职场人AI必修课:9个应用方法助力职场提升

用“共情+事实+补偿”守住边界,让你勇敢说拒绝!! 《职场高效沟通指南》摘要:本文整合10大职场沟通场景解决方案,涵盖拒绝请求("三步拒绝法")、会议发言("电梯演讲")、跨部门协作("利益共情法")等高频痛点。提供非暴力沟通四步法、BIC批评模型等结构化工具,结合AI时代人机协同新趋势,辅以真实案例解析。重点传授既维护边界又不伤关系的沟通技巧,帮助职场人士提升沟通效率与情商,实现从日常协作到离职面谈的全周期沟通优化。 阅读详情

随着我们迈入2024年,人工智能已不再只是一个时髦的词汇。

相反,它是推动各行各业创新和效率的关键力量,职场人要想在AI时代保持领先,就必须拥抱AI,不断学习新技能,提升自身能力。

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让我们一起探讨 AI 在职场中的作用,为AI在2024年以变革性的方式重塑我们的世界,尤其是我们的职业格局做好准备!

职场中利用AI保持领先:9个方法

无论你的职业是什么,在日常工作中融入AI都能带来显著的好处。

对普通员工来说,这并不意味着成为AI专家,而是要理解AI将如何改变你的行业,以及你该如何不断调整技能,提高自己的适应能力。

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无论你从事什么职业,理解和将AI融入你的工作都可以带来巨大的好处,想想 AI如何能让你的工作更轻松或更高效。

下文将列举和讨论一些可以在工作和职业生活中使用AI来保持领先的实用方法:

1. 拥抱变化

拥抱变化意味着持续学习,不断提高适应能力。随着新的 AI 技术和方法不断涌现,保持开放的心态、愿意调整自己的工作方式非常重要。这种灵活性能让你保持敏捷,并能够利用最新的创新为自己带来更大的优势。

推荐阅读贾森·费弗(Jason Feifer )撰写的《为明天做准备》这本书,看看作者如何拥抱 AI 实现自我提升。

2. 培养成长型思维

将挑战视为学习和成长的机会,这是一种成长型思维,它能将帮助你比竞争对手更快、更有效地适应新的工具和流程。

建议访问mindsetworks.com这个网站,参与心态测试,看看你是否拥有强大的成长型思维。

3. 发现学习机会

密切关注与你所在领域相关的 AI 发展趋势和学习机会。这些机会可能来自网络课程、网络研讨会、研讨会、播客节目和博客文章,它们更擅于用便于理解的术语解释 AI 的发展与进步。这将进一步促进你对 AI 在职业生涯中的理解和应用。

不妨关注CES 2024等会议和活动,留意最新的AI动态。

4. 识别可自动化任务

首先要识别那些占据你一天大部分时间的重复性任务。无论是整理电子邮件、安排日程,还是管理库存,AI 都可以帮你自动完成这些任务,或者至少可以为你提供有效管理这些任务的建议,从而为你腾出时间专注于更复杂和创造性的工作。

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推荐访问Smartsheet.com这个网站,了解如何利用 AI 来自动化完成任务。

5. 探索你所在领域的AI

上网了解你所在领域的 AI 应用情况,尝试去理解与所在领域相关 AI 的具体应用、工具和创新,利用这些发现来帮助你改进你的计划,鼓励你以更具创造力的方式思考和利用 AI。

6. 了解可用的AI工具

研究并了解与你所在行业相关的 AI 工具。几乎每个领域都有 AI 应用。找到符合你需求的应用并尝试去体验和使用。这将引导你进入下一个策略。

具体而言,你可以访问insidr.ai、Findmyaitool.com、toolify.ai等网站,探索适用于你所在行业和需求的 AI 工具。

7. 逐步应用 AI

从小的方面(回复电子邮件、生成想法等方面)开始尝试应用 AI,然后随着你对 AI 的了解和技能的增长,逐步扩展到更广泛的领域(编写代码、做职业决策等)。这种循序渐进的方法可以帮你减少压力,确保你以自己的节奏建立坚实的理解和技能基础。

随着不断的了解 AI 带来的积极变化,不断提升自己的技能,你将更有能力利用 AI 完成更复杂、更重要的任务,推动你进一步提高工作效率,提升创新能力。

8. 用AI赋能,升级技能

思考AI将如何提升你现有的技能。AI不是取代者,而是助力器。在创意领域,AI工具可以为你提供设计灵感,帮你自动处理枯燥流程,让你尽情挥洒才华。

结语

AI有着无限的潜力,能提升效率、激发创造力、提高工作满意度。而如何充分利用这份潜力,开创充满创新和高效的未来,就掌握在每个人手中。记住,研究你的行业,识别重复性任务,寻找合适的 AI 工具,从小处着手,不断适应,与他人合作!

只要保持对 AI 的好奇心,不断学习,勇于迎接挑战,你就一定能在AI时代乘风破浪,书写自己的职场辉煌篇章!

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。

在这里插入图片描述

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 学习资料已经上传优快云,朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
基于ESP32的无线DMX节点设计:从Art-Net/sACN到DMX512的协议转换与实现 在舞台灯光和建筑照明控制系统中,DMX512是行业标准的数字调光协议,用于控制灯具的亮度、颜色和效果。其原理是通过RS-485差分信号串行传输512个通道的数据,每个通道对应一个控制值。然而,传统有线DMX布线复杂、成本高,在移动装置、历史建筑或临时活动中部署困难。为解决此问题,业界发展出了基于以太网的灯光控制协议,如Art-Net和sACN(E1.31),它们将DMX数据封装在UDP包中,通过网络传输。这项技术的核心价值在于实现了灯光控制的网络化与无线化,大幅提升了系统的灵活性和部署效率。其典型应用场景包 阅读详情

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