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教育行业有那些基于aigc的业务实际落地的产品和案例?

Answer

以下是教育行业基于 AIGC 的一些业务实际落地的产品和案例:

  • 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用,包括教师使用 AI 的小技巧。涉及人员有张亚丽、富露露、张亚玲、张楚璇、吴箭枢等,学校有深圳大学附属中学、苏州工业园区娄葑学校、上海市静安区风华初级中学南校、江苏省苏州工业园区教师发展中心中学、苏州工业园区唯亭学校初中、中央民族大学附属中学等。
  • AIGC 人机协同国家课程项目化学科实践设计与实施,例如以科学《计量时间博物展》为例,以及基于思维可视化的项目式主题学习设计与实践,如以智驾未来课程为例。相关人员有祝琛、崔琴、张然、刘敏、王国庆、吴沁珂等,学校有深圳市南方科技大学教育集团(南山)实验二小、成都经济技术开发区实验小学校。
  • Al 创作家:用 AI 辅助设计桌游,解决学校实际问题,如北京市新英才学校的魏一然所做的工作。
  • 生成式人工智能与教学变革:AI 领雁行动的探索与实践,相关人员有邹贤莲、向雪萍、陈治佑、余初冉、阊洪娇,学校有重庆两江新区行远小学校。
  • 北京市新英才学校的跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游,英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型,用以识别植物。
  • AIGC 常见名词解释,如 AIGC 意为人工智能生成内容,能进行 AIGC 的产品项目和媒介众多,包括语言文字类的 OpenAI 的 GPT、Google 的 Bard、百度的文心一言等,语音声音类的 Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,图片美术类的 Midjourney、Stable Diffusion 等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

张翼然:用AI为教师减负(3H).pdf

张亚丽、富露露、张亚玲、张楚璇、吴箭枢王西洋、王晓峰、凌昕杜贵宇深圳大学附属中学苏州工业园区娄葑学校上海市静安区风华初级中学南校、江苏省苏州工业园区教师发展中心中学苏州工业园区唯亭学校初中中央民族大学附属中学1112AIGC人机协同国家课程项目化学科实践设计与实施-以科学《计量时间博物展》为例基于思维可视化的项目式主题学习设计与实践以智驾未来课程为例祝琛崔琴、张然、刘敏、王国庆、吴沁珂深圳市南方科技大学教育集团(南山)实验二小成都经济技术开发区实验小学校13Al创作家:用AI辅助设计桌游,解决学校实际问题魏一然北京市新英才学校14生成式人工智能与教学变革:AI领雁行动的探索与实践邹贤莲、向雪萍、陈治佑、余初冉、阊洪娇重庆两江新区行远小学校我与AI对"画"-可可乐博智慧平台赋能小学非遗漆艺课堂基于生成式人工智能及前沿数字化教学工具开展高中数学函数奇偶性(第2课时)的教学活动孙颖欣、韩荣杜金月、李成效、袁小幼、付君、刘瑞芳

桌游、英语分级、生物模型……这所学校的师生用生成式AI做了这些事情!

来源|多知作者|王上当大众都在讨论生成式人工智能(AIGC)对教育的影响时,学校已经行动起来。跨学科项目老师带着学生用AIGC做学校地图桌游,英语老师在AIGC的帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练AI模型,用以识别植物……这是北京市新英才学校正在探索的事情,数字与科学中心EdTech跨学科小组组长魏一然正在深入参与其中。魏一然曾在美国范德堡大学读研究生,在创新学校做过老师,还在腾讯做过教育产品经理,而今在北京市新英才学校的工作内容似乎是为她量身订做的——以AIGC为切入点,做教师培训,探索新的教学方式,并指导学生做新的项目。在这个过程中,魏一然感触颇多,她在接受多知访谈时提到:“我没想到的是,学生们对AIGC的认知和理解有天壤之别,有部分学生对ChatGPT等工具几乎一无所知,很难提出好问题;但有小部分学生熟稔各种AI工具,比老师都懂。”对于目前的进展,魏一然说:“学校领导层非常重视人工智能教育的发展,鼓励老师们大胆探寻新的教育方式和教育工具,也给了很大的自由空间。整体而言,我们还在探索的初级阶段,但也有了一定的经验和成果。”[heading1]01

AIGC常见名词解释(字典篇)

AIGC:AI generated content,又称为生成式AI,意为人工智能生成内容。例如AI文本续写,文字转图像的AI图、AI主持人等,都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行AIGC的产品项目也很多,能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类:OpenAI的GPT,Google的Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类:Google的WaveNet,微软的Deep Nerual Network,百度的DeepSpeech等,还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类:早期有GEN等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney,先驱者谷歌的Disco Diffusion,一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2,以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...[heading1]SD是什么?[content]SD是Stable Diffusion的简称。是它是由初创公司StabilityAI、CompVis与Runway合作开发,2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像。Stable Diffusion是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model;LDM)。SD的代码模型权重已公开发布,可以在大多数配备有适度GPU的电脑硬件上运行。当前版本为2.1稳定版(2022.12.7)。源代码库:github.com/Stability-AI/stablediffusion我们可以通过一系列的工具搭建准备,使用SD进行想要的图片aigc(心想事成的魔法施与)。

Others are asking
我想让我的论文降低AIGC使用率,请问我有什么具体可以操作的办法
以下是一些降低论文中 AIGC 使用率的具体操作办法: 1. 使用 AIGC 论文检测工具: Turnitin:广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文,系统会自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统会扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,其剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统会提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统会分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统会提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统会提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统会分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统会分析并提供结果。 此外,为了从根本上降低 AIGC 使用率,您还需要注重自身的思考和研究,确保论文内容是基于您的独立见解和深入分析。
2025-04-14
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
降低AIGC查重率的提示语
以下是关于降低 AIGC 查重率的提示语相关内容: 结构化提示词对于控制 AIGC 输出效果有重要作用,但原有的结构化提示词在 DeepSeek 上可能不好使,主要原因包括:详细规定思考步骤限制模型自主思考能力、包含大量低信息价值内容降低信息密度、严格的输出格式要求限制模型表达方式。 针对此问题,可设计新的提示词结构,基础结构如下: 1. 符合角色扮演的,基于 html 标签语法编写格式,好处是不用再学 Markdown 语法,降低学习门槛,有更完善逻辑结构且逻辑可嵌套,但坏处是比 Markdown 语法逻辑负担重,初学者易忘记写闭合标签。 2. 您也可以继续使用 MarkDown,只要抽象出来的元素不瞎换位置就行,因为目前这个次序是实际组合排列测试中效果最好的。 同时,还有关于 AIGC 其他方面的内容,如: 1. AI 将使任何人都能够创建游戏,包括人工智能+人类共同创作工具、提示共享和搜索等方面。 2. AIGC 存在刑事法律风险,如利用 AIGC 传递假新闻、诈骗等,服务提供者应遵循相关规定,采取标识、保存日志、设置反馈机制等措施以确保合规。
2025-04-14
写论文,AI写的部分比较多,如何降低AIGC呢?
以下是一些降低论文中 AIGC 比例的方法和常用的 AIGC 论文检测网站: 降低 AIGC 比例的方法:需要您更多地进行自主思考、研究和创作,减少对 AI 生成内容的依赖。 AIGC 论文检测网站: Turnitin:是广泛使用的学术剽窃检测工具,增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法为上传论文,系统自动分析并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 Copyscape:主要用于检测网络剽窃行为,虽非专门的 AIGC 检测工具,但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档,系统扫描网络查找相似或重复内容。 Grammarly:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 Unicheck:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本,系统分析生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 :专门设计用于检测 AI 生成内容的工具,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本,系统提供详细报告。 :提供免费的 AI 内容检测工具,可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中,点击检测按钮,系统提供分析结果。 GPTZero:专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具,适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本,系统分析并提供报告。 Content at Scale:提供 AI 内容检测功能,帮助识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中,系统分析并提供结果。 这些工具和网站可以帮助教育机构、研究人员和编辑识别 AI 生成的内容,确保学术和出版的原创性和诚信。您可以根据具体需求选择适合的工具来进行检测。
2025-04-13
降低让写论文时aigc查重的提示词
以下是一些可能有助于降低写论文时 AIGC 查重的提示词相关内容: 1. 利用连锁密度法撰写摘要:来自相关文章,您向其索取一篇文章后,需通过重复特定步骤来撰写逐渐简洁、重点突出的摘要。步骤包括找出遗漏的关键要素并编写新的更精炼的摘要,要遵循一系列原则,如与主要内容紧密相关、具体简明、新颖、忠实原文等,最终以 JSON 格式回答,包含“Missing_Entities”和“Denser_Summary”两个键值。 2. 适配 DeepSeek 的结构化提示词:结构化提示词对整理逻辑内容有帮助,当前旧的结构化提示词在 DeepSeek 上不好使的主要原因包括限制模型自主思考能力、包含低信息价值内容、严格的输出格式要求限制表达方式等,应设计新的提示词结构,如基于 html 标签语法的编写格式,其有降低学习门槛、完善逻辑结构等好处,也有逻辑负担重等坏处。 3. RAG 提示工程(二)中的安全与防护实践:文章最初发表于 LangGPT 社区,融入了宝贵见解。提到之前提过的提示词安全问题,展示了某 toC 产品泄漏提示词及模型回复的情况,强调对于生产级应用,安全是第一位的,在讲解更进一步的提示词技术前要先关注提示词安全。
2025-04-11
什么是AIGC
AIGC(人工智能生成内容)是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。它能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用。 具体来说: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 又称为生成式 AI,例如 AI 文本续写,文字转图像的 AI 图、AI 主持人等,都属于 AIGC 的应用。类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目和媒介很多,包括但不限于: 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言等。 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT4 和 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-04-10
请找到 AI 用于知识管理的案例
以下是一些 AI 用于知识管理的案例: 1. 在法学领域,当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时,生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作,微调财富管理内容的培训,以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识,又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面,可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如,AI 可以通过分析工作模式和内容类型,自动生成提示词,帮助将信息和知识分类到 PARA(项目、领域、资源、档案)的相应部分,还能帮设计笔记标签系统。此外,知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点,定期推送相关的文章、论文和资源,实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中,Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数,并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答,它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时,它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度,最后用这些信息构建提示词完成生成。而且,它能与私有文档自然结合进行问答,并将新生成的见解沉淀成新文档,形成知识闭环,提高知识检索和管理的效率。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,包括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,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,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。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、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。 在零售/电商领域,包括舆情、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,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、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。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例: 汽车行业: 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,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统,通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等,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 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 其他行业: 1. 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 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。 4. 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。 5. 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。
2025-04-12
用AIGC生成的单镜头循环视频案例
以下是一些用 AIGC 生成的单镜头循环视频的案例: OpenAI 的 Sora 视频生成模型:能够生成长达 1 分钟的视频,在时长、稳定性、一致性和运动幅度上表现出色。它可以根据提供的图像和提示生成视频,还能在时间上向前或向后扩展视频以产生无缝的无限循环。此外,能零镜头地改变输入视频的风格和环境,在两个输入视频之间逐渐进行插值创建无缝过渡,也能够生成图像。 Luma 视频生成工具 Dream machine 增加了尾帧生成视频的功能和循环视频生成功能。 智谱 AI 发布的 DiT 视频生成模型“智谱清影”,支持文生和图生视频,目前免费使用,加速生成需要付费。 此外,还有一些其他相关项目: Google 的 Genie 采用 STtransformer 架构,包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型,拥有 110 亿参数。 DeepMind 的 WaveNet 是一种生成模型,可以生成非常逼真的人类语音。 OpenAI 的 MuseNet 是一种生成音乐的 AI 模型,可以在多种风格和乐器之间进行组合。 ElevenLabs 的 Multilingual v2 是一种语音生成模型,支持 28 种语言的语音合成服务。 Stability 发布了 Stable Video 4D 模型,可以从视频中生成更多角度的新视频。 Pixverse 更新了 V2 版本 DiT 视频模型,支持 8 秒时长视频生成、细节和动作增强、支持最多 5 段内容一次性生成,无缝衔接。
2025-04-10
推荐知识库中用ai做学术的案例
以下是知识库中与用 AI 做学术相关的案例和信息: B 站 up 主的课程:每节 15 分钟,免费且内容好,涵盖 AI 艺术字等。 炼丹操作:16 号晚上中老师会带大家动手炼丹,炼丹需提前准备一些图,会让老师提前发布内容让大家准备。 高效 PB 及相关案例:高效 PB 投入力度大,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 初学者入门推荐:推荐看 open AI 的官方 Cookbook,小琪姐做了中文精读翻译,也可查看 cloud 的相关内容。 经典必读文章:如介绍 GPT 运作原理、Transformer 模型、扩散模型等的文章,还包括软件 2.0 时代相关内容。 历史脉络类资料:整理了 open AI 的发展时间线和万字长文回顾等。 6 月 29 日更新:翻译完 a16z 推荐的 AI 典藏文章其中两篇:。
2025-04-01
有AI+游戏的最新案例吗
以下是一些 AI+游戏的最新案例: 由 5 人独立游戏工作室 Proxima 开发的 AI 冒险独立游戏 Suck Up!上线三周油管播放超千万。这是一款沙盒社交冒险游戏,团队尝试加入了名为 Nemo 的 AI NPC,基于 LLM 驱动,Nemo 能在接收到用户命令或其他线索后,调动感知、记忆,并转化为可执行的游戏行动。去年上半年,该工作室因获得 160 万美元投资引起轰动,上线后也受到资本关注。玩家对其玩法和模式提出了很多创意想法,如设计成就系统、上线多人模式等。 开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》,是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游,最大突破是制作出了与游戏完美融合的 3D AIGC 技术,可在游戏中实时生成角色皮肤。 2024 年 Bitmagic 释出的《Roleverse》平台,可在平台内使用提示在游戏内定制角色,对角色进行缩放、挤压和拉伸,也能轻松对游戏世界进行编辑。 AI 技术在游戏行业的应用由来已久,且不断发展。从最初的简单内容和随机元素生成,到辅助游戏设计,再到如今能够生成更复杂的游戏内容,如动态场景、智能 NPC 行为等。AI 对游戏创作的影响包括美术与风格、剧情与叙事、关卡与玩法、音效与音乐、测试与优化等方面。同时,AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,游戏还能成为 AI 模型能力的最佳试验场。
2025-04-01
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
AI在企业落地
企业落地 AI 可以参考以下内容: Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践,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。例如 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: 影刀 RPA+AI Power 方面:大模型有输入和输出限制,AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界,打造 AI Agent,如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式,如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散,AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外,影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持,帮助企业把 AI 落地。 此外,相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务: 面向学习者:社区提供清晰学习路径,学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己,积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者:创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作,满足企业需求,为社区发展注入活力。 面向企业:链接 AI 产品和传统企业,通过与社区合作获得优质内容与服务,从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。
2025-04-12
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容: AI 在 DevOps 中的应用: AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色,但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务,如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等,但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险,如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力: ChatGPT 支持记忆功能,可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格,但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例(fewshot)放入提示词中,以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招: 结合视频教程、文字转录和基础资料,通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转,自己当老师,ChatGPT 当学生,通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响: 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具(如 GitHub Copilot)提高编程效率,AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps,提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效,通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态: OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备,目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research,让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
chatbi落地方案
以下是关于 ChatGPT 落地方案的相关内容: 产品经理如何用 ChatGPT: 背景前提:非专业 BI 工程师,依靠 GPT 提示和查询资料解决不擅长领域问题及学习成长。使用免费的 ChatGPT3.5 版本,因充值问题未解决,且账号登录出现问题无法截图还原完整对话过程。 使用过程: 先整理与 GPT 交互的基本思路及步骤,包括旧代码输入、需求及现状问题输入、调试优化、结果输出验证。 旧代码输入时,1900 行代码直接粘贴报错,采取分次输入再联合的方式,让 GPT 理解旧代码实现效果及熟悉查询表和字段,方便后续生成优化代码直接在数据库运行。原 SQL 主要逻辑是统计近 30 天内每天的业务数据日报,按天和地区分组汇总,需查询多张表几百万条数据。GPT 理解基本正确,并主动提出优化建议。 LLM 落地思考: 对大模型的任务理解、编程能力、输出遵循有较高要求,需要 LLM 前处理与后处理工程兜底,因企业流程自动化出错影响面广。该方向能帮助企业完成数字化转型并升级至业务自动化,多为定制化服务,业务爆发期可能在几年后经济回暖时,目前需求方可能优先是国企与金融等数字化成熟且有国家 AI+任务驱动的地方。 采用 RAG 方案进行知识应用的工程框架,包括 AI 搜索、智能客服、流水线问题定位等场景,通过给予大模型已有行业知识解决问题,但前处理过程对方案效果影响较大。 ToC 业务方面,当前爆款产品如 ChatGPT、Midjourney 等,暂未出现像微信这样的大杀器 C 端产品,未来 C 端产品形态难以确定。
2025-03-22
基于多维评价数据,使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗?
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性,但也存在一些限制。 一方面,大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如,能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库,模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面,如 GLM 模型,具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能,能够综合考虑文章的多个维度给出评价,提供个性化反馈,保证评分的一致性等。 另一方面,也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域,大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义,如隐喻、双关等修辞技巧,以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时,仍存在一定难度。 然而,只要提示词到位、示例清晰,大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力,可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型,还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
AI怎么影响家庭教育
AI 对家庭教育有着重要的影响。郝景芳认为,AI 类似于给孩子的大脑进行微调。家长的作用并非教会孩子所有知识,而是提供真实数据,让孩子自行确认大脑模型计算的正确性。家庭教育的重点在于引导孩子通过观察、尝试、反馈和修正,优化自身的先天大模型。 在 AI 时代,家长应关注如何让孩子学会通过真实数据验证和调整思维模式。每个孩子生来就自带大模型,具有超强的数据处理能力,家庭教育是让孩子的大模型“本地化”,家长对孩子的教育是一种大模型的微调,应顺势而为,使孩子的先天大模型发挥最佳作用。 此外,培养下一代时可以用 AI 辅助教育。比如在 WaytoAGI 学习 Agent 知识后,搭建 bot 帮助孩子的学习提效。对 AI 家庭教育感兴趣,还可以在 WaytoAGI 找到 MQ 老师交流。
2025-03-28
ai教育相关产品
以下是一些与 AI 教育相关的产品信息: 文章《Koji:当大家反对用 AI 育儿时,它却“救”了我两次!》中提到了 Khanmigo AI 这款产品,它能够引导学生自己寻找答案,培养批判性思维能力。 在【已结束】AI 创客松中,有以下与儿童教育相关的小组和想法: 智慧启蒙家小组,计划开发针对儿童的 AI 教育游戏、创建 AI 驱动的儿童教育平台、设计儿童心理健康监测和干预系统。 多元探索者小组,打算开发基于 multiagent 生态的游戏化 AI 学习平台、创造模拟真实世界交互的 multiagent 系统、设计创新 AI 商业模型。 教育领域的 Top10 AI 产品数据如下: QChat,4 月访问量 14220 万次,相对 3 月变化 0.068。 CheggMate,4 月访问量 4906 万次,相对 3 月变化 0.042。 Khanmigo,4 月访问量 4570 万次,相对 3 月变化 0.015。 Brainly:AI Homework Helper,4 月访问量 3102 万次,相对 3 月变化 0.023。 Turnitin,4 月访问量 1677 万次,相对 3 月变化 0.149。 WolframAlpha,4 月访问量 983 万次,相对 3 月变化 0.054。 gauthmath,4 月访问量 656 万次,相对 3 月变化 0.558。 Socratic by Google,4 月访问量 467 万次,相对 3 月变化 0.037。 Aistote,4 月访问量 321 万次,相对 3 月变化 0.207。 PTE APEUni,4 月访问量 321 万次,相对 3 月变化 0.198。
2025-03-28
AI如何做教育相关的智能体
以下是关于 AI 如何做教育相关智能体的一些信息: 一分钟提升认知系统: 项目概述:这是一个致力于成为用户知识源泉和全方位学习伙伴的 AI 智能体,通过提供丰富资源和个性化指导,帮助用户快速提升认知水平和激发学习兴趣,运用费曼学习法让用户更好理解。 核心功能: 欢迎与引导:以友好方式欢迎用户,明确自身定位。 多领域知识覆盖:涵盖科学、文学、技术、艺术、思维、创意等领域。 个性化学习支持:通过询问用户的学习目标、兴趣、进度和困难,提供定制化帮助。 项目亮点: 高效学习,提升效率。 广泛知识覆盖,满足多样化需求。 个性化互动,提供定制体验。 问题解决导向,关注困难并提供帮助。 双系统引导回复问题,包括启发式和引导式提问。 应用场景: 自主学习,帮助学生、职场人士等。 兴趣探索,引导发现新兴趣。 问题解决,提供实时指导。 教育辅助,作为教师工具提供个性化支持。 会议记录: 与教育结合是理想方向。 展示 AI 的能力边界。 实现办公提效。 提前收集教育领域需求,针对性做产品和服务,包括办公提效具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、孩子成长体系记录、成长游戏、朗读评判、文生图和视频在备课中的应用、学科教育辅助、分析学生行为、教师模拟培训等。 企业方面,可能涉及具身智能、3D 眼镜、AI 绘本、图书、学习机、飞书多维表格、蚂蚁智能体、Coze 智能体、云平台、大模型、编程辅助等。 张翼然:用 AI 为教师减负(3H).pdf_: 教师使用 AI 小技巧,如提示词设计公式之——RTFC。 应用场景包括个性化教学、提供实时反馈和策略知识支持,学生评估(如模仿各类考试题型、生成主观反馈和报告),深度学习场景(如学习学生心理支持),专业成长(如论文写作辅助、行政工作等)。 涉及的工具和功能包括 OpenCat 能实现随便聊聊、翻译、生成图片、对话搜索、内容摘要和亮点扩展等,还有课堂语言分析师、播客总结、课程计划等。
2025-03-24
生成式AI的教育重构价值
生成式 AI 在教育领域具有重要的重构价值,主要体现在以下几个方面: 1. 为教师减负:通过复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,创造新的原创内容,帮助教师减轻工作负担。 2. 创新教学方式:例如让历史人物亲自授课,知识获取不再受时空限制,提高教育效率和质量,增强学生学习兴趣。 3. 个性化教育:根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源,实现因材施教,满足学生学习需求,提高学习成果,缓解教育资源不平等问题。 4. 角色多样化:授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以被 AI 重构。 5. 促进学生成长:人工智能生成的虚拟角色可以作为数字陪伴,给予孩子社会奖励,促进其成长和提高学习成绩。
2025-03-22
AI+教育的产品有哪些
以下是一些 AI+教育的产品: 1. Khanmigo:由可汗学院出品,接入 4.0 的 API。采用苏格拉底式教学法,不直接给答案,而是引导学生思考,可全科目随问随答,涵盖数学等科目,一个月 88 元。 2. 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月中的相关教育产品:可通过网址 aiwatch.ai 查看,包含教育工具图谱等信息。 3. 对于不同岗位和背景的人员,如张浩普(产品经理)、夙愿(学生)等,“AI+教育”相关主题适合参与自动化作业批改、语言学习工具等项目的开发。
2025-03-21