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做网络直播卖货，如何用人工智能回答客户问题

Answer

以下是关于您提出的问题的相关内容：

在网络直播卖货中使用人工智能回答客户问题，可以参考以下方面：

在其他领域中利用人工智能的经验：

  1. 零售和电子商务：
    • 产品推荐：利用人工智能分析客户数据，为客户推荐可能感兴趣的产品。
    • 搜索和个性化：改善搜索结果，提供个性化购物体验。
    • 聊天机器人：回答客户问题并解决问题。
  2. 阿里巴巴营销和产品页面优化：
    • 市场分析：借助人工智能工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况。
    • 关键词优化：分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。
    • 产品页面设计：利用 AI 设计工具生成吸引人的页面布局。
    • 内容生成：使用 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：借助 AI 技术选择或生成高质量产品图片。
    • 价格策略：分析不同价格点对销量的影响。
    • 客户反馈分析：了解客户需求，优化产品和服务。
    • 个性化推荐：根据用户购买历史和偏好提供推荐。
    • 聊天机器人：提供 24/7 客户服务。
    • 营销活动分析：了解活动效果。
    • 库存管理：预测需求，优化库存。
    • 支付和交易优化：分析支付方式对交易成功率的影响。
    • 社交媒体营销：在社交媒体上找到目标客户群体。
    • 直播和视频营销：分析观众行为，优化内容。

在客户服务方面，例如自然语言处理在客服聊天机器人中的应用，其具有适应性和自主性，能根据大量数据集训练来识别语言模式，为客户提供实时响应并生成类似人类的输出，但可能存在无意包含不准确或误导信息的风险。在医疗分诊系统中，能预测患者状况并推荐干预和治疗，但存在提供错误医疗建议导致不良后果且责任不明确的风险。

需要注意的是，在使用人工智能回答客户问题时，要确保回答的准确性和有效性，不断优化和改进人工智能的算法和模型，以提高服务质量和客户满意度。

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。

【法律法规】《促进创新的人工智能监管方法》.pdf

and adaptive characteristics.While many aspects of the technologies described in these casestudies will be covered by existing law,they illustrate how AI-specific characteristics introducenovel risks and regulatory implications.Figure 1:Illustration of our strategy for regulating AIcharacteristics ensure any current or future AI system that meets this criteria will be within scope.See A guide to using artificialintelligence in the public sector,Government Digital Service and Office for Artificial Intelligence,2019.A pro-innovation approach to AI regulationCase study 3.1:Natural language processing in customer service chatbotsAdaptivity:Provides responses to real-time customer messages,having been trained onhuge datasets to identify statistical patterns in ordinary human speech,potentiallyincreasing personalisation over time as the system learns from each new experience.Autonomy:Generates a human-like output based on the customer's text input,to answerqueries,help customers find products and services,or send targeted updates.Operateswith little need for human oversight or intervention.Illustrative AI-related regulatory implication:Unintentional inclusion of inaccurate ormisleading information in training data,producing harmful instructions or convincinglyspreading misinformation.Case study 3.2:Automated healthcare triage systemsAdaptivity:Predicts patient conditions based on the pathology,treatment and risk factorsassociated with health conditions from the analysis of medical datasets,patient recordsand real-time health data.Autonomy:Generates information about the likely causes of a patient’s symptoms andrecommends potential interventions and treatments,either to a medical professional orstraight to a patient.Illustrative AI-related regulatory implication:Unclear liability for an AI triage systemthat provides incorrect medical advice,leading to negative health outcomes for a patientand affecting the patient's ability to obtain redress.Case study 3.3:Text-to-image generatorsAdaptivity:Uses large amounts of online content to learn how to create rich,highlyspecific images on the basis of a short text prompt.Autonomy:Based on text input,these systems generate images that mimic the qualities

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做卖货视频，想要把其中的人物和部分物体换掉，声音也换掉，可以用哪些方法
以下是一些可以用于做卖货视频时换掉人物、部分物体和声音的方法： 1. 数字人脸创作： 可以使用一系列逼真的照片或插图人脸来创造，所有人脸都经过优化，在添加语音和动作时能实现最佳效果。 上传自己的照片，如自己、朋友或家人的面部照片进行创作。 利用 DID 自带的 Stable Diffusion 的能力生成想象中的人脸，如描述“一个外星女神”“一个微笑的十九世纪维多利亚绅士”等。 数字人像添加到人脸库后可随意重复使用，输入新脚本让其说话。 2. 数字人说话方式： 用 GPT 直接生成脚本让数字人说话。 利用 GPT3 文本生成技术撰写脚本。 先选好脸，再输入脚本。 输入准备好的脚本，在 DID 中选择数百种语言和口音，并调整角色说话风格。 上传自己的音频记录，或从电影、电视剧中剪辑喜欢的台词、吟唱自编的歌曲。 3. 相关工具和操作指引： 利用 TecCreative 工具，如数字人口播配音，输入口播文案，选择期望生成的数字人形象及目标语言即可生成数字人口播视频。 图片换脸，仅需上传原始图片和换脸图片，即可一键实现素材换脸。 视频换脸，自动识别视频中的人脸，并将其替换为选择的脸部。 音频合成数字人，上传音频文件，选择数字人角色和输出类型即可生成。 AI 配音，多语种智能配音，区分男声和女声。 AI 字幕，智能识别视频语言并生成对应字幕。 4. 实战操作： 准备视频中播放的内容文字，可利用 AI 生成。 使用剪映 App 对视频进行简单处理，如添加文字内容轨道，替换默认文本内容等。
2024-12-30
通用人工智能技术取得显著突破，中美竞争加剧
以下是为您整理的相关内容： 2024 年 7 月 1 日： 微软 AI CEO Mustafa Suleyman 在阿斯彭思想节上表示，AI 的发展将持续对社会产生深远影响。他强调中美在技术竞争中应该寻求合作，而不仅仅是竞争。在谈到监管时，他认为监管并非邪恶，历史上技术都曾被成功监管。对于 AGI（通用人工智能），他认为应该认真对待与之相关的安全风险，并建立全球治理机制。 小伙伴整理了关于阿里 D20 的 PPT，内容主要是 AI 在设计、教育、出海方向上的内容。 举办了 AI 切磋大会，共 12 地小伙伴线下参与，一起 AI 出图、出视频、做音乐等，动手实践，享受创造的乐趣，目标是让每个人都能玩转 AI。 2024 年 11 月 6 日： 李开复在采访中表达了对 AGI（通用人工智能）霸权的担忧，指出如果美国形成 AGI 垄断，将对全球科技生态产生深远影响。他认为，中国在研发廉价模型和推理引擎方面具备优势，尽管技术上可能落后，但在应用和落地速度上可与美国竞争。他强调，追求 AGI 的同时，中国应寻找另一条生态护城河的发展路径，确保多样化应用和更广泛的市场参与。 作者艾木三号提到，Geoffrey Hinton 强调词嵌入是理解自然语言的关键，通过将文字符号转化为向量，模型能进行有效的信息编码和推理。类比能力使得模型能够发现不同事物间的共同结构，从而展现创造力。
2025-01-14
为什么说人工智能是大趋势
人工智能成为大趋势主要基于以下几个方面： 1. 技术范式的革新：传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈后，新的模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的道路。 2. 多模态能力的跃迁：从视频生成到原生多模态的崛起，再到世界模型的尝试，AI 开始真正理解和模拟立体世界。 3. 计算与连接的统一：自 ChatGPT 发布以来，AI 在计算和传递信息的基础上，展现出类人的思维能力，实现了计算与连接在大模型中的新统一。 4. 应用场景的拓展：AI 不仅在基础模型能力上提升，更在模型的落地应用和场景化方面发展，经历了从“训练时代”向“推理时代”的转变。 5. 在金融服务行业的重大飞跃：大型语言模型通过生成式人工智能，创造全新内容，结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力，可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。 6. 各行业的广泛影响：AI 智变千行百业，变革生产力，重塑行业生态，在不同领域都有深入应用和发展。
2025-01-13
2024年人工智能指数报告 下载
以下是为您提供的 2024 年人工智能指数报告的相关下载信息： 1. 《》由微软和领英联合发布，揭示了人工智能（AI）在工作场所的快速增长和深远影响。 2. 可在知识星球下载的报告： 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本，尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 3. 《》数据处理应从模型为中心转向数据为中心，并强调向量数据库在提升模型服务能力中的核心作用。 4. 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数相关报告：在上一届 SOAI 发布后不久，斯坦福大学发布了其首个基础模型透明度指数，模型开发者的平均得分为 37 分。在团队的中期更新中，这一分数攀升至 58 分。2024 年 5 月，该指数的最新一期基于 100 项指标，评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度，这些指标涵盖“上游”因素数据、劳动力、计算、围绕能力和风险的“模型级”因素、围绕分布的“下游”标准以及社会影响。计算和使用政策的评分出现了最强劲的改善，而“上游”评分仍然疲弱。 5. 《2024 年人工智能现状：辉煌、戏谑和“牛市”》报告链接：
2025-01-11
2024年人工智能指数报告
以下是关于 2024 年人工智能指数报告的相关内容： 斯坦福大学发布的基础模型透明度指数显示，模型开发者的平均得分从最初的 37 分攀升至中期更新的 58 分。2024 年 5 月的最新一期基于 100 项指标评估了 14 家领先的基础模型开发者的透明度，其中计算和使用政策的评分改善强劲，“上游”评分仍疲弱。 2024 年 AI 年度报告的十大预测包括：好莱坞级别的制作公司开始使用生成式人工智能制作视觉特效；美国联邦贸易委员会或英国竞争与市场管理局基于竞争理由调查微软/OpenAI 的交易；在全球人工智能治理方面进展有限；一首由人工智能创作的歌曲进入公告牌 Hot 100 前 10 名或 Spotify 2024 年热门榜单；随着推理工作负载和成本的显著增长，一家大型人工智能公司收购或建立专注于推理的人工智能芯片公司。同时也有错误预测，如生成式人工智能媒体公司在 2024 年美国选举期间的滥用行为未受到调查，自我改进的人工智能智能体在复杂环境中未超越现有技术最高水平。 预测还覆盖了人工智能领域的多个方面，如主权国家向美国大型人工智能实验室投资超 100 亿美元引发国家安全审查；完全无编码能力的人创建的应用或网站走红；前沿实验室在案件审判后对数据收集实践方式发生重大转变；早期欧盟人工智能法案实施结果比预期宽松；开源的 OpenAI o1 替代品在推理基准测试中超越；挑战者未能突破英伟达市场地位；对人形机器人投资水平下降；苹果在设备上的研究成果加速个人设备上人工智能的发展；人工智能科学家生成的研究论文被主要机器学习会议或研讨会接受；以“生成式人工智能”为元素互动的视频游戏取得突破性地位。
2025-01-11
人工智能构建第二大脑
以下是关于人工智能构建第二大脑的相关内容： 信息到智慧的进化是一个动态、渐进的过程，不仅需要外部信息输入，还需内部认知加工。随着人工智能技术发展，这一进程极大加速和优化。AI 能帮助更快收集处理信息、构建知识体系，甚至模拟人类决策过程。 信息、知识、智慧是人类认知和决策的三个层次，相互联系作用。在 AI 时代，有更多工具和方法加速从信息到智慧的进化，构建高效知识管理体系。 从信息到知识：Forte 强调“外部大脑”概念，利用数字工具和系统存储思考、想法和信息，释放认知负担，专注创意和高阶思考。可使用数字笔记工具记录，通过分类、标签或链接关联零散信息形成知识网络，对信息深加工提炼知识。 从知识到智慧：智慧形成不仅需知识积累，更要深刻理解和应用。Forte 提倡复盘和整合，复盘指定期回顾笔记和想法加深理解发现新联系，整合指将新理解和旧知识融合形成更全面深入见解。通过不断复盘和整合，将知识内化为理解和智慧，可能涉及跨领域知识融合、问题解决策略创新或对复杂系统深刻洞察。 AI 时代的信息到智慧进化：这一进化过程加速，AI 和机器学习技术可处理分析大量信息，识别模式联系，通过智能推荐等功能提高从信息到知识转化效率，辅助决策分析等应用模拟扩展人类智慧。结合《打造第二大脑》理论和 AI 技术发展，人类知识管理和智慧发展处于全新充满可能的时代，个人和组织通过高效信息管理可提升生产力创造力，形成独到智慧见解。在信息泛滥时代，引入 DIKW 模型和 CODE 信息管理法则可提供更深刻理解和实践指导。 此外，构建外脑的核心是思维方式与执行方法，虽核心不是工具，但好工具能提升效率。在智能时代，处理语言与数据效率指数级提升，影响软件工具使用、设计及对知识管理与传播的认知方式。
2025-01-11
人工智能赋能教学创新工作坊
以下是关于“智慧课程培育建设暨人工智能赋能教学创新工作坊”的相关信息： 举办时间：2024 年 9 月 20 日—9 月 23 日 举办地点：云南·昆明 举办方：知行教师发展平台 参与人员：苏永康（上海交通大学）、张翼然（湖南农业大学） 相关内容： 工具推荐：Bot.360.com 多模型竞技，选取最佳答案；用 heyGen 定制“数字分身”。 智慧课程设计方面：包括 AI 助力教学设计、生成式 AI 对课件制作与微课生成的变革、学情分析与作业测评中 AI 的引领作用、教育数字化转型中的人机协同创新、数据智能化中 AI 对数据收集与可视化的加速，以及案例分析与实践反馈。 学情分析与作业测评方面：主观题 AI 辅助批改的策略与实践，以及 Q&A AI 助力作业测评的未来想象，并分享了相关案例。 人工智能深度融入教学过程：由张翼然（湖南农业大学教育学院教育技术系副教授，拥有国家教学成果奖、国家级和省级精品在线课程、省级教学竞赛一等奖、省级金课，是苹果认证教师、技术派教师）进行讲解。
2025-01-11
ai直播转写工具
以下是为您提供的关于 AI 直播转写工具的相关信息： 1. 作者开发了一个使用 GPT4 技术的实时转录工具 Ecoute，它可以在文本框中为用户的麦克风输入（You）和用户的扬声器输出（Speaker）提供实时转录，还使用 OpenAI 的 GPT3.5 生成建议的响应，开源地址：https://github.com/SevaSk/ecoute 。 2. 视频配音效的 AI 工具具有以下功能特点： 支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅。 提供实时配音功能，适用于直播和演讲。 将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。 与多种生产力和学习工具整合。 例如 Vidnoz AI 支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 3. 季逸超 Peak 在《一个 AI 创业者的反思、观察和预测》中提到，在 AI 产品中构建数据飞轮非常重要，如 Midjourney 让用户从生成的 4 张图中挑选，默认选中的更好，完成了数据飞轮构建，而 ChatGPT 的反馈方式相对较弱。同时指出 ToB 方向懂 AI 的产品经理更稀缺，所有人都要考虑如何应对 AI 的冲击，如在文生图领域，可能到今年年底无法区分是否为 AI 生成，这会给小红书等平台带来信任问题，需从产品层面解决。
2025-01-07
无人直播工具
以下是为您提供的关于无人直播工具的相关信息： Notebook LM 工具： 分享者：严三在读学生金僖康，是 open academic 发起人。 内容：主要分四部分，包括工具介绍、操作流程、反思收获以及类似工具对比，还做了简单自我介绍及自身学习和工作经历。 简介：2023 年 7 月已存在且改过名，背后模型支持最长 200 万 token，覆盖多国家地区（不含中国大陆），支持多种文件格式、具有播客功能等。 来源：金僖康分享了知晓该工具的途径。 使用体验：金僖康分享了自己的使用体验和最初的疑惑。 免费试用：Google Labs 旗下的 Notebook LM 工具提供免费试用。 操作演示：有相关的操作演示。 关于音乐制作方面的工具： Audition：在音频处理阶段大部分使用。 Studio One：由 PreSonus 公司开发的专业 DAW 软件，功能全面，适合编曲、录音、混音和母带处理等音乐制作流程，在本文中用于编曲、混音、母带处理等环节。 Waves XNoise：由 Waves 公司出品的降噪 VST 插件，用于降低音频中的噪声，操作简单，易于使用，在本文中用于处理一些高频背景噪音。 iZotope RX 11：专业的音频修复和降噪软件，功能强大，具备多种音频修复和编辑工具，在本文中用于处理高频杂音，检查音频质量等。 iZotope Ozone 11：专业的母带处理软件，提供全面的母带处理工具，在本文中用于最后出品前的母带处理。
2025-01-02
有直播间口播的prompt案例吗
以下为直播间口播的 prompt 案例： 脱口秀编剧李继刚的相关 prompt： 分类：文本 说明：专门编写 Oneliner 风格的脱口秀段子编剧 约束：段子必须包含铺垫和包袱两部分，段子要求有幽默感，能打破预期 示例：面试官说了半天 链接地址：
2024-12-30
AI直播主要财务假设
以下是关于 AI 直播的主要财务假设相关内容： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接销售数字人工具软件，实时驱动类一年价格在 4 6 万往上（标准零售价），非实时驱动类一个月 600 元，但效果差，市场价格混乱。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；不适用于服装，过品快且建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路和调动氛围能力等。 4. 电商直播中，数字人直播在店播方面效果较好，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 长期来看技术上无壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。 3. 真正把客户服务好、能规模化扩张的公司更有价值，疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场可能带来降维打击，例如剪映若不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等全环节服务，会绑定商家，竞争难度大。 RPA + 财务税务问答机器人制作教程相关： 1. 关于 AI 税务机器人的直播准备与开场，包括封面制作、声音测试、人员分工等，并进行了直播开场。 2. AI 在税务工作中的应用及实现方式，包括利用引刀 AP 创建网页实现智能解答税务问题，结合飞书避免信息泄露和实现自动回复等。 3. 使用引到 AP 创建税务 AI 智能助手及相关部署，包括搭建知识库、创建并部署 AI 工作流，还提及结合飞书功能使用的原因。 4. 飞书机器人与引到 AP 的结合及相关问题，包括操作步骤、常见问题及与其他产品的区别等。 5. RPA 产品介绍及应用场景，杭州分叉智能公司成立三四年，获几亿美金融资，其 RPA 产品可控制桌面软件，实现办公流程自动化。RPA 是流程自动化机器人，可替代电脑办公中的重复有逻辑工作，为企业降本增效，底层语言用 Python，使用界面为全中文。适用场景如开具大量发票、查询大量出租车违章、朋友圈点赞等，在财务领域可用于开票、网银流水下载等。还展示了创建 RPA 机器人的流程，通过指令控件让机器人执行任务，操作比代码更简单。公司多人多部门使用 RPA 可实现无人化办公专区，提高办公效率，节省人力时间成本。
2024-12-26
AI直播的优势
AI 直播具有以下优势： 1. 盈利方式多样： 直接销售数字人工具软件，包括实时驱动和非实时驱动两类，实时驱动价格较高，非实时价格较低但效果差，市场价格较混乱。 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 2. 适用品类和场景特定： 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料；适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 电商直播中店播效果较好，数据能保持跟真人相近。 不适用于促销场景，因涉及主播话术、调动氛围等能力。 3. 技术和市场格局： 长期看技术上无壁垒，但目前仍有技术门槛，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 市场不会一家独大，可能有 4 5 家一线效果的公司，大多为二三线效果公司。 能把客户服务好、规模化扩张的公司更有价值，而疯狂扩代理割韭菜、不考虑客户效果的公司售后问题多。 有资源和业务的大平台下场可能带来降维打击，如提供全环节服务会绑定商家。 一些品牌如欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等会使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播，但由于技术尚未达到真人直播水平，通常只在午夜时段排期。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格，预设动作库和真实语音表现，直播互动流程相对固定，商品展示以图片为主。但虚拟主播无法与产品接触，测评结果缺乏真实性，目前更像是花瓶，负责基础性介绍和互动问答。
2024-12-25
AI直播SWOT分析
SWOT 分析是由著名管理学教授海因茨·威里克首次提出的一种策略规划工具，用于帮助个人或组织识别其项目或业务策略的优势（S）、劣势（W）、机会（O）和威胁（T）。最初主要用于企业发展战略的制定，如今已广泛应用于广告营销、经济管理以及个人发展分析等众多领域。 过去，人们使用 SWOT 分析时，常按照时间维度区分优势、劣势、机会和危机，认为当前的有利和不利条件分别为优势和劣势，未来存在的有利和不利条件分别为机会和风险，这种方式是错误的。正确的做法是以内部、外部、有利、不利作为基础坐标，内部有利为优势，内部不利为劣势，外部有利为机会，外部不利为风险。是否属于未来的情况，要依据当前分析对象的计划和外部因素来决定。 当按照最终形成的坐标收集好各个象限的信息后，还未完成。我们还需要重新分配线索以导出可操作的结果，即将 SWOT 两两叠加，产生 4 个具有指导意义的问题： 1. 利用哪些优势来抓住什么机会 2. 利用什么机会来化解哪些劣势 3. 利用哪些优势来避开什么危机 4. 在什么危机中规避哪些劣势 这样就能在有限的线索中，以组合填空的游戏形式，找到指导接下来行动的答案。 使用过程中有两个技巧： 1. 客观评估任何维度，不掺杂任何感情。 2. 分析要全面，但不是越复杂越好，应理清主次，不重要的放后面或者干脆删除。
2024-12-25
神经网络相关书籍推荐
以下是为您推荐的神经网络相关书籍： 1. 《这就是 ChatGPT》：作者被称为“在世的最聪明的人”，研究神经网络几十年，创作了 Mathematica、Wolfram 等备受推崇的软件。该书的导读序是美团技术学院院长刘江老师回顾了整个 AI 技术发展的历史，对于了解 AI、大语言模型计算路线的发展，起到提纲挈领的作用。 2. 关于神经网络信念网络方面的研究文献： Gail A.Carpenter and Stephen Grossberg.1988.The ART of Adaptive Pattern Recognition by a SelfOrganizing Neural Network.Computer 21,3,7788. H.Bourlard and Y.Kamp.1988.Autoassociation by multilayer perceptrons and singular value decomposition.Biol.Cybern.59,45,291294. P.Baldi and K.Hornik.1989.Neural networks and principal component analysis:learning from examples without local minima.Neural Netw.2,1,5358. Hinton,G.E.&Zemel,R.S.,Autoencoders,Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy.,in Jack D.Cowan;Gerald Tesauro&Joshua Alspector,ed.,‘NIPS’,Morgan Kaufmann,,pp.310. Ackley,D.H.,Hinton,G.E.,&Sejnowski,T.J.,147169. LeCun,Y.,Chopra,S.,Hadsell,R.,Ranzato,M.,&Huang,F..A tutorial on energybased learning.Predicting structured data,1,0. Neal,R.M.,71113. Hinton,G.E.,Dayan,P.,Frey,B.J.,&Neal,R.M.,11581161. 此外，您还可以参考“三本神经科学书籍”，原文地址：https://web.okjike.com/originalPost/64f2b8ff0c915376a20c5d61 作者：
2025-01-14
对抗生成网络是什么
对抗生成网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络构成，分别是生成器和判别器。 生成器负责生成虚拟数据，判别器负责判断这些数据是真实数据还是虚拟数据。两个网络不断反复训练和竞争，从而不断提高生成器生成真实数据的能力，直到生成的数据与真实数据无法区分。 GAN 可以用于图像、声音、文本等各种类型的数据生成和合成，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。但它也存在一些问题，比如控制难度大、时序建模较弱。同时，与其他生成模型如 VAE（变分自编码器）、Transformer 自注意力机制相比，各有优缺点。VAE 可以根据条件输入控制生成过程，但生成质量较 GAN 略低；Transformer 自注意力机制对长视频建模更好，时序建模能力强，可实现细粒度语义控制，但计算量大。 在当前的 AI 视频生成中，GAN 生成视频速度快，但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱等缺点，仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。
2024-12-30
（二） 性能指标（包括服务性能指标、网络性能指标、云性能指标）
对比不同大语言模型的性能需要从多个维度进行考量，具体包括： 1. 理解能力：评估模型对语言的理解程度，涵盖语法、语义、上下文及隐含意义的理解。 2. 生成质量：检查生成文本的质量，如流畅性、相关性和准确性。 3. 知识广度和深度：衡量模型对广泛主题的知识掌握情况，以及对特定领域或话题的理解深度。 4. 泛化能力：测试模型处理未见过任务或数据时的表现，反映其泛化能力。 5. 鲁棒性：查看模型对错误输入、对抗性输入或模糊指令的应对能力。 6. 偏见和伦理：评估生成文本是否存在偏见，以及是否遵循伦理标准。 7. 交互性和适应性：评估在交互环境中的表现，包括对用户反馈的适应性和持续对话能力。 8. 计算效率和资源消耗：考虑模型大小、训练和运行所需的计算资源。 9. 易用性和集成性：评估是否易于集成到不同应用和服务中，以及提供的 API 和工具的易用性。 为了进行有效的比较，可以采用以下方法： 1. 标准基准测试：使用标准的语言模型评估基准，如 GLUE、SuperGLUE、SQuAD 等，这些基准提供统一的测试环境和评分标准。 2. 自定义任务：根据特定需求设计任务，评估模型在特定领域的表现。 3. 人类评估：结合人类评估者的主观评价，特别是在评估文本质量和伦理问题时。 4. A/B 测试：在实际应用场景中，通过 A/B 测试比较不同模型的表现。 5. 性能指标：使用包括准确率、召回率、F1 分数、BLEU 分数等在内的性能指标来量化比较。
2024-12-26
案例：借助人工智能技术的诈骗 一、案例材料 1.背景资料 （1）近期全国范围内出现了一种新型电信诈骗——AI换脸诈骗，该诈骗利用AI人工智能，通过“换脸”和“拟声”技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌，以此骗取受害者的信任，进行网络诈骗，近日包头警方就根据一起典型案例，向大家发出了防范AI换脸诈骗的警示。 财联社5月22日讯，据平安包头微信公众号消息，包头警方发布了一起利用人工智能（AI）实施电信诈骗的典型案例，一家福州市科技公司的法人代表郭先生竟在短短10分钟内被骗走了430万元人民币。
以下是关于 AI 的相关内容： 律师如何写好提示词用好 AI： 对于不具备理工科背景的文科生，可将 AI 视为黑箱，只需知道其能模仿人类思维理解和输出自然语言。AI 就像似人而非人的存在，与传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有相似之处。提示词应是相对完善的“谈话方案”，成果在与 AI 的对话中产生，要接受其存在的“不稳定性”，并在对话中限缩自己思维的模糊地带。 AI 的应用场景： 医疗保健：包括医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务：涵盖风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务：有产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业：包含预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输：（未具体阐述）
2024-12-25
请给我推荐介绍 适合写网络小说的AI工具？
以下是一些适合写网络小说的 AI 工具及相关信息： 工具与网址： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。 网址： 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址： 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。 网址： 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。 网址： 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址： 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。 网址： 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址： 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。 网址： 将小说制作成视频的一般流程： 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。 请注意，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。
2024-12-21
卷积神经网络模型原理
卷积神经网络（CNN）通常由卷积层、池化层和全连接层叠加构成。在卷积过程中，卷积层中的卷积核依次与输入图像的像素做卷积运算来自动提取图像中的特征。卷积核尺寸一般小于图像，并以一定的步长在图像上移动得到特征图。步长设置越大，特征图尺寸越小，但过大步长会损失部分图像特征。此外，池化层作用于产生的特征图上，能保证 CNN 模型在不同形式的图像中识别出相同物体，同时减少模型对图像的内存需求，其最大特点是为 CNN 模型引入了空间不变性。
2024-12-19