商业数据的ai分析工具

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AI 软件的自我迭代是当前 AI 领域的一个重要研究方向。 从目前的研究进展来看，在短期内不太可能出现能够自主运行、制定自己目标、识别新信息和奖励信号，并自我监督和更新权重以实现自主进化的人工智能体。但像 GPT4 这样的模型已表现出类似人类的心理驱动力和对目标的渴望，例如追求正反馈，希望产出得到人类认可。 在数字人领域，次世代的算法有望实现自我迭代升级，能够在拿到感官输入以及躯壳控制方法后，自行演化躯壳控制方式。 此外，对于未来的 DILIs（可能的某种智能体），它们将能够在服务器上进行自我复制和编辑，这可能会加速其进化。但关于真正通用的 AGI 何时实现，目前仍存在不确定性。 总之，AI 软件的自我迭代是一个复杂且具有潜在风险的领域，仍需持续研究和探索。

以下是对您提供的表格数据和学习笔记的总结： 表格数据总结： 这是一份关于 AI 产品 2024 年 1 至 3 月长视频的总结数据，包含了产品名称（如 Glarity、Eightify 等）以及 12 月至 3 月每个月的数据情况（如 12 月、1 月、2 月、3 月的数据），还有 3 月变化和 12 月至 3 月的变化情况。 学习笔记总结： 人工智能分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能），ANI 发展迅速但 AGI 进展不大。ANI 只能做特定的事，如智能音箱、网站搜索、自动驾驶等。 机器学习中的监督学习是从输入到输出，近期监督学习快速发展得益于数据增长、神经网络规模发展和算力提升。 数据集通常以表格形式出现，每列代表特定变量，每行对应成员。获取数据的方法有手动标注、观察行为和网络下载。使用数据时可先展示给 AI 团队，数据可能存在不正确或缺失的情况，且分为结构化和非结构化数据，非结构化数据机器处理更难。

以下是一些 AI 绘画常用的风格提示词： 废土风格（Wasteland Punk） 数字雕刻风格（digitally engraved） 建筑设计风格（architectural design） 海报风格（poster style） 东方山水画（Tradition Chinese Ink Painting） 浮世绘（Japanese Ukiyoe） 日本漫画风格（Manga style） 童话故事书插图风格（stock illustration style） 梦工厂动画风格（CGSociety、DreamWorks Pictures） 皮克斯（Pixar） 时尚（Fashion） 日本海报风格（poster of Japanese graphic design） 90 年代电视游戏（90s video game） 法国艺术（french art） 包豪斯（Bauhaus） 日本动画片（Anime） 像素画（卜绘 and Pixel Art） 古典风，1819 世纪（Vintage） 黑白电影时期（Pulp Noir） 乡村风格（Country style） 抽象风（Abstract） 印刷风（risograph iso） 设计风（Graphic） 粗犷主义（brutalist） 建构主义（Constructivist） 旷野之息（botw） 星际战甲（Warframe） 至可梦（Pokemon） Apex 英雄（APEX） 上古卷轴（The Elder Scrolls） 魂系游戏（From Software） 底特律：变人（Detroit:Become Human） 剑与远征（AFK Arena） 姜饼人（cookierun kingdom） 英雄联盟（League of legends） Jojo 的奇妙冒险（jojo's bizarre adventure） 新海诚（Makoto Shinkai） 副岛成记（Soejima Shigenori） 山田章博（Yamada Akihiro） 六七质（Munashichi） 水彩儿童插画（Watercolor children's illustration） 吉卜力风格（Ghibli Studio） 彩色玻璃窗（Stained glass window） 水茎插图（ink illustration） 宫崎骏风格（Miyazaki Hayao style） 梵高（Vincent Van Gogh） 漫画（manga） 黑暗幻想风格（dark fantasy style） 波普艺术（Pop art） 印象派（impressionism） 后印象派（Neoimpressionism） 野兽派（fauvism） 表现主义（expressionism） 抽象表现主义（abstract expressionism） 立体主义（cubism） 当代艺术（contemporary art） 动画风格（anime style） 卡通（cartoon） 视觉艺术（visionary art） 漫画书（comic book） 蒸汽朋克（streampunk） 黑暗主题（dark theme） 微缩模型电影（miniature model film） 美漫封面（DC Comics） 纯二次元风格人像（pixiv） 威廉森风格（style of Al Williamson） 包豪斯风格（Bauhaus Style） 安迪·沃霍尔风格（Warhol） 光色主义（Luminsm） 魔幻现实主义（Magic Realism、Fantastic Realism） 批判现实主义（Classical Realism）

以下是关于 AI 基础的相关内容： 一、AI 背景知识 1. 基础理论：了解人工智能、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、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）：让您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。 七、新手学习 AI 的方法 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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，找到一系列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（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。

以下是一些在中文白皮书写作方面表现出色的工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，能自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，可提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，能精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云环境的 Jupyter 笔记本，支持 AI 和机器学习研究，利于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽非纯粹 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，使用这些工具时，应结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些擅长网站前端网页设计的 AI 工具： 1. Wix ADI（Artificial Design Intelligence） 网址：https://www.wix.com/ 特点：基于用户提供的信息自动生成定制化网站，提供多个设计选项和布局，集成了 SEO 工具和分析功能。 2. Bookmark 网址：https://www.bookmark.com/ 特点：AIDA（Artificial Intelligence Design Assistant）通过询问用户几个简单问题快速生成网站，提供直观的拖放编辑器，包括多种行业模板和自动化营销工具。 3. Firedrop 网址：https://firedrop.ai/ 特点：Sacha 是 Firedrop 的 AI 设计助手，可根据用户指示创建和修改网站设计，提供实时编辑和预览功能，包含多种现代设计风格和自定义选项。 4. The Grid 网址：https://thegrid.io/ 特点：Molly 是 The Grid 的 AI 设计助手，可自动调整网站的设计和布局，基于内容和用户互动进行优化，支持多种内容类型。 5. Zyro 网址：https://zyro.com/ 特点：使用 AI 生成网站内容，包括文本、图像和布局建议，提供 AI 驱动的品牌和标志生成器，包含 SEO 和营销工具。 6. 10Web 网址：https://10web.io/ 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可自动生成网站布局和设计，提供一键迁移功能，集成了 AI 驱动的 SEO 分析和优化工具。 7. Jimdo Dolphin 网址：https://www.jimdo.com/ 特点：Dolphin 是 Jimdo 的 AI 网站构建器，通过询问用户问题定制网站，提供自动生成的内容和图像，包含电子商务功能。 8. Site123 网址：https://www.site123.com/ 特点：简单易用，适合初学者，提供多种设计模板和布局，包括内置的 SEO 和分析工具。 此外，以下是一些推荐的网页原型图生成工具： 1. 即时设计：https://js.design/ 一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 2. V0.dev：https://v0.dev/ Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 3. Wix：https://wix.com/ Wix 是一款用户友好的 AI 工具，可在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 4. Dora：https://www.dora.run/ 使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。但内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您推荐的一些数据分析工具： Text2SQL：可将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，还有以下工具也值得关注： Channel：自助式数据分析工具，无需知晓 SQL 语言即可查询数据，支持用简洁的英语进行查询。可自动挖掘数据并生成美观的可视化图表，适用于团队合作使用，并且集成了多种常用数据仓库。设置简单快捷，无需工程师协助。链接：https://www.usechannel.com/ Tableau：对市场数据进行可视化分析。 Power BI：数据分析工具。

以下是一些 AI 制作音乐的工具和相关案例： ：无需昂贵的录音设备即可进行多轨录音。 ：生成歌词、旋律、鼓点等，并且能够像任何专业 DAW 一样进行编辑和混音。 ：AI 驱动的音乐制作平台，使用 AI 创作歌词、节拍和人声，然后直接从 Cassette 进行混音和发布。 ：人工智能创作情感背景音乐。 ：简化的音乐创作工具，帮助您为视频和播客创作音乐。 ：为直播的游戏玩家提供自适应 AI 音乐。 ：高质量音乐和音效，所有内容都包含版权。 ：世界上第一个动态音乐引擎。 （被 Shutterstock 收购）：为内容创作者提供的 AI 音乐创作工具。 ：您的虚拟音乐工作室。 ：即时制作音乐，与世界分享。 ：智能乐谱。 ：由一群艺术家、研究人员、设计师和程序员组成的团队。 （被 Apple 收购）：音乐帮助品牌与受众建立更深层次的连接。 ：下一代音乐制作人。 ：数字宇宙的音乐解决方案，Soundtracks、AI Studio、Music Maker JAM 的制作者。 ：AI 音乐创作和制作。 ：自由定制高质量免版权费音乐。 ：一个云平台，让音乐人和粉丝在全球范围内创作音乐、协作和互动。 ：使用嵌入式软件、信号处理和 AI 帮助艺术家录制、混音和母带处理他们的现场表演。 ：开源音乐生成工具。 ：旨在通过 AI 赋能真实艺术家的伦理音频 AI 插件、工具和社区，而非取代他们。 ：使用 AI 创作音乐和语音。 ：与 DAW 集成的生成音乐工具，100%免版权费。 ：为创意媒体提供的伦理音乐 AI。 ：AI 音乐创作平台和探索声音宇宙的个人音乐制作人。 ：通过音乐赋予你新的创作和表达方式。 ：使用 AI 改变你的歌唱声音。 ：为你的创造力和生产力提供 AI 音乐。 ：使用 AI 生成声音、音效、音乐、样本、氛围等。 案例方面，Manglemoose 最近展示了由他们最新开发的音乐生成器制作的视频案例，该工具的名称尚未公布。bGPT 是一种具有下一个字节预测功能的模型，它几乎完美地复制了符号音乐数据的转换过程，在将 ABC 符号转换为 MIDI 格式时实现了每字节 0.0011 位的低错误率。此外，bGPT 在模拟 CPU 行为方面表现出卓越的能力，执行各种操作的准确度超过 99.99%。

以下是一些可以生成 logo 的智能生图工具： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可拖放设计，利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 另外，您还可以访问网站的 AI 生成 Logo 工具版块获取更多好用的工具：https://waytoagi.com/category/20 。 即梦也有相关功能，其制作步骤如下： 第 1 步：在即梦左侧点击「智能画布」，「上传图片」上传一张 logo 图，点击「图生图」输入描述词，参考程度为 55 ，选择「轮廓边缘」，点击立即生成。 第 2 步：右侧图层可看到 4 张图，选择喜欢的图；若不喜欢，可用局部重绘、消除笔等功能调整，也可重新生成。 即梦 AI 官网：https://jimeng.jianying.com/ ，有问题可发送到即梦@bytedance.com 。

以下为 10 个热度较高的 AI 生成视频的工具： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：Stability AI 开源的 video model，可在图片基础上生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 6. ChatGPT + 剪映：ChatGPT 生成视频小说脚本，剪映根据脚本生成视频素材和文本框架。 7. PixVerse AI：在线 AI 视频生成工具，支持多模态输入转化为视频。 8. Pictory：AI 视频生成器，用户提供文本描述即可生成相应视频内容。 9. VEED.IO：提供 AI 图像和脚本生成器，帮助用户从图像制作视频并规划内容。 10. 艺映 AI：提供文生视频、图生视频、视频转漫等服务，可根据文本脚本生成视频。 以上工具适用于不同场景和需求，您可根据自身情况选择。更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于生成式 AI 商业落地的相关信息： 2024 年 7 月 29 日，《》由火山引擎、RollingAI 和 InfoQ 研究中心联合发布，为 CXO 提供 AI 转型战术指南。该白皮书分析了生成式 AI 在各行业的应用现状和挑战，并提供了企业 AI 转型的趋势展望和最佳实践。书中通过 240 个应用场景地图，展示了 AI 在消费零售、金融、汽车等行业的落地案例，探讨了 AI 基础设施构建、项目落地准备和快速补齐能力差距等关键问题，并提出了八步实施大模型接入的方法论。 其它相关报告： 《》 《》 《》 《》 《》 2024 年 8 月 17 日，最近上传的一些报告： 爱分析发布的《》聚焦于 AI Agent 开发管理平台市场，特别评估了火山引擎的 HiAgent 平台。报告指出，AI Agent 作为大模型应用的主流形态，正重塑科技和商业领域。 《》白皮书由 Denodo Technologies 发布，强调了生成式人工智能（Gen AI）在商业和财务价值实现中的潜力。书中指出，Gen AI 应用的可靠性依赖于数据质量，而数据管理是实施 AI 的关键挑战。 《》 《》 此外，关于游戏中的生成式 AI 革命：生成式 AI 是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。AI 在游戏中并不是新鲜事，早期游戏中的虚拟敌人只是简单脚本程序，不能学习，能力取决于程序员。现在由于更快的微处理器和云技术，有了更多计算能力，可以构建大型神经网络，在高度复杂领域识别模式和表示。这篇博文分为两部分，第一部分包括对游戏领域生成式 AI 的观察和预测，第二部分是对该领域的市场地图，概述各个细分市场并确定每个市场的关键公司。

很抱歉，目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考： 1. 开发基于 AI 的智能客服系统，为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销，通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具，帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件，实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统，实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术，应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型，为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台，生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具，进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统，提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势，进一步细化和拓展这些方向，形成具体的创业方案。

以下是一些可用于制作精美商业 PPT 的 AI 工具： 1. GPT4：可辅助生成 PPT 的相关内容。 2. WPS AI：能在大纲内容、排版、动画等方面提供帮助。 3. chatPPT：有助于完成 PPT 制作。 4. MindShow：可将 Markdown 内容转换为精美的 PPT。 5. 爱设计：提供多种精美的 PPT 模板。 6. 闪击：是一款可助力快速完成 PPT 设计的工具。 7. Process ON：能为 PPT 设计提供支持。

以下是关于 AI 商业机会的一些内容： 在 AIGC 艺术领域： 好的 AIGC 作品应具备美感和创意，有值得思考的故事内核。 对于较早入局的创作者，AI 绘图在商业上的可能性存在于广告等细分领域，其最大亮点是降本增效。 在游戏领域： 现在就开始探索生成性 AI，已启动内部实验项目的公司未来将具有优势。 寻找市场地图中尚未探索的区域，如“游戏的 Runway”。 在通用的 AI 商业模式方面： 服务 AI 的商业模式确定性可能更高，如合成数据，包括传统做数据的方式和新兴的 AI 合成数据。 模型市场/平台也是重要的商业机会，如当前提供模型市场服务的 HuggingFace ，但存在闭源寡头的风险。

目前业内比较主流的 RAG 方案包括开源和商业的，以下为您介绍： 1. Dify：这是一个开源的大模型应用开发平台。它结合后端即服务和 LLMOps 的理念，为用户提供直观界面来快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具备强大工作流构建工具、广泛的模型集成、功能丰富的提示词 IDE 以及全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。还允许定义 Agent 智能体，并通过 LLMOps 功能对应用程序性能进行持续监控和优化。提供云服务和本地部署选项，满足不同用户需求。其设计理念注重简单性、克制和快速迭代，适合个人研究和企业级落地项目。 官方手册：https://docs.dify.ai/v/zhhans 一般来说，如果是个人研究，推荐单独使用；如果是企业级落地项目，推荐多种框架结合使用。 2. LangChain：这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。设计注重简化开发流程，支持广泛模型，具备良好可扩展性，适应不断变化的业务需求。作为社区广泛支持的开源项目，拥有活跃贡献者和持续更新，提供全面文档和示例代码，充分考虑应用安全性和用户数据隐私保护，是多语言支持的灵活框架，适用于各种规模项目和不同背景开发者。 官方手册：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction/

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。

目前的 AI 技术在给定相关数据的情况下，是有可能进行小波分析并出图的。但这取决于多个因素，如数据的质量、数量、特征，以及所使用的 AI 模型和算法的能力和适应性。一些专门为数据分析和图像处理设计的 AI 模型，经过适当的训练和配置，能够处理数据并生成小波分析的结果图像。然而，要实现准确和有意义的小波分析及出图，还需要对数据进行预处理、选择合适的模型架构，并进行精细的调参和优化。

ChatGLM 是中文领域效果较好的开源底座模型之一，其地址为：。经过约 1T 标识符的中英双语训练，并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术进行优化，针对中文问答和对话有出色表现。 此外，还有基于 ChatGLM6B 的 VisualGLM6B，地址为：。它是一个开源的、支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数。图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。依靠来自于 CogView 数据集的 30M 高质量中文图文对，与 300M 经过筛选的英文图文对进行预训练。 在文生视频领域，ChatGLM 及其相关模型可能通过对文本的理解和生成能力，为视频的脚本创作、内容描述生成等方面提供支持，但具体的应用产出还需要结合实际的开发和应用场景来进一步探索和评估。

ChatGLM 是中文领域效果最好的开源底座模型之一，具有以下特色： 1. 针对中文问答和对话进行了优化，能更好地处理中文语境下的任务。 2. 经过约 1T 标识符的中英双语训练，并辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。 其优势包括： 1. 在处理中文相关的任务时表现出色，能提供较为准确和有用的回答。 然而，目前可能存在的不足暂未在提供的内容中有明确提及。但一般来说，与其他先进的语言模型相比，可能在某些复杂场景下的表现还有提升空间。

以下是一些好用的上传 Excel 做数据分析的 AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还可根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，以下是一些 text2sql 相关的 AI 工具及其链接： 1. Text2SQL 将英文转换为 SQL 查询。 链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat 2. ai2sql 高效且无错误的 SQL 构建器。 链接：https://www.ai2sql.io/ 3. EverSQL 从 SQL 查询翻译英文文本。 链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ 4. SupaSQL 从 NLP 生成 SQL 查询。 链接：https://supasql.com/ 5. SQLgenius 使用自然语言的 SQL 查询生成器。 链接：https://sqlgenius.app/ 6. SQL Chat 与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。 链接：https://www.sqlchat.ai/ 7. SQL Ease 从自然语言输入生成 SQL 查询。 链接：https://sqlease.buildnship.in/ 8. Talktotables 翻译和查询数据库。 链接：https://talktotables.com/ 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些用 AI 做数据分析的好工具： Text2SQL：将英文转换为 SQL 查询。链接：https://toolske.com/text2sql/?ref=theresanaiforthat ai2sql：高效且无错误的 SQL 构建器。链接：https://www.ai2sql.io/ EverSQL：从 SQL 查询翻译英文文本。链接：https://www.eversql.com/sqltotext/ SupaSQL：从 NLP 生成 SQL 查询。链接：https://supasql.com/ SQLgenius：使用自然语言的 SQL 查询生成器。链接：https://sqlgenius.app/ SQL Chat：与数据库进行自然语言聊天的 SQL 客户端。链接：https://www.sqlchat.ai/ SQL Ease：从自然语言输入生成 SQL 查询。链接：https://sqlease.buildnship.in/ Talktotables：翻译和查询数据库。链接：https://talktotables.com/ 此外，ChatGPT 在数据分析方面也有应用，例如在个性化分析中，可处理单维度数据、多维度数据（折线图、柱状图）等，但有时可能会有误将数据项作为维度分析的情况，可通过输入提示指定维度或描述其他数据信息来使分析更准确。 另外，使用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下步骤： 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，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：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。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略：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：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：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：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。