人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已与人工智能频繁互动，如交通、天气预测和电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 对于未来，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会出现超级智能，机器可能具有自我意识和超级智能，成为真正的数字生命形式。届时，我们对机器意识的概念将发生重大转变，也会面临诸如合作与竞争基础、伦理道德等有趣且重要的问题。 在产业方面，人工智能是引领科技革命和产业变革的基础性和战略性技术，加速与实体经济深度融合，改变工业生产和经济发展形态，对新型工业化、制造强国、网络强国和数字中国建设有重要支撑作用。其产业链包括基础层（算力、算法和数据）、框架层（深度学习框架和工具）、模型层（大模型等）和应用层（行业场景应用）。近年来，我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用等方面快速发展，形成庞大市场规模。随着以大模型为代表的新技术加速迭代，呈现出创新技术群体突破、行业应用融合发展、国际合作深度协同等新特点，也亟需完善产业标准体系。

如果您想从零开始了解 AGI，可以按照以下步骤进行： 1. 记忆方面：先从 AI 的历史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）、基本术语（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）、重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）、方法和原理（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）等开始了解，看看入门课程（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ZYtkwJQSJiLa5rkMF5scEN4Onhd?table=tblWqPFOvA24Jv6X&view=veweFm2l9w）。 2. 理解方面：进一步了解 AI 领域的主要思想和概念（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS），将精选 AI 网站（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblrU3QwceYkyu5Y&view=vewhpVxSzR）和 APP 产品（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/BVmWwpSJGioFyJkfAI3crXWTnyb?table=tblLFKWXaBNu2RC8&view=vewDRCDZJH）都试一试。 此外，您还可以参考以下资源： 人工智能简史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl1tOC3ZKbrcHVn&view=vewTtypUZc）和 AI 绘画简史（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblbBhy4ig3JTr5z&view=vewTtypUZc）。 10 篇从 0 到 1 的文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblolGx2mprs1EQz&view=vewx5ROYtl）。 10 篇深度文章（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblC69kVi8xZMQ4B&view=vewFgR7hhS）。 10 个重要人物（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblLtN12KuvP5reO&view=vewuvGBXhd）和 100 位领军人物（https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblPSIB8sJSwq8bb&view=vewuvGBXhd）。 言之有物|金句引用（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tblnGZ55rkjJxQKJ&view=vewa05IP7l）。 80+名词解释（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbltvr7KExCt7Jpw&view=vewjxk9tDu）。 20 本 AI 中文书籍（https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/PFXnwBTsEiGwGGk2QQFcdTWrnlb?table=tbl2sA7TLn8L4uYp&view=vewjfsOgyJ）。

要读取飞书的文档来使用 Coze，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 因为前面需要对多维表格操作，所以先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体操作可以阅读飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 后即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 2. Coze 国内版本（https://www.coze.cn/store/plugin）提供了丰富的插件，其中 LinkReader 插件可以读取文档。 3. 创建智能体时，点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以分割。选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入，然后就将飞书的文档内容以区分开来，这里可以点击编辑修改和删除。添加好 Bot 后可以在调试区测试效果。

以下是一些能够对 AI 进行数据处理的工具： 1. 对于中小企业利用人工智能进行转型的场景，可选择能够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，用于分析客户和市场数据，为决策提供支持。 2. 在 Excel 方面，有以下几种 AI 工具和插件： Excel Labs：是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可直接在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合了多种办公软件的 AI 工具，能通过聊天形式完成数据分析等任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、文本内容等，并执行情感分析、语言翻译等任务。 3. 在其他领域，科学家成功使用生成式 AI 设计与癌症相关的抗体，AI 还被用于打击严重犯罪，如在儿童图像滥用数据库中利用其强大的数据处理能力识别受害者和犯罪者。同时，AI 能增加网络安全能力，相关公司用其分析大量恶意软件数据并应对网络安全漏洞。

以下是关于 AI 生成 PPT 的相关内容： 卓 sir 的经验： 先让 GPT4 生成 PPT 大纲，然后将大纲导入到 WPS 中，启用 WPS AI 一键生成 PPT。为增强 PPT 的灵动性和观感，让 chatPPT 添加动画，最后手动修改细节，如字体、事实性错误等。制作过程中，最耗时的是让 GPT4 生成符合要求的大纲，3 小时的制作时间里，大纲环节就花了 2 小时。 市面上的 AI 生成 PPT 产品： 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 AI 生成 PPT 的一般思路： 1. AI 生成 PPT 大纲 2. 手动优化大纲 3. 导入工具生成 PPT 4. 优化整体结构 以爱设计为例，导入大纲到工具生成 PPT，其他工具操作方式大同小异，基本基于 Markdown 语法的内容来完成 PPT 的生成。 相关推荐： 扩展阅读： 《》 《》 相似问题： 有没有生成 PPT 的应用推荐，不用翻墙的 免费生成 PPT 的网站有哪些 推荐一款文字生成 ppt 的工具

以下是一些常见的提示词设计模式： 1. ICIO 框架：包括 Instruction（指令，即希望 AI 执行的具体任务）、Context（背景信息，给 AI 更多引导）、Input Data（输入数据）、Output Indicator（输出引导）。 2. CRISPE 框架：涵盖 Capacity and Role（能力和角色，指定 ChatGPT 应扮演的角色）、Insight（见解，提供请求背后的背景等）、Statement（声明，明确要求 ChatGPT 做什么）、Personality（个性，设定回应风格）、Experiment（实验，请求回复多个示例）。 3. BROKE 框架：包括 Background（背景，提供充足信息）、Role（角色）。 4. ROSES 框架：包含 ROLE（角色）、OBJECTIVE（目的）、SCENARIO（方案）、EXPECTED SOLUTION（解决方案）、STEPS（步骤）。 5. RACE 框架：有 ROLE（角色）、ACTION（行动）、CONTEXT（背景）、EXPECTATION（期望）。 6. PATFU 泡芙提示词框架：包括 Problem（问题）、Aera（领域及角色）、Task（任务）。 创建提示词的三个基本准则如下： 1. 展示和告诉：通过说明、示例或两者结合清楚表明需求。如让模型排序或分类时，展示想要的内容。 2. 提供高质量数据：构建分类器或遵循某种模式时，确保有足够且正确的示例。 3. 检查设置：温度和 top_p 设置控制模型生成响应的确定性，根据需求调整。要求唯一正确答案时设低，想要多样化响应时设高，注意避免认为它们是“聪明度”或“创造力”控制。

目前人工客服机器人的发展情况如下： 聊天机器人工作状况良好，可通过 LangSmith 跟踪检查其最新运行情况。 设计可能已满足需求，代码封闭，行为符合预期。 但存在潜在问题，对单个提示压力较大，若添加更多工具或工具更复杂，机器人使用工具的效率和整体行为可能受影响。 后续将展示如何通过根据用户意图将其引导至专业代理或子图，来更精确控制不同用户体验。

AI 在法律行业中有以下应用方面： 1. 案例检索： 最好使用法律行业垂类的 AI 产品，通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 Prompt 指令词示例： 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例，分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准，为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决，总结对雇主有利的判决趋势，为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例，特别是涉及工业废弃物处理的法律责任，为客户提供合规处理建议，以降低潜在的法律风险。 预计效果：AI 系统将检索相关数据库，找出符合要求的判例，并提炼出关键判决理由和结果，形成摘要报告。 2. 提供法律建议： 可以采用 SWOT 分析法或 4P 原则等逻辑结构，例如使用 SWOT 分析法来评估一个商业合同的优势、劣势、机会和威胁，从而帮助客户完成更明智的交易。 从多个角度进行思考，比如在分析一个商事诉讼时，从市场趋势、竞争对手的行为、战略规划、财务状况以及市场前景等多个角度来思考诉讼策略，以确保为客户提供全面且深入的法律建议。 用简洁明了的语言总结核心观点和注意事项，例如概括出 5 点关于案件处理的核心观点，并列出 7 点在案件推进中需要特别注意的事项。 使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt，让建议更有条理，通过 AI 给到更优质的信息。 赋予 AI 角色，比如“你是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析”，以更有效地利用其数据处理和模式识别能力，提升律师的工作效率。 3. 处理信息检索与整理任务：律师可以指导 AI 精确抓取相关法律法规、先例判决等关键信息，迅速获得案件准备所需的素材，花更多时间进行法律分析。 4. 自动化处理文档：律师可以指导 AI 生成和修改标准化合同，例如给出 prompt “根据提供的模板，自动生成一份关于 XX 事项的合同草案，并标注出需要人工审核的关键条款”，在保证合同质量的同时，大幅减少在文档起草和修订上的工作量。 5. 辅助整理案件事实和证据：在涉及复杂法律关系和前沿性的案件处理中，律师依靠自己的专业进行分析，发挥沟通能力获取细节信息和推进案件进度，利用 AI 来辅助整理案件事实和证据，减少大量工作时间。

很抱歉，目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说，数据驱动建模具有以下几个特点： 1. 基于大量数据：依赖丰富的数据来构建模型，数据量越大，模型可能越准确。 2. 自动发现模式：能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。 3. 适应性强：可以根据新的数据进行调整和优化，以适应不断变化的情况。 4. 客观性：结果主要由数据决定，减少了主观因素的影响。 5. 预测能力：能够对未知的数据进行预测和推断。

以下是一些在医疗影像中使用的 AI 模型： 智谱·AI 开源的模型，如 WebGLM10B，它利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统，旨在通过将网络搜索和检索功能集成到预训练的语言模型中，改进现实世界的应用部署。代码链接： WebGLM2B，同样利用百亿参数通用语言模型（GLM）提供高效、经济的网络增强型问题解答系统。代码链接： MathGLM2B，在训练数据充足的情况下，20 亿参数的 MathGLM 模型能够准确地执行多位算术运算，准确率几乎可以达到 100%，其结果显著超越最强大语言模型 GPT4 在相同测试数据上 18.84%的准确率。代码链接： MathGLMLarge，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLM10B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。此外，还使用 ChatGLM6B 和 ChatGLM26B 作为基座模型来训练 MathGLM。这些骨干模型赋予 MathGLM 基本的语言理解能力，使其能够有效理解数学应用题中包含的语言信息。代码链接： MathGLMChatGLM6B，采用 GLM 的不同变体作为骨干来训练 MathGLM，包括具有 335M 参数的 GLMlarge 和 GLM10B。