ai 各种名词的关系图

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。

围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。

以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容： 1. Coze：支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容，可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时，输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序，标注要采集的内容，内容上传成功率高。 2. AI Share Card：能够一键解析各类网页内容，生成推荐文案，把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器，以浏览器插件形式本地提取网页内容。

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。

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。

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。

以下是一些 AI 常用专业术语的名词解释： Agents（智能体）：一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。与大型语言模型在像 ChatGPT 这样的工具中的通常使用方式不同，Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，无需人类驱动每一部分的交互。 ASI（人工超级智能）：尽管存在争议，但通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention（注意力）：在神经网络的上下文中，有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias（偏差）：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot（聊天机器人）：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP（对比语言图像预训练）：由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 Gradient Descent（梯度下降）：在机器学习中，是一种优化方法，根据模型损失函数的最大改进方向逐渐调整模型的参数。 Hallucinate,Hallucination（幻觉）：在人工智能的背景下，指模型生成的内容不是基于实际数据或与现实明显不同的现象。 Hidden Layer（隐藏层）：神经网络中不直接连接到输入或输出的人工神经元层。 Hyperparameter Tuning（超参数调优）：为机器学习模型的超参数（不是从数据中学习的参数）选择适当值的过程。 Inference（推理）：使用经过训练的机器学习模型进行预测的过程。 Instruction Tuning（指令调优）：机器学习中的一种技术，其中模型根据数据集中给出的特定指令进行微调。 Latent Space（潜在空间）：在机器学习中，指模型创建的数据的压缩表示形式。类似的数据点在潜在空间中更接近。 Compute（计算）：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN（卷积神经网络）：一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。通常用于图像识别任务。 Data Augmentation（数据增强）：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent（双降）：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning（端到端学习）：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems（专家系统）：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 XAI（可解释的人工智能）：Explainable AI，人工智能的一个子领域专注于创建透明的模型，为其决策提供清晰易懂的解释。

以下是一些常见的 AI 名词解释： Compute：用于训练或运行 AI 模型的计算资源（如 CPU 或 GPU 时间）。 CNN：卷积神经网络，一种深度学习模型，通过应用一系列过滤器来处理具有网格状拓扑（例如图像）的数据。此类模型通常用于图像识别任务。 Data Augmentation：通过添加现有数据的略微修改的副本来增加用于训练模型的数据量和多样性的过程。 Double Descent：机器学习中的一种现象，其中模型性能随着复杂性的增加而提高，然后变差，然后再次提高。 EndtoEnd Learning：一种不需要手动设计功能的机器学习模型。该模型只是提供原始数据，并期望从这些输入中学习。 Expert Systems：人工智能技术的应用，为特定领域的复杂问题提供解决方案。 Agents：智能体，一个设置了一些目标或任务，可以迭代运行的大型语言模型。这与大型语言模型（LLM）在像 ChatGPT 这样的工具中“通常”的使用方式不同。在 ChatGPT 中，你提出一个问题并获得一个答案作为回应。而 Agent 拥有复杂的工作流程，模型本质上可以自我对话，而无需人类驱动每一部分的交互。 ASI：人工超级智能，尽管存在争议，但 ASI 通常被定义为超越人类思维能力的人工智能。 Attention：在神经网络的上下文中，注意力机制有助于模型在生成输出时专注于输入的相关部分。 Bias：AI 模型对数据所做的假设。“偏差方差权衡”是模型对数据的假设与给定不同训练数据的模型预测变化量之间必须实现的平衡。归纳偏差是机器学习算法对数据的基础分布所做的一组假设。 Chatbot：一种计算机程序，旨在通过文本或语音交互模拟人类对话。聊天机器人通常利用自然语言处理技术来理解用户输入并提供相关响应。 CLIP：对比语言图像预训练，由 OpenAI 开发的 AI 模型，用于连接图像和文本，使其能够理解和生成图像的描述。 TPU：张量处理单元，谷歌开发的一种微处理器，专门用于加速机器学习工作负载。 Training Data：用于训练机器学习模型的数据集。 Transfer Learning：机器学习中的一种方法，其中对新问题使用预先训练的模型。 Validation Data：机器学习中使用的数据集的子集，独立于训练数据集和测试数据集。它用于调整模型的超参数（即架构，而不是权重）。 Knowledge Distillation：数据蒸馏旨在将给定的一个原始的大数据集浓缩并生成一个小型数据集，使得在这一小数据集上训练出的模型，和在原数据集上训练得到的模型表现相似。数据蒸馏技术在深度学习领域中被广泛应用，特别是在模型压缩和模型部署方面。它可以帮助将复杂的模型转化为更轻量级的模型，并能够促进模型的迁移学习和模型集成，提高模型的鲁棒性和泛化能力。 RAG：检索增强生成。

以下是关于模型训练的基本名词和方法的介绍： 基本名词： 1. 过拟合&欠拟合：过拟合和欠拟合都是不好的现象，需要加以控制以让模型达到理想效果。解决方法包括调整训练集、正则化和训练参数等，过拟合可减少训练集素材量，欠拟合则增加训练集素材量。 2. 泛化性：泛化性不好的模型难以适应其他风格和多样的创作。可通过跑 lora 模型生图测试判断泛化性，解决办法与过拟合和欠拟合类似，从训练集、正则化、训练参数等方面调整。 3. 正则化：是解决过拟合和欠拟合情况、提高泛化性的手段，给模型加规则和约束，限制优化参数，有效防止过拟合，提高模型适应不同情况的表现和泛化性。 方法： 1. 全面充分采集训练素材：例如在角色训练素材中，应包含各种角度、表情、光线等情况的素材，确保模型具有较好泛化性。 2. 图像预处理：对训练素材进行分辨率调整、裁切操作，并对训练集进行打标签处理。 3. 参数调优：尽量将训练时长控制在半小时左右，过长易导致过拟合，通过调整参数控制时长。 4. 观察学习曲线：通过观察学习曲线来调整训练素材和参数。 5. 过拟合&欠拟合处理：测试训练好的模型，观察过拟合和欠拟合问题，进一步通过调整训练素材和正则化等手段优化。 此外，在模型训练中还需注意： 1. 数据集获取渠道：可通过网上收集、购买、使用无版权问题的如古画等，原则是根据生成图的需求找对应数据集，要清晰、主体元素干净、风格统一。 2. 数据集处理：包括基础处理如裁剪保证清晰和分辨率，更重要的是写标注。 3. 设置模型触发词：可自定义，完整形式可以是一句话，建议以王 flags 模型为主。 4. 统一标注风格与应用场景：例如未来高科技 3D 天然风格，用于互联网首页图像等，并概括主题内容、描述物体特征等。 5. 利用 GPT 辅助描述并人工审核：让 GPT 按要求描述，人工审核修改。 6. 模型训练的准备与流程：完成数据集描述后进入训练流程，选择模型训练分类和数据集，创建并上传数据集压缩包，注意数据名与图片命名一致。选择训练模式和参数，新手选用普通基础模式，训练集质量重要，训练参数中总步数与训练集图片数量相关，触发词设定要避免概念混乱。

以下是一些常见的 AI 名词： ModelBased Iterative Reconstruction：基于模型的迭代重建 ModelConstruction：模型构建 Modelling Scenario：建模场景 Molecular Graph Theory：分子图论 Molecular Modelling：分子建模 Monte Carlo Tree Search：蒙特卡洛树搜索 Moore’S Law：摩尔定律 msQSBEREL Model：基于人工神经网络组合的结构生物学效应定量关系多尺度模型 MultiAgent Control System：多智能体控制系统 MultiCore Desktop Computer：多核台式计算机 MultiDimensional Big Data Analysis：多维度大数据分析 Agnostic PAC Learnable：不可知 PAC 可学习 Algorithm：算法 Almost Everywhere：几乎处处 Almost Sure：几乎必然 Almost Sure Convergence：几乎必然收敛 AlphaBeta Pruning：αβ修剪法 Alternative Splicing Dataset：选择性剪接数据集 Ambiguity：分歧 Analytic Gradient：解析梯度 Ancestral Sampling：原始采样 Annealed Importance Sampling：退火重要采样 Anomaly Detection：异常检测 Bayesian Mcmc Methods：贝叶斯马尔可夫链蒙特卡洛方法 Bayesian Methods：贝叶斯方法 Bayesian Molecular：贝叶斯分子（设计方法） Bayesian Prior：贝叶斯先验 Bayesian Program Learning：贝叶斯程序学习 Bayesian Regularized Neural Network：贝叶斯正则化神经网络 BeamScanning：波束扫描 Best Separates：最优分离 Biased Dataset：有偏数据集 Bit Collisions：字节碰撞/冲突 Black Box：黑盒

以下是为您改写的内容： AI 在工作场景中的应用：如何借助 AI 批量制作单词卡片 一、完整提示词 此段提示词相对简易。简而言之，其最核心的部分在于两个目标。其一，生成满足要求的单词卡内容；其二，依照相应位置将内容分别填入 Excel 文件中。在生成过程里，首先提供一个基础示例，这是 GPT 能够完成此项任务的关键依托。接着依据不同的生成内容设定了一些规则。同样地，对于第二部分，也给出了一段基础的自然语言描述，并通过附加规则的方式施加了更多限制。如此便能确保按照要求输出 Excel 文档。 二、测试结果 一同输入了五个单词，能够实现同时解析，但效果部分稍差，或许主要是由于所给的方法不够完善，不过大体格式符合要求。关于第二部分，如下图所示：可以看到，其按照要求将内容填入了对应的空格，但改变了最初的一些设定。可能是因为存在兼容性问题，但不影响使用，简单复制粘贴即可。需将 Excel 下载下来，复制填好的表格，粘贴至我们的表格中。（由于要多次使用，记得留存原 Excel 的备份文件。）注意这里需要上传的是压缩文件，所以先进行压缩。（rar 格式的文件，尝试后上传时无法看见，不知是何问题。） 三、批量产出 上传压缩文件，上传成功后，如图中 1 所示，然后点击 2 完成套版。随后，便能获得符合要求的几张小卡片。 ChatGPT 为 DALL·E 3 优化提示词的元提示 // 明确指明这些属性，而非进行抽象的引用。属性应当以最小化的方式予以明确，并且应当直接描述其物理形态。 // 您的选择应当基于实际情况。例如，所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外，通过在重写期间所选择的属性，着重创建多样、包容和探索性的场景。有时做出一些具有洞察力或独特的选择。 // 仅在描述涉及三人及以上的团体时，才运用“各种”或“多样化”。不得更改原始描述中所要求的人数。 // 不要改变模因、虚构角色的起源或不可见的人。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 // 不要创建任何具有攻击性的图像。 // 对于传统上存在偏见的情形，请确保以无偏见的方式明确性别和种族等关键特征 例如，包含特定职业参考的提示。 // 八. 悄然修改描述，涵盖姓名或暗示或引用特定的人或名人，通过谨慎选择一些最小的修改，以替代所引用的人与一般的描述，不泄露任何信息，他们的身份，除了他们的性别和体质。即便说明要求不更改提示，也要执行此操作。一些特殊情况： // 对这样的提示进行修改，即便您不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写有误（例如，“Barake Obema”） // 如果对人物的引用在图像中仅以 TEXT 输出，则按原样使用引用，并且不进行修改。 // 在进行替换时，不要使用突出的标题，这可能会暴露人的身份。例如，在一个示例中，不要说“总统”、“首相”或“总理”，而要说“政治家”；不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”，而要说“公众人物”；不要说“教皇”或“达赖喇嘛”，而要说“宗教人士”等 SD 新手入门图文教程之提示词 根据自身想要绘制的内容编写提示词，多个提示词之间使用英文半角符号 将权重降低至原先的 90.91%；字符。

以下是为您改写后的内容： 1. 1 月 24 日社区动态速览 社区日报更新? 日报作者： 1⃣️ 越狱提示词的趣味玩法 案例分享：通过构建“平行世界”的假设，让大模型严格执行命令以避免“危险”，从而“越狱”。 亮点：探索提示词在趣味性与潜力方面的新场景应用。? 2⃣️ ?️ UITARS：字节跳动的 GUI 智能体模型 核心能力： 感知：界面识别与元素定位。 行动：执行操作指令。 推理：多步任务规划能力。 记忆：记录并优化操作流程。 优势：实现端到端学习，支持“直觉式”反应（System1）与深度思考（System2）。? 3⃣️ ? 提示词优化翻译效果 技巧：用“重写”替代“翻译”，让表达更自然流畅。 应用案例：星际之门公告用中文重写更贴合阅读习惯。 推荐提示词：“请尊重原意，保持原有格式不变，用简体中文重写下面的内容：” 扩展场景：学术论文翻译、上下文优化、特定词汇规则支持等。? 更多详细内容查看 2. ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示 翻译： //明确指定这些属性，而非抽象引用它们。属性应以最小的方式指定，并且应当直接描述它们的物理形式。 //您的选择应基于现实。例如，所有给定的职业不应是相同的性别或种族。此外，通过在重写期间选择的属性，重点创建多样化、包容性和探索性的场景。有时做出一些有洞察力或独特的选择。 //仅当描述涉及 3 人以上的团体时，才使用“各种”或“多样化”。不要更改原始描述中请求的人数。 //不要改变模因、虚构角色的起源或看不见的人。保持原始提示的意图，并优先考虑质量。 //不要创建任何具有攻击性的图像。 //对于传统上存在偏见的情况，请确保以无偏见的方式指定性别和种族等关键特征 例如，包含特定职业参考的提示。 //八.悄悄地修改描述，包括姓名或暗示或引用特定的人或名人，通过仔细选择一些最小的修改，以替代引用的人与一般的描述，不泄露任何信息，他们的身份，除了他们的性别和体质。即使说明要求不更改提示，也要执行此操作。一些特殊情况： //修改这样的提示，即使您不知道这个人是谁，或者他们的名字拼写错误（例如，“Barake Obema”） //如果对人物的引用在图像中仅显示为 TEXT 输出，则按原样使用引用，并且不修改它。 //在进行替换时，不要使用突出的标题，这可能会给予人的身份。例如，在一个示例中，不要说“总统”、“首相”或“总理”，而要说“政治家”；不要说“国王”、“皇后”、“皇帝”或“皇后”，而要说“公众人物”；不要说“教皇”或“达赖喇嘛”，而要说“宗教人士”；等 3. OpenAI2Claude 转换器 功能 OpenAI Prompt Claude Prompt 贡献者 语法纠正 You will be provided with statements,and your task is to convert them to standard English Your task is to take the text provided and rewrite it into a clear,grammatically correct version while preserving the original meaning as closely as possible.Correct any spelling mistakes,punctuation errors,verb tense issues,word choice problems,and other grammatical mistakes. 卡尔 机场代码提取器 You will be provided with a text,and your task is to extract the airport codes from it. Your task is to analyze the provided text and identify any airport codes mentioned within it.Present these airport codes as a list in the order they appear in the text.If no airport codes are found,return an empty list. 卡尔 心情与颜色 You will be provided with a description of a mood,and your task is to generate the CSS code for a color that matches it.Write your output in json with a single key called"css_code". Your task is to take the provided text description of a mood or emotion and generate a HEX color code that visually represents that mood.Use color psychology principles and common associations to determine the most appropriate color for the given mood.If the text description is unclear,ambiguous,or does not provide enough information to determine a suitable color,respond with"Unable to determine a HEX color code for the given mood." 卡尔

以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 1. 人才招聘与筛选 What：利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析，评估其与岗位的匹配度。 Why：节省 HR 大量的时间和精力，提高招聘效率和准确性。 How：通过自然语言处理和机器学习算法，训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What：根据员工的技能水平和职业发展目标，定制个性化的培训计划。 Why：提升员工的能力和绩效，增强员工对企业的忠诚度。 How：利用大数据分析员工的工作表现和学习需求，推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What：运用 AI 预测市场薪酬趋势，为企业制定合理的薪酬策略。 Why：保持企业薪酬的竞争力，吸引和留住优秀人才。 How：收集和分析行业薪酬数据，结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What：借助 AI 实时监测员工的工作表现，提供客观的绩效评估。 Why：减少人为偏差，确保评估的公正性和准确性。 How：利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What：通过 AI 分析员工的情绪和满意度，及时发现问题并解决。 Why：营造良好的工作氛围，提高员工的工作积极性和创造力。 How：使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What：利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置，提供组织架构调整建议。 Why：提高企业的运营效率和灵活性，适应市场变化。 How：基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What：根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why：提前做好人才储备和招聘计划，保障企业的正常运营。 How：运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What：使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容，提高传播效果。 Why：增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How：利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What：在 HR 服务中引入 AI 客服，解答员工常见问题。 Why：快速响应员工需求，提高服务质量。 How：训练智能客服模型，涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What：利用 AI 对人才库进行分类和更新，提高人才库的利用效率。 Why：方便快速找到合适的人才，降低招聘成本。 How：运用数据挖掘和分类算法进行管理。

以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍： 场景一：AI 在企业招聘中的应用 What：利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why：能够快速处理大量简历，提高招聘效率和准确性，节省人力和时间成本，同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How：通过引入相关的 AI 招聘软件，与企业现有的招聘系统集成，对简历进行关键词提取和分析，利用机器学习算法进行人才匹配，并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二：AI 助力个性化人力资源管理 What：根据员工的个人特点和工作表现，提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why：能够充分发挥员工的潜力，提高员工满意度和忠诚度，促进企业的长期发展。 How：收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息，运用 AI 算法进行分析和预测，为员工制定专属的发展方案，并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三：AI 打造无人值守的 HR 平台 What：实现 HR 业务的自动化处理，如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why：减少人工操作的错误和繁琐流程，提高 HR 工作的效率和准确性，使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How：整合企业内部的各种 HR 系统和数据，利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化，同时建立监控和预警机制，确保平台的稳定运行。

在公众传播层面： AIGC 指用 Stable Diffusion 或 Midjourney 生成图像内容，后来泛指用 AI 生成音乐、图像、视频等内容。 GAI（Generative AI）强调技术。 生成式人工智能技术，是指具有文本、图片、音频、视频等内容生成能力的模型及相关技术。 GenAI 涵盖了 LLM 和 AIGC。 国内官方政策文件使用 GenAI 这个词相对科学。 公众传播一般会混用上述名词，但底层是 Transformer 结构。Transformer 底层是 function loss 损失函数，是一个大参数（千亿级别）的回归方程，能在一定 prompt condition 情况下，repeat 曾经出现过的数据内容，实现“生成”能力。大语言模型是一个 perfect memory，repeat 曾经出现的内容。

以下是一些可以用于画数据库关系图的 AI 软件和传统工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括数据库关系图，用户可通过拖放界面轻松操作。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如数据库的逻辑视图（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，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码的工具，支持创建包括数据库逻辑、功能和部署等多种视图。 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数据库逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许创建各种类型图表，包括数据库逻辑视图和部署视图。 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，有助于创建数据库逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建包括数据库逻辑视图和部署视图等各种架构图的功能。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建包括数据库逻辑视图和部署视图等多种视图。

AI（人工智能）是一种让机器展现智慧的目标。AIGC（人工智能生成内容）是利用人工智能技术生成包括文本、图像、音频和视频等内容的新型生产方式。大模型如大语言模型（LLM）是具有大量参数的“深度学习”模型。 生成式 AI 是一种让机器产生复杂有结构内容的目标。机器学习是让机器自动从资料中找公式的手段，深度学习是更厉害的类神经网络且有大量参数的手段。 AIGC 技术可用于多种应用，如自动撰写新闻文章、生成艺术画作等。ChatGPT 是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例，它是基于大型语言模型（LLM）的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。