以下是关于如何使用机器学习模型进行销量分析的分步骤介绍： 第一步：安装运行需要的依赖项。 第二步：准备数据集。 用于实验可以尝试用模拟数据集，模拟数据的批次是 117，跑出来的形状是 117 组数据，训练集占 78%（91 组），测试集占 22%（26 组）。 也可以使用自己的数据集。若本地运行，可让 GPT 改成遍历本地文件地址。 第三步：拆分数据。 第四步：数据预处理。 由于实际数据绝对值落差很大，比如点击率（CTR）通常只有 1%，而媒体花费可能上百万，会影响模型对于每个因素的贡献率判断，因此要做缩放处理（归一化），让每个变量之间的关系对等。 第五步：初始化模型。 这一步数据集训练最费时间，取决于数据量大小和训练步长。 第六步：运算可视化。 自由度较高，常用的例子有： 损失值（预测数值和实际数值的差异，用于辨别模型的准确性，曲线越一致，模型性能越好，极端情况可能有模型过拟合，此时可通过非线性函数处理）。 绘制残差图（评估拟合性）。 所有单一变量对最终销售的贡献。 Baseline 预测（在没有任何外因干预的情况下，销售额的走势，这里用的是模拟数据，趋势不准）。 所有外因对销售的贡献度。

LangGPT 是由云中江树开发的一款开源提示词框架。它旨在解决传统提示词在系统性、灵活性和用户友好性方面的不足，更好地挖掘和利用大模型的潜力。 随着 GPT4 等新一代模型的发布，提示词的重要性日益凸显，其编写过程逐渐成为 AI 时代的一种编程语言，而 LangGPT 提示词框架就是为了应对高效编写高质量提示词这一需求而研发的。 云中江树早在 2023 年 3 月就提出了结构化构建提示词的方法，并于 5.4 青年节开源发布，很快收藏破千，成为 GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目，还撰写了学术论文开源发表。 LangGPT 提出的结构化提示词已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用，当前已发展成为国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群。其愿景是让人人都能写出高质量提示词，为大众提供一套可操作、可复现的提示词方法论、工具和交流社群。 使用框架时，可以换着不同的预设角度去描述同样一个物体。例如，去年有人用 LangGPT 的框架，模拟一个能以善解人意的方式讲解任何学科概念的老师进行输出。

结构化提示词是一种提示词构建的方法，由云中江树提出并开源发布。其思想类似于日常写作中使用的文章结构，通俗来说就是像写文章一样写提示词。 例如，小七姐提供了一套极简的基础结构化编写 Prompt 的框架，包括定义角色、描述角色信息（如作者、版本、语言、主要功能）、列出主要目标、限制条件、所需技能以及工作流程等。 在一些领域如舞曲提示词中，也存在特定的结构提示词，如上行进行、预示性歌词、气氛转变等。 LangGPT 提出的结构化提示词已被国内主流大模型智能体平台使用，并发展成为有影响力的学习交流社群。

要成为一名人工智能产品经理，您可以参考以下内容： 职责描述： 1. 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 个人能力发展方面： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：分为技术研究路径和商业化研究路径。这个阶段需要对某一领域有认知，可以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。 3. 落地应用：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 此外，AI 产品经理需要懂得技术框架，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。同时，要关注场景、痛点、价值。 在技能方面，AI 产品经理需要掌握的算法知识具有以下必要性： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能更准确地评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识可以提升数据分析能力。

以下是利用 AI 快速了解一个行业的方法： 1. 行业调研报告步骤： 让 AI 阅读学习一篇优秀的行业调研报告，总结方法论，输出研究方法和操作框架。 询问 AI 文章收集行业数据时使用的一手和二手数据，并推荐靠谱的行业资料收集网站。 要求 AI 参考上述内容，写一份“XXX 行业调研报告”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，并输出报告框架。 请 AI 针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。完成上述 4 个步骤后，AI 会生成初稿，之后可根据需求进一步完善章节内容，并结合自身经验和知识进行润色调整，从而完成一篇有内容、有结构的行业调研报告。 2. 实现“有深度”的路径： 自己对行业比较了解，整理深度洞察和见解。 一步一步深度咨询 AI，借助其海量知识，边学习、边研究、边洞察总结。（借助 AI 可加速学习和研究能力） 3. 操作示例：获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！ 另外，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识并带着人类进步。其性质允许我们拆解研究其内部工作机制，构建学习的飞轮，最终可能成为下一代专家（无论人类还是 AI）的教师。

利用 AI 生成智能财税平台可以从以下几个方面考虑： 1. 预测方面：生成式 AI 能够帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析自动化。还能发现模式，从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，例如考虑宏观经济因素，并建议如何适应模型以支持公司决策。 2. 报告方面：生成式 AI 可以自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析到外部和内部报告中，如董事会材料、投资者报告、周报表等。 3. 会计和税务方面：会计和税务团队在咨询规则和应用方面需要花费时间，生成式 AI 可以帮助综合、总结，并就税法和潜在扣除项提出可能的答案。 4. 采购和应付账款方面：生成式 AI 能够帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 但需要注意的是，生成式 AI 在这方面的输出当前仍有局限性，特别是在需要判断或精确答案的领域，常常是财务团队所需的。生成式 AI 模型在计算方面持续改进，但目前尚不能完全依赖其准确性，或者至少需要人工审查。 在利用生成式 AI 构建智能财税平台时，还面临一些挑战： 1. 使用金融数据训练 LLMs：LLMs 目前是在互联网上训练的，金融服务用例需要使用特定于用例的金融数据来微调模型。新进入者可能会先使用公开的公司财务数据、监管文件等公开金融数据优化模型，然后使用自己收集的数据。现有参与者如银行或大型金融服务平台可利用现有专有数据，但可能过于保守，这给了新进入者竞争优势。 2. 模型输出准确性：金融问题的答案可能对个人、公司和社会产生重大影响，新的 AI 模型需要尽可能准确，不能产生幻觉或编造错误但自信的答案，尤其是关于个人税收或财务状况等关键问题。一开始，人类常作为 AI 生成答案的最终验证环节。 原文地址：https://a16z.com/2023/04/19/financialserviceswillembracegenerativeaifasterthanyouthink/ 原文作者：Angela Strange, Anish Acharya, Sumeet Singh, Alex Rampell, Marc Andrusko, Joe Schmidt, David Haber, Seema Amble 发表时间：2023 年 4 月 19 日 译者：通往 AGI 之路

以下是一些设计海报的 AI 产品： 1. Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是一个非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，用户通过简单拖放操作创建海报，其 AI 功能可帮助选择合适颜色搭配和字体样式。 2. 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案，稍作调整即可完成完美设计。 3. VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能帮助用户快速找到合适设计元素。 4. Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，用户可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，还集成丰富模板库和自动图像编辑功能，如智能布局和文字优化，简化设计流程。 用 AI 快速做一张满意海报的方法： 1. 软件指引：使用无界 AI，网址：https://www.wujieai.cc/ 。无界 AI 作为出图工具的优势在于国内网络即可稳定使用，有免费出图点数，支持中文关键词输入，无需额外下载风格模型，可直接取用。 2. 需求场景：当想发朋友圈/微博/twitter 等，网上找的图可能又糊又 low 还容易撞图，相册里的照片可能不合适，这时就需要自己制作特别的图。 3. 大致流程： 主题与文案：确定海报主题后，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助完成文案。 风格与布局：选择想要完成的风格意向，背景不一定空白，根据文案和风格灵活调整画面布局。 生成与筛选：使用无界 AI，输入关键词，生成并挑选一张满意的海报底图。 配文与排版：将上述素材进行合理排版，得到成品。排版同样可以参考 AIGC 海报成果。 使用无界 AI 制作海报时，可选择皮克斯卡通模型，本案例应用场景为朋友圈 po 图，画幅比例选择 1:1。关键词类别包括场景（如向日葵花田、面包店等）、氛围（如温馨、温暖等）、人物（如父亲和女儿、父亲和儿子）、造型（如发型、发色、服饰、配饰）、情绪（如笑得很开心、大笑、对视等）、道具（如童话书等）、构图（如半身、中景等）、画面（如色彩明艳）等。

以下是关于 AI 出题的相关内容： 在教学中，可利用 AI 生成测验题，例如为学生掌握课文重点词汇和句式、了解阿房宫历史等方面出题。提升的办法包括出 20 道并挑选修改，还可根据量规自动评分。教师培训师可对实习老师的试讲语言进行评价。 在教育实践探索方面，借助大模型能实现个性化学习和定制化作业，AI 善于模仿中高考、托福雅思等各类测试题，提示词逻辑可迁移到不同学科。 在 Video Battle AI 视频挑战中，本期特邀作家李诞担任出题人和评委，题目是“蛋”。

以下是关于将工作任务分解为具体步骤的提示词相关内容： 提示词工程的任务可分解为两个步骤，如 Pryzant 等人（2023）所做：第一步，模型预期检查当前提示词和一批样本；第二步，模型预期编写一个改进的提示词。 对于复杂任务，可将其分解成更小的步骤，并在提示词中明确每个步骤的具体操作，引导模型逐步完成任务。例如，使用以下逐步说明：步骤 1 用户将提供用三重引号引用的文本。用一个句子总结这段文本，并以“摘要：”作为前缀。步骤 2 将步骤 1 的摘要翻译成西班牙语，前缀为“翻译：”。 如果将任务分解，Claude 在执行任务时犯错或遗漏关键步骤的可能性会降低。 为了鼓励模型仔细检查批次中的每个示例，并反思当前提示词的局限性，可指导提案模型回答一系列问题，如输出是否正确、提示词是否正确描述了任务、是否有必要编辑提示词等。 实际操作中，提示词插入整个输入序列的位置是灵活的，可能位于输入文本之前用于描述任务，也可能出现在输入文本之后以激发推理能力。在元提示词中应明确提示词和输入之间的相互作用。

AI 能够帮助您实现语音转文字。以下为您提供一些相关信息： 在游戏《神谕》中，使用的是 GVoice 提供的语音录制和识别能力，其中文识别率优秀。语音识别的少量错误，可被 ChatGPT 正常理解和纠错，衔接流畅。 推荐使用 OpenAI 的 wishper 进行语音转文字，相关链接为：https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。另外，还有 https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ，这个项目在 JAX 上运行，后端支持 TPU v48，与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比，快 70 多倍，是目前最快的 Whisper API。 在算法驱动的数字人中，ASR（Automatic Speech Recognition，语音识别）能将用户的音频数据转化为文字，便于数字人理解和生成回应。