aigc成功的商业案例有哪些

以下是一份针对您有代码基础和数学基础，以数据分析、计算机视觉和 AIGC 为主要方向的 AI 学习计划： 一、基础知识学习 1. 深入学习 AI 相关的基本概念，包括但不限于： AI（人工智能）：了解其定义、发展历程和应用领域。 机器学习：掌握监督学习、无监督学习和强化学习的原理和应用。 深度学习：理解神经网络和神经元的工作原理。 2. 学习相关数学知识，如线性代数、概率论、统计学等，为后续的学习打下坚实基础。 二、数据分析方向 1. 学习数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、清洗、预处理和可视化。 2. 掌握常见的数据分析工具和库，如 Python 的 Pandas、NumPy、Matplotlib 等。 3. 学习数据挖掘和机器学习算法在数据分析中的应用，如分类、回归、聚类等。 三、计算机视觉方向 1. 学习计算机视觉的基本概念和原理，如图像处理、特征提取、目标检测等。 2. 掌握深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，并学习使用它们进行计算机视觉任务的开发。 3. 实践常见的计算机视觉项目，如人脸识别、图像分类、目标跟踪等。 四、AIGC 方向 1. 了解 AIGC 的发展现状和应用场景。 2. 学习生成式模型，如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等。 3. 实践 AIGC 相关的项目，如文本生成、图像生成等。 五、学习资源推荐 1. 在线课程：Coursera 上的《机器学习》《深度学习专项课程》等。 2. 书籍：《机器学习》（周志华）、《深度学习》（伊恩·古德费洛等）。 3. 开源项目：在 GitHub 上寻找相关的优秀开源项目进行学习和实践。 4. 视频资源： ：某知识 up 主老石谈芯专访安克创新 CEO 阳萌的视频，一共两期，内容硬核，值得观看。 六、实践与项目经验积累 积极参与实际项目，将所学知识应用到实际中，不断提升自己的能力。 请注意，学习是一个持续的过程，需要不断地实践和总结，祝您学习顺利！

以下是为您整理的自学成为 AIGC 专家并应用于自媒体创作的步骤、方式和渠道： 步骤： 1. 从基础课程入手，通过网上的科普类教程了解 AIGC 的基本概念和知识。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档，深入理解每个参数的作用和设计原理。 3. 利用推荐的 Prompt 工具进行实践练习。 学习方式： 1. 观看相关视频，如“用大模型保存你的全部人生，你会接受吗：专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”，了解 AI 大模型的原理等内容。 信息获取渠道： 1. 订阅一些 AI 信息源，包括公众号（如“卡尔的 AI 沃茨”）、Telegram 频道（如“黑洞资源笔记”“科技新闻投稿”“AI 探索指南”等）、微博、即刻等平台。 希望以上内容对您有所帮助，祝您在自学 AIGC 的道路上取得成功！

目前国内在做青少年 AIGC 课程的有以下相关信息： 北京分队中的方俊翔是在线教育创业者，正在寻求拥有完整教学交付课程的大能合作，开发 AI 线上课程。 工信部下属单位人民邮电出版社开设的【野菩萨的 AIGC 资深课】，课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，适合 AI 初学者和进阶者。

以下是关于 AIGC 处理情绪神经质问题的相关内容： Pink Piko 是一款互动心情跟踪应用，旨在将情绪反思日常化。应用中的角色 Piko Cat 会提出深刻问题，帮助用户了解自身情绪及其触发因素，还能识别日常活动对情绪状态的影响，清楚什么能让人振奋或沮丧。该应用运用人工智能技术，解读心情日志、标签和日记条目，提供清晰、个性化的情感洞察，超越传统的图表和图形，并结合积极心理学原则，通过规律性的反思和练习帮助增强情感韧性。

以下是学习 AIGC 的方法： 首先，了解一些基础概念： 人工智能（AI）：目标是让机器展现智慧。 生成式人工智能（GenAI）：目标是让机器产生复杂有结构的内容。 机器学习：让机器自动从资料中找到公式。 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（LLMs）：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的对话机器人，能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 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、音频和视频等内容，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。ChatGPT 是 AIGC 技术的一个应用实例。 AIGC 学习三步法： 1. 系统梳理 AIGC 知识脉络，对相关概念有清晰的理解。 2. 关注 AIGC 领域的最新动态和应用案例，积累实践经验。 3. 不断总结和反思，将所学知识应用到实际项目中。

以下是一些关于制作基于 AIGC 的游戏助手的参考信息： Ammaar Reshi 利用 GPT4、Replit、MidJourney、Claude 组建了一个 AI 助手团队，以零 Javascript 或 3D 游戏编程知识从头开始创建了一个 3D 太空竞速游戏，您可参考： 有一份全面的基于 RAG 的 LLM 应用构建指南： ，在该指南中构建了一个基于 RAG 的 LLM 应用程序，结合外部数据源增强 LLM 的能力，并以构建一个可以回答有关 Ray 的问题的助手为例。 Roblox 推出了 Roblox Assistant 这款对话式人工智能助手，在演示中，通过输入相关描述可自动生成游戏内容，比如输入“我想制作一个以古代废墟为背景的游戏”，会生成相应的元素，您可参考：

以下是为您推荐的 AI 数据分析相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 实现方式：支持多维数据分析，包括 SQL 分析（分析平台自身使用情况）和个性化分析（上传数据自定义分析）。 结果展示：分析完成后展示结果数据的图表（折线图和柱状图可随意切换）和分析结论。 案例详情： 其他案例： 开发场景： 工作场景：

以下是关于 Coze 案例的相关信息： 一泽 Eze 的万字实践教程：全面入门 Coze 工作流，用其打造 AI 精读专家智能体，复刻 10 万粉公众号的创作生产力。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent，开源 AI Agent 从设计到落地的全过程思路，10 多项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 从案例入门：创作者将使用扣子 coze.cn 等平台创建智能体 Agent 的过程比喻为“捏 Bot”，最简单的 Bot 往往 1 分钟内可捏完。常见 Bot 有讲故事、减肥提醒、生成 PPT、真假新闻辨识、新闻资讯收集、扮演“甄嬛”等。 蓝衣剑客的四万字长文：在第五章节介绍后，大家对在 Coze 平台上创建工作流和 Bot 有初步了解。实际应用中常利用个性化生产力工具，由特定 Agent 或工作流组成以满足特定需求。这部分介绍一些与个人生产力系统相辅相成的案例，包括流程设计、多智能体框架及特定生产力工具中使用的提示词。由于篇幅有限，仅提供基本常用案例提示词，建议亲自动手实践以更好创建适合自己的生产力工具。

以下为目前大模型的一些优秀应用案例和实施经验： 在问答行业： Baichuan 借鉴了 Meta 的 CoVe 技术，将复杂 Prompt 拆分为多个独立且可并行检索的搜索友好型查询，使大模型能够对每个子查询进行定向知识库搜索。 利用自研的 TSF（ThinkStep Further)技术来推断和挖掘用户输入背后更深层的问题，以更精准、全面地理解用户意图。 自研 BaichuanTextEmbedding 向量模型，对超过 1.5T tokens 的高质量中文数据进行预训练，并通过自研损失函数解决了对比学习方式依赖 batchsize 的问题。同时引入稀疏检索和 rerank 模型，形成向量检索与稀疏检索并行的混合检索方式，大幅提升了目标文档的召回率，达到 95%。 在医疗行业： 涵盖疾病的诊断与预测、药物研发以及个性化医疗等方向。 例如，麻省理工学院利用 AI 发现了新型广谱抗生素 Halicin。研究者先构建由两千个性能已知的分子组成的训练集，用它们训练 AI 学习分子特点，总结规律，再对美国 FDA 已通过的六万多个分子进行分析，最终成功识别出有效分子，且实验证明效果良好。 在模型架构方面： 包括 encoderonly、encoderdecoder 和 decoderonly 等类型。 如 BERT 是 encoderonly 模型的代表，google 的 T5 是 encoderdecoder 模型的代表，众多熟知的 AI 助手包括 ChatGPT 基本属于 decoderonly 架构。 大模型的特点在于预训练数据量大，往往来自互联网上的多种来源，且参数众多，如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已达到 170B 的参数。

以下是一些 AI 记忆能力的应用案例： 1. 在智能体方面，如果未来能结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术控制成本，就有可能打造出记忆力超越人类的智能体。它能记录所有对话历史、思考过程和情绪状态，在提供服务时展现出更高级别的个性化和情感连贯性。例如 ChatGPT 最新版本引入了记忆功能，可将对话重点记录在“bio”小本子上，用于后续提供更个性化和相关的回答。 2. 文本总结是一种常见应用，能将长篇聊天记录或文档简化为关键描述，提高信息检索效率和易理解性，广泛应用于商业报告、新闻摘要等领域。 3. 外部存储访问方法受到关注，如 UC Berkeley 的 MemGPT 项目，通过特定指令访问外部存储系统保存和回调信息，扩展模型记忆能力和增强上下文理解能力，使 AI 在连续对话中保持信息连贯性并根据历史交互调整响应。 4. 像“AI 女友麦洛薇”，对于不知道的信息会学习并抽取实体和关系存入知识图谱，保证不会因上下文窗口不足溢出，从知识图谱这一永久记忆中提取被丢弃的记忆，实现永久记忆功能。 5. 在学术界，有探索模型层面使用 embedding 进行信息总结的研究方向，虽然目前主要在研究阶段且实用性可能有限，但代表了未来趋势。此外，RAG 架构通过搜索相关信息片段融入大模型上下文帮助回答问题，其存储手段并非仅依赖向量库，传统基于关键词的检索方法在精确匹配具体细节时更适用。

2024 大模型典型示范应用案例集可以在以下链接下载：https://waytoagi.feishu.cn/record/UXgRrbKPue5a2McLLRBcobienQg 。该案例集汇集了 97 个优秀案例，展示了大模型技术在多个行业和领域的应用，如教育、医疗、金融、政务等。案例由阿里云、百度、华为等领先企业实施，体现了大模型在提升效率、降低成本、创新服务等方面的显著成效。上海成为应用落地的热点地区，大中型企业是主要试验场。AI 智能体和知识库成为提升大模型落地实效的关键手段。这些案例为行业提供参考，推动大模型技术深入赋能实体经济，促进高质量发展。

智能体（Agent）是随着 ChatGPT 与 AI 概念爆火而出现的新名词，简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。 智能体可以根据其复杂性和功能分为以下几种类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。比如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。比如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 在智能体的落地案例方面： C 端案例：比如在社交方向，用户注册之后先捏一个自己的智能体，然后让自己的智能体和其他人的智能体聊天，两个智能体聊到一起后再真人介入，这是一个很有趣的场景；还有借 Onlyfans 入局打造个性化聊天的创业公司。 B 端案例：如果字节扣子和腾讯元器是面向普通人的低代码平台，类似 APP 时代的个人开发者，那还有一个机会就是帮助 B 端商家搭建智能体，类似 APP 时代专业做 APP 的。 此外，字节于 2 月 1 日正式推出 AI 聊天机器人构建平台 Coze 的国内版“扣子”，主要用于开发下一代 AI 聊天机器人。

AI 绘画的版权问题一直存在争议。在 Midjourney 流行后，用户无需自己搭模型就能获取大量 AI 生成的图像，但关于其是否道德或合法尚无定论。有观点认为 AI 只是从现有素材库中拼接和重塑内容，真正的创意来自原始艺术家；也有观点认为 AI 绘画需要创意，prompt 能体现这一点，因此在艺术社区和 AI 图片分享评论区常有相关争执。 目前旧的法律法规未覆盖 AI 相关场景，包括国内著作权内容也未对 AI 相关进行说明。在新的法律法规出台前，使用 AI 制作的图版权可能是公版，不能保证著作权。为确保版权，建议将机器生产的内容作为原始素材，在后期多下工夫突出“人类创作”部分。 AI 绘画在个体方面的应用包括成为自媒体博主、个体商户应用、实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）、AI 摄影、设计接单、AI 定制萌娃头像、电商商品、自媒体素材、AI 服装预售、AI 视频接单、培训老师等。在公司方面，包括设计质量和效率提升、AI 绘画相关应用开发、CV 方面算法应用等。 在工作中出图方面，不同人员有不同的应用，如 harry 用于兴趣学习、自媒体素材、自定义节点开发；古戈尔用于视频、动画；二师兄用于图像流制作、装修工程和建筑工程等。

在进行 AI 生成漫画的商业活动时，是否侵权需要具体分析。以下是一些相关要点： 作品价值开发：公开发表在网络平台、在展馆陈列、与商业合作创建品牌等，要注意保留相关材料，如发表平台的账号、上传时间、商业合作合同等。 发现受到侵权后的维权流程： 1. 先核实他人是否获得合法授权或存在合法使用的情形，确定是否侵权。 2. 保留对方侵权行为的证据，可以通过截图、视频、公证等方式收集。 3. 直接联系他人或采取律师函通知等方式告知对方侵权行为。 4. 联系后与对方进一步沟通和协商，将损失尽量减少到最小。 5. 向有关部门投诉或向人民法院起诉，申请第三方介入来解决侵权争端。 6. 让侵权方承担停止侵权、消除影响、赔偿损失的责任。

目前在商业版企业知识库系统方面，常见的有以下几种推荐：Confluence、Notion、Microsoft SharePoint 等。Confluence 功能强大，协作性好；Notion 具有高度的灵活性和自定义性；Microsoft SharePoint 则与微软的其他办公软件集成紧密。您可以根据企业的具体需求和使用习惯来选择适合的知识库系统。

以下是一些个人通过 AI 技术商业变现的思路： 1. 借助抖音平台对实体商家的流量扶持，开发 AI 抖音发广告的软件，每年对实体商家有 100 万多的基础曝光量，有几万家实体商家愿意花 3000 元、9000 元、10800 元购买，需求是懂软件开发的技术人员，熟悉抖音。 2. 开发 AI 私域做客户培育/用户旅程的软件，帮助不同的商家自动跟进/培育客户，需求是懂软件开发的技术人员，熟悉微信。 3. 开发针对 2 4 岁儿童的睡前故事的 AI 绘本，图文结合，以幼儿理解的解释方式在故事中表达出来。 4. 针对 3 10 岁儿童阅读教育，通过 Bot 实现自动化流程，结合 AI 绘本和视频。 5. 针对大学生社群和高校，对接商家进行广告推广。 6. 利用资源做海外跨境电商和外贸，对接 ToB 服务。 7. 开发法律咨询的 Bot，制作劳动合同法 Bot，个人机器人对接到 AI，建立数据库并回复。 8. 进行体检报告解读，利用企业资源打通企业培训。 此外，“AI 提示词工程师”刘海认为，应沉淀自己的想法，往商业化变现的方向多思考，积累企业方面的经验、思考和资金。对于在校生来说，这可以是遥远的规划，也可以是当下尝试的机会。 目前 Character.ai 还没有商业变现途径，但计划在不久的将来推出付费订阅模式，也可能采用广告支持的模式。该公司覆盖了模型的研发、数据、应用等整个价值链，注重在整个价值链上积累数据，并利用数据来优化用户体验。

以下是一些 AI 商业变现的思路： Character.ai：目前还没有商业变现途径，但计划在不久的将来推出付费订阅模式，也可能采用广告支持的模式。其覆盖模型的研发、数据、应用等整个价值链，注重积累数据优化用户体验来获得竞争优势和市场份额。 自媒体人通过 AIGC：包括 AI 绘图十二生肖、化妆品公司产品设计、产品包装设计、海报设计、游戏背景设计、儿童绘本、AI 漫画、PFP 头像设计、AI 图片+视频（徐悲鸿教育系列 AI 内容）、AIGC+地方文旅、重庆美术馆数字人、长沙美仑美术馆数字人、玛莎拉蒂汽车宣传片等。 AI 写作： 项目启动：确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等；选择合适的 AI 写作工具。 准备阶段：学习并实践 AI 写作技术，构建团队。 商业模式构建：确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务，制定质量控制标准。 运营与推广：在淘宝等电商平台开设店铺，建立写作培训社群，通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设，与其他团队合作。 项目优化与发展：持续关注 AI 技术进展，根据市场需求拓展新服务和产品，收集客户反馈优化服务。

智能体在商业应用场景中的落地方式主要有以下几种： 在 AI 技术跟进方面： 在快速发展的 AI 领域，技术更新迭代迅速。Coze bot 能够帮助 AI 研究人员和开发者跟进最新的研究成果、技术动态和行业报告。它通过自动化检索和多平台推送，让研究团队能第一时间获取前沿资讯，从而快速调整研究方向和策略。 应用效果包括：实时更新 AI 技术动态，保持技术领先；汇总行业报告，支持研发决策；多平台推送，提升团队沟通效率。 在金融投资领域： 在金融投资领域，获取及时、准确的市场资讯和财务分析对投资决策至关重要。通过 Coze bot，金融分析师和投资者可以自动接收最新的市场动态、股市新闻和财务报告。bot 能从多个金融资讯平台抓取数据，生成分析报告，并推送到用户常用的交流平台，如企业微信群或飞书文档。 应用效果包括：实时跟踪市场动向，捕捉投资机会；自动生成财务报告，节省人力成本；多平台同步推送，方便团队协作。 在销售宣传方面： 设计模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，与语音技术相结合，并应用于宣传，能创造出既有趣又有效的销售助手。这样的智能体不仅能帮助推广产品，还能以新颖的方式吸引顾客的注意。

在中国成功使用 ChatGPT 的方法（针对苹果系统）： 1. 下载环节：中国区的 AppleStore 正常无法下载 ChatGPT，需要切换到美区才可以下载。美区 AppleID 注册教程可参考知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/696727277 。礼品卡可以通过支付宝购买，无需通过加 V 或淘宝。最终在 AppleStore 搜索 ChatGPT 进行下载安装，注意别下错。 2. 关于 ChatGPT 的训练：使用现代 GPU 硬件，可并行计算数千个示例的结果。但在更新神经网络中的权重时，目前的方法基本要求一次一批地操作。ChatGPT 成功地从数百万亿字的文本中进行了训练，一些文本会被重复使用多次，而其他文本只会使用一次。但对于训练一个“类人类语言”的模型所需的示例数量，理论上无法确切知道。同样，对于训练所需的网络规模以及神经网络在实现基于人类语言及其典型使用的“算法”内容的模型时的效率，目前也没有根本的理论，不过 ChatGPT 的成功表明其相当有效。