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Tik Tok运营AI可以做什么

回答

在 TikTok 运营中，AI 可以发挥以下作用：

  1. 内容创作辅助：虽然 AI 生成的内容可能缺乏创造性和人情味，但可以为创作者提供灵感和初步的框架。
  2. 客户服务：能够处理一些常见问题，提高服务效率。
  3. 数据分析：帮助分析运营数据，以便调整运营策略。
  4. 语言处理：例如语音转文字等，提高工作效率。

然而，需要注意的是，AI 不能完全替代人类的创造力和对用户的深入洞察。在内容创新和与用户建立情感连接方面，人类仍具有不可替代的优势。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

运营：腾讯运营如何用ChatGPT

在这个信息泛滥的时代，答案并不稀缺，而是高质量的问题。提问反映了思考方式和能力。ChatGPT作为一个答案提供工具，只需提出优质问题，便可在人机互动中找到满意答案。要发挥科技的价值，关键在于独立思考能力。避免盲目跟风和简单模仿，因为在模仿方面，人类无法与AI抗衡。[heading3]b.培养学习方法[content]面对无尽的知识海洋，人们的时间和精力是有限的。如何在有限的时间内掌握更多实用知识？需要不断提高学习能力和效率。正确的学习方法能帮助我们事半功倍，更高效地掌握知识。

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|产品：产品经理的流程优化|今天晚上跟群里几个朋友聊AI对产品经理工作流程的改变。<br><br>普遍觉得AI能帮助做的事情都很琐碎，有效率提升，但比较有限。|向阳乔木|工作|[产品：产品经理的流程优化](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F6F1wbGN7iTp9akVWqHcubOhnqe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|运营：腾讯运营如何用ChatGPT|AI技术的迅猛发展势必会对职业形态产生巨大影响，取代许多简单的脑力劳动的工作。但纵观历史，技术进步是人类文明发展的不可逆趋势。每一次技术的创新都会带来生产力的提升以及工作模式、社会结构的迭代。本着打不过，就加入的原则，ChatGPT应被视为一种协助我们日常工作的辅助工具。|腾讯|工作|[运营：腾讯运营如何用ChatGPT](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AlTlwOU0oi08sSkCU7gciINxng8?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|<br>|营销：蓝色光标X京东｜AIGC代言人营销新模式，OPEN AD时代来临|在如今技术发展阶段下，代言人项目想要完全依靠AI并不现实。为保证场景中人物动线合理，项目融入了CG和人工的辅助。为此我们打破常规，探索出了行业崭新的AIGC精细化作业模式，将停留在尝新阶段的工具应用变成了标准化作业程序，革新传统代言人TVC制作流程。|蓝色光标|工作|[营销：蓝色光标X京东｜AIGC代言人营销新模式，OPEN AD时代来临](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AC3wwGQeHieQCBkHCojci6c3nDz?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/10/30|

AI 产品案例严选

|标题|简介|作者|分类|前往查看👉|封面|入库时间|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|保姆级攻略：小白也能用Ai做一部电影大片|目的是做个未来战争游戏的预告片，先让GPT写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼个响亮的名字，输出宣传片朋友圈宣传文案|晴岚|自媒体|[保姆级攻略：小白也能用Ai做一部电影大片](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GYpHwYmxTikoXGkmpPqc4Th3nDc?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|AIGC运营:小红书爆款概率预测分析|1.透视运营数据，调整运营策略。<br>2.高效寻找对标，快速切换赛道。<br>3.紧跟大盘趋势，抢流量创笔记。<br>4.高效装修主页，节省时间财力||自媒体|[AIGC运营:小红书爆款概率预测分析(一)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/TWTYw5R1niZO1Lkh1tdczRtMn4e?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|实践：群总结工具|本项目是基于微信机器人的微信群聊总结助手，可以帮助群主或管理员自动收集群聊中的聊天记录，并使用AI进行总结，最终将其发送到指定的群聊中。||自媒体|[实践：群总结工具](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AT1BwDM5MiwNiAkfWTqc0vxtnGh?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|创作：换脸应用|创作：换脸应用||自媒体|[创作：换脸应用](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/G3vvwM6ZEiLf46kyFlWceydHnpc?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|<br>|语音：语音转文字|语音转文字推荐OpenAI的wishper||自媒体|[语音：语音转文字](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/BfPnwlrxDiOeDDkH4t3c17pinob?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99)||2023/11/09|

其他人在问
有哪些关于toB 营销的 ai应用
在 ToB 营销领域，目前常见的 AI 应用主要有以下几类： 1. 智能办公：在办公垂域场景中发挥作用，比如快速总结群聊内容或会议信息，为写公文提供结构模板参考等。 2. 智能客服：通常借助 agent 实现，接入企业的 QA 知识库，回应用户信息并下达诸如取消订单、催快递之类的 action 指令。 3. AI 导购：在用户和商家之间发挥作用，依据用户问题，结合产品介绍和评论信息等，为用户推荐更准确、精准的产品。 4. 智能营销：应用于营销环节，通过 AIGC 生成话术、物料、口播等内容，有些还会融入用户的个性化元素以指导物料生成。 5. 智能人力资源：主要利用模型进行简历初筛、JD 自动生成、数据分析等工作。 此外，在 AI 产品的发展中，还呈现出从通用能力到专业化细分的趋势，如图像生成的 Midjourney、Stable Diffusion 等，视频制作的 Pika、Runway 等，音频处理的各种 AI 配音、音乐生成工具等。商业模式上也有创新尝试，如 ToB 市场的深耕，如针对内容创作者的 ReadPo 等。
2024-11-16
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，随着人工智能技术的迅猛发展，小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景： 1. 聊天机器人：分为信息型和实用型，在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务，能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案，快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化：小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解客户反馈，调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯： 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile：开源的 AI 日记软件，界面美观，集成 OpenAI API，有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。下载链接：https://udara.io/pile/ ，项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder：视觉编码器增强模型，增强 LLM 的视觉理解和分析能力，处理分割图和深度图，改善对象感知，在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ，代码库：https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen：多模态音乐理解生成模型，能理解音乐风格、乐器、情感，进行音乐问答，根据文本、图像、视频生成音乐，由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk：人物头像动画生成开源，使人物照片头像根据音频说话或唱歌，保持嘴型和表情一致。代码库：https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-16
AI学习从哪开始？
对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 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，比如图像、音乐、视频等，可以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。 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。 对于中学生学习 AI ，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 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、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 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 AI 发展的前沿动态： 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 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-11-16
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。
2024-11-16
tiktok ai 产品
TikTok 的母公司字节跳动正在进军基于 Web 的 AI 产品。字节跳动有多款应用出现在相关榜单上，如教育科技平台 Gauth（排名第 44 位）、机器人构建器 Coze（排名第 45 位）、通用助手豆包（排名第 47 位），豆包在移动榜单上排名第 26 位。此外，照片和视频编辑器 Hypic（第 19 名）和助手 Cici（第 34 名）也是字节跳动的产品。 另外，还有关于 GenAI 眼镜的社媒热度榜，例如 RayBan Meta Smart Glasses（排名第 1）、Vision Pro（排名第 2）等产品的相关信息，包括分类、所属公司、TT 作品数量、售卖价格以及是否连接 GenAI 等。
2024-08-27
上下文窗口和 tokens限制
以下是关于上下文窗口和 tokens 限制的详细解释： Token 方面： Token 是大模型语言体系中的最小单元。人类语言发送给大模型时，会先被转换为大模型自己的语言，大模型推理生成答案后再翻译为人类能看懂的语言输出。 不同厂商的大模型对中文的文本切分方法不同，通常 1Token 约等于 1 2 个汉字。 大模型的收费计算方法以及对输入输出长度的限制，都是以 token 为单位计量的。 上下文方面： 上下文指对话聊天内容前、后的内容信息，其长度和窗口都会影响大模型回答的质量。 上下文长度限制了模型一次交互中能够处理的最大 token 数量，上下文窗口限制了模型在生成每个新 token 时实际参考的前面内容的范围。 目前常见模型的 token 限制： Claude 2 100k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 ChatGPT 16k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 ChatGPT 4 32k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 Token 限制的影响： 对一次性输入和一次对话的总体上下文长度同时生效。 当达到上限时，不是停止对话，而是遗忘最前面的对话，类似于鱼的短暂记忆。 查看 token 使用量： 对于 GPT，可以打开查看实时生成的 tokens 消耗和对应字符数量。 需注意 GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，且英文的 Token 占用相对于中文较少，这也是很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出的原因。 Token 限制对 Prompt 编写的影响：理解前面的内容后，答案应在您的脑海中有雏形。
2024-11-15
在tensorflow中实现分词器tokenizer
在 TensorFlow 中实现分词器（tokenizer）的方法如下： 1. 对文本数据进行预处理，添加开始和结束特殊标记。 2. 通过使用 TensorFlow 的文本矢量化模块，可以创建分词器。创建分词器后，可以将文本中的词转换为索引，例如像“开始标记”“猫”“狗”等。 3. 在 Stable Diffusion 中，Tokenizer 首先将 Prompt 中的每个词转换为一个称为标记（token）的数字，这是计算机理解单词的方式。然后，通过 text_encoder 将每个标记都转换为一个 768 值的向量，称为嵌入（embedding），用于 UNet 的 condition。 4. 需要注意的是，prompt 的长度会占用 token 数量。在大型语言模型中，输入的文本会被分词器拆分成一串 token 序列输入给模型，每个 token 通常对应一个单词或字符串片段。不同的分词器有不同的分词策略和词表，对于同一个 prompt，可能得到不同的 token 数。很多大模型对输入长度有限制，比如 GPT3 接受的最大 token 数是 2048。因此，要控制好 prompt 的长度，可使用一些技巧来节省 token 数，如使用简洁的词语、缩写/代词替代复杂词组、去除不必要的标点和空格、小写替代部分大写单词等。对于特别复杂的输入，可以考虑分步骤输入以规避长度限制。
2024-09-23
AI 为什么说于英文的 Token 占用相对中文较少
英文的 Token 占用相对中文较少，主要有以下原因： 1. 英文基于空格和标点符号分词，单词之间有明显的分隔，而中文是连续书写，需要通过算法来识别词汇边界，分词处理相对复杂。 2. GPT3 和 GPT3.5/4 的 token 计算方式不同，例如 GPT3 用的编码是 p50k/r50k，GPT3.5 是 cl100K_base。 3. 很多中文长 prompt 会被建议翻译成英文设定然后要求中文输出，因为这样可以节省 token 占用，从而把省出来的 token 留给更多次数的对话。在编写 prompt 时，也需要珍惜 token，尽可能精简表达，尤其是在连续多轮对话中。 如果想要直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开：。但请注意，这个网站仅用于 GPT3 对于 token 的计算，方便我们理解概念。目前所使用的 3.5 和 4.0 采用的是另一种编码方式，通过这个工具测算的结果不一定准确。基于这个需求，可以参考官方的开源计算方式：https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_count_tokens_with_tiktoken.ipynb ，在本地部署之后可以精确计算目前 4.0 的 token 消耗。
2024-08-15
token 什么意思
在大语言模型领域，Token 通常用来表示文本数据中的一个单元。在不同的语境下，一个 Token 可能代表一个字、一个词，或者是一个句子。在英文中，一个 Token 通常是一个词或者是标点符号。在一些汉语处理系统中，一个 Token 可能是一个字，也可能是一个词。Token 是处理和理解文本数据的基本单元。 在深度学习的语言模型中，如 Transformer，输入的文本首先被切分成一系列的 Tokens。这些 Tokens 被转换成向量，然后被输入到神经网络中进行处理。因此，在这种情况下，Token 可以被理解为语言模型接收和处理的最小的信息单元。在训练过程中，每个 Token 会关联一个预测，这个预测可以是下一个 Token 的预测，也可以是该 Token 的属性预测，如词性、情感等。训练 Token 的数量会影响模型的性能和准确性。更多的训练 Token 通常意味着更多的训练数据，这可能会提升模型的准确性和泛化能力。然而，处理更多的 Token 也会增加计算的复杂性和计算资源的需求。 Unicode（统一码、万国码、单一码）是一种在计算机上使用的字符编码。Unicode 是为了解决传统的字符编码方案的局限而产生的，它为每种语言中的每个字符设定了统一并且唯一的二进制编码，以满足跨语言、跨平台进行文本转换、处理的要求。例如中文中的“你”字对应如下 Unicode 编码：\\u 表示后面是一个 Unicode 编码，它用 16 进制数表示。4F60 转换成 10 进制对应 20320，20320 表示在 Unicode 编码中，第 20320 个编码对应的字是“你”。最后将 20320 转换为 2 进制。有意思的是，Unicode 不仅有自然语言，实际上也包含 emoji 等自然语言之外的符号。这也是为什么 ChatGPT 能理解和回复 emoji 的原因。所以，GPT 实际是将我们输入的文字转换成 Token，然后通过 GPT 模型预测 Token，再将 Token 转换成文字，最后再输出给我们。通过 Token 的学习，我们能感觉到 ChatGPT 理解文本的方式和人类并不相同，它在以自己的方式理解这个世界。 基于上述解释，很多同学把 Token 理解为中文语义里的“字节”，对于这种理解，只能说从类比关系上有一定的相似度，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“Token”则是语言模型处理文本信息的基本单元。但这种理解不够准确的地方在于：“Token”在语言模型中的作用比“字节”在计算机中的作用更加复杂和多元。在大语言模型中，“Token”不仅代表文本数据中的一个单位，而且每个“Token”都可能携带了丰富的语义信息。比如，在处理一句话时，“Token”可能表示一个字，一个词，甚至一个短语，这些都可以被认为是语言的基本单元。同时，每个“Token”在模型中都有一个对应的向量表示，这个向量包含了该“Token”的语义信息、句法信息等。另外，如果现在正在浏览这篇帖子的你曾经“机翻”过一些文档的话，你会经常看到“token”被自动翻译工具翻译为“令牌”。
2024-08-10
怎么理解AI里面的token
Token 是 AI 中的一个重要概念，它可以理解为文本的基本单位。在 AI 中，文本通常被分解为 Token 进行处理和分析。Token 可以是单词，也可以是字符块。例如，单词“hamburger”可能被分解成标记“ham”、“bur”和“ger”。 Token 的数量和长度会影响 AI 模型的处理效率和成本。一般来说，Token 的数量越多，处理时间和成本就越高。因此，在实际应用中，需要合理控制 Token 的数量和长度。 不同的 AI 模型和应用可能对 Token 的定义和处理方式有所不同。例如，在某些模型中，标点符号可能被单独视为一个 Token，而在其他模型中，标点符号可能与单词一起计算。 此外，Token 在 AI 收费中也扮演着重要的角色。一些 AI 服务提供商可能会按照 Token 的数量来计费，因为 Token 的数量可以反映出模型处理的工作量和资源消耗。 总之，Token 是 AI 中一个重要的概念，它对于理解和应用 AI 技术具有重要意义。在实际应用中，需要根据具体情况合理使用和管理 Token。
2024-06-20
我要自动化发小红书等自媒体自动运营回复评论，自动做短视频内容，自动些问题，全自动，需要学什么工具
目前要实现小红书等自媒体的全自动运营，包括自动回复评论、自动制作短视频内容、自动撰写问题等，您可能需要学习以下工具和技术： 1. 自然语言处理（NLP）相关的框架和库，例如 TensorFlow、PyTorch 等，用于处理和生成文本。 2. 自动化脚本语言，如 Python，它具有丰富的库和工具可用于实现各种自动化任务。 3. 视频编辑和生成工具，如 Adobe Premiere Pro、After Effects 等，或者一些基于 AI 的视频生成工具。 4. 社交媒体管理工具，虽然可能不是完全自动化，但可以辅助您进行部分管理和调度工作。 需要注意的是，完全的全自动运营可能存在一些风险和不符合平台规定的情况，建议您在合法合规的前提下，合理运用这些工具和技术来提高运营效率。
2024-10-20
国内有专门做新媒体平台运营的ai软件
目前国内专门用于新媒体平台运营的 AI 软件相对较少，但有一些具备相关功能的工具。例如，一些智能写作助手可以帮助生成文案内容，部分数据分析工具能够通过 AI 算法提供运营策略建议。不过，这些工具可能并非完全专注于新媒体平台运营的所有方面。
2024-10-18
大模型技术对数据资产运营工作的提升点有哪些？
大模型技术对数据资产运营工作的提升点主要包括以下方面： 1. 更好地理解用户需求：通过利用对话历史，大模型能够在需要上下文理解或历史信息的场景中做出更准确和相关的响应，从而提升数据资产运营中与用户交互的质量。 2. 灵活的参数设置： 生成随机性：模型提供如“精确模式”和“平衡模式”等预设模式，可调整生成回复的创造性和随机度。 Top P：影响生成文本的多样性和连贯性，通过调整其值控制模型考虑的词汇范围。 最大回复长度：默认值可能较短导致回复不完整，将其调整到最大值可确保生成详尽完整的回复。 3. 异常处理能力：引入“异常忽略”特性，在遇到模型处理任务失败或超时时，工作流能继续执行而不中断，并通过预设应对措施，如记录错误日志、发送通知或启动备用流程，确保工作流的连续性和任务处理的可靠性。 4. 提升可信度：随着复杂模型的发展，其能力增强的同时也引发了对潜在滥用的担忧，包括生成假新闻、隐私泄露和伦理困境等，因此可信度问题成为研究焦点，需关注模型的安全性，抵抗滥用和“越狱”攻击的能力。 5. 在 ToB 业务中的应用： 模型能力：期望提升到对垂直行业通用知识有较专业掌握，对各类任务有强泛化能力。 成本：训练与部署推理成本降低到接近 2 年企业服务支出费用。 应用工程：服务尽量标准且可控，通过应用工程让模型与企业业务流快速顺畅打通，目前进展最快，有基于行业数据微调小体量模型、采用流程自动化工程框架结合工具与数据库对接等方向。
2024-10-16
我要如何开始学习运营AI
以下是关于如何开始学习运营 AI 的建议： 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，比如图像、音乐、视频等，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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。通过与这些产品的对话，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，在使用 AI 辅助学习时，要注意一些问题： 如果让学生使用 AI 写作，他们需要先知道什么是好的写作，这需要时间、努力和大量的错误尝试。 如果想让学生用自己的声音编辑 AI 生成的文本，需要他们先找到自己的创意声音。 在决定使用 AI 时，要根据学习任务来判断，不能让机器代替我们学习，要用学习目标来驱动 AI 的使用。 比如在教授编码课程时，可能希望学生先手动学习编码，掌握语言后再将 AI 生成的代码作为节省时间的工具；而在教授健康课程时，如果学生开发应用，可能不太在意他们是否使用生成式 AI 来帮助编写代码，重点在于帮助学生设计基于健康习惯的健康活动。 手写笔记有助于创建将信息从短期记忆转移到长期记忆所需的突触连接，不使用 AI 做笔记能让人成为更好的概念思考者。 在学习新技能时，应先从人的元素开始，不应在一开始就使用 AI。
2024-10-10
语音产品运营sop
以下是一些 AI 产品案例和投稿，可能对您的语音产品运营 SOP 有所帮助： 标题：保姆级攻略：小白也能用 Ai 做一部电影大片 简介：目的是做个未来战争游戏的预告片，先让 GPT 写出视频内容，再细化每个分镜需要的内容，最后提炼个响亮的名字，输出宣传片朋友圈宣传文案 作者：晴岚 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：AIGC 运营:小红书爆款概率预测分析 简介：1.透视运营数据，调整运营策略。2.高效寻找对标，快速切换赛道。3.紧跟大盘趋势，抢流量创笔记。4.高效装修主页，节省时间财力 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：实践：群总结工具 简介：本项目是基于微信机器人的微信群聊总结助手，可以帮助群主或管理员自动收集群聊中的聊天记录，并使用 AI 进行总结，最终将其发送到指定的群聊中。 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：创作：换脸应用 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09 标题：语音：语音转文字 简介：语音转文字推荐 OpenAI 的 wishper 作者：自媒体 分类：自媒体 前往查看： 入库时间：2023/11/09
2024-10-09
如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺，我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗？
训练模型来协助运营跨境电商线上店铺，仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息，包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入，但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。
2024-09-19