如何构建一个AI助教

目前国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举部分主要功能及在金融行业的应用： 主要功能： 1. 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 2. 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 3. 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 4. 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 5. 交通运输：例如自动驾驶等。 在金融行业的应用： 1. 风控和反欺诈：利用 AI 识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。 2. 信用评估：通过 AI 评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出更优的贷款决策。 3. 投资分析：借助 AI 分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。 4. 客户服务：使用 AI 提供 24/7 的客户服务，并回答常见问题。 此外，还有一些具体的应用案例，如东方财富网的投资分析工具利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持；金融风险预警软件利用 AI 分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险，如股市下跌、汇率波动等。

以下为您推荐几款 Excel AI 工具： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了包括 Excel 在内的多种办公软件，能通过聊天形式完成数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 以下是一些 Excel 相关的 AI 产品数据表格中的排名情况： |排行|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145| 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未在您提供的知识库中找到相关具体应用。 在金融行业，AI 的应用包括： 1. 网易云音乐音乐人平台：利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 2. 好好住 APP：利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算，为用户推荐适合的家居用品。 3. 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。 4. 马蜂窝景点评价功能：利用 AI 技术对游客的评价进行分析和整理，为其他游客提供参考。 5. AI 摄影参数调整助手：一些摄影 APP 利用 AI 分析拍摄场景，自动调整相机参数。 6. AI 音乐情感分析平台：分析音乐的情感表达。 7. AI 家居智能照明系统：利用 AI 和物联网技术，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 8. AI 金融风险预警平台：分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险。 9. AI 旅游路线优化平台：根据用户的时间、预算、兴趣等因素，利用 AI 优化旅游路线。

国内外 AI 已经实现了众多功能，以下为您列举一些主要的应用场景： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发过程，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，帮助金融机构做出贷款决策。 投资分析：分析市场数据，辅助投资者做出投资决策。 客户服务：提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未在您提供的知识库内容中提及。 在金融行业，AI 的应用包括： 网易云音乐音乐人平台：利用 AI 技术为音乐创作者提供作品发布、推广、版权管理等服务。 好好住 APP：利用 AI 技术根据用户的家居风格、需求和预算，为用户推荐适合的家居用品。 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。 小米智能照明系统：利用 AI 和物联网技术，根据用户的习惯和环境变化自动调整灯光亮度和颜色。 金融风险预警软件：利用 AI 分析金融市场数据，提前预警可能出现的风险，如股市下跌、汇率波动等。

以下是一些通过 AI 可实现变现的项目： AI 抖音发广告：借助抖音平台对实体商家的流量扶持，为实体商家提供发广告的软件，每年基础曝光量达 100 多万，商家购买价格为 3000 元、9000 元、10800 元。需求是懂软件开发的技术人员，熟悉抖音。 AI 私域做客户培育/用户旅程：AI 软件帮助不同商家自动跟进/培育客户。需求是懂软件开发的技术人员，熟悉微信。 AI 绘本：针对 2 4 岁儿童的睡前故事，图文结合，以幼儿理解的方式表达。 大学生社群：高校对接商家，链接商家广告推广群。 AI + 绘本 + 视频：用于 3 10 岁儿童阅读教育。 通过 Bot 实现自动化流程。 法律咨询：制作劳动合同法 Bot，个人机器人对接 AI 并建立数据库回复。 体检报告解读。 在写作方面： 项目启动：确定目标客户群体，如大学生、职场人士、自媒体从业者等；选择合适的 AI 写作工具满足不同客户需求。 准备阶段：学习并实践 AI 写作技术，通过书籍、在线课程等提升写作技能；构建团队，培养和扩充成员提高运营效率。 商业模式构建：确定服务内容，如提供论文、报告、文案等直接写作服务；制定质量控制标准，确保满足客户要求。 运营与推广：在淘宝等电商平台开设店铺销售写作服务；建立写作培训社群分享技巧和经验，通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设；与绘画团队、其他写作工作室等合作开发新项目。 项目优化与发展：持续关注 AI 技术进展，提升服务质量和效率；根据市场需求拓展新服务和产品；收集客户反馈优化改进服务。 在电商方面： 婴儿的四维彩超 AI 预测，后续针对宝妈还有头像定制、绘画收徒、宝宝起名字、售胎毛纪念品、母乳纪念品、宝宝出生后的相关产品等变现方式。做好私域精细化运营，运营宝妈群体的朋友圈，具有较高经济价值。婴儿四维彩超 AI 项目潜力不错，不局限于单一变现方式，合理推广与精细化运营可获取收益并积累高质量粉丝，为后续其他产品变现提供基础。

以下是一些通过 AI 可表现的项目： 1. 生物融合项目： 能够创造出充满创意的视频，如将不同物体或 IP 进行融合，例如汽车与水果的结合、奥特曼与哥斯拉的跨界等，满足用户好奇心，帮助内容创作者增加社交媒体平台粉丝。 2. “海岱青州”晚会项目： 快速直出：在需求为某种感觉时，能快速低成本进行设计探索，大幅提高设计稿生成速度。 生成后期加工素材：对于传统手段难以获得的需求，可通过特定参数生成素材，并根据需要进行局部重绘和组合。 探索风格和构图：对采风实拍内容进行发散性测试，确定演出中的画面和场景。 结合 AI 生图与传统后期手段：弥补先天缺陷，如生成超广视角的近似宫殿并进行后期处理。 舞美设计：通过适当 Prompt 生成舞台效果图，提高沟通效率和拓展想象力。 3. 通用领域： 能够瞬间完成的工作，如翻译、判断车的位置、看手机是否有划痕、转化他人意思、判断客户问题是退货还是换货等。 可行项目：通过车辆前的摄像头和雷达判断前方车辆的距离、判断患者是否有肺炎。 以 T 恤商店销售额为例，输入衣服材质、营销费用、价格等数值，通过大量数据进行深度学习来得到最终的销售额。图像识别则是将图片转化为大量像素点的 RGB 值作为输入，再大量标注输出，形成神经网络。 但需要注意的是，有些项目对于 AI 来说不可行，比如通过一张图片判断人的意图、用少量图片与教科书来判断肺炎。使用新类型数据时，AI 表现通常也不佳。同时，能否让 AI 项目成功是艰难而复杂的，需要从学习概念的难易程度、数据量的多少等方面进行思考。

以下是一些好的 AI 辅助教育平台或应用： 语言学习：Speak（https://www.speak.com/）、Quazel（https://www.quazel.com/）、Lingostar（https://www.lingostar.ai/），能够提供实时交流并给予发音或措辞的反馈。 数学学习：Photomath（https://photomath.com/en）、Mathly（https://mathly.webflow.io/），可指导学生解决数学问题。 历史学习：PeopleAI（https://chatbotkit.com/apps/peopleai?ref=theresanaiforthat）、Historical Figures（https://twitter.com/scottbelsky/status/1611244139764649991），通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 个性化学习：Knewton 平台，利用数据分析构建个性化学习路径。 自动评估：Pearson 的 Intelligent Essay Assessor，能够分析和理解学生的写作内容，给出准确的评分和反馈。 对于中学生学习 AI，以下是一些建议和可用的工具或平台： 从编程语言入手，如 Python、JavaScript 等，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 生成工具，如 ChatGPT、Midjourney 等体验应用场景。 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。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决实际问题。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响。

以下是关于 AI 与宠物结合以及如何使用 AI 做事、学习 AI 绘画的相关内容： AI 与宠物结合： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，能帮助主人照顾宠物，如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况。 AI 宠物互动玩具：利用 AI 技术开发的智能玩具，增强宠物娱乐体验，例如会自主移动并引起宠物注意、会发声和互动。 AI 宠物图像生成：使用生成式 AI 模型，根据文字描述生成宠物形象图像，帮助主人定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统，通过分析症状图像和病历数据提供初步诊断建议。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析宠物行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 学习路径建议： 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 如何使用 AI 做事： 更令人兴奋的是 AI 在教育方面的帮助可能性，包括自学学习。可以要求 AI 解释概念并获得较好结果，但因 AI 可能产生幻觉，关键数据需根据其他来源仔细检查。相关链接如： 。 如何学习 AI 绘画： 您可以将我视为一个专业的 AI 绘画学习导师，我会专注且深入地帮助您精通 AI 绘画技术。首先要进行构思，包括人设及回复逻辑等角色方面的考虑。

以下是一些适合高中政治教师辅助教学的 AI 工具及相关案例： 1. GPT：有历史老师通过 GPT 生成“沉浸式”历史片段游戏，让学生扮演角色“设身处地”做决策，学生的作业是找出 GPT 的错误。案例如明朝灭亡，南京，1645 年 5 月（GPT3.5），相关链接：https://chat.openai.com/share/86815f4e674c4410893c4ae3f1b7412e/continue 。 2. Claude + Gamma.app：可以帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文中某部分信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 此外，钉钉 AI 助理在教育领域的应用也值得关注，其在处理学生志愿填报等方面可能提供一定的帮助。

以下是为您补充完整的内容： 对于如何通过构建合理的先验知识或模型假设，刻画出数据中的可变性，以及如何利用从少量样本中提取到的变化信息来预测未见数据的表现，我们可以参考以下方法： 在准备 LLM 数据方面，对于制作 LLM 微调数据集，首先获取文本格式非结构式和网络式结构式的数据。对于 QA 数据集，主要依靠已有的大语言模型生成，根据不同文本设定不同的提示词以获取尽可能多且信息量丰富的 QA。先对文件中的文本进行切割，将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。例如对于公司产品手册，模板可以是：“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案。你想出的问题可以被用来测试公司内部 xxx 职员的专业能力。你想出的问题可以是使用公司产品的用户会想到的问题。你想出的问题和答案必须和所给文本相关。你回答得答案必须可以让使用产品的用户理解。当你想出问题和答案后，你必须用以下格式回复：```

构建提示词主要包括以下几个方面： 1. 充分描述任务：为使 GPT 生成更具针对性的内容，需提供足够信息，包括任务背景、定义术语和给出模型的详细描述，确保 GPT 能更好理解任务需求。 2. 标注提示词的不同部分：使用分隔符（如 XML 标记、Markdown 或特殊符号）标记提示词的不同部分，使语句分类更明显，有助于 GPT 理解提示词的结构和意图。 3. 添加示例（可选）：通过提供示例可减少创作困难程度，提供示范，给出用户心中想要的成果范式。一般有模拟对话（以用户和 GPT 之间对话的形式给出示例）和用简明扼要的语句举例两种添加示例的方法。 4. 描述踩坑点（可选）：构建提示词时需考虑可能出现的问题，如数据清洗和 AI 识别问题。对于要求 Claude 查找特定信息的任务，官方建议提供“如果输入中没有与描述匹配的内容时应该怎么做”的指示，防止 Claude 凭空编造信息。 此外，在 prompt layer 上构建提示词时，包括输入防护提示词和输出防护提示词两个模板。若不知如何构建提示词模板，可翻阅相关内容获取详细说明和教程。

以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤： 创建知识库： 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址： 选择其中一个文档，如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果，使用 Local doucuments 的方式，上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式，每个问题使用作为开头（这是 Markdown 的语法）。准备开始上传文件，至此，一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答： 1. 2024.06.05 更新，对数据库不太了解的小伙伴，可以阅读。 2. 首先创建一个机器人：外贸大师产品资料问答机器人，进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答，方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化，所以这个需求依赖数据库，将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述： 现代产品更新换代速度快，用户在使用产品时经常会有疑问，而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架，能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库，用户能够快速获得到需要问题的答案，极大地提升了用户体验，让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络，省时又省力。 特别需要注意的是：文档的分片策略会严重影响查询的结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。

构建用于 LLM 训练的林草领域特定数据集可以参考以下方法： 1. 微调现有模型：采用在通用数据集上预训练的模型，以学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。但 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，且计算成本较高，可能不是最佳选择。 2. 生成 QA 数据集：对于简单需求，以 QA 数据集和 dialogue 数据集为主。先对文件中的文本进行切割，例如将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。如对于公司产品手册，可设置类似“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案……”的模板。 3. 针对金融服务领域的经验借鉴： 使用特定数据微调模型：新进入者可先使用公开的金融数据优化模型，再用自身收集的数据；现有参与者可利用现有专有数据，但可能过于保守，给新进入者带来竞争优势。 保证模型输出准确性：考虑到金融问题的重要性，新的 AI 模型需要尽可能准确，一开始人类常作为最终验证环节。 总之，构建特定领域数据集需要根据实际情况选择合适的方法，并注重数据的质量和准确性。

以下是构建新闻收集的 Agent 工具的相关内容： 1. 可以通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加分析文章和搜索文章等能力，变成一个消息情报官的 Agent，能够获得想要的领域或行业情报，还能深入挖掘相关情报信息。然后发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等平台即可使用。可以构建多个分身，收集整理不同领域和行业的情报信息。 2. 最近 wiseflow 首席情报官很火，但几乎没有教程和搭建成功案例，其代码存在问题且依赖收费的 OpenAI API。可行的 Free 方案是通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。 3. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom 来获取更新的公众号。在公众号订阅不多时，建议使用分析 XML 页面。由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze，可以选择使用多维表格及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。在多维表格中设置状态转换，以了解文章是否已被解读和推送。

构建一个基于“AI+易经+禅悟”的智能体可以参考以下步骤： 1. 了解各种 AI 工具：熟悉不同 AI 工具的特点和用途，为后续工作选择合适的工具。 2. 学会写提示词：这是关键环节，决定能否清晰地向 AI 传达任务。 3. 搭建 AI 工作流：按照一定的流程和步骤将 AI 工具融入工作环节，提高效率。 4. 测试 AI 工作流：在使用初期可能会遇到不顺手的情况，需要多尝试并根据体验进行调整和优化。 5. 解决问题：当遇到现有 AI 工具不好用的情况，可能是提示词不够好或工具本身的问题，需要学习写好提示词、寻找更好的工具或寻求帮助。 6. 考虑制作智能体：当工作流效率较低时，可以考虑制作智能体来自动化完成一系列任务，需要学习相关知识或寻求专业人士的帮助。 需要注意的是，将易经和禅悟的元素融入其中需要您根据自身的理解和需求，在上述步骤中进行创新性的结合和应用。

要实现具身智能实体，以下是一些关键方面： 1. 空间智能：像人类看到桌上水杯能自动计算其位置和与周围事物的关系并预测后续情况一样，具身智能实体也应具备这种能力，将感知与行动联系起来，例如特斯拉的 FSD 以及英伟达的 GR00T 项目。 2. 通用智能体特征：能在开放世界中探索，拥有海量世界知识，并能执行无数任务。 3. 与环境的互动：无论是在物理世界还是数字世界，具身智能实体都需要感知、交互、主动获取数据、主动犯错、主动迭代、收集和反馈。 4. 对工具的理解和使用：有效使用工具的前提是全面了解工具的应用场景和调用方法，通过学习如从示范中学习和从奖励中学习等方法，利用环境和人类的反馈做出调整。 5. 感知物理世界：在物理世界中感知环境的难度较大，需要重点关注更底层的传感，包括视觉传感和触觉传感，充分感知和理解更多信息以进行决策。 需要注意的是，目前具身智能的实现仍面临诸多挑战，数字世界可能会先于物理世界取得突破。

一个好的 prompt 通常应具备以下结构： 1. CRISPE 框架： Capacity and Role（能力与角色）：明确希望 AI 承担的角色和具备的能力，例如指定其为专注于民商事法律领域、擅长案例研究等的律师。 Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，如处理复杂合同纠纷案件时，向 AI 提供案件关键事实、相关法律及背景。 Statement（陈述）：直接明确期望 AI 完成的任务，比如要求总结案件中双方诉求、检索法条、预测判决结果。 Personality（个性）：设定希望 AI 以何种风格或方式回答。 Experiment（举例）：通过具体例子进一步说明。 2. 对于镜头提示词： 遵循清晰结构，将场景、主题和相机运动的细节划分为单独部分，例如。 在提示的不同部分重复或强调关键思想，有助于提高输出的一致性。 尝试将提示集中在场景中应出现的内容上，比如输入晴朗的天空，而非没有云的天空。

要成为一名人工智能产品经理，您可以参考以下内容： 职责描述： 1. 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 个人能力发展方面： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。 2. 研究级：分为技术研究路径和商业化研究路径。这个阶段需要对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 此外，AI 产品经理需要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。同时，要关注场景、痛点、价值。 在技能方面，AI 产品经理需要掌握的算法知识具有以下必要性： 1. 理解产品核心技术：了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通：掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性：在产品规划阶段，能更准确地评估某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向：了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力：发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力：掌握相关知识可以提升数据分析能力。

以下是利用 AI 快速了解一个行业的方法： 1. 行业调研报告步骤： 让 AI 阅读学习一篇优秀的行业调研报告，总结方法论，输出研究方法和操作框架。 询问 AI 文章收集行业数据时使用的一手和二手数据，并推荐靠谱的行业资料收集网站。 要求 AI 参考上述内容，写一份“XXX 行业调研报告”，推荐 10 个“XXX 行业”信息网站和 5 个“XXX 行业”研究微信公众号，并输出报告框架。 请 AI 针对框架丰富每一章节内容，每章字数大于 200 字。完成上述 4 个步骤后，AI 会生成初稿，之后可根据需求进一步完善章节内容，并结合自身经验和知识进行润色调整，从而完成一篇有内容、有结构的行业调研报告。 2. 实现“有深度”的路径： 自己对行业比较了解，整理深度洞察和见解。 一步一步深度咨询 AI，借助其海量知识，边学习、边研究、边洞察总结。（借助 AI 可加速学习和研究能力） 3. 操作示例：获取“kimi 对话原文”链接： 欢迎与 JessieZTalk 交流，在 AIGC 的路上共同进步！ 另外，鉴于人工智能依赖的神经网络基础，专家 AI 可能通过元学习更快地获得知识并带着人类进步。其性质允许我们拆解研究其内部工作机制，构建学习的飞轮，最终可能成为下一代专家（无论人类还是 AI）的教师。

以下为您推荐一些 AI 产品细节视频剪辑工具： 1. 剪映：方便之处在于有很多人性化设计及简单音效库/小特效，但无法协同工作和导出工程文件，难以达到更好的商业化效果。剪辑流程包括视频粗剪、定剪、音效/音乐、特效、包装（如字幕）等。 2. Captions：结合了多种 AI 能力的视频编辑工具，可选择字幕颜色和样式，移动位置，开启语音激活的贴纸等功能，内置编辑器可自动剪切空白和拼接视频片段。 3. AI Studio：使用 AI 来辅助剪辑的工具，通过生成视频的文字稿，选择对应文字可选中时间轴的画面，之后可添加模板生成的标题、配图、强调文案等。 4. Loom：4 月访问量较高，在视频编辑类 AI 产品中排名靠前。 5. Veed AI：4 月访问量也较为可观，且相对 3 月有一定增长。 6. Clipchamp：视频编辑工具之一。 此外，还有 Type Studio、Kapwing AI、riverside、FlexClip、Filmora、Topaz Video AI、Descript、Video Converter、Captions、Rask AI、video candy、、FineShare FineCam、aimages AI、360 快剪辑等工具可供选择。

搭建智能企业微信机器人可以参考以下步骤： 1. 纯 GPT 大模型能力的微信聊天机器人搭建： 利用宝塔面板，其具有图形化管理界面，操作简单直观，许多常见任务可通过点击按钮完成。 丰富的在线资源：宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程可供查阅。 极简未来平台提供支持，也有详细的操作指南和技术支持，遇到问题可查阅官方文档或寻求帮助。 加入相关技术社群或论坛，向有经验的用户请教。 定期备份和监控，设置定期备份和监控，确保在出现问题时可以及时恢复。 2. 用 Coze 免费打造微信 AI 机器人： 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，可使用【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：在内容中加上特殊分割符“”便于自动切分数据，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 创建【工作流】，告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建工作流路径：个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后，先点击右上角“试运行”，测试无误后点击发布。如果任务和逻辑复杂，可结合左边“节点”工具实现，如调用【大模型】总结分析知识库内容、调用【数据库】存储用户输入的信息、调用【代码】处理复杂逻辑等。个人建议：工作流不必复杂，能实现目的即可，所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。 如果在搭建过程中遇到问题，可以采取以下方式解决： 1. 查阅官方文档和教程：极简未来平台、宝塔面板和 Docker 都有详细的官方文档和教程，可以帮助解决大部分问题。 2. 联系技术支持：极简未来平台提供技术支持服务，可以联系平台的技术团队寻求帮助。 3. 加入技术社群：加入相关的技术社群，向有经验的用户请教，获取问题的解决方案。 4. 在线论坛和社区：在在线论坛和社区发布问题，寻求其他用户的帮助和建议。 为避免长时间不操作后忘记步骤，可以采取以下措施： 1. 制作操作手册：将每一步的操作记录下来，制作成操作手册，方便日后查阅。 2. 定期操作：定期登录服务器，进行简单的操作和维护，保持熟练度。 3. 视频教程：可以录制自己的操作视频，作为教程，日后查看时更直观。 4. 自动化脚本：对于一些常见的运维任务，可以编写自动化脚本，简化操作步骤。