长垣有做网站设计的吗网站开发 去哪里找页面

长垣有做网站设计的吗,网站开发 去哪里找页面,北京新增病例轨迹涉一网咖,网站建站平台系统引言#xff1a;在最近的AI Maker Summit上#xff0c;滴滴团队深度分享了他们的的 Agent 产品——“小滴”#xff0c;也深度介绍了对于AI在交易场景下应用价值的理解#xff1a;“UI限制了需求的表达#xff0c;而AI可以让个性化爆发”。 以下是结合分享内容与产品实测…引言在最近的AI Maker Summit上滴滴团队深度分享了他们的的 Agent 产品——“小滴”也深度介绍了对于AI在交易场景下应用价值的理解“UI限制了需求的表达而AI可以让个性化爆发”。以下是结合分享内容与产品实测的详细拆解一点个人浅见。一、标准化UI的“隐形天花板”在过去的十几年里移动互联网的核心逻辑是标准化。为了追求效率滴滴将复杂的出行需求封装成了“快车”、“专车”等标准服务Package。这种做法虽然让交易极速完成但也带来了“副作用”UI 限制了长尾需求的表达。用户想要“司机不抽烟”用户想要“后备箱大一点”用户想要“开车稳一点因为晕车”。图片来源 AI Maker Summit 滴滴团队分享在传统 APP 上这些个性化需求很难找到对应的按钮。用户要么被迫妥协要么被迫购买更高阶的服务比如为了匹配到不抽烟的司机而选择专车服务。AI 的机会在于它能理解自然语言中的非标参数将其转化为交易系统的指令挖掘出那些因为“嫌麻烦”而流失的交易价值。【从“卖SKU”到“卖Attributes属性”】传统网约车交易的是标准SKU快车、专车、拼车等。Agent能够实现“属性级”的供需匹配能够在标准运力池里做二次筛选。没有创造新运力而是通过解耦“服务属性”和“车型SKU”盘活存量运力。但是对于后台的标签体系要求极高。如果缺少运力标签库AI和用户把需求聊得再透也派不了单。二、Agent as an Orchestrator根据滴滴在 Summit 上的分享他们并没有重写整个交易系统而是把 Agent 定义为一个Orchestrator编排器连接左侧的用户需求和右侧的后台系统。图片来源 AI Maker Summit 滴滴团队分享其核心流程并非简单的对话聊天以下均基于个人实测体验与推测识别意图→补齐关键槽位→生成推荐候选→用户确认→锁定供给→提交交易→监督执行与异常处理。意图识别与需求翻译输入用户说“我晕车”AI翻译将非结构化需求转化为后台可执行的参数指令——筛选“平稳驾驶”标签的司机。需要依赖滴滴的自有司机标签数据需求澄清与反问输入用户说“去瑞幸咖啡”但没提到地址。AI澄清引导客户确认具体需求——“有多个相似地址请确认下车点”根据用户当前定位列出具体分店地址。【用“长交互”换“高精准”】从交互速度的角度来说由于需要通过对话来澄清用户需求增加了摩擦用户的操作时长Time on Task可能增加。在高频刚需场景下agent的效率一定打不过“一键打车”在长尾非标场景下准确性的权重高于效率但是效率仍然重要。良性摩擦在agent交互中是极其必要的但是这个程度的把握我觉得挺难的。。。良性摩擦高质量的AI反问心理层面好的反问能让用户感受到在被认真确认需求产生“被服务感”与“被重视感”。决策层面用户愿意牺牲几秒钟的交互时间与注意力来换取“履约确定性”。50秒锁单机制运力库存是实时的但是agent生成推荐结果、用户阅读内容与决策是异步且缓慢的如果期间不冻结库存对应运力可能会被其他用户占用造成严重的stale read体验。滴滴做了50秒的库存预占机制agent推荐车辆后50秒内被冻结其他人不可选超过50秒不选会自动释放在“体验确定性”和“供给利用率”之间取得平衡。边界把控公平与合规性永远高于用户个性化要求避免agent脱缰。输入用户明确要求“女性司机”输出为了保障公平公正…无法根据司机的个人特征筛选。您可以选择其他的服务标准…。三、总结如果真如滴滴团队在会上所分享的结果“9月公测上线后真实提升了用户转化”也就验证了核心假设在供给相对标准化车的前提下通过 AI 挖掘需求端的非标需求可以提升存量市场的匹配效率。从填表单到说需求不仅仅是交互体验的升级更是交易效率的又一次跃迁。不过从个人实测体验来说目前仍存在一些短板问题比如目前对复杂指令比如多地点时间的复杂规划的理解与澄清能力仍需进一步优化且极其依赖后台标签数据的完善程度。如果没有数据底座Agent就是个空壳子。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】