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你嵌入了这么多AI应用是与他们都达成了合作吗

Answer

在 AI 应用方面，存在多种合作情况。例如，毅恒为拥有 12 万名员工的客户做了 AI 评分应用，合作流程包括设定评分标准/KPI 参数、提供初始数据调优测试等，且支持语音和视频讲解，员工可查看分数和分析结果报告。若您有兴趣，可加微信号 yiheng0203 或扫描二维码。

Manus 与通义千问达成战略合作，基于通义千问开源模型在国产平台上实现 Manus 功能，中方版本已启动开发，技术团队深度协作。

智谱 AI 的“灵搭”平台具有多项优势，已与阿里云、腾讯云、火山引擎、华为政企等企业达成深度合作，主要服务电力能源行业，成功落地多个应用场景。中财数碳作为基于内容增强型知识插槽技术的大模型应用服务商，在双碳、财金等领域已落地多个应用场景。

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References

毅恒：AI 评分应用-给拥有12万名员工的客户做了个AI评分应用，客户：真准

如您对SmartScore有兴趣合作流程如下：设定评分标准/KPI参数（客户提供初步资料，我司负责优化）提供初始数据调优测试（客户提供初步资料，我司负责优化）支持语音讲解和视频讲解（我司负责)AI基于讲解进行分析和打分（我司负责)员工可查看分数和分析结果报告（我司负责)[heading2]九、关于产品演示：[content]One More Thing产品演示如您需要产品演示或具体产品介绍，请加我微信号：yiheng0203，备注：产品演示。或扫描下方二维码加我，我司团队将竭诚为您服务。

XiaoHu.AI日报

?Xiaohu.AI日报「3月11日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?Manus×通义千问达成战略合作：基于通义千问开源模型，全面在国产平台上实现Manus功能。中方版本已启动开发，技术团队深度协作中。?[https://x.com/imxiaohu/status/1899421596747739270](https://x.com/imxiaohu/status/1899421596747739270)?[https://manus.monica.cn](https://manus.monica.cn)2⃣️?Domo AI的i2v模型升级：稳定性和生成速度优越。对提示词理解精准，可自动转绘多种风格。素材不够？它就是你的万能创作器。?[https://x.com/imxiaohu/status/1899417652805988383](https://x.com/imxiaohu/status/1899417652805988383)?在线体验：[https://r.domoai.app/xiaohu](https://r.domoai.app/xiaohu)3⃣️?ChatGPT全模态时代近了！最后一块拼图：视频理解功能即将上线。可能在3月14日（ChatGPT两周年）官宣发布。实时视频处理或将成为现实。?[https://x.com/imxiaohu/status/1899391491702685800](https://x.com/imxiaohu/status/1899391491702685800)4⃣️?️收藏≠学习？

受邀参加了智谱 AI Z Demo Day，让我再一次相信 AGI！

公司的核心产品是以自研Multi-Agent架构为基础的企业级AI Agent平台——“灵搭”平台，“灵搭”平台结合了大语言模型技术、检索增强生成技术、Multi-Agent技术等，能够理解并处理复杂的企业业务需求，提供企业场景化的Autonomous Agent、AI Copilot、Autopilot等解决方案。“灵搭”平台具有以下多项优势：-平台适配国内外主流开源及闭源大语言模型，支持多模型混合使用，构建企业级场景服务生态，为各类政企、行业客户等提供场景化解决方案；-灵活可视化无代码应用构建、Text-to-Agent技术，构建更便捷，上手更简单，操作更高效；-即时发布上线，支持发布为网页/小程序/API等多种形态，分钟内部署Agent应用；-企业级安全访问控制，依据Agent权限控制数据访问，通信过程加密，避免数据泄露风险-支持多Agents协作，构建知识工作者的人机协作流水线，满足复杂业务场景需求商业模式：我们已与阿里云、腾讯云、火山引擎、华为政企、智谱AI等企业达成深度合作，共同利用大语言模型为企业提供创新动力；主要服务电力能源行业，成功落地电网智能客服、合同审核、资讯助手、电网安全调度助手、故障报告生成等应用场景，赋能企业AI新范式。中财数碳项目简介基于内容增强型知识插槽技术的大模型应用服务商，主要落地场景包括双碳、财金等领域，已经落地多个应用场景，产品具有明显的价格优势。项目陈述

Others are asking
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
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
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容： 1. 对于技术纯小白： 从最基础的小任务开始，让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序，并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑，以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件，可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目，包含全面的典型文件和功能，并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini，可在提示词最后添加生成创建脚本的要求，并请教如何运行脚本（Windows 机器则是 create.cmd）。 2. 明确项目需求： 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档，在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验： 单独让 AI 写小功能没问题，但对于复杂的程序框架，可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例，可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教，ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩，及时肯定正确的，指出错误时要克制，不断完善其经验。 4. 相关资源和平台： AI 写小游戏平台：https://poe.com/ 图片网站：https://imgur.com/ 改 bug 的网站：https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台：https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是，使用 AI 写程序时，对于技术小白来说，入门容易但深入较难，若没有技术背景可能提不出问题，从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容： 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索： 登录钉钉客户端，在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后，填写 AI 助理信息，设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木：未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤： 创建应用： 进入，登录后点击创建应用，填写应用相关信息。 点击添加应用能力，选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布，发布后点击“点击调试”，会自动创建测试群聊，可在客户端查看。点击版本管理与发布，创建新版本发布。 项目配置： 点击凭证与基础信息，获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目，将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件，并设置 channel_type:"dingtalk"，注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅，点击已完成接入，验证连接通道，会显示连接接入成功。 使用：与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
嵌入式模型有哪些
以下是一些常见的嵌入式模型： 1. OpenAI 提供了第二代嵌入模型 textembeddingada002，它具有更好、更便宜、更易于使用的特点。使用 cl100k_base 分词器，最大输入 token 为 8191，输出为 1536。 2. OpenAI 还提供了 16 个第一代模型（以 001 结尾），均使用 GPT3 分词器，最大输入为 2046 个分词。第一代嵌入模型包括针对不同任务调整的五个系列，如相似性嵌入（如 textsimilaritybabbage001、textsimilaritycurie001、textsimilaritydavinci001）、文本搜索嵌入（如 textsearchadaquery001 等）、代码搜索嵌入（如 codesearchadatext001 等）。 3. 此外，还有 Whisper 这种通用的语音识别模型，它是多任务模型，可执行多语言语音识别以及语音翻译和语言识别，目前可通过 OpenAI 的 API（模型名 whisper1）使用 Whisper v2large 模型。
2025-04-09
有没有针对AI工具嵌入个人工作流方方面面赋能工作的信息
AI 工作流是将 AI 工具引入到工作流程的各个环节中，以提高工作效率。 在说 AI 工作流之前，要先了解工作流的概念。工作流即工作流程，比如写公众号文章，可拆分为选题、列大纲写初稿、改稿、写标题、排版、发布等步骤，每个步骤都有明确的输入和产出，环环相扣。 搭建 AI 工作流有一套工作流： 1. 找到一个熟悉的工作场景，如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程，例如写文章可拆分为选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入工具，可参考他人经验，灵活选择最优解，目的是提高工作效率，而非增加工作的含 AI 量。 搭建 AI 工作流需要三层能力： 1. 了解各种 AI 工具，知晓其特点和用途。 2. 学会写提示词，以便向 AI 清晰表述任务。 3. 搭建 AI 智能体，使多个 AI 工具协同工作，自动完成任务。
2025-03-17
文本嵌入模型怎么用
文本嵌入模型主要用于衡量文本字符串的相关性，常见应用场景包括搜索（结果按与查询字符串的相关性排序）、聚类（文本字符串按相似性分组）、推荐（推荐具有相关文本字符串的项目）、异常检测（识别出相关性很小的异常值）、多样性测量（分析相似性分布）、分类（文本字符串按其最相似的标签分类）。 嵌入是浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离衡量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 OpenAI 提供了一个第二代嵌入模型（在模型 ID 中用 002 表示）和 16 个第一代模型（在模型 ID 中用 001 表示）。对于几乎所有用例，建议使用 textembeddingada002，它更好、更便宜、更易于使用。 要获得嵌入，需将文本字符串连同选择的嵌入模型 ID（例如，textembeddingada002）一起发送到嵌入 API 端点，响应将包含一个嵌入，您可以提取、保存和使用它。在中可查看更多 Python 代码示例。 此外，Stable Diffusion 使用 CLIP 来处理文本提示，用户输入的文本描述通过 CLIP 模型编码为一个文本嵌入，这个嵌入表示了文本的语义信息，确保模型理解用户想要生成的图像内容。CLIP 在引导图像生成、优化生成结果等方面也发挥着重要作用。
2025-03-14
嵌入式WEB翻译插件
以下是关于嵌入式 WEB 翻译插件的相关信息： SD 提示词自动翻译插件 promptallinone： 作者：白马少年 发布时间：20230529 20:00 原文网址：https://mp.weixin.qq.com/s/qIshiSRZiTiKGqDFGjD0g 在 Stable Diffusion 中输入提示词只能识别英文，秋叶整合包包含提示词联想插件。 常用翻译软件如 DeepL（网址：https://www.deepl.com/translator，可下载客户端）、网易有道翻译（可 ctrl+alt+d 快速截图翻译），但复制粘贴来回切换麻烦。 自动翻译插件 promptallinone 安装方式：在扩展面板中搜索 promptallinone 直接安装，或把下载好的插件放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下，安装完成后重启 webUI。 插件特点： 一排小图标，第一个可设置插件语言为简体中文。 第二个图标是设置，点开后点击第一个云朵图标可设置翻译接口，点击第一行下拉菜单可选择翻译软件。 AIGC 落地应用 Open AI Translator（强烈推荐）： 推荐指数：????? 是接入了 GPT 能力的文本翻译、总结、分析类产品，翻译功能适合浏览网页时查询个别单词、句子。 最大优势是可在脱离只提供产品内 AI 能力的场景使用，如任何 web 场景，配合 Arc Browser 而非 Chrome 使用效果更佳。 调用方式：选中页面中的文本后会悬浮该插件，点击即可翻译，速度极快，摆脱“复制打开翻译软件粘贴翻译”的流程。 可用于文本分析、分析代码，搭配 Chat GPT 使用效果好。 开发者模式下也可辅助使用。 注：安装后需获取 Open AI 的 API Key，首次打开插件设置好 Open AI Key 地址，找地方保存好 API Key 方便使用。 下载地址：
2025-02-15
可以嵌入AI玩具的硬件
以下是关于可以嵌入 AI 玩具的硬件的相关信息： 一个名为“跃然创新”的 20 人小微创业团队，将大模型装进毛绒玩具里，赋予毛绒玩具生命。其 CEO 李勇和 COO 高峰是资深的互联网+硬件从业者。 做儿童场景产品是李勇和高峰长久以来的梦想，源于对天猫精灵多数语音交互来自孩子这组数据的洞察。之前智能音箱的 AI 交互体验不够好，直到 ChatGPT 出现，他们确定将大模型和毛绒玩具结合，做一家陪伴孩子成长的 AI 毛绒玩具公司。 “情绪价值”是李勇理解儿童陪伴场景的关键词，认为 AI 毛绒玩具更具情感陪伴属性，相较于音箱、故事机、机器人、平板等，毛绒玩具更能带给孩子安全感。 明确了 AI+毛绒玩具的产品方向后，团队基于大模型做训练、引进 IP 版权、接洽供应链全速推进。未来除了联名 IP 外，也会有自己的原创 IP。 基于数百名孩子的调研结果，不同孩子使用 AI 毛绒玩具有区别，但基本都喜欢。李勇强调跟它聊得越多，它就越懂孩子、越能发现孩子的潜能。 由于毛绒玩具购买者与使用者分离，团队做了很多让家长有安全感的工作，比如家长可通过 App 查看聊天记录，危险话题会推送预警信息，还能从聊天记录了解孩子真实喜好，AI 毛绒玩具成为家长和孩子沟通的桥梁。 团队透露近期首款 AI 毛绒玩具产品会面世。
2025-01-14
Embedding 嵌入向量生成模型
Embedding（嵌入）是一个浮点数的向量（列表），两个向量之间的距离度量它们的相关性，小距离表示高相关性，大距离表示低相关性。 Embedding 是一种在机器学习和深度学习中广泛应用的技术，特别是在自然语言处理（NLP）和其他涉及高维离散数据的领域。它指将原本高维且通常离散的输入数据（如单词、短语、用户 ID、商品 ID 等）映射到一个低维连续向量空间中的过程，这些低维向量称为嵌入向量。 例如，“国王”和“王后”在嵌入向量的空间里位置挨得很近，而“苹果”与前两者差别较大，其嵌入向量位置较远。Embedding 不仅限于单词，还可扩展到句子、文档、实体或其他类型的对象。通过训练诸如 Word2Vec、GloVe 或 BERT 等模型，可从大规模文本数据中学习出这样的嵌入向量，这些嵌入向量可看作是输入数据在潜在语义空间中的表示，能改善下游任务（如文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等）的表现。 除文本数据外，嵌入技术还应用于社交网络分析、推荐系统、图像识别（如位置嵌入）、图神经网络（如节点嵌入）等多种场景，实现将复杂对象的有效编码和降维表示。 Embeddings 有多种分类及对应模型： 句子和文档嵌入：Doc2Vec 能为整个文档生成统一的向量表示；Average Word Embeddings 是将一段文本中所有单词的嵌入取平均作为整体的文本表示；Transformers Sentence Embeddings 如 BERT 的标记对应的向量，或者专门针对句子级别的模型如 SentenceBERT。 实体/概念嵌入：Knowledge Graph Embeddings 如 TransE、DistMult、ComplEx 等，用于将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。 其他类型：图像 Embeddings 使用卷积神经网络（CNN）进行图像特征提取，得到的特征向量即为图像嵌入；音频 Embeddings 在语音识别和声纹识别中，将声音信号转化为有意义的向量表示；用户/物品 Embeddings 在推荐系统中，将用户行为或物品属性映射到低维空间以进行协同过滤或基于内容的推荐；还有图 Embeddings 用于学习图结构的表示学习方法，将图中的节点和边映射到低维向量空间中，通过 DeepWalk、Node2Vec、GraphSAGE 等算法来实现，在图分析、社交网络分析、推荐系统等领域广泛应用，用于发现社区结构、节点相似性、信息传播等图属性。 在将大型文档转换为可检索内容的过程中，嵌入向量生成这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。但检索 PDF 文档的过程充满挑战，可能出现文本提取不准确和 PDF 文档内表格行列关系混乱等问题。在检索增强生成（RAG）框架中，回答一个问题需要用户提出问询，系统从私有知识库中检索相关内容，将相关内容与用户查询合并为上下文，最后请求大语言模型生成答案，准确检索相关信息对 RAG 模型的效力至关重要。
2024-12-11
我是一个英文CET4级水平的上班族，想要在一年内达成雅思7.5分，请问如何使用AI帮助我实现这个目标。请用简洁易懂的表达，使用项目日程表的形式，将计划分成月度、周和日。
很抱歉，目前没有相关的具体计划内容。但您可以利用一些 AI 工具来辅助学习，比如使用智能语言学习软件，它能根据您的水平制定个性化的学习计划、提供练习题目和模拟测试，并实时评估您的学习进度。您还可以利用 AI 翻译工具，帮助您理解复杂的英语文本。 以下是一个大致的月度、周和日的计划框架供您参考： 月度计划： 第一个月：熟悉雅思考试的题型和要求，通过 AI 工具进行基础评估，制定整体学习策略。 第二个月：重点提升听力和阅读能力，利用 AI 推荐的学习资源进行每日练习。 第三个月：加强写作和口语的训练，使用 AI 批改和模拟对话功能。 第四个月：进行阶段性模拟测试，分析薄弱环节，利用 AI 针对性地强化训练。 第五个月：继续巩固各项能力，增加练习难度和时长。 第六个月：参加真实的雅思模拟考试，根据结果调整学习计划。 第七个月：针对薄弱点进行最后的冲刺训练。 第八个月：进行全面复习，通过 AI 工具进行知识点的查漏补缺。 第九个月：保持练习状态，调整心态。 第十个月：再次进行模拟考试，评估学习效果。 第十一个月：做最后的强化复习和准备。 第十二个月：做好考试的各项准备，保持良好状态迎接考试。 周计划： 每周安排 5 天进行学习，每天至少 2 小时。 每周进行一次小测试，评估本周学习成果。 每周利用 AI 工具分析学习数据，调整下周学习重点。 日计划： 每天早上背诵单词和短语，可使用 AI 记忆辅助工具。 白天工作间隙利用碎片时间进行听力练习。 晚上集中进行阅读、写作和口语的练习。 睡前复习当天学习内容。 请注意，这只是一个初步的框架，您需要根据实际情况和 AI 工具的特点进行具体的调整和优化。祝您学习顺利，早日实现目标！
2024-12-17
我想用AI工具将照片风格化，提供现实照片后，生成元宇宙风格的图片，有哪些工具可以达成效果？
目前市面上有一些可以将照片风格化为元宇宙风格的 AI 工具，例如： 1. DALL·E2：能够根据输入的描述或原始图片生成富有创意和独特风格的图像。 2. StableDiffusion：具有强大的图像生成能力，可以通过设置相关参数和提示来实现照片的风格化。 3. Midjourney：可以根据输入的指令生成令人惊艳的图像效果，包括将照片转化为特定风格。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。
2024-10-08
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例： 1. 电商领域： 拍立淘：由淘宝推出，用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面，简化购物搜索步骤。 探一下：支付宝推出的图像搜索引擎，拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域： 诗歌相机：拍照能生成一首诗，还能打印，将诗意与现代技术结合，并做成硬件形式。 3. 技术平台： 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力，包括多模态能力。 4. 其他应用场景： 融图：如把图二中的机器人合成到图一的环境中，保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片：使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果：将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画：把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解（图像数据）：识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果：生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图：参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟：将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图：保留人物样貌、神态，制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中，AI 有以下应用场景和技术： 1. 风控和反欺诈：用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：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。 3. 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：提供 24/7 的客户服务，回答客户常见问题。 例如，Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资，其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档，在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等，并返回具体答案，主要面向金融服务公司，如对冲基金和投资银行，同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用： 在 Model Context Protocol 托管平台中： 特色功能方面，Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程，适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具（如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成）、AI 对话工具（如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成）、Google Workspace 集成（如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理）、学术研究工具（如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问）、AI 数据库管理（如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成）。 面对 AI 幻觉问题时，可使用结构化思考工具辅助判断，如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策，检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成，风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面，构建逻辑体感轮子，包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容，体现结构化思维，通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
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
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