近日，TsingtaoAI为某教育科技集团交付AIGC赋能教师教学创新课程《AIGC工具搜集和分析教学反馈》，本师资培训旨在为高校教师提供系统化、实战化的AIGC应用指南，助力教师在教学过程中实现智能化、个性化的转变。本课程通过深入浅出的案例分析、项目实践和实操演练，全面覆盖AIGC工具的收集、应用与反馈分析方法。

　　高校教师作为知识传播与创新的重要力量，如何高效利用AIGC工具提升教学质量、优化教学反馈，已成为教育科技发展的关键课题。近日，TsingtaoAI为某教育科技集团交付AIGC赋能教师教学创新课程《AIGC工具搜集和分析教学反馈》，本师资培训旨在为高校教师提供系统化、实战化的AIGC应用指南，助力教师在教学过程中实现智能化、个性化的转变。

　　本课程通过深入浅出的案例分析、项目实践和实操演练，全面覆盖AIGC工具的收集、应用与反馈分析方法。课程内容紧密结合中国大陆最新的AI大模型技术，涵盖NLP、机器学习算法等前沿技术，让学员不仅掌握AIGC工具的操作技能，更能深刻理解其在教学反馈中的应用价值与潜力。通过本课程，学员深入了解了AIGC技术在教育中的多维应用，从个性化教学、智能辅导到自动评估与反馈，全面提升教学效率与学生学习效果。

　　全面掌握AIGC工具的应用技能：系统学习并熟练操作当前主流的AIGC工具，了解其功能特点与最佳实践，确保学员能够在教学中高效应用这些工具。

　　提升教学反馈的精准性与效率：通过AIGC技术，学会收集、分析和解读教学反馈数据，提供基于数据驱动的精准教学建议，帮助教师及时调整教学策略，优化教学效果。

　　实现教学资源的个性化与智能化：利用AIGC工具自动生成个性化的教学资源，如课件、教案和试题，满足不同学生的学习需求，提升教学内容的多样性与适应性。

　　促进教学模式的创新与变革：探索并实践基于AIGC技术的创新教学方法，推动教学模式向更加智能化、互动化、协作化的方向发展，提升学生的学习主动性与参与度。

　　增强教师的技术素养与竞争力：通过系统化的培训，提升教师在人工智能与教育技术领域的专业素养，增强其在现代教育环境中的技术应用能力与竞争力。

　　具备多重行业背景和项目运营经验，核心专长在于用户运营、项目管理以及新媒体和私域流量的搭建与转化。对AIGC技术在教育、金融和互联网领域的实际落地和应用有着浓厚的兴趣与研究，也在过往的项目实践中积累了一定的相关经验。

　　对NLP和机器学习算法在教育、金融运营领域的应用有初步实践经验，熟悉常见的内容生成、文本分析、情感分析等AIGC相关技术流程。

　　多次参与主导“线上运营+数据收集+智能分析”的项目，可熟练使用企微、数字化运营后台以及初步的数据分析工具（如Excel、SQL数据库基础功能、简单的数据可视化插件等），为后续AI算法或模型训练提供清洗、预处理后的数据。

　　对教育场景中用户（学生、教师）反馈的收集与分析颇有心得，能借助系统化的运营和AIGC工具帮助教学机构或高校教师群体更好地获取、整合并分析教学反馈，并输出结构化的优化建议。

　　曾在纳思教育集团、竞创教育科技等教育培训机构担任用户运营，对教育行业用户需求、市场痛点有直观认识；能够结合具体的场景，如K12课外辅导、小升初/初升高衔接课等，设计有效的留存与转化策略。

　　多次对银行、校区、网点等机构人员进行线上线下培训，包括使用流程讲解、活动策划与执行、工具与系统的操作指南编写等，可胜任高校教师群体的技能培训工作。

　　对社群运营、线上化教学工具的搭建和改进、虚拟课堂或虚拟实验平台的落地有一定认知，在项目经历中也曾就“线上化经营”和“智能数据分析”提出相应优化策略。

　　在政采云、联海网络科技等平台担任渠道运营、银行项目运营，对接银行、金融合作伙伴及公司内部技术、市场部门，顺利推动项目落地。擅长在多方利益诉求中进行沟通、协调和推进，能够按照项目周期进行阶段性汇报，完成KPI考核。

　　熟悉从0到1的项目搭建流程，包括需求调研、线上线下工具或方案准备、培训以及活动反馈收集与改进，能灵活应用各类会议纪要、项目管理工具和文档，以确保高效执行。

　　拥有较强的逻辑思维和学习能力，面对快速变动的行业和技术趋势，能够快速适应并提出针对性的落地方案。

　　负责全国区划金融业务的整体运营规划，包括用户拉新、留存及活跃度提升策略的制定与执行；

　　结合公司内部数据分析工具及初步的AIGC技术，如自动标签文本生成或数据可视化分析，用于快速绘制业务运营报告并找出关键增长点；

　　建立业务指标体系（KPI、转化率、活跃度等），阶段性分析用户行为与反馈，在此基础上提出策略改进建议，并协调团队成员落地执行。

　　深入理解合作伙伴金融产品及日常业务流程；针对不同金融机构产品特点，定制差异化培训方案，包含线上线下培训手册编制、常见业务问题Q&A等；

　　利用AI生成文字工具（如自动生成课程介绍、产品对比文档等）辅助制作更专业、更具互动性的培训资料，提高培训效率和质量；

　　定期与金融机构协同复盘培训效果，收集对产品的改进反馈，通过数据监测（包括运营后台统计与问卷收集）进行深度分析，为后续迭代提供依据。

　　从活动策划到上线全流程跟进，包括活动规则制定、线上线下联合推广以及活动效果的复盘与优化；

　　借助机器学习算法中的用户画像分群策略，精准投放活动信息，提升目标人群参与度；

　　对用户在活动期间的行为数据进行多维度分析，输出活动复盘报告，帮助迭代下一阶段活动策略并提升用户体验感。

　　牵头组织产品迭代会议，根据前线收集的需求及用户反馈，推动功能升级及新功能上线；

　　在此过程中，关注如何利用AIGC工具来辅助自动化文档生成、活动素材自动撰写等流程，让团队成员能够更加聚焦高价值工作。

　　参与搭建银行客户社群、编写物料包并制定企微工具的使用教程，优化在线客服话术；

　　对客户问题进行分类，通过简单的自然语言处理技术对常见问题进行自动化识别，便于后期的智能答疑与一线客服培训；

　　借助数据反馈，每周例会对社群运营效果进行分析，输出改进方案（如增强活动互动性、缩短回复时延）。

　　担任行方与技术团队的中间桥梁，帮助整理行方对于线上化运营、智慧客服、教学培训的需求；

　　归纳并输出需求文档，结合数据挖掘结果（如用户停留时长、活跃度曲线等），为产品迭代和培训重点提供方向。

　　负责运营银行客户超过14万的企微IP账号，实现消息群发、自动化问答等功能；

　　对63个网点共计3000+人的社群进行分层管理，并针对客户属性与兴趣点设置相应的话题标签，便于投放不同理财产品信息；

　　结合AI工具探索在社群内的自动生成投放文案、智能回复常见问题等潜力，在减少人工投入的同时提高触达率与用户满意度。

　　在负责的63个社群内进行个人裂变和群裂变，通过朋友圈转发、有奖问答、答题抽奖等形式吸引新客户；

　　个人裂变活动累计拉新6000+客户，引导进群300+，从中提取高潜力用户群体给到理财经理重点跟进；

　　将活动策划及执行过程中的难点进行文档化沉淀，形成标准培训资料，供后续新员工或其他网点借鉴。

　　为银行网点相关部门进行线上运营知识培训，实时解决项目运行中各类问题，并形成系统性培训文档；

　　作为项目执行中台，与产品技术部门、行方多次沟通改进方案，为后续功能升级打下坚实基础；

　　对于社群沟通策略、文案话术、活动推进节奏做出优化建议，提高社群活跃度和客户粘性。

　　运营个人IP号（好友数3000+，社群数20+），帮助公司搭建客户私域流量池；

　　运用线上裂变和智能文案生成工具，每日输出高质量内容，引导用户添加好友、加入社群；一年内完成引流好友数1350+，带来客户资源数500+，上门数150+，转化金额70w+；

　　将用户画像进行标签化管理，针对学生年级段、兴趣、课程需求进行精准推送，提升转化效率。

　　负责公司社群从0到1的搭建，撰写社群SOP流程并在实际运营中不断迭代；

　　主导老带新活动，建立老客户激励机制并定期在社群内分享成功案例，有效促进新用户转化；

　　针对家长常见问题撰写标准答复话kaiyun术，部分内容探索自动化回复，减轻人工压力。

　　创作与执行多场线上活动，如家长教育分享会、课程体验直播等，提升品牌粘性与知名度；

　　6个月内完成客户140+的留存，转化金额31w+；运用自动化数据采集表格追踪用户活跃度，将低活跃用户及时拉回；

　　与教研或教务团队紧密合作，针对不同学龄段学生特点，设计更有针对性的活动内容。

　　为校区业务端口人员提供线上运营知识培训，涵盖社群活动策划、文案撰写、活动效果复盘等；

　　根据时间节点配合线下市场活动，形成“线上预热—线验—线上复盘”三位一体模式，大幅提高招生转化效率；

　　反馈校区运营痛点，如后台数据统计不完善、学生学习过程追踪缺失等，并提出AI辅助或数据可视化解决方案，获得管理层重视。

　　负责知乎、今日头条、大众点评等平台的内容输出与运营，3个月为公众号增粉700+；

　　通过数据监测，筛选受众关注度高的内容方向，尝试标题党与内容深度相结合，兼顾阅读量与用户认可度；

　　从0-1规划线上企微社群，利用用户分层管理和活动话题的设置扩大影响力；

　　在活动策划中尝试使用情感分析模型或客户画像标签，更精准地匹配用户需求。

　　将课程活动、公众号运营、朋友圈推广整合到统一的SOP流程，便于各校区执行落地；

　　提炼活动痛点，如活动节点分工不明、物料准备不足等，逐条改进并输出标准化流程文档；

　　推动全员协同，将社群运营与校区线下活动无缝衔接，积极反馈并数据追踪活动效果。

　　分析公众号粉丝画像并结合教育场景选择合适的商家进行投放，使得广告点击率明显上升；

　　对投放效果进行详尽复盘，包括投放时间段、投放内容类型与文案表述等，持续优化推广策略。

　　（一）2023.04 - 2023.10 —— 银行（合作伙伴）融资产品落地项目 运营

　　深度了解银行现有流程和合作伙伴产品特点，结合多渠道用户反馈，寻找产品优化点和流程优化点；

　　基于阶段性数据分析（如用户申请过程中的流失率、常见问题类型），汇总形成改进建议，以便上层领导决策；

　　探索使用AIGC工具为银行经理或客户提供个性化的指导文案、常见问题解答模板，进一步提升服务效率。

　　寻找并设置试点支行，为支行客户经理提供产品知识和业务流程培训，包含线上与线下培训资料、教材编写；

　　协同支行客户经理搭建线上社群，通过自动化消息回复与实时问答结合，提高对客户需求的响应速度和准确性；

　　跟踪每家试点支行的业务指标，定期汇总输出报告，分析成功案例的关键因素以及仍需改进的难点。

　　针对渠道客户定期进行数据统计，收集他们对于流程和服务的反馈，通过可视化看板展示业务进度与放款效果；

　　8月底完成杭分的第一次业务阶段性汇报，获得较好的改进成效，为下一步推广奠定基础。

　　借助AIGC辅助生成部分宣传文案和活动报道素材，保持信息一致性与传播效率；

　　推动政采贷项目在更多渠道曝光，提高银行与合作伙伴对项目的认知度和支持力度。

　　运营银行客户14万+的企微IP账号，对63个区域客户群（总人数3000+）进行精细化管理；

　　根据月度或季度运营计划不断迭代社群SOP流程，以吸纳更多用户关注并提升活跃度。

　　策划并执行线上活动，如APP下载激励活动、基金投教直播等，提高手机银行APP的打开率；

　　对每次活动的用户行为数据（如活动参与率、领取权益次数等）进行分析，形成数据仪表盘，帮助行方直观了解成果。

　　定期听取行方相关需求，并完成相应迭代，如企微自动回复的词库扩展、活动玩法创新等；

　　担任运营中台角色，指导一线网点如何运用社群运营技巧并做好客情维护，提高整体服务质量。

　　结合数据分析自动生成用户关怀模板，帮助一线人员有针对性地跟进高价值客户；

　　在社群管理、话术优化、裂变策略等环节持续迭代，协助项目获得持续增长与良好的客户反馈。

　　针对小升初、初升高两大过渡阶段学生和家长的需求痛点，制定“特价衔接课+备考资料+名师在线答疑”的捆绑产品；

　　通过老带新返现和群内互动活动，提高老客户对品牌的黏度与认同感，达成80%以上的老生续报率；

　　组建学科打卡群，每日布置学习任务并由老师在线答疑，培养学生与家长的学习习惯；

　　通过数据抓取记录打卡率和问题类型，后续将数据分类汇总，便于教研团队进行针对性优化；

　　在打卡群内定期分享优秀学员案例与学科知识点，提升群内学习氛围和转化意愿。

　　整理本校区与其他竞品在班型、价格、师资方面的优势劣势，制作对比图以便家长快速了解；

　　6个月内成功留存140+老生、转化金额31w+，为校区稳定营收做出突出贡献。

　　：CET-6，听说读写能力优秀，能快速阅读和翻译英文资料，为学习国外AIGC前沿技术提供语言支持。

　　计算机二级，熟练操作Word、PowerPoint、Excel、思维导图等办公与辅助软件；

　　对Python等编程语言有基础认知，能理解简单脚本用于数据清洗、可视化，或根据需求与技术部门沟通；

　　会使用常见的在线AI工具（如ChatGPT、微软Copilot等）进行自动化内容生成、数据分析辅助。

　　：熟练使用稿定设计、WPS、创客贴等简单制作海报、活动宣传页；能够使用入门级视频剪辑工具（如剪映、Premiere基础功能）进行活动回顾或教学视频的后期处理。

　　在项目中尝试结合用户运营数据，应用AIGC进行可视化报告生成与反馈分析。

　　作为AIGC技术领域的专业人士，专注于该技术在实际应用中的创新与执行。擅长于文本、图像、音频生成、视频生成、数字人技术以及文档数据分析等多个AIGC应用领域，对于SORA视频生成工具、Suno音频生成工具和Kimi文档数据分析工具有着深入的应用和集成经验，这些经验让我能够高效地将这些工具融入不同的业务工作流中。在chatGPT提示工程方面，也进行了广泛的研究和实践，以确保技术的先进性和实用性。职业生涯还包括丰富的AIGC培训经验，无论是在教育领域还是企业层面，都能够有效传授和分享我的专业知识，为行业的持续发展贡献力量。

　　曾任邀至深圳信息职业学院、唐山华北理工轻工学院、武汉汉口学院、黄淮学院以及武汉传媒学院等多所知名高等学府，为师生们提供AIGC的培训。提升他们对AIGC技术的理解和应用能力，以适应快速发展的科技趋势。

　　- 负责主导公司AIGC技术的研发工作，专注于SORA视频生成、Suno音频生成以及Kimi文档数据分析工具等核心应用层技术的开发与创新，以确保我们在AIGC领域的技术领先地位。

　　- 领导技术团队成功开发并整合了讯飞星火和商汤的先进数字人技术，不仅推动了公司在AIGC领域的技术创新，也巩固了公司在AIGC市场的领导地位。

　　- 积极与业界合作伙伴建立紧密的合作关系，共同推动AIGC技术的商业化进程，并拓展其在不同行业的应用，以实现技术价值的最大化。

　　- 深入研究并应用最新的chatGPT提示工程师技术，不断优化AIGC系统的交互体验和输出质量，以提升用户满意度并保持技术竞争力。

　　- 负责设计并开展各类企业培训课程，专注于领导力提升、团队协作、沟通技巧、时间管理以及目标设定等核心管理技能课程的开发与创新，确保培训内容贴合企业实际需求和行业发展趋势，助力员工综合能力提升。

　　- 领导培训团队成功打造并优化了线上线下混合式培训模式，不仅提高了培训的覆盖面和灵活性，还增强了培训效果的持续性，巩固了公司在企业培训领域的专业地位。

　　- 深入研究并应用最新的成人学习理论和教育技术，如行业最前沿的技术在培训场景中的融合、微学习平台的搭建等，不断优化培训体验和知识吸收效率，提升满意度并保持培训课程的竞争力。

　　始终将推动技术在广泛领域的应用视为重中之重。积极钻研 SORA、Suno、Kimi、讯飞星火、商汤、通义万相等前沿技术，通过持续学习与实践，让这些技术的光芒照耀到更多的领域。随着经验的增加，将负责更复杂的课程模块研发，比如设计关于 AIGC + 各行各业（如内容创作、客服领域）应用的深入课程。此时，需要深入研究不同应用场景下 AIGC 的优化和调整方法，将这些专业内容转化为易懂的教学资料。同时，开始参与课程整体架构的设计，与其他研发人员协作，确保课程内容的连贯性和系统性。

　　TsingtaoAI拥有一支高水平的产学研一体的AI产品开发团队，核心团队主要来自清华大学、北京大学、中科院、北京邮电大学、复旦大学、中国农业大学、美团、京东、百度、中国技术创业协会和三一重工等产研组织。 TsingtaoAI核心团队擅长面向教育领域的LLM和AIGC应用开发。公司拥有近10项LLM/AIGC相关的知识产权。TsingtaoAI自研基于LLM大模型的AIGC应用开发实训平台、基于AI大模型的具身智能实训解决方案、面向CS专业的AI训练实训平台等产品方案，为高校提供实训解决方案和师资研修服务。

　　随着云计算和DevOps的兴起，容器技术和自动化在软件开发中扮演着愈发重要的角色，但也带来了新的安全挑战。阿里云针对这些挑战，组织了一场关于云上安全的深度访谈，邀请了内部专家穆寰、匡大虎和黄竹刚，深入探讨了容器安全与软件供应链安全的关系，分析了当前的安全隐患及应对策略，并介绍了阿里云提供的安全解决方案，包括容器镜像服务ACR、容器服务ACK、网格服务ASM等，旨在帮助企业构建涵盖整个软件开发生命周期的安全防护体系。通过加强基础设施安全性、技术创新以及倡导协同安全理念，阿里云致力于与客户共同建设更加安全可靠的软件供应链环境。

　　随着中小企业加速上云，数据泄露、网络攻击等安全威胁日益严重。阿里云推出深度访谈栏目，汇聚产品技术专家，探讨云上安全问题及应对策略。首期节目聚焦ECS安全性，提出三道防线：数据安全、网络安全和身份认证与权限管理，确保用户在云端的数据主权和业务稳定。此外，阿里云还推出了“ECS 99套餐”，以高性价比提供全面的安全保障，帮助中小企业安全上云。

　　多头注意力机制（Multi-Head Attention）是Transformer模型中的核心组件，通过并行运行多个独立的注意力机制，捕捉输入序列中不同子空间的语义关联。每个“头”独立处理Query、Key和alue矩阵，经过缩放点积注意力运算后，所有头的输出被拼接并通过线性层融合，最终生成更全面的表示。多头注意力不仅增强了模型对复杂依赖关系的理解，还在自然语言处理任务如机器翻译和阅读理解中表现出色。通过多头自注意力机制，模型在同一序列内部进行多角度的注意力计算，进一步提升了表达能力和泛化性能。

　　自注意力机制（Self-Attention）最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究，但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性，捕捉复杂依赖关系，并支持并行化训练，显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU，自注意力机制在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询（Q）、键（K）和值（）向量，计算缩放点积注意力得分，应用Softmax归一化，以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力，带来了更精准的服务。

　　通义灵码2.0来了，成为全球首个同时上线JetBrains和SCode的AI 程序员产品！立即下载更新最新插件使用。

　　本文整理自阿里云产品经理李昊哲在Flink Forward Asia 2024流批一体专场的分享，涵盖实时湖仓发展趋势、基于Flink搭建流批一体实时湖仓及Materialized Table优化三方面。首先探讨了实时湖仓的发展趋势和背景，特别是阿里云在该领域的领导地位。接着介绍了Uniflow解决方案，通过Flink CDC、Paimon存储等技术实现低成本、高性能的流批一体处理。最后，重点讲解了Materialized Table如何简化用户操作，提升数据查询和补数体验，助力企业高效应对不同业务需求。

　　阿里云百炼xWaytoAGI共学课DAY1 - 必须了解的企业级AI应用开发知识点

　　本课程旨在介绍阿里云百炼大模型平台的核心功能和应用场景，帮助开发者和技术小白快速上手，体验AI的强大能力，并探索企业级AI应用开发的可能性。

　　K8S之yaml 文件详解（pod、deployment、service）

　　AI大咖专访丨阿里靖世：博士的研究同样可以在工业界做，更可以影响亿万人的生活！

　　Swin Transformer实战：使用 Swin Transformer实现图像分类

　　阿里成立独立芯片公司“平头哥”；城市大脑2.0发布；马云谈新制造 云栖大会集锦

　　APUE-文件和目录（二）函数access,mask,chmod和粘着位

　　mac git clone命令提示: Permission denied (publickey).问题修复

　　【Azure APIM】APIM服务配置网络之后出现3443端口不通，Management Endpoint不健康状态