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openai 的产品分析

Answer

OpenAI 的产品具有以下特点和发展情况:

  • 去年 11 月发布了基于 GPT-3.5 最新版本的消费级产品 ChatGPT,其具有强大的功能,能提供各种回答和完成多种任务,但也存在捏造事实的问题。ChatGPT 被视为 GPT-4 的台标。
  • OpenAI 内部对于是否发布功能强大的工具存在争论,发布被视为让公众适应 AI 改变日常生活现实的战略一部分。
  • OpenAI 目前严重受限于 GPU,这影响了其多项计划,包括 API 的可靠性和速度、更长上下文窗口的推广、微调 API 以及专用容量的提供。
  • Sam Altman 分享了 OpenAI 近期路线,如 2023 年的首要任务是更便宜、更快的 GPT-4,以及实现更长的上下文窗口、扩展微调 API 和推出有状态的 API。
  • 2024 年 10 月有相关的视频和文章对 OpenAI 进行分析和介绍新产品,如剖析其从理想主义走向商业化的历程,以及介绍了四款创新 AI 产品。
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References

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

去年11月之前,人们对OpenAI的了解主要局限于技术和软件开发领域。但现在全世界都知道,OpenAI在当月晚些时候发布了一款基于GPT-3.5最新版本的消费级产品。几个月来,公司内部一直在使用带有对话界面的GPT版本。这对于该公司所谓的“寻求真相”尤为重要。这意味着,通过对话,用户可以哄骗模型提供更可信、更完整的回答。为大众而优化的ChatGPT可以让任何人只需输入提示信息,就能立即利用似乎无穷无尽的知识源,然后继续对话,就像与一个碰巧无所不知的人类同伴闲聊一样,尽管他也有捏造事实的嗜好。在OpenAI内部,对于是否应该发布这样一款功能空前强大的工具,人们争论不休。但Altman对此表示支持。他解释说,这次发布是一项战略的一部分,旨在让公众适应AI注定会改变他们日常生活的现实,而且可能是为了更好地生活。在公司内部,这被称为“迭代部署假设”。当然,ChatGPT会引起轰动。毕竟,这是一个任何人都能使用的东西,它足够聪明,能在SAT考试中获得大学水平的分数,能写出B-minus的作文,还能在几秒钟内总结出一本书的内容。你可以让它为你撰写融资提案或会议摘要,然后要求它用立陶宛语、莎士比亚十四行诗或痴迷玩具火车的人的口吻进行改写。几秒钟后,大型语言模型就会满足你的要求。太疯狂了。不过,OpenAI将其视为其更新、更连贯、能力更强、更可怕的后继者GPT-4的台标,据说GPT-4是用1.7万亿个参数训练出来的。(OpenAI不会证实这个数字,也不会透露数据集)。

📣OpenAI考虑开源GPT3

💎Sam Altman谈OpenAI计划:上周,Sam Altman和20名开发者一起讨论OpenAI的API和产品计划。Sam非常坦率,讨论涉及到实际的开发者问题,以及与OpenAI使命和AI社会影响相关的更大范围问题。以下是主要的观点:1.OpenAI目前严重受限于GPU在整个讨论中,一个常见的主题是OpenAI目前极度依赖GPU,这推迟了他们许多短期的计划。最大的客户投诉是关于API的可靠性和速度。Sam承认了他们的担忧,并解释说大部分问题是由于GPU短缺导致的。更长的32k上下文还不能推广给更多的人。OpenAI还没有克服注意力的O(n^2)扩展,所以虽然他们看起来有可能很快就会有100k-1M的标记上下文窗口(今年),但任何更大的窗口都需要一个研究突破。微调API目前也受到GPU可用性的限制。他们还没有使用像Adapters或LoRa这样的高效微调方法,所以微调非常耗费计算资源来运行和管理。未来会有更好的微调支持。他们甚至可能会托管一个由社区贡献的模型的市场。专用容量的提供受到GPU可用性的限制。OpenAI也提供专用容量,这为客户提供了模型的私有副本。要获得这项服务,客户必须愿意预先支付100k美元。🍀Sam同时分享了OpenAI近期路线2023:更便宜、更快的GPT-4——这是他们的首要任务。一般来说,OpenAI的目标是尽可能地降低"智能的成本",因此他们将努力继续降低API的成本。更长的上下文窗口——在近期,高达100万标记的上下文窗口是可行的。微调API——微调API将扩展到最新的模型,但具体形式将由开发者指示他们真正想要什么。有状态的API——当你今天调用聊天API时,你必须反复通过同样的对话历史,并反复支付同样的标记。未来,API将有一个能记住对话历史的版本。

2024 年历史更新(归档)

《[全网最细!扒开OpenAI背后的理想主义大旗](https://www.bilibili.com/video/BV1BPCUY2Eir/)》来自林亦的视频,视频深入剖析了OpenAI从理想主义走向商业化的历程,包括人才流失与融资成功的割裂现象,背后的股权架构、内部矛盾及未来发展的不确定性。OpenAI这家曾经志在保障AI安全、主张开源、开放自己家研究成果的理想主义公司,真的也走上了屠龙少年成为恶龙的悲剧道路了吗?[heading3]10月19日[content]《[10月AI新产品盘点,大家都做的太酷辣!](https://mp.weixin.qq.com/s/38qygInbWpga2vH85dRD9A)》本期介绍四款创新AI产品:1.有挂:浏览器插件,用户可用自然语言编程,满足个性化网页需求。2.陌生人闹钟:每天早晨由陌生人叫醒,利用AI监督语音内容,带来惊喜。3.歌词爆改机:通过AI为热门歌曲改编歌词,创造全新版本。4.EVE:AI 3D伴侣,进入陪伴与游戏结合的新领域。

Others are asking
openAI关于道德规范的调整是什么
OpenAI 在道德规范方面的调整包括以下内容: 1. OpenAI 认为通过分析 ChatGPT 和 GPT4 用户对数百万条提示的反应,能获得知识以使未来的产品符合道德规范。 2. 随着公司承担更多任务并投入更多商业活动,有人质疑其在多大程度上能集中精力完成降低灭绝风险等任务。 3. OpenAI 与数以百计的内容审核员签订合同,对模型进行教育,使其了解对用户提示做出的不恰当或有害回答。 4. 山姆·奥特曼曾强调 AI 可能带来的潜在灾难,如大规模虚假信息传播、网络攻击以及威权政府滥用等,并对 OpenAI 最初的开放性承诺进行重新考虑。 5. 公司领导层认为董事会作为非营利性控制实体的一部分,将确保营收和利润的驱动力不会压倒最初的想法。但目前 OpenAI 还不清楚 AGI 到底是什么,其定义将由董事会决定。
2025-02-18
openai最近有什么新闻
以下是 OpenAI 最近的一些新闻: 1. 12 天连续直播相关结果,昨天 OpenAI 把 o1 模型在 API 中正式发布,之前发布的是 o1 Preview 历史版本,正式版思考花费的 token 少了 60%。 2. 北京时间 9 月 13 号凌晨 1 点多,OpenAI 宣布推出模型 o1preview 与 o1mini,拥有 Plus 版本的用户会陆续收到新模型权限,可在 Web 客户端中尝鲜体验。 3. OpenAI 更新风控与账号共享识别力度,可能会偷偷降低 ChatGPT 模型的调用规格,如 o1pro 降级为 o1。 4. 奥特曼谈 AI 推理能力进展,o1(2024 年 9 月)排名全球第 9800 名,o3(2024 年 12 月)提升至第 175 名,现内部模型已达全球第 50 名,预计今年内登顶第一。
2025-02-17
openAI过去几年的发展历程
OpenAI 在过去几年的发展历程如下: 在整个团队的努力下,迎来了技术高速发展的“黄金三年”,在自然语言处理领域取得突破性进展,推出了 GPT1、GPT2 和 GPT3 系列模型,每次模型迭代都使模型复杂度成指数级别上升,模型效果也越来越好。 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。 大约九年前创立,怀揣着对 AGI 潜力的坚定信念,渴望探索如何构建并使其惠及全人类。 创始人山姆·奥特曼回首创业历程,认为虽然有挑战和不愉快,但收获和成长巨大,也暴露出团队在管理上的不足。 展望 2025 年,坚信首批 AI Agent 将融入劳动力市场,目标已瞄准真正意义上的超级智能。新的一年充满反思,随着 AGI 脚步临近,是回顾公司发展历程的重要时刻。
2025-02-11
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
openai发展史
OpenAI 的发展历程如下: 2015 年成立,一直将 AGI 作为战略目标之一。 2022 年 11 月 30 日,发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发全球 AI 浪潮。 在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级,分别为: 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 推理者(Reasoners):具备人类推理水平,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织(Organizations):最高级别,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 AI 的起源最早可追溯到上世纪: 1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续的神经网络奠定基础。 1950 年,图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开著名的达特茅斯会议,人工智能(Artificial Intelligence)一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。此后接近 70 年,AI 的发展起起落落。 Sam Altman 于 2025 年 1 月 6 日发表反思,回首创业历程,包括经历解雇等事件,也提到 2025 年首批 AI Agent 将融入劳动力市场,ChatGPT 两周岁时已迈入能进行复杂推理的全新模型时代,强调随着 AGI 临近,要回顾公司发展历程,继续探索。
2025-01-26
openai中学生写作的建议
以下是 OpenAI 针对中学生写作的一些建议: 1. 写作过程分为五个阶段:前期调研、框架构建、论证深化、反馈改进和调整格式。 2. 包含 12 条具体建议,如快速了解主题、创建反向大纲、寻求反馈和规范引用等技巧。 3. 强调将 AI 作为思维的催化剂,而非替代品。 4. 获得更好结果的六种策略: 写清楚说明:包括在问题中包含细节以获取更相关的答案、要求模型采用一个角色、使用分隔符清晰地表示输入的不同部分、指定完成任务所需的步骤、提供示例、指定期望的输出长度。 提供参考文本:指示模型使用参考文本回答、指示模型使用参考文本中的引用来回答。 将复杂任务拆分成更简单的子任务。 给 GPT 时间「思考」。 使用外部工具。 系统地测试更改。
2025-01-10
情绪分析
以下是关于情绪分析的相关信息: 中文数据集: RenCECPs:由 Fuji Ren 提供,标注的博客语料库,在文档级、段落级和句子级标注了 emotion 和 sentiment,包含 1500 个博客、11000 段落和 35000 句子。 weibo_senti_100k:带情感标注的新浪微博,正负向评论约各 5 万条。 BDCI2018 汽车行业用户观点主题及情感识别:汽车论坛中对汽车的评论,标注了汽车的多个主题及情感标签,情感分为中立、正向、负向 3 类。 微调(Finetuning)案例研究:假设想要了解特定推文的正面或负面程度,对模型进行微调后,可通过在 logprobs=2 完成请求上设置来取回第一个完成令牌的对数概率,正类别的概率越高,相对情绪就越高。 品牌舆论传播相关的关键词库包含情感分析,涉及舆论传播、数据分析、主题、事件等 25 个关键词。
2025-02-19
AI数据分析
以下是关于 AI 数据分析的相关内容: ChatGPT 助力数据分析: 本文重点介绍了 AI 与数据分析结合的应用,通过实际案例与相关技巧,描述了 ChatGPT 如何助力数据分析。 实现了两种方式支持多维数据分析: SQL 分析:分析平台自身使用情况,输入一句话可分析用户配置图表相关数据。用户描述想分析的内容,后台连接 DB,附带表结构信息让 AI 输出 SQL 语句,校验为 SELECT 类型后执行返回结果数据,再传给 GPT 分析,最后输出分析结论和建议并返回前端页面渲染图表。 个性化分析:平台支持上传数据,可提供数据信息辅助分析,前端解析文件后传给 GPT 分析,后续步骤与 SQL 分析一致。 分析完成后展示结果数据的图表和分析结论,图表支持折线图和柱状图可随意切换。 生成式 AI 季度数据报告 2024 月 1 3 月: 作者包括郎瀚威 Will、张蔚 WeitoAGI、江志桐 Clara 等。 报告涵盖总体流量概览、分类榜单、文字相关(个人生产力、营销、教育、社交)、创意相关(图像、视频)、音频大类、代码大类、Agent、B2B 垂类等方面。 涉及数据准备、分类标准图谱准备、赛道分析、竞争分析等内容。
2025-02-18
我的毕业论文是AIGC的陶寺遗址空间可视分析技术研究,请问有何思路
对于您的毕业论文主题“AIGC 的陶寺遗址空间可视分析技术研究”,以下是一些可能的思路供您参考: 首先,深入了解陶寺遗址的相关背景和特点,包括其历史、文化、地理等方面的信息,这将为后续的分析提供基础。 其次,研究 AIGC 技术在空间可视分析方面的应用现状和前沿成果,了解相关的算法、模型和工具。 然后,考虑如何收集和整理陶寺遗址的空间数据,例如通过实地测量、卫星图像、考古记录等方式获取数据,并对数据进行预处理和清洗。 接着,运用合适的 AIGC 技术和算法,对陶寺遗址的空间数据进行可视化呈现,例如创建三维模型、绘制地图、生成动态图像等,以直观展示遗址的空间特征和关系。 在可视化的基础上,进行深入的分析,例如探究遗址的布局规律、空间结构、功能分区等,挖掘潜在的历史和文化信息。 最后,对研究结果进行评估和验证,确保其准确性和可靠性,并提出进一步的改进和优化方向。 希望这些思路能对您有所帮助,祝您顺利完成毕业论文!
2025-02-18
我想做一个产品(生涯规划领域的垂直大模型),这个产品服务的对象是所有人:帮助所有人进行更好的职业规划。每个人都能通过使用这个产品更好地了解自己,了解自己的天赋、兴趣、优势,然后找到自己的热爱的领域和热爱的事业,并且能够个性化地推荐相关的行业和职业,包括职业的主要工作内容和核心能力要求等等。 请对这个产品进行可行性分析,并给出产品的发展规划,别忘了给这个项目起一个名字。
以下是对您提出的生涯规划领域垂直大模型产品的可行性分析和发展规划,并为项目取名为“生涯智途”。 可行性分析: 1. 需求广泛:帮助人们进行职业规划是一个普遍存在的需求,涵盖了各个年龄段和职业阶段的人群。 2. 数据可用性:可以通过各种渠道收集大量与职业相关的数据,包括行业报告、职位描述、人才需求等。 3. 技术支持:当前大模型技术的发展为实现这样的产品提供了可能,能够处理和分析大量复杂的数据。 发展规划: 1. 数据收集与整理:广泛收集各类职业数据,建立丰富的数据库,确保数据的准确性和完整性。 2. 模型训练与优化:利用收集到的数据进行模型训练,不断优化模型,提高预测和推荐的准确性。 3. 功能开发: 个性化测评:开发能够准确评估用户天赋、兴趣、优势的功能模块。 精准推荐:根据用户的特点,提供个性化的行业和职业推荐,并详细介绍职业的工作内容和核心能力要求。 持续学习与更新:随着行业变化,及时更新数据和模型,以提供最新的职业信息。 4. 用户体验优化:设计简洁、易用的界面,提供良好的用户交互体验。 5. 市场推广:通过线上线下多种渠道进行推广,提高产品的知名度和用户覆盖面。 希望以上分析和规划对您有所帮助。
2025-02-18
分析化验单的AI
以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息: 分析化验单的 AI: 目前没有直接针对分析化验单的具体内容,但在教育领域,AI 已展现出强大的能力。例如,借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业,教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库,学生也拥有了源源不断的错题练习库。 专利审查方面的 AI: 近年来,AI 在专利审查领域得到广泛应用,通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台: 1. 专利检索与分类:AI 可通过自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估:AI 能够分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析:AI 能分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
能分析医学化验单的AI有哪些?
以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
AI 社交陪伴 产品
以下是为您整理的关于 AI 社交陪伴产品的相关信息: Butterflies AI: 公司简介:成立仅半年的初创公司,专注于开发人类与 AI 共存的社交软件,成功融资 480 万美元。 产品特点:推出“人类与 AI 共存”的社交平台,界面类似 Instagram。用户可创建具有独特个性的 AI 朋友“蝴蝶”,通过设定参数展现不同社交行为。依赖公共 AI 模型及公司自有技术,能在几分钟内创建 AI 朋友。虚拟角色有完整资料、背景故事等,并会自动发布内容与用户和其他 AI 互动。公司长期目标是提升 AI 真实感。 市场反响:用户喜欢产品概念,但也有更多期待。 其他相关信息: 2023 年,除了 ChatGPT 外,其他应用表现一般。文生图产品在颠覆创意设计行业,但存在废图多、细节修改靠人、付费有限等问题。AI 陪聊(AI 男女朋友)类陪伴型聊天产品是 2023 年唯一实现突破的 2C 产品,具有巨大潜力。AI 法律文书是 2023 年在 2B 行业唯一基本成熟的应用。 2023 年,互联网大厂中有多家已入局 AI 赛道,推出多款产品及功能服务,如腾讯音乐的“未伴”APP、腾讯阅文的“筑梦岛”APP、抖音的“抖音心晴”等。大模型在招投标市场预算规模集中在 10 万 500 万区间,需求两极分化明显,下半年平均项目预算呈上升趋势。
2025-02-20
你和市面上的AI产品有什么不同吗
市面上的 AI 产品多种多样,具有以下特点和差异: 为了以更低的门槛帮用户获得更高质量的 Prompt,从而更好地驱动模型,不同产品采取了多种方式,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 直接以 Prompt 的分享为核心,小悟空数据驱动优化 Prompt 等。 在这个过程中,还发现了一些现象:GUI、LUI 的结合会极大提高产品体验;随着模型能力提升,实时反馈会越发重要;模型能力在现阶段依旧是 AI 产品的核心竞争力;互联网产品的很多思维和方法论出现在大量的 AI 产品上;产品形式和模型能力还很接近,产品还在技术应用的阶段。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,与传统互联网产品中的佼佼者们对比,在需求和体验上存在巨大差距。或许等到用户无法直接感知这个 AI 产品是在使用什么模型,AI 产品的形态和范式才算真正成熟。 在开发者工具方面,这个选项更加技术化,能让用户对外形因素以及 AI 伴侣的个性有最大的控制权。用户可以组合多种工具创造理想中的伴侣,并通过短信、电话甚至实时视频聊天与其互动。具体包括: 个性(LLM 的文本):一些开源模型(尤其是 Vicuna 和 Pygmalion)经过微调,在特定个性到无审查的角色扮演等应用场景中表现出色。 记忆(向量存储):像 Pinecone 这样的向量存储系统可建立持续关系,配置代码存储长期记忆、背景故事等独特信息。 语音(语音合成):像 ElevenLabs 这样的产品可赋予伴侣声音,控制年龄、性别和口音。 外表(SD 模型作图):LoRAs(类似于 Civitai 上的那些)可精细控制 AI 伙伴的图像风格、细节和设置。 动画(视频动画):像 DID 和 HeyGen 这样的工具可使图像“说话”,但可用的高保真度生成说话人脸的模型不多。 平台:是伴侣的基础代码和内部逻辑执行的地方。如今大多数开发者在 GCP 和 AWS 上部署运行,像 Steamship(其中运行 GirlfriendGPT)这样的解决方案正迅速获得关注。 UI 层:一个前端界面,让用户能够与合作伙伴实际互动。SillyTavern、Agnaistic 和 KoboldAI 是受欢迎的选择。 还推出了用于开始构建人工智能应用的开源模板,包含从零开始编码伴侣所需的基本要素,后续还将发布文章和更多开源项目,详细介绍开发者创建人工智能伴侣的技术栈。
2025-02-20
如何用Ai工具做好产品营销,适合新媒体运营
使用 AI 工具做好产品营销,适合新媒体运营,可参考以下步骤: 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,快速获取关键信息,如受欢迎的产品、价格区间、销量等。 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,提升搜索排名和可见度。 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:依靠 AI 文案工具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: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:利用 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:让 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:借助 AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐,增加销售额。 9. 聊天机器人:使用 AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务,解答疑问,提高满意度。 10. 营销活动分析:依靠 AI 分析不同营销活动的效果,了解哪些活动更能吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理:利用 AI 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:通过 AI 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:借助 AI 在社交媒体上找到目标客户群体,精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销:利用 AI 分析观众行为,优化直播和视频内容,提高观众参与度和转化率。 在电子商务领域,AI 工具已成为重要助力。像 Flair、Booth 和 Bloom 等工具能帮助品牌创建吸引人的产品照片。除产品照片外,AdCreative、Pencil 可制作营销材料,Frase 或 Writesonic 能编写 SEO 优化的产品描述。未来,用户有望仅通过描述期望的审美并点击按钮,就能创建完整的电商商店及营销材料。
2025-02-19
最近一个月有哪些产品更新了ai能力
以下是近一个月 AI 能力更新的相关产品情况: 1. 在 AI 视频应用场景方面: 服务头部创作者方面,未来产品会增强编辑器能力,智能化后期制作任务。 影视后期方向,可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。 专业领域,创作者能通过草图分镜快速验证效果,如动画制作产品 Fable 于今年 4 月试水 Prism Beta 功能。 C 端大众消费侧,AI 视频在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向有潜力,人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。 Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若以更低成本开放在短视频产品中,可能带来新的爆发周期。 2. Luma AI 产品: Dream Machine 目前支持 txt2vid 文生视频和 img2vid 图生视频两种能力,8 月底发布的 Dream Machine 1.5 增强了提示词理解能力和视频生成能力,对视频内文字的表现很强。 在 img2vid 图生视频方面,生成效果在多方面远超其他产品,如生成时长较长、运动幅度大、能产生相机多角度位移、提示词中可增加无人机控制的视角变化、运动过程中一致性保持较好、分辨率高且改善了运动幅度大带来的模糊感。 3. 头部产品能力测评: 9 月初针对 Runway(Gen3)、Luma AI(Dream Machine1.5)、可灵 1.0 进行了 txt2vid 和 img2vid 不同场景的测试。 9 月末可灵 1.5 与 Luma、Runway Gen3 的差距在缩小。
2025-02-19
作为产品经理小白 我该如何学习成为一名合格的aipm
以下是为您提供的关于产品经理小白如何学习成为一名合格的 AI PM 的建议: 首先,了解一些重要的 AI 技术概念和框架: 1. 思维链:谷歌在 2022 年的论文中提到,思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力,即便不用小样本提示,也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 2. RAG(检索增强生成):外部知识库切分成段落后转成向量,存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后,段落信息会和原本的问题一起传给 AI,可搭建企业知识库和个人知识库。 3. PAL(程序辅助语言模型):2022 年一篇论文中提出,对于语言模型的计算问题,不让 AI 直接生成计算结果,而是借助如 Python 解释器等工具作为计算工具。 4. ReAct:2022 年《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架,即 reason 与 action 结合,让模型动态推理并采取行动与外界环境互动,比如用搜索引擎对关键字进行搜索,观察行动结果,可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 个人总结:很多大佬都强调要关注或直接阅读技术论文,像产品经理转型为 AI 产品经理,需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度,虽可让 AI 辅助阅读,但仍需一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门,值得观看。 此外,还可以观看一些关于技术框架与未来想象的访谈视频,比如安克创新 CEO 阳萌的访谈,其观点可能会给您带来启发。
2025-02-19
我想当一名ai产品经理 我该从哪学起
如果您想成为一名 AI 产品经理,可以从以下几个方面学起: 1. 掌握算法知识: 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。 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。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,了解算法前沿更好地规划产品未来。 提升产品竞争力,发现产品独特优势,提出创新特性。 提升数据分析能力,很多 AI 算法涉及数据处理和分析。 2. 学习相关案例:可以参考一些成功的 AI 产品经理的经验,比如 Kelton 作为 AIPM 一枚,深耕 NLP 方向 2 年,从 0 1 打造过两款 AIGC 产品,还完成过 LLM 评测体系的搭建。 3. 了解技术原理与框架: 如思维链,谷歌在 2022 年论文提到其能显著提升大语言模型在复杂推理的能力。 了解 RAG(检索增强生成),将外部知识库切分成段落后转成向量存于向量数据库。 学习 PAL(程序辅助语言模型)和 ReAct 框架等。 同时,建议您关注或直接阅读技术论文,虽然有难度,但完成一定知识储备后,可借助 AI 辅助阅读。也可以通过一些通俗易懂的科普内容入门,比如相关的科普视频。
2025-02-19