个人如何利用ai在股票投资中提高盈利

在中国互联网上，您可以通过以下途径学习很好的 AI 技术： 1. 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索相关论文，了解 AI 技术的研究成果。 2. 专业书籍：查找与 AI 相关的专业书籍，深入学习 AI 知识。 3. 在线课程和教程： 参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的 AI 课程。 在 YouTube 等视频平台上查找教程和演示视频。 4. 技术论坛和社区： 加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 等相关论坛和社区，与专业人士交流学习。 关注 AI 相关的博客和新闻网站，了解最新技术动态。 5. 开源项目和代码库：在 GitHub 等开源平台上探索 AI 相关项目，了解其应用和实现。 6. 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 领域的应用案例，了解实际项目中的效果。 对于新手学习 AI，您可以： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章，了解历史、应用和发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中找到初学者课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 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，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，使用各种产品创作，并在知识库分享实践成果。 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，了解工作原理和交互方式。

以下是关于 AI 数字人直播的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接卖数字人工具软件，分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管，市面标准零售价一年 4 6 万往上。非实时驱动一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料。不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播在店播中的效果最好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司，售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节打通服务，会绑定商家，竞争难度大。 数字人简介： 数字人是指运用数字技术创造出来的人，虽现阶段不能像科幻作品中的人型机器人一样具备高度智能，但已在生活各类场景中出现，且随着 AI 技术发展迎来应用爆发。目前业界没有准确定义，一般根据技术栈不同分为两类： 1. 真人驱动的数字人：重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，主要应用于影视行业及直播带货，表现质量与手动建模精细程度及动捕设备精密程度直接相关。随着视觉算法进步，在无昂贵动捕设备时，也可通过摄像头捕捉人体骨骼和人脸关键点信息，达到不错效果。

AI 在科研领域中的应用广泛，特别是在医疗健康方面： 抗癌方面：AI 能够提前诊断胰腺癌，如相关研究表明其有可能提前三年做出诊断。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物，其药理学性质优于已知的抗衰老物质。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的研究中，利用神经网络分析患者体液中的生物标志物，可在症状出现前几年发现疾病。 发现新靶基因：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因。 寻找治疗方法：如亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 国内外情况对比： 在医疗 AI 领域，中美存在较大差异。美国医疗支出占 GDP 比重约 17%，中国约 7%。美国医生独立行医，有独立决策权，议价能力和意愿较强；中国政府和医院集采议价能力强，采购流程复杂。此外，由于存在“灰色收入”“医患不信任”“考核评比”等问题，中国医院、医生对于可能记录、审查自己言行的应用普遍持抵触态度。在中国的落地场景中，“AI 协助医生”不如“AI 独立诊断”，机械套用美国的 AI 医疗应用模式在中国基本行不通。

AI 在科研中的运用十分广泛，特别是在医疗领域： 抗癌方面：AI 能够提前三年诊断胰腺癌，有助于尽早开展治疗。 抗衰老方面：通过筛查大量化合物，发现高效的药物候选物。 早期疾病防治方面：例如在帕金森病的第一个症状出现前几年，就可通过分析患者体液中的生物标志物进行发现。 胶质母细胞瘤研究方面：两名高中生与医疗技术公司合作，借助 AI 发现了与该癌症相关的三个新靶基因。 阿尔兹海默症治疗方面：亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化进行研究，以识别疾病的原因和潜在药物靶点。 此外，在新工业革命中，AI 正在使生物制药和医疗保健产业化，被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。 AI 在其他科研领域也有众多应用场景，如： 金融服务：包括风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：涵盖产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：涉及预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（此处未给出具体应用，您可补充更多相关问题以获取更详细的信息）

以下是关于用 AI 创业的一些建议： 1. 关注数据飞轮效应：如果打算做 ToC 场景的创业，要重视数据飞轮带来的正反馈效应，因为 C 端能带来的数据优势可能是在 AI 早期决胜的关键。 2. 探索垂直模型：有专业壁垒的垂直模型也许是机会所在，很多高价值、特定领域的工作流程依赖于丰富的专有数据集。 3. 明确产品方向：大模型产品可以朝着个性化（给它装上“记忆”，成为工作助理或陪伴者）和场景化（给它装上“手”和“眼睛”）两个方向发展。 4. 及早行动：现在就开始探索生成性 AI，提前布局的公司将来会具有优势。 5. 寻找市场空白：市场地图的某些部分已经拥挤，而其他区域仍空旷，应将努力集中在尚未探索的区域。 6. 针对不同群体的建议： 技术爱好者：从小项目开始，探索 AI 编程工具，参与 AI 社区，构建 AI 驱动的项目。 内容创作者：利用 AI 辅助头脑风暴，建立 AI 写作流程，探索多语言内容，优化 SEO。 7. 注重实践和迭代：AI 的学习和应用，用起来、有效迭代大于一切，形成正确的底层工作逻辑，按节奏确定目标和复盘。 8. 组织公司架构：AI 创业要从 AI 效率、变革的角度去组织公司架构。 9. 把握融资节奏：在当下 AI 火热的状态，创始人要把握好融资节奏。

以下是一些比较好的 AI 制作视频的工具： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：适用于创建小说中的场景和角色图像的 AI 图像生成工具。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，能生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 此外，还有以下文字生成视频的 AI 产品： 1. Pika：擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：可在 Stable Diffusion 图片基础上直接生成视频。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，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。 更多的文生视频的网站可以查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 如果您想创作 AI 短片，除了使用相关工具，还需要考虑故事来源。比如通过原创（直接经验），基于您或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；或者通过改编（间接经验），对经典 IP、名著、新闻、二创等进行改编。在剧本写作方面，虽然编剧有一定门槛，但短片创作相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，也可对触动您的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步。

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。

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。

以下是一些个人可以使用的通过对话微调的模型相关信息： 会话补全（Chat completions）： GPT3.5 系列中，gpt3.5turbo 和 textdavinci003 有相似能力，但 gpt3.5turbo 价格仅为 textdavinci003 的十分之一，在多数情况下更推荐使用 gpt3.5turbo。不过，gpt3.5turbo 不支持微调，从 2023 年 3 月 1 日起，只能对基于 GPT3.5 的模型进行微调。 微调（Finetuning）： 案例研究： 客户支持聊天机器人：通常包含相关上下文、对话摘要及最近消息，可能需要几千个示例处理不同请求和客户问题，建议审查对话样本确保代理消息质量，可使用单独文本转换微调模型生成摘要。 基于技术属性列表的产品描述：将输入数据转换为自然语言很重要，确保完成基于所提供描述，若常查阅外部内容，自动添加此类内容可提高性能，若描述基于图像，提取图像文本描述可能有帮助。 模型（Models）： GPT3.5 模型可理解和生成自然语言或代码，其中功能最强大、最具成本效益且针对聊天优化的型号是 gpt3.5turbo，建议使用它而非其他 GPT3.5 模型，因其成本更低。 gpt3.5turbo：功能强大，针对聊天优化，成本低，会使用最新模型迭代更新，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 gpt3.5turbo0301：2023 年 3 月 1 日的快照，不会更新，仅在 2023 年 6 月 1 日结束的三个月内提供支持，最大 Token 数 4096，训练数据截至 2021 年 9 月。 textdavinci003：能完成任何语言任务，支持文本中插入补全，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 textdavinci002：与 textdavinci003 类似，使用监督微调而非强化学习训练，最大 Token 数 4097，训练数据截至 2021 年 6 月。 codedavinci002：针对代码完成任务优化，最大 Token 数 8001，训练数据截至 2021 年 6 月。 请注意，OpenAI 模型具有不确定性，相同输入可能产生不同输出，将温度设置为 0 可使输出大部分具有确定性，但可能仍有少量可变性。

大模型是指输入大量语料，使计算机获得类似人类的“思考”能力，能够进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。可以用“上学参加工作”来类比大模型的训练和使用过程： 1. 找学校：训练大模型需要大量计算，GPU 更合适，只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练。 2. 确定教材：大模型需要的数据量特别多，几千亿序列（Token）的输入基本是标配。 3. 找老师：用合适的算法让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导：为让大模型更好胜任某一行业，需要进行微调（fine tuning）指导。 5. 搬砖：完成就业指导后，进行如翻译、问答等工作，在大模型里称为推导（infer）。 在 LLM 中，Token 被视为模型处理和生成的文本单位，能代表单个字符、单词、子单词等，具体取决于分词方法。将输入分词时会数字化形成词汇表。 个人动手实验方面： macOS 系统可采用 GGML 量化后的模型。有名的项目如 ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ，首先编译，利用 Metal 的 GPU 用相应命令编译，然后去下载模型，还提供了 WebUI，启动 server 后默认监听 8080 端口，打开浏览器可对话。 Whisper 与 llama 类似，用 make 命令编译，去指定地址下载量化好的模型，转换音频，目前只接受 wav 格式，可用 ffmpeg 转化。 张梦飞的教程《用聊天记录克隆自己的 AI 分身》全程本地操作，目标是把微信聊天记录导出，用其微调模型，最终接入微信替你回复消息。

在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行： 1. 加载所需的库和模块： 确保 ollama 服务已开启并下载好模型，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容： 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容，如需接收多个 url 可稍作改动。 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，如标题、发布日期和链接。最终，这些文档被合并成一个列表并返回，用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量： 使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后放置在指定路径，如 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境： 创建 python 虚拟环境，并安装相关库，版本如下： ollama：0.1.8 langchain：0.1.14 faisscpu：1.8.0（有 gpu 则安装 gpu 版本） gradio：4.25.0 feedparser：6.0.11 sentencetransformers：2.6.1 lxml：5.2.1 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI：通过 gradio 创建网页 UI，并进行评测。 8. 问答测试：对于同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

以下是为您推荐的个人知识库软件： 1. Coze：如果您想使用专门搭建个人知识库的软件，可以参考文章。这款软件效果不错，但需要您自己对接一些额外的 API，并且建议您先了解 RAG 的原理再去使用。 2. AnythingLLM：包含了所有 Open WebUI 的能力，并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后，配置页面主要分为三步，包括选择大模型、文本嵌入模型和向量数据库。此外，它有 Workspace 的概念，可创建独有工作空间，提供 Chat 模式和 Query 模式两种对话模式。 3. 对于非重度信息整理依赖者，Apple Notes 可以满足需求，能快速记录与检索、无排版压力、支持链接、图片、PDF 以及手写，并通过 iCloud 云端保存。 4. 对于专业用户或重度知识工作者： 记忆方面： Apple Note：个人灵感笔记本，用于短创作和快速捕获。 Mymind：全部的阅读收藏，有良好的检索、自动化标签和遗忘功能。 Raindrop：网站收藏夹，用于独立站点、工具等非内容类资料。 Google Drive：全部个人创作的文章、演讲稿等，检索速度和准确度高。 提炼方面：Notion 是完善的笔记资料库，可保存相关内容。