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AI 在零售商超的落地场景和工具分别是哪些？

Answer

AI 在零售商超的落地场景主要包括：

  1. 产品推荐：通过分析客户数据，为每个客户推荐可能感兴趣的产品。
  2. 搜索和个性化：改善搜索结果，为客户提供个性化的购物体验。
  3. 动态定价：根据市场需求动态调整产品价格。
  4. 聊天机器人：提供服务，回答客户问题并解决他们的问题。

相关工具如下：

  1. 市场分析工具：利用 AI 分析市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。
  2. 关键词优化工具：分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。
  3. 产品页面设计工具：根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。
  4. 内容生成工具：撰写有说服力的产品描述和营销文案。
  5. 图像识别和优化工具：帮助选择或生成高质量的产品图片。
  6. 价格策略分析工具：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. 客户反馈分析工具：了解客户需求，优化产品和服务。
  8. 个性化推荐工具：根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。
  9. 聊天机器人工具：提供 24/7 客户服务。
  10. 营销活动分析工具：分析不同营销活动的效果。
  11. 库存管理工具：预测需求，优化库存管理。
  12. 支付和交易优化工具：分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。
  13. 社交媒体营销工具：在社交媒体上找到目标客户群体，进行精准营销。
  14. 直播和视频营销工具：分析观众行为，优化直播和视频内容。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：请问 AI 有哪些应用场景？

人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并以各种形式改变着我们的生活。以下是一些人工智能的主要应用场景：1.医疗保健:医学影像分析:AI可以用于分析医学图像，例如X射线、CT扫描和MRI，以辅助诊断疾病。药物研发:AI可以用于加速药物研发过程，例如识别潜在的药物候选物和设计新的治疗方法。个性化医疗:AI可以用于分析患者数据，为每个患者提供个性化的治疗方案。机器人辅助手术:AI可以用于控制手术机器人，提高手术的精度和安全性。2.金融服务:风控和反欺诈:AI可以用于识别和阻止欺诈行为，降低金融机构的风险。信用评估:AI可以用于评估借款人的信用风险，帮助金融机构做出更好的贷款决策。投资分析:AI可以用于分析市场数据，帮助投资者做出更明智的投资决策。客户服务:AI可以用于提供24/7的客户服务，并回答客户的常见问题。3.零售和电子商务:产品推荐:AI可以用于分析客户数据，向每个客户推荐他们可能感兴趣的产品。搜索和个性化:AI可以用于改善搜索结果并为每个客户提供个性化的购物体验。动态定价:AI可以用于根据市场需求动态调整产品价格。聊天机器人:AI可以用于提供聊天机器人服务，回答客户的问题并解决他们的问题。4.制造业:预测性维护:AI可以用于预测机器故障，帮助工厂避免停机。质量控制:AI可以用于检测产品缺陷，提高产品质量。供应链管理:AI可以用于优化供应链，提高效率和降低成本。机器人自动化:AI可以用于控制工业机器人，提高生产效率。5.交通运输:

问：如何用 AI 完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化

使用AI来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下几个步骤：1.市场分析：利用AI分析工具来研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。AI可以处理大量数据，快速识别出哪些产品受欢迎、价格区间、销量等关键信息。2.关键词优化：AI可以分析和推荐高流量、高转化的关键词，帮助卖家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：AI设计工具可以根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。4.内容生成：AI文案工具可以撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。5.图像识别和优化：AI图像识别技术可以帮助选择或生成高质量的产品图片，这些图片能够更好地吸引顾客并展示产品特点。6.价格策略：AI可以分析不同价格点对销量的影响，帮助卖家制定有竞争力的价格策略。7.客户反馈分析：AI可以分析客户评价和反馈，帮助卖家了解客户需求，优化产品和服务。8.个性化推荐：AI可以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。9.聊天机器人：AI驱动的聊天机器人可以提供24/7的客户服务，解答疑问，提高客户满意度。10.营销活动分析：AI可以分析不同营销活动的效果，帮助卖家了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。11.库存管理：AI可以帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。12.支付和交易优化：AI可以分析不同的支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。13.社交媒体营销：AI可以帮助卖家在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。14.直播和视频营销：AI可以分析观众行为，帮助卖家优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

问：AI在医疗药品零售领域的应用

AI在医疗药品零售领域有着多方面的应用前景：1.药品推荐系统利用机器学习算法分析用户购买记录、症状描述等数据，为用户推荐合适的非处方药品和保健品，提升销售转化率。1.药品库存管理通过分析历史销售数据、天气、疫情等因素，AI系统可以预测未来某段时间内的药品需求量，优化药店的库存管理策略，降低成本。1.药品识别与查询借助计算机视觉技术，用户可以用手机拍摄药品图像，AI系统自动识别药名并提供说明、用法、禁忌等信息查询服务。1.客户服务智能助手基于自然语言处理技术，AI虚拟助手可以回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题，减轻人工客服的工作压力。1.药店运营分析AI可以分析药店的销售、顾客流量、库存等大数据，发现潜在的运营问题和优化空间，为决策提供参考。1.药品质量监控通过机器视觉、图像识别等技术，AI能够自动检测药品的包装、标签、颜色等是否合格，及时发现问题。1.药品防伪追溯利用区块链等技术，AI可以实现全流程的药品溯源，确保药品供应链的安全性和真实可信度。总之，AI技术在药品零售领域可以提升购药体验、优化库存管理、降低运营成本、保障药品质量安全，是一个值得重视的发展方向。内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

Others are asking
有免费生成PPT的ai吗
以下是为您推荐的免费生成 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：在各种交流群中被频繁推荐，免费版本能生成质量很高的 PPT，经过不断优化和改进，能满足大多数用户需求。个人使用体验良好，生成效果在内容组织、设计美观度和整体专业感上都表现出色。 2. 歌者 PPT（gezhe.com）：是一款永久免费的智能 PPT 生成工具。具有一键生成 PPT 内容、支持多种文件格式转 PPT、多语言支持、海量模板和案例库、在线编辑和分享、增值服务等功能。其优势包括免费使用、智能易用、海量案例、资料转 PPT 专业、AI 翻译等。 3. 讯飞智文：免费，引导较好。 此外，还有一些付费的 PPT 生成工具，如百度文库，付费但质量好。同时也为您提供了一些相关的 PPT 生成网站，如 http://Chatppt.com（付费，自动化程度高）、http://Mindshow.fun（Markdown 导入）、http://Gamma.app（Markdown 导入）、http://Tome.app（AI 配图效果好）。
2025-01-08
有没有能做PPT的ai
以下是一些能做 PPT 的 AI 工具： 1. Gamma：这是一个在线 PPT 制作网站，允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式，如 GIF 和视频，以增强演示文稿的吸引力。网址：https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT：由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计，包含丰富的模板库和设计元素，可根据需求选择不同风格和主题的模板，适用于多种场合。网址：https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow：一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供自动布局、图像选择和文本优化等智能设计功能，还包括互动元素和动画效果。网址：https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文：由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势，提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址：https://zhiwen.xfyun.cn/ 此外，国内的爱设计 PPT 也是值得推荐的选择。它背后拥有强大的团队，成功把握住了 AI 与 PPT 结合的市场机遇，已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位。 卓 sir 还分享了他使用 AI 制作 PPT 的经历，用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。
2025-01-08
如何想写论文，哪个ai app 更适合拿来使用呢
在论文写作方面，以下是一些适合使用的 AI 应用： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，对于组会准备工作，Claude 和 Gamma.app 是不错的选择。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 在 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。
2025-01-08
stable diffusion和国内的这些AI绘画的模型有什么区别
Stable Diffusion 和国内的 AI 绘画模型主要有以下区别： 1. 数据集和学习方式： 在线的国内模型可以访问庞大且不断更新扩展的数据集，还能实时从用户的弱监督学习中获得反馈，从而不断调整和优化绘画策略。而 Stable Diffusion 通常受限于本地设备的计算能力，其数据集和学习反馈相对有限。 2. 计算能力： 在线的国内模型能利用云计算资源进行大规模并行计算，加速模型的训练和推理过程。Stable Diffusion 受本地设备计算能力限制，性能可能不如在线模型。 3. 模型更新： 在线的国内模型可以随时获得最新的版本和功能更新，更好地适应不断变化的绘画风格和技巧。Stable Diffusion 的模型更新相对较慢。 4. 协同学习： 在线的国内模型可以从全球范围内的用户中学习，更好地理解各种绘画风格和技巧。Stable Diffusion 则只能依赖于有限的本地模型，对绘画可能性的了解可能不够全面。 例如，Niji·journey 5 在二次元角色设计领域就展现出比 Stable Diffusion 更强大的性能和实用性。同时，国内还有 DeepSeek、阿里巴巴的 Qwen2 系列、清华大学的 OpenBMB 项目等在不同方面表现出色的模型。
2025-01-08
零基础如何学AI
对于零基础学习 AI，您可以参考以下步骤： 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，您将找到一系列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。 此外，还有一些个人的学习经历供您参考： 二师兄来自上海，计算机零基础。2024 年 2 月在售后群接触到 AI 绘画，下载安装包和教学视频，迈出学习第一步。3 月啃完相关教程并开始炼丹。4 月与小伙伴探讨 AI 变现途径，5 月因工作变动在无硬件支持下继续学习。 参加「AI 编程共学」活动，包括 10 月 28 日麦橘的 0 基础做小游戏分享、10 月 29 日梦飞的 0 编程基础入门 Cursor 极简使用指南、10 月 30 日银海的 0 基础学做 AI 拍立得、10 月 31 日的 0 基础做小游戏分享等。
2025-01-08
AI前端开发
以下是关于 AI 前端开发的相关内容： 白九龄在 0 基础使用 Cursor 开发微信小程序时，遇到了诸多问题。如添加背景元素营造氛围、实现自适应和滑动效果、处理意图分析页面的信息展示和排版风格、生成海报时的字数显示和行数限制以及位置和视觉呈现的调整等。由于大模型自身的限制，无法很好地理解一些需求，导致开发过程中出错频繁。此外，还存在模型 token 费用和变现困难等问题。 Yeadon 以“Windsurf 学习共创社区”为例，演示了如何借助 AI 能力快速构建现代化 Web 应用。技术选型为 Vue + TypeScript，目标用户为零基础开发学习者，参考项目为 Cursor101。开发流程包括需求分析与代码生成、环境配置自动化、问题诊断与修复、界面优化与细节打磨、功能迭代与完善。在开发过程中，输入需求让 Windsurf 进行代码生成，可能会出现报错，将报错信息返回给 Cascade 进行自动检查和修复。之后对网页进行细节优化，如导航栏和首页。 齐码蓝开发一个可以承载离谱生物档案的网站，每个页面包含生物介绍、图片、头像、文字介绍，并支持打字和语音对话以及展示相关离谱事件。项目初始化与配置方面，推荐的技术栈包括前端的 React.js 或 Vue.js，后端的 Node.js 加上 Express.js，数据库选择 MongoDB，语音处理使用 Google Cloud SpeechtoText 和 TexttoSpeech API。开发环境配置方面，选择 Visual Studio Code 作为 IDE，安装 Node.js 时会一并安装 npm 用于管理项目依赖。项目目录结构可能如下所示。
2025-01-08
最近Agent方面的场景案例
以下是一些关于 Agent 方面的场景案例： 1. 吴恩达最新演讲中提到的四种 Agent 设计范式： Reflection（反思）：例如让用 Reflection 构建好的 AI 系统写代码，AI 会把代码加上检查正确性和修改的话术再返回给自己，通过反复操作完成自我迭代，虽不能保证修改后代码质量，但效果通常更好。 Tool Use（工具使用）：大语言模型调用插件，极大拓展了 LLM 的边界能力。 Planning（规划）：属于比较新颖且有前景的方式。 Multiagent（多智能体）：也具有发展潜力。 2. Ranger 文章中的相关内容： Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向。 中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，通过为其增加工具、记忆、行动、规划这四个能力来实现。 行业里主要用到的是 langchain 框架，它在 prompt 层和工具层完成主要的设计，将 LLM 与 LLM 以及 LLM 与工具进行串接。 3. 从词源和历史变迁来看： 在不同时期，“Agent”在商业、政府、情报、娱乐、体育等领域都有重要角色，涵盖贸易代理、公司代理商、情报特工、艺人经纪人等多种职业。 “Agent”一词具有行动和替身的含义，多数情况下指“拥有行动的替身，替代他人做某事”。
2025-01-07
我作为一名OA软件的行业的售前，我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景，所以我对AI知识有简单的了解，我现在想转型AI行业的售前，我该如何系统的学习AI的相关知识，请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
多模态的应用场景
多模态的应用场景广泛，主要包括以下方面： 1. 娱乐领域：如与 AI 导师进行视频聊天、与 AI 合作迭代和编写电视剧剧本等，为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。 2. 内容生成：改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。 3. 工具使用：使大语言模型能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。 4. 视频处理：包括视频搜索，通过描述性语言在数小时的视频内容中快速找到用户想要的瞬间；视频文本生成，从视频生成文本摘要、关键点、标签和标题等；定制化模型，允许用户微调自己的模型以满足特定领域需求。 5. 落地场景：如广告插入与内容审核，区分视频内容的性质；流媒体内容分析，自动生成媒体分析报告；运动赛事视频分析，帮助精彩瞬间捕捉、技术动作分析、比赛策略分析等。 6. 扩展到物理现实：通过机器人、自动驾驶车辆和其他需要与物理世界实时交互的应用程序，将大语言模型扩展到我们自己的物理现实中。
2025-01-06
RAG的经典应用场景
RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提问后，RAG 从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。
2025-01-06
大模型家族、类别、应用场景
大模型主要分为以下两类： 1. 大型语言模型：专注于处理和生成文本信息，主要应用于自然语言处理任务，如文本翻译、文本生成、情感分析等。 2. 大型多模态模型：能够处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息，可以应用于更广泛的领域，例如图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等。 大型多模态模型与大型语言模型的不同点包括： 1. 处理的信息类型不同：大型语言模型专注于文本信息，大型多模态模型能处理多种类型信息。 2. 应用场景不同：大型语言模型主要用于自然语言处理任务，大型多模态模型应用领域更广泛。 3. 数据需求不同：大型语言模型主要依赖大量文本数据训练，大型多模态模型需要多种类型数据训练。 对于聊天大模型的深度用户，把同一个问题让不同的大模型解答是高频操作，主要适用于以下场景： 1. 对回答的精准性、全面性要求较高的问题，因为不同大模型在解决不同问题时各有优劣。 2. 需要多方交叉验证，规避模型幻觉的客观事实类问题。 常用的模型网站有： 1. 2. 3. 4. 5. 下载模型后需要将之放置在指定的目录下，不同类型的模型放置目录不同： 1. 大模型（Ckpt）：放入 models\\Stablediffusion 2. VAE 模型：一些大模型需要配合 vae 使用，对应的 vae 同样放置在 models\\Stablediffusion 或 models\\VAE 目录，然后在 webui 的设置栏目选择。 3. Lora/LoHA/LoCon 模型：放入 extensions\\sdwebuiadditionalnetworks\\models\\lora，也可以在 models/Lora 目录 4. Embedding 模型：放入 embeddings 目录 模型的类型可以通过检测。
2025-01-06
RAG的经典应用场景
RAG（检索增强生成）的经典应用场景主要包括以下方面： 1. 构建智能问答客服：用户提出问题，RAG 模型从大规模的文档集合中检索相关的文档，然后生成回答。 2. 知识问答系统：用户提出问题，RAG 可以从私有知识中检索到“包含答案的内容”，然后把“包含答案的内容”和用户提问一起放到提示词中，提交给大模型，大模型的回答会充分考虑到“包含答案的内容”。
2025-01-06
我想知道关于数字员工的一些落地方案
以下是关于数字员工的一些落地方案： 易观的报告《2024 年 AI 加速数字员工智能化落地——中国数字员工市场发展及企业数字员工落地建议报告》探讨了数字员工的定义、价值、分类，并预测了发展趋势。报告指出，数字员工能提升企业运营效率、降低成本、保障工作质量与稳定性。其发展趋势包括智能水平提升、融入工作流程、成为企业核心资产、开发与运营平台的在线化与开放化、市场的业态多样化、企业专业数据的深度洞察与策略制定、组织能力的新要求、群体智能与组织孪生的纵深发展等。 实战课程方面，提供了一比一数字人分身的定制体验，能让您熟练使用 10 多种热门数字人工具，掌握数字人定制、唇形同步、声音克隆、视频翻译、AI 换脸等技术，了解数字人商业应用场景及行业现状，将数字人融入工作流，完美匹配场景和工具，还能获得自学路径，课程后能持续学习并完成落地。并且搭建了交流群，方便解决课程问题和与其他同学讨论学习心得。 在技术实现上，算法驱动的数字人涉及 ASR 语音识别（如 openai 的 whisper、wenet、speech_recognition 等）、AI Agent（大模型包括 ChatGPT、Claude、ChatGLM、文星一言、千帆大模型、通义千问等，Agent 部分可使用 LangChain 的模块自定义）、TTS（如微软的 edgetts、VITS、sovitssvc 等）。人物建模模型可以通过手动建模（音频驱动）或者 AIGC 的方式生成人物的动态效果（例如 wav2lip 模型）实现。但这种简单的构建方式还存在一些问题，如如何生成指定人物的声音、TTS 生成的音频如何精确驱动数字人口型以及做出相应的动作、数字人如何使用知识库做出某个领域的专业性回答等。
2025-01-08
市面上已有很多免费的AI工具，为什么企业还要花钱大规模落地部署？
企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具，主要有以下原因： 1. 资源分配和人才需求：预算呈现急剧增长，实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才，目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分，开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制：为帮助企业启动和运行模型，基础模型提供商提供专业服务，这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景：企业重点放在自主构建应用程序上，目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序，企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用，还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化，但 GenAI 已成为一种“战略工具”，允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新，并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用，将在市场上表现出色。
2024-12-25
AI智能体在电商领域可落地的应用
AI 智能体在电商领域有以下可落地的应用： 1. 电商导购：以“什么值得买”智能体为例，当用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会先提取关键词“笔记本电脑”，通过相关 API 检索商品信息，与内置提示词组装成上下文，请求大模型回答，从而提供更好的商品推荐效果。 2. 工作流优化：工作流也可理解为多智能体协作，通过多个智能体的组装解决复杂场景的搜索问题。例如给新产品取名，涉及多个步骤和检测，人工操作费时，而 AI 搜索与 Workflow 模式可有效解决，通过定义多个完成不同功能的智能体，并由调度中枢协调工作和决策。 3. 品牌卖点提炼：AI 在逻辑推理、数据分析、内容理解和输出上有独特优势，可搭建品牌卖点提炼助手。但在搭建前需明确 AI 的能力边界，如对公司产品、独特之处、核心渠道等了解有限。AI 更适合做引导型助手，在寻找卖点陷入停滞时提供更多思考维度。实际搭建时，除遵循营销管理流程保证输出合理，还需根据公司业态调整智能体提示词以提升信息准确度。对于电商产品，需考虑线上线下不同触点和人员等因素。
2024-12-19
假设我建立一个针对中小企业的Ai落地赋能服务中心，结合目前中国市场比较成熟的Ai产品、技术、服务、培训等等内容，应该怎么设计这个中心
目前中国市场上成熟的 AI 产品、技术、服务和培训内容丰富多样。要设计针对中小企业的 AI 落地赋能服务中心，以下是一些建议： 产品方面： 引入适合中小企业业务流程的自动化软件，如智能客服系统、智能办公软件等。 提供基于 AI 的数据分析工具，帮助企业进行市场预测和客户洞察。 技术方面： 配备专业的技术团队，能够为企业提供 AI 技术的集成和定制化开发服务。 关注前沿的 AI 技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，并将其转化为可应用的解决方案。 服务方面： 提供一站式的服务，包括需求评估、方案设计、实施部署和后续维护。 建立快速响应机制，及时解决企业在使用 AI 过程中遇到的问题。 培训方面： 设计针对不同层次员工的培训课程，涵盖基础知识普及、操作技能提升和高级应用开发等。 采用线上线下相结合的培训方式，满足企业员工的多样化学习需求。 同时，服务中心还需要建立良好的沟通渠道，与中小企业保持密切联系，了解他们的实际需求和反馈，不断优化和完善服务内容和方式。
2024-12-19
AI Agent 落地业务应用
以下是关于 AI Agent 落地业务应用的相关内容： 影刀 RPA + AI Power 功能亮点：大模型存在限制，AI Power 集成丰富组件拓展能力边界，打造 AI Agent，如搜索引擎组件获取实时信息，RPA 组件实现自动化操作。 无缝多样的使用方式：提供网页分享、对话助理、API 集成等嵌入方式，方便企业在不同业务场景灵活选择接入方式，实现内部员工、外部客户与 AI 便捷交互。 贴身的企业级服务支持：提供教学培训、技术答疑、场景共创等贴身服务，帮助企业把产品用起来，把 AI 落地下去。 智谱 AutoGLM 深度体验：经过深度测试，展现出落地希望。解决了 API 对接难等问题，借助 RPA 思路实现跨应用控制。场景理解能力出色，能准确选择应用场景，但存在语音识别偏差等问题。 产品思路：选择高频场景深耕细作，证明产品价值，未来发展空间大，可能改变与手机交互方式。 学习路径 结合“一人公司”愿景，需要大量智能体，未来的 AI 数字员工以大语言模型为大脑串联工具。 Agent 工程（基础版）：如同传统软件工程学，有迭代范式，包括梳理流程、任务工具化、建立规划、迭代优化，造就能应对实际场景的 Agent。 数字员工“进化论”：需要在固化流程和让 AI 自主思考之间作出妥协和平衡。
2024-12-09