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哪些领悟ai运用最为广泛

Answer

以下是一些 AI 运用广泛的领域:

  1. 汽车行业:
    • 自动驾驶技术:利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,实现汽车自主导航和驾驶。
    • 车辆安全系统:增强车辆安全性能,如自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等。
    • 个性化用户体验:根据驾驶员偏好和习惯调整车辆设置。
    • 预测性维护:分析车辆实时数据,预测潜在故障和维护需求。
    • 生产自动化:用于汽车制造过程中的自动化生产线,提高生产效率和质量控制。
    • 销售和市场分析:分析市场趋势、消费者行为和销售数据,制定营销策略和优化产品定价。
    • 电动化和能源管理:优化电动汽车电池管理和充电策略。
    • 共享出行服务:优化路线规划、调度车辆和定价策略。
    • 语音助手和车载娱乐:通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。
    • 车辆远程监控和诊断:远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持。
  2. 技术与产品创新:
    • 技术背景丰富:包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等。
    • 产品开发与管理经验:具备互联网和 AI 产品开发及项目管理能力。
    • 多元化应用场景:涉及 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。
  3. AI 爱好者与学习者:
    • 处于 AI 技术初学阶段,渴望通过学习提升技能,并应用到实际工作和生活中。
    • 广泛使用生成式 AI 工具,如 Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT 等。
    • 活跃在各种 AI 学习社群和线上线下活动中,热衷于共学与交流。
  4. 内容创作与营销:
    • 内容创作经验:包括自媒体运营者、视频博主、内容创作者,具备文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。
    • 营销策划与品牌运营:熟练掌握商业化路径,能将 AI 技术与商业化需求结合,提供解决方案。
    • 活动策划与执行:有丰富的活动策划和运营经验,包括线下工作坊、社群活动、比赛等。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

[heading4](drawing on the expertise of all relevant regulators).[content]jurisdictions.The impact of international alignment on innovation and adoption of AI in the14.How can we avoid overlapping,duplicative or contradictory guidance on AI issued byfor our M&E data to be drawn from a wide range of sources,reflecting the full spectrum ofviews and including seldom heard voices from the general public.Raising awareness andeducating stakeholder groups will help to ensure that the broader conversation is inclusive,informed and rigorous.We will develop and monitor metrics that demonstrate whether the framework is workingas intended.For example,the central M&E function will look at the effectiveness of theframework in mitigating unacceptable risks and assess whether the implementation of theprinciples by regulators is disproportionate or negatively affecting innovation.Insights from the M&E function will contribute to the adaptability of our framework byenabling government to identify opportunities for improvement so we can benefit fully fromthe flexibility we have built into our approach.Such iteration could include removing oramending existing regulation as well as updating the AI regulatory framework itself.How?The range,sources and quality of the data that informs our monitoring and evaluation ofthe framework will be critical.For example,stakeholders have outlined proposals for governments’ roles in monitoring the wider AI ecosystem as ameans of addressing challenging policy issues.See Why and how governments should monitor AI development,Whittlestoneand Clark,2021.A pro-innovation approach to AI regulationThe M&E function will identify the metrics and data sources to help us measure how wellthe regime is working,both in terms of the framework’s ability to mitigate risk but also toensure that it is supporting innovation.It will bring together a wide range of views includingindustry,civil society groups and academia.

问:人工智能在汽车行业的应用案例

人工智能(AI)在汽车行业的应用已经非常广泛,它正在改变汽车的设计、制造、销售和使用方式。以下是一些人工智能在汽车行业的应用案例:1.自动驾驶技术:利用AI进行图像识别、传感器数据分析和决策制定,自动驾驶汽车能够自主导航和驾驶。公司如特斯拉(Tesla)、Waymo和Cruise等都在开发和测试自动驾驶汽车。2.车辆安全系统:AI被用于增强车辆的安全性能,如自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助(LKA)和盲点检测系统。这些系统通过分析来自摄像头和传感器的数据来预防事故。3.个性化用户体验:AI可以根据驾驶员的偏好和习惯来调整车辆设置,如座椅位置、音乐选择和导航系统。这提供了更加个性化和舒适的驾驶体验。4.预测性维护:通过分析车辆的实时数据,AI可以预测潜在的故障和维护需求,从而减少停机时间和维修成本。这有助于提高车辆的可靠性和效率。5.生产自动化:在汽车制造过程中,AI被用于自动化生产线,提高生产效率和质量控制。AI系统可以监测设备状态,优化生产流程,并减少人为错误。6.销售和市场分析:汽车公司使用AI来分析市场趋势、消费者行为和销售数据,以便更好地理解客户需求,制定营销策略和优化产品定价。7.电动化和能源管理:AI在电动汽车(EV)的电池管理和充电策略中发挥作用,通过优化电池使用和充电时间来提高能源效率和延长电池寿命。8.共享出行服务:AI支持的共享出行服务,如Uber和Lyft,使用AI来优化路线规划、调度车辆和定价策略,提高服务效率和用户满意度。9.语音助手和车载娱乐:AI驱动的语音助手,如Amazon Alexa Auto和Google Assistant,允许驾驶员通过语音命令控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。10.车辆远程监控和诊断:AI系统可以远程监控车辆状态,提供实时诊断和支持,帮助车主及时了解车辆状况并采取相应措施。

AI摊主速成脑暴会

技术背景丰富:大多数人具备扎实的技术背景,包括编程、算法工程、AI应用开发、后端开发等,许多是AI行业内的技术专家或初学者。产品开发与管理经验:不少人有产品经理的经验,尤其在互联网和AI产品开发方面。同时,他们有丰富的项目管理与执行能力,能够推动AI产品的落地与优化。多元化应用场景:参与者广泛涉足AI的应用场景,包括AIGC内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等,展现了AI在各行业的广泛应用。[heading4]AI爱好者与学习者[content]AI学习与技能提升:许多参与者处于AI技术的初学阶段,渴望通过学习提升技能,并将AI技术应用到实际工作和生活中。广泛使用AI工具:群体中广泛使用生成式AI工具,如Midjourney、Stable Diffusion(SD)、Coze、GPT等,展示出对AI工具的强烈兴趣。协作与共学氛围:他们活跃在各种AI学习社群和线上线下的活动中,热衷于共学与交流,进一步提升自己的技能与认知。[heading4]内容创作与营销能力[content]内容创作经验:许多人是自媒体运营者、视频博主、内容创作者,具有强大的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。营销策划与品牌运营:该群体中的营销和品牌运营人士熟练掌握商业化路径,能够将AI技术与商业化需求结合,提供完整的解决方案。活动策划与执行:他们有丰富的活动策划和运营经验,涉及线下工作坊、社群活动、比赛等,展示了较强的资源整合和组织协调能力。

Others are asking
如何学习AI知识
以下是新手学习 AI 知识的方法: 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,如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 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。 在知识库中有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,了解其工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,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。 总之,无论是新手还是中学生,学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能。
2025-02-03
一个人如何开发ai应用
以下是关于一个人如何开发 AI 应用的指导: 首先,进行规划 POC 和开发路径。设计 POC 的小项目,比如“我是技术小白。我想要开发的项目功能如下。这里有哪些技术点?能否为我一一列举。请尽可能细化,帮我选择合适的技术方案,并为我设计 POC 项目。每个 POC 都应该是一个独立的项目,我好先通过完成 POC 来学会相关技术。”POC 即实验性小项目,其优点是足够小,AI 能直接生成。通过研究小项目、搞明白特定技术点的工作方式,便于后续在大项目中添加功能。这一步中,AI 可能会选取不合适的技术栈、拆分粒度不够细、开发路径设计不合理、没有循序渐进。如有可能,请老师傅把关。 接下来就是真正的实践。按照项目规划,学习一个 POC,并将其应用到大项目中;再学一个 POC,再运用。当遇到错误时,复制错误信息、相关代码,扔给 AI 让其找错误并修复。若使用可以识图的 claude 或 GPT4o,截图+错误信息+代码三件套会很好用。但可能会遇到一些问题,如开发 chrome 插件时,即便强调要用 manifest v3 的版本,AI 仍可能给出 v2 的代码及错误修复方案。此时,更有效的方式是找文档(可让 GPT 提供文档链接,或问 perplexity),或去 stackoverflow 上找答案(注意回答和评论的日期),然后把文档或找到的答案提供给 AI,让其基于这些信息修复,此时它给的指引会更正确且详细。当然,这一步如有老师傅支援更好。 另外,以证件照为例的 90 分钟从 0 开始打造第一个 Coze 应用的教学中,提到了 Code AI 应用的背景、现状以及学习过程,包括创建 AI 应用,学习操作界面、业务逻辑和用户界面,重点熟悉桌面网页版的用户界面等。
2025-02-03
部署ai有哪些步骤?
部署 AI 通常包括以下步骤: 1. 选择合适的部署方式: 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 根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 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。 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。 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。 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。 此外,还有一种将 AI 接入微信的具体部署步骤: 1. 点击菜单中的“终端”。 2. 依次粘贴以下代码并回车: 第一步:cd/root||exit 1 第二步:下方两行粘贴进入,等待下载完成。(若有卡点,可手动下载文件并上传至指定文件夹) 第三步:rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步:/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步:依次粘贴以下代码并回车:echo'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 3. 执行完成后,刷新重新进入终端,若最左侧出现“(AI)”字符,则成功。 想要成功构建和部署人工智能,还需要一个复杂的流程,涉及多个独立的系统。首先,需要对数据进行采集、清理和标记;然后,必须确定预测所依据的特征;最后,开发人员必须训练模型,并对其进行验证和持续优化。从开始到结束,这个过程可能需要几个月或者是数年,好在除了算法和模型本身之外,组装智能架构中每个环节的效率都在提升,更高的算力和分布式计算框架,更快的网络和更强大的工具。在每一层技术栈,我们都开始看到新的平台和工具出现,它们针对 Machine Learning 的范式进行了优化,这里面机会丰富。
2025-02-03
分析一下目前国内的ai浏览器有哪些,给我推荐一款简洁、高效、实用的ai浏览器
目前国内的 AI 浏览器有以下几种: 1. AI Share Card 插件: 安装方式: 在 Chrome、Edge 等浏览器中安装插件,下载地址:https://aicard.eze.is 。 Chrome 应用商店安装,也可以在 Chrome 应用商店直接搜索 AI Share Card(需要正确网络环境访问,安装后支持自动更新)。 下载最新安装包,访问官网下载最新安装包,适用于无法访问应用商店的用户,本地安装指南详见《AI Share Card 插件本地安装指南》。 2. Dia:Arc 浏览器抓住了最近两年 AI 爆发提供的机会,增加了多项 AI 功能。但 The Browser Company 公司宣布重新做一款 AI 浏览器 Dia,团队决定将其打造成更前瞻、更强大、更 AI 的浏览器,把浏览器变成每个人的应用程序平台。 如果您想要一款简洁、高效、实用的 AI 浏览器,Arc 浏览器可能是一个不错的选择,它增加了网页摘要、问答、搜索、自动管理等多项 AI 功能。
2025-02-03
我是AI 0基础使用者,如何学习使用AI
以下是为 AI 0 基础使用者提供的学习建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括人工智能的主要分支(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。 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,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,欢迎实践后的分享。 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。 6. 如果希望继续精进: 了解 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)。 掌握数学基础,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)。 熟悉算法和模型,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(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)。 学会评估和调优,包括性能评估(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)。 掌握神经网络基础,包括网络结构(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)。 首先,带着好奇心去尝试。随便找一个国产 AI,然后随便聊点什么,比如小学奥数题,写一篇演讲稿,怎么看待 996 的牛马生活。看看 AI 擅长什么,不擅长什么,有没有地方能帮到你,有哪些地方做的其实不够好。不用一开始带着太强的目的性,就把它当作天猫精灵来玩。在聊了一段时间之后,每个人会有自己觉得更顺手的应用,留下来 1 2 个增加使用深度。当然如果条件足够,也可以直接氪 ChatGPT 或者 Claude,之后在处理一些复杂的任务时会省力一些。
2025-02-03
处理Excel的ai
以下是一些关于处理 Excel 的 AI 工具和相关信息: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中直接利用 AI 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,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 会自动完成如数据分析、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式地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,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 这些工具通过 AI 技术提升了 Excel 的数据处理能力,让用户能更高效地进行数据分析和决策。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和智能化水平。 另外,在飞书多维表格与 Excel 的对比中,虽然 Excel 有手就会,但 VBA 进阶版功能门槛高。而多维表格在处理一些数据处理功能时能让人更偷懒,例如自带 AI 插件,对于一些特定场景,如挑出网址和电话、处理收集的链接等,多维表格有相应的便捷处理方式。 在实践演示中,如 Chat Excel,用户提要求,它就能处理 Excel 数据,可进行数据统计、分析、作图等操作,还能让 AI 辅助编写苹果“自动操作”实现批量统计学生作业字数。
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
零基础,如何系统性的学习和运用AI,请提供一个系统性的教程学习
对于零基础学习和运用 AI,以下是一个系统性的教程: 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。同时,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、深入学习 Python 编程(如果希望继续精进) 至少熟悉以下内容: 1. Python 基础 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,比如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉 Python 中的基本数据类型,如字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等。 控制流:学习如何使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数,以及如何调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念,以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程(OOP) 类和对象:了解面向对象编程的基本概念,包括类的定义和实例化。 属性和方法:学习如何为类定义属性和方法,以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态:了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常:了解什么是异常,以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理:学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 来处理文件路径,以及如何列举目录下的文件。
2025-01-29
我是一家企业服务公司的负责人,我们业务的主要工作是给客户提供品牌策划,搭建新媒体矩阵账号,请问我应该如何学习ai才能运用ai技术提升工作效率
对于您这样的企业服务公司负责人,想要通过学习 AI 技术提升工作效率,可以从以下几个方面入手: 1. 了解 AI 基础知识:包括 AI 的基本概念、原理和应用领域,建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理(NLP):这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助,例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具:如 ChatGPT 等,学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具:用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具:借助 AI 实现营销流程的自动化,提高工作效率。 6. 参加相关培训课程:线上或线下的专业 AI 培训,系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态:了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例,借鉴他人经验。 8. 实践与实验:在实际工作中尝试应用 AI 技术,不断总结经验,优化工作流程。
2025-01-25
AI如何运用到集装箱物流行业?
AI 在集装箱物流行业有以下应用方式: 1. 物流路线优化:利用 AI 分析各种数据,如货物数量、目的地、运输条件等,优化物流路线,降低运输成本。 2. 配送计划制定:通过 AI 制定更合理的配送计划,提高配送效率和准确性。 3. 集装箱管理:借助数据分析和机器学习技术,优化集装箱的分配和使用,提高利用率。 4. 预测需求:利用 AI 预测货物的需求,提前做好准备,减少库存和延误。 5. 风险评估:分析潜在的风险因素,如天气变化、交通拥堵等,提前制定应对策略。 例如,像丰巢快递柜管理系统利用 AI 和物联网技术管理柜子的使用情况,提高快递配送效率。未来,AI 在集装箱物流行业的应用还将不断拓展和深化。
2025-01-24
AI 在保险公司的运用
AI 在保险公司的运用主要体现在以下几个方面: 1. 医疗大模型:与真人医生的治疗方案达到了 96%的一致性,有助于提升保险服务的准确性和可靠性。 2. 保险销售:GPT 可以作为业务人员的个人助理,帮助他们更专业地为用户提供服务,提升用户体验和满意度,从而建立信任关系。 3. 服务链优化:通过 AI 设计服务链,结合用户目标和服务设计,提供优质的服务内容和方案,实现用户财务需求与保险商品的双赢。 4. 改善用户体验:关注在线与远程服务的体验、非标签化的用户分类和数字化运营服务体系,同时考虑用户心理状态和路径设计,与保险营销员的实际需求相结合。 此外,AI 不仅在保险领域发挥作用,在生物制药和医疗保健领域也正在引发革命。AI 被应用于从药物设计、诊断到医疗保健交付和后勤功能的各个方面。在金融服务行业,生成式 AI 代表着重大飞跃,与传统的 AI/ML 侧重于基于现有数据进行预测或分类不同,生成式 AI 可以创造全新的内容,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革,预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳。
2025-01-21
产品开发如何运用好AI
在产品开发中运用好 AI 可以从以下几个方面入手: 1. 辅助精读论文:利用工具如 https://scispace.com 帮助翻译、拆解公式,分析代码等。 2. 编写小脚本:如写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。 3. 创作产品宣传文案:根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。 4. 设计和整理调研问卷:生成调研框架,回收非结构化问卷,按指定框架生成指定表头表格。 5. 进行竞品分析:使用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件,按指定框架对比各项数据,如 DAU、用户结构、市场占比等。 6. 解释专业名词:用 ChatGPT 解释很多垂直领域的缩写或行业黑话,并举例、给场景说明。 7. 优化产品逻辑和代码:写完 PRD 后,让 GPT 从产品和研发两个视角写逻辑代码,既能发现产品逻辑表达问题,也方便 QA 同学测试。 对于中小企业创新产品和服务,利用 AI 驱动的产品/服务开发可以: 1. 探索基于 AI 的新产品或服务:调查和分析市场需求,鼓励团队创新思维,开发原型并测试。 2. 利用 AI 技术提升现有产品的智能化程度:识别可优化部分,如添加智能推荐、自动化流程等,改善用户界面和交互体验,基于反馈不断迭代更新。 在阿里巴巴的营销技巧和产品页面优化方面,使用 AI 可以: 1. 进行市场分析:利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。 2. 优化关键词:借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词。 3. 设计产品页面:利用 AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 4. 生成内容:用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 优化图像:通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 制定价格策略:依靠 AI 分析不同价格点对销量的影响。 7. 分析客户反馈:利用 AI 了解客户需求,优化产品和服务。 8. 提供个性化推荐:基于 AI 根据用户购买历史和偏好进行推荐。 9. 运用聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 分析营销活动:借助 AI 了解活动效果,选择更有效的活动。 11. 管理库存:依靠 AI 预测需求,优化库存。 12. 优化支付和交易:分析不同支付方式对交易成功率的影响。 13. 进行社交媒体营销:利用 AI 找到目标客户群体,精准营销。 14. 优化直播和视频营销:通过 AI 分析观众行为,优化内容。
2025-01-20
目前在TO C场景中,AI在哪前三个场景中应用最为广泛
在 To C 场景中,AI 应用较为广泛的前三个场景包括: 1. 角色扮演类产品:如“猫箱”“剧本戏”“名人朋友圈”等,在 LLM 基础上通过添加特定角色定义实现。 2. 陪伴类产品:以“星野”“Talkie”“BubblePal”等为代表,在 LLM 基础上对长短记忆进行处理,突出陪伴意义,随着时间积累知识库,使 AI 更懂用户。 3. 搜索工具类产品:像“秘塔”“360 搜索”等,本质上是 RAG 方案,部分产品会对搜索内容结构化,形成图谱或脑图。
2025-01-25
目前最为权威的视频生成 AI 是哪些?
目前较为权威的视频生成 AI 有以下几种: 1. Pika:是出色的文本生成视频 AI 工具,擅长动画制作且支持视频编辑。 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. Runway:老牌 AI 视频生成工具,提供实时涂抹修改视频功能,但需收费。 4. Kaiber:视频转视频 AI,可将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora:由 OpenAI 开发,能生成长达 1 分钟以上的视频。 此外,还有一些具有代表性的海外项目: 1. Sora(OpenAI):以扩散 Transformer 模型为核心,能生成长达一分钟的高保真视频。支持文本生成视频、视频生成视频、图像生成视频,在文本理解方面表现出色,能在单个生成的视频中创建多个镜头,保留角色和视觉风格。 2. Genie(Google):采用 STtransformer 架构,包括潜在动作模型、视频分词器与动力学模型,拥有 110 亿参数,被定位为基础世界模型,可通过单张图像提示生成交互式环境。 Meta 开源了视频生成模型的测试集:Movie Gen Video Bench 和 Audio Bench。Movie Gen Video Bench 是目前规模最大、最全面的视频生成评估基准,包含 1000 多个提示词,涵盖多种概念并有不同运动幅度的测试。Movie Gen Audio Bench 用于评估视频音效生成及视频配音能力。 OpenAI 的相关进展包括:Canvas 新增历史版本对比功能,基于服务端实现,可查看项目历史版本并对比,方便追踪和管理内容变化;发布 gpt4oaudiopreview 模型,支持异步语音交互。 更多的文生视频的网站可以查看: 。需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-18
最为审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析,电脑如何配置
对于审计人员利用大模型本地化部署在电脑上进行数据分析,电脑配置需要考虑以下方面: 模型选择与下载: SDXL 大模型分为 base+refiner 两个必须下载的部分,base 是基础模型用于文生图操作,refiner 是精炼模型用于细化生成的模型,还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片效果和色彩。您可以关注公众号【白马与少年】,回复【SDXL】获取下载链接。 除了上述模型,还可在 Civitai(C 站)https://civitai.com/ 寻找更多模型。使用 C 站时需科学上网,点击右上角筛选按钮找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora,看到感兴趣的模型点击下载保存到电脑本地。 模型存放路径与使用: 将下载的模型放入对应文件夹,base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下,vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。启动 webUI 后可在模型中看到 SDXL 模型。 硬件配置需求: ChatGLM6B 模型:模型文件下载至本地需要 15 GB 存储空间。量化等级不同,对 GPU 显存要求不同,如 FP16(无量化)最低 GPU 显存(推理)需 13 GB,高效参数微调需 14 GB;INT8 推理需 8 GB,高效参数微调需 9 GB;INT4 推理需 6 GB,高效参数微调需 7 GB。 MOSS 模型:模型文件下载至本地需要 70 GB 存储空间。FP16(无量化)最低 GPU 显存(推理)需 68 GB。 Embedding 模型:默认选用的约占用显存 3GB,也可修改为在 CPU 中运行。
2024-09-12