普通人怎么用AI赚钱

以下是关于生成固定形象的一些方法和示例： AI 女友麦洛薇： 人设固定：通过保存包含知识图谱信息的 json 文件在本地来控制人设，实现不会忘记基本特征及与他人或事的关系，适合创造动漫或游戏角色。接入飞书后，对其基本信息提问能准确回答。 永久记忆：与麦洛薇对话时，她会学习未知信息，将其抽取实体和关系存入知识图谱，保证不会因上下文窗口不足而溢出，能从知识图谱提取被丢弃的记忆。 SD 中绘制一致性多角度头像： 实现角色一致性的最佳方法是使用 LoRA，但训练 LoRA 需至少 15 20 张图片的训练集。 准备工作：准备一张人物的多角度图片，尺寸设置为 1328×800px，放大两倍后保证每张小图为 512×512px，加上网格图，设置 controlnet 等。 7 大方向生成 AI 人物形象： 人物服装选择：可使用万能固定句式「主题」+「风格」+「材质」+「元素」+「玄学佐料」，如“Chinese dress”的示例，通过添加材质装饰细节可使服装更精致。

以下是一些免费的学术 AI 大模型： 1. 国内： 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器，如腾讯云的。服务器系统配置选择【宝塔】系统。 阿里的接口，创建 API key。 也有免费接口，但大都限制一定免费额度的 Token。 2. 国外： 来操作。 此外，ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的免费 AI 模型有： 1. GPT4（免费可用）——与人类水平相当的 LLM。 2. Midjourney v5（免费）——令人惊叹的逼真 AI 图像以及五指手。 3. DALL·E 3（免费可用）——轻松将想法转化为极其精准的图像。 4. Mistral 7B（免费）——迄今为止最优秀的 70 亿参数模型，Apache 2.0。 智谱·AI 开源模型列表可参考。Token 数代表了模型支持的总 Token 数量，包括输入和输出的所有 token，且一个 token 约等于 1.8 个汉字。

AI 知识库具有以下重要作用： 1. 作为连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家能够在此碰撞思想、相互鼓舞、共同成长。 2. 为探索人工智能（AGI）领域的人们提供有价值的信息和知识，帮助打破条条框框，实现“无弯路，全速前进”。 3. 是 AI 的“活字典”，能随时更新，让 AI 遇到不确定问题时从中检索相关信息，给出更新、更准确的回答。例如，可包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容，使 AI 能回答有关最新事件的问题；像热门的 AI 搜索，就是将整个互联网的实时数据作为知识库，每次被询问时通过搜索引擎获取最新信息。 4. 在商业化问答场景中，相当于给“聪明”的 AI 员工发放的工作手册。即使 AI 模型对公共知识等十分擅长，但在特定工作场景下，知识库能让其更准确地做出反应，例如知道特殊的优惠规则等。

以下是为研究生群体推荐的一些 AI 工具： 建筑设计相关： HDAidMaster：云端工具，在建筑、室内和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster，软件 UI 和设计成果颜值高。 Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型和室内软装设计方面有探索，能根据输入自动生成户型图。 ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，可在住宅设计早期引入标准和规范约束设计结果。 Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，能将建筑全寿命周期内的信息集成管理。 医学课题修改相关： Scite.ai：为研究人员打造的创新平台，提供引用声明搜索等工具，简化学术工作。 Scholarcy：能提取文档结构化数据，生成文章概要，包含多个分析板块。 ChatGPT：强大的自然语言处理模型，可提供医学课题修改意见。 内容仿写相关： 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ ，是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写、一键修改、实时纠错并给出建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ ，是智能写作助手，支持多种文体写作，能一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ ，由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作者的写作效率和创作体验。 需要注意的是，每个工具都有其特定的应用场景和功能，建议根据自己的具体需求来选择合适的工具。同时，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于您提到的“notionai”的相关信息： Notion CEO Ivan Zhao 认为 AI 对于 Notion 是一个特别好的机会。Notion 一直致力于构建各种基础的“积木块”，如文档编辑、关系型数据库、表格、评论及不同的访问权限等。过去 5 年一直在完善这些，使得能够迅速将 AI 与已有功能结合。例如把 AI 和数据库结合，推出 Notion Q&A 等。 Ivan Zhao 认为 RAG 会彻底改变知识管理的方式，未来用户可能不再需要侧边栏等工具来组织知识库，只需简单将信息丢到 Notion 中就能通过各种方式检索。 Notion 是生产力工具领域 AI 策略较为激进的公司，在 ChatGPT 推出 2 个月后就宣布推出 Notion AI，预设了 prompt，上线 1 个月后带来 1000 万美元的 ARR，上线 2 个月后用户突破 400 万，还推出了 Notion Project、Notion Q&A 和 Notion Calendar 等新功能、产品。 相关原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/t5ByNhtOz0MXlTx940JeKQ 原视频：https://youtu.be/HW5Yeqn9eV4?si=9k1VWXul1ww0u3fb 编译：海外独角兽 排版：Scout 本篇内容是 No Priors 对 Notion CEO Ivan Zhao 的访谈编译。

以下是为您推荐的智能日记相关的 AI 工具： 1. AI Diary：采用人工智能技术，可进行真实对话、情绪和写作分析，并为用户生成日记摘要和人工智能生成诗歌。 2. Audio Pen：可以记录和总结用户想法，不仅能录下声音还能转成文字，并进行摘要整理。 此外，还有一些其他与创作相关的 AI 工具： 1. 辅助写提示词工具：如 Luna、季梦、可玲等，能根据上传的图片生成合理的运镜及提示词，还可写分镜脚本。 2. 出图工具：U 传是可用的出图工具，新注册有免费生成额度，季梦每天给 60 积分，可玲也给积分，创作片子可能需买会员。在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。 3. 视频生成设置：季梦若为 1.2 版本，选慢速或适中的标准模式效果更好；可玲用 1.5，选择高品质生成。 4. 下载视频及插件：可下载生成的视频，季梦无水印，可灵有无水印选项；推荐 Chrome 浏览器的 auto journey 和猫抓等插件。 在使用 AI 工具进行创作时，创作者不能让 AI 主导，要有自己的思考，不能完全依赖 AI。同时，社区中有很多测评帖和共创文档可供参考学习。

普通人可以通过以下方式利用 AI 赚钱： 1. 艺术创作：生成式 AI 为内容创作提供了新的可能。例如，利用像 Lensa 这样的工具进行肖像画创作等。从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。但要注意，目前一些 AI 工具可能存在幻觉（如照片中出现异常）或处理请求时间长的问题。为满足高级用户需求，许多公司会推出如 ChatGPT 那样的“专业版”套餐。 2. 数字克隆体：成为数字克隆体的本体，基于克隆体的费率和被使用时长与平台结算获取收益。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体，不同月费对应不同使用时长，克隆体依据训练者定价有不同费率。每个人在体系中既是消费者又是生产者，月费或额外小时费可与收益相抵扣，受欢迎的数字克隆体能让本体获得更多收益。

普通人可以通过以下方式利用 AI 增加收入： 1. 学习 AI 技术，从事相关高薪工作，如成为数据科学家、机器学习工程师等。AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业都有应用，掌握相关技能能增加就业机会和职业发展可能性。 2. 关注技术发展带来的成本降低，例如人工智能降低商品和服务成本，如在供应链中通过机器人降低房屋建造成本等。 3. 若 AI 导致工作机会被部分企业和精英获取，政府可能通过税收平衡差异，全民基本收入（Universal basic income UBI）是一种解决方式。 但需要注意的是，学习了 AI 不一定能保证每个人都赚到钱，是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，需要持续学习和实践。

普通人学习 AI 并找到适合自己发展的路径，可以参考以下步骤： 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，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。 如果您想偏向技术研究方向，以下是一些学习路径： 1. 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 3. 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 4. 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 5. 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 6. 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 7. 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 如果您想偏向应用方向，以下是一些学习路径： 1. 编程基础：Python、C++等。 2. 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 3. 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 4. 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 5. 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 6. 模型部署：模型优化、模型服务等。 7. 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。 另外，如果您想将 AI 与宠物结合，可以参考以下例子和学习路径： 1. AI 宠物助手： 基于自然语言处理和计算机视觉的 AI 宠物助手，可以帮助主人更好地照顾宠物。 例如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具： 利用 AI 技术开发的智能互动玩具，可以增强宠物的娱乐体验。 例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 3. AI 宠物图像生成： 使用生成式 AI 模型，可以根据文字描述生成各种宠物形象的图像。 这可以帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 4. AI 宠物医疗诊断： 利用计算机视觉和机器学习技术，可以开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统。 通过分析宠物的症状图像和病历数据，提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析： 基于传感器数据和计算机视觉，可以利用 AI 技术分析宠物的行为模式。 帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 学习路径建议： 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例，学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型，并不断迭代优化。 总的来说，AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道，结合 AI 技术和宠物行业需求，可以开发出各种有趣有用的应用。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

普通人学习 AI 有以下较好的途径： 1. 万能公式法：问 AI 【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 会给出知识框架，然后针对每一个小点进一步询问，能帮助深度思考。 2. 优质信息源：如「即刻」App 的“”等免费圈子，这里有前沿信息线索，很多 Twitter 上的开发者大牛也会分享，必要时可去 Twitter 和相关官网溯源。 3. 信息爆炸做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 同时，还可以： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」熟悉术语和基础概念，包括主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在「」找到为初学者设计的课程，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习并获取证书。 3. 选择感兴趣模块深入学习：根据自身兴趣选择特定模块，如图像、音乐、视频等，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后通过实践巩固知识，使用各种产品创作作品，并在知识库分享。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 此外，对于超出自己理解范围的事情，最简单的方法就是试一试。学习新东西，百闻不如一练。尽可能简单地试用 AI 本身就是让普通人受益的最好方式。

普通人可以通过以下方式利用 AI 来赚钱： 1. 艺术创作：生成式 AI 可用于各种内容创作，从肖像画开始，拓展到多种媒介。创作者或个体创业者可以通过创作的内容实现盈利。 2. 数字克隆体：成为数字克隆体的本体，基于克隆体的被使用时长和费率与平台结算。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体，越多人使用自己的克隆体，收益越多。同时，个人的月费或额外小时费可与获取的收益相抵扣。 3. 创作与分享：例如参与像《让 AI 飞》这样的作品创作，通过优质的内容吸引关注和获得收益。

对于普通人入局 AI 以提升职场竞争力或开启第二副业，以下是一些建议： 1. 应用 AI 提效：在互联网大厂降本增效的背景下，个人工作量可能增加，利用 AI 提高工作效率，既能增强竞争力，又有助于早下班。 2. 躬身入局：如徐文浩老师所说，在重大技术变革时，每天在一线动手实践是可行之路。 3. 关注优质信息源：例如吴炳见的【AI 大航海】和徐文浩老师的【AI 炼金术】公众号，获取有价值的信息。 4. 了解共创模式：共创模式有多元化视角、增强参与感、共享资源、快速迭代、增强创新等优点，但也面临协调复杂、知识产权保护、利益分配、责任归属与质量控制等挑战。 需要注意的是，在开启相关行动之前，要做好充分的准备和学习。

以下是关于最新 AI 赚钱的一些信息： 从 GPTs/GLMs 如何赚钱谈起：AI 应用的曙光在哪？大多数人通过 GPTs/GLMs 赚钱较难，文章将从一个 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊聊 AI 赚钱（应用落地）这件事情。 2023 年，让您月赚 5w 的 48 个 AI 工具：包括 AI 研究工具（如 Claude、ChatGPT 等）、图片处理（如 DallE 等）、版权写作（如 Rytr 等）、设计（如 Canva 等）、网站搭建（如 10Web 等）、视频处理（如 Klap 等）、音频处理（如 Murf 等）、SEO 优化（如 Alli AI 等）、Logo 设计（如 Looka 等）、聊天机器人（如 Droxy 等）、自动化工具（如 Make 等）、市场营销等方面的工具。 3 月动态｜23 个 AI 新产品： Fixie.ai 是获得 1700 万美元种子轮融资的，由 LLM 驱动的，与外部系统进行交互的代理，旨在将 LLM 与企业数据、系统与工作流相链接。 Regex.ai 是一款基于 AI 的正则表达式自动生成工具，开箱即用，所见即所得，选择数据即可生成正则表达式，提供多种数据提取方式。 Enhance AI 是一分钟内在产品内集成最先进的 LLM（目前是 OpenAI GPT 模型）的低/无代码工具。

以下是一些用 AI 赚钱的方法： 1. 成为 AI 博主，利用以下工具创作素材： AI 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 图片处理：DallE、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。 2. 数字人相关： 直接卖数字人工具软件，分实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动在直播时能改音频话术，真人接管，市面价格在一年 4 6 万往上（标准零售价）；非实时一个月 600 元，效果很差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，靠发展代理割韭菜。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 3. 电商方面： 在小红书通过 AI 绘画变现，如用 AI 制作服装，代表案例是 AI 小绿裙，单价 239 卖了 1160 多份；用 AI 定制萌娃的头像，单价 19.9，卖了 2675 份。

以下是关于如何用 AI 赚钱的一些分析和指导： 首先，对于 GPTs/GLMs 能否赚钱的问题，答案是能，但大多数人不能。从最俗气的角度“钱”出发，以 AI 产品经理的角色复盘 2023 年的所见所闻所感来聊，虽然目前最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录了大量数据，但结果显示并非所有人都能通过其赚钱。 其次，大型语言模型有时会算错小学数学题，因为它们主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算设计。学了 AI 有可能赚钱，比如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作，或在金融、医疗、制造业等行业应用 AI 技术增加就业机会，但能否赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等因素，持续学习和实践很重要。 再者，生成式 AI 在艺术创作方面表现出色，内容创作是其第一个主流用例。生成式 AI 产品服务于各种用例，从消费者“仅为了娱乐”地创造内容，到创作者或个体创业者通过内容实现盈利。已经看到生成式 AI 工具在几乎每一种媒介中推出。 总之，用 AI 赚钱并非易事，需要综合考虑多方面因素，并不断提升自身能力和对市场的把握。

使用 AI 赚钱的方式有多种，但并非一定能保证成功，取决于多种因素。 一方面，学会 AI 技术有可能在相关高薪岗位上找到工作，如数据科学家、机器学习工程师等，从而获得不错的收入。AI 技术在金融、医疗、制造业等众多行业都有应用，掌握相关技能可增加就业机会和职业发展可能性。 另一方面，通过利用生成式 AI 进行内容创作来实现盈利也是一种途径。例如，生成式 AI 可用于艺术创作，从肖像画到各种媒介的内容创作，服务于消费者娱乐或创作者、个体创业者的盈利需求。 然而，要成功利用 AI 赚钱并非易事。大型语言模型主要基于语言理解和生成，并非专门用于数学计算，在处理数学问题时可能出错。而且，是否能赚钱还取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等。仅仅学会基础知识可能不足以在竞争激烈的市场中脱颖而出，需要持续学习和实践。 同时，从目前的情况来看，虽然 GPTs 或 GLMs 等的出现引发了关于赚钱的讨论，但大多数人可能难以借此直接实现盈利。

以下是关于如何通过 AI 赚钱的一些分析： 1. 从 GPTs/GLMs 的角度来看，虽然它们有赚钱的可能性，但大多数人难以实现。作为 AI 产品经理，需要从最实际的“钱”的角度复盘 2023 年的所见所闻所感来探讨 AI 赚钱（应用落地）这件事。比如，通过分析最大的第三方 GPTs 商店 BeBeGPTs 收录的数据来了解情况。 2. 在生成式 AI 方面，艺术创作是一个主流用例。像 Lensa 这样的应用，肖像画只是开始，生成式 AI 产品将服务于各种用例，包括消费者“仅为了娱乐”地创造内容，以及创作者或个体创业者通过内容实现盈利。生成式 AI 工具几乎在每一种媒介中都有推出。 3. 大型语言模型在处理数学问题时可能会出错，因为其主要基于语言理解和生成，而非专门的数学计算。学习 AI 有可能赚钱，例如在数据科学家、机器学习工程师等岗位工作，但不能保证每个人都能赚到钱。是否能赚钱取决于个人的学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等多种因素，需要持续学习和实践。