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AI在电商领域的应用场景

回答

AI 在电商领域有以下应用场景：

  1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。
  2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。
  3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。
  4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。

在生成式 AI 方面，电子商务已成为富有成效的垂直行业之一。相关工具可帮助品牌创建引人注目的产品照片，如将连衣裙的静态照片变成女人穿着裙子在花园行走的形象，预期未来用途将极度个性化，如展示沙发在用户公寓中的照片。品牌还能通过 AI 创作多种内容类型，如用于电子邮件或社交媒体的营销材料、SEO 优化的产品描述等。未来，用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮，创建完整的电商商店及市场营销材料。

此外，还有以下案例场景：

  1. 品牌：提升品牌价值，涉及品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群等 19 个关键词库。
  2. 品牌：分析品牌舆论传播，涵盖舆论传播、数据分析、主题等 25 个关键词库。
  3. 推广：制定上市推广方案，包含品牌、产品信息、新品等 28 个关键词库。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

生成式 AI：下一个消费者平台

在这个领域，电子商务已经成为最富成效的垂直行业之一。这些企业大多完全在线运营，这使得它们很容易将AI工具整合到他们的工作流程的许多部分中。在客户获取成本不断上升的世界中，品牌渴望尝试可能有助于他们降低成本、转化更多购物者并提高客户保留率的产品。像[Flair](https://flair.ai/)、[Booth](https://www.booth.ai/)和[Bloom](https://bloom.ai/)这样的工具帮助品牌创建引人注目的产品照片，这对于向在线购物者销售产品非常重要。一个挂在衣架上的连衣裙的静态照片可以变成一个女人穿着这件裙子在花园里行走的形象。我们预期这些用途最终将变得极度个性化：一张沙发的登陆页面将展示该沙发摆放在你的公寓中的照片。除了产品照片之外，品牌还创作了许多现在可以通过AI大大提升的内容类型。例如，[AdCreative](https://www.adcreative.ai/)和[Pencil](https://www.trypencil.com/)可以制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料，而[Frase](https://www.frase.io/tools/product-description-generator/)或[Writesonic](https://writesonic.com/tools/product-description-generator)可以编写经过SEO优化的产品描述。最终，我们预计用户将能够仅通过描述他们期望的审美并点击一个按钮，就能创建一个完整的电商商店——以及用于市场营销的材料。我们还处在生成式AI革命的早期阶段，但我们很兴奋地分享这项技术将如何影响我们工作、学习、创作和娱乐的方式。

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||-|-|-|-|-|-|-||品牌：提升品牌价值|该场景对应的关键词库（19个）：<br>品牌洋葱图思维模型、产品信息、人群、品类、属性、体验、差异化特征、功效、品牌价值主张、目标用户、需求、痛点、爽点、消费者、外观、功能、结构、产品优化建议、产品开发可行性。||搞钱|[品牌：提升品牌价值](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MyeSw5y7zi2UJWkxbfzciBO8nUe?table=tblqihpsoBnIZXjy&view=vewJuuzsne)||2023/11/13||品牌：分析品牌舆论传播|场景对应的关键词库（25个）：<br>舆论传播、数据分析、主题、事件、时间段、媒体渠道、数据来源、情感分析、关键词提取、主题挖掘、大众集中讨论的话题、讨论关注程度、舆论关注倾向、关联类似事件、聚焦某一种情绪、人群范围、事件涉及群体、谁在关注、趋势、情感分布、危机管理、品牌形象塑造、舆论引导、危机声明、信息发布。||搞钱|[品牌：分析品牌舆论传播](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LuYjwcB97iXQixk47jMcOnOInxM?table=tblqihpsoBnIZXjy&view=vewJuuzsne)||2023/11/13||推广：制定上市推广方案|该场景对应的关键词库(28个）：<br>品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子|||[推广：制定上市推广方案](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/A8rxwwdxUiModwkp0kDcj60TnCQ?table=tblqihpsoBnIZXjy&view=vewJuuzsne)||2023/11/14|

其他人在问
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
当前电商领域有哪些智能体可以用
在电商领域，以下是一些常见的智能体类型及应用示例： 1. 简单反应型智能体：如温控器，根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态和考虑历史信息。 2. 基于模型的智能体：像自动驾驶汽车，维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能推理未来状态变化并据此行动。 3. 目标导向型智能体：例如机器人导航系统，具有明确目标，能评估行动方案并选择最优行动。 4. 效用型智能体：如金融交易智能体，能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动。 5. 学习型智能体：例如强化学习智能体，通过与环境交互不断学习最优策略。 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，再通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类的垂直搜索应用，在商品推荐方面效果较好。 此外，工作流（Workflow）也可理解为多智能体协作（MultiAgents），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，可定义多个智能体分别负责不同功能，还需要有调度中枢协调工作和做决策。 还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注于市场营销领域，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本等，并保存至飞书文档。
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
AI智能体在电商领域营销助手应用
AI 智能体在电商领域营销助手方面有以下应用： 1. 品牌卖点提炼： 智能体的构建中，理解和控制结构最为重要，其本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高效率。 实际搭建要根据公司业态调整，给智能体更多提示词提升分析合理性。例如电商产品，线上触点有淘系、京东系等电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹等，人员触点有销售人员等；线下实体服务行业，线上触点有大众点评/美团等，线下触点有门店展示等。 遵循营销管理流程构建智能体可保证输出准确，调整提示词能提升某部分助手信息准确度，但注意营销管理结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 2. 电商导购： 以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装后请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需调度中枢协调工作和决策。 3. 搭建智能体提炼品牌卖点： AI 在逻辑推理、数据分析等方面有强项，可用于品牌卖点提炼，搭建品牌卖点提炼助手。 搭建前要明确 AI 能力边界，如 AI 不了解公司产品、独特之处等。 AI 真正的能力是逻辑推理、处理分析数据等，确定的智能体更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供思考维度。
2024-12-19
AI智能体在电商领域到底能做什么
AI 智能体在电商领域主要有以下应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入购买需求，如“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，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，提供更精准的商品推荐。 2. 工作流协作：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，定义多个智能体分别负责不同功能，如给出建议名字、检索是否同名等，同时需要调度中枢协调工作，决定是继续下一步还是回溯。 3. 决策支持：如在理赔提交审核中，将付款方规则转换为有向无环图，智能体遍历决策树，利用语言模型评估相关文件是否符合规则，并在复杂任务中选择最佳方法。 4. 品牌卖点提炼：实际搭建中，遵循营销管理流程保证输出合理性，根据电商业态调整单独智能体的提示词提升信息准确度，为营销团队提供更广阔思路和灵感。
2024-12-19
有那些AI工具能运用到抖音电商中
以下是一些能运用到抖音电商中的 AI 工具： 1. 像这样的工具，可帮助品牌创建引人注目的产品照片。 2. 能够制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 3. 可以编写经过 SEO 优化的产品描述。 此外，使用 AI 来完成电商相关的优化还可以采取以下步骤： 1. 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，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。 还有，它收集了十几款电商领域能用得上的 AI 工具，按照电商的角色进行区分，有产品形态和具体的使用描述，无论您是买家、卖家、渠道还是生产者，都能找到合适的 AI 工具。
2024-12-19
ＡＩ客服用哪个智能体
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并具有以下关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（所有的上下文学习利用模型的短期记忆来学习）和长期记忆（通过外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息的能力）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 AI Agent 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。利用 LLM 强大的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，AI Agent 可以通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或提供特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。 AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习。环境反馈包括行动是否成功完成任务的结果反馈和捕捉行动引起的环境状态变化的中间反馈；人类反馈包括显性评价和隐性行为，如点击链接。 在追求人工通用智能（AGI）的征途中，具身 Agent（Embodied Agent）正成为核心的研究范式，强调将智能系统与物理世界紧密结合。与传统的深度学习模型相比，LLMbased Agent 不再局限于处理纯文本信息或调用特定工具执行任务，而是能够主动地感知和理解其所在的物理环境，进而与其互动，并利用内部丰富的知识库进行决策和产生具体行动来改变环境。 然而，关于 AI 客服适合使用哪个智能体，需要根据具体的需求和场景来确定。例如，如果需要处理大量复杂的任务分解和协调，可能需要具备强大规划和推理能力的智能体；如果需要与用户进行频繁的互动和反馈，可能需要对环境感知和理解能力较强的智能体。
2024-12-22
ai怎样精准搜索
AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现： 1. 意图识别：对用户提问进行分类，如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等，还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词，很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成，但准确度不够高，大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写（Query Rewrite）：在完成意图识别并确认需要联网检索后，对用户的 query 进行改写，目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写，即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合（Multi Source）：提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写，假设用户搜索特定问题，可根据意图判断是否联网及搜索类型，提取概念名词，除常见检索外，还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术，传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排（Reranking）：AI 搜索做多信息源整合时，需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序，便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架，但前者效率低，后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取（Read Content）
2024-12-22
可灵ai官网教学
以下是关于可灵 AI 的相关信息： 可灵是一款由快手团队开发的 AI 应用，主要用于生成高质量的图像和视频。 其特点包括： 1. 生成的图像质量非常高。 2. 最初采用内测邀请制，现在已向所有用户开放使用。 费用方面： 1. 价格相对较高，重度用户的最高档年费可能达到几千元人民币，平均每月使用成本在 400 到 600 元人民币之间。 2. 对于临时使用或轻度使用的用户，有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。 您可以通过以下方式获取更多关于可灵 AI 的教学内容： 1. 可灵的官网帮助中心。 2. 相关的视频教程，如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”。
2024-12-21
可灵ai如何保持人物一致性
要保持可灵 AI 中人物的一致性，可以参考以下方法： 1. 人物设定： 明确主角、配角等人物的性格特点、外貌特征等，如主角是一位 40 岁的中年男探险家，性格特点是面对挑战从不轻言放弃，外貌特征是健壮、棕色头发、常穿探险服。 2. MJcref 控制人物一致性： 先根据人物设定，在 MJ 里筛选适合的人物形象，选中后右键复制图片链接。 在尾缀加入【cref 图片链接】控制人物一致性，【cw 数值】控制权重。 对于镜头较多的角色，建议炼个人物模型出来控制，不然 MJ 容易不稳定。 3. 控制多人物场景统一： 先控制一个角色再进行重绘。 选一张合适的图片后，点击 Vary进行局部重绘，并把尾缀机器人的 cref 链接改成主角的 cref 链接。 4. 通过 prompt 格式实现“角色一致性”： 公式：发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他（动作、镜头等）。 发型/衣物：构造尽可能多的角色非面部视觉元素，产生观众对角色的“一致性观感”。 年龄：约束角色年龄特征。 环境：约束能够产生相同观感的环境空间，尤其是光环境，增加观众对于形象认识的“一致性”认知。例如： 特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，面部被烛光照亮，表情惊讶，环境昏暗明暗对比强烈。 特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，侧对镜头，微微仰头走在一片暗绿色的森林中，面部被手中提着的油灯照亮，环境昏暗明暗对比强烈。 一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头，看着面前桌上的蜡烛，环境昏暗明暗对比强烈。 中景拍摄一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，在一个梦幻感的暖色调房间里，全身贯注地拼装面前的积木玩具。
2024-12-21
你只知道AI相关的事情吗
我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域，涵盖的内容非常广泛，包括但不限于以下方面： 基础理论：如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展：AI 的发展历程和重要里程碑。 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、矩阵等基本概念）、概率论（掌握条件概率、贝叶斯定理等知识）。 算法和模型：监督学习（了解线性回归、决策树、支持向量机等算法）、无监督学习（熟悉聚类、降维等算法）、强化学习（知晓其基本概念）。 评估和调优：性能评估（知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能）、模型调优（学会使用网格搜索等技术优化模型参数）。 神经网络基础：网络结构（理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等）、激活函数（了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数）。 同时，AI 在各行各业有着广泛的应用场景，例如： 医疗保健：医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：等等。
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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，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。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 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，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 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。 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。 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
我是一个法律工作者，需要经常回答客户的一些法律问题，哪个AI适合我这种场景的工作需求
对于您这种经常回答客户法律问题的法律工作者，以下几种场景中适合使用法律行业垂类的 AI 产品： 1. 法规研究与解读：使用 Prompt 指令词，如“根据最新修订的《数据安全法》，解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则，并给出具体操作建议”，AI 助手将依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。 2. 法律意见书撰写或非诉交易文件材料：例如“针对我方当事人涉及的版权纠纷案，输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】，撰写一份初步法律意见书，论证我方主张的合理性和胜诉的可能性”，AI 将根据提供的材料撰写法律意见书。 3. 案例检索：如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”，AI 系统将检索并提炼关键判决理由和结果。 4. 类案检索：同样最好使用法律行业垂类的 AI 产品。 5. 法律文本阅读：选择某一份或者若干份文档上传，AI 完成解析，然后根据需要了解的内容进行提问。 在使用 Prompt 时，要注意结构提示，如“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】”。
2024-12-19
在办公场景下，如何使用AI，让我办公效率更高
在办公场景下，以下是一些使用 AI 提高办公效率的方式： 1. 产品经理方面：使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，可将最终的 SQL 执行时间大幅缩短，提升效率并降低复杂度，同时保存所有历史数据，实现报表秒开。 2. 运营方面：将 ChatGPT 视为日常工作的辅助工具，顺应技术发展趋势，借助其提升工作效率。 3. 营销方面：探索 AIGC 精细化作业模式，革新传统代言人 TVC 制作流程；定制营销报告时，考虑汇报对象身份、销售数据、财务报告等多方面因素。 4. 办公方面：用 ChatGPT 生成 Markdown 语法的内容，再借助 MindShow 工具转换为精美的 PPT。 此外，还有一些 AI 应用也能助力办公，比如： 1. 豆果美食 APP：能根据用户口味和现有食材生成个性化菜谱。 2. 沪江开心词场：辅助用户学习语言，提供个性化学习方案。 3. 爱奇艺智能推荐：根据用户喜好推荐电影，帮助发现优质影片。 4. WPS Office：利用智能排版、语法检查等功能，提高办公效率，实现自动化办公流程。
2024-12-18
新闻资讯场景可以和现在的ai能力结合出哪些新的应用场景
新闻资讯场景与当前 AI 能力结合可以产生以下新的应用场景： 1. 文本生成和内容创作：生成连贯、有逻辑的新闻报道、评论等文本内容。 2. 聊天机器人和虚拟助手：为用户提供新闻相关的咨询和服务。 3. 编程和代码辅助：辅助新闻资讯平台的开发和优化。 4. 翻译和跨语言通信：促进不同语言背景的用户获取新闻资讯。 5. 情感分析和意见挖掘：分析新闻评论中的用户情感和观点，为新闻报道提供参考。 6. 教育和学习辅助：创建与新闻相关的学习材料，辅助新闻知识的学习。 7. 图像和视频生成：根据新闻内容生成相应的图像和视频。 8. 游戏开发和互动体验：将新闻元素融入游戏，增强用户的沉浸式体验。 9. 医疗和健康咨询：提供与健康新闻相关的初步建议和信息查询服务。 10. 法律和合规咨询：帮助解读与新闻相关的法律文件和合规问题。 在专业创作者方面，AI 生成能够为新闻类作品赋予独特风格和想象力，为创作者提供灵感，降低后期制作的门槛和成本。目前该应用主要集中在新闻相关的音乐 MV、短篇电影、动漫等方向。 对于自媒体、非专业创作者，AI 可以帮助解决视频剪辑痛点，如为科技、财经、资讯类重脚本内容的视频生成分镜、视频，降低视频素材制作门槛，还能将文章高效转成视频内容，以及解决同一素材在不同平台分发的成本问题。 对于企业客户，AI 视频生成可以为没有足够视频制作资金的小企业、非盈利机构大幅缩减新闻相关视频的制作成本。
2024-12-17
AI技术在餐饮行业的应用场景有哪些
AI 技术在餐饮行业的应用场景主要包括以下方面： 1. 营销管理：时来智能通过自研的 AI Agent 以及强化学习等技术，为线下餐饮服务门店提供全自动管理私域流量营销运营的解决方案。基于垂直场景数据训练的 AI 营销模型可以针对不同消费者实时生成并推送个性化的营销折扣方案，从而在优化营销成本的同时显著提升营销转化效果，帮助门店提升 50%100%的营销转化效果以及相应提升平均 1520%的营业额。 2. 菜谱调整：下厨房的口味调整功能可根据用户对菜谱的评价，利用 AI 分析后给出口味调整建议，如增加甜度、减少辣味等。
2024-12-17
0基础如何系统学习AI，目标：针对特定场景开发出AI产品
对于 0 基础想要系统学习 AI 并针对特定场景开发出 AI 产品的您，以下是一些建议： 1. 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。 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，您将找到一系列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），您可以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。 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。 此外，对于 AI 产品经理，个人做了以下划分，仅供娱乐和参考： 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： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，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： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 在 AI 游戏场景方面，为您提供以下案例： 1. 从游戏截图升级到 KV 品质，AI 居然可以这样用！ 作者：yanceyzhang 简介：AI 生成图像具有较大的随机性，如果想用在特定项目上的话，用游戏内资源拼合作为图生图的底图可以很好的帮助 ai 发挥，复现游戏原有的画风、世界观和人物设定，下面将实际操作中的一些思路和小技巧分享出来。 查看链接： 入库时间：2023/11/21 2. 《LORA 模型训练超入门级教程》人人都可以当炼金术士 作者：包子 SAMA丶 简介：初步接触训练模型，主要是以美术视角出发来进行讲解，目的就是可以让不理解训练概念和代码指令的小伙伴更容易上手 Lora 模型训练。 查看链接： 入库时间：2023/11/21 3. 人人可以做原画，如何运用 Midjourney+Stable Diffusion 进行角色原画设计 作者：Harayuan 简介：本文旨在详细探讨运用 MJ+SD 进行角色设计的方法、技巧，以及它的优势、不足之处和未来发展方向。 查看链接： 入库时间：2023/11/21
2024-12-16
在大学里，AI的应用场景
在大学里，AI 有以下应用场景： 教育方面： 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供“口袋里的老师”，理解其独特需求，回答问题或测试技能。 有 AI 驱动的语言老师能实时交流并给予发音或措辞的反馈，如 Speak、Quazel 和 Lingostar 等。 出现了帮助学生解决数学问题的应用，如 Photomath 和 Mathly，以及通过模拟与杰出人物聊天来教授历史的应用，如 PeopleAI 和 Historical Figures。 学生在作业中利用 AI 助手，如 Grammarly、Orchard 和 Lex 等提升写作水平，还有协助创建演示文稿的工具，如 Tome 和 Beautiful.ai。 老师在 AIGC 的帮助下备课和授课，如北京市新英才学校的实践。 其他方面： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提高交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本。 无人机送货：将货物快速送达偏远地区。 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 需要注意的是，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-15
文字生成视频有哪些好的应用
以下是一些文字生成视频的好的应用： 1. Pika：是一款出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以安装这款最新插件，在图片基础上直接生成视频，它是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要注意的是，Runway 是收费的。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 6. Genmo：相较于 Pika 和 Runway，生成视频的清晰度大幅提高，人像的稳定性和美观度强很多，支持镜头控制且控制粒度更细，但还没开放图片生成视频，只能用文字提示词。 7. VIGGLE：能直接通过文字描述让任何静态图动起来，能做各种动作，还能直接文字生成视频，进行各种角色混合和动作替换。其核心技术基于 JST1 模型，该模型是首个具有实际物理理解能力的视频3D 基础模型，能够根据用户需求，让任何角色按照指定方式进行运动。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
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
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