我能不能用人工智能做一个二手车批发的APP，让车商能在里面自由批发车辆，这个APP要异于常规APP，具备人工智能？

以下是一些具有 AI 功能的国内 APP： 1. QQ 音乐：拥有 AI 音乐分类器，使用机器学习和音频处理技术，市场规模达数亿美元。能自动分类音乐，方便用户查找和管理，例如按照风格、歌手、年代等分类，用户想听流行音乐时，点击流行音乐分类即可找到相关歌曲。 2. 科沃斯扫地机器人：具备 AI 家居清洁机器人调度系统，运用机器学习和物联网技术，市场规模达数十亿美元。可优化家居清洁机器人的工作安排，提高清洁效率，比如在电量不足时自动返回充电，然后继续未完成的清洁任务。 3. 东方财富 APP：包含 AI 金融风险评估工具，采用数据分析和机器学习技术，市场规模达数十亿美元。能够帮助金融机构评估风险，做出更明智的决策，例如根据股票的历史数据和市场趋势评估股票的风险程度。 4. 马蜂窝 APP：设有 AI 旅游景点解说系统，借助语音识别和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。可为游客提供景点解说服务，丰富旅游体验，比如用户在参观故宫时，APP 可以自动播放故宫的历史介绍和景点讲解。 5. WPS 文档翻译功能：是 AI 办公文档翻译工具，运用自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。能够快速翻译办公文档，提高工作效率，例如用户需要将一份中文报告翻译成英文，只需点击翻译按钮，即可快速得到翻译结果。 6. 美丽修行 APP：构建了 AI 美容护肤产品推荐平台，使用数据分析和自然语言处理技术，市场规模达数亿美元。能根据用户肤质推荐适合的美容护肤产品，例如根据用户的油性皮肤，推荐控油、保湿的护肤品。 7. 360 儿童手表：配备 AI 儿童安全监控系统，通过图像识别和机器学习技术，市场规模达数亿美元。可以保障儿童安全，让家长放心，比如当孩子走出安全区域时，手表会自动向家长发送警报。 8. 汽车之家 APP：拥有 AI 汽车保养提醒系统，利用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。能够提醒车主及时进行汽车保养，例如当汽车行驶到一定里程时，APP 会推送保养提醒信息。 9. 智联招聘 APP：设有 AI 招聘筛选工具，运用自然语言处理和机器学习技术，市场规模达数亿美元。可以帮助企业快速筛选简历，提高招聘效率，例如企业招聘程序员，APP 会筛选出有相关技术经验和技能的简历。 10. 贝壳找房 APP：包含 AI 房地产评估系统，采用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。能够准确评估房地产价值，为买卖双方提供参考，比如用户想出售房屋，APP 可以给出一个合理的价格区间。 11. 腾讯游戏助手：具备 AI 游戏角色生成器，借助图像生成和机器学习技术，市场规模达数亿美元。可为游戏开发者生成独特的游戏角色，例如在一款角色扮演游戏中，生成不同外貌、性格和技能的角色，增加游戏的趣味性。 12. 墨迹天气 APP：设有 AI 天气预报助手，运用数据分析和机器学习技术，市场规模达数亿美元。能够提供精准的天气预报和气象预警，例如为用户提供准确的温度、湿度、风力等信息，同时还能提供暴雨、台风等气象预警，帮助用户合理安排出行和生活。

以下是为您整理的关于老照片修复的相关内容： 老照片修复可以利用 AI 技术实现。在手机端，您可以通过以下步骤和方法进行操作： 1. 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够的情况下放大图片。 2. 在 PS 里进行角度调整和照片裁切，然后使用特定步骤上色。对于复杂的照片，可只给场景方向，让 AI 自行决定颜色。 3. 利用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，具体可参考相关文章。 4. 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan。 此外，图像放大修复是 AI 绘画领域的重要部分，其应用场景广泛： 1. 旧照片重现清晰，让模糊的旧照片保留珍贵回忆。 2. 人像高清修复，用手机也能拍摄出高清大片，提升照片质量。 3. 图像分辨率可无限扩大且不失真，如马斯克原始图像可多次采样放大提升分辨率。 目前不太明确是否有专门的老照片修复手机端 APP，但您可以通过上述方法和技术在手机上进行相关操作。

以下为一些 AI 医疗相关的 APP 或网站： 微医 APP：是一个 AI 医疗健康管理平台，使用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能管理用户健康数据，提供健康建议，例如根据用户的慢性疾病风险，提供饮食、运动和用药建议。 腾讯觅影：作为 AI 医疗影像分析平台，运用数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它能够分析医疗影像，辅助医生诊断，比如检测肺部结节、乳腺病变等，提高诊断效率和准确性。 平安好医生 APP：其中包含 AI 医疗诊断辅助系统，借助数据分析、机器学习技术，市场规模达数十亿美元。它可以辅助医生进行疾病诊断，提高诊断准确性，用户上传症状描述和检查报告后，系统能给出初步的诊断建议和治疗方案。

在 AI 领域，开发一个完整的软件项目是可行的，但这需要综合考虑多个因素，如项目的规模、功能需求、技术难度以及开发团队的能力等。 关于将现有的 Vue2 开发的 Uniapp 项目转成 Vue3，理论上是可以实现的，但这是一个具有一定复杂性和挑战性的任务。需要对 Vue3 的新特性和语法有深入的了解，并且对原项目的架构和代码有清晰的把握。在转换过程中，可能需要处理诸如组件的迁移、API 的变化、依赖库的兼容性等问题。

以下是一些可能满足您需求的 App 选项： 1. WaytoAGI 网站： 提供和 AI 知识库对话的功能，您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 集合了精选的 AI 网站，方便您按需求找到适合的工具。 有精选的 AI 提示词，可复制到 AI 对话网站使用。 会将每天知识库的精华内容呈现给大家。 2. 阿里千问模型：可以作为 AI 模型用于问答机器人的配置。 在配置问答机器人时，需要注意模型、提示词和知识库的协同作用。模型就像拥有无穷智慧的人，提示词能设定其角色和专注技能，知识库则如同工作手册，为其提供特定项目的详细信息。

Cursor 是一款很好用的工具，具有以下优点： 1. 它是对话式的编程工具，集代码编写、报错调试、运行于一体，可在一个页面里丝滑实现，且以对话方式进行，能消除学习代码的恐惧感。 2. 让小白可以无压力入门代码，解决实际问题，也能提高专业程序员的效率。 3. 基于 VS code 开发，是目前使用体验最好的 AI coding IDE，不具备代码能力的人通过自然语言描述能快速开发一些项目。 4. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面，几乎一模一样，还深度集成了 gpt 等大模型，无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 5. 体量小，启动快，编程效率高。 然而，Cursor 也有一些局限性： 1. 比较适合简单、原型类的项目，当应用比较复杂和商业化时，会比较困难，需要考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。 2. 代码编写只是开发中的一环，程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块，而且大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug，产生一个新 bug 的情况。 总的来说，对于不会写代码的人，Cursor 可以帮助他们入门和开发一些简单的项目，但不能完全替代专业程序员。目前 Cursor 新账号有 2 周 pro 体验，成本为 0，值得一试。它支持多种语言，如 python、java、C等，在国内可以直接使用，还提供了 3 种订阅模式。

以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。

对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。

目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面，有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类，在类似条件再次触发时，可能会判断形成某一动机是大概率事件，进而通过长期模仿训练而产生动机。并且，如果让数字克隆体可以交流、融合，形成群体智能，也可能促使其产生自主意识。 另一方面，按照一些专家的预测，当 AI 变得比人类更聪明，达到奇点时，机器可能会具有自我意识和超级智能，届时我们对机器意识的概念将有重大转变，可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之，关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。

人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面，它会带来一些负面影响，比如对劳动力市场产生重大影响，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢，人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望，人工智能将放大这种能力，社会将重新进入不断扩张的世界，专注于正和游戏。 另一方面，在未来几十年，我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物，但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变，而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具，添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情，最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队，实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力，能实现共同繁荣，改善世界各地人民的生活。 然而，单纯的繁荣不一定带来幸福，但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能，最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上，我们既要乐观探索其无限可能，也要谨慎警惕潜在风险，才能与 AI 和谐共舞，共同创造美好未来。

以下是为您提供的关于全球人工智能治理报告中相关议题的内容： 在“Model Evaluation for Extreme Risks”这一议题中： 认识理解：该议题强调了模型评估在应对极端风险以及在模型的训练、部署和安全方面做出负责任决策的重要性，并详细探讨了网络攻击、欺骗、说服与操纵、政治策略、武器获取、长期规划、AI 开发、情景意识以及自我传播等十个主要风险。 研究方向：深入研究如何更精准地评估模型在极端风险场景下的表现，以及如何基于评估结果优化模型的训练和部署策略，以降低潜在风险。 未来：随着 AI 技术的广泛应用，对于极端风险的模型评估将越发重要，有望形成更加完善和严格的评估标准和方法，以保障 AI 系统的安全可靠运行。 由于您没有明确指定具体的一个议题，以上仅为示例，您可以补充更具体的需求，以便为您提供更精准的回答。

以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。

以下是关于您能否用 AI 做一个实时交流社群的相关信息： AI 音乐方面： 存在 AI 音乐共建者的社群。 使用方式：文档中可贴喜欢的音乐或投稿教程，定期组织音乐交流会，社群中可实时交流音乐相关创作作品和经验分享。 加入条件：至少有一首以上的 AI 音乐作品，添加 AAAAAAAJ 备注音乐。 近期活动：「在线音乐会」网友出题，现场生音乐（时间待定）；「Reaction」收集 AI 音乐，大家一起欣赏，记录听到意想不到的好听的歌的反应（时间待定）。 有趣的音乐可贴在文档下方，持续收集中。 Inworld AI 方面： 使 NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 特点和功能： 实时语音：使用内置语音设置进行最小延迟，可配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，或使用第三方服务创建自定义和克隆语音。 “Contextual Mesh”功能：定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：可配置 NPC 对话方式，适应不同年龄级别游戏。 知识：输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识。 玩家档案：收集玩家信息，让 NPC 在互动时考虑。 关系：配置角色关系流动性，创建不同关系的角色。 第四堵墙：确保角色只从其世界中的知识获取信息，创建更沉浸的体验。 可与各种游戏引擎（如 Unity、Unreal Engine 等）和其他游戏开发工具无缝对接，帮助品牌创建交互性强的 AI 角色，无需编码。

在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。

以下是为您整理的相关信息： 目前有一些工具和方法可以满足您的需求。例如： 1. 在“让机器理解世界/GPT 时代人类再腾飞·译者序”中提到，人类要学会深刻理解 AI 系统的工作方式与它的边界，AI 可以作为伙伴帮助我们充分发挥潜力。 2. 7 月 16 日 Jimmy Wong &吕立青的相关内容中，提到可以通过输入端输入不同模态的内容，包括音频、文本、视频等并消化，在输出端借助自己的知识或让 AI 助理基于收藏或保存的知识点来完成某些事情，如写文章、输出代码等。 3. 在“VIRTUAL”中，提到可以用 AI 搜索引擎如 felo.ai/search 搜索并归纳内容，用 AI 可视化工具 napkin.ai 转成图示。还提到可以像编程一样预先写好咒语（prompts），将日常工作中固定输入输出的部分写成“智能体”并不断迭代优化。很多 AI 网站都可以创建“智能体”，您可以手搓各种机器人为您工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等，还能设置“常用语”“小助手”“bot”，如 Kimi.ai 。 综合来看，目前有多种方式和工具可以帮助您实现将资料汇总并成为智能助理的需求。

AI 能为您做很多事情，以下是一些常见的应用场景和具体的做事方式： 写作方面： 草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。您只需给出提示，经过练习，能让写作效果更好。 让 AI 改进您的文本内容，或给出针对特定受众的更好建议，还能要求它以不同风格创建多个草稿，使内容更生动、添加例子，激发您创作出更出色的作品。 把没时间做的任务交给 AI，比如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 当您在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能帮助您保持动力。 医疗保健领域： 医学影像分析，辅助诊断疾病，如分析 X 射线、CT 扫描和 MRI 等医学图像。 加速药物研发，包括识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。 提供个性化医疗，分析患者数据为每个患者制定个性化治疗方案。 控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。 金融服务领域： 识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 评估借款人的信用风险，辅助金融机构做出贷款决策。 分析市场数据，帮助投资者做出明智的投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 零售和电子商务领域： 分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果，提供个性化购物体验。 根据市场需求动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解答客户问题。 制造业领域： 预测机器故障，避免工厂停机。 检测产品缺陷，提高产品质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 交通运输领域：（具体应用未详细说明）

以下是一些能够帮助阅读的 AI 相关内容： 小七姐提到，若想让 AI 像“樊登读书”或“得到”那样讲书，可设计一个“书籍阅读助手”的 Prompt，将通用读书方法论复刻其中，并根据不同类型书籍测试优化迭代。若想让 AI 在“选书”和“督促读书”环节起作用，可做一个“催我读书”的 Prompt，重点研究选书和激励效果。若侧重读完书后的知识内化，要研究读书效率和信息转化，注重结构化信息能力及有效记忆存储和调取。 一泽 Eze 推荐按照教程给自己定制一个稍后读 AI 智能体来自动管理阅读计划。他在学习 AI 时，因新内容多来不及看，起初将文章丢进微信文件传输助手，但出现分不清阅读状态和遗忘收藏原因等问题。调研常见稍后读解决方案后，发现它们存在与个人知识管理体系不合或步骤复杂等不足，于是想到定制 AI 稍后读助手来摆脱归纳工作，自动整理阅读清单并按个人兴趣推荐阅读计划。

大语言模型对大学生有以下帮助： 1. 模拟故事情景代入角色：通过心智理论推理出每个角色的知识和信念，得出可能的回答，有助于小说家写出更丰富的人物心理和精彩对话，设计更灵活逼真的情节细节。 2. 理解模型中的 Encoder：Encoder 是模型的编码器部分，负责对输入的文本序列进行编码，获取其对应的语义表示。具有词嵌入、位置编码、注意力机制、层叠编码、上下文建模等关键作用，是大型语言模型的核心部件，对于提取和建模输入序列的语义信息至关重要。 3. 转换类应用：擅长将输入转换为不同格式，如语言翻译、拼写和语法矫正、格式转换等，使转换过程更简单高效，提供更好的文本相关应用体验。例如可以将英文文本翻译成西班牙语，识别文本所属语言等。