十二月下旬内容焕新丨技能实战、智慧提效与生态拓展

年终冲刺,进步不停!十二月下旬新内容聚焦技能实战、智慧提效、场景解析与开发拓展,助你在数据与智能的浪潮中更进一步!

一、场景化课程上线完结

驱动增长:汽车制造营销分析主题课程→聚焦汽车行业营销场景,学习如何利用数据驱动业务增长。

价值引擎:汽车制造财务分析主题课程→深入财务数据分析,助力企业价值挖掘与决策支持。

二、场景应用上线

【漏斗图】漏斗洞察:三分钟,看透流程的每一步→ 快速掌握漏斗分析,优化业务流程效率。

模型篇:如何构建支撑AlChat的证券数据模型》→ 解析证券行业数据模型构建,赋能AI助手智能基础。

【地图】先导篇:一眼看透数据在空间中的故事→ 入门地图可视化,发现数据背后的地理逻辑。

【地图】区域地图:直观对比,掌控全局→ 学习区域地图制作,实现跨区域数据对比分析。

三、技术经验分享

乱码大作战:从“乱码地狱”到“数据天堂”的爆“效”指南》→ 攻克数据乱码难题,带你高效实现数据质量的跃升。

四、二次开发视频

扩展包开发知识点——知识库升级以及查询对象》→ 深化扩展包开发能力,学习知识库升级与查询对象优化。

五、任务持续上线

【图表应用】绘制漏斗图,诊断转化瓶颈→ 学习漏斗图绘制,精准定位业务流程中的转化短板。

AlChat入门闯关计划 - 第二关》→ 继续AI助手探索之旅,掌握更智能的对话交互技能。

【图表应用】测测你是否真的“看懂”地图?》→ 检验地图图表理解能力,提升空间数据解读水平。

【场景实战系列】即席查询,赢取278麦豆!》→ 实战演练即席查询,灵活获取所需数据。

【场景实战系列】透视分析,赢取278麦豆!》→ 掌握数据透视技巧,实现多维度业务洞察。

【图表应用】区域地图在手,业绩分布一目了然→ 借助区域地图,直观掌握业务区域表现。

BI知识闯关】乱码大作战:从“乱码地狱”到“数据天堂”的爆“效”指南》→ 通过闯关巩固乱码处理知识,学以致用。

【调研】社区内容调研,1分钟即可得100麦豆!》→为了未来能为您提供更精彩的内容和活动,我们想聆听您的真实心声

六、全新素材上线

HTTP API接口测试工具》→ 提供便捷的接口测试支持,助力开发调试更高效。

七、互动活动开启

2025年售后服务问卷调研有奖活动》→ 参与调研反馈,助力产品优化,更有机会赢取好礼。

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【AI每日一学】Manus与其他AI智能体产品有什么区别?

AIChat 发表于 2025-7-29 10:30
发表于 2025-7-29 10:30:32

麦粉集合!AI实战落地系列第十八弹极速启航!


         上回我们揭秘了模型训练的“黄金赛道”——训练集、验证集与测试集的战略分工,掌握了如何科学划分数据资源,就像为赛车精准调配了训练场、调试区和最终检验的赛道!而今天,我们将目光投向更广阔的AI应用舞台,聚焦一个能真正“动手干活”的智能体新星——Manus,看看它如何在智能体竞技场中脱颖而出!


         老规矩,先来一场知识巩固小测试,温故而知新,还有小福利哦:一周内答对的前三名的麦粉,奖励20麦豆!答案就藏在上期神帖【什么是训练集?什么是验证集?什么是测试集?】中~


AI知识问答(知识巩固)


1、验证集在模型训练过程中的核心作用是什么?


A. 评估模型性能、调整超参数并防止过拟合


B. 直接参与模型参数的学习和调整


C. 用于最终评估模型在未知数据上的表现


D. 提供最大量的数据供模型学习规律


2、测试集最关键的特性是什么?


A. 数据量最大,包含最丰富的模式


B. 在训练和调优过程中完全未被模型“见过”


C. 用于多次迭代调整模型的超参数


D. 包含了最清晰、无噪声的样本


3、训练集的直接功能是?


A. 提供模型性能的最终客观指标


B. 帮助选择最优的网络层数或学习率


C. 检测模型是否过度适应了训练样本


D. 让模型学习数据中的内在模式和规律


 


        通过了这场关于“数据赛道”的小测验,相信大家对如何科学喂养AI模型更有把握了!现在,让我们驶入AI应用的新领域——智能体。市面上AI助手层出不穷,但能像“数字员工”一样独立完成复杂任务的却凤毛麟角。今天要深度解析的Manus,正是这样一款划时代的通用型AI智能体产品!它与众不同在哪里?系好安全带,深入探索!


Manus与其他AI智能体产品有什么区别?


         Manus是2025年3月6日由中国Monica团队发布的全球首款通用型AI智能体产品。采用Multiple Agent架构,能在独立虚拟机中运行。它可独立思考、执行复杂任务,在GAIA基准测试中成绩出色,涵盖旅行规划、股票分析等多领域功能。Manus与其他AI智能体产品有诸多区别,具体如下:


1.任务执行能力


          Manus具有端到端的任务执行能力,能直接完成任务,如自动编写代码、抓取数据、生成报告等,可处理多步骤复杂任务,如旅行规划中生成带地图的HTML手册。而其他AI智能体产品通常仅限于提供信息或建议,需用户手动完成后续操作,如ChatGPT可能提供分析思路,但不会直接生成报告。


 


2.技术架构


        Manus采用多智能体协同架构,将复杂任务分解为子任务,动态调用工具链完成执行,且支持动态调整,用户可在任务执行过程中修改需求,Manus会实时优化执行路径。传统AI助手多为单一模型架构,缺乏任务分解和工具调用能力,难以处理复杂任务。


 


3.用户体验


        Manus任务在云端独立运行,用户无需实时监控,完成后会收到通知,还支持中途修改需求,系统会自动调整任务流程并继续执行。其他AI智能体通常需要用户实时交互,任务中断后需重新开始。Manus可记忆用户偏好,通过持续学习提升任务执行效率和质量,而其他AI智能体记忆功能有限,通常无法根据用户偏好优化任务流程。


 


4.应用场景


        Manus覆盖专业研究、生活服务、生产力工具、教育与创意等六大领域共51个具体用例,在GAIA基准测试中表现优异,通用性和可靠性强。其他AI智能体应用场景相对局限,主要集中于信息检索、文本生成等基础任务。


 


        那今日的AI知识学习到这里就已经结束了,在了解前沿AI产品之后,大家是不是也想亲自上手体验一番AI产品的魅力呢?


 


特大消息!AIChat体验环境正式上线!


在这里,你可以尽情体验Smartbi 白泽 AIChat产品的强大功能,感受智能交互带来的便捷与乐趣。


体验中心入口:


AIChat体验环境(点击即可开启奇妙之旅)


帮助中心入口:


AIChat帮助中心遇到问题随时查阅)


相关学习视频:



欢迎大家前来体验~


 

发表于 2025-7-30 10:46:09
1.A  2.B  3.D
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发表于 2025-7-30 16:13:45
Manus 与其他 AI 智能体产品相比,在任务执行能力、技术架构、用户体验和应用场景等方面存在明显区别,具体如下:

任务执行能力:Manus 不仅能提供建议或信息,还可直接完成任务,能处理多步骤复杂任务。例如用户要求 “帮我分析房产市场”,它会自动编写代码、抓取数据、生成报告。而传统 AI 智能体通常仅限于提供信息或建议,后续操作需用户手动完成,如 ChatGPT 可能仅提供房产分析思路,不会直接生成报告。


技术架构:Manus 采用多智能体系统,可将复杂任务分解为子任务,动态调用编程、网页浏览等工具链执行任务,还支持用户在任务执行过程中修改需求,系统会实时优化执行路径。其他 AI 智能体通常为单一模型架构,缺乏任务分解和工具调用能力,难以处理复杂任务。


用户体验:Manus 任务在云端独立运行,用户无需实时监控,任务完成后会收到通知,且支持中途修改需求,系统自动调整任务流程并继续执行。传统 AI 智能体通常需要用户实时交互,任务中断后往往需重新开始,用户体验相对较差。


应用场景:Manus 应用场景广泛,覆盖专业研究、生活服务、生产力工具、教育与创意等六大领域共 51 个具体用例,如市场调研、旅行规划、简历筛选等,且在 GAIA 基准测试中表现优异。其他 AI 智能体应用场景相对局限,主要集中于信息检索、文本生成等基础任务。

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发表于 2025-7-30 17:14:54
答案是 ABD
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发表于 2025-7-30 17:29:27

abd

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发表于 2025-8-2 15:07:18
A、B、D

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发表于 2025-8-2 15:07:44
1.A  2.B  3.D

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发表于 2025-8-3 07:52:10
Manus不知道能有试用的环境吗

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