以下是为您提供的关于 AI 上中下游的相关报告内容： 2024 年人工智能发展状况： 在上一届 SOAI 发布后不久，斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数。模型开发者的平均得分起初为 37 分，中期更新时攀升至 58 分。2024 年 5 月的最新一期基于 100 项指标，评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度，涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、“模型级”因素（围绕能力和风险）、“下游”标准（围绕分布）以及社会影响。其中，计算和使用政策的评分改善强劲，而“上游”评分仍较疲弱。 AI 产业的产业链结构： 大致分为上游的基础设施层（数据与算力）、中游的技术层（模型与算法）、下游的应用层（应用与分发）。对于上中下游分别有哪些值得重点关注的企业（或产品），经过大量的信息收集和汇总工作，并结合几家知名咨询机构的文档，绘制了相关图谱，但为避免广告嫌疑，未展开详细说明。 生成式 AI 季度数据报告（2024 年 1 3 月）： 经讨论，根据 a16z 榜单重新整理分类，从原有红杉模态分类改为从用户特性出发的分类，如生产力、社交、教育、创意内容等。部分赛道如 LLM 基础设施/开发者生态、垂类分类、Agent 赛道等的热度参考存在局限性。同时提到了一些相关的公众号，如 aiwatch.ai 等。

以下为您推荐一些可生成高中教学 PPT 的 AI 工具： 免费工具：讯飞智文（http://zhiwen.xfyun.cn） 付费工具：百度文库（https://wenku.baidu.com）、Gamma.app 这些工具具有以下特点： 内容自动生成，可根据反馈多次修改。 可以自定义格式模板，实现格式自动调整。 有的网站，如 tome、gamma，配图也是由 GenAI 根据页面内容生成的。 呈现 AI 生成的 PPT 结果，用户不满意可以自行选择模版。 AI 辅助制作 PPT 具有以下优势： 减轻排版工作的压力。 生成打底的内容，减轻人写内容的工作。 能够为文章生成 PPT，帮忙摘要内容，生成大纲列表。 能根据主题扩充成大纲列表，乃至具体内容。 在特定场景下，如学生快速为小组展示配 PPT 时，不用修改可直接使用。

以下是关于如何更好地掌握和学习 AGI 的一些建议： 学习前状态：可能存在不理解 AI、提示词工程等情况，比如个人是文科生、不懂代码、英语差，在学习前注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路，对 ChatGPT 的认识也较浅。 学习后现状：能够创建多 Agent 智能体，进修 python 以实现更多功能，在营销文案、SQL 代码学习应用方面有所进展，创建了图像流智能体和 Agent 智能体玩具，在公司实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答基本功能，进行了学习 Dr.kown 的尝试实践和图像流的尝试。 学习路径：关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”。学习路径类似主线加支线的游戏通关，学以致用，通过学习、分享不断填补知识缝隙来成长。 新手学习 AI 需记住这是长期过程，要有耐心和持续努力，不要怕犯错。完整学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法来设计。 同时，「通往 AGI 之路」涵盖丰富内容，包括 AI 提示词、AI 绘画、AI 语音与数字人、学习路径规划、产品介绍、数据分析、研究报告与课程、论文和数据等，为不同类型同学规划不同学习路径，还有众多开源内容共建和丰富的应用案例、场景等。

以下是关于 AI 打造个性化学习路径的相关内容： 在教育领域，AI 的应用带来了颠覆性的改变。个性化学习平台通过集成算法和大数据分析，能实时跟踪学生学习进度、诊断学习难点并提供个性化建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式的分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 AI 在自动评估方面也有显著进展，如利用自然语言处理技术的 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 智能辅助教学工具使课堂教学更丰富互动，如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 可创建定制学习内容。 在虚拟现实和增强现实方面，AI 技术不断推动边界。如 Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 生成式人工智能在教学中的应用包括： 个性化学习计划：分析学生表现，根据知识差距和个人学习风格创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸：生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通：与新的 AI 工具结合，为学生提供更好的准备工具。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法和建议： 英语学习： 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习： 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获取个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，能更高效、个性化地进行学习并取得更好效果。但需注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您生成的培训框架相关内容： 一、AI 在教育培训中的应用 1. 数字教师 借助大型语言模型，人工智能生成的角色可以作为数字教师，如让牛顿亲自授课《牛顿运动定律》，让白居易为您讲述《长恨歌》背后的故事。 数字教师可以实现一对一辅导，不受情绪左右，提高学生参与感。 能够根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，提高学习效率和成果，缓解教育资源不平等问题。 2. 数字陪伴 人工智能生成的虚拟角色可以作为孩子的玩伴，来自他人的赞美等社会奖励，促进儿童成长，提高学习成绩。 二、AI 相关技术原理与概念 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词 AI：人工智能。 机器学习：电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习：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。 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，因有很多层所以叫深度，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI：可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM：大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；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。 3. 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 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

以下是为您提供的售后技术支持的 AI 解决方案： 在汽车售后场景中，主要存在以下问题： 1. 服务顾问缺少专业知识，无法提前协助车主评估车辆问题，并反馈标准化解决方案。 2. 维修技师在车辆检查和车辆故障分析方面依赖经验水平，缺少辅助分析的工具和直观的辅助指引。 3. 维修方案由技术支持人工编写，输出标准无法保障。 针对这些问题，AI 解决方案具有以下功能： 1. 解答问题：当用户提出问题，它像专业的售后顾问，通过询问细节给出初步判断，涵盖问题原因、维修方向、价格与时间预估。然后转变为技术维护人员角色，分析问题原因，列出具体检查步骤，等待工程师反馈结果后，给出精准解决方案及操作视频。 2. 文档输出：问题解决后，生成维修报告给用户，以及案例归档文档，并将其存入 AI 知识库，丰富知识库内容，方便后续查询和提供更专业的回答。 3. 智能录入：AI 知识库功能强大，不仅支持单独文本录入还支持链接录入。通过识别一篇文章，能智能解析分解出多个知识点并录入知识库，对归档文档的解析录入进一步丰富了知识库。 此外，还有以下 AI 产品案例和投稿与工作场景相关： 1. 销售：定制销售解决方案，涉及企业产品和服务内容、客户需求和参数、营销方案和推广策略、数据处理和模型训练、客户满意度和营销效率、往期营销方案。 2. 客服：定制客服话术，包含产品知识、使用方法、售后服务、售后维修、支付方式、支付流程、产品购买、产品配送、客户投诉、客户建议、政策法规、使用注意事项、客服身份等关键词库。 3. HR：团队绩效管理，根据团队和个人的绩效的往期数据，分析员工绩效排名，输出绩效考评和迭代改进建议。 4. HR：面试工具，开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具，帮助求职者在面试中生成完美的回答。 5. 科学：研制采摘机器人，荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）科学家借助 ChatGPT 设计并研制出了一款番茄收割机器人。

以下是用 AI 根据自己的照片生成动画风格头像的方法： 1. 准备一张自己比较满意的照片。 2. 如果还没有 Midjourney 账号或不懂基础操作，可以参考之前的教程。 3. 在 Discord 社区的 Midjourney 服务器聊天栏点击“+”，然后点击上传文件，选取准备好的照片，在聊天框发送（记得点击回车或发送按钮）。 4. 图片上传到服务器后会生成唯一链接，点击图片，在浏览器中打开，复制浏览器上方的链接。 5. 使用复制的链接加 prompt 提示词发送给 Midjourney，Midjourney 会根据需求生成特定的图片，这就是 Midjourney 的以图绘图功能。 另外，细心的友友可能发现了我刚开始喂的图其实也是 AI 生成的。这就要给大家提个醒了，在玩的过程中如果生成了自己比较满意的图，一定要记得存起来。下次想要同种类型的就可以直接拿来喂图，效果要比重新找的好很多哟~

以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容： User Evaluation： 这是一个利用人工智能（AI）来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括： AI 驱动的转录：支持 57 种以上语言的转录功能，能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察：从数据中快速生成有用的洞察，每个洞察都附有数据来源。 集合管理：使用直观的看板（Kanban）板来组织和分享洞察，添加标签和笔记。 AI 生成报告：生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿：一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源：分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板：提供多种洞察模板，帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析：解释音频和视频文件中的客户情感，识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote： 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有： 用户投票板：用户可以发布和投票他们希望看到的功能，企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置：只需 2 分钟即可完成设置，并提供免费计划。 无缝集成：可以将投票小部件无缝添加到应用中，用户无需再次登录即可发布和投票，减少摩擦并增加反馈。 定制化：支持内置的浅色/深色模式，用户识别和配置。 透明度和信任：通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能（AI）进行转型： 在数据驱动决策方面，特别是数据分析和洞察部分： 目标是通过使用人工智能（AI）工具来分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 首先，利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具，如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据，进行分析，识别模式、趋势和相关性。 其次，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略，如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议，将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略，实施后持续监控效果并收集数据，反馈到 AI 分析中形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文：AI 做用户研究｜Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告： 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面，高质量显示被提及 44 次等；劣势方面，兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。

以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析和观点： 首先，对于 GPTs/GLMs 能否帮助创作者赚钱，答案是能，但大多数人不能。从一组数据来看，即使是最大的第三方 GPTs 商店，结果也显示并非普遍能实现盈利。 大型语言模型在处理数学问题时可能会出错，因为其主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算设计。 学了 AI 有可能赚钱，人工智能领域有高薪工作如数据科学家、机器学习工程师等，掌握 AI 技术可增加在金融、医疗、制造业等行业的就业机会和职业发展可能性。但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，仅学会基础知识可能不够，需要持续学习和实践。 在艺术创作方面，生成式 AI 使想象变为现实，内容创作是其第一个主流用例。从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利都有可能性。生成式 AI 工具已在多种媒介中推出。 总之，用 AI 赚钱并非易事，需要综合多方面的能力和因素。

以下是关于 AI 辅助访谈过程分析与信息提取的相关内容： 在“危柯宇：如何让 AI 走进我们的工作和生活”中，案例二“【调研达人秘籍】用 AI 破解信息迷阵，轻松收获深度报告（提效 10x）”提到了以下要点： 效益方面：通过清晰的 AI 工作流，能在短时间内完成深度调研，为决策提供有力支持。 AI 赋能调研工作流包括： 启动智库引擎：询问 AI 如何理解问题（参考截图一）。 搭建信息骨架：询问 AI 如何汇报内容（参考截图二）。 精准信息挖掘：向“秘塔 AI”定向搜索（参考截图三）。 信息融合与分析：让“Kimichat”综合分析（参考截图四和五）。 汇报成果精炼：整合分析结果，制作报告，分享实用调研工具（参考截图六和七）。 详情可查看上面的即刻链接。