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AI在室内设计领域的应用

回答

以下是 AI 在室内设计领域的应用:

  1. 创意生成:充分利用 AI 的创意生成能力,使用图像生成工具,输入关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。
  2. 模拟和可视化:结合 AI 的模拟和可视化功能,利用 AR/VR 等技术,将设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,帮助评估和验证方案。
  3. 分析和优化:运用 AI 的分析和优化能力,对设计方案的采光、动线、材料等方面进行优化,确保符合使用者需求和体验。
  4. 自动化设计:借助 AI 的自动化设计功能,自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率,缩短设计周期。
  5. 协作模式:融合 AI 与人工设计的协作模式,形成良性互补,发挥各自优势。

同时,也有利用 AI 进行室内设计的案例,比如利用室内设计规则和现实布局特点,重新渲染更协调的室内设计方案,能自动选定主要风格和色系,找出不协调家具并指导调整,但存在 Stable Diffusion 出图成功率不高、细节崩坏、不能指导整个装修工程等问题。

生成性 AI 还可以为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型,并协助关卡设计,在营销、网页设计、室内设计和景观设计等领域也有应用。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:AI做室外的设计,有什么最佳实践吗

[title]问:AI做室外的设计,有什么最佳实践吗以下是一些关于使用AI进行室外设计的最佳实践:1.充分利用AI的创意生成能力可以使用AI图像生成工具,输入关键词如"后院"、"庭院"等,生成多种创意设计方案通过AI的创意思维,获得一些新颖独特的设计灵感2.结合AI的模拟和可视化功能利用AR/VR等技术,将AI生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化帮助设计师和客户更好地评估和验证设计方案3.运用AI的分析和优化能力使用AI工具对设计方案进行分析,如采光、动线、材料等方面的优化确保设计方案符合使用者的实际需求和体验4.借助AI的自动化设计功能利用AI自动生成符合设计规范的平面图、立面图等提高设计效率,缩短设计周期5.融合AI与人工设计的协作模式人工设计师与AI工具形成良性互补,发挥各自的优势在创意、分析、优化等环节充分利用AI的能力总的来说,AI技术为室外设计领域带来了诸多新的可能性,设计师可以充分利用AI的创意生成、模拟可视化、分析优化等功能,与人工设计形成有效的协作,提升整体的设计效率和质量。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

开发:用GPT开发了一个相机APP

AI利用室内设计规则和现实布局特点,重新渲染一个更协调的室内设计方案。优点:自动选定室内设计主要风格和色系。找出风格不协调家具,指导调整。例如现实图中,原木风餐桌与周边色系色差过大。缺点:Stable Diffusion出图成功率不高,大约只有10%。细节存在崩坏的情况,不能指导整个装修工程。Demo视频:一个拍摄页面,一个结果展示页面file:RPReplay_Final1703728601.MP4

艺术并未消亡,它只是由机器生成

[title]艺术并未消亡,它只是由机器生成[heading2]生成式AI和视觉效果生成性AI可以为[游戏](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)创建2D艺术、纹理、3D模型,并协助关卡设计。在营销中,它看似有望取代库存艺术、产品摄影和插图。我们已经看到它在网页设计、室内设计和景观设计中的应用。我们实际上才刚刚开始。如果一个用例需要创造性地生成内容,那么很难理解为什么生成AI不会颠覆它或至少成为这个流程的一部分。那么,这篇文章的要点是什么呢?尽管它在某种程度上集中于代码生成和图像生成,但我们怀疑这些结果更具普遍性。特别是,全面的创意努力——无论是视觉的、文字的还是音乐的——都可能在系统构建之前就被AI打破。除了我们以上使用的正确性论点外,将所有先前的艺术品组合和重新组合可能足以满足创意输出的实际范围。例如,音乐和电影行业历史上生产了无数流行专辑和电影的仿制品。完全可以想象,生成模型随着时间的推移可能有助于自动化这些功能。然而,Stable Diffusion和DALL-E 2产生的众多图像中引人注目的一点是,它们真的很好,并且真正有趣。可以轻松地设想一个AI模型产生具有吸引力和真实感的电影海报、广告和插图。

其他人在问
当前有哪些热门AI工具
以下是一些当前热门的 AI 工具: 儿童练习英语口语的 AI 工具: LingoDeer:使用游戏和互动活动教孩子英语,提供各种课程,有家长仪表板。 Busuu:提供英语等多种语言课程,有多种教学方法和社区功能。 Memrise:使用抽认卡和游戏教学,有社交功能。 Rosetta Stone:使用沉浸式方法,有语音识别功能。 Duolingo:免费,使用游戏化方法,课程多样。 制作 PPT 的 AI 工具: Gamma:在线制作网站,可通过输入提示生成幻灯片,支持嵌入多媒体。 美图 AI PPT:输入文本描述生成专业设计,有丰富模板库。 Mindshow:提供智能设计功能,简化设计流程。 讯飞智文:利用语音识别和自然语言处理技术,提供多种编辑功能。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正等功能,支持多平台和多种语言。 Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性。 ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细写作报告。 Writesonic:基于 AI 生成各种文本,生成速度快。 Lavender:专注邮件写作优化,提供个性化建议和模板。 在选择工具时,需考虑使用者的年龄、兴趣、学习风格、功能和成本等因素。
2024-12-21
如何将AI应用于学术研究
将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议: 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:使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息:利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲:使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述:借助 AI 工具撰写文献综述部分,保证内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,采用 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,并检查语法和风格。 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:借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性,根据反馈修改。 11. 提交前的检查:使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性,并做最后的格式调整。 需要注意的是,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点: 技术研究方向: 数学基础:包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础:如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习:涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理:涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉:包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域:有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践:包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向: 编程基础:如 Python、C++等。 机器学习基础:像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架:例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域:包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理:涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署:包含模型优化、模型服务等。 行业实践:有项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-21
如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅
对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅,目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议: 首先,可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事,内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等,以吸引孩子的注意力。 其次,通过语音交互的 AI 工具,为孩子朗读绘本故事,培养孩子的听力和语言感知能力。 还可以借助具有互动功能的 AI 应用,让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作,增强参与感。 希望这些建议能对您有所帮助。
2024-12-21
小白怎么学习AI
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 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,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并进行自己实践后的分享。 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,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: 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。 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。 此外,以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型,原理是什么。 生成式 AI 生成的内容,叫做 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度)的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI,其中生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,比如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。GPT 中 Transformer 是关键,Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
AI选股
以下是为您提供的关于 AI 选股的相关信息: 1. 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): Zephyr AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.11 亿美元,轮次 A,主营 AI 药物发现和精准医疗。 Together AI:2024 年 3 月 13 日融资,融资金额 1.06 亿美元,轮次 A,估值 12 亿美元,主营 AI 基础设施和开源生成。 Glean:2024 年 2 月 27 日融资,融资金额 2.03 亿美元,轮次 D,估值 22 亿美元,主营 AI 驱动企业搜索。 Figure:2024 年 2 月 24 日融资,融资金额 6.75 亿美元,轮次 B,估值 27 亿美元,主营 AI 机器人。 Abridge:2024 年 2 月 23 日融资,融资金额 1.5 亿美元,轮次 C,估值 8.5 亿美元,主营 AI 医疗对话转录。 Recogni:2024 年 2 月 20 日融资,融资金额 1.02 亿美元,轮次 C,主营 AI 接口解决方案。 2. 2024 年 3 月科技变革与美股投资: AI 将引领新的服务模式,即“智能即服务”,重塑工作和生活,重新赋能芯片和云计算行业,创造新的投资机会,GPU 需求预计持续增长。 企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术成为吸引投资的主要领域,机器人行业投资额超过企业软件。 科技巨头通过资本控制 AI 模型公司的趋势明显,如 OpenAI 与微软、Anthropic 与 Google 等的合作。 企业竞争策略主要集中在迅速成长为大型模型公司并寻找强大背书,或保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化。 2024 年将是大模型争霸的一年,OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 是市场上受瞩目的公司。 3. 展望 2025,AI 行业的创新机会: 在 ToP 领域,峰瑞投资的冰鲸科技是一家 AI 智能硬件公司,为全球创作者和专业玩家设计创新的私有云产品,推出集成端侧 GPU 的旗舰产品——ZimaCube。 在 ToB 领域,AI 应用进入企业内部可从纵向的独立业务模块和横向的通用技能模块切入。2024 年 7 月,美国投资机构 A16z 发布文章探讨了人工智能在变革企业销售技术中的潜力,其中提到的多数产品符合上述特点。ToB 和 ToP 存在一定交集。
2024-12-21
openai 12天都有哪些内容
以下是 OpenAI 12 天相关的内容: 12 月 18 日: API 正式版:速度更快,成本降低 60%,支持视觉识别、函数调用、结构化输出等功能。 语音交互升级:引入 WebRTC 支持,12 行代码即可实现实时语音交互,音频处理费用降低 60%。 偏好微调功能:让 AI 回答更具个性化,企业 AI 准确率提升显著。 新增 Go 和 Java 工具包,简化 API 密钥申请流程。 12 月 12 日: 苹果设备深度集成 ChatGPT,可通过 Siri 实现文档总结、任务分配、节日创意等操作。 多平台无缝衔接:支持 iPhone、iPad 和 Mac,涵盖 Siri 集成、写作工具增强、视觉智能分析等多种应用场景。 实用场景:圣诞派对策划、PDF 总结、歌单生成、视觉智能评选毛衣创意等功能演示,体现全新交互体验。 12 月 5 日: OpenAI 近日宣布将举行为期 12 天的活动,期间每天直播展示新功能或工具。 DeepMind 发布了基础世界模型 Genie 2,可以通过一张图片生成可操作的 3D 环境,实现智能体的实时交互与行为预测。 真格基金投资副总裁 Monica 在其播客「OnBoard!」发布的最新一期对谈中,与在一线大模型机构有实际训练大语言模型(LLM)经验的研究员针对 OpenAI o1 模型进行了三个多小时的拆解与解读。强化学习如何给大语言模型带来新的逻辑推理能力?这种能力的来源、实现方式和未来潜力又是怎样的?o1 带来的「新范式」会对行业有怎样的影响?
2024-12-20
室内设计的ai软件
以下是一些用于室内设计的 AI 软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 4. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 此外,还有以下相关应用: 1. 酷家乐等设计软件:可快速生成个性化室内设计方案,允许用户上传户型图并通过 AI 生成多种设计方案。 但每个工具都有其特定的应用场景和功能,建议您根据自己的具体需求来选择合适的工具。
2024-11-13
如何用Midjourney实现hello kitty主题的室内设计
以下是一些可能有助于您使用 Midjourney 实现 Hello Kitty 主题室内设计的提示词示例: 一个充满 Hello Kitty 元素的温馨卧室,粉色调,可爱的家具,有 Hello Kitty 形状的窗户,柔软的地毯 ar 2:3 Hello Kitty 主题的客厅,有巨大的 Hello Kitty 沙发,粉色和白色的墙壁,Hello Kitty 图案的吊灯 ar 3:2 以 Hello Kitty 为主题的儿童房,有 Hello Kitty 床,Hello Kitty 衣柜,彩色的地板,充满童趣的装饰 ar 4:3 Hello Kitty 风格的厨房,粉色的橱柜,Hello Kitty 形状的炉灶,可爱的餐具 ar 1:1 Hello Kitty 主题的浴室,粉色的浴缸,Hello Kitty 图案的瓷砖,温馨的灯光 ar 9:16 您可以根据自己的需求对这些提示词进行调整和修改,以获得更符合您期望的设计效果。
2024-10-29
AI室内设计
以下是关于 AI 室内设计的相关信息: AI 在室外设计的最佳实践: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力:使用 AI 图像生成工具,输入关键词生成多种创意设计方案,获取新颖独特的灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术,将设计方案在实际环境中模拟和可视化,便于评估和验证。 3. 运用 AI 的分析和优化能力:对设计方案的采光、动线、材料等方面进行分析优化,满足实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具互补,在各环节充分利用 AI 的能力,提升设计质量。 用 GPT 开发的相机 APP 在室内设计方面的应用: 利用室内设计规则和现实布局特点,重新渲染更协调的室内设计方案。 优点:自动选定室内设计主要风格和色系,找出风格不协调家具并指导调整。 缺点:Stable Diffusion 出图成功率不高,约 10%,细节存在崩坏情况,不能指导整个装修工程。 AI 绘画常用提示词中的室内设计相关: interior design 室内设计 总的来说,AI 技术为室内设计带来了新的可能性和工具,但也存在一些局限性,需要合理利用其优势。
2024-10-27
我是室内设计师,ai能帮我做什么
对于室内设计师来说,AI 能提供以下帮助: 1. 充分利用创意生成能力:可以使用 AI 图像生成工具,输入关键词如“室内客厅”“卧室”等,生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,更好地评估和验证设计方案。 3. 运用分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行分析,如采光、空间布局、材料等方面的优化,确保设计方案符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率,缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,发挥各自的优势,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 的能力。 有一些 AI 工具可以帮助您审核规划平面图,例如: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载了自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束设计结果。 另外,您还可以通过字节旗下的 Coze AI 的图像工作流快速出家装设计效果图,体验地址为:https://www.coze.cn/store/bot/7374039392832405554?panel=1&bid=6cq1cccs00017 。
2024-09-30
室内设计师怎么通过AI完成自己的设计图
室内设计师可以通过以下方式利用 AI 完成设计图: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力:使用 AI 图像生成工具,输入关键词如室内空间的名称等,生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能:借助 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,以便更好地评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化,确保符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率,缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,在创意、分析、优化等环节充分发挥各自的优势。 以下是一些能够帮助室内设计师的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型,软件的 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 此外,还有用 Coze 的工作流创建快速出家装设计效果图,并收集客户联系方式形成销售线索的方式。
2024-09-13
有什么好一点的AI室内设计软件
以下为一些较好的 AI 室内设计软件: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色。搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件的 UI 和设计成果颜值在线,建筑师能使用主流的 AIGC 功能进行有趣的集卡式方案创作。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期可引入标准和规范约束生成的设计结果,保证合规性,为设计师提供全新设计模式。 关于使用 AI 进行室外设计的最佳实践包括: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力:使用 AI 图像生成工具输入关键词生成多种创意方案,获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术将设计方案在实际环境中模拟和可视化,便于评估和验证。 3. 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具分析采光、动线、材料等方面,优化设计方案以符合实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率,缩短周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具互补,在创意、分析、优化等环节充分利用 AI 能力,提升整体设计效率和质量。 此外,Pietro Schirano 曾请 GPT4V 给出室内设计的改进建议,并结合自定义说明进行个性化调整。
2024-09-12
🚀接着上期SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器的分享,今天继续聊聊SOP+AI的应用,🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间?”📚最近跟团队有开始运营小红书账号,就想着先给自己打造点顺手的工具,于是乎「小红书文案专家」就出生啦~🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称:小红书文案专家功能价值:见过多个爆款文案长啥样,只需输入一个网页链接或视频链接,就能生成对应的小红书文案,可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿,提供创意和内容,1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容: 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间? 最近团队开始运营小红书账号,于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称:小红书文案专家 功能价值:见过多个爆款文案,输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案,辅助创作者生成可一键复制发布的初稿,提供创意和内容,节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接:https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路: 痛点:个人时间有限,希望有人写初稿并生成配图。 实现思路:为自己和团队设计工作流,让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能: 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包,使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能:持续优化升级,增加全网搜索热点功能,提炼热点新闻或事件关键信息,结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI:打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享:X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后,工作效率显著提升。引入 SOP 前,客服工作流程混乱,效率低下,客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后,效率提高。进一步引入 AI 助手,自动回复常见问题、处理简单请求,减少客服工作量,还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上,客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作,借助 AI 助手,SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
AI的工具类应用有哪些?
以下是一些常见的 AI 工具类应用: 1. AI 菜谱口味调整工具:如“下厨房”的口味调整功能,使用自然语言处理和数据分析技术,根据用户反馈调整菜谱口味,市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台:像“英语流利说”的纠错功能,运用自然语言处理和机器学习技术,帮助语言学习者纠正错误,市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统:例如“豆瓣电影”的剧情分析工具,通过数据分析和自然语言处理技术,为用户提供深度解读,市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统:如“腾讯文档”的分类功能,借助数据分析和机器学习技术,自动分类办公文件,方便管理,市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台:“美丽修行”的定制方案功能,利用图像识别和数据分析技术,根据用户肤质定制护肤方案,市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台:“豆果美食 APP”,采用自然语言处理和数据分析技术,根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱,市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手:“沪江开心词场”,通过自然语言处理和机器学习技术,辅助用户学习语言,提供个性化学习方案,市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统:“爱奇艺”的智能推荐功能,运用数据分析和机器学习技术,根据用户喜好推荐电影,市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具:“WPS Office”,借助自然语言处理和机器学习技术,提高办公效率,实现自动化办公流程,市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统:在一些游戏中的推荐功能,使用数据分析和机器学习技术,根据玩家需求推荐游戏道具,市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务:“彩云天气”的分时预报,利用数据分析和机器学习技术,提供精准的分时天气预报,市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台:“医渡云”的病历分析系统,通过数据分析和自然语言处理技术,分析医疗病历,辅助诊断,市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具:“讯飞听见”的会议总结功能,运用自然语言处理和机器学习技术,自动总结会议发言内容,市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具:书法临摹软件,借助图像识别和数据分析技术,帮助书法爱好者进行临摹,市场规模达数亿美元。
2024-12-20
智能体在电商领域的应用
智能体在电商领域有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个智能体完成各项功能,并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面: 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要,旨在提供结构化思路,单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同,遵循营销管理流程保证输出,调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例,决策和洞察力仍依赖人员,智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景,即触点,包括线上(如微信、抖音等平台)、线下(产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景)和人员(线上直播间、人工客服或线下销售人员等)触点。在最终步骤,需找到所有传达品牌卖点的场景,结合需求制作落地页或沟通话术,建立品牌价值。
2024-12-20
AI智能体在电商领域可落地的应用
AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词“笔记本电脑”,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化:工作流也可理解为多智能体协作,通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,涉及多个步骤和检测,人工操作费时,而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决,通过定义多个完成不同功能的智能体,并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼:AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势,可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界,如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时,除遵循营销管理流程保证输出合理,还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品,需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
2024-12-19
AI智能体在电商领域营销助手应用
AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用: 1. 品牌卖点提炼: 智能体的构建中,理解和控制结构最为重要,其本质是办公助手,能为有营销思维的团队提供思路,提高效率。 实际搭建要根据公司业态调整,给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品,线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台,线下触点包括产品包装、包裹等,人员触点有销售人员等;线下实体服务行业,线上触点有大众点评/美团等,线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确,调整提示词能提升某部分助手信息准确度,但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例,以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购: 以“什么值得买”智能体为例,用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过 API 检索商品信息,与提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类垂直搜索应用,提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作,通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题,如新产品取名,涉及多个步骤和智能体,还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点: AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项,可用于品牌卖点提炼,搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界,如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等,确定的智能体更适合做引导型助手,在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。
2024-12-19
当前电商领域有哪些智能体可以用
在电商领域,以下是一些常见的智能体类型及应用示例: 1. 简单反应型智能体:如温控器,根据当前的感知输入直接采取行动,不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体:像自动驾驶汽车,维护内部状态,对当前和历史感知输入进行建模,能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体:例如机器人导航系统,具有明确目标,能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体:如金融交易智能体,能量化不同状态的效用值,选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体:例如强化学习智能体,通过与环境交互不断学习最优策略。 以“什么值得买”智能体为例,当用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先提取关键词,再通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装后请求大模型回答,成为电商导购类的垂直搜索应用,在商品推荐方面效果较好。 此外,工作流(Workflow)也可理解为多智能体协作(MultiAgents),通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,可定义多个智能体分别负责不同功能,还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买!💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体,专注于市场营销领域,能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点,生成小红书文案和抖音短视频脚本等,并保存至飞书文档。
2024-12-20
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用: 1. 电商导购:以“什么值得买”智能体为例,当用户输入购买需求,如“我想买个笔记本电脑”,智能体会提取关键词,通过相关 API 检索商品信息,与内置提示词组装成上下文,请求大模型回答,提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作:通过多个智能体的组装,解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名,定义多个智能体分别负责不同功能,如给出建议名字、检索是否同名等,同时需要调度中枢协调工作,决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持:如在理赔提交审核中,将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用语言模型评估相关文件是否符合规则,并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼:实际搭建中,遵循营销管理流程保证输出合理性,根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度,为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19