Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

AI企业赋能

Answer

以下是关于 AI 企业赋能的相关内容:

去年,生成式 AI 从不引人注意走向 AI 50 强榜单前列。今年,企业用户和消费者的 AI 生产力大幅提高,应用公司在 AI 50 强榜单中占主导。许多公司正将 AI 融入工作流程以快速达成 KPI,如 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现近 20%的事件避免率,Palo Alto Networks 利用 AI 降低处理费用成本,Hubspot 利用 AI 扩大用户规模,瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持节省 4000 多万美元。成千上万的公司在将 AI 整合到工作流程中以扩张规模和降低成本,AI 50 强企业在快速进化。不远的将来,有望看到 UX 和 UI 围绕 AI 功能重新设计。

在法律法规方面,《促进创新的人工智能监管方法》提到:

  • 要清晰,帮助跨部门企业应对监管环境。
  • 值得信赖,提高消费者和企业对框架及其要求的认识。
  • 协作,通过教育和提高意识,使企业和消费者能够参与框架的持续评估和迭代。
  • 支持创新,增强信任以提高 AI 采用率。

同时,当前 AI 通过现有法律框架如金融服务监管等进行监管,但存在一些风险在现有监管范围之间或空白处。行业反映监管不一致会给企业带来不必要负担,可能导致小企业离开市场。监管协调有助于企业投资 AI 创新并建立公众信任,一些监管机构已通过正式网络合作确保监管一致性,但其他监管机构在 AI 专业知识方面能力和获取有限,存在执法不一致和部分监管机构过度解读权限范围的风险。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

红杉|AI 50 未来公司

原文链接:https://www.sequoiacap.com/article/ai-50-2024/发表时间:2024-4-11作者:Konstantine Buhler编译:Z Potentials去年,生成式AI从不引人注意的地方走到了AI 50强榜单的前列。今年,随着我们看到企业用户和消费者的AI生产力开始大幅提高,它成为前沿和中心。尽管2023年美国的大部分AI风投都流向了基础设施领域——其中60%流向了最大的大语言模型(LLM)提供商,但应用公司仍在AI 50强榜单中占据主导地位。与此同时,我们开始看到AI如何为公司赋能。如今,许多公司正将AI融入其工作流程,以此来快速达成KPI。我们看到大公司正通过将AI融入其产品的方式而获益。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最近宣布,通过将AI融入用户支持,他们在运行率方面节省了4000多万美元。现在,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。AI 50强企业正在快速进化。不远的将来,我们有望看到UX和UI围绕AI的功能进行重新设计。在更好、更廉价地复制现有功能之后,我们将开发全新的用户界面,以提供有价值的新体验。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

•Clear:by helping businesses working across sectors to navigate the regulatory landscape.•Trustworthy:by increasing awareness of the framework and its requirements among consumers and businesses.•Collaborative:by educating and raising awareness to empower businesses and consumers to participate in the ongoing evaluation and iteration of the framework.•Pro-innovation:by enhancing trust,which is shown to increase AI adoption.Horizon scanningActivities•Monitor emerging trends and opportunities in AI development to ensure that the framework can respond to them effectively.120 Pro-innovation Regulation of Technologies Review:Digital Technologies,HM Treasury,2023.121 The Centre for Data Ethics and Innovation(CDEI)Public attitudes report states that the public continue to have limited awareness of AI,with knowledge mainly of low-risk use cases that are already in use but showing low familiarity with more complex AI applications.Public expectations for AI governance(transparency,fairness and accountability),Centre for Data Ethics and Innovation,2023.47A pro-innovation approach to AI regulation•Proactively convene industry,frontier researchers,academia and other key stakeholders to establish how the AI regulatory framework could support the UK’s AI ecosystem to maximise the benefits of emerging opportunities whilst continuing to take a proportionate approach to AI risk.•Support the risk assessment function to identify and prioritise new and emerging AI risks,working collaboratively with industry,academia,global partners,and regulators.Rationale

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

1.27.While AI is currently regulated through existing legal frameworks like financial services regulation,60 some AI risks arise across,or in the gaps between,existing regulatory remits.Industry told us that conflicting or uncoordinated requirements from regulators create unnecessary burdens and that regulatory gaps may leave risks unmitigated,harming public trust and slowing AI adoption.2.28.Industry has warned us that regulatory incoherence could stifle innovation and competition by causing a disproportionate amount of smaller businesses to leave the market.If regulators are not proportionate and aligned in their regulation of AI,businesses may have to spend excessive time and money complying with complex rules instead of creating new technologies.Small businesses and start-ups often do not have the resources to do both.61 With the vast majority of digital technology businesses employing under 50 people,62 it is important to ensure that regulatory burdens do not fall disproportionately on smaller companies,which play an essential role in the AI innovation ecosystem and act as engines for economic growth and job creation.633.29.Regulatory coordination will support businesses to invest confidently in AI innovation and build public trust by ensuring real risks are effectively addressed.While some regulators already work together to ensure regulatory coherence for AI through formal networks like the AI and digital regulations service in the health sector64 and the Digital Regulation Cooperation Forum(DRCF),other regulators have limited capacity and access to AI expertise.This creates the risk of inconsistent enforcement across regulators.There is also a risk that some regulators could begin to dominate and interpret the scope of their remit or role more broadly than may have been intended in order to fill perceived gaps in a way that increases incoherence and uncertainty.Industry asked us to support further system-wide coordination to clarify who is59 Consumer Rights Act 2015;Consumer Protection from Unfair Trading Regulations,HM Government,2008.

Others are asking
制药行业AI赋能企业经营的工具有哪些
很抱歉,您提供的内容中并未直接提及制药行业 AI 赋能企业经营的具体工具。但一般来说,在其他行业中,AI 赋能企业经营可能会用到以下类型的工具: 1. 数据分析和预测工具:帮助企业处理和分析大量数据,以预测市场需求、药物研发趋势等。 2. 自动化流程工具:例如自动化生产流程控制、质量检测等环节。 3. 智能客服工具:为客户提供快速准确的服务和解答。 4. 药物研发辅助工具:利用 AI 算法加速药物研发过程,如虚拟筛选药物靶点等。 由于您提供的资料有限,以上只是一些常见的可能性,具体到制药行业还需要进一步的针对性研究和了解。
2025-02-25
AI如何赋能售前售中售后等业务场景
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。
2025-02-24
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
小白如何用ai开始学习图片设计
对于小白如何用 AI 开始学习图片设计,以下是一些建议: 1. 图像流搭建 创建第一个图像流:由于文本类型大语言模型无法直接生成图片,需要通过【技能】部分的图像流为文本大模型提供图像生成能力。为 bot 加入图像流时,要设定图像流名称以及描述(名称只能是英文)。 了解图像流节点的意义:图像流编辑界面左侧的工具栏集合了所有可能用到的功能,大致可分为智能处理工具(如“智能生成”“智能抠图”“画质提升”等)、基础编辑工具(如画板、裁剪、调整、添加文字等)和风格处理类工具(如风格迁移、背景替换等)。从基础编辑工具开始尝试,熟悉后再探索其他功能。右侧类似画布,可拖拽左侧工具或点击“+”拖放各种工具模块,工具之间可连接形成工作流程。 根据需求进行图像流设计:例如生成海报功能,在总结故事后,将完整的故事作为输入,对输入的故事进行一轮提示词优化,从自然语言转变为更符合文生图大模型的提示词,将优化后的提示词输入生图大模型,调整生图的基础风格和信息,输出最终的配图海报。 测试图像流。 2. 利用即梦 AI 生成海报 提示词:皮克斯风格,三宫格漫画:一只小狗,坐在办公桌前,文字“KPI 达标了吗?”。一只小狗,拿着一个写满计划的大本子,微微皱着眉头,文字“OKR 写好了吗?”。一只小狗坐在电脑前,文字“PPT 做好了吗?”。 实操教程: 打开即梦 AI:https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 点击 AI 作图中的图片生成。 填写绘图提示词,选择生图模型 2.1,点击立刻生成。 3. 进阶技巧和关键词 图片内容一般分为二维插画以及三维立体两种主要表现形式。 主题描述:可以描述场景、故事、元素、物体或人物细节、搭配等。描述场景中的人物时,最好独立描述,不要用一长串文字,否则 AI 可能识别不到。 设计风格:可找风格类关键词参考或垫图/喂图,让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成图片。对于某些材质的描述,关键词的运用有很多门道,需要针对某一种风格单独进行“咒语测试”。
2025-02-26
AI生成PPT
以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容: 卓 sir 的制作流程:先让 GPT4 生成 PPT 大纲,然后将大纲导入 WPS 启用 WPS AI 一键生成 PPT,再让 chatPPT 添加动画,最后手动修改细节。其中,生成符合要求的大纲最费时间。 市面上大多数 AI 生成 PPT 的思路:AI 生成 PPT 大纲、手动优化大纲、导入工具生成 PPT、优化整体结构。 相关推荐:gamma、AIPPT、islide AI 等产品,其中 gamma 被认为在审美方面表现较好。 扩展阅读:《AI 生成 PPT 工具红黑榜,这三款千万别用》《AI+PPT 等效率工具的研报》 您可以根据自己的需求和喜好选择合适的方法和工具来生成 PPT。
2025-02-26
文生营销图AI
以下是关于文生营销图 AI 的相关教程: Liblibai 简易上手教程: 1. 定主题:确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择内容贴近的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设为 2。 6. Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写要避免的内容,同样是单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了效果差。 10. 尺寸:根据喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 Tusiart 简易上手教程: 1. 定主题:确定图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint:根据主题选择贴近的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. ControlNet:用于控制图片中特定的图像,如人物姿态等,属于高阶技能。 5. 局部重绘:下篇再教。 6. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 7. Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt:用英文写要避免的内容,同样是单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 9. 采样算法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数:选 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,多了意义不大且慢,少了效果差。 11. 尺寸:根据喜好和需求选择。 关于【SD】文生图提示词: 1. 避免使用太大的数值,如 1920x1080,可能导致奇怪构图,可使用高清修复放大图像倍率,记住高宽比主要控制画面比例。 2. 调整好参数后生成图片,若质感不足,可添加标准化提示词,如:,绘图,画笔等,让画面更趋近于固定标准。
2025-02-26
AI LOGO工具
以下是一些生成 Logo 的 AI 产品: 1. Looka:这是一个在线 Logo 设计平台,使用 AI 理解用户的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 制作器利用 AI 技术创建个性化设计,用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr:提供简单易用的设计工具,用户能拖放设计,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,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。 这些 AI 产品让无设计背景的用户也能轻松创建专业 Logo。使用时,用户可根据品牌理念和视觉偏好,通过简单交互获得系列方案,并进一步定制优化至满意。 此外,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:https://waytoagi.com/category/20 。 在第六期“一起做个 LOGO 吧”活动中,活动时间为 2024 年 6 月 9 日至 2024 年 6 月 16 日。活动目标包括探索制作 LOGO 方法、创造独特生成技巧、制作代表学习成果的作品。参与方式为使用 SD 等 AI 工具出图并将作品发送至 SD 学社微信群。会创建在线文档收集作品,6 月 16 日举行群内投票选出前三名,注意事项包括确保设计原创、允许作品公开展示以及在截止日期前提交。 在 AI 制作游戏 PV《追光者》中,故事背景创作阶段结合 chatGPT 发散制作游戏世界观,引导 ChatGPT 用分镜形式描述,使用 new bing 共创细致的故事分镜。生图阶段利用 ChatGPt 制作 midjourney 提示词工具,进入 midjourney 绘图包括制作 logo。还统一了 MJ 风格描述词,建立 AI 描述词模板,运用 midjourney 尝试制作不同风格 logo,最后用 PS 合成。
2025-02-26
我想知道ai学习路径
以下是为您提供的 AI 学习路径: 一、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。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。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,您可以找到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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。您可以根据自身兴趣选择特定模块深入学习,比如掌握提示词的技巧,这上手容易且实用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。您可以尝试使用各种产品进行创作,知识库中也有很多实践后的作品和文章分享,欢迎您在实践后进行分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 实际应用表现的第一手体验。 六、技术研究方向 1. 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 七、应用方向 1. 编程基础:Python、C++等。 2. 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署:模型优化、模型服务等。 7. 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-02-26
AI 自动化和工作流编排有什么好的工具和方案
以下是一些关于 AI 自动化和工作流编排的工具和方案: 1. RPA 软件:很早就出现在工作流编排领域,目标是使基于桌面的业务流程和工作流程实现自动化,现在越来越多的 RPA 软件带上了 LLM。 2. ComfyUI:将开源绘画模型 Stable Diffusion 进行工作流化操作模式,用户在流程编辑器中配置 pipeline,通过不同节点和连线完成模型操作和图片生成,其 DSL 配置文件支持导出导入,提高了流程的可复用性,降低了时间成本。 3. Dify.AI:工作流设计语言与 ComfyUI 有相似之处,定义了一套标准化的 DSL 语言,方便使用导入导出功能进行工作流复用。 4. Large Action Model:采用“通过演示进行模仿”的技术,检查人们与界面的互动并模仿操作,从用户提供的示例中学习。 5. Auto GPT/Agent/Baby AGI:基于 GPT4 语言模型的开源应用程序,用户输入目标后可自主执行任务、递归地开发和调试代码。能用于自动化任务、创建自主的 AI 代理、完成各种任务等,访问地址为: 。 此外,在工作流编排中还涉及到一些概念和技术: 1. 短期记忆和长期记忆:短期记忆将所有的上下文学习看成是利用模型的短期记忆来学习;长期记忆通过外部的向量存储和快速检索来存储和召回信息。 2. 工具:学会调用外部不同类型 API 来获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 3. 动作:大模型结合问句、上下文的规划、各类工具,最终决策出需要执行的动作。 4. Agentic Workflow 可以从提升效率、提高质量、节省时间的角度思考,通过将复杂任务分解成较小步骤,融入更多人类参与到流程中的规划与定义,减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖,提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 但需要注意的是,Agentic Workflow 虽然美好,但使用的用户目前较少,可能是出现周期、工作流使用的上手难度等因素导致,并且在复杂流程上的开发并不是那么稳定可靠。
2025-02-26
我希望通过ai做好我企业内部的智能巡检。巡检内容主要是针对企业的门店的招牌门头是否合规给出意见。主要合规性检查包括:Logo是否符合公司的设计标准;门头的颜色搭配、尺寸是否符合标准(还要提醒褪色),请问大体应该是各什么思路?
很抱歉,飞书知识库中没有与您关于通过 AI 做好企业内部门店招牌门头智能巡检思路的直接相关内容。但一般来说,您可以考虑以下思路: 1. 数据采集:使用图像采集设备获取门店招牌门头的图像数据。 2. 图像识别技术:运用 AI 的图像识别能力,对采集到的图像进行分析,识别 Logo、颜色、尺寸等元素。 3. 建立标准模型:根据公司设计的标准,建立合规性的模型,以便与采集到的图像进行对比。 4. 智能判断:通过算法判断门头的各项元素是否符合标准,包括 Logo 是否与标准一致,颜色搭配、尺寸是否在规定范围内,以及是否存在褪色等问题。 5. 生成报告和提醒:根据判断结果生成详细的报告,并及时提醒相关人员进行整改。
2025-02-25
什么是AI提示词,为何要做去AI提示词这项工作,对个人或者企业有什么价值?
AI 提示词是在与人工智能模型交互时,用于引导模型产生准确、有用和相关回答的指令或描述。 对于个人、企业和组织,AI 提示词具有以下价值: 1. 是 AI 在组织内落地的一把钥匙:新工具落地时,生产者易对其产生怀疑和抵触,而提示词能有效让大家迅速意识到工具在帮忙干活。 2. 是提取和复用业务方法论的有效工具:深谙跨语种沟通方法论的人可将其封装成提示词,让他人直接使用,无需深入学习方法论本身。 3. 是碾压式的组织学习利器:基于 Johari 沟通视窗模型,大模型加提示词在拓展认知的四个象限中都有很好的阐述式或启发式应用方法,能有效优化传统组织学习模式。 提示词工程师是负责设计和优化提示的专业人员,他们需要具备一定的领域知识、理解人工智能模型的能力以及对用户需求的敏感性。其主要职责包括设计提示、优化提示、评估提示。提示词工程师需要具备领域知识、自然语言处理(NLP)知识、人工智能(AI)知识和良好的沟通能力。随着人工智能技术的发展,对提示词工程师的需求将越来越大。
2025-02-25
如何生成企业自己的知识库
生成企业自己的知识库可以参考以下内容: 理论基础: 大模型训练数据有截止日期,当需要依靠不在训练集中的数据时,可通过检索增强生成 RAG(Retrieval Augmented Generation)实现。 RAG 应用包括文档加载(从多种来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码)、文本分割(把文档切分为指定大小的块)、存储(将切分好的文档块嵌入转换成向量形式并存储到向量数据库)、检索(通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片)、输出(把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案)。 使用 Coze 知识库: 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge Coze 实操 徒手捏 Bot: 搭建流程: 用户输入问题。 大模型通过知识库搜索答案。 大模型根据知识库的内容生成答案。 数据库将用户问题和答案进行存储。 将答案展示给用户。 创建工作流: Start 节点:默认节点,定义输入变量“question”,由 Bot 从外部获取信息传递过来。 知识库节点:输入为用户的查询,输出为从知识库中查询出来的匹配片段。注意查询策略包括混合查询、语义查询和全文索引。 变量节点:有设置变量给 Bot 和从 Bot 中获取变量的能力。 此外,您还可以参考以下作业: 5 月 7 号:创建 https://www.coze.com 账号、创建 https://www.coze.cn 账号、加入共学的 team(看备注)、有精力的话提前阅读、尝试创建自己的第一个 Bot 用来免费使用 GPT4。 5 月 10 日罗文:认领一个插件制作插件说明,可参考。 上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了,5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿,然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。
2025-02-22
chatgpt-on-wechat接入企业微信应用的具体操作
以下是 chatgptonwechat 接入企业微信应用的具体操作: 1. 登录宝塔面板,在其中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。 2. 点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮。 3. 项目模板代码示例如下:将编译好的内容复制进来。 4. 在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。 5. 运行成功后,点击容器,可以看到运行的是两个服务。 6. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,在弹出层中用提前预备好的微信进行扫码。 7. 手动刷新界面,点击“刷新日志”,若看到“WeChat login success”,则成功将 Bot 接入微信中。 此外,还需注意: 1. chatgptonwechat 项目是基于大模型的智能对话机器人,支持微信公众号、企业微信应用、飞书、钉钉接入,可选择多种模型,能处理多种形式的内容,并通过插件访问外部资源,支持基于自有知识库定制企业 AI 应用。 2. 点击“Docker”中的“编排模板”中的“添加”按钮,可参考相关代码示例进行操作。若无法正常启动,可查看文档后面的“常见问题”。
2025-02-21
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