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从事AI工作,需要什么样的能力
从事 AI 工作需要具备以下能力: 1. 熟悉各种 AI 工具:了解不同 AI 工具的特点和用途,根据具体任务选择合适的工具。例如,写标题可用 ChatGPT,写文章可用 Claude,检查文本错别字和病句可用秘塔写作猫的 AI 纠错功能。 2. 编写提示词:这是用好 AI 工具的关键。要用 AI 能理解的语言,清晰说明需求、任务内容和步骤,搭建起人与 AI 之间的“沟通桥梁”,让 AI 明白要做什么和怎么做。 3. 搭建 AI 智能体:让其替代人工,使用多个 AI 工具协同工作,自动完成任务。 此外,从“AI 摊主速成脑暴会”的相关内容来看,具备以下方面的能力和背景也有助于从事 AI 工作: 1. 技术背景:包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等,是 AI 行业内的技术专家或初学者。 2. 产品开发与管理经验:有产品经理的经验,尤其在互联网和 AI 产品开发方面,具备项目管理与执行能力。 3. 多元化应用场景经验:广泛涉足 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等 AI 应用场景。 4. AI 学习与技能提升:处于 AI 技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将 AI 技术应用到实际工作和生活中。 5. 内容创作与营销能力:包括自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力,以及营销和品牌运营人士所掌握的商业化路径和解决方案提供能力。 6. 活动策划与执行能力:有丰富的活动策划和运营经验,涉及线下工作坊、社群活动、比赛等,具备资源整合和组织协调能力。
2025-04-09
ai搜索引擎哪个好
以下是一些推荐的 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,能提升用户搜索效率和体验。 2. Perplexity:聊天机器人式搜索引擎,允许用自然语言提问,通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出,通过 AI 分析问题,生成清晰有理的答案,支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith:创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,有插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计,利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案,擅长处理编程和技术问题。 做好 AI 搜索引擎的关键在于: 1. 准确度:取决于问答底座模型的智能程度和挂载上下文的信息密度。要选用智能的问答底座模型,并对 RAG 的检索结果进行排序去重以保证信息密度。 2. 差异化创新:错位竞争,如对问答结果以 outline/timeline 等形式输出,支持多模态搜索问答,允许挂载自定义信息源等策略。 3. 具备“准/快/稳”的特点:回复结果要准,响应速度要快,服务稳定性要高。 在使用 AI 搜索引擎时需注意: 1. 幻觉风险较高,大多数 AI 搜索引擎未连接到互联网。 2. 必应通常是较好的选择,特别是在某些特定场景下,如技术支持、决定吃饭地点或获取建议等,必应可能比谷歌更好。但这是一个迅速发展的领域,使用时应小心。对于儿童,可汗学院的 Khanmigo 提供由 GPT4 驱动的良好的人工智能驱动辅导。
2025-04-09
常见的工作流与 Agent 开发平台
常见的工作流与 Agent 开发平台如下: AI Workflow 开发平台: Coze:新一代 AI Bot 开发平台,集成了丰富的插件工具,有国际版和国内版。 Dify:开源平台,支持自定义和插件。 腾讯元器。 FastGPT:国内知名,支持自定义流程。 影刀&zapier。 Leap。 Betteryeah:立足 RPA 场景,用 AI 将用户需求生成工作流,并通过 RPA 自动化,产品形态与 Coze 相似,是企业级的 AI 应用开发平台。 Flowise:快速实现智能体搭建。 BISHENG:主攻 tob 场景的开源 LLM 搭建平台,与 fastgpt 功能类似,但面向的客户不同,整体功能和部署成本更重。 Agent 构建平台: Coze:具有拓展强、好上手、不用出国等优点。 Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景。 钉钉 AI 超级助理:依托于钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 此外,Inhai 的 Agentic Workflow 将一整套工作流组合起来,每个工具在每一个节点执行一个任务。LangGPT 提示词框架应用了 CoT 完成从输入到思维链再到输出的映射。
2025-04-09
ai agent有哪些技术
AI Agent 涉及的技术包括以下方面: 1. 长期任务执行技术:能够将复杂、跨度长的任务分解为小步骤,并在执行中保持目标导向和适时调整策略。 2. 多模态理解技术:能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式,通过多种感官理解世界和任务上下文。 3. 记忆与行动技术:通过先进的记忆机制积累经验,记住对话、操作步骤和效果,使行动更精准高效。 4. 自适应学习技术:从每次交互中吸取经验,不断完善策略,实现“智慧成长”。 在技术层面,AI Agent 的发展有两条技术路线: 1. 以自主决策为核心的 LLM 控制流,代表了 AGI 的探索方向。 2. 以工作流(Workflow)编排为重点的工具集成系统,加速了 AI 落地应用。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP(Model Context Protocol),其本质是一个通用接口协议,能解决让 AI 模型以标准化、可扩展方式与外部世界交互的问题。 此外,强化学习(RL)也是 AI Agent 的重要技术,起初主要依托策略搜索和价值函数优化等算法,如 Qlearning 和 SARSA。随着深度学习技术兴起,深度神经网络与强化学习结合形成深度强化学习,赋予 Agent 从高维输入中学习复杂策略的能力,如 AlphaGo 和 DQN 等。但强化学习面临训练周期长、采样效率低和稳定性等问题。其特点是通过试错学习最优行为策略以最大化累积奖励,时间始于 20 世纪 90 年代至今,技术包括 Qlearning、SARSA、深度强化学习(结合 DNN 和 RL),优点是能够处理高维状态空间和连续动作空间,缺点是样本效率低、训练时间长。
2025-04-09
有没有关于AI生成ppt的系统性教学
以下是关于 AI 生成 PPT 的系统性教学: 背景: 作者熊猫 Jay 因企业内部要求编写此文章并公开分享,旨在帮助不同水平的用户,包括 PPT 专家和新手,通过 AI 工具更高效地制作 PPT,满足不同需求,提高工作效率。 主要内容: 介绍了市面上最受欢迎的 5 款 AI PPT 工具,包括 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。每款工具都有独特优势,能助用户快速、高效完成 PPT 设计。 总结: AI 介入 PPT 工具带来便捷高效体验,文中核心章节为 AI 生成 PPT 的主要思路。不同工具适合不同人群,应根据实际需求选择,试用和体验比盲目跟风更明智。在 AI 时代,它是办公革新和思维升级的体现。 提示词及相关索引: 作者联系方式: 公众号:熊猫 Jay 字节之旅;免费星球:熊猫 Jay·AI·成长,欢迎关注。
2025-04-09
知识库
以下是关于知识库的相关内容: 在 Coze 中配置知识库: 创建好知识库后,可在智能体中配置。在 Coze 主页的个人空间>项目开发中,打开需添加知识库的智能体,能选择配置“文本”、“表格”、“照片”三种知识库。以配置文本知识库为例,点击加号选择提前创建好的知识库进行添加。之后配置提示词让智能体自动使用知识库回答问题,可点击右上角“优化”自动优化提示词以获得更好结果,最后在“预览与调试”中测试智能体是否正常调用知识库。 创建智能体时的知识库: 手动清洗数据:创建画小二课程的 FAQ 知识库,飞书在线文档中每个问题和答案以分割,可选择飞书文档、自定义等进行操作,添加 Bot 后可在调试区测试效果。 本地文档:注意拆分内容以提高训练数据准确度,如对于画小二课程,按章节进行人工标注和处理,然后选择创建知识库自定义清洗数据。 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能搜到。 知识库的概述: 扣子提供了几种存储和记忆外部数据的方式,以便 Bot 精准回复用户。知识库是大量知识分片,通过语义匹配为模型补充知识,如车型数据中每个分段保存一种车型基础数据。同时还介绍了数据库、AI 便签、单词本等相关内容。
2025-04-09
有没有可替代Adobe Dreamweaver的ai工具?
以下是一些可替代 Adobe Dreamweaver 的 AI 工具: 图像生成方面: 最透明的选项:Adobe Firefly(https://www.adobe.com/sensei/generativeai/firefly.html) 开源选项:Stable Diffusion(https://stablediffusionui.github.io/) 最佳免费选项:Bing 或 Bing Image Creator(https://www.bing.com/images/create)(使用 DALLE),Playground(https://playgroundai.com/)(允许您使用多个模型) 最佳质量图像:MidJourney(https://midjourney.com/) CAD 图绘制方面: CADtools 12:Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂的 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,可根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等提供的基于 AI 的生成设计工具。 在音乐生成方面,相关的平台和工具包括: UDIO.com:目前最先进的 AI 音乐生成平台之一,音质优异,功能全面,但有一定技术门槛。 SUNO.ai:用户数量众多、操作方便,支持多语言,能一次生成完整曲长的音乐,但音质相对较差。 Ripx Daw Pro:独特的 DAW 软件,可对混合音频进行分轨并进行钢琴卷帘形式的修改操作。 Adobe Audition:由 Adobe 出品的数字音频编辑软件,操作直观,具备多种音频处理功能。
2025-04-09
转型AI工作需要什么能力
转型 AI 工作通常需要以下能力: 1. 技术方面: 具备 AI 技术的专业知识,例如了解 AI 如何用于提供产品和服务,以及技术标准的开发、使用和适用性。 熟悉不同 AI 工具的特点和用途。 掌握如何写提示词,以便清晰地向 AI 传达任务。 能够搭建 AI 智能体,实现多个 AI 工具协同工作。 2. 监管方面: 政府需要持续评估监管领域的不同能力需求,并密切关注和审查。 监管机构需要获取新的技能和专业知识,部分监管机构存在潜在的能力差距,特别是在 AI 技术的专业知识、AI 应用案例在多个监管制度中的交互以及市场情报等方面。 监管机构要具备有效适应 AI 应用案例和应用的出现,并在组织内吸收和分享这些知识的能力。 能够与提供保证技术的组织(如保证服务提供商)和制定技术标准的组织(即标准开发组织)合作,将相关工具嵌入监管框架和最佳实践。 跨监管机构合作,分享知识并协同监管跨多个监管制度的 AI 应用案例。 3. 组织方面: 有效适应 AI 应用案例和应用的出现,并在组织内吸收和分享这些知识。 与相关组织合作,开发技术标准,并将其嵌入监管框架和最佳实践。 跨部门合作,共享知识并协同工作。
2025-04-09
利用那些AI工具可以制作出优质短视频
以下是一些可以制作出优质短视频的 AI 工具: 1. ChatGPT + 剪映:ChatGPT 可生成视频脚本,剪映能根据脚本自动分析并生成视频所需要素和文本框架,实现从文字到画面的快速转化。 2. PixVerse AI:在线 AI 视频生成工具,支持将多模态输入转化为视频。 3. Pictory:允许用户通过提供文本描述轻松创建和编辑高质量视频。 4. VEED.IO:提供 AI 图像和脚本生成器,帮助用户从图像制作视频并规划内容。 5. Runway:能够将文本转化为风格化的视频内容。 6. 艺映 AI:专注于人工智能视频领域,提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务。 在实际制作视频时,可以根据不同工具对画面的处理能力进行组合使用。例如,Pixverse 擅长物体滑行运动,有手部特殊运动的画面可用 Runway 辅助完成,需要人物表情自然的画面可使用 Pika 生成。 此外,在声音制作方面,可使用 11labs 进行对白制作,但可能会遇到 AI 声音没有情绪和情感的问题。在视频剪辑方面,可先进行粗剪确定画面逻辑,再进行定剪调整和替换画面素材。音效方面,剪映中有简单音效库,复杂音效可能需另外制作。特效方面,剪映可添加一些光影效果。包装方面,剪映能智能匹配字幕再修改。
2025-04-09
AI入门知识
以下是为您提供的 AI 入门知识: 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。 对于新手学习 AI,您可以: 1. 了解 AI 基本概念 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅 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)按自己节奏学习,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,可根据兴趣选择特定模块,如图像、音乐、视频等,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试 理论学习后进行实践,尝试使用各种产品做出作品,分享实践成果。 5. 体验 AI 产品 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。
2025-04-09