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AI智能体在电商领域可落地的应用

Answer

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。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

工具:我做了一个 AI 搜索引擎

以Kimi+的“什么值得买”智能体举例,假设用户输入“我想买个笔记本电脑”,智能体会先做Query Rewrite提取出“笔记本电脑”关键词,再通过“什么值得买”的API检索对应的商品信息,拿到检索结果后,跟智能体内置的提示词组装成上下文,请求大模型回答。于是这个智能体便成了一个电商导购类的垂直搜索()应用,在商品推荐方面有更好的回答效果。1.工作流Workflow工作流Workflow也可以理解为多智能体协作Multi-Agents,通过多个智能体的组装,解决一些复杂场景的搜索问题。比如:给新产品取名,我习惯的步骤是告诉大模型新产品是做什么的,大模型推荐几个可取的名字选择其中一个名字,去谷歌检索,是否有同名去Twitter检索是否有同名去Github检索是否有同名选择一个域名,去Namecheap搜索是否已被注册全部检测通过,确定产品名,注册域名这里涉及到一个回溯的问题,也就是在其中某个步骤发现产品名不可用,要回到第一步重新选择名字,再继续走后面的检测步骤。人工去做这件事,毫无疑问是很费时间的。AI搜索+Workflow的模式,可以有效解决这个问题。首先定义几个智能体,每个智能体完成一项功能。比如A智能体只负责给出建议的名字,B智能体负责检索谷歌是否有同名,C智能体负责检索Twitter是否有同名,D智能体负责检测Github是否有同名,E智能体负责检测可用的域名...另外还需要有一个调度中枢,协调每个智能体的工作,需要做决策,决定是继续下一步还是回溯到之前的步骤。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

在智能体的构建中,对于结构的理解和控制,是整个工作流中最重要的部分,本文旨在为大家提供的是结构化的思路,而结构中的单点,可以通过不断迭代的方式,不断完善。请注意,品牌卖点提炼助手的本质是一个办公助手的形式,它最强的能力是为本来就具有营销思维的团队提供更为广阔的思路,将核心的经历放在决策和更具创意的部分,可以极大的提高团队效率。[heading2]4.1后续的迭代方向[content]实际的搭建过程,除了按照营销管理的结构进行智能体的搭建,实际也要根据公司所处的业态进行合理的调整,给智能体更多的提示词来提升分析的合理性。比如对于电商产品,其线上的触点是淘系京东系的电商平台,和抖音小红书等兴趣电商内容平台,而线下触点则是产品的包装、包裹、包括卡、产品说明书等,人员触点是销售人员、主播、售后、客服等。而线下是的实体服务行业,其线上的触点是大众点评/美团等线上OTA本地生活平台,抖音小红书等新媒体内容平台,而线下触点则是线下的门店展示,服务流程等,人员则是电话销售、服务人员等。因此,在实际的智能体构建中,结构上遵循营销管理的流程,可以保证智能体在输出上不会乱说八道,而通过调整单独智能体的提示词,可以有效提升在某一部分助手信息的准确度。另外,营销管理的结构化提示词中有一个注意事项,不要依赖于举例,因为举例有可能会限制AI在某一个方向上的发散思维,虽然避免了AI胡说八道,也限制了提供更有创造性思路的可能性。在营销过程中,更依赖于公司人员和咨询人员的决策力和敏锐的洞察力,智能体的灵感助手能够帮助我们更轻松的决策。

智能体在品牌卖点提炼中的应用

AI在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特的强项,可以应用在品牌卖点提炼中,为公司寻找品牌卖点的过程中,提供有效的分析和灵感,因此我们可以借助AI智能体,搭建出属于公司品牌的品牌卖点提炼助手,利用和智能体的对话,更有助于我们找到有效的品牌卖点。[heading2]3.1先明确我们的Know-How和AI的能力[content]在搭建智能体之前,我们需要先明确AI的能力边界,因此我们需要明确AI对我们公司以及公司所在的市场不了解的部分。AI不知道我公司的主要产品,以及产品具体解决了用户什么需求。AI不知道我公司产品具体的独特之处。AI不知道我公司是否获得过哪些特别的认可。AI不知道我公司目前所依赖的核心渠道。AI不知道我公司目前产品从售卖数据上体现的核心购买人群。AI不知道我公司在产品售卖中曾使用过的营销手段。AI不知道我公司期望在新的渠道中获得怎样的结果。……你会发现,AI在品牌卖点探索过程中,对你公司的了解程度接近于0,如果你直接期望AI去帮你找到卖点,那基本上只能收获AI的一通瞎回答,比如像下面这样:这样的回答结果,基本无法帮助我们拿到有效的品牌卖点,更无法将卖点制作成真正的落地页。而AI真正的能力是什么:AI能够通过分析数据和信息进行逻辑推理,解决复杂问题。AI擅长快速处理和分析数据,能够从中提取有价值的信息和模式。AI有大量的训练数据,可以输出比人类更全面的相关信息。AI可以理解用户所提供的内容,按照正确的结构梳理有效的输出内容。因此,我们可以确定这样一个智能体,更适合做一个引导型的助手,你不能依赖AI给你从0到1找到公司产品的卖点,也不能依赖于智能体直接从大量数据的分析结果直接得到最终的有效卖点。而引导型的助手,更好的形式是,让它成为一个灵感提问助手,在我们寻找卖点的过程中,在思考路径陷入停滞的情况中,让AI提供更多的思考维度。

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推荐电商做商品图和视频的AI工具
以下为您推荐一些适用于电商做商品图和视频的 AI 工具: 1. Stable Diffusion:如果您要开淘宝网店,可借助它来初步制作商品展示图。比如对于女装商品,先真人穿衣服拍照,选好真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7,再根据不同平台需求进行换头,通过图生图下的局部重绘选项卡涂抹替换部分,并设置合适的 prompts 和 parameters。 2. 绘蛙 AI:这是阿里的 AIGC 营销平台,专注于电商营销内容创作,能快速生成吸引人的图文内容,提升商品的市场曝光度和吸引力,操作简单易用。 3. Gatekeep:这是一个提供个性化视频以帮助用户更快学习的平台,利用人工智能生成视频,可用于电商商品的展示和宣传。 此外,使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化,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。 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 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 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 分析不同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,提高观众参与度和转化率。
2025-03-03
我想时刻关注Deepseek目前在电商行业应用落地的场景的信息及对应的应用APP、小程序等,可以通过什么渠道第一时间获取
目前关于 Deepseek 在电商行业应用落地的场景信息以及对应的应用 APP、小程序等,您可以通过以下渠道第一时间获取: 1. 关注 Deepseek 官方网站的动态发布和通知。 2. 订阅 Deepseek 官方的社交媒体账号,如微信公众号、微博等,获取最新消息。 3. 加入相关的电商行业论坛或社区,与其他从业者交流,获取相关信息。 4. 关注电商行业的权威媒体和资讯平台,可能会有相关报道。
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些?
DeepSeek 在电商行业已应用落地的场景包括: 电商商品策划:如“电商商品策划 DeepSeek 大师版|一键领取同款多维表格模板”。 商品链接分析:如“商品链接分析工具”。 电商产品上架规划:如“电商产品上架规划”。 您可以通过以下链接获取更详细的信息:
2025-02-26
Deepseek目前已在电商行业应用落地的场景有哪些?
DeepSeek 目前已在电商行业应用落地的场景包括: 电商商品策划:如 。 商品链接分析:如 。 电商产品上架规划:如 。
2025-02-26
适合电商设计运用的AI工具
以下是一些适合电商设计运用的 AI 工具及相关应用: Midjourney 新编辑器: 产品海报设计:将产品图片导入编辑器,通过简单操作和提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化:利用图像重纹理化模式,快速为家具图片换上各种材质。 艺术字体海报:通过白底字体图和图像重纹理化模式,变换成各种炫酷的字体海报风格,建议使用竖版白底文字图。 用于阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的 AI 应用: 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。 关键词优化:AI 推荐高流量、高转化的关键词,优化产品标题和描述。 产品页面设计:AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 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。 图像识别和优化:选择或生成高质量的产品图片。 价格策略:分析不同价格点对销量的影响,制定有竞争力的价格策略。 客户反馈分析:了解客户需求,优化产品和服务。 个性化推荐:根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 聊天机器人:提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 营销活动分析:了解活动效果,吸引顾客并产生销售。 库存管理:预测需求,优化库存管理。 支付和交易优化:分析支付方式对交易成功率的影响,优化支付流程。 社交媒体营销:在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高知名度。 直播和视频营销:分析观众行为,优化直播和视频内容,提高参与度和转化率。 其他生成式 AI 工具: :帮助品牌创建引人注目的产品照片。 :制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 :编写经过 SEO 优化的产品描述。未来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营销材料。
2025-02-24
电商做图用哪个工具最好
以下是一些常用于电商做图的工具及相关介绍: Stable Diffusion:适合电商店主初步制作商品展示图。例如,对于女装商品,可通过真人穿衣服拍照,选好真人照片风格的底模,进行换头操作,并利用局部重绘选项卡涂抹替换部分。同时,还可借助美图秀秀或 PS 处理身材方面的问题。 Midjourney:其新推出的图像编辑器在电商设计领域有巨大潜力。 产品海报设计:将产品图片导入编辑器,通过简单操作和写提示词生成不同风格的海报。 家具材质变化:利用图像重纹理化模式快速为家具换上各种材质。 艺术字体海报:通过白底字体图变换成各种炫酷的字体海报风格。 此外,还有一些人员在电商应用中使用不同的工具,如薄荷用于电商应用出图辅助创意落地,龙飞用于海报生成,刘燕兰用于电商应用等。
2025-02-23
AI智能体在企业应用案例
以下是一些 AI 智能体在企业中的应用案例: 决策智能体: 以 Anterior 为例,它是一家健康计划自动化公司,开发了用于自动化理赔提交审核的临床决策引擎。将付款方规则转换为有向无环图,智能体遍历决策树,利用 LLM 评估相关临床文件是否符合规则,在复杂任务中选择最佳方法并更新状态,直至最终确定。 Norm AI 正在为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 正在为 KYC 建立智能体。 检索增强生成(RAG): 以 Sana 的企业搜索用例为例,应用程序加载和转换无结构文件,将其分块并作为向量嵌入存储在数据库中。当用户提问时,系统检索相关上下文块,折叠到“元提示”中与检索信息一起喂给 LLM,合成答复返回给用户。 Eve 法律研究的共同驾驭员会将研究查询分解为独立提示链,运行每个提示链生成中间输出,并综合编写最终备忘录。 生成式 AI 应用: 具有搜索、合成和生成三个核心用例,Menlo Ventures 投资组合公司如 Sana(企业搜索)、Eve(法律研究副驾驶)和 Typeface(内容生成 AI)是早期突破性的代表。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,拓展 AI 能力边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16
AI 智能体在企业落地
以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容: 决策智能体方面: 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。 以 Anterior 为例,其将付款方规则转换为有向无环图(DAG),智能体遍历决策树,在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则,遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体,Parcha 为 KYC 建立智能体。 相关人物与业务方面: 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家,荣获多家 AI 开发平台比赛奖项,有 12 年程序开发背景,是多家企业的 AI 落地顾问,承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。 生成式 AI 应用方面: 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案,处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块,下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界,实现端到端流程自动化。
2025-02-16
flowith 2.0与refly的区别具体在哪里?
Flowith 2.0 与 Refly 的区别主要体现在以下方面: 功能定位:Refly 是一款国产应用,是全站式的文本创作工具,集成了“知识库+自由画布+AI 搜索+内容编辑”等功能,覆盖主题搜索、思维拓展、在线文档、文本优化等完整创作链条的每一个环节。Flowith 2.0 是一款出海应用,有成为订阅制 AI 知识社区的野心。 知识库:Flowith 2.0 的知识库允许自行上传制作并发布,还可以自由添加(或购买)他人已经发布的知识库,这是其作为 AI 付费订阅知识社区的基本雏形,而 Refly 没有此功能。 内容编辑器:Flowith 2.0 的内容编辑器有 Markdown、图片编辑器、代码编辑器、实时语音聊天等几种不同的模式,Refly 未提及有此多样的模式。 交互设计:Flowith 2.0 继承并优化了 1.0 版本的交互设计,尤其是 Agent 功能设计(包括 Project 功能、Oracle 模式、Agent Community 等)得到了强化,以及依旧流畅酷炫的对话模式(包括插件模式、比较模式、图片/视频生成模式等),Refly 未提及相关内容。 团队协作:Flowith 2.0 支持团队协作,允许邀请外部协作者评论、共同编辑当前 Flow,Refly 未提及此功能。
2025-02-13
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
现在有哪些AI绘画平台
以下是一些常见的 AI 绘画平台: 1. MewXAI:这是一款强大且新手友好、操作简单的 AI 绘画创作平台。其功能包括 MX 绘画、MX Cute、MJ 绘画、边缘检测、室内设计、姿态检测、AI 艺术二维码、AI 艺术字等。访问地址:https://www.mewxai.cn/ 2. StableStudio:Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 3. Roop:一键实现 AI 换脸,仅需一张换脸图像,无需数据集,无需训练,自带敏感图像检测功能。 4. pixian.ai:能够利用 AI 一键移除各种图像背景,并支持在线调整图片分辨率、背景颜色等。 5. Inpaint Anything:一个 AI 图像编辑工具,支持一键擦除、替换图像中的指定物品,通过提示词来自动更换背景图。 6. Segment Anything:一个图像分割模型,可自动分割图片或视频中的所有物品,一键完成自动分割,并支持零样本转移到其他分割任务。 7. Docker:支持一键从图片中解析出 Prompt 描述,并能够基于描述进行扩展,以便二次图片生成。 8. Plask.ai:一个 AI 工具,可以通过 3D 建模,直接生成模特效果图。 9. Recraft AI:是 AI 平面设计工具,用户可以使用其生成和编辑插画,海报,产品周边等,提供多种样式的可选风格,对所有用户每日都有免费的试用点数,并允许对生成的图像进行商业使用。访问地址:https://www.recraft.ai/ 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-03-03
现在有哪些ai平台?
以下是一些常见的 AI 平台: 图虫网:AI 摄影作品销售平台,利用图像识别、数据分析技术,为摄影爱好者提供作品销售渠道。 网易云音乐音乐人平台:AI 音乐作品发布平台,运用音频处理、数据分析技术,为音乐创作者提供作品发布等服务。 好好住 APP:AI 家居用品推荐平台,通过数据分析、自然语言处理技术,根据用户需求推荐家居用品。 东方财富网投资分析工具:AI 金融投资分析平台,借助数据分析、机器学习技术,分析金融市场并提供投资建议。 此外,在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的 AI 产品有: Dora AI:用一次 prompt 生成网站,支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Bard(免费):谷歌推出的官方 ChatGPT 竞争者,由谷歌的对话应用语言模型(LaMDA)提供支持。 Chat.DID(免费):有史以来首个允许人们以人类方式与 AI 进行视频聊天的 APP。 Pika(免费):AI 视频平台,能将创意转化为动态视频。 对于希望自行部署 AIGC 服务的用户,以下云服务平台可供选择: AWS(亚马逊云服务):提供多种 AI 服务,资源丰富、灵活性强,但费用相对较高,适合需求复杂、要求高可用的企业用户。 Google Cloud Platform:推出 Vertex AI 和多款预训练模型供使用,支持多种编程语言和框架,具有领先的计算机视觉和语音识别能力。 Microsoft Azure:Azure 机器学习服务涵盖多种 AI 工作负载,与微软其他产品融合度高,提供硬件加速等优化方案。 Huawei Cloud:提供 ModelArts 等 AI 开发和推理平台,融合 Ascend AI 处理器实现硬件加速,针对本地化部署和行业应用进行了优化。 阿里云:提供 PAI 和机器学习平台等 AI 产品,支持主流深度学习框架部署,与阿里云其他产品生态集成度高。部署 AIGC 服务通常需要大量算力和存储资源,利用云平台是便捷的选择。建议先评估实际业务场景和需求,再对比不同供应商的产品特性和价格,以选择最合适的部署方案。
2025-03-03
用AI生成角色原画的现状
目前,用 AI 生成角色原画既有优势也存在一些问题。 优势方面: Niji·journey 5 作为表现优异的在线二次元角色设计 AI,能在各种类型的二次元设计中发挥重要作用。 对于游戏中的角色设计,AI 设计可以提供参考和辅助。 问题方面: Niji·journey 5 存在对流行二次元风格的偏好、风格相对固定以及版权风险等局限性。 AI 设计生成的角色往往需要进一步修饰和调整以符合游戏整体风格和要求,不能完全掌握角色设计的细节和规律。 AI 绘画生成的设计可能存在版权问题。 未来展望: Niji 有望通过改进算法和扩大数据样本来源,提升角色设计的创新性和独特性,满足不同用户和项目的需求。 随着技术进步,Midjourney 等 AI 不断升级,使用 AI 辅助游戏美术设计师工作将成为趋势。但美术设计师需不断学习新技能和知识,拓展多领域知识,以应对未来变化和挑战。游戏美术中各职业分类的界限可能会越来越模糊。
2025-03-03
我应该如何自学ai
以下是关于自学 AI 的一些建议: 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,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. 对于中学生自学 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,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。 7. 使用 AI 来做事: 利用人工智能帮助教育和自学学习,可以要求人工智能解释概念并获得结果。但因为人工智能可能会产生幻觉,所以对于关键数据要根据其他来源仔细检查。
2025-03-03
让AI帮我写一篇论文的文献综述,怎么命令
利用 AI 写一篇论文的文献综述可以参考以下步骤: 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:借助 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:利用 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大纲。 5. 撰写文献综述:使用 AI 工具辅助撰写,确保内容准确完整。 6. 构建方法论:根据研究需求,参考 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,使用 AI 数据分析工具处理和解释。 8. 撰写和编辑:依靠 AI 写作工具撰写各部分,并检查语法和风格。 9. 生成参考文献:通过 AI 文献管理工具生成正确格式的参考文献。 10. 审阅和修改:利用 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。在使用时应保持批判性思维,确保研究质量和学术诚信。
2025-03-03
用ai帮助聊天
以下是关于用 AI 帮助聊天的相关内容: Cursor 官方: Chat 聊天:允许您与看到您的代码库的 AI 交谈。聊天室始终可以看到您当前的文件和光标,您可以向它询问诸如“这里有 bug 吗”等问题。您可以使用⌘+Shift+L 或“@”将特定代码块添加到上下文中,也可以使用⌘+Enter 与整个代码库聊天。 代码库答案:使用@Codebase 或⌘Enter 询问有关您的代码库的问题,Cursor 会搜索您的代码库以查找与您的查询相关的代码。 引用您的代码:带有@符号的参考代码可用作 AI 的上下文,只需键入@即可查看文件夹中所有文件和代码符号的列表。 使用图像:点击聊天下方的图片按钮,或将图片拖到输入框中,将视觉上下文包含在聊天中。 学习笔记:Generative AI for Everyone 吴恩达: 阅读方面:可以让 LLM 检查文本错误、总结长句。客服人员针对每一位用户传递大量信息时,可内置 LLM 快速总结信息提供给决策管理层,使用 LLM 进行语义分析,将邮箱、客户留言等外部信息传递给相关部门。构建处理信息的 LLM 模型时,要设置好提示词,持续优化。 聊天方面:聊天机器人可用于做旅游计划、职业咨询、做饭建议等,不仅能生成文本,还能产生进一步行动,如处理文本后发送订单信息等。建立聊天机器人的流程为:开始于内部聊天机器人,确保良好表现并避免问题;设置人为参与链路;确保安全后,让机器人对接用户。 大语言模型行与不行:能做类似于应届生能做的事;不可做的包括时间限制(如 GPT3 只有 2022 年 1 月前的数据)、会出现幻觉、接受有限的 prompt、输出有限制、不可以很好处理结构化数据、可能输出有害的信息。 @Chat:此功能目前仅适用于 Cmd K。您可以在 Cmd K 中使用@Chat 将当前聊天消息添加为上下文,当您与希望应用于编辑或生成代码的 AI 进行对话时很有用。
2025-03-03
AI 项目企业落地方向和案例。
以下是关于 AI 项目企业落地方向和案例的相关内容: AI 企业落地应用方面,有文章能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命的核心知识信息,从历史到今天,从原理到应用,从产业到趋势,以通俗易懂但不失专业严谨的方式带你走入 AI 的世界。 Anthropic 在 AI Engineer Summit 2025 上分享了企业应用 AI 的最佳实践,并总结了常见错误。核心挑战包括如何入手、如何评估效果、技术选择困惑(如是否需要微调)。关键经验是评估先行,明确“智能度、成本、延迟”之间的平衡,避免过早微调,先进行基础优化。案例方面,Intercom 通过评估优化 AI Agent Fin,使其处理 86%的客服请求,其中 51%无需人工介入。相关链接: 此外,还有用飞书+DeepSeek R1 搭建自动化 AI 工作流的相关内容。流程包括 URL 内容抓取➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写➝生成文章。飞书提供快速启动模板,支持翻译、OCR 等任务。工作流链接: 。 宝玉 Q&A 中提到处理大规模代码,可使用 XML 包裹,超大代码可上传 GitHub 供 AI 分析,AI 还可生成代码并搜索相关库。查看内容: 。ChatGPT 免费用户可使用 GPT4o mini 语音版,免费用户可体验自然对话节奏,Plus/Pro 用户享特权。
2025-02-27
金融行业落地大模型的路径
以下是金融行业落地大模型的相关路径: 1. 从整体行业情况来看: 2024 年被称为国内大模型落地元年,国内大模型项目增长迅速,中标项目数量和金额大幅增长。 大模型中标项目数前五的行业包括金融。 厂商方面,百度在金融行业的中标数量和金额排名领先。 2. 具体应用案例: 彭博发布了金融领域的大模型 BloombergGPT,并应用于其所在的垂直领域。 3. 行业人士观点: 通用模型适用不同产业,垂直模型类似于单领域专家,垂直大模型的发展有助于提升各领域模型性能。 商汤科技联合创始人杨帆认为,当模型足够大时,可能加速商业化落地,带来更好的技术能力,缩短产业应用周期。 360 公司创始人周鸿祎表示,大模型是工业革命级的生产力工具,能赋能百行千业。 4. 相关赛事推动: 举办「2024 金融行业·大模型挑战赛」,整合公开金融数据,打造多轮问答评测赛题,提供基础数据表,参赛选手可采用 GLM4 系列模型 API 并运用多种技术手段完成赛题,有多个单位提供支持。
2025-02-24
deepseek 落地案例
以下是关于 DeepSeek 的落地案例: 1. 华尔街分析师认为 DeepSeek 以小成本实现媲美领先 AI 产品的性能,并在全球主要市场 App Store 登顶。高盛认为其或改变科技格局,降低 AI 行业的进入门槛。详情:https://www.xiaohu.ai/c/xiaohuai/deepseek 2. DeepSeek 在中文场景表现优秀,日常写作和表达习惯贴近人类,但专业论文总结略弱。数学能力不错,编程能力逊于 GPT。采用 GRPO 算法替代传统 PPO,提升语言评价灵活性与训练速度。更多信息:https://x.com/imxiaohu/status/1883843200756170873 ,GRPO 详情:https://www.xiaohu.ai/c/ai/grpodeepseekr18c6cff0cdeb84937a4197066af987e43 3. 举办了全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动,如郑州场展示搭建的无敌工作流,深圳场分享 DeepSeek+出海的落地方案,北京场玩起 AR+机械汪,广州场探讨如何使用 DeepSeek 辅助速通吃“霸王餐”,福州场有最年轻的分享者展示玩转 DS 的示例。同时,活动展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处,且 DeepSeek R1 大模型全面融入飞书多维表格、飞书智能伙伴创建平台等多款产品。详情:https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KRtwwVqKKiB7PKkgzu3chsX6nzF 4. 在芯片行业,如存储芯片负责人考虑与 DeepSeek 谈 HBM4 定制合作,台积电研发中心因对方技术调整产能,ASML 总部针对对方算法调整策略,中芯国际因 DeepSeek 证明的技术提高产线利用率并获得追加投资。
2025-02-24