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如何构建自己的AI职业

Answer

以下是关于构建自己的 AI 职业的一些建议:

  1. 掌握 Prompt 工程:了解 Claude 的 5 层 Prompt 体系,将其应用到日常工作中,如市场研究、写作、数据分析等项目,以提升驾驭 AI 的能力。
  2. 借助元学习:鉴于人工智能依赖的神经网络基础,通过元学习让 AI 更快地获得知识,与人类共同进步。
  3. 实践打造微信 AI 机器人:
    • 确定功能范围,如支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”,回答 AI 相关知识,作为微信客服助手发布在微信公众号上。
    • 准备实现所需的内容,包括编写 prompt 提示词,整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,创建知识库、工作流,准备微信公众号。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

深度长文|Claude的5层Prompt体系:从AI用户到AI指挥官的进阶之路

在AI迅速发展的今天,懂得如何有效利用AI的人将在职场中占据绝对优势。掌握Claude的5层Prompt体系,就是在为自己打造一个强大的竞争壁垒。事实上,Prompt工程正在成为一个炙手可热的新兴职业。根据ZipRecruiter的数据[4],截至2024年2月,美国Prompt工程师的平均年薪已达到62,977美元,顶级人才甚至可以获得高达88,000美元的年薪。这个数字还在持续上升,反映了市场对这项技能的迫切需求。将这个体系应用到日常工作中并不难。从今天开始,每次使用AI时,都尝试运用这五层结构来构建你的提示。随着时间推移,你会发现自己越来越善于驾驭AI,创造出令人惊叹的内容。例如,你可以:在进行市场研究时,使用Project Custom Instruction上传行业报告,设置全局规则关注特定指标,使用不同的Styles来生成创意点子和严谨分析。在写作过程中,利用Styles切换不同的写作风格,用Global Rule设定内容框架,通过精心设计的User Requirement指导AI协助你完成不同章节。在数据分析项目中,使用Project Custom Instruction导入数据集和分析模型,通过User Requirement详细说明分析需求,利用Styles生成技术报告和通俗解释。记住,在这个AI驱动的世界里,真正的魔法不在于AI本身,而在于那些能够巧妙使用AI的人。成为那个人,让AI成为你通往成功的秘密武器!最后,我想引用著名科技作家凯文·凯利的一句话来结束本文:'机器人不会取代人类,但懂得使用机器人的人将取代不懂得使用机器人的人。'在这个AI时代,掌握Claude的5层Prompt体系,就是在为自己打造一个通往未来的金钥匙。现在,是时候开始你的AI指挥官之旅了。你准备好了吗?参考资料

为了在医疗保健中产生真正的改变,AI 需要像我们一样学习

鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家AI可能通过元学习(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。最终,专家AI可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是AI——的教师。

「AI 学习三步法:实践」用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人

1.支持用户发送“关键字”,自助获取我分享的“AI相关资料链接”;2.需要能回答AI相关知识,优先以“我的知识库”中的内容进行回答,如果知识库中信息不足以支持生成回答,则调用AI大模型回复,并在答案末尾加上内容:更多AI相关信息,请链接作者:jinxia1859;3.“AI前线”需要能发布在我的微信公众号上,做为我的“微信客服助手”;以上就是我的“AI前线”Bot的核心能力,要实现以上能力的Bot,我们需要准备的内容如下:1.根据Bot的目的、核心能力,编写prompt提示词;2.整理“关键字”与“AI相关资料链接”的对应关系,用word、txt、excel整理都行;3.创建一个自己的【知识库】,用来回答AI相关知识;4.由于“AI前线”要按照一定的规则来处理知识,需要创建一个【工作流】,来控制AI按照要求处理信息;5.准备好自己的微信公众号,以便将机器人发布在微信公众号上;[heading4]3、设计“AI前线”Bot详细步骤[heading5]1)先展示下“AI前线”Bot的【最终效果】界面如下:[content]

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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
围棋AI
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。
2025-05-08
什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
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。
2025-05-01
AI文生视频
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。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
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。
2025-04-20
ai视频
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。
2025-04-20
知识库怎么构建
构建知识库的方法主要有以下几种: 1. 使用 Flowith 构建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库(涉及 RAG 技术): 了解 RAG 技术:大模型训练数据有截止日期,RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程: 文档加载:从多种来源加载文档,如 PDF、SQL 等。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 存储:包括将文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-04-15
comfyui动画片工作流怎么构建
构建 ComfyUI 动画片工作流的步骤如下: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录。您可以学习手动连接节点来实现最简单的 AI 女友工作流,也可以将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载。启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。 3. 若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,请将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 此外,还有以下相关工作流搭建的信息供您参考: 1. 搭建艺术二维码工作流:打开 ComfyUI 导入相应工作流。工作流所用到的节点包括大模型节点(可选择如 AWPainting、primemixanything、xxmix9realistic v40 等,并提供了相应链接)、关键词节点、Lora 节点、ControlNet 节点(选用 qrcode_monster V2 版本,下载链接:https://huggingface.co/monsterlabs/control_v1p_sd15_qrcode_monster/tree/main/v2 )、采样器节点(Step 选择高步数,35 50 即可,采样器默认的 euler a/dpmpp 2m sde )。 2. 搭建 ComfyUI 基础工作流:从零开始搭建时,首先准备加载大模型的节点,在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 loaders > 选择 Load Checkpoint,并选择对应的模型。然后加载 Conditioning(条件),在工作区鼠标右键点击,选择 Add Node > 选择 Conditioning > 选择 CLIP TEXT Encode,输入正反向提示词。添加采样器时,部分参数设置与 WEB_UI 有所不同,如 seed 值只有固定、随机、每次增加、每次减少这四个选项,采样器和调度器是分开的。
2025-04-13
flowith根据自然语言构建一个直接使用的工作流吗,如何向flowith提出要求
Flowith 可以根据自然语言构建工作流。即使没有专业编程技能,只要能用清晰的自然语言描述出想要的各个 Agents 具备的行为和功能,就可以快速制作多 Agents 应用或创建代理式工作流。 使用工作流的步骤如下: 1. 配置工作流: 在 Code 节点内使用 IDE 工具,通过 AI 自动生成代码或编写自定义代码逻辑,来处理输入参数并返回响应结果。 该节点支持 JavaScript、Python 运行时,需注意不同运行时的特定事项。 可在 IDE 底部单击尝试 AI,并输入自然语言设定代码逻辑,也可选中代码片段通过快捷键唤起 AI 并输入自然语言让其修改代码。 2. 通过工作流数据库节点操作数据表: 在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作,可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用,支持完整读写模式。 参考以下操作添加并配置工作流节点: 单击页面顶部的工作流页签,然后单击创建工作流。 输入工作流名称和使用描述,然后单击确认。 在基础节点页签下,将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 根据相关信息配置数据库节点,包括输入添加 SQL 执行中需要的参数,输入要执行的 SQL 语句,可单击自动生成使用大模型生成 SQL。 需注意不支持 Select语法、多表 Join 操作,最多返回 100 行数据。在配置数据库节点前,要确保已经搭建了一个 Bot,并在这个 Bot 中创建好了数据表。
2025-03-26
构建知识库有什么要注意的?
构建知识库时需要注意以下几点: 1. 在使用在线检索流程生成结果时: 重排序的结果通常因大模型上下文有限制而不会都被使用,可以设置阈值进行截断,如只使用前 3 5 个文档,或只取相关性分数大于某个值的文档。 一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩,以在有限空间内包含更多相关信息。 2. 对于后置处理,可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 3. 创建智能体的知识库时: 手动清洗数据可提高准确性,如创建画小二课程的 FAQ 知识库时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割。 对于本地文档,不能一股脑全部放进去训练,应先放入大的章节名称内容,再按固定方式细化处理。 4. 使用 Coze 搭建知识库时: 文档的分片策略会严重影响查询结果,RAG 方案存在跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等问题。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-03-25
如何构建知识库
构建知识库的方法主要有以下两种: 使用 flowith 构建知识库: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 点击左上角的加号,添加新的知识库,并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 4. Flowith 会对文件逐个进行抽取等处理,无需操心具体过程,等待处理完毕。 5. 处理完毕后,可以在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 使用 Dify 构建知识库: 1. 准备数据:收集需要纳入知识库的文本数据,包括文档、表格等格式,并对数据进行清洗、分段等预处理,确保数据质量。 2. 创建数据集:在 Dify 中创建一个新的数据集,并将准备好的文档上传至该数据集,为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式:Dify 提供了三种索引方式供选择,包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式,根据实际需求选择合适的索引方式。 4. 集成至应用:将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中,作为应用的上下文知识库使用,在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代,定期更新知识库,增加新的内容以保持时效性。 总的来说,Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具,关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置,以及将知识库集成到应用中并持续优化。
2025-03-20
我是新手小白,如何用最简单的方式构建多智能体
对于新手小白构建多智能体,以下是一种较为简单的方式: 1. 快速搜索补充参考信息:根据用户的任务调研市场上主流的开源搜索引擎技术架构,使用搜索工具 API WebSearchPro 补充更多信息,具体可参考。 2. 用模型规划和分解子任务:使用大模型如 GLM40520 帮助规划,把用户问题拆分成若干子搜索任务,并转换为 JSON 格式。JSON 格式处理可参考。 3. 用搜索智能体完成子任务:AI 搜索智能体具备联网搜索和自主分析并进行多轮搜索任务的能力。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 659e54b1b8006379b4b2abd6,简介为连接全网内容,精准搜索,快速分析并总结的智能助手。 4. 总结子任务生成思维导图:智能体能调用各种插件,如思维导图、流程图、PPT 工具等,可根据工作需要选择。智能体 API 的调用方式可参考。智能体 id 为 664e0cade018d633146de0d2,简介为告别整理烦恼,任何复杂概念秒变脑图。 另外,OpenAI 官方开源的多智能体框架「Swarm」具有一定优势,其「Handoffs」处理了不同智能体之间交接的逻辑。例如构建客服多智能体,可能只需要准备普通接线客服和宽带客服两个 Agent 。 在实际操作中,如创建 Coze 智能体获取笔记和评论信息,要创建智能体并使用单 Agent 对话流模式,编排对话流,进行测试和发布等步骤。发布时要注意相关配置,如输出类型、输入类型等。
2025-03-20
有没有职业经理人智能体
在 AI 领域,存在决策智能体。例如,Anterior 公司开发的临床决策引擎用于自动化理赔提交审核,其智能体遍历决策树并利用语言模型评估相关文件。此外,Norm AI 为监管合规打造智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 在传统职业领域,“Agent”一词涵盖多种职业角色。在商业领域,随着大航海时代及全球贸易兴起,“Agent”的角色变得重要,如贸易代理和公司代理商。工业革命期间,其职能拓展到保险、房地产等新兴行业。19 世纪,政府及情报领域也广泛使用,如情报特工和便衣警察。 在现代(20 世纪至 21 世纪),“Agent”在娱乐和体育行业指艺人经纪人和运动员经理等,负责安排试镜、合同谈判和规划职业生涯。还包括劳务代理和招聘代理(猎头),劳务代理提供劳动力匹配服务,猎头为公司招募高技能或高级管理职位的专业人士。从词源和历史变迁看,“Agent”具有行动和替身的含义,多数情况下是替代他人做事。但目前尚未有明确指向“职业经理人智能体”的特定概念。
2025-04-08
用AI做职业测评
以下是关于用 AI 做职业测评的相关信息: 职业规划导师(校招版)功能: 1. 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助用户分析自身专业或职业的前景,助其了解未来职业趋势。 2. 技能评估与提升:通过测评工具评估用户当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,帮助提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐:根据用户兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化职业建议。 4. 职业发展规划:结合用户个人情况和市场需求,制定详细的职业发展计划,包括短、中、长期目标,帮助用户在 AI 时代找到职业定位。 后续使用场景及商业化前景: 1. 学生和应届毕业生: 职业选择和规划:了解 AI 技术在不同职业中的应用,评估兴趣和技能,选择合适路径并制定规划。 技能提升:根据职业目标获得个性化学习建议和资源,提升 AI 领域技能。 2. 职场新人和职业转换者: 职业发展指导:制定职业发展计划,明确短期和长期目标。 职业转型支持:提供转型路径和必要技能培训资源,帮助顺利转型。 3. 企业: 人才招聘和培养:评估应聘者 AI 技能水平,选择合适候选人,为现有员工提供职业发展规划和技能提升建议,培养内部 AI 人才。 员工职业发展:为员工制定个性化职业发展计划,提供持续指导和培训,提升满意度和留任率。 4. 教育机构: 职业指导服务:作为学生职业指导一部分,帮助了解 AI 领域职业机会和发展路径,提升就业率。 课程设计和优化:根据市场需求和学生职业规划优化课程设置,提供针对性 AI 技能培训。 5. 职业咨询师: 辅助工具:使用产品为客户提供更精准职业规划建议和技能评估,提升服务质量和效率。 数据支持:基于产品提供的市场数据和职业趋势分析,为客户提供更全面和前瞻性指导。 BotID:7388833785208504358
2025-03-31
如何让AI帮我分析职业选择
以下是利用 AI 帮您分析职业选择的一些方法: 1. 利用“长远思考思维模型”: 职业目标和个人价值观的一致性:认清长期职业目标与个人价值观是否相符,工作应与生活目标和信念相协调,考虑未来几年内希望实现的目标,思考其如何反映核心价值观。 职业成长和学习机会:关注职业成长和持续学习,在不断变化的技术领域中保持竞争力,思考未来几年市场受欢迎的技能,通过学习提升职业价值。 生活和工作的平衡:考虑工作对个人生活的影响,包括家庭、健康和兴趣爱好,可持续的职业道路应支持整体生活质量。 适应性和灵活性:考虑市场和技术变化,拥有适应和灵活调整职业路径的能力,以利用新兴机会。 2. 借助 AI 模型模拟市场反应来辅助决策:例如,个人在做职业选择时让 AI 分析不同选择下职业发展的前景。但重要决定最终由人拍板,AI 作用在于提供依据和建议。这一过程中,人类的批判性思维不可或缺,需要对 AI 输出进行评估,筛选有意义部分,并纳入自主判断。 3. 突破常规思维,选择如“破束缚思维模型”:挑战现有的职业路径设想,探索非传统的职业道路或角色,考虑将技能应用于不同领域,不要局限于传统职业路径,考虑跨领域工作机会或开发新技能以适应不同职业角色。 综合这些思维模型,建议您在进行职业规划时,不仅考虑当前的职业机会和挑战,还要考虑长期的职业发展、个人兴趣和潜在的市场需求。同时,敢于突破常规,探索新的可能性,可能会为您的职业生涯带来意想不到的转机。
2025-03-31
AI如何助力职业发展
AI 可以从以下几个方面助力职业发展: 1. 职业规划: 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来趋势。 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化建议。 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 2. 成为“超级个体”: 效率提升与技能拓展:个人借助 AI 工具学会新技能,参与跨职能工作,成为“全能型人才”。 专注深耕专业技能:AI 接管浅层、重复工作,让人有更多时间修炼深层次专业技能。 提高绩效与解锁可能性:掌握 AI 辅助技能,不仅提高当下绩效,还为自己创造更多发展机会。 放大个人价值:在效率革命推动下,个人利用 AI 成倍放大时间和精力价值,如个人创业者完成全链条工作,教师扩大授课规模,科研人员产出更多数据等。 3. 技术应用与转型: 企业运营:将 AI 前沿技术应用于企业运营,帮助企业完成数字化转型,优化运营效率。 个人成长:协助个人利用 AI 重构知识体系,实现个人成长,在 AI 时代轻松前行。
2025-03-18
未来AGI新职业有哪些
未来 AGI 可能催生以下新职业: 1. 与 AGI 技术安全和伦理相关的工作,如负责确保 AGI 可控性和与人类价值对齐的专业人员。 2. 参与公共政策制定和全球合作的“政策顾问”和“外交官”,协助制定 AGI 相关的规则和标准。 3. 由于 AGI 对劳动力市场的冲击,可能会出现帮助劳动者快速适应职业转换、学习新技能的职业培训师和指导顾问。 同时,AGI 的广泛应用将对劳动力市场产生巨大冲击,许多传统职业可能被取代,但历史经验表明,每次技术革命虽淘汰旧岗位,但也会创造全新岗位。例如汽车取代马车夫催生了汽车产业的新工作,AGI 时代也有望出现我们今日难以想象的新职业,整体上有望维持就业的动态平衡。不过在调整过渡期,许多劳动者将面临前所未有的职业转换压力,需要快速适应并学习新技能,转向机器不能完全胜任的任务。
2025-03-17
有什么用于职业规划咨询的ai
以下是一些用于职业规划咨询的 AI: 1. 职业规划导师(校招版): 功能包括职业趋势分析,基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景。 技能评估与提升,通过测评工具评估职业兴趣,提供学习资源和课程建议。 职业匹配与推荐,根据兴趣、技能和目标推荐适合的职业路径和职位。 职业发展规划,制定详细的短、中、长期计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 2. Prodigy AI:可以为您提供职业建议。 3. 教育领域的 AI 可以协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议。例如针对学生情况以及兴趣定制化学习内容等。 此外,在企业运营、金融/保险等行业的 AI 应用中,也可能包含与职业规划咨询相关的功能。
2025-03-05