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育儿智能体落地实践推荐，相关案例和资讯

Answer

以下是为您整理的育儿智能体落地实践的相关案例和资讯：

  • 在“通往 AGI 之路知识库使用指南”中，提到了智能纪要、智能章节等内容。包括博主精美解释六大策略，小七姐在社区带来共学课程及直播分享与回放，介绍了官方最佳 prompt 的 6 个实践办法。还提到了 AI 智能体的进阶、案例拆解及扣子的应用，如景淮老师的相关成果，阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏 ToC 应用。同时提到 Cos 平台功能全面，社区共学成果显著，学习 AI agent 建议先吃透 prompt，官方文档内容全面，社区小伙伴参加 cos 比赛常获奖并分享经验。
  • 在“张翼然：AI 赋能教学，创新引领未来.pdf_AI 赋能教学创新引领未来”中，涵盖了教育目标由知识本位向能力为重的转型、群智协同与知识动态生成、核心能力、关键价值等方面。还包括设计实验或观察方法、收集与分析数据、得出结论并撰写报告等研究过程的指导，以及黎加厚关于让教师掌握教育智能体金钥匙的相关内容。同时探讨了 AIGC 教育革命、AI 从工具到助手、赋能教师提升效率与能力、大语言模型的教学潜力、AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景、一线教师的 AI 需求与高效工具推荐、AI 赋能课堂的核心逻辑、AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力、解码 AI 教学案例、能力的普遍性与局限性、现阶段 AI 在教育领域应用的局限性等内容。
  • 在“扣子案例合集-社区内容分享”中，包含了如“用 Coze 扣子轻松搭个 Bot，从此告别‘标题党’”“扣子官方：用扣子/Coze 揭秘吴恩达的 4 种 AI Agent 设计模式”“扣子官方：这届 00 后已经学会用扣子/Coze‘偷懒’了”“【2 万字长文】如何用 Kimi 全自动创建扣子智能体？这喂饭级教程将揭晓一切！”“保姆级教程：Coze 打工你躺平”“扣子 Coze 智能体开发实战教程|智能体开发”等案例。
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01-通往AGI之路知识库使用指南

[heading2]智能章节本章节主要提到了博主会精美地解释六大策略，小七姐在社区带来共学课程并有直播分享及回放，像喂饭教程般帮助理解prompt。每个板块下有共学快闪，社区老师会带着大家动手操作并讲解思路，还提到官方最佳prompt有6个实践办法，看熟任意一个即可。[01:09:26](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=4166000)AI智能体的进阶、案例拆解及扣子的应用介绍本章节先指出提示词很关键且讲述较多。接着提到智能体由大语言模型衍生而来，因提示词不太可控才有此进阶。还讲述了智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果。然后阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏ToC应用，所以有专门讲解扣子相关内容。[01:11:08](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=4268000)Cos平台功能全面，社区共学成果显著本章节提到学习AI agent可能较痛苦，建议先吃透prompt再看相关内容。官方文档内容很全面，包含市面上cos的教程等。社区小伙伴参加cos比赛常拿大奖，有共学活动，获奖小伙伴会分享经验。cos平台可用于工作生产，有很多功能，感兴趣可体验其官网，能进行对话感受功能。[01:12:45](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn7mvb3vu6k6w6t68x14v5?t=4365000)AJ介绍知识库并推荐从AI绘画开始学习相关内容

张翼然：AI 赋能教学，创新引领未来.pdf

示例:设计实验或观察方法,收集数据。在这个过程中,你要仔细记录你的观察和实验结果最后,你可以分析数据,得出结论,并将你的研究结果写成报告或论文。在整个研究过程中要保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。如果遇到问题或困难可以随时向我或其他老师请教。祝你研究顺利!黎加厚:让每一位教师都掌握教育智能体金钥匙2024.11.10目录AIGC教育革命:技术原理与课堂实践AI从工具到助手赋能教师提升效率与能力大语言模型的教学潜力:交流技巧与心得AI与教育场景融合拓展教学边界与创新场景一线教师的AI需求与高效工具推荐AI赋能课堂的核心逻辑:从理论到应用AI与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力解码AI教学案例:创新与实践能力的普遍性与局限性·大模型在多数任务中可快速达到及格水平(60-80分)?但在绝大多数领域难以达到优秀水平(90分以上)现阶段AI在教育领域应用的局限性知识适配的层次性问题·AI模型缺乏特定年级的知识范围和表达方式·例:某模型高考数学达到90分水平,?但同一模型在小学数学只能考10分

扣子案例合集-社区内容分享

[heading3]综合探讨[用Coze扣子轻松搭个Bot，从此告别"标题党"](https://mp.weixin.qq.com/s/Fm_tPWAcZsysRz6Wsq5HBA)[扣子官方：用扣子/Coze揭秘吴恩达的4种AI Agent设计模式](https://mp.weixin.qq.com/s/OtdncYNt9KDE6YzDJeexFg)[扣子官方：这届00后已经学会用扣子/Coze“偷懒”了](https://mp.weixin.qq.com/s/uZMSrXp2MLrmcFAfV8N8ow)[【2万字长文】如何用Kimi全自动创建扣子智能体？这喂饭级教程将揭晓一切！](https://mp.weixin.qq.com/s/sGgUJgte4taivEJCZKRRXQ)[保姆级教程：Coze打工你躺平](https://mp.weixin.qq.com/s/QNg2-hRjSxBc_4MKtJh7Jw)[扣子Coze智能体开发实战教程|智能体开发](https://mp.weixin.qq.com/s/blmMHAV1IBDMyqwYpwqbSA)

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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
商城、会员系统AI落地的应用场景
以下是商城和会员系统中 AI 落地的一些应用场景： 在商城方面： 1. 产品推荐：AI 可通过分析客户数据，为每位客户推荐可能感兴趣的产品，提升购物体验和促进销售。 2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验，例如根据客户的偏好和历史行为展示相关商品。 3. 动态定价：依据市场需求动态调整产品价格，优化利润和竞争力。 4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的疑问，实现 24/7 在线服务。 在会员系统方面： 1. 个性化服务：基于会员的消费行为和偏好，为其提供专属的服务和优惠。 2. 精准营销：利用 AI 分析会员数据，进行精准的营销活动推送，提高会员参与度和忠诚度。 3. 风险评估：对会员的信用和消费风险进行评估，为相关业务决策提供支持。 4. 会员关怀：通过 AI 预测会员需求，提前提供关怀和服务，增强会员的归属感。
2025-04-16
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。
2025-04-16
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 5 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在人才获取与配置中的应用 What：利用 AI 技术对求职者的简历和技能进行自动筛选和匹配，以快速找到最适合岗位的人才。 Why：节省招聘时间和成本，提高招聘效率和准确性，确保企业能够吸引到最合适的人才。 How：通过收集和分析大量的求职者数据，训练 AI 模型来识别关键技能和经验；将企业的岗位需求与求职者的简历进行智能匹配。 场景二：AI 在薪酬管理中的应用 What：借助 AI 分析市场数据和员工绩效，为企业提供合理的薪酬建议。 Why：确保薪酬公平合理，提高员工满意度，有助于吸引和留住优秀人才。 How：收集同行业薪酬数据和员工绩效数据，利用 AI 算法进行分析和预测；根据分析结果为企业制定个性化的薪酬方案。 场景三：AI 在员工关系管理中的应用 What：使用 AI 监测员工的情绪和满意度，及时发现问题并提供解决方案。 Why：改善员工工作体验，增强员工忠诚度，减少员工流失。 How：通过员工在工作中的交流、反馈等数据，运用自然语言处理技术分析员工情绪；根据分析结果采取相应的措施，如组织团队活动、提供心理支持等。 场景四：AI 在学习与发展中的应用 What：利用 AI 为员工提供个性化的培训课程和学习计划。 Why：提升员工的能力和绩效，促进员工的职业发展，适应企业的发展需求。 How：分析员工的技能水平和职业发展目标，利用 AI 推荐适合的学习资源和课程；跟踪员工的学习进度和效果，不断优化学习计划。 场景五：AI 在 HR 共享与 HRIS 中的应用 What：通过 AI 实现 HR 流程的自动化和智能化，如请假审批、福利申请等。 Why：提高 HR 工作效率，减少人工错误，提升服务质量。 How：将 HR 流程进行数字化和标准化，利用 AI 技术实现自动审批和处理；建立智能客服，解答员工常见的 HR 问题。
2025-04-15
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
我是一个AI小白，我现在已经学习了输入提示词的方法，利用coze搭建简单的智能体，请问我下一步应该怎么学习，请给我一些建议
以下是为您提供的学习建议： 1. 深入学习提示词技术，编写更加清晰、精确的指令，以更好地引导 AI 工具产生所需结果。 2. 探索构建智能体（AI Agents），为每个智能体赋予特定角色和任务，协同工作提高效率和创新能力。 在实际应用中遵循以下准则： 彻底让自己变成一个“懒人”。 能动嘴的不要动手（用嘴说出想做的事远比打字来的快）。 能动手的尽量用 AI（用 AI 远比苦哈哈的手敲要来的快）。 把手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 定期审视工作流程，看哪个部分可以更多地用上 AI。 3. 如果在组织内部，先将所学应用于手头工作，优化工作流程。若想进一步提升，可深入钻研技术层面，如学习搭建专业的知识库、构建系统的知识体系，用于工作和个人爱好创作。 4. 注重个人素质提升，尤其是学习能力和创造能力，这是在时代中保持竞争力的关键。 此外，您还可以参考以下内容： 学习 AI agent 可能较痛苦，建议先吃透 prompt 再看相关内容。官方文档内容很全面，包含市面上 cos 的教程等。社区小伙伴参加 cos 比赛常拿大奖，有共学活动，获奖小伙伴会分享经验。cos 平台可用于工作生产，有很多功能，感兴趣可体验其官网，能进行对话感受功能。 了解智能体由大语言模型衍生而来，学习智能体进阶案例拆解，推荐景淮老师的相关成果。然后阐述扣子、千帆百炼属于智能体范畴，扣子更偏 ToC 应用，所以有专门讲解扣子相关内容。 搭建 Coze 工作流： 第一步：创建智能体工作流。打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。接着，在编排页面，给这个智能体编辑好人设，可以自己先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动给您补全更精细的描述。然后点击工作流的+，创建一个工作流。 第二步：耐心编排设计您的工作流。大模型节点：把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架，生成对应文案。生图节点：这个输出会给到图像生成组件，来画一张图。结束输出：这两个输出都会给到最终的 end 作为最终的输出。注意：如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，在编写系统提示词的时候需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，就可以看结果了，如果输出结果看起来不对可以继续在这里调试，直到最终结果让您满意。调到满意之后点击发布就行。 您还可以从 AI 绘画开始学习相关内容。
2025-04-16
人工智能是否能被赋予法律人格
目前在法律领域，对于人工智能是否能被赋予法律人格存在不同的观点和探讨。 一方面，如《人工智能法案》中提到，为确保相关工作的有效开展，建立的欧洲联盟人工智能办公室应具有法律人格。 另一方面，在一些趋势研究和法律风险研究中也有相关讨论。例如，AGI 的出现引发了伦理挑战，有观点认为若 AGI 拥有类人格智能，可能需要考虑赋予其某种“权利”。在关于 AI 生成物的知识产权侵权问题的研究中，有学者主张独立人格权说，认为可类比“法人”制度，将人工智能拟制成为法律意义上的“人”，以解决相关权利归属问题。但同时也存在其他不同的观点，如领接权说认为应考虑投资者利益，将相关权利作为领接权；孳息说则认为人工智能生成物属于物的范畴，不应纳入著作权法体系保护，应视为人工智能的“孳息”。 总之，人工智能能否被赋予法律人格仍在探讨和研究中，尚未有明确的定论。
2025-04-15
可以进行数字人换脸的智能体
以下是关于数字人换脸的相关内容： 制作数字人视频： 1. 在显示区域拖动背景图的角，将图片放大到适合尺寸并将数字人拖动到合适位置。 2. 点击文本 智能字幕 识别字幕，点击开始识别，软件会自动将文字智能分段并形成字幕。 3. 完成后点击右上角“导出”按钮导出视频备用。 AI 换脸： 1. 点击右下角创建实例按钮，创建并启动实例（服务器）。 2. 点击快捷工具中顶部的 JupyterLab 打开工具，通过终端启动 facefusion。 点击顶部“+”号选项卡，新打开一个终端窗口。 在终端窗口输入 3 条命令： 输入“ls”并按回车，查看文件列表。 输入“cd facefusion”并按回车，进入程序目录。 输入“python./run.py executionproviders cuda cpu”启动程序（注意参数“executionproviders cuda cpu”非常重要，不加 cuda 则默认不使用 GPU 能力，推理将非常慢）。 3. 当出现提示信息时说明启动成功。 4. 打开 facefusion 软件，返回实例列表，点击自定义服务按钮，通过新的浏览器窗口访问 facefusion 提供的 UI 界面。 5. 在 facefusion 软件界面上传准备好的图片、视频，在右侧可看到预览效果，点击下方开始按钮执行换脸处理。 此外，还有关于表演的相关讨论，提到表演本质是展现深层情感，要戏剧化地放大情感，不能单靠语言，肢体语言和行为也是创造人物个性的重要方式。
2025-04-15
AI Agents（智能体）
AI 智能体（Agents）是人工智能领域中一个重要的概念： 1. 从 AGI 的发展等级来看，智能体不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一，智能体中间的“智能体”其实就是大模型（LLM）。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看，心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，每个层次由多个 Agent 负责，每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能，到马文·明斯基引入“Agent”概念，“AI”和“Agent”就彻底聚齐，往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件： 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面，大型语言模型取得了进展，拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域，有涉及知识产权保护的相关软件，如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时，应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面，如 Eleven Labs（https://elevenlabs.io/）、Speechify（https://speechify.com/）、Azure AI Speech Studio（https://speech.microsoft.com/portal）、Voicemaker（https://voicemaker.in/）等。这些工具可将文本转换为语音，具有不同的特点和适用场景。但请注意，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能（AGI）是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念，没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的 AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的 AI，能够解决复杂问题，如 ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的 AI，如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。 5. 组织（Organizations）：最高级别的 AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释： AGI：通用人工智能（Artificial General Intelligence）能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP：自然语言处理（Natural Language Processing），就是说人话。 LLM：大型语言模型（Large Language Model），数据规模很大，没钱搞不出来，大烧钱模型。
2025-04-15