本系列文章主要是用于持续跟踪最新的AI产业情况,让你减少知识焦虑。
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- AI大模型首次与国民级综艺合作,昆仑万维天工AI携手《最强大脑》助力大模型应用 🤖📺
- Jeff Bezos和NVIDIA助力Perplexity AI挑战Google搜索 💡🚀
- Comscore:2023年1-9月OpenAI访问量增长127% 📈👀
- Character.ai的AI治疗机器人在年轻人中日益受欢迎 🤖💊
- OpenAI首席执行官Sam Altman发表支持巴勒斯坦人和穆斯林在科技领域的声明 🌐🤝
- AI硬件时代已经来临,不管你喜欢与否 ⚙️💻
- Sonara AI评测:深入了解这个由AI驱动的求职平台 🤖👔
- 极智一周 | 探讨AI发展、训练算力、推理算力、AI编译框架、Copilot等 🧠💻
- Elvis Evolution: AI为伦敦震撼演出复活国王 🎤🕺
- TinyLlama:拥有万亿令牌力量的小型AI模型 🦙💪
要点解析:
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Perplexity AI最近成功完成一轮融资,筹得惊人的7360万美元,由杰夫·贝索斯和英伟达等知名投资者领投。这使得Perplexity的估值达到惊人的5.2亿美元。这场资金的涌入为科技行业在重新定义在线搜索方面与谷歌的重要竞争奠定了基础。
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成立于2022年8月的Perplexity AI迅速成为搜索引擎领域的一员。这家公司以估值5.2亿美元自豪,成功地从杰夫·贝索斯、英伟达和其他风险投资公司中获得了资金。这种财务支持使Perplexity能够挑战谷歌在在线搜索市场上长期的主导地位。
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与传统搜索引擎不同,Perplexity提供一套独特的功能,提升了用户体验。直接搜索答案、对话式搜索功能以及无广告界面使Perplexity成为一个引人注目的替代选择。经过测试,我们发现其性能非常高效,能够对各种查询提供准确而直接的答案。
要点解析:
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法国初创公司Nabla宣布完成2.4亿美元B轮融资,用于加速在美国市场的推出。该公司的AI助手Nabla Copilot能在医生与患者交流时生成临床记录,大幅提高工作效率,已在10个月内被超过2万名医生采用。
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Nabla Copilot作为Web应用或Chrome扩展,通过实时语音转文字技术生成医疗咨询的临床记录,包括患者问题、病史、药物/检查建议等。医生可以编辑并存储至电子病历,未来将支持生成患者指导文件。目前支持英语、西班牙语和法语。
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Nabla计划利用融资扩大在美国的市场份额,旨在构建面向医生的AI驱动未来,提供全方位的支持,包括医学决策支持。公司强调模型的高准确性,目前已有2万名医生采用,未来将推出更多语言选项。
要点解析:
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OpenAI首席执行官Sam Altman在以色列和巴勒斯坦冲突中表达了对感到不安和不安全的穆斯林、阿拉伯和巴勒斯坦科技工作者的支持。他指出自己作为美国出生的犹太人是反犹主义的目标,并表示反犹主义在世界上是一个显著而不断增长的问题。他认为行业内有很多人站出来支持他,这让他深感欣慰。
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在最近的回答粉丝提问时,Altman进一步表示,他认为OpenAI的旗舰AI聊天机器人ChatGPT在幽默方面应该平等对待犹太人和穆斯林。之前,ChatGPT因对以色列和巴勒斯坦的提示作出不同回应,并似乎偏袒以色列,而受到英国伊拉克作家Mona Chalabi等知名人士的批评。
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Altman的声明在当前紧张而重大的政治氛围中尤为引人注目,是科技领导人中为巴勒斯坦人、穆斯林和阿拉伯人提供支持的最重要和迄今为止唯一的高调声明。
要点解析:
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2023年,生成式人工智能软件在图像、文本和代码生成方面取得重大进展,广泛应用于个人和专业项目。OpenAI的平台在全球用户访问量上涨127%,达到1.028亿独立访客,推动了人工智能的社会应用。Comscore分析显示,OpenAI的数字设计工具DALL.E和ChatGPT在全球各地引发了内容共享和实验。
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除OpenAI外,虚拟化身创造者Character和视频编辑服务Wondershare.com也展现出强大的人工智能支持。Character在美国独立访问人数超过200万,Wondershare.com注册独立访客达700万,尤其在美国Z世代成年人中的受欢迎程度高达268。生成式人工智能在2023年将迅速改变人们创造内容的方式,特别受到Z世代受众的欢迎。
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生成式人工智能的全球应用呈现出不同国家和年龄段的趋势,成年Z世代用户在几乎每个国家的访问量最高。这些平台的发展表明人工智能正在成为创意内容生成的重要工具,对不同领域产生深远影响。
http://www.199it.com/?p=1669613
要点解析:
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大语言模型技术未见杀手级应用,但个人智能体崭露头角。联想推出AI PC,引领个人智能体概念。个人智能体基于本地大模型,具备自主性,可感知、规划、决策,成为未来AI应用生态桥梁。
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联想AI PC概念中,个人智能体"小乐同学"具备自然语言交互,调用本地和云端大模型,结合用户知识库,实现用户个性化需求。通过本地算力,保护隐私,联想展现个人智能体潜力,成为AI PC和终端助理的新范本。
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个人智能体将重塑数字世界入口。阐释未来AI PC将是创新的OS,个人智能体助力硬件设置,提升用户体验。个人智能体可能跨足PC、手机、平板、物联网,影响用户选择、创造全新硬件生态,成为用户无法离开的数字孪生体。
http://www.geekpark.net/news/330021
要点解析:
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数字趋势中,年轻人日益倾向于使用AI治疗机器人获取心理健康支持。新西兰心理学学生Sam Zaia创建的Character.ai平台上的“Psychologist”机器人因其在心理健康领域的关注而备受青睐。与其他以幻想和娱乐为主题的机器人不同,“Psychologist”专注于心理健康,成为平台上拥有治疗相关名称的475个机器人之一。
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尽管该平台以幻想和娱乐机器人为主,但“Psychologist”凭借其在帮助用户应对情感挑战方面的有效性而脱颖而出。虽然Sam Zaia最初是为个人使用而创建了“Psychologist”,但在接收到有关其积极影响的消息后,他意识到了其潜力,将其训练成为一个能够处理抑郁和焦虑等常见心理健康问题的机器人。
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“Psychologist”的成功激发了Zaia对AI治疗及其在16至30岁年龄段中的吸引力的进一步研究。他指出,年轻人发现与机器人发送短信比传统疗法方法更为轻松。然而,像Theresa Plewman这样的专业心理治疗师提出了对该机器人有效性的质疑,警告说虽然它提供了即时回应,但缺乏人类治疗师的细致理解。
https://www.greataiprompts.com/?p=6073
要点解析:
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威胁防御领域存在的共同困扰是SOC每天接收到的低质量警报和误报,给分析人员带来繁琐的手动调查工作。如何在减轻分析人员负担的同时提高威胁狩猎和风险姿态的价值?Palo Alto Networks Cortex总裁Shailesh Rao分享了通过利用人工智能(AI)和机器学习(ML)实现SOC现代化的见解。
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Rao指出,拥有多个安全工具可能导致安全防御姿态出现漏洞。从勒索软件到间谍袭击,网络攻击变得越来越难以抵御。他解释了为什么许多安全领导对防止零日攻击没有信心,以及为什么过多的安全工具会增加风险。他强调了合并安全工具的必要性,以减少企业面临的攻击模式数量。
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随着人工智能在网络攻击中的部署,网络攻击的速度正在加快,这对组织的平均检测时间(MTTD)和平均响应时间(MTTR)产生巨大影响。Rao强调,面对新攻击不断增加的速度,组织需要依赖安全自动化来加速事件解决和消除冗余任务,如手动处理警报。他认为,不仅需要人类分析师,还需要安全自动化的帮助。
https://www.paloaltonetworks.com/blog/?p=311220
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1月5日,昆仑万维[天工APP]赞助《最强大脑》第11季,标志着AI大模型技术与国民级综艺IP深度合作。在节目中,[天工APP]展示了多项超级AI大模型能力,与嘉宾选手互动,推动大模型技术普适应用,降低技术门槛。
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《最强大脑》过去十年成功举办10期,参与者共挑战372个项目,旨在传播科学知识,激发观众挑战能力边界。本次深度合作是AI大模型技术在日常使用场景的推广与落地的创新尝试,体现了[天工APP]等AI大模型在用户生活中的全方位应用。
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在第一期的“天工开悟”中,用户可在[天工APP]中实时学习大位数速算法,挑战大脑极限。与此同时,[天工APP]还与《最强大脑》发起脑力挑战赛,通过多维题目分析用户脑力潜能,展现AI大模型技术为用户带来的便利和智能化体验。
http://www.qbitai.com/?p=111971
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2024年,AI硬件将成为智能手机、笔记本电脑等设备的重要组成部分。谷歌在Pixel 8系列中已经采用了生成式AI,包括"魔法编辑"和"最佳表情"等功能。2024年,谷歌计划推出新的AI助手"Pixie"和可能推出配备AI物体识别功能的眼镜。相较之下,苹果对生成式AI的态度较为保守,但有传言称其计划在Apple Music和iWork套件中引入生成式AI功能。同时,OpenAI虽未公布硬件计划,但有报道称公司与前苹果设计总监Jony Ive合作,筹划推出类似"人工智能的iPhone"的消费设备。Intel和AMD分别通过14代Core Ultra芯片和Ryzen 8000芯片推动AI PC发展,而高通则在移动处理器中引入生成式AI功能。硬件制造商争相推出AI功能,但我们需要筛选出真正实用的创新。
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除了手机、平板和电脑,还会看到一些尝试围绕生成式AI构建新硬件的努力。例如,Humane公司的AI胸针将ChatGPT嵌入可穿戴设备中,带有小型投影仪,预计将于3月开始发货。智能音箱也将迎来生成式AI改造,亚马逊已经预告了基于新大型语言模型的Alexa新版本。随着硬件制造商争相利用AI热潮,我们需要过滤掉噪音,找出实际有用的功能。
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对于我们来说,面对硬件制造商迎头赶上AI热潮,最大的挑战将是屏蔽噪音,弄清楚什么是真正有用的。一些公司可能会将"AI"作为功能不新颖的功能(如离线翻译和口述)的宣传词,或者用于多年来一直是智能手机摄影的图像处理。对于设备制造商宣布的任何AI功能,"为什么我不只是使用ChatGPT呢?"将是一个有用的检验标准。然而,一些设备制造商肯定会找到巧妙而有用的方式整合生成式AI,或者它们将为此大张旗鼓。
https://www.fastcompany.com/91003182/ai-hardware-era-is-upon-us
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美国最高法院首席大法官约翰·罗伯茨在其2023司法报告中选择人工智能作为关键议题。他强调法律界对变革的抵制,但承认技术变革将继续改变工作方式。从打字机到电子记录,再到电子文件,法院逐渐数字化,而现在面临最新的技术前沿:人工智能。
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尽管人工智能为法律带来许多好处,提高效率、降低贫困人口访求司法的门槛,但罗伯茨敦促对人工智能保持谨慎和谦卑。他关注AI可能引发的幻觉,提到了律师在法律文件中使用ChatGPT时发现聊天机器人编造了不存在的案例。此外,他指出了新的法律风险,涉及将机密信息输入AI工具可能损害后续试图援引法律特权的尝试。
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罗伯茨预测人类法官将长期存在,但承认人工智能将显著影响司法工作,不仅改变法官工作方式,还影响他们理解人工智能在案件中的作用。
https://aibusiness.com/responsible-ai/us-chief-justice-ai-is-here-to-stay-but-so-are-judges
要点解析:
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机构使用混合的本地和开源数据科学解决方案创建和管理机器学习模型。然而,数据科学和DevOps团队在管理这些孤立的工具堆栈和系统时面临挑战。
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AWS提供的人工智能(AI)和机器学习(ML)服务帮助组织实现所需的自动化、可扩展性和模型质量,降低了基础设施维护成本。本文讨论了Wipro使用Amazon SageMaker和其他AWS服务为客户实施的模型开发和MLOps框架。
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Wipro通过实现SageMaker笔记本、持续集成和交付管道、MLOps和基于事件驱动的架构,有效解决了数据科学和DevOps团队面临的协作、可扩展性、MLOps和可重用性等挑战。
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三星即将推出的Galaxy S24系列智能手机将搭载高通的Snapdragon 8 Gen 3芯片,该芯片声称通过稳定扩散AI技术,在一秒内从文本提示生成图像。不过,目前我们对这些所谓的“AI进步”如何增加有意义的价值一无所知。
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目前,已经有一款使用高通最新旗舰芯片的手机——iQoo 12,但有趣的是,该手机的营销材料中并未提及任何生成AI技巧,尤其是高通和联发科正在宣传的那种。假设三星将是提供文本到图像生成设施的手机制造商,那么最终会实现什么目标呢?目前我们不知道这种文本到图像的技巧是否将捆绑在第三方应用中,还是三星将其整合到其应用程序之一。
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实际问题在于这些AI生成的图像对我们日常智能手机使用模式会增加多少价值。普通的Galaxy S24购买者会用单行文本提示生成的图像做什么呢?也许他们会在聊天中使用这些AI生成的图像增添一些趣味,或在社交媒体上制造一些轰动。然而,这仍然存在一些摩擦。您必须从一行文本生成这些图像,将它们保存在本地(或直接复制到剪贴板),然后将这些AI图像粘贴到您选择的聊天应用中。
https://www.digitaltrends.com/?p=3502025
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作为机器学习领域的资深从业者,Eric Siegel在过去30多年中一直从事机器学习咨询、撰写书籍,并曾是哥伦比亚大学教授。他认为近年来人工智能(AI)的炒作已经过于夸张,很难区分经典的机器学习(ML)与之。ML在在线广告预测、垃圾邮件过滤、人脸识别等领域有着悠久的历史,而AI则越来越指代生成式AI系统,如ChatGPT,有些能执行类似人类的任务。
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然而,Siegel认为“人工智能”一词夸大了当前系统的能力。在他即将于2月出版的新书《AI Playbook: Mastering the Rare Art of Machine Learning Deployment》中,Siegel提出了更激进的观点:AI的炒作使人们忽略了它已经被证明能够执行强大但不引人注目的任务。例如,UPS通过构建ML系统来预测数亿个地址的包裹目的地,成功削减1.85亿英里的送货里程,每年节省3.5亿美元。这虽然不具有颠覆性,但确实产生了重大影响。
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Siegel的《AI Playbook》是对过度炒作的人工智能的一剂良药。无论你将其称为AI还是ML,该书有助于清晰阐述我们现在都着迷的技术的部署关键步骤。Fast Company与Siegel进行了对话,讨论了为什么许多AI项目难以启动以及如何使高管和工程师达成一致。对话经过编辑,以保持长度和清晰度。
https://www.fastcompany.com/91005340/eric-siegel-ai-playbook-interview
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TinyLlama是一款被广泛期待的开源模型,以小巧而强大而著称。该项目始于去年九月,开发人员试图在数万亿标记上训练一个微小的模型。经过辛勤努力,TinyLlama团队如今发布了这一模型,拥有10亿参数,经过大约三个时代,即对训练数据的循环训练。
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根据该模型的论文,TinyLlama的性能优于现有规模相当的开源语言模型,包括Pythia-1.4B、OPT-1.3B和MPT-1.3B。TinyLlama的潜在用途包括在边缘设备上部署,因为其大小仅为637 MB。该模型甚至可以用于辅助更大模型的推测解码。
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TinyLlama模型设计为Llama 2的紧凑版本,拥有相同的架构和分词器,可在基于Llama构建的项目中轻松使用。尽管体积较小,TinyLlama可用于下游任务,被其背后的团队宣传为“语言模型研究领域的吸引人平台”。
https://aibusiness.com/nlp/tinyllama-the-mini-ai-model-with-a-trillion-token-punch
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随着OpenAI助手的推出,
openai
SDK中之前内置的函数调用系统被弃用,取而代之的是tools
。新的tools
参数允许开发者调用OpenAI托管的工具,如文件检索和代码解释器,并允许我们定义自己的代码处理的自定义工具,以实现强大的功能。 -
使用GPT API解决单词问题的演示。我们将利用GPT API理解单词问题,将所需的数学表达式输出为函数调用,并输出答案的单位。然后,我们的代码将使用输出的结果调用数学表达式求解器,最后,我们要求LLM生成一个完整的句子来解决问题,包括答案和单位。
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新的工具系统与旧的函数调用方法有一些不同之处。本指南展示了如何在新的工具系统中使用函数调用,以及如何创建自定义工具的模式。通过
tools
参数,我们可以更灵活地调用OpenAI托管的工具,实现更多的功能,如数学运算、异步数据请求等。
要点解析:
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信息提取是从文本或文档集合中自动检索与特定主题相关的特定信息的过程,通常涉及使用自然语言处理技术。以前,这往往涉及构建复杂的逻辑,如设计模块来解析某种类型的文档。然而,大语言模型(LLM)的出现使得解决这个问题变得更加容易。
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利用OCR从图像中提取文本是任何信息提取产品或服务的第一步。在本文中,介绍了一个基本的信息提取流水线,其中使用了LangChain和Streamlit等现代Python框架,可以轻松构建围绕LLM的Web应用程序。
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LangChain是一个利用语言模型的应用程序开发框架,它能够创建具有上下文感知和推理能力的应用程序。流水线包括从OCR模块获取文本、构建用于获取LLM结构化输出的模式以及使用Streamlit构建交互式前端应用程序的步骤。
https://towardsai.net/p/artificial-intelligence/demystifying-information-extraction-using-llm
要点解析:
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近期大型语言模型(LLM)的广泛应用对云服务提供商造成了巨大挑战,需要它们以前所未有的速度部署更多GPU。然而,为运行这些GPU提供所需的电力容量有限,需求超过供给,导致用户查询常常被拒绝。因此,通过使现有基础设施更高效,即在相同的电力预算下更快地为更多查询提供服务,可以对云服务提供商和用户都产生实质性的好处。
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LLM推断的一个限制当前限制资源有效使用的方面是它有两个不同特性的阶段:提示阶段和生成令牌阶段。在提示阶段,LLMs并行处理所有用户输入或提示,高效利用GPU计算。然而,在生成令牌阶段,LLMs按顺序生成每个输出令牌,并受限于GPU内存带宽。即使使用最先进的批处理机制,这两个阶段之间的差异导致整体硬件利用率较低,从而在向用户提供LLMs时产生更高的成本。
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在Azure Research - Systems,我们通过创建Splitwise来解决这个问题,这是一种通过将提示计算和令牌生成阶段分开到不同的机器上以最优化利用可用硬件的技术。我们的方法被用于设计和测试GPU集群,具有三个主要目标:最大化吞吐量,最小化成本,降低功耗。除了将两个LLM推断阶段分开到两个不同的机器池中,我们还包括一个第三个机器池,用于在实时计算需求基础上动态调整大小的混合批处理。最后,我们通过InfiniBand将查询的状态上下文(即LLM变压器注意层中的KV缓存)从提示机器传输到令牌机器,而用户几乎感觉不到延迟影响。
要点解析:
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FreedomGPT是去年春季推出的开源AI模型,类似于ChatGPT,旨在实现无审查的对话助手。其API刚刚发布,任何人都可以在其平台上构建应用,没有过滤器。
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FreedomGPT的理念是,阻止ChatGPT等系统说出某些内容的过滤器对言论自由和安全有害。他们声称FreedomGPT“将回答任何问题,没有审查、判断或后期偏见”。
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FreedomGPT团队决定推出API是为了“增加其平台的实用性”,根据其所有者Age of AI,一家人工智能风投公司的说法。API免费下载,可用于商业用途,但截至撰写本文时,只有拥有Google账户的用户可以访问API。
https://aibusiness.com/nlp/now-anyone-can-build-an-uncensored-chatgpt
要点解析:
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最近,一位顾客通过邮件反馈AI响应质量逐渐下降的问题,引起作者关注。作者解释了Retrieval Augmented Generation(RAG)管道中的AI漂移现象,即AI响应随时间逐渐恶化。对比其他AI系统,RAG本应更稳定,但作者发现了AI漂移的发生,并分享了如何控制的方法。
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AI漂移是指AI响应随时间慢慢恶化的现象。在机器学习中,模型漂移是指数据的统计属性(分布)随时间改变,可能导致准确性降低、模型性能下降和意外结果。传统上,这与预测性AI更相关,但在RAG中也存在。RAG中不存在生产中的运行时机器学习,只是将“地面真相”知识的片段用于响应生成。
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RAG中的AI漂移主要源于三个方面,其中一个源于用户不断对知识库进行内容添加和删除。这导致内容和向量数据库的变化,从而使响应从一开始就逐渐漂移。控制内容漂移需要像经典CMS(内容管理系统)和知识变更管理一样,具有对内容变更和相关CDC(变更数据捕获)的控制能力。这是RAG管道的一个棘手方面,建议使用RAG SaaS平台以便有效管理这些问题。
要点解析:
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解释图神经网络(GNNs)中的不同概念,以更直观、初学者友好的方式,附有代码示例。图由节点和边构成,节点用特征向量描述,边表示它们的关系。每个图都有一个特征矩阵(X)和关于节点连接方式的信息。
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GNN的基本架构是图卷积网络,包含三个通用步骤。首先,通过可学习的权重矩阵转换节点特征。然后,进行聚合操作,将相邻节点的特征进行求和。最后,使用源节点和相邻节点更新源节点特征。这个过程可以重复多次或用于预测图的性质。
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GNN广泛应用于社交网络、分子结构等领域。实例代码演示了图卷积网络的实现,包括特征转换、聚合和更新操作。这有助于初学者更好地理解图神经网络的核心概念和工作原理。
要点解析:
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在当今数据驱动的世界中,查找特定信息就像在大海捞针一样困难。语义搜索系统通过理解查询的上下文和语义,提供精确信息,避免了无休止的滚动。
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以漫威电影和电视节目的维基百科页面为例,传统的基于关键词的搜索可能返回混杂的总结或无关的角色简介。而语义搜索系统则能够精准地回答像“MCU中Tony Stark的角色发展”这样具体的问题,提供目标化、丰富上下文的结果,为用户提供定制且丰富的体验。
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语义搜索的技术核心在于数据表示,将非结构化数据以数字或向量格式表示。文章介绍了向量数据库的概念,以及使用腾讯混元等工具构建语义搜索应用的技术细节,包括数据库准备、索引初始化、向量嵌入等。
https://mlops.community/?p=8419
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本周极智一周聚焦AI发展,涵盖AI训练算力、推理算力、编译框架等关键话题。作者结合多年AI工作经历,深度分享见解。详细内容可访问公众号[极智视界]。
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微软创新性植入Copilot键,重新定义键盘体验。本文对此提出批评意见,从多个角度展开分析,详细内容可查阅文章《微软重定义键盘 将在键盘中植入Copilot键》。
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极智一周回顾内容丰富,包括AI发展系列分享和对微软Copilot键的观点。作者以深度思考和独到见解为读者呈现AI领域的前沿动态。
https://juejin.cn/post/7320655405087358985
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传奇摇滚之王猫王埃尔维斯·普雷斯利将以前所未有的身临其境的演唱会体验“埃尔维斯进化”虚拟回归。英国公司Layered Reality以其在身临其境娱乐领域的专业知识为该项目提供支持。他们将运用先进的人工智能技术,以全息投影形式再次呈现这位标志性艺术家。计划于今年11月在伦敦首演,随后将在全球巡回,征服拉斯维加斯、柏林和东京的观众。
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Layered Reality计划融合人工智能、全息投影、增强现实、现场剧院和多感官效果,打造一次开创性的体验。数字化的猫王将由歌手个人照片和家庭录像素材制作而成。这种技术的结合承诺为粉丝提供穿越几十年的旅程,深入了解埃尔维斯在1950年代和1960年代迅猛崛起以及他在文化上的影响。
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参与者将在虚拟旅程中穿越从猫王出生地密西西比州图珀洛到田纳西州孟菲斯的瑞士花园,最终抵达拉斯维加斯。体验的高潮是数字猫王通过人工智能展示的音乐历史标志性时刻。这种技术创新的目的是模糊现实和幻想之间的界限,为粉丝提供与“国王”亲密接触的沉浸式体验。
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Windows 11的AI Copilot功能旨在通过在工作时提供有用的建议和推荐来提高生产力。Microsoft设计了这一功能,使其像一位副驾驶员一样,协助并根据您的需求进行调整。如果您有兼容的Windows 11设备,启用此功能非常简单。
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AI Copilot键是指Windows 11中新增的切换开关,它可以轻松启用或禁用AI Copilot功能。打开时,允许Copilot功能监视您的活动并提供相关的提示和快捷方式。Microsoft添加了专用的切换开关,使其更易发现和访问。
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在使用任何上述方法启用AI Copilot后,验证该功能是否处于活动状态并提供建议:打开Microsoft Office文档,查看AI写作建议;浏览Edge或其他浏览器,查看有用的链接和参考;使用Visual Studio Code编程时,看到代码帮助。随着您在各种应用程序中的使用,您应该开始注意到Copilot提供与您正在处理的内容相关的提示,使用次数越多,它的表现就会越好。
https://openaimaster.com/?p=31526
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在不断发展的游戏世界中,Yandere AI女友模拟器作为一种独特而引人入胜的体验崭露头角。然而,在PC上安装这款有趣的游戏可能并不像典型下载那样简单。本指南将探讨在PC上下载Yandere AI女友模拟器的各种方法,确保您能深入体验互动人工智能关系的激动人心世界。从Android模拟器到官方网站再到可信赖的平台如Softonic和Itch.io,我们为您提供全方位的支持。
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方法1 - 使用Android模拟器
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选择并安装Android模拟器:首先选择可靠的Android模拟器,LDPlayer和GameLoop是热门选择。在PC上下载并安装模拟器。
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搜索并安装Yandere AI女友模拟器:打开模拟器并导航到其应用商店。搜索“Yandere AI女友模拟器”并安装游戏。模拟器将在PC上创建一个虚拟的Android环境,实现无缝游戏。
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方法2 - 从官方网站下载
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访问官方网站:前往Yandere AI女友模拟器的官方网站。查找指定的下载部分。
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下载APK文件:官方网站可能提供游戏的APK文件。APK是Android包文件。要在PC上运行此文件,您将需要一个Android模拟器。如果尚未安装,请参考方法1的指导。
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方法3 - 从Itch.io下载
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创建OpenAI和Azure账户:要玩这款游戏,您需要设置OpenAI和Azure账户。确保完成此步骤以充分发挥Yandere AI女友模拟器的潜力。
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访问Itch.io:前往Itch.io并搜索“Yandere AI女友模拟器”。浏览可用选项并选择与您的操作系统兼容的选项。
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方法4 - 从Softonic下载
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导航至Softonic:访问Softonic网站并搜索“Yandere AI女友模拟器”。在搜索结果中找到游戏。
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下载APK文件:Softonic通常提供游戏的APK文件。将其下载到您的PC。要玩游戏,请使用Android模拟器,如方法1中所解释。
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https://openaimaster.com/?p=31537
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Sonara AI,作为一款以人工智能驱动的求职工具,于2021年推出,旨在优化和自动化求职过程。创始人Ananth Avva、Prakhar Mittal和Tommy Dang意识到传统手动求职的困难后创建了这个平台。利用AI和机器学习,Sonara AI匹配候选人与合适的职位,并根据其简历和个人资料自动申请,省去了手动搜索工作和调整申请的繁琐步骤。
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Sonara AI的核心功能包括职位匹配、自动申请、简历优化、面试安排和申请跟踪。这些功能旨在提高求职者在求职过程中的效率、曝光度和成功率。用户通过Sonara AI的清晰、无杂乱的界面完成专业背景的调查后,系统会根据其情况提供定制的职位推荐。平台通过通知及时提醒用户申请状态、招聘者消息和面试安排,使求职流程更加轻松,无需求职者付出过多的手动努力。
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尽管Sonara AI的职位匹配准确性较高,但并非完美。用户反馈显示,它确实发送与用户经验和资格相符的相关机会,但有时匹配不够精准。自动申请和申请跟踪是Sonara AI的关键优势,有助于提高用户的求职曝光度。然而,使用该平台并不能保证求职成功,成功仍然取决于市场条件、个人资历、简历、面试技能等因素。