以下是将茶文化和 AI 科技领域结合以宣扬茶文化的一些建议： 创作策略： 1. 主题明确：聚焦茶文化与科技的融合，突出茶文化在现代社会的价值和魅力。结合 AI 技术，展示茶文化的创新发展和未来趋势。 2. 展示文化多样性：运用 AI 技术，精心挑选代表不同地区茶文化特色的元素，如茶叶品种、茶具、茶艺表演等，展现茶文化的丰富多彩。 3. 融合现代科技：运用 AI 技术创造新颖的视觉效果和互动体验，例如通过虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术让观众身临其境地感受茶园风光和茶道过程。 4. 讲好茶文化故事：紧扣茶文化的核心内涵，展示其在人们生活中的积极影响，传递正能量。 5. 互动与参与：鼓励观众通过社交媒体平台参与与茶文化相关的互动和讨论，增加参与度和影响力。 创作思路： 1. 深度文化挖掘：通过 AI 分析和整合大量茶文化相关的文献、历史资料、社交媒体内容等，深入挖掘茶文化的精粹和特色，包括茶的种类、制作工艺、茶道礼仪等方面。 2. 自然风光和茶园展示：结合高清摄影和图像识别技术，从大量的茶园风光和茶叶生产照片中筛选出最具代表性和视觉冲击力的画面，让观众感受茶叶生长的环境和过程。 3. 故事性和情感连接：运用自然语言处理和创意写作技术，根据不同的茶文化元素创作富有情感的故事和描述，加强观众与茶文化的情感连接。 此外，还可以参考以下实际案例： 1. 飞行家分享中提到的所有 prompts 和参数开源，在特定时间分享与茶文化相关的内容，引导大家动手复现。 2. 绘画板块的开源案例参数教程可用于创作茶文化相关的绘画作品，并结合 AI 手段制作成视频。 3. 希望借助 AI 的力量宣扬传统文化的思路，例如将茶文化与书法作品做结合，举办 AI 书法展，将书法作品和 AI 作品相结合。

以下是一些快速了解 AI 行业发展的方法： 1. 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。您可以关注 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。 2. 阅读行业报告：例如《2024 年度 AI 十大趋势报告》，该报告从技术、产品、行业三个维度勾勒 AI 现状、展望未来走势。其中包括大模型创新、Scaling Law 泛化、AGI 探索、AI 应用格局、竞争、增长、产品趋势、智变千行百业、行业渗透率、创投等方面的趋势分析。 通过以上途径，您能够较为全面和快速地了解 AI 行业的发展动态。

以下是一些基于文本描述需求自动为您组建表格的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了多种办公软件，通过聊天形式，用户告知需求后，Copilot 会自动完成任务，包括 Excel 中的数据分析和格式创建等。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是房地产策划中可以通过 AI 实现的一些使用场景： 1. 房地产装修设计：像酷家乐装修设计软件，利用图像生成和机器学习技术为用户提供装修设计方案，用户可根据喜好选择和调整。 2. 虚拟布置房产：例如 Interior AI 使代理商能够虚拟布置房产。 3. 潜在客户转化：Zuma 帮助物业经理将潜在客户转化为预定的参观。 此外，AI 在活动策划中的应用也能为房地产策划提供参考，比如： 1. 活动主题及内容生成：根据房地产活动目标、参与者背景等信息，生成合适的活动主题和内容框架建议。 2. 邀请函和宣传文案生成：基于活动信息生成吸引人的邀请函和宣传文案，增强宣传效果。 3. 现场活动管理：利用计算机视觉、语音识别等辅助管理活动现场的人流、秩序等。 4. 虚拟助手：AI 对话系统作为虚拟活动助手，为参与者提供信息查询、问题咨询等服务。 5. 活动反馈分析：自动分析活动反馈（文字、语音等），总结关键观点和改进建议。 6. 活动营销优化：基于参与者行为数据，优化营销策略，实现个性化营销。

构建与飞书知识库对话的方法如下： 1. 本地部署大模型及搭建个人知识库 可以使用额外的软件 AnythingLLM，其包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，然后进行以下操作：首先创建一个工作空间，上传文档并在工作空间中进行文本嵌入，选择对话模式（包括 Chat 模式和 Query 模式），最后测试对话。 2. 商用级问答场景 问答机器人的配置包括 AI 模型、提示词和知识库。大语言模型如同拥有无穷智慧的人，提示词是设定其角色和专注技能，知识库则是工作手册。 例如设定 AI 模型为阿里千问模型，提示词角色为“美嘉”，知识库为《爱情公寓》全季剧情。 3. 通过 Open WebUI 使用大模型 首先访问相关网址，使用邮箱注册账号。 Open WebUI 一般有聊天对话和 RAG 能力（让模型根据文档内容回答问题）两种使用方式。若要求不高，已搭建本地大模型并通过 Web UI 实现对话功能。ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因在于服务器配置高、训练参数多、数据更优及训练算法更好。

以下是关于 Cursor 使用技巧的相关内容： 快捷键： 1. Ctrl+L = Chatbot, ctrl+enter：与 Chat 聊的好处在于不会直接修改文件，可接受截图，是拆解 AI 写完的代码并学习的好方法。 2. Ctrl+i = composer：这个聊天窗口拥有创建和修改的权利，可以创建文件夹和文件，自动修改所有文件，自动 save。 3. Ctrl+K = 终端命令：适合在装依赖时使用，没有任何废话，可以直接 Run。 黑客松里学来的小妙招： 1. 建议小白从 html 开始，先建立一个可以成功打开的 html，双击就能看到效果，正反馈极其明显。 2. 在第一个 html 文件打开成功之后，设置一个日志打印的功能。 3. 提对问题，成功率大大提升。对于更深入的项目，在 chat 中聊清楚整体构架、思考之后来决定怎么驱使它编程，比其他小技巧更重要。 @Web 相关： 借助@Web，Cursor 会根据查询和您提供的上下文构建搜索查询，并在 Web 上搜索以查找相关信息作为附加上下文，这对于查找最新信息特别有用。您可以通过打开 Chat>功能光标设置下的“始终搜索 Web”，使光标在每个查询中搜索 Web 聊天。 其他特点： 1. Cursor 旨在让您极其高效，是使用 AI 进行编码的最佳方式。 2. 能从您的代码库中获得最佳答案，或参考特定文件或文档，一键使用模型中的代码。 3. 通过预测您的下一个编辑，让您轻松完成更改。

AI 领域的最新热点包括以下方面： 技术发展历程： 早期阶段（1950s 1960s）：专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法（决策树、支持向量机、贝叶斯方法等）。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 当前前沿技术点： 大模型（Large Language Models）：GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 2024 年 11 月的相关动态： 10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 腾讯研究院的相关内容： 基础模型和开源生态。 腾讯研究院开发了一系列专业的 AI 资讯产品，如 AI 每日速递、AI 每周 50 关键词、科技九宫格等，并开展了 AGI 专题分析、AGI 线上圆桌、AI&Society 高端研讨会与 AI&Society 百人百问等系列研究探讨。

以下是一些与 AI 相关的公司举例： 百度：在人工智能领域有一定的投入和发展。 大型科技消费公司：擅长通过策略性数据采集，并利用免费产品采集数据在别处盈利。 Steamship 等初创公司：为 LLM 应用程序提供端到端托管，包括编排、多租户数据上下文、异步任务、向量存储和密钥管理。 Anyscale 和 Modal 等公司：允许开发人员在一个地方托管模型和 Python 代码。

DeepSeek 具有一定的优势和特点。 从华尔街分析师的反应来看，它展示出了媲美领先 AI 产品性能的模型，成本却仅为一小部分，并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点，如 Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑。高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。 在实际使用体验方面，DeepSeek 在文字能力上表现突出，尤其在中文场景中高度符合日常写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错，编程能力据用户反馈略逊于 GPT。其采用的 GRPO 算法替代传统 PPO，降低了价值函数估计难度，提高了语言评价场景的灵活性与训练速度。 从案例分析来看，DeepSeek 在语气还原、历史细节熟悉程度以及输出的具体性和细节丰富度方面表现出色。例如，能还原帝王语气，准确使用历史称谓，输出充满具体而惊人的细节，行文隐喻拿捏到位且高级。 综合而言，DeepSeek 有其优势，但也存在一些相对不足的地方，具体是否好用还需根据您的具体需求和使用场景来判断。

目前在 HR 领域，AI 的应用在国内外都有一定的发展。 在国外，AI 被用于人才招聘，通过分析大量的简历和求职者数据，快速筛选出符合要求的候选人；还用于员工培训，根据员工的技能水平和学习需求，定制个性化的培训计划；在绩效管理方面，利用数据分析来评估员工的工作表现，提供更客观准确的评估结果。 在国内，AI 同样在人才招聘中发挥作用，例如利用智能聊天机器人与求职者进行初步沟通，提高招聘效率；在员工福利管理上，通过数据分析为员工提供更贴合需求的福利方案；在人力资源规划方面，借助 AI 预测人力资源需求，为企业战略提供支持。 需要注意的是，AI 在 HR 领域的应用仍在不断发展和完善中。