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现在有什么垂直行业Agent吗,真正有在应用的

Answer

目前,AI Agent 已逐步应用于电商、电信服务、银行、核能制造和新零售等多个行业领域。以新零售客户为例,实在 AI Agent 能够提供全域数据自动化采集、全平台竞店、竞品、竞对的数据分析和回溯,通过自动化采集、分析数据,并以可视化呈现用户评论数据,帮助企业解决数据分散和处理效率低的问题,助力客户提效降本、敏捷精准优化营销策略。此外,该应用还能协助企业进行财务处理、客服互动、自动退换货等工作,极大提高工作效率。

在 AI 应用的开发过程中,实在智能团队充分发挥了在 RPA 领域的专业优势,开发团队成员包括流程开发工程师、AI 框架搭建师、接口开发工程师等,共同协作以确保应用高效运行。实在智能高级产品经理张译颢介绍,在喂数据库和调试阶段,团队通过模拟各种业务场景,不断优化 AI 模型,以确保准确理解和执行用户指令。实在智能的 AI 应用不仅显著提高流程性工作的效率,还降低了人为错误的可能性。通过自动化流程,企业能够更快响应市场变化,提升服务质量,在激烈的市场竞争中占据优势。

现代的 Agent 已经被广泛应用于游戏、机器人和其他领域。吴恩达在红杉美国 AI 峰会谈上表示,自己已经在使用研究 Agent,虽然不总是可靠,但有时会非常有用,可以帮助他节省时间和提高效率。

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References

2024钉钉AI助理白皮书-人人都是创造者-钉钉&财商学院-38页.pdf

目前实在AI Agent已逐步应用于电商、电信服务、银行和核能制造等多个行业领域。以新零售客户为例,实在AI Agent能够提供全域数据自动化采集、全平台竞店、竞品、竞对的数据分析和回溯,通过自动化采集、分析数据,并以可视化呈现用户评论数据,帮助企业解决数据分散和处理效率低的问题,助力客户提效降本、敏捷精准优化营销策略。此外,该应用还能协助企业进行财务处理、客服互动、自动退换货等工作,极大提高工作效率。在AI应用的开发过程中,实在智能团队充分发挥了在RPA领域的专业优势,开发团队成员包括流程开发工程师、AI框架搭建师、接口开发工程师等,共同协作以确保应用高效运行。实在智能高级产品经理张译颢介绍,在喂数据库和调试阶段,团队通过模拟各种业务场景,不断优化AI模型,以确保准确理解和执行用户指令。实在智能的AI应用不仅显著提高流程性工作的效率,还降低了人为错误的可能性。通过自动化流程,企业能够更快响应市场变化,提升服务质量,在激烈的市场竞争中占据优势。实在智能AI Agent你来说、AI做,所说即所得。通过自动处理重复性流程,使你的工作效率翻倍,实现创新自由。用户痛点

?通往AGI之路-分享会

图片:现代Agent应用示例现代的Agent已经被广泛应用于游戏、机器人和其他领域。

红杉 AI Ascent 2024 会议

今天我们实际上有Agent,我不想说它们工作得很可靠,它们有点挑剔。它们不总是工作,但当它工作时,实际上相当了不起,但有了Agent循环,有时你也可以从早期的失败中恢复过来。所以我发现我已经在使用研究Agent。所以我的一些工作,一部分研究,但我不觉得,自己去谷歌搜索并花很长时间。我应该发送给研究Agent,几分钟后回来看看它找到了什么,有时它有效,有时没有,但这已经是我的个人工作流程的一部分了。

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AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
B端AI Agent
以下是关于 B 端 AI Agent 的相关知识: 一、概念定义 1. 智能体(Agent)简单理解就是 AI 机器人小助手,参照移动互联网,类似 APP 应用的概念。随着 ChatGPT 与 AI 概念的爆火,出现了很多相关新名词,如 bot 和 GPTs 等。AI 大模型是技术,面向用户提供服务的是产品,因此很多公司关注 AI 应用层的产品机会。 C 端案例:如社交方向,用户注册后先捏一个自己的 Agent,然后让其与他人的 Agent 聊天,两个 Agent 聊到一起后真人再介入;还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例:字节扣子和腾讯元器若为面向普通人的低代码平台,类似 APP 时代的个人开发者,那么帮助 B 端商家搭建 Agent 就类似 APP 时代专业做 APP 的。 2. 智能体开发平台:最早接触到的扣子 Coze 是通过一篇科技报道,如 2 月 1 日,字节正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”,主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。国内还有很多智能体开发平台,如 Dify.AI,但个人较常用的是扣子,所以常对比字节扣子和腾讯元器。 3. 关注智能体的原因:目前 AI Agent 的概念在市场上未达成共识,存在被滥用现象。AI Agent 指的是一种智能代理系统,接近人类大脑,可形成记忆、达成行动规划、自动交互、主动预测。其应用具有个性化、自主完成任务、多 Agent 协作等特点。目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景,面向个人消费者的产品少,一方面是高度智能化的 Agent 能力需打磨,概念落地有距离;另一方面是 AI 和娱乐消费诉求结合少,主要带来生产方式和效率变革,个人消费者方向目前只看到“私人助理”场景。
2025-04-15
有关 ai agent 的科普文章
以下是为您提供的关于 AI Agent 的科普内容: AI Agent 是一个融合了多学科精髓的综合实体,包括语言学、心理学、神经学、逻辑学、社会科学和计算机科学等。它不仅有实体形态,还有丰富的概念形态,并具备许多人类特有的属性。 目前,关于 AI Agent 存在一些情况。例如,网络上对其的介绍往往晦涩难懂,让人感觉神秘莫测,其自主性、学习能力、推理能力等核心概念,以及如何规划和执行任务、理解并处理信息等方面,都像是笼罩在一层神秘面纱之下。 另外,以国与国之间的外交为例来解释相关协议。假设每个 AI 智能体(Agent)就是一个小国家,它们各自有自己的语言和规矩。各国大使馆试图互相沟通、做生意、交换情报,但现实中存在诸多问题,如协议各异、要求不同等。 如果您想了解更多关于 AI Agent 的详细内容,可访问: 。
2025-04-15
,AI agent 发展趋势,技术状态,商业模式
以下是关于 AI Agent 的发展趋势、技术状态和商业模式的相关信息: 发展趋势: 2024 年内,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验,实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 2025 2027 年,接近 AGI 的技术出现,人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策开始由 AI 来执行。 技术状态: 目标实现基于 ReAct、SFT、RAG、强化学习等实现自主规划能力的 AI Agent,构建具备认知、决策智能的 Agent 智能体框架。 专注文本/多模态大模型、AI Agent 技术创新与应用。 商业模式: 依据不同类型销售市场的特点,结合一站式 AI 搭建平台将销售部署的产品化和模版化,让企业更容易落地和应用 AI 能力。 销售智能体 Blurr.AI 占位交易环节,解决 2B 销售获客的痛点,且具有向前后端环节延展的势能。
2025-04-13
AGENT
智能体(Agent)在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念,指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体,既可以是软件程序,也可以是硬件设备。 智能体具有以下特点: 1. 自主系统:通过感知环境(通常通过传感器)并采取行动(通常通过执行器)来达到某种目标。 2. 关键组成部分: 规划:将大型任务分解为更小、可管理的子目标,有效处理复杂任务。 反思和完善:对过去的行为进行自我批评和反思,从错误中吸取教训,完善未来步骤,提高最终结果质量。 记忆:包括短期记忆,用于所有的上下文学习;长期记忆,通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆信息。 工具使用:学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息。 以下是一些与智能体相关的资源目录: 关于 2025AGENT 智能体全球创作大赛: 1. 报名:通过→首页的“立即参赛”按钮进入报名页面,填写相关信息并提交即可,且参赛完全免费。 2. 提交作品:在本网站直接提交,若采用 flowith 搭建了 Agent 可以在微博、小红书、即刻平台发布,并@Flowith 官方,可获得额外会员奖励。 3. 奖项设置:设有金、银、铜奖和多个单项奖,获奖后将获得组委会颁发的奖金和证书,需保证联系方式准确以便联系。 4. 知识产权归属:参赛作品的知识产权归参赛者所有,但组委会有权在宣传和展示中使用参赛作品。
2025-04-12
AI workflow在企业中是否比Agent应用价值和场景更多
AI workflow 和 Agent 在企业中的应用价值和场景各有特点。 Agentic Workflows 具有以下优势: 1. 灵活性、适应性和可定制性:能够根据任务难度进行调整和演变,通过组合不同模式实现定制,在需求和复杂性增长时进行迭代升级。 2. 在复杂任务上的性能提升:将复杂任务分解为更小、可管理的步骤,显著优于确定性的零样本方法。 3. 自我纠正和持续学习:能够评估自身行为,完善策略,从过去经验中学习,在每次迭代中变得更有效和个性化。 4. 操作效率和可扩展性:可以高精度自动化重复任务,减少人工操作和运营成本,还能轻松扩展。 Agentic Workflow 的应用场景包括原子设计模式的组合、与人类反馈循环集成等。例如,Agentic RAG 在检索增强生成流程中引入了一个或多个 AI Agents,在规划阶段可进行查询分解等操作,还能评估数据和响应的相关性和准确性。 一般来说,Workflow 是一系列旨在完成特定任务或目标的相互连接的步骤。最简单的工作流是确定性的,遵循预定义步骤序列。有些工作流利用大模型或其他 AI 技术,分为 Agentic 和非 Agentic 两类。非 Agentic 工作流中,大模型根据指令生成输出。Agentic Workflow 是由单个或几个 AI Agents 动态执行的一系列连接步骤,被授予权限收集数据、执行任务并做出决策,利用 Agents 的核心组件将传统工作流转变为响应式、自适应和自我进化的过程。 综上所述,不能简单地说 AI workflow 在企业中比 Agent 应用价值和场景更多,这取决于企业的具体需求和任务特点。
2025-04-09
准确的讲述垂直大模型的概念,国内外的应用现状、场景,发展趋势,最好能附带图片。内容尽量详细、逻辑通顺。
垂直大模型是专注于特定领域的大模型,例如小语种交流、临床医学、AI 蛋白质结构预测等。 在国内,大模型分为通用模型如文心一言、讯飞星火等,处理自然语言;也有垂直模型专注特定领域。 大模型因其强大的语言理解和生成能力,在多个领域和应用场景中表现出色。比较火的应用场景包括: 1. 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 2. 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 3. 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 4. 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 5. 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 6. 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 7. 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,甚至在未来可能扩展到视频内容的生成。 8. 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询:理解和回答医疗相关的问题,提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 10. 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 关于发展趋势,尽管当前市场以基础大模型为主,但将大模型与行业专业知识结合,以满足不同行业的需求,成为未来发展的关键。例如腾讯研究院的《行业大模型调研报告》指出,如何将大模型与行业专业知识结合是重点。同时,在发展过程中也需要注意其在隐私、安全和伦理方面的挑战。 很抱歉,暂时无法为您提供相关图片。
2025-04-11
AI在垂直领域的应用
AI 在垂直领域有广泛的应用,以下为您详细介绍: 1. 医疗保健: 医学影像分析:用于分析医学图像,辅助诊断疾病。 药物研发:加速药物研发,识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗:分析患者数据,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术:控制手术机器人,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈:识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估:评估借款人信用风险,辅助贷款决策。 投资分析:分析市场数据,帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务:提供 24/7 服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐:分析客户数据,推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化:改善搜索结果,提供个性化购物体验。 动态定价:根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人:回答客户问题,解决问题。 4. 制造业: 预测性维护:预测机器故障,避免停机。 质量控制:检测产品缺陷,提高产品质量。 供应链管理:优化供应链,提高效率和降低成本。 机器人自动化:控制工业机器人,提高生产效率。 5. 交通运输:暂未提及具体应用。 在 2024 年,AI 在以下领域有新的应用与发展趋势: 1. 机器人研究:苹果 Vision Pro 成为必备工具,用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化:新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制,提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域,AI 工具已被广泛整合,如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片,AdCreative、Pencil 制作营销材料,Frase 或 Writesonic 编写产品描述,未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。
2025-02-19
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
垂直领域大模型训练指南
以下是一份垂直领域大模型训练指南: 一、大模型入门 通俗来讲,大模型就是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“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。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,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,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 在 LLM 中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,可以代表单个字符、单词、子单词等,具体取决于所使用的分词方法。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表。 二、LLM 开源中文大语言模型及数据集集合 1. 医疗领域 XrayGLM:首个会看胸部 X 光片的中文多模态医学大模型。 地址: 简介:该项目发布了 XrayGLM 数据集及模型,在医学影像诊断和多轮交互对话上显示出非凡潜力。 MeChat:中文心理健康支持对话大模型。 地址: 简介:该项目开源的中文心理健康支持通用模型由 ChatGLM6B LoRA 16bit 指令微调得到,数据集通过调用 gpt3.5turbo API 扩展真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话,提高了通用语言大模型在心理健康支持领域的表现,更加符合在长程多轮对话的应用场景。 MedicalGPT 地址: 简介:训练医疗大模型,实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练。发布中文医疗 LoRA 模型 shibing624/ziyallama13bmedicallora,基于 ZiyaLLaMA13Bv1 模型,SFT 微调了一版医疗模型,医疗问答效果有提升,发布微调后的 LoRA 权重。 三、100 基础训练大模型 步骤三·Lora 生图: 1. 点击预览模型中间的生图会自动跳转到相应页面。 2. 模型上的数字代表模型强度,可在 0.6 1.0 之间调节,默认为 0.8。 3. 可以自己添加 lora 文件,点击后会显示训练过的所有 lora 的所有轮次。 4. VAE 不需要替换。 5. 正向提示词输入所写的提示词,可以选择基于这个提示词一次性生成几张图。 6. 选择生成图片的尺寸,包括横板、竖版、正方形。 7. 采样器和调度器新手小白可以默认不换。 8. 迭代步数可以按照需求在 20 30 之间调整。 9. CFG 可以按照需求在 3.5 7.5 之间调整。 10. 随机种子 1 代表随机生成图。 11. 所有设置都完成后,点击开始生成,生成的图会显示在右侧。 12. 如果有某次生成结果不错,想要微调或者高分辨率修复,可以点开那张图,往下滑,划到随机种子,复制下来,粘贴到随机种子这里,下次生成的图就会和这次的结果近似。 13. 如果确认了一张很合适的种子和参数,想要高清放大,则点开高清修复,可以选择放大的倍数。新手小白可以默认算法,迭代步数建议在 20 30 之间,重回幅度根据需求在 0.3 0.7 之间调整。 今日作业:按照比赛要求,收集六个主题中一个主题的素材并且训练出 lora 模型后提交 lora 模型与案例图像。 提交链接:https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnpJAtTjID7cIcNsWB79XMEd
2025-02-07
法律类的垂直AI大模型
以下是一些法律类的垂直 AI 大模型: Lawyer LLaMA:首先在大规模法律语料上进行了 continual pretraining,然后借助 ChatGPT 收集了一批对中国国家统一法律职业资格考试客观题的分析和对法律咨询的回答,利用这些数据对模型进行指令微调,让模型习得将法律知识应用到具体场景中的能力。 ChatLaw:由北大开源的一系列法律领域的大模型,包括 ChatLaw13B、ChatLaw33B、ChatLawText2Vec 等。其中,ChatLaw13B 基于姜子牙 ZiyaLLaMA13Bv1 训练而来,ChatLaw33B 基于 Anima33B 训练而来,逻辑推理能力大幅提升。此外,还使用 93w 条判决案例做成的数据集基于 BERT 训练了一个相似度匹配模型,可将用户提问信息和对应的法条相匹配。
2024-07-12
PPT制作怎么插入垂直直线
在PPT中插入垂直直线,您可以按照以下步骤操作: 1. 打开您的Microsoft PowerPoint程序,并打开您想要插入直线的演示文稿。 2. 选择您想要插入直线的幻灯片。 3. 在菜单栏中,找到“插入”选项,点击它。 4. 在“插入”菜单中,您可以看到“形状”选项。点击它,会弹出一个形状列表。 5. 在形状列表中,找到“直线”或者“垂直直线”的图标。通常,“直线”图标是一个水平的直线,而“垂直直线”则是一条垂直的直线。 6. 点击“垂直直线”图标后,您的鼠标指针会变成一个十字准线,同时会有一个提示框显示“拖动鼠标绘制形状”。 7. 在幻灯片的适当位置点击并拖动鼠标,绘制出您想要的垂直直线。 8. 当您释放鼠标按钮时,直线就会被插入到幻灯片中。 9. 您可以点击直线以选择它,然后在格式工具栏中调整它的颜色、粗细、样式等属性,以符合您的演示需求。 10. 完成后,您就可以继续编辑您的演示文稿或进行演示了。 注意:不同的PowerPoint版本可能在界面和选项上有所不同,但基本的插入直线操作是相似的。如果您使用的是其他版本的PowerPoint或者在线的PowerPoint替代品,步骤可能会有所不同。
2024-05-23
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例: 1. 电商领域: 拍立淘:由淘宝推出,用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面,简化购物搜索步骤。 探一下:支付宝推出的图像搜索引擎,拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域: 诗歌相机:拍照能生成一首诗,还能打印,将诗意与现代技术结合,并做成硬件形式。 3. 技术平台: 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力,包括多模态能力。 4. 其他应用场景: 融图:如把图二中的机器人合成到图一的环境中,保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片:使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果:将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画:把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解(图像数据):识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果:生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图:参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟:将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图:保留人物样貌、神态,制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出10个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您生成的 10 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 1. 人才招聘与筛选 What:利用 AI 技术对求职者的简历进行自动筛选和分析,评估其与岗位的匹配度。 Why:节省 HR 大量的时间和精力,提高招聘效率和准确性。 How:通过自然语言处理和机器学习算法,训练模型识别关键信息和技能。 2. 员工培训与发展 What:根据员工的技能水平和职业发展目标,定制个性化的培训计划。 Why:提升员工的能力和绩效,增强员工对企业的忠诚度。 How:利用大数据分析员工的工作表现和学习需求,推荐相关课程和学习资源。 3. 薪酬福利管理 What:运用 AI 预测市场薪酬趋势,为企业制定合理的薪酬策略。 Why:保持企业薪酬的竞争力,吸引和留住优秀人才。 How:收集和分析行业薪酬数据,结合企业的财务状况和战略目标进行优化。 4. 员工绩效评估 What:借助 AI 实时监测员工的工作表现,提供客观的绩效评估。 Why:减少人为偏差,确保评估的公正性和准确性。 How:利用工作流程数据和行为分析模型进行评估。 5. 员工关系管理 What:通过 AI 分析员工的情绪和满意度,及时发现问题并解决。 Why:营造良好的工作氛围,提高员工的工作积极性和创造力。 How:使用情感分析技术处理员工的反馈和交流信息。 6. 组织架构优化 What:利用 AI 分析企业的业务流程和人员配置,提供组织架构调整建议。 Why:提高企业的运营效率和灵活性,适应市场变化。 How:基于数据分析和模拟优化算法进行评估和推荐。 7. 人力资源规划 What:根据企业的战略目标和业务发展预测人力资源需求。 Why:提前做好人才储备和招聘计划,保障企业的正常运营。 How:运用数据分析和预测模型进行规划。 8. 企业文化传播 What:使用 AI 生成个性化的企业文化宣传内容,提高传播效果。 Why:增强员工对企业文化的认同感和归属感。 How:利用自然语言生成技术和个性化推荐算法。 9. 智能客服 What:在 HR 服务中引入 AI 客服,解答员工常见问题。 Why:快速响应员工需求,提高服务质量。 How:训练智能客服模型,涵盖常见的 HR 问题和解决方案。 10. 人才库管理 What:利用 AI 对人才库进行分类和更新,提高人才库的利用效率。 Why:方便快速找到合适的人才,降低招聘成本。 How:运用数据挖掘和分类算法进行管理。
2025-04-14
公共议题:AI如何助力HR业务? 研讨目标: 深入理解:深入探讨 AI在人力资源管理领域的应用、薪酬管理、员工关系、公司文化、包括人才获取与配置、学习与发展、组织与人才培、HR共享与HRIS等各模块的可应用场景 机会识别与场景落地:基于组织现状,识别出业务价值高、可落地的 A 应用场景; 研讨成果(输出物): 请输出3-5个业务价值高、具备可行性的AI应用场景介绍,并说明what(场景是什么)、why(为什么值得做)、How(如何落地);
以下是为您提供的 3 个业务价值高、具备可行性的 AI 应用场景介绍: 场景一:AI 在企业招聘中的应用 What:利用 AI 技术进行简历筛选、人才匹配和面试评估。 Why:能够快速处理大量简历,提高招聘效率和准确性,节省人力和时间成本,同时更精准地找到符合岗位需求的人才。 How:通过引入相关的 AI 招聘软件,与企业现有的招聘系统集成,对简历进行关键词提取和分析,利用机器学习算法进行人才匹配,并通过视频面试中的语音和表情分析辅助评估候选人。 场景二:AI 助力个性化人力资源管理 What:根据员工的个人特点和工作表现,提供个性化的培训计划、职业发展建议和绩效评估。 Why:能够充分发挥员工的潜力,提高员工满意度和忠诚度,促进企业的长期发展。 How:收集员工的工作数据、学习记录和绩效表现等信息,运用 AI 算法进行分析和预测,为员工制定专属的发展方案,并通过移动应用或内部系统向员工推送相关建议和培训课程。 场景三:AI 打造无人值守的 HR 平台 What:实现 HR 业务的自动化处理,如员工请假审批、薪酬计算和福利发放等。 Why:减少人工操作的错误和繁琐流程,提高 HR 工作的效率和准确性,使 HR 人员能够专注于更有价值的战略工作。 How:整合企业内部的各种 HR 系统和数据,利用 RPA 和 AI 技术实现流程的自动化,同时建立监控和预警机制,确保平台的稳定运行。
2025-04-14
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、语言翻译及辅助广告投放和运营,数字虚拟人直播,游戏平台代码重构,AI 自动生成副本。 在零售/电商领域,包括舆情、投诉、突发事件监测及分析,品牌营销内容撰写及投放,自动化库存管理,自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、贷款信息摘要及初始批复、识别并检测欺诈活动风险、客服中心分析及内容洞。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13
什么样的智能体才是真正的智能体
真正的智能体具有以下特点和类型: 特点:能够感知环境,采取行动以实现特定目标。可以是软件程序或硬件设备。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中,LLM 充当大脑,并具备规划、反思完善、记忆和工具使用等关键组成部分。 规划:包括子目标分解和反思完善,将大型任务分解为小的子目标,并能从错误中吸取教训改进未来步骤。 记忆:有短期记忆用于上下文学习,长期记忆用于长时间保留和回忆信息,通常通过外部向量存储和快速检索实现。 工具使用:学习调用外部 API 获取模型权重中缺失的额外信息。 类型: 决策智能体:使用语言模型遍历预定义的决策树。 轨道智能体:配备更高层次的目标,限制解决空间,遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。 通用人工智能体:完全依赖语言模型的推理能力进行所有的计划、反思和纠正,没有任何数据支架的 for 循环。
2025-02-18
那些AI工具能帮助生成PPT,真正的免费,不是部分免费的那种
以下是一些真正免费的能帮助生成 PPT 的 AI 工具: 1. MindShow:免费模版多,操作方便,但视觉不够丰富。 2. 歌者 PPT:永久免费,具有话题生成、资料转换、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。 免费使用:所有功能永久免费。 智能易用:通过 AI 技术简化 PPT 制作流程,易于上手。 海量案例:大量精美模板和优秀案例可供选择和下载。 资料转 PPT 很专业:支持多种文件格式,转换过程中尊重原文内容。 AI 翻译:保持 PPT 原始排版不变,多语言在线即时翻译。 此外,还有一些工具如爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等,但它们并非完全免费。爱设计视觉效果更多、样式丰富,但需付费,不过有推广计划;闪击相对简单,但语法复杂些,需付费;Process ON 老用户多,除 PPT 外其他功能众多,需付费;WPS AI 不仅支持 PPT,还有 Word、Excel,视觉效果很好,但需要申请资格。
2024-12-13
openAI真正想要什么
OpenAI 真正想要达成的目标包括: 1. 让系统能够完成人类以前无法完成的事情。 2. 通过发布如 ChatGPT 等产品,让公众适应 AI 注定会改变他们日常生活的现实,以实现更好的生活,这被称为“迭代部署假设”。 3. 使 AI 变得安全、易用且开源,为绝大多数人提供强大的工具,让坏人不堪一击。 4. 虽然在成立初期对如何实现目标毫无头绪,但相信通过不断改进的深度学习技术和人工神经网络,以及研究人员的努力,能够推动其发展。例如聘请了研究员 Alec Radford 等。 在 OpenAI 内部,对于是否发布功能强大的工具如 ChatGPT 曾有争论。ChatGPT 引起了轰动,被视为其更新、更强大的后继者 GPT4 的台标。但 OpenAI 对于 GPT4 的参数和数据集等细节未予证实和透露。在早期,OpenAI 的研究人员尝试了多种方向,包括解决视频游戏的系统和机器人技术等,但成效不佳。
2024-09-30