个人如何利用ai在股票投资中提高盈利

学习 AI 可以从以下几个方面入手： 1. 编程语言：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（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。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响。 对于新手学习 AI： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读相关入门文章，熟悉术语和基础概念。 了解人工智能的主要分支及它们之间的联系。 2. 开始学习之旅： 参考为初学者设计的课程，如李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台按自己节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等。 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。 分享实践成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于不会代码的人，可以尝试了解以下基础内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其关系。 历史发展：回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：掌握如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 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）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下为您介绍一些关于视频链接转文字的 AI 相关信息： 在“超级 AI 助力打造计划微信超级 AI 知识助手教学（下）2024 年 12 月 11 日”中，张梦飞解答了诸多与操作、功能、风险及平台相关的问题，包括今日头条读不出、公众号视频提取内容、界面在哪、文章文件总结跳过条件等，同时提到了视频号转文字等相关内容。 ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具，您只需上传视频或粘贴视频链接，该工具能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能克隆原视频里面的声音进行配音。 有群友测试了相关工具，另外还有群友尝试了豆包的音色模仿，读了大概 20 个字的句子，5 秒就可以生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容。

以下是一些 AI 技术商业应用的典型案例： 企业运营： 日常办公文档材料撰写整理。 营销对话机器人，进行市场分析和提供销售策略咨询。 法律文书起草、案例分析以及法律条文梳理。 人力资源方面的简历筛选、预招聘和员工培训。 教育： 协助评估学生学习情况，为职业规划提供建议。 针对学生情况以及兴趣定制化学习内容。 论文初稿搭建及论文审核。 帮助低收入国家/家庭通过 GPT 获得平等的教育资源。 游戏/媒体： 定制化游戏，动态生成 NPC 互动，自定义剧情和开放式结局。 出海文案内容生成，语言翻译及辅助广告投放和运营。 数字虚拟人直播。 游戏平台代码重构。 AI 自动生成副本。 零售/电商： 舆情、投诉、突发事件监测及分析。 品牌营销内容撰写及投放。 自动化库存管理。 自动生成或完成 SKU 类别选择、数量和价格分配。 客户购物趋势分析及洞察。 金融/保险： 个人金融理财顾问。 贷款信息摘要及初始批复。 识别并检测欺诈活动风险。 客服中心分析及内容洞察。 保险理赔处理及分析。 投资者报告/研究报告总结。 制造业/汽车： 生产计划、供应链计划状态查询。 产线预测性维保辅助。 产品质量分析与溯源。 自动驾驶全场景模拟训练及虚拟汽车助手。 线上购车品牌、配置对比分析。 生命科学： 研发阶段靶点发现及产品成药性。 医学文献内容检索，重点摘要提取，相关法规整理。 医药代表培训及知识库建立。 分诊导诊助理、诊疗助理、术后护理及复建辅助。 此外，还有以下具体案例： 京东物流仓储管理系统：利用数据分析、机器学习等技术优化物流仓储管理，提高运营效率。例如通过智能算法优化货物存储位置，减少拣货时间。 BOSS 直聘简历筛选功能：利用自然语言处理、机器学习技术快速筛选简历，提高招聘效率。根据企业的招聘要求，提取关键信息，为企业推荐符合条件的候选人。 贝壳找房租赁管理功能：利用数据分析、自然语言处理技术管理房地产租赁业务，提高效率。根据租客的需求和偏好，自动推荐合适的房源。 腾讯游戏社交平台：利用数据分析、机器学习技术为玩家提供社交功能，增强游戏体验。根据玩家的游戏历史和兴趣爱好，推荐可能成为好友的玩家。

未来可能被 AI 替代的工作包括一些重复性高、规则性强的工作，例如： 1. 数据输入、文档处理等单调的数据处理工作。 2. 部分制造业中的重复性生产操作。 然而，以下工作相对较难被 AI 替代： 1. 涉及团队建设、跨文化交流、创新解决方案设计等需要复杂人际交往和创新能力的工作。 2. 具有灵活性、非常规性和创造性的工作，比如艺术创作、科研创新等。 2023 年 AI 预计将会替代 4 亿 8 亿工作岗位，但同时也会增加 5.55 8.90 亿新岗位。计算被替代的岗位主要是查看岗位任务构成中可自动化任务的占比。发展中国家的某些经济发展必要步骤可能因 AI 而直接被取代，但这一观点有待辩证看待，吴恩达建议发展中国家在垂直领域完成优势积累。

目前 AI 不能做的事情包括： 1. 尽管在某些方面取得了成功，但不能解决所有科学问题。几个世纪以来人类在科学领域逐步积累，仍有众多问题存在，AI 无法完全介入并解决所有这些问题。 2. 目前还不足以完全替代开发者进行复杂项目的开发，尚未达到“言出法随”的境界。 3. 由于技术快速发展，当前使用的某些 AI 工具可能并非最优，且需要考虑其是否适合应用目的以及存在的弱点。 4. 在使用 AI 时需要注意众多道德问题，如侵犯版权、作弊、窃取他人工作、操纵等，特定 AI 模型的构建及受益情况等问题复杂且尚不清晰，使用者有责任以道德方式使用这些工具。

以下是关于 AIPO 提示词课程的相关链接： 10 月 13 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV137mEYcEid/?spm_id_from=333.337.searchcard.all.click 上课请提前准备： 豆包网页端：https://www.doubao.com/chat/?channel=browser_landing_page 豆包桌面客户端： 相关资料： 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcng2BGhOVyYXnr3AKP2pgCtg 10 月 14 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV1msmEYxEZY/?buvid=YC4BD1CD531B1DE24BE79F1022B411E8311B&from_spmid=search.searchresult.0.0&is_story_h5=false&mid=E93ZXvPaf6qpZfVvaoksIA%3D%3D&p=1&plat_id=116&share_from=ugc&share_medium=iphone&share_plat=ios&share_session_id=FEFB63BF03154D5D842FEF7B6D7CA68D&share_source=WEIXIN&share_tag=s_i&spmid=united.playervideodetail.0.0&timestamp=1728927125&unique_k=TSPAHQW&up_id=259768893 上课请提前准备：吐司 https://tusiart.com/?utm_source=semsem&source_id=semsem 相关资料：https://kah8x5a2ycv.feishu.cn/docx/EknsdlsX1oxETExa5AjcDhfInWg 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcn54GKluLZbcAuyd8GJzsX6g 10 月 15 日课程回放：https://www.bilibili.com/video/BV1G62fYCEc1/?spm_id_from=333.999.0.0 上课请提前准备：liblib https://www.liblib.art/ 推荐码:GUdRbBEP 相关资料：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TLmnwQgInimlP2k6zkAceDnCndf 作业：https://waytoagi.feishu.cn/share/base/form/shrcnndiUZ7FpF8IF4n9KNmvAWh

以下是一些可能有助于个人在股票投资的 AI 模型和相关信息： 目前，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等是市场上备受瞩目的 AI 模型公司。 在投资领域，AI 将引领新的服务模式，如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片、云计算等行业带来新的投资机会。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，机器人行业的投资额也在增长。 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。 个人投资者可以关注在温哥华启动的专注于 AI 领域的基金 Brilliant Phoenix，其投资了 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等公司。同时，也有跨境基金如在上海发起的进益安成的 QDLP 跨境基金，专注于为投资者提供合规的人民币出境通道以投资美股二级市场。

目前没有特定的 AI 模型被广泛认可能确保个人在股票投资中必然提高盈利。股票市场受到众多复杂且难以预测的因素影响，包括宏观经济状况、政治局势、公司财务状况、行业竞争等。 虽然一些 AI 技术和模型可能在数据分析和预测方面提供一定的帮助，但它们并不能完全准确地预测股票价格的走势和投资的盈利情况。 在股票投资中，依靠单一的模型或技术来获取稳定盈利是不现实的，需要综合考虑多种因素，并结合自身的风险承受能力和投资目标，做出谨慎的决策。

AI 在股票投资领域有以下应用： 1. 推动行业发展：AI 不仅革新机器人领域，还促进智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等多个行业发展，在核聚变技术、生物制药和纳米科技等前沿领域也发挥关键作用。这一轮由 AI 催化的变革预计将促进全行业进步，对全球 GDP 产生巨大影响，帮助美国解决债务问题，为经济提供新动力。 2. 创造投资机会：AI 将引领新的服务模式，如“智能即服务”，重塑工作和生活。其发展重新赋能芯片和云计算行业，带来新投资机会，如企业软件、AI 驱动的金融服务以及 AI 健康技术等成为吸引投资的主要领域。同时，GPU 需求预计持续增长，机器人行业投资额超过企业软件，可能成为下一轮 AI 革命的重要爆发点。 3. 影响企业竞争策略：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，企业竞争策略出现分化，一是成长为大型模型公司并寻找强大背书，二是保持小规模专注盈利并灵活应对市场变化，这种分化使 AI 行业未来更加多元化和复杂。 4. 辅助投资决策：2024 年预计是大模型争霸的一年，OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术上相互竞争并为未来 AI 的方向和应用设定标准，为投资者和市场观察者提供了解 AI 发展趋势的重要视角。

以下是为非专业人士接触了解 AI 并通过 AI 盈利的建议： 艺术创作方面： 目前许多 AI 工具存在幻觉或处理请求时间长的问题。为满足高级用户需求，预计很多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐，若您试图通过内容盈利，可关注此类服务。 AI 数字人直播方面： 1. 盈利方式： 直接卖数字人工具软件，实时驱动的一年 4 6 万往上，非实时驱动的一个月 600 元，但效果差且市场价格混乱。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；虚拟商品，如门票、优惠券等。 效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样。不适用于促销场景和服装品类。 3. 壁垒和未来市场格局： 目前有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。但时间拉长，技术上没壁垒。 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司。 把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值。有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击。 AI 市集方面： 像“AI 切磋大会”这样的活动，为大众提供了接触和了解 AI 的机会。例如现场有非遗 AI 刮刮乐、AI 3D 打印、AI 视频转绘、AI 量化交易、AI 产品设计等贴近日常的项目。高一学生“小朱婷”基于通义千问开发“航天小飞侠”AI 助理模型并通过抽奖环节盈利；还有根据 MBTI 和星座生成专属鸡尾酒配方的 AI 调酒等新奇项目。

国内的 AI 应用层公司盈利方式主要有以下几种： 1. 创造新的价值和场景：例如在移动互联网领域，出现了移动端的 IM 工具（微信、WhatsAPP）、打车（Uber、滴滴、Grab）、外卖（美团、Doordash）、短视频（抖音、Tiktok）等新的应用，这些应用并非颠覆上一代公司的业务，而是创造了新的价值和场景。 2. 融入现有工作流程：许多公司将 AI 融入工作流程，如工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率，Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本，Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模，瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持节省了运行成本。 3. 抓住技术进步机会改造和提升现有业务：现有的大公司大部分会因技术进步而获利，关键在于能否抓住机会改造或提升现有业务。 同时，关于大模型能力与利润分配的问题，需要垄断才能获得超额收益。因为在有竞争的情况下，哪怕是寡头垄断，行业内的公司也无法获得定价权。只有在垄断市场中，售货方才拥有定价权，类似于今天英伟达的状态。定价权是超额收益，即超额毛利、超额净利的来源。

目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说，您可以按照以下思路进行尝试： 首先，您需要确定目标受众，即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次，选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点，学习如何有效地输入相关参数，如身高、体重、体型、个人风格偏好等，以获取准确的穿搭建议。 然后，根据生成的穿搭建议，寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系，获取商品的推广链接。 在推广方面，可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户，并建立良好的口碑。 同时，不断优化您的服务，根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是，实现兼职盈利需要一定的时间和努力，并且要确保所推荐的商品质量可靠，穿搭建议具有实用性和时尚感。

要借助 AI 工具做自媒体向社会大众传达正确的价值观并实现盈利，可以考虑以下几个方面： 首先，明确自身的价值观定位和目标受众。确定您想要传达的核心价值观，以及这些价值观与哪些社会群体最为相关。 其次，利用 AI 工具进行内容创作和优化。例如，使用自然语言处理工具来生成吸引人的文章标题和文案，或者借助图像识别和生成工具制作有吸引力的配图和视频。 再者，运用 AI 进行数据分析，了解受众的喜好和行为模式，以便精准推送内容，提高传播效果。 在盈利方面，可以通过以下几种方式： 1. 广告投放：当您的自媒体拥有一定的流量和关注度后，可以吸引相关品牌进行广告投放。 2. 付费会员或订阅：为用户提供独家、高质量的内容，吸引他们成为付费会员或订阅者。 3. 电商合作：推荐与您价值观相符的产品，并通过合作获得佣金。 总之，借助 AI 工具能够提高效率和质量，但关键在于始终坚守正确的价值观，以优质、有深度的内容吸引和留住受众，从而实现盈利目标。

AGI 即人工通用智能（Artificial General Intelligence），是指具备像人类一样广泛的认知能力和学习能力，能够理解、学习和处理各种不同类型的任务和知识的智能。 要入行 AGI 领域并实现盈利，您可以考虑以下步骤： 1. 扎实的知识储备：深入学习人工智能的相关知识，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等。 2. 掌握相关技术：熟练掌握编程语言和相关工具，如 Python 以及常见的深度学习框架。 3. 关注行业动态：了解 AGI 领域的最新研究成果和发展趋势。 4. 实践项目经验：通过参与实际项目，积累实践经验，提升自己的能力。 5. 创新解决方案：思考如何将 AGI 技术应用于实际问题，提供独特且有价值的解决方案。 例如，OpenAI 起初作为非盈利组织，为实现 AGI 的愿景努力。但由于计算成本等原因转向盈利领域，推出了如 ChatGPT 这样成功的产品，并实现了快速的人群覆盖和可观的收入。在 AGI 尚未完全实现时，应用层公司仍有发挥作用的空间，需要根据不同客户类型和场景精心设计解决方案。但如果 AGI 实现，可能会对人类的工作和社会产生深远影响。

目前知识库中没有关于个人如何用 AI 通过改写文案快速经营好公众号的相关内容。但一般来说，您可以利用一些自然语言处理的 AI 工具，如 ChatGPT 等，输入您的原始文案和具体的改写要求，获取新的文案。不过，在使用 AI 生成的文案时，需要您进行仔细的审核和修改，以确保内容符合公众号的定位和风格，同时保持高质量和独特性。另外，要经营好公众号，还需要关注内容的选题、排版、与读者的互动等多个方面。

以下是一些国内可用于制作个人知识库的 AI 工具： 1. Kimi 智能助手：是 ChatGPT 的国产平替，上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。不用科学上网、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，对长文理解表现出色，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源（如小红书、学术搜索）。PC 端可通过下载。 2. 飞书：汇集了各类 AI 优质知识库、AI 工具使用实践，助力人人成为效率高手。可通过下载。 此外，学习使用国内大语言模型工具可以从提示词开始。一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。

以下是为您推荐的用于建立个人知识库的 AI 工具： 1. AnythingLLM：包含所有 Open WebUI 的能力，额外支持选择文本嵌入模型、选择向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后需进行配置，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。在使用时，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离，包括创建工作空间、上传文档并进行文本嵌入、选择对话模式（Chat 模式会综合训练数据和上传文档给出答案，Query 模式仅依靠文档数据给出答案），配置完成后即可进行对话测试。 2. LlamaIndex：是更高一层 LangChain 的抽象，简化了 LangChain 对文本分割、查询的接口，提供了更丰富的 Data Connector。只针对 GPT Model 做 Index，参考 https://gptindex.readthedocs.io/en/latest/ 。 3. ExoBrain 的集成软件 Maimo.ai：作为外脑的主要记忆空间，能捕获多种数字内容并随时随地访问，可挂接和导入外部记忆，能快速理解捕获内容、灵活创作笔记、生成创作建议，可与外脑知识库对话并自动做外部检索完善答案。今年十一月将开放第一个体验版，关注获取最新信息。

很抱歉，暂时没有关于您所描述问题的相关内容。出现 404 错误通常是由于页面未找到导致的。您可以先检查一下以下几个方面： 1. 确认您在 GitHub 上的代码上传是否完整且正确，包括相关的配置文件和依赖项。 2. 检查 Vercel 的部署设置，确保配置正确，例如域名绑定、环境变量等。 3. 查看服务器的日志，以获取更详细的错误信息，从而确定问题的具体原因。 希望这些建议能对您有所帮助，如果问题仍未解决，建议您进一步查阅相关的技术文档或向技术社区寻求帮助。

构建个人本地知识库可以按照以下步骤进行： 1. 了解 RAG 技术： 利用大模型的能力搭建知识库是 RAG 技术的应用。 大模型训练数据有截止日期，RAG 可解决依靠不在训练集中的数据的问题。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出 5 个过程。 文档加载可从多种来源加载，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据和代码等。 文本分割将文档切分为指定大小的块。 存储涉及将文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库。 检索通过算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出是将问题和检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案。 文本加载器将用户提供的文本加载到内存以便后续处理。 2. 准备软件： 需要一个额外的软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 的能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 3. 安装和配置： 安装地址：https://useanything.com/download 。 安装完成后进入配置页面，主要分为三步：选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 4. 构建本地知识库： 在 AnythingLLM 中创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档中的数据给出答案）。 完成配置后进行测试对话。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行了实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。

在个人赚钱方面，AGI 较为常用的三个方面包括： 1. 合成数据：通过生产数据喂给 AI 模型以提高效果。传统做数据的核心竞争力在于获取他人无法拿到的数据以及低成本进行大量数据清洗和标注，新兴的是用 AI 来生成数据再喂给其他 AI。 2. 模型市场/平台：如当前热门的 HuggingFace（HF），提供模型市场服务。在 AI Agent 出现时，模型之间的互相调用可能会用到此类服务和规则。 3. 开发 AI 代理：例如 AutoGPT GUI、MULTI·ON plugin by MULTI·ON、BabyBeeAGI、MiniAGI 等，可实现自动执行任务等功能，具有一定的商业价值。