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人工智能与企业培训

Answer

以下是关于人工智能与企业培训的相关内容:

一、人工智能公司的知识产权保护

企业应当深入钻研相关法律法规,深化版权合规流程:

  1. 定期组织知识产权法律培训,确保团队成员深刻理解适用于 AI 生成内容的版权法、AI 创新的专利申请策略以及国际知识产权法律差异等内容。
  2. 建立专门的法律合规团队,其职责包括监控、主动解释新法律变动对公司运营的影响,进行新立法的影响分析、从法律角度为产品开发提供建议,以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。
  3. 制定严格的数据来源审核流程,确保用于训练 AI 的数据均获得明确的版权授权。对于 AI 生成的内容,实行版权审核机制,确保其要么是原创的,要么已得到授权使用。

二、中小企业利用人工智能进行转型的实施建议

  1. 持续学习与更新

    • 鼓励员工学习 AI 相关知识和技能,通过提升员工对 AI 技术的理解和应用能力,增强企业整体的 AI 适应能力。
    • 组织 AI 相关的培训课程,提供在线学习资源,帮助员工了解 AI 的基础知识和应用实例。
    • 在企业内部培养持续学习和创新的文化,鼓励员工探索和实践 AI 相关技术。
    • 通过激励机制(如奖励、认证)鼓励员工参与 AI 学习和应用,例如提供机器学习、数据分析等相关课程,帮助员工掌握 AI 在实际工作中的应用技能。
  2. 管理风险和网络安全

    • 定期更新和维护安全系统,确保网络安全系统能够有效地抵御最新的网络威胁和攻击手段。
    • 定期更新安全系统的软件和 AI 模型,以包含最新的安全威胁信息和防护技术。
    • 定期检查和维护网络安全系统,确保其运行稳定并且性能最优。
    • 定期进行网络安全演练,测试系统的响应能力和有效性,并根据演练结果进行必要的调整和优化。
    • 持续关注网络安全领域的最新发展和趋势,确保企业的安全策略和工具保持最新。
    • 定期对员工进行网络安全培训,提高他们对网络威胁的认识,并教授应对方法。

通过实施 AI 驱动的网络安全解决方案,中小企业可以大大提高其网络系统的安全性,有效防御各种复杂和不断演变的网络威胁,提高安全防护的自动化程度,增强系统对新型威胁的适应性和响应速度。

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

References

人工智能公司面对知识产权保护何去何从

3.企业应当深入钻研相关法律法规,深化版权合规流程。首先,企业应定期组织知识产权法律培训,确保团队成员对相关法律法规有深刻理解。这些培训可以涵盖适用于AI生成内容的版权法、AI创新的专利申请策略,以及对国际知识产权法律差异的理解等内容。其次,建立一个专门的法律合规团队至关重要。该团队的职责不仅仅是监控,还需要主动解释新法律变动对公司运营的影响。这可能包括对新立法进行影响分析、从法律角度对产品开发提供建议,以及制定内部政策以指导公司对法律更新的响应。最后,企业需要制定严格的数据来源审核流程,确保所有用于训练AI的数据均获得了明确的版权授权。此外,对于AI生成的内容,应实行版权审核机制,以确保这些内容要么是原创的,要么已经得到了授权使用。这样的措施有助于企业避免侵犯他人版权的法律风险,同时也保护了企业的创新成果不被非法使用。

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"持续学习与更新"是指在人工智能(AI)技术不断发展的背景下,企业应持续提升员工的AI知识和技能,并跟踪技术发展,以确保企业能够充分利用AI的最新进展。首先,鼓励员工学习AI相关知识和技能。通过提升员工对AI技术的理解和应用能力,增强企业整体的AI适应能力。组织AI相关的培训课程,提供在线学习资源,帮助员工了解AI的基础知识和应用实例。在企业内部培养持续学习和创新的文化,鼓励员工探索和实践AI相关技术。通过激励机制(如奖励、认证)鼓励员工参与AI学习和应用。例如,提供机器学习、数据分析等相关课程,帮助员工掌握AI在实际工作中的应用技能。

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

其次,定期更新和维护安全系统。确保网络安全系统能够有效地抵御最新的网络威胁和攻击手段。定期更新安全系统的软件和AI模型,以包含最新的安全威胁信息和防护技术。定期检查和维护网络安全系统,确保其运行稳定并且性能最优。定期进行网络安全演练,测试系统的响应能力和有效性,并根据演练结果进行必要的调整和优化。持续关注网络安全领域的最新发展和趋势,确保企业的安全策略和工具保持最新。定期对员工进行网络安全培训,提高他们对网络威胁的认识,并教授应对方法。通过实施AI驱动的网络安全解决方案,中小企业可以大大提高其网络系统的安全性,有效防御各种复杂和不断演变的网络威胁。这种方法不仅提高了安全防护的自动化程度,还增强了系统对新型威胁的适应性和响应速度。

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以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 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):具备基本对话能力的 AI,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):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够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的 AI。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的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,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。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
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
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2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
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2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
我是一个新手,我擅长的是短视频和直播,我想做一个智能体+短视频/直播的一个培训,但是我不懂怎么搭建智能体,我应该从哪里开始学
如果您作为新手,想做智能体+短视频/直播的培训但不懂搭建智能体,可以从以下几个方面开始学习: 1. 按照“五津:DeepSeek+扣子:1分钟生成小红书爆款单词视频”中的指导,创建智能体,输入人设等信息,并放上相关工作流。配置完成后进行测试,但千万不要直接发布。工作流中如【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token,为避免他人调用消耗您的费用,您可以将 api_token 作为工作流最开始的输入,让用户购买后自行输入使用,然后再发布。 2. 参考“元子:WayToAGI 知识库究竟咋用?”中的内容,对于完全没有编程基础但对 AI 有一定概念的小白,可以从工具入门篇(AI Agent)中的“Agent 工具小白的 Coze 之旅”开始,了解相关搭建平台。 3. 学习“智谱 BigModel 共学营第二期:把你的微信变成超级 AI 助理”中的教程,包括注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台(https://bigmodel.cn/),获取资源包(新注册用户注册即送 2000 万 Tokens,或通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,如语言资源包、多模态资源包等,所有资源包购买地址:https://bigmodel.cn/finance/resourcepack ),然后进入【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,再进入智能体中心我的智能体开始创建智能体。
2025-04-10
教师AI应用培训
以下是关于教师 AI 应用培训的相关内容: 一、培训经历 有人积极参与了由 XX 大学教育技术中心组织的为期一个月的“AI 教育应用”在线培训项目。培训内容主要包括: 1. 人工智能基础理论:涵盖机器学习、深度学习等基本概念和技术原理。 2. AI 教育应用场景分析:通过案例研究,探讨 AI 技术如何支持个性化学习、智能评估等教育实践。 3. 教学设计与实施:学习如何利用 AI 工具设计创新的教学活动,并有效应用于课堂教学中。 在培训中,个人在专业知识、技能方面有所提升,对教学理念、方法有了新的认识或改变,并且在实际工作中开始应用学到的知识和技术。同时,也会遇到一些困难和挑战,并通过相应的方法克服。 二、相关资料和资源 1. 深圳市福田区 AI 先锋队的相关信息。 2. 教师 AI 应用手册。 3. 清华大学 104 页《Deepseek 从入门到精通》的更新内容。 4. 热门 AI deepseek 推荐及案例征稿通知的更新。 5. 爱好者交流 g 群和微信群的更新。 6. 案例 24、25、26 的更新。 三、课程示例 1. AI 辅助下的“科技伦理”主题研讨课: 课程目标:思维激发,利用 AI 生成开放性问题,引发对技术发展伦理问题的深度思考;多维分析,通过 AI 提供的多维数据,全面分析技术发展的潜在风险和社会影响;批判思考,培养学生的批判性思维能力,建立负责任的科技使用态度。 课程实施流程:AI 生成开放性问题,如自动驾驶事故责任归属、社交媒体算法影响、AI 就业影响等;多维数据分析,整合新闻报道、学术论文、社会调查、法律法规等多源数据;课堂辩论,基于数据支持的小组辩论与交流;反思总结,梳理 AI 技术机遇与挑战,形成负责任使用态度。 案例亮点:问题导向,AI 生成的开放性问题激发深度思考,避免表面化讨论确保讨论主题的时效性和挑战性;数据支持,多维数据分析支持全面客观的判断,避免片面和主观的决策倾向;能力培养,通过辩论提升批判性思维和表达能力,促进深层次的思想碰撞和交流。 四、适合对象和活动 1. 适合对象:初次接触 AI,期待掌握 AI 基本对话方式,借助相关工具提高效率的教师。 2. 活动: 12 月 9 日星期六 10:00 12:00,“人人都是 AI 高手——藏在手机 APP 里的 AI”,挖掘每天使用的淘宝、B 站等 APP 里藏着的人工智能,想象让教育和 AI 融合的另一种可能性。 “AI 基础工作坊——用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解 AI 的优势短板,学习如何写好提示词去获得更高质量的内容;同时基于一线教师工作场景,分享优秀提示词与 AI 工具,帮您解决日常工作、育人以及教学中的常见问题,提高工作效率,刷新你的工作流。
2025-04-01
你有知道那些做AI比较厉害的培训课程
以下是一些比较厉害的 AI 培训课程: B 站 up 主的课程:每节 15 分钟,免费且内容好,涵盖 AI 艺术字等。 由白马老师和麦菊老师带领的 AI 星图及相关创作课程,包括毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师会带领的炼丹操作课程,炼丹需提前准备一些图,老师会提前发布内容让大家准备。 关于 AI 文旅视频的课程,几位老师带来了干货课程,工作流开源,学习后可制作类似视频。 高效 PB 及相关案例课程,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动的新的 AI 视频主题课程。 AI 音乐相关课程,有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,格林同学做了翻译。 以下是一些其他的课程资源: 一位投资人推荐的课程: MIT Deep Learning: Stanford CS 324Advances in Foundational Models: The Full Stack LLM Bootcamp: 野菩萨的课程: 预习周课程:包括 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课:涵盖 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等内容。 核心范式课程:涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等方面。 SD WebUi 体系课程:包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程:有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等内容。 ComfyUI 与 AI 动画课程:包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程:涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 如果想要免费获得野菩萨的课程,可以来参与 video battle,每期的 video battle 的评委野菩萨老师都非常严格,需要寓意深度审美并存。冠军奖励 4980 课程一份,亚军奖励 3980 课程一份,季军奖励 1980 课程一份,入围奖励 598 野神殿门票一张。 您可以扫码添加菩萨老师助理,了解更多课程信息。
2025-04-01
ai培训心的
以下是关于 AI 培训的相关内容: 社区 AI 讲师招募: 招募背景:随着 AIGC 技术的快速发展,传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新,工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供相关服务,现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务: 公开课:针对 B 端渠道持续展开的公益科普,形式免费,部分渠道有经费,内容为企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类的科普分享,目的是建立与企业渠道之间的信任,构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训:通过培训转化或直接招生,分成两天一夜、三天两夜的培训班,50 人以上开班,建议 100 人。 咨询服务:针对企业的咨询陪跑服务,包括 AI 营销能力搭建、企业客服机器人搭建、企业端内容分析智能体搭建、企业运营数据大盘搭建、无人直播/数字人直播间搭建等。 提示词培训课——Part3: 为每个环节选择合适的模型并调整模型参数,推荐使用最新版本的模型,重点调整温度参数(控制文本随机性,一般设为 0.5 左右)和最大标记数参数(影响输出内容长度,建议设为最大值)。 对分类器进行内容编排,将指令分为扩写、缩写、总结以及其他四类,设定最终的分类条件,避免处理不明确的指令。 为每个指令编写具体内容,通过变量引用的方式将用户输入的原始文本引入指令,系统会将相应的值赋给变量并传递给模型进行推理形成最终的提示词。 对每个分支的结果进行最终输出。 张翼然:AI 赋能教学,创新引领未来.pdf_: 为提升自身在 AI 教育应用方面的能力,积极参与了由 XX 大学教育技术中心组织的为期一个月的“AI 教育应用”在线培训项目。 培训内容概述: 人工智能基础理论:涵盖机器学习、深度学习等基本概念和技术原理。 AI 教育应用场景分析:通过案例研究,探讨 AI 技术如何支持个性化学习、智能评估等教育实践。 教学设计与实施:学习如何利用 AI 工具设计创新的教学活动,并有效应用于课堂教学中。 个人收获与感悟:包括在专业知识、技能方面的提升,对教学理念、方法的新认识或改变,以及在实际工作中是否应用学到的知识和技术等。 遇到的问题及解决方案:包括学习过程中遇到的困难或挑战,以及如何克服这些困难。 建议与展望:包括对未来培训的建议,对自己今后工作或学习的规划。
2025-04-01
有没有能将PRD文档转化成产品培训文档的AI工具
以下是一些能够将 PRD 文档转化成产品培训文档的 AI 工具: Tome:于 3 月 23 日推出了第一个基于文档的 AI 演示工具,基于 GPT4,能够将文档转换成演示文稿、叙述和故事。链接:https://beta.tome.app/ Gamma:上周五推出了文生演示文稿工具。 ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw:可以通过人类语言描述想要的产品,得到 80%的完成稿,然后进行修改和发布。
2025-03-20
作为一个产品经理,我现在要设计一个企业内的销售培训智能体,我手里有产品知识、销售基础知识,我该怎么设计,是只做rag还是做多智能体协同?
以下是为您设计企业内销售培训智能体的一些建议: 首先,了解多智能体模式的设置。它包括全局设置和多个代理之间的编排协调两个核心部分。全局设置涵盖角色设定与回复逻辑、记忆管理以及对话体验等,其中人物设定与回复逻辑应侧重于角色塑造。在智能体的交互流程设计上,要形成完整的互动链条,当用户意图未满足跳转条件时,保持与当前智能体的沟通。设计多轮协作的智能体时,应将其交互设计为闭环结构,以确保用户能自由切换。 其次,动手实践制作智能体。对于 Chat GPT 版本,可按以下步骤:点击“浏览 GPTs”按钮,点击“Create”按钮创建,使用自然语言对话或手工设置进行具体配置,然后调试并发布。对于 Chat GLM 版本,点击“创建智能体”按钮,输入智能体描述,可粘贴准备好的提示词模板,其配置可自动生成,可根据需求调整并上传本地文件作为知识库。 然后,考虑多智能体协同的概念。在处理复杂任务时,单智能体可能面临提示词修改和逻辑不清晰的问题。多智能体协作如吴恩达所举例,每个智能体被赋予不同身份,互相合作对话,能模拟现实工作场景,成为复杂系统,但可能存在效率不高的情况。 最后,您可以根据实际情况选择是采用 RAG 还是多智能体协同。如果任务相对简单,RAG 可能足够;若任务复杂,涉及多个环节和角色的协作,多智能体协同可能更合适。您还可以通过具体的例子,如旅游场景中负责景点推荐、路线规划和食宿安排的三个智能体,来更好地理解和设计。
2025-03-16
如何让企业微信可以接上 AI?让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服,可以参考以下内容: 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案:这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可以将多模型塞进微信(包括企业微信)里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程,链接为: 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot,包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能,以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道:本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现(API 单独付费)。 风险与注意事项:微信端因为是非常规使用,会有封号危险,不建议主力微信号接入;只探讨操作步骤,请依法合规使用,大模型生成的内容注意甄别,确保所有操作均符合相关法律法规的要求,禁止将此操作用于任何非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏,以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等;多消息类型支持,能处理文本、语音和图片,以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置:先配置 FastGpt、OneAPI,装上 AI 的大脑后,可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用,在知识库菜单新建知识库,上传文件或写入信息,最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
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