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数据算法算力

Answer

以下是关于数据、算法、算力的相关知识：

数据：数据的质量对于生成理想的大模型至关重要，早期大模型存在使用不太合规数据等导致乱说的情况。

算法：算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练。

算力：算力的字面意思是计算能力，可以直接转化成 GPU 就是算力，电脑里的显卡就是 GPU。一张显卡除了 GPU 外，还有一个很重要的参数是显存。GPU 是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器，其诞生源自对 CPU 的减负，使显卡减少了对 CPU 的依赖，并进行部分原本 CPU 的工作。显存的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。GPU 的生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。

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References

02-基础通识课

[heading2]总结AI模型及相关进展：讨论了AI模型的基础、最新进展，包括视频生成模型、相关论文，以及AI在诺奖和蛋白质研究领域的应用等。人工智能的发展历程与大语言模型人工智能发展历程：从图灵测试、早期的图灵机器人和ELISA，到IBM的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统，再到OpenAI发布ChatGPT模型，经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型的基石：大模型由数据、算法、算力构成，算法有技术架构的迭代，如英伟达的显卡辅助模型训练，而数据的质量对生成理想的大模型至关重要。弱智8相关活动：针对弱智8的问题对大模型进行测试，还开展了让大模型回复问题并找出真人回复的活动，且国内大模型的回答能力有很大改进。大语言模型的特点：早期大语言模型回复缺乏情感，如今有所改进，后续将体验几个大模型的回复场景。

02-基础通识课

[heading2]智能章节[00:00](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8c6pm95g22581ei4p1l4?t=0)人工智能的发展历程及决策式模型与生成式AI概念引入本章节首先提到理学奖获得者对神经网络和机器学习的贡献，接着讲述人工智能创作小说的发展、微软同声传译系统等人工智能从实验性到实用性的转变，还提到深度学习算法迭代后的模型发展，最后阐述了大模型的组成以及一些相关概念。[03:33](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8c6pm95g22581ei4p1l4?t=213000)大模型三大基石中的数据、算法与算力及大模型早期的数据合规问题本章节首先提及在本章节和后续共学课程中会涉及相关内容并体验大模型魅力。然后阐述了大模型的三大基石为数据、算法、算力，分别对算法和数据进行讲解，如算法的技术架构迭代，数据方面早期存在使用不太合规数据等导致大模型乱说的情况。[06:40](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8c6pm95g22581ei4p1l4?t=400000)将弱智8问题收录知识库，用多种工具测试并针对其开展活动本章节AJ补充将弱智8的问题收录到知识库，提到有很多人参与其中，还提到马诺。他们用多种工具对这些问题进行测试，问题旨在刁难大模型且最初难住了大模型，不过后来大家根据数据集进行了优化，江南还根据问题进行了调教，还针对这些题目搞了一个活动。[08:32](https://waytoagi.feishu.cn/minutes/obcn8c6pm95g22581ei4p1l4?t=512000)以弱智巴题目开展的人机回复辨认活动及大模型改进情况

你看我这算力如何？（硬件篇）

作者：小鱼干了发布时间：2023-06-30 21:58原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/FTYC4O58xihe6U06B_7x7w微信扫一扫关注该公众号[heading1]算力是什么？[content]算力的字面意思就是计算能力（Computing Power），是随着区块链，AI等概念被反复提及，其实没什么特别的，可以直接转化成GPU就是算力，电脑里的显卡就是GPU，那么算力=显卡可以这样粗暴的理解。哪怕你购买云服务，也是服务商买显卡“租”给你用的意思。而一张显卡除了GPU外，还有一个很重要的参数是显存。GPU：图形处理器（Graphics Processing Unit）又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上做图像和图形相关运算工作的微处理器。CPU：中央处理器（Central Processing Unit）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。显存：也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。GPU的诞生源自对CPU的减负，使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时GPU所采用的核心技术有硬件T&L（几何转换和光照处理）、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256位渲染引擎等，而硬件T&L技术可以说是GPU的标志。GPU的生产商主要有NVIDIA和ATI。

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Nvidia 显卡算力天梯图
以下是为您提供的关于 Nvidia 显卡算力天梯图的相关信息： 算力是指计算能力，可直接理解为显卡的性能。在电脑中，显卡就是 GPU，一张显卡的重要参数包括 GPU 和显存。 GPU 是一种专门做图像和图形相关运算工作的微处理器，其生产商主要有 NVIDIA 和 ATI。GPU 的强大主要决定了生图和训练的效率，越强大的算力在生图（推理）和训练上消耗的时间就越短。显存在生图过程决定了直接推理的图片大小，在训练时受制于训练工具的要求，显存容量是门槛。 在选择算力时，需要综合 GPU 性能和显存大小两个参考维度。由于需要使用到 CUDA 加速，显卡大概率只能选择 NVIDIA 的。 以下为您提供一些可能不太具备时效性的参考资料： 1. 各种显卡的稳定扩散性能测试报告（需要科学?️）：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Zlv4UFiciSgmJZncCujuXKHwc4BcxbjbSBg71SdeNk/editgid=0 2. GPU 测评结果方便大家选购：https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?field=fldzHOwXXK&record=reciB9KZtj&table=tblyh76bHrCi4PXq&view=vewUunvDn1
2025-03-02
comfyui算力平台
以下是关于 ComfyUI 算力平台的相关信息： 揽睿： 属性：云平台 邀请链接：https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 备注：WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长 厚德云： 属性：云平台 邀请链接：https://portal.houdeyun.cn/register?from=Waytoagi 备注：厚德云是专业的 AI 算力云平台，隶属于又拍云旗下，又拍云拥有 15 年云服务经验。注册后送 50 元代金券。ComfyUI 悟空换脸特效使用流程： 百度飞桨： 属性：云平台 邀请链接：https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter 备注：新注册 2 个小时。，明天给大家发放 50 小时的算力 阿里云 PAI Artlab： 属性：云平台 邀请链接：直达地址：https://developer.aliyun.com/topic/paisports 备注：登录后领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw onethingai： 属性：云平台 邀请链接：https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 以云平台揽睿为例，搭建自己第一个 Comfyui 的方法如下： 1. 进入「应用启动器」页面，选择「comfyui 官方启动器」，点击「部署」按钮，点击「立即创建」，会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻，无需其他任何操作，等待「打开应用」按钮可点击后，点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。
2025-02-25
comfyui算力
以下是一些关于 ComfyUI 算力的相关信息： 云平台： 揽睿：云平台，邀请链接为 https://lanruiai.com/register?invitation_code=0659 ，WaytoAGI 邀请码 0659 可以得到 10 小时的免费时长。 百度飞桨：云平台，邀请链接为 https://aistudio.baidu.com/community/app/106043?source=appCenter ，新注册 2 个小时。点这里登记一下 https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnYyxqAWdsFq5qBso8mDsOjg?iframeFrom=docx&ccm_open=iframe ，明天给大家发放 50 小时的算力。 阿里云 PAI Artlab：云平台，直达地址为 https://x.sm.cn/5hd9PfM ，登录后右上角领取免费试用，领取 500 元算力、OSS 20G 存储。AI 创作你的奥运专属海报，参与 PK 赢取台式升降桌、Lamy 钢笔套盒、双肩包等大奖！活动地址：https://mp.weixin.qq.com/s/y3Sk5PtVT5g8yFTMJASdFw 。 onethingai：邀请链接为 https://onethingai.com/invitation?code=dyAK4vY5 。 以云平台揽睿为例，搭建 ComfyUI 的步骤： 1. 进入「应用启动器」页面，选择「comfyui 官方启动器」，点击「部署」按钮，点击「立即创建」，会进入「工作空间」页面。 2. 创建完成后稍等片刻，无需其他任何操作，等待「打开应用」按钮可点击后，点击该按钮就可以打开 comfyui 界面使用啦。 3. 启动/出图/训练进度可进入工作空间详情 日志查看。
2025-02-25
目前各大高校有哪些场景会实用算力
目前各大高校实用算力的场景可能包括以下方面： 1. 科研计算：如在物理学、化学、生物学等学科的研究中，进行复杂的模拟和数据分析。 2. 人工智能研究：包括模型训练、算法优化等。 3. 图形和图像处理：例如在设计、动画制作等专业中的应用。 4. 数据分析和处理：用于处理大规模的数据集，以支持学术研究和决策制定。 需要注意的是，具体的应用场景会因高校的学科设置、研究方向和教学需求而有所不同。
2025-02-19
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
大语言模型、多模态、数据、算力、算法、预训练、微调、RAG、自注意力机制、transformer、token、神经网络、向量、scaling law这些内容的含义
以下是对您所提到的这些内容含义的解释： 大语言模型：是一种基于大量文本数据进行训练的语言处理模型，其工作原理包括训练数据、算力、模型参数等。在训练数据一致的情况下，模型参数越大能力越强。 多模态：指能够处理多种不同类型的数据模态，如文本、图像、音频等，并将它们融合进行理解和生成。 数据：是大语言模型训练和应用的基础，包括各种文本、图像、音频等信息。 算力：指用于支持大语言模型训练和运行的计算能力。 算法：是大语言模型实现各种功能的数学和逻辑方法。 预训练：在大语言模型中，先在大规模数据上进行无特定任务的初步训练。 微调：基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 RAG：检索增强生成，通过引用外部数据源为模型做数据补充，适用于动态知识更新需求高的任务。其工作流程包括检索、数据库索引、数据索引、分块、嵌入和创建索引、增强、生成等步骤。 自注意力机制：是 Transformer 架构中的重要部分，能理解上下文和文本关联，通过不断检索和匹配来寻找依赖关系，处理词和词之间的位置组合，预测下一个词的概率。 Transformer：是大语言模型训练架构，用于翻译等任务，具备自注意力机制。 Token：在自然语言处理中，是文本的基本单位。 神经网络：是大语言模型的基础架构，模拟人脑神经元的连接和信息处理方式。 向量：在大语言模型中，用于表示文本等数据的数学形式。 Scaling Law：关于大语言模型规模和性能之间关系的规律。
2025-02-18
minimax的大模型算法热点
以下是关于 MiniMax 的大模型算法热点的相关内容： 1. MiniMax 有两个适合特定任务的大模型：MiniMaxText01 支持 400 万 token 的上下文，能应对超长文章；T2A v2（speech01turbo）拥有最好的声音复刻效果。可以通过其开放平台（https://platform.minimaxi.com/login ）进行注册登录及实名认证。首次注册会赠送 15 元，API 消耗会消耗余额，生成一条 3 分钟的语音，文本模型消耗 1 分钱，语音模型消耗 5 毛钱，克隆音色有额外费用，现优惠 9.9 元。接着创建 API Key 并保存好，以及 groupid。还可以克隆声音，相关链接为 https://platform.minimaxi.com/examinationcenter/voiceexperiencecenter/voiceCloning ，有创建 voice id、上传复刻音频及音频 prompt、试听文本等操作，勾选用户协议点击“克隆”选项一段时间后完成克隆，使用填写的 voice id 生成声音。 2. MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型，其“星野”是目前国内最成功的 AI 陪聊 APP。 3. MiniMax 近日发布新模型 MiniMax01，采用线性注意力机制和 MoE 架构，显著提升上下文处理能力，支持超长上下文（400 万 Token），在多项学术基准上表现优异，超越许多国际顶尖模型。其开源旨在促进长上下文研究和应用，加速 Agent 时代的到来，通过精细架构设计和训练策略，在处理长输入时实现接近线性的计算效率。
2025-03-28
我是一个没有技术背景且对AI感兴趣的互联网产品经理，目标是希望理解AI的实现原理并且能够跟开发算法工程师沟通交流，请给我举出AI模型或者机器学习的分类吧。
以下是 AI 模型和机器学习的分类： 1. AI（人工智能）：是一个广泛的概念，旨在使计算机系统能够模拟人类智能。 2. 机器学习：是人工智能的一个子领域，让计算机通过数据学习来提高性能。包括以下几种类型： 监督学习：使用有标签的训练数据，算法学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归任务。 无监督学习：学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习：从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗。 3. 深度学习：是机器学习的一个子领域，模拟人脑创建人工神经网络处理数据，包含多个处理层，在图像识别、语音识别和自然语言处理等任务中表现出色。 4. 大语言模型：是深度学习在自然语言处理领域的应用，目标是理解和生成人类语言，如 ChatGPT、文心一言等。同时具有生成式 AI 的特点，能够生成文本、图像、音频和视频等内容。 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或卷积神经网络。生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。
2025-03-26
人工智能算法的发展历程是怎么样的？
人工智能算法的发展历程大致如下： 早期的国际象棋对弈程序以搜索为基础，发展出了阿尔法贝塔剪枝搜索算法。在对局开始时搜索空间巨大，随后通过学习人类棋手对局采用了基于案例的推理。现代能战胜人类棋手的对弈程序基于神经网络和强化学习，能从自身错误中学习，且学习速度快于人类。 创建“会说话的程序”的方法也在变化，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音并识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的模型处理对话，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络取得了巨大成功。 在机器学习方面，算法通过分析数据和推断模型建立参数，或与环境互动学习，人类可注释数据，环境可为模拟或真实世界。 深度学习是一种机器学习算法，由 Geoffrey Hinton 开创，1986 年发表开创性论文引入反向传播概念，2012 年 Hinton 和学生表明深度神经网络在图像识别方面击败先进系统。为使深度学习按预期工作，需要数据，如李飞飞创建的 ImageNet。 AI 技术发展历程包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论；知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理；统计学习时期的机器学习算法；深度学习时期的深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前 AI 前沿技术点有大模型（如 GPT、PaLM 等）、多模态 AI、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速等。
2025-03-26
ai算法该从哪里开始学习
学习 AI 算法可以从以下几个方面入手： 1. 神经网络和深度学习方面： 了解麦卡洛克皮兹模型，感知机的学习机制，如罗森布拉特受唐纳德·赫布基础性工作的启发想出的让人工神经元学习的办法，包括赫布法则。 熟悉感知机学习算法的具体步骤，如从随机权重和训练集开始，根据输出值与实例的差异调整权重，直到不再出错。 2. Python 与 AI 基础方面： 掌握 AI 背景知识，包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系，以及 AI 的发展历程和重要里程碑。 巩固数学基础，如统计学基础（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（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 学习算法和模型，包括监督学习（如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（如聚类、降维）、强化学习的基本概念。 了解模型的评估和调优方法，如性能评估（包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（如使用网格搜索等技术优化模型参数）。 熟悉神经网络基础，如网络结构（包括前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 3. 强化学习方面： 了解在人工智能发展中，利用新算法解决挑战性问题的思路，如在某些领域找到适合的模拟任务环境进行训练和学习，不依赖人类专家先验。 以 AlphaZero 为例，理解其模型公式，包括定义神经网络、网络权重、棋盘状态表示、网络输出等。
2025-03-15
java程序员怎么转型大模型算法工程师
以下是为 Java 程序员转型大模型算法工程师提供的一些建议： 1. 学习相关理论知识：了解大模型的基本原理，包括模型架构、预训练及微调、部署及推理等。 2. 掌握技术工具：熟悉 LLM 相关技术，如 Transformer、Prompt Tuning、RLHF、Langchain、Agent、MOE、RAG 等。 3. 提升编程能力：熟悉算法和数据结构，具备扎实的编程基础，尤其是 Python 开发。 4. 积累项目经验： 可以参考大圣的全网最适合小白的 Llama3 部署和微调教程，该教程手把手教您下载并部署 Llama3 模型，使用甄嬛数据集微调模型，并了解微调的意义和概念。但需注意，此教程不会讲解微调的技术性原理及文中用到的 Python 代码。 关注招聘信息，例如序智科技和中国移动设计院的招聘需求，了解大模型算法工程师的职责和要求，针对性地提升自己的能力。 5. 增强相关技能： 对至少 2 个框架具备源码级别的理解和优化能力，包括但不限于 Langchain、XAgent、ChatDev、DsPy、AutoGPT、BabyAGI、MetaGPT。 熟悉 GPT Function Calling 原理，熟练掌握 Prompt Engineering。 对预训练/微调（尤其是微调）熟练，熟练掌握 huggingface/deepspeed（或其他框架）。 对多模态大模型有一定了解，精通低代码平台会是加分项。 您可以根据自身情况，有针对性地进行学习和实践，逐步实现从 Java 程序员向大模型算法工程师的转型。
2025-03-12
所以我可以理解为CNN是一种图像分类识别的AI算法技术吗
卷积神经网络（CNN）是一种用于图像分类识别的 AI 算法技术。 ImageNet 成为深度神经网络革命的首选数据集，其中由 Hinton 领导的 AlexNet 就是基于卷积神经网络（CNN）。自 2012 年以来，在深度学习理论和数据集的支持下，深度神经网络算法大爆发，包括卷积神经网络（CNN）等。 连接主义的全面逆袭从 2012 年开始，欣顿教授和他的学生建立的 AlexNet 就是使用反向传播算法训练的卷积神经网络（CNN），其在图像识别方面击败了当时最先进的逻辑程序。 虽然 CNN 模型取得了显著成果并解决了许多问题，但也存在一些缺陷，如不能从整幅图像和部分图像识别出姿势、纹理和变化，池化操作导致模型不具备等变、丢失很多信息，需要更多训练数据来补偿损失，更适合像素扰动极大的图像分类，对某些不同视角的图像识别能力相对较差。因此，在 2011 年，Hinton 和他的同事们提出了胶囊网络（CapsNet）作为 CNN 模型的替代。
2025-03-07
python数据分析
以下是关于 Python 数据分析的相关内容： BORE 框架与数据分析： 自动驾驶产品经理的工作中会涉及大量数据分析，数据分析是一门独立完整的学科，包括数据清洗、预处理等。从工具和规模上，写 Excel 公式、用 Hadoop 写 Spark 算大数据等都属于数据分析；从方法上，算平均数、用机器学习方法做回归分类等也属于数据分析。 用 ChatGPT 做数据分析的工具： 1. Excel：是最熟悉和简单的工具，写公式、Excel 宏等都属于进阶用法，能满足产品的大部分需求。ChatGPT 可轻松写出可用的 Excel 宏。 2. Python：有很多强大的数据分析库，如 pandas、numpy 用于数据分析，seaborn、plotly、matplotlib 用于画图，产品日常工作学点 pandas 和绘图库就够用。一般数据分析的代码可用 Jupyter Notebook 运行，用 Anaconda 管理安装的各种包。 3. R 语言：专门用于搞统计，但 Python 通常已够用。 实践：用 Kaggle 的天气数据集绘制气温趋势折线图与月降雨天数柱状组合图： 1. 项目要求：绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图，即双 y 轴的图形。 2. 打开数据集，分析数据：发现关键表头与数据可视化目的的关联。 3. 新建 Python 文件，开始编程：包括调用库、读取数据、数据处理、创建图表、添加标题与图例、保存并显示图形等步骤。 4. 试运行与 Debug：发现左纵坐标数据有误，重新分析数据集并修改代码，最终实现可视化目的。 关于 ChatGPT 的预设 prompt： 在特定的设置下，当发送包含 Python 代码的消息给 Python 时，它将在有状态的 Jupyter 笔记本环境中执行，有 60 秒的超时限制，'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件，本次会话禁用互联网访问，不能进行外部网络请求或 API 调用。
2025-04-14
数据集去哪下载
以下是一些数据集的下载途径： 对于微调 Llama3 的数据集，获取及原理可参考文档：。 鸢尾花数据集下载请点击链接：https://scikitlearn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html 。 天气数据集下载请点击链接：https://www.kaggle.com/datasets/muthuj7/weatherdataset 。建议创建一个文件夹，将下载下来的数据集放入文件夹中。
2025-04-14
基于多维评价数据，使用大模型生成个性化的家庭教育方案的可靠性高吗？
基于多维评价数据使用大模型生成个性化的家庭教育方案具有一定的可靠性，但也存在一些限制。 一方面，大模型在教育领域展现出了强大的能力。例如，能够为教师提供源源不断的真题库和错题练习库，模仿各类考试题型有模有样。在作文批改评分方面，如 GLM 模型，具备好词好句识别评测、作文综合评价评分等功能，能够综合考虑文章的多个维度给出评价，提供个性化反馈，保证评分的一致性等。 另一方面，也存在一些挑战。对于高学段理科等复杂领域，大模型的表现可能有限。在解读学生作文中的深层次含义，如隐喻、双关等修辞技巧，以及涉及特定文化背景和历史知识的内容时，仍存在一定难度。 然而，只要提示词到位、示例清晰，大模型在生成个性化家庭教育方案方面具有很大的潜力，可以为家长和孩子提供有价值的参考和帮助。但不能完全依赖大模型，还需要结合人工的判断和调整。
2025-04-13
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
现在做数据分析比较厉害的ai是什么
目前在数据分析方面表现较为出色的 AI 工具包括智谱清言、Open Interpreter 等。 AI 在数据分析中具有以下优势： 1. 降低入门门槛：过去学习数据分析需要掌握编程语言和专业知识，现在通过 AI 工具，门槛大大降低。 2. 规范的分析流程：对于初学者来说，AI 直接做的数据分析比他们自己第一次做的更好，其规范化流程更严谨，结果更可靠。 3. 自动化处理：会自动进行模型选择以匹配数据，还能根据 log 检查错误并改正源代码。 4. 减少重复性工作：重复性劳动可先交给 AI 做，人类用户只需做验证和检查结果。 实际应用的工具方面，GPT4 可以帮助建立和评估机器学习模型，Claude 等大语言模型可以进行数据分析和可视化，Open Interpreter 等工具可以辅助编程和数据处理。 使用时的建议包括：对 AI 结果要进行严格验证，不要完全依赖 AI，要保持独立思考，对 AI 的能力边界有清晰认识，合理使用以提高工作效率。同时，AI 应被视为辅助工具而非完全替代品，人类在整个过程中仍起主导作用和具有判断力。
2025-04-11
用AI做数据分析
以下是关于用 AI 做数据分析的相关内容： 流程： 逻辑流程图如下：上面说的两种方式对应流程图的上下两个步骤，红色部分是重点。 1. SQL 分析：用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验是 SELECT 类型的 SQL，其他操作如 UPDATE/DELETE 绝不能通过！！校验通过后执行 SQL 返回结果数据。再将数据传给 GPT（附带上下文），让 AI 学习并分析数据，最后输出分析结论和建议，和结果数据一起返回给前端页面渲染图表、展示分析结论。目前已实现两张表关联查询。 2. 个性化分析：用户上传文件，如有需要可以简单描述这是什么数据、字段意义或作用辅助分析。前端解析用户上传的文件，再传给 GPT 分析数据，后续步骤与上面一致。 工具和成功案例： 大概思路是这样： 1. 提供大模型可以访问的数据源或者上传数据表格。 2. 通过提示词说清楚需要以哪些维度分析数据，分析完成的结果要以什么格式输出。 3. 观察生成结果，迭代和优化提示词，最终满意后导出结果。 相关问题和技巧： 1. 关于“大模型幻觉”，目前没有办法消除，这本身就是大模型特性。可以通过其他第三方信息源和知识来检验生成是不是在胡说八道。 2. 结构化思维提高对话能力，在 AGI 搜索结构化三个字，有相关文章。上下文 token 长度如果指的是大模型的记忆窗口的话，没法延长，是设定好的。 案例分析： 以“用 ai 做数据分析，和爆款卖点分析”为例，这一创意将 AI 技术与商业洞察深度融合，展现了数据驱动决策的前瞻性。通过 AI 对海量用户行为、评论、竞品数据的挖掘，不仅能快速定位爆款产品的共性特征（如高频关键词、用户情感倾向），还能发现传统方法难以捕捉的潜在需求（例如隐藏的消费场景或未被满足的功能痛点）。尤其是结合时序分析预测市场趋势，为企业提供了动态调整产品策略的敏捷性，真正实现了从“经验决策”到“智能决策”的跨越。若想进一步突破，可考虑以下优化方向： 1. 多模态数据融合：除文本数据外，整合图片/视频的视觉分析（如通过 CV 技术识别爆款产品的外观设计共性），或结合语音数据（如直播带货中的实时用户反馈），构建更立体的卖点模型。 2. 因果推理增强：当前 AI 多聚焦相关性分析，可引入因果发现算法（如 DoWhy 框架），区分“真实卖点”与“伴随现象”。例如某款手机壳销量高是因为颜色，还是因与热门手机型号捆绑销售？ 3. 个性化适配引擎：根据企业自身资源禀赋（供应链能力、品牌定位）对 AI 建议进行权重优化。例如小型厂商可优先推荐“低改造成本的高需求卖点”，避免直接对标头部品牌的资源密集型方案。 4. 对抗性验证机制：构建虚拟消费者模拟环境，对 AI 提出的卖点进行 A/B 压力测试，提前评估市场风险，避免出现“数据过拟合导致的伪创新”。
2025-04-11