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AI应用于服装行业的趋势

回答

以下是 AI 应用于服装行业的趋势：

  1. 营销应用：
    • DALL-E 2 和其他图像生成工具已用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶图像和类似标签论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌，Stitch Fix 用 AI 向客户推荐特定服装并尝试用 DALL-E 2 根据客户偏好创建服装可视化，美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。
  2. 协助搭配：InterAlia 可以帮助搭配服装。
  3. 人物服装生成：在生成 AI 人物形象时，服装的细致处理需要了解很多相关知识点，可以使用“主题+风格+材质+元素+玄学佐料”的万能固定句式，如“一个穿着中国清代宫廷刺绣旗袍，宽袖渐变红色加上刺绣雪纺面料，镶钻工艺，上面还有金丝雀和白玫瑰元素等刺绣元素”。通过添加材质装饰细节能使生成的服装更精致。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

生成式人工智能如何改变创意工作

DALL-E 2和其他图像生成工具已经用于广告。例如，[亨氏](https://campaignsoftheworld.com/digital/heinz-a-i-ketchup/)使用番茄酱瓶的图像和与亨氏类似的标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子。”当然，这仅仅意味着模型接受了相对大量的亨氏番茄酱瓶照片的训练。[雀巢](https://www.adsoftheworld.com/campaigns/it-s-so-pleasurable-to-take-the-time)使用维米尔(Vermeer)画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌之一。[Stitch Fix](https://techcrunch.com/2022/08/09/businesses-including-stitch-fix-are-already-experimenting-with-dall-e-2/)是一家已经使用AI向客户推荐特定服装的服装公司，它正在尝试使用DALL-E 2，根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。[美泰](https://blogs.microsoft.com/ai/from-hot-wheels-to-handling-content-how-brands-are-using-microsoft-ai-to-be-more-productive-and-imaginative/)正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。

生成式 AI：下一个消费者平台

除了医疗保健领域，我们已经开始看到其他专门为协助特定任务而设计的AI驱动工具和教练的出现。例如，[InterAlia](https://interalia.vcflab.org/)可以帮助你搭配一套服装，[Prodigy AI](https://ai.prodi.gg/)可以为你提供职业建议，而[Poised](https://www.poised.com/)可以提升你的沟通能力。相信有一天，我们每个人都会拥有一个理解我们生活独特背景的个性化聊天机器人，并不是一件离奇的事情。当面临生活变化——比如离婚、上大学或生孩子——我们将能够以最有共鸣的方式得到建议。我们还可以寻求支持或指导，以实现我们试图达到的目标，无论是更多地锻炼还是改善我们的财务状况。

7大方向快速生成合心意的AI人物形象

服装要想玩的细致，也是需要了解很多服装相关的知识点，不过这里可以使用一个万能固定句式来尝试「主题」+「风格」+「材质」+「元素」+「玄学佐料」主题：汉服、长羽绒服、连衣裙、礼服裙...风格：简约、现代、复古、朋克、英伦亚文化、文艺复兴、洛可可、超现实主义...材质：棉布、羊毛、丝绸、皮革、工艺...元素：形状、纹理、颜色、细节、图案、配件...感觉要学习的知识有好多好多....服装示例咒语关键词：Chinese dress生成思路：一个穿着中国清代宫廷刺绣旗袍，宽袖渐变红色加上刺绣雪纺面料，镶钻工艺，上面还有金丝雀和白玫瑰元素等刺绣元素咒语：1 girl,she was wearing a Chinese dress,wide sleeves gradient red x embroidered chiffon fabric,qing dynasty palace embroidery,canary and white roses element,embroidered hosta,x diamond-encrusted craftsmanship,elegant,fairy air,digital rendering,super lifelike,super detailed,luxury,movie lighting,super clear details,super clear materials,close-up,complex textures,octane rendering,Zbrush,8K,Vray super lifelike,--ar 9:16前面4张只使用了Chinese dress生成后，服装比较素也没有颜色，服装的细节也比较少。后面2张添加了材质装饰细节之后，服装就比较精致。大家可以通过这个万能的固定句式去尝试一下关于服装的细节。

其他人在问
小白如何学习ai
对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，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。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并分享自己实践后的成果。 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。 6. 持续学习和跟进： 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词： AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习，监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归；无监督学习是基于无标签数据自主发现规律，经典任务如聚类；强化学习是从反馈里学习，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，神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型，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。 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处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
有没有带有文件夹功能的ai
目前，带有文件夹功能的 AI 仅在 Cursor Chat 中受支持。您还可以将 Cursor 中的整个文件夹作为上下文引用，@Folders 对于希望为 AI 提供大量上下文的长上下文聊天特别有用，相关链接为：https://docs.cursor.com/chat/overviewlongcontextchat 。 此外，能联网检索的 AI 也是存在的。例如，ChatGPT Plus 用户现在可以开启 web browsing 功能实现联网；Perplexity 结合了 ChatGPT 式的问答和普通搜索引擎的功能，允许用户指定希望聊天机器人在制定响应时搜索的源类型；Bing Copilot 作为 AI 助手，旨在简化在线查询和浏览活动；还有如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，它们提供了基于人工智能的定制搜索体验，并保持用户数据的私密性。 在 Excel 方面，有以下几种增强数据处理和分析能力的 AI 工具和插件： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，通过聊天形式，用户告知需求，Copilot 自动完成任务。 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，还可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。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议： 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，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. 对于中学生学习 AI 的建议： 从编程语言入手学习，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 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，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，以及在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的 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。 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。 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。
2024-12-21
AI应用解决方案
以下是为您提供的 AI 应用解决方案： AI 应用主要涉及以下几个方面： 1. 辅助创作与学习： AI 智能写作助手，如 Grammarly、秘塔写作猫，利用自然语言处理技术辅助用户进行高质量写作，可检查语法、拼写错误并提供改进建议，进行智能润色和内容创作辅助。 语言学习助手、诗歌创作助手、书法字体生成器、漫画生成器等为用户的学习和创作提供支持。 2. 推荐与规划： AI 图像识别商品推荐，如淘宝拍照搜商品，通过图像识别和机器学习为用户推荐相似商品。 美食推荐平台，如大众点评智能推荐，基于用户口味偏好推荐美食。 旅游行程规划器、时尚穿搭建议平台、智能投资顾问等，根据用户的需求和偏好为其推荐合适的产品、服务或制定个性化的计划。 3. 监控与预警： AI 宠物健康监测设备、家居安全监控系统、天气预报预警系统、医疗诊断辅助系统等，实时监测各种情况并提供预警。 4. 优化与管理： 办公自动化工具、物流路径优化工具、家居清洁机器人调度系统、金融风险评估工具等，利用数据分析和机器学习提高工作效率和管理水平。 5. 销售与交易： AI 艺术作品生成器、书法作品销售平台、摄影作品销售平台、汽车销售平台、房地产交易平台等，为各类产品和服务提供销售渠道。 此外，还有以下具体的 AI 应用： 1 20 中的部分应用： 小爱同学、Siri 等 AI 语音助手定制开发，通过语音识别和自然语言理解技术，为不同需求定制专属语音助手，可控制智能家居、回答问题等。 Keep 智能训练计划，利用数据分析和机器学习技术，根据用户数据制定个性化健身方案。 81 100 中的部分应用： AI 菜谱口味调整工具，如下厨房口味调整功能，通过自然语言处理和数据分析，根据用户反馈调整菜谱口味。 AI 语言学习纠错平台，如英语流利说纠错功能，利用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误。 总之，这些 AI 应用为创业者提供了丰富的选择和广阔的发展前景，创业者可以根据自己的兴趣、技能和市场需求，选择适合自己的项目进行创业。
2024-12-21
那如果想通过AI赚钱，有什么建议
以下是通过 AI 赚钱的一些建议： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等，在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技能，增加就业机会和职业发展可能性。 2. 利用 AI 工具进行创作，例如使用以下工具： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 3. 进行 Agent 应用开发，熟悉业务，结合 AI 能力打磨产品，形成自己的护城河。 4. 通过 Key 商、写书、卖课、接项目、做镜像站等方式赚钱。 需要注意的是，是否能通过 AI 赚钱取决于很多因素，比如个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等等。仅仅学会一些基础知识可能还不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。
2024-12-21
我想提高办公效率 AI可以帮到我吗
AI 可以帮助您提高办公效率。以下是一些相关的研究和观点： 哈佛商学院的研究表明，在工作中使用 AI 能带来显著改善。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务，完成速度提高 25.1%，结果质量提高 40%。 但 GPT4 等模型有能力边界，无人知晓其具体范围。 分组测试中，使用 AI 的两组任务完成效率和质量远高于未使用组，且对工作能力差的被测试者提升更大。 过于依赖 AI 可能适得其反，降低效率和质量，因无法区分其能力边界。 人类和 AI 协作有“半人马”和“机械人”两种方式。“半人马”强调人类主导，合理调配资源；“机械人”则是高度融合，循环迭代优化，实现人机一体化。 工作中常因流程混乱、效率低下而浪费时间，SOP（标准操作程序）是职场利器。可借助 AI 助手建立和优化 SOP 以提升效率。 强大的 AI 有巨大潜力，能像电力或互联网一样影响社会和经济，可提高劳动力效率和工作场所安全，支持人们完成现有工作，有助于推动增长和创造就业。为保持在 AI 领域的领先地位，英国需创造利于创新的监管环境。
2024-12-21
如何将AI应用于学术研究
将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点： 技术研究方向： 数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。 应用方向： 编程基础：如 Python、C++等。 机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：包含模型优化、模型服务等。 行业实践：有项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-12-21
🚀接着上期SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器的分享，今天继续聊聊SOP+AI的应用，🎯今天的主题是“怎样利用AI节约10倍内容创作时间？”📚最近跟团队有开始运营小红书账号，就想着先给自己打造点顺手的工具，于是乎「小红书文案专家」就出生啦～🎉[heading1]一、先介绍下我们小Bot[content]🛺BOT名称：小红书文案专家功能价值：见过多个爆款文案长啥样，只需输入一个网页链接或视频链接，就能生成对应的小红书文案，可以辅助创作者生成可以一键复制发布的初稿，提供创意和内容，1
以下是关于“SOP+AI”的相关内容： 怎样利用 AI 节约 10 倍内容创作时间？ 最近团队开始运营小红书账号，于是打造了“小红书文案专家”。 BOT 名称：小红书文案专家 功能价值：见过多个爆款文案，输入网页或视频链接就能生成对应的小红书文案，辅助创作者生成可一键复制发布的初稿，提供创意和内容，节约 10 倍文字内容创作时间。 应用链接：https://www.coze.cn/s/ij5C6LWd/ 设计思路： 痛点：个人时间有限，希望有人写初稿并生成配图。 实现思路：为自己和团队设计工作流，让 AI 按运营思路和流程工作。 一期产品功能： 1. 提取任何链接中的标题和内容。 2. 按小红书平台文案风格重新整理内容。 3. 加入 emoji 表情包，使文案更有活力。 4. 为文案配图片。 二期计划功能：持续优化升级，增加全网搜索热点功能，提炼热点新闻或事件关键信息，结合用户想要生成的内容方向输出文案和配图。 SOP+AI：打造职场高效能人士的秘密武器 案例分享：X 公司客服团队引入 SOP 和 AI 助手后，工作效率显著提升。引入 SOP 前，客服工作流程混乱，效率低下，客户满意度不高。引入 SOP 标准化操作后，效率提高。进一步引入 AI 助手，自动回复常见问题、处理简单请求，减少客服工作量，还能及时发现问题帮助优化。结果客服团队工作效率提升 30%以上，客户满意度显著提高。SOP 能提升效率、减少失误、促进协作，借助 AI 助手，SOP 制定和优化更高效智能。
2024-12-20
AI的工具类应用有哪些？
以下是一些常见的 AI 工具类应用： 1. AI 菜谱口味调整工具：如“下厨房”的口味调整功能，使用自然语言处理和数据分析技术，根据用户反馈调整菜谱口味，市场规模达数亿美元。 2. AI 语言学习纠错平台：像“英语流利说”的纠错功能，运用自然语言处理和机器学习技术，帮助语言学习者纠正错误，市场规模达数十亿美元。 3. AI 电影剧情分析系统：例如“豆瓣电影”的剧情分析工具，通过数据分析和自然语言处理技术，为用户提供深度解读，市场规模达数亿美元。 4. AI 办公文件分类系统：如“腾讯文档”的分类功能，借助数据分析和机器学习技术，自动分类办公文件，方便管理，市场规模达数亿美元。 5. AI 美容护肤方案定制平台：“美丽修行”的定制方案功能，利用图像识别和数据分析技术，根据用户肤质定制护肤方案，市场规模达数亿美元。 6. AI 菜谱生成平台：“豆果美食 APP”，采用自然语言处理和数据分析技术，根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱，市场规模达数亿美元。 7. AI 语言学习助手：“沪江开心词场”，通过自然语言处理和机器学习技术，辅助用户学习语言，提供个性化学习方案，市场规模达数十亿美元。 8. AI 电影推荐系统：“爱奇艺”的智能推荐功能，运用数据分析和机器学习技术，根据用户喜好推荐电影，市场规模达数亿美元。 9. AI 办公自动化工具：“WPS Office”，借助自然语言处理和机器学习技术，提高办公效率，实现自动化办公流程，市场规模达数十亿美元。 10. AI 游戏道具推荐系统：在一些游戏中的推荐功能，使用数据分析和机器学习技术，根据玩家需求推荐游戏道具，市场规模达数亿美元。 11. AI 天气预报分时服务：“彩云天气”的分时预报，利用数据分析和机器学习技术，提供精准的分时天气预报，市场规模达数亿美元。 12. AI 医疗病历分析平台：“医渡云”的病历分析系统，通过数据分析和自然语言处理技术，分析医疗病历，辅助诊断，市场规模达数十亿美元。 13. AI 会议发言总结工具：“讯飞听见”的会议总结功能，运用自然语言处理和机器学习技术，自动总结会议发言内容，市场规模达数亿美元。 14. AI 书法作品临摹辅助工具：书法临摹软件，借助图像识别和数据分析技术，帮助书法爱好者进行临摹，市场规模达数亿美元。
2024-12-20
智能体在电商领域的应用
智能体在电商领域有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流协作：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个智能体完成各项功能，并由调度中枢协调工作和决策。 在品牌卖点提炼方面： 1. 构建中对结构的理解和控制最为重要，旨在提供结构化思路，单点可通过不断迭代完善。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 2. 实际搭建需根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。不同行业的线上、线下和人员触点不同，遵循营销管理流程保证输出，调整提示词提升准确度。营销管理结构化提示词中避免依赖举例，决策和洞察力仍依赖人员，智能体作为灵感助手辅助决策。 3. 最终提炼的品牌卖点应用于与用户交互的所有场景，即触点，包括线上（如微信、抖音等平台）、线下（产品到达消费者手上的场景或线下实体门店场景）和人员（线上直播间、人工客服或线下销售人员等）触点。在最终步骤，需找到所有传达品牌卖点的场景，结合需求制作落地页或沟通话术，建立品牌价值。
2024-12-20
AI智能体在电商领域可落地的应用
AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
2024-12-19
大模型成本趋势
大模型的成本趋势如下： 目前存在唱衰大模型的观点，认为其难以找到可商用场景，部分功能存在幻觉问题，且算力成本高，导致商业模式难以形成闭环。 但也有观点认为，关于算力成本，已有许多解决方案，如模型蒸馏、苹果的端云方案等，今年内算力成本问题有望不再是难题。 对于不同规模的模型，小模型在某些特定应用中有其优势且足够好用，但大模型会解锁新的有价值的应用程序。不过并非所有应用都能证明大模型的成本合理。 在多模态大模型方面，随着数据集和模型规模扩大，传统模型带来巨大计算量。研究人员利用现成训练好的单模态基础模型，可减少多模态训练费用、提升效率。不同模态模型分开训练，如何实现模态连接和协同推理是核心挑战。
2024-12-19
2024年AI应用趋势
以下是 2024 年 AI 应用的一些趋势： 1. 在机器人研究领域，苹果 Vision Pro 成为重要工具，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。 2. 在医学中，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 射线及其相应报告中生成大型数据集。 3. 企业自动化方面，传统机器人流程自动化面临问题，新颖方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型来解决限制，提高工作流理解准确率和完成率。 4. 算力瓶颈影响行业竞争格局，逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频等模态的互相理解和转换。 5. 人类劳动形式“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程标准化和模块化。 6. AI 行业仍处于严重亏损阶段，商业化进程有待提升。 7. 云厂商是产业链中的“链主”，掌握庞大商业生态和技术资源以及巨大市场规模。 8. 2024 年头部 AI 应用中，创意工具仍占最大比重，To P 应用市场潜力大，ToB 应用发展路径复杂，ToC 应用面临挑战。 9. 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式，分别适合不同类型的企业。 10. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，中国 AI 公司积极出海。
2024-12-12
我需要一款AI可以帮我做玩具行业的流行趋势分析
目前可能没有专门针对玩具行业流行趋势分析的特定 AI 工具。但您可以考虑使用一些通用的数据分析和市场研究工具，结合相关数据来进行分析。例如，利用大数据分析平台获取市场数据，或者使用一些具有数据挖掘和分析功能的软件，对玩具行业的销售数据、消费者评价等进行综合分析，以推断流行趋势。同时，也可以关注一些行业报告和专业的市场研究机构发布的信息。
2024-12-12
ai在人力资源服务行业上的发展趋势
以下是关于 AI 在人力资源服务行业发展趋势的相关内容： 人工智能和机器学习在金融服务行业的应用已有十多年，促成了信贷评估、欺诈评分等方面的改进。大型语言模型通过生成式人工智能代表着重大飞跃，正在改变多个领域，包括教育、游戏、商业等。与传统 AI/ML 侧重基于现有数据进行预测或分类不同，生成式人工智能能创造全新内容。这种能力结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。在金融服务行业，预计优秀的新公司和现有企业将立即开始接纳生成式人工智能。 在人力资源服务行业，相关报告如《用友：AI 在企业招聘中的应用现状调研报告》预测，随着技术进步，AI 将进一步推动个性化人力资源管理，创造无人值守的 HR 平台，推动企业持续发展。 知名投资机构 Nfx 分析指出，AI 正在强制逆转 SaaS 缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统劳动力市场将和软件融合成新市场。从企业组织结构来看，提供这种 AI 劳动力的产品有两种形式。
2024-12-10
ai的现状和未来发展趋势
目前人工智能的现状和未来发展趋势如下： 现状： 更多资金投入：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 计算压力挑战：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 AI 介入选举：虽预期影响尚未成真，但需保持警惕。 未来发展趋势： 专业化细分：从通用能力转向专注特定领域或功能，如图像生成（Midjourney、Stable Diffusion 等）、视频制作（Pika、Runway 等）、音频处理等，各细分领域不断提升核心能力，提供更精准高质量服务。 商业模式创新：包括 ToB 市场深耕（如针对内容创作者的 ReadPo）、新型广告模式（如天宫搜索的“宝典彩页”）等，从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 应用场景不断扩展，包括但不限于： 自动驾驶，提高交通安全性和效率。 交通管理，优化信号灯和交通流量，缓解拥堵。 物流和配送，优化路线和计划，降低运输成本。 无人机送货，快速送达偏远地区。 教育，提供个性化学习体验。 农业，分析农田数据，提高农作物产量和质量。 娱乐，开发虚拟现实和增强现实体验。 能源，优化能源使用，提高能源效率。 未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-07
现在数字人直播还有发展趋势吗？
数字人直播仍有发展趋势。 数字人是运用数字技术创造出来的，虽现阶段不能高度智能，但已在生活场景中常见，且随 AI 技术发展迎来应用爆发。业界对其尚无准确定义，一般可分真人驱动和算法驱动两类。真人驱动的数字人重在通过动捕设备或视觉算法还原真人动作表情，应用于影视和直播带货，其表现质量与建模和动捕设备精度有关，不过视觉算法进步使无昂贵设备时也能有不错效果。 数字人直播的盈利方式包括直接卖数字人工具软件（分实时和非实时驱动，价格不等）和提供数字人运营服务按成交额抽佣。适用品类和场景方面，适用于不需要强展示的商品如品牌食品饮料、虚拟商品，店播效果较好，数据能保持跟真人一样，不适用于促销场景和服装等过品快、建模成本高的商品。 AI 直播存在一定壁垒，如更真实的对口型、更低的响应延迟等，目前仍有技术门槛，但时间拉长技术上无壁垒，不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果公司，大多为二三线效果公司。真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击。同时，在电商领域，数字人配套的运营服务才是关键，不能依赖数字人，其目前只能是辅助。在店播场景下，实时互动必要性不高。
2024-12-06