7 天免费试用；无需信用卡
生成式 AI 是一种人工智能，它通过从大型数据集中学习模式来创建文本、图像、代码或音乐等新内容。与分析或分类现有信息的传统人工智能不同，生成式人工智能根据所学内容生成原始输出。例如，它可以通过理解数据中的模式来编写电子邮件、设计视觉效果或生成代码。
生成式人工智能已经在改变企业和个人的工作方式，它使复杂的任务变得更快、更容易，同时提供以新方式进行创造和创新的工具。
生成式 AI 听起来可能很复杂，但这个概念却出人意料地简单。该技术的核心是从海量数据中学习，识别模式，并使用这些模式来创建新内容。想象一下，通过向某人展示无数的例子来教他们，直到他们很好地掌握了规则，可以创造出原创的东西。
该过程依赖于先进的算法、庞大的数据集和高速计算，以惊人的规模分析和生成信息。当你与生成式 AI 交互时，你实际上是在与一个处理的数据远远超过任何个人所能理解的数据的系统进行交互。这个基础过程是推动机器学习模型的动力，我们将进一步探讨该模型。
机器学习是生成式 AI 的支柱，可将原始数据转化为有意义的输出。这些 机器学习模型 充当使生成式 AI 成为可能的引擎，深度学习模型通过多层互连节点处理数据。
生成式 AI 最熟悉的例子之一是 大型语言模型 (LLM)。这些模型分析了数十亿个文本样本中单词、短语和概念之间的关系。他们不仅学习单词，还能掌握语境、语气、风格，甚至是微妙的语言细微差别。
训练这些模型需要向其提供海量数据集，这些数据集通常包含来自书籍、文章、网站等的数万亿个单词。通过这个过程，人工智能学会预测序列中的下一个单词或短语，逐步建立对语法、语言模式甚至事实关系的理解。
现代生成式 AI 的与众不同之处在于其维护能力 长篇文章中的上下文。与早期一次只能处理几个单词的系统不同，当今的模型可以遵循主题并记住对话的早期部分，从而使它们能够做出连贯且与上下文相关的回应，即使是冗长的输出也是如此。
提示 是您向生成式 AI 提供的说明或问题，以指导其回应。本质上，提示会告诉人工智能你需要什么，并为你正在寻找的输出类型提供背景信息。
提示可以像 “写一封专业的电子邮件拒绝会议邀请” 一样简单，也可以像 “针对注重健康的顾客为小型面包店制定营销计划，重点关注无麸质产品并强调当地食材” 一样简单。
提示中的清晰度和细节在决定人工智能输出的质量方面起着重要作用。 精心制作的提示 通常包括明确的指令、相关的背景以及任何特定要求，例如语气、长度或格式。
例如，与其说 “帮我做演示”，不如说：“为一个由15名销售代表组成的团队创建一个10分钟的演示大纲，重点介绍本季度收入增长23％和吸取的关键经验教训。”这种特异性有助于 AI 提供更有针对性和更有用的结果。
提示非常灵活。您可以根据初始输出对其进行完善和调整，从而创建一个迭代过程，使您更接近所需的确切结果。
构建生成式 AI 涉及两个主要阶段：训练和微调。在此期间 训练阶段，模型处理庞大的数据集，以增进对语言、模式和关系的广泛理解。这个阶段可能需要数周甚至数月，并且需要大量的计算能力。
微调 是进行自定义的地方。经过初步训练，可以针对特定任务、行业或用例量身定制模型。这包括在更小、更集中的数据集上训练人工智能，这些数据集反映了人工智能所适应的领域或风格。
例如，针对法律工作进行微调的模型将接受有关法律文件、案例研究和特定领域写作样本的培训。这使人工智能能够理解法律术语、格式和法律文件所需的精确语言。
微调还包括 安全训练 和 校准过程 确保人工智能提供有用、准确和合乎道德的回应。这包括教导模型处理不恰当的请求，避免有害内容，以及在不知情时承认而不是生成不正确的信息。
现代系统也使用 从人类反馈中强化学习。在此步骤中，人工训练师评估人工智能响应的质量，他们的反馈用于进一步完善模型。这一持续的过程确保了人工智能符合人类的期望，并产生可靠、一致的结果。
训练、微调和人工反馈相结合，创建了既灵活又可靠的人工智能系统，能够精确地满足各种需求。
生成式人工智能因其通过结合多种基本功能提供实用的多功能解决方案而脱颖而出。这些功能使其成为跨行业和用例的强大工具。
生成式 AI 擅长制作各种格式的内容，包括文本、图像、音频、视频、代码和数据结构。
生成式人工智能不仅可以创建多样化的内容，还可以通过即时工程和微调等高级定制技术来适应特定需求。
这种适应性水平使生成式人工智能不仅精确，而且具有成本效益，特别是对于有特殊要求的企业而言。
生成式 AI 平台采用强大的安全和治理措施设计，可确保在企业环境中安全和负责任地使用。
此外， 使用情况监控和成本控制 允许组织有效地管理人工智能支出，确保在团队和项目之间明智地分配资源。有了这些治理工具，生成式 AI 就会从实验性创新过渡到可靠、可扩展的商业资产。
生成式人工智能正在重塑各行业处理日常任务的方式，激发创造力，并使数据驱动的决策更易于实现。从自动化平凡的流程到激发创新思想，这些系统正成为各个领域专业人员的必备工具。让我们深入了解生成式 AI 如何改变工作流程的一些真实示例。
生成式 AI 承担重复任务，腾出时间进行更具战略性的活动。例如， 文档创建 效率要高得多，允许专业人员在几分钟而不是几小时内起草报告、提案和演示文稿。
在 电子邮件管理，AI 会生成个性化的活动草稿和标准化的回复模板。营销团队可以毫不费力地扩大个性化宣传范围，而客户服务部门则确保沟通中的语气和信息保持一致。人工智能会调整其风格以适应受众——高管电子邮件采用正式，有利于客户互动，内部通信简洁。
人工智能也简化了 会议准备和后续行动 通过自动创建议程、总结讨论和编译行动项目。这减轻了管理负担，让专业人员可以专注于关键优先事项。
在专业领域，财务团队使用人工智能来处理发票处理和费用报告等任务，而法律团队则起草合同模板并审查特定条款的文档。这些自动化可以节省时间并减少关键工作流程中的手动错误。
生成式 AI 通过快速产生不同的想法和概念来激发创造力。例如， 营销团队 可以在几分钟内生成多个活动主题、标题和社交媒体帖子，从而更快地进行头脑风暴和迭代。
产品开发 团队受益于 AI 生成用户角色、建议新功能和创建产品描述的能力。通过以意想不到的方式组合想法，人工智能通常会发现传统头脑风暴可能会错过的新方向。
内容创作者 各行各业都依靠人工智能来克服创造性障碍。作家们生成故事大纲，建立角色简介，并探索其他叙事结构。设计师可以描述他们的愿景并获得初始模型或视觉概念，然后他们可以进一步完善。
对于 广告小组，AI 支持对创意进行快速原型设计。团队可以测试多种广告变体，尝试信息传递，并在流程的早期开发视觉概念。这种灵活性鼓励实验并确保在投入全面生产之前获得更好的结果。
生成式 AI 擅长处理大量数据并以清晰、可操作的格式呈现这些数据。它将市场趋势、竞争对手的见解和其他复杂信息综合成摘要，否则这些摘要需要数周的手动工作。
在 财务分析，AI 将密集的数据集转化为易于理解的见解。投资公司使用它来创建研究报告，将技术指标分解成对客户友好的语言。人工智能还能识别财务数据中的模式，并以直截了当的措辞解释其相关性。
在 医疗保健，AI 可协助进行文献综述和患者病例摘要。医生可以快速访问针对特定疾病的相关研究，而管理团队则可以生成有关医疗程序的易于理解的患者沟通材料。
学术和科学研究人员 受益于 AI 总结研究、识别研究之间的联系，甚至起草文献综述章节的能力。这加快了研究过程，实现了更彻底、更明智的研究。
对于 商业智能 团队，人工智能将原始数据转化为叙事见解。他们可以提供清晰的书面分析，解释趋势、原因和潜在行动，而不是用电子表格和图表压倒利益相关者。这使得每个人都可以访问复杂的数据，即使是没有技术专业知识的人也是如此。
生成式人工智能前景广阔，但许多组织都面临着诸如兼顾多种工具、不可预测的成本和安全挑战等障碍。Prompts.ai 通过提供统一平台来确保 AI 工作流程的企业级治理，从而简化了这些复杂性。团队无需管理不同的工具和订阅，而是可以通过一个简化的界面访问所需的一切。
通过将人工智能模型集成到单一的受控环境中，该平台消除了管理分散工具的麻烦。这使得生成式人工智能不仅更易于使用，而且对于从小型创意团队到财富500强企业等各种规模的企业来说都更加可靠。
Prompts.ai 通过提供对超过 35 个领先的人工智能模型的无缝访问，进一步推动了集中化工作流程，包括 GPT-4， 克劳德， 美洲驼，以及 双子座。这种集成使您无需兼顾多个订阅、学习不同的工具或为各种任务切换平台。
该平台允许团队并排比较模型性能，使他们能够为每种特定需求选择最佳的人工智能——所有这些都无需处理多个登录或计费系统。它还与人工智能的进步保持同步，在新模型可用时自动整合新模型，确保用户始终可以使用最新功能。
成本控制是采用生成式 AI 的组织的主要关注点，Prompts.ai 通过实时费用管理工具解决了这个问题。通过提供透明的使用情况跟踪和成本控制，该平台可帮助组织最多削减人工智能开支 98%。
即用即付 代币系统 使成本与实际使用量保持一致，提供灵活性和可预测性。实时 FinOps 功能可即时了解支出情况，使经理能够按团队、项目或个人用户监控成本。这种透明度可确保组织能够优化其人工智能预算并避免意外超支。
安全和治理是 Prompts.ai 平台的核心，解决了采用生成式 AI 的企业面临的关键问题。从数据保护到合规性监控，企业级监管已嵌入到每个工作流程中。
该平台包括完整的审计记录，可按用户、时间和目的跟踪模型使用情况。所有计划均提供基本的治理功能，例如合规性检查、治理管理和存储池。即使 创作者计划 每月29美元包括基础治理，而 核心计划 （99 美元/会员/月）和 精英计划 （129 美元/会员/月）提供更多高级选项。
标准化的工作流程可确保团队之间采用一致的安全措施，从而降低数据泄露或合规违规等风险。借助 Prompts.ai，组织可以自信地实施符合企业数据处理和治理标准的安全、合规的人工智能工作流程。
了解生成式人工智能的优势和障碍对于其有效使用至关重要。尽管它为增长和提高效率开辟了机会，但也带来了挑战，需要仔细关注和规划。这些方面突显了生成式人工智能如何以实用、可衡量的方式塑造结果。
生成式人工智能具有多种明显的优势，可以改变企业的运营方式：
尽管有其优点，但生成式人工智能仍面临着组织必须谨慎应对的挑战：
下表重点介绍了生成式 AI 的主要优势和挑战：
生成式人工智能的成功在于取得平衡——通过周到的治理、适当的培训和战略规划，最大限度地发挥其优势，同时缓解挑战。接受这种平衡的组织可以在最大限度地降低风险的同时获得竞争优势。
生成式人工智能正在重塑企业的创新方式，为各种规模的组织提高生产力和激发创造力提供了新的方法。采用正确的方法，这项技术可以带来有意义的结果，但成功取决于周到的实施。
企业无需兼顾多个互不关联的工具，而是通过采用统一平台来实现最佳结果。这种方法不仅简化了对领先人工智能模型的访问，而且还确保了治理和成本管理的无缝集成。像 Prompts.ai 这样的平台使这种过渡变得简单明了，指导组织从分散的实验转向结构化的企业级采用。
Prompts.ai 采用四步法简化了流程，旨在为人工智能的使用带来秩序：
结果不言自明。使用 Prompts.ai 的组织已经报告了可衡量的好处：
对于那些准备跳入生成式人工智能的人来说，入门很简单。Prompts.ai 的免费试用版可访问多个领先模型，并有助于构建安全、可扩展的工作流程。从第一天起，整合治理功能即可确保合规性和完全可见性——这是长期成功的关键因素。
未来蓬勃发展的企业将是那些深思熟虑地拥抱人工智能，在创新与成本、安全和质量控制之间取得平衡的企业。通过选择正确的平台和策略，组织可以从试验 AI 转向引领潮流，从而在其运营中产生有意义的影响。现在是采取行动的时候了；潜力是无限的。
生成式 AI 与传统 AI 的不同之处在于它能够 制作新内容 -无论是写文字、创作图像还是创作音乐。它从现有数据中学习模式，并利用这些知识来制作原始输出。例如，生成式 AI 可以起草故事、设计逼真的视觉效果，甚至创作独特的音乐作品。
相比之下，传统的人工智能以分析数据、做出预测或遵守预定义规则来解决特定问题等任务为中心。它不创建，而是专注于识别垃圾邮件或根据用户活动推荐产品等功能。
简而言之，生成式 AI 蓬勃发展 创造力，而传统的人工智能则表现出色 分析和决策。
生成式人工智能正在通过提供更智能的解决方案和提高各个领域的效率来重塑行业。拿走 医疗保健 举个例子：人工智能正在彻底改变药物发现，制定量身定制的治疗计划，并分析复杂的医疗数据以改善患者的预后。
在 制造，它可以推动自动化设计并微调生产工作流程，确保更顺畅的操作。同时， 零售和营销 使用 AI 创建个性化购物体验并提供精确、有针对性的广告。进去了 金融，它在检测欺诈、管理风险和简化日常运营方面起着至关重要的作用。这些进步不仅可以帮助企业节省时间和减少开支，还可以为他们提供在各自领域保持竞争力的优势。
企业正在采取积极措施，确保生成式人工智能的安全和合乎道德的使用。为了保护敏感数据，他们依靠加密、匿名化和强大的网络安全协议等策略。定期风险评估在识别和解决其系统中的潜在漏洞方面起着关键作用。
在道德方面，公司优先考虑隐私保护，努力减少偏见，并努力提高人工智能技术开发和应用的透明度。许多组织都接受 负责任的 AI 实践，其中包括遵守道德准则、维持问责制和遵守行业标准。这些努力有助于在人工智能驱动的计划中建立信任并促进公平性。
