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Tik Tok运营AI可以做什么

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

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|

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openai最近有什么新闻
以下是 OpenAI 最近的一些新闻： 1. 12 天连续直播相关结果，昨天 OpenAI 把 o1 模型在 API 中正式发布，之前发布的是 o1 Preview 历史版本，正式版思考花费的 token 少了 60%。 2. 北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多，OpenAI 宣布推出模型 o1preview 与 o1mini，拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限，可在 Web 客户端中尝鲜体验。 3. OpenAI 更新风控与账号共享识别力度，可能会偷偷降低 ChatGPT 模型的调用规格，如 o1pro 降级为 o1。 4. 奥特曼谈 AI 推理能力进展，o1（2024 年 9 月）排名全球第 9800 名，o3（2024 年 12 月）提升至第 175 名，现内部模型已达全球第 50 名，预计今年内登顶第一。
2025-02-17
免费图生视频AI有哪些
以下是一些免费的图生视频 AI 工具： 1. Pika：出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：若熟悉 Stable Diffusion，可安装此最新插件，能在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Adobe Firefly：支持文生视频、图生视频、视频翻译，免费用户赠送生成 2 个视频。访问。 4. 混元：腾讯视频模型，目前只支持文生视频，图生视频即将上线。 更多的文生视频的网站可以查看这里： 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-17
Ai工业机械设计
以下是关于 AI 工业机械设计的相关信息： AI 绘画在工业机械设计中的应用： Midjourney 可生成包含工业机械的相关图片，如一个数据图标，蓝色渐变磨砂玻璃，磨砂玻璃建筑，白色透明科技感白色城市建筑场景，数据线链接，芯片等元素，具有高细节灰色背景与简单的线性细节，工作室照明，3d,c4d，纯白背景，8k 等特点。质感不错，可多尝试喂不同构图的图片，喂图玩法对图片影响最大的是参考图，建议多跑跑图。 AI 在航天器零部件设计中的应用： NASA 研究工程师瑞安·麦克莱兰使用商业 AI 工具设计既轻又坚固的任务硬件。AI 工具能在一小时内生成 30 或 40 个想法，设计的零件比人类设计的更强壮、更轻，且会提出人类想不到的想法，但有时也会犯人类不会犯的错误。 获取 AI 生成 CAD 图相关资料的途径： 学术论文：通过 Google Scholar、IEEE Xplore、ScienceDirect 等学术数据库搜索。 专业书籍：查找相关专业书籍了解应用和案例。 在线课程和教程：参加 Coursera、edX、Udacity 等平台上的课程，在 YouTube 等平台查找教程和演示视频。 技术论坛和社区：加入如 Stack Overflow、Reddit 的 r/AI 和 r/CAD 等，与专业人士交流学习，关注相关博客和新闻网站。 开源项目和代码库：探索 GitHub 等开源平台上的相关项目，如 OpenAI 的 GPT3、AutoGPT 等在 CAD 设计中的应用。 企业案例研究：研究如 Autodesk、Siemens 等公司在 AI 在 CAD 设计中的应用。 在学习和研究 AI 生成 CAD 图时，掌握相关基础知识和技术细节很重要，通过多种途径逐步掌握其应用和实现。随着 AI 技术发展，在 CAD 设计中的应用会更广泛，为设计师和工程师提供更多辅助和支持。
2025-02-17
Ai工业设计
以下是关于 AI 工业设计的相关信息： 在小红书博主方面，有诸如 Ai HFBY 等博主从事工业设计相关内容的分享，您可以通过相应链接查看他们的作品和教程。 腾讯研究院的报告中提到，工业设计在基础模型和开源生态方面有所涉及，包括产品迭代、VR 构建的虚拟环境等。当前存在训练数据稀缺、泛化能力有限等瓶颈，未来方向包括 GANs 数据生成、迁移学习优化等。同时，在 3D 生成方面，须解决空间几何难题，材质还原方面基于几何模型的空间结构特征生成真实感材质与纹理映射，纹理生成方法多元化，核心技术不断突破，AI 赋能加速发展，应用场景持续扩展。 分众传媒携手阿里通义大模型开拓了品牌广告 AI 营销新模式，其中的 AI 创意设计包含 AI 设计、AI 生图、模板中心等能力，可通过对话方式表达设计需求，利用文生图/图生图能力解决各类营销场景素材生成需求，并提供数十万精选模板降低创意制作门槛。
2025-02-17
如何快速入门AI工具
以下是快速入门 AI 工具的一些建议： 1. 对于普通人来说，对 AI 最好的直观初接触有两个方面： 最低成本能直接上手试的工具是什么，自己能否亲自尝试。 现在最普遍/最好的工具是什么，能达到什么效果。 2. 虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也有各自的优化。关于每一种工具的详细入门、讲解和应用，WayToAIG 已经分好了类目。 3. 为了让普通人更直观地马上上手，可选择以下几种工具展开说明：聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具。 4. 对于超出自己理解范围内的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。 5. 在面向父母的“AI 布道”活动中发现，因“AI 工具”功能强大能做无数事情，反而在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，是让普通人在这场 AI 浪潮中受益的最好方式，不论是什么人群。 6. 最后，如果想交流并一起在 AI 路上探寻，欢迎戳 。
2025-02-17
我是一个有23年软件系统开发和设计经验的架构师，但是对AI还没有系统化了解过，请问我该如何开始？如何在短时间内掌握AI的使用、原理以及二次开发？
以下是为您提供的在短时间内系统化学习 AI 的建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。我建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识 （1）基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 （2）历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础 （1）统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 （2）线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 （3）概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型 （1）监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 （2）无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 （3）强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优 （1）性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 （2）模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础 （1）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）。 （2）激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，以证件照为例，Code AI 应用开发教学中，智能体开发从最初的 chatbot 只有对话框，到有了更多交互方式，因用户需求扣子推出了 AI 应用，其低代码或零代码的工作流等场景做得较好。但 AI CODING 虽强，目前适用于小场景和产品的第一个版本，复杂应用可能导致需求理解错误从而使产品出错。在创建 AI 应用时，要学习操作界面、业务逻辑和用户界面，包括布局、搭建工作流、用户界面及调试发布，重点熟悉桌面网页版的用户界面。
2025-02-17
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
大模型相关术语中，参数和Token分别指什么？
在大模型相关术语中： 参数：主要指模型中的权重（weight）与偏置（bias），大模型的“大”通常体现在用于表达 token 之间关系的参数数量众多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数，其中权重数量达到了这一量级。 Token：大模型有着自己的语言体系，Token 是其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的语言，这种转换的基本单位就是 Token。不同厂商的大模型对 Token 的定义可能不同，以中文为例，通常 1 Token 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，通常都是以 Token 为单位计量的。Token 可以代表单个字符、单词、子单词，甚至更大的语言单位，具体取决于所使用的分词方法（Tokenization），在将输入进行分词时，会对其进行数字化，形成一个词汇表。
2025-02-13
什么是tokens
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。 很多同学把 Token 理解为中文语义里的“字节”，这种理解有一定的类比相似性，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“Token”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，“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。 Unicode 是一种在计算机上使用的字符编码，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”字对应特定的 Unicode 编码。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，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。 在 ComfyUI SD3 中，如输入的文字描述会被转换为 Tokens（文本向量），其中包括使用 CLIPG/14、CLIPL/14、T5 XXL 等预训练文本编码器将描述文字转换为 Tokens，每个编码器生成 77 个 Token，总共 154 个 Token 等一系列处理过程。
2025-02-07
100 万 tokens 什么概念
100 万 tokens 具有以下重要意义和影响： 算法视角：更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角：长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用：Gemini1.5 支持 100 万 token，可以一次性处理大量信息，比如 1 小时的视频，11 小时的音频，超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 Token；ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，当达到上限时，会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开。此外，英文的 Token 占用相对于中文较少，因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定，然后要求中文输出。
2025-01-28
token是什么
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。在不同语境下，一个 Token 可能代表一个字、一个词或一个句子。在英文中，通常是一个词或标点符号；在一些汉语处理系统中，可能是一个字或一个词。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。 很多同学把 Token 理解为中文语义里的“字节”，这种理解有一定相似度，因为“字节”是计算机存储和处理数据的基本单元，而“Token”是语言模型处理文本信息的基本单元。但不准确的地方在于：“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，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。 Unicode 是一种在计算机上使用的字符编码，为每种语言中的每个字符设定了统一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。有意思的是，Unicode 不仅有自然语言，还包含 emoji 等自然语言之外的符号，这也是 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，最后输出给我们。 通过 Token 的学习，能感觉到 ChatGPT 理解文本的方式和人类不同，它在以自己的方式理解世界。尽管“Token”和“字节”都是基本的处理单位，但“Token”在大语言模型中的含义和作用比“字节”在计算机中的含义和作用更加丰富和复杂。 另外，如果曾经“机翻”过一些文档，会经常看到“Token”被自动翻译工具翻译为“令牌”。GPT 的输入和输出不是到中文字的粒度，它能处理几乎世界上所有流行的自然语言，所以需要引入 Token 的概念，Token 是自然语言处理的最细粒度，GPT 的输入和输出都是一个个的 Token。GPT 适用于几乎所有流行的自然语言，其 Token 需要兼容几乎人类的所有自然语言，通过 Unicode 编码来实现。
2025-01-23
AI中常说的token是什么
Token 是大模型语言体系中的最小单元。 在人类语言中，不同语言都有最小的字词单元，如汉语的字/词、英语的字母/单词。而在大模型语言体系中，Token 就相当于这样的最小单元。 当我们向大模型发送文本时，大模型会先将文本转换为它自己的语言，并推理生成答案，然后再翻译为我们能看懂的语言输出。 不同厂商的大模型对中文文本的切分方法不同，通常情况下，1 个 Token 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。 例如，在英文中，单词“hamburger”会被分解成“ham”“bur”和“ger”这样的 Token，而常见的短单词如“pear”则是一个 Token。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。但要注意，在给定的 API 请求中，文本提示词和生成的补合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，约为 2048 个 Token 或 1500 个单词）。
2025-01-08
智谱 注册送2000万 tokens
智谱 BigModel 共学营第二期相关信息如下： 本期共学应用为人人可打造的微信助手。 注册智谱 Tokens：智谱 AI 开放平台的网址为 https://bigmodel.cn/ 。参与课程至少需要有 token 体验资源包，获取资源包有三种方式： 新注册用户，注册即送 2000 万 Tokens。 充值/购买多种模型的低价福利资源包，直接充值现金，所有模型可适用的网址为 https://open.bigmodel.cn/finance/pay 。 共学营报名赠送资源包。 语言资源包：免费 GLM4Flash 语言模型/ 。 多模态资源包： 。 多模态资源包： 。所有资源包购买地址：https://bigmodel.cn/finance/resourcepack 。 先去【财务台】左侧的【资源包管理】看看自己的资源包，本次项目会使用到的有 GLM4、GLM4VPlus、CogVideoX、CogView3Plus 模型。 进入智能体中心我的智能体，开始创建智能体。 会议 ID：185 655 937 ，会议链接：https://vc.feishu.cn/j/185655937 ，共学营互动群。 BigModel 开放平台是智谱一站式的大模型开发及应用构建平台。基于智谱自研的全模型矩阵，面向企业客户及合作伙伴，支持多样化模型和自定义编排。平台提供即插即用的智能工具箱，包括 API 接口、模型微调及部署功能，同时具备流程编排以适应复杂业务场景。还提供免费、好用、高并发的 GLM4Flash 模型，0 元上手大模型，新用户注册登录即送 2000 万 Tokens，调用智谱全家桶模型。更多应用场景包括： 。
2024-12-05
AI如何和产品运营相结合
AI 与产品运营的结合可以从以下几个方面体现： 1. 在电子商务领域，企业完全在线运营，容易将 AI 工具整合到工作流程中。例如，像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片，AdCreative、Pencil 可制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，Frase 或 Writesonic 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。未来甚至可能仅通过描述期望的审美并点击按钮，就能创建完整的电商商店及营销材料。 2. 对于 AI 产品经理，个人可分为入门级、研究级和落地应用级。入门级能通过开源网站或课程了解 AI 概念并实践；研究级包括技术研究和商业化研究路径，能根据需求场景选择解决方案或手搓 AI 应用验证想法；落地应用级则要有成功案例并产生商业化价值。同时，AI 产品经理要关注场景、痛点和价值，懂得技术框架，对技术边界有认知。 3. 案例方面，如产品经理使用 ChatGPT 解决性能差和历史数据存档问题，使 SQL 执行时间大幅缩短，效率提升，复杂度降低，并保存历史数据；腾讯运营将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具。
2025-02-10
用户运营AI
以下是关于用户运营 AI 的相关内容： AI 技术的发展对职业形态有巨大影响，但技术进步是不可逆的趋势。对于新媒体运营和用户运营，AI 虽能在某些方面提供帮助，如生成文章和解决单点问题，但在内容创新、创造力、了解人性需求和制定策略方面，人类仍具有优势。 以新媒体运营为例，其核心竞争力在于内容的创新和创造力，AI 生成的文章缺乏创造性和人情味。对于用户运营，AI 能胜任客户服务和解决单点问题，但在了解人性需求变化并制定相应策略上存在难题。 在人工智能时代，我们应重点提升以下能力： 1. 提升提问技巧：在信息泛滥的时代，高质量的问题更重要。提问反映思考方式和能力，通过独立思考，向 ChatGPT 等工具提出优质问题，以获得满意答案。 2. 培养学习方法：面对无尽知识，要提高学习能力和效率，掌握正确的学习方法以事半功倍。 此外，在开源 AI 社区中，可利用社群运营机器人实现知识库问答和定时推送等功能。通过将社区积累的文章和资料喂给机器人学习，它能通过 RAG 机制匹配用户问题给出准确稳定的答案，还能给出延伸阅读链接鼓励用户主动学习。同时，机器人可定时推送活动信息和社区动态，提高通知的准确性和及时性。
2025-02-05
我想学习AI，但是不想学习代码之类的，我是做抖音运营的
如果您是做抖音运营且不想学习代码来学习 AI，以下是一些建议： 1. 您可以从 AI agent 领域的 coze 开始学和练习。因为您从事互联网运营工作，coze 能让您短时间接触大量应用场景练习和 prompt 练习，而且不需要代码基础和图文审美，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 2. 如果您希望更系统地了解 AI 知识，即使不想学习代码，也可以尝试了解以下内容作为基础： AI 背景知识，包括基础理论（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）。 数学基础，如统计学基础（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（基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理）。 算法和模型，包括监督学习（了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机）、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（简介强化学习的基本概念）。 评估和调优，如性能评估（了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等）、模型调优（学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数）。 神经网络基础，包括网络结构（理解神经网络的基本结构，如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络）、激活函数（了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh）。 不过，如果您想在 20 分钟内快速上手 Python 和 AI 的相互调用，可以循序渐进地完成以下任务： 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用，抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用，为公众号文章生成概述。
2025-02-03
怎么学习运用在运营短视频ai
以下是关于学习运用在运营短视频 AI 的一些建议： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读相关资料熟悉 AI 的术语和基础概念，了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，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。 二、开始 AI 学习之旅 在相关的学习路径中，您可以找到一系列为初学者设计的课程，这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。特别建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、在短视频运营中的应用 1. 特效制作：如利用 AE 软件，通过图层软件抠元素加插件做特效，如利用 auto field 自动填充工具，轨道遮罩功能让图层按特定形状变化等。还可以用 runway 生成烟花爆炸素材，结合 AE 的图层混合模式、遮罩等功能实现特效可控的画面。 2. 内容处理：用内容识别填充功能处理视频画面，如抹掉入镜的人；从素材网站获取粒子素材为画面添加氛围感。 3. 学习途径：可在 B 站找丰富的 AE 软件入门课程自学，也可从包图网下载工程文件学习。通过拆解视频、留意路边广告特效、按层级逻辑思考画面运动来学习 AE，还可参考模板。 需要注意的是，AI 出现后，AE 的使用有所减少，有些动效可用 AI 完成。
2025-02-02
有用来做网络游戏研发和运营的全套AI工具吗？
目前游戏领域还没有涵盖整个制作过程（包括代码、资产生成、纹理、音频等）的全套生成式人工智能工具，也没有能与流行的游戏引擎（如虚幻和 Unity）紧密结合使用、专为适应典型的游戏生产流程而设计的一体化平台。但有一些相关的工具和平台在不同方面发挥作用，例如： 生成可以互动的角色方面：有很多初创公司在研究，如 Charisma.ai、Convai.com、Inworld.ai 等平台，它们可以为具有情感和自主权的完全渲染的 3D 角色提供动力，并提供工具让创作者给角色设定目标。 语音生成方面：Coqui Studio（https://coqui.ai）、Bark（https://github.com/sunoai/bark）、Replica Studios（https://replicastudios.com）等。 语音识别方面：OpenAI Whisper（https://huggingface.co/openai/whisperbase）、Facebook Wav2Vec2（https://huggingface.co/facebook/wav2vec2largexlsr53）。 对话模型方面：ChatGPT（https://chat.openai.com）、HuggingChat（https://huggingface.co/chat）。 故事讲述模型方面：MPT7BStoryWriter65k+（https://huggingface.co/mosaicml/mpt7bstorywriter）、Claude 100k（https://www.anthropic.com/index/100kcontextwindows）、GTP4 32k（https://platform.openai.com/docs/models/overview）。 游戏设计方面：Ludo.ai（https://ludo.ai）。 搜索引擎方面：Haddock（https://www.haddock.ai）。 AI NPC 方面：Inworld（https://inworld.ai）。
2025-01-23
关于ai的内容运营是啥
AI 的内容运营包括以下方面： 1. 利用人工智能如 ChatGPT 自动生成文字、图片、音频、视频、3D 模型和代码等，以辅助内容生产。 2. 在内容运营工作中，ChatGPT 可应用于深入内容运营、用户运营、数据运营、产品运营等方面，帮助在基础文案、信息搜集、用户调研等方面节省时间精力，挖掘用户需求、分析行业趋势、定制个性化内容、辅助数据分析，甚至写 SQL 语句。 3. 游戏内容辅助生成，包括生成文、生成图、生成 3D 以及生成音乐。应用场景分为游戏策划人和制作人、美术设计师等。例如，通过 2D 美术素材的辅助生成提高创业效率、降低成本，文生图、图生图、动画辅助渲染等。 4. 游戏的智能运营，包括智能 NPC 互动、客服、攻略的问答、代码和脚本的生成，主要针对游戏的产品经理、运营经理和社区的运营经理。 5. 游戏社区运营，如海外的 Discord，国内的 Fanbook，让玩家在游戏之外在社群里互动，基于游戏的美术素材二创、查询攻略和智能客服等。 然而，AI 技术的发展虽会对职业形态产生影响，但不会导致运营人失业。以新媒体运营为例，核心竞争力在于内容的创新和创造力，ChatGPT 缺乏创造性和人情味。用户运营同理，AI 能解决单点问题，但难以了解人性需求的变化并制定相应策略。在人工智能时代，应重点提升提问技巧和培养学习方法，发挥独立思考能力，提高学习能力和效率。
2024-12-29