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AI 项目企业落地方向和案例。

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以下是关于 AI 项目企业落地方向和案例的相关内容：

AI 企业落地应用方面，有文章能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命的核心知识信息，从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，以通俗易懂但不失专业严谨的方式带你走入 AI 的世界。

Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了企业应用 AI 的最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验是评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。案例方面，Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin，使其处理 86%的客服请求，其中 51%无需人工介入。相关链接：https://baoyu.io/blog/anthropic-ai-best-practices-common-errors 、https://x.com/dotey/status/1894784214257615022

此外，还有用飞书+DeepSeek R1 搭建自动化 AI 工作流的相关内容。流程包括 URL 内容抓取➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写➝生成文章。飞书提供快速启动模板，支持翻译、OCR 等任务。工作流链接：https://ycnqs1rgtsis.feishu.cn/wiki/LPOlwXk5NibYJEksHsDcUsK5nNf?from=from_copylink 。Deep Research 提示词模板的核心包括背景信息（XML 包裹）、任务要求（分析主题、检索范围）、输出格式（语言、表格）。查看模板：https://x.com/dotey/status/1894755496537506303 。

宝玉 Q&A 中提到处理大规模代码，可使用 XML 包裹，超大代码可上传 GitHub 供 AI 分析，AI 还可生成代码并搜索相关库。查看内容：https://x.com/dotey/status/1894603243218485534 。ChatGPT 免费用户可使用 GPT-4o mini 语音版，免费用户可体验自然对话节奏，Plus/Pro 用户享特权。

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References

走入AI的世界

欢迎来到“AI企业落地应用”专栏，在这里，我们将分享AI技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始，这是一篇能带你快速搞懂本轮AI大模型革命相关核心知识信息的文章，我们将从历史到今天，从原理到应用，从产业到趋势，用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式，带你快速走入AI的世界，跟上AI大势。阅读提示：为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习AI应用的伙伴更好的阅读，下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑，帮助于你在学习应用AI的路上走得更加顺畅和稳健，但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨，我们将会显性的做出标注提示，方便你识别，你可以关注文末的论文推荐导引，去了解真实的技术细节。此外，文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容，我们也将会显性的做出标注提示，告诉你这部分内容即使不懂，也完全没关系，可以放心跳过，不必焦虑。

宝玉 日报

🫧宝玉日报「2月26日」✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🚀企业如何落地AI？Anthropic分享最佳实践与常见误区Anthropic在AI Engineer Summit 2025上分享了企业应用AI的最佳实践，并总结了常见错误。核心挑战：如何入手、如何评估效果、技术选择困惑（如是否需要微调）。关键经验：评估先行，明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡，避免过早微调，先进行基础优化。案例分析：Intercom通过评估优化AI Agent Fin，使其处理86%的客服请求，其中51%无需人工介入。🔗[https://baoyu.io/blog/anthropic-ai-best-practices-common-errors](https://baoyu.io/blog/anthropic-ai-best-practices-common-errors)🔗[https://x.com/dotey/status/1894784214257615022](https://x.com/dotey/status/1894784214257615022)2⃣️⚡用飞书+DeepSeek R1搭建自动化AI工作流

2月27日 社区动态速览

Anthropic分享企业AI落地实践与误区挑战：如何入手、评估效果、技术选择（如微调）。最佳实践：评估先行、权衡“智能度、成本、延迟”平衡，避免过早微调。案例：Intercom通过评估优化AI Agent Fin，实现86%客服需求处理，其中51%无需人工介入。[详细文章](https://baoyu.io/blog/anthropic-ai-best-practices-common-errors)飞书+DeepSeek R1自动化工作流流程：URL内容抓取➝DeepSeek R1翻译➝自动改写➝生成文章。飞书模板：提供快速启动模板，支持翻译、OCR等任务。[工作流链接](https://ycnqs1rgtsis.feishu.cn/wiki/LPOlwXk5NibYJEksHsDcUsK5nNf?from=from_copylink)Deep Research提示词模板核心：背景信息（XML包裹）、任务要求（分析主题、检索范围）、输出格式（语言、表格）。[查看模板](https://x.com/dotey/status/1894755496537506303)宝玉Q&A：处理大规模代码代码处理：使用XML包裹，超大代码可上传GitHub供AI分析。AI编程：可生成代码并搜索相关库。[查看内容](https://x.com/dotey/status/1894603243218485534)ChatGPT免费用户使用GPT-4o mini语音版功能：免费用户可体验自然对话节奏，Plus/Pro用户享特权。

Others are asking
都有哪些 关于制造行业的AI应用
在制造业领域，AI 有以下应用： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，可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，能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，能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。 此外，在汽车行业，AI 的应用案例包括： 1. 自动驾驶技术：利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。 2. 车辆安全系统：AI 用于增强车辆的安全性能，如自动紧急制动（AEB）、车道保持辅助（LKA）和盲点检测系统。 3. 个性化用户体验：AI 可根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置，如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护：通过分析车辆的实时数据，AI 能预测潜在的故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化：在汽车制造过程中，AI 用于自动化生产线，提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析：汽车公司使用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据，以便更好地理解客户需求，制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理：AI 在电动汽车（EV）的电池管理和充电策略中发挥作用，优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务：AI 支持的共享出行服务，如 Uber 和 Lyft，使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略，提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐：AI 驱动的语音助手，如 Amazon Alexa Auto 和 Google Assistant，允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断：AI 系统可以远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持，帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。
2025-02-27
ai 换装怎么换职业妆照
以下是关于 AI 换装换职业妆照的步骤： 1. 来到图生图中，若图片已进入“上传重绘蒙版”但因 bug 看不见，错误时可手动保存蒙版。 2. 进行换衣步骤，提示词输入“蓝色毛衣”，将蒙版区域内容处理改为“填充”，尺寸改为和图像一致，重绘幅度设为 1。但由于蒙版区域较大，AI 填写内容时可能出现与之前的手衔接不上的问题。 3. 可通过降低重绘幅度或添加 openpose 来控制人物身体，得到正确姿势。 4. 除图生图的局部重绘外，还可使用 controlnet 的局部重绘功能，控制模式选择“更注重提示词”，具体使用哪个可自行试验选择效果好的。
2025-02-27
Ai 换脸形象照怎么换
以下是关于 AI 换脸形象照的相关信息： 法律风险： AI 换脸技术存在民事侵权风险。《民法典》规定，未经肖像权人同意，使用他人肖像的行为侵犯肖像权。 在刑事犯罪方面，使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人，并在网络上肆意传播，可能涉嫌侮辱、诽谤罪。此外，还存在利用该技术进行诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪等违法犯罪活动的情况。 制作方法： 可以通过某些工具生成数字人，在显示区域调整背景图和数字人的位置，增加字幕，完成后导出备用。若要换脸，需使用其他工具。 例如星流一站式 AI 设计工具，选中图像进入扩展功能界面，自动提取面部信息，上传想要替换的图片，选择重绘风格等参数即可。
2025-02-27
Ai 换脸形象照
以下是关于 AI 换脸的相关信息： 应用场景：包括 ai 写真换脸、工作流、自媒体、设计、电商、修复老照片等。在节目单中，也有 AI 换脸在视频与影视方面的应用，如春晚开头、AI 这一年等节目。 法律风险：民事方面，未经肖像权人同意使用其肖像可能侵犯肖像权。刑事方面，使用他人肖像进行 AI 换脸旨在侮辱、诽谤、恶意丑化他人并在网络上肆意传播，可能涉嫌侮辱、诽谤罪，此外还存在利用该技术进行诈骗罪和制作、复制、出版、贩卖、传播淫秽物品牟利罪或传播淫秽物品罪等违法犯罪活动的风险。
2025-02-27
求AI大模型基础原理课程，讲的简单通俗
以下是关于 AI 大模型基础原理的简单通俗课程： 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 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、强化学习。 监督学习：使用有标签的训练数据，算法目标是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：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类，例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 深度学习是一种参照人脑的方法，具有神经网络和神经元（因层数多称为深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解（不擅长文本生成），像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。
2025-02-27
我想学ai作图
以下是关于学习 AI 作图的一些指导： 比赛要求： 参加由麦乐园和摩达社区发起的“AI 梦一单一世界”比赛，需用摩搭平台和麦橘超然模型作为底膜训练 Lora，提交训练好的 Lora 及用其生成的六张以上高质量、展现完整世界观的作品。 作图思路： 1. 明确创作主题即锚点，根据 Lora 风格确定创作方向。 2. 确定主体，联想主体的角色设定。 3. 增加叙事感，让画面有一到两个及以上角色，制造反差和联想。 图片构成因素： 好看的图片的构成因素包括构图、色彩以及光影。 构图相关： 1. 概念：构图指在框架或空间内元素的摆放位置、形状、物体形状及纹理等，好的构图能引导观看者并创造和谐平衡。 2. 分类：包括景别（远景、全景、中景、近景、特写）和拍摄视角（俯视、平视、仰视，正面、侧面、背面）。 3. 要素：有主体、陪体、前景、背景、点线面，合理运用可丰富画面。 4. 方式：如点中心构图、九宫格构图、三分法构图、对称构图、对角线构图、曲线构图、框架构图、三角形构图等。在 AI 绘图中，推荐中景及以上景别，全身景别可能需开 AD 跳以确保作图质量。 创作有趣作品： 通过运用反差制造有冲击力的画面，创作出有叙事感和趣味性的作品。趣味性可通过反差、反逻辑、超现实方式带来视觉冲击，美感需在美术基础不出错前提下形式与内容结合。 提示词编写方法： 用自然语言详细描述画面内容，避免废话词，Flux 对提示词的理解和可控性强。 实操演示： 以未发布的 Lora 为例，按赛题需求先确定中式或日式怪诞风格的创作引子。比如人物创作可以从汉服女孩入手，逐步联想其颜色、发型、妆容、配饰、表情、背景等元素编写提示词。 另外，有人学习 AI 绘画的经历表明，如果要主动学习 AI，亲测有效的方式是让其看到 AI 能多快多好地完成手头的活儿。生成式 AI 目前还在非常早期的阶段，为 AI 找高价值应用场景或许能干个一二十年。
2025-02-27
AI介入设计的相关案例
以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例： 1. 在工作流方面： 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中，AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右，其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效，从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例： 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，更精准表达营销活动主题，如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景：对于定制化真人模特实景素材的主题活动，通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出，如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉：在 UI 设计场景中，采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果，如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉，如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，稳定输出定制化 IP 形象，如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放：如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。
2025-02-26
model endpoint ID是什么东西？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
很抱歉，目前没有关于“model endpoint ID”的相关内容。但一般来说，“model endpoint ID”可以理解为模型服务端点的标识符。 打个比方，就像每个房间都有一个独特的门牌号，“model endpoint ID”就是模型服务这个“房间”的门牌号，通过它可以准确地找到和调用特定的模型服务。 在实际的数据处理中，它可能类似于一个唯一的编码，比如“MEID12345”，用于区分不同的模型服务端点，以便系统能够准确地将请求路由到对应的模型服务进行处理。 希望这样的解释能对您有所帮助，如果您还有其他疑问，请随时向我提问。
2025-02-26
TPM 限制是什么意思？请用文字、数据、案例、比喻等形式进行教学
TPM 限制指的是每分钟处理的事务数（Transactions Per Minute）的限制。 以字节火山引擎为例，它默认提供了高达 500 万 TPM 的初始限流。这对于像一次工作流测试就消耗 3000 多万 tokens 的用户来说，限流的设置具有重要意义。 打个比喻，TPM 限制就好像是一条道路上设置的通行车辆数量限制，如果超过这个限制，就可能导致交通拥堵或者无法正常通行。在 AI 领域，超过 TPM 限制可能会影响服务的性能和稳定性。 比如，当有大量的请求同时发送到系统，如果没有 TPM 限制，可能会导致系统响应变慢甚至崩溃；而有了合理的 TPM 限制，就能保证系统有序地处理请求，为用户提供稳定可靠的服务。
2025-02-26
在短视频制作领域，有哪些AI软件可供使用？可以提供哪些帮助？有没有很好的案例参考？
在短视频制作领域，以下是一些可供使用的 AI 软件及其所能提供的帮助和相关案例参考： 1. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 可生成视频脚本，剪映能依据脚本自动分析所需场景、角色、镜头等要素并生成素材和文本框架，实现从文字到画面的快速转化，节省时间和精力。 2. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持将多模态输入（如图像、文本、音频）转化为视频。 3. Pictory：AI 视频生成器，允许用户轻松创建和编辑高质量视频，用户提供文本描述即可生成相应内容。 4. VEED.IO：提供 AI 图像生成器和 AI 脚本生成器，帮助用户从图像制作视频，并规划视频内容。 5. Runway：AI 视频创作工具，能将文本转化为风格化的视频内容，适用于多种场景，但存在爱变色、光影不稳定的问题。 6. 艺映 AI：专注于人工智能视频领域，提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，可根据文本脚本生成视频。 案例参考：在制作 AI 短片时，会根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如，Pixverse 擅长物体滑行运动，有手部特殊运动的画面会用 Runway 来辅助完成，需要人物表情自然的画面会用 Pika 来生成。在声音方面，使用 11labs 进行对白制作，但存在 AI 声音没有情绪和情感的问题。在剪辑方面，先进行粗剪确定画面逻辑，再进行定剪调整和替换画面素材。音效和音乐方面，剪映中有简单音效库，复杂音效可能需另外制作，商用音乐要注意版权。特效方面，剪映可添加一些光影效果。包装方面，剪映智能匹配字幕较为方便。
2025-02-25
deepseek 落地案例
以下是关于 DeepSeek 的落地案例： 1. 华尔街分析师认为 DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能，并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为其或改变科技格局，降低 AI 行业的进入门槛。详情：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/deepseek 2. DeepSeek 在中文场景表现优秀，日常写作和表达习惯贴近人类，但专业论文总结略弱。数学能力不错，编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO，提升语言评价灵活性与训练速度。更多信息：https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873 ，GRPO 详情：https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpodeepseekr18c6cff0cdeb84937a4197066af987e43 3. 举办了全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动，如郑州场展示搭建的无敌工作流，深圳场分享 DeepSeek+出海的落地方案，北京场玩起 AR+机械汪，广州场探讨如何使用 DeepSeek 辅助速通吃“霸王餐”，福州场有最年轻的分享者展示玩转 DS 的示例。同时，活动展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处，且 DeepSeek R1 大模型全面融入飞书多维表格、飞书智能伙伴创建平台等多款产品。详情：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KRtwwVqKKiB7PKkgzu3chsX6nzF 4. 在芯片行业，如存储芯片负责人考虑与 DeepSeek 谈 HBM4 定制合作，台积电研发中心因对方技术调整产能，ASML 总部针对对方算法调整策略，中芯国际因 DeepSeek 证明的技术提高产线利用率并获得追加投资。
2025-02-24
AI案例
以下是一些 AI 在不同领域的应用案例： 活动策划方面： 1. 活动主题及内容生成：根据活动目标、参与者背景等信息，AI 可以生成合适的活动主题和内容框架建议，例如通过对话生成模型提出活动主题和议程草案。 2. 邀请函和宣传文案生成：AI 可以基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。例如微软在 Build 大会上，使用 AI 生成了 8000 多份个性化的邀请函。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等，AI 可以辅助管理活动现场的人流、秩序等。例如基于人群密度的通道引导、实时翻译等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统可以作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。例如，Replika 提供了智能的虚拟活动助手应用。 5. 活动反馈分析：AI 可以自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。例如飞书和钉钉的会议总结功能。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，AI 可以优化营销策略，实现个性化营销。例如，针对目标受众的定向广告投放等。 其他领域： 1. 客户服务聊天机器人中的自然语言处理：具有适应性，能根据大量数据集训练对实时客户消息做出响应，并可能随着系统学习而增加个性化；具有自主性，基于客户文本输入生成类似人类的输出，回答查询、帮助客户查找产品和服务或发送有针对性的更新，操作时几乎不需要人工监督或干预。但可能存在无意包含不准确或误导信息等监管问题。 2. 医疗保健分诊系统的自动化：具有适应性，能根据医疗数据集、患者记录和实时健康数据分析预测患者病情；具有自主性，为医疗专业人员或直接为患者生成有关患者症状可能原因的信息，并推荐潜在的干预措施和治疗方法。 扣子案例： 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
2025-02-22
我想时刻关注Deepseek目前在电商行业应用落地的场景的信息及对应的应用APP、小程序等，可以通过什么渠道第一时间获取
目前关于 Deepseek 在电商行业应用落地的场景信息以及对应的应用 APP、小程序等，您可以通过以下渠道第一时间获取： 1. 关注 Deepseek 官方网站的动态发布和通知。 2. 订阅 Deepseek 官方的社交媒体账号，如微信公众号、微博等，获取最新消息。 3. 加入相关的电商行业论坛或社区，与其他从业者交流，获取相关信息。 4. 关注电商行业的权威媒体和资讯平台，可能会有相关报道。
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些？
DeepSeek 在电商行业已应用落地的场景包括： 电商商品策划：如“电商商品策划 DeepSeek 大师版｜一键领取同款多维表格模板”。 商品链接分析：如“商品链接分析工具”。 电商产品上架规划：如“电商产品上架规划”。 您可以通过以下链接获取更详细的信息：
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些？
DeepSeek 目前已在电商行业应用落地的场景包括： 电商商品策划：如 。 商品链接分析：如 。 电商产品上架规划：如 。
2025-02-26
金融行业落地大模型的路径
以下是金融行业落地大模型的相关路径： 1. 从整体行业情况来看： 2024 年被称为国内大模型落地元年，国内大模型项目增长迅速，中标项目数量和金额大幅增长。 大模型中标项目数前五的行业包括金融。 厂商方面，百度在金融行业的中标数量和金额排名领先。 2. 具体应用案例： 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT，并应用于其所在的垂直领域。 3. 行业人士观点： 通用模型适用不同产业，垂直模型类似于单领域专家，垂直大模型的发展有助于提升各领域模型性能。 商汤科技联合创始人杨帆认为，当模型足够大时，可能加速商业化落地，带来更好的技术能力，缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示，大模型是工业革命级的生产力工具，能赋能百行千业。 4. 相关赛事推动： 举办「2024 金融行业·大模型挑战赛」，整合公开金融数据，打造多轮问答评测赛题，提供基础数据表，参赛选手可采用 GLM4 系列模型 API 并运用多种技术手段完成赛题，有多个单位提供支持。
2025-02-24
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
在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题，利用 AI 技术进行市场调研和分析，探索可能的创业方向
在汉语言文学师范领域，利用 AI 技术进行市场调研和分析是有可能发现具有商业价值的问题和创业方向的。 首先，通过对教育市场的大数据分析，AI 可以帮助了解汉语言文学师范专业的就业趋势和需求变化，例如特定地区对该专业教师的需求增长情况，或者新兴教育模式对该专业人才培养的新要求。 其次，利用自然语言处理技术，分析学生和家长对汉语言文学师范教育的反馈和期望，从而发现潜在的教育服务需求，比如个性化的辅导课程、线上教学平台的优化等。 再者，借助 AI 预测模型，可以评估汉语言文学师范相关教材和教育资源的市场需求，为开发创新的教育产品提供依据。 总之，结合 AI 技术，在汉语言文学师范领域进行深入的市场调研和分析，有机会挖掘出具有商业潜力的问题和创业方向。
2025-02-27
一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，如何在ai帮助下在未来几年寻找创业方向和努力路径
对于一名扬州大学汉语言文学师范专业的大一在读生，无创业经验，在未来几年借助 AI 寻找创业方向和努力路径，可以参考以下建议： 首先，了解不同的发展路径特点。在学术研究方面，要培养适应能力，保持对研究的热爱以应对长期缺乏即时反馈的挑战。创业如同“当海盗”，充满刺激和不确定性，需要快速学习、适应市场和承担风险，虽能直接面对社会，但可能带来巨大压力并影响生活质量。在大公司工作需确保个人目标与公司一致，创业公司有生存压力，而打工人有稳定收入和学习机会，但可能限制思维。 其次，明确选择路径的逻辑。无论选择哪种路径，强烈的内在动机是长期成功的关键，动机可能源于内心欲望或对失败的恐惧，要直面并理解它们，将其转化为积极向上的动机，确保符合个人价值观。确定积极动机后，具有学术价值的问题可考虑读博，有商业价值的问题可尝试创业，至少有成长价值的问题可从打工开始。 最后，为持续提升自我，可以采用从导师或上级的角度每周总结工作的实用方法。分析未达成目标的原因，如果是懒惰，要直面并解决，比如找学习伙伴相互监督；如果是能力不足，可以考虑转向擅长领域或增加学习时间。 对于您来说，可以结合自身的兴趣和优势，思考在汉语言文学师范领域中是否存在具有商业价值的问题，利用 AI 技术进行市场调研和分析，探索可能的创业方向。同时，也可以通过打工或参与相关项目积累经验。
2025-02-27
未来5年AI的发展方向
未来 5 年 AI 的发展方向可能包括以下几个方面： 1. 模型发展：从小模型阶段向更强大的模型演进，如 GPT 的出现标志着 AGI 的拐点，Sora 的出现打开了 AGI 的大门，未来可能加大算力和训练，与具身机器人结合，加速智能提升。 2. 能力提升：从能与人类交流到具备对世界力量的感知和与物理世界互动的能力，逐步发展到强人工智能。 3. 应用拓展：在关键领域改变成本结构和提高生产力，如降低医疗、教育等领域的成本，使服务更易获得和负担得起。AI 涉及的领域不断扩大，应用范围更加广泛。 4. 社会影响：可能带来更好的教育、更健康的人口和更有生产力的人，解放人力去解决更重要的问题，创造更美好的社会。但也需要政府和民营企业共同努力，进行人员再培训和能力增强，以应对可能的就业机会变化。 5. 技术突破：如没有编码能力的人独自创建的应用程序或网站走红，OpenAl o1 的开源替代品在推理基准测试中超越它，苹果设备上的研究成果加速个人设备上 AI 的发展等。同时，在一些领域也存在挑战，如对人形机器人的投资水平可能下降，挑战者难以对 NVIDIA 的市场地位造成重大打击等。此外，还可能面临国家安全审查、立法实施等方面的问题。
2025-02-20
AI安全治理这个方向的国内外的团队和人
以下是 AI 安全治理方向的国内外团队和人员相关信息： 美国：拜登签署了 AI 行政命令，美国政府已就 AI 治理框架与多国进行了广泛协商，包括澳大利亚、巴西、加拿大、智利、欧盟、法国、德国、印度、以色列、意大利、日本、肯尼亚、墨西哥、荷兰、新西兰、尼日利亚、菲律宾、新加坡、韩国、阿联酋和英国等。此外，美国迅速跟进世界首个人工智能安全研究所 AISA，美国能源部也一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，AISA 有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等三个核心功能，还发布了用于 LLM 安全评估的框架 Inspect。英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险，还计划设立“AI 安全研究实验室”。 OpenAI：OpenAI LP 约有 100 名员工，分为技术能力（推动 AI 系统功能发展）、安全保障（确保系统符合人类价值观）和政策治理（确保适当治理系统）三个主要方向。
2025-02-20
调研一下AI安全治理这个方向的国内外的团队和人。包括AI安全治理的子方向，每一个子方向国内外有哪些科研院所的哪些团队在做相关方向的工作，以及这些团队有哪些骨干成员，他们有哪些观点。以及这个团队有哪些治理成果，尽量详细
以下是关于 AI 安全治理方向的国内外团队和人的相关调研： 国外团队和人员： OpenAI：首席科学家 Ilya 对模型安全较为关注，提出了通过“指令层次结构”来修复“忽略所有先前指令“攻击的方法，并已在 GPT40 Mini 中得到部署。 Anthropic：在多重越狱方面的工作表明了“警告防御”的潜力，在前面和后面添加警告文本，以警示模型不要被越狱。 Gray Swan AI 的安全专家：试用“断路器”，专注于重新映射有害表示，效果比标准拒绝训练更好。 图灵奖得主 Hinton：支持对 AI 监管，认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，防止其失控或对人类造成伤害，并在网上签署了联名公开信。 英国：创建了世界上第一个人工智能安全研究所 AISA，具有在部署前对高级模型进行评估、建立国家能力并开展研究、协调国际合作伙伴等核心功能，还发布了 Inspect 框架用于 LLM 安全评估，并宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，计划在美国旧金山设立办事处。 国内团队和人员：目前调研内容中未提及国内相关团队和人员的具体信息。 在观点方面，Bengio、Hinton、姚期智等著名研究者认为大模型及其驱动的 AI 必须引入安全性监管，确保大模型是 Safety 的，防止其失控或对人类造成伤害，并签署了联名公开信表达对于 AI 失控的担忧，呼吁学术界和工业界对大模型进行监管。吴恩达和 Lecun 则认为模型的能力不足以使其脱离人类的限制。 治理成果方面，英国通过其高级研究与发明机构（ARIA）花费 5900 万英镑开发“守门员”，负责了解和减少在能源、医疗保健和电信等关键领域中其他人工智能代理的风险。英国政府还计划设立一个“AI 安全研究实验室”。美国能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。LLM 测试初创公司 Haize Labs 与 Hugging Face 合作创建了首个红队抵抗组织基准，汇编了常用的红队数据集并根据模型评估它们的成功率。Scale 根据私人评估推出了自己的稳健性排行榜。
2025-02-20
AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。
2025-02-15