我做了一批数字化看板，想让AI来评分，哪个AI工具比较合适

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。

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。

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。

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。

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

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。

以下是关于如何设计用智能体做企业数字化转型课程的建议： 一、参考案例 1. 李国宝的相关经验 具有丰富的从业经验，包括通信工程、数据通信网络培训、创业、网络安全解决方案及培训、AI 课程开发与培训等。 开发过面向不同群体的 AI 课程，如《数字化转型实践》面向传统企业数字化、AI 赋能转型。 2. 90 分钟从 0 开始打造你的第一个 Coze 应用课程 从零开始教学做应用界面，先基础教学，再涉及特定应用。 介绍当前承接业务，包括辅导、培训、定制及企业 AI 落地等。 挖掘用户对 AI 应用的功能需求，如对交互界面的需求。 二、课程设计要点 1. 对于企业管理者 AI 辅助决策：在小规模决策中使用 AI 分析工具，以其分析结果作为决策参考。 员工培训计划：制定 AI 工具使用的培训计划，帮助团队成员了解日常工作中如何有效利用 AI。 流程优化：识别公司中可能受益于 AI 自动化的重复性任务，从小流程开始测试 AI 解决方案的效果。 AI 伦理和政策：制定公司的 AI 使用政策，确保 AI 应用符合伦理标准和法律要求。 2. 对于教育工作者 AI 辅助教案设计：尝试使用 AI 帮助设计课程大纲或生成教学材料 ideas，为课程带来新视角。 个性化学习路径：探索使用 AI 分析学生学习数据，为不同学生制定个性化学习计划。 创新教学方法：考虑将 AI 工具整合到课堂活动中，如使用 AI 生成的案例研究或模拟场景。 AI 素养教育：开发简单的课程模块，教导学生了解 AI 基础知识、应用领域及其对社会的影响。 三、注意事项 无论面向哪个群体，都应记住：与 AI 协作是一个学习过程。从小处着手，保持好奇心和开放态度，会发现 AI 不仅能提高工作效率，还能激发创造力，开拓新的可能性。最重要的是，始终保持批判性思维，将 AI 视为强大的工具，而不是完全依赖的解决方案。

关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。

对于动力制造公司智能制造数字化转型的整体策划，以下是一些完善的建议： 首先，进行全面的现状评估。包括对现有生产流程、设备设施、信息化系统等方面的详细调研，明确当前存在的问题和瓶颈。 其次，制定明确的转型目标。例如，提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强供应链的灵活性等，并且将这些目标进行量化和细化。 然后，规划技术架构。确定所需的数字化技术，如工业物联网、大数据分析、人工智能、云计算等，并设计它们之间的集成方案。 接着，优化生产流程。通过数字化手段对生产流程进行重新设计和优化，消除不必要的环节，提高生产的流畅性和效率。 再者，加强人才培养。培养具备数字化思维和技能的员工队伍，包括技术人员和管理人员。 最后，建立有效的评估和持续改进机制。定期对转型效果进行评估，根据评估结果调整策略和措施，以确保转型的持续推进和目标的实现。 希望以上建议能对您有所帮助。

元宇宙对教育的全面数字化转型具有重要推动作用。 在当前的数字化时代，数字化正在重塑我们的生活，从依赖物理资源的稀缺经济转向以数字资源为基础的富足经济。AI 的发展进一步加强了这一趋势，而元宇宙代表着物理世界的数字化。 在教育领域，存在多种与元宇宙和数字化转型相关的情况和探索。例如： 1. 智慧课程培育建设和人工智能赋能教学创新工作坊，涉及多种工具推荐，如 Bot.360.com 多模型竞技选取最佳答案、用 heyGen 定制“数字分身”等。 2. 教育工作坊涵盖了 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作和微课生成的变革、学情分析与作业测评等多个方面。 3. 对于教师而言，面临着如 AI 教师是否会代替人类教师等问题，同时也有诸如 AI 导师一对一、人机协同教育生态等新的模式和理念。 总之，元宇宙和相关技术为教育的数字化转型带来了众多可能性，包括大规模自适应学习、工作场景模拟等，也促使教育不断探索新的模式和方法，以适应时代的发展。

公司数字化转型对客户服务增值的好处包括： 1. 个性化服务：利用 AI 分析客户行为数据，深入了解客户需求和偏好，为其提供定制化的产品推荐和服务，如电子商务网站根据用户购物历史和浏览习惯推荐相似产品，在线零售商利用客户购买数据推荐新产品或补充产品，从而提升客户体验和忠诚度。 2. 定制化沟通和推广：通过更具针对性的沟通和营销活动加强与客户的关系，提高忠诚度。根据客户偏好和行为数据定制营销活动，在客户支持和沟通中采用个性化方法，定期收集客户反馈并用于优化服务和产品，监控效果并不断优化推荐和营销策略。 3. 提升操作效率：Token 化在自然语言处理中应用，将大段文本分解成小块处理单元，便于管理和分析复杂文本数据，使 AI 模型快速识别关键信息，加速决策过程，提升业务响应速度。 4. 优化客户服务：Token 化使客户服务自动化成为可能，通过自动响应系统快速准确处理客户请求，极大提升客户满意度和品牌忠诚度。 5. 个性化营销：利用 Token 化分析用户行为和偏好，提供高度个性化的营销内容，增加销售转化率。 在平衡技术和个性化、人性化服务方面，可以采取以下措施： 1. 深入挖掘客户数据，同时注重保护客户隐私和数据安全。 2. 结合人工干预和监督，确保服务的人性化和温度。 3. 持续收集客户反馈，根据反馈调整技术应用和服务策略。 4. 培训员工，使其在运用技术的同时能够提供贴心的服务。

企业数字化团队协助业务方找 AI 落地场景可以参考以下内容： 周鸿祎提出，推动 AI 与数字化业务全面融合是比较理想的情况。企业可以从列出的武器库中挑选合适的选项，如私有化通用大模型、办公大模型、营销大模型、定制数字人、AI 应用商店、360AI 大会员，甚至可以选择知识大模型、情报大模型、安全大模型，或者开发自己的大模型，并与业务融合。 360 改变了思路，从过去把大模型简单拼接在搜索结果右侧或浏览器里，转变为找到刚需和痛点的明星场景，用场景来引导模型，而非先打造模型再寻找场景。 Jusi 适用于各种企业和个人，包括初创公司、中小企业和项目经理。初创公司可借助其创建技术规格并寻找开发工作室；中小企业能借此扩大数字化业务、添加新功能；项目经理能简化并加速寻找合适开发合作伙伴的流程。

对一组对话进行分析和评分通常可以遵循以下步骤和依据： 1. 明确任务形式和要求：例如给定一组参考文档和问题，要求模型按照指定格式生成答案，问题包含多种类型。 2. 确定评测指标： 赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案进行对比，并根据关键字段命中情况进行评分。 关键词命中总次数表示在题目中命中 keylist 中元素的总次数（包括多小题）。 关键词总数表示 keylist 中定义的关键字段总数。 小题数指每个题目包含的小题数量。 得分：结果完全正确的回答得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 3. 示例参考：如在金融行业·大模型挑战赛中，对包含多个小题的多轮对话题目进行评测计算，根据每个小题的回答正确情况给出相应得分，最后计算总得分。 4. 非聊天场景的情绪分析：对于非聊天场景，如情绪分析，可以使用特定的提示，如让助手对语音数据中的情绪进行 110 的评分，并解释评分原因。 5. 问答对话场景：在类似智谱 BigModel 共学营的活动中，根据对问题的理解和准确回答能力、回答的真实性和有趣程度等方面进行评分，还可以使用特定的测试问题如弱智吧问题来评价提示词的生成效果。

大模型评分通常会根据不同的赛事或评估体系有所差异。 在金融行业的大模型挑战赛中，评测任务形式为给定一组参考文档和问题，要求模型按指定格式生成答案。赛事主办方会根据选手提供的回答与参考答案对比，并根据关键字段命中情况进行评分。评分公式涉及关键词命中总次数、关键词总数、小题数和得分等参数。例如在示例问题中，根据每个小题的回答正确情况计算得分，完全正确得满分 1 分，部分正确则根据命中比例计算得分。 在其他的大模型评估方面： FlagEval（天秤）大模型评测体系及开放平台，旨在建立科学、公正、开放的评测基准、方法、工具集，创新构建了“能力任务指标”三维评测框架，细粒度刻画基础模型的认知能力边界，可视化呈现评测结果。地址：https://github.com/FlagOpen/FlagEval 。 CEval 构造了一个覆盖多个学科的中文知识和推理型测试集，并给出了当前主流中文 LLM 的评测结果。地址：https://github.com/SJTULIT/ceval 。 SuperCLUElyb 是中文通用大模型匿名对战评价基准，以众包方式提供匿名、随机的对战，并发布了初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜。地址：https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUElyb 。 斯坦福发布的大模型排行榜 AlpacaEval 支持两种模式的模型评估方式：alpaca_eval 和 alpaca_eval evaluate_from_model 。评测过程分为选择评估集并计算输出、计算 golden 输出、通过指定的自动标注器计算胜率等步骤。相对于人工标注，全自动化的 AlpacaEval 具有较低的经济成本和时间成本。

很抱歉，目前知识库中没有关于企业标书模拟评分系统的相关内容。但一般来说，企业标书模拟评分系统通常会涉及对标书的各项指标进行量化评估，包括但不限于技术方案的可行性、项目经验、价格合理性、服务保障等方面。您可以进一步明确您关于这个系统的具体问题，以便我为您提供更有针对性的帮助。

根据目前的测评报告，在国内大模型中，得分较高的有文心一言 4.0（API），其总分 79.02 分。在工具使用的测评中，智谱清言表现不俗，取得 83.78 的高分，排名国内模型第一。过去八个月国内模型在 SuperCLUE 基准上的第一名多次为文心一言 4.0。综合来看，国内大模型在不断进步，与国外模型的差距在逐渐缩小，但不同模型在不同方面的表现各有优劣。

在多轮开放式问题基准 SuperCLUEOPEN 测评中，国内模型中文心一言 4.0 的胜率国内最高，接近 30%。胜率超过 25%的国内模型还有智谱清言、通义千问 2.0 和 AndesGPT。 在 200 亿参数量级的开源模型中，Baichuan213BChat 的胜率排在首位。 在工具使用的测评中，国内模型中智谱清言表现不俗，取得了 83.78 的高分，排名国内第一。紧随其后的是文心一言 4.0、通义千问 2.0、Yi34BChat、AndesGPT 均有超过 70 分的表现。 综合来看，国内大模型中各有优势，具体的评分会因不同的测评维度和标准而有所差异。