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人工智能与教育相关的
以下是关于人工智能与教育相关的内容: 可以使用人工智能帮助教育,包括辅助自学、让教师生活更轻松及课程更有效。例如,可以要求人工智能解释概念,获取良好结果。同时要注意因人工智能可能产生幻觉,关键数据需依据其他来源仔细检查。相关提示如“一个很好的自动导师”,可通过“https://chat.openai.com/share/ec1018ec1d864160b587354253c7d5cb”找到直接链接激活 ChatGPT 中的导师。 有一些 AI+教育的案例和投稿,如“书籍推荐:三本神经科学书籍”“AI 赋能教师全场景”“未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI”“化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”。 推荐阅读可汗学院创始人的新书《Brave New Words:How AI Will Revolutionize Education》(中文翻译为《勇敢的新词:人工智能如何彻底改变教育》),书中提到人工智能在教育领域的未来将与科技合作,让教育变得更好,并非为了抢走老师的风头,而是帮助老师抢风头。
2024-11-25
人工智能
以下是关于人工智能的全面介绍: AGI 的 5 个等级: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,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:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 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 产品执行任务后仍需人类参与。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织: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。 人工智能简介和历史: 人工智能是研究如何使计算机表现出智能行为,例如做人类擅长的事情。最初由查尔斯·巴贝奇发明计算机,用于按明确程序运算。现代计算机虽更先进,但仍遵循相同受控计算理念。但有些任务如根据照片判断人的年龄,无法明确编程,因为不知大脑完成此任务的具体步骤,这类任务正是人工智能感兴趣的。 人工智能的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析:辅助诊断疾病。 药物研发:加速研发过程。 个性化医疗:提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:降低金融机构风险。 信用评估:帮助做出贷款决策。 投资分析:辅助投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:根据客户数据推荐产品。 搜索和个性化:改善搜索结果和提供个性化体验。 动态定价:根据市场需求调整价格。 聊天机器人:回答客户问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障。 质量控制:检测产品缺陷。 供应链管理:优化供应链。 机器人自动化:提高生产效率。 5. 交通运输:(未具体说明应用场景)
2024-11-25
文本可视化形成各种鱼骨图,逻辑图,时序图等等
以下是关于文本可视化形成各种鱼骨图、逻辑图、时序图等的相关内容: 生成流程图、时序图的方式主要有两种: 1. 可视化拖拽: 代表产品有:(web 工具)、visio(本地软件)。 优点:直观。 缺点:需要花时间在布局上。 2. 语法渲染成图形: 代表语法:。 优点: 只用关注逻辑,文本即图形,方便直接嵌入在 markdown 文件中,比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性,不同渲染引擎可渲染成多种样式。 缺点:有点抽象。 使用 ChatGPT 生成图形语法的流程如下: 1. 确定制作目标。 2. 通过自然语法描述逻辑。 3. 在线校验测试是否成功。 在软件架构设计中,以下是一些可以用于绘制逻辑视图、功能视图和部署视图的 AI 工具和传统工具: 1. Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可使用拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,包括逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 3. ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图的创建,可与 Archi 工具一起使用,该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许用户创建各种类型的图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi:免费的开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图的创建。 10. Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。
2024-11-25
企业能用AI做什么
企业可以利用 AI 做以下几个方面的工作: 1. 数据驱动决策: 数据分析和洞察:利用 AI 工具分析大量的客户和市场数据,为企业的决策提供有力支持。包括收集不同渠道的数据,分析识别模式、趋势和相关性,为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导,并持续监控效果,形成闭环优化。 2. 提高效率和自动化流程: 任务自动化:评估和识别日常重复性高的任务,确定具体目标,观察和记录员工工作,分析收集的数据以确定可优化的任务,引入合适的自动化工具如 RPA 技术,并持续监测效果。 3. 应用程序方面: 聊天机器人:分为信息型和实用型,用于回答常见问题和执行特定任务,降低客户服务人力成本。 AI 撰写内容:如 ChatGPT 等工具,可快速生成高质量文本内容,提高内容创作效率。 语音搜索优化:优化网站以适应语音搜索趋势,确保内容清晰准确,使用架构标记技术。 网站个性化:为每位访客提供定制化体验,增强客户参与度和忠诚度。 利用 AI 分析客户数据:通过机器学习算法进行预测性分析,发现模式和趋势,定位目标客户。 社交媒体管理与情绪分析:利用情绪分析工具深入了解客户反馈,调整产品和营销策略。
2024-11-24
怎样学习AI
以下是关于学习 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 1. 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 2. 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。 二、开始 AI 学习之旅 1. 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 2. 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 三、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。同时,一定要掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 1. 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。 2. 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 五、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。 六、持续学习和跟进 1. AI 是一个快速发展的领域,新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 中学生学习 AI 的特别建议 1. 从编程语言入手学习,如 Python、JavaScript 等,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台,如 ChatGPT、Midjourney 等,探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识,了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目,参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态,关注 AI 领域的权威媒体和学者,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是新手还是中学生,都可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。
2024-11-24
写作提示词
以下是关于写作提示词的全面介绍: 写提示词(prompt)是决定 AI 模型如何理解并生成文本的关键步骤。一个好的提示词能够帮助 AI 模型更好地理解任务要求,生成更符合预期的文本。编写提示词的建议如下: 1. 明确任务:清晰定义任务,如写故事时包含故事背景、角色和主要情节。 2. 提供上下文:若任务需特定背景知识,在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,避免过多信息使模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代。 在 AI 绘画中,提示词的编写也有一些要点: 根据想画的内容写提示词,多个提示词之间用英文半角符号“,”隔开。 一般概念性、大范围、风格化的关键词写在前面,叙述画面内容的其次,描述细节的最后。 每个词语在模型中的自带权重可能不同,可使用括号人工修改提示词的权重。 关键词应具有特异性,措辞尽量具体,避免抽象和有解释空间的措辞。 在星流一站式 AI 设计工具中: 提示词用于描绘想生成的画面。 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言,基础模型 1.5 使用单个词组,支持中英文输入。 写好提示词的方法包括使用预设词组、保证内容准确(包含人物主体、风格、场景特点等)、调整负面提示词、利用“加权重”功能突出重点内容,还可使用辅助功能如翻译、删除所有提示词、会员加速等。
2024-11-24
提示词
以下是关于提示词的全面介绍: 一、什么是提示词 1. 用于描绘您想生成的画面。 2. 输入语言方面,星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言(如一个长头发的金发女孩),基础模型 1.5 使用单个词组(如女孩、金发、长头发),且支持中英文输入。 3. 启用提示词优化后,能帮您扩展提示词,更生动地描述画面内容。 二、如何写好提示词 1. 小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图,提示词内容要准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等,比如:一个女孩抱着小猫,背景是一面红墙,插画风格、孤独感,高质量。 2. 调整负面提示词,点击提示框下方的齿轮按钮,弹出负面提示词框,负面提示词可以帮助 AI 理解我们不想生成的内容,比如:不好的质量、低像素、模糊、水印。 3. 利用“加权重”功能,让 AI 明白重点内容,可在功能框增加提示词,并进行加权重调节,权重数值越大,越优先,也可对已有的提示词权重进行编辑。 4. 辅助功能包括翻译功能(一键将提示词翻译成英文)、删除所有提示词(清空提示词框)、会员加速(加速图像生图速度,提升效率)。 三、提示词要素 提示词可以包含以下任意要素: 1. 指令:想要模型执行的特定任务或指令。 2. 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 3. 输入数据:用户输入的内容或问题。 4. 输出指示:指定输出的类型或格式。 四、提示工程与提示词的区别 提示工程是人工智能领域中,特别是在自然语言处理和大型语言模型的上下文中一个相对较新的概念,它涉及设计和优化输入提示,以引导 AI 模型生成特定类型的输出或执行特定的任务。提示词通常指的是直接输入到 AI 模型中的问题、请求或指示,是提示工程的一部分。提示工程是一个更广泛的概念,不仅包括创建提示词,还涉及理解模型的行为、优化提示以获得更好的性能、以及创造性地探索模型的潜在应用,其目标是最大化 AI 模型的效用和性能,而提示词是实现这一目标的手段之一。在实际应用中,提示工程可能包括对 AI 模型的深入分析、用户研究、以及对特定任务的定制化提示设计。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-24
如何用AI做内容分类
以下是关于如何用 AI 做内容分类的一些方法和示例: 在生成式 AI 季度数据报告中,内容分类方式经讨论根据 a16z 榜单重新整理,从用户特性出发,将分类改为生产力(文档、ppt、会议、脑爆、数据处理、搜索、浏览、email、文件)、社交(真实、虚拟)、教育(早教、语言学习、公司教育、父母教育、学生工具、学校工具)、创意内容(视频、音乐、声音、个人图像、图像)。同时指出了只能参考热度的赛道,如 LLM 基础设施/开发者生态、垂类分类、Agent 赛道等,以及完全无法 Cover 重要程度的赛道,如 B2B、硬件+AI、游戏+AI 等。 在学习笔记“AI for everyone 吴恩达”中,提到了计算机视觉、自然语言处理和机器人等领域的分类应用。计算机视觉包括图像分类和物体识别、物体检测、图像分割算法、视觉追踪等;自然语言处理涵盖文本分类、信息检索、名称实体识别、机械翻译、解析与语音部分标注技术、语音识别、触发词检测、语音 ID 识别、语音合成技术等;机器人包括机器人“感知”、运动轨迹计划、控制等。 在 OpenAI 官方指南中,对于复杂任务可拆分为更简单的子任务,使用意图分类来识别与用户查询最相关的指令。例如在客户服务应用程序中,将查询分类为计费(取消订阅或升级、添加付款方式、收费说明、对收费提出异议)、技术支持(故障排除、设备兼容性、软件更新)、账户管理(密码重置、更新个人信息、关闭帐户、账户安全)、一般查询(产品信息、定价、反馈、与人交谈)等主要类别和次要类别。
2024-11-24
该怎么学习关于ai的内容
以下是关于学习 AI 内容的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能、机器学习、深度学习等主要分支及其联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中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)按照自己的节奏学习,并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧,因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试: 理论学习后进行实践,巩固知识,尝试使用各种产品创作作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得实际应用的第一手体验。 如果希望继续精进,还可以尝试了解以下作为基础的内容: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展:回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解其基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:学会评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等基本结构。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-24
AI方向产品经理
以下是为您提供的关于 AI 方向产品经理的相关信息: 北京分队中从事 AI 方向的产品经理包括: 枫 share:熟悉 ChatGPT,写过 prompt,使用过 SD、MJ 但有待深入学习,用 PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频,正在找 AI 方向的产品岗位,坐标海淀(北五环)。 行远:熟悉 prompt,部署过大模型、绘图项目,使用 Midjourney、sd、pika、suno 等 AI 创作工具,期待学习和实战案例应用,坐标朝阳。 最近的招聘信息中,AI 产品经理的职责描述: 1. 负责基于通用人工智能技术(AGI)的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析,开发满足客户需求的产品或服务,为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标,协调项目相关人员,推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议,推动产品快速迭代,并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求: 1. 本科及以上学历,计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验,有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度,熟悉竞品分析、定价策略。
2024-11-24