在企业中搭建数字孪生可以参考以下要点： 1. 利用定制软件：如 Wistron 利用 Omniverse SDK 定制软件，将 NVIDIA DGX 和 HGX 工厂实现数字孪生，大幅缩短调试周期。 2. 集成多类数据：将 Multicad 和过程模拟数据虚拟集成到统一视图中，进行测试和优化布局。 3. 提高效率和缩短上线时间：如 Wistron 工厂使用数字孪生，工人效率提高 51%，上线时间缩短一半。 4. 验证物理构建与数字化计划的匹配：尽早发现差异，避免成本高昂的变更订单。 5. 快速测试新布局和改进操作：使用生产线上每台机器的实时物联网数据监控实时操作。 6. 与合作伙伴共同构建：如西门子正在构建工业元宇宙，并将其皇冠宝石加速器连接到 NVIDIA Omniverse。 未来，设施仓库、工厂建筑将由软件定义，在数字孪生中运行自主机器人堆栈，集成软件的方式是使用数字孪生。同时，NVIDIA 已将 Omniverse 变得更易访问，创建云 API，将其与语言聊天能力集成，可在 3D 环境中进行设计、模拟或生成。

AGI 即人工通用智能（Artificial General Intelligence），是指能够像人类一样执行任何智力任务的人工智能。 目前 AGI 还未取得巨大进展，而与之相对的 ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）已得到巨大发展。ANI 只能完成特定的任务，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：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（Reasoners）：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（Agents）：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 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：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（Organizations）：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。 此外，Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资，AGII 是一个 AI 驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能。

整合多组学数据的方法包括以下几种： 1. 机器学习中的集成学习方法，如 Bagging（Bootstrap Aggregating）。其核心思想是通过多次抽样生成多个数据集，训练多个模型，并将这些模型的结果进行平均（或投票）来提高整体预测的稳定性和准确性。具体包括从原始数据集中有放回地抽取多个子集，用每个子集训练独立的相同模型类型（如决策树、多项式等），对于回归任务取平均结果，对于分类任务通过多数投票决定最终分类结果。 2. 在未来的机器学习发展中，预计会在数据整合方面取得进展，例如整合多种模态（如图像、文本和传感器数据）和数据领域的数据，以创建更丰富和更健壮的复杂现象的表示。为实现这种多模态和跨领域的理解，机器学习模型将需要在深度学习、表示学习、自我监督学习和常识推理方面取得进展，并将领域知识和常识推理结合起来。

AGI 即人工通用智能（Artificial General Intelligence），是指能够像人类一样执行任何智力任务的人工智能。 目前 AGI 还未取得巨大进展，而与之相对的 ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）已得到巨大发展。ANI 只能完成特定的任务，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：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（Reasoners）：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（Agents）：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 产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者（Innovators）：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（Organizations）：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。 此外，Web3 和人工智能初创公司 AGII 获得 1500 万美元融资，AGII 是一个 AI 驱动的平台，赋予用户轻松生成各个领域高质量内容的能力，提供一系列 AI 生成器和魔法工具，包括文本、图像、代码、聊天机器人、语音转文本和配音等功能。

生成式 AI 是一种能够生成新内容的人工智能技术，其内容可以是多模态的，包括文本、图像、音频、视频等。 Gen AI/Generative AI 是“生成式人工智能”的正式称呼，它和 AIGC 有所不同。AIGC 指的是由人工智能生成的内容的创作方式，是 Generative AI 的应用结果。 ChatGPT 是 OpenAI 推出的，早期是一种模型，目前逐渐演变成一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 生成式 AI 可以应用于广泛的场景，例如文档摘要、信息提取、代码生成、营销活动创建、虚拟协助、呼叫中心机器人等。 其工作方式包括训练阶段和应用阶段。训练阶段通过从大量现有内容中学习生成基础模型，应用阶段基础模型可用于生成内容和解决一般性问题，也可使用特定领域新数据集进一步训练以解决特定问题。 在工具方面，如 Google Cloud 的 Vertex AI 是端到端机器学习开发平台，Generative AI Studio 允许快速制作原型和自定义生成式 AI 模型，Model Garden 可发现和交互基础及第三方开源模型。 以 Midjourney 为代表的工具在图形领域，可根据用户提供的文本描述生成高度相关和创造性的图像，这种通过文本命令获得图像的方式叫 Prompting，是全新形态的人机交互。其背后的原理涉及数据、映射和扩散三个概念。首先是数据，包括获取各种图像存档和创建特定数据集以获得足够基础来特征化物体、风格或概念。其次是映射，AI 使用算法识别和提取图片关键视觉特征。最后是扩散，AI 能通过创造性扩散过程探索和创造新的视觉表达形式。

LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个能够处理语言输入和输出的抽象概念，可以理解为一个黑盒。 其输入是一个字符串，表示用户的请求或问题，输出也是一个字符串，表示模型的回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型来完成不同语言任务，如文本生成、文本理解、文本翻译等。 从大模型的整体架构来看，LLM 处于模型层，例如 GPT 就是一种常见的 LLM，一般使用 transformer 算法实现。 LLM 的工作原理是像输入法的输入联想逻辑一样，一个字一个字地推理生成内容。通过将上下文加入输入，能帮助模型理解下一个字。但存在计算时带入全量数据算力吃不消以及仅算字的概率易被不相干信息干扰的问题，词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。

以下是关于电子表格 AI 的相关信息： Excel 的 AI 功能有多种工具和插件可增强其数据处理和分析能力，例如： Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析、格式创建等任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成公式、文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，提高工作效率和智能化水平。 此外，飞书多维表格与 AI 结合也带来了很多可能性： 任何人的奇思妙想都能通过多维表格快速变成实际可用产品，无需代码和预算。 大量“智能业务系统”在各行各业涌现，从个人生产力到休闲娱乐，从工作提效到业务增速。 智谱 AI 近期发布了 3 个飞书多维表格的字段插件：AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析，在飞书多维表格新增列时，可在字段捷径的 AI 中心找到，不仅限时免费且无限制使用。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

智谱 AI 插件的调用方式如下： 针对智谱，重复类似操作，调用的是 https://chatglm.cn/chatglm/backendapi/v1/conversation/recommendation/list 接口。这里只用到了 conversation_id 一个字段，用的是 GET 请求。通过此接口返回问题，参数用的是整轮对话窗口的唯一 Id：66c01d81667a2ddb444ff878 。 打开飞书多维表格，新增列时，您可以选择字段捷径，在字段捷径的 AI 中心，找到智谱 AI 的字段插件。智谱 AI 近期发布了 3 个飞书多维表格的字段插件：AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析。 在微信超级 AI 知识助手教学（上）—智谱共学营智能纪要中，有智谱大语言模型的使用与功能介绍，包括角色扮演模型设置、变量插入方法、插件调用情况等。还提到了智浦轻颜的功能与应用，如文章总结功能、视频生成功能、画图功能等，以及多维表格相关内容。

智谱 AI 插件可在飞书多维表格中找到。具体操作如下： 1. 打开飞书多维表格，新增列时，选择字段捷径。 2. 在字段捷径的 AI 中心，就能找到智谱 AI 的字段插件，包括 AI 内容生成、AI 视频生成和 AI 数据分析插件。 智谱 AI 的 3 个字段插件均免费，您可以尝试将其运用在工作中。同时，若想基于 GLM4Flash 开发更多免费插件，可参考。

医疗人工智能应用存在以下风险： 1. 可能对受欧盟法律保护的公共利益和基本权利造成损害，包括身体、心理、社会或经济方面的损害。 2. 在决定是否给予、拒绝、减少、取消或收回医疗保健服务等福利时，可能对人们的生计产生重大影响，并侵犯基本权利，如社会保护权、不受歧视权、人的尊严权或有效补救权。 3. 用于评估自然人信用分数或信用度的人工智能系统可能导致对个人或群体的歧视，并延续历史上的歧视模式或造成新形式的歧视性影响。 法理防范措施包括： 1. 为所有高风险人工智能系统制定统一的规则，这些规则应与《宪章》保持一致，是非歧视性的，并符合欧盟的国际贸易承诺，同时考虑相关的伦理准则。 2. 明确价值链上相关经营者的作用和具体义务，促进对法规的遵从，确保法律的确定性。 3. 在特定条件下，明确高风险人工智能系统提供者的责任和义务。 需要注意的是，欧盟法律规定的用于检测提供金融服务过程中的欺诈行为以及用于计算信贷机构和保险企业资本要求的尽职审慎目的的人工智能系统，以及用于自然人健康和人寿保险风险评估和定价的人工智能系统，在符合一定条件时不视为高风险系统。