生证券的《DeepSeek 系列报告之 AI+教育》、华创证券的《汽车行业深度研究报告:AI 时代,车企的升维之战》。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
有没有可以分析历史事件关联性的AI
很抱歉,上述提供的内容中没有直接提到可以分析历史事件关联性的 AI 相关信息。但目前在 AI 领域,有一些自然语言处理和数据分析的技术及工具可能会被应用于历史事件关联性的分析。例如,利用大规模的语言模型结合历史数据进行文本挖掘和关联分析。不过,具体的专门用于此目的的成熟 AI 应用可能还需要进一步的研究和开发。
2025-02-24
有没有能进行历史进程分析的AI
以下是关于历史进程分析的 AI 相关内容: AI 技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下: 发展历程: 1. 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期(1970s 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前前沿技术点: 1. 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI:包括视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 3. 自监督学习:如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习:有元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI:涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学:包含强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI:如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 对于大众来说,AI 领域的使用随着国内互联网的发展,在近 20 年才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后,中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破,在日常生活中的应用广泛,如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但以前的技术突破大多限于特定领域,模型应用范围相对狭窄。而随着 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破,展示了通过大规模模型预训练涌现出广泛智能应用的新发展路线,一个模型就能实现多种能力。 此外,在法律法规方面,某些用于司法和民主进程的 AI 系统应被归类为高风险,考虑到其对民主、法治、个人自由以及有效补救和公平审判权利的潜在重大影响。但某些用于纯辅助行政活动且不影响个别案件实际司法管理的 AI 系统不应被归类为高风险。
2025-02-24
推荐几个可以做数据可视化的AI
以下是一些可以做数据可视化的 AI 工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. 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。 9. Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 此外,还有 Graphy:这是一个数据可视化平台,其 AI 功能可帮助用户添加数据并自动生成图表和关键见解,用户还能通过视觉注释和一键增强功能使数据更有意义,并通过故事讲述来传达见解。
2025-02-24
最近的ai新闻
以下是最近的一些 AI 新闻: 2024 年 7 月: 苹果发布了 AI 原生操作系统,加强了硬件和模型布局。 Claude Sonnet 3.5 发布,挑战 OpenAI。 视频生成领域 Runway Gen3 和快手可灵表现优秀。 AI 3D 技术逐渐崭露头角。 Google 和月之暗面推出长上下文缓存技术。 快手发布可灵网页版及大量模型更新。 阶跃星辰发布多款模型。 商汤打造类似 GPT4o 的实时语音演示。 GraphRAG:微软开源新型 RAG 架构。 2024 年 9 月: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法(征求意见稿);Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 2024 年 1 月: 斯坦福大学 Mobile Aloha。 1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D。 1 月 11 号 GPT store 上线。 1 月 MagnificAl 高清放大爆火。 1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售。 此外,红杉资本美国合伙人 Pat Grady 在最新访谈中表示,AI 技术将为服务行业带来变革机遇,而非取代软件公司。AI 的潜力在于赋能服务行业,但人际关系和实际执行仍需人工。对于基础模型公司,Grady 认为它们可能像数据库公司一样发展,提供开发者 API,有机会进入应用层。他认为现有模型已足够强大,关键在于工程化优化和认知架构设计。
2025-02-24
那个AI擅长修改简历?
以下是一些擅长修改简历的 AI 工具: 1. 超级简历优化助手:这是一款 AI 简历优化工具,使用自然语言处理技术,能分析简历内容并提供优化建议,帮助用户提高求职成功率,市场规模达数亿美元。 2. Kickresume 的 AI 简历写作器:使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历,为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容,并保持一致语调。 3. Rezi:是一个受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台,使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面,包括写作、编辑、格式化和优化。 4. Huntr 的 AI 简历构建器:提供免费的简历模板,以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品,还可以查看这里:https://www.waytoagi.com/category/79 。您可以根据自己的需要选择最适合的工具。
2025-02-24
Google AI studio
以下是关于 Google AI Studio 的相关信息: 1. Gemini 2.0 Flash 现身 Google AI Studio: 多模态实时 API:支持实时视觉与音频流应用开发。 速度提升:首次令牌时间显著优化。 质量改进:超越 Gemini1.5 Pro 在基准测试中的表现。 代理能力增强:多模态理解、复杂指令处理、函数调用全面提升。 新增功能:图像生成与可控的文本转语音。链接: 2. Cognition 的 AI 工程师 Devin 正式推出: 定价 500 美金/月,专注于小型任务处理,而非代替程序员。 核心功能:可通过 Slack 指令分配任务、在 VSCode 中管理代码、通过 API 接入定制化工作流。 优势:提升开发效率,擅长修复 bug、优化代码、编写测试用例。链接: 3. OpenAI 回应 ChatGPT 宕机: 全球范围宕机,影响 iOS18.2 及 Siri 集成功能。 可能因苹果新系统大规模更新,Siri 与 ChatGPT 深度集成所致。链接:
2025-02-24
我作为一名OA软件的行业的售前,我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景,所以我对AI知识有简单的了解,我现在想转型AI行业的售前,我该如何系统的学习AI的相关知识,请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划: 一、了解 AI 基本概念 首先,建议阅读「」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。同时,浏览入门文章,这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您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。 三、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。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 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,作为转型者,您可以从以上多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
帮我制作一个面向售前的大模型基础知识培训材料
制作一份面向售前的大模型基础知识培训材料需要涵盖大模型的基本概念、技术背景、应用场景、以及售前人员如何向客户展示和解释这些知识。以下是一个详细的培训材料框架: 1. 大模型基础知识 1.1 什么是大模型 定义:大模型通常指的是由大量参数组成的神经网络模型,能够处理复杂任务,如自然语言处理、图像识别等。 例子:GPT4、BERT、GPT3 等。 1.2 大模型的演变 历史背景:从简单的神经网络到深度学习,再到如今的超大规模模型。 关键技术突破:例如Transformer架构的引入。 1.3 大模型的特点 参数规模:数十亿到上千亿参数。 训练数据:需要海量的标注数据和未标注数据。 计算资源:训练大模型需要高性能计算资源,如GPU和TPU。 2. 大模型的技术背景 2.1 基本架构 Transformer:介绍其核心概念和工作原理。 注意力机制:解释为什么注意力机制在处理长序列任务中如此重要。 2.2 训练方法 预训练与微调:解释大模型通常的训练流程。 数据增强:如何通过数据增强技术提升模型性能。 2.3 性能评估 常用评估指标:如准确率、召回率、F1分数等。 基准测试:介绍GLUE、SQuAD等常用基准测试。 3. 大模型的应用场景 3.1 自然语言处理 生成式任务:如文本生成、对话系统。 理解任务:如文本分类、情感分析。 3.2 计算机视觉 图像分类:如人脸识别、物体检测。 图像生成:如GANs生成高质量图像。 3.3 多模态任务 文本图像联合处理:如图像描述生成、图文匹配。 4. 售前技巧 4.1 需求分析 了解客户业务需求:针对不同业务领域挖掘潜在应用场景。 确定客户痛点:明确大模型能解决的具体问题。 4.2 方案设计 定制化解决方案:根据客户需求设计个性化方案。 成本效益分析:展示大模型带来的商业价值和投资回报。 4.3 技术展示 演示和案例分享:展示成功案例和实际效果。 实时演示:通过在线演示让客户直观感受大模型的能力。 4.4 答疑解惑 常见问题解答:准备好应对客户常见问题的解答。 技术细节解释:根据客户的技术背景,适度讲解技术细节。 5. 实际案例分析 5.1 成功案例 具体案例:如某行业客户通过大模型提升业务效率的实际案例。 效果展示:使用前后对比,量化展示效果。 5.2 失败案例及教训 教训分享:避免哪些常见错误。 风险管理:如何在实施过程中规避风险。 6. 总结与展望 6.1 大模型的未来发展 技术趋势:如更大规模模型的训练、更高效的训练方法。 应用前景:大模型在不同领域的潜在应用。 6.2 持续学习与提升 推荐学习资源:如相关书籍、课程、社区论坛等。 实践机会:鼓励参与实际项目,提高实战经验。 以上是一个大模型基础知识培训材料的框架,具体内容可以根据实际需求进行细化和扩展。希望这能帮助你更好地向售前人员传授大模型的知识。
2024-06-04