Copilot Agents:您的自定义 AI 助手 今天最激动人心的创新之一是 Copilot 代理即将加入 OneDrive! 你可以把 Copilot Agents 想象成量身定制的 AI 助手,为满足你的特定需求而设计。 Copilot 改变了您与文件交互的方式,提供 AI 驱动的功能,以前所未有的方式提高生产力。 个性化视图 - 组织您的数字生活可能会让人不知所措,但 OneDrive 的 AI 可以提供帮助。 凭借更快的搜索速度、更智能的协作和更直观的照片体验,OneDrive 不仅仅是云存储,还是生产力和连接的未来。
一、背景 2023 年可谓是 AI 元年,随着 GPT 的发布,人工智能正在影响着人们的生活。甚至有些人会焦虑是否自己将会被取代而失业。 据 36 氪,如何看待 AI 代替人类工作? 现在很多人都已经开始使用人工智能工具,如 ChatGPT 、 Bard、文心一言等聊天机器人,还有 New Bing 、Phind、You.com 等人工智能搜索引擎,还有 Notion AI、印象 AI 有可能,提供可选项或问题列表供 AI 选择回答。对于有多个可能回答的 prompts,提供可选项或问题列表可以帮助 AI 选择最恰当的回答方式。但不要提供太多可选项,以免导致 AI 无法决定。 四、经验 4.1 根据 AI 的表现调整 prompts 你可以根据 AI 的表现来调整和改进你给出的 prompts。找出哪些 prompts 使 AI 回答成功, 哪些则需要改进。 比如想写一篇文章,可以先提问让 AI 给你写出一个大纲;如果大纲不符合你的要求,你可以再次提问让它修改大纲;大纲修改好之后,再让 AI 给你写出草稿;如果草稿不满意可以再描述自己的想法让它再次修改。
Bito AI 是什么 Bito AI是继Github Copilot、Cursor、CodeWhisperer等AI智能编程产品之后发了一大AI编程工具 。 Bito是一款建立在OpenAI和ChatGPT模型之上的人工智能编程辅助软件,Bito AI可以帮助开发人员大幅提升工作效率。 ---- Bito AI 能干啥 以下是Bito AI 编程助手可以辅助我们完成的一些能力。 生成代码:向Bito提出任何语言的代码生成请求,并获取自然语言提示。 学习技术概念:对任何技术概念提问 ---- 官网 https://bito.ai/ ---- 免费的吗?
长久以来,不同框架间的模型转换都是AI项目应用落地的痛点。 拥抱“新基建”,用AI底层技术助推产业发展 TNN已于3月中旬在腾讯内部开源,为腾讯QQ、QQ空间、微视、腾讯云、天天P图等多款产品和服务中持续提供技术能力,释放出极大的效能。 “腾讯优图实验室副总经理吴永坚介绍,腾讯优图后续将在现有CV业务的基础上研发更多的AI推理模型,如语音、NLP等相关业务,同时开展针对CPU、GPU服务器端的服务,为业界公司提供更广泛的优化服务。 随着以开源为代表的新代码文化的兴起,腾讯近年来在开源领域表现亮眼:在全球最大的代码托管平台GitHub上,腾讯发布的开源项目已经超过一百个,涵盖云原生、大数据、AI、云计算、安全、硬件等多个热门的技术方向
Chatbox AI,这款集大成者,正以其颠覆性的整合能力,重新定义我们与AI的交互方式。它不仅仅是一款工具,更是一场将AI生产力推向极致的革命,让你彻底告别繁琐切换,真正进入智能整合的新时代。 Chatbox AI官网:办公学习的AI好助手,全平台AI客户端 二、Chatbox AI:你的多模态AI梦之队! ,不只是一款工具,更是AI时代的生产力引擎! Chatbox AI不仅仅是一款应用,它更是智能交互的未来形态,是AI时代我们每个人都值得拥有的终极生产力引擎! 无论是专业领域的深度应用,还是日常生活中的内容创作,它都能提供有力的支持,帮助用户在多个场景中最大化地提升生产力和创造力。
飞书在今年4月的时候推出了My AI,当时在指南社群引起了热烈的讨论。 近期漫游指南团队体验到了飞书多维表格的My AI功能,立刻与各位读者来看看这位AI助手有多强~(下方有视频演示) 用飞书AI轻松搭建数据库 在多维表格召唤出飞书的My AI后,可以尝试描述自己的需求场景 ,稍等片刻飞书AI就会帮你生成命名好的数据表以及对应字段,你可以让AI再帮你生成多个实例,本期我们将以搭建漫游指南公众号选题为例,来看看生成效果如何: 下图为「为漫游指南公众号搭建选题数据库」的生成效果 ,并且结构生成后让AI再给5个示例数据,可以看到字段上有选题编号、选题名称、选题描述、选题类型、负责人、截止日期,配合示例数据来看已经可以简单用起来了,当然你还可以对AI描述具体的业务场景,让AI帮你再推荐一些可用的字段 对于稍有经验的业务员而言,通过AI生成与你的数据库建模方案对比,能够从中获取一些感知与灵感,比如让飞书AI帮你推荐一些其他有用的字段。
Manus:开启AI生产力新时代在科技飞速发展的今天,人工智能(AI)已经深入到我们生活的方方面面,从智能语音助手到智能客服,从图像识别到自然语言处理,AI的应用场景不断拓展,为我们的生活和工作带来了极大的便利 2025年3月5日,一款具有里程碑意义的AI工具——Manus横空出世,它由中国团队研发,是全球首款通用型AI代理工具。 此外,Manus AI还采用了“少结构,多智能体”的设计哲学,强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下,自然涌现AI的能力。 二、Manus的核心优势:直接交付成果,覆盖领域更广对比传统AI助手和专用Agent,Manus AI具有明显的优势。 五、无需抢Manus的邀请码,比肩Manus的FlowithFlowith是一款创新的AI生产力工具,通过二维画布界面和多种AI模型的交互,提供了一种全新的AI体验。
这项曾经小众且晦涩难懂的技术自此变得人人皆可触及,AI 技术的大众化为多个领域和业务岗位带来了创新与生产力的双重飞跃。 本文是基于作者在 2024 旧金山 QCon 大会上的演讲,分享了 Wealthsimple 是如何利用生成式 AI 提升生产力,以及其在这段旅程中所收获的经验教训。 Wealthsimple 的生成式 AI 实践主要围绕三个方向展开。首先是员工生产力提升;这点不仅是大语言模型(LLM)最初的价值实现构想,也是当前环境下应持续投入的重点领域。 随着基础架构和生产力工具的逐步完善,Wealthsimple 开始将目光投向第二个方向:运营优化。该领域的核心目标是通过 LLM 和生成式 AI 为客户创造更优质的体验。 生成式 AI 与生产力提升之间存在很强的关联。通过调查和用户调查,我们发现几乎所有使用过 LLM 的人都认为它显著提高或改善了工作效率。
Blackbox.AI凭借其独特的产品特点,在众多生产力工具中脱颖而出,成为了我近期测评的焦点。 我在问答中提交提示词“中间的百度logo不对,请调整”,两秒之后,Blackbox.AI就直接证明了它的优秀,效果如下图所示,实在是惊艳到我了! 免费访问高级模型Blackbox.AI为我们提供了免费访问高级模型的机会,如Gpt4o、Gemini Pro和Claude Sonnet等。 总结通过前面的体验,Blackbox.AI凭借其独特的产品特点,在编程与设计领域展现出了强大的竞争力。 无论是个人开发者、设计师还是团队协作场景,Blackbox.AI都能成为大家的得力助手,助力大家轻松应对各种挑战。
我很快认识到了AI大模型在生产力方面的巨大潜力,尤其是在翻译、回复邮件、撰写周报、总结会议纪要等任务上。 因为AI生产力工具还存在许多缺点。 上面提到的GPT-4o和元宝都可以随时发动AI搜索,整合多个渠道的外部信息,并且列出可追溯的信息来源。对我而言,从现在开始,AI生产力工具才算越过了从“能用”到“好用”的那根金线。 在短期,我认为AI生产力工具的“杀手级功能”已经出现了,那就是深度搜索、文件解析和多轮对话(记忆)功能的有机结合。 我迫不及待想看到各类AI生产力工具百花齐放、争奇斗妍的那一天——应该很快就会到来。那些最先适应这个时代的组织和个人,无疑将受益匪浅。
因为这个平台上确实有很多 AI 技术的落地,例如 AI 翻译、语音速记、实时字幕、对话机器人、多模态等等,在语音 AI、视觉 AI、决策智能以及智能计算很多方面都有涉及。 可以说,钉钉真正擅长的是为这些成熟的技术找到应用方向,做到 AI 技术的产品化,把 AI 变成每个普通人触手可及的生产力工具。 透过钉钉这个界面我们看到:AI,即使是现阶段的 AI(弱人工智能),在提升人类生产力方面也蕴涵着巨大的潜力,只要你找对方向。 为什么钉钉如此看重用 AI 提升生产力? 其中,组织数字化首先关注的是员工的数字化能力,让每一个员工拥有一套称手的新生产力工具,这也是钉闪会等协同产品的最终使命。 而阿里达摩院提供的 AI 技术能力为这一愿景提供了有力保障。 可以预见的是,在不断迭代的 AI 能力的支持下,钉钉将解锁越来越多的场景,让 AI 走进各行各业,走入田间地头,真正成为新生产力工具,而不是空中楼阁。这是幸事。
在AI浪潮席卷全球的今天,每个企业都渴望将AI能力转化为实实在在的业务增长。 然而,当我们兴高采烈地部署了智能推荐、风控模型、AI客服等应用后,一个巨大的挑战也随之而来:这些AI业务,你真的“管”得好吗?传统的运维模式,在AI业务面前显得力不从心。 这种“救火式”的运维,不仅效率低下,更严重拖慢了AI业务的创新步伐。破局的关键,正是“AI业务综合运维支撑系统”。它不是一个简单的监控工具,而是一个专为AI业务打造的“智能运维大脑”。 而AI业务综合运维支撑系统,在此基础上,将目光投向了AI的核心要素:数据、算法、模型。 总结而言,AI业务综合运维支撑系统,是企业在AI时代不可或缺的基础设施。 它用AI的技术,解决了AI业务的运维难题,将团队从繁琐的日常运维中解放出来,更专注于业务创新和模型优化。
随着 AI 技术持续突破,其能力正从单一场景向复杂系统延伸,加速渗透制造、能源、金融、交通、零售等千行百业,成为驱动数字化转型的核心引擎。 然而,当 AI 从“能看”“会算”走向“可决策”“能行动”,真正的挑战才刚刚开始:AI 技术如何突破场景适配瓶颈,实现行业的快速赋能?如何打破数据孤岛,构建统一的 AI 生态体系以释放协同价值? 如何破解这些行业共性问题,已成为 AI 驱动高质量发展的关键所在。 9 月 13 日(周六),「探访灯塔工厂 共见制造新范式」——腾讯云 TVP 走进美的,特邀行业顶尖专家,围绕 AI + 智能制造的技术演进、工业 AI 落地实践与产业协同创新等核心议题,展开深度对话与思想碰撞 AI 驱动的数字化转型等关键议题,展开深度探讨,深入世界级“灯塔工厂”的智能化现场,解码 AI 与制造深度融合的技术路径与商业逻辑。
企业如何利用AI提升生产力:从理论到落地实践一、AI提升生产力的理论基础在当今数字化时代,人工智能(AI)已成为企业提升生产力的关键技术。 二、企业AI落地实践指南将AI理论转化为实际生产力,企业需要遵循科学的落地流程,确保AI项目从规划到实施再到运营的顺利进行。 应用的挑战与应对策略尽管AI在提升企业生产力方面具有巨大潜力,但在实际应用过程中也面临诸多挑战,如数据隐私与安全、模型泛化能力、人才短缺等。 同时,加强跨部门协作,建立AI中心或团队,推动AI技术在企业内部的广泛应用和创新。 总之,企业通过合理规划和实施AI项目,充分利用AI技术的优势,能够显著提升生产力和竞争力,在数字化转型的浪潮中立于不败之地。
目录 AI写作助手的核心原理与技术基础 AI写作助手在不同场景下的应用实践 如何有效利用AI写作助手提升工作效率 AI写作助手的局限性与伦理考量 未来发展趋势与展望 AI写作助手的核心原理与技术基础 1.1 生成式AI的发展历程 生成式AI并不是突然出现的技术,它经历了数十年的发展演进。 1.3 主流AI写作助手的技术特点 目前市场上的AI写作助手种类繁多,各有特色。 审核责任:用户应对AI生成内容进行适当的审核和修改,承担最终责任。 隐私保护:不向AI工具提供敏感或机密信息,注意保护个人和组织隐私。 持续学习:不断学习和适应AI技术的发展,提高自身的AI素养。 生成式AI与生产力的未来. 麦肯锡全球研究院. 德勤. (2023). AI驱动的企业转型. 德勤咨询. OpenAI API Documentation.
AI Agent、Copilot、Sora 等工具以其显著提升生产力的能力,迅速成为开发者关注的焦点。AI 技术是否会引发新一轮的生产力革命,已经不再是一个悬而未决的问题。 对于开发者而言,AI 既是提升生产力的神兵利器,也可能成为职业生涯的潜在威胁。 然而,AI 的进步如同一股不可逆转的洪流,在这个时代,开发者如何与 AI 协同进化,与 AI 工具协同工作,提升个人能力和价值,成为了立足之本。 为了帮助开发者们在AI的浪潮中稳健前行,我们将于 4 月 13 日(周六)在长沙举办「 AI 提升十倍生产力 —— Techo TVP 技术沙龙」。 我们荣幸邀请到 AI 领域的杰出技术专家,为开发者们共同探讨,如何利用 AI 提升个人生产力,并推动企业创新和效率提升。
AI Agent、Copilot、Sora 等工具以其显著提升生产力的能力,迅速成为开发者关注的焦点。AI 技术是否会引发新一轮的生产力革命,已经不再是一个悬而未决的问题。 对于开发者而言,AI 既是提升生产力的神兵利器,也可能成为职业生涯的潜在威胁。 然而,AI 的进步如同一股不可逆转的洪流,在这个时代,开发者如何与 AI 协同进化,与 AI 工具协同工作,提升个人能力和价值,成为了立足之本。 为了帮助开发者们在AI的浪潮中稳健前行,我们将于 4 月 13 日(周六)在长沙举办「 AI 提升十倍生产力 —— Techo TVP 技术沙龙」。 我们荣幸邀请到 AI 领域的杰出技术专家,为开发者们共同探讨,如何利用 AI 提升个人生产力,并推动企业创新和效率提升。
2024年,领导层对AI辅助开发者生产力的预期与开发人员的实际需求之间出现了不匹配。今年将会带来什么? 2024 年开发者生产力领域的大事件是用于软件开发的生成式 AI 的广泛采用。 但生成式 AI 是否会改变开发者体验——或者它会在 2025 年改变? 这很复杂。 以下是我们的专家对 2025 年 DevEx 和生产力的预测: AI 带来新的安全风险 我们采访的几乎每个人都在等待 AI安全方面出现其他问题。 “他们会将其作为生产力工具,将时间花在培训AI上,而不是培训初级开发者。” 指导和与初级工程师的合作必须继续成为高级开发者职位描述中明确的一部分。 自动化一切的压力将会增加 为错误的目标而构建——例如因为其他人都在采用AI——也会导致错误的开发人员生产力指标。
AI 重构生产力:基于 MCP 的场景化智能决策系统评测在当前 AI 技术不断颠覆生产力的时代,开发者的核心价值正在由“重复编码”向“场景创新”转变。 传统开发中,我们往往需要编写大量的样板代码来拼凑云服务、AI 模型与自动化流程,而这不仅耗时费力,还使得开发者难以将精力聚焦于真正的业务逻辑与技术突破。 传统的解决方案往往需要开发者分别对接云数据平台、部署 AI 模型服务、设计自动化流程,各个环节之间缺乏高效协作,导致整体系统响应慢,难以满足变幻莫测的市场需求。 AI 模型服务: 利用 TensorFlow Serving 部署训练好的预测模型,实现智能决策支持。 这些数据无不印证了 MCP 在提高整体生产力方面的巨大潜力。结语在 AI 技术重构生产力的浪潮中,MCP 为开发者提供了一种全新的思路,使得“场景创新”成为可能。
他在开场时表示:在过去的三个月里,DeepSeek 以周均 240% 的代码提交增速展现出惊人的技术演进速度,并获得各类企业在不同应用场景竞相接入,技术迭代的加速度正在转化为实实在在的生产力提升。 基于DeepSeek的WPS AI办公应用实践 金山办公高级产品总监 赵九州发表了《基于 DeepSeek 的 WPS AI 办公应用实践》的主题演讲。 目前,WPS AI 办公助手系列已成为金山办公的年度活跃度最高的产品线,沉浸式交互设计使 AI 采纳率提升,加上 PPT 风格克隆、多模态滤镜等功能,此类 AI 应用为 WPS 贡献了亿元规模的年收入 头脑风暴:DeepSeek落地畅想 活动的分组讨论模拟路演中,与会者还针对 DeepSeek 多个相关热点话题展开激烈的辩论,并就看好的应用场景进行模拟路演,直观展现了 DeepSeek 技术成果转化为生产力的不同可能 项目路演一:365智慧学伴 Microtop AI CTO 齐国峰 Microtop AI CTO 齐国峰带来了「365 智慧学伴」助教助管项目路演。