Hackathon 團隊主題簡單介紹
1. 📚 Revision: AI助力，告別教科書偏見！讓知識更公平、更包容 🤝
2. 🤖 AgentOS: 用自然語言創建AI工作流，彷彿擁有了自己的AI員工團隊 💼
3. 🏙️ Skyline: 智慧城市新革命！AI模擬市民行為，優化交通減少碳排 🚗💨
4. 📞 Spark: 銷售話術不再難！AI分析對話，助你成為銷售高手 📈
5. 🎧 Hear Me Out: 客服體驗大躍進！AI情緒分析，讓每通電話都賓至如歸 😊
6. 🚨 Dispatch AI: 911求救無需等待！AI接線員24/7待命，爭分奪秒救援 ⏱️
7. 🤟 ASL Bridgeify: 手語學習新紀元！AI即時反饋，溝通無障礙 🗣️
8. 🌿 Green Wise: 購物也能救地球！AI推薦低碳商品，輕鬆減少碳足跡 🛍️
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Revision
用於幫助STEM教科書作者檢測和減少教科書中的偏見,以創造更具包容性的教育內容。
特點:
1. 針對教科書出版商作為目標客戶
2. 在教科書的寫作和修訂階段使用
3. 檢測性別、種族、政治等多方面的偏見
4. 提供實時偏見檢查和評分
5. 使用機器學習模型和大型語言模型進行偏見識別
6. 整合了情感分析功能
7. 包含一個聊天機器人,可以提供更多關於未被廣泛認可的科學家的信息
用AI幫忙了什麼:
1. 自動化偏見檢測過程,減少人工審查時間和成本
2. 使用機器學習模型識別文本中的偏見
3. 利用大型語言模型進行內容分析
4. 通過API(如Hume API)進行情感分析
5. 提供聊天機器人功能,幫助作者獲取更多關於多元科學家的信息,以平衡內容表述
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AgentOS
一個多代理工作流程平台,使用自然語言來創建和管理複雜的AI輔助任務。
特點:
1. 允許用戶通過自然語言快速創建多代理工作流程
2. 模仿人類組織結構,包括管理者、工人和實習生等角色
3. 能夠處理複雜的多步驟任務,如稅務準備和會計
4. 提供工具箱功能,允許用戶創建自定義工具
5. 支持垂直和水平擴展的複雜組織結構
6. 適用於各種規模的企業和個人用戶
7. 旨在使非技術人員也能輕鬆使用LLM技術
用AI幫忙了什麼:
1. 自動化複雜的工作流程,如財務分析、市場研究等
2. 使用多個AI代理協作完成任務,每個代理專注於特定技能
3. 通過自然語言界面簡化了AI工具的創建和使用過程
4. 為各行各業的用戶(如美髮沙龍老闆、JP摩根分析師、農民市場賣家等)提供AI輔助解決方案
5. 幫助用戶快速生成報告、分析和營銷材料
AgentOS的目標是democratize(民主化)LLM技術的使用,讓各種規模的企業和個人都能夠輕鬆利用AI來提高生產力和解決複雜問題。
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Skyline
一個城市優化和建模平台,使用代理人模擬來優化交通和公共運輸系統。
特點:
1. 利用人工智能代理模擬城市居民的行為和移動模式
2. 分析人口普查數據,包括年齡、性別、收入等信息
3. 創建500個獨特的代理人,每個代理人代表不同的市民
4. 使用鏈式思維(Chain of Thought)為每個代理人模擬日常生活
5. 採用近端策略分析器(proximal policy analyzer)來創建最佳路線模擬
6. 包含碳排放成本分析機制
7. 能夠根據模擬結果生成優化的公共交通系統
用AI幫忙了什麼:
1. 模擬大量市民的日常行為和移動模式
2. 分析複雜的城市數據,找出移動模式和趨勢
3. 優化交通路線,以減少碳排放和提高效率
4. 預測城市變化並提出優化建議
5. 通過機器學習模型分析和預測碳排放情況
6. 自動生成最佳公共交通系統方案
Skyline的目標是將城市從靜態結構轉變為能夠根據居民需求進行優化和擴展的動態系統。通過這種方法,他們旨在提高城市的移動性並減少碳排放,特別是針對像洛杉磯這樣的大型城市。該平台的核心是人類行為建模,通過理解和預測人類行為來優化城市系統。
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Spark
一個針對新興企業家和年輕企業家的AI輔助銷售培訓和分析平台。
特點:
1. 分析電話銷售對話的錄音文字稿
2. 評估對話中的情緒變化
3. 提供有建設性的反饋和改進建議
4. 自動生成基於對話趨勢的觸發點(triggers)
5. 使用RAG(檢索增強生成)技術整合公司知識、目標受眾和定價信息
6. 提供基於使用量的分層定價模式
用AI幫忙了什麼:
1. 分析銷售對話中每句話的情緒變化
2. 識別出引起客戶興趣增加或減少的關鍵點
3. 自動生成銷售對話中的關鍵觸發點
4. 提供個性化的銷售建議和改進意見
5. 分析大量銷售對話數據,找出成功模式
6. 結合公司特定信息,提供更準確的銷售建議
Spark的目標是幫助缺乏銷售經驗的新興企業家(如工程師和創業者)提高他們的冷電銷售技巧。通過AI分析,該平台能夠快速識別有效的銷售策略,幫助用戶避免長時間的試錯過程。該團隊計劃未來擴展到呼叫中心和銷售團隊,以提高整個組織的銷售效率。
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Hear Me Out
一個AI驅動的客戶服務管道優化系統,專注於改善客服電話匹配和提供情緒可視化數據。
特點:
1. 改進的初始機器人電話系統,能夠以同理心的方式與客戶互動
2. 為企業提供通話體驗數據和客服代表工作負荷的可視化
3. 使用Hume的API來測量客戶和客服代表的情緒變化
4. 基於多項因素(如通話時長、情緒變化、整體結果)生成通話評分
5. 智能匹配系統,根據客戶和客服代表的情緒狀態進行最佳匹配
6. 採用解耦的微服務架構
用AI幫忙了什麼:
1. 分析初始機器人通話中客戶的情緒,生成客戶可接受性(agreeability)評分
2. 實時監測和分析整個通話過程中的情緒變化
3. 基於複雜因素自動生成每次通話的評分
4. 使用自定義模型,根據情緒和能量水平匹配客戶與客服代表
5. 動態調整客服代表的工作負荷和匹配策略,基於他們當天的表現和狀態
6. 提供全面的通話數據分析,幫助企業改進客戶服務
Hear Me Out的目標是通過AI技術優化客戶服務流程,提高客戶滿意度並改善客服代表的工作體驗。該系統旨在解決常見的客戶服務問題,如錯誤的轉接、客戶與客服之間的情緒不匹配等,從而為雙方創造更好的通話體驗。
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Dispatch AI
世界首個AI驅動的911緊急呼叫操作員系統。
特點:
1. 在人工操作員忙碌時接聽911電話,消除等待時間
2. 由兩個主要組件構成:語音AI和操作員儀表板
3. 語音AI可評估來電者情況,提取位置信息,並直接派遣急救人員
4. 操作員儀表板提供所有進行中通話的鳥瞰圖
5. AI自動將通話按嚴重程度或優先級分類
6. 自動提取位置信息並提供實時通話記錄
7. 一鍵式派遣警察、消防員或醫護人員的功能
8. 考慮來電者情緒,在必要時提供安撫
用AI幫忙了什麼:
1. 自動接聽和處理緊急呼叫,減少等待時間
2. 分析來電者情緒,提供適當的回應
3. 自動提取和顯示關鍵信息(如位置)
4. 對通話進行實時轉錄和分類
5. 基於500多個911通話樣本進行模型微調,以理解正確的處理協議
6. 能夠處理各種可能的緊急情況,包括誤報
Dispatch AI的目標是解決911呼叫中心人手不足的問題,特別是在像奧克蘭這樣平均等待時間超過60秒的地方。通過引入AI系統,他們希望消除等待時間,提高緊急服務的效率和有效性。該系統在設計時考慮了倫理和安全保障,旨在成為人工操作員的有力補充,而不是替代。
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ASL Bridgeify
新一代的互動式美國手語(ASL)學習平台。
特點:
1. 使用三種專有AI模型:
- 隨機森林算法：將姿勢估計幀映射到字母A-Z
- LSTM模型：捕捉序列依賴性，將手部姿勢坐標映射到實際單詞
- 個性化RAG（檢索增強生成）模型：利用ASL學習特定的PDF資料
2. 使用MediaPipe庫進行手部關鍵點提取
3. 提供不同模塊學習字母、符號和句子
4. 實時ASL練習功能，可即時捕捉用戶手語並提供準確度反饋
5. 包含數百個手語單詞的視頻教學資源
6. 將來可能整合YouTube轉錄內容到向量維度模型中
用AI幫忙了什麼:
1. 自動識別和評估用戶的手語姿勢
2. 將複雜的手部動作轉換為對應的字母和單詞
3. 提供個性化的學習體驗，基於RAG模型和特定ASL學習資料
4. 實時分析和反饋用戶的手語表現
5. 處理和轉化大量ASL學習資料，如PDF手冊和潛在的視頻轉錄
ASL Bridgeify的目標是為日益增長的ASL學習需求提供一個全面的解決方案。考慮到預計有超過10億人可能存在某種聽力損失，以及ASL作為第三大學習語言的地位，該平台旨在填補現有語言學習平台（如Duolingo）在ASL方面的空白。
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Green Wise
幫助消費者減少碳足跡的AI驅動平台。
特點:
1. 無縫整合現有的客戶購買模式,如收據、電子郵件
2. 與Apple Pay、Amazon和Square集成,自動獲取用戶的購買信息
3. 使用向量化技術比較用戶購買的產品與數據庫中的產品
4. 擁有超過10,000種產品的碳足跡數據庫
5. 提供具有較低碳足跡的替代產品建議
6. 使用向量嵌入確保相似度評分的準確性
7. 提供真實的碳預測,而非基於LLM的可能產生幻覺的結果
用AI幫忙了什麼:
1. 自動分析用戶的購買行為及其碳足跡
2. 使用向量化技術比較產品,找出相似但碳足跡較低的替代品
3. 提供準確的碳足跡估算和產品相似度評分
4. 自動化處理大量產品數據和用戶購買信息
5. 為用戶提供個性化的低碳替代品建議
Green Wise的目標是讓消費者能夠輕鬆地做出對環境更友好的購買決策。通過提供簡單的替代選擇(如從牛肉換成雞肉),平台旨在幫助用戶大幅減少其碳足跡。演講者強調,即使是小改變也能對個人的碳足跡產生巨大影響。
