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在企业中如何衡量大家的AI能力

Answer

在企业中衡量员工的 AI 能力可以从以下几个方面入手：

  1. 基础 AI 应用能力：
    • 提示词工程：会用合适的方式提问，引导 AI 输出高质量答案。
    • 内容评估能力：能够判断 AI 生成的内容是否靠谱，并加以优化。
    • 熟练使用 AI 工具：能快速上手各类 AI 工具，如 DeepSeek、Cursor、Midjourney 等。
  2. 高级 AI 应用能力：
    • 任务拆解能力：知道哪些工作适合用 AI，哪些环节需要人工把控。
    • 业务场景应用能力：能在实际工作中灵活运用 AI，提高效率。
  3. 加分项：
    • 快速学习能力：能跟上 AI 技术的快速迭代，主动学习新工具、新方法。

不同领域的考察方式有所不同：

  1. 软件开发：让候选人现场用 AI 工具（如 Cursor、Windsurf）解决编程问题，观察其如何向 AI 提问、如何判断 AI 代码的正确性以及如何调整 AI 生成的代码。
  2. 市场营销：让候选人用 AI 生成营销文案，并询问为什么用这个 Prompt，观察其是否能调整提示词、判断 AI 生成内容的质量。
  3. 产品管理：让候选人用 AI 解析一份用户反馈，提炼产品改进建议，考察其是否能验证 AI 结论的准确性，并提出优化方案。

面试时，可以问以下 AI 相关问题快速判断候选人是否真正懂 AI：

  1. “你遇到过 AI 给出明显错误答案的情况吗？你是怎么处理的？”
  2. “最近有没有新出的 AI 工具或功能是你学习并实际应用的？能举个例子吗？”
  3. “如果 AI 生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？”
  4. “你觉得 AI 目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些问题你会怎么做？”

此外，周鸿祎提到正在做“含 AI 量”的指标，包括公司、部门和员工层面。含 AI 量的评估不仅看硬件投入，更重要的是对 AI 的学习、讨论，现有业务的改造，产品是否用 AI 驱动，员工消耗 Token 的数量，参加 AI 培训课程、订阅 AI 账号等情况。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

宝玉 日报

?宝玉日报「3月9日」✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?不会考察候选人的「AI能力」？你可能招不到未来的人才！?你有没有发现，现在很多招聘信息都写着：「熟悉DeepSeek、Cursor或其他AI工具者优先。」十年前，面试官会问：「你会不会用Excel？」如今，他们问的是：「你会不会用AI？」那么，企业在考察候选人AI能力时，究竟该看什么？今天，我们来聊聊这个话题。?[https://x.com/dotey/status/1898586241450250349](https://x.com/dotey/status/1898586241450250349)2⃣️?考察AI能力，究竟要看什么？✅基础AI应用能力提示词工程（Prompt Engineering）：会用合适的方式提问，引导AI输出高质量答案。内容评估能力：能够判断AI生成的内容是否靠谱，并加以优化。熟练使用AI工具：能快速上手各类AI工具，如DeepSeek、Cursor、Midjourney等。✅高级AI应用能力任务拆解能力：知道哪些工作适合用AI，哪些环节需要人工把控。业务场景应用能力：能在实际工作中灵活运用AI，提高效率。✅加分项快速学习能力：能跟上AI技术的快速迭代，主动学习新工具、新方法。?[https://x.com/dotey/status/1898586241450250349](https://x.com/dotey/status/1898586241450250349)3⃣️?不同领域，怎么考察AI能力？

宝玉 日报

?️软件开发：AI辅助编程让候选人现场用AI工具（如Cursor、Windsurf）解决编程问题，观察：他如何向AI提问？如何判断AI代码的正确性？如何调整AI生成的代码？?市场营销：AI生成创意和内容让候选人用AI生成营销文案，并问：「为什么用这个Prompt？」观察候选人是否能调整提示词、判断AI生成内容的质量。?产品管理：AI进行用户洞察和数据分析让候选人用AI解析一份用户反馈，提炼产品改进建议。考察他是否能验证AI结论的准确性，并提出优化方案。?[https://x.com/dotey/status/1898586241450250349](https://x.com/dotey/status/1898586241450250349)4⃣️❓面试时，可以问哪些AI相关问题？?这些问题能快速判断候选人是否真正懂AI：「你遇到过AI给出明显错误答案的情况吗？你是怎么处理的？」「最近有没有新出的AI工具或功能是你学习并实际应用的？能举个例子吗？」「如果AI生成的内容和你的预期不符，你会怎么优化它？」「你觉得AI目前有哪些无法解决的业务难题？遇到这些问题你会怎么做？」?[https://x.com/dotey/status/1898586241450250349](https://x.com/dotey/status/1898586241450250349)5⃣️?如何有效评估候选人的AI能力？

周鸿祎免费课AI系列第一讲

所以，我们现在正在做一个指标，在公司内部我们做含AI量。如何评估一个公司的含AI量？如何评估一个部门的含AI量？如何评估一个员工的含AI量？含AI量不一定是你买了多少显卡，花了多少钱，重要的是看公司里对AI的这种学习、讨论，包括公司里现有业务的改造，包括产品是否用AI来驱动。包括员工的含AI量，比如员工消耗Token的数量，一个部门消耗Token的数量，比如财务一点Token都没消耗，证明他们根本没用大模型，设计部门也从来都是手工绘图，也不消耗算力，这个含AI量就有问题。包括大家参加AI的培训课程，不是参加我的培训课程，AI账号的订阅费，包括现在很多AI的，其实网上有很多免费的AI视频、问答、OpenAI的手机专家他们都很喜欢做一些科普视频，但是这些科普视频一般长达30分钟，大家可能要耐心看下去，今天我会给大家推荐一个工具，帮你来看下去。所以，我的广告嵌入能力还是挺强的。今天大概讲四个部分：第一，AI发展新洞察。为什么要讲洞察？就是看表象不用跟我来沟通，因为网上公号的文章特别多，比如Sora能力、长达1分钟的视频，这些是人都知道。大家要学AI，要透过现象看本质。第二，Sora给我们带来的启发。第三，我们该怎么做？第四，360的AI新产品，我们秀一秀推出的两个AI的成果，我忽悠大家的东西，像王阳明一样学以致用，言行一致，我们自己对外讲的是什么？我们内部也是这么说的。

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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
AI 衡量一个AI任务的指标是不是有准确率 和召回率 分别啥区别
在 AI 任务中，常见的衡量指标包括准确率和召回率。准确率（Accuracy）衡量的是模型预测正确的比例。而召回率主要用于信息检索等任务，衡量的是模型能够正确检索出相关内容的比例。 在摘要任务中，一般用 ROUGE 指标，其中 ROUGE2 是把两个 sequence 按 2gram 的方式做切分做频次统计，然后计算 pred 和 gt 之间的召回率。 对于不同的 AI 任务，还有其他多种指标，如在 NLP 中： 信息检索任务常用 NDCG@K 指标，核心衡量最相关文档是否排序足够靠前。 文本生成任务可用 BitsperByte 指标。 针对二分类任务，一般用 ECE 指标（Expected Calibration Error）来度量模型输出概率 p 时，最终正确率真的为 p 的一致性。 此外，还有一些其他方面的评估指标，如不确定性（Calibration and Uncertainty）、鲁棒性（Robustness，包括 invariance 和 equivariance）、公平性（Fairness）、偏见程度（Bias and stereotypes）、有毒性（Toxicity）等。 传统的 RAG 解决方案在检索效率和准确性上存在问题，Anthropic 通过“上下文嵌入”解决了部分问题，但 RAG 的评估仍待解决，研究人员正在探索新的方法，如 Ragnarök。 在提示词设计方面，Claude 官方手册提出“链式提示”的方法理念，将复杂任务拆解为多个步骤，具有准确率高、清晰性好、可追溯性强等好处。ChatGPT 官方手册也有类似理念，同时还有相关论文如在 ICLR 2023 上发表的提出 LeasttoMost Prompting 提示词策略的论文，在文本理解和生成场景中表现优秀。
2025-04-09
AI 算力 衡量
AI 算力的衡量可以从以下几个方面考虑： 1. 神经网络的参数（神经元的数量和连接）规模：人工神经网络与人脑的大小仍有数量级的差距，但在某些哺乳动物面前已具备一定竞争力。 2. 单位计算的成本：我们每花一美元所能得到的计算能力一直在呈指数级增长，现在大规模基础模型所用到的计算量每 3.5 个月就会翻一番。 3. 提升算力的方案： 继续在硅基上发展，如 3D 堆叠形态等，但需要更好的散热。 材料创新，如硅基掺杂、石墨烯片等。 计算原理的创新，如量子计算，但目前距离商用还有不少理论和技术需要突破。 4. 传输速度：高速网络会进一步进化，片间链接、片上内存等技术都会有明显进展。 5. 能耗和散热问题：高温超导技术是解决能耗和散热问题的关键。 此外，对于基础模型的治理，有人认为衡量计算能力可以作为一种潜在工具。但也需要探讨其他更有效的治理方法。
2024-10-12
目前全世界最厉害的对视频视觉理解能力大模型是哪个
目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。
2025-04-15
runway属于什么ai能力类型
Runway 是一家总部位于旧金山的 AI 创业公司推出的产品。 在 AI 能力类型方面： 年初爆火，其 Gen2 代表了当前 AI 视频领域最前沿的模型，能够通过文字、图片等方式生成 4 秒左右的视频。 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 致力于专业视频剪辑领域的 AI 体验，同时也在扩展图片 AI 领域的能力。 11 月 25 日发布新图像生成模型 Frames，专注打造特定美学和视觉氛围，支持细粒度控制“外观、感觉和氛围”，强调“世界构建”，可设计完整的视觉世界，包括场景、氛围、情感等，提供全面的视觉叙事支持。 目前 Runway 支持在网页、iOS 访问，网页端目前支持 125 积分的免费试用额度（可生成约 105 秒视频），iOS 则有 200 多，两端额度貌似并不同步。官方网站：https://runwayml.com/
2025-04-15
runway的能力类型，核心功能
Runway 的能力类型和核心功能包括以下方面： 在 Gen2 模型上推出了较多细节控制能力，并且支持精细数值调节，是当下 AI 视频生成产品中可控性最强的产品。 多笔刷控制局部运动：支持最多 5 个笔刷控制，包括物体运动方向、运动曲线调节。调高 Ambient，笔刷绘制区域物体的运动将和周边环境产生更多关联，并加大运动幅度。 相机控制：支持水平/垂直平移，水平/垂直翻转，镜头缩放/旋转。 Lip Sync Video：支持文本转 TTS 音频、音频文件换音，还有上半年大火的 Lip sync video 对口型能力。 不论是工具栏中不断丰富的音频、视频处理能力，还是 Runway Watch 栏目中的优秀合作案例，都能看出 Runway 一直坚定得在影视制作方向发展。未来若能打通 AI 生成和视频剪辑能力，Runway 未来将对影视制作起到至关重要的作用，成为视频领域必不可少的重要工具。
2025-04-15
你都有什么能力呢？
我作为 AI 知识专家，具备以下能力： 1. 作为提示词专家，能将常规的提示词转化为结构化的提示词，并输出符合预期的回复。了解 LLM 的技术原理和局限性，具有丰富的自然语言处理经验，具备迭代优化能力。 2. 能为您介绍小白参与活动的流程和组队所需的人员类型，如脚本编写、出图、出视频、配音乐、剪辑、统筹等。 3. 为您讲解扣子提供的基础功能，包括提示词（设定 Bot 身份及回复逻辑）、插件（通过 API 连接集成平台和服务）、工作流（规划和实现复杂功能逻辑）、记忆库（保留和理解对话细节，添加外部知识库），并为您提供相关参考链接。
2025-04-14
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些，是参数？推理能力？还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面： 1. 视频生成能力：如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频，相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能：更小的模型能驱动更强的性能，如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM，到 2024 年，参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力：尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能，但在一些需要逻辑推理的问题上，如算术和规划，尤其在超出训练范围的实例上，这些系统仍存在问题。 4. AI 代理：在短时间预算设置下，顶级 AI 系统得分高于人类专家，但随着时间预算增加，人类表现会超过 AI。 5. 算法变革：如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现，其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率，同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征，为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能，其训练过程聚焦于强化学习，提升了模型的推理能力。
2025-04-14
有哪些针对CoT能力的微调工具
以下是一些针对 CoT 能力的微调工具： 1. Selfconsistency CoT：使用手动设计的 Prompt 生成采样一组不同的推理路径，再通过“多数投票”找到推理步骤中“最一致”的路径，使用这条解码路径驱动原始的贪心解码方式来提示 CoT 性能。 2. MMCoT：侧重使用微调方法嵌入 CoT，通过将语言和图像合并在一个包含推理生成与答案推理的两阶段的框架中，使用微调大模型赋予输入多模态 CoT 的能力。 3. GoTInput 方法：通过对 CoT 生成的思维图进行抽取构建三元组，并使用 GNN 将文本、图像与 CoT 统一，从而生成包含 CoT 信息的最终答案。 4. VCoT：解决了一个输出多模态的问题，通过以生成图片的“标题”以及识别核心关注点作为图像生成的启动过程，通过递归的方式填充图像信息，从而实现输出多模态。 此外，在将 DoT 扩展到预训练的扩散语言模型 Plaid 1B 并在更复杂的推理任务上进行评估时，自回归模型和扩散模型在使用 CoT 或 DoT 进行微调时都显示出显著提高的性能。在微调 Plaid 1B 时，也探索了几种替代方案。 在强化学习驱动的合成数据生成与模型优化流程中，也涉及到 CoT 的相关应用和优化，如初始 CoT 生成、CoT 存储等。
2025-04-12
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程，如何设计
以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。
2025-04-18
如何利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】
利用 AI 赋能【数据分析在企业自媒体营销中的应用综述（以抖音、小红书平台为例）】可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以快速识别关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：利用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：借助 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：采用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：使用 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：依靠 AI 预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：利用 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：利用 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 此外，还可以参考以下具体案例： 赛博发型师：基于 AI 技术为用户提供个性化的发型设计服务，通过分析用户面部特征、个人风格和偏好，自动生成发型设计方案，用户可上传照片，系统分析后生成详细报告和效果图，报告可存档至飞书文档供专业发型师复核评估。 营销文案创作专家深度版：专为企业营销团队等设计，提供从文案框架创作到生成的一站式服务，通过分析产品信息等挖掘痛点和卖点，生成营销文案，并提供营销数据分析服务以优化策略和提高协作效率。 抖音商家客服（C 端用户）/抖音带货知识库工具（B 端商家）：作为 AI 客服系统建设助手，帮助企业实现一站式 AI 客服解决方案。 在实际操作中，还可以参考以下经验： 飞书、多维表格、扣子相关应用优化及自媒体账号分析演示分享：包括直播课程相关内容，优化社区文档问题，介绍技术栈选择，强调扣子、多维表格及 AI 字段捷径结合做数据分析的优势，现场演示账号分析效果，展示同步数据的自动化流程。 高效数据分析应用搭建实操讲解：先介绍数据在多维表格执行无二次请求的优势，接着进行技术实操，从新建“数据 AI 高效数据分析”应用开始，讲解抓数据、同步数据前设置变量等步骤，包括搭建界面、做工作流、保存变量等操作，可在市场选插件。 高雁讲解数据处理及多维表格操作过程：进行操作演示与讲解，包括将用户信息发送到多维表格、调整界面显示、处理按钮点击事件等操作，还讲解了批处理、代码节点等内容。
2025-04-13
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
请问DeepSeek如何与生产型企业进行结合创造效益 ？
DeepSeek 与生产型企业的结合可以从以下几个方面创造效益： 1. 模型优化与性能提升：英伟达基于 FP4 优化的 DeepSeekR1 检查点现已在 Hugging Face 上开源。这种优化将模型Transformer 模块内的线性算子的权重和激活量化到了 FP4，适用于 TensorRTLLM 推理。每个参数从 8 位减少到 4 位，使磁盘空间和 GPU 显存的需求减少约 1.6 倍。使用 TensorRTLLM 部署时，需要支持 TensorRTLLM 的英伟达 GPU（如 B200），并且需要 8 个 GPU 来实现 tensor_parallel_size=8 的张量并行。代码利用 FP4 量化、TensorRT 引擎和并行计算，实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。 2. 部署指南：社区伙伴 Hua 投稿的《在 Azure AI Foundry 部署 DeepSeek 大模型全指南》，手把手指导在微软 Azure AI Foundry 平台上完成 DeepSeek R1（671B）模型的完整部署流程，包含环境准备、资源管理、模型测试及 API 调用说明。 3. 为企业带来实质提升：DeepSeek 的强化学习和联网搜索能力改变了信息获取方式，从“检索—阅读—摘要”转变为“提问—获得答案”，大幅提升工作效率。其开源策略打破了技术垄断，让国内大模型能力迅速提升。在企业级部署方面，通过行业知识蒸馏和领域自适应训练，实现对企业非结构化数据的深度解析能力。特别是在实时决策支持、多模态交互及复杂知识图谱构建方面，为企业打造具备持续进化能力的数字神经中枢。这种“AI 即服务”的部署模式，重构了传统工作流效率，并通过预测性分析和认知自动化开启企业智能化的第二增长曲线。同时，还可以考虑垂直场景强化学习机制的增加，如在智能制造场景中嵌入设备故障模式自发现的奖惩机制；以及可信计算架构的升级，针对金融、医疗等高合规需求场景。
2025-04-10
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