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AI在BizDevOps中的场景落地及应用

Answer

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（few-shot）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。
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References

宝玉 日报

🫧宝玉日报「1月12日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️💡宝玉Q&A：AI能否串联DevOps流程？AI可以在DevOps中承担指定计划、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。现阶段更靠谱的方式是让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），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。🔗https://x.com/dotey/status/18782978807603163412⃣️🧠宝玉Q&A：AI的记忆能力如何？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（few-shot）放入提示词中，以优化生成质量。🔗https://x.com/dotey/status/18782964670282469913⃣️📚学习GPT的妙招分享网友分享用AI自学的方法：结合视频教程、文字转录和基础资料，通过ChatGPT讲解学习内容。更好的方式是角色反转：你当老师，ChatGPT当学生，这样通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。🔗https://x.com/Elaina43114880/status/1878481532815634486

1月13日 社区动态速览

1⃣️💡宝玉Q&A：AI能否串联DevOps流程？AI可承担计划、拆分任务和工具调用的角色，但无法完全评定任务结果。现阶段更适合辅助任务（如画原型图、设计表结构、写测试代码），需人类验证后操作。完全依赖AI可能有生产环境风险或漏洞利用问题。🔗[详情链接](https://x.com/dotey/status/1878297880760316341)2⃣️🧠宝玉Q&A：AI的记忆能力如何？ChatGPT支持记忆功能，可保存对话内容延续角色和风格。新开会话对高推理任务可能效果更好，可使用few-shot提示词优化生成质量。🔗[详情链接](https://x.com/dotey/status/1878296467028246991)3⃣️📚学习GPT的妙招分享使用AI结合视频教程、文字转录与基础资料，讲解学习内容。角色反转技巧：你当老师，ChatGPT当学生，通过提问互动提升学习效果。🔗[网友分享](https://x.com/Elaina43114880/status/1878481532815634486)>>更多详细内容查看[宝玉日报](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/RleQwkybeiZ2jfkaQdgcIrrdnRd)

宝玉 日报

🫧宝玉日报「2月3日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️🤖AI对软件工程的影响：编程、DevOps与敏捷开发AI正深刻变革软件工程，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。🔗[https://x.com/dotey/status/1886440500955328555](https://x.com/dotey/status/1886440500955328555)2⃣️📱OpenAI CEO宣布开发AI设备，目标颠覆智能手机Sam Altman确认OpenAI正在研发AI专用设备，预计将带来2007年iPhone以来的最大数字革命。他还表达了对自研AI芯片的兴趣，意在加速AI计算能力的发展。OpenAI计划通过AI设备重塑人机交互方式，超越传统智能手机的局限性。🔗[https://x.com/dotey/status/1886259299929989403](https://x.com/dotey/status/1886259299929989403)3⃣️🧠OpenAI推出全新Deep Research，让ChatGPT成为你的研究助理

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2025-04-11
现在学AI视频怎么学上手快些
以下是一些能帮助您快速上手学习 AI 视频的途径和方法： 1. 您可以先查看 AI 视频学社的相关内容，包括入门教程： 2. 加入 AI 视频学社的交流群，需要学习 AI 视频的，参与 AI 视频挑战赛，参与 AI 视频提示词共创的小伙伴，可以扫二维码或联系：三思或小歪【备注：AI 视频学社】，但必须有 AI 视频账号才能进群。 3. 参加每周都举办的 Video Battle 以及不定期举办的各种视频比赛。 4. 您还可以学习我 AI 北京系列共学课，例如： 12 月 13 日 20:00（，讲师：@啊朔 12 月 14 日 20:00（，讲师：@二金 5. 对于小白来说，做 AI 视频思路清晰很重要，提示词方面要注意主体（什么东西）+动作（干啥了）+场景+镜头（怎么拍），您可以参考相关案例，如： 生成视频： 第一次生成 抽卡结果不理想 ，符合要求的修改提示词：母亲很疲惫看着孩子
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如何学习AI
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2025-04-11
如何用AI辅助写论文，
利用 AI 辅助写论文可以按照以下步骤进行： 1. 确定论文主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：利用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：使用 AI 工具辅助撰写，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，参考 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，运用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：借助 AI 写作工具撰写各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保原创性，并进行最后的格式调整。 在论文写作领域，常用的 AI 工具和平台有： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。同时，如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，重点关注孩子能否说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-04-11
准确的讲述垂直大模型的概念，国内外的应用现状、场景，发展趋势，最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型，例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内，大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力，在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括： 1. 文本生成和内容创作：撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像，甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议，降低法律服务的门槛。 关于发展趋势，尽管当前市场以基础大模型为主，但将大模型与行业专业知识结合，以满足不同行业的需求，成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出，如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时，在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉，暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展，人工智能正在加速渗透各行业应用场景，包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析，并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想： 影响分析： 1. 提升运营效率：通过自动化流程和智能预测，优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验：利用智能客服快速响应顾客咨询，提供个性化推荐。 3. 精准营销：基于大数据分析顾客偏好，制定更有针对性的营销策略。 应用设想： 1. 智能点单系统：根据顾客的历史订单和偏好，为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化：借助 AI 预测销售趋势，精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助：利用虚拟培训工具，提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持：通过数据分析，确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中，相关的具体研究报告主要有： 1. 浙江大学：《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》（2025/03/19），介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化，以及大模型的发展，如 GPT 系列。 2. 浙江大学：《DeepSeek：回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》（2025/03/05），围绕人工智能展开，介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学：《气象人工智能技术与应用报告》（2024/12/25），围绕气象人工智能展开，介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告，可。
2025-04-09
企业场景下最常用的工作流
在企业场景下，工作流是一种灵活的智能体编排方式，将业务过程中的任务按规则和顺序组织执行，降低任务复杂度和不确定性，减少对提示词工程和模型推理能力的依赖，提高大语言模型应用面向复杂任务的性能、稳定性和可解释性。工作流是智能体平台最核心强大的部分，衡量一个 AI 智能体的含金量，除大模型能力外，大部分业务价值体现在工作流设计里。 工作流的典型场景包括： 入门场景： 仅添加一个节点构建简单工作流，如通过插件节点内的插件能力自定义工作流，使用获取新闻插件构建获取新闻列表的工作流，详细配置教程可参见。 使用大语言模型（LLM）节点接收并处理用户问题，详细配置教程可参见。 使用 Code 节点生成随机数，详细配置教程可参见。 进阶场景： 通过多节点组合构建逻辑较复杂的工作流，如先通过插件能力进行关键词搜索、然后通过 Code 节点过滤指定信息、最后通过插件能力获取信息详情，详细配置教程可参见。 通过条件判断识别用户意图，例如通过 LLM 节点处理用户消息，将消息分为不同类型，然后通过 Condition 节点分别处理不同类型的用户消息，详细配置教程可参见。 常见的 AI Workflow 开发平台有： Coze：新一代 AI Bot 开发平台，集成了丰富的插件工具，国际版和国内版均有。 Dify：开源平台，支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT：国内知名，支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah：立足 RPA 场景，用 AI 将用户需求生成工作流，并通过 RPA 自动化，产品形态与 Coze 相似，是企业级的 AI 应用开发平台，无论团队编程技能如何，都能快速创建由 AI 驱动的 Agents、知识库、工作流和任务。 Flowise：快速实现智能体搭建。 BISHENG：主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台，与 fastgpt 功能类似，但面向的客户不同，整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台有豆包、文心一言、星火助手、kimi.ai 等。由于 Coze 具有拓展强、好上手、不用出国等优点，本教程的工作流以 Coze 为主。
2025-04-09
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势： 1. 灵活性、适应性和可定制性：能够根据任务难度进行调整和演变，通过组合不同模式实现定制，在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升：将复杂任务分解为更小、可管理的步骤，显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习：能够评估自身行为，完善策略，从过去经验中学习，在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性：可以高精度自动化重复任务，减少人工操作和运营成本，还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如，Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents，在规划阶段可进行查询分解等操作，还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说，Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的，遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术，分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中，大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤，被授予权限收集数据、执行任务并做出决策，利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述，不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多，这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
企业场景下的AI应用
在企业场景下，AI 有以下应用： 1. 智谱 BigModel 开放平台工作流搭建： 产品概述：播放智谱 AI 智能体平台宣传片。 解决问题：大模型作为新质生产力代表，单一化模型解决能力无法满足企业多元化场景需求，打造“企业场景下要求高可用、高性能、高性价比”的 AI 应用之路存在诸多难题。 产品定位：智谱 BigModel 清流智能体开发平台定位在企业级 AI 智能体应用开发，基于智谱全模型矩阵叠加与之深度适配的智能体开发框架，面向 ToB 业务，以市场和企业落地需求驱动产品能力建设。 独特优势： 自有模型的深度适配，提供高契合度功能设计，通过模型逻辑封装和内置提示词优化，实现模型表现优于第三方平台调用的效果。 真实场景验证的高可用模板，官方模板经过 PoC 验证，能快速落地企业场景，支持企业级开箱即用。 为企业各角色提供价值。 2. 避免陷入智能陷阱，重塑决策流程： 数据陷阱与 AI 的认知扭曲：假设跨国企业使用 AI 分析不同市场数据生成销售策略，若只从特定地区收集数据，会因数据单一性导致策略失效，企业须警惕数据片面性导致的错误市场判断和策略执行。数据质量决定 AI 决策能力，历史数据常带有偏见，企业使用不完整或偏颇数据训练 AI 系统将面临决策风险，人类认知和记忆能反思修正偏见，而 AI 无法自行修正。 AI 的决策与人类独立判断：在实际企业环境中，领导者常面临平衡 AI 与人类判断的问题，如依赖基于历史趋势的 AI 数据模型在市场环境变化时可能做出错误决策，企业领导者需认识到 AI 决策不透明性，设立审核流程，如某公司全球化扩张时，AI 数据分析建议可能只针对局部市场，领导者须通过自身经验和洞察审视。 实践建议：设计“AI 决策审核流程”，包括数据源验证、算法透明度、专家审查、伦理与社会影响评估等步骤，通过增加人工审核环节，确保 AI 决策经过人类专家审查与反馈，减轻潜在偏见和不透明性。
2025-04-09
请基于应用场景，对AI模型进行分类
以下是对 AI 模型基于应用场景的分类： 1. 文本生成和内容创作：包括撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手：提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助：如代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘：为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助：创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成：如根据文本描述生成相应的图像，甚至未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验：创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：理解和回答医疗相关的问题，提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读法律文件，提供合规建议。 此外，在开源模型方面，如 Civitai、海艺 AI、liblib 等为主流创作社区，提供了让用户利用 AI 技术进行图像创作和分享的平台。AI 视频方面，其应用场景广泛，涵盖内容创建、社交媒体营销、讲故事与动画制作、个性化内容、视频摘要、电子学习和培训、新闻媒体、电子游戏开发、虚拟助理和聊天机器人、归档与文档保存以及提高内容的可访问性等多个领域。从使用场景来看，分为改善大模型产品的使用体验、助力用户工作流、细分场景独立实用工具、AI 社区、Chatbot 五个方向；从产品形态上来看，分为插件、辅助现有产品能力、深度结合 LLM 能力的独立网站&应用、AI 社区四种。目前产品大多分布在 PC 端。
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
育儿智能体落地实践推荐，相关案例和资讯
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。
2025-03-20
企业落地都有哪些工具或者方案
企业落地 AI 可以考虑以下工具和方案： 火山引擎： 豆包大模型的 tokens 调用量增长迅速，其视觉理解模型具备强大的视觉识别与推理能力，能处理复杂视觉任务，满足多行业需求。 其 AI 应用开发平台“扣子”发布 1.5 版本，新增支持 GUI 界面的开发环境，增强多模态能力，结合智能语音 OpenAPI 和实时语音通话能力。 还发布了专为企业定制的 AI 应用开发平台“HiAgent”，通过 100+行业模板支持，帮助企业快速构建 AI 能力中心，并与现有系统深度集成。 百度文心大模型：在智能终端行业，超半数手机厂商使用，包括三星、荣耀等主流品牌；十余家车企已接入。百度表现突出，拿下关键中标项目数量和金额两项第一，其智能云增长由多行业需求带动。 Dify：开源的大模型应用开发平台，结合后端即服务和 LLMOps 理念，提供直观界面构建和部署生产级别生成式 AI 应用，具备强大工作流构建工具、广泛模型集成、提示词 IDE、RAG Pipeline 等，允许定义 Agent 智能体，可监控和优化性能，提供云服务和本地部署选项，个人研究可单独使用，企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-03-19
更通用一点，更落地一点，主题换成学习AI&LLM吧
以下是关于学习 AI&LLM 的相关知识： 一、AI 相关概念与技术 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 AI 即人工智能。 2. 机器学习 电脑通过找规律进行学习，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。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 3. 深度学习 一种参照人脑神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度）。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 4. 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 5. LLM（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），如上下文理解、情感分析、文本分类。 二、技术里程碑 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。 三、RL 与 LLM 融合的本质与阐释 AI 本质是一堆 scaling law。今天能看到最好的模型规模在 10 的 25 到 26 次方 FLOPs 这种规模，且数量级还会持续增长，算力是必要条件。一个值得被 scale up 的架构是基础，要支持不断加入更多数据。现在“吃”的是 base model 的 scaling law，未来可能会“吃”用户数据源的 scaling law。alignment 也有 scaling law，只要能找到对的数据就能解决。当 next token prediction 足够好时，能够平衡创造性和事实性。多模态数据的引入可推迟数据瓶颈问题，如视频和多模态的卡点解决不了，文本的数据瓶颈就会很关键。在限定问题（如数学或写代码）上，数据相对好生成，通用问题还没有完全的解法，但有探索方向。统计模型没有问题。
2025-03-17
教育行业有那些基于aigc的业务实际落地的产品和案例?
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。
2025-03-13
提供给我一个agent落地的具体案例
以下为您提供几个 Agent 落地的具体案例： 彬子基于 ComfyUI 做油管封面 Agent：彬子是 ComfyUI 新人，之前更多使用 Coze 做 Agent 并调用其图像流完成绘图功能，还在 Glif 上做若干 Bot 以插件调用 API 方式完成绘图功能调用。Glif 提供的云端 ComfyUI 带来更多图像玩法，Coze 的工作流和 ComfyUI 的图像流代表了 Agent 内部两个子领域领先水平，但大多数同学专注一个领域精进，只要从擅长阵地多迈出一步，就能更好把控 Agent 中各种节点的设计和运用。 有用 Agent 产品开发：目前仍没有 Killer App 出现和 Agent 产品落地，原因一是 Agent 不靠谱，二是 Agent 开发者不靠谱。Agent 能力受 Tools 能力影响，如订机票需携程的 API 接入能力，要让模型更准确选择 Tools 及生成 api args，将非通识业务知识设计好让 Agent 直接用是当前接近“人工”智能且高性价比的方式。 【智谱 AutoGLM】：经过深度测试，AutoGLM 让开发者看到了 AI Agent 真正落地的希望。它解决了之前开发类似功能时的 API 对接难、多模态识别差、操作不精准等问题，借助 RPA 思路通过模拟人类操作实现跨应用控制。其场景理解能力出色，能根据用户意图选择合适应用场景，但仍存在语音识别偏差、复杂界面操作稳定性差、只支持安卓等问题。智谱团队选择几个高频场景深耕细作，证明了产品价值，未来发展空间大。
2025-03-12