以下是关于 AI 办公运用的相关内容： 在文章《Sam Altman｜智能时代》中提到，经过长期的科学发现和技术进步，人类已能利用深度学习技术制造计算机芯片并发展出越来越强大的人工智能。深度学习发挥了作用，且随着规模扩大和资源投入增加而不断改进，这可能是人类历史上最重要的事实，未来 AI 模型将成为个人助理，帮助处理各种任务，改善人们的生活。 在“AI 应用大模型商业化落地现状与思考”中，游戏行业利用大模型不仅能降低成本，还能创新玩法和提供独特体验，如网易的《逆水寒》通过 AI 实现美术开发、NPC 交互和诗词创作。在人力资源管理领域，AI 应用覆盖招聘、绩效评估和员工培训等环节，在全行业的基础办公如 PPT、Excel、会议报告等方面，从单个任务到角色协同都能显著提高效率，健身行业的 AI 减重顾问能解决售前客服和学员健康监护等问题。 市面上有 100 个应用 AI 的产品，主要涉及辅助创作与学习（如写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划器等）、监控与预警（如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等）、优化与管理（如办公自动化工具、物流路径优化工具等）、销售与交易（如艺术作品生成器、销售平台等）等方面，为创业者提供了丰富选择和广阔前景。

以下是为您推荐的跑 ComfyUI 最具性价比的电脑配置： 系统：Windows 7 以上。 显卡：建议使用 6GB 以上显存的 NVIDIA 显卡（N 卡），最低要求 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步。SDXL 出来后，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 可流畅运行，推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。 硬盘：留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。最好把软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 CPU：无特别要求，但如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那运行 ComfyUI 通常也没问题。 需要注意的是，ComfyUI 相比 WebUI 配置更低，系统资源占用更少，出图速度更快，最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行，但速度极慢。配置上不封顶，您可以根据自己的需求和预算来选择。

幻觉是人工智能领域中大型语言模型（LLM）存在的一个问题，主要表现为以下几个方面： 1. 与内部知识不一致的反应以及分享与既定外部知识不一致的信息，例如产生不正确的概括。 2. 在处理特定领域或高度专业化的查询时，容易出现错误信息，尤其当查询超出模型训练数据或需要最新信息时。 3. 模型本质上是模仿训练数据中的统计模式，而非真正理解或检索知识，导致会编造事实性信息。 4. 模型在训练数据中学习到某些问题通常有确定答案，因此面对未知问题会倾向于编造答案以符合训练风格。 针对幻觉问题，目前有以下一些研究和应对措施： 1. 牛津大学通过生成问题的多个答案，并使用另一个模型分组来衡量 LLM 不确定性。 2. Google DeepMind 推出 SAFE，将 LLM 响应分解为单个事实、使用搜索引擎验证事实以及对语义相似的陈述进行聚类来评估响应真实性。 3. OpenAI 推出 CriticGPT 来发现其他 LLM 生成代码中的错误。 4. Cohere 探索使用 LLM 生成的评论增强 RLHF 的奖励模型。 5. 检索增强生成（RAG）将外部数据检索整合到生成过程中，提高模型提供准确和相关回答的能力，解决生成事实错误内容的问题。 6. 采取缓解幻觉的方法，如知识边界检测、拒绝回答机制、允许模型使用外部工具检索信息等。

以下是一些测绘地理信息可能使用到的大模型获取途径和相关信息： 1. 常用的模型网站有： 2. 关于 SDXL 大模型： SDXL 的大模型分为两个部分，base + refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化以生成细节更丰富的图片。此外，还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。 3. 模型下载和分辨： 在 Civitai 网站下载模型时，可通过科学上网，点击右上角筛选按钮找到所需模型类型，如 Checkpoint = 大模型、LoRA = Lora。感兴趣的模型可点击“Download”下载保存到电脑本地。 模型下载保存地址：大模型可存放在 SD 根目录（即下载 SD 时存放的文件夹）；Lora 和 VAE 也有相应的存放位置。 若不知道下载的模型类型及应存放的文件夹，可使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/，将模型拖动到空白处查看模型信息。

以下是在 Coze 上搭建工作流的步骤： 1. 进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后可看到编辑视图与功能，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中涉及的思维导图、英文音频，因无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 此外，在一些具体的案例中，如“随机召唤”工作流 Random_Card_Pet_pro 中： 随机生成属性和宠物描述时，因星级属性需要稳定输出，选择代码节点实现。对于不会写代码的小伙伴，可使用内置的“尝试 AI”功能，但需注意尽量选择 python 代码编写，书写前先确定好要输出的变量，给 AI 写需求时要加上“实现”二字。 生成宠物形象使用 coze 自带的文生图工具 text2image 插件。 宠物形象描述文字生成使用图片理解插件 imgUnderstand。 生成宠物的名字使用大模型节点，借鉴特定逻辑命名。 生成宠物小传/技能/使命时，调用前面节点的相关数据，并按照特定提示词和格式进行操作。 整理输出时，引用前面节点的多个数据，并按照规定的回答格式进行。

以下是关于头条文章仿写提示词的相关内容： 1. 通过广泛试验获得逆向提示词：对给定文本进行逆向提示词工程，提炼文章的语气、写作风格、用词、句式等要素，生成能让 ChatGPT 以任意主题写出类似风格文章的提示词。例如，将乔布斯在斯坦福大学的演讲转化为提示词，可应用于相关演讲稿或自我分享文本创作场景。 2. 设计拟人化提示词模板：如模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，用于创造吸引人的广告词，并可与语音技术结合，创造有趣有效的销售助手。 3. 样例驱动的渐进式引导法：这是一种让 AI 读懂用户想法的方法。以 1 2 个正向样例为起点，通过多轮对话，引导 AI 提炼隐含生成要求，逐步完善提示词。核心步骤包括构建初始样例、评估样例并提炼模板、固定模板强化要求说明、生成结构化提示词。用户主要提供初始样例、判断输出质量、反馈改进建议。该方法简化了提示词设计过程，让非专业用户也能创建高质量 Prompt。

以下是为您整理的 AI 共学内容路径： 1. “城市狂想”文旅短视频创意大赛相关共学课程： 9 月 5 日：AI 文旅视频赏析，分享老师十三，第一课回放： 9 月 6 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，共学文档： 9 月 7 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，第三课回放： 9 月 8 日：AI 文旅视频赏析，分享老师白马少年，第四课回放： 9 月 10 日：AI 文旅视频进阶玩法，分享老师 Tonix，第五课回放： 2. 「AI 编程共学」相关课程： 10 月 28 日 20:00 开始，分享人麦橘，回放链接： 10 月 29 日 20:00 开始，分享人梦飞，回放链接： 10 月 30 日 20:00 开始，分享人银海，回放链接： 10 月 31 日 20:00 开始，分享人南墙，回放链接： 3. 通往 AGI 之路知识库使用指南： 提到共学课程可供学习 config UI，从入门到精通都涵盖，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容。 介绍了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，位于 AI 产品案例板块 3.1。还提到了日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等。 重点介绍社区共创项目，包括 CONFIUI 生态大会东京站：11 月 16 17 日活动内容及报名等。

以下是关于一键生成报表的相关内容： Claude 官方提示词中有多种与生成相关的任务，如公司内情员从冗长报告中提炼关键信息并总结成备忘录，网站大师根据用户需求一键生成单页网站，Excel 公式大神根据用户描述创建 Excel 公式。 使用 Coze 做智能报表助手的实现过程：用户上传 Excel 后，通过工作流获取 Excel 连接，下载并读取数据。最初打算将解析的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，后因大模型计算能力差改为将 Excel 转换为数据表，使用大模型将用户问题转换为 SQL，准确率高。Coze 不能动态创建表，所以自行写服务创建表并插入数据，存表名到 Coze 数据库，根据表名动态执行 SQL 拿到数据。再根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，限制数据 100 条。拿到 SQL 后执行查询，用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数，自行写插件绘制清晰度高的图表。 背景：市面上报表工具上手难，此智能报表助手上传 Excel 就会自动生成可能需要的报表，若不想要推荐的可自行输入需求生成。功能演示包括上传 Excel、解析数据生成报表、查看大图、删除图表、添加图表分析等。体验地址：https://www.coze.cn/s/i6VHgvVf/

以下是关于如何学习 AI 的一些建议： 1. 对于纯 AI 小白，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。学习模式是输入→模仿→自发创造。学习时不必直接复用日记中的学习内容，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习时间较为灵活，有空时进行即可。保持良好的学习状态有助于学习，不必因觉得难以做到而有心理压力。学习资源免费开源。 2. 与“AI+教育”行业前辈交流得出：学习通常具有功利导向，才有强烈付费意愿。“突破性新技术+垂直行业知识”组合能为学习者带来更高投入产出比。在 AI 领域，让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI，投入产出比很高，但要找到高价值应用场景。现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”的主要原因是缺乏足够正反馈的高价值应用场景。 3. 周鸿祎认为，学习 AI 要先建立 AI 的信仰，使用 AI 产品建立基本了解。对于小公司，不建议碰基础设施，可考虑为当地企业做 AI 训练，提供算力支持，但需要服务团队，包括整理知识、寻找业务场景、做垂直训练、微调及业务融合，还应找合作伙伴。

以下是 AI Agent 或工作流的一些落地场景： Long horizon task 长期任务执行：Agent 能像称职的项目经理，分解大任务为小步骤，保持目标导向并适时调整策略。 多模态理解：Agent 能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，全方位感知世界和任务上下文。 记忆与行动：通过先进的记忆机制，Agent 能积累经验，记住对话、操作步骤和效果，行动更精准高效。 自适应学习：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，有两条技术路线：以自主决策为核心的 LLM 控制流和以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol）提供了通用接口协议，将外部资源抽象为“上下文提供者”，便于模型与外部世界交互。 工作流驱动的 Agent 搭建，简单情况分为 3 个步骤：规划，包括制定任务关键方法、总结目标与执行形式、分解子任务等；实施，在 Coze 上搭建框架并分步构建和测试功能；完善，全面评估并优化效果。 典型例子如利用 Kimi Chat 进行网页搜索和总结分析。 包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程。 多 Agent 协作，如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色共同开发应用或复杂程序。 OpenAI 研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”，规划包括子目标分解、反思与改进。