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审计行业可以使用什么ai

Answer

在审计行业,以下是一些可以使用的 AI 应用:

  1. 自动化文档处理:利用 AI 技术自动处理和分析大量的审计文档,提高工作效率。
  2. 数据分析与预测:通过 AI 对财务数据进行深入分析,发现潜在的风险和趋势,辅助做出更准确的审计判断。
  3. 智能检索与分类:借助自然语言处理和机器学习算法,对相关资料进行高效检索和分类。

在专利审查方面,AI 也得到了广泛应用:

  1. 专利检索与分类:AI 能够进行高效的专利检索和分类,例如通过 Google Patents、IBM Watson for IP 等平台,利用自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。
  2. 专利分析和评估:可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。如 TurboPatent、PatentBot 等平台。
  3. 自动化专利申请:帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间,如 Specifio、PatentPal 等平台。
  4. 专利图像和图表分析:利用 Aulive 等平台的 AI 技术分析专利中的图像和图表,自动识别技术内容和创新点。

在金融服务业中,生成式 AI 也发挥了重要作用:

  1. 更动态的预测:帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询,实现分析的自动化,发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入。
  2. 报告:自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告。
  3. 会计和税务:综合、总结税法相关内容,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。
  4. 采购和应付账款:帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

transformative developments yet tocome.27LLMs provide substantial opportunities to transformthe economy and society.For example,LLMs can automate the process of writing code andTransport apps like Google Maps,and CityMapper,use AI.Artificial Intelligence in Banking Industry:A Review on Fraud Detection,Credit Management,and Document Processing,ResearchBerg Review of Science and Technology,2018.Accelerating fusion science through learned plasma control,Deepmind,2022; Magnetic control of tokamak plasmasthrough deep reinforcement learning,Degrave et al.,2022.Why Artificial Intelligence Could Speed Drug Discovery,Morgan Stanley,2022.AI Is Essential for Solving the Climate Crisis,BCG,2022.General Purpose Technologies – Handbook of Economic Growth,National Bureau of Economic Research,2005.The UK Science and Technology Framework,Department for Science,Innovation and Technology,2023.In 2022 annual revenues generated by UK AI companies totalled an estimated £10.6 billion.AI Sector Study 2022,DSIT,2023.DSIT analysis estimates over 50,000 full time workers are employed in AI roles in AI companies.AI Sector Study 2022,DSIT,2023.For example,AI can potentially improve health and safety in mining while also improving efficiency.See AI on-side:howartificial intelligence is being used to improve health and safety in mining,Axora,2023.Box 1.1 gives further examples of AIdriving efficiency improvements.Large Language Models Will Define Artificial Intelligence,Forbes,2023; Scaling Language Models:Methods,Analysis &Insights from Training Gopher,Borgeaud et al.,2022.A pro-innovation approach to AI regulationfixing programming bugs.The technology can support genetic medicine by identifying linksbetween genetic sequences and medical conditions.It can support people to review and

问:有没有专利审查方面的AI ?

AI可以帮助进行高效的专利检索和分类,通过自然语言处理(NLP)和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。[heading4]示例平台:[content]Google Patents:使用AI技术帮助用户检索和分析专利文献。IBM Watson for IP:利用NLP和机器学习技术,自动化地检索和分类专利文献,提高检索的准确性和效率。[heading3]2.专利分析和评估[content]AI可以分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。[heading4]示例平台:[content]TurboPatent:使用AI技术进行专利文档的自动审查和分析,评估专利的授权可能性和潜在风险。PatentBot:AI驱动的平台,可以自动分析专利文本,评估专利的技术范围和创新性。[heading3]3.自动化专利申请[content]AI可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。[heading4]示例平台:[content]Specifio:利用AI技术自动生成专利申请文件,包括专利说明书和权利要求书,提高专利申请的效率。PatentPal:使用AI技术自动生成和编辑专利申请文件,减少人工工作量。[heading3]4.专利图像和图表分析[content]AI可以分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。[heading4]示例平台:[content]Aulive:利用AI技术分析专利中的图像和图表,自动识别技术内容和创新点。AI-powered image recognition tools:用于专利文献中的图像识别和分析,提高图像处理的效率和准确性。

金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式 AI

[title]金融服务业将比你想象得更快地接纳生成式AI[heading2]更动态的预测和报告除了能够帮助回答财务问题外,LLMs还可以帮助金融服务团队改进自己的内部流程,简化财务团队的日常工作流程。尽管金融的几乎每个其他方面都取得了进展,但现代财务团队的日常工作流程仍然依赖于像Excel、电子邮件和需要人工输入的商业智能工具这样的手动流程。由于缺乏数据科学资源,基本任务尚未被自动化,CFO及其直接报告人因此在繁琐的记录和报告任务上花费太多时间,而他们应该专注于[金字塔顶端](https://a16z.com/2020/04/15/new-cfo-tools/)的战略决策。总体而言,生成式AI可以帮助这些团队从更多的数据源中获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。以下是一些例子:预测:生成式AI可以帮助编写Excel、SQL和BI工具中的公式和查询,从而实现分析的自动化。此外,这些工具可以帮助发现模式,并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入(例如,考虑宏观经济因素),并建议如何更容易地适应这些模型,以便为公司决策提供依据。报告:生成式AI可以帮助自动创建文本、图表、图形等内容,并根据不同的示例调整此类报告,而无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中(例如,董事会材料、投资者报告、周报表)。会计和税务:会计和税务团队需要花时间咨询规则并了解如何应用它们。生成式AI可以帮助综合、总结,并就税法和潜在的扣除项提出可能的答案。采购和应付账款:生成式AI可以帮助自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。

Others are asking
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
哪个AI修改审计报告最好
目前没有明确指出哪个 AI 专门用于修改审计报告最好。但生成式 AI 在金融服务领域有诸多应用,例如: 1. 可以帮助金融服务团队从更多数据源获取数据,并自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。包括帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化,发现模式并为预测建议输入,自动创建文本、图表、图形等内容并调整报告,帮助综合、总结税法和潜在扣除项等。 2. 在合规性方面,生成式 AI 能够高效筛查,更准确地预测洗钱者,更快地进行文档分析,用于培训和教育,还能让新进入者利用公开合规数据自我启动。 另外,AI Review(测试版)是一项可查看代码库中最近更改以捕获潜在错误的功能,您可以单击各个审阅项查看编辑器中的完整上下文,并与 AI 聊天获取更多信息。为让其发挥作用,您可为 AI 提供自定义说明,目前有查看工作状态、查看与主分支的差异、查看上次提交等几个审核选项。
2024-12-07
审计行业和ai相关的产品和文章有哪些
以下是一些与审计行业和 AI 相关的产品和文章: 1. 案例方面: “AI 产品案例和投稿”中提到了七大行业的商业化应用,包括企业运营(如日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人等)、教育、游戏/媒体、零售/电商、金融/保险等领域的应用。您可以通过查看详情。 2. 应用方面: 100 个 AI 应用涵盖了辅助创作与学习(如 AI 智能写作助手、语言学习助手等)、推荐与规划(如图像识别商品推荐、旅游行程规划器等)、监控与预警(如宠物健康监测设备、家居安全监控系统等)、优化与管理(如办公自动化工具、物流路径优化工具等)、销售与交易(如 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等)等多个方面。 3. 研究报告方面: 2023 年 11 月 15 日更新了一批 AI 相关的研究报告,特别推荐的有《红杉中国:2023 企业数字化年度指南》(基于对 235 家企业数字化负责人的调研,63.5%的企业已把 AIGC 列入企业发展战略)、《华为:加速行业智能化白皮书》(结合华为行业智能化实践及面向智能世界 2030 的展望,与各界进行万场以上座谈研讨)。如需下载,可访问我们的知识星球。此外,还有《一文带你了解提示攻击!》这篇文章,带您从零开始了解越狱、提示攻击、与传统安全的关系以及大语言模型的安全问题。
2024-10-29
蛟龙16pro配置(处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD)可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置(处理器 R77745HX,显卡 RTX4060 8G,硬盘 512G PCIE4.0 SSD)对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说,可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力,但在处理大规模数据和复杂的模型运算时,其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持,但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析,可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小,在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述,该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务,但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作,可能需要更强大的硬件配置,例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡,以及更大的存储空间。
2024-09-14
蛟龙16pro配置可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置信息对于能否用于审计人员本地化部署大模型进行数据分析工作,需要更多关于该设备具体配置的详细信息才能准确判断。一般来说,本地化部署大模型进行数据分析工作对计算机的硬件配置有较高要求,包括但不限于强大的 CPU 性能、充足的内存容量、高速的存储设备以及优秀的显卡性能等。如果您能提供蛟龙 16pro 更详细的配置参数,我可以为您做出更准确的评估和建议。
2024-09-14
为审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署进行数据分析的电脑配置,以下是相关建议: 生成文字大模型: 最低配置:8G RAM + 4G VRAM 建议配置:16G RAM + 8G VRAM 理想配置:32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型) 生成图片大模型(比如跑 SD): 最低配置:16G RAM + 4G VRAM 建议配置:32G RAM + 12G VRAM 生成音频大模型: 最低配置:8G VRAM 建议配置:24G VRAM 需要注意的是,最低配置运行速度可能非常慢。另外,对于 SDXL 的大模型,分为两个部分: 第一部分,base + refiner 是必须下载的,base 是基础模型,用于文生图操作;refiner 是精炼模型,用于对生成的模型进行细化,生成细节更丰富的图片。 第二部分,还有一个配套的 VAE 模型,用于调节图片的画面效果和色彩。 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型,首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。接下来,将模型放入对应的文件夹中,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下;vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后,启动 webUI,就可以在模型中看到 SDXL 的模型。
2024-09-12
最为审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析,电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析,电脑配置需要考虑以下方面: 模型选择与下载: SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分,base 是基础模型用于文生图操作,refiner 是精炼模型用于细化生成的模型,还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型,还可在 Civitai(C 站)https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网,点击右上角筛选按钮找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora,看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用: 将下载的模型放入对应文件夹,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求: ChatGLM6B 模型:模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同,对 GPU 显存要求不同,如 FP16(无量化)最低 GPU 显存(推理)需 13 GB,高效参数微调需 14 GB;INT8 推理需 8 GB,高效参数微调需 9 GB;INT4 推理需 6 GB,高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型:模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16(无量化)最低 GPU 显存(推理)需 68 GB。 Embedding 模型:默认选用的约占用显存 3GB,也可修改为在 CPU 中运行。
2024-09-12
想要学习AIGC,推荐下相关的行业大V
以下是一些 AIGC 相关的行业大 V 推荐: :归臧整理的 AIGC 周刊,关注 AI 的朋友每周必读。 :连续创业者,Prompt 版块共建者。 。 :“互联网的那点事”,微博互联网观察家。 ZHO:建筑师|ComfyUI 设计师。 :AIGC 社区野神殿创始人。 。 赛博禅心:最新最快的 AI 资讯,作者大聪明。 张蔚:华兴资本经理,架构和投资版块共建者。 :热爱分享,永远好奇,AI 高质量社群组织者。 汗青:产品经理|AI 设计师。 此外,还有北京分队中的一些相关人士: Lucky:在信息技术领域公司任职 7 年+,目前担任江西 5 家公司企业级 information security 管理,3 个地区千万级企业级 confidentiality Project 管理,5 个地区上海、合肥、苏州、南京、深圳 information security 体系建设管理顾问,目前一只 20 人+AI 项目团队,终身学习践行者。能提供 AI 相关技术的所有项目,包括 AI 图片视频、2D 动画视频、AI prompt、AI 提示词企业培训、AI 大模型、AI agent、数字人等产品。坐标南昌。 粉仔:目前抖音上的 AIGC 相关博主,粉丝画像特别受到中老年妇女们的喜爱,俨然成了她们的偶像。熟悉目前主流的 AIGC 工具。坐标北京。 sam:做技术行业,热爱互联网和 AI 技术。 海地老师:AI 影视共创社北京分社的负责人。逍遥游的制片人和编剧。 Sunkim:自由体验设计师,前保利威设计负责人,先后在新浪、百度、脉脉做体验设计工作。对 AIGC 感兴趣,目前在做 AI 口语教育类产品(上线了),和 web3 相关设计,以及跟大伙学习 AI 视频制作。 胡凯翔:国企工作 10 余年,后沉迷 AI 提示词研究编写,小七姐第一期课程毕业生,微软、讯飞认证提示词工程师,曾担任破局俱乐部企业培训和 AI+教育行动营教练,共创有约 10 万字 AI+教育手册,使用 AI 辅助阅读和开智,标书、论文的写作,玄学取名和头像设计,目前沉迷个人知识体系的搭建和离谱村系列视频的共创。 陈皓/Robin:目前在家科技公司从事产品工作,主要和 Ai,3D 视觉内容+数字人相关;有过知识付费和海外教育的创业经历。
2025-04-14
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2025-04-13
零基础如何学习AI从而进入AI行业
对于零基础想要学习 AI 从而进入 AI 行业的人,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,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,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。 如果希望继续精进,对于 AI 可以尝试了解以下内容作为基础: 1. AI 背景知识: 基础理论:了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2025-04-12
有AI在各个行业的案例吗
以下是 AI 在各个行业的一些应用案例: 汽车行业: 1. 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司在开发和测试自动驾驶汽车。 2. 车辆安全系统:AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等系统,通过分析数据预防事故。 3. 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。 4. 预测性维护:分析车辆实时数据预测潜在故障和维护需求,减少停机时间和维修成本。 5. 生产自动化:在汽车制造中用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。 6. 销售和市场分析:汽车公司用 AI 分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。 7. 电动化和能源管理:在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用,提高能源效率和延长电池寿命。 8. 共享出行服务:如 Uber 和 Lyft 等,使用 AI 优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。 9. 语音助手和车载娱乐:AI 驱动的语音助手允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。 10. 车辆远程监控和诊断:AI 系统远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。 其他行业: 1. 企业运营:包括日常办公文档材料撰写整理、营销对话机器人、市场分析和销售策略咨询等。 2. 教育:协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,定制化学习内容,论文初稿搭建及审核,帮助低收入国家/家庭获得平等教育资源。 3. 游戏/媒体: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。 4. 零售/电商: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,客户购物趋势分析及洞察。 5. 金融/保险: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察。
2025-04-12
ai音乐的行业研究报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐的行业研究报告相关内容: 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。技术发展迅速,音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 《专访 Luma AI 首席科学家:我们更相信多模态的 Scaling Law》中,Luma AI 首席科学家 Jiaming Song 在访谈中介绍了他们新推出的视频生成模型 Dream Machine。该模型旨在通过提升动作幅度来改善用户体验,以满足市场对视频生成的需求。Luma 的转型从 3D 生成到视频生成,是为了实现更高维度的 4D 表现,视频被视为实现更好 3D 效果的有效途径。Jiaming 指出,视频生成模型具备强大的 3D 一致性和光学效果,能够直接将图像转化为视频,再进一步转换为 3D 模型。 AI 音乐|2.21 资讯中,包含生成式人工智能对音乐领域的影响研究、谷歌推出 MusicRL:生成符合人类偏好的音乐、使用 Beatoven AI 的文生音乐功能给视频配乐、HyperGANStrument:使用音高不变超网络进行乐器声音合成和编辑、Stability AI 发布 Stable Audio AudioSparx 1.0 音乐模型等内容。 2024 年度 AI 十大趋势报告中提到,AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。同时,AI 还能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度等,提升玩家体验。此外,许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,促进游戏产业变革。 相关报告链接: 《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》:https://waytoagi.feishu.cn/record/YoicrOScreZ7scct1Z3ciDM7nAd 生成式人工智能对音乐领域的影响研究报告:https://www.gema.de/documents/d/guest/gemasacemgoldmediaaiandmusicpdf
2025-04-11
请问有什么AI最新在零售行业的应用,最好有趣,实用有建设性
以下是 AI 在零售行业的一些有趣、实用且有建设性的最新应用: 1. 舆情、投诉、突发事件监测及分析:通过 AI 技术实时监测和分析消费者的反馈和市场动态,帮助企业及时做出应对策略。 2. 品牌营销内容撰写及投放:利用 AI 生成吸引人的营销文案,并精准投放到目标受众。 3. 自动化库存管理:基于历史销售数据和其他相关因素,预测未来的库存需求,优化库存配置,降低成本。 4. 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配:提高商品管理的效率和准确性。 5. 客户购物趋势分析及洞察:深入了解消费者的购物偏好和趋势,为企业的产品开发和营销策略提供依据。 此外,在医疗药品零售领域,AI 也有广泛的应用: 1. 药品推荐系统:根据用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品,提高销售转化率。 2. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存策略。 3. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户通过手机拍摄药品图像即可获取相关信息。 4. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 5. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在问题和优化空间。 6. 药品质量监控:利用机器视觉、图像识别等技术检测药品的包装、标签、颜色等是否合格。 7. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,保障药品供应链的安全和可信度。 总之,AI 技术在零售行业的应用能够提升购物体验、优化运营管理、降低成本,并为企业创造更多的价值。
2025-04-10
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