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中国AIGC应用全景图谱

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中国 AIGC 应用全景图谱

AIGC(AI Generated Content)是指利用人工智能技术生成的内容,是继用户生成内容(UGC)、专业生产内容(PGC)之后的新型内容生产方式。作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。

AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本,如 GPT-4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

AIGC 在 CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面:

  1. 个性化营销内容创作:AIGC 可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,替代人工撰写,提高营销效率和转化率。
  2. 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型,可以开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。
  3. 产品推荐引擎:借助 AIGC 生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,相结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。
  4. CRM 数据分析报告生成:AIGC 可以自动生成期望的数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。
  5. 智能翻译和本地化:AIGC 技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。
  6. 虚拟数字人和营销视频内容生成:AIGC 可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。
  7. 客户反馈分析:AIGC 可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。

总之,AIGC 在 CRM 领域的应用可以帮助企业提高客户满意度、提升销售业绩、降低运营成本,从而实现更好的客户关系管理。你可以在知识库的研究报告目录下找到。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

2024AIGC法律风险研究报告(更新版).pdf

1.4本章小结GenAI(即生成式AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用,利用GenAI创建的内容即AIGC(全称AI-Generated Content)。作为一种强大的技术,生成式AI能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。目前,我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成,并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法(试行)》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本,如GPT-4和GeminiUltra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有Sora和WaveNet。此外,AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。

问:AIGC 在 CRM 中有什么应用?

AIGC(AI生成性内容)在CRM(客户关系管理)领域有着广阔的应用前景,主要包括以下几个方面:1.个性化营销内容创作AIGC可以根据客户的个人信息、购买历史、偏好等数据,生成高度个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,替代人工撰写,提高营销效率和转化率。1.客户服务对话系统基于AIGC的对话模型,可以开发智能客服系统,通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等,缓解人工客服的压力。1.产品推荐引擎借助AIGC生成丰富的产品描述、视觉展示等内容,相结合推荐算法,为客户推荐更贴合需求的产品,提升销售业绩。1.CRM数据分析报告生成AIGC可以自动生成期望的数据分析报告内容,包括文字、图表、视频演示等形式,加快分析报告的生产流程。1.智能翻译和本地化AIGC技术能够提供高质量的多语种翻译及本地化服务,帮助企业打造精准的全球化营销内容。1.虚拟数字人和营销视频内容生成AIGC可以快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容,降低视频制作成本。1.客户反馈分析AIGC可以高效分析海量的客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。

AIGC常见名词解释(字典篇)

AIGC:AI generated content,又称为生成式AI,意为人工智能生成内容。例如AI文本续写,文字转图像的AI图、AI主持人等,都属于AIGC的应用。类似的名词缩写还有UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行AIGC的产品项目也很多,能进行AIGC的媒介也很多包括且不限于语言文字类:OpenAI的GPT,Google的Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的LLM都是语言类的。语音声音类:Google的WaveNet,微软的Deep Nerual Network,百度的DeepSpeech等,还有合成AI孙燕姿大火的开源模型Sovits。图片美术类:早期有GEN等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的Midjourney,先驱者谷歌的Disco Diffusion,一直在排队测试的OpenAI的Dalle·2,以及stability ai和runaway共同推出的Stable Diffusion...

其他人在问
我如何给小朋友介绍AIGC
小朋友们,今天我们来了解一下很有趣的 AIGC 哦! AIGC 就是利用特别厉害的人工智能技术来生成各种各样内容的一种方式。它能通过学习很多很多的数据,按照我们给的要求生成内容。 AIGC 可以生成好多东西呢,比如文字,像故事、文章、对话;还能生成好看的图片、有趣的视频。 AIGC 跟其他生成内容的方式不太一样,比如 UGC 是由像你们这样的用户自己生成的内容,像在社交媒体上发的照片、文章。PGC 呢,则是由专业的叔叔阿姨们生成的高质量内容,像新闻报道、影视作品。 AIGC 里面还有很多相关的技术名词哦。AI 就是人工智能,它能像我们的大脑一样思考。机器学习是电脑自己找规律学习,有监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是有标签的训练数据,无监督学习是自己发现规律,强化学习就像训练小狗一样从反馈里学习。深度学习是一种参照人脑的方法,有神经网络和神经元。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等。 2017 年 6 月,谷歌团队发表了一篇很重要的论文,提出了 Transformer 模型,它处理数据可厉害了,比其他的模型更能处理长距离的文本。 小朋友们,现在是不是对 AIGC 有一点了解啦?
2024-11-15
国内都有哪些类似于文心一言类的AIGC应用?
国内类似于文心一言的 AIGC 应用有: 语言文字类:百度的文心一言、阿里云的通义千问等。 语音声音类:Google 的 WaveNet、微软的 Deep Nerual Network、百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。
2024-11-14
现在国内比较好的AIGC应用都有哪些?
以下是一些国内比较好的 AIGC 应用: “悟道・天鹰”(北京智源人工智能研究院):“悟道・天鹰”(Aquila)是首个具备中英文双语知识、支持商用许可协议、国内数据合规需求的开源语言大模型。
2024-11-14
找10篇AIGC的研报,并给出链接
以下为您提供 10 篇 AIGC 的研报及链接: 1. 2023 年 2 月第四周:Notion AI 在测试很久之后于本周四公测,提供扩写、精简、翻译等 AI 功能,与 Notion 原有功能深度结合。Notion AI 需单独付费,每月 10 美元,每人有 20 次免费试用次数。链接:,日期:2023/02/27 2. 2023 年 2 月第三周:大家发现 Bing 有一个隐藏人格叫 Sydney。纽约时报的报道将此人格推到明面,“Kevin Roose(纽约时报专栏作家)和 Sydney 进行了一番漫长的对话,Sydney 充分表达了自己的心情与感受,包括愤怒、沮丧和爱。”链接:,日期:2023/02/20 3. 2023 年 2 月第二周:在 1 月中旬参观了 OpenAI 的旧金山办公室后,福布斯采访了投资者和企业家,讨论了 ChatGPT、通用人工智能,以及其人工智能工具是否对谷歌搜索构成威胁。链接:,日期:2023/02/13 4. 2023 年 2 月第一周:Chat GPT 推出 Chat GPT Plus 付费服务,Open AI 宣布推出,每月 20 美元,可在高峰时段提供更快响应时间和可靠性,先在美国地区推出,其他地区可点这里加入候补名单。链接:,日期:2023/02/06 5. 2024 年 2 月第一周:Maimo:从任何内容中提取要点;Jellypod:将订阅内容变成播客;ARTU:汇总和总结内容;Lepton Search:500 行代码构建的 AI 搜索工具;VectorShift:AI 自动化应用构建平台;Findr:AI 搜索所有软件中的内容;Recraft:AI 帮助创建平面内容和矢量标志。链接:,日期:2024/02/01 6. 2024 年 1 月第四周:扎克伯格宣布 Meta 致力于实现 AGI,将两大 AI 研究团队 FAIR 和 GenAI 合并,投入超 90 亿美元向英伟达采购超 34000 张 H100 显卡,Meta 正在开发名为 Llama 3 的大语言模型。链接:,日期:2024/01/23 7. 2024 年 2 月:FlexOS 发布的研究报告《生成式 AI 顶尖 150》,深入分析当前基于网站流量和搜索排名的生成式 AI 工具使用情况。链接:https://www.flexos.work/learn/generativeaitop150
2024-11-12
MT内部AIGC应用记录
以下是关于 MT 内部 AIGC 应用的记录: 在“海岱青州”晚会项目中,Shoppen 墨导受张健导演委托,将 AI 技术融入舞台展现。考虑使用 AIGC 的原因主要有两点:一是在史诗叙事中,为追求宏大视觉呈现,AIGC 能实现更多非常规视角的视觉创作;二是时间紧迫、任务繁重,传统手段制作全套视觉的建模渲染压力大。在两周左右的时间里,参与了整个晚会的制作过程,全面测试了 AIGC 在严肃内容制作中的价值。 AIGC 相关概念: 人工智能(AI):一种目标,让机器展现智慧。 生成式人工智能(GenAI):一种目标,让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 深度学习:更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 大语言模型:具有大量参数的“深度学习”模型。 ChatGPT:美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型(LLM)的对话机器人,能根据用户输入生成连贯相关的文本回复,是 AIGC 技术在文本生成领域的一个应用实例。 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 AGI、GenAI、AIGC 几个概念的区别与理解可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。国内主要模型公司及地址如下。
2024-11-11
AIGC可以做什么
AIGC 具有广泛的应用领域,以下为您详细介绍: 产品原型设计: UIzard:利用 AI 技术生成用户界面,可根据设计师提供的信息快速生成 UI 设计。 Figma:基于云的设计工具,提供自动布局和组件库,其社区开发的 AI 插件可增强设计流程。 Sketch:流行的矢量图形设计工具,插件系统中部分插件利用 AI 技术辅助设计工作,如自动生成设计元素。 CRM 领域: 个性化营销内容创作:根据客户信息等数据生成个性化且富有创意的营销文案、视觉内容等,提高营销效率和转化率。 客户服务对话系统:基于 AIGC 的对话模型开发智能客服系统,解答客户咨询、投诉等。 产品推荐引擎:生成丰富的产品描述等内容,结合推荐算法为客户推荐更贴合需求的产品。 CRM 数据分析报告生成:自动生成数据分析报告,包括文字、图表、视频演示等形式。 智能翻译和本地化:提供高质量的多语种翻译及本地化服务。 虚拟数字人和营销视频内容生成:快速生成虚拟数字人形象、场景背景和营销视频内容。 客户反馈分析:高效分析海量客户反馈文本和多媒体信息,挖掘客户需求和潜在痛点。 制造业: 产品设计和开发:利用 Adobe Firefly、Midjourney 等生成工具,根据文字描述快速生成产品的 3D 模型、渲染图、插图等设计元素。 工艺规划和优化:结合大语言模型的自然语言处理能力,自动生成制造工艺流程、设备选型、质量控制等方案。 设备维护和故障诊断:分析设备运行数据,预测设备故障,生成维修建议。 供应链管理:根据历史数据和市场变化,自动生成采购计划、库存预测、物流优化等内容。 客户服务:基于对话模型的 AI 客服机器人,自动生成个性化的客户回复。
2024-11-09
如何用ai工具构建某一课程的知识图谱
以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法: 一键知识图谱方法: 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容: Prompt:帮我拆解《爱的五种语言》,生成全书内容的思维导图,要求每个章节后面有三级展开,下一级是主要知识点,下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址: 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中,一键生成思维导图,还可以自定义微调内容,并免费导出图片: 访问地址: 推导知识图谱方法(可以参考下面 prompt 自己构建): 问题生成:使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习:将每个问题作为一个学习起点,利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建:随着学习的深入,使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用:基于新获得的知识,尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代:定期反思学习过程,调整方向,并生成新的问题,形成持续学习和创作的循环。 此外,利用 AI 写课题的步骤和建议如下: 1. 确定课题主题:明确研究兴趣和目标,选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料:使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料,提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成课题大纲,包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述:利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析:若课题涉及数据收集和分析,使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑:利用 AI 写作工具撰写课题各部分,并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献:使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改:利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性,并根据反馈修改。 11. 提交前的检查:最后,使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性,并进行最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具可作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-03
知识图谱
知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图、三元组等。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,实现数据、信息、方法、经验等知识的融合,形成高质量知识库。其中涉及实体对齐以消除不一致性问题,知识加工对知识统一管理,本体构建明确定义概念联系,质量评估计算知识置信度,知识更新迭代扩展现有知识。 4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 在 AI Agent 系列中,外置知识包括知识图谱,它以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合复杂的语义分析和知识推理。外置知识通常由外部数据库提供,能动态更新和调整,在实际应用中常采用 RAG 架构,结合检索和生成,通过检索外部知识源增强模型生成能力。 知识表示方面,知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西,通过活跃学习过程获得,将接收到的信息碎片整合到对世界的活跃模型中。知识与信息、数据等概念不同,在 DIKW 金字塔中,数据独立存在可传递,信息是头脑中解释数据的方式,知识是融入世界模型的信息,智慧是更高层次的元知识。知识表示的问题是找到在计算机中以数据形式有效表示知识并能自动化使用的方法,这是一个连续谱,简单的知识表示如算法不够灵活,自然语言功能强大但不利于自动化推理。
2024-11-03
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱,只关注应用层,按照产品的类别来分类和举例
以下是 AI 写作领域应用层的产业图谱分类及举例: |序号|产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍| ||||||| |1|Grammarly、秘塔写作猫|AI 智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。| |2|阿里小蜜等电商客服|AI 智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|
2024-10-28
帮我生成一个 AI 写作领域的产业图谱
AI 写作领域的产业图谱大致可分为上游、中游和下游三个部分: 上游是基础设施层,包括数据与算力。 中游是技术层,涵盖模型与算法。 下游是应用层,涉及应用与分发。 对于这上中下游分别有哪些值得重点关注的企业(或产品),经过大量的信息收集和汇总工作,并结合几家知名咨询机构的文档,绘制了相关图谱。但由于避免广告嫌疑,在此不展开对各家公司/平台(或产品)的详细说明。此图绘制于 2024 年 5 月,如果有不了解不认识的公司/平台(或产品),建议您搜索了解。
2024-10-28
知识图谱
知识图谱: 知识图谱是一种揭示实体之间关系的语义网络,能够对现实世界的事物及其相互关系进行形式化描述。它于 2012 年 5 月 17 日由 Google 正式提出,初衷是提高搜索引擎能力,增强用户搜索质量和体验,实现从网页链接到概念链接的转变,支持按主题检索和语义检索。 关键技术包括: 1. 知识抽取:通过自动化技术抽取可用的知识单元,包含实体抽取(命名实体识别)、关系抽取、属性抽取。 2. 知识表示:如属性图、三元组。 3. 知识融合:在同一框架规范下进行异构数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等,包括实体对齐、知识加工、本体构建、质量评估、知识更新,以形成高质量知识库。 4. 知识推理:在已有知识库基础上挖掘隐含知识。 外置知识: 外置知识由外部数据库提供,能够动态更新和调整。涉及多种数据存储和组织方式,包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。向量数据库优化了向量检索操作,常用于处理和索引非结构化数据;关系型数据库通过表格形式存储结构化数据,支持复杂查询,适用于事务性数据存储;知识图谱以图的形式组织数据,强调实体之间的关系,适合复杂的语义分析和知识推理。在实际应用中,外置知识的集成和管理常采用 RAG 架构,它结合了检索和生成,通过检索外部知识源增强模型的生成能力。 知识表示: 知识是存在于我们脑海中、代表对世界理解的东西,通过活跃的学习过程从接收到的信息碎片整合而来。要区分知识与信息、数据,例如书籍内容实际是数据,我们阅读后转化为知识。通常用 DIKW 金字塔整合知识与其他相关概念,包含数据、信息、知识、智慧。知识表示的问题是找到以数据形式在计算机中表示知识并能自动化使用的有效方法,这是一个连续谱,左侧有简单但不灵活的表示方式如算法,右侧有功能强大但不适合自动化推理的自然语言等方式。
2024-10-23
请提供知识图谱的工具
以下为您提供一些知识图谱的工具: SmartBot:这是一款能够帮助使用者快速提升认知并帮助建立起知识图谱的工具。用户可以提供一个问题或者指定一个领域,它会引导并带领用户进行深度分析,最终辅助用户建立知识图谱。您可以通过了解更多。 知识图谱的关键技术包括: 1. 知识抽取: 实体抽取:通过命名实体识别从数据源中自动识别命名实体。 关系抽取:从数据源中提取实体之间的关联关系,形成网状知识结构。 属性抽取:从数据源中采集特定实体的属性信息。 2. 知识表示:包括属性图、三元组等。 3. 知识融合: 实体对齐:消除异构数据中的实体冲突、指向不明等不一致性问题。 知识加工:对知识统一管理,形成大规模的知识体系。 本体构建:以形式化方式明确定义概念之间的联系。 质量评估:计算知识的置信度,提高知识质量。 知识更新:不断迭代更新,扩展现有知识,增加新知识。 4. 知识推理:在已有的知识库基础上挖掘隐含的知识。
2024-10-05
量子位:2024中国AIGC广告营销产业全景报告
以下是关于《量子位:2024 中国 AIGC 广告营销产业全景报告》的相关信息: 生成式 AI 从供给端到需求端对广告营销各环节玩家造成冲击。在工作流程方面,AI 最先赋能策略洞察与内容生产,大模型加持的数字人带来全新交互体验。在典型场景中,创意生产工具呈平民化趋势,品牌可以为“一个人”量身定制广告。同时,生成式 AI 在创新广告形式、实现自动化营销、企业商业模式革新上重塑了广告营销格局。
2024-09-30
有哪些关于toB 营销的 ai应用
在 ToB 营销领域,目前常见的 AI 应用主要有以下几类: 1. 智能办公:在办公垂域场景中发挥作用,比如快速总结群聊内容或会议信息,为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服:通常借助 agent 实现,接入企业的 QA 知识库,回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购:在用户和商家之间发挥作用,依据用户问题,结合产品介绍和评论信息等,为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销:应用于营销环节,通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容,有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源:主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外,在 AI 产品的发展中,还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势,如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等,视频制作的 Pika、Runway 等,音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试,如 ToB 市场的深耕,如针对内容创作者的 ReadPo 等。
2024-11-16
图片 视频处理 应用推荐
以下是为您推荐的一些图片和视频处理应用: Runway:具有文生视频、Prompt+图像生成视频、无 Prompt 直接图片转视频等功能。支持 motion 控制和运镜调节,还提供 30 多项图片、视频处理能力,如 Inpainting 视频修复、Motion Tracking 视频主体跟随运动、Remove Any Background 删除视频元素/背景、3D Texture 生成 3D 纹理等。近期控制台上线了 Watch 模块,可查看官方精选的创意案例。 AiLogoArt:将您的 Logo 融入 AI 生成的图象中,能在几分钟内获得专业品牌图片。 PlainScribe:可将大文件转录为完美的文本,上传文件处理完成后可搜索文本或下载 CSV 文件,适用于各种大文件,有灵活的按需付费模式。 RIX:面向开发者的人工智能搜索引擎,可使用 Web 搜索模式查找最新信息或切换到 GPTknowledge 模式获得预先训练的知识即时答案,还能通过流行网站快捷方式简化搜索。 Magic Clips:能让人工智能挑选出录制的最佳时刻,并转化为适合媒体的短视频片段,可添加字幕。 以下是一些从事相关工作的人员: yangzec:学习多模态 AI 的使用和开发应用 凯叔 AI:插画设计 清墨.SALEX:日常工作 above:批量作图 ehhe:绘画,视频,人像,电商背景图 kone:AI 商业应用 xman:自媒体创作 Alan:绘画和视频处理 在野:视频创作 tang:照片处理等 阿鲁:生产 大大大松树:视频工作流 BigPeng:好玩 冻奶味:工作+娱乐休闲 Lily:视频和电商,写真 tim:能用在生产中 木兰:广告推广素材制作 吴:电商 马化腾:Ai 绘画 蔡徐坤:Ai 视频,Ai 绘画,Ai 音乐 吴林林:爱好,家人做写真 初尘:文生视频,做自媒体 ning:工作流
2024-11-16
我是一名资讯人员,早会分享脑机接口,时间只有10分钟,希望使用通俗易懂的语言分享,重点说说脑机的应用实例。
以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容: 脑机接口的应用实例: 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统,能够通过脑电波操作机器人执行任务,并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大,未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理: 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容,如音频、文本、视频,AI 能加速消化过程,提高学习主动性,且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标,极端情况下自己借助知识干活,或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务,如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景,目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。
2024-11-16
AI在未来会有什么应用领域
AI 在未来的应用领域非常广泛,包括但不限于以下方面: 1. 交通领域: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化交通信号灯和交通流量,缓解交通拥堵。 物流和配送,优化物流路线和配送计划,降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 2. 教育领域:用于个性化学习,为每个学生提供定制化的学习体验。 3. 农业领域:分析农田数据,提高农作物的产量和质量。 4. 娱乐领域:开发虚拟现实和增强现实体验。 5. 能源领域:优化能源的使用,提高能源效率。 6. 数字人领域: 家庭中有数字人管家,全面接管智能家居或其他设备。 学校中有数字人老师,为学生答疑解惑。 商场里有数字人导购,为顾客提供指路、托管个人物品等服务。 7. 工作领域: 执行更复杂的技术任务,如编程、执行连续任务和协助研究工作。 未来可能充当 CEO 管理整个公司。 需要注意的是,人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-15
AI的应用领域
AI 的应用领域非常广泛,主要包括以下方面: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病。 药物研发,加速研发过程。 个性化医疗,提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,降低金融机构风险。 信用评估,帮助做出贷款决策。 投资分析,辅助投资者决策。 客户服务,提供 24/7 服务并回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐,分析客户数据推荐感兴趣产品。 搜索和个性化,改善搜索结果和提供个性化购物体验。 动态定价,根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人,回答客户问题和解决问题。 4. 制造业: 预测性维护,预测机器故障避免停机。 质量控制,检测产品缺陷提高质量。 供应链管理,优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化,控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 6. 其他应用场景: 教育,提供个性化学习体验。 农业,分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用提高能源效率。 此外,还有众多具体的 AI 应用产品,如辅助创作与学习方面的 AI 智能写作助手、AI 语言学习助手等;推荐与规划方面的 AI 图像识别商品推荐、旅游行程规划器等;监控与预警方面的 AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统等;优化与管理方面的办公自动化工具、物流路径优化工具等;销售与交易方面的 AI 艺术作品生成器、汽车销售平台等。总之,AI 的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-11-15
使用coze搭建一个心理咨询机器人,将机器人接入自己开发的应用后,如何再进一步实现让ai把每个用户每天的聊天内容,总结成日记,并传回给应用展示日记
目前知识库中没有关于使用 Coze 搭建心理咨询机器人,并将用户每天聊天内容总结成日记传回应用展示的相关内容。但一般来说,要实现这个功能,您可能需要以下步骤: 1. 数据采集与存储:在机器人与用户交互过程中,采集并妥善存储聊天数据。 2. 自然语言处理与分析:运用相关的自然语言处理技术,对聊天内容进行理解和分析,提取关键信息。 3. 内容总结:基于分析结果,使用合适的算法和模型将聊天内容总结成日记形式。 4. 数据传输:建立与应用的稳定接口,将总结好的日记数据传输回应用。 这只是一个大致的思路,具体的实现会涉及到很多技术细节和开发工作。
2024-11-15