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ai如何赋能在装修行业

Answer

AI 在装修行业的赋能主要体现在以下方面:

  • AI 房地产装修设计平台:例如酷家乐装修设计软件,利用图像生成和机器学习技术,为用户提供装修设计方案,用户可根据自身喜好进行选择和调整。

目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在装修等行业还存在一些问题,很多还在走“数字化转型”的老路,把 AI 往现有流程上套用,讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下,这样做可能导致“做出来就是过时的”,限制企业的主动进化能力。我们应从“AI 能创造和满足装修行业的什么新需求”出发,重新定义未来业务模式。

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References

100个AI应用

|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|86|AI儿童安全座椅推荐系统|数据分析、机器学习|宝宝树安全座椅推荐|数亿美元|为家长推荐合适的儿童安全座椅。|宝宝树根据儿童年龄、体重等信息,利用AI推荐符合安全标准的儿童安全座椅。|<br>|87|AI汽车保养套餐推荐系统|数据分析、机器学习|途虎养车保养推荐|数十亿美元|根据车辆情况推荐保养套餐。|途虎养车利用AI分析车辆型号、行驶里程等,为用户推荐合适的保养套餐,如更换机油、滤清器等。|<br>|88|AI物流快递柜管理系统|数据分析、物联网技术|丰巢快递柜管理系统|数十亿美元|优化快递柜使用效率。|丰巢快递柜利用AI和物联网技术管理柜子的使用情况,如分配柜子、通知取件等,提高快递配送效率。|<br>|89|AI招聘面试模拟平台|自然语言处理、机器学习|智联招聘面试模拟功能|数亿美元|帮助求职者进行面试模拟。|智联招聘的面试模拟功能利用AI模拟面试官提问,为求职者提供面试练习和反馈。|<br>|90|AI房地产装修设计平台|图像生成、机器学习|酷家乐装修设计软件|数十亿美元|为用户提供装修设计方案。|酷家乐利用AI生成各种装修设计方案,用户可根据自己的喜好进行选择和调整。|

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

现在的AI不仅仅是流量密码,也是股价密码;于是,是个公司都会想方设法往AI上沾边。私下也有很多朋友问我:美妆/白酒/奢侈品如何联动AI?AI如何赋能农业/传统制造业?AI如何赋能HR/行政/采购/公关?……其实,大多数都有点难。因为AI也并不是万能的,以及我们和AGI还差的很远。像我去年12月份的文章[《AI原生公司|未来打工人》](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMTY1MTM4Mw==&mid=2247483844&idx=1&sn=3adfc54f294c53fdf51105cdb4e23ec3&chksm=c181101cf6f6990af5116997115fdfcf95360bb55a14f05ea9aed00239c88dfb440d03055533&scene=21#wechat_redirect)写的,目前大多数的"AI应用/AI转型”还在走“数字化转型”的老路:把AI往现有流程上一套,还在讲“固化流程”、“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的今天,这样做基本就等于“做出来就是过时的”:把企业的业务模式凝固在今天,同时又剥夺了企业主动进化的能力。现在这种情况下反映出来的,更多是人们对于AI的焦虑:所以才会希望AI拿来就能用,马上能起效果。但我们不能止于焦虑:AI的力量并不应该只用在现有业务流程的优化上,而更应该用在对于未来业务的重新定义之上。这才是“AI原生公司”应该的做法。就像在电力发明的时候,我们不应该从“如何让电力赋能马车”出发,而应该从“电力能创造和满足什么新的需求”出发。

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

OpenAI is doomed?- Et tu,Microsoft?- by Semi AnalysisWhy Geoffrey Hinton is worried about the future of AI - by University of TorontoChatGPT is everywhere.Here’s where it came from - by Will Douglas HeavenAn insightful conversation with Geoff Hinton about AI and catastrophic risks - by Andrew NgNew Theory Suggests Chatbots Can Understand Text - by Anil AnanthaswamyThe Unpredictable Abilities Emerging From Large AI Models - Stephen OrnesChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web - By Ted ChiangThe Mastermind Behind GPT-4 and the Future of AI | Ilya Sutskever - by Craig SmithGenerative AI’s Act Two - BY SONYA HUANG,PAT GRADY,AND GPT-4Emerging Architectures for LLM Applications - by Matt Bornstein & Rajko RadovanovicMustafa Suleyman:My new Turing test would see if AI can make $1 million - By Mustafa SuleymanThe AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market - by Pete Flint & Anna PiñolDREAM-LOGIC,THE INTERNET AND ARTIFICIAL THOUGHT - By David GelernterTech is Going to Get Much Bigger - by Packy McCormickIntelligence Superabundance - by Packy McCormickEnergy Superabundance:How Cheap,Abundant Energy Will Shape Our Future - by Austin Vernon & Eli DouradoMark Zuckerberg - Llama 3,Open Sourcing $10b Models,& Caesar Augustus - by DWARKESH PATEL

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ai自动总结视频
以下是关于 AI 自动总结视频的相关内容: 目前大部分用 AI 总结视频的工具/插件/应用是通过提取视频字幕来实现的。对于有字幕的 B 站视频,若视频栏下面有字幕按钮,说明视频作者已上传字幕或后台适配了 AI 字幕。可以安装油猴脚本,安装后刷新浏览器,点击字幕会出现“下载”按钮,可选择多种字幕格式,然后将字幕文字内容全选复制发送给 GPTs 进行总结。 此外,如果想用 AI 把小说做成视频,大致的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
如何训练AI
训练 AI 通常包括以下步骤: 1. 收集海量数据:如同教导孩子成为博学多才之人需要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈一样,对于 AI 模型,要收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:在孩子学习前要整理资料确保适合其年龄和学习能力,AI 研究人员也需清理和组织收集的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是复杂的神经网络,如 Transformer 架构,其擅长处理序列数据(如文本)。 4. 训练模型:如同孩子开始阅读和学习,AI 模型开始“阅读”提供的所有数据,这个过程称为“训练”。例如,模型会反复阅读数据,尝试预测句子中的下一个词,通过不断重复逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,为了在医疗保健领域让 AI 产生真正的改变,应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规学校教育开始,再通过学徒实践从出色实践者那里学习,获取复杂情况下确定最佳答案的直觉。对于 AI,应通过使用彼此堆叠的模型来训练,而不是仅依靠大量数据和期望一个生成模型解决所有问题。比如先训练生物学模型,再添加特定于医疗保健或药物设计的数据点。 训练 AI 还需要较高的计算性能、能够处理海量的数据、具有一定的通用性,以便完成各种各样的学习任务。
2024-12-27
关于使用原理 AI的论文
以下是关于 AI 原理的相关内容: 1. 概念 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系 AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据无标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法(因层数多称为深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,无需依赖循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-27
如何学习使用ai
以下是关于如何学习使用 AI 的全面指导: 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」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。同时,浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中,能找到为初学者设计的课程,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)按照自己的节奏学习,并有可能获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛,涵盖图像、音乐、视频等。您可根据自身兴趣选择特定模块深入学习,同时一定要掌握提示词的技巧,它容易上手且很有用。 四、实践和尝试 理论学习后,实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品,知识库中也提供了很多大家实践后的作品和文章分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的有效方式。例如尝试使用 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式,从而获得对 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。 六、用 AI 学习外语 1. 设定目标:明确学习目标和时间表,分阶段完成学习任务。 2. 多样化练习:结合听、说、读、写多种方式进行练习,全面提升语言技能。 3. 模拟真实环境:尽量多与母语者交流,或使用 AI 对话助手模拟真实对话场景。 4. 定期复习:使用 AI 工具的复习功能,根据记忆曲线定期复习已学内容,巩固记忆。 七、用 AI 进行英语和数学学习 英语学习: 1. 智能辅助工具:利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习:使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用自适应学习平台(如 Duolingo)利用 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 自适应学习系统:使用自适应学习系统(如 Khan Academy)结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题,精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath)通过图像识别和数学推理技术提供数学问题解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手:使用虚拟教学助手(如 Socratic)利用 AI 技术解答数学问题、提供教学视频和答疑服务,帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台:参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。 2. 生成式 AI 的诞生:在写文章、画画、写歌等方面展现出类似人类的智慧,能力惊人。 3. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 4. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 对于希望继续精进 AI 的人,可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 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。 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: 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 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。 4. 评估和调优: 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。 5. 神经网络基础: 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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27
聊聊ai的发展
AI 的发展历程如下: 1. 智能起源:早期的其他 AI 更多应用于完成人脸识别等分类判断任务,充满机器感。而生成式 AI 的诞生带来了变革,它能像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出人类般的智慧,能力惊人。 2. 发展阶段: 早期阶段(1950s 1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期(1970s 1980s):专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期(1990s 2000s):机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期(2010s 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 3. 当前前沿技术点: 大模型(Large Language Models):如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI:视觉 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。 自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI:量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。 如果希望在 AI 领域继续精进,还可以尝试了解以下基础内容: 1. AI 背景知识: 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。 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: 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、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 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。 4. 评估和调优: 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。 5. 神经网络基础: 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)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-12-27
AI赋能英语学习资料
以下是关于 AI 赋能英语学习的资料: 智能辅助工具:利用 AI 写作助手(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,帮助改进英语表达和写作能力。 语音识别和发音练习:使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获取实时反馈和建议。 自适应学习平台:使用自适应学习平台(如 Duolingo),借助 AI 技术量身定制学习计划,提供个性化学习内容和练习。 智能导师和对话机器人:利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提升交流能力和语感。 中考英语方面: AI 在英语各题型表现优异,如阅读理解、7 选 5、完形填空、语法填空等基本接近满分,作文扣分稍多,总分得分率在 90%以上,且模型升级后能力更强。 AI 辅导学英语具有可行性和诸多优势,包括个性化、保障教学质量、免费等,但要掌握使用的思维和方法。 用 AI 辅助中考英语读写学习,要注重方法和环节分析。 此外,9 月 2 日徐阳谈辅助英语学习时提到: 学英语要根据个人目的和需求选择不同的学习路径。 多邻国更适合 B2 以下水平,Call Annie 或 PI 练口语存在学习反馈不足、对话不够口语化、难找到可持续交流话题等问题。 目前的 AI 口语练习工具还只是伙伴,发展成导师可能需要半年以上时间。 英语学习重点是“有效输入”,然后是理解后输出,可以尝试不开字幕听优质播客、每天熟读并背诵短文等方法。
2024-12-27
从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面展开阐述人工智能赋能连锁药店运营管理的核心竞争力
很抱歉,目前知识库中没有关于从集团标准化管理、应用赋能、运营定位、迭代提升四个方面阐述人工智能赋能连锁药店运营管理核心竞争力的相关内容。但我可以为您提供一个大致的框架思路供您参考: 集团标准化管理方面: 利用人工智能制定统一的药品分类、库存管理和服务流程标准,确保各连锁药店的运营一致性和规范性。 通过智能数据分析,监测各门店对标准的执行情况,及时发现并纠正偏差。 应用赋能方面: 借助人工智能的图像识别技术,实现药品的快速准确盘点和库存监控。 利用智能客服系统,为顾客提供 24 小时不间断的咨询服务,提高服务效率和质量。 运营定位方面: 基于大数据和人工智能算法,分析不同地区、不同消费群体的需求特点,为各连锁药店精准定位目标市场和商品品类。 运用智能营销工具,实现个性化的促销活动推送,提高营销效果和顾客满意度。 迭代提升方面: 利用人工智能收集和分析顾客反馈、市场变化等数据,持续优化运营策略和服务模式。 建立基于人工智能的预测模型,提前洞察市场趋势和顾客需求变化,为连锁药店的发展提供前瞻性指导。 希望以上内容对您有所帮助,您可以根据实际情况进一步细化和完善。
2024-12-24
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心,结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容,应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心,以下是一些建议: 产品方面: 引入适合中小企业业务流程的自动化软件,如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具,帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面: 配备专业的技术团队,能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术,如机器学习、深度学习、自然语言处理等,并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面: 提供一站式的服务,包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制,及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面: 设计针对不同层次员工的培训课程,涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式,满足企业员工的多样化学习需求。 同时,服务中心还需要建立良好的沟通渠道,与中小企业保持密切联系,了解他们的实际需求和反馈,不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
怎么利用人工智能为一家一人公司赋能,具体实施办法,图片,视频等除外,讲一些实用的,新的想法
对于一家一人公司而言,利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手: 首先,在客户服务方面,可以运用智能聊天机器人来处理常见问题,提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术,让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次,在市场营销中,利用人工智能进行数据分析,深入了解目标客户的行为和偏好,从而精准定位市场,制定更有效的营销策略。 再者,在业务流程优化上,借助人工智能的自动化能力,例如自动化文档处理、自动化邮件分类等,节省时间和精力,提高工作效率。 另外,在财务管理方面,使用人工智能工具进行风险预测和财务规划,帮助做出更明智的决策。 最后,在产品研发中,利用人工智能的创意生成能力,获取新的产品设计思路和创新点。
2024-12-18
AI如何赋能大学辅导员的学生工作
AI 可以从以下几个方面赋能大学辅导员的学生工作: 1. 个性化教育:凭借其卓越的数据处理能力和广泛的应用潜力,为学生量身打造学习方案,精确洞察每个学生的独特需求,保障学生在教育中顺利启航。 2. 教学辅助:如基于 GLM 模型,让教师和学生接触高效的数据分析及智能化评价系统,有助于学生获得量身定制的反馈,增强教师的工作效率和数据整合能力。 3. 创新教学方式:学校可以探索新的教学方式和教育工具,例如跨学科项目老师带着学生用 AIGC 做学校地图桌游,英语老师在 AIGC 的帮助下备课和授课,生物和信息科技老师合作一起带着学生用训练 AI 模型用以识别植物等。 4. 提供个性化学习计划:大规模部署个性化的学习计划,为每个学生提供一个“口袋里的老师”,理解他们独特的需求,并可以回答问题或测试他们的技能。 5. 作业辅助:像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具帮助学生克服写作难题,并提升他们的写作水平。处理其他形式内容的产品也在协助学生完成相关任务,如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。
2024-12-12
AI赋能 工作效率提升 为主题的 5分钟课程 生成ppt
以下是一份以“AI 赋能 工作效率提升”为主题的 5 分钟课程 PPT 大纲: 幻灯片 1:封面 标题:AI 赋能 工作效率提升 幻灯片 2:引言 介绍 AI 在提高工作效率方面的重要性 幻灯片 3:AI 提高工作效率的潜力 实验展示 AI 在短时间内完成多项任务,如推出新产品、撰写报告等 举例说明高质量初稿的快速生成 幻灯片 4:AI 工具的普及 提及 Microsoft 的 Copilot for Office 和 OpenAI 的 GPTs 等工具 强调其使 AI 使用更便捷、平常 幻灯片 5:潜在风险 分析 AI 可能削弱人类文字工作的价值 引发关于工作本质意义的危机思考 幻灯片 6:机遇 AI 接管人们不愿做的工作,让人有更多时间做喜欢的事 帮助人类扩展能力,激发探索新兴趣 幻灯片 7:选择合适的 AI PPT 工具 介绍 MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI 等工具 说明根据需求选择工具的重要性 幻灯片 8:总结 强调 AI 赋能办公的必然性 鼓励试用和体验合适的工具 幻灯片 9:感谢语 感谢观看 您可以根据以上大纲内容进行 PPT 的制作,同时在每个幻灯片中添加相关的图片、图表和具体案例以丰富内容。
2024-12-12
现在有装修设计相关的大模型吗?
目前有一些与装修设计相关的大模型,以下为您介绍: 常用的模型网站有: Comfyui Kolors 快手文生图大模型: ComfyUIKolorsMZ:https://github.com/MinusZoneAI/ComfyUIKolorsMZ unet 模型放置在 models/unet/文件夹下,下载地址: chatglm3 放置在 models/LLM/文件夹下,下载地址: 使用 ipadapter 时,IPAdapter 节点:https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus 在 Stable Diffusion 中,“ControlNet”有进行室内设计的功能。比如想对房间重新装修,先点开“ControlNet”的状态栏,上传需要设计的房间照片,点击“启用”,预处理器和模型都选“msld”用于计算房屋线条,接着切换一个现实照片的大模型,输入照片质量关键词和照片主体(如一个客厅),最后点击生成,这样出来的照片既保留原来房子的构造,又能看到新的房屋风格。 下载模型后需要将之放置在指定的目录下,不同类型的模型放置位置不同: 大模型(Ckpt):放入 models\\Stablediffusion VAE 模型:一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora,也可以在 models/Lora 目录 Embedding 模型:放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。
2024-12-19
我想设计房屋装修,有平面图,寻找你能参与的3D建模软件,自行设计房屋装修
以下是一些可用于房屋装修 3D 建模的软件: 1. Polycam:这是一个免费的 3D 建模工具。您只需上传至少 20 张图片或至少 20 秒的视频,Polycam 就能自动处理并构建一个 3D 模型。生成后还可以编辑模型,支持 12 种以上的格式导出到流行的 3D 软件中,如 Blender、SketchUp、Unreal、Unity 等。100 张图像的云处理建模时间大约 1 2 分钟。可以在网站以及 iOS 和 Android 应用中创建、编辑和存储 3D 模型。此外,Polycam 还可以轻松将无人机拍摄的图像转换为广阔的 3D 模型,与所有流行的无人机兼容。官方网站: 2. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,包括图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 3. Autodesk Fusion 360:这是 Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,能够帮助用户创建复杂的几何形状和优化设计。 4. nTopology:这是一款基于 AI 的设计软件,可以帮助用户创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 5. ParaMatters CogniCAD:这是一款基于 AI 的 CAD 软件,可以根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 需要注意的是,对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2024-11-21
ai装修设计
以下是关于 AI 装修设计的相关信息: AI 进行室外设计的最佳实践: 1. 充分利用 AI 的创意生成能力:使用 AI 图像生成工具,输入关键词如“后院”“庭院”等,生成多种创意设计方案,获取新颖独特的设计灵感。 2. 结合 AI 的模拟和可视化功能:利用 AR/VR 等技术,将 AI 生成的设计方案在实际环境中进行模拟和可视化,以便更好地评估和验证设计方案。 3. 运用 AI 的分析和优化能力:使用 AI 工具对设计方案进行采光、动线、材料等方面的分析和优化,确保符合使用者的实际需求和体验。 4. 借助 AI 的自动化设计功能:利用 AI 自动生成符合设计规范的平面图、立面图等,提高设计效率,缩短设计周期。 5. 融合 AI 与人工设计的协作模式:人工设计师与 AI 工具形成良性互补,在创意、分析、优化等环节充分发挥各自的优势,提升整体的设计效率和质量。 能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具: 1. HDAidMaster:云端工具,在建筑、室内和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,软件 UI 和设计成果颜值在线。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索,能根据输入的房间面积需求和土地约束自动生成户型图。 3. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范约束 AI 生成的设计结果,保证设计合规性。
2024-09-26
学习利用AI做房屋装修设计和效果图
以下是一些关于利用 AI 做房屋装修设计和效果图的相关信息: 案例“家居:生成装修方案”中,整个装修方案流程由 GPT4 完成,包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局,最后出 3D 效果图,全屋显示。您可以查看获取更详细内容。 此外,还有一些关于 AI 在其他领域的应用案例,如: 健康方面:应对阅读障碍、心理咨询 AI 工具和案例。 在工作中的出图应用,包括学习使用节点、自定义节点、搭建工作流等。 AI 绘画方面,如小码哥的婚纱系绘画示例。
2024-09-05
ai装修
以下是关于 AI 装修的相关信息: 有案例展示整个装修方案流程可由 GPT4 完成,包括图纸、预算、设计装修风格、施工、风水布局,并能生成 3D 效果图,全屋显示。链接: 有一些能够帮助建筑设计师审核规划平面图的 AI 工具,例如: HDAidMaster:是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有 AI 技术探索。 ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段能引入相关标准和规范约束设计结果。
2024-08-31
室内装修设计有什么好的ai工具
以下是一些适用于室内装修设计的 AI 工具: 1. HDAidMaster:这是一款云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色。搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster,建筑师能使用主流的 AIGC 功能进行方案创作,软件的 UI 和设计成果颜值高。 2. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索。设计师输入房间面积需求和土地约束,软件能自动生成户型图并查看详细设计结果。 此外,还有一些与设计相关的通用 AI 工具和实践: 1. 对于室外设计,最佳实践包括充分利用 AI 的创意生成能力,如输入关键词生成多种创意方案;结合模拟和可视化功能,利用 AR/VR 技术模拟实际环境;运用分析和优化能力,对采光、动线、材料等进行优化;借助自动化设计功能生成平面图、立面图等;融合 AI 与人工设计的协作模式,发挥各自优势。 2. 画 CAD 图方面,有 CADtools 12(Adobe Illustrator 插件)、Autodesk Fusion 360(云端 3D CAD/CAM 软件)、nTopology(基于 AI 的设计软件)、ParaMatters CogniCAD(基于 AI 的 CAD 软件),一些主流 CAD 软件如 Autodesk 系列、SolidWorks 等也提供基于 AI 的生成设计工具。但使用这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能,初学者建议先学习基本建模技巧再尝试。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-08-11
AI无法替代人工的行业
以下是一些 AI 无法替代人工的行业: 1. 医疗行业:虽然 AI 在医疗领域有一定应用,但在一些方面仍无法替代人工。例如,AI 诊疗存在模型准确性问题,责任界定复杂,商业模式也面临诸多挑战,如患者付费意愿低、医院采购动力不足等。在医疗保健和生物技术领域,仍大量依赖受过专业培训的科学家和医生提供服务,这些服务是算法难以替代的。 2. 服务行业:如需要与人进行深度情感交流、提供个性化关怀和复杂问题解决的服务。 需要注意的是,随着技术的发展,AI 与人工的关系也在不断变化,AI 可能会在某些方面辅助和改进这些行业,但完全替代仍面临诸多困难和限制。
2024-12-26
转行无经验可以找哪些AI行业的岗位
以下是一些转行无经验可能适合的 AI 行业岗位: AIGC 产品经理:如 Sundy 从教育方向和 web3 行业转行,学习了生文生图的原理和应用后目标成为 AIGC 产品经理。 数据开发咨询、AI 视频制作与编辑:例如识影拥有 8 年数据开发经验,目前专注于探索这方面工作。 AI 创业者:像也毛从艺术专业毕业做职业导演,现布局竖屏短剧及 ai 短剧赛道;黄燕燕从 17 年地产人转行创业人工智能领域赛道,主做人工智能领域的服务与培训。 需要注意的是,虽然这些岗位可能对无经验者开放一定机会,但仍需要通过学习和实践不断提升自己在 AI 领域的知识和技能。
2024-12-24
我是个外行,完全小白、没有编程基础。我有个初步的想法,做一个智能客服,来代替或者帮助我们行业的人工客服。那么,我应该从哪些知识开始学习、或者我自己能不能办到?
对于完全没有编程基础但想做智能客服的小白,以下是一些建议: 1. 先对 AI 有初步的了解,明确自己的需求和目标。 2. 学习一些基本的概念,比如什么是 AI、提示词工程等。 3. 可以参考他人的学习路径,例如以“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”等为关键词。 4. 要有耐心,在 AI 的帮助下一步一步来,并在这个过程中逐渐学习一些编程知识。 5. 避免追求“大而全”和完美主义,从小的功能和简单的应用开始,尽快让系统“跑起来”,获得实际使用的反馈,再不断改进。 同时,有一些成功的案例可供参考。比如有人从完全不懂代码和英语很差的状态,通过不断学习和实践,在公司中实现了智能客服从创建到应用的过程,还创建了多个智能体。但也要注意,现实中真正的应用往往有复杂的需求,不能完全依赖 AI 一次性搞定,需要自己不断努力和积累。
2024-12-23
ai工具在行业的运用以及未来的发展
AI 工具在行业中的运用十分广泛,以下为您详细介绍: 1. 客户服务领域: OpenAI 的 ChatGPT 等生成式人工智能应用程序在不到一年的时间里掀起革命,能以类似人类的方式处理并回答复杂问题,预计将使客户服务中心生产力提高 30%到 50%。 各行业公司已开始探索将生成式 AI 融入客户服务中心,如 Octopus Energy 引入后显著提高了电子邮件回复质量和客户满意度,带来更丰富全面的服务体验。 但发展中存在挑战,如受数据训练内在偏见影响产生不准确结果,目前阶段通常需要人工监督。预计其融入将经历几个阶段,最终几乎能在每个用户旅程中提供支持。 2. 医疗领域:利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其报告生成大型数据集,产生高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据,用于数据增强和自监督学习。 3. 机器人领域:苹果 Vision Pro 在机器人研究领域引起轰动,其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 4. 企业自动化领域:传统机器人流程自动化面临高昂成本等问题,新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决限制。FlowMind 专注金融工作流,通过 API 使用 LLM 生成可执行工作流,在工作流理解方面准确率高;ECLAIR 采取更广泛方法,使用多模态模型从演示中学习,直接与企业环境中的图形用户界面交互,提高网页导航任务完成率。 5. 小型企业领域:工具服务小型企业将是生成式 AI 的一个杀手级用例。AI 工具可为小型企业带来即时影响,如 Sameday 可接电话预约,Truelark 处理短信等,许多通用内容创建工具在中小企业中已获显著用户基础,也出现为特定类型企业工作流量身定制的垂直化工具。 未来,AI 工具在各行业的应用有望不断深化和拓展,为经济发展和社会进步带来更多机遇和挑战。
2024-12-23
我是一名计算机专业学生,给我一份进入ai行业的指南
以下是为您提供的进入 AI 行业的指南: 一、学习计划 如果您想入门强化学习,可以将搞懂 DQN 算法作为目标。参考链接:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 。但需注意,其中资料众多,如同大海捞针,所以在学习前要先明确目的。 二、信息源 1. 简报 TLDR AI: The Sequence: Deep Learning Weekly: Ben’s Bites: Last week in ai: Your guide to AI: 2. 播客 No Priors podcast hosted by Sarah Guo 和 Elad Gil Robot Brains Podcast hosted by Pieter Abbeel Lex Fridman Podcast hosted by Lex Fridman The Gradient podcast hosted by Daniel Bashir Generally Intelligent hosted by Kanjun Qiu Last Week in AI 3. 会议 World AI Cannes Festival 三、知识获取 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,这里会分享 AI 技术在商业场景中的应用案例和经验。为方便不同背景的读者,文章会采用通俗有趣的方式讲解知识,可能存在专业性不严谨的情况,会有标注提示。对于超纲或专业的内容,也会有标注,可放心跳过。文末会有论文推荐导引,帮助您了解技术细节。
2024-12-19
ai如何变革文化传媒游戏行业的生产关系与生产资料
AI 正在对文化传媒游戏行业的生产关系和生产资料带来多方面的变革: 1. 生成式 AI 为游戏创建 2D 艺术、纹理、3D 模型,并协助关卡设计,在营销中也有望取代部分传统内容。其应用已拓展至网页、室内和景观设计等领域,只要涉及创造性内容生成,AI 都可能成为流程的一部分甚至颠覆整个流程。 2. 游戏行业中,学会有效使用生成式 AI 将成为一项有市场价值的技能。懂得与 AI 工具最有效、最协同地合作的艺术家会变得稀缺,使用生成式 AI 进行生产艺术作品面临连贯性和风格统一等挑战。 3. 降低门槛将导致更大的冒险和创造性的探索,进入游戏开发的新“黄金时代”,更低的准入门槛将促使更具创新性和创造性的游戏大量涌现。 4. AI 辅助“微型游戏工作室”的崛起,配备生成式 AI 工具和服务,由 1 或 2 名员工组成的“微型工作室”能生产更多具有商业可行性的游戏。 5. 在 AIGC 的新世界,游戏开发变得更简单,互联网浪潮推动游戏产业分工成熟,门槛降低,GPT 等技术使编程等基础工作被替代,内容生产效率提高,想象力和热情成为新的杠杆力。
2024-12-19