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如何利用AI协助设计一套用户调研的问题

Answer

以下是利用 AI 协助设计用户调研问题的一些方式和相关案例：

  1. 帮助设计问卷：向 AI 询问可以从哪些方面提问、提什么问题，采纳率为 25%。
  2. 润色问卷文案：采纳率达 75%。
  3. 对问卷反馈数据（单条数据和整理数据）进行评价：采纳率为 90%。

相关案例：

  1. AI+教育方面，如医疗领域中用于生成漂亮图片的 AI 也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质。
  2. 有通过特定 prompt ，2 小时帮同学完成 3 篇调研报告的案例。
  3. 利用 ChatGPT 做调研的案例。

在设计过程中，应注意以下几点：

  1. 使用用户熟悉的词语、短语和概念，而非内部术语，遵循现实世界的惯例，使信息呈现自然和逻辑的顺序。
  2. 像 Perplexity 一样选择容易理解的用词，采用对话式的文字。
  3. 设计的控件要遵循现实世界的惯例并与期望的结果相对应，即自然映射，以构建直观的体验。
  4. 确保用户能够理解单词的含义，不要假设自己对单词或概念的理解与用户匹配，通过用户研究揭示用户熟悉的术语和他们对重要概念的心智模型。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI工具对产品工作的变化（调研问卷结果）

帮助设计问卷，询问AI可以从哪些方面提问、提什么问题（采纳率25%）润色问卷文案（采纳率75%）对问卷反馈数据（单条数据和整理数据）进行一些评价（采纳率90%）关于借助AI工具辅助调研工作，如果你发现了更多有想象力的使用方式，欢迎一起交流接下来，让我们开始。AI工具对产品类工作的变化10个调研问题的结果整理

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看?|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成|用于生成漂亮图片的AI也可以帮助科学家研究并设计新的蛋白质||教育|[医疗：蛋白质结构预测和蛋白质合成](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VjNbwghn2ioQQsk2IuZcKuIMn3e?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告|先确定整个调研报告的大纲目录。这个因为我们老师发了示例报告，所以我直接把目录截图下来用手机识别。搞定。||教育|[做调研：我用这条prompt，2小时帮同学干完了3篇调研报告](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MzAawmzfwiD25wkoUsacTa6PnOd?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|<br>|做调研：用ChatGPT做调研|随着最近的OpenAI聊天机器人ChatGPT热潮仍在继续，我们决定研究几种方法，这个著名的聊天机器人如何帮助您创建用户体验调查——或任何其他调查||教育|[做调研：用ChatGPT做调研](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/VBvMw8T0tiRHCkkskyKcbkW9nVc?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99&chunked=false)||2023/11/12|

Perplexity背后的AI用户体验高标准解析

请使用用户熟悉的词语、短语和概念，而不是内部术语。遵循现实世界的惯例，使信息呈现出自然和逻辑的顺序。Perplexity选择的用词很容易理解，因为他们使用了人类对话的心理模型。像“Ask follow-up…”这样的文字是对话式的。这是一个提示，让你采取一步行动，展示了Perplexity的价值：能够利用你第一个问题的上下文快速优化你的网络搜索结果。这一切似乎很简单，但要选择正确的措辞却很难。结果是一个更易接近、不那么令人生畏的产品。它以一种以前没有人能够匹敌的自然方式。Jakob Nielsen：你的设计方式很大程度上取决于你的具体用户。对你和同事来说显而易见的术语、概念、图标和图片，对用户来说可能是陌生的或令人困惑的。当设计的控件遵循现实世界的惯例并与期望的结果相对应（称为自然映射），用户更容易学习和记住界面的工作方式。这有助于构建一种直观的体验。Tips：确保用户能够理解单词的含义，而无需去查阅字典。永远不要假设你对单词或概念的理解会与用户的匹配。用户研究将揭示用户熟悉的术语，以及他们对重要概念的心智模型。Super黄：

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如何让企业微信可以接上 AI？让我的企业微信号变成一个 AI 客服
要让企业微信接上 AI 并变成一个 AI 客服，可以参考以下内容： 1. 基于 COW 框架的 ChatBot 实现方案：这是一个基于大模型搭建的 Chat 机器人框架，可以将多模型塞进微信（包括企业微信）里。张梦飞同学写了更适合小白的使用教程，链接为： 。 可以实现打造属于自己的 ChatBot，包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等功能，以及常用开源插件的安装应用。 正式开始前需要知道：本实现思路需要接入大模型 API 的方式实现（API 单独付费）。 风险与注意事项：微信端因为是非常规使用，会有封号危险，不建议主力微信号接入；只探讨操作步骤，请依法合规使用，大模型生成的内容注意甄别，确保所有操作均符合相关法律法规的要求，禁止将此操作用于任何非法目的，处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏，以防任何可能的滥用或泄露。 支持多平台接入，如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等；多模型选择，如 GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/GLM4/LinkAI 等等；多消息类型支持，能处理文本、语音和图片，以及基于自有知识库进行定制的企业智能客服功能；多部署方法，如本地运行、服务器运行、Docker 的方式。 2. DIN 配置：先配置 FastGpt、OneAPI，装上 AI 的大脑后，可体验知识库功能并与 AI 对话。新建应用，在知识库菜单新建知识库，上传文件或写入信息，最后将拥有知识库能力的 AI 助手接入微信。
2025-05-09
围棋AI
围棋 AI 领域具有重要的研究价值和突破。在古老的围棋游戏中，AI 面临着巨大挑战，如搜索空间大、棋面评估难等。DeepMind 团队通过提出全新方法，利用价值网络评估棋面优劣，策略网络选择最佳落子，且两个网络以人类高手对弈和 AI 自我博弈数据为基础训练，达到蒙特卡洛树搜索水平，并将其与蒙特卡洛树搜索有机结合，取得了前所未有的突破。在复杂领域 AI 第一次战胜人类的神来之笔 37 步，也预示着在其他复杂领域 AI 与人类智能对比的进一步突破可能。此外，神经网络在处理未知规则方面具有优势，虽然传统方法在处理象棋问题上可行，但对于围棋则困难重重，而神经网络专门应对此类未知规则情况。关于这部分内容，推荐阅读《这就是 ChatGPT》一书，其作者备受推崇，美团技术学院院长刘江老师的导读序也有助于了解 AI 和大语言模型计算路线的发展。
2025-05-08
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
我们是搜索团队的产品经理，团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位，现在要做AI相关的产品规划，请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式，介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言，插件应该做什么，可以做什么 3、思考对于大模型来说，有哪些（通用或垂类）的模块/功能/插件是无法绕开的，或高频使用的，作为我们团队后续争取的发力点（如搜索推荐对于传统综合搜索结果页）
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答： 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始，到 5 月份上线，其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为： 1. 经过对模型的微调，检测何时需要调用函数（取决于用户的输入）。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队，插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容，但可以参考 OpenAI 的插件计划，例如开发与搜索相关的特定功能插件，或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测，例如与数据获取和处理相关的插件（如联网）、与技术开发相关的插件（如代码）以及与内容生成相关的插件（如画图）可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说，可以考虑在这些方向上寻找发力点，结合搜索推荐等传统功能，开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
公司给我了一个调研作业，收集 市场上其它公司在agent业务变革上的优秀实践
很抱歉，目前没有关于市场上其他公司在 agent 业务变革方面优秀实践的相关内容。建议您通过以下途径进行收集和调研： 1. 行业报告和研究机构发布的分析：这些通常会涵盖多个公司在特定领域的实践和趋势。 2. 专业的行业论坛和社区：与同行交流，获取他们的经验和见解。 3. 公司的官方网站和公开资料：了解其业务变革的介绍和相关案例分享。 4. 新闻媒体报道：关注相关的商业新闻，获取最新的动态和实践案例。
2025-03-31
如果我要把多篇会议纪要整理成一片行业调研报告，需要如何做
要将多篇会议纪要整理成一篇行业调研报告，您可以按照以下步骤进行： 1. 让 AI 阅读学习：提供一篇优秀的行业调研报告，让 AI 总结其中的方法论，输出一份“行业调研报告”的研究方法和操作框架。 2. 问 AI：询问文章在收集行业数据时所使用的一手数据和二手数据，并让其推荐一些靠谱的行业资料收集网站。 3. 要求 AI：表明您想参考以上内容写一份特定“XXX 行业调研报告”，让其作为“行业调研报告撰写专家”，为您推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，并输出一份“XXX 行业调研报告”框架。 4. 要求 AI：针对上述“XXX 行业调研报告”框架，丰富每一章节内容，每章内容字数大于 200 字。 5. 经过以上 4 个步骤，AI 会为您生成一个“XXX 行业调研报告”的初稿。之后，您可以根据自身需求，让 AI 进一步完善每一个章节的内容，并结合自己的独特经验和知识，对文章内容进行润色和调整。 需要注意的是，要使调研报告有深度，可以通过以下两个途径： 1. 自身对行业比较了解，整理深度洞察和见解。 2. 一步一步深度咨询 AI，借助 AI 的海量知识，一边学习、一边研究、一边洞察总结。（通过借助 AI，可以加速我们的学习和研究能力） 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！
2025-03-24
请帮我生成一个获取橡胶行业调研报告的提示词
以下是为您生成的获取橡胶行业调研报告的提示词： 首先，确定调研报告的大纲目录，可以参考相关示例报告或行业标准。然后，明确整体的语言风格，一般为“逻辑清晰、层层递进、条理分明”。 在让 AI 生成内容时，不要过于限制其发挥，例如不要过度要求每个章节的结构和语言风格完全符合示例。可以设置循环结构，让 AI 按照目录逐步生成章节内容，生成一段后您进行审核，同意后再进行下一段，否则重新生成。 对于需要搜索网络信息的章节，可以在相应位置打上标签，让 AI 自主判断是否调用插件搜索信息后再撰写。为了让 AI 有更好的选择性搜索，可以选择合适的插件，如 webpolit 插件。 提示词的其他部分按顺序完成即可。
2025-03-20
如何用coze实现一个心理学调研的智能体？最好能够支持音频调用
要使用 Coze 实现一个支持音频调用的心理学调研智能体，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息。 3. 点击确认后完成工作流的新建，左侧「选择节点」模块中，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 在配置子任务节点时： 1. 关于模型选择，没有强制必须用某个模型的说法。而是根据自己的习惯、实测的响应速度、生成质量、调用费用，进行综合选择。比如 Doubao Function Call 模型，对于插件调用、Coze 内 json 格式输出比较擅长；MiniMax 处理文字速度很快；GLM 对于用户提示词的理解比较好。每个模型都有自己擅长的特点，而且每家模型都在不断的迭代。所以模型的选用，需要根据实测情况综合调整。 2. 一般选择豆包·function call 32k。“function call”代表有着更好的 Coze 的工具调用能力，“32k”代表模型的上下文窗口大小，即模型在处理文本时能够考虑的单词或标记的数量。如果输出和输入的类型不是纯文本时，比如是 array、object 结构，请根据实测情况，考虑替换上豆包 function call 版本，其他的 LLM 可能会输出格式比较混乱。
2025-03-12
角色：你是一名软件开发公司的运营经理 背景：现在要准备入局AI导航网站市场，通过AI导航网站实现布局产品流量入口，来获取AI风口的流量。 任务：请你完成AI导航网站的国内外市场调研 要求：调研内容包括AI网站导航的市场、竞品、用户分析以及产品规划、团队人员需求及资源需求、有哪些风险点
以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。
2025-03-11
我现在是一个完完全全的新手，我现在想要从0开始学习ai，请你协助我，我该怎么做
对于完全的新手想要从 0 开始学习 AI，建议您按照以下步骤进行： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，您可以找到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，您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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。 通过与这些 AI 产品的对话，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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2025-04-11
AI可以协助制造业企业做哪些工作
AI 可以协助制造业企业完成以下工作： 1. 产品设计和开发：利用 AI 生成工具如 Adobe Firefly、Midjourney 等，根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素，提高产品设计效率。 2. 工艺规划和优化：结合大语言模型的自然语言处理能力，自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案，优化生产过程。 3. 设备维护和故障诊断：通过分析设备运行数据，预测设备故障，并自动生成维修建议，提高设备可靠性。 4. 供应链管理：根据历史数据和市场变化，自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容，提高供应链管理效率。 5. 客户服务：基于对话模型的 AI 客服机器人，自动生成个性化的客户回复，提升客户体验。 此外，在制造业中，AI 还能用于预测性维护，帮助工厂避免停机；进行质量控制，检测产品缺陷以提高产品质量；优化供应链，提高效率和降低成本；控制工业机器人，提高生产效率；以及协助生产计划和供应链计划状态查询、产线预测性维保辅助、产品质量分析与溯源等工作。
2025-03-10
有哪些AI可以协助生成PPT?
以下是一些可以协助生成 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由美图秀秀开发团队推出，通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，包含丰富模板库和设计元素，网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能，网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，还有以下相关网站： 1. https://kimi.ai 选 PPT 助手，暂时免费效果好。 2. https://tome.app ，AI 配图效果好。 3. https://chatppt.com ，自动化程度高。 4. https://wenku.baidu.com ，付费效果好。
2025-02-26
我想用ai协助我写小说
以下是关于使用 AI 协助写小说的一些信息： 南瓜博士在人机协作小说创作中有丰富的经验。他为 LLM 小说比赛尝试过多种方法，包括编写 agent flow 框架让 AI 自动写作和评判，但因无法认同 AI 的审美而放弃。之后选择在 GPT 页面上对话，先让 AI 生成大量创意，自己进行判断和挑选，写作时 AI 勤勤恳恳，自己负责掌舵，最后给出改进意见让 AI 遵循修改。他认为在小说创作中，人有人的用处。 另外，在 AI 辅助写作文方面，如果担心孩子用 AI 代写作文偷懒，可以把任务改成让孩子提交一份他和 AI 共同完成作文的聊天记录。作文由 AI 写，孩子要对 AI 的作文进行点评批改、让 AI 迭代出更好的文章，评价的关注点在于孩子能否在对话记录中说清楚 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-01-21
怎么用AI协助我制作游戏
以下是关于如何用 AI 协助制作游戏的相关内容： 第一阶段： 重点关注工具。生成式人工智能可成为创作者的副驾驶，强化现有 UGC 工作流程。现有 UGC 平台（如 Roblox）会在工具集中添加生成人工智能工具，初创公司会复制现有工作流程并针对生成人工智能优化。此阶段类似互联网和云的起始阶段，从点解决方案工具入手协助创作者。 具体包括： 1. 人工智能+人类共同创作工具，如通过文本、语音或图像提示共同创作资产生成工具（如用于稳定扩散的 ControlNet），用于传说、世界构建、故事情节、任务甚至全分支视觉小说游戏的共同编写工具（如 AI Dungeon 和 Electric Noir 等初创公司的分支叙事游戏），用于编码的副驾驶工具使缺乏经验的创作者更易进行 UGC 游戏开发。 2. 提示共享和搜索，出色的游戏通过提示制作时，让创作者轻松获取最佳提示很重要。提示库庞大嘈杂时，人工智能可帮助语义搜索，找到适合游戏的正确提示。 第二阶段： 会出现新公司，从头重新构想创作工作流程。此阶段的产品可能更像基于生成人工智能构建的引擎或操作系统，而非工具或平台，会出现全新的创作范式，但具体形式难以预测。 此外，在 AI 制作游戏 PV《追光者》的案例中： 1. 作为游戏动效设计师，AI 可以取代“怎么做”的部分，加速实现过程并补足短板，但无法替代“做什么”的阶段。 2. 该作品灵感来源于《艾尔登法环》、《黑神话悟空》等游戏开场片，加入佛教元素，结合了 chaGPT、MJ 绘图、SD 重绘、AI 抠图、Aive 制作背景音乐、微软 AI 制作旁白等，除撰写故事框架外，生图及后期配音约用 7 天完成。
2024-12-25
如何让AI协助我思考观点是否正确
要让 AI 协助您思考观点是否正确，可以参考以下内容： 1. 认识到 AI 可能存在的问题： AI 可能会“产生幻觉”，生成看似合理但错误的内容，甚至连续且良好地撒谎，所以对其输出的内容需要全面检查。 AI 不会真正解释自己，给出的关于思考过程的回答可能是编造的，理解系统中的偏见也很困难。 利用 AI 工具时要对输出负责，避免不道德地使用来操纵或作弊。 2. 利用 AI 辅助写作课题的步骤和建议： 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择有价值和创新性的主题。 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 分析和总结信息：利用文本分析工具提取关键信息和主要观点。 生成大纲：使用写作助手生成包括引言、文献综述等部分的大纲。 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 构建方法论：根据需求利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 数据分析：若涉及数据处理，使用相关 AI 工具。 撰写和编辑：利用写作工具并检查语法和风格。 生成参考文献：使用文献管理工具生成正确格式。 审阅和修改：用审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 提交前的检查：确保课题原创性并调整格式。 但要记住，AI 只是辅助，不能替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，保证研究质量和学术诚信。 3. 提升自身认知能力以更好判断 AI 协助的结果： 像给大脑升级系统一样不断学习和训练，提升认知能力。 认清常见的“思维陷阱”，如确认偏误（倾向于寻找支持已有观点的信息）、锚定效应（易受第一印象影响）等。 锻炼逻辑思维，学习逻辑推理，识别错误论证。 掌握数据分析能力，对接触到的数字和统计数据保持警惕，不盲目相信。
2024-12-24
目前有哪些AI可以支持对用户上传的视频进行理解分析?
目前以下 AI 可以支持对用户上传的视频进行理解分析： 1. Gemini 2.0 Flash Thinking：是解析视频的不错选择，可在 AIStudio（访问 aistudio.google.com，需海外 IP）上传视频进行解析。 2. MiniMax 视频模型：能准确识别用户上传的图片，生成的视频在形象保持、光影色调、指令响应、表情呈现等方面表现出色，还支持 2000 字提示词以更精准调控。 3. 百炼大模型平台：应用广场里的影视传媒视频理解能力可对视频进行语音转写、视觉语言分析等处理并总结成文，有清晰使用步骤，还能根据偏好调试提示词。
2025-04-09
excel表格导出的用户的对话记录，来进行自定义标签并打标，有哪些好用的现成方案或者工具
目前在 Excel 表格导出的用户对话记录进行自定义标签并打标方面，以下是一些常见且好用的工具和方案： 1. Microsoft Excel 本身：可以利用其数据筛选、排序和函数功能来辅助标签和打标。 2. Google Sheets：具有类似 Excel 的功能，且在线协作方便。 3. R 语言：通过编程实现复杂的数据分析和标签处理。 4. Python 及相关库，如 Pandas：能够灵活处理数据和进行标签操作。 但具体选择哪种方案或工具，取决于您的具体需求、技术水平和使用习惯。
2025-04-07
如果面试AI产品经理岗位，我的简历应该如何介绍对应的AI项目？目前我在做的是一个AI深度解读的功能，用户通过报告页面进行深度解读，进入后触发AI与用户的沟通，根据沟通信息，将用户的一些情况写在病历信息中，最终发给医生
以下是为您提供的一些参考，帮助您在面试 AI 产品经理岗位时介绍对应的 AI 项目： 在您所做的 AI 深度解读功能项目中，可以从以下几个方面进行介绍： 项目背景：阐述开展该项目的原因和目标，例如为了提升医疗服务的效率和准确性，满足用户对深度医疗解读的需求等。 项目职责：详细说明您在项目中的具体职责，如需求分析、产品规划、与开发团队协作、与用户沟通获取反馈等。 技术实现：描述项目中所运用的关键技术，如触发 AI 与用户沟通的机制、如何将用户信息写入病历等。 用户体验优化：提及为提升用户体验所采取的措施，比如优化报告页面的设计、提高 AI 沟通的自然度和准确性等。 成果与效益：展示项目取得的成果，如提高了医生的诊断效率、提升了用户满意度等。 此外，您还可以参考以下其他相关人员的项目经验： 秦超作为 AI 2C 项目负责人，在产品落地服务方面具有丰富的经验，包括产品、技术架构以及项目管理等。 Cici?在 AI 算法开发领域，将宠物与 AI 结合，具备 AI 产品研发和创业经验。 11 鸭鸭呀作为产品经理，在智能写作产品方面有 Prompt 撰写和 AI 应用的经验。 枫 share 作为产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过多种 AI 创作工具，并正在寻找 AI 方向的产品岗位。 行远作为产品经理，熟悉 prompt，部署过多种绘图项目，使用过多款 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用。 希望以上内容对您有所帮助，祝您面试成功！
2025-04-01
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
如何生成一个根据用户输入的需求推荐旅游地点的智能体
要生成一个根据用户输入的需求推荐旅游地点的智能体，可以参考以下几种方式： 小众打卡地智能体： 基本信息：名称为“小众打卡地”，链接为 https://tbox.alipay.com/pro/share/202412APCyNn00194489?platform=WebService 。 核心价值：为用户发掘非大众化的特色景点，避开人流；提供个性化的旅行建议，并有目的地的图片参考；帮助用户快速获取高质量的旅行参考信息；提供小红书文案，也适合发小红书。 搭建思路重点：录入小红书的相关文案参考知识库；通过文本模型组成搜索词进行搜索，从搜索到的所有网页链接中，通过代码节点提取相关的 url，滤除需要安全认证的网站，挑选非周边城市攻略推荐，尽量检查“小众”或“冷门”；通过 url 网页正文提取相关的小众地点输出，同时通过代码进行打卡点的字符串输出用于后续节点运用；根据需要搜索的小众旅行地进行图片搜索，随机提取一条图片的 url，过滤部分失效的网站；最后的文案输出适合小红书文案和旅行发布参考。 旅行青蛙智能体： 搭建过程开源： 意图分支 1（随机旅行）：根据用户的坐标和触发事件，推荐当季适合的旅行景点。可以用大模型实现这一功能（小白适用），也可以用代码或者知识库的方式进行随机抽取。为了让大模型每次输出的地点尽量不同，可以拉高多样性的值。 大模型节点（旅行日记）：设定字数、风格，入参是触发事件和上一个大模型输出节点的结果。 大模型节点（为你写诗）：添加输入项。 大模型节点（文生图提示词）：这个节点是固定前缀提示词，再根据地点和季节进行其它信息的补充。添加输入项。 城市探险家智能体： 智能体功能实现： 基础功能模块： 城市信息库：包括城市基础信息（地理位置、人口、气候等）、文化特色（历史传统、本地习俗、节日活动）、旅游资源（景点、美食、住宿、交通）、实用信息（最佳旅行季节、注意事项、消费水平）。 积分系统：完成探索后获取探索点数，获取方式包括主要景点探索、美食品鉴、文化体验、历史探索、交通探索、隐藏景点发现。 称号系统：等级划分有旅途新手（0 点）、城市漫游者（20 点）、文化探索者（50 点）、环球冒险家（100 点）、旅行大师（200 点）。 推荐系统：基于用户历史分析用户已探索城市类型；根据当前季节推荐适合城市；根据用户兴趣推荐主题路线；结合用户偏好进行个性化定制推荐。 交互功能实现：对话流程包括用户输入城市名称、智能体分析城市类型、生成个性化城市介绍、计算并更新探索点数、检查称号解锁、推荐相关城市。 完整 prompt：先定义好各子系统的规则；在对话流程中调用子系统；测试 prompt 效果，迭代 prompt；调试到理想的输出效果后，开始固定输出模板（在 prompt 内加入输出模板示例）；继续测试，直至稳定。
2025-03-31