哪些AI模型可以用于个人在股票投资中提高盈利

以下是关于 AI 视频剪辑的相关内容： 使用的工具和技巧： 声音调试：在使用 11labs 时，由于无法使用语速、情绪调节等控件，只能通过标点符号改变语音效果，如使用“，、……。！”等标点符号，有时会叠加不同标点符号来试语音效果。国内可以使用出门问问的魔音工坊，其具有情绪调节控件。 视频剪辑工具：对于 13 分钟的短片，大部分创作者使用剪映，因其有很多人性化设计及简单的音效库/小特效。但对于更长篇幅或追求更好效果，可能需要使用 PR/FCP/达芬奇等传统剪辑软件。剪映无法协同工作和导出工程文件，限制了其在商业化效果上的应用。 剪辑流程：包括视频粗剪、视频定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）。很多人做视频时先铺满音乐的做法会放弃很多听觉制作空间。 生成带有文本提示和图像的视频： 在 Adobe 的相关工具中，Advanced 部分的 Seed 选项可添加种子编号，有助于启动流程并控制 AI 创建内容的随机性。使用相同的种子、提示和控制设置可重新生成类似的视频剪辑。 具体案例演示： 如“AI 特效挑战 001 杯子里的鲸鱼”，可选用多种视频制作工具，如使用可灵 AI 时，输入提示词时一定加固定镜头。在视频剪辑环节，以 PC 端为例，包括点击抠像按钮、选中素材、将带绿幕的素材放入主视频轨道等步骤，最后合成片段并调整参数。

AI 与智能体的区别主要体现在以下方面： 1. 架构和功能：未来的完全自主智能体可能拥有所有四个构建块，但当前的 LLM 应用程序和智能体尚未达到此水平。例如，流行的 RAG 架构不是智能体式的，而是以推理和外部记忆为基础。一些设计如 OpenAI 的结构化输出支持工具使用，但这些应用程序将 LLM 作为语义搜索、综合或生成的“工具”，其采取的步骤由代码预先确定。而智能体是将 LLM 置于应用程序的控制流中，让其动态决定要采取的行动、使用的工具以及如何解释和响应输入。 2. 控制自由度和类型：在 Menlo，确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是“决策智能体”设计，它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。“轨道智能体”提供了更大的自由度，为智能体配备了更高层次的目标，但同时限制了解决空间，要求遵循标准作业程序并使用预先设定的“工具”库。在光谱的另一端是“通用人工智能体”，本质上是没有任何数据支架的 for 循环，完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。 3. 概念理解：智能体简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。AI 大模型是技术，面向用户提供服务的是产品，所以很多公司关注 AI 应用层的产品机会。在 C 端和 B 端都有相关案例，同时也有众多智能体开发平台。

以下是关于飞书搭建 AI 知识库的相关内容： 对于知识库，一系列的信息和知识聚集在一起就可以构成。比如“通往 AGI 之路”就是一个使用飞书软件搭建的 AI 知识库，在飞书大群中跟机器人对话就能获取对应资料。 在“大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库”中，以 AI 时代的知识库作为例子进行了讲解，读完可收获：AI 时代的知识库的概念、实现原理以及能力边界；通往 AGI 之路大群中通过对话获取知识库中资料的原理；更好地使用 Coze 等 AI Agent 平台中的知识库组件，打造更强大的智能体。 搭建步骤： 确定功能范围。 编写【prompt】提示词，设定 Bot 的身份和目标。 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系并存储。创建知识库路径为：个人空间知识库创建知识库。知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，本次使用【本地文档】。按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。小技巧：知识库好不好用跟内容切分粒度有很大关系，可以在内容中加上特殊分割符比如“”，以便于自动切分数据。分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，若内容有误需要编辑，可点击具体内容，鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮进行操作。

以下是一些用于判断论文是否由 AI 写作的检测网站和工具： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但能发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，能检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 6. ：提供免费的 AI 内容检测工具，识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析提供结果。 在论文写作领域，也有一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供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，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。

以下为您推荐一些能够输入中文字并修改的 AI LOGO 生成利器： 1. Stable Diffusion（SD）： 制作思路： 将中文字做成白底黑字，存成图片样式。 使用文生图的方式，使用大模型真实系，如 realistVisionV20_v20.safetensorsControlNet 预设置。 输入关键词，如奶油的英文单词“Cream+Cake”（加强质感），反关键词“Easynegative”（负能量），反复刷机，得到满意的效果即可。 同理可输出 C4D 模型，可自由贴图材质效果，如 3d、blender、oc rendering。 如果希望有景深效果，也可以打开 depth（增加阴影和质感）。 打开高清修复，分辨率联系 1024 以上，步数：29 60。 相关教程：Nenly 同学的视频教程，链接：https://b23.tv/c33gTIQ 。 2. Looka：是一个在线 Logo 设计平台，它使用 AI 来理解用户的品牌信息和设计偏好，然后生成多个 Logo 设计方案供用户选择和定制。 3. Tailor Brands：是一个 AI 驱动的品牌创建工具，它提供 Logo 设计服务，通过用户回答一系列关于品牌和设计风格的问题来生成 Logo 选项。 4. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术来创建个性化的 Logo 设计。用户可以选择不同的设计元素和风格，AI 将基于这些输入生成设计方案。 5. LogoMakr：提供一个简单易用的 Logo 设计工具，用户可以通过拖放的方式来设计 Logo，并且可以利用 AI 建议的设计元素和颜色方案。 6. Canva：是一个广受欢迎的在线设计工具，它提供了 Logo 设计的模板和元素，用户可以利用 AI 辅助的设计建议来创建自己的品牌标识。 7. LogoAI by Tailor Brands：是 Tailor Brands 推出的一个 AI Logo 设计工具，它可以根据用户输入的品牌名称和行业类别快速生成 Logo 设计方案。 8. 标小智：是一个中文 AI Logo 设计工具，它利用人工智能技术帮助用户创建个性化的 Logo。 此外，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 。 一泽 Eze 也提供了相关服务，流程如下： 1. 输入 Prompt。 2. 输入要用的 Logo。 这样，AI 就会根据 Logo 对应的品牌特征，分析名片设计方案，输出最终结果。 使用这些工具时的注意事项： 1. 对于 Stable Diffusion，要按照上述步骤操作，注意图片格式和参数设置。 2. 对于一泽 Eze： 提示词的主要目的是“设计符合品牌调性的创意名片”。 「创意名片生成」已支持在 Artifacts 中正确回显上传的 Logo，为了更好的直出效果，Logo 建议使用清晰、底图透明的 PNG 格式。 如果生成结果不符合预期，可以尝试让模型重新生成，也可以和 AI 对话，提出修改意见。

Leonardo.ai 是一套人工智能优先的工具，用于创意工作流程，优先考虑创作者控制和人类创造力以帮助实现愿景。它是 AI 绘画品类中产品化做得比较深入的，直观表现为功能众多。 在使用方面，其特点包括： 1. 依旧是 Prompt 驱动，Prompt 的质量直接决定生图质量，且 Stable Diffusion 有更多“参数”需要配置，所以产品上会有更多体现。 2. Canvas 画布让人印象深刻。涂鸦、局部重绘、扩图等功能，都通过传统 UI 交互方式呈现。 3. 随着技术的发展，生成速度越来越快。创作过程，越来越依靠尝试和迭代，而不是以前的深思熟虑。 在 10 月的 AI 智库月度榜单流量榜中，Leonardo AI 排名 A46+1，位于海外图片生成分类，网址为 leonardo.ai，访问量达 1602 万，环比变化为 0.0058 。 此外，Leonardo AI 还为用户提供 5000 快速令牌。

要制作一个股票投资的 Agent，您可以参考以下步骤： 1. 登录相关控制台，例如扣子控制台（coze.cn），使用手机号或抖音进行注册/登录。 2. 在我的空间创建 Agent，在扣子主页左上角点击“创建 Bot”，选择空间名称为“个人空间”、Bot 名称为“股票投资 Agent”（名称可自定义），并点击“确认”完成配置。 3. 编写 Prompt，即描述您想要创建的股票投资 Agent 的功能说明，开始时可以使用简短的词语作为 Prompt 提示词。 4. 优化 Prompt，点击“优化”进行相应操作。 5. 设置开场白。 此外，您还可以参考以下案例获取更多灵感： 在网上和别人聊天时，让 Cursor 的 Agent 模式为您生成所需的股票走势对比图。 在处理图片时，直接向 Cursor 的 agent mode 描述您想要的图片处理效果。 在进阶过程中，您可以： 查看其他 Bot 以获取灵感。 找到与股票投资相关且符合自己兴趣、工作方向的 Bot 进行深入沟通。 了解基础组件，寻找不错的案例进行借鉴和复制。 加入相关的共学小组，尝试在群里提问交流。 在 WaytoAGI 中，您还能获得文档资源、交流群和活动等方面的支持。

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。

以下是个人利用 AI 在股票投资中提高盈利的一些方式： 1. 借助 AI 进行财务分析：例如通过相关的 AI 工具，对股票的财务数据进行深入分析，以获取更准确的评估和预测。 2. 关注科技领域的投资机会：特别是在 AI 领域，参与相关公司的投资，如 OpenAI、Cohere 和 Anthropic 等。 3. 利用创新的 AI 产品辅助决策：如使用类似于 Maimo 这样的产品，帮助进行会议脚本的听写、研究论文的结构分析、生成式搜索等，从而加速知识处理，为投资决策提供支持。 4. 发起合规的跨境基金：与专业团队合作，为投资者提供人民币出境通道，直接投资美股二级市场，确保资金安全和合规性。 需要注意的是，股票投资存在风险，AI 只是辅助工具，不能完全保证盈利。在使用 AI 辅助投资时，仍需结合自身的投资知识和经验，谨慎做出决策。

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。

模型蒸馏是指教师模型将知识蒸馏给学生模型，有多种蒸馏方式。其应用场景广泛，例如在车机等算力有限的场景中，能让小模型在特定领域取得良好效果，还能实现低成本高速推理和修复模型幻觉。 在实际操作中，PaaS 平台支持多机分布式部署，满足推理性能要求，能一站式完成模型蒸馏。例如在阿里云 PAI 平台上进行模型蒸馏微调时，由于上一步中蒸馏的数据集很小，不足以改变模型权重，因此可以使用别人做好的数据集。在使用前可以打开查看里面的结构，和蒸馏出来的数据结构是否一致。然后下载并解压数据集，在 PAI 平台的数据集中找到 OSS 存储，建立数据集并上传。接着选择模型进行部署训练，如选择 7binstruct 的原生模型，选择训练，注意超参配置。训练完成后可以测试模型效果，在 model gallery 里面找到训练好的模型进行部署和调试。 此外，ComfyUI 原生支持 FLUX.1，FLUX.1 有三个变体：FLUX.1是一个蒸馏的 4 步模型，拥有 Apache 2.0 商用许可，适用于在本地进行部署或者个人使用。相关模型的链接、模型与工作流地址以及说明文档均可获取。 在云端部署操作方面，登录 Pad 控制台，通过 model gallery 进行部署，如 Deepseek R1 模型，可选择 SG 浪或 Vim 推理框架，根据资源出价，部署后可在模型在线服务 EAS 查看状态。模型试用可以使用 postman，通过修改接口和复制文档中的内容进行在线调试，发送请求查看状态码，根据模型名称和相关要求输入内容进行试用。同时要注意模型 API 的调用方法，包括查找位置、获取 token 等，使用后要及时停止或删除服务以避免持续付费。

DeepSeek 的提示词具有以下特点： 1. 语气上还原帝王语气，不过分用力，使用相对古典但兼顾可读性的文字，避免傻气的表达。 2. 对历史细节熟悉，这可能与支持“深度探索”和“联网搜索”同时开启有关，能准确还原如“太极宫”“甘露殿”“掖庭局”“观音婢”“宫门鱼符”等唐初的历史称谓。 3. 输出极其具体且充满惊人细节，行文的隐喻拿捏到位，如“狼毫蘸墨时发现指尖残留着未洗净的血痂”“史官们此刻定在掖庭局争吵。该用‘诛’还是‘戮’，‘迫’还是‘承’。‘只是这次，他不敢触碰我甲胄上元吉的掌印’”等句子，虽未直接写“愧疚与野心，挣扎与抱负”，但句句体现。 与以往大语言模型的提示词的不同在于：以往模型可能在语气、历史细节和具体细节的处理上不如 DeepSeek 出色。

以下是关于利用大模型构建系统的工具的相关内容： 大模型的发展历程： 2017 年发布的 Attention Is All You Need 论文是起源。 2018 年，Google 提出 BERT，其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息和掩码语言建模，开创了预训练语言表示范式，参数规模为 110M 到 340M。 2018 年，OpenAI 提出 GPT，开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号，展示了强大的语言生成能力，参数规模达 1750 亿。 2021 年，Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），这是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了系统化的方法与工具，参数规模为十亿到千亿。 Inhai:Agentic Workflow：AI 重塑了我的工作流： 以 Kimi Chat 为例，它利用「网页搜索」工具在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，给出结论。同时，PPT 中介绍了众多不同领域类型的工具，为大模型在获取、处理、呈现信息上做额外补充。 Planning：Agent 通过自行规划任务执行的工作流路径，面向简单或线性流程的运行。例如，先识别男孩姿势，再使用相关模型合成女孩图像，接着使用图像理解文本模型，最后语音合成输出。 Multiagent Collaboration：吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，可让大语言模型扮演不同角色相互协作，共同开发应用或复杂程序。 AI Agent 基本框架：OpenAI 的研究主管 Lilian Weng 提出“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”的基础架构，其中大模型 LLM 扮演 Agent 的“大脑”。规划包括子目标分解、反思与改进，将大型任务分解为较小可管理的子目标处理复杂的任务，反思和改进指对过去行动进行自我批评和自我反思，从错误中学习并改进未来步骤，提高最终结果质量。记忆用于存储信息。 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG： LangChain 是专注于大模型应用开发的平台，提供一系列组件和工具构建 RAG 应用： 数据加载器：从数据源加载数据并转换为文档对象，包含 page_content 和 metadata 属性。 文本分割器：将文档对象分割成多个较小的文档对象，方便后续检索和生成。 文本嵌入器：将文本转换为嵌入，用于衡量文本相似度实现检索。 向量存储器：存储和查询嵌入，通常使用索引技术加速检索。 检索器：根据文本查询返回相关文档对象，常见实现是向量存储器检索器。 聊天模型：基于大模型生成输出消息。 使用 LangChain 构建 RAG 应用的一般流程如下：（具体流程未给出）

AI 大模型本地化部署的逻辑主要包括以下步骤： 1. 选择合适的部署方式，如本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，要根据自身的资源、安全和性能需求来决定。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，并优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，并对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 关于输入数据是否会外泄，这取决于本地化部署的安全性措施和配置。如果采取了严格的安全措施，如数据加密、访问控制、网络隔离等，输入的数据外泄的风险可以大大降低。但如果安全措施不到位，就存在数据外泄的可能。例如，赞成把一个训练好就不动的模型部署在端侧（如手机或家庭计算中心），记录所有知识和记忆的相关数据就不会跑到云端，能更好地保障数据安全。

以下是为您提供的关于大模型研究的相关信息： 1. 1 月 25 日的 XiaoHu.AI 日报中提到： 有 26 种多模态大模型研究报告，全面分析了市面上的 26 种多模态大语言模型，涵盖模型架构、训练流程设计，每种模型具有独特设计和功能。相关链接：https://arxiv.org/abs/2401.13601 、https://x.com/xiaohuggg/status/1750400886676070495?s=20 研究了使用红外线激光攻击自动驾驶车辆，针对摄像头系统尤其是识别道路标志的部分，攻击成功率高达 100%。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750391646121017610?s=20 ChatGPT 新增小功能，包括自动展开代码输出、批量移动对话历史记录到存档，设置路径为设置>General。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750367771446345834?s=20 哈佛大学 CS50x 2024 课程是计算机科学和编程入门课程，面向各类学生，重点包括问题解决、计算思维、编程语言等，讲师为 David J.Malan，可通过 edX 平台注册和完成课程。相关链接：https://cs50.harvard.edu/x/2024/ 、https://x.com/xiaohuggg/status/1750331575081026039?s=20 Poe 聊天机器人推广活动，创建并分享聊天机器人，每带来一个订阅者奖励 50 美金。相关链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1750173470946988230?s=20 Lumiere 视频生成技术是 Google Research 开发的文本到视频模型，具有创新的空间时间 UNet 架构，能一次性生成完整视频，确保连贯和逼真，支持多种视频生成和编辑功能。相关链接：https://lumierevideo.github.io 、https://x.com/xiaohuggg/status/175014 2. 《质朴发言：视觉语言理解模型的当前技术边界与未来应用想象｜Z 研究第 2 期》中指出： 近期生成式 AI 领域的浪潮催化了多模态模型的探索，研究人员不断尝试使用更多模态数据的编码，以训练出能够理解和处理多种类型数据的模型。 本份研究报告集中讨论了基于 Transformer 架构的视觉语言模型，优化了从视觉输入到语言输出的转换过程。报告范围专注于视觉和语言之间的交互，不考虑单纯的视觉到视觉的计算机视觉任务。 报告包括视觉分析技术（Transformer 视觉模型优点和局限）、图像语言模型、视频语言模型、LLM 多模态 Agent、应用场景（多模态内容理解与处理、智能交互与自动化、具身智能、未来发展趋势（2024?）、视频生成模型 mapping）、未来发展方向（技术路径而言：利用预训练 LLMs 进行指令调整；应用场景而言：赋予机器理解多模态的能力）、References、附录等内容。原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/dYLqW8dNOcQw59UtQwXNgA

AI 智能体和大模型的区别主要体现在以下几个方面： 1. 概念和定位：智能体简单理解就是 AI 机器人小助手，参照移动互联网，类似 APP 应用的概念。大模型是一种技术。 2. 服务对象：大模型是技术，面向用户提供服务的是基于大模型的产品，如智能体。 3. 功能特点：大模型具有强大的语言理解和生成能力，但存在局限性，如无法回答私有领域问题、无法及时获取最新信息、无法准确回答专业问题等。智能体通过集成特定的外部能力，能够弥补大模型的不足，例如实时信息获取、回答私有领域问题等。 4. 应用场景：智能体在 C 端有社交方向，用户注册后捏自己的 Agent 并让其与他人的 Agent 聊天；在 B 端可以帮助商家搭建 Agent。大模型适用于通用的语言处理任务。 5. 开发方式：有专门的智能体开发平台，如字节扣子、腾讯元器等。

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。