FAQ
企业 AI 落地常见问题
企业在规划、开发、接入和运营 AI 应用时常问的问题，一问一答。
全部问答
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数据采集和存储有哪些规范？
以下是关于数据采集和存储的规范： 风险评估：GDPR 规定数据控制者或处理者所进行的数据处理应当符合初始收集时的目的。企业在核查目标业务领域的数据使用和处理环节时，要比较数据使用和处理的目的、范围、主体等内容相对于初始收集时是否有变化。若有变化，需在使用和处理数据前对数据主体重新告知并取得合法有效同意。；遵循准确、必要、及时原则：数据处理应遵循准确、必要、及…
查看全文AI硬件与软件市场趋势如何？
以下是关于 AI 硬件与软件市场趋势的相关信息： 定见咨询发布的《人工智能行业 AI 硬件全景洞察报告：下一波 AI 创新机遇在物理空间》指出，AI 硬件将经历传统硬件+AI、AI 驱动型硬件到 AI 作为基础设施的三个阶段，深圳凭借产业集群优势成为全球 AI 硬件创新的热点地区。AI 推动软硬件协同创新，硬件产品的高价值区向软件偏移，软件端价值交付从订阅模…
查看全文flowith是什么？
Flowith 是致力于打造“终极形态的 AI 创作工具”，探索人和 AI 终极交互形态的产品。 2025AGENT 智能体全球创作大赛正在进行中，截止时间为 3 月 28 日。参赛者可使用包括但不限于 Manus、Flowith Oracle、OpenManus、Coze 等任何 Agent 技术平台。所有参赛作品需包含详细实施过程和成果展示，联合微博、小…
查看全文可以请大神解读大模型底层吗？
大模型的底层原理主要包括以下几个方面： 生成式：大模型根据已有的输入为基础，不断计算生成下一个字词（token），逐字完成回答。例如，从给定的提示词“how”开始，通过计算推理依次输出“are”“you”等，直到计算出下一个词是“[end of text]”时结束输出。；预训练：大模型“脑袋”里存储的知识都是预先学习好的，这个预先学习并把对知识的理解存储记忆…
查看全文如何实现自动化模拟操作？
以下是关于自动化模拟操作的相关信息： 智谱的 AutoGLM 目前处于内测阶段，申请入口在智谱清言 APP 中，直接跟 AutoGLM 内测申请小助手对话提交申请即可。智谱将传统表单的提交通过 Tools 的方式做到了对话中，提升了体验。目前该应用只能在安卓设备上使用，因为数据的获取和操作是通过安卓的无障碍权限来控制的。无障碍服务是一套可以模拟操作的系统级别…
查看全文有没有帮忙修改简历的提示词
以下是一些可能有助于修改简历的提示词相关内容： 有用户使用 DeepSeek 进行过诸如脑爆活动方案、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、做设计头脑风暴等多种任务，其中也包括修改简历。；在 Prompt 之术中，提到塑造角色时，如果是一个特定的角色，如公司运营专员，需要将相关详细信息注入，包括公司主营业务…
查看全文最近有什么新的AI
以下是近期的一些新的 AI 相关资讯： 3 月 12 日：；【AI 3D】BlenderMCP 能与 Claude AI 沟通，在 Blender 实现快速 3D 建模；MIDI 可实现单幅图像到 3D 场景生成；Move AI 更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。；【AI 写作】MM-StoryAgent 是 AI 多模态故事…
查看全文可以介绍mcp吗？
模型上下文协议（MCP）是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。它就像AI领域的“USB-C接口”，能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。；灵活性强：轻松切换AI模型或工具，无需复杂的重新配置。；实时互动：长连接保证数据实时更新。；安全可靠…
查看全文如何进行图片信息提取？
图片信息提取主要包括以下几个方面： 实现工作流： 上传输入图片。；理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。；场景提示词优化/图像风格化处理。；返回文本/图像结果。；零代码版本：选择 Coze 平台，将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL 以便调用，封装图片理解大模型和图片 OCR 为工作流插件。 银海的工程视角 Trickle-On-WeChat 方案…
查看全文我想找你之前分享过的文档，有关提示词批量处理的
以下是为您整理的有关提示词批量处理的相关内容： 在 Coze 上创建工作流、Bot 中，大模型组件的系统级提示词用于定义模型的角色和任务，与外层用户直接交互的提示词不同。系统级提示词侧重于模型的内部工作机制，外层提示词则更多关注根据用户指令进行编排和响应。通过精心设计这两种提示词，可增强模型对用户指令的处理能力，确保工作流顺畅高效。 在大模型组件中，批处理即…
查看全文怎么从零开始搭建一个智能体
从零开始搭建一个智能体可以参考以下步骤： 创建智能体：输入人设等信息。；配置工作流： 放上相关工作流。；按照市场营销逻辑组织智能体结构，例如确定以品牌卖点提炼六步法为核心的流程，并加入其他分析助手，如品牌卖点定义与分类助手、STP 市场分析助手、用户画像分析助手、触点收集助手等，同时还可包括一些未在结构中体现但有效的分析工具，如用户需求分析的 KANO 助手…
查看全文如何用AI 驱动的产品营销创新，从内容创作到视觉呈现的全方位变革？
以下是关于如何用 AI 驱动产品营销创新，从内容创作到视觉呈现的全方位变革的一些方法和案例： 一、内容创作方面 利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，以获取关键信息，为营销内容创作提供方向。；借助 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 二、视觉呈现方面 通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品…
查看全文为什么模型理解汉字能力很差？
目前模型在理解汉字方面存在一些问题，主要表现为： 语义理解较差，例如在某些应用场景中对中文的理解不够准确。；中文汉字的集合较大，纹理结构更复杂，增加了理解难度。；缺少中文文字的图文对数据，影响了模型对汉字的学习和理解。 为了提升模型对中文文字的生成能力，采取了以下措施： 选择 50000 个最常用的汉字，机造生成千万级的中文文字图文对数据集，但机造数据真实性…
查看全文AI技术趋势有哪些？
AI 技术的发展历程和前沿技术点如下： 发展历程： 早期阶段（1950s - 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。；知识驱动时期（1970s - 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。；统计学习时期（1990s - 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。；深度学习时期（2010s - 至今）：深度神经网络…
查看全文可以推荐这几个AI的平替吗
以下是为您推荐的一些 AI 相关的替代产品和资讯来源： AI 学习工具：Kimi 智能助手是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解做得较好。PC 端可通过https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaig…
查看全文如何制作简易的智能体
以下是制作简易智能体的相关内容： 使用扣子制作智能体： 插件：扣子平台有多种类型的插件，如看新闻、规划旅行、提高办公效率、理解图片内容等的 API，还可自定义插件添加所需 API，使智能体更强大。；工作流：工作流如同可视化拼图，能将插件、大语言模型、代码块等功能组合，创建复杂稳定的业务流程。工作流由多个节点组成，包括起始和结束节点，不同节点可能需要不同信息，…
查看全文我该如何从零基础，系统学习AI类工具？我的目标是熟练制作AI视频
以下是从零基础系统学习 AI 类工具并熟练制作 AI 视频的步骤： 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。；生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。；图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像…
查看全文什么是 ai 阅读器？
以下是为您整理的关于 AI 阅读器的相关信息： 360AI 浏览器 作为“阅读器”，早期以新闻资讯为主，如今随着专业长文和视频增加，用户浏览消耗时间逐渐增加，浏览提效需求迫切。；功能 1：看长视频，敲黑板划重点。能帮用户观看 B 站的字幕视频，短短几秒总结概要生成脑图，告知重点和高潮剧情，还能对英文字幕进行翻译，通过 AI 助手对话就视频内容进行追问和扩展提…
查看全文教我工作流的底层逻辑跟如何入门学习工作流
工作流的底层逻辑及入门学习方法如下： 工作流通常由多个节点构成，节点是其基本单元，本质上是包含输入和输出的函数。常见的节点类型包括： LLM（大语言模型）：使用输入参数和提示词生成处理结果。；Code（代码）：通过 IDE 编写代码处理输入参数，并返回输出值。；Knowledage（知识库）：根据输入参数从关联知识库中召回数据，并返回。；Condition（…
查看全文什么是 prompt？
以下是关于 prompt 的相关知识： 提示简介： 提示是您给 Claude 的文本，用于引发相关输出，通常以问题或指示的形式出现。例如：“User：Why is the sky blue? 为什么天空是蓝色的？”，Claude 回答的文本被称为“响应”，有时也被称为“输出”或“完成”。 改变区域+混音： 选择的大小会影响结果。更大的选择为中途机器人提供更多…
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