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AI在实体服装店等方面的应用

Answer

以下是 AI 在实体服装店方面的应用:

  1. 设计方面:
    • 提升设计质量和效率。
    • 利用 AI 绘画进行服装款式、图案等的设计。
    • 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。
  2. 营销方面:
    • 利用图像生成工具进行广告宣传,如 DALL-E 2 用于生成与服装相关的广告图像。
    • 利用 AI 向客户推荐特定服装。
  3. 客户服务方面:
    • 采用 AI 驱动的聊天机器人来处理客户服务请求。
  4. 商品方面:
    • 进行 AI 服装预售。
    • 将 AI 绘画应用于实体印刷,如在 T 恤、杯子等实物上印刷相关图案。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI绘画

1.个体成为自媒体博主2.个体商户应用3.实体印刷(T恤,杯子实物等)4.AI摄影5.设计接单6.AI定制萌娃头像7.电商商品8.自媒体素材9.AI服装预售10.AI视频接单11.培训老师公司方面1.设计质量和效率提升2.AI绘画相关应用开发3.CV方面算法应用

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

context-specific.83We will not assign rules or risk levels to entire sectors ortechnologies.Instead,we will regulate based on the outcomes AI is likely to generate inparticular applications.For example,it would not be proportionate or effective to classify allapplications of AI in critical infrastructure as high risk.Some uses of AI in critical infrastructure,like the identification of superficial scratches on machinery,can be relatively low risk.Similarly,an AI-powered chatbot used to triage customer service requests for an online clothing retailershould not be regulated in the same way as a similar application used as part of a medicaldiagnostic process.

生成式人工智能如何改变创意工作

DALL-E 2和其他图像生成工具已经用于广告。例如,[亨氏](https://campaignsoftheworld.com/digital/heinz-a-i-ketchup/)使用番茄酱瓶的图像和与亨氏类似的标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子。”当然,这仅仅意味着模型接受了相对大量的亨氏番茄酱瓶照片的训练。[雀巢](https://www.adsoftheworld.com/campaigns/it-s-so-pleasurable-to-take-the-time)使用维米尔(Vermeer)画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌之一。[Stitch Fix](https://techcrunch.com/2022/08/09/businesses-including-stitch-fix-are-already-experimenting-with-dall-e-2/)是一家已经使用AI向客户推荐特定服装的服装公司,它正在尝试使用DALL-E 2,根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。[美泰](https://blogs.microsoft.com/ai/from-hot-wheels-to-handling-content-how-brands-are-using-microsoft-ai-to-be-more-productive-and-imaginative/)正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。

Others are asking
ai写毕业论文
使用 AI 写毕业论文需要注意以下几点: 1. 虽然可以向 LLM 寻求写作建议甚至直接要求其帮忙写论文,但这并非道德的使用方式。 2. 论文写作领域中,AI 技术提供了多方面的辅助,包括文献搜索、内容生成、语言润色和数据分析等。常用的工具和平台有: 文献管理和搜索:Zotero 可自动提取文献信息,Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作:Grammarly 提供文本校对等,Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析:Google Colab 支持 AI 和机器学习研究,Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式:LaTeX 结合自动化和模板处理格式,Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测:Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 3. AI 文章排版工具方面,有以下选择: Grammarly 不仅检查语法拼写,还能改进排版风格。 QuillBot 可改进文本清晰度和流畅性。 Latex 常用于学术论文排版,有 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc 是文档自动化平台。 Wordtune 是 AI 写作助手。 Overleaf 是在线 Latex 编辑器,适合学术写作。 选择工具时应根据文档类型、出版标准和个人偏好来决定。对于学术论文,Latex 和 Overleaf 受欢迎;一般文章和商业文档,Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。但使用时要结合自身写作风格和需求,并仔细甄别内容。
2025-02-26
如何生成稳定的AI视频
以下是关于生成稳定的 AI 视频的相关信息: 工具推荐: Runway: 网址:https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程:https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程: 特点:支持文生视频、图生视频、视频生视频;文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷,支持多种尺寸,可设置种子值;生成好的视频可以延长时间,默认生成 4s 的视频;使用英文提示词。 Stable video: 网址:https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程: 特点:支持文生视频、图生视频,仅英文;图生视频不可写 prompt,提供多种镜头控制;文生视频先生成 4 张图片,选择其中一张图片以后再继续生成视频。 技术差异: 代表产品如 Runway,在端到端视频生成中,涉及的技术包括 GAN 生成对抗网络、VAE 变分自编码器和 Transformer 自注意力机制。 GAN 生成对抗网络:是一种无监督的生成模型框架,能生成视觉逼真度高的视频,但控制难度大、时序建模较弱。 VAE 变分自编码器:可以学习数据分布,像压缩和解压文件一样重建视频数据,能根据条件输入控制生成过程,但质量较 GAN 略低。 GAN、VAE 生成视频速度快,但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱的缺点。 Transformer 自注意力机制:通过学习视频帧之间的关系,理解视频的长期时间变化和动作过程,对长视频建模更好,时序建模能力强,可实现细粒度语义控制,但计算量大。 当前面临的问题及解决方案: 当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案包括使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法,上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。 制作技巧: 在镜头衔接上要写运镜提示词,描述多种运镜方式,否则画面会乱变。在做视频时要不断尝试参数。
2025-02-26
AI陪伴有什么好的产品
以下是一些 AI 陪伴的好产品: 1. Character.ai:这是一个 AI 虚拟陪伴平台,用户能与数百个 AI 驱动的角色交流,还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika:一款 AI 虚拟陪伴应用,用户可设计理想伴侣,其会存储记忆并在未来对话中参考,甚至能发送照片。 3. Talkie:主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用,设计有大量 npc,游戏和休闲娱乐体验感强,每个 npc 都有自己的剧情体系,交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期,可能看起来是小众市场,但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如,在网页端榜单上,Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大,不仅限于“男友”“女友”概念,还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示,AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生,如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程,如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手,不少模仿了 ChatGPT。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的全面介绍: 一、AI 背景知识 1. 基础理论:人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中,找到一系列为初学者设计的课程。通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试:理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,认知神经科学之父经典力作,系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域内的一本世界级名著,涵盖了神经科学的方方面面,系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。
2025-02-26
普通人怎么学习AI
普通人学习 AI 可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 此外,还可以参考以下方法: 1. 万能公式法:问 AI【一个(xxx 职业)需要具备哪些知识?】,AI 就可给出知识框架,然后根据知识框架每一个小点去问,就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源:像没有技术背景的普通人,学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips: 只掌握最好的产品,少关注新产品测评(除非远超 ChatGPT)。 只解决具体问题,不做泛泛了解。从问题中来,到问题中去。 只关注核心能力,不关注花式玩法,用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑,不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察,然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白,如果还在观望 AI 不知从何入手,可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源,可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域,学习最新内容。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的知识: 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系,简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 2. 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习:了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 2. 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念:阅读相关部分,熟悉术语和基础概念,了解主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始学习之旅:在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识,推荐李宏毅老师的课程,通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块,如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后进行实践,巩固知识,使用各种产品创作作品,并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动,了解工作原理和交互方式。 此外,为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍: 1. 《认知神经学科:关于心智的生物学》(作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun):世界权威的认知神经科学教材,系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》(作者:Eric R.Kandel;James H.Schwartz):让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》(作者:John G.Nicholls 等著):神经生物学领域的名著,涵盖神经科学的方方面面。
2025-02-26
有没有实体门店做短视频怎么跟deep seek提问的模版
很抱歉,目前没有关于实体门店做短视频如何向 Deep Seek 提问的模板。但您可以从以下几个方面来构思您的问题: 1. 描述实体门店的特点和目标受众,例如门店的类型、位置、主要经营产品或服务,以及希望通过短视频吸引的客户群体特征。 2. 说明您对短视频的预期效果,比如是增加品牌知名度、促进销售还是提升客户参与度。 3. 提及您现有的资源和限制,比如预算、拍摄设备、人员技能等。 4. 阐述您对短视频内容和风格的初步想法,例如是搞笑、感人、实用教程还是其他类型。 5. 询问关于短视频的传播渠道和推广策略的建议。 希望以上思路能对您有所帮助。
2025-02-04
如何做一个具身智能实体?
要实现具身智能实体,以下是一些关键方面: 1. 空间智能:像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样,具身智能实体也应具备这种能力,将感知与行动联系起来,例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征:能在开放世界中探索,拥有海量世界知识,并能执行无数任务。 3. 与环境的互动:无论是在物理世界还是数字世界,具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用:有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法,通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法,利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界:在物理世界中感知环境的难度较大,需要重点关注更底层的传感,包括视觉传感和触觉传感,充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是,目前具身智能的实现仍面临诸多挑战,数字世界可能会先于物理世界取得突破。
2024-10-22
针对现阶段我国AI发展情况,实体企业面临的机会和挑战有哪些?
现阶段我国 AI 发展情况下,实体企业面临的机会和挑战如下: 机会: 1. 提高工作效率:如在编程、自动化任务处理和内容创作等方面,AI 能够快速完成复杂任务。 2. 创新业务模式:企业领导者可利用 AI 提高工作效率,将更多精力投入创新和战略规划。 3. 拓展市场边界:通过提示词工程优化 AI 输出,提升市场竞争力。 挑战: 1. 岗位替代风险:部分技术岗位如系统管理员、数字营销文案撰写等可能受到 AI 的冲击。 2. 伦理考量:包括数据隐私和安全、算法公平性、透明度和可解释性、人机协作以及社会影响等方面。 3. 适应新技术环境:企业需要不断调整和适应 AI 带来的工作方式和业务模式的变化。 同时,在国际上,如欧洲国家,要成为 AI 超级大国,需创造良好环境,应对包括物理伤害、国家安全、心理健康等风险,解决伦理挑战,建立公众信任,以充分发挥 AI 的优势。
2024-10-20
我需要一个能用于命名实体识别的prompt,针对具体的抽取事例为我提供一个这样的模板,要保证抽取结果的准确性。
以下是一个用于命名实体识别的 Prompt 模板示例: “请从以下文本中准确识别出所有的命名实体,并按照人物、地点、组织、时间等类别进行分类:” 通过这样明确的指令,能够引导模型更有针对性地进行命名实体的抽取,从而提高抽取结果的准确性。
2024-09-08
我想时刻关注Deepseek目前在电商行业应用落地的场景的信息及对应的应用APP、小程序等,可以通过什么渠道第一时间获取
目前关于 Deepseek 在电商行业应用落地的场景信息以及对应的应用 APP、小程序等,您可以通过以下渠道第一时间获取: 1. 关注 Deepseek 官方网站的动态发布和通知。 2. 订阅 Deepseek 官方的社交媒体账号,如微信公众号、微博等,获取最新消息。 3. 加入相关的电商行业论坛或社区,与其他从业者交流,获取相关信息。 4. 关注电商行业的权威媒体和资讯平台,可能会有相关报道。
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些?
DeepSeek 在电商行业已应用落地的场景包括: 电商商品策划:如“电商商品策划 DeepSeek 大师版|一键领取同款多维表格模板”。 商品链接分析:如“商品链接分析工具”。 电商产品上架规划:如“电商产品上架规划”。 您可以通过以下链接获取更详细的信息:
2025-02-26
我是一名AI工具使用小白,渴望快速掌握AI工具,在电子表格制作、ppt制作、公文写作、文案写作等方面提升应用能力,请问应该学习哪些入门课程。
以下是一些适合您入门学习的 AI 课程: 1. 工具入门篇(AI Tools): 数据工具多维表格小白之旅:适合 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。通过表格+AI 进行信息整理、提效、打标签,满足 80%数据处理需求。 文章链接: 视频链接: 2. 工具入门篇(AI Code): 编程工具Cursor 的小白试用反馈:适合 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。通过 AI 工具对编程祛魅,降低技术壁垒。 文章链接: 3. 工具入门篇(AI Music): 音乐工具Suno 的小白探索笔记:适合 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。AI 赋能音乐创作,无需乐理知识即可参与音乐制作。 文章链接: 此外,还有以下相关内容供您参考: 1. 关于 AI 视频制作的交流与答疑: 视频流表格制作:在知识库的 AI 视频专栏中有相关教程和模板。 Copy UI 社区:微推有专门研究 Copy UI 的社区,相关内容有趣但本次未展开讲。 SD 类图片作用:国内大厂很卷,一般需求吉梦等产品可完成,特殊精细要求才用 SD,不了解可在微推加 AI 会话中找。 图片视角转移:使用 P 模型,上传图片并告知镜头移动方向和相关内容。 PNG 与背景融合:Recraft 产品目前不太擅长 PNG 与背景的特别好的融合,可通过合并方式处理。 保证文字不崩:使用吉梦的 2.1 模型效果较好。 新手 AI 视频制作:纯小白参与项目时,项目组会做好部分准备工作,上手难度不高,专注出图和出视频,用好相关技术。 关于利用 AI 工具创作北京宣传片相关问题的探讨。 AI 工具使用思路:对于如何利用 AI 工具创作,建议直接上手尝试,通过试错和与 AI 交流获取反馈,遇到具体问题再向社区请教。 素材处理方法:若有故宫相关照片素材,可采用导入参考图生图、让实拍素材动起来等方式,还可通过抠图、融图等操作将素材与虚拟背景融合。 创作需先构思:创作时不能仅考虑如何连接已有素材,而应先构思剧本和想要表达的内容,再合理运用素材。 2. 入门工具推荐: Kimi 智能助手:Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端: 移动端 Android/ios: 您还可以通过「飞书」这款工具,浏览其社区的精选课程、先进客户实践。下载飞书:
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些?
DeepSeek 目前已在电商行业应用落地的场景包括: 电商商品策划:如 。 商品链接分析:如 。 电商产品上架规划:如 。
2025-02-26
DeepSeek应用场景
DeepSeek 的应用场景包括: 1. 智能对话:能够进行自然流畅的对话交流。 2. 文本生成:生成各种类型的文本内容。 3. 语义理解:准确理解文本的语义。 4. 计算推理:进行相关的计算和推理。 5. 在实际场景中的应用,如工作、学习、生活和社交等方面,帮助解决各种问题。 在实际使用中,DeepSeek 在文字能力方面表现突出,尤其在中文场景中符合日常写作习惯,但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错,编程能力略逊于 GPT(据用户反馈)。
2025-02-26
我如何AI应用产品创业思路 目前有商业和项目概念没有IT基础
以下是为您提供的关于 AI 应用产品创业思路的相关内容: 从过去的经验来看,2014 年是移动互联网的红利时代,当时有很多创业者和投资人在深圳的咖啡馆交流项目。有人参与移动互联网创业,做了一款帮人养成好习惯的 APP,积累了百万用户并拿到投资,但因商业化思考较浅等原因项目折戟。 对于现在的 AI 应用创业,有观点认为这一波 AI 更利好大厂,因为创业公司缺乏数据和场景。但也有观点指出,任何技术进步,现有的大公司虽会获利,但创业公司能创造新的价值和场景。以移动互联网为例,最大的四个应用如移动端的 IM 工具、打车、外卖、短视频,除微信外都来自创业公司,且新的技术优势应是解决新问题,而非做更好的上一代产品。此外,AI 时代有利于创业者的一个好处是,利用大模型的能力,创业公司人员更精简,很多 AI 应用创业者仅几人就能完成产品开发上线测试。而且从应用层面看,2B 的应用公司在中国可能会迎来跨越式发展的机会。 如果您没有 IT 基础但有商业和项目概念,建议您: 1. 深入研究目标市场和用户需求,找准新的问题和价值点。 2. 关注创新的应用场景,避免与大厂在已有产品上竞争。 3. 充分利用大模型的能力,优化团队结构,提高效率。 4. 考虑与有 IT 技术能力的团队或个人合作。
2025-02-25