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是否有针对访谈收集的数据做分析的智能体或应用?

Answer

目前存在针对访谈收集的数据做分析的智能体或应用。例如,在个人实操案例中,有人为了做 AI 访谈,搭建了一个 AI 访谈 bot,希望借此了解朋友们做访谈的意愿和产出内容的质量水平,同时还希望这个 bot 具备内容推荐的能力。

智能体在各种应用中扮演重要角色,如自动驾驶中感知周围环境并做出驾驶决策,家居自动化中根据环境和用户行为自动调节智能设备,游戏 AI 中的对手角色和智能行为系统,金融交易中的智能交易算法,客服聊天机器人通过自然语言处理提供自动化客户支持,以及机器人中集成的智能控制系统等。

设计和实现一个智能体通常涉及定义目标、感知系统、决策机制、行动系统、学习与优化等步骤。首先要明确智能体需要实现的目标或任务,设计传感器系统采集环境数据,定义决策算法,设计执行器或输出设备,对于学习型智能体还需设计学习算法以从经验中改进。

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References

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、产品使用场景场景:为本篇文章配图生成结果为(我的问题,描述不够清楚)换个提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到结果为:同样的提示词,元器某应用生成为这里仅举例个人应用开发者开发的工具达成某一目的(工具不同无法比较),非扣子与元器的对比。2、产品开发场景个人应用场景为我要做一个AI访谈,身边有很多做AI的朋友,需要先了解每个人做访谈的意愿和产出内容的质量水平,故需要搭建一个AI访谈bot;第二个场景是个人一直对内容推荐很感兴趣,在人挑内容的同时,内容是否也在挑人?每个人由于自己的认知以及社会角色和身份都有信息茧房(只看到自己圈层或阶层的信息),而现有的内容推荐算法如抖音等平台加剧了信息茧房,能否有更好的内容推荐机制也是值得探讨的(几年前做了个类似项目没做起来),所以希望这个bot还有内容推荐的能力。针对以上场景,有复杂的实现方案也有简单的方案,简单的方案5分钟就搞定了,而复杂的方案需要考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题。为了解决AI访谈内容存储入库的问题,需要引入工作流与数据库,而在扣子搭建bot的过程中,实际调试时总有几次没有成功触发工作流,也就导致该访谈记录没有成功存储入库(有解决方法的大佬麻烦告知下)。不过由于我是要发布到公众号作为订阅号助手,所以只要在公众号内用户聊天,其实内容是能被我记录的,而目前元器暂时不支持发布到公众号,所以目前部署的是扣子版本,而回复关键词【元器】可以体验元器版本。

XAIR:AI 智能体平台对决:腾讯元器与字节扣子的创新之路

1、产品使用场景场景:为本篇文章配图生成结果为(我的问题,描述不够清楚)换个提示词“那你给我生成搞笑图片吧,让人一看就有继续看下去的动力那种,需要一张公众号封面和一张配图”,得到结果为:同样的提示词,元器某应用生成为这里仅举例个人应用开发者开发的工具达成某一目的(工具不同无法比较),非扣子与元器的对比。2、产品开发场景个人应用场景为我要做一个AI访谈,身边有很多做AI的朋友,需要先了解每个人做访谈的意愿和产出内容的质量水平,故需要搭建一个AI访谈bot;第二个场景是个人一直对内容推荐很感兴趣,在人挑内容的同时,内容是否也在挑人?每个人由于自己的认知以及社会角色和身份都有信息茧房(只看到自己圈层或阶层的信息),而现有的内容推荐算法如抖音等平台加剧了信息茧房,能否有更好的内容推荐机制也是值得探讨的(几年前做了个类似项目没做起来),所以希望这个bot还有内容推荐的能力。针对以上场景,有复杂的实现方案也有简单的方案,简单的方案5分钟就搞定了,而复杂的方案需要考虑用户识别、记录存储入库可查看等问题。为了解决AI访谈内容存储入库的问题,需要引入工作流与数据库,而在扣子搭建bot的过程中,实际调试时总有几次没有成功触发工作流,也就导致该访谈记录没有成功存储入库(有解决方法的大佬麻烦告知下)。不过由于我是要发布到公众号作为订阅号助手,所以只要在公众号内用户聊天,其实内容是能被我记录的,而目前元器暂时不支持发布到公众号,所以目前部署的是扣子版本,而回复关键词【元器】可以体验元器版本。

问:什么是智能体 Agent

智能体在各种应用中扮演重要角色,以下是一些典型的应用领域:1.自动驾驶:自动驾驶汽车中的智能体感知周围环境,做出驾驶决策。2.家居自动化:智能家居设备(如智能恒温器、智能照明)根据环境和用户行为自动调节。3.游戏AI:游戏中的对手角色(NPC)和智能行为系统。4.金融交易:金融市场中的智能交易算法,根据市场数据做出交易决策。5.客服聊天机器人:通过自然语言处理与用户互动,提供自动化的客户支持。6.机器人:各类机器人(如工业机器人、服务机器人)中集成的智能控制系统。[heading3]智能体的设计与实现[content]设计和实现一个智能体通常涉及以下几个步骤:1.定义目标:明确智能体需要实现的目标或任务。2.感知系统:设计传感器系统,采集环境数据。3.决策机制:定义智能体的决策算法,根据感知数据和目标做出决策。4.行动系统:设计执行器或输出设备,执行智能体的决策。5.学习与优化:如果是学习型智能体,设计学习算法,使智能体能够从经验中改进。[heading3]总结[content]智能体在现代计算机科学和人工智能领域是一个基础且重要的概念。它们通过自主感知和行动,在广泛的应用领域中发挥重要作用。从简单的反应型系统到复杂的学习型系统,智能体技术的不断发展和应用正在改变我们的生活方式和工作模式。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

Others are asking
谷歌AI 生成访谈对话
以下是关于谷歌 AI 相关的信息: 谷歌推出的 NotebookLM ,有人称它为笔记工具,有人说它是 AI 学习工具,还有人认为它是播客生成器。体验地址:https://notebooklm.google/ 。只要上传文档、音频或感兴趣的网页链接,如 YouTube 链接,它就能生成专业的播客,其中两个主持人的对话生动自然,包含各种人类的语气和行为。 Character.ai 是一款由 Noam Shazeer 和 Daniel De Freitas 于 2022 年 9 月创建的基于 LLM 的聊天机器人网站。该网站预先创建了许多聊天角色,用户可以与之交流,也能自己创作角色。与 ChatGPT 不同,它更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴、支持等需求,还支持创建房间,多人可用不同角色聊天。目前没有商业变现途径,但计划在不久的将来推出付费订阅模式,也可能采用广告支持模式。 生成式 AI Studio : 详细功能介绍: 创建对话:包括指定对话上下文、示例、测试对话。 集成到应用程序:提供 API 和 SDK ,需下载适合编程语言(如 Python 或 Curl )的 Vertex AI SDK ,按照示例代码和 API 文档将代码插入应用程序。 调整大型语言模型的挑战与解决方案: 挑战:微小的措辞或词序变化可能影响模型结果,模型响应可能不完全可预测,模型响应质量不一,微调大型模型可能耗时且成本高,为大模型提供服务可能涉及额外麻烦和成本。 解决方案:参数有效调整,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全新的参数,例如向模型添加额外的层或额外的嵌入到提示中。
2025-03-17
我想用AI做一个人物访谈录发在公众号上,请帮我生成一段200字的简介
以下是为您生成的 200 字左右的人物访谈录简介: 南瓜博士首次写小说获奖,背后离不开 AI 的助力。他先让 AI 写故事概要和角色背景介绍并做修改,还采用让 AI 以表格形式输出细节描述的技巧,打破叙事习惯,方便局部调整,确保都是具体细节。之后将生成的表格串联成文,过程中偶尔给出建议。然而,因小说字数超 2000 字,修改时 GPT4 记性不好,Claude 又改丢关键情节。但最终,在与 AI 的合作与磨合中,南瓜博士成功获奖,展现了 AI 在创作中的独特作用与挑战。
2024-12-26
我想用AI做一个人物访谈录发在公众号上,请帮我取公众号的一个名字,请给出10个供我参考
以下是为您提供的 10 个适合发布人物访谈录的公众号名字,供您参考: 1. 《深度人物志》 2. 《人物访谈集萃》 3. 《名人面对面访谈》 4. 《非凡人物访谈录》 5. 《人物心灵访谈》 6. 《魅力人物访谈窗》 7. 《人物故事访谈馆》 8. 《杰出人物访谈记》 9. 《人物风采访谈坛》 10. 《热点人物访谈坊》
2024-12-26
AI 辅助访谈过程分析与信息提取
以下是关于 AI 辅助访谈过程分析与信息提取的相关内容: 在“危柯宇:如何让 AI 走进我们的工作和生活”中,案例二“【调研达人秘籍】用 AI 破解信息迷阵,轻松收获深度报告(提效 10x)”提到了以下要点: 效益方面:通过清晰的 AI 工作流,能在短时间内完成深度调研,为决策提供有力支持。 AI 赋能调研工作流包括: 启动智库引擎:询问 AI 如何理解问题(参考截图一)。 搭建信息骨架:询问 AI 如何汇报内容(参考截图二)。 精准信息挖掘:向“秘塔 AI”定向搜索(参考截图三)。 信息融合与分析:让“Kimichat”综合分析(参考截图四和五)。 汇报成果精炼:整合分析结果,制作报告,分享实用调研工具(参考截图六和七)。 详情可查看上面的即刻链接。
2024-10-29
想看一看AI行业领军人之类的访谈
以下是为您提供的关于 AI 行业的相关访谈内容: 行业专家指出,在其专业领域,很多事务的效率能够提升 10 倍以上,不仅能实现“一个人就是一支队伍”,还能为组织和行业复制出众多“能达到 80%水平的自己”。 现阶段“AI 口嗨者众,AI 实干家寡”,主要原因是缺乏能带来足够正反馈的高价值应用场景。以学习 AI 绘画为例,22 年 12 月花费大半个月学习并充值 midjourney,但大半年未找到合适应用场景,直到最近因公司业务团队需求才重新拾起,一周不到已出过上千张图并支持多个业务团队。 若要让人主动学习 AI,亲测有效的方式是让其看到 AI 能快速且出色地完成手头工作。若看到此仍无动于衷,要么所在行业劳动力廉价且好找,人远比 AI 便宜;要么该领域人员足够“稳定”,办事效率和产出质量的优先级远低于其他。 生成式 AI 目前处于非常早期的阶段,为 AI 寻找高价值应用场景或许能持续一二十年。
2024-09-13
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
有没有一个图片收集的工具、
目前常见的图片收集工具包括 Pinterest 、Unsplash 、Flickr 等。Pinterest 是一个以分享和发现创意图片为主的平台;Unsplash 提供了大量高质量的无版权图片资源;Flickr 则是一个老牌的图片分享社区。您可以根据自己的需求选择适合的工具。
2025-03-23
ai 信息收集软件
以下是一些关于 AI 信息收集软件的内容: 1. 邬嘉文的 AI 求职助手:通过 Python selenium 库对 URL 逐一爬虫,收集招聘要求信息,包括职位名称、薪资范围、工作地点、学历要求、职位描述和职位链接等,例如市场总监、电商 AI 产品经理等职位。 2. 利用 AI 打造爆款公众号文章的信息收集: 明确文章主题后,借助 AI 工具如 Perplexity.AI 收集相关资讯。访问该网站使用其搜索功能,可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果,输入具体 Prompt 快速定位资讯,获取搜索结果中的引用和来源链接。 还可使用其他具备联网搜索功能的工具如微软的 Bing 搜索引擎。 收集完资料后,可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手整理资料,分批次提供资料以确保其有效读取和理解。
2025-03-22
如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容?
目前没有关于如何自动化收集主流自媒体指定搜索到的主题内容的相关知识。但一般来说,您可以考虑以下几种可能的方法: 1. 使用网络爬虫工具,但需要注意遵守相关法律法规和网站的使用规则。 2. 利用一些现有的数据采集服务平台,它们可能提供针对自媒体内容的采集功能。 3. 尝试开发自定义的脚本或程序,通过调用自媒体平台的 API(如果有的话)来获取所需内容。但这通常需要一定的技术知识和开发能力。
2025-03-13
数据收集
以下是关于数据收集的相关内容: AIGC 服务提供者的数据收集是创建 AIGC 的源头,用于训练 AI 模型以提高其功能性和准确性。数据来源主要包括:提供者自身持有的数据集、已合法公开的各类数据、通过网络爬虫等形式抓取的数据、通过用户交互而获取的数据、其他由相关方提供的数据。 已生效的《生成式人工智能服务管理暂行办法》对数据采集有明确规定: 1. 使用具有合法来源的数据和基础模型。 2. 涉及知识产权的,不得侵害他人依法享有的知识产权。 3. 涉及个人信息的,应当取得个人同意或者符合法律、行政法规规定的其他情形。 4. 采取有效措施提高训练数据质量,增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。 5. 遵守《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》等法律、行政法规的其他有关规定和有关主管部门的相关监管要求。 在数据收集过程中可能涉及的法律风险有: 1. 采取网络爬虫等技术收集数据的法律风险。 2. 直接收集合法公开数据的法律风险。 《个人信息保护法》确立的数据收集基本原则有: 1. 合法正当,不得窃取或以其他非法方式收集数据,个人信息的收集需取得规定的合法性基础(告知、同意等)。 2. 公开透明,数据处理应遵循公开、透明原则,公开个人信息处理规则,明示处理的目的、方式和范围。 3. 最小必要,只应收集满足个人信息主体授权同意范围内的最少类型和数量的个人信息,不应收集与其提供的服务无直接或无合理关联的个人信息。 在欧盟 GDPR 合规体系中,数据收集是企业进行数据处理活动的起始环节。企业在对特定领域业务中涉及到数据收集的环节进行风险梳理时,重点比照 GDPR 中的要求,如数据收集前是否进行充分告知,包括数据控制者、数据处理者以及二者的数据保护官(DPO,如有)的身份和联系方式,数据收集的目的、种类、数量、范围等。
2025-03-09
做一个每日收集兴趣信息的工具,如收集agent,从微信公众号上收集,应该怎么做
以下是一种通过文章链接订阅公众号,定时推送情报消息,并实现情报 CoT 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具: 1. 安装 Docker(假设已经装上) 浏览器打开:http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口(为上面设置的外部端口) 点开后,输入 Dash 管理页面密码 先点帐号管理,然后点“添加读书帐号”(即使用微信读书来实现公众号订阅),扫码添加帐号 然后在公众号源上,点添加 将您想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号(最好不超 40 个),然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作,所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人,并添加知识库或多维表格编辑权限,具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一:通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力,开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束,建议不要同时处理太多文章(如 6 篇左右)。这样执行后,将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot:最后可以通过 Coze,建定时任务,执行工作流二,并添加其他如分析文章和搜索文章的能力,即可变成一个消息情报官的 Agent,我们即可以获得想要的领域或行业情报,也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台,如:Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等,即可使用。可以构建多个分身,就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。
2025-03-08
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
想要做一节讲如何用智能体做企业数字化转型的课程,如何设计
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。
2025-04-18
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
AI Agents(智能体)
AI 智能体(Agents)是人工智能领域中一个重要的概念: 1. 从 AGI 的发展等级来看,智能体不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 2. 作为大模型的主要发展方向之一,智能体中间的“智能体”其实就是大模型(LLM)。通过为 LLM 增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。目前行业里主要用到的是 langchain 框架,它把 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间通过代码或 prompt 的形式进行串接。 3. 从智能体的起源探究来看,心灵社会理论认为智能是由许多简单的 Agent(分等级、分功能的计算单元)共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能,通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次,每个层次由多个 Agent 负责,每个 Agent 类似于功能模块,专门处理特定类型的信息或执行特定任务。同时存在专家 Agent、管理 Agent、学习 Agent 等不同类型的 Agent 及其相应功能。从达特茅斯会议开始讨论人工智能,到马文·明斯基引入“Agent”概念,“AI”和“Agent”就彻底聚齐,往后被称之为 AI Agent。
2025-04-15
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
多模态应用
以下是一些多模态应用的案例: 1. 电商领域: 拍立淘:由淘宝推出,用户拍照即可识别商品并直接进入购物页面,简化购物搜索步骤。 探一下:支付宝推出的图像搜索引擎,拍照后 AI 能识别并搜索相关商品或信息。 2. 创意领域: 诗歌相机:拍照能生成一首诗,还能打印,将诗意与现代技术结合,并做成硬件形式。 3. 技术平台: 阿里云百炼大模型平台为企业侧提供各种原子级别能力,包括多模态能力。 4. 其他应用场景: 融图:如把图二中的机器人合成到图一的环境中,保持比例、细节、光影和氛围感统一。 小红书风格卡片:使用特定风格生成关于特定内容的卡片。 Logo 转 3D 效果:将图标改成 3D 立体、毛玻璃、毛绒等效果。 示意图转卡通漫画:把示意图转成幼儿园小朋友能看懂的漫画并配中文说明。 遥感理解(图像数据):识别图中的建筑物并用色块标注。 包装图直出效果:生成图片对应的包装侧面效果图。 参考生成海报图:参考小红书封面生成 PPT 设计相关封面图。 三维建模模拟:将图片转化为 3D max 建模渲染界面并加入 UI 界面。 手办三视图:保留人物样貌、神态,制作成特定要求的 3D 手办三视图。
2025-04-18
金融业相关AI应用场景或AI技术介绍
在金融业中,AI 有以下应用场景和技术: 1. 风控和反欺诈:用于识别和阻止欺诈行为,降低金融机构的风险。 2. 信用评估:评估借款人的信用风险,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 3. 投资分析:分析市场数据,辅助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务:提供 24/7 的客户服务,回答客户常见问题。 例如,Hebbia 获得近 1 亿美元 B 轮融资,其 AI 技术能够一次处理多达数百万份文档,在短时间内浏览数十亿份包括 PDF、PowerPoint、电子表格和转录内容等,并返回具体答案,主要面向金融服务公司,如对冲基金和投资银行,同时也适用于律师事务所等其他专业领域。
2025-04-15
结构化思维在AI办公里的应用
结构化思维在 AI 办公中有以下应用: 在 Model Context Protocol 托管平台中: 特色功能方面,Sequential Thinking 提供动态和反思性问题解决的结构化思维过程,适用于复杂问题分析和决策。 核心功能分类包括笔记管理工具(如 Simple Notes MCP Server、Bear MCP Server、Notion 集成)、AI 对话工具(如 Autonomous Coder Agent、OpenAI 兼容 API 集成)、Google Workspace 集成(如 Gmail 和 Google Calendar 集成、多账户管理、邮件搜索和撰写、日历事件管理)、学术研究工具(如 Semantic Scholar 集成、PubMed 搜索、arXiv 论文访问、IACR 密码学文献库访问)、AI 数据库管理(如 MySQL Server 集成、知识图谱记忆服务、DuckDB 集成、Airtable 集成)。 面对 AI 幻觉问题时,可使用结构化思考工具辅助判断,如决策矩阵用于面对多个选择时做出更理性的决策,检查清单用于执行复杂任务时确保每个步骤按计划完成,风险评估模型用于做重要决策时分析不同方案的风险并制定应对措施。 在让 AI 像人类一样思考方面,构建逻辑体感轮子,包括逻辑推理功能和内容抽象功能。内容抽象功能能够高效地组织内容,体现结构化思维,通过心智单元的抽象思维高效地组织复杂任务。
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
飞书+AI的应用案例
以下是飞书+AI的应用案例: 在企业运营方面,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、销售策略咨询,以及法律文书起草、案例分析、法律条文梳理和人力资源简历筛选、预招聘、员工培训等。 在教育领域,协助评估学生学习情况,为职业规划提供建议,针对学生情况以及兴趣定制化学习内容,论文初稿搭建及论文审核,帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 在游戏/媒体行业,有定制化游戏、动态生成 NPC 互动、自定义剧情、开放式结局,出海文案内容生成、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。 在零售/电商领域,包括舆情、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,以及客户购物趋势分析及洞察。 在金融/保险行业,有个人金融理财顾问、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。 线下活动方面: 活动宣传:用飞书文档制作活动宣传页面,用 AI 快速制作海报,用 GPTs 写人员分配和主持人台词,活动从策划到开始仅用 2 天时间。 活动报名:使用飞书的多维表格完成报名表及数据统计。 活动过程:大家在线协同,一起编辑文档,演示时共同展示一个文档。 活动记录:有相关的记录页面。 办活动的初衷是宣扬 AI 不只是降本增效的工具,还有很多乐趣等待挖掘,例如大理户外圆桌讨论、清迈的 AI 逛古城、杭州的 AI 玄学小组。
2025-04-13