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小七姐知识体系

Answer

小七姐关于提示词和知识管理体系有如下见解:

提示词的知识体系: 小七姐将提示词学习分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但对于初学者,舒适的学习顺序应反过来。最后是思维方式,经过前面四个层次,会理解到提示词本质是逻辑思维和表达能力,交互对象从人变成大模型。最终要面对三类问题:知识储备不足(包括大模型特性的知识和世界知识)、业务 know how 不扎实(能干自己活但是抽象不出方法论)、语言逻辑有缺陷(脑子里都知道,但表述不清楚)。小七姐还建了一个学习小组快闪飞书群,有缘看到的同学可以进群一起学习。

知识管理体系: 知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产,包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。它可以非常个性化,如个人的笔记系统,也可以是组织内部的复杂系统,如企业的知识库或数据库。一个有效的知识管理体系通常包括以下关键组成部分:知识的捕捉,即收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息;知识的组织,通过分类、标签和索引等方式使知识易于访问和检索;知识的分享,促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会;知识的应用,确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。

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References

小七姐:提示词思考总结

我自己把提示词学习分成五个维度,从高到低依次是:思维框架,方法论,语句,工具和场景。这是经过近一年的探索和教学总结的框架,我也把这套框架完全融入了我的提示词学习课程。很多人学习的时候或者是被教授课程的时候,由于知识的诅咒和信息整合的问题,通常也是按照由高到低的顺序去了解和接触提示词的,但这样其实并不符合初学者的认知过程,大部分人会感到困难。舒适的学习顺序应当是反过来的:

小七姐:提示词思考总结

最后是思维方式,你可以完全按自己的思路编写Prompt,经过前面四个层次,最终会理解到提示词本质上就是逻辑思维和表达能力,只不过交互的对象从人变成了大模型。最终要面对的只有三类问题:1.知识储备不足(包括大模型特性的知识和世界知识)2.业务know how不扎实(能干自己活但是抽象不出方法论)3.语言逻辑有缺陷(脑子里都知道,但表述不清楚)建了一个学习小组快闪飞书群,有缘看到的同学可以进群一起学习

小七姐:AI 时代的知识管理体系构建

知识管理体系是一套流程、工具和策略的组合,用于系统地管理个人或组织的知识资产。它包括但不限于收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新。知识管理体系可以是非常个性化的,比如个人的笔记系统,也可以是组织内部的复杂系统,如企业的知识库或数据库。一个有效的知识管理体系通常包括以下几个关键组成部分:1.知识的捕捉:收集个人或组织在日常工作和学习中产生的知识和信息。2.知识的组织:通过分类、标签和索引等方式,使知识易于访问和检索。3.知识的分享:促进知识在个人或组织内部的流动,增加协作和创新的机会。4.知识的应用:确保知识被有效利用,以支持决策制定、问题解决和新知识的创造。

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小七姐的提示词课程 双证班 是干什么的?
小七姐的提示词课程双证班主要内容如下: 课程形式:以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式,自由学习时间包含 22 节视频课。 课程内容: 提示词基础:包括“Hello,大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力:涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践:包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化:包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新:涵盖“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑:学员有问题随时在学习群提问,老师和助教会详尽答疑。针对复杂问题,小七姐会录制 1 分钟左右的短视频帮助理解。 小七姐是一名优秀的产品经理,也是【?通往 AGI 之路】知识库的共建者,发布了很多自己对于 prompt 用法的心得,相关链接如下: B站干货也很多在持续更新,链接为:https://space.bilibili.com/128712813?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 报名方式:(扫码可以查看课程详细内容和介绍),咨询课程助教(请注明来自 waytoAGI)
2024-10-10
小七姐的提示词课程,双证班、第一期、第二期,内容有何不同,我有必要全部学习吗?
小七姐的提示词课程包括双证班的第一期和第二期,以下是课程内容的介绍: 自由学习时间包含 22 节视频课,授课形式为视频课+知识星球作业+社群答疑。 提示词基础:包括“Hello,大模型”“提示词基础方法”“开始编写你的第一条提示词”“按需求设计和迭代提示词”等课程。 元能力:涵盖“AI+学习能力”“AI+逻辑思维”“AI+表达能力”等课程。 提示词实践:包含“需求分析”“结构框架”“反馈迭代”“结构化提示词”“思维链”等课程。 提示词工具化:包括“工作流”“提示词封装”“GPTs 基础教程”“GPTs 实战案例”等课程。 2024 更新:包括“GPT 新版本指南”“GPTs 基础教程”“GPTs 设置方法”“GPTs 实战案例”“提示词学习综述”“知识库场景”“知识库工具”“知识库有效语句”“知识库方法论”“知识库思维方式”“优秀提示词拆解”“提示词编写常见误区”等内容。 社群答疑:学员有问题可在学习群随时提问,老师和助教会详尽答疑,针对复杂问题,小七姐会录制短视频帮助理解。 对于是否有必要全部学习,取决于您的具体需求和基础。如果您是初学者,建议系统学习以打下扎实基础;如果您已有一定基础,可以根据自身薄弱环节有针对性地选择学习。
2024-10-10
小七姐写了哪些prompt
小七姐写的 prompt 包括以下内容: 1. Prompt 喂饭级系列教程 小白学习指南(二): 自动优化排版的 Prompt,例如将输入的自我介绍进行自动排版。 让 AI 阅读文档时更靠谱的 Prompt。 结合生活或工作场景的自动化场景,如自动给班级孩子起昵称、排版微信群运营小文案、安排减脂餐、列学习计划、设计商务会议调研问卷等。 选择好上手的提示词框架来开启第一次有效编写。 2. 基于联网验证科学新闻的科普作者:创作动机来源于韩国室温常压超导新闻事件,基于严谨和科学态度梳理新闻事件并给出分析结果(必须在 4.0 的 webpilot 插件下使用)。 3. 3 月 5 日直播:prompts 书写的 6 个基础方法: 带大家学习基础知识和概念。 学习社群分享官方文档最佳实践。 学习地图官方文档的 6 个方法总结。 编写清晰的说明,提供更多信息和细节。 大模型提示词使用技巧及注意事项。 角色扮演策略提升模型问答质量。
2024-09-19
我想找小七姐的提示词课程
以下是关于小七姐提示词编写提升课的详细信息: 课程内容: 自由学习时间(22 节视频课),以视频课+知识星球作业+社群答疑的授课形式学习。 提示词基础: 第一课:Hello,大模型 第二课:提示词基础方法 第三课:开始编写你的第一条提示词 第四课:按需求设计和迭代提示词 您将收获: 元能力:提升表达能力、逻辑思维能力的方法论和练习 个人提升:熟练编写任何您想要实现的提示词 工具化能力:学会以商业化和工具化标准交付提示词 职业化能力:熟知提示词工程和行业常识和发展路径 企业落地:搞懂提示词如何封装成工具 进阶学习:获得自学路径,课程后能继续深度学习 总之,这是一门从提示词入门到精通的优质课程,非常值得推荐。
2024-09-13
笔记思路,小七姐
好的,以下是根据你的需求为你生成的内容: 小七姐:K12 领域应用儿童 PBL 项目 Prompt 原始设计思路: 1. 主题选择:从孩子的兴趣出发,选择一个合适的主题,如科学、艺术、历史等。 2. 相关主题拓展:根据选定的主题,继续拓展 5 个相关主题,以丰富项目内容。 3. 项目设计:为孩子设计一个 PBL 项目,包括目标、项目周期、项目阶段和任务、项目评估等。 4. 反馈优化:根据家长的反馈,对项目进行优化,以满足孩子的需求。 5. 能力与知识评估:设计一套测试,评估孩子在项目中所获得的知识与能力,以及哪些部分是有提升可能的,同时了解孩子的学习风格和兴趣点。 6. 个性化学习方案:根据孩子的评估数据,设计一个个性化学习方案,以激发孩子的兴趣,提高学习效果。 7. 家长支持:为家长提供在项目中可以承担的角色和给予支持的建议。 8. 吸引孩子参与:写一封信,吸引孩子参与由家长设计的学习项目。 小七姐:晚餐盲盒 | 经典的少样本提示和思维链提示的用法 prompt 思路分享: 1. 需求背景:解决独居者或小情侣的晚餐选择困难症。 2. 使用场景:用户抽到盲盒结果后决定晚餐吃什么。 3. 输出格式:俏皮灵动、趣味盎然、比喻精妙的和美食有关的短句子。 4. 注意事项:文风优美,句子让人充满食欲。 范例解析: 1. “罗勒叶缠绕着小牛排,交织摩擦,情欲荡漾。”这个句子很好,因为他巧妙的比喻了两种食材在烹饪中的形态,联想到情感关系,带来一些新鲜的体验。 2. “张牙舞爪的小龙虾与没能力的领导莫名契合,清蒸还是麻辣?”这个句子很好,因为他巧妙的把张牙舞爪和职场中令人讨厌的角色联想起来,并提出“泄愤”方式:清蒸还是麻辣。 3. “串串锅里选择今日运势。”这个句子很好,因为他用极其精炼的句子,完美符合食材的形态(串串锅里有非常多的食材,恰似可以用来抽签的运势签)和生活的选择。 思维链运用: 1. 食物名称和食材:明确句子中涉及的食物名称和食材。 2. 美妙联想:根据食物的名称或食材,联想到相关的事物或情境。 3. 优美词汇:选择符合联想的优美词汇来描述食物。 4. 巧妙比喻:运用比喻来形容食物的文化、形态、隐喻、色彩、口感等。 5. 句子组合:将上述元素组合成精炼、优美、巧妙、恰当的美食句子。 符合需求的句子: 1. 香菇在汤锅里跳跃,像小精灵在森林中嬉戏。 2. 面条如瀑布般垂挂在碗中,仿佛一幅流动的艺术品。 3. 红烧肉肥而不腻,像极了婴儿的脸蛋。 4. 辣椒在口中燃烧,犹如热情的火焰在舞动。 5. 蛋糕上的水果如宝石般璀璨,散发着甜蜜的光芒。 6. 寿司饭的柔软与鱼片的鲜嫩,仿佛在舌尖上跳了一场华尔兹。 7. 烤鸡的皮脆肉嫩,让人想起了初恋的甜蜜。 8. 意大利面的酱汁浓郁,像一幅五彩斑斓的油画。 9. 饺子的形状宛如元宝,寓意着团圆和幸福。 10. 汉堡的丰富层次,就像一个小小的世界,包容着各种美味。
2024-05-23
coze搭建智能体,用上传的文件和知识库的文件做对比,分析差异点。
以下是关于在 Coze 中搭建智能体的相关信息: 1. 证件照相关操作: 展示原图上传结果,基本脸型已换,生成效果与上传照片特征有关。 改背景可利用改图功能,一键改图效果更好,输出数据类型为图片。 豆包节点生成的是 URL 地址,与前者不同,在工作流使用有差异,可参考简单提示词。 介绍证件照工作流相关操作,包括通过提示词改背景颜色,设置输出方式为返回变量;讲解消耗 token 及保存结果相关问题;对按钮、表单添加事件并设置参数,限制上传文件数量;还涉及给表单和图片绑定数据,以及每次操作后刷新界面确保设置生效。 围绕操作讲解与优化展开,介绍 for meet 的设置,如表单事件操作、图片上传数量修改等,提及编程基础知识。还讲述成果图连接、绑定数据方法及注意事项。展示基本功能实现情况,分析换性别等问题成因,指出需在工作流优化提示词,也可尝试用视频模型解决,最后进入问答环节。 2. 多维表格的高速数据分析: 创建智能体,使用单 Agent 对话流模式。 编排对话流,创建新的对话流并关联智能体。 使用代码节点对两个插件获取的结果进行数据处理,注意代码节点输出的配置格式。 测试,找到一篇小红书笔记,试运行对话流,在对话窗口输入地址查看数据。 发布,选择多维表格,配置输出类型为文本,输入类型选择字段选择器,完善上架信息,可选择仅自己可用以加快审核。 3. 智能体与微信和微信群的连接: 创建知识库,可选择手动清洗数据提高准确性,包括在线知识库和本地文档。 在线知识库创建时,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可编辑修改和删除。 本地文档中注意拆分内容提高训练数据准确度,如将课程章节按固定方式人工标注和处理。 发布应用,确保在 Bot 商店中能够搜到。
2025-04-18
coze搭建知识库和上传文件做对比分析
以下是关于 Coze 搭建知识库和上传文件的对比分析: 创建文本型知识库: 自动分段与清洗:扣子可对上传的内容进行自动解析,支持复杂布局的文件处理,如识别段落、页眉/页脚/脚注等非重点内容,支持跨页跨栏的段落合并,支持解析表格中的图片和文档中的表格内容(目前仅支持带线框的表格)。操作步骤为在分段设置页面选择自动分段与清洗,然后依次单击下一步、确认,可查看分段效果,不满意可重新分段并使用自定义分段。 自定义:支持自定义分段规则、分段长度及预处理规则。操作时在分段设置页面选择自定义,然后依次设置分段规则和预处理规则,包括选择分段标识符、设置分段最大长度和文本预处理规则,最后单击下一步完成内容分段。 创建表格型知识库: 目前支持 4 种导入类型:本地文档、API、飞书、自定义。 本地文档:选择本地文档从本地文件中导入表格数据,目前支持上传 Excel 和 CSV 格式的文件,文件不得大于 20M,一次最多可上传 10 个文件,且表格内需要有列名和对应的数据。 API:参考特定操作从 API 返回数据中上传表格内容,包括选择 API、单击新增 API、输入 API URL 并选择数据更新频率,然后单击下一步。 飞书:参考特定操作从飞书表格中导入内容,包括选择飞书、在新增知识库页面单击授权并选择要导入数据的飞书账号、单击安装扣子应用(仅首次导入需授权和安装),然后选择要导入的表格并单击下一步。目前仅支持导入“我的空间”下的飞书文档,云文档的创建者必须是自己,暂不支持导入知识库和共享空间下的云文档。 上传文本内容: 在线数据:扣子支持自动抓取指定 URL 的内容,也支持手动采集指定页面上的内容,上传到数据库。 自动采集方式:适用于内容量大、需批量快速导入的场景。操作步骤为在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、自动采集、新增 URL,输入网站地址、选择是否定期同步及周期,最后单击确认,上传完成后单击下一步,系统会自动分片。 手动采集:适用于精准采集网页指定内容的场景。操作步骤为安装扩展程序,在文本格式页签下选择在线数据,然后依次单击下一步、手动采集、授予权限,输入采集内容的网址,标注提取内容,查看数据确认无误后完成并采集。
2025-04-18
知识图谱
知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,可以对现实世界的事物及其相互关系进行形式化地描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎的能力,增强用户的搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图和三元组。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。 在国家人工智能产业综合标准化体系建设指南中,知识图谱标准规范了知识图谱的描述、构建、运维、共享、管理和应用,包括知识表示与建模、知识获取与存储、知识融合与可视化、知识计算与管理、知识图谱质量评价与互联互通、知识图谱交付与应用、知识图谱系统架构与性能要求等标准。
2025-04-17
知识库怎么构建
构建知识库的方法主要有以下几种: 1. 使用 Flowith 构建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,为其起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 2. 使用 Dify 构建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:根据需求选择高质量模式、经济模式或 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 3. 本地部署大模型并搭建个人知识库(涉及 RAG 技术): 了解 RAG 技术:大模型训练数据有截止日期,RAG 可通过检索外部数据并在生成步骤中传递给 LLM 来解决依赖新数据的问题。 RAG 应用的 5 个过程: 文档加载:从多种来源加载文档,如 PDF、SQL 等。 文本分割:把文档切分为指定大小的块。 存储:包括将文档块嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 检索:通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器:将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。
2025-04-15
如何搭建知识库
搭建知识库的方法如下: 使用 flowith 搭建: 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 点击左上角的加号添加新的知识库,给知识库起一个便于分辨的名字。 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 Flowith 会对文件进行抽取等处理,处理完毕后可在知识库管理页面测试检索。 使用 Dify 搭建: 准备数据:收集文本数据,进行清洗、分段等预处理。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档并编写描述。 配置索引方式:提供三种索引方式,根据需求选择,如高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 集成至应用:将数据集集成到对话型应用中,配置数据集的使用方式。 持续优化:收集用户反馈,更新知识库内容和优化索引方式。 使用 Coze 智能体搭建: 手动清洗数据: 在线知识库:点击创建知识库,创建 FAQ 知识库,选择飞书文档,输入区分问题和答案,可编辑修改和删除,添加 Bot 并在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容,提高训练数据准确度,按章节进行人工标注和处理,然后创建自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。
2025-04-14
如何搭建自己的知识库
以下是搭建自己知识库的方法: 1. 选择“Manage Your Knowledge Base”,进入知识库管理页面。 2. 在页面左上角点击加号,添加新的知识库,并为其起一个易于分辨的名字。 3. 点击添加文件,建议使用 Markdown 格式的文件。 4. 等待 Flowith 对文件进行抽取等处理。 5. 处理完毕后,可在知识库管理页面测试检索,输入关键词过滤相关内容。 此外,搭建本地知识库还需了解 RAG 技术: 1. RAG 是一种当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时所采用的主要方法,即先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 2. 一个 RAG 的应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,生成更合理的答案。 对于基于 GPT API 搭建定制化知识库,涉及给 GPT 输入定制化的知识。由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。Embeddings 是一个浮点数字的向量,两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。在 OpenAI 词嵌入中,靠近向量的词语在语义上相似。文档上有创建 embeddings 的示例。
2025-04-14
标签体系可用的ai
以下是关于标签体系可用的 AI 的相关内容: 在 AI 时代的知识管理体系构建方面: 1. 提示词可帮助规划 PARA 分类模式。PARA 是一种代表项目(Projects)、领域(Areas)、资源(Resources)和档案(Archives)的流行知识管理框架,AI 能通过分析工作模式和内容类型,自动生成提示词,以简化分类过程,加快组织和检索信息。 2. 提示词能帮助设计笔记标签系统。有效的标签系统是知识管理的关键,AI 可通过分析笔记内容和使用习惯,推荐合适的标签和标签结构,提高检索效率。 3. 知识助手 Bot 可帮渐进式积累领域知识。随着在特定领域的深入,知识助手 Bot 能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,持续扩展知识边界并确保知识及时更新。 在 AI 术语库方面,包含了众多与 AI 相关的术语,如 Knowledge Engineering(知识工程)、Knowledge Graph(知识图谱)、Knowledge Representation(知识表征)、MultiHead Attention(多头注意力)、MultiHead SelfAttention(多头自注意力)等。
2025-03-30
1. 利用AI完成技术论文的学习阅读; 2. 结合相关知识体系解读论文,并制作成学习分享PPT。
以下是关于利用 AI 完成技术论文的学习阅读,并结合相关知识体系解读论文制作学习分享 PPT 的一些建议: 在技术论文学习阅读方面: 可以借助 AI 工具,如 Claude 和 Gamma.app。Claude 能够帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息。 对于复杂推理,可以利用思维链,谷歌在 2022 年的论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力,即使不用小样本提示,也可在问题后加“请你分步骤思考”。 检索增强生成(RAG)能将外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一块传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 程序辅助语言模型(PAL)在 2022 年的论文中被提出,对于语言模型的计算问题,可借助其他工具如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct 框架于 2022 年在《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文中提出,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 在制作学习分享 PPT 方面: 可以先对论文进行深入理解,提取关键信息,包括摘要描述、研究问题、基本假设、实验方法、实验结论、文章主要结论、研究展望等。 利用 AI 工具获取相关理论的简单介绍。 了解并使用合适的 PPT 制作工具,如 Gamma.app。 需要注意的是,小白直接看技术论文有难度,需要一定的知识储备。同时,Transformer 是仿生算法的阶段性实现,未来 10 年、20 年可能不再被使用。
2025-03-24
软件行业质量体系工程师可以用AI做什么
软件行业质量体系工程师可以利用 AI 实现以下转变和拓展工作: 1. 需求分析师可转变为 AI 洞察翻译官,未来能利用 AI 分析海量数据以揭示隐藏的用户需求,技能需向数据分析、用户心理学和商业洞察力转型。 2. 系统架构师可转变为创新架构策略师,未来设计能适应快速变化和 AI 集成的灵活架构,技能要向前沿技术跟踪、跨学科知识整合和创新思维转型。 3. 开发工程师可转变为 AI 协作编程专家,未来与 AI 结对编程,专注于创新性和复杂逻辑的实现,技能要向 AI 工具应用、算法优化和创造性问题解决转型。 4. 测试工程师可转变为质量战略专家,未来设计高级测试策略,处理 AI 无法覆盖的边缘情况,技能要向测试策略设计、用户体验评估和风险管理转型。 5. 运维工程师可转变为系统优化专家,未来专注于系统整体优化和异常情况处理,技能要向性能调优、安全加固和智能监控系统设计转型。 6. 项目经理可转变为价值流优化专家,未来专注于价值交付和团队协作效率的提升,技能要向精益管理、跨职能团队协调和持续改进转型。 此外,AI 在生成测试用例方面具有显著优势,能自动化和智能化生成高覆盖率的测试用例,减少人工编写测试用例的时间和成本。AI 在医疗保健、金融服务、零售和电子商务、制造业、交通运输等行业也有广泛应用,例如医学影像分析、药物研发、风控和反欺诈、产品推荐、预测性维护等方面。
2025-02-11
如何创建一个应用于教学的各个环节,如备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题等的智能体?
要创建一个应用于教学各个环节的智能体,您可以参考以下步骤和考虑以下方面: 1. 提前收集教育领域的需求,例如让云谷老师协助收集需求和案例,社群小伙伴帮助实现。这些需求可以包括办公提效的具体场景、家校沟通、个性化教育、心理疏导、备课体系、作业批改、出题建议、辅助出题、建立孩子的成长体系记录、孩子成长的游戏(如寻宝游戏)、朗读(模拟老师泛读,学生背诵,AI 评判)、文生图和文生视频在备课时的针对性、学科本身的教育辅助、分析学生行为并给出策略(基于教育心理学)、教师模拟培训、公开课备课辅助、指导新老师处理学生矛盾和家长问题以提高沟通能力等。 2. 明确最终交付物的形态和背后的思考,使需求描述更清晰。 3. 注册智谱 Tokens 智谱 AI 开放平台(https://bigmodel.cn/),获取资源包。新注册用户可获得 2000 万 Tokens,也可通过充值/购买多种模型的低价福利资源包,或者共学营报名赠送资源包。 4. 先去【财务台】左侧的【资源包管理】查看自己的资源包,本次项目可能会使用到 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 等模型。 5. 进入智能体中心 我的智能体,开始创建智能体。为了照顾初学者,可以手把手进行编辑,完成一个简单智能体的搭建。 此外,在创建过程中,还可以考虑以下相关的产品和服务: 1. 具身智能的企业产品。 2. 3D 眼镜、AI 绘本、AI 图书等。 3. 学习机、飞书的多维表格、蚂蚁的智能体、Coze 的智能体等。 4. Zeabur 等云平台、0 编码平台。 5. 大模型如通义、智谱、kimi、deepseek 等。 6. 编程辅助、文生图工具(如可灵、即梦等)。 需要注意的是,创建这样的智能体需要综合考虑多方面的因素,并不断优化和改进,以满足教学的实际需求。
2025-02-10
小白学习AI的知识体系
对于小白学习 AI 的知识体系,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 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。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,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。 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,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 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自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 有兴趣伙伴,可以留言互动,有需要可以提供一份 AI 工具逐渐进入状态的 tips 文章。
2025-01-25
给人工智能伦理建设提出建议,在内容和体系方面都可以
以下是为人工智能伦理建设提出的一些建议: 在内容方面: 1. 关注算法的可解释性,使人工智能的决策过程能够被理解和解释。 2. 研究方法以评估、表征和减少数据集中及人工智能系统中的偏差。 3. 确保人工智能系统的安全性和鲁棒性,包括进行保证、验证、校验、安全和控制等方面的工作。 4. 重视隐私和安全,包括用于训练和推理人工智能系统的数据集,以及相关的软件和硬件。 5. 研究人工智能系统在科学发现和社会挑战方面的应用。 6. 考虑人工智能系统对社会、伦理、安全、教育、劳动力和安全等方面的影响,特别是对社会中不同群体,尤其是历史上被边缘化的群体的社会影响。 7. 进行定性和定量的未来能力、应用和影响的预测。 在体系方面: 1. 开展教育项目,支持在 K12、社区学院、本科、研究生、博士后、成人学习和再培训等阶段培养与人工智能系统相关的多样化劳动力。 2. 提高对人工智能系统的伦理、社会、安全和安全影响的认识。 3. 促进对人工智能原理和方法的广泛理解,以培养能够使用人工智能产品并适应其带来的社会和经济变化的劳动力和公众。 4. 针对不同的行业应用,如智能制造、智能家居、智慧城市、科学智算等,制定相应的标准,规范技术要求和应用场景。 5. 制定安全标准,规范人工智能全生命周期的安全要求,包括基础安全、数据、算法和模型安全、网络技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、安全标注、内容标识、产品和应用安全等。 6. 制定治理标准,规范人工智能的技术研发和运营服务等要求,包括人工智能的鲁棒性、可靠性、可追溯性的技术要求与评测方法,以及全生命周期的伦理治理要求,如伦理风险评估、公平性、可解释性等伦理治理技术要求与评测方法,还有伦理审查等标准。
2025-01-02