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deepseek与大健康如何落地

Answer

DeepSeek 与大健康的落地可以从以下几个方面考虑:

  1. 提示词应用:
    • 可以通过搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”来使用 DeepSeek。
    • 将装有提示词的代码发给 DeepSeek,认真阅读开场白后正式开始对话。
    • 提示词的设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并存储在文件中,以实现同时使用联网和深度思考功能,优化输出质量等。
  2. 联网版实现:
    • 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型,实现联网版的 R1 大模型。
    • 拥有扣子专业版账号,开通 DeepSeek R1 大模型,包括访问特定地址、在火山方舟中进行开通管理等操作,添加在线推理模型。
    • 创建智能体,点击创建完成智能体的创建。
  3. 开源策略:
    • DeepSeek 选择走全球开源社区路线,分享模型、研究方法和成果,吸引反馈并迭代优化。开源包括模型权重、数据集、预训练方法和高质量论文等。

需要注意的是,目前提供的内容中未直接提及 DeepSeek 与大健康落地的具体关联,您可以根据以上 DeepSeek 的相关特点和技术,结合大健康领域的需求和场景,进一步探索落地的可能性。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

一个提示词,让 DeepSeek 的能力更上一层楼?——HiDeepSeek

用Coze做了个小测试,大家可以对比看看[e8c1a8c3012fedad10dc0dfcc8b1e263_raw.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Jz9cbKxDbocGtIxXFFEcdiHjnRc?allow_redirect=1)[heading1]如何使用?[content]Step1:搜索www.deepseek.com,点击“开始对话”Step2:将装有提示词的代码发给DeepseekStep3:认真阅读开场白之后,正式开始对话[heading1]设计思路[content]1.将Agent封装成Prompt,将Prompt储存在文件,保证最低成本的人人可用的同时,减轻自己的调试负担2.通过提示词文件,让DeepSeek实现:同时使用联网功能和深度思考功能3.在模型默认能力的基础上优化输出质量,并通过思考减轻AI味,增加可读性4.照猫画虎参考大模型的temperature设计了阈值系统,但是可能形式大于实质,之后根据反馈可能会修改5.用XML来进行更为规范的设定,而不是用Lisp(对我来说有难度)和Markdown(运行下来似乎不是很稳定)[heading1]完整提示词[heading2]v 1.3[heading1]特别鸣谢[content]李继刚:【思考的七把武器】在前期为我提供了很多思考方向Thinking Claude:这个项目是我现在最喜欢使用的Claude提示词,也是我设计HiDeepSeek的灵感来源Claude 3.5 Sonnet:最得力的助手

韦恩: 被困在离线孤岛?DeepSeek 联网版 我已经用扣子实现了!! 不卡顿!!

甚至是一夜之间,DeepSeek R1大模型成了国民刚需,官网卡顿,不能使用联网搜索等等困扰了很多人,也有很多平台都上线了DeepSeek R1的各种版本,但是很少有满血版本,再就是很多是不能联网,这很痛苦。本地部署的版本前两天也带学员和粉丝们部署和体验了,总的来说能作为替补,很难作为长期使用的版本,为此苦苦寻觅。今天终于找到了更好,更舒服的打开方式。[heading1]核心路径[content]通过工作流+DeepSeek R1大模型,实现联网版的R1大模型。下面就带大家一步步来实现。[heading1]拥有扣子专业版账号[content]如果你还是普通账号,请自行升级或注册专业号后使用开通成功的是这样:[heading1]开通DeepSeek R1大模型[content]访问地址:https://console.volcengine.com/coze-pro/overview?scenario=coze打开火山方舟,找到开通管理,找到DeepSeek R1模型,点击开通服务添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用添加过程:添加模型:完成接入:[heading1]创建智能体[content]点击创建,先完成一个智能体的创建

DeepSeek 的秘方是硅谷味儿的

2023年初,科技媒体The Information进行过一轮中国可能出现哪些人工智能明星创业公司的盘点。已经做出了一些成绩的智谱和Minimax在列,刚刚创建的百川智能、零一万物和光年之外也被提及,该文章还特别提及了当时正准备再度创业尚名不见经传的杨植麟。这里面没有Deepseek。至少一年半之前,没人真的把DeepSeek当成AI的圈内人。尽管当时业界开始流传DeepSeek的母公司——从事私募量化技术的幻方握有数量丰沛的英伟达高性能显卡,仍没太多人相信它自己下场做大模型会有水花。现在,人人都在谈论DeepSeek,而且走的又是“墙外开花墙内香”的老路。可以认为,从第一天开始,DeepSeek与国内的诸多大模型新秀,选择的就不是同一个战场。它不拿融资(至少一开始不用拿),不用争抢大模型四小龙六小虎的座次,不比国内的舆论声势(唯一接受暗涌的采访,目的大概是招聘那些最热血的聪明的科学家),不搞产品投放投流。它选择的是与研究机构的本质最匹配的路径——走全球开源社区,分享最直接的模型、研究方法和成果,吸引反馈,再迭代优化,自我进益。开源社区迄今仍是AI学术研究、分享和讨论最热烈、充分、自由和无国界的地方,也是AI领域最不“内卷”的地方。DeepSeek从第一天就开源,应该是深思熟虑的。开源就要真开源,开得彻底,从模型权重、到数据集,再到预训练方法,悉数公开,而高质量的论文也是开源的一部分。年轻聪明的研究人员在开源社区的亮相、分享和活跃具有高能见度。看见他们的人,并不乏一些全球AI领域最重要的推动者。

Others are asking
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息: 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程,包含多种 API 使用方式,如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA,通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens,畅享 671B DeepSeek R1,活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时,火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新,DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐,如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库(https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary)、代码解释、内容分类、角色扮演(自定义人设)、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中,有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容,还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外,还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解,以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文,题目已经定好了,怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议: 1. 采用结构化提示词: 优先保留专业领域术语和技术词汇,这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重,按优先级排序:任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位,而非单个词语,确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程,让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用: 文风转换矩阵:例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术:如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略: 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧: 对话记忆管理:包括上下文锚定(如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”)、信息回溯(如“请复述之前确认的三个设计原则”)、焦点重置(如“回到最初讨论的供应链问题”)。 输出质量控制:针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题,使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案: 长文本创作:可采用分段接力法,如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理:使用概念脱敏法(如“用经济学原理类比说明网络审查机制”)或场景移植法(如“假设在火星殖民地讨论该议题”)。 在输入指令时,您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息,以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤: 1. 逐步搭建 AI 智能体: 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据,使用 MiniMax 6.5s 245k,设置最大回复长度至 50000,以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳,后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳,需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式,飞书多维表格插件目前(2024 年 08 月)只支持带有转义符的 string,以 Array<Object>格式输入,所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件,只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数,将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流: 打开 Coze 的主页,登录后,在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面,给智能体编辑好人设,可先写一个简单的,然后点右上角自动优化,系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+,创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek,让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时,两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时,如果需要 input 可被 DeepSeek 调用,需要用{{input}}作为参数引入,不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完,点击【试运行】,调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容: DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面,但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统,如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆(可加飞书调查表二维码实现注册)、作业类型、作业详情(含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统)。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类,选择分类进入作业详情页面,详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白,可用飞书作数据源,通过飞书 API 接口获取内容,用 DeepSeek v3 制作前端+后端(用 Trae 更方便)。获取请求参数时,测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时,若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件(用 Trae 可省略),首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题,V3 会给出修改意见。 此外,Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码,支持多种文件格式和技术栈代码,但免费额度消耗快,网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则:会提需求比会写代码更重要,会开脑洞比会复制粘贴更值钱,真正的大佬都是让 AI 当乙方!
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息: 应用场景:包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足:在写文方面全面领先,但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳,且模型多样性不够,相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略:写理性文章时,可先与 DeepSeek 讨论思路,再用 Cloud 3.5 批量生成;用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果,也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关:模仿特定小说家的文学方式创作小说,需在提示词中描述文风特征;邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程:DeepSeek 历时 647 天在大语言模型(LLM)领域取得突破,发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板: 1. 进阶控制技巧: 思维链引导: 分步标记法:请逐步思考:1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问:在得出最终结论前,请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用: 领域限定指令:基于 2023 版中国药典,说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式:以 Nature 2022 年发表的论文为参考,解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略: 模糊指令优化: 问题类型:宽泛需求 修正方案:添加维度约束 示例对比:原句:“写小说”→修正:“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇,采用多视角叙事结构” 问题类型:主观表述 修正方案:量化标准 示例对比:原句:“写得专业些”→修正:“符合 IEEE 论文格式,包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法: 首轮生成:获取基础内容 特征强化:请加强第三段的技术细节描述 风格调整:改用学术会议报告语气,添加结论部分 最终校验:检查时间逻辑一致性,列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知: AI 特性定位: 多模态理解:支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文:对话式连续记忆(约 8K tokens 上下文窗口,换算成汉字是 4000 字左右) 任务适应性:可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制: 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的:任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度:对位置权重(开头/结尾)、符号强调敏感 4. 基础指令框架: 四要素模板 格式控制语法: 强制结构:使用```包裹格式要求 占位符标记:用{{}}标注需填充内容 优先级符号:>表示关键要求,!表示禁止项 5. 高阶能力调用: 文风转换矩阵: 作家风格移植:“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交:“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化:“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术:行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略: 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧: 对话记忆管理: 上下文锚定:“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯:“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置:“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制: 问题类型:过度抽象 修正指令:“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型:信息过载 修正指令:“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型:风格偏移 修正指令:“回归商务报告语气,删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案: 长文本创作: 分段接力法:“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理: 概念脱敏法:“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法:“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13
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
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
AI在企业落地
企业落地 AI 可以参考以下内容: Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了相关最佳实践,并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑(如是否需要微调)。关键经验是评估先行,明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡,避免过早微调,先进行基础优化。例如 Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin,使其处理 86%的客服请求,其中 51%无需人工介入。相关链接: 影刀 RPA+AI Power 方面:大模型有输入和输出限制,AI Power 集成丰富组件及技能组件可拓展 AI 服务能力边界,打造 AI Agent,如搜索引擎组件可让 AI 接入互联网获取实时信息,RPA 组件可直接调用影刀 RPA 客户端应用实现自动化操作。其具有无缝多样的使用方式,如嵌入方式包括网页分享、对话助理、API 集成等。企业系统分散,AI Power 提供多种调用方式方便企业灵活选择接入方式。此外,影刀 AI Power 为企业提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务支持,帮助企业把 AI 落地。 此外,相关知识库还介绍了面向学习者、创作者和企业的不同服务: 面向学习者:社区提供清晰学习路径,学习者通过丰富课程、活动和竞赛提升自己,积累能力成为高素质 AI 人才。 面向创作者:创作者掌握 AI 技术利用社区资源创作,满足企业需求,为社区发展注入活力。 面向企业:链接 AI 产品和传统企业,通过与社区合作获得优质内容与服务,从学习者中获取潜在流量。社区合作实践为学习者和创作者提供应用场景和技术经验。
2025-04-12
AI在BizDevOps中的场景落地及应用
以下是关于 AI 在 BizDevOps 中的场景落地及应用的相关内容: AI 在 DevOps 中的应用: AI 可以承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色,但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。 现阶段更适合让 AI 辅助完成部分任务,如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码等,但需要人类验证后才能进行下一步操作。 完全依赖 AI 可能带来风险,如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 AI 的记忆能力: ChatGPT 支持记忆功能,可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格,但新开会话可能在高推理任务中效果更好。 建议将角色设定和部分对话作为样例(fewshot)放入提示词中,以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招: 结合视频教程、文字转录和基础资料,通过 ChatGPT 讲解学习内容。 角色反转,自己当老师,ChatGPT 当学生,通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。 AI 对软件工程的影响: 涵盖自动代码生成、智能调试、AI 驱动的 DevOps 和敏捷开发优化。 自动代码生成工具(如 GitHub Copilot)提高编程效率,AI 也助力智能测试与运维。 DevOps 迎来 AI 驱动的 CI/CD 和 AIOps,提升部署自动化和智能监控能力。 AI 让敏捷开发更加高效,通过自动化需求分析、测试优化和团队协作增强生产力。 其他相关动态: OpenAI CEO 宣布开发 AI 设备,目标颠覆智能手机。 OpenAI 推出全新 Deep Research,让 ChatGPT 成为研究助理。
2025-04-01
chatbi落地方案
以下是关于 ChatGPT 落地方案的相关内容: 产品经理如何用 ChatGPT: 背景前提:非专业 BI 工程师,依靠 GPT 提示和查询资料解决不擅长领域问题及学习成长。使用免费的 ChatGPT3.5 版本,因充值问题未解决,且账号登录出现问题无法截图还原完整对话过程。 使用过程: 先整理与 GPT 交互的基本思路及步骤,包括旧代码输入、需求及现状问题输入、调试优化、结果输出验证。 旧代码输入时,1900 行代码直接粘贴报错,采取分次输入再联合的方式,让 GPT 理解旧代码实现效果及熟悉查询表和字段,方便后续生成优化代码直接在数据库运行。原 SQL 主要逻辑是统计近 30 天内每天的业务数据日报,按天和地区分组汇总,需查询多张表几百万条数据。GPT 理解基本正确,并主动提出优化建议。 LLM 落地思考: 对大模型的任务理解、编程能力、输出遵循有较高要求,需要 LLM 前处理与后处理工程兜底,因企业流程自动化出错影响面广。该方向能帮助企业完成数字化转型并升级至业务自动化,多为定制化服务,业务爆发期可能在几年后经济回暖时,目前需求方可能优先是国企与金融等数字化成熟且有国家 AI+任务驱动的地方。 采用 RAG 方案进行知识应用的工程框架,包括 AI 搜索、智能客服、流水线问题定位等场景,通过给予大模型已有行业知识解决问题,但前处理过程对方案效果影响较大。 ToC 业务方面,当前爆款产品如 ChatGPT、Midjourney 等,暂未出现像微信这样的大杀器 C 端产品,未来 C 端产品形态难以确定。
2025-03-22
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
养老场景实时健康监测与风险预警在技术上怎么实现,用AI大模型实现,请给出一个可行的方案
以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案: 首先,需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能,机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律,例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。深度学习参照人脑,具有神经网络和神经元,因层数多被称为深度,神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式,LLM 是大语言模型,生成图像的扩散模型不属于大语言模型,像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解,如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面,2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型,其完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警,可利用传感器收集老人的生理数据,如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器,利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如,使用基于 Transformer 模型的大模型,对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析,建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比,及时发现异常情况,并结合无监督学习中的聚类算法,对不同健康状况的老人进行分类,以便提供个性化的预警和建议。同时,利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之,通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节,借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。
2025-02-20
AI和大健康结合
以下是关于 AI 和大健康结合的一些内容: 在宠物方面: 1. AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,能帮助主人照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况。 2. AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发的智能玩具,增强宠物娱乐体验,例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动。 3. AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,根据文字描述生成宠物形象图像,帮助主人定制个性化形象。 4. AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发辅助诊断系统,通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,分析宠物行为模式,帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 在医疗保健方面: 鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识,并带着人类一同进步。AI 的性质让我们可以将其一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统深入探索专家 AI 的内部工作机制,将创造一个学习的飞轮。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家(无论是人类还是 AI)的教师。 相关案例: 1. 医学:DoctorGPT:不仅是一个 AI 模型,集成了医学专家的知识,能准确回答各种医学问题。 2. 医学:中医应用:将人工智能与中医结合,通过观察口腔、舌苔和抓脉,生成选择题让患者作答,最后 AI 生成药方,目前用于辅助看诊,提高诊疗效率,愿景是未来实现 24 小时独立问诊开药。
2025-02-10
ai和大健康怎么结合
以下是 AI 与大健康结合的一些方式: 1. 医疗保健中的专家 AI :鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识,并成为下一代专家的教师。AI 的性质允许将其一部分一部分地拆解研究,构建系统深入探索其内部工作机制,创造学习的飞轮。 2. AI 宠物助手 :基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手,可帮助主人更好地照顾宠物,如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 3. AI 宠物互动玩具 :利用 AI 技术开发的智能互动玩具,能增强宠物的娱乐体验,例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 4. AI 宠物图像生成 :使用生成式 AI 模型,可根据文字描述生成各种宠物形象的图像,帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 5. AI 宠物医疗诊断 :利用计算机视觉和机器学习技术,开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统,通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议。 6. AI 宠物行为分析 :基于传感器数据和计算机视觉,利用 AI 技术分析宠物的行为模式,帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 7. 医疗保健领域 :人工智能正处于生命科学和医疗保健转变的时期,两个行业都受工程技术推动。在生命科学领域,基因编辑、细胞生物学等方面的进展使科学家能以前所未有的方式操纵生物学,且存在实验与人工智能的强大反馈循环。医疗保健正在利用技术复兴,巨大的成本压力促使创新者寻求改善结果并降低成本的技术,价值导向的付费模式转变为人工智能创造了深层次效用。 总的来说,AI 与大健康的结合充满想象空间,结合 AI 技术和大健康领域需求,可以开发出各种有趣有用的应用。
2025-02-06
从事20年的健康管理教练如何从0到1学习AI
以下是为从事 20 年健康管理教练的您提供的从 0 到 1 学习 AI 的建议: 1. 像优秀的医生和药物开发者那样学习:成为顶尖人才通常从多年的密集信息输入开始,通过正规学校教育和学徒实践,面对面地向最出色的实践者学习。 2. 构建模型生态系统:通过使用彼此堆叠的模型来训练 AI,而不是仅依赖大量数据和生成模型解决所有问题。例如,先训练生物学模型,再训练化学模型,然后添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 3. 参考他人的学习经验: 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》,其学习模式是输入→模仿→自发创造。您可以去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。 二师兄的经历也有一定参考价值,比如从获取安装包和教学视频迈出第一步,参与社群学习等。 4. 注重基础:预医学生从化学和生物学基础课程开始,设计新疗法的科学家也需经历多年相关学习。对于学习 AI 同样,要打好基础。 5. 保持良好的学习状态:有意愿和动力,能清醒地学进去东西。不必给自己太大压力,能学多少算多少。 6. 利用免费开源资源:很多学习资源是免费开源的,充分利用这些资源进行学习。
2025-01-30
老年人健康护理机器人
以下是为您提供的关于老年人健康护理机器人的相关信息: 在 AI 应用领域,除了医疗保健,还出现了许多协助特定任务的工具和教练。比如,InterAlia 能帮您搭配服装,Prodigy AI 能提供职业建议,Poised 能提升沟通能力。未来,每个人可能拥有理解自身生活背景的个性化聊天机器人,在生活变化时获得建议,如离婚、上大学或生孩子,还能在锻炼、财务等方面得到支持和指导。 在一些具体的项目中,也有相关的成果。例如: 1. AI 塔罗机器人:结合现代科技与古老智慧,提供精准个性化占卜体验,能深入解析牌的象征意义,结合具体问题提供即时反馈,具有陪伴功能,涵盖情感、事业等多方面定制化服务。 2. 奶奶去哪——赛博孙子,住进拐杖:这是一款专为老年人设计的智能语音拐杖,不只是辅助行走工具,还能模拟子孙声音进行问候、导航、聊天等交互,实现双模式切换,具有摔倒检测、步数统计等功能,全方位守护老年人安全与健康。
2024-11-28