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使用AI作时间管理

Answer

使用 AI 进行时间管理可以提高效率和生产力。以下是一些使用 AI 进行时间管理的方法和工具:

  1. TimeTo 是一个自动化的团队时间管理平台,它利用 AI 技术自动化重复任务,通过连接日历和任务管理器优化团队的工作效率。主要特点包括:
    • AI 驱动的自动化:利用 AI 技术优化团队时间管理,并自动化重复任务。
    • 反应式日程安排:允许日历实时适应变化的优先事项和临时变更。
    • 专注和深度工作:提供灵活的会议选项,最大程度减少干扰,强调专注和深度工作。
    • 数据和洞察力:提供基于数据的洞察力,帮助团队识别优化的领域。
    • 预防倦怠:测量日程紧张程度,并提醒经理哪些团队成员可能需要休假。
    • 整合和隐私保护:与团队沟通工具整合,确保数据安全和隐私。
  2. AI 可以帮助你完成任务。像实习生一样使用它写邮件,创建销售模板,给你一个商业计划的下一步,等。
  3. AI 可以帮助你提高写作质量。将你的文本粘贴到人工智能中。要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。要求它以截然不同的风格创建 10 个草稿。要求它使事物更生动,或者添加例子。用它来激发你做得更好的工作。

总之,使用 AI 进行时间管理可以提高效率和生产力。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

效率工具篇-5000+个AI 项目详解

官网:TimeTo(https://timeto.morgen.so/)TimeTo是一个自动化的团队时间管理平台。它利用AI技术自动化重复任务,通过连接日历和任务管理器优化团队的工作效率。主要特点包括:AI驱动的自动化:利用AI技术优化团队时间管理,并自动化重复任务。反应式日程安排:允许日历实时适应变化的优先事项和临时变更。专注和深度工作:提供灵活的会议选项,最大程度减少干扰,强调专注和深度工作。数据和洞察力:提供基于数据的洞察力,帮助团队识别优化的领域。预防倦怠:测量日程紧张程度,并提醒经理哪些团队成员可能需要休假。整合和隐私保护:与团队沟通工具整合,确保数据安全和隐私。使用场景:-团队时间优化:帮助团队优化日程和任务,提高工作效率。-高效会议管理:支持灵活和高效的会议安排,与团队优先事项保持一致。-基于数据的决策:提供可操作的数据和洞察力,为更好的时间管理提供决策依据。-工作与生活平衡:通过测量紧张程度和促进休息,支持健康的工作与生活平衡。定价计划(美元):-免费版:适用于个人用户和小型团队,提供基本功能。用户支持与社区:-提供客户支持类型未提及。

效率工具篇-5000+个AI 项目详解

优势、局限与注意事项:-优势:AI驱动的自动化功能,灵活的会议管理选项,提供数据洞察力。-局限:未提及。-注意事项:未提及。总结:TimeTo是一个灵活的团队时间管理平台,能够帮助团队优化日程和任务,提高工作效率。通过利用AI技术和数据洞察力,它能够提供定制化的自动化功能,并支持团队实现高效的会议管理和工作与生活平衡。

如何使用 AI 来做事:一份带有观点的指南

草拟任何东西的初稿。博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座,选择自己的冒险、剧本、短篇小说——你可以说出来,人工智能做得很好,而且相当好。你所要做的就是提示它。提示制作不是魔法,但基本提示会导致无聊的写作,[但提高提示并不难,只需与系统互动。](https://www.oneusefulthing.org/p/on-boarding-your-ai-intern)你会发现,作为作家,只需稍加练习,人工智能系统就会更有能力。让你的写作变得更好。将你的文本粘贴到人工智能中。要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。要求它以截然不同的风格创建10个草稿。要求它使事物更生动,或者添加例子。用它来激发你做得更好的工作。帮助你完成任务。AI可以做你没有时间做的事情。像实习生一样使用它写邮件,创建销售模板,给你一个商业计划的下一步,等。[这是我在30分钟内可以用它支持产品发布所能完成的事情](https://oneusefulthing.substack.com/p/superhuman-what-can-ai-do-in-30-minutes)。

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什么AI工具可以实现提取多个指定网页的更新内容
以下 AI 工具可以实现提取多个指定网页的更新内容: 1. Coze:支持自动采集和手动采集两种方式。自动采集包括从单个页面或批量从指定网站中导入内容,可选择是否自动更新指定页面的内容及更新频率。批量添加网页内容时,输入要批量添加的网页内容的根地址或 sitemap 地址然后单击导入。手动采集需要先安装浏览器扩展程序,标注要采集的内容,内容上传成功率高。 2. AI Share Card:能够一键解析各类网页内容,生成推荐文案,把分享链接转换为精美的二维码分享卡。通过用户浏览器,以浏览器插件形式本地提取网页内容。
2025-05-01
AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
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
请找到 AI 用于知识管理的案例
以下是一些 AI 用于知识管理的案例: 1. 在法学领域,当模型培训针对组织内特定的基于文本的知识体系进行微调时,生成式人工智能可以有效地管理组织的知识。例如摩根士丹利正在与 OpenAI 的 GPT3 合作,微调财富管理内容的培训,以便财务顾问既可以搜索公司内部的现有知识,又可以轻松地为客户创建量身定制的内容。 2. 在构建高效的知识管理体系方面,可以通过一系列创新的 AI 应用来实现。比如,AI 可以通过分析工作模式和内容类型,自动生成提示词,帮助将信息和知识分类到 PARA(项目、领域、资源、档案)的相应部分,还能帮设计笔记标签系统。此外,知识助手 Bot 可以根据学习进度和兴趣点,定期推送相关的文章、论文和资源,实现渐进式积累领域知识。 3. 在代码库相关的知识管理中,Cursor 有针对大代码库精准找到相关函数,并利用其信息帮助撰写代码的功能。对于非开发性质的问答,它是一个天然的 RAG 引擎。在问答窗口使用特定操作时,它会先在当前文件夹下搜索并显示相关文档和相关度,最后用这些信息构建提示词完成生成。而且,它能与私有文档自然结合进行问答,并将新生成的见解沉淀成新文档,形成知识闭环,提高知识检索和管理的效率。
2025-04-14
如何运用ai写作一篇行政管理专业本科毕业论文
以下是运用 AI 写作一篇行政管理专业本科毕业论文的一些参考方法: 首先,您可以向 LLM 提供关于您的背景信息和具体指令,例如:“根据以下关于我的信息,写一篇行政管理专业本科毕业论文:”。但需要注意的是,利用 AI 写作论文并非是道德的使用方式,了解这种可能性的存在以及它已被部分学生使用这一情况很重要。这超出了简单介绍的范围,关于 LLM 或整个生成式 AI 引入的所有可能的伦理、法律或道德问题,不在此详细讨论。另一方面,如果您是接收方,最好为您的组织准备好迎接各种 AI 生成的内容。幸运的是,对于此类情况,已经有检测 AI 生成内容的相关努力正在进行。
2025-04-14
请给我提供一个 AI辅助我进行知识管理的方案
以下是一个 AI 辅助知识管理的方案: 1. 利用提示词规划 PARA 分类模式:PARA 代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)。AI 可分析您的工作模式和内容类型,自动生成提示词,助您将信息和知识分类到相应部分,简化分类过程,加快组织和检索信息。核心是理解以行动为驱动的笔记逻辑。 2. 借助提示词设计笔记标签系统:有效的标签系统对知识管理很关键,AI 能分析笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和结构,提高检索效率。 3. 让知识助手 Bot 渐进式积累领域知识:随着在特定领域的深入,需要系统积累和更新知识。知识助手 Bot 可根据学习进度和兴趣点,定期推送相关文章、论文和资源,实现渐进式学习,扩展知识边界并确保知识更新。例如基于 dify.ai 将数百个思维模型整合成知识库,根据不同对话和条件判断为用户选择适用的思维模型分析工具,封装成智能分析的 Bot。 4. 基于已积累知识的 RAG 方法进行深度研究:RAG 是结合检索和生成的 AI 模型,应用于知识管理,能在深度研究时自动检索相关知识点和资料,辅助构建更全面深入的分析。 5. 打造个人知识导师,随时对话辅助梳理线索:创建个人知识管理员机器人,随时与之对话,询问特定知识点或寻求解决问题思路。它能基于知识库自学习,了解您的知识结构和需求,成为不可或缺的知识伙伴。 6. 构建最了解您的智能体作为 AI 写作助手:涵盖构思、草稿生成、内容迭代、润色与优化等全流程。构思阶段利用智能体生成创意点、主题或大纲;草稿生成基于构思让智能体生成文本草稿;内容迭代通过 promptchain 工具设计迭代提示修改完善草稿;润色与优化对最终文本进行语言风格和语调调整。通过实践和反馈优化 prompt 设计,使写作助手贴合个人风格和需求。 此外,生成式人工智能在知识管理应用程序方面也有新兴应用,例如用作管理组织内基于文本(或可能基于图像或视频)知识的手段。一些研究表明,针对组织内特定知识体系微调模型培训,可有效管理组织知识。一些公司正与领先的商业提供商合作探索基于生成式人工智能的知识管理理念,但用户可能需要培训或帮助来创建有效提示,且知识输出应用前可能仍需编辑或审查。
2025-04-11
AI如何优化库存管理、员工排班
以下是关于 AI 优化库存管理和员工排班的相关内容: 库存管理: 1. 利用 AI 预测需求,优化库存管理,减少积压和缺货情况。 2. AI 可以分析不同产品的销售速度、市场趋势等数据,为库存的补货和调整提供决策依据。 3. 通过 AI 生成的库存周转分析工具,预测滞销品并推荐促销策略。 员工排班: 1. 智能排班优化,根据客流预测自动调整员工排班表。 2. 实时话术提示工具,在员工与客户沟通时 AI 推荐应答策略。 3. 自动化周报生成,汇总销售数据、客户反馈生成可视化报告,为排班提供参考。 4. 培训模拟考试系统,基于产品知识库生成随机测试题,提升员工能力,优化排班安排。 5. 客户潜力评分系统,根据消费行为自动标记高价值客户,据此安排合适的员工服务。 6. 舆情预警系统,实时监测负面评价并推送处理建议,灵活调整员工工作安排。 7. 客户流失预测模型,通过行为数据预警流失风险,合理安排员工进行客户维护。 8. 会议纪要自动生成,转录会议录音并提取任务清单,辅助排班决策。 9. 员工满意度分析,通过匿名问卷分析员工工作痛点,优化排班以提高员工满意度。
2025-04-09
如何使用cursor进行编程
以下是关于如何使用 Cursor 进行编程的相关信息: Cursor 旨在让您极其高效,是使用 AI 进行编码的最佳方式。您可以从代码库中获得最佳答案,参考特定文件或文档,一键使用模型中的代码。 它允许您使用指令编写代码,通过简单的提示就能更新整个类或函数。 Cursor 能通过预测您的下一个编辑,让您轻松完成更改。
2025-04-18
怎么使用cursor
以下是关于如何使用 Cursor 的详细介绍: 1. 访问 Cursor 官方网站:您可以通过 https://www.cursor.com/ 下载 Cursor。 2. 注册账号:使用您的邮箱(如 google、github、163、qq 邮箱)直接登录,也可接受二维码登录。 3. 安装中文包插件。 4. 配置相关设置: 在设置中进行 Rule for AI 配置。 按 ctrl/cmd+i 输入需求,例如“帮我做一个贪吃蛇游戏,在网页中玩”。 清晰表达需求,如详细说明游戏规则和逻辑,包括游戏界面、蛇的移动、食物、增长、死亡条件、得分、难度递增和游戏结束等方面。 5. 使用第三方文档: Cursor 附带一组已爬取、索引的第三方文档,可通过@Docs 符号访问。 若要添加自定义文档,可通过@Docs>Add new doc 实现,粘贴所需文档的 URL 后,Cursor 将索引并学习该文档,您即可将其用作上下文。 在 Cursor Settings>Features>Docs 下可管理已添加的自定义文档,进行编辑、删除或添加新文档的操作。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-18
怎样使用AI做PPT
使用 AI 做 PPT 可以参考以下内容: 1. 信息的 AI 可视化: 优点:节省制作时间、具有优秀的视觉风格、能快速归纳整理信息、可用图形代替文字枯燥的表达。 注意事项: 不要指望复制一段提示词就能得到满意结果,这是与 AI 互动的过程,需要反复尝试。 AI 生成的是基于模型的 HTML 输出,并非真正的 PPT 格式,目前无法在 PPT 里进行二次深度编辑。 模型选择:目前推荐 Claude 3.7 Sonnet,可通过 POE 调用,不建议使用其他效果不佳的模型。 交互流程: 阶段 1 主观描述:通过文字聊天让 Claude 领悟您想要的视觉风格,描述要尽量具体,如颜色、画布、装饰等方面的要求。 2. 好用的 AI PPT 工具: Gamma:在线 PPT 制作网站,支持输入文本和想法提示快速生成幻灯片,可嵌入多媒体格式。https://gamma.app/ 美图 AI PPT:由美图秀秀团队推出,可通过输入文本描述生成专业设计。https://www.xdesign.com/ppt/ Mindshow:AI 驱动的辅助工具,提供智能设计功能。https://www.mindshow.fun/ 讯飞智文:科大讯飞推出的辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成等功能。https://zhiwen.xfyun.cn/ 3. 教学案例: 上午的尝试中,Claude + Gamma.app 帮助学生从组会准备工作中解放出来,实现了快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并学会使用等目的。 Claude 的用法示例:如通过一系列问题让其搜索权威期刊、论文,提取摘要等,并用于制作 PPT。
2025-04-18
作为一个想要使用AI工具提升工作效率的AI小白,我已经学习了怎么编写prompt,接下来我应该学习什么
如果您已经学习了如何编写 prompt ,接下来可以学习以下内容: 1. 理解 Token 限制:形成“当前消耗了多少 Token”的自然体感,把握有效记忆长度,避免在超过限制时得到失忆的回答。同时,编写 Prompt 时要珍惜 Token ,秉承奥卡姆剃刀原理,精简表达,尤其是在连续多轮对话中。 熟练使用中英文切换,若 Prompt 太长可用英文设定并要求中文输出,节省 Token 用于更多对话。 了解自带方法论的英文短语或句子,如“Chain of thought”。 2. 学习精准控制生成式人工智能:重点学习提示词技术,编写更清晰、精确的指令,引导 AI 工具产生所需结果。 探索构建智能体(AI Agents),将工作单元切割开,赋予其特定角色和任务,协同工作提高效率。 在实际应用中遵循准则,如彻底变“懒人”、能动嘴不动手、能让 AI 做的就不自己动手、构建自己的智能体、根据结果反馈调整智能体、定期审视工作流程看哪些部分可用更多 AI 。 3. 若想进一步提升: 学习搭建专业知识库、构建系统知识体系,用于驱动工作和个人爱好创作。 注重个人能力提升,尤其是学习能力和创造能力。 您还可以结合自身生活或工作场景,想一个能简单自动化的场景,如自动给班级孩子起昵称、排版运营文案、安排减脂餐、列学习计划、设计调研问卷等。选一个好上手的提示词框架开启第一次有效编写,比如从基础的“情境:”开始。
2025-04-15
学习AI怎么在工作中使用,提高工作效率,有必要从技术原理开始学习吗
学习 AI 在工作中使用以提高工作效率,不一定需要从技术原理开始学习。以下是一些相关的案例和建议: 案例一:GPT4VAct 是一个多模态 AI 助手,能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览。其应用场景在于以后互联网项目产品的原型设计自动化生成,能使生成效果更符合用户使用习惯,同时优化广告位的出现位置、时机和频率。它基于 AI 学习模型,通过视觉理解技术识别网页元素,能执行点击和输入字符操作等,但目前存在一些功能尚未支持,如处理视觉信息程度有限、不支持输入特殊键码等。 案例二:对于教师来说,有专门的 AI 减负指南。例如“AI 基础工作坊用 AI 刷新你的工作流”,从理解以 GPT 为代表的 AI 工作原理开始,了解其优势短板,学习写好提示词以获得高质量内容,并基于一线教师工作场景分享优秀提示词与 AI 工具,帮助解决日常工作中的常见问题,提高工作效率。 建议:您可以根据自身工作的具体需求和特点,有针对性地选择学习方向。如果您只是想快速应用 AI 提高工作效率,可以先从了解常见的 AI 工具和应用场景入手,掌握基本的操作和提示词编写技巧。但如果您希望更深入地理解和优化 AI 在工作中的应用,了解技术原理会有一定帮助。
2025-04-15
装修设计可以使用哪些AI工具
以下是一些可用于装修设计的 AI 工具: 1. 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. CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能创建复杂几何形状和优化设计。 4. nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 6. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供基于 AI 的生成设计工具,可根据输入自动产生多种设计方案。 7. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 8. Maket.ai:面向住宅行业,在户型和室内软装设计方面有探索,能根据输入自动生成户型图。 9. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期引入标准和规范约束生成的设计结果。 10. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,将建筑全寿命周期内信息集成,实现数据汇总与管理。 但每个工具都有特定应用场景和功能,建议根据具体需求选择合适的工具。
2025-04-15
LLM模型响应时间较长,如何处理超时时间问题
处理 LLM 模型响应时间过长导致的超时问题,可以考虑以下方法: 1. 参数有效调整:这是一种新颖的微调方法,通过仅训练一部分参数来减轻微调 LLM 的挑战。这些参数可能是现有模型参数的子集,或者是一组全新的参数,例如向模型添加一些额外的层或额外的嵌入到提示中。 2. 优化提示设计:采用合适的提示方法,如零样本提示、一次性提示、Fewshot prompting 等。零样本提示是只给出描述任务的提示;一次性提示是让 LLM 执行任务的单个示例;Fewshot prompting 是让 LLM 执行任务的少量示例。同时,可以使用结构化模式设计提示,包含上下文、问题示例及相应答案等组件,以指示模型应如何响应。 3. 避免频繁调整某些参数:尤其是 Top K 和 Top P,不需要经常对其进行调整。 4. 关注模型响应质量:即使有良好的提示设计,模型输出仍可能不稳定,需要持续关注和优化。 5. 考虑成本和时间:微调大型模型可能耗时且成本高,为大模型提供服务也可能涉及额外麻烦和成本,需要综合评估和优化。
2025-04-11
罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?按照时间线将以上内容梳理出来
以下是按照您的需求梳理的内容: 时间线 早期: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA 开始,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统。 近年来: OpenAI 发布 ChatGPT 模型,引发用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。Scaling Law 泛化,推理能力成为关键,倒逼计算和数据变革。AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 在应用方面,AI 在文科白领的个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域表现出色,能完成 80%到 90%的工作;对于工科白领,特别是程序员,能简化代码检索和调整;在蓝领领域,自动驾驶取得显著进展。但在复杂任务方面仍有改进空间。 第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景,多领域竞速中运营大于技术,AI 助手成为竞争重点。AI+X 赋能类产品发展迅速,原生 AI 爆款难求。多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 人工智能发展经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。大模型由数据、算法、算力构成,算法有技术架构的迭代,如英伟达的显卡辅助模型训练,数据质量对生成理想的大模型至关重要。 未来: 李沐预测技术发展可能催生出革命性的应用形态,但 AI 离真正变革世界还有一段距离。 预计 AI 在蓝领工作的初步应用至少需要 5 年时间。 AI 技术创新点: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 Scaling Law 泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索:视频生成点燃世界模型,空间智能统⼀虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 模型架构不断优化和融合。 更加注重推理能力的提升。 探索 AGI 领域,实现虚拟和现实的统一。 应用格局不断洗牌,聚焦特定赛道和场景。 多模态和 Agent 技术的广泛应用。 对用户交互体验的改变: 用户习惯从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 AI 应用为用户提供辅助,在多个领域帮助完成任务。
2025-03-31
AI技术发展时间线,罗列具体的AI模型产品和具体的AI技术创新点,并总结AI技术的发展趋势,并说明这些发展趋势为用户的交互体验带来了什么样的改变?
以下是关于 AI 技术发展的相关内容: AI 技术发展时间线: 从图灵测试、早期的图灵机器人和 ELISA,到 IBM 的语音控制打印机、完全由人工智能创作的小说、微软的同声传译系统,再到 OpenAI 发布 ChatGPT 模型,经历了萌芽、积累沉淀到如今大模型和多模态模型百花齐放的阶段。 具体的 AI 模型产品: ChatGPT 改变了用户习惯,从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 具体的 AI 技术创新点: 大模型创新方面,架构优化加速涌现,融合迭代成为趋势。 Scaling Law 泛化,推理能力成为皇冠明珠,倒逼计算和数据变革。 AGI 探索中,视频生成点燃世界模型,空间智能统一虚拟和现实。 AI 技术的发展趋势: 大模型创新:架构优化加速涌现,融合迭代大势所趋。 应用格局:第一轮洗牌结束,聚焦 20 赛道 5 大场景。 应用竞争:多领域竞速运营大于技术,AI 助手兵家必争。 应用增长:AI+X 赋能类产品大干快上,原生 AI 爆款难求。 产品趋势:多模态上马,Agent 席卷一切,高度个性化呼之欲出。 智变千行百业:左手变革生产力,右手重塑行业生态。 行业渗透率:数据基础决定初速度,用户需求成为加速度。 创投:投融资马太效应明显,国家队出手频率提升。 对用户交互体验的改变: ChatGPT 使用户从简单触控操作转向更复杂的长文本输入,未来可能延伸至长语音交互。 在文科白领方面,AI 能完成 80%到 90%的工作,如个人助理、呼叫中心、文本处理和教育等领域。 对于工科白领,特别是程序员,AI 能简化代码检索和调整。 在蓝领领域,AI 在自动驾驶方面取得显著进展。
2025-03-31
AI技术发展时间线
AI 技术的发展时间线大致如下: 早期阶段(1950s 1960s):包括专家系统、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、自动推理得到发展。 统计学习时期(1990s 2000s):出现机器学习算法如决策树、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、循环神经网络等兴起。 2024 年 AI 关键进展时间线: 2 月:OpenAI 发布视频生成模型 Sora,首次实现高质量文本生成视频,开创 AI 视频生成新纪元。 3 月:Suno 发布 V3 版本,AI 音乐生成方向进入生产力可用状态。 4 月:Meta 发布高性能开源大模型 Llama3,降低了 AI 技术的准入门槛。 5 月:GPT4 发布。 5 月:RayBan 与 Meta 合作的智能眼镜销量突破百万。 5 月:字节上线即梦 AI。 6 月:快手发布可灵。 6 月:Apple Intelligence 发布。 9 月:OpenAI 发布 o1 预览版。 10 月:Rosetta 和 AlphaFold 算法的研发者因在蛋白质结构设计和预测中的突破性贡献获得诺贝尔化学奖;约翰·霍普菲尔德和杰弗里·辛顿因人工神经网络和深度学习的开创性贡献获诺贝尔物理学奖;Anthropic 大模型 Claude 3.5 Sonnet 获得“computer use”功能。 12 月:OpenAI 发布 o3 系列模型。 当前 AI 前沿技术点包括: 大模型(Large Language Models):如 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。 学习路径方面: 偏向技术研究方向: 数学基础:线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:论文阅读、模型实现、实验设计等。 偏向应用方向: 编程基础:Python、C++等。 机器学习基础:监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:模型优化、模型服务等。 行业实践:项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-31
不懂得提问ai,得出的答案总是不满意,又得费很多时间自己改
以下是一些关于如何向 AI 提问以获得满意答案的建议: 1. 避免追问 AI,因为这可能导致回答越来越离谱。可以使用 ChatGPT 的 temporary chat 功能,保证 AI 在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当 AI 回答不理想时,可以告诉它退一步,重新审视整个结构,设想从零开始如何设计,以获得更简洁、直观的解决方案。 3. 如果 AI 自己猜测并修改问题,可让它依据日志判断问题所在。 4. 对于刚开始接触 AI 的用户,很多时候答案不符合预期并非 AI 能力问题,而是用户没有把问题和要求描述清楚。在提问时要把背景描述完整,把要求解释清楚,包括细节。 5. 推荐使用 5W1H 方法充分说明信息,即说清楚为什么(Why)、做什么(What)、啥时候(When)、涉及谁(Who)、在哪里(Where)、怎么做(How)。 6. 可以使用引号、分隔符号以及“首先、其次、最后”等连接词来组织 Prompt,赋予 AI 明确的角色,如专注于民商事法律领域的律师等。 7. 按照【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】的格式进行提问。 8. 讲清楚背景和目的,例如律师在处理交通事故案件时,清晰描述案件事实、法规等。 9. 学会提出好问题,使用清晰、具体的语言,避免模糊表述,了解 AI 的工作原理和限制,以提高回答准确性。 10. 在应用 AI 之前,对工作流程进行细致拆解,将复杂任务分解成更小、更具体的环节,以便 AI 更精确执行。
2025-03-26
计算两个时间差的绝对值,输出相差的完整天数。 获得用户输入的两个与时间相关的字符串,两个时间用逗号分隔,每个时间字符串格式示例如下:2018年08月01日17点21分21秒。 以此为要求写出python代码
以下是计算两个指定格式时间差的绝对值并输出相差完整天数的 Python 代码: ```python import datetime def calculate_days_difference: 解析时间字符串 time1 = datetime.datetime.strptime time2 = datetime.datetime.strptime 计算时间差 time_difference = abs 转换为天数并返回 return time_difference.days 示例用法 time1_str = "2023年08月01日17点21分21秒" time2_str = "2023年08月10日17点21分21秒" print ```
2025-03-22