商分工作包含哪些，ai在这个方向上有哪些不错的尝试

对于普通人开展 AI 应用层的创业，以下是一些建议和分析： 1. 基础设施层：布局投入确定性强，但资金需求巨大，入行资源门槛高，未来更多由“国家队”负责。普通人若无强资源，应谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会。 2. 技术层：处于技术爆炸期，迭代速度极快。若团队规模不大，需慎重考虑技术迭代风险。基础通用大模型研发烧钱且竞争激烈，非巨无霸公司不建议考虑。 3. 应用层：是一片广阔蓝海，当前从业者增加，虽有相关产品涌现，但成熟应用和“杀手级”应用较少，对于普通个体和小团队，强烈推荐重点思考和布局，拥有超级机会和巨大发展空间。 在应用层创业的具体方向上，比如智能体领域： 智能体可以简单理解为 AI 机器人小助手，类似移动互联网中的 APP 应用。 有很多公司已关注 AI 应用层的产品机会，如在 C 端，有社交方向的用户注册后先捏自己的 Agent 再聊天等有趣场景；在 B 端，有帮助商家搭建 Agent 的机会。 国内有众多智能体开发平台，如字节的扣子、腾讯的元器、Dify.AI 等。

目前市面上免费的生成图片的 AI 工具主要有以下几种： 1. 文生图工具： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看更多文生图工具。 2. 图生图工具： Artguru AI Art Generator：在线平台，生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 Retrato：将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 Stable Diffusion Reimagine：通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计，将上传的照片转换为芭比风格，效果好。 3. 图片生成 3D 建模工具： Tripo AI：VAST 发布的在线 3D 建模平台，能利用文本或图像在几秒钟内生成高质量且可立即使用的 3D 模型。 Meshy：支持文本生成 3D、图片生成 3D 以及 AI 材质生成。 CSM AI：支持从视频和图像创建 3D 模型，Realtime Sketch to 3D 功能支持通过手绘草图实时设计 3D 形象，再转换为 3D 模型。 Sudo AI：支持通过文本和图像生成 3D 模型，适用于游戏领域的模型生成。 VoxCraft：由生数科技推出的免费 3D 模型生成工具，能将图像或文本快速转换成 3D 模型，并提供多种功能。 需要注意的是，这些工具可能存在一些局限，如偶尔会出现性能不稳定、生成内容不当等问题。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

在大企业垄断的 AI 时代，普通人和小企业可以考虑以下破局方式： 1. 对于普通人： 关注并参与关于在 AGI 降临的世界中个体如何生存、创造价值以及新的分配方式的思考、讨论和争取。 2. 对于小企业： 利用欧盟的相关政策，如监管沙盒等措施降低合规成本，促进科技创新。具体包括制约单方面强加给中小企业和初创企业的不公平合同条款，采取规制格式合同的方式使显著不公平的条款无效，促进监管沙盒广泛而平等的参与，并减免参加费用和提供部署前服务等增值服务，适当降低评估费用或其他合规要求，在处罚规定中考虑中小企业的利益和经济活力，相关准则的制定充分考虑中小企业需求以降低合规负担。 在 AI 产业链中，应用层存在超级机会和巨大发展空间，小企业可以重点思考和布局应用层。但基础设施层入行资源门槛较高，需谨慎入局，可考虑“合作生态”的切入机会；技术层迭代速度快，规模不大的团队须慎重考虑“技术迭代风险”，基础的通用大模型非巨无霸公司不建议考虑。

以下是为零基础学习 AI 提供的建议： 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。 知识库提供了很多实践后的作品、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。 此外，还有一个案例供您参考：二师兄来自上海，是典型的 80 后，房地产行业从业二十年，计算机零基础。2024 年 2 月，他在七彩虹的售后群中，因老哥分享用 AI 绘画的心得，要了 SD 秋叶安装包，下载了教学视频，迈出了 AI 学习的第一步。之后他不断学习和实践，如在 3 月啃完 SD 的所有教程并开始炼丹，4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月加入 Prompt battle 社群，开始 Midjourney 的学习。

以下是关于 AI 数据分析的相关内容： ChatGPT 助力数据分析： 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用，通过实际案例与相关技巧，描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析： SQL 分析：分析平台自身使用情况，输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容，后台连接 DB，附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句，校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据，再传给 GPT 分析，最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析：平台支持上传数据，可提供数据信息辅助分析，前端解析文件后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论，图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月： 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关（个人生产力、营销、教育、社交）、创意相关（图像、视频）、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。

以下为您推荐能够根据给定曲名生成不同风格音乐并供下载的 AI 工具： 1. Suno AI： 地址：https://www.suno.ai/ 简介：被誉为音乐界的 ChatGPT，能够根据简单提示创造出从歌词到人声和配器的完整音乐作品。 账号要求：需要拥有 Discord、谷歌或微软中的至少一个账号，并确保网络环境稳定。 订阅信息： 免费用户每天 50 积分，每首歌消耗 5 积分，每天可创作 10 首歌曲，每次点击生成两首歌曲。 Pro 用户每月 2500 点数（大约 500 首歌），按月每月 10 美元，按年每月 8 美元，每年 96 美元。 Premier 用户每月 10000 点数（大约 2000 首歌），按月每月 30 美元，按年每月 24 美元，每年 288 美元。 操作模式： 默认模式：包括关闭个性化、歌曲描述、乐器开关、模型选择 v3 等设置。 个性化模式：开启个性化定制，可填写歌词、曲风、标题等。 生成歌词：可使用大模型如 Kimi、GPT、文心一言等生成。 开始生成：填写好所需内容后点击 Create，等待 2 3 分钟即可。 下载：生成后可下载。 2. Udio：由前 Google DeepMind 工程师开发，通过文本提示快速生成符合用户音乐风格喜好的高质量音乐作品。地址：https://www.udio.com/ 3. YuE：支持从歌词生成 5 分钟高质量音乐（含人声与伴奏），多语言支持（中、英、日、韩），覆盖多种音乐风格与专业声乐技术。详细介绍：https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/yue5

如果您是零基础想尝试做一个初级 AI 项目，以下是每一步的建议： 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： 根据自己的兴趣选择特定的 AI 模块（比如图像、音乐、视频等）进行深入学习。 掌握提示词的技巧。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，进行实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，了解其工作原理和交互方式。 如果您想开发一个 AI 网站项目，具体步骤如下： 1. 需求分析与代码生成：明确项目的目标和需求，让相关工具生成代码。 2. 环境配置自动化：选择合适的技术（如 Vue+TypeScript），无需手动打开终端配置环境。 3. 问题诊断与修复：可能会出现报错，将报错信息返回给相关工具进行自动检查和修复。 4. 界面优化与细节打磨：优化导航栏等细节，插入细节图片，不断调整。 5. 功能迭代与完善：逐步完善项目功能。 如果您想成为一名 AI 提示词工程师，需要具备以下能力： 1. 岗位技能要求：市场调研、观察目标群体工作流、创造并拆解需求、选型现有 AI 解决方案做成产品来解决需求、抽象出来集成为一个互联网 APP 产品、写 PRD、画 APP 产品原型图、组织团队进行 APP 产品开发。 2. 学习方法： 对于零基础小白，可在网上找基础课程学习。 观看科普类教程。 阅读 OpenAI 的文档，理解每个参数的作用。 推荐使用一些练手的 Prompt 工具和相关教程文档。

以下是关于最新的 AI 行业动态和进展（包含 2025 年）的内容： 2024 年： 图片超短视频的精细操控：包括表情、细致动作、视频文字匹配。 有一定操控能力的生成式短视频：风格化、动漫风最先成熟，真人稍晚。 AI 音频能力长足进展：带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现，可以稳定输出视频，可以直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展，出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟：记忆上有明显突破，可以较好模拟人的感情，产品加入视频音频，粘性提升并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展，办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例：数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷，虽然大多数不会成功。 中国 AI 达到或超过 GPT4 水平；美国出现 GPT5；世界上开始现“主权 AI”。 华为昇腾生态开始形成，国内推理芯片开始国产替代（训练替代要稍晚）。 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野，并引发担忧。 AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。 2025 2027 年： AI 3D 技术、物理规则成熟：正常人无法区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟：包含感情的 AI NPC 成熟，开放世界游戏成熟；游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态，很多日常决策开始由 AI 来执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量，“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现，出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重，结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 此外，还有以下相关动态： 算力瓶颈不只是单纯的技术和建设问题，而是影响整个行业竞争格局的重要变量。 逐渐进入多模态灵活转换的新时代，实现文本、图像、音频、视频及其他更多模态之间的互相理解和相互转换。 人类劳动形式逐步“软件化”，复杂劳动被抽象为可调用的软件服务，劳动流程被大幅标准化和模块化，劳动能力像“即插即用”的工具一样易于获取。 AI 行业目前仍处于严重亏损的阶段，商业化进程仍有巨大提升空间。 云厂商是产业链中毋庸置疑的“链主”。 2024 年，头部 AI 应用的品类变化并不显著。创意工具（如图像和视频内容创作）依然占据最大比重。To P（面向专业用户）应用展现出强大的市场潜力，ToB（面向企业）应用发展路径相对复杂，ToC 应用面临较大的挑战。 在 AI 应用领域，Copilot 和 AI Agent 是两种主要的技术实现方式。 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额，众多中国 AI 公司积极出海。 2024 年 10 月的大事记包括： Gartner 发布 2025 年十大战略技术趋势。 DeepSeek 开源多模态 LLM 框架 Janus。 司南开源大模型能力评估模型 CompassJudger。 Anthropic 发布新功能 computer use，发布 Claude 3.5 Haiku，更新 Claude 3.5 Sonnet。 Stability AI 发布 Stable Diffusion 3.5。 x.AI 正式推出 API。 ComfyUI V1 官方桌面版开放内测。 华为发布纯血操作系统鸿蒙 OS NEXT。 Jina AI 推出高性能分类器 Classifier API。 OpenAI 发布图像生成模型 sCM。 Midjourney 上线外部图片编辑器。 Runway 发布动画视频功能 ActOne。 Ideogram 推出 AI 画板工具 Canvas。 Genmo 开源视频生成模型 Mochi 1。 荣耀发布操作系统 MagicOS 9.0。 美国 14 岁少年与 C.AI 聊天后离世。 新华社发文表示警惕「AI 污染」乱象。 港中文&趣丸推出 TTS 模型 MaskGCT。 科大讯飞发布讯飞星火 4.0 Turbo。 阿里通义代码模式开始内测。 Anthropic Claude 新增数据分析功能。 北京市大中小学推广 AI 学伴和 AI 导学应用。 稚晖君开源「灵犀 X1」全套资料。 OpenAI 高管 Miles Brundage 离职。

AI 的能力主要包含以下方面： 1. 在品牌卖点提炼中： 逻辑推理：通过分析数据和信息，为寻找品牌卖点提供思路。 数据分析：快速处理和分析相关数据，提取有价值的信息和模式。 内容理解和输出：理解用户提供的内容，按照正确结构梳理并输出有效的内容。 但需要注意的是，AI 对公司的具体情况了解程度接近于 0，更适合作为引导型助手，在思考路径停滞时提供更多思考维度。 2. 在网页浏览模拟中： 像 GPT4VAct 这样的多模态 AI 助手能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览的行为。 它可以通过视觉理解技术识别网页元素，目的是自动完成一些人工操作任务，提高工作效率。 3. 在通用人工智能（AGI）的发展等级中： 聊天机器人：具备基本对话能力，依赖预设脚本和关键词匹配，用于简单服务和查询响应。 推理者：具备人类推理水平，能解决复杂问题，如 ChatGPT。 智能体：不仅能推理，还能执行全自动化业务，但目前仍需人类参与。 创新者：能够协助人类完成新发明，如预测蛋白质结构等。 组织：最高级别，能自动执行组织的全部业务流程。

目前市面上有多种适合 5 人软件开发公司使用的 AI 服务器，软硬件的选择需要综合考虑多方面因素。 在硬件方面，服务器的处理器性能至关重要，例如英特尔至强系列处理器具有较强的计算能力。内存容量应足够大，以满足数据处理和模型训练的需求，建议至少 32GB 或更高。存储方面，高速的固态硬盘（SSD）可以提供快速的数据读写速度。 在软件方面，常见的操作系统如 Linux（如 Ubuntu、CentOS 等）具有较好的稳定性和兼容性。深度学习框架如 TensorFlow、PyTorch 等是进行 AI 开发的重要工具。同时，还需要配备相关的数据库管理软件、开发工具和监控软件等。 然而，具体的选择还需根据公司的业务需求、预算以及技术团队的熟悉程度来决定。

这种说法是不准确的。生成树是连通图的一个极小连通子图，它包含图中的全部 n 个顶点，并且有 n 1 条边。极大连通子图一般指的是连通分量，而生成树是在保持连通的前提下，边的数量最少的子图。

以下为您精选的国内文本处理类 AI 工具或网站： 1. 秘塔写作猫 简介：利用 AI 技术辅助用户进行高质量写作。 主要功能：检查语法、拼写错误；提供写作改进建议；进行智能润色和内容创作辅助。 优点：功能较为全面，能有效提升写作质量。 缺点：可能存在对某些特定领域的适应性不足。 2. Lettria 简介：处理个人文本材料。 主要功能：对个人文本进行分析和处理。 优点：专注于个人文本处理，针对性较强。 缺点：功能相对较单一。

以下为您精选的 23 个国内的、免费的文本处理类 AI 工具或网站： 1. 🍓 JamGPT：AI Debug 小助手。网址：https://jam.dev/jamgpt 2. ✅ Lettria：个人文本材料处理。网址：https://www.lettria.com/ 3. 🔗 Bloks：个人笔记、任务列表和会议记录自动处理。网址：https://www.bloks.app/