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如何利用ai日赚100元

Answer

以下是一些利用 AI 日赚 100 元的方式和相关信息：

  1. 开发基于通义千问的 AI 助理模型，例如高一的“小朱婷”开发的“航天小飞侠”，通过设计抽奖环节等方式吸引用户，从而获得收益。
  2. 利用 AI 进行调酒，如在 AI 玩聚摊位，根据用户的 MBTI 和星座生成专属的鸡尾酒配方，并现场调制售卖。
  3. 利用以下 2023 年的 AI 工具进行创作或相关服务以获取收益：
    • AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。
    • 图片处理：Dall-E、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。
    • 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。
    • 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。
    • 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。
    • 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。
    • 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。
    • SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。
    • Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。
    • 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。
    • 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。
    • 市场营销。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI调酒、AI占卜、AI绘画…… AI市集来了

11月9日至10日，在文三路数字生活街区，一场“AI切磋大会”火热开启。AI切磋大会，是AI社区“通往AGI之路”每月举办的切磋交流分享会，为的是促进AI爱好者之间的交流学习。但这次的切磋大会，并非业内人士的“比武”，更像是一场人人皆可参与的“市集”。“以往都是内部分享，这是我们第一次对外公开，面向大众举行线下摆摊活动。”此次大会发起方“大数据产业基地”和社区“通往AGI之路”的代表都有表示，“AI很火，但很多人并不知道AI究竟能为我们做什么，这次线下活动，就是希望大家都能参与进来，真正了解、接触AI。”现场共有106个摊位，摊主都是AI爱好者，带来了他们的“AI+”产品，有非遗AI刮刮乐、AI 3D打印、AI视频转绘、AI量化交易，AI产品设计等等，十分贴近日常，让大家在互动中感受AI的魅力。AI究竟能怎么玩？现场体验一番。今年上高一的“小朱婷”是航天迷，她基于通义千问，开发了名为“航天小飞侠”的AI助理模型，可以解答所有关于航空航天的问题。“我还设计了一些抽奖环节，加强大家的体验感，今天已经赚了100多块啦。”AI调酒，是不是很新奇？在AI玩聚摊位，ComfyUI节点设计师科林和AI创意设计师唐百万、一只百万等AI创作者充分发挥AI创意，可以根据你的MBTI和星座，生成专属的鸡尾酒配方，摊主会根据这个配方现场调制鸡尾酒。“这个AI是我们10天前为了参加这次活动而开发的。除了配方外，AI还会自动生成一张海报，也就是说，你可以得到一个配方、一杯鸡尾酒和一张海报，而且都是私人订制。”摊主唐百万和科林介绍，“非常火爆，我们带来了50多个杯子，已经全部卖完了。”

创作：AI博主素材

2023年，让你月赚5w的48个AI工具：1.AI研究工具•Claude•ChatGPT•Bing Chat•Perplexity2.图片处理•Dall-E•Leonardo•BlueWillow•Midjourney3.版权写作•Rytr•Copy AI•Wordtune•Writesonic4.设计•Canva•Clipdrop•Designify•Microsoft Designer5.网站搭建•10Web•Framer•Hostinger•Landingsite6.视频处理•Klap•Opus•Invideo•Heygen7.音频处理•Murf•LovoAI•Resemble•Eleven Labs8.SEO优化•Alli AI•BlogSEO•Seona AI•Clearscope9.Logo设计•Looka•LogoAI•Brandmark•Logomaster10.聊天机器人•Droxy•Chatbase•Voiceflow•Chatsimple11.自动化工具•Make•Zapier•Bardeen•Postman12.市场营销

智变时代 / 全面理解机器智能与生成式 AI 加速的新工业革命

OpenAI is doomed?-Et tu,Microsoft?-by Semi AnalysisWhy Geoffrey Hinton is worried about the future of AI-by University of TorontoChatGPT is everywhere.Here’s where it came from-by Will Douglas HeavenAn insightful conversation with Geoff Hinton about AI and catastrophic risks-by Andrew NgNew Theory Suggests Chatbots Can Understand Text-by Anil AnanthaswamyThe Unpredictable Abilities Emerging From Large AI Models-Stephen OrnesChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web-By Ted ChiangThe Mastermind Behind GPT-4 and the Future of AI|Ilya Sutskever-by Craig SmithGenerative AI’s Act Two-BY SONYA HUANG,PAT GRADY,AND GPT-4Emerging Architectures for LLM Applications-by Matt Bornstein&Rajko RadovanovicMustafa Suleyman:My new Turing test would see if AI can make$1 million-By Mustafa SuleymanThe AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market-by Pete Flint&Anna PiñolDREAM-LOGIC,THE INTERNET AND ARTIFICIAL THOUGHT-By David GelernterTech is Going to Get Much Bigger-by Packy McCormickIntelligence Superabundance-by Packy McCormickEnergy Superabundance:How Cheap,Abundant Energy Will Shape Our Future-by Austin Vernon&Eli DouradoMark Zuckerberg-Llama 3,Open Sourcing$10b Models,&Caesar Augustus-by DWARKESH PATEL

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100 万 tokens 什么概念
100 万 tokens 具有以下重要意义和影响： 算法视角：更宽的上下文窗口允许模型在推理时纳入训练数据中未找到的大量新的、特定于任务的信息，从而提高各种自然语言或多模式任务的性能。对越来越长的上下文进行数据建模的能力经历了从 Shannon 1948 提出的 2gram 语言模型、到 1990 年代和 2000 年代的现代 ngram 模型（5 个上下文 token），2010 年代的循环神经网络（RNN）达到数百个 token（Jozefowicz 等），到 2023 年 Anthropic 将上下文扩展到几十万 token 的发展历程。 产品视角：长上下文意味着 LLM 理解能力增强。从提示词到 RAG，都是为了增加给模型的上下文，进而让需求更明确，让模型理解得更好。从用数据训练模型、到指令微调，到提示词和 RAG，到大模型的超长下文，机器越来越像人了。提示词和 RAG 正在快速被弱化，但出于工程和商业考量，目前在很多领域还是主流，未来依然可能是一个混合状态。模型上下文长度覆盖了书籍、电影、长视频等产品的通用长度，应该会引发相关链路上产品交互层的变化。 具体应用：Gemini1.5 支持 100 万 token，可以一次性处理大量信息，比如 1 小时的视频，11 小时的音频，超过 30,000 行代码或超过 700,000 个单词的代码库。Claude2100 k 模型的上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 Token。ChatGPT16 k 模型的上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 Token；ChatGPT432 k 模型的上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 Token。Token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效，当达到上限时，会遗忘最前面的对话。若想直观查看 GPT 如何切分 token，可以打开。此外，英文的 Token 占用相对于中文较少，因此很多中文长 Prompt 会被建议翻译成英文设定，然后要求中文输出。
2025-01-28
分析一下a16z 的ai top100榜单
以下是对 a16z 的 AI top100 榜单的分析： A16Z 的 AI top100 榜单聚焦生成式 AI 应用。自 ChatGPT 将生成式 AI 引入公众视野以来，已涌现出成千上万面向消费者的相关产品。 在 AI 陪伴方面，它已成为生成式 AI 的主流应用场景之一。例如，Character.AI 在网页端和移动端榜单上表现出色。网页端有八家 AI 陪伴公司进入榜单，移动端有两家。其中，多数产品自诩“无限制”，用户可进行不受限的对话或互动，且访问主要通过移动网页，平均 75%的流量来自移动设备。对于有移动应用的陪伴产品，用户参与度高，如 Character.AI 每位用户平均每月会话次数达 298 次，Poly.AI 为 74 次。 时隔六个月更新分析，超过 40%的公司是首次出现在榜单上。与六个月前相比，有 30%的新公司。名次进步最大的是 Suno，从第 36 名到第 5 名。移动端最多的应用是图像和视频编辑，占 22%。Luzia 服务西班牙语用户值得关注。字节多款应用上榜，包括 Coze、豆包、CiCi、醒图、Gauth。美学和约会应用开始增加，为用户提供相关建议。此外，Discord 流量值得关注，相当多的应用在其平台完成 PMF 验证。 原文链接：https://a16z.com/100genaiapps/ 作者：A16Z Olivia Moore 发布时间：2024.03.13 去年 9 月的报告：
2025-01-02
AI 100天学习日志
以下是关于雪梅 May 的 AI 学习日记的相关内容： 1. 适合人群：适合纯 AI 小白，若还在观望不知如何入手，可参考此日记。 2. 学习模式：学习模式为输入→模仿→自发创造。若对费曼学习法没自信，可尝试此模式。 3. 学习内容：日记中的学习内容因 AI 节奏快可能不适用，可去 waytoAGI 社区发现感兴趣的领域并学习最新内容。 4. 学习时间：在半年多时间跨度中，其中 100 天学习 AI，并非每天依次进行，有空时学习，目前作者已进行到 90 天。 5. 学习费用：学习资源免费开源。 此外，作者在第九阶段的感受是，想明白从让个人更优秀角度前进就有很多灵感，其学习路径为迈出第一步→大量的学习输入→疯狂的模仿→开始自己创造→学的越来越宽越来越杂→积累的量变产生质变→开始分享。在第二阶段，作者因自身工作选择了 AI agent 领域的 coze 进行学习，认为可根据自身熟悉领域选择学习方向，coze 适用所有人，无需代码基础和图文审美，只要能发现智能体需求，就可用工作流实现。
2025-01-02
coze 如何 100% 调用插件
在 Coze 中调用插件并非能 100% 保证成功，以下是一些相关信息： Coze 的工作流中，节点是基本单元，插件节点可用于扩展大语言模型本身的限制，实现特定功能，如抓取网页内容。 加入智能体后，会有调用次数的统计。 即使是官方插件也可能存在不稳定的情况，需要自行尝试找到适合当前场景的插件。 例如在微信图片助手的打造中，有以下操作： 任务 1 总结图片内容对应【识图小能手】等任务与相应插件存在对应关系，已在 Coze 插件商店上架，搜索关联即可。 配置插件时，需准备好 Glif 的 Token，在 Coze 中编辑参数选项填入 Token 并保存，同时关闭对大模型的可见按钮。 通过已有服务 api 创建插件时： 进入 Coze 个人空间选择插件，新建并命名，填入 ngrok 随机生成的 https 链接地址，配置输出参数，测试后发布。 手捏插件后可创建 bot 并接入插件，在 prompt 中要求调用插件。 需要注意的是，Coze 调用插件有一定随机性，对输入输出内容会有过滤，如果多次尝试不成功，可优化提示词使其更准确识别输入意图，且不要使用违规字词和图片内容。
2024-12-28
coze 如何 100% 调用工作流或插件
要 100% 调用 Coze 的工作流或插件，您可以参考以下内容： 实现工作流方面： 上传输入图片。 理解图片信息，提取图片中的文本内容信息。 进行场景提示词优化/图像风格化处理。 返回文本/图像结果。 搭建流程时，主要步骤包括上传图片（将本地图片转换为在线 OSS 存储的 URL，以便在平台中进行调用），以及将图片理解大模型和图片 OCR 封装为工作流插件（若市场中有可直接使用）。 Coze 简介： 插件：Coze 提供丰富的插件选项，允许通过 API 连接集成各种平台和服务，扩展 Bot 功能，可轻松调用或创建定制插件。 工作流：是强大的工具，用于设计和实施复杂的功能逻辑，通过拖拽不同任务节点构建多步骤任务，提高 Bot 处理任务效率。 图像流：提供可视化操作界面，允许灵活添加处理节点，设计图像处理流程。 触发器：允许 Bot 在设定的特定时间或发生特定事件时自动执行任务，是自动化处理的关键组件。 知识库：使您能够添加和利用本地或在线的文本内容和数据表，支持 Bot 提供更准确和实用的回答。 变量：帮助 Bot 存储用户的个人信息，如语言偏好，使回复更加个性化和精准。 数据库：提供简单高效的方式管理和操作结构化数据，支持自然语言的数据插入和查询，还支持多用户模式，提供灵活读写权限控制。 长期记忆：使 Bot 能够形成对用户的个人记忆，基于这些记忆提供个性化回复，提升用户体验。 卡片：允许自定义 Bot 生成内容的格式，以卡片形式展示，增强交互体验。 大模型：通过人设与回复逻辑中的一系列设定，编排 Bot 的具体执行任务和执行逻辑。 此外，判断任务/Prompt 是否需要拆解为工作流时，通常先从当前性能最强的 LLM 着手，用单条 Prompt 或 Prompt Chain 测试任务执行质量和稳定性，再根据实际情况逐步拆解子任务。对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可预见需要拆解为工作流。鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力时，必然需要通过工作流来调用相应的插件。
2024-12-28
撰写一篇汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案，参照以下要求：（1） 选题应为课程相关的技术或者原理的应用。 （2） 重点撰写第2部分技术与服务，必须要使用到课程中所学到或者相关技术。 （3） 第6部分财务分析可根据情况适当缩减。 （4） 整体架构可以根据选题进行调整，可适当增加章节或者删减。 （5） 字体大小、标题等必须和模板相同。篇幅20页以上，不少于10000字，小四，宋体。 以下为一篇样稿，可参考其框架撰写 城市智能停车服务系统建设方案 目 录 1 项目背景 1 1.1 项目背景
以下是为您撰写的汽车领域人工智能自动驾驶应用系统方案的部分内容，您可以根据实际需求进行进一步的完善和补充： 一、项目背景 人工智能在汽车行业的应用已经十分广泛，正在深刻改变汽车的各个方面。自动驾驶技术利用 AI 进行图像识别、传感器数据分析和决策制定，使汽车能够自主导航和驾驶，如特斯拉、Waymo 和 Cruise 等公司都在积极开发和测试自动驾驶汽车。车辆安全系统中，AI 用于增强自动紧急制动、车道保持辅助和盲点检测等功能，通过分析摄像头和传感器数据预防事故。个性化用户体验方面，AI 可根据驾驶员偏好调整车辆设置，包括座椅位置、音乐选择和导航系统。预测性维护通过分析车辆实时数据，预测潜在故障和维护需求，提高车辆可靠性和效率。在汽车制造中，AI 用于自动化生产线，优化生产流程和质量控制。汽车销售和市场分析中，AI 帮助分析市场趋势、消费者行为和销售数据，优化营销策略和产品定价。电动化和能源管理方面，AI 在电动汽车的电池管理和充电策略中发挥作用，提高能源效率和延长电池寿命。共享出行服务借助 AI 优化路线规划、车辆调度和定价策略，提升服务效率和用户满意度。语音助手和车载娱乐由 AI 驱动，允许驾驶员通过语音控制车辆功能、获取信息和娱乐内容。车辆远程监控和诊断利用 AI 系统远程监控车辆状态，提供实时诊断和支持。 二、技术与服务 1. 自动驾驶技术 传感器融合：采用多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，收集车辆周围环境信息。利用 AI 算法对这些多源数据进行融合和分析，提高环境感知的准确性和可靠性。 深度学习决策：基于深度神经网络，训练车辆的决策模型。通过大量的真实驾驶数据，让模型学习如何在各种复杂场景下做出最优的驾驶决策，如加速、减速、转向等。 模拟训练：利用虚拟仿真环境进行大规模的自动驾驶训练。在模拟环境中，可以快速生成各种复杂和罕见的交通场景，加速模型的训练和优化。 2. 车辆安全系统 实时监测与预警：利用 AI 实时分析来自车辆传感器的数据，如车速、加速度、转向角度等，以及外部环境信息，如道路状况、天气条件等。当检测到潜在的危险情况时，及时向驾驶员发出预警。 自动紧急制动：基于 AI 的图像识别和距离检测技术，当判断车辆即将与前方障碍物发生碰撞且驾驶员未采取制动措施时，自动启动紧急制动系统，降低事故风险。 3. 个性化用户体验 偏好学习：通过收集驾驶员的日常操作数据，如座椅调整习惯、音乐播放喜好、常用导航路线等，利用机器学习算法分析和学习驾驶员的偏好模式。 智能推荐：根据学习到的偏好，为驾驶员提供个性化的推荐，如座椅自动调整、音乐推荐、导航路线规划等。 4. 预测性维护 数据采集与分析：安装各类传感器收集车辆的运行数据，如发动机转速、油温、轮胎压力等。利用 AI 算法对这些数据进行分析，挖掘潜在的故障模式和趋势。 故障预测模型：建立基于机器学习的故障预测模型，提前预测可能出现的故障，并及时通知驾驶员和维修人员，安排预防性维护。 5. 生产自动化 质量检测：利用机器视觉技术和 AI 算法，对生产线上的汽车零部件进行自动检测，识别缺陷和瑕疵，提高产品质量。 生产流程优化：通过分析生产数据，如设备运行状态、生产节拍等，利用 AI 优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。 三、财务分析（可根据情况适当缩减） 1. 初始投资 技术研发费用：包括自动驾驶算法开发、硬件设备采购、测试场地建设等方面的费用。 车辆改装和设备安装成本：为实现自动驾驶功能，对车辆进行改装和安装相关传感器、计算设备等的成本。 2. 运营成本 数据采集和处理费用：持续收集车辆运行数据和环境数据，并进行处理和分析的费用。 维护和升级成本：对自动驾驶系统进行定期维护、软件升级和硬件更换的费用。 3. 收益来源 车辆销售增值：配备自动驾驶和智能功能的汽车可以提高售价，增加销售收入。 服务订阅费用：为用户提供个性化服务、远程监控和诊断等服务的订阅收费。 4. 盈利预测 根据市场需求、成本控制和收益增长情况，进行短期和长期的盈利预测。 以上内容仅供参考，您可以根据具体的项目需求和实际情况进一步完善和细化各个部分。
2024-12-27
利用AI进行赚钱的示例
以下是一些利用 AI 进行赚钱的示例： 1. 在艺术创作领域，生成式 AI 使想象变为现实。例如通过 Lensa 等应用，生成肖像画等各种内容，创作者或个体创业者可借此实现盈利。 2. 对于 GPTs/GLMs ，虽然能赚钱，但大多数人难以做到。可以从最俗气的“钱”的角度，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如分析相关数据，了解其实际对话次数等情况。
2025-02-03
OpenAI总融资额是多少
OpenAI 的总融资额有所不同。根据相关报道，OpenAI 完成了 66 亿美元的融资，总筹资已达 130 亿美元，公司估值达 1570 亿美元。本轮融资由 Thrive Capital 领投，Tiger Global 和软银等参与。
2025-02-03
最新AI行业有哪些融资事件
以下是最新 AI 行业的一些融资事件： 据《2024 年度 AI 十大趋势报告》，2024 年国内 AI 行业融资总金额增加，但事件数同比下降，马太效应明显，资本更青睐热点和高成熟度赛道。其中智能驾驶在各细分赛道中独占鳌头，投资事件数量和金额总数远超其他赛道，且多家企业成功 IPO。AI+教育、AI+游戏、AI+医疗等赛道投资总额也有增长。政府积极推进 AI 原生行业发展，北京、上海、武汉等城市出台系列政策吸引人才和企业，国家队频繁出手投资。 AIGC Weekly28 报道：Celestial AI 融资 1 亿美元用于使用基于光的互连传输数据；Zenarate 融资 1500 万美元，其为提供 AI 模拟培训平台的公司；Augmedics 获得 8250 万美元，用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术；CalypsoAI 筹集了 2300 万美元，用于生成 AI 模型的护栏。 近期热门融资 AI 产品速递中，包括多种搜索模式且重隐私的搜索引擎 You.com、通过 Sparkpages 来满足用户个性化搜索需求的 Genspark、刚被 OpenAI 收购的提供实时搜索和分析数据库服务的 Rockset、人类与 AI 共存的社交软件 Butterflies AI、可以对销售通话进行记录和辅导的 AI 助手 MeetRecord 等。
2025-02-03
AI在营销上的应用
以下是关于 AI 在营销上的应用的相关内容： 营销 AI 产品： 1. 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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。 5. 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 。总的来说，这些 AI 工具能够帮助营销人员高效创作各种营销内容，提高工作效率。用户可根据实际需求选择合适的工具。 2025 年数字营销十大趋势： 预计在 2025 年，数字营销的核心会围绕 AI 技术，用户习惯，效率提升，聚焦在五大模块，每一模块下延展出不同趋势，推动品牌在未来市场中建立深厚的竞争力。AI 将继续成为未来数字营销的基石，但它的使用需要具备战略性和明确的目的，以确保品牌的真实性不受影响，避免出现“贬值”效果。品牌在 AI 技术的应用上应追求提升用户体验，而非简单地追逐技术潮流。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。 生成式人工智能在营销中的应用案例： 1. 亨氏使用番茄酱瓶的图像和与亨氏类似的标签来论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子。 2. 雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版来帮助销售其酸奶品牌之一。 3. Stitch Fix 是一家服装公司，正在使用 AI 向客户推荐特定服装，并尝试使用 DALLE 2 根据客户对颜色、面料和款式的偏好创建服装可视化。 4. 美泰正在使用该技术生成用于玩具设计和营销的图像。
2025-02-03
如何利用AI高效读书
以下是关于如何利用 AI 高效读书的一些方法和建议： 1. 对于读书时遇到的有触动但需批判性思考和怀疑的文本，可将其整理归纳、标记重点、打上标签并放入笔记系统，准备展开深度思考和实践。 2. 以深度思考的问题为例，践行 AI 对人的赋能模式，如通过 AI 信息杠杆，利用 AI 搜索引擎和大模型，迅速掌握相关知识并完成相关思考。 3. 基于上述实践，生成自己的观点和决策，并将其打造成体系化的内容产品，实现价值。 4. 通过一个碎片化知识在左侧知识库中的“点、线、面、体”式的流转，把“别人说的话”变成“自己的智慧”。 此外，利用 AI 进行英语学习和数学学习的方法如下： 英语学习： 1. 利用智能辅助工具（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 借助自适应学习平台（如 Duolingo），利用 AI 技术获得量身定制的学习计划和个性化学习内容。 4. 运用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 数学学习： 1. 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术获取个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），通过图像识别和数学推理技术获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 借助虚拟教学助手（如 Socratic），利用 AI 技术解答数学问题、获取教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 还可以通过 Coze 和飞书多维表格打造专属 AI 智能体来提高知识管理效率，其核心看点包括一键无感收藏、自动整理稍后读清单、智能匹配兴趣并推荐相关内容、定制阅读计划、自动标注内容看点等，适合对 AI 智能体和知识管理感兴趣但可能没有技术背景的读者。如果只是想使用该工具，也有搭建好的开箱即用的 Coze Bot 可供直接上手，获取方式为 https://www.coze.cn/s/irQFQbwA/ 。
2025-02-03
目前最好用的AI是那款
目前，在 AI 领域没有绝对意义上“最好用”的单一产品，不同的 AI 模型和工具在不同方面各有优势。 像 GPT4 这样的高级模型功能全面，还具备代码解释器等特色功能。Anthropic 公司开发的 Claude 3 Opus 在写作和深度洞察方面备受好评。Google 的 Gemini Advanced 擅长提供清晰的解释。 此外，国产的 Kimi 智能助手也是一个不错的选择，它不用科学上网、不用付费、支持实时联网，是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，对长文理解表现出色。 在笔记本电脑方面，截止 2024 年 5 月，主流的 AI 笔记本电脑主要是一些专门为人工智能和深度学习设计的高性能移动工作站。一些知名品牌包括微软第 11 代 Surface Pro、微星 Creator/Workstation 系列、技嘉 Aero/Aorus 系列、戴尔 Precision 移动工作站、惠普 ZBook 移动工作站、联想 ThinkPad P 系列等。这些笔记本通常配备强大的 GPU（如 NVIDIA RTX 系列）、大容量内存和高速固态硬盘，还预装了相关深度学习框架和开发工具，但价格相对较高，通常在 2000 美元以上，用户可根据自身需求和预算选择合适型号，并关注散热、续航等实际使用体验。 需要注意的是，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-02-03
利用AI创作动漫短剧
利用 AI 创作动漫短剧可以参考以下内容： 有创作者决定使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具制作 AI 短片，每张图片只抽一次卡，生成了包括科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频内容，如太空舰队交战、宇航员头盔特写、士兵在战壕准备迎击等场景。 现阶段，AI 视频产品的主要受众群体包括专业创作者（艺术家、影视人等），其能为作品赋予独特风格和想象力，降低后期制作门槛和成本，目前主要应用在音乐 MV、短篇电影、动漫等方向；自媒体、非专业创作者，他们在制作视频时存在如寻找素材、版权问题、不同平台内容形式转换等痛点，一些产品已在发力解决；企业客户，AI 视频生成可为资金不足的小企业、非盈利机构大幅缩减成本。 尾鳍 Vicky 用 AI 工具制作了动画短片，虽然存在一些问题，但仍有惊喜。制作流程包括写故事和分镜头，可以自己构思，也可借助 GPT4、Claude2、智谱清言、Kimi.chat 等应用帮忙想故事，写故事梗概时要明确时长、主题、人物、人物关系、结构等要素。
2025-02-02
普通人需要掌握哪些才能利用ai变现
普通人利用 AI 变现可以考虑以下几个方面： 1. 数字克隆体：成为数字克隆体的本体，基于自己克隆体的费率以及被使用时长与平台结算获取收益。用户可以通过耳机和眼镜等交互工具与数字克隆体交流，还可以组织克隆体智囊团，付费方式可以是订阅平台，不同月费对应不同使用时长，不同克隆体有不同的费率。 2. Zion + coze：将发布的 coze 制作成独立网页，通过使用次数或包月等方式收费。例如，可以用 Zion 来做小程序。 需要注意的是，虽然 AI 具有强大的智力和效率，但在利用其变现的过程中，要充分考虑用户需求和市场情况。
2025-02-01
我是一名会计从业者，可以怎样利用AI赚钱
作为一名会计从业者，您可以通过以下方式利用 AI 赚钱： 1. 利用生成式 AI 改进金融服务团队的内部流程，简化财务团队的日常工作流程。例如，帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询，实现分析的自动化；发现模式，并从更广泛、更复杂的数据集中为预测建议输入，为公司决策提供依据。 2. 借助生成式 AI 自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同的示例调整报告，无需手动将数据和分析整合到外部和内部报告中。 3. 利用生成式 AI 综合、总结税法和潜在的扣除项，并就其提出可能的答案。 4. 利用生成式 AI 自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 此外，您还可以研究 Prompt 提示词，例如像雪梅 May 那样，尝试不同的方法，让 AI 识别会计分类，训练出一个在会计专业领域能提高效率的 AI。
2025-01-31
如何学习利用ai工作
以下是关于如何学习利用 AI 工作的一些建议： 1. 获取信息和学习东西： 免费选项：可以使用。 付费选项：通常必应是较好的选择。对于儿童，（由 GPT4 驱动）能提供良好的人工智能驱动辅导。 注意事项：使用人工智能作为搜索引擎时要谨慎，因其存在幻觉风险，且多数未连接互联网。但有研究表明，在特定情况下（如技术支持、决定吃饭地点或获取建议），必应可能比谷歌更好。 教育方面：人工智能可用于自学，能解释概念并获得较好结果。例如，。但要根据其他来源仔细检查关键数据。 2. 写东西： 草拟初稿：包括博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等，只需给出提示，人工智能就能完成，且通过提高提示和与系统互动能获得更好效果。 优化写作：将文本粘贴到人工智能中，要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子，以激发自己做得更好。 完成任务：把 AI 当作实习生，让其处理没时间做的事情，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 保持动力：当在任务中遇到困难挑战而分心时，AI 能提供保持动力的方式。
2025-01-28