有对用户画像洞察的AI工具吗

以下是一些辅助输出 3D 模型资源的 AI 工具推荐： 1. @CSM_ai：可以将文本、图像或草图转换为 3D 素材。体验地址：https://cube.csm.ai 。 2. Move AI 推出的 Move API：能从 2D 视频生成 3D 运动数据，支持多种 3D 文件格式导出，为 AR 应用、游戏开发等提供高质量 3D 运动数据。网址：https://move.ai/api 。 3. ComfyUI 3D Pack：可快速将图片转换为 3D 模型，支持多角度查看，使用 3D 高斯扩散技术提升模型质量，支持多种格式导出，集成先进 3D 处理算法。网址：https://github.com/MrForExample/ComfyUI3DPack/tree/main 。 4. Medivis 的 SurgicalAR 手术应用：将 2D 医疗图像转化为 3D 互动视觉，提高手术精度，支持 3D 模型的放大、缩小、旋转，精确手术计划。网址：https://t.co/3tUvxB0L4I 。 5. Media2Face：3D 面部动画创造工具，根据声音生成同步的 3D 面部动画，允许个性化调整，如情感表达，应用于对话场景、情感歌唱等多种场合。网址：https://sites.google.com/view/media2face 、https://arxiv.org/abs/2401.15687 、https://x.com/xiaohuggg/status/1752871200303480928?s=20 。 6. SIGNeRF：在 3D 场景中快速生成和编辑对象，新增或替换场景中的物体，新生成场景与原场景无缝融合。网址：https://signerf.jdihlmann.com 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744950363667759474?s=20 。 7. Luma AI 发布的 Genie 1.0 版本：文本到 3D 模型转换工具，生成详细逼真的 3D 模型，支持多种 3D 文件格式，获得 4300 万美元 B 轮融资。网址：https://lumalabs.ai/genie?view=create 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744892707926122515?s=20 。 8. BakedAvatar 动态 3D 头像：从视频创建逼真 3D 头部模型，实时渲染和多视角查看，兼容多种设备，交互性编辑。网址：https://buaavrcg.github.io/BakedAvatar/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1744591059169272058?s=20 。 此外，在 CAD 领域，也存在一些 AI 工具和插件可以辅助或自动生成 CAD 图，例如： 1. CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，为 AI 添加 92 个绘图和编辑工具，包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360：集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件，能创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂的 CAD 模型，包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD：基于 AI 的 CAD 软件，可根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型，适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 一些主流 CAD 软件，如 Autodesk 系列、SolidWorks 等，提供了基于 AI 的生成设计工具，能根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能，对于 CAD 初学者，建议先学习基本的 3D 建模技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。

对于 AI 小白来说，想要浏览了解 AI 的最新资讯，可以参考以下方法： 1. 持续学习和跟进：AI 是一个快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。您可以关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 2. 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 3. 关注腾讯研究院开发的一系列专业的 AI 资讯产品，如： AI 每日速递，一份高度凝练的日报产品，帮助您用 3 5 分钟快速掌握 AI 领域当日十大关键进展。 AI 每周 50 关键词，作为周报产品，基于 AI 速递内容构建。通过梳理一周热点关键词并制作可交互索引，为研究者提供便捷的“检索增强”工具，助力快速定位所需信息。 科技九宫格，一档短视频栏目，以 3 5 分钟视频形式解读科技热点与关键技术原理。通过可视化呈现，促进您对前沿技术的理解与讨论。 4. 您还可以通过以下友情链接获取最新资讯：

以下为您提供一些 AIGC 教程相关的内容： 1. 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛： 10 月 19 日：EM7，南柒（） 10 月 23 日：从构思到可视化——AI 脚本与分镜创作（），嘉宾为娜乌斯嘉，是 AI 绘画知名 UP 主、全网粉丝 20w、国内首批 AIGC 应用研究先驱者、模型师、comfyUI 工程师、动画艺术和心理学双硕士。 11 月 01 日：AIGC 制作商业片进阶教程（ 11 月 7 日：AIGC 电影化叙事实战教程，嘉宾为 Joey，是莫奈丽莎工作室主理人、上影全球 AI 电影马拉松大赛最佳叙事奖导演、可灵星芒 AIGC 短剧获奖导演、资深创意广告人。 总奖金池百万元，机会就在眼前，准备好您的创意来瓜分百万奖池。 2. AIGC 电影化叙事实战教程： 第三部分：AIGC 电影化的快速技巧 分镜头脚本制作 GPTs：以 2024 AIGC 营销视频生态创新大赛的冰工厂赛道为例。 生图及生视频提示词制作 GPTs 音乐提示词制作 GPTs：参考 prompt 为请帮我制作一首短剧结尾部分转折的纯音乐背景音乐，内容是孙悟空中了圈套，被带上闪电禁锢，落入陷阱，坠入悬崖失去踪迹，希望风格新颖，带有电影感，时长 30s。参考给到的 prompt：Experimental oriental electronica, Intense suspense, Background music, BPM65, Thunderous crashes, Rapid descending synths。调整歌曲快慢技巧：修改 BPM，值越高节奏越快。 3. 上海国际 AIGC 大赛第三名—《嘉定汇龙》复盘： 由咖菲猫咪和三思完成。三思是中国做 stable diffusion 艺术字的高手，具体教程可在 WaytoAGI 查看。核心是让 AI 根据提供的框架生成对应的艺术形态，根据地名特色产业，找寻或炼制 lora，有的用即梦的通用模型生成。 用一镜到底完成全片内容和思想的浓缩，通过空中俯拍嘉定的古老街景呈现历史厚重感，转向现代都市繁荣景象，以 AI 生成的未来场景结尾。 音乐选择为开头增色，从古风音乐到现代电子乐的转换与画面切换契合。 开场部分结合应用了 comfyui 转绘、steerablemotion、runway 文生视频、图生视频等多种 AI 技术，最后通过合成剪辑拼合。 多人在线工作流：十个人的小组，素未谋面却要完成高度协同工作。

如果您想将 AI 赋能科研，可以从以下几个方面入手： 1. 探索科研新境界：借助 AI 助力创新，突破传统研究框架，赋予科研无限可能。 2. 揭开 AI 神秘面纱：掌握前沿技术，提升科研效率，让研究变得更智能、更高效。 3. AI 赋能科研：从理论到实践，深入了解人工智能的无限潜力，提升科研成果。 4. 创新与效率的碰撞：探索 AI 在科研中的应用，为您打开技术与智慧的新世界。 5. 未来科研的引擎：进行 AI 技术实操，助力您迈向前沿研究的新时代。 在软件方面，以下是一些可供利用的选择： 1. 对于个人用户，小模型（1.5B/7B/8B）在个人电脑上就能运行，能听懂人话，做简单问答，也适合做翻译、总结、改写，比如学校的自动答疑机、车载语音助手。 2. 中模型（14B/32B）需要专业服务器才能运行，相当于小学霸级 AI，能写代码、解数学题、写应用文，处理复杂说明书，比如帮程序员写代码、解答物理竞赛题。 3. 超大模型（70B/671B）需要科研实验室的超级电脑，能写精彩故事、论文报告，处理海量数据，做高端研究，比如分析全球气候数据、破解基因密码。 可用的途径包括： 1. https://bot.n.cn/ 2. 腾讯元宝（手机 APP） 3. http://metaso.cn（长思考） 4. API 接入法（详见相关图示）

LangChain 是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，旨在简化开发人员使用语言模型构建端到端应用程序的过程。 它具有以下特点和优势： 1. 提供一系列工具、组件和接口，使创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型支持的应用程序更易实现。 2. 核心概念包括组件和链，组件是模块化的构建块，链是组合在一起完成特定任务的一系列组件（或其他链）。 3. 具有模型抽象功能，提供对大型语言模型和聊天模型的抽象，便于开发人员选择合适模型并利用组件构建应用。 4. 支持创建和管理提示模板，引导语言模型生成特定输出。 5. 允许开发人员定义一系列处理步骤，按顺序执行完成复杂任务。 6. 支持构建代理，能使用语言模型做决策并根据用户输入调用工具。 7. 支持多种用例，如针对特定文档的问答、聊天机器人、代理等，可与外部数据源交互收集数据，还提供内存功能维护状态。 LangChain 是一个为简化大模型应用开发而设计的开源框架，通过提供模块化的工具和库，允许开发者轻松集成和操作多种大模型，将更多精力投入到创造应用的核心价值上。其设计注重简化开发流程，支持广泛的模型，具备良好的可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为得到社区广泛支持的开源项目，拥有活跃的贡献者和持续更新，提供全面的文档和示例代码帮助新用户快速掌握，在设计时充分考虑应用的安全性和用户数据的隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模的项目和不同背景的开发者。 LangChain 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

教育 AI 可以在以下方面发挥作用： 1. 帮助获取信息和自学：可以要求人工智能解释概念，获得良好的学习效果。 2. 辅助教师教学：使教师的生活更轻松，让课程更有效。 3. 个性化教学：根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化的学习计划和资源，实现因材施教，提高学习效率和成果，缓解教育资源不平等的问题。 4. 重构教育服务：授课教师、游戏玩家、情感伴侣等服务都可以由 AI 承担。 5. 提供历史文化教学：让历史人物亲自授课，不受时空限制，让学生更生动地了解历史和文化，拓宽视野，增强学习兴趣。 6. 作为数字陪伴：例如成为孩子的玩伴，给予社会奖励，促进儿童成长和提高学习成绩。 需要注意的是，由于人工智能可能产生幻觉，对于关键数据应根据其他来源仔细检查。同时，拜登签署的 AI 行政命令中也提到要塑造 AI 在教育方面的潜力，通过创建资源支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具。

AI 能够为咨询顾问在数转政策洞察方面提供多方面的赋能： 1. 决策辅助：AGI 时代，政治决策过程可借助 AI 的分析和建议。例如，领导人能咨询几乎无所不知的 AI 顾问，获取全面且即时的政策选项评估，提升决策质量和效率，使政策更具科学性和数据驱动性。 2. 外部专业知识整合：政府在履行监管核心职能和监督框架时，可从外部专家那里收集行业、学术界和公民社会的见解和建议。 3. 紧跟研究前沿：政府需要与 AI 研究社区密切合作，利用其研究成果和见解来完善监管框架。例如，了解开发者在基础模型中探索嵌入对齐理论的方式。 4. 能力建设：英国致力于构建在基础模型方面的能力，通过相关任务组支持政府提升能力，确保充分利用新兴技术带来的益处。 然而，在运用 AI 时也需注意： 1. 领导者应具备新素质，包括理解 AI 基本原理、识别算法偏见和局限的能力、跨学科知识以及对人类价值的坚守。 2. 领导者要善用 AI 但不盲从，将其视为辅佐决策的工具而非替代决策者本身。 3. 政治领导者需在大众面前解释 AI 决策，为 AI 的参与背书，确保民主过程的透明度和问责。

AI 可以通过以下方式赋能咨询顾问进行行业洞察： 1. 学习优秀行业调研报告：让 AI 阅读并总结其中的方法论，输出研究方法和操作框架。 2. 数据收集咨询：询问 AI 文章在收集行业数据时使用的一手和二手数据，并获取靠谱的行业资料收集网站。 3. 报告框架与资源推荐：要求 AI 作为专家，推荐 10 个相关行业信息网站和 5 个研究微信公众号，并输出行业调研报告框架。 4. 丰富章节内容：请 AI 针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。之后可根据需求进一步完善内容，并结合自身经验和知识进行润色调整。 要使行业洞察有深度，可以通过以下两个路径： 1. 自身对行业有深入了解，整理深度洞察和见解。 2. 逐步深度咨询 AI，借助其海量知识，边学习、边研究、边洞察总结，从而加速学习和研究能力。 操作示例可获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！

以下是关于设计市场洞察、战略研究、战略规划提示词的相关内容： 在人工智能迅速发展的当下，提示词工程成为企业领导者需掌握的关键技能。提示词工程是设计和优化输入到 AI 系统指令的艺术与科学。但简单提示词存在局限性，无法满足复杂商业需求，因此出现了如思维链、思维树、思维图等高级技巧，能引导 AI 进行更深入分析、探索多种可能性及处理复杂推理任务。 在设计与市场洞察、战略研究、战略规划相关的提示词时，需考虑以下关键要素和框架： 对于市场洞察： 1. 目标市场：定义产品的目标用户群体和市场定位。 2. 用户需求：列出用户的核心需求和痛点。 3. 竞争分析：分析竞争对手的优势和劣势，确定差异化策略。 对于战略研究： 1. 产品定位：明确产品在市场中的独特卖点。 2. 功能性需求：描述产品必须实现的具体功能。 3. 非功能性需求：包括性能、安全性、可用性等要求。 对于战略规划： 1. 市场趋势：考虑当前市场趋势和未来发展。 2. 商业目标：与业务目标和战略保持一致。 3. 资源分配：规划实现产品所需的资源。 4. 风险评估：识别可能的风险和应对策略。 此外，以 Claude 的 5 层 Prompt 体系为例，可将任务细分，为每个子任务设计专门的 Prompt 并整合结果。同时，Prompt 工程是快速发展的领域，需不断学习和实验，包括关注行业动态、参与社区讨论、建立个人实验日志、跨领域学习以及建立评估体系，如定义成功标准、实施 A/B 测试、收集反馈等，以不断优化 Prompt 设计技巧。

以下是关于 DeepSeek 的洞察分析报告： 一、用户体验 用户 May 第一次使用 DeepSeek 后，有以下感受： 1. 深度思考过程展示：将如何写白皮书的思考过程全程展示，与习惯的 ChatGPT 黑盒子模式不同，这种坦白的方式体验良好。 2. 回答的白皮内容和排版： 有引用链接：答案的每一句话都标注了引用的网站，方便用户判断出处的严谨性。 有参考文献：直接在文末列出参考的白皮书，为用户查找相关资料提供便利。 回答内容质量：质量不错，没有明显的 AI 痕迹。 二、华尔街分析师的反应 DeepSeek 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，成本仅为一小部分，并在全球主要市场的 App Store 登顶。但也有不同观点，Jefferies 警告其技术可能打破资本开支狂热，Citi 对其技术突破提出质疑，高盛预测其可能改变科技巨头与初创公司的竞争格局，降低 AI 行业进入门槛。 三、实际使用表现 1. 文字能力：在中文场景中高度符合日常和写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。 2. 数学能力：经过优化，表现不错。 3. 编程能力：略逊于 GPT，据用户反馈。 4. 技术创新：采用 GRPO 算法替代传统 PPO，降低价值函数估计难度，提高语言评价场景的灵活性与训练速度。 四、相关动态 复旦大学 OpenMOSS 发布实时语音交互模型。

以下是对 AI 未来发展的洞察： 在 2024 年，人工智能领域呈现出以下特点和趋势： 1. 资金投入：预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 2. 计算压力：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 3. 对选举的影响：虽尚未成真，但仍需警惕。 4. 引领新服务模式：如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片和云计算行业带来新机遇，GPU 需求预计持续增长。 5. 投资领域：企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资，机器人行业投资额超过企业软件，有望成为重要爆发点。 6. 资本趋势：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，加速行业发展。 7. 企业竞争策略：分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对。 8. 大模型争霸：OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。 未来展望： 1. 提示词工程重要性凸显，带来新挑战和责任。 2. AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来发展前景激动人心，同时也复杂多元。

以下是关于 AI 分析调查结果并生成洞察报告的相关内容： User Evaluation： 这是一个利用人工智能（AI）来提升用户研究和数据分析的工具。 功能特点包括： AI 驱动的转录：支持 57 种以上语言的转录功能，能够即时转录视频和音频内容。 AI 洞察：从数据中快速生成有用的洞察，每个洞察都附有数据来源。 集合管理：使用直观的看板（Kanban）板来组织和分享洞察，添加标签和笔记。 AI 生成报告：生成包含文本、表格和图表的行为分析报告等。 AI 生成演示文稿：一键生成包含 AI 洞察和数据可视化的 PPTX 演示文稿。 多样化数据源：分析来自音频、视频、文本或 CSV 文件的信息以改进产品用户体验。 洞察模板：提供多种洞察模板，帮助提取最有价值的数据洞察。 情感分析：解释音频和视频文件中的客户情感，识别情绪趋势以优化策略。 FeaturesVote： 这是一个帮助企业通过用户反馈来驱动产品增长的工具。 主要功能有： 用户投票板：用户可以发布和投票他们希望看到的功能，企业可以根据投票结果优先开发这些功能。 快速设置：只需 2 分钟即可完成设置，并提供免费计划。 无缝集成：可以将投票小部件无缝添加到应用中，用户无需再次登录即可发布和投票，减少摩擦并增加反馈。 定制化：支持内置的浅色/深色模式，用户识别和配置。 透明度和信任：通过展示不断交付和构建用户需要的功能来增加用户信任和留存率。 中小企业利用人工智能（AI）进行转型： 在数据驱动决策方面，特别是数据分析和洞察部分： 目标是通过使用人工智能（AI）工具来分析大量的客户和市场数据，为企业决策提供有力支持。 首先，利用 AI 工具分析客户数据、市场数据，深入理解客户行为、市场趋势和业务机会。根据企业需求选择能处理大数据并提供深度分析的工具，如数据挖掘、机器学习模型等。收集不同渠道数据，进行分析，识别模式、趋势和相关性。 其次，为营销、产品开发等部门提供基于数据的建议和指导。利用数据分析结果指导企业策略，如市场定位、产品优化等。理解 AI 分析提供的洞察和建议，将其转化为实际业务策略。与相关部门紧密合作，确保数据洞察被有效利用。基于数据洞察制定或调整策略，实施后持续监控效果并收集数据，反馈到 AI 分析中形成闭环，不断优化数据分析和业务决策。 邬嘉文：AI 做用户研究｜Claude 3 Opus 可以直接输出用户研究报告： 报告范例中包含了优势和劣势的相关内容及对应的频次。例如优势方面，高质量显示被提及 44 次等；劣势方面，兼容性问题被提及 68 次等。同时提到 GPT 有一定幻觉问题。

以下是关于用户画像分析与销售话术生成器的相关内容： 销售话术总结优缺点方面： 关键词库包括产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等 13 个方面。 提问模板有两种情况，一是学习从其他地方收集到的销售话术文档或 PDF 等，并让 ChatGPT 分析优缺点和迭代新话术；二是先收集已有的销售话术，通过 ChatGPT 学习理解后分析优缺点，再迭代新话术。 可借鉴的落地场景方面： AI 营销赛道中，AI 可辅助“市场营销”和“新媒体运营”，如汽车+热点营销、用户画像预测等；提升“销售体验”，如智能“试驾”、“金牌销售”智能导购等；提升“销售能力”，如基于汽车销售场景自动出题等。 开发方向智能体大赛方面： 激活老用户的工具包括竞争分析系统、用户画像生成器、社交媒体监测和分析等。 还有互动式客户反馈平台、忠诚度计划管理生成器、市场细分分析工具等。 以及销售预测模型、情感分析工具、客户细分工具等。 包括市场预测模型、忠诚度计划定制器、交叉销售和向上销售建议器、客户流失预测、语音反馈分析工具等。

以下是一些可以将宠物照片变成手绘电子画像的工作流： 1. SDXL Prompt Styler 工作流：可以把图片转化成近百种风格。例如，将手绘风格的宠物照片转绘成折纸风时，最好不要加入线稿边缘（canny）的 controlnet 控制，或者需把 canny 的控制强度（strength）调到较小。原始图像是手绘风格时，手绘线条和折纸风格本身互斥。若转成漫画风格并想较好保留人物外轮廓，加入 canny 控制能更好还原人物原本造型。有时直接用插件内置预设的提示词组合不一定能达到想要的效果，需在 prompt 中再加一些特定风格的关键词。此外，该工作流结合 Vid2Vid Style Transfer with IPA&Hotshot XL 工作流，可较好实现视频不同风格的稳定转绘。 2. 小王子 Roy 的工作流：用 Coze 搭建神奇宠物诞生器。包括随机生成属性和宠物描述，对于不会写代码的小伙伴，可使用内置的“尝试 AI”功能，但要注意尽量选择 python 代码编写，书写前确定好输出变量等。生成宠物形象使用 coze 自带的文生图工具 text2image 插件，宠物形象描述文字生成使用图片理解插件 imgUnderstand，生成宠物的名字借鉴特定逻辑，生成宠物小传/技能/使命调用前面节点的数据，最后整理输出引用前面节点的多个数据。 3. 《艾小喵绘本》工作流：基于扣子的全自动绘本创作 Agent，源于兴趣和好奇，尝试从半自动实现全自动。

以下是一些关于自动搭建用户画像生成器的开发方向和相关工具： 1. 竞争分析系统：通过监测竞争对手的营销活动、定价策略及产品变化，为企业提供竞争情报和市场趋势分析。 2. 用户画像生成器：基于用户的行为数据和偏好信息，自动生成详细的用户画像，帮助企业制定精准的市场营销策略。 3. 社交媒体监测和分析：实时监测社交媒体上的品牌口碑和相关话题，分析公众意见和反馈，调整营销策略。 4. 互动式客户反馈平台：搭建平台收集客户实时反馈，并通过数据分析发现潜在问题，促进客户互动。 5. 忠诚度计划管理生成器。 6. 市场细分分析工具：对市场进行细分，识别不同细分市场的需求和特征，制定有针对性的营销计划。 7. 销售预测模型：利用机器学习算法分析历史销售数据，预测未来销售趋势，帮助企业制定合理的生产和营销计划。 8. 情感分析工具：利用自然语言处理技术对用户评论和社交媒体帖子进行情感分析，识别正面和负面情绪，以便企业实时调整产品和营销策略。 9. 客户细分工具：通过数据分析对客户进行细分，实现个性化营销。根据用户行为、购买习惯和偏好，制定不同的营销计划。 10. 市场预测模型：建立数据驱动的预测模型，帮助企业预测市场趋势和消费者需求，从而优化供应链和库存管理。 11. 忠诚度计划定制器：为不同客户群体设计定制化的忠诚度计划，以增加客户的忠诚度和购买频率。 12. 交叉销售和向上销售建议器：基于用户的购买历史和浏览行为，自动生成交叉销售和向上销售的建议，提高单个客户的平均订单价值。 13. 客户流失预测：通过分析过去的客户行为数据，预测哪些客户可能会流失，并针对性地采取措施留住这些客户。 14. 语音反馈分析工具：分析通过客服或调查收集的语音反馈，识别常见问题并建议改进措施。

以下是为您梳理的利用所提供信息分析门店增长潜力、竞争力及机会的完整详细思路和过程： 一、数据整理与分析 1. 对门店所在区的常驻人口数量、用户画像、各行业门店数量、门店地理位置、每个门店每天的到访人数以及到访用户的画像（包括家庭地址）等数据进行分类整理。 二、门店增长潜力分析 1. 市场需求评估 分析常驻人口数量和用户画像，了解本地区的消费能力、消费偏好和潜在需求。 对比同行业其他门店的到访人数，评估市场饱和度。 2. 地理位置优势分析 考虑门店位置的交通便利性、周边配套设施以及与目标客户群体的距离。 3. 客户增长趋势 观察门店到访人数的变化趋势，判断是否有增长的迹象。 三、门店竞争力分析 1. 与同行业对比 比较本门店与同行业门店的到访人数、客户画像和经营数据。 分析同行业门店的优势和劣势，找出自身的差异化竞争点。 2. 服务质量评估 根据到访用户的画像和反馈，评估门店的服务质量和用户满意度。 3. 产品或服务特色 确定本门店的独特产品或服务特色，是否能够吸引和留住客户。 四、提升竞争力和机会挖掘 1. 优化策略 根据分析结果，制定针对性的营销策略，如针对特定客户群体的促销活动。 改进服务流程，提高服务质量。 2. 拓展业务 基于用户需求和市场趋势，考虑拓展新的产品或服务。 3. 合作与联盟 寻找与其他相关企业或品牌的合作机会，共同拓展市场。 4. 数字化转型 利用数据分析优化运营，提升客户体验，如线上预订、个性化推荐等。 总之，通过对上述数据的深入分析和综合评估，您可以全面了解门店的现状、潜力、竞争力以及未来的发展机会，并制定相应的策略来实现门店的增长和提升竞争力。

设计客户画像 AI 可以参考以下方法： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，处理大量数据以获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提升搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，依据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，展示产品特点以吸引顾客。 6. 价格策略：依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：运用 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：基于用户的购买历史和偏好，通过 AI 提供个性化的产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：利用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。 10. 营销活动分析：借助 AI 分析不同营销活动的效果，了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：使用 AI 帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：通过 AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：利用 AI 在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销以提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：依靠 AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。 目标市场分析方面： 首先，使用 AI 工具进行市场细分。选择能处理复杂数据集并提供深入洞察的 AI 工具，如机器学习模型、数据分析软件等，收集广泛的市场数据，包括消费者行为、购买历史、社交媒体互动等，然后利用 AI 工具进行分析，基于结果将市场细分为不同的客户群体，每个群体具有独特的需求和行为特征。 其次，基于 AI 分析结果定制化营销策略。针对每个细分市场群体的特征，制定特定的营销策略，如定制化的广告内容、促销活动和沟通方式，执行并根据市场反馈和销售数据进行调整，持续监测营销活动的效果，定期更新市场数据，不断优化和调整营销策略。 此外，还可以像打造个人 CRM 系统一样，定义任务目标，如让 AI 成为私人的 CRM，写好指令，包括定义角色（如顶级的客户服务与销售总监）和背景信息，明确输出要求，如在接到新的客户消息后回复“收到，知道了”，并让其整理客户信息表格以针对性使用，如提醒本周过生日的客户及相关爱好以拉近关系。

以下是对您需求的调研分析： 一、市场分析 目前，AI 领域发展迅速，AI 导航网站作为获取相关信息和资源的入口，具有较大的市场潜力。随着人们对 AI 技术的关注度不断提高，对于便捷、高效的 AI 资源导航需求也在增加。 二、竞品分析 暂未获取到直接关于 AI 导航网站的竞品详细信息。 三、用户分析 用户可能包括对 AI 技术感兴趣的个人、开发者、研究人员、企业等。他们希望通过导航网站快速找到所需的 AI 工具、资源、案例等。 四、产品规划 1. 提供全面、准确的 AI 网站分类和链接，涵盖工具、研究成果、应用案例等。 2. 设立用户评价和推荐系统，帮助用户筛选优质资源。 3. 提供个性化推荐功能，根据用户的浏览历史和偏好推送相关内容。 五、团队人员需求 1. 技术人员：负责网站的开发和维护，如前端开发、后端开发等。 2. 内容编辑：收集、整理和更新 AI 网站信息。 3. 运营人员：负责推广、用户互动和数据分析。 六、资源需求 1. 服务器和带宽资源，以保证网站的稳定运行和快速响应。 2. 数据采集和更新的工具和技术。 七、风险点 1. 市场竞争激烈，可能面临已有成熟竞品的压力。 2. AI 技术发展迅速，需要及时更新网站内容，以保持竞争力。 3. 可能存在版权和法律合规方面的风险。 4. 用户获取和留存的挑战，需要提供优质的服务和用户体验。

以下是为您生成的关于生成式 AI 的 5 页 PPT 内容： 幻灯片 1：封面 标题：生成式 AI 简介 幻灯片 2：生成式 AI 的基础模型 大型预训练模型可适应或微调用于多种下游任务，如情感分析、图像字幕和对象识别。 有可能革新医疗、金融和客户服务等行业，检测欺诈并提供个性化支持。 幻灯片 3：在软件开发中的应用 提及 Bard 和生成式人工智能工作室等工具，可用于调试、代码转换和应用构建。 幻灯片 4：PALM API 的会话式人工智能引擎 用户可用自然语言交互。 可创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。 能与 Maker Suite 集成，通过图形用户界面访问 API，套件包含模型训练、部署和监控工具。 幻灯片 5：参考资料 All Readings:Introduction to Generative AI Here are the assembled readings on generative AI: 此外，以下是一些常用的 PPT 生成工具（网站）： https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 希望以上内容对您有所帮助！

以下是关于更自动化使用 cherry studio 本地知识库的具体操作方法： 使用知识库： 将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，或者在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。 在 Bot 内使用知识库： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。 配置项说明： 最大召回数量：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多。 最小匹配度：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度，则不会被召回。 调用方式：知识库的调用方式。 自动调用：每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回。 按需调用：您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传文本内容： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。<br>目前支持上传.txt,.pdf,.docx 格式的文件内容。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件<br>1. 当上传完成后单击下一步。<br>2. 选择内容分段方式：<br>2.1. 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。<br>2.2. 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。<br>分段标识符：选择符合实际所需的标识符。<br>分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。<br>文本预处理规则：<br>替换掉连续的空格、换行符和制表符<br>删除所有 URL 和电子邮箱地址<br>1. 单击下一步完成内容上传和分片。| 创建知识库并上传表格数据： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1. 在表格格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档，然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容，且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件。<br>1. 配置数据表信息后，单击下一步。<br>1.1. 指定数据范围：通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2. 确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。<br>1.3. 指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>2. 查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。<br>3. 完成上传后，单击确定。|

以下是使用 API 结合 cherry studio 建立本地知识库后训练使 AI 更聪明的方法： 1. 在线知识库： 点击创建知识库，创建一个画小二课程的 FAQ 知识库。 知识库的飞书在线文档中，每个问题和答案以分割。 选择飞书文档，选择自定义的自定义，输入。 编辑修改和删除内容，添加 Bot 并在调试区测试效果。 2. 本地文档： 注意拆分内容，提高训练数据准确度。 对于画小二课程，将 80 节课程分为 11 个章节，不能一股脑全部放进去训练。 首先将 11 章的大章节名称内容放进来，章节内详细内容按照固定方式进行人工标注和处理。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 3. 发布应用： 点击发布，确保在 Bot 商店中能够搜到。 此外，在训练 AI 时，还需要注意以下几点： 提示词：告诉 AI 它的角色和要专注的技能。 知识库：相当于给 AI 发放工作手册，例如可以放入特定的剧情等内容。 希望以上内容对您有所帮助。

作为用户研究人员拥抱 AI 可以从以下几个方面入手： 一、与 AI 共舞 在许多情况下，我们可以给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务，比如制作简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。当 AI 满足简单需求并带来正反馈后，期待会提高，此时需了解 AI 编程的边界和限制。 1. 编程准则 能不编尽量不编。随着 IT 技术发展，各种基础设施和工具增多，大多数需求能找到现成软件解决方案，只需权衡投入产出进行评估。 2. 工具选择 优先找线上工具，如制作白底图等功能，若有现成工具最好。 其次找插件，基于现有系统找合适的插件。 最后是本地应用，当线上工具和插件都不满足需求时再考虑。 3. API 功能 先找现成的开源工具，GitHub 上很多。 然后考虑付费服务。 若都找不到现成方案，才考虑自己编程。若需编写，要以终为始，抛开技术障碍，聚焦目标。 二、社会与学术机构层面的应对 1. 独立研究与审计 学术界和民间机构应积极参与 AGI 的独立评估和审计。大学、研究所可设立 AGI 伦理与安全研究中心，第三方检验企业的 AGI 系统并发表审查报告。开源社区也能发挥作用，追踪大型模型动态，开发开源的安全工具和对抗方法，形成对商业 AI 的监督力量。 2. 伦理框架与标准制定 科学家、伦理学家、法学家等应共同制定适用于 AGI 的伦理准则和行业标准。例如，扩展现有的 AI 伦理原则以适应 AGI 特点，明确 AGI 在决策、人权等方面的边界。学术团体已发布的一些 AI 伦理指南，未来需针对 AGI 进行更细化讨论，甚至起草“AGI 宪章”这样具有宣言性质的文件，凝聚全球共识。 3. 公众教育与对话 社会机构可开展 AI 科普项目，提高全社会科技素养和批判性思维。媒体应提供平衡客观的 AGI 讨论空间。伦理学者和未来学家应积极参与公共论坛、媒体访谈。 三、科技精英的角色转变 AGI 有能力自主研究和改进，科技精英的“独特性”下降。未来的科学家将更多扮演“与 AI 协作”的角色，与 AGI 一起构思实验，由 AGI 执行繁琐分析，人类专注提出问题、解释结果、赋予研究社会意义。科技精英需具备引导 AI 工作的能力，并对 AI 方案保持审慎监督，更像是“AI 驭手”或者“AI 教师”。