以下是一些利用 AI 提高贸易类团队工作效率的方法： 1. 利用 AI“词生卡”技术：将抽象的文字描述转化为直观的逻辑图表和流程图，帮助团队更好地理解和执行复杂任务。团队成员可以通过“词生卡”方式自定义活动海报、商务名片、简历，也可以用于日报、月报等介绍工作进度，实现文图双输出，提高信息传导效率，并为创新思维提供新工具。 2. 参考哈佛商学院的研究：在工作中使用 AI 可以带来工作效率的显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。同时要注意，类似 GPT4 这样的模型有能力边界，过于依赖可能适得其反。能力较弱的被测试者提升较大，高级人才和低级人才的差距会被拉平。 3. 采用合适的协作方式：如“半人马”模式，强调人与 AI 紧密结合但各司其职，人类主导流程，根据任务性质调配资源；“机械人”模式，人与 AI 高度融合，在细节上循环迭代优化，最终实现人机一体化。 总之，合理利用 AI 技术和选择合适的协作方式，能够有效提高贸易类团队的工作效率。

LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具助您轻松构建 RAG 应用。 组件包括： 1. 数据加载器（DocumentLoader）：能从数据源加载数据并转为文档对象，文档包含 page_content（文本内容）和 metadata（元数据如标题、作者、日期等）。 2. 文本分割器（DocumentSplitter）：将文档分割成多个小文档，方便后续检索和生成，因大模型输入窗口有限，短文本更易找相关信息。 3. 文本嵌入器（Embeddings）：将文本转为高维向量的嵌入，用于衡量文本相似度以实现检索功能。 4. 向量存储器（VectorStore）：存储和查询嵌入，常使用 Faiss 或 Annoy 等索引技术加速检索。 5. 检索器（Retriever）：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器，利用向量存储器相似度搜索功能检索。 6. 聊天模型（ChatModel）：基于大模型如 GPT3 实现文本生成，根据输入序列生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程： 1. 加载数据：根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可用 WebBaseLoader。 2. 分割文档：根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 3. 转换和存储嵌入：选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 4. 创建检索器：使用向量存储器检索器，传递向量存储器和文本嵌入器对象创建。 5. 创建聊天模型：根据性能和成本选择，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

在公司内部的科技论坛上，为您介绍 AI 产品经理板块： AI 产品经理可大致分为三个层级： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两条路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，关注场景、痛点和价值。同时，为您列举一些岗位技能要求，如本科及以上学历，计算机科学等相关专业背景，熟悉多种 AI 工具的使用及原理，具备创新思维等。我们身边也有相关案例，如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。

以下是一些与 AI 音乐相关的信息： 人工智能音频初创公司： （被 Apple 收购）：音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 ：下一代音乐制作人。 ：由 AI 驱动的软件引擎，可以生成音乐，能对手势、动作、代码或其他声音作出反应。 ：全球最大的音乐教育平台。 ：用于创作歌曲和音频录制的应用程序。 ：提供无缝录音室体验的一体化在线协作平台。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 ：视频编辑的音频解决方案。 ：由 AI 驱动的音乐工作室。 ：通过直观的软件/硬件生态系统为音乐演奏者提供世界级声音的民主化访问。 ：AI 音频插件和社区，弥合 AI 研究与创意之间的差距。 ：为音乐人、制作人和内容创作者提供 AI 驱动的混音服务。 ：为创作者提供的在线音乐软件，包括音乐母带处理、数字音乐发行、分期付款插件、免费样本包和协作工具。 AI 生成音乐的工具：是利用人工智能技术，特别是机器学习和深度学习算法，来创作、编排和生成音乐的软件平台。能够分析大量音乐数据，学习音乐的模式和结构，然后根据用户输入或特定指令创作出新的音乐作品。推荐的 AI 音乐产品有： ：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。 ：是一款革命性的人工智能音乐生成工具，通过先进的深度学习技术，能将用户的输入转化为富有情感且高质量的音乐作品。 108 个舞蹈音乐提示词：每个提示精心制作，以有效地封装各种舞蹈音乐流派的具体特点和大气质量，同时确保适应不同的聆听环境。用这些来激发对完全遗漏的流派的描述。结合元素、流派、影响等，进一步深化舞蹈音乐的谱系。

DeepSeek 在 AI 领域有以下进展： 在编码任务中已成为社区的最爱，推出了组合速度、轻便性和准确性的 deepseekcoderv2。 发布了 2360 亿参数的 DeepSeekV2，该模型由 60 位专家混合开源，在数学、编码和推理方面表现出色，具有 236B 参数，21B 在生成过程中被激活，在 MTBench 上表现优异，中文能力强且性价比高。

以下是为您提供的全世界最新的 AI 资讯： 2024 年 10 月 1 日：Notion 近期进行了重构更新，增强了内置 AI 功能，采用对话式交互，用户可通过聊天与 AI 进行工作安排，并能跨页面、跨应用调用素材。但写作辅助功能在复杂文本处理上存在局限。Notion 以出色的 UX 设计和社区支持在效率软件领域领先。 推荐 6 个精准的海外 AI 信息渠道，包括 TechURLs（科技媒体汇总）、Toolify.ai（AI 产品导航和排行榜）、SimilarWeb（数据分析工具）、A16Z（硅谷知名投资机构）等，适合对 AI 感兴趣的读者和行业从业者。 12 月 25 日： AI 绘画：Recraft AI 更新了 60 种新的图像风格，用户可生成和编辑插画、海报、产品周边等，每日有免费试用点数，允许商业使用。地址：https://www.recraft.ai/ AI 公文智能体：学习强国 x 百度 AI 推出的“学习强国公文助手”在文小言 APP 正式上线，可进行文汇检索、AI 公文书写、AI 公文润色等。使用方式：下载文小言 APP，找寻学习强国公文助手。 关于最新的国内大模型排名，可能会有变化。您可以查阅相关科技新闻网站、学术论坛或关注人工智能领域的社交媒体平台获取最新信息。在通往 AGI 之路的知识库里，会定期更新相关排名报告。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

精准率和召回率是常见的评估指标，主要区别如下： 精准率（Precision）：指返回的检索内容中有用信息的占比。也就是说，在所有被检索出来的内容中，真正有用的信息所占的比例。其计算公式为：精准率 = 真正例 / （真正例 + 假正例）。 召回率（Recall）：指相关信息被正确预测出来的比例，即真正例在所有实际相关信息中的占比。其计算公式为：召回率 = 真正例 / （真正例 + 假反例）。 例如，在一个文档检索的场景中，精准率体现的是检索出的文档中有多少是真正有用的；召回率则体现的是相关的文档有多少被包含在返回的检索结果里。 总的来说，精准率关注的是检索结果的准确性，而召回率关注的是检索结果的完整性。

以下是一些关于编辑 PPT 的 AI 产品及相关信息： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素，适用于多种场合，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有以下相关内容： 与 GPT4 交流制作 PPT 大纲的经验，通过迭代可获得较好的电商 PPT 大纲，WPS AI 能优化大纲和制作 PPT，还能进行主题配色和字体修改。 教师可利用 AI 减负，如通用 AI（通义、文心、智谱等）结合提示词，专用工具推荐如百度文库的橙篇，它集多种功能于一身，能满足科研、学术等领域需求。同时，还有免费工具讯飞智文和付费工具百度文库可用于 AI 制作 PPT，并展示了相关自动 PPT 效果。AI 辅助 PPT 的原理和作用包括提升效率和质量等。

大模型的训练方式如下： 1. 通俗来讲，大模型是输入大量语料，让计算机获得类似人类的“思考”能力，能进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比其训练和使用过程： 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU更合适，只有购买得起大量GPU的才有资本训练。 确定教材：大模型需要大量数据，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 找老师：即选择合适算法讲述“书本”内容，让大模型更好理解Token之间的关系。 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 搬砖：就业指导完成后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称之为推导（infer）。Token被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词等，在将输入进行分词时，会形成词汇表。 2. 100基础训练大模型的步骤： 步骤一·创建数据集：进入厚德云模型训练数据集（https://portal.houdeyun.cn/sd/dataset），在数据集一栏中点击右上角创建数据集，输入数据集名称。zip文件可以是包含图片+标签txt，也可以只有图片没有打标文件，也可以一张一张单独上传照片，但建议提前把图片和标签打包成zip上传。Zip文件里图片名称与标签文件应当匹配，例如：图片名"1.png"，对应的达标文件就叫"1.txt"。上传zip以后等待一段时间，确认创建数据集，返回到上一个页面，等待一段时间后上传成功，可以点击详情检查，可预览到数据集的图片以及对应的标签。 步骤二·Lora训练：点击Flux，基础模型会默认是FLUX 1.0D版本，选择数据集，点击右侧箭头，会跳出所有上传过的数据集。触发词可有可无，取决于数据集是否有触发词。模型效果预览提示词则随机抽取一个数据集中的标签填入即可。训练参数这里可以调节重复次数与训练轮数，厚德云会自动计算训练步数，如果不知道如何设置，可以默认20重复次数和10轮训练轮数，可以按需求选择是否加速，点击开始训练，会显示所需要消耗的算力，然后等待训练，会显示预览时间和进度条，训练完成的会显示出每一轮的预览图，鼠标悬浮到想要的轮次模型，中间会有个生图，点击会自动跳转到使用此lora生图的界面。点击下方的下载按钮则会自动下载到本地。 步骤三·Lora生图：点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面。模型上的数字代表模型强度，可在0.61.0之间调节，也可以自己添加lora文件，点击后会显示训练过的所有lora的所有轮次。VAE不需要替换，正向提示词输入写的提示词，可以选择基于这个提示词一次性生成几张图，选择生成图片的尺寸，横板、竖版、正方形。采样器和调度器新手小白可以默认，迭代步数可以在2030之间调整，CFG可以在3.57.5之间调整，随机种子1代表随机生成图。所有设置都好了以后，点击开始生态，生成的图会显示在右侧。如果有哪次生成结果觉得很不错，想要微调或者高分辨率修复，可以点开那张图，往下滑，划到随机种子，复制下来，粘贴到随机种子这里，这样下次生成的图就会和这次的结果近似。如果确认了一张很合适的种子和参数，想要搞清放大，则点开高清修复，可以选择想放大的倍数，新手小白可以就默认这个算法，迭代步数建议在2030之间，重回幅度根据需求调整，正常在0.30.7之间调整。 3. 今日作业：按照比赛要求，收集六个主题中一个主题的素材并且训练出lora模型后提交lora模型与案例图像。提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd

大模型在文档投喂后解读文档并提取答案的过程通常包括以下步骤： 1. 问题解析阶段：接收并预处理问题，通过嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe、BERT）将问题文本转化为向量，以确保问题向量能有效用于后续检索。 2. 知识库检索阶段：知识库中的文档同样向量化后，比较问题向量与文档向量，选择最相关的信息片段，并抽取相关信息传递给下一步骤。 3. 信息整合阶段：接收检索到的信息，与上下文构建形成融合、全面的信息文本。整合信息准备进入生成阶段。 4. 大模型生成回答：整合后的信息被转化为向量并输入到 LLM（大语言模型），模型逐词构建回答，最终输出给用户。 在这个过程中还包括以下信息处理步骤： 1. 信息筛选与确认：系统会对检索器提供的信息进行评估，筛选出最相关和最可信的内容，同时对信息的来源、时效性和相关性进行验证。 2. 消除冗余：识别和去除多个文档或数据源中可能存在的重复信息，以防在生成回答时出现重复或相互矛盾的信息。 3. 关系映射：分析不同信息片段之间的逻辑和事实关系，如因果、对比、顺序等，构建一个结构化的知识框架，使信息在语义上更加连贯。 4. 上下文构建：将筛选和结构化的信息组织成一个连贯的上下文环境，包括对信息进行排序、归类和整合，形成一个统一的叙述或解答框架。 5. 语义融合：在必要时，合并意义相近但表达不同的信息片段，以减少语义上的重复并增强信息的表达力。 6. 预备生成阶段：整合好的上下文信息被编码成适合生成器处理的格式，如将文本转化为适合输入到生成模型的向量形式。 最终，全新的上下文被一起传递给大语言模型。由于这个上下文包括了检索到的信息，大语言模型相当于同时拿到了问题和参考答案，通过 LLM 的全文理解，最后生成一个准确和连贯的答案。 相关概念： LLM：Large language model 的缩写，即大语言模型。 Prompt：中文译作提示词，是输入给大模型的文本内容，可以理解为和大模型说的话、下达的指令。 Token：大模型语言体系中的最小单元，不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同，通常 1Token≈12 个汉字，大模型的收费计算方法及对输入输出长度的限制通常以 token 为单位计量。 上下文：英文通常翻译为 context，指对话聊天内容前、后的内容信息，上下文长度和上下文窗口都会影响大模型回答的质量。