如何学习AI并成为一个产品经理

AI 在智慧城市中有以下应用： 1. 交通领域： 自动驾驶：用于开发自动驾驶汽车，提升交通安全性和效率。 交通管理：优化交通信号灯和交通流量，缓解交通拥堵。 2. 物流和配送：优化物流路线和配送计划，降低运输成本，包括无人机送货，将货物快速送达偏远地区。 3. 教育：实现个性化学习，为每个学生提供定制化的学习体验。 4. 农业：分析农田数据，提高农作物的产量和质量。 5. 娱乐：开发虚拟现实和增强现实体验。 6. 能源：优化能源的使用，提高能源效率。 此外，AI 的应用场景还在不断扩展，未来将对我们的生活产生更加深远的影响。在智慧城市中，AI 还可以用于城市规划、公共安全管理、环境监测等方面，以提升城市的运行效率和居民的生活质量。

以下是为代码小白制定的学习 AI Agent 的高效流程： 1. 基础了解 度过第一阶段，了解 AI 的基本原理和发展阶段。 2. 选择方向 鉴于您是代码小白，建议从不需要代码基础的 Coze 工作流学起。它适用所有人，只要能发现智能体的需求，就可以用工作流来实现。 3. 学习资源 可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，了解在业务运营领域如何通过 Coze 接触大量应用场景和进行 prompt 练习。 阅读安仔的文章，学习如何使用极简未来平台、腾讯云轻量应用服务器、宝塔面板和 Docker 搭建一个 AI 微信聊天机器人，了解相关技术组件的选用、配置步骤、费用和运维问题。 查看元子的分享，如“小白的 Coze 之旅”，深入了解 Coze 平台。 4. 加入社群 可以加入免费的 AI Agent 共学群，基于 WaytoAGI 社区等高质量信息源，分享时下 AI Agent 相关的玩法、经验和前沿资讯。通过微信号 Andywuwu07 或扫描二维码加微信，备注 AI 共学即可加入。 希望以上流程对您有所帮助，祝您学习顺利！

以下是一些适合电商设计的 AI 软件和相关应用： 1. 对于珠宝电商设计： 输入原始纹理，生成 AI 设计，叠加纹理效果，机器雕刻生产，可提升珠宝玉器行业定制效率。 2. 辅助创建 CAD 图的 AI 工具： CADtools 12：Adobe Illustrator 插件，添加 92 个绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360：集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology：基于 AI 的设计软件，可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD：根据设计目标和约束条件自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具：如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 3. 用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化： 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 分析和推荐高流量、高转化的关键词。 产品页面设计：AI 设计工具生成吸引人的页面布局。 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：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响。 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈。 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。 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 营销活动分析：AI 分析不同营销活动的效果。 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 支付和交易优化：AI 分析支付方式对交易成功率的影响。 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体。 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容。 需要注意的是，这些工具通常需要一定的相关知识和技能才能有效使用。对于初学者，建议先学习基本技巧，然后尝试使用这些 AI 工具来提高效率。

AI 大模型是一个复杂且涉及众多技术概念的领域。以下为您详细介绍： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习（有标签的训练数据，算法目标是学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归）、无监督学习（学习的数据没有标签，算法自主发现规律，经典任务如聚类）、强化学习（从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗）。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法（因有很多层所以叫深度），神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型。对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（如上下文理解、情感分析、文本分类），但不擅长文本生成。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

驯化 AI 可以从以下几个方面考虑： 1. 对于特定领域的 AI，开发具有潜在空间层次结构的堆叠模型，帮助其理解模式和关系。这可能会平行于人类教育范例发展，并可能形成针对特定任务专门设计的神经架构。 2. 创造多样化的专家 AI，在编码、数据和测试方面采用不同方法，并提供多个意见。 3. 让 AI 从在线基础转移到现实世界，让熟练的人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供其学习。 4. 让专家 AI 接触顶级从业人员的多样化视角，避免复制危险的偏见。 5. 认识 AI 时，可将其视为黑箱，只关注其能理解和输出自然语言。例如，对于不具备理工科背景的人，不必深究其内部原理，知道其是模仿人类思维的工具即可。 6. 驱动 AI 工具时，要像传统道教的拘灵遣将一样，通过特定文字和仪轨程式引用已有资源，驱使它达成预设效果。同时，基于其“非人”的一面，要尽可能通过清晰的语言文字压缩其自由度，包括清晰告知任务、边界、目标、实现路径方法，甚至直接提供所需的正确知识。

以下是学习使用 AI 做视频的步骤和相关工具推荐： 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。 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。 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。 需要注意的是，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。 相关工具推荐： 动画工具：用于在视频中为人脸制作动画的 DiD，用于从文本创建视频的 Runway v2。 语音克隆：ElevenLabs

要从 IT 产品和项目经理转变为 AI 产品经理，可以参考以下步骤： 1. 入门级：通过 WaytoAGI 等开源网站或相关课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级： 技术研究路径：对某一领域有认知，能根据需求场景选择解决方案，利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 商业化研究路径：熟悉传统互联网偏功能实现和偏商业运营的产品经理工作，最好能将两者结合。 3. 落地应用级：积累成功落地应用的案例，产生商业化价值。 AI 产品经理的岗位技能要求包括： 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 9. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 10. 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 11. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 总结来说，AI 产品经理要懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。同时，要关注场景、痛点、价值。

以下是为您提供的 AI 产品经理学习资料： 一、AI 市场与 AI 产品经理分析 （一）入门级 能通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程了解 AI 的概念，使用 AI 产品并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 （二）研究级 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理，最好是同一个人。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 （三）落地应用 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。对应传统互联网 PM 也有三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 二、学习笔记：AI for everyone 吴恩达 （一）在企业中建构人工智能 1. 案例研究：智能扬声器 探测到触发词或唤醒词。 语音识别。 意图识别。 执行相关程序。 智能音箱面临需要对每一个用户提出的需求进行单独的程序编写导致花费大量资金教育客户的困境。 2. 案例研究：自动驾驶汽车 汽车检测，使用监督学习，识别前方车辆不仅需要前置摄像头，还包括后置与两侧的摄像头或者传感器，如雷达与激光雷达。 行人检测，使用相似的传感器与技术。 运动规划，规划行车路径，输出驾驶路径，速度。如匀速行驶在道路上或避开道路边停靠的车辆。 （二）人工智能团队的角色示例 1. 软件工程师，如智能音箱中的软件编程工作，团队中 50%以上的占比。 2. 机械学习工程师，创建 AB 的映射，或创建其他机械学习算法。搜集汽车图片，位置的数据，训练神经网络或深度学习算法，不断迭代，确保准确的输出。 3. 机械学习研究员，负责开发机械学习的前沿技术。可能需要发表论文，或专注于研究。 4. 应用机械学习科学家，负责学术文献或研究文献中研究前沿技术，并想办法找到技术解决面临的问题。 5. 数据科学家，检测数据并分析数据背后的意义，向团队成员与负责人展示数据分析得出的结论。 6. 数据工程师，整理数据，确保数据是安全，易被保存，读取。因为人工智能需要处理的数据极大，自动驾驶汽车每分钟都会制造好几个 GB 的数据。 7. AI 产品经理，帮助决定用 AI 做什么，什么是可行且有价值的。 三、刘海：「AI 提示词工程师」の见解和经验分享 （一）入门第一步：AI 提示词工程师 岗位技能要求： 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 3. 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 4. 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 5. 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 6. 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 7. 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 8. 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 9. 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 10. 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 11. 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。产品经理的工作内容（仅作参考）：

在公司内部的科技论坛上，为您介绍 AI 产品经理板块： AI 产品经理可大致分为三个层级： 1. 入门级：能通过 WaytoAGI 等开源网站或课程了解 AI 概念，使用 AI 产品并动手实践应用搭建。 2. 研究级：有技术研究和商业化研究两条路径，能根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具验证想法。 3. 落地应用级：有成功落地应用案例并产生商业化价值。 传统互联网 PM 也有类似的三个层级： 1. 负责功能模块与执行细节。 2. 负责整体系统与产品架构。 3. 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架，关注场景、痛点和价值。同时，为您列举一些岗位技能要求，如本科及以上学历，计算机科学等相关专业背景，熟悉多种 AI 工具的使用及原理，具备创新思维等。我们身边也有相关案例，如枫 share、行远等都是从事相关工作的产品经理。

以下是一些适合 ERP 系统产品经理提升工作效率的 AI 产品： 1. 产品：产品经理如何用 ChatGPT 能够使用 GPT 解决性能差和历史数据存档的问题，最终的 SQL 执行时间从 4200 秒缩短到 8 秒，效率提升了 520 倍，复杂度降低了 6 倍，同时还能保存所有的历史数据，报表可以秒开。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KzFpwfMPviMJPJkFyTVcEEWFneg?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 2. 产品：产品经理的流程优化 探讨了 AI 对产品经理工作流程的改变，普遍认为 AI 能帮助做一些琐碎的事情，有效率提升，但比较有限。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/F6F1wbGN7iTp9akVWqHcubOhnqe?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 3. 运营：腾讯运营如何用 ChatGPT 认为 AI 技术的发展会对职业形态产生影响，ChatGPT 应被视为日常工作的辅助工具。 链接：https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AlTlwOU0oi08sSkCU7gciINxng8?table=tblwdvsWICkId67f&view=vewm6DMY99 4. 三等奖作品：帮助企业快速建立产品智能客服体系 通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。 链接：https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=true 、https://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=true 5. ERP 高智版：扣子销售订单管理大师 为中小型消费品企业提供销售订单管理，智能识别和提取销售订单信息，存储至飞书多维表格，有助于降低企业销售订单管理的时间和人力成本，同时省去了昂贵的 ERP 系统购买费用。 链接：https://www.coze.cn/s/iAEuTYLc/ 6. Designbuddy：AI 帮你分析你的设计 作为 Figma 插件，提供对 UI 设计的深入反馈，涵盖布局、颜色、排版、可访问性的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中经常被忽视的缺陷。 链接：https://designbuddy.net/ 7. AI Employe：GPT4V 驱动的浏览器自动化工具 开源、由 GPT4 视觉驱动，旨在自动化浏览器环境中的复杂任务，可以自动执行需要类人智能的任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统。 链接：https://aiemploye.c

以下是为您整理的从数据产品经理转行 AI 产品经理的相关知识和建议： 一、AIPM 技能树 1. 理解产品核心技术 了解基本的机器学习算法原理，有助于做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通 掌握一定的算法知识，减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性 在产品规划阶段，能更准确地判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向 了解算法前沿，更好地把握产品的未来发展方向。 5. 提升产品竞争力 发现产品的独特优势，提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力 掌握相关知识，提升数据分析能力。 二、AI 提示词工程师岗位技能要求 1. 学历和专业背景 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 熟悉 AI 工具 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 3. 项目经验 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 4. 技术理解 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 5. 数据分析与决策 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 6. 创新思维 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 7. 技术关注 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 8. 编程能力 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 三、AI 市场与 AI 产品经理分析 当前有两个场景： 1. 企业（包括传统企业和互联网企业）如何实现 AI 转型或用好 AI。 2. 产品经理如何转型 AI 产品经理。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于 AI 产品经理的相关信息： 讲师介绍： 银海，AI 产品经理，通往 AGI 之路社区共建者，5+大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W+，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 招聘信息： 职责描述： 1. 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 2. 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 3. 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 4. 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 2. 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 3. 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 4. 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 参与同学自我介绍和分类： |序号|姓名/昵称|擅长领域/岗位|想法/方向|优势| |||||| |50|天涯|AI 创业者|AI 领域创业|软件开发经验，连续创业者| |51|Eureka|Fintech 产品经理|AI 金融领域应用|平台化产品设计经验| |52|Zima|AI 创业者|AI+教育和 AI4Science|编程能力，AI 教育探索| |53|Mr.water🐳|AI 产品经理|AI 培训经历和部分高校教授有联系|考虑科研方向转化| |58|苏白|AI 产品经理|目前在做人机交互方面的工作|产品经理专业背景，专注于人机交互领域，北京地区| |59|豆豆|AI 社交|连续创业者，过往方向从游戏，即时通讯到 AI 社交，现对 AI 社交进行深入研究|在 AI 社交领域有丰富经验，成都地区，寻求同方向交流与合作| |60|星华|AI 爱好者|曾参加两次创业大赛，获得一次一等奖、一次二等奖，寻求团队合作|虽不懂技术，但擅长项目包装，具有团队合作精神| |61|半日闲|AIPM|进群学习，提升 AI 领域知识|积极学习态度，愿意与他人交流学习| |62|丁白杨|软件公司经理|在 AI 在 to B 领域的探索|拥有 25 年企业信息化从业经验，上海地区，寻求思维碰撞与合作|

对于小白来说，开始学习 AI 之路可以参考以下步骤： 1. 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的主要分支（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，能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自己的作品。 在知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享。 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。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 此外，还有像二师兄这样的案例，他在七彩虹的售后群接触到 AI 绘画，通过下载安装包和教学视频迈出了第一步，之后不断学习和实践，包括炼丹、尝试项目等。您也可以借鉴他人的经验，找到适合自己的学习方式。

以下是利用这个网站学习 AI 的方法： 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，您可以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您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 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，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 这个网站的功能包括： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法： 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，获得实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台（如 Duolingo），获得量身定制的学习计划和个性化的学习内容及练习。 4. 利用智能对话机器人（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），获得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），获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手（如 Socratic），获得数学问题的解答、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，进行数学建模和问题求解。

以下是关于学习 DeepSeek 的一些内容： 相关讨论和研究：包括 DeepSeek 在全球 AI 社区的意义、技术突破、资源分配策略、长上下文能力、量化商业模式以及对 AI 生态系统的影响，还有其在架构和工程上的创新，如 MoE、MLA、MTP 和 FP8 混合精度训练等。您可以通过以下链接获取详细信息： 核心原理认知： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入。 动态上下文：对话式连续记忆（约 4K tokens 上下文窗口）。 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式。 系统响应机制：采用意图识别+内容生成双通道处理，自动检测 prompt 中的任务类型、输出格式、知识范围，对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感。 基础指令框架： 不知道如何表达时可套用框架指令，包括四要素模板、格式控制语法（强制结构、占位符标记、优先级符号）。 进阶控制技巧： 思维链引导：分步标记法、苏格拉底式追问。 知识库调用：领域限定指令、文献引用模式。 多模态输出。 提示词使用： 效果对比：可通过 Coze 做小测试对比。 使用方法：搜索 www.deepseek.com 点击“开始对话”，将装有提示词的代码发给 Deepseek，认真阅读开场白后正式开始对话。 设计思路：将 Agent 封装成 Prompt 并储存在文件，实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量，设计阈值系统，用 XML 进行规范设定。 完整提示词：v 1.3 特别鸣谢：李继刚、Thinking Claude、Claude 3.5 Sonnet 等为相关工作提供了帮助和灵感。

以下是关于通过衣服图片生成模特视频的相关内容： 如果您要通过衣服图片生成模特视频，有以下两种方法可供参考： 方法一：使用 Stable Diffusion 1. 真人穿衣服拍照，并拿到穿衣服的真实质感照片。如果身材方面有难处，可以借助美图秀秀或 PS 进行处理。 2. 选好底模，一定要是 realistic 的真人照片风格底模，例如 majicmixRealistic_v7。 3. 根据不同平台换头，比如面向海外市场换白女头，面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并设置好 prompts 和 parameters，例如 breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands 等。 方法二：使用即梦的智能参考功能 1. 打开即梦官网 https://jimeng.jianying.com/ 。 2. 选择图片生成。 3. 选择导入参考图（上传一张参考图，点击智能参考）。 模特图自由定制：智能参考可以让模特图的变装、换发型、换脸、换发色和调整人物姿势变得轻而易举。 产品图随心变化：可以改变产品材质，调整画面背景。 电商海报一键搞定：支持随意更改背景、元素，适应不同的营销主题。 希望以上内容对您有所帮助。

以下是一些原料类产品的营销人员可以借鉴的利用 AI 开发客户的方式： 1. 图像生成工具应用：像 DALLE 2 这样的图像生成工具已经在广告领域得到应用。例如，亨氏使用番茄酱瓶的图像和类似标签来展示“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”，这意味着模型接受了大量相关照片的训练。雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌，美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. 服装推荐与可视化：如 Stitch Fix 这样的服装公司，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。原料类产品的营销人员可以思考如何将类似的理念应用到自身产品的展示和推荐中，以吸引客户。

国内头部的 AI 产品包括以下这些： 在 APP 端：夸克和豆包的历史总下载量已过亿。单月新增方面，夸克、豆包和 Kimi 智能助手月增长可达到千万级。DAU 方面，夸克 DAU 超过 2600 万，豆包、Kimi、天天跳绳和文小言 DAU 超百万。用户粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超过 30%。 在 Web 端：月总访问量超千万的产品包括夸克、腾讯文档、百度文库、Kimi 智能助手、文心一言、豆包和通义。在用户活跃度上，夸克、Notion 和百度文库的 MAU 超过千万。 在生成 Logo 方面的 AI 产品有： Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 Designhill：Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo 设计。 LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据用户输入生成设计方案。 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术创建个性化 Logo。 此外，还有一些其他的 AI 产品，如 GPTs 用对话引导获取用户信息，Jasper 拆解场景流程按步骤收集信息，Leonardo 用画布和实时反馈加速 Prompt 提升，Novel 用交互式、渐进式续写，c.ai 卷生态卷模型，筑梦岛探索更多场景的对话玩法，FlowGPT 以 Prompt 的分享为核心，小悟空数据驱动优化 Prompt 等。这些产品致力于以更低的门槛帮助用户获得更高质量的 Prompt，从而更好地驱动模型。但当前阶段的 AI 产品还普遍体现出初级产品化、强行产品化的特征。

字节在 AI 领域推出了众多产品，包括从生产力到娱乐陪伴，从对话产品到 Agent 工具再到文生图等十几个 AI 应用，还推出了 AI 硬件，如今年 10 月能与豆包语音对话的 Ola Friend 耳机，近期还在研发 AI 眼镜。 生成 Logo 的 AI 产品有： 1. Looka：在线 Logo 设计平台，使用 AI 理解用户品牌信息和设计偏好，生成多个设计方案供选择和定制。 2. Tailor Brands：AI 驱动的品牌创建工具，通过用户回答问题生成 Logo 选项。 3. Designhill：其 Logo 制作器使用 AI 技术创建个性化 Logo，用户可选择元素和风格。 4. LogoMakr：提供简单易用的 Logo 设计工具，用户可利用 AI 建议的元素和颜色方案。 5. Canva：广受欢迎的在线设计工具，提供 Logo 设计模板和元素，有 AI 辅助设计建议。 6. LogoAI by Tailor Brands：Tailor Brands 推出的 AI Logo 设计工具，根据输入快速生成方案。 7. 标小智：中文 AI Logo 设计工具，利用人工智能技术帮助创建个性化 Logo。 AI 面试官的相关产品有： 1. 用友大易 AI 面试产品：具有强大技术底座、高度场景贴合度、全环节集成解决方案、先进防作弊技术和严密数据安全保障，能完成面试、初筛和发送邀约。 2. 海纳 AI 面试：在线自动面试、评估，精准度高达 98%，效率提升 5 倍以上，改善候选人体验，到面率提升。 3. InterviewAI：在线平台，提供职位相关问题和 AI 生成的推荐答案，候选人用麦克风回答，收到评估、建议和得分。

以下是为您整合的相关内容： 对于 AI 小白来说，使用 AI 工具简化工作中的费时费力之事是可行的。 在接触 AI 工具时，对于超出自己理解范围的事情，最简单有效的方法就是尝试。学习新事物，实践比听闻更重要。 比如在 AI 视频制作方面，人物设定与剧本是关键部分，包括主体、动作、场景等要素；分镜处理也较为重要，要考虑用几个镜头表述内容；生成环节如同抽卡，可多尝试，最后进行粗检和后期处理，如 AI 配音剪辑、加过渡滤镜等。小白制作 AI 视频要做好脚本即提示词，有耐心抽卡，并不断提升撰写提示词的能力。撰写提示词时要了解主体、动作、场景，避免使用专有名词和网络名词，给 AI 清晰描述。工具选用方面，没有绝对好的工具，只有适合的，如小白可使用剪映，主力机是 MacBook Pro 可使用 final cut。还可向 ChatGPT 询问获取灵感。 另外，在“AI 布道”活动中发现，AI 工具虽强大能做很多事，但也在其与普通人之间形成了一道墙。AI 是未来必然的方向，其科普还有很长的路要走，但尽可能简单地试用它，能让普通人更快受益。无论是什么身份、什么年龄段的人，都可以尝试使用 AI 工具。 如果您想要跟相关作者交朋友、一起在 AI 路上探寻，欢迎戳这里：