以下是一些常见的 AI 工具及其能实现的功能： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：通过分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，具有自动化功能，可执行日常或耗时任务。 Clari：从事智能收入运营，能统一各种来源的数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，处理重复性任务和耗时的研究。 辅助写邮件的 AI 工具： Grammarly：提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能，易于使用，支持多种平台和多种语言。 Hemingway Editor：简化句子结构，提高可读性，标记复杂句和冗长句，界面简洁。 ProWritingAid：全面的语法和风格检查，提供详细的写作报告和建议，功能强大，支持多种平台和集成。 Writesonic：基于 AI 生成各种类型的文本，包括电子邮件、博客文章、广告文案等，生成速度快。 Lavender：专注于邮件写作优化，提供个性化建议和模板，帮助提高邮件打开率和回复率。 可以画逻辑视图、功能视图、部署视图的工具： PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。 需要注意的是，虽然这些工具可以辅助创建架构视图，但它们不都是基于 AI 的。在选择工具时，应考虑具体需求，如是否需要支持特定的建模语言、是否需要与特定的开发工具集成、是否偏好在线工具或桌面应用程序等。

以下是关于使用麦肯锡工作法进行行业洞察分析的相关内容： 文本类：行业洞察分析的方法论为使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业。角色为行业洞察分析顾问，背景是客户需要进行新行业的洞察分析但不熟悉，需引导进行系统性研究。顾问具备熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具、擅长文本分析和信息提取、善于从大量信息中找出关键要点、有结构化思维能力可梳理清晰思维导图等技能。目标是使用麦肯锡工作法快速了解新行业。相关链接： 市场营销类：行业洞察分析的方法论为使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业。角色为行业洞察分析顾问，背景是客户需要进行新行业的洞察分析但不熟悉，需引导进行系统性研究。顾问具备熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具、擅长文本分析和信息提取、善于从大量信息中找出关键要点、有结构化思维能力可梳理清晰思维导图等技能。目标是使用麦肯锡工作法快速了解新行业。相关链接： 商业类：行业洞察分析的方法论为使用麦肯锡工作法可以快速了解一个行业。角色为行业洞察分析顾问，背景是客户需要进行新行业的洞察分析但不熟悉，需引导进行系统性研究。顾问具备熟练运用麦肯锡矩阵等管理咨询工具、擅长文本分析和信息提取、善于从大量信息中找出关键要点、有结构化思维能力可梳理清晰思维导图等技能。目标是使用麦肯锡工作法快速了解新行业。相关链接：

学习人工智能（AI）是一个富有挑战但充满乐趣的过程，以下是为您提供的学习路径指南： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛，涵盖图像、音乐、视频等方面。您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 四、掌握相关技巧和工具 1. 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 2. 从编程语言入手学习，例如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 3. 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等体验 AI 的应用场景，也可以探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 五、实践和项目经验 1. 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 2. 参与 AI 相关的实践项目，比如参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 六、持续学习和跟进 AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。

大模型是指输入大量语料，从而让计算机获得类似人类“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作的模型。 大模型之所以被称为“大”，主要体现在以下几个方面： 1. 拥有庞大的参数数量，通常包含从数十亿到数千亿的参数，这些参数包括权重和偏置，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 2. 需要大量的数据进行训练，无论是文本、图像还是音频数据，都是其学习的基础。通过对海量数据的学习，模型能够掌握丰富的知识和技能。 可以用“上学参加工作”这件事来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量的计算，因此 GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：即用合适的算法讲述“书本”中的内容，让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为了让大模型能够更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：就业指导完成后，正式干活，比如进行一次翻译、问答等，在大模型里称之为推导（infer）。

在使用 AI 生成 PPT 的过程中，通常可以将原 PPT 文档中的图片用于新生成的 PPT 中。例如，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。为使 PPT 更具灵动性和观感，还可以让 chatPPT 添加一些动画，最后手动修改细节，如字体、事实性错误等。但在生成 PPT 大纲环节可能会花费较多时间，比如可能会因题目抽象、理解困难而耗时。若遇到类似情况，可以利用 OCR 识别题目内容后交给 GPT4 处理，甚至可以直接上传图片给 GPT4 。 但需要注意的是，具体能否使用原 PPT 文档中的图片以及使用的方式和限制，可能会因所使用的 AI 工具和相关规定而有所不同。

Aily 是飞书智能伙伴创建平台，是一款全新的飞书 AI 应用搭建平台。企业开发者可通过此平台快速搭建出 AI 应用，让用户能以自然语言与应用交互，实现便捷访问数据、更新信息、实时获取商业洞察等。其具有以下特点和功能： 企业跨系统知识问答。 定制专属数据看版。 智能总结经营管理洞察。 更多场景实践，可查看 。 搭建步骤包括：设定 AI“角色”、为其添加数据与知识、为其设定一个技能。 相关链接： 平台链接：aily.feishu.cn 产品入口：http://aily.feishu.cn 教程中心：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/U81ewGNJDi7p6Qk9e5jcdc9RnDd 功能手册：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/YvU2w3WZJiO7igk9O77c2t5cnZe 案例中心：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/ZDSMwDgiLiC5wWkAolKcCpxYn9c 更新日志：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/Mll2wUdTOi0olfkg544cIs4Qnxf 常见问题：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/KhUGwDT6sikAo1kTzWFc8SK9nGf 加入官方社群：https://bytedance.larkoffice.com/wiki/MOXIwE8nbiKd7EkteqPcbOJhntg

以下是关于大模型测试开发的知识梳理： 《Perplexity 指标究竟是什么?》：作者小 A 从自身经验出发，总结梳理新手友好的 transformer 入坑指南，计划从算法 1（NLP 中的 transformer 网络结构）、算法 2（CV 中的 transformer 网络结构）、算法 3（多模态下的 transformer 网络结构）、训练（transformer 的分布式训练）、部署（transformer 的 tvm 量化与推理）五个方面介绍。 《初探 LLM 基座模型》：主要介绍 LLM 基座模型里常见的 3 种 transformer 架构，包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly。 《从 0 到 1 了解大模型安全，看这篇就够了》：介绍了 transformer 的架构，如 encoderonly 适用于自然语言理解任务，encoderdecoder 用于理解和生成内容，decoderonly 擅长自然语言生成任务；还提到大模型的特点，如预训练数据大（来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，常以 TB 级别计）、参数多（如 GPT3 已达 170B）。 《开发：产品视角的大模型 RAG 应用》：从产品视角分享大模型 RAG 应用，包括 LangChain 初体验，预计分成 3 篇分享，分别是项目背景、初步体验和评测结果，调优思路分享，如何测评。

AI 对统计行业的影响主要体现在以下几个方面： 1. 技术平台的转变：如国际学者卡洛塔·佩雷斯所指出，新的技术平台转变对不同行业影响各异，AI 在某些领域可能不会产生最大影响。 2. 工作模式的改变：生成式 AI 技术的发展，如 ChatGPT 等，在提高工作效率的同时，也挑战了传统工作模式，为统计行业带来机遇与挑战。 3. 行业应用的拓展：在金融服务行业，大型语言模型通过生成式 AI 实现了重大飞跃，改变了多个领域，而统计行业可能也会受到类似的影响，从数据处理到内容创造等方面发生变化。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有了诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解和与世界互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类时，可能会在不断改进的过程中导致超级智能的出现，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来一系列关于意识、合作与竞争等方面的重大转变和问题。 在产业发展方面，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，改变工业生产模式和经济发展形态，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。

人工智能的发展前景十分广阔。 在日常生活中，我们已经与人工智能有诸多互动，比如交通、天气预测以及电视节目推荐等，其普及程度和发展速度令人惊叹，使计算机能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。 从未来进化的角度看，当计算机在各项任务上超越人类后，可能会在不断改进的螺旋中发展出超级智能，甚至可能出现具有自我意识和超级智能的数字生命形式，这将带来关于机器意识、物种竞争等一系列有趣且重要的问题。 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，改变工业生产模式和经济发展形态，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）、应用层（行业场景应用）等部分。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。