还在摸索如何在工作中使用AI吗？这里有50个应用场景供你参考！

作为一名管理者，你如何使用生成式AI来提升工作效率？

以下是50个应用场景：

1. 员工管理

• 起草绩效评估
• 创建员工成就的表彰信息
• 生成入职计划和检查清单
• 开发培训内容大纲
• 提供冲突解决建议

2. 数据分析

• 解释数据分析技术
• 提供电子表格公式指导
• 建议数据可视化工具
• 帮助解读数据发现
• 提供报告模板

3. 沟通

• 指导反馈的传递方式
• 提出有效会议的策略
• 生成演讲大纲
• 提供清晰、有影响力写作的建议
• 提供谈判策略指导

4. 工具

• 推荐提高效率的软件工具
• 提供常用软件教程
• 提供数字安全实践建议
• 指导如何整合新技术
• 推荐提高生产力的移动应用

Meta的首席AI科学家Yann LeCun表示，在未来三到五年内，将会出现“AI架构的新范式”，这一新范式将远远超越现有AI系统的能力。

LeCun还预测，未来几年可能是“机器人技术的十年”，AI与机器人技术的进步将结合起来，释放出一种新的智能应用类别。

在周四的达沃斯“技术辩论”环节上，LeCun表示，目前我们所拥有的“AI范式”——即生成式AI和大型语言模型（LLM）——实际上并未达到太多的能力。它们确实有用，但在许多方面仍存在局限。

LeCun说道：“我认为当前[LLM]范式的使用寿命相对较短，可能只有三到五年。我认为五年后，没有人会再把它们作为AI系统的核心组件使用，至少不会像现在这样使用。我认为……我们将会看到一种新的AI架构范式的出现，这种架构可能没有当前AI系统的局限。”

这些“局限”阻碍了机器实现真正智能的行为，LeCun解释道，主要有四个关键原因：缺乏对物理世界的理解；缺乏持久记忆；缺乏推理能力；缺乏复杂的规划能力。

“LLM实际上无法做这些事情，”LeCun说。“所以，在接下来的几年里，AI将会经历另一次革命。我们可能得改变它的名字，因为它可能不再像今天我们理解的那样是生成式的。”

“世界模型”

我们是如何从聊天机器人发展到AI智能体的？

语言模型和生成式AI的出现对聊天机器人生态系统产生了深远的影响。现有的公司不得不思考如何适应并将这些新技术融入其中。

而其他公司则把它看作是进入聊天机器人和对话式AI领域的一个新机会。

颠覆

AI智能体架构的颠覆深刻改变了行业格局，以至于聊天机器人和对话式AI平台提供商必须重新思考并重新设计他们的产品，以提供真正的智能体实现。

许多框架被重新命名为AI智能体，尽管它们可能在表面上缺乏真正的智能体功能。

真正的挑战在于创建一个框架，能够真正支持AI智能体的开发、部署、管理和扩展，并以完全智能体的方式运行。

高德纳（Gartner）

这场颠覆的影响如此深远，以至于高德纳（Gartner）已经停用了或不再更新企业对话AI平台的魔力象限（Magic Quadrant）；其中，Kore.ai 是领导者。

如果我要猜测的话，企业对话AI平台的魔力象限将会被AI智能体的魔力象限所取代。

2025年将是AI智能体的时代，以下是您开始构建AI智能体所需的课程：

谷歌DeepMind发布的新论文表明，强化学习（RL）在跨领域中具有泛化能力，而监督微调（SFT）主要是记忆。👀

实验设置 

1️⃣ 模型与任务：Llama-3.2-Vision-11B；GeneralPoints（文本/视觉算术游戏）；V-IRL（现实世界的机器人导航） 

2️⃣ 设置：仅SFT vs 仅RL vs 混合（SFT→RL）管道 + RL变体：1/3/5/10次验证迭代（“拒绝采样”） 

3️⃣ 指标：分布内（ID）与分布外（OOD）表现 

4️⃣ 消融实验：直接将RL应用于基础的Llama-3.2模型，而不进行SFT初始化；测试极端的SFT过拟合场景；比较计算成本与性能提升

洞察 

💡 基于结果的奖励是有效RL训练的关键
🎯 当基础模型不遵循指令时，SFT对于RL训练是必要的
🔢 多次验证/拒绝采样有助于将泛化提升约6%
🧮 使用基于结果/规则的奖励，注重正确性
🧠 RL在基于规则的任务中（文本与视觉）能够泛化，学习可转移的原则
📈 SFT导致记忆化，并在分布外场景中表现不佳

MemGPT 是一个基于记忆增强的 GPT（生成预训练变换器）模型，旨在通过集成外部记忆系统来提升语言模型在长期对话和复杂任务中的表现。它通过引入持久性记忆来扩展模型的上下文感知能力，解决了传统语言模型在处理长篇对话和多轮任务时常遇到的“短期记忆”问题。

RAGFlow 是一个开源的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，旨在通过深度文档理解（Deep Document Understanding）技术增强生成式模型的性能，尤其是在基于大规模文本数据进行信息检索和生成内容时。它将文档检索与生成能力相结合，提高了生成模型在处理复杂问题时的准确性和上下文相关性。

Determined AI 是一个基于开源的深度学习训练平台，旨在帮助企业和研究人员提高机器学习模型的开发和训练效率。它提供了一个灵活、高效的环境，用于加速深度学习模型的训练过程，特别是在处理大规模数据集和复杂模型时。

DB-GPT 是一种专门为数据库管理和查询优化设计的生成式人工智能模型，旨在帮助开发者和数据库管理员更高效地与数据库进行交互。它结合了GPT（生成预训练变换器）的自然语言处理能力和数据库查询优化的专业知识，能在数据库操作中提供智能化的支持。

Open-WebUI 是一款开源的、用于生成式人工智能模型交互的用户界面（UI）框架，旨在帮助开发者、研究者和企业快速部署和访问各种AI应用，特别是与生成式AI（如GPT、图像生成模型等）相关的应用。

以下是 Open-WebUI 的一些主要特点和功能：

1. 开源与社区驱动

Open-WebUI 是开源项目，意味着开发者可以自由地修改、定制和贡献代码。它得到了社区的大力支持，提供了大量的文档和教程，方便开发者快速上手。

2. 多模型支持

Open-WebUI 支持多种生成式AI模型，可以与各类流行的预训练模型（如 OpenAI GPT、Stable Diffusion、Llama 等）进行集成。开发者可以选择适合自己应用场景的模型，并在界面中轻松切换和测试。

3. 易于定制的用户界面

Open-WebUI 提供了灵活的前端框架，开发者可以根据需求定制界面布局和设计风格。它支持插件扩展功能，可以添加新的组件和交互方式，满足不同业务的需求。