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AI可行性评估报告

Answer

以下是为您提供的关于 AI 可行性评估报告的相关内容:

一、关于 AI 责任和新技术的提案

  1. 该提案建立在 4 年的分析和利益相关者(包括学者、企业、消费者协会、成员国和公民)的密切参与基础上。
  2. 准备工作始于 2018 年,成立了责任和新技术专家组。专家组于 2019 年 11 月发布报告,评估了 AI 的某些特征对国家民事责任规则构成的挑战。
  3. 专家组报告的输入得到了三项额外外部研究的补充:
    • 基于欧洲侵权法对关键 AI 相关问题的比较法律研究。
    • 关于责任制度有针对性调整对消费者决策(特别是他们对采用 AI 支持的产品和服务的信任和意愿)影响的行为经济学研究。
    • 涵盖一系列问题的经济研究,包括 AI 应用的受害者与非 AI 设备的受害者在试图获得损失赔偿时面临的挑战;企业对当前责任规则在其涉及 AI 的业务中的应用是否不确定以及不确定程度;法律不确定性的影响是否会阻碍对 AI 的投资;国家责任法的进一步碎片化是否会降低 AI 应用和服务的内部市场的有效性,以及通过欧盟立法协调国家民事责任的某些方面是否会减少这些问题并促进欧盟公司对 AI 技术的总体采用。

二、AI 相关的其他内容

  1. 让 Claude 3.5 摆脱循环的提示技巧:在模型陷入重复或逻辑僵局时,可使用“退后一步”提示词,让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。优势是避免错误方向的持续生成,促使模型输出新的思考过程。但如果模型输出内容已过于冗杂,建议修改原始提示词。
  2. AI 对程序员工作的影响分析:AI 可代替代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等部分;无法代替需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。专业程序员可通过 AI 提升效率,但非专业人士难以依赖 AI 完成复杂任务,需注重自身技能提升和架构设计能力。
  3. AI 应用场景:可从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。适合验证新闻、访谈或声明的真实性,发现潜在问题。

三、关于 AI 的创新方法

  1. 政府已通过发布相关内容支持工具的开发。
  2. 提出关于非监管工具对组织嵌入可信 AI 的帮助。
  3. 包括长期规划,如交付确保框架有效的核心功能的首次迭代、与关键监管机构合作、发布草案咨询、开发监管沙盒或试验台、发布监测和评估报告、更新 AI 监管路线图等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【立法提案】《欧盟人工智能责任指令》.pdf

The proposal builds on 4 years of analysis and close involvement of stakeholders,including academics,businesses,consumer associations,Member States and citizens.The preparatory work started in 2018 with the setting up of the Expert Group on Liability and New Technologies(New Technologies Formation).The Expert Group produced a Report in November 201925 that assessed the challenges some characteristics of AI pose to national civil liability rules.The input from the Expert Group report was complemented by three additional external studies:–a comparative law study based on a comparative legal analysis of European tort laws focused on key AI-related issues26;–a behavioural economics study on the impacts of targeted adaptations of the liability regime on consumers’decision making,in particular their trust and willingness to take up AI-enabled products and services27;–an economic study28 covering a number of issues:the challenges faced by victims of AI applications compared to victims of non-AI devices when trying to obtain compensation for their loss;whether and to what extent businesses are uncertain about the application of current liability rules to their operations involving AI,and whether the impact of legal uncertainty can hamper investment in AI;whether further fragmentation of national liability laws would reduce the effectiveness of the internal market for AI applications and services,and whether and to what extent harmonising certain aspects of national civil liability via EU legislation would reduce these problems and facilitate the overall uptake of AI technology by EU companies.25 Liability for artificial intelligence and other emerging digital technologies,November 2019,https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/1c5e30be-1197-11ea-8c1f01aa75ed71a1/language-en

宝玉 日报

?宝玉日报「1月15日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?让Claude 3.5摆脱循环的提示技巧:“退后一步”提示词:在模型陷入重复或逻辑僵局时,建议使用提示词让其先进行多步、多角度思考,输出十段左右分析,再转化为代码实现。优势:避免错误方向的持续生成,促使模型输出新的思考过程。注意点:如果模型输出内容已过于冗杂,建议修改原始提示词,效果更好。?[https://x.com/dotey/status/1879426041153728799](https://x.com/dotey/status/1879426041153728799)2⃣️?‍?AI对程序员工作的影响分析:AI可代替的部分:代码生成、补全、分析问题和数据提取、辅助架构设计文档等。AI无法代替的部分:需求分析、复杂项目拆分、线上问题排查、调试及安全性保障。建议:专业程序员可通过AI提升效率,但非专业人士难以依赖AI完成复杂任务,需注重自身技能提升和架构设计能力。?[https://x.com/dotey/status/1879328239253963232](https://x.com/dotey/status/1879328239253963232)3⃣️?AI应用场景:访谈内容真实性分析提示词参考:从“自相矛盾”“时间线”“常识性冲突”角度,分析访谈内容的内部一致性,并结合常识推测可能存在夸大或不实之处。应用价值:适合验证新闻、访谈或声明的真实性,发现潜在问题。?[https://x.com/dotey/status/1879219256291967256](https://x.com/dotey/status/1879219256291967256)

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

compliance.Government is already supporting the development of these tools by publishing a(credit scoring)and HR practices(candidate scoring)respectively.21.Which non-regulatory tools for trustworthy AI would most help organisations to embed5.2 Extraterritorial application of the regulatory framework7.1 Conclusion and next stepsdata sources,and any identified thresholds or triggers for further intervention or iteration ofthe framework.This will be published for consultation.• Continue to develop a regulatory sandbox or testbed with innovators and regulators.127.In the longer-term,twelve months or more after publication,we will:• Deliver a first iteration of all the central functions required to ensure the framework iseffective.• Work with key regulators that have not published guidance on how the cross-sectoralprinciples apply within their remit to encourage and support them to do so.• Publish a draft central,cross-economy AI risk register for consultation.• Develop the regulatory sandbox or testbed drawing on insights from the pilot.• Publish the first monitoring and evaluation report.This will evaluate how well the cross-sectoral principles are functioning and the delivery of the central functions.Performancewill be measured against our framework characteristics:pro-innovation,proportionate,trustworthy,adaptable,clear and collaborative.The report will also consider existingregulatory activity and the role of government in supporting this,including whetherappropriate guidance(including joint guidance)has been issued.In the report,we willinclude considerations on the need for any iteration of the framework,including the needfor statutory interventions.• Publish an updated AI Regulation Roadmap which will set out plans for the future delivery

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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
ai视频教学
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
2025-04-20
ai写程序
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。
2025-04-19
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
有没有写科研可行性分析报告的提示词之类工具
以下是一些关于写科研可行性分析报告的提示词相关内容: 可以先确定整个调研报告的大纲目录,比如通过老师发的示例报告截图用手机识别。 确定整体的语言风格和特色,调研报告一般和论文差不多,语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”,还可以把范文丢给 Claude 2 总结语言风格。 让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,在 workflow 中设置循环结构,生成一段章节内容后经同意再进行下一章节,否则重新生成。 在生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息后再来撰写报告章节部分。 为了让 GPT4 有更好的选择性搜索,可以选择使用 webpolit 插件。 不要过于限制 GPT4,否则可能导致生成效果不佳。
2025-03-18
使用AI写网络小说,并且通过网络小说平台发布赚钱的可行性及步骤
使用 AI 写网络小说并通过网络小说平台发布赚钱是具有一定可行性的,以下是相关步骤: 一、准备阶段 1. 确定目标读者群体,了解他们的喜好和需求,以便创作出更符合市场的作品。 2. 选择适合的 AI 写作工具,例如 ChatGPT 等。 二、写作阶段 1. 利用 AI 工具生成小说的初步框架和情节,包括角色设定、故事发展等。 2. 对 AI 生成的内容进行修改和完善,使其更具逻辑性、吸引力和独特性。 三、发布阶段 1. 选择合适的网络小说平台,了解其发布规则和要求。 2. 按照平台规定注册账号,并提交小说作品。 四、运营推广阶段 1. 积极与读者互动,回复评论和留言,根据读者反馈改进作品。 2. 利用社交媒体等渠道宣传自己的小说,提高知名度和影响力。 需要注意的是,虽然 AI 可以提供帮助,但最终的作品质量仍取决于作者的修改和完善。同时,不同的网络小说平台可能有不同的审核标准和版权政策,需要仔细了解和遵守。
2025-02-27
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
AI应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面的问题
AI 应用于教育行业在评估和认证机制的改革方面存在以下问题: 1. 教育体系具有惯性,课程设置、教师资格认证、学术评价体制等均有深厚传统根基,更新和调整需要时间,资源重新配置无法一蹴而就,大规模改革提案的决策流程涉及多方利益博弈,是长期议程。 2. 现有的教育体系追求稳定性和标准化,而非灵活性和快速响应,抵制变动,本质上较为保守,与 AI 引领的教育创新所需的快速试错和持续迭代能力脱节。 3. 教育政策更新滞后,政策制定者对新兴技术理解不足,无法充分预见技术对教育的长远影响,政策调整受预算限制、法规约束和政治周期影响,过程缓慢。 4. 技术与政策的脱节体现在教师的培训和招聘上,多数教师未接受相关培训,不仅要掌握工具操作,还需了解如何与教学目标结合,当前教师培训和专业发展项目在数量和质量上与需求存在差距。 5. 现有评估和认证机制侧重于传统学习方法和结果,学校和教师受其约束,创新的教育实践难以得到认可,甚至可能因偏离既定评价标准而遭质疑。
2025-02-10
请写一份基于人工智能的智能家居安防系统建设方案,包括项目介绍、商业模式、、竞品分析、行业分析、经营规划、风险评估、融资规划等。
以下是为您生成的基于人工智能的智能家居安防系统建设方案: 项目介绍: 智能家居安防系统是利用人工智能技术,对家居环境进行实时监控和安全防护的系统。它融合了智能硬件、智能软件、智能网联和服务平台等技术,旨在提升家居安防的效率和可靠性。 商业模式: 可以采用设备销售与服务订阅相结合的模式。销售智能安防设备获取收入,同时提供定期的维护和升级服务,用户按需订阅。 竞品分析: 目前市场上的竞品主要包括传统安防企业的智能化产品和新兴科技公司的创新方案。传统企业可能在硬件制造和渠道方面有优势,新兴公司则在技术创新和用户体验上有所突破。 行业分析: 智能家居安防市场正处于快速发展阶段。随着人们对生活品质和安全的重视,需求不断增长。同时,技术的进步也为行业发展提供了有力支持。 经营规划: 1. 产品研发:不断优化智能安防设备的性能和功能。 2. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行宣传和推广。 3. 客户服务:建立完善的售后服务体系,提高用户满意度。 风险评估: 1. 技术风险:如技术更新换代快,需要持续投入研发。 2. 市场风险:竞争激烈,市场份额可能受到挤压。 3. 法律风险:需符合相关法律法规和标准。 融资规划: 根据项目的发展阶段和资金需求,制定合理的融资计划。可以考虑天使投资、风险投资、银行贷款等多种融资渠道。 需要注意的是,以上方案仅为初步框架,具体内容还需要进一步深入调研和细化。
2024-12-11
AI 评估 GPU 大模型的性能指标,包括输入 token 和输出 token 能力的区分。
以下是关于 AI 评估 GPU 大模型性能指标中输入 token 和输出 token 能力区分的相关内容: 大模型是通过输入大量语料进行训练,从而获得类似人类的“思考”能力,能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。在大模型的训练和使用过程中: 1. 训练需要大量计算,GPU 更合适,只有具备大量 GPU 的才有资本训练大模型。 2. 大模型需要大量数据量,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 要用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 完成上述步骤后,大模型就可以进行如翻译、问答等推导(infer)工作。 Token 是大模型语言体系中的最小单元,人类语言发送给大模型时,会先转换为其自身语言,推理生成答案后再翻译输出。不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同,通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制,都是以 token 为单位计量的。 在评估 GPU 大模型性能时,显卡的常规指标很重要。大部分模型默认采用 FP16 的加载方式,因此显卡的性能指标主要关注 FP16 的算力和显存大小。算力影响推理速度,包括输入数据处理和持续吐出数据的速度,会体现在从提示词输入后到第一个输出的 token 的等待时间间隔,以及流式输出下每秒吐字的字数,通常每秒 10 token 以上能获得较好的用户体验。显存大小影响能否装载模型,可通过“参数大小乘 2”简化判断所需显存大小,但实际显存需求还会受其他因素影响。
2024-12-05
如何对rag进行评估
对 RAG 进行评估可以从以下几个方面入手: 1. 使用 RAG 三角形的评估方法: 在 LangChain 中创建 RAG 对象,使用 RAGPromptTemplate 作为提示模板,指定检索系统和知识库的参数。 在 TruLens 中创建 TruChain 对象,包装 RAG 对象,指定反馈函数和应用 ID。反馈函数可使用 TruLens 提供的 f_context_relevance、f_groundness、f_answer_relevance,也可自定义。 使用 with 语句运行 RAG 对象,记录反馈数据,包括输入问题、得到的回答以及检索出的文档。 查看和分析反馈数据,根据 RAG 三角形的评估指标评价 RAG 的表现。 2. 建立评估框架将检索性能与整个 LLM 应用程序隔离开来,从以下角度评估: 模型角度(generation): 回答真实性:模型结果的真实性高低(减少模型幻觉)。 回答相关度:结果和问题的相关程度,避免南辕北辙。 检索角度(retrieval): 召回率(recall):相关信息在返回的检索内容中的包含程度,越全越好。 准确率(precision):返回的检索内容中有用信息的占比,越多越好。 3. 考虑以下评估方法和指标: 生成质量评估:常用自动评估指标(如 BLEU、ROUGE 等)、人工评估和事实验证,衡量生成文本的流畅性、准确性和相关性。 检索效果评估:包括检索的准确性、召回率和效率,其好坏直接影响生成文本的质量。 用户满意度评估:通过用户调查、用户反馈和用户交互数据了解用户对 RAG 系统的满意度和体验。 多模态评估:对于生成多模态内容的 RAG 系统,评估不同模态之间的一致性和相关性,可通过多模态评估指标实现。 实时性评估:对于需要实时更新的 RAG 任务,考虑信息更新的及时性和效率。 基准测试集:使用基准测试集进行实验和比较不同的 RAG 系统,涵盖多样化的任务和查询,以适应不同的应用场景。 评估方法和指标的选择取决于具体的任务和应用场景,综合使用多种评估方法可更全面地了解 RAG 系统的性能和效果,评估结果能指导系统的改进和优化,满足用户需求。此外,RAGAS 是一个用于 RAG 评估的知名开源库,可参考使用: 。需要注意的是,RAG 适合打造专才,不适合打造通才,且存在一定局限性,如在提供通用领域知识方面表现不佳,可能影响模型的风格或结构输出、增加 token 消耗等,部分问题需使用微调技术解决。
2024-11-13
怎么评估提示词的效果?
评估提示词的效果可以从以下几个方面进行: 1. 模型的准确率:观察模型生成的回答与预期结果的匹配程度。 2. 流畅度:检查生成的文本在语言表达上是否通顺、自然。 3. 相关性:判断生成的内容与提示词所表达的意图和需求的关联程度。 提示词工程师在评估提示词效果时,通常会采取以下步骤和方法: 1. 设计提示:根据用户需求和模型能力,精心考虑提示的长度、结构、措辞和信息量等因素,以清晰传达用户意图。 2. 优化提示:通过收集用户反馈、分析模型结果和实验不同的提示策略等方式,不断改进提示。 3. 实际测试:包括对基础提示词模板的测试,确保其能兼容国内外各种模型,并生成拟人化的提示词,然后将其应用于不同模型中评估实际应用效果和适应性。 此外,提示工程有几项核心原则: 1. 编写清晰的指令。 2. 将复杂任务分解为简单任务。 3. 给模型一定的时间空间思考。 4. 系统地测试性能变化。 要提高提示技巧,应多学习和实践。同时,可以参考大模型厂商的提示工程指南,以及 LangGPT 结构化提示词知识库中的相关资料,如:
2024-10-15
帮我找知识库里和「评估」相关的内容或文章
以下是知识库里与“评估”相关的内容: 提示工程: 评估程序在优化系统设计时很有用。好的评估程序需要具备以下特点: 具有代表性:能够代表真实世界的使用场景,或者至少包含多样化的测试用例。 样本量充足:拥有足够的测试用例,以保证统计结果的可靠性。 易于自动化:可以自动运行或重复执行。 评估工作可以由计算机、人类或两者协作完成。计算机可以使用客观标准以及一些主观或模糊标准自动执行评估,其中模型输出由其他模型查询评估。是一个开源软件框架,提供了创建自动评估程序的工具。 基于模型的评估在评估具有多种可能答案的问题时非常有用,模型可以根据预定义的标准对不同的答案进行评分,帮助我们选择最佳答案。可以用模型进行评估和需要人工评估之间的界限是模糊的,并且随着模型变得越来越强大而不断变化。 OpenAI 官方指南: 评估程序(或称为“Evals”)对于优化系统设计非常有用。良好的评估: 代表现实世界的使用(或至少是多样化的)。 包含许多测试用例以获得更大的统计能力。 易于自动化或重复。 输出的评估可以由计算机、人类或混合来完成。计算机可以使用客观标准以及一些主观或模糊标准来自动评估,其中模型输出由其他模型查询评估。是一个开源软件框架,提供用于创建自动评估的工具。 当存在一系列可能被认为质量相同的输出时,基于模型的评估可能很有用。使用基于模型的评估可以实际评估的内容与需要人工评估的内容之间的界限是模糊的,并且随着模型变得更强大而不断变化。 Gemini 报告: 为了评估 Gemini 模型在政策领域和其他在影响评估中确定的关键风险领域中的表现,在模型开发的整个生命周期中开展了一系列评估。 在训练和优化 Gemini 模型过程中,会进行开发评估以进行“hillclimbing”。这些评估是由 Gemini 团队设计的,或者是针对外部学术基准的评估。评估考虑诸如有用性(指令遵循和创造力)、安全性和事实性等问题。 保证评估是为了治理和审查而进行的,通常在关键里程碑或培训运行结束时由模型开发团队之外的团队进行。保证评估按照模态进行标准化,数据集严格保密。只有高层次的见解被反馈到训练过程中,以协助缓解工作。保证评估包括对 Gemini 政策的测试,并包括对潜在生物危害、说服力和网络安全等危险能力的持续测试。 外部评估由谷歌之外的合作伙伴进行,以发现盲点。外部团体对模型进行了一系列问题的压力测试,包括白宫承诺书中列出的领域,测试通过结构化评估和非结构化的红队测试进行。这些评估的设计是独立的,并且结果定期报告给 Google DeepMind 团队。
2024-09-30
研究报告提示词
以下是关于研究报告提示词的相关内容: 首先要确定整个调研报告的大纲目录,可以利用老师提供的示例报告截图并用手机识别。然后确定整体的语言风格和特色,调研报告的语言风格通常是“逻辑清晰,层层递进,条理分明”,可将范文交给 Claude 2 总结语言风格。但要注意,生成文章时不要过于限制 GPT4,否则效果不佳。 接着让 GPT4 按照目录逐步生成章节内容,在 workflow 中设置循环结构,生成一段章节内容后经同意再进行下一部分,否则重新生成。生成内容前,需要 GPT4 判断某章节是否要调用 webpolit 插件查询相关信息。这部分难度较大,可能导致半天才能搞定一条提示词,甚至迭代 1 天半,过程中可能会遇到 workflow 失效、插件选择和使用等问题。 好在通过向星球和群聊中的大佬求助,获得了建议和思路。比如在需要搜索网络信息的章节处打上标签,让 GPT4 看到标签后自主搜索信息再来生成内容,没打上标签的直接输出,这种方法可行。最后,按顺序完成 prompt 的其他部分。 最新版本的 prompt 经过以上操作得以完成,之前用前几版 prompt 已帮团队和同学完成 3 篇调研报告,但效果不及最新版。建议平时可利用 GPT4 降本增效,尝试编写提示词。
2025-04-15
我是医科大学的本科学生,我现在想用Ai帮助我书写论文和报告,我应该怎么系统学习?
以下是一些系统学习利用 AI 帮助书写论文和报告的建议: 一、了解常用的 AI 工具和平台 1. 文献管理和搜索 Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作 Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析 Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式 LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测 Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:检测潜在抄袭问题。 二、学习使用 AI 辅助撰写论文和报告的方法 1. 信息收集:利用 AI 搜索与权威网站结合获取关键数据,AI 可辅助提取结构化表格数据或编写抓取程序。 2. 内容拆分:针对报告需求将内容拆分,避免 AI 单次处理任务过长。 3. 数据处理:借助传统工具如 Excel,结合 AI 指导高效操作数据筛选与图表生成。 4. 分析与撰写:通过整理数据,利用 AI 辅助分析后撰写报告初稿,可指定风格并校验数据与结论准确性。 三、注意事项 1. AI 仅作辅助,最终内容需人工主导校验,避免误导性结论。 2. 保持科学的态度和方法,遵循科学伦理原则。 3. 了解现阶段 AI 在教育领域应用的局限性,如知识适配的层次性问题、教育应用的安全性考量等。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-14
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
2025年AI研究报告
以下是为您提供的 2025 年 AI 研究报告相关信息: Gartner:《生成式 AI 时代下科技产品的重要发展机遇》(2024/10/16) 强调了生成式 AI 技术对对话式 AI 和科技产品创新的显著影响。 预计到 2025 年,生成式 AI 将嵌入 80%的对话式 AI 产品中,推动市场营收大幅增长。 建议技术供应商积极把握机遇,通过理解市场动态、技术成熟度和市场接受度来调整策略。 生成式 AI 的四大关键能力—对话式 AI、AI 代理、合成数据和个性化—能够提升产品价值和客户体验。 提出了将生成式 AI 功能添加到产品中的四个关键步骤,并强调了独立软件供应商在企业应用中嵌入生成式 AI 能力的趋势。 如需下载研究报告,。 甲子光年:2025 DeepSeek 开启 AI 算法变革元年(2025/02/05) DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构,显著提升了算力利用效率,打破了算力至上的传统认知。 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能。 报告强调 2025 年是算法变革的元年,DeepSeek 的推理模型开启了算法变革,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。 非 Transformer 架构的算法模型成为新的发展方向,如 LFM 架构模型性能超越同等规模的 Transformer 模型。 如需下载研究报告,。 安永:数据+AI 开启经验规模化复制时代(2023/12/19) 人工智能正在经历新的发展浪潮。 某头部公司正在转向 AI Agents 支持平台,结合第 4 代人工智能模型与专业语料库以实现业务创新。 AI Agents 有望为商业领域注入新活力,展示人工智能的潜力和商业价值。 随着平台的发展,新的 AI Agents 涌现,提供专业化、高端化、个性化、规模化、持续化的服务。 人工智能的革新涵盖了生成内容(AIGC)和生成服务(AIGS)的领域。 保险行业面临挑战,AI 的突破为其带来新的应对方向。 知识星球下载: 弘则研究:2023 生成式 AI 驱动向量数据库加速发展(2023/12/18) 向量数据库潜在市场空间是传统结构化关系型数据库的数倍达到千亿美元。 据信通院统计数据,全球数据库市场规模在 2020 年为 671 亿美元,到 2025 年有望达到 798 亿美元,CAGR 3.5%估算关系型数据库全球龙头 Oracle 收入规模小几百亿美元。 仅考虑现有非结构化数据的向量化处理,估算需要的存储空间增量为之前的数倍。 未来随着生成式 AI 应用增量数据的爆发对于向量数据库的需求会更大。 报告下载地址:
2025-04-09
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
有哪些完整综观地阐述了2022年到2025年AIGC相关技术和在设计领域的应用发展的研究报告
以下是为您找到的一些可能符合您需求的研究报告: 1. 月狐数据联合发布的《AI 产业全景洞察报告 2025》,深入分析了全球及中国人工智能产业的发展现状、全景图谱及企业出海情况。指出全球 AI 产业保持 19.1%的年均增长率,2024 年第三季度交易数量达 1245 笔,融资规模显著提升。美国在 AI 领域融资和应用市场中占据主导地位,中国紧随其后,2024 年一季度大模型规模占全球的 36%。国内 AI 企业出海呈现增长趋势,工具类和图像处理类应用在海外市场受欢迎,但东南亚和东亚地区付费习惯尚未形成。还展示了 AI 在各行业的应用现状,包括智慧医疗、智慧教育、企业服务等,强调了 AIGC 技术在提升用户体验和推动产业发展中的关键作用。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/DFqRrh4kqeqaIFchKtocVwVkn2d 2. 甲子光年的《2025 具身智能行业发展研究报告:具身智能技术发展与行业应用简析》,指出具身智能作为具备物理载体的智能体,强调通过与环境的交互实现智能行为,是人工智能与机器人技术的深度融合。当前,具身智能正处于技术萌芽期,受大模型技术推动成为热点,但在数据采集、模型泛化、技术路线等方面仍面临挑战。报告分析了具身智能的发展背景、现状及应用场景,认为中国在具身智能领域已走在国际前列,具备庞大的市场需求、完善的产业集群和良好的政策支持。链接:https://waytoagi.feishu.cn/record/TERPru4Jee7Gzbcu54WcUjsXnJh 3. 智能纪要:【跨界·未来】AIGC×视觉交互工作坊 Part1:AI 应用前瞻 2025 年 3 月 11 日。涵盖了 AI 在艺术创作中的应用与探索,包括 Lora 模型训练素材、模型训练比赛、Checkpoint 模型、线上与本地工作流、学习资源推荐、AI 创作挑战、装置艺术脉络、机械装置艺术理论、国内外装置艺术区别、AIGC 艺术尝试、机械进化与装置创作等方面。
2025-03-31