以下是一些 AI 办公场景的小工具： |产品名称|产品适用场景|产品卖点| |||| |AI 智能写作助手|辅助创作与学习|帮助用户快速生成高质量文本| |AI 语言学习助手|辅助创作与学习|辅助用户学习语言，提供个性化学习方案| |爱奇艺智能推荐|推荐与规划|根据用户喜好推荐电影，发现优质影片| |WPS Office|优化与管理|提高办公效率，实现自动化办公流程| |销售：定制销售解决方案|销售|为企业定制销售方案| |客服：定制客服话术|客服|提供针对性的客服话术| |HR：团队绩效管理|人力资源|分析员工绩效并提供考评和改进建议| |HR：面试工具|人力资源|帮助求职者在面试中生成完美回答| |科学：研制采摘机器人|科学研究|借助 ChatGPT 设计并研制番茄收割机器人|

以下是一些常见的 AI 办公场景小工具： 在企业运营方面，有用于日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询、法律文书起草、案例分析、法律条文梳理、人力资源简历筛选、预招聘、员工培训的工具。 在教育领域，有协助评估学生学习情况、为职业规划提供建议、针对学生情况以及兴趣定制化学习内容、论文初稿搭建及论文审核、帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等教育资源的工具。 在游戏/媒体行业，有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局、出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营、数字虚拟人直播、游戏平台代码重构、AI 自动生成副本的工具。 在零售/电商领域，有舆情、投诉、突发事件监测及分析、品牌营销内容撰写及投放、自动化库存管理、自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配、客户购物趋势分析及洞察的工具。 在金融/保险行业，有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞察、保险理赔处理及分析、投资者报的工具。 此外，还有以下具体的工具： Sameday 可以接电话并预约。 Truelark 可以处理短信、电子邮件和聊天。 Osome 可以管理后台办公室。 Durable 可以创建一个完整的专业网站。 通用内容创建工具如 Jasper、Copy 和 Writer 在小型和中型企业中已经获得了显著的用户基础。 针对特定类型企业的垂直化工具，如 Harvey 和 Spellbook 帮助法律团队自动化任务，Interior AI 使代理商能够虚拟布置房产，Zuma 帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。 用于高效做 PPT 的工具，如先让 ChatGPT 用 Markdown 语法展示内容，再借用 MindShow 把 Markdown 内容转换为精美的 PPT。

以下是关于 ChatGPT 的使用方法： 1. 英文学习： 推特博主分享的方法：先把特定 prompt 喂给 ChatGPT（建议开新对话专门用于学习英文），然后 ChatGPT 会扮演美国好朋友，对输入的英文和中文表达返回更地道的表达，对俚语部分加粗，还会针对发送的话题举一反三，结合欧美流行内容给出更多例子。使用方式包括开窗口复制 prompt、手机端打开历史记录、点右上角耳机图标打电话，结束后看回顾帮助阅读。群友在讯飞上尝试了类似版本，效果不错。 2. 产品经理使用： 非专业 BI 工程师的使用过程： 先整理与 GPT 交互的基本思路及步骤，包括旧代码输入、需求及现状问题输入、调试优化、结果输出验证。 Step1：旧代码输入，分次输入过长的旧代码，让 GPT 理解效果及熟悉查询表和字段。 Step2：需求及现状问题输入，帮助 GPT 更好理解真实业务需求，给出针对性优化建议。 Step3：根据优化结果不断调试，GPT 提出重要优化建议，如每次更新 1 天数据、创建中间结果表、利用 CASE WHEN 合并查询约束条件相同的指标，结合自身水平完成代码优化并测试。整个过程需要耐心，包括查资料、报错纠正、补充需求细节等。

LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架。 其技术方案具有以下特点： 提供模块化的工具和库，便于开发者集成和操作多种大模型。 注重简化开发流程，让开发者能将更多精力投入到应用的核心价值创造上。 支持广泛的模型，具有良好的可扩展性，能适应业务需求的变化。 在应用方面： 作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新。 提供全面的文档和示例代码，有助于新用户快速掌握。 充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护。 是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

以下是关于 AI 的最新新闻： OpenAI 新模型于 9 月 12 日发布，为匹配新模型的功能，加强了安全工作、内部治理和联邦政府合作，包括严格测试评估、红队工作和董事会级审查流程。还与美国和英国 AI 安全研究所正式达成协议，允许其提前获得研究版本，建立未来模型发布前后的研究、评估和测试流程。 拜登于 2023 年 10 月 30 日签署 AI 行政命令，要求最强大的 AI 系统开发者向美国政府分享安全测试结果等关键信息。国家标准与技术研究所将制定严格标准进行广泛红队测试，国土安全部将其应用于关键基础设施部门并成立 AI 安全与保障委员会。能源和国土安全部将应对 AI 系统对关键基础设施及相关风险。资助生命科学项目的机构将制定新标准防止利用 AI 制造危险生物材料。商务部将为检测 AI 生成内容和认证官方内容制定指导。联邦机构将使用相关工具让美国人能识别政府通信的真实性，并为私营部门和全球政府树立榜样。

在生成式 AI 革命进入第二个年头时，研究从迅速生成预训练结果的“快速思考（System 1）”转向推理过程中深度思考的“慢速思考（System 2）”，为全新自主型应用程序开启大门。自《生成式 AI：一个创意新世界》发表的两年间，AI 生态系统变化巨大，也有了新预测。生成式 AI 市场基础层趋于稳定，由 Microsoft/OpenAI、AWS/Anthropic、Meta 和 Google/DeepMind 等重要玩家和联盟主导，形成平衡态，只有具备经济实力和巨额资本的玩家仍在竞争，市场结构逐渐明朗，未来生成下一个 token 的成本会降低，数量会增多。随着大规模语言模型（LLM）市场稳定，竞争前沿转向以“系统 2”思维主导的推理层开发和扩展，受 AlphaGo 等模型启发，旨在让 AI 系统进行深思熟虑的推理和问题解决，新的认知架构和用户界面也在改变推理能力与用户的互动方式。 综上所述，对于 AI Infra 市场未来的想象空间，其可能在推理层的开发和扩展方面有更多的发展和创新，市场结构会进一步优化，成本降低和数量增加的趋势也将持续。

深度学习是源于新方法和策略的概念，旨在克服梯度消失问题以生成深层非线性特征层次，从而能够训练具有数十层非线性层次特征的体系结构。2010 年早期的研究表明，结合 GPUs 和激活函数能提供更好的梯度流，足以训练深层结构。深度学习不仅与学习深度非线性层次特征有关，还与学习检测序列数据中非常长的非线性时间依赖性有关。长短时记忆循环神经网络允许网络收集过去几百个时间步的活动以做出准确预测，自 2013 年以来其使用量迅速增长，与卷积网络一起构成了深度学习的两大成功案例之一。 Geoffrey Hinton 从高中时期就对大脑工作原理的相关理论着迷，并在求学期间继续对神经网络进行探索，经过三十多年的努力，将深度学习从边缘课题发展成为 Google 等网络巨头仰赖的核心技术。如今，包括 Hinton 在内的一些学者在互联网上大有名气，他们为各大公司使用深度学习技术改进相关工具做出了贡献。 此外，关于深度学习背后的深层数学，推荐 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合著的《深度学习》一书，该书可在 https://www.deeplearningbook.org/ 上获取。

以下为一些关于动作姿态生成的网站相关信息： 在 Stable Diffusion 中，ControlNet 是一个强大的控制插件。对于姿态约束，您可以通过以下方式操作： 1. 国风 3 模型点击生成姿势，但 AI 识别可能不准确，需耐心刷图和调整参数。 2. 若要细化图片，可使用扩展图片的方法，将图发送到图生图，通过“缩放后留白”和提高重绘幅度改变背景，再用 ControlNet 中的 tile 模型细化，最后使用 SD 放大插件。 3. 当找不到满足需求的动作图片时，可以自定义动作骨架。在【扩展】【加载扩展列表】中搜索【posex】安装插件（若安装不了，可将分享的插件文件夹拷贝至...\\sdwebuiakiv4\\extensions 目录，确保软件为最新版本后重启）。重启后来到首页，点击“将图片发送至 ControlNet”，可通过鼠标操作调整视角。如调一个玛丽琳梦露的经典动作，右边可调整出图尺寸，启用 ControlNet 时，若骨架图来自 posex 链接，无需添加图片和预处理器，直接加载 openpose 模型即可。 另外，公众号【白马与少年】有不同 pose 的骨架图可供参考，回复【SD】获取。该公众号还分享 Stable Diffusion、Blender 等学习心得，有 139 篇原创内容持续更新。

以下是关于动作姿态生成的相关内容： 在使用 Stable Diffusion 进行动作姿态生成时，可采用以下方法： 1. 利用 ControlNet 中的姿态约束功能，如国风 3 模型，点击生成姿态，但可能存在骨骼错位等问题，需要耐心刷图和调整参数。同时，还收集了不同 pose 的骨架图，可通过添加公众号【白马与少年】回复【SD】获取参考。 2. 对于人物绘制，先确定人物动作，可在草图基础上用 Clip Studio Pro 中的 3D 人物模型进行姿态调整，或使用其他 3D Pose 类软件生成人物姿态，然后使用 ControlNet 的 Openpose 功能生成人物姿态。为控制人物色彩，可采用合适图片放入 img2img 中调整 Denoising strength，或使用 ControlNet Color 等插件，过程中需进行 img2img 反复迭代，并适时加入背景元素，人物大致确定后用 photoshop 融合，再继续生成和调整。 3. 对于特殊物品如天狗面具，若 Stable Diffusion 没有合适模型和 Lora，可自行训练专用 Lora，使用时用 inpainting sketch 重绘或在 Photoshop 处理后进入 img2img 重绘，注意重绘区域要小。 4. 对图片进行细化时，可使用扩展图片方法，将图发送到图生图，用 ControlNet 中 tile 模型细化，再使用 SD 放大插件。若找不到满足需求的动作图片，可在【扩展】【加载扩展列表】中搜索【posex】插件，安装或拷贝至指定目录，重启软件后在首页点击“将图片发送至 ControlNet”进行操作，可通过鼠标操作调整视角，调动作时启用 ControlNet，若骨架图来自 posex 链接，无需添加图片和预处理器，直接加载 openpose 模型。

以下是一些在表格访问读写方面好用的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，允许用户直接在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 将自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力，随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。