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AI应用解决方案

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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。

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

References

100个AI应用

以下举市面上的100个应用AI的产品,并简单概括项目使用的技术、应用场景,项目主要涉及以下几方面:1.辅助创作与学习：如AI智能写作助手帮助用户快速生成高质量文本；AI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：包括AI图像识别商品推荐、美食推荐平台、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：如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：涉及办公自动化工具、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，提高工作效率和管理水平。5.销售与交易：有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。总之，这些AI轻创业项目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。

100个AI应用

|序号|已有产品|主题|使用技术|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||1|Grammarly、秘塔写作猫|AI智能写作助手|自然语言处理|数十亿美元|利用AI技术辅助用户进行高质量写作。|Grammarly可检查语法、拼写错误并提供改进建议，秘塔写作猫能进行智能润色和内容创作辅助。||2|淘宝拍照搜商品|AI图像识别商品推荐|图像识别、机器学习|数百亿美元|通过图像识别为用户推荐相似商品。|用户在淘宝使用拍照搜商品功能，上传图片后系统快速推荐类似商品。||3|小爱同学、Siri|AI语音助手定制开发|语音识别、自然语言理解|百亿美元以上|为不同需求定制专属语音助手。|小爱同学可控制智能家居、回答问题等，Siri能进行语音交互和任务处理。||4|Keep智能训练计划|AI个性化健身计划制定|数据分析、机器学习|数十亿美元|根据用户数据制定个性化健身方案。|Keep的智能训练计划结合用户身体状况和目标生成专属健身方案。||5|大众点评智能推荐|AI美食推荐平台|数据挖掘、自然语言处理|百亿美元规模|基于用户口味偏好推荐美食。|大众点评通过用户评价和偏好数据为用户推荐餐厅和美食。||6|阿里小蜜等电商客服|AI智能客服外包服务|自然语言处理、机器学习|数十亿美元|为企业提供智能客服解决方案。|阿里小蜜可自动回答客户问题，处理订单查询等任务。|

100个AI应用

|序号|主题|使用技术|已有产品|市场规模|一句话介绍|项目功能||-|-|-|-|-|-|-||81|AI菜谱口味调整工具|自然语言处理、数据分析|下厨房口味调整功能|数亿美元|根据用户反馈调整菜谱口味。|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。||82|AI语言学习纠错平台|自然语言处理、机器学习|英语流利说纠错功能|数十亿美元|帮助语言学习者纠正错误。|英语流利说通过AI技术识别用户在语言学习中的发音、语法等错误，并提供纠正建议和练习。||83|AI电影剧情分析系统|数据分析、自然语言处理|豆瓣电影剧情分析工具|数亿美元|分析电影剧情，提供深度解读。|豆瓣电影的剧情分析工具利用AI对电影剧情进行分析，为用户提供剧情解析、主题探讨等内容。||84|AI办公文件分类系统|数据分析、机器学习|腾讯文档分类功能|数亿美元|自动分类办公文件，方便管理。|腾讯文档利用AI对用户上传的文件进行分类，如合同、报告、方案等，提高文件管理效率。||85|AI美容护肤方案定制平台|图像识别、数据分析|美丽修行定制方案功能|数亿美元|根据用户肤质定制护肤方案。|美丽修行根据用户上传的照片和肤质信息，利用AI定制个性化的护肤方案，包括产品推荐和使用顺序。|

Others are asking
怎样构建一个自己专业的AI小模型
构建一个自己专业的 AI 小模型可以参考以下步骤： 1. 搭建 OneAPI：这是为了汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时了解如何白嫖大模型接口。 2. 搭建 FastGpt：这是一个知识库问答系统，将知识文件放入，接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答问题。如果不想接到微信，搭建完此系统就可以，它也有问答界面。 3. 搭建 chatgptonwechat 并接入微信，配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信，建议先用小号以防封禁风险。若想拓展功能，可参考 Yaki.eth 同学的教程，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 部署和训练自己的 AI 开源模型的主要步骤如下： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，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，并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，并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。 大模型的构建过程包括： 1. 收集海量数据：像教孩子成为博学多才的人一样，让模型阅读大量的文本数据，如互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等。 2. 预处理数据：清理和组织收集到的数据，如删除垃圾信息，纠正拼写错误，将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构：为模型设计“大脑”结构，通常是一个复杂的神经网络，如使用 Transformer 架构。 4. 训练模型：让模型“阅读”提供的数据，通过反复尝试预测句子中的下一个词等方式，逐渐学会理解和生成人类语言。
2025-01-29
有没有好用的ai表格推荐
以下为一些好用的 AI 表格工具推荐： 6 月访问量排名： 1. Highcharts：表格工具，6 月访问量 235 万，相对 5 月变化 0.389。 2. Fillout.com：表格工具，6 月访问量 186 万，相对 5 月变化 0.147。 3. Coefficient：表格工具，6 月访问量 46 万，相对 5 月变化 0.251。 4. Numerous.ai：表格工具，6 月访问量 41 万，相对 5 月变化 0.087。 5. SheetGod：表格工具，6 月访问量 31 万，相对 5 月变化 0.033。 6. GPTExcel：表格工具，6 月访问量 25 万，相对 5 月变化 0.364。 7. 酷表 ChatExcel：表格工具，6 月访问量 18 万，相对 5 月变化 0.159。 8. GPT Workspace：表格工具，6 月访问量 17 万，相对 5 月变化 0.213。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，6 月访问量 12 万，相对 5 月变化 0.314。 10. Ajelix AI Excel Tools：表格工具，6 月访问量 10 万，相对 5 月变化 0.145。 4 月访问量排名： 1. ：表格工具，4 月访问量 175 万，相对 3 月变化 0.036。 2. Highcharts：表格工具，4 月访问量 127 万，相对 3 月变化 0.257。 3. Numerous.ai：表格工具，4 月访问量 73.4 万，相对 3 月变化 0.911。 4. Coefficient：表格工具，4 月访问量 69 万，相对 3 月变化 0.213。 5. GPTExcel：表格工具，4 月访问量 37 万，相对 3 月变化 1.139。 6. Rows AI：表格工具，4 月访问量 34 万，相对 3 月变化 0.115。 7. SheetGod：表格工具，4 月访问量 26 万，相对 3 月变化 0.016。 8. AI Excel Bot：表格工具，4 月访问量 25.3 万，相对 3 月变化 0.103。 9. OpenAI in Spreadsheet：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.091。 10. GPT Workspace：表格工具，4 月访问量 17 万，相对 3 月变化 0.189。 关于 Excel 的 AI 功能，目前有以下几种工具和插件可以增强 Excel 的数据处理和分析能力： Excel Labs：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。 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。 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进行数据分析和生成 Excel 公式。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，可生成公式、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，随着技术发展，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数据处理的智能化水平。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-29
现在最好的AI大模型
目前较为出色的 AI 大模型包括： 1. GPT4（免费可用）：是 OpenAI 在深度学习规模扩大方面的最新里程碑，是一个大型多模态模型，在各种专业和学术基准测试中表现出与人类相当的水平。 2. Midjourney v5（免费）：具有极高的一致性，擅长以更高分辨率解释自然语言 prompt，并支持像使用 tile 这样的重复图案等高级功能，能生成令人惊叹的逼真 AI 图像。 3. DALL·E 3（免费可用）：代表了生成完全符合文本的图像能力的一大飞跃，能轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）：是一个具有 73 亿参数的模型，在所有基准测试上超越了 Llama 2 13B，在许多基准测试上超越了 Llama 1 34B，在代码任务上接近 CodeLlama 7B 的性能，同时在英语任务上表现良好。 此外，在主要的大语言模型方面： 1. OpenAI 系统：包括 3.5 和 4.0 版本，3.5 模型在 11 月启动了当前的 AI 热潮，4.0 模型功能更强大。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合，通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型。 2. 谷歌：一直在测试自己的人工智能 Bard，由各种基础模型驱动，最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 3. Anthropic 发布了 Claude 2，其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口。
2025-01-29
本网站都有哪些讲Ai量化炒股的学习资料
很抱歉，目前本网站没有关于 AI 量化炒股的学习资料。
2025-01-29
35岁java后端开发如何转型AI开发
对于 35 岁的 Java 后端开发人员转型 AI 开发，以下是一些建议： 1. 利用固定格式文档结合 AI 进行代码开发时，要强调组员的主观能动性，让他们自主设计，组长负责引导和经验分享。文档并非唯一最佳方式，可尝试用简短描述或 Prompt 辅助代码生成。在 AI 编程中，设计非常重要，模块化低耦合设计和清晰的上下文对代码生成效果尤为关键。参考链接： 2. 借助 AI 编程工具（如 Cursor），熟悉 LLM 原理，探索复杂 Prompt 和定制化规则。开展 LLM 相关的 Side Project（如翻译工具、AI 对话应用等），通过实践快速掌握技能。将 AI 当老师，边做边学，获取即时反馈，持续提升。核心建议是行动起来，找到正反馈，坚持使用 AI 辅助编程。参考链接：
2025-01-29
如何让ai写一篇很好的文学理论 论文
以下是关于如何让 AI 写一篇好的文学理论论文的相关内容： 首先，过度追求模型的正面描述和对齐人类价值观可能会带来问题。比如在文学创作中，道德过度正确和大量正面描述实际上是一种“对齐税”，会让模型变得愚蠢。像生成的游戏中主人公全是幸福人生，这样的故事缺乏冲突，人物单薄，不好看。而且全乎正确的道德和完美的正面在现实世界中并不存在，纵观文学史，伟大的文学作品几乎没有全是正面描述的，因为人类的心灵与生活极为复杂，痛苦、绝望和悲伤也是生命体验的一部分，只有正面的故事很难获得共鸣。 其次，好的文字能引起人的生理共鸣与情绪。人们在感受到好文字时，往往有一种被击中、头皮发麻的感觉。共鸣是文学的基础，有共鸣才有读者，有读者才有文学。文学映照的是人类相同的渴望与恐惧，人类之间的共性大于差异。对于像 GPT 这样的大语言模型，其预训练数据量大且丰富，储存了人类几乎所有可能的生命经验，理应能够学会引发人类的共鸣与情绪。 最后，在实际操作中，对于处理文本特别是 PDF，Claude 2 表现出色。可以将整本书粘贴到 Claude 的前一版本中取得不错的结果，新模型更强大。但需要注意的是，这些系统仍会产生幻觉，若要确保准确性，需检查其结果。
2025-01-29
在中国国内，AI编程最好的解决方案
在中国国内，以下是一些关于 AI 编程的较好解决方案： 1. 字节发布的全新 AI IDE：Trae。它具有免费无限量使用 Claude 的特点，但目前存在一些小问题，如无法及时调整 Prompt 模块等，不过随着产品的快速迭代有望得到修复。其官网为：https://www.trae.ai/ 。 2. MCP 理念：工具应适应 AI 的认知方式，让 AI 理解要做的事，然后自主寻找合适的工具和方法，而非按固定步骤执行。 3. 中国的一些模型在 LMSYS 排行榜上表现优异，如 DeepSeek、零一万物、知谱 AI 和阿里巴巴开发的模型，在数学和编程方面有出色表现。中国模型更注重计算效率，以弥补 GPU 访问限制，并有效利用资源。例如 DeepSeek 在推理过程中通过多头隐式注意力减少内存需求，改进 MoE 架构；零一万物更关注数据集建设。
2025-01-22
大模型应用解决方案
以下是关于大模型应用解决方案的相关内容： 零跑汽车基于百炼实现大模型落地零跑座舱 客户介绍：零跑汽车成立于 2015 年 12 月 24 日，是一家创新型的智能电动汽车品牌，拥有智能电动汽车完整自主研发能力，2023 年已位列新能源品牌销量前三。从 2017 年起，零跑汽车便与阿里云展开深度合作。近日，零跑汽车已对 OTA 功能完成大规模升级，携手阿里云首次在座舱场景中增加“语音大模型”功能，用于聊天、基础知识问答、文生图等场景，提升用户驾驶体验。 阿里云的解决方案： 接入通义大模型实现开放式语音交互：改变了传统的固定形式的问答模式，支持用户与零跑智能座舱进行开放式语音交互（闲聊场景），进行自然、连贯的多轮对话，可秒级响应，同时结合企业知识库和互联网知识库，满足用户多元化的需求。 基于语音调用通义万相实现秒级作图：零跑采用语音助手调用云端通义系列大模型，帮助用户通用语音调用通义万相实现文生图换壁纸，实现秒级作图，提升娱乐互动；支持语音查找如何使用汽车功能、规划路径等功能，丰富用户操作体验；知识库内容覆盖了零跑全系汽车知识和其他汽车品牌开放领域的信息。 基于百炼构建大模型应用架构：基于百炼平台，零跑汽车构建了开放、可扩展的大模型应用架构，基于统一的大模型底座，实现了零跑座舱大模型应用场景的快速扩展与迭代，降低大模型应用的创新门槛与成本。 RAG 提示工程（一）：基础概念 大语言模型应用于实际业务场景存在的问题： 知识的局限性：模型自身的知识完全源于训练数据，对于实时性、非公开或离线的数据无法获取。 幻觉问题：大模型基于数学概率的文字预测，存在提供虚假、过时或通用信息等问题。 数据安全性：企业担心数据泄露，不愿将私域数据上传第三方平台训练。 RAG 的优势：可以让大模型从权威、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息，更好地控制生成的文本输出，用户可深入了解 LLM 生成结果的过程。并且，RAG 可以和微调结合使用，两者并不冲突。 七大行业的商业化应用 企业解决大模型落地难问题： 算力方面：国产芯片在软件适配度、稳定性方面不足，与英伟达显卡解耦能力弱。可以从协同化、模型小型化、再训练、融合计算四方面来解决算力矛盾问题。 价格方面：训练成本高、数据筛选难度大，千亿参数模型报价高昂，让很多客户望而却步。垂直大模型的数据生成规模小、场景易用、Chat 思维能力高。
2025-01-12
怎样利用自己现有的培训文档，制作一个AI agent可以担任系统分析员的工作，从文档中抽丝剥茧找出系统问题的根本原因和解决方案？
目前没有相关的培训文档内容可参考。但一般来说，要利用现有的培训文档制作一个能担任系统分析员工作的 AI agent 并从文档中找出系统问题的根本原因和解决方案，您可以考虑以下步骤： 1. 对培训文档进行详细的梳理和分类，提取关键信息，例如系统常见问题的特征、根本原因的类型以及可能的解决方案模式。 2. 利用自然语言处理技术，对提取的信息进行标注和训练，使 AI agent 能够理解和识别这些模式。 3. 设计有效的交互方式，让用户能够向 AI agent 清晰地描述系统问题，以便它能够准确地匹配和应用所学知识。 4. 不断测试和优化 AI agent 的性能，根据实际应用中的反馈，调整训练数据和算法，提高其准确性和实用性。
2025-01-10
人工智能在中小学教育中的解决方案
以下是人工智能在中小学教育中的一些解决方案： 课程内容设计： 对于三年级的孩子，在讲解“什么是 AI”时，先与学生互动，倾听他们对 AI 的理解，再用学生能理解的语言引出概念，比如“简单地说，就是让计算机或机器能像我们人类一样思考和学习的技术”，旨在激发学生的兴趣和好奇心。 设计 Q&A 环节，例如： 询问学生最喜欢哪一个 AI 应用及原因。 探讨 AI 能不能替代人类的艺术家或者作家，引导学生思考人类创造力与机器效率之间的关系。 想象是否想要一个 AI 机器人朋友及希望它帮忙做什么，讨论友谊的意义和 AI 能否模拟人类情感互动。 假设 AI 可以帮忙完成家庭作业，希望它完成哪部分及原因，同时讨论依赖技术的潜在风险。 个性化学习计划： AI 可以大规模部署个性化的学习计划，为每个学生提供一个“口袋里的老师”，理解他们独特的需求，并回答问题或测试技能。例如，有像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用已经在做实时交流并给予发音或措辞反馈的语言教学。 学科学习辅助： 有像 Photomath 和 Mathly 这样的应用指导学生解决数学问题。 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 作业辅助： 像 Grammarly、Orchard 和 Lex 这样的工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。处理其他形式内容的产品如 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 您可以通过了解更多相关内容。
2024-12-30
我想做图片相似度比对，是否有解决方案
以下是关于图片相似度比对的一些解决方案： 在 Stable Diffusion 中，可以使用【X/Y/Z plot】脚本来做参数对比。将 X 轴设置为提示词相关性，取值范围是 1 30（每次增加 5）；Y 轴设置为重绘幅度，取值范围是 0 1（每次增加 0.2）。通过生成多张图片进行对比，发现提示词相关性在 6 11 中间为最佳，重绘幅度的大小可控制生成图与原图的相似度，如 0.4 时与原图较接近。还可以利用绘图功能进行局部修改，如增加红色眼镜、去掉衣服图案、更换人物头部等。 对于 MJ 绘图，加上简单的相机参数和写实风格，使用 MJ v 6.0 绘图，可根据需求调整图片比例。 图片裁剪可使用 PS 等工具，选择能完整分割所需部分的图片。 使用 InsightFaceSwap 处理图片时，输入“/saveid”上传原图，换脸操作输入“/swapid”，选择效果较好的图片，但注意插件每日免费使用次数。 最后利用 PS 把处理好的图片拼接回来。
2024-12-25
有做企业工作助手智能体的解决方案吗？结合企业内部数据+外部市场环境，做企业工作助手和客服助手
以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案： 职业规划导师（校招版）： 职业趋势分析：基于最新市场数据和行业报告，协助分析自身专业或职业的前景，了解未来职业趋势。 技能评估与提升：通过测评工具评估当前职业兴趣，提供针对性学习资源和课程建议，提升专业技能。 职业匹配与推荐：根据兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化职业建议。 职业发展规划：结合个人情况和市场需求，制定详细的短、中、长期职业发展计划，帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路： 利用企业已有的知识积累，结合大模型的能力，为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题，确保回答的准确性和一致性，必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服，在智能助手无法解决问题时，用户可快速转接，确保问题及时解决，提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具，拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索： 目的：训练公司自有数据，让机器人提供客服功能；将机器人与企业微信绑定提供客服功能；进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具：字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具，需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验：扣子画小二智能小助手：https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ；B站公开视频
2024-12-21
如何从零到一学习LLM上层AI应用开发
从零到一学习 LLM 上层 AI 应用开发，您可以参考以下步骤： 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础： 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理： 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调： 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署： 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习： 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态： 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 以下是一些相关的学习资源： 面向开发者的 LLM 入门课程： 提示工程指南： LangChain🦜️🔗中文网，跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发： LLMs 九层妖塔： 在课程方面，欢迎来到针对开发者的 AIGPT 提示工程课程。该课程将分享软件开发最佳实践的提示，涵盖常见用例，包括总结、推理、转换和扩展，并指导使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中，大体上有基础 LLM 和指令调整后的 LLM 两种类型。基础 LLM 已训练出根据文本训练数据预测下一个单词，通常在大量数据上训练，以找出接下来最有可能的单词。
2025-01-28
我需要能辅助我做股票研究的AI应用
以下是一些可能辅助您做股票研究的 AI 应用： 1. 东方财富网投资分析工具：利用 AI 技术分析金融市场数据，为投资者提供投资建议和决策支持。例如根据股票的历史走势和市场趋势，预测股票的未来走势。 2. 博主林亦 LYi 的《AI 炒股？我开了一家员工全是 AI 的公司，自动帮我炒股》：在某种程度上实现了多 Agent 协作的能力。 目前 AI Agent 应用大多集中在 2B 场景，面向个人消费者的产品较少。一方面高度智能化的 Agent 能力需要打磨，概念落地还有距离；另一方面 AI 和娱乐消费诉求的结合几乎没有，其主要带来的是生产方式变革和效率变革。个人消费者方向，目前只看到“私人助理”场景。
2025-01-25
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
AI在国际贸易上的应用
以下是 AI 在国际贸易上的一些应用相关资料： 世界经济论坛发布的白皮书《生成式 AI 与国际贸易分析》探讨了 AI 对国际贸易的影响。 美国国际开发署（USAID）的《AI 在全球发展中的 PLAYBOOK》。 此外，英国在 AI 监管方面的国际策略包括： 继续推行包容的、多利益相关方的方法，例如支持其他国家实施支持包容性、负责任和可持续人工智能的法规和技术标准。 确保有效的国际技术标准在更广泛的监管生态系统中发挥作用，以支持跨境贸易，减少贸易技术壁垒，增加市场准入。 在多边合作中，利用各论坛的优势、专业知识和成员资格，确保为全球 AI 治理讨论增加最大价值，并与民主价值观和经济优先事项相关。 同时，英国的 AI 监管框架强调协作、适度和适应性，以与国际方法充分对齐，最大化市场准入和商业机会，且形成反馈循环的重要部分，理解该制度的运行情况及如何迭代。
2025-01-25
python现在能和ai软件怎么结合应用
Python 与 AI 软件可以通过以下方式结合应用： 1. 安装编程助手插件，如 FittenAI 编程助手或灵码 AI 编程助手： 安装 Python 的运行环境，可参考 。 对于 FittenAI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成后左侧会出现插件图标，注册登录后即可开始使用。使用时，按下 Tab 键接受所有补全建议，按下 Ctrl+→键接收单个词补全建议；通过点击左上角工具栏中的 Fitten Code–开始新对话打开对话窗口进行 AI 问答；在 Fitten Code 工具栏中选择“Fitten Code生成代码”，然后在输入框中输入指令即可自动生成代码；选中需要进行翻译的代码段，右键选择“Fitten Code–编辑代码”，然后在输入框中输入需求即可完成代码转换；Fitten Code 能够根据代码自动生成相关注释。 对于灵码 AI 编程助手，安装步骤为点击左上角的 FileSettingsPluginsMarketplace，安装完成插件会提示登录，按要求注册登录即可，使用上和 Fitten 差不多。 2. 如果希望更深入地结合应用，最好体系化地了解编程以及 AI 知识，至少熟悉以下内容： Python 基础：包括基本语法（如变量命名、缩进等）、数据类型（如字符串、整数、浮点数、列表、元组、字典等）、控制流（如条件语句、循环语句）、函数（定义和调用函数、参数和返回值、作用域和命名空间）、模块和包（导入模块、使用包）、面向对象编程（类和对象、属性和方法、继承和多态）、异常处理（理解异常、异常处理）、文件操作（文件读写、文件与路径操作）。
2025-01-25
ai在营销方面的应用
以下是 AI 在营销方面的应用： 1. 营销 AI 产品： Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。 2. 生成式人工智能在营销中的改变： DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告，如亨氏使用番茄酱瓶的图像论证“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销售酸奶品牌，Stitch Fix 服装公司使用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化，美泰使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。 3. 2025 年数字营销趋势中的 AI 驱动营销： AI 将继续成为未来数字营销的基石，但使用需要具备战略性和明确目的，以确保品牌真实性，应追求提升用户体验。 预计到 2025 年，全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元。采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高了 35%，广告成本减少了 20%，显示出 AI 在提升效率和成本优化方面的作用。 以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-24