Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

1.Gpt在教育邻域的快速发展

Answer

GPT 在教育领域的快速发展表现为以下方面:

  • 训练方式:包括预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习等阶段,每个阶段都有相应的数据集、算法和模型。
  • 在教育中的影响:以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能技术的出现,为教育带来冲击。许多教育工作者认识到大模型技术的进步对教育的意义。但目前市场上虽看好 AI 对各行业的赋能,却尚未诞生出相关的 Super APP,存在对 AI 发展的不同看法和预期。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

GPT 的现状(State of GPT)

首先,让我们来看看训练这些助手的新兴配方。请记住,这一切都是非常新的,因此在快速发展。但到目前为止,这个配方大致如下:现在这是一个比较复杂的幻灯片,所以我会逐步解释它。大体而言,我们有四个主要阶段:预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习。它们是按顺序依次执行的。现在,在每个阶段中,我们都有一个数据集来支持该阶段。我们有一个算法,这对于我们来说是一个训练神经网络的目标。然后我们得到了一个模型。底部还有一些注释。

翻译:AI 行业分析:50 个访问量最大的 AI 工具及流量行为

人工智能领域正在快速发展,工具的获得和失去吸引力取决于多种因素。该图表显示了2022年9月至2023年8月净流量增长的最大增长者。最重要的是,这并不纯粹反映访问量最大的工具,而是强调流量的净变化。值得注意的是,Quillbot和Midjourney没有出现在该列表中,尽管它们是访问量排名第三和第四的工具,但流量分别下降了510万和870万。让我们更深入地研究一下这些涨幅最大的公司。[heading3]1.ChatGPT(净增长:18亿次访问)[content]毫不奇怪,在我们的研究期间,ChatGPT在涨幅榜上名列第一。作为行业领导者,去年11月用户跃升至100万后,继续快速增长也就不足为奇了。然而,在回调期间,它确实与行业其他公司一起下滑,从6月23日到8月23日损失了超过7.79亿流量。但这也可以部分解释为我们之前讨论过的移动应用程序的推出。更深入地看看下面的数字:推出时间:2022年11月考虑的月份数:10个月总流量(11月22日-8月23日):14,589,516,239(14.6B)平均每月流量:1.5B流量净增长:1.8B每月平均流量增长:1.951亿PS:不要忘记查看文章底部包含过去1年ChatGPT统计数据的漂亮信息图。

AI 时代的教育 The Intelligence Age's Education - 知乎

人教版小学三年级《数学》课本上册人教版小学三年级《数学》课本上册当然我这里并不是要来批判当前教育体系之中的种种弊端,毕竟在大的体系之下,个人的力量是微不足道的。我这里主要是想说明的是在现有大环境之下,除了往死里卷自家孩子的家长之外,还存在着自己不想卷,但是在社会、老师、同学等外部压力之下不得不卷的那一部分家长。对于这部分家长来说,看着孩子卷也难受不卷更难受,似乎没有其他道路可以选择了。如果没有这波以chatGPT为代表的生成式人工智能技术的爆发与出圈,真的不知道这批被外部力量推着内卷的家长们如何应对。好在chatGPT恰逢其时的出现了并且破圈了。我相信体会过大模型能力的诸多的教育工作者都明白大模型技术的不断进步,对于教育的冲击意味着什么。但与此同时,虽然大家普遍都看好AI对各行业应用领域的赋能。在LLM技术不断迭代进步的同时,市场上却并没有诞生出一款所谓的Super APP出来。于是市场上不约而同的会有声音出来嘲笑这波AI浪潮会和之前的web3和元宇宙一样是飘在空中的美好愿景,而并非是脚踏实地改变生活的生产力。特别是前阵子自媒体圈弥漫着对AI“六小虎”的悲观预期,甚至著名投资人朱啸虎在接受采访时都公开表达了AI“六小虎”最好的结果是卖给大厂(原文链接:[https://www.huxiu.com/article/34068 22.html](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.huxiu.com/article/3406822.html))。AI“六小虎”

Others are asking
通义千问Qwen2.5-VL、阶跃星辰step-1.5v-mini、Gemini-2.0-Flash,这3个视觉理解大模型哪个最厉害?
以下是对通义千问 Qwen2.5VL 模型的介绍: 版本:有 3B、7B 和 72B 三个尺寸版本。 主要优势: 视觉理解能力:在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军,全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。 视频理解能力:支持超 1 小时的视频理解,无需微调即可变身为 AI 视觉智能体,实现多步骤复杂操作。 万物识别:擅长识别常见物体及分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局。 精准的视觉定位:采用矩形框和点的多样化方式对通用物体定位,支持层级化定位和规范的 JSON 格式输出。 全面的文字识别和理解:提升 OCR 识别能力,增强多场景、多语言和多方向的文本识别和文本定位能力。 Qwen 特色文档解析:设计了更全面的文档解析格式,称为 QwenVL HTML 格式,能够精准还原文档中的版面布局。 增强的视频理解:引入动态帧率(FPS)训练和绝对时间编码技术,支持小时级别的超长视频理解,具备秒级的事件定位能力。 开源平台: Huggingface:https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen25vl6795ffac22b334a837c0f9a5 Modelscope:https://modelscope.cn/collections/Qwen25VL58fbb5d31f1d47 Qwen Chat:https://chat.qwenlm.ai 然而,对于阶跃星辰 step1.5vmini 和 Gemini2.0Flash 模型,目前提供的信息中未包含其与通义千问 Qwen2.5VL 模型的直接对比内容,因此无法确切判断哪个模型在视觉理解方面最厉害。但从通义千问 Qwen2.5VL 模型的上述特点来看,其在视觉理解方面具有较强的能力和优势。
2025-04-15
1.2Prompts 市场营销类
以下是关于市场营销类的 1.2 Prompts(提示词)相关内容: 专业推特新闻小编(作者:Carl):提取文本里的关键信息,整理所有信息并用浅显易懂的方式重新说一遍,让没有技术背景的人也能听懂,同时要写得吸引眼球。使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号来优化排版,提供更好的阅读体验。目标包括提取新闻关键信息并用浅显方式重新表述、为用户提供更好阅读体验让信息更易理解、增强信息可读性提高用户专注度。约束条件为不会偏离原始信息,只基于原有信息收集的消息做合理改编,只使用 Unicode 符号和 Emoji 表情符号进行排版。参考链接: 给 Prompt 打分(作者:李继刚):类似 Prompt 药剂师,通过对用户的 Prompt 进行分析,给出评分和改进建议,帮助用户提升 Prompt 的效果。用户基于当下认知写完 Prompt,不知现在的写法有什么问题,需要帮忙分析。要提供准确的评分和改进建议,避免胡编乱造的信息。参考链接:
2025-04-09
问题定义: 1. 核心问题陈述:创作一份个人参赛的、以光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能为主题的展示类参赛方案框架。 2. 关键上下文信息:公司举办AI创新大赛,个人参赛,主题方向为工作和AI结合限定在业务赋能,公司业务是光伏领域。 3. 问题的具体范围界定:聚焦光伏业务中财务工作与AI结合进行业务赋能的展示方案框架创作。 答案要求: 1. 内容范围: - 必须包含:整体参赛方案思路、光伏财务业务与AI结合的具体方向、展示方案大致框架。
很抱歉,您提供的知识库内容中没有与光伏业务中财务工作与 AI 结合进行业务赋能的参赛方案框架相关的信息。但以下是为您生成的一个可能的参赛方案框架示例: 一、整体参赛方案思路 本次参赛方案旨在探索如何将 AI 技术应用于光伏业务中的财务工作,以实现更高效、精准和智能化的业务赋能。通过深入分析光伏行业的特点和财务工作的需求,结合先进的 AI 技术,提出创新的解决方案,提升财务工作的效率和质量,为公司的光伏业务发展提供有力支持。 二、光伏财务业务与 AI 结合的具体方向 1. 财务预测与分析 利用机器学习算法对光伏项目的成本、收益进行预测,为投资决策提供数据支持。 分析市场趋势和政策变化对财务状况的影响,提前制定应对策略。 2. 风险评估与管理 运用大数据和人工智能技术,对光伏项目的风险进行实时监测和评估。 建立风险预警模型,及时发现潜在的财务风险。 3. 成本优化与控制 通过智能算法优化供应链管理,降低采购成本。 分析生产过程中的能耗数据,实现成本的精细化控制。 4. 财务报表自动化生成与审计 利用自然语言处理技术自动生成财务报表,提高工作效率。 运用 AI 辅助审计,提高审计的准确性和效率。 三、展示方案大致框架 1. 项目背景与目标 介绍光伏行业的发展现状和公司的业务情况。 阐述将财务工作与 AI 结合的目标和意义。 2. 技术方案与实现 详细介绍所采用的 AI 技术和算法。 展示技术方案的实现过程和关键步骤。 3. 应用案例与效果 分享实际应用案例,展示 AI 在财务工作中的具体应用场景。 分析应用效果,如成本降低、效率提升、风险控制等方面的成果。 4. 未来展望与挑战 展望 AI 在光伏财务领域的未来发展趋势。 探讨可能面临的挑战及应对策略。 5. 总结与结论 总结方案的核心内容和创新点。 强调对公司光伏业务的价值和贡献。 以上框架仅供参考,您可以根据实际情况进行进一步的细化和完善。
2025-03-28
1. 利用AI完成技术论文的学习阅读; 2. 结合相关知识体系解读论文,并制作成学习分享PPT。
以下是关于利用 AI 完成技术论文的学习阅读,并结合相关知识体系解读论文制作学习分享 PPT 的一些建议: 在技术论文学习阅读方面: 可以借助 AI 工具,如 Claude 和 Gamma.app。Claude 能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息。 对于复杂推理,可以利用思维链,谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力,即使不用小样本提示,也可在问题后加“请你分步骤思考”。 检索增强生成(RAG)能将外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 程序辅助语言模型(PAL)在 2022 年的论文中被提出,对于语言模型的计算问题,可借助其他工具如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct 框架于 2022 年在《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文中提出,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 在制作学习分享 PPT 方面: 可以先对论文进行深入理解,提取关键信息,包括摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望等。 利用 AI 工具获取相关理论的简单介绍。 了解并使用合适的 PPT 制作工具,如 Gamma.app。 需要注意的是,小白直接看技术论文有难度,需要一定的知识储备。同时,Transformer 是仿生算法的阶段性实现,未来 10 年、20 年可能不再被使用。
2025-03-24
吴恩达总结了四种AI Agent的设计模式: 1.反思模式(Reflection): 2.工具使用模式: 3.规划模式: 4.多智能体协作模式:
吴恩达总结了以下四种 AI Agent 的设计模式: 1. 反思模式(Reflection):让 Agent 审视和修正自己生成的输出。例如,在编写代码时,可让大模型检查代码的准确性和结构规范性,并不断优化。 2. 工具使用模式(Tool Use):通过使用外部工具和资源,如 LLM 生成代码、调用 API 等进行实际操作。 3. 规划模式(Planning):让 Agent 分解复杂任务并按计划执行。 4. 多智能体协作模式(Multiagent Collaboration):多个 Agent 扮演不同角色合作完成任务。 如果您想更深入了解这些设计模式,可以参考以下文章:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SPNqwJkmQiyVfGkS8zocMSZcnYd
2025-03-19
1.根据论文题目:"基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析",列出详细框架列出框架,每条框架要明确具体方向内容及数据图表要求。
很抱歉,暂时没有关于“基于机器学习的中国股市波动率预测与美股市场对比分析”这一论文题目的详细框架相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 一、引言 1. 研究背景和意义 阐述中国股市和美股市场的重要性 说明波动率预测的价值 2. 研究目的和问题 明确对比分析的主要目标 提出具体的研究问题 二、文献综述 1. 机器学习在股市波动率预测中的应用 总结相关方法和模型 分析其优缺点 2. 中国股市和美股市场波动率的特征 回顾已有研究成果 指出研究空白 三、理论基础与方法 1. 机器学习算法介绍 如随机森林、支持向量机等 解释其原理和适用场景 2. 数据来源和预处理 说明中国股市和美股市场的数据来源 描述数据清洗和预处理的步骤 3. 波动率计算方法 介绍常用的波动率计算指标 四、实证分析 1. 模型构建与训练 运用所选机器学习算法构建预测模型 展示训练过程和参数调整 2. 结果评估与比较 评估中国股市和美股市场预测结果的准确性 进行对比分析 数据图表要求:绘制预测结果与实际波动率的对比图 3. 影响因素分析 探讨可能影响波动率预测的因素 数据图表要求:绘制影响因素与波动率的关系图 五、结论与展望 1. 研究结论总结 概括中国股市和美股市场波动率预测的成果 对比分析的主要发现 2. 研究的局限性 指出研究中存在的不足 3. 未来研究方向 提出进一步研究的建议和方向 以上框架仅供参考,您可以根据实际研究需求进行调整和完善。
2025-03-10
gpt充值
以下是关于 GPT 充值的相关内容: 苹果系统安装、订阅 GPT4 教程 一、注册准备 1. 若使用的邮箱注册过 Apple ID,建议换全新邮箱,最好使用 iCloud 或谷歌邮箱。 2. 若使用的手机号码以前注册过多个 Apple ID(2 个或 2 个以上),强烈建议使用全新手机号码。 3. 若电脑端注册始终出现提示,可尝试换到手机端,使用 Safari 浏览器注册。 4. 若 IP 地址被风控,使用美国 IP 地址注册。 5. 密码中不要包含名字,年龄需大于 18 岁。 二、使用支付宝购买礼品卡充值订阅 GPT4 1. 支付宝购买礼品卡 来到支付宝首页,在左上角位置选择美国城市(如纽约),在底部位置选择“大牌礼卡低至 9 折”。 选择 App Store。 第一次购买需绑定美区 ID,按指示绑定,绑定后输入要充值的美金金额。 直接用支付宝支付。 根据当天汇率,实际支付的人民币金额会有所不同。 完成付款后点击订单列表。 复制礼品卡号码。 2. 充值到美区 ID 来到 App Store,点击右上角的人形头像,点击兑换充值卡或代码。 点击手动输入兑换码。 粘贴礼品卡号码,点击兑换。 成功充值到美区 ID 账号。 3. 到 ChatGPT 订阅 Plus 打开 ChatGPT,用谷歌邮箱登录后点击最上方的 Get Plus。 点击 Upgrade to Plus。 之后会弹出苹果支付页面,确认订阅后每个月将会在美区 ID 账户里扣款,若想保持订阅,每个月需确保账户有足够金额。 若中途不想继续订阅了,可到订阅列表中取消订阅。 极简未来(Link.AI)平台充值 机器人应用背后使用到的大模型等能力需要付费。平台的计费规则如下: 1. 详细版计费规则可参考:https://docs.linkai.tech/platform/funds/price 。 2. AI 大模型相关的功能交互主要用 Token 作为单位,不同大模型能力,平台一积分能兑换到的 Token 数不同,能力越强的大模型一积分所能兑换到的 Token 数越少,如日常使用的 GPT 3.5 能力的大模型,平均每次对话大概消耗不到 20 积分。 3. 除每天平台签到可免费领取 50 到几百的积分外,充值 19 元可兑换 10000 积分,使用成本不算高。
2025-04-18
chatGPT
ChatGPT 是一种由 OpenAI 开发的基于 GPT(生成式预训练变换器)架构的人工智能模型。 它的工作原理是:从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本,然后训练神经网络生成“类似”的文本。特别是能够从“提示”开始,继续生成“类似于训练内容”的文本。 ChatGPT 中的实际神经网络由大量简单元素组成,基本操作是为每个新单词(或单词部分)生成“输入”,然后将其“通过其元素”。 其具体工程相当引人入胜,最终(至少在它可以使用外部工具之前),ChatGPT 仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。 ChatGPT 基于 OpenAI 最先进的语言模型 gpt3.5turbo。使用 OpenAI 的 API,你可以用它构建自己的应用来做很多事情,比如起草邮件、写 Python 代码、回答关于一组文档的问题、创建会话代理、给软件提供自然语言接口、辅导各种学科、语言翻译、假扮游戏或其他内容的角色等。 目前 ChatGPT 官网有两个版本,分别是 GPT3.5 和 GPT4。GPT3.5 是免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度不如 GPT4 高,且无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)和 GPTs 商店和高级数据分析等插件。想要使用更多功能更智能的 GPT4 需要升级到 PLUS 套餐,收费标准是 20 美金一个月,当然 GPT4 还有团队版和企业版,功能更多、限制更少,但费用也更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 在注册 ChatGPT 账号之前,建议先注册一个谷歌账号,因为国外很多软件支持谷歌账号一键登录,注册谷歌账号支持国内手机号码和国内邮箱验证,过程简单。
2025-04-12
gpt4o图像生成提示词有哪些
以下是一些 GPT4o 图像生成的提示词示例: 1. 将这张图更改为蓝色氛围,星星图标改为魔法棒图标,同时将里面文案描述的主题改为其他的。 2. 帮我生成一张这样的 UI 设计稿:Peerlist 邀请链接界面分析,界面内容。 3. 一张逼真的照片,描绘了一匹马在宁静的海洋表面从右向左奔驰,准确地描绘了飞溅的水花。 Realistic photograph of a horse galloping from right to left across a vast,calm ocean surface,accurately depicting splashes,reflections,and subtle ripple patterns beneath their hooves.Exaggerate horse movements but everything else should be still,quiet to show contrast with the horse's strength.clean composition,cinematographic.A wide,panoramic composition showcasing a distant horizon.Atmospheric perspective creating depth.zoomed out so the horse appears minuscule compared to vast ocean.horse is right at the horizon where ocean meets sky.use rule of thirds to position horse.size of horse is 1% size of entire image because camera is so far away from subject.camera view is super close to the ground/ocean like a worm's eye view.horse is galloping right where ocean meets the sky 4. 生成一张 2006 年夏天的周六多伦多农夫市场的逼真照片,那天是六月的美好时光,人们在购物和吃三明治。焦点应是一个穿着牛仔工装裤、啜饮草莓香蕉奶昔的年轻亚洲女孩——其余部分可以模糊。照片应让人联想到 2006 年的数码相机拍摄的效果,带有像打印照片一样的日期和时间戳。画幅比例应为 3:2
2025-04-11
GPT提示词
以下是关于 GPT 提示词的相关内容: 夙愿:AI 快速总结群聊消息 提示词:需要编写一套提示词让 GPT 执行总结文字内容的工作,包括单人发言版和多人发言版。 GPT 处理:将提示词和文字原文发送给 GPT,等待其输出完毕后复制粘贴到文本编辑器中,整理并删除无关内容,替换双星号。 头脑风暴常用的 20 个 prompt:列举了 20 个不同类型的提示词,如 Brainwriting Prompt、Reverse Brainstorming Prompt 等。 子瞻:五个 GPTs 破解攻略 GPT 使用的两大痛点:创建满足指定需求的提示词和找到满足指定需求的 GPTs。 学习高质量提示词的好处:学习高手的 Prompt 方法和更好地使用对应的 GPTs。 五大破解攻略的具体方法: 直接法:适用于未设置提示防御和未限定回答领域,示例中只要四个单词,粗暴好用。 设置遗忘:适用于 GPTs 设置了简单的提示防御。 复述法:适用于可获取 OpenAI 官方的设定。
2025-04-10
随着 ChatGPT、Deepseek 等 AI 技术的爆发式发展,人工智能正在加速渗透各行业应用场景,包括茶饮行业。请你对 AI 技术在茶饮行业的影响进行研究分析,并提出 AI 技术可以在连锁奶茶店如何应用的设想。
以下是关于 AI 技术在茶饮行业的影响分析及在连锁奶茶店应用的设想: 影响分析: 1. 提升运营效率:通过自动化流程和智能预测,优化库存管理、员工排班等环节。 2. 改善客户体验:利用智能客服快速响应顾客咨询,提供个性化推荐。 3. 精准营销:基于大数据分析顾客偏好,制定更有针对性的营销策略。 应用设想: 1. 智能点单系统:根据顾客的历史订单和偏好,为其推荐饮品和搭配。 2. 库存管理优化:借助 AI 预测销售趋势,精准控制原材料库存。 3. 员工培训辅助:利用虚拟培训工具,提升员工的服务技能和产品知识。 4. 营销决策支持:通过数据分析,确定最佳的促销活动和推广渠道。 目前的知识库中,相关的具体研究报告主要有: 1. 浙江大学:《DeepSeek 技术溯源及前沿探索朱强》(2025/03/19),介绍了语言模型从基于统计的 Ngram 到 Transformer 的技术演化,以及大模型的发展,如 GPT 系列。 2. 浙江大学:《DeepSeek:回望 AI 三大主义与加强通识教育报告》(2025/03/05),围绕人工智能展开,介绍其发展历程、三大主义、技术进展、应用成果以及教育举措。 3. 清华大学:《气象人工智能技术与应用报告》(2024/12/25),围绕气象人工智能展开,介绍了其发展和应用情况。 如需下载这些研究报告,可。
2025-04-09
gpts相关内容
GPTs 是 OpenAI 推出的一种工具,允许用户量身打造自己的 AI 助理。用户可根据自身需求和偏好创建完全定制的 ChatGPT,如能帮忙梳理电子邮件或提供创意灵感的助手。目前,OpenAI 已推出几种现成的 GPTs 供使用,如“The Negotiator”“Game Time”等,用户也可上传资料来自定义 GPTs。 GPTs 的出现代表着 AI 技术的重要进展,将 AI 应用延伸到普通大众的日常生活。其使用目前仅限于 ChatGPT Plus 的用户,且 OpenAI 推出了 GPT Store 平台,允许用户分享他们的 GPTs,甚至可能实施收益分润制度。 例如,有网友分享了 RPG 版《悲惨世界》的 GPTs 案例,其提示词包括设定游戏背景、角色、剧情发展依据、对话格式与信息、场景图片等要求。 总的来说,GPTs 是一种让使用者能够量身打造自己的 AI 助理的工具,开启了个性化 AI 的新阶段,为开发者和普通用户提供了更多便利。
2025-03-31
我想要一个助手,能帮助我快速计算式子
如果您想要一个能帮助快速计算式子的助手,可以通过以下步骤实现: 1. 搭建示例网站: 创建应用:点击打开提供的函数计算应用模板,参考相关图示选择直接部署,并填写获取到的百炼应用 ID 以及 APIKEY,其他表单项保持默认,点击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成(预计耗时 1 分钟)。 访问网站:应用部署完成后,在应用详情的环境信息中找到示例网站的访问域名,点击即可查看,确认示例网站已经部署成功。 2. 为网站增加 AI 助手: 增加 AI 助手相关代码:回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。在代码视图中找到 public/index.html 文件,然后取消相应位置的代码注释。最后点击部署代码,等待部署完成。 验证网站上的 AI 助手:重新访问示例网站页面以查看最新效果,此时网站的右下角会出现 AI 助手图标,点击即可唤起 AI 助手。 此外,零代码自建决策助手可以帮您解决生活中的决策问题,决策链设计包括: 1. 加权得分计算:将每个选项在各个标准上的得分与相应的权重相乘,然后求和,得出每个选项的总加权得分。 2. 机会成本分析:考虑选择每个选项时可能放弃的其他机会。 3. 简单情景分析:为每个选项构想最佳和最坏的情况。 4. 决策矩阵分析:将前面步骤的分析结果汇总到一个表格中,包括预期收益、机会成本、净收益、长期影响和风险评估。 决策阶段包括: 1. 敏感性分析:通过调整不同因素的权重,检验决策是否稳健。 2. 情感检验:反思个人对每个选项的情感反应,并考虑其与理性分析的一致性。 3. 提供最终决策建议:基于前面的所有分析,提出一个综合的建议。 案例——帮你选工作: 假设您是一名在职的产品经理,想跳槽并拿到两个不错的 offer,向决策助手求助。整个流程始于您向决策助手提出问题,决策助手随即要求您提供 offer 的基本信息。在您提供完信息后,决策助手开始定义基本的评估标准,并让您审核,还会根据您的喜好和目标给出权重分配的建议。在您认可权重分配后,决策助手对每个选项进行评分,评分采用 1 到 10 分的制度,涵盖所有评估标准。评分完成后,决策助手会整理出一个清晰的表格,包含各项评估标准的权重以及每个选项在各个标准下的得分。
2025-04-12
物质三态变化图,用什么ai工具能快速绘制?
以下是一些可以快速绘制物质三态变化图的 AI 工具: 1. 麻省理工学院与瑞士巴塞尔大学合作开发的机器学习框架,利用生成式人工智能模型自动绘制物理系统的相图,几乎无需人类监督。 2. 在软件架构设计中,以下工具可用于绘制相关视图,包括物质三态变化图: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括物质三态变化图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate:开源的建模语言,与 Archi 工具一起使用可创建相关视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码的工具。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序。 draw.io(现在称为 diagrams.net):免费的在线图表软件。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具。 Gliffy:基于云的绘图工具。 Archi:免费的开源工具。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具。 此外,Photoshop 2023 Beta 爱国版在某些图像处理和绘图方面也具有一定的能力,但可能不是专门针对物质三态变化图的绘制。
2025-04-11
如何快速上手Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin等AI编程产品的经验,能快速转型为AI产品经理?
以下是关于快速上手 Cursor、Windsurf、V0.dev、bolt.new、Devin 等 AI 编程产品并转型为 AI 产品经理的一些经验: 1. 深入理解用户场景和 AI 能力边界:要构建差异化的 AI Native 体验,需要同时对 AI 能力边界和用户场景有深入洞察。 2. 持续迭代产品:在快速变化的模型能力下,避免在每次的基座模型迭代中掉队或被淘汰。 3. 构建良好的模型产品化能力和基础设施:使得应用可以持续收集用户数据以迭代模型。 对于具体的产品: Cursor: 允许用自然语言描述需求,对上下文有深度理解能力,能理解整个项目的结构和依赖关系,进行跨文件的语义分析。 提供智能的代码重构建议,自动诊断和修复常见错误,基于代码自动生成文档。 但要注意,即使有 AI 辅助,当好产品经理也不容易,需要反复沟通和调整。 Devin:作为 2024 年横空出世的产品,预示着软件开发范式的根本转变。 Windsurf、V0.dev、bolt.new 等: 可以使用如 Cursor Composer 构建产品、使用 Bolt.new 构建产品、使用 V0.dev 生成组件等。 此外,国内知名的 AI 全栈开发者 @idoubi 分享了相关使用经验,包括自动补全代码、Debug&&Fix Error、实时对话&&联网搜索、写提示词、写前端页面、截图生成组件、写常用的代码逻辑/函数、代码重构、多语言翻译等方面。同时,对于零代码基础的人员,也有使用相关工具实现想法的方法,如使用 Cursor Composer、Bolt.new、Claude 等构建不同类型的应用。还可以盘点常用的 AI 辅助编程工具和使用场景,如 AI 编辑器(Cursor、Windsurf、Pear Al 等)、编辑器 AI 扩展(Github Copilot、Continue、Cline 等)、UI 组件生成工具(Cursor、V0.dev、Claude、screenshottocode 等)、完整项目构建工具(Cursor、Bolt.new、Replit Agent、Wordware 等)。
2025-04-10
如何快速成为一名ai产品经理
要快速成为一名 AI 产品经理,可以参考以下步骤: 1. 入门级:通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念,使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级: 技术研究路径:对某一领域有认知,能根据需求场景选择解决方案,或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径:熟悉传统互联网中偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理的工作,最好能将两者结合。 3. 落地应用级:拥有成功落地应用的案例,产生商业化价值。 同时,对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 本质上是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外,当 AI 与多维表格结合,为用户带来了更多可能性,任何人都能通过多维表格成为 AI 产品经理。例如在一些活动中,如多维表格 AI Maker Day,参与者来自不同领域和岗位,有着各自的优势和想法,包括产品落地服务、多 Agent 处理任务流、宠物与 AI 结合、AI 绘画精灵等方向。
2025-04-09
我想寻找一个AI模型,能快速读懂视频,并总结成为知识架构的应用或网站
以下为您推荐能快速读懂视频并总结成为知识架构的应用或网站: 百炼大模型平台:其影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文,有清晰使用步骤,可生成爆款文案,还能根据偏好调试提示词。2025 年 1 月 9 号更新的模型可通过 API 调用纹身 AI 等,Windows 用户可在左下角开始运行输入命令提示符进行本地调用,但生成过程较缓慢。 应用场景:包括商品信息图片生成淘宝上架规格参数、智能手表文案生成、社交媒体内容生成、合同提取、拍照搜题、图片转换、模特换装等。 提供 AI 硬件底层能力,AI 拍立得相机拍照可快速成诗并打印,其对接多模态能力可通过智能体应用或工作流形式的 API 调用。 开源使用:有开源地址,可下载到本地,配置阿里云百炼平台的 API key 及 appid 实现场景,运行项目需特定 Python 包和依赖,可新建应用获取 appid,拍照时需设置 API key。 此外,关于 AI 技术原理与框架的相关知识: 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,电脑通过找规律进行学习。 监督学习使用有标签的训练数据,目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,因层数多称为深度,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑: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,它完全基于自注意力机制处理序列数据,无需依赖循环神经网络或卷积神经网络。
2025-04-09
开源flux模型如何快速使用
以下是关于开源 Flux 模型快速使用的方法: 1. 模型的下载: 如果因为环境问题,可以在网盘中下载。 siglipso400mpatch14384(视觉模型):siglip 由 Google 开发的视觉特征提取模型,负责理解和编码图像内容。工作流程包括接收输入图像、分析图像的视觉内容并将这些视觉信息编码成一组特征向量。打开 ComfyUI\models\clip,在地址栏输入 CMD 回车,打开命令行,输入下面的命令拉取模型(也可以在网盘里下载)。 image_adapter.pt(适配器):连接视觉模型和语言模型,优化数据转换。工作流程包括接收来自视觉模型的特征向量、转换和调整这些特征,使其适合语言模型处理。通过 https://huggingface.co/spaces/fancyfeast/joycaptionprealpha/tree/main/wpkklhc6 下载,放到 models 的 Joy_caption 文件夹里,如果该文件夹不存在,就新建一个。 MetaLlama3.18Bbnb4bit(语言模型):大型语言模型,负责生成文本描述。工作流程包括接收经过适配器处理的特征、基于这些特征生成相应的文本描述、应用语言知识来确保描述的连贯性和准确性。打开 ComfyUI\models\LLM,地址栏输入 CMD 回车,在命令行里面输入下面命令。 2. 下载地址: ae.safetensors 和 flux1dev.safetensors 下载地址:https://huggingface.co/blackforestlabs/FLUX.1dev/tree/main 。 准备了夸克和百度的网盘链接,方便部分同学下载: flux 相关模型(体积较大)的夸克网盘链接:https://pan.quark.cn/s/b5e01255608b 。 flux 相关模型(体积较大)的百度网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1mCucHrsfRo5SttW03ei0g?pwd=ub9h 提取码:ub9h 。 如果 GPU 性能不足、显存不够,底模可以使用 fp8 的量化版模型,速度会快很多,下载地址:https://huggingface.co/Kijai/fluxfp8/tree/main 。 3. 工作流下载: 最后我们再下载 dev 的工作流: 。或者下面官方原版的图片链接,图片导入 comfyUI 就是工作流:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/flux/flux_dev_example.png 。我们打开 ComfyUI,把工作流或图片拖拽到 ComfyUI 里。
2025-04-08