以下是关于 AI 如何为办公提效的相关内容： 哈佛商学院的研究表明，在工作中使用 AI 能显著改善工作效率。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。同时发现： 1. GPT4 等模型有能力边界，边界内表现良好，边界外则不佳，但具体边界未知。 2. 分三组实验，不使用 AI、使用 AI 及使用 AI 并给予培训，后两组任务完成效率和质量都高于未使用组。 3. AI 对工作能力差的被测试者提升更大，会拉平高级和低级人才的差距。 4. 过于依赖 AI 可能适得其反，降低效率和质量，因无法区分其能力边界。 人类和 AI 协作有两种方式： 1. 半人马模式：强调人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程，根据任务性质调配资源，充分利用人类智慧与判断力及 AI 的计算与生成能力。 2. 机械人模式：人与 AI 高度融合，在细节上循环迭代优化，最终实现人机一体化，充分发挥人类灵活性和 AI 生成能力。 此外，还有以下 AI 应用可提高办公效率： 1. 豆果美食 APP：根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 2. 沪江开心词场：辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 3. 爱奇艺智能推荐：根据用户喜好推荐电影。 4. WPS Office：包含智能排版、语法检查等功能，帮助快速完成文档处理。 市面上的 100 个应用 AI 的产品主要涉及以下方面： 1. 辅助创作与学习：如智能写作助手、语言学习助手等。 2. 推荐与规划：如商品推荐、行程规划等。 3. 监控与预警：如健康监测、安全监控等。 4. 优化与管理：如办公自动化、物流优化等。 5. 销售与交易：如艺术作品生成与销售平台等。

以下是一些在写小说逻辑性方面表现较好的 AI 工具： ChatGPT：擅长构思。 Claude：文笔好于 ChatGPT。 使用 AI 写小说时存在一些固有问题，如上下文长度限制、易忘记要求、文笔简略、一致性难以保证、对叙述方式敏感等。但人类可以通过一些技巧来利用 AI 辅助创作，例如让 AI 以表格形式输出细节描述等。同时要记住，AI 只是辅助创作，最后仍需人类进行加工和修改以满足读者要求。

以下是一些使用语言模型的最佳实践案例： 1. 转换类应用： 大型语言模型擅长将输入转换为不同格式，如语言翻译、拼写和语法矫正、格式转换等。例如，可以输入一段不符合语法规范的文本让其修改，或输入 HTML 输出 JSON。 可以执行翻译任务，模型在多种语言的大量文本上训练，能够掌握数百种语言。 2. 基础提示词： 提示词包含传递到模型的指令、问题等信息，也可包含上下文、输入或示例等详细信息，以更好地指导模型获得更好结果。 对于 OpenAI 的聊天模型，可使用 system、user 和 assistant 三种角色构建 prompt，通常示例仅使用 user 消息作为 prompt。 提示工程探讨如何设计最佳提示词，如通过改进提示词完善句子输出。 3. 提示工程： 将复杂任务分解为更简单的子任务，如使用意图分类识别用户查询中的指令，对长对话进行总结或过滤，将长文档分段总结。 给予模型“思考”时间，如让模型在给出最终答案前先进行“思考链”推理，指导其先给出解决方案，使用“内心独白”或系列查询隐藏推理过程，询问是否遗漏信息以确保完整性。

在 Stable Diffusion（SD）中实现角色一致性多角度头像绘制的方法如下： 1. 准备工作： 准备一张人物的多角度图片，共有 15 个不同视图，尺寸设置为 1328×800px，放大两倍后保证每张小图为 512×512px。 加上网格图，通过 lineart 分割不同块面。 设置 controlnet，第一张图选择 openpose_face 得到人物的 15 个面部角度，第二张图选择 lineart_standard得到清晰的表格分区。 增加 ADetailer 的脸部修复插件防止小图模式下人脸崩坏。 2. 开始生图： 大模型：majicmixRealistic_v6.safetensors 正向提示词：,auburn hair,eyes open,cinematic lighting,Hyperrealism,depth of field,photography,ultra highres,photorealistic,8k,hyperrealism,studio lighting,photography 负向提示词：EasyNegative,canvasframe,canvas frame,eyes shut,wink,blurry,hands,closed eyes,,lowres,sig,signature,watermark,username,bad,immature,cartoon,anime,3d,painting,b&w 参数设置：迭代步数 50，采样方法 DPM++ 2M Karras，尺寸 1328×800px。 3. 细节放大： 发送到图生图，重绘幅度设置为 0.55，使用 controlnet 的 teil 模型增加细节，控制模式选择“更倾向 controlnet”。 使用 Ultimate SD upscale 脚本放大为 2 倍，采用 4xUltraSharp 放大算法。 4. 尝试不同风格： 例如使用 AnythingV5 大模型绘制浅绿色侧马尾女孩形象，使用 revAnimated 大模型绘制粉色头发的长发公主形象。 需要注意的是，由于 AI 绘画的随机性存在，15 个角度的画面不可能完美，controlnet 的控制能让我们更大程度接近想要的效果，想要好的结果需要多刷图。如需 stable diffusion 相关资料，可关注公众号【白马与少年】发送【sd】获取链接。

目前常见的可用于提取本地视频中音频内容的插件和软件有： 1. Adobe Audition：功能强大，专业音频编辑软件，支持多种音频格式的提取和处理。 2. 格式工厂：不仅能转换视频格式，还能提取视频中的音频。 3. 万兴优转：集视频转换和音频提取等功能于一体。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。

以下是关于表格大模型使用的相关内容： 使用 coze 做智能报表助手： 用户上传 excel 后，在工作流中获取 excel 连接，通过插件下载并读取数据。最初打算将解析的 excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，用大模型根据数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出错。后改为将 excel 转换为数据表，用大模型把用户问题转换为 sql，准确率高。自己写服务动态创建表并存表名到 coze 数据库，根据表名动态执行 sql 拿数据。再用大模型为用户生成 3 个推荐报表，限制数据 100 条。拿到 sql 后执行查询，用大模型转换为绘制 echarts 图表的参数，自行编写插件提高图表清晰度。 SDXL 大模型： SDXL 的大模型分为两部分，base+refiner 是必须下载的，base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的模型以获得更丰富的细节，还有配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。模型可在云盘获取，在 webUI 中使用需将版本升级到 1.5 以上，放入对应文件夹。先在文生图中用 base 模型生成，再将图片发送到图生图中用 refiner 模型重绘。 通过 Open WebUI 使用大模型： Open WebUI 是大模型的交互客户端，是 github 上的开源项目，参考官方文档下载安装。安装前需先安装 Docker，不同系统安装方式不同。安装 Open WebUI 有两种方式，已安装 ollama 时只需安装 open webui 即可。安装完成后即可使用。

以下是关于您提出的“AI 快速发展之下，口译从业者的出路在哪里”的相关分析： 目前提供的内容主要围绕 AI 监管的原则、框架、解释性等方面展开，并未直接提及口译从业者在 AI 快速发展背景下的出路问题。 但从 AI 发展对各行业的影响趋势来看，口译从业者可能需要： 1. 提升自身与 AI 技术结合的能力，例如学习使用相关的辅助翻译工具，提高工作效率和质量。 2. 专注于发展高情感、高语境理解以及跨文化交流等方面的能力，这些是 AI 较难完全替代的领域。 3. 拓展专业领域，深入了解特定行业的专业知识，提供更精准和专业的口译服务。 总之，口译从业者需要不断适应技术发展，发挥自身优势，以在 AI 时代找到新的发展机遇。

作为没有编程基础的产品经理，学习 AI 可以从以下几个方面开始： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，了解 AI 提示词工程师的岗位技能要求也会对您有所帮助： 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 9. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 10. 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 11. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是，虽然您是产品经理，但如果要独立做完整的产品开发，不要寄希望于 0 基础没有额外输入光靠工具就能完成。在开发过程中，可能需要提前学习相关知识和技能。

创建一个 AI 知识库的流程如下： 1. 确定功能范围：编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 2. 创建知识库： 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。 创建知识库路径：个人空间知识库创建知识库。 知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧：在内容中加上特殊分割符比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 同一颜色代表同一个数据段，如果内容有误可点击具体内容，鼠标右键进行编辑或删除。 3. 创建工作流：告诉 AI 机器人应该按什么流程处理信息。 创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流。 工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试无误后点击发布。 如果任务和逻辑复杂，可以结合左边“节点”工具来实现，比如再次调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入的信息、调用【代码】处理复杂逻辑等。 个人建议：工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。 此外，知识库问答是机器人的基础功能，利用了大模型的 RAG 机制（检索增强生成），即先从大型数据集中找到与问题相关的信息（检索），再使用这些信息生成回答（生成）。基于 RAG 机制实现知识库问答功能，需要创建包含大量文章和资料的知识库，通过手工录入等方式上传，并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度，以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。

具身智能是人工智能领域的一个子领域，强调智能体通过与物理世界或虚拟环境的直接交互来发展和展现智能。 其核心在于智能体的“身体”或“形态”，这些身体可以是物理形态如机器人的机械结构，也可以是虚拟形态如模拟环境中的虚拟角色。身体不仅是与环境互动的手段，也影响智能体的学习和发展。 具身智能的研究涉及多个学科，包括机器人学、认知科学、神经科学和计算机视觉等。在机器人学中，关注设计能自主行动和适应环境的机器人；在认知科学和神经科学中，探索大脑处理与身体相关信息的机制及应用于人造智能系统；在计算机视觉中，致力于开发使智能体理解和解释视觉信息的算法。 具身智能在机器人领域，特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用，也在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用，能创造更具沉浸感和交互性的体验。 具身智能的范式是将机器学习算法适配至物理实体，与物理世界交互，如以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过网页端、手机 APP 与用户交互，具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流。 具身智能有人形机器人等代表产品，其有三要素：本体（硬件载体）、智能（大模型、算法等）、环境，且不同环境有不同形态的硬件本体适应。其行动分为感知、决策、行动、反馈四个模块形成闭环。 尽管具身智能取得显著进展，但仍面临诸多挑战，如智能体身体设计、复杂环境学习、伦理和安全问题等，未来研究将继续探索以推动其发展和应用。