态势感知、流量分析的AI开源项目有哪些

以下是为您提供的一些论文相关的 AI 提示词示例： 1. 对于法律文章写作： 敕令法律文章撰写 author:叁随道人 version:1.0（20240626） language:中文 2. 对于一般性的论文写作： 这意味着您不能期待设计一个完美的提示词，然后 AI 百分百给到您一个完美的符合要求的答案，中间不能有谬误，否则就是一个需要修复的“BUG”。您要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”，真正的成果需要在你们的对话中产生，您也需要在对话中来限缩自己思维中的模糊地带。 现在大多数人（包括各个大厂的提示词工程师们）基本上都还抱着前 AI 时代的“机器编程”思路来进行 AI 的“自然语言编程”。对于想要尝试 AI 的朋友们，建议多给到 AI 几轮对话修正的余地，不要期望输入一次提示词 AI 就能给到您想要的东西，毕竟很多时候其实您自己刚开始也不知道自己想要什么。 3. 对于文生图相关的论文： 英文为:,drawing,paintbrush 。括号和:1.2,都是用来增加权重的,权重越高在画面中体现越充分,同样提示词的先后顺序也会影响权重。 反向提示词：NSFw,,(toomany finger

以下是一些使用 AI 创建自己网站的建议和推荐： Bard 建议使用“给 AI 下具体设计任务”的方式，而不是简单地“要求 AI 直接输出内容”。这可以让 AI 更好地发挥创造力，同时也便于人类对最终输出进行检查和修改。 设计网站 logo 时，应保持简单易记，使用相关符号或图标，选择与技术和信任相关的颜色（如蓝色、绿色、白色），使用一致的字体，并获取他人的反馈。 利用 AI 创建网站时，通过与 AI 交互输入需求可快速创建网站，发布后会获得网址。 代码下载后可能复制容易但修改不易，有的工具可选中特定版块修改，有的则需整体重写。 网站修改的方法如通过浏览器开发者工具修改 logo，可替换图片或删除后上传同名图片。 推荐的网页原型图生成工具包括： 即时设计：https://js.design/ ，是一款可在线使用的「专业 UI 设计工具」，为设计师提供更加本土化的功能和服务，相较于其他传统设计工具，更注重云端文件管理、团队协作，并将设计工具与更多平台整合，一站搞定全流程工作。 V0.dev：https://v0.dev/ ，Vercel Labs 推出的 AI 生成式用户界面系统。每个人都能通过文本或图像生成代码化的用户界面。它基于 Shadcn UI 和 Tailwind CSS 生成复制粘贴友好的 React 代码。 Wix： ，是一款用户友好的 AI 工具，可让您在没有任何编码知识的情况下轻松创建和自定义自己的网站，提供广泛的模板和设计供您选择，以及移动优化和集成电子商务功能等功能。Wix 建站工具通过拖放编辑、优秀模板和 250 多种 app，能帮助不同领域的用户创建所有种类的网站。 Dora：https://www.dora.run/ ，使用 Dora AI，可以通过一个 prompt，借助 AI 3D 动画，生成强大网站。支持文字转网站，生成式 3D 互动，高级 AI 动画。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

AI 与 SaaS 的结合具有以下特点和影响： 1. 像 Microsoft 推出的 Copilot 产品升级，如 Copilot Team 与 Studio，能让 Agent 融入企业内部，实现自动化的会议记录和日程安排，还能设计组织内部自动化流程，帮助操作办公软件。这表明软件应用范式已转移，AI Agent 成为新 SaaS。 2. 对于生成式 AI 对 SaaS 生态的影响，起初认为大公司不会受到太大冲击，因为初创公司和大公司各有优势，初创公司机会在于瞄准可自动化工作领域。但现在不确定是否低估了“AI 原生”的巨大潜力。 3. 二十年前传统软件公司对 SaaS 崛起的态度与如今对 AI 变革的态度可能类似。SaaS 带来了业务模式的全面变革，包括开发方式、市场策略和商业模式的转变，只有极少数传统公司成功转型。 4. OpenAI 的目标明确为 all in AGI，商业模式为 SaaS，直接提供 API，接口设计内部决定，按使用付费。其在一些产品上如 ChatGPT Plus、与第三方插件结合等方面的处理方式较为简单直接。

AI（Artificial Intelligence，人工智能）和 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）有以下区别： 1. 能力范围： AI 通常指的是弱人工智能（ANI，Artificial Narrow Intelligence），它只能完成特定的任务，如智能音箱的语音交互、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等。 AGI 则能够做任何人类可以做的事情。 2. 发展程度： ANI 已经取得了巨大的发展。 而 AGI 目前还没有取得巨大的进展。 3. 模型目的和底层数据量： 以往的 AI 被视为“工具”，而 AGI 更像是“大脑”。 OpenAI 主张的 AGI 模型，如 GPT 系列，致力于成为“世界模型”，将世界上所有的知识压缩到模型里，其底层数据量巨大，正在接近全人类所有数据的量级。

AI 具有广泛的应用和能力，但并非无所不能。以下是 AI 能够做到的一些方面： 在医疗领域，AI 可以辅助疾病的预测、诊断和治疗，例如通过训练神经网络预测蛋白质结构，从而推进结构生物学的发展，帮助预防抗生素耐药性、推进疾病研究以及加速对抗塑料污染。 在科学研究方面，AI 能够促进科学发现，例如用于拼凑出首张距离地球 5500 万光年的黑洞图像，还能解决长期困扰科学家的蛋白质折叠难题。 在医疗检测方面，AI 有助于提高疾病检测效率，如应用于乳腺癌筛查，使更多患者能更快接受筛查，让临床医生有更多时间为患者服务并提供更快速的治疗。 在农业领域，AI 机器人可以提高农业生产效率。 然而，对于一些终极问题，答案不可避免且坚决是否定的。但这并不意味着 AI 不能重要地帮助科学进步，例如在非常实用的层面上，语言模型可以为计算功能提供新的语言接口，并通过其知识提供高水平的“自动完成”，辅助科学工作中的“传统答案”或“传统的后续步骤”。

目前关于 AI 编程的 AI Rules 主要有以下内容： 在字节发布的全新 AI IDE Trae 中，由于其过于智能，有时难以控制其立即执行任务，且目前没有全局 AI Rules 的设置，需要用“”来引入规则。 在进行 AI 编程时，应遵循一定的准则。例如，能不编程尽量不编，优先寻找线上工具、插件、本地应用等现成的解决方案，先找现成的开源工具和付费服务，最后再考虑自己编程，且编程时要以终为始，聚焦目标。 在 Trae 中，可以新建一个文件“AI Rules”，将相关规则代码复制进去并保存。在与 AI 沟通需求时引入该文件，AI 会按照规则进行开发。同时，AI 生成的代码可能存在随机性和错误，需要花费时间调试 Bug，可以通过终端、测试网页功能时的“F12”等方式查看报错信息并修复。

以下是一些支持会议语音识别并转为总结、思维导图的开源项目： 1. 熊猫大侠： 基于 COW 框架的 ChatBot 实现。 支持多端部署，可接入个人微信、微信公众号、企业微信应用。 具备基础对话功能，支持私聊及群聊的消息智能回复，多轮会话上下文记忆，支持 GPT3、GPT3.5、GPT4、文心一言模型。 支持语音识别，可识别语音消息，通过文字或语音回复，支持 azure、baidu、google、openai 等多种语音模型。 支持图片生成和图生图，可选择 DellE、stable diffusion、replicate、Midjourney 模型。 拥有丰富插件，支持个性化插件扩展，已实现多角色切换、文字冒险、敏感词过滤、聊天记录总结等插件。 Tool 工具能与操作系统和互联网交互，支持最新信息搜索、数学计算、天气和资讯查询、网页总结，基于实现。 可通过上传知识库文件自定义专属机器人，作为数字分身、领域知识库、智能客服使用，基于 LinkAI 实现。 项目地址 项目地址 2. 阿里云百炼大模型平台： 具备对话分析能力，可根据对话内容生成标题和质检项等，结果以 JSON 结构呈现。 支持 API 调用，为实现企业级应用融合，可接入 API 将应用包装到工作流程链路中，满足企业数据安全隔离等需求。 支持图像生成，可通过 Flux 模型等生成图像，设置参数如正向提示词、负面提示词等。 支持文本生成，能生成小红书风格文案、朋友圈文案等各种营销文案，还能结合多模态模型创作歌曲。 拥有语音模型，包括语音合成和识别，可选择多种角色和自定义内容，对通用文字识别准确，对专有名词可微调识别。 支持视频处理，如影视传媒理解，能提取视频信息、分析爆点、生成字幕和思维导图等。 支持工作流串联，实时语音识别后可生成会议纪要，实现企业级应用中的工作流串联。 支持智能体应用的搭建与发布，工作流应用由多个节点组成，包括大模型节点、知识库节点、API 节点等，可实现意图分类和商品导购，还能进行文本转换兜底。 智能体应用创建有多种应用模板，可添加知识库，如客服话术知识库，能通过提示词和知识库数据进行智能客服问答。 支持多模态交互，包括语音交互和视频交互，语音交互可配置是否智能打断，视频交互需使用 VO 模型。 发布渠道有官方应用、钉钉机器人、微信公众号等，还有低代码开发平台，可快速创建 Web 应用。

以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具： 1. Jina 开源的网页内容爬取工具：Reader API 能从网址提取出核心内容，并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本，确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库（Python 语言）：在 crawlab 可以做到分布式爬取，非常高效。 3. GPT Crawler：主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中，为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，不使用 Python 自己的 request 库，而是使用 playwright 之类的浏览器，并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式，方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时，对于爬虫工具的选择，还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。

要做一个 AI 开源项目，以下是一些关键步骤和要点： 1. 明确项目目标和范围：确定您的 AI 开源项目要解决的具体问题和应用场景，以及项目的边界和功能。 2. 制定.cursorrules： 说明自己的身份和期望的技能：告诉 AI 您希望它具备的专业水准和技能。 明确项目任务：清晰地告知 AI 项目的具体目标和要求。 设定项目规则：包括代码规范、风格等，以保证代码的一致性和可维护性。 规划文件存放位置：便于代码的组织和查找。 指定使用的工具：如框架和库，确保项目的整洁和统一。 说明测试要求：让 AI 生成的代码具有可测试性，并主动编写测试用例。 提供参考资料：帮助 AI 基于最佳实践进行开发。 如有 UI 需求，明确相关要求。 3. 选择合适的技术和框架：例如 Fooocus 这样的图像生成开源项目，它内置多种风格，适合小白上手，且具有离线、开源、免费等特点，支持在多种操作系统上使用，并借鉴了稳定扩散和 Midjourney 的设计思想。 4. 考虑开源的角色和影响：从长远来看，开源模型的情况会变得复杂。对于具有高度能力的模型，如能够自主创办和建立大型科技公司或进行科学研究的模型，其是否开源会产生难以预测的后果。 总之，创建一个 AI 开源项目需要综合考虑多方面的因素，包括技术选型、规则制定、目标明确等，以确保项目的成功和可持续发展。

要完全本地化部署 DeepSeek 并使用您的文档、文本、图片等内容进行训练和微调，以下是一些相关的信息和步骤： 1. 模型训练与平台服务： 模型复现与微调：1:1 复现通常没问题，但理解细节并自行制作需要基础知识。有手把手教程、数据集等可帮助 1:1 复现，微调在特定领域可降低幻觉，参数量不变但权重变化。 训练模型的学习方法：先会用再学会训，从训的过程中倒推学习参数调整，这是以用导学的学习方法。 模型回答效果对比：微调后的模型在回答排列组合等问题时，思考前几乎无反馈，答案多为英文且格式稳定，但仍可能答错。 2. 平台服务介绍： 阿里云提供多种解决方案。 百炼是提供多种模型服务的 Maas 平台。 派平台是提供云服务的 PaaS 平台，二者在定位、服务内容和核心差异上有所不同。 3. 关于模型训练与数据集相关问题： 数据资源情况：默认提供公共数据训练集，百派平台能匹配模型和数据，通义开源了不少数据集。 多模态训练：多模态有自身标注方式，如视频拉框标注。 参数量变化：通常训练模型参数量固定，若想改变需改模型层，但可能要从头调。 本地微调框架：可使用 llama factory 等框架，需搭建并部署。 开源数据下载：可在 GitHub、hugging face、Mo Model Scope 等平台获取。 数据集转化：将文档资料转成数据集可先手动形成 SOP，再逐步自动化，初期需大量人力。 4. 本地部署介绍：讲解了如果拥有云服务器如何进行本地部署，以及满血版本地部署的实际情况。 5. 免费额度说明：在 freely.aliyun.com 可领取 500 元免费额度，但有使用限制，不能部署满血版和较大的增流模型。 6. 平台服务差异：介绍了 DLC、DSW 和 EAS 等模型部署平台服务的差别。 7. 模型蒸馏微调：会带着大家复现模型的蒸馏和微调，并讲解相关知识。 R1 模型的强化学习：通过强化学习，在训练过程中给予模型反馈，如路线规划是否成功到达终点、输出格式是否符合期望等，对正确路线增强权重，使做对的概率变高，导致思考逻辑变长。 R1 模型的蒸馏与微调：用 Deepseek RE Zero 蒸馏出带思考的数据，基于 Deepseek V3 微调，进行冷启动，再做强化学习，还从非公布模型提取微调数据，加上人类偏好，最终形成 R1。 R1 与其他模型的差别：R1 是原生通过强化学习训练出的模型，蒸馏模型是基于数据微调出来的，基础模型能力强，蒸馏微调模型能力也会强。 模型的相互帮助：Deepseek R1 反过来蒸馏数据微调 V3，形成互相帮助的局面，使两个模型都更强。 请注意，在进行本地化部署和训练微调时，需要具备一定的技术知识和经验，并且要遵循相关的法律法规和道德规范。

以下为您推荐一些免费开源的数字人 AI 工具： 1. Aigcpanel： 特点：开源且适合小白用户，具有一键安装包，无需配置环境，简单易用。 功能：能够生成数字人视频，支持语音合成和声音克隆，操作界面中英文可选。 系统兼容：支持 Windows、Linux、macOS。 模型支持：MuseTalk（文本到语音）、CosyVoice（语音克隆）。 使用步骤：下载 8G+3G 语音模型包，启动模型即可。 GitHub 链接： 官网： 2. Heygen： 优点：人物灵活，五官自然，视频生成很快。 缺点：中文的人声选择较少。 使用方法： 点击网址注册后，进入数字人制作，选择 Photo Avatar 上传自己的照片。 上传后效果如图所示，My Avatar 处显示上传的照片。 点开大图后，点击 Create with AI Studio，进入数字人制作。 写上视频文案并选择配音音色，也可以自行上传音频。 最后点击 Submit，就可以得到一段数字人视频。 3. DID： 优点：制作简单，人物灵活。 缺点：为了防止侵权，免费版下载后有水印。 使用方法： 点击上面的网址，点击右上角的 Create vedio。 选择人物形象，可以点击 ADD 添加自己的照片，或者使用 DID 给出的人物形象。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 最后，点击 Generate vedio 就可以生成一段视频。 打开自己生成的视频，可以下载或者直接分享给朋友。 4. KreadoAI： 优点：免费（对于普通娱乐玩家很重要），功能齐全。 缺点：音色很 AI。 使用方法： 点击上面的网址，注册后获得 120 免费 k 币，这里选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作，选择自定义照片。 配音时，可以选择提供文字选择音色，或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮，点击背景，可以添加背景图。 最后，点击生成视频。

开源模型和闭源模型的情况如下： 专有模型（闭源模型）：如 OpenAI、Google 等公司的模型，需访问其官方网站或平台（如 ChatGPT、Gemini AI Studio）使用。 开源模型： 可使用推理服务提供商（如 Together AI）在线体验和调用。 可使用本地应用程序（如 LM Studio）在个人电脑上运行和部署较小的开源模型。 例如 DeepSeek、Llama 等开源模型。 Qwen 2 开源，具有多种尺寸的预训练和指令调整模型，在大量基准评估中表现出先进性能，超越目前所有开源模型和国内闭源模型，在代码和数学性能等方面显著提高。 金融量化领域的大模型正趋向闭源，几个巨头的核心模型如 OpenAI 最新一代的 GPT4、Google 的 Bard 以及未来的 Gemini 短时间内不会公开。Meta 的 LLaMA 目前开源，但未来可能改变。OpenAI 未来可能开源上一代模型。

智能体是在现代计算机科学和人工智能领域中一个基础且重要的概念。 智能体的应用领域广泛，包括： 1. 自动驾驶：汽车中的智能体感知周围环境，做出驾驶决策。 2. 家居自动化：智能家居设备根据环境和用户行为自动调节。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：金融市场中的智能交易算法根据市场数据做决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理与用户互动，提供客户支持。 6. 机器人：各类机器人中集成的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确智能体要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 具身智能是将机器学习算法适配至物理实体从而与物理世界交互的人工智能范式。以 ChatGPT 为代表的“软件智能体”通过多种模态与用户交互，具身智能体则将大模型嵌入物理实体，通过传感器与人类交流。人形机器人是具身智能的代表产品，其三要素为本体、智能、环境，高度耦合是高级智能的基础。不同环境有不同形态的硬件本体适应，如室内平地适用轮式机器人，崎岖地面适用四足机器人。具身智能体的行动分为“感知决策行动反馈”四个步骤，分别由四个模块完成并形成闭环。具身智能需要具备感知、决策和执行三种核心能力，执行能力是技术难点，涉及硬件设计，可泛化的通用执行能力是短板。LLM 为具身智能热潮来临提供了机会，其强泛化能力和 zeroshot 能力使不再需要为每个任务手工调校机器人。

AI 感知模块的设计初衷是极大地拓展 Agent 的感知视野，使其不限于文字范畴，而是融合文字、听觉和视觉等多种模态，更接近人类感知和理解世界的方式。 在文本输入方面，AI Agent 能通过文本与人类交流，理解用户文本中的明确内容及隐含的信念、愿望和意图。借助强化学习技术，它能感知并推断用户偏好，实现个性化和准确回应，还具有零样本学习能力，能处理新任务而无需特定任务微调。 在视觉输入方面，为 AI Agent 提供丰富环境信息，包括物体属性、空间关系和场景布局。Agent 能通过生成图像的文本描述来理解图像内容，Transformer 模型的应用使其能直接对视觉信息编码和整合，提高视觉感知能力。通过在视觉编码器和 LLM 间添加可学习接口层，能更好地对齐视觉和语言信息。 在听觉输入方面，暂未提供详细内容。

智能体的感知能力包括以下方面： 听觉输入：能够利用 LLM 作为控制中心，调用现有的音频处理模型库来感知音频信息。通过音频频谱图的转换，将音频信号有效编码，实现对音频信息的理解和处理。 文本输入：通过文本输入与人类交流，能理解用户文本中明确的内容以及隐含的信念、愿望和意图。利用强化学习技术，能感知并推断用户的偏好，实现个性化和准确的回应。此外，具有零样本学习能力，能处理全新任务，无需针对特定任务微调。 视觉输入：为智能体提供丰富的环境信息，包括物体的属性、空间关系和场景布局。能通过生成图像的文本描述（图像标题）来理解图像内容。Transformer 模型的应用使其能直接对视觉信息进行编码和整合，提高视觉感知能力。通过在视觉编码器和 LLM 之间添加可学习的接口层，能更好地对齐视觉和语言信息。 其他输入：除了文本、视觉和听觉输入，智能体还可能配备更丰富的感知模块，如触觉、嗅觉以及对环境温湿度的感知能力。指向指令的引入使得智能体能够通过用户的手势或光标与图像交互。此外，通过集成激光雷达、GPS、IMU 等硬件设备，智能体能够获得更全面的三维空间和运动感知能力。感知模块的设计初衷在于极大地拓展智能体的感知视野，融合多种模态，使其能够以更接近人类的方式感知和理解周围世界。

以下是 AI 对您从事私域培训及创业解决获客问题可能提供的帮助： 1. 生成爆款内容：借助 AI 分析能力挖掘同品类爆款，利用 AI 工具生成电商商品图、小红书图文内容、种草短视频等，吸引潜在客户。 2. 公域阵地场景：依托视频号、抖音、小红书、公众号等平台，通过矩阵号和 IP 号的搭建，以及短视频、直播等方式获取 leads，背后涉及矩阵号工具、内容抓取分析、脚本创作、AI 剪辑、自动回复评论、无人直播工具等。 3. 私域阵地场景：在朋友圈、小红书、社群、个人 IP 方面，利用销售企微 SCRM 工具、企业智能体进行 AI 内容抓取和自动回复，实现获客转化。 此外，为您提供一些相关的近期安排和团队信息： 1. 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费方式。 省商会公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播（小鹅通/腾讯会议），主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训。 2. 北京分队介绍： wb：运营一个私域资源（包括 AI）的讨论群，关注 AI 前沿动态。 祖海：在杭州，有 400 位编导和操盘手资源，做个人 IP 咨询和陪跑，以及 Ai 数字人获客。 宇竹：在多个赛道有丰富的 IP 操盘经验。 U：业余配音演员、业余歌手，擅长音频剪辑，也可简单视频剪辑。 萝卜：生图生视频剪辑均可，剪辑方面有从业经验。 李先森：星动 AI 联合创始人，致力于 AI 教育培训和 AI 商业应用。

以下是关于您作为视频博主测试视频流量以及利用 AI 辅助完成高质量视频脚本的相关内容： 测试视频流量： 目前没有直接针对测试视频流量是否会好的特定方法，但您可以通过以下方式进行预估和分析： 1. 参考同类热门视频的数据和特点，了解大致的流量表现范围。 2. 观察视频发布初期的点击量、播放时长、点赞、评论、分享等数据的增长趋势。 利用 AI 辅助完成高质量视频脚本： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。您可以把想写的选题告诉 ChatGPT，数十秒时间它就能生成一条完整的视频脚本，包括具体场景和转场画面。虽然在创意上可能不够出色，但对于非专业人士入手视频创作有一定帮助。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。您还可以让 ChatGPT 为您在海量背景音乐中筛选适合视频情绪的 BGM。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些利用 AI 获取短视频流量的方法： 1. 前期筹备： 选择几个固定的话题在全网短视频造势，内容可从春晚的筹备倒计时、提前剧透、节目制作背后的花絮、AI 热点新闻、“我要上春晚”、春节回不了家等温情内容等方向切入选题。 提前准备企业微信号，后续建微信群裂变。先把直播时间和宣传海报确定下来，提前一周做直播预约和裂变动作，视频号直播预约量越大，对应的公域流量也会多匹配一些。 以群里 240 个种子用户作为初始流量入口，通过转发裂变撬动更大的流量。准备一个直播预约海报（可同时放几个平台的预约二维码），一篇公众号软文提前预约蓄水。直播时通过福袋、转发等再撬动一波裂变。 提前测试直播和 AI 视频，轮播形式有很大不确定性，抖音视频号直播都会打击纯无人直播，所以要提前几天测试直播流程和形式，如果能真人和 AI 结合会更容易过审。 2. 案例参考： 可参考一些爆火短视频示例，如用 AIGC 制作的爆款短视频，包括 Runway Gen1 相关视频、郑钦文澳网比赛 AI 处理视频等。 还可参考如“Robot Learning Moonwalk Dance Mocap Test _ NOT Real _ Incredible Wonder Studio Ai shorts”等相关视频。

对于流量低、转化表现较好、客单低的产品，可以从以下几个方面进行优化： 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，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：借助 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，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，提升转化率。 5. 图像识别和优化：通过 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：运用 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：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：依靠 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，增加销售额。 同时，还可以参考以下经验： 重视用户体验，从包装设计、口感、便捷性等多方面入手，提升产品的用户体验，增加复购率。 对现有的销售数据进行深入分析，找出销量低迷的原因，例如分析各个销售渠道的表现，找出转化率低的环节，进行有针对性的优化。 利用数据分析工具预测未来的市场趋势，调整产品策略和市场策略，例如通过大数据分析，预测未来的热门口味或成分，提前布局。 分析消费者的购买行为和习惯，找到影响转化率的关键因素，例如分析消费者在购买过程中的痛点，优化购买流程，提高转化率。 在小红书流量方面，可以： 1. 确定目标用户需求：避免自上而下输出自认为有价值的内容，要匹配目标用户的实际需求。 2. 分析高转化内容：通过数据分析筛选出行业内头部账号信息，计算单篇内容转粉率，找出转粉率最高的内容方向。 3. 定位目标用户群体：明确目标用户，例如想学习、想面试的大学生群体。 4. 产出针对性内容：根据目标用户产出识字科普、面试问题解析等内容。 5. 保持内容更新：每天定时输出新内容，给用户形成稳定的预期。 6. 保持互动率：例如装小白提问，增加内容互动量，提升曝光，回答中夹带产品推广。

制作视频以产生流量是一个涉及创意、策略和技术的过程。以下是一些关键步骤和建议： 1. 了解受众： 研究目标受众的兴趣、观看习惯和偏好。 2. 选择热门话题： 选择当前流行或趋势性的话题，利用热点事件吸引观众。 3. 内容质量： 确保视频内容具有高质量，包括有价值的信息、创意和娱乐元素。 4. 优化标题和描述： 使用吸引人的标题和详细描述，包含关键词以优化搜索引擎排名。 5. 使用引人注目的缩略图： 设计引人注目的缩略图，以提高点击率。 6. 视频长度： 根据平台和受众的偏好确定视频长度，保持内容紧凑，避免冗余。 7. 视频编辑： 使用视频编辑软件提高视频质量，包括剪辑、色彩校正、添加特效和字幕。 8. 音频质量： 确保音频清晰，使用高质量的麦克风录音。 9. 调用情感： 在视频中加入情感元素，与观众建立情感联系。 10. 互动元素： 鼓励观众评论、点赞和分享，增加视频的参与度。 11. 使用标签： 使用相关和流行的标签，增加视频的可见性。 12. 跨平台推广： 在多个社交媒体平台和论坛上分享视频。 13. 合作与影响者营销： 与其他创作者或影响者合作，扩大观众基础。 14. 利用社交媒体广告： 投资社交媒体广告，精准定位目标受众。 15. 分析数据： 利用分析工具监控视频的表现，了解观众行为并优化内容。 16. SEO优化： 优化视频的搜索引擎排名，包括使用关键词和元数据。 17. 更新频率： 定期发布新视频，建立忠实的观众群体。 18. 故事叙述： 使用故事叙述技巧，使内容更加引人入胜。 19. 版权合规： 确保使用的音乐、图像和其他素材符合版权法规。 20. A/B测试： 对不同的视频元素进行A/B测试，找出最有效的策略。 21. 适应平台算法： 了解并适应不同视频平台的算法，以增加视频曝光。 22. 社区参与： 在视频平台的社区中积极参与，与观众建立联系。 23. 持续学习： 持续学习最新的视频制作和营销技巧。 24. 创新： 不断尝试新的内容形式和创意，使视频保持新鲜感。 记住，产生流量不是一夜之间的事情，需要持续的努力和优化。同时，内容的质量和观众的体验始终是最重要的。