AI 做产品渲染图的工具和企业内落地使用的流程和方案是什么

在强业务规则的公文写作场景中，AI 可以通过以下方式应用： 1. 先梳理传统公文写作工作流，包括选题、搜资料、列提纲、起标题、配图片、排版发布等环节。 2. 在资料搜集环节，可以使用 AI 搜索工具辅助，提高搜集效率和准确性。 3. 在写作环节，可引入如 Claude 等工具辅助创作。 4. 对于公文润色，AI 能够在保留文章结构和准确性的基础上，提升公文质量。 5. 例如“学习强国公文助手”，可以帮助用户进行文汇检索、AI 公文书写等。 需要注意的是，在引入 AI 之前要先理清传统工作流，明确每个环节的因果逻辑和输入输出关系，以业务逻辑为先，让 AI 为更高效地达成业务目标服务。

AI 在垂直领域有广泛的应用，以下为您详细介绍： 1. 医疗保健： 医学影像分析：用于分析医学图像，辅助诊断疾病。 药物研发：加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗：分析患者数据，提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术：控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务： 风控和反欺诈：识别和阻止欺诈行为，降低金融机构风险。 信用评估：评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 投资分析：分析市场数据，帮助投资者做出明智投资决策。 客户服务：提供 24/7 服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务： 产品推荐：分析客户数据，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。 动态定价：根据市场需求调整产品价格。 聊天机器人：回答客户问题，解决问题。 4. 制造业： 预测性维护：预测机器故障，避免停机。 质量控制：检测产品缺陷，提高产品质量。 供应链管理：优化供应链，提高效率和降低成本。 机器人自动化：控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输：暂未提及具体应用。 在 2024 年，AI 在以下领域有新的应用与发展趋势： 1. 机器人研究：苹果 Vision Pro 成为必备工具，用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 医学：利用大模型生成合成数据，如微调 Stable Diffusion 生成高保真度和概念正确的合成 X 射线扫描数据。 3. 企业自动化：新方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型解决传统机器人流程自动化的限制，提高工作流理解准确率和完成率。 在电子商务领域，AI 工具已被广泛整合，如 Flair、Booth 和 Bloom 帮助品牌创建产品照片，AdCreative、Pencil 制作营销材料，Frase 或 Writesonic 编写产品描述，未来有望通过简单描述创建完整电商商店及营销材料。

AI（人工智能）是一个广泛的概念，旨在让机器模拟人类智能。 机器学习（ML）是AI的一个分支，指计算机通过数据找规律进行学习，包括监督学习（使用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，如分类和回归）、无监督学习（处理无标签数据，让算法自主发现规律，如聚类）和强化学习（从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训练小狗）。 深度学习（DL）是一种机器学习方法，参照人脑构建神经网络和神经元，由于网络层数较多被称为“深度”。神经网络可用于监督学习、无监督学习和强化学习。 生成式 AI（AIGC）能够生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 它们之间的联系在于：深度学习是机器学习的一种重要方法，机器学习又是实现人工智能的重要途径，而生成式 AI 是人工智能的一个应用领域。例如，生成式 AI 中的一些技术可能基于深度学习和机器学习的算法。2017 年 6 月，谷歌团队发表的论文《Attention is All You Need》首次提出了 Transformer 模型，它基于自注意力机制处理序列数据，不依赖于循环神经网络或卷积神经网络，对相关技术的发展具有重要意义。大语言模型（LLM）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，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不属于大语言模型。

要将一个建筑物变成 Jellycat 风格，您可以按照以下步骤操作： 1. 打开即梦 AI，选择图片生成，网址为：https://jimeng.jianying.com/ 2. 输入提示词，格式为：Jellycat 风+毛茸茸的建筑物名称，例如“Jellycat 风+毛茸茸的埃菲尔铁塔”，您可以充分发挥创意。 3. 选择最新的模型，将精细度拉到最大值。 4. 点击生成，几秒钟后就能看到您想要的图片效果。 以下是一些案例参考： 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的埃菲尔铁塔 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的锅子和饺子 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的星巴克咖啡杯 提示词：jellycat 风格,一个毛茸茸的水蜜桃 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4w1dEvlH1l6mqTrPLGPC4g

以下是一些关于生成海报的 AI 相关信息： 设计海报的 AI 产品： Canva（可画）：https://www.canva.cn/ ，是非常受欢迎的在线设计工具，提供大量模板和设计元素，AI 功能可协助选择颜色搭配和字体样式。 稿定设计：https://www.gaoding.com/ ，稿定智能设计工具采用先进人工智能技术，自动分析和生成设计方案。 VistaCreate：https://create.vista.com/ ，简单易用的设计平台，提供大量设计模板和元素，用户可使用 AI 工具创建个性化海报，智能建议功能可帮助快速找到合适设计元素。 Microsoft Designer：https://designer.microsoft.com/ ，通过简单拖放界面，可快速创建演示文稿、社交媒体帖子等视觉内容，集成丰富模板库和自动图像编辑功能。 案例：有摊主在 10 天前开发的 AI 除了提供配方，还会自动生成一张海报。 用 AI 快速做一张满意海报的方法： 需求场景：如发朋友圈等需要有吸引力的图文，网上找图可能质量差、易撞图，自己相册照片可能不合适等。 大致流程： 确定主题与文案，可借助 ChatGPT 等文本类 AI 工具协助。 选择风格与布局，背景可灵活调整画面布局。 使用无界 AI 生成并筛选满意的海报底图。 进行配文与排版，得到成品，排版可参考 AIGC 海报成果。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是新手学习 AI 的基础入门指南： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 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。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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，了解其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。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下内容作为基础： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，第二期「AI 实训营」手把手学 AI 【第二期：大咖带你快速上手通义灵码 AI 程序员】，讲师为梦飞，WaytoAGI Agent 核心创作者，词元映射 CEO。课程安排如下： |时间|主题|课程内容| |||| |01/22 20:00<br>|0 基础入门篇：写代码像聊天一样简单<br>可以进入钉钉群获取更多文档：https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/yQod3RxJKGvvkP3rfj5Lgoy7Jkb4Mw9r?utm_scene=person_space|AI 编程的能力与边界<br>通义灵码上手指南<br>一句话 AI 编程小游戏展示| |01/23 20:00<br>|AI 编程实战篇：人人都能“福从天降”|0 基础带练“福从天降”小游戏<br>自然语言生成更多小游戏<br>如何在 Github 部署并生成在线链接| 加入通义灵码钉钉共学群（钉钉群号：78080029971），大咖在线答疑！

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：

以下是一些可以用于渲染模型的 AI 工具和相关信息： 在游戏领域，用于纹理生成的有 BariumAI（https://barium.ai/）、Ponzu（https://www.ponzu.gg/）和 ArmorLab（https://armorlab.org/）。 在动画方面，涉足从视频中捕捉动画等领域的公司包括 Kinetix（https://www.kinetix.tech/）、DeepMotion（https://www.deepmotion.com/）、RADiCAL（https://getrad.co/）、Move Ai（https://www.move.ai/）和 Plask（https://plask.ai/）。 此外，在软件架构设计中，以下工具可用于绘制逻辑视图、功能视图、部署视图等： Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括相关视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能。 ArchiMate：开源建模语言，与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持多种视图创建。 Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板。 draw.io（现称 diagrams.net）：免费在线图表软件，支持多种类型图表创建。 PlantUML：文本到 UML 转换工具，可通过描述性文本自动生成相关视图。 Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能。 Archi：免费开源工具，支持逻辑视图创建。 Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持多种视图创建。

以下是为您提供的 3 层建筑渲染效果的相关提示词： 视角：LowAngle（仰视）、3d isometric blueprint（3D 等轴测蓝图）、3D isometric model（3D 等轴测模型） 介质：abstract expressionist art style（抽象表现主义艺术风格） 镜头：superresolution microscopy（超分辨率显微镜） 灯光：ambient lighting（环境照明）、overhead lighting（头顶照明） 颜色：white（白色）、darkbrown（深棕色） 描述：classical realism（古典现实主义） 艺术家：Kazimir Malevich（卡齐米尔·马列维奇） 电影：2001 A Space Odyssey（2001 太空漫游）、Fantasia（幻想曲） 游戏：Age of Empires（帝国时代）、EarthBound（地球之旅） 画面精度：high detail（高细节）、hyper quality（高品质）、high resolution（高分辨率）、FHD,1080P,2K,4K18K 全高清.1080P,2K,4K,8K、8k smooth 8 流畅 渲染效果：Unreal Engine（虚幻引擎）、octane render（渲染器）、Maxon Cinema 4D 渲染器、architectural visualisation（建筑渲染）、Corona Render（室内渲染）、Quixel Megascans Render（真实感）、VRay V 射线、Behance、C4D、3D、blender、surreal photography（超现实摄影）、realistic 3D（真实 3D）、zbrush

以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站： 1. 3dfy.ai：这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成，拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster：云端工具，在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色，搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai：主要面向住宅行业，在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES：AI 驱动的三维建筑设计软件，在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台：形成全自动智能审图流程，实现数据汇总与管理。 但需注意，每个工具都有其特定应用场景和功能，建议您根据自身具体需求选择合适的工具。

以下是一段让 AI 生成未来绿色城市的描述词，图片采用 OC 渲染、超高品质、8K 渲染： 未来绿色城市，一片生机勃勃的景象。城市中摩天大楼与葱郁的森林相互交融，建筑表面覆盖着绿色的植被，仿佛是从大地中自然生长而出。街道宽敞整洁，由可再生材料铺就，太阳能路灯照亮着道路。空中花园遍布城市的各个角落，五彩斑斓的花朵争奇斗艳。清澈的河流穿城而过，河面上倒映着蓝天白云和两岸的绿树。城市的交通系统高效便捷，无人驾驶的电动汽车在智能轨道上有序行驶。公园中，人们在清新的空气中休闲娱乐，孩子们在绿色的草地上欢笑奔跑。整个城市被一层柔和的光芒笼罩，展现出和谐、美丽与可持续发展的魅力。

以下是使用 Coze 创建 AI 的相关信息： 1. 注册 Coze 账号： 访问 Coze 官网，快速注册，开启智能之旅。 Coze 中文名扣子，字节跳动出品。 中文版：https://www.coze.cn/（支持大模型：kimi、云雀）——本次教程使用中文版 Coze。 英文版：https://coze.com/（支持大模型：chatgpt4）。 产品定位：新一代 AI 原生应用开发服务平台，Nextgeneration AI chatbot building platform。 2. 创建机器人： 登录 Coze，可使用抖音或手机号登陆，登陆后选择“创建 Bot”，然后起一个响亮的名字。 工作空间选“个人空间”即可。 小技巧：“图标”AI 可以自动生成，先在“Bot 名称”那里用文字描述想要的图标，图标生成满意后，再把“Bot 名称”改为简洁版名称。 3. 制定任务的关键方法： 在开始设计和开发任何 AI Agent 之前，最关键的第一步是明确定义期望 AI 最终输出的结果。这包括详细描述期望获得的输出内容，如输出是文本、图像、音频还是其他形式的数据，输出的具体格式和结构是什么，确定输出内容的质量标准。 预估任务的可行性。 确定任务的执行形式。以 LearnAndRecord 的一篇文章为例，拆解其结构，基于此进行微调优化。值得注意的是，Coze 支持 Markdown 格式输出 AI 生成的内容，Markdown 作为轻量级文本标记语言，能够有效展示文本、图片、URL 链接和表格等多种内容形式。参照精读结构，评估任务的可行性，生成结果包括文字、图片（思维导图）、音频（原文音频）三类输出格式，前两者可直接用 Markdown 输出/嵌入，音频则需通过 URL 链接跳转外部网页收听。最后结合使用习惯，期望在输入一篇英文原文时，AI Agent 能够按模板要求，直接输出精读结果。

以下是一些可以通过文字生成流程图或其他图片的 AI 网址： DALL·E：由 OpenAI 推出，可根据输入的文本描述生成逼真的图片。 StableDiffusion：开源的文生图工具，能生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量的图像生成效果和用户友好的界面设计而受欢迎，在创意设计人群中流行。 您可以在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104 ）查看更多文生图工具。 此外，还有一些文字生成视频的 AI 产品，如： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格的视频。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您组织的学习 AI 的流程： 一、了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括人工智能的定义、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，了解 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，涵盖图像、音乐、视频等方面。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，在知识库中也有很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后也进行分享。 五、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，并激发您对 AI 潜力的认识。 另外，费曼学习法也是一种有效的学习方式。它强调通过教授他人来深化个人理解和知识的掌握，基本步骤包括选择一个概念、教给他人、回顾和简化、组织和比较。其应用场景包括个人学习、教学和培训、知识分享等。 WaytoAGI（通往 AGI 之路）是一个致力于人工智能学习的中文知识库和社区平台，汇集了上千个人工智能网站和工具，提供最新的 AI 工具、AI 应用、AI 智能体和行业资讯，还有丰富的学习资源、实践活动，并倡导开放共享的知识体系。在没有任何推广的情况下，WaytoAGI 一年时间已有超过 100 万用户和超千万次的访问量，目前合作过众多公司和产品。

以下是 WPS 接入 DeepSeek 的流程： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。链接：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，在 AI 领域最为大众所熟知的应该是“豆包大模型”，这里就是源头） 2. 创建一个接入点：点击在线推理创建推理接入点 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。然后可能会提示：“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”。如果有提示，就点击“立即开通”，开通一下就可以了。如果无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 4. 点击“立即开通”跳转到此页面，勾选全部模型和协议，一路点击开通即可。（这里是免费的） 5. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”（我们刚才自己设置的命名）。重点来了：这个就是推理点的 ID，复制他放到您的微信里，发给自己保存一下。 7. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】 8. 如果您已经有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】 9. 把这个复制好之后，也放到您自己微信里，保存好。到这一步，我们已经完成拿到了模型的密钥。接着，就可以去把它配置到网页聊天里使用。

以下是 WPS 接入 DeepSeek 的流程： 1. 注册并登录火山引擎，点击立即体验进入控制台。链接：https://zjsms.com/iP5QRuGW/ （火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台，在 AI 领域最为大众所熟知的应该是“豆包大模型”，这里就是源头） 2. 创建一个接入点：点击在线推理创建推理接入点 3. 为接入点命名为 DeepSeekR1。然后可能会提示：“该模型未开通，开通后可创建推理接入点”。如果有提示，就点击“立即开通”，开通一下即可。如果无提示则直接到第 5 步，点击确认接入。 4. 点击“立即开通”跳转到此页面，勾选全部模型和协议，一路点击开通（这里是免费的） 5. 确认以下无误后，点击“确认接入”按钮。 6. 自动返回创建页面。发现多出一行接入点名是“DeepSeekR1”（我们刚才自己设置的命名）。重点来了：这个就是推理点的 ID，复制他放到您的微信里，发给自己保存一下。 7. 保存后再点击【API 调用】按钮，进入后点击【选择 API Key 并复制】 8. 如果您已经有 API key 了，就直接查看并复制。如果没有，则点击【创建 API key】 9. 把这个复制好之后，也放到您自己微信里，保存好。到这一步，我们已经完成拿到了模型的密钥。接着，就可以去把它配置到网页聊天里使用。

以下是关于可以根据制度梳理流程的 AI 的相关信息： 基于 Agent 的创造者学习方向：以大语言模型为大脑，串联所有已有的工具和新造的 AI 工具，着重关注在创造能落地 AI 的 agent 应用。 Agent 工程（基础版）的迭代范式： 梳理流程：梳理工作流程 SOP，并拆解成多个单一「任务」和多个「任务执行流程」。 「任务」工具化：自动化每一个「任务」，形成一系列的小工具，让机器能完成每一个单一任务。 建立规划：串联工具，基于 agent 框架让 bot 来规划「任务执行流程」。 迭代优化：不停迭代优化「任务」工具和「任务执行流程」规划，造就能应对实际场景的 Agent。 关于 AI 在 DevOps 流程中的作用：AI 可以在 DevOps 中承担指定计划、拆分任务和调用工具的角色，但目前无法完全评定任务结果的正确性和质量。现阶段更靠谱的方式是让 AI 辅助完成部分任务（如画原型图、设计表结构、写自动化测试代码），但需要人类验证后才能进行下一步操作。完全依赖 AI 可能带来风险，如生产环境出错或被黑客恶意利用漏洞。 关于 ChatGPT 的记忆能力：ChatGPT 支持记忆功能，可通过摘要保存对话内容以延续角色和对话风格，但新开会话可能在高推理任务中效果更好。建议将角色设定和部分对话作为样例（fewshot）放入提示词中，以优化生成质量。 学习 GPT 的妙招：结合视频教程、文字转录和基础资料，通过 ChatGPT 讲解学习内容。更好的方式是角色反转，自己当老师，ChatGPT 当学生，通过提问互动和查漏补缺能有效提升学习效果。

生成流程图有以下几种方式： 1. 可视化拖拽： 代表产品有：（web 工具）、visio（本地软件）。 优点：直观。 缺点：需要花时间在布局上。 2. 语法渲染成图形： 代表语法：。 优点： 只用关注逻辑，文本即图形，方便直接嵌入在 markdown 文件中，比如在用 tyora、markdown 写文档时。 多样性，不同渲染引擎可渲染成多种样式。 缺点：有点抽象。 可以用 ChatGPT 来帮忙，通过自然语法转成图形语法，生成流程如下： 1. 确定制作目标。 2. 通过自然语法描述逻辑。 3. 在线校验测试是否成功。 此外，还有“超级微信机器人”可以通过 GPT4 tubro（128k）大模型、Dalle 3 绘画、智能 Bing&Google 搜索、谷歌搜图、GPT4v 识图、B站 等各大网站专用搜索、Generate MindMap 生成流程图来支撑其强大的能力，但使用微信机器人存在封号危险，且操作需依法合规，注意数据处理等问题。

对于中小企业而言，AI 转型的落地过程中存在以下风险和挑战： 风险： 1. 管理风险：使用 AI 工具评估和管理企业面临的各种风险时，可能存在对风险评估不准确、应对策略不恰当等问题，导致企业无法有效应对潜在挑战，造成不必要的损失。 2. 网络安全风险：引入 AI 驱动的网络安全解决方案时，若安全系统配置不当、软件和 AI 模型未及时更新、员工网络安全意识不足等，可能导致企业网络系统遭受网络威胁和攻击，造成数据泄露、业务中断等严重后果。 挑战： 1. 任务自动化挑战：在评估和识别日常重复性高的任务时，可能存在对任务分析不准确、目标设定不清晰的情况，影响后续自动化工具的引入和效果。同时，选择合适的自动化工具并进行有效配置和测试也具有一定难度。 2. 网络安全挑战：选择适合企业网络环境和安全需求的 AI 驱动的网络安全解决方案并非易事，需要充分了解各种方案的特点和适用性。此外，定期更新和维护安全系统、进行网络安全演练以及对员工进行培训等工作也需要投入大量的时间和精力。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

开设一家 AI 数据标注公司需要以下落地和具体实操步骤： 1. 市场调研 了解当前 AI 数据标注市场的需求和趋势。 分析竞争对手的优势和不足。 2. 团队组建 招聘具备数据标注技能和经验的人员，包括标注员、质检员等。 对团队进行培训，确保他们熟悉标注规范和流程。 3. 制定标注规范 明确不同类型数据的标注标准和要求。 建立质量控制流程和标准。 4. 技术和工具准备 选择适合的数据标注工具和软件。 搭建稳定的 IT 基础设施，保障数据安全和存储。 5. 寻找客户和项目 与 AI 企业、科研机构等建立联系，争取合作机会。 展示公司的标注能力和优势。 6. 项目管理 合理安排标注任务，确保按时交付。 及时处理项目中的问题和变更。 7. 质量监控 定期对标注结果进行抽检和评估。 依据质量反馈对标注流程和人员进行调整和优化。 8. 合规与法律事务 确保公司的运营符合相关法律法规。 处理好数据隐私和知识产权等问题。 9. 财务管理 制定合理的预算和成本控制策略。 确保公司的资金流稳定。 10. 持续改进 关注行业动态，不断改进标注技术和流程。 提升公司的竞争力和服务质量。

以下是关于 AI 智能体在企业落地的相关内容： 决策智能体方面： 决策智能体使用智能体决策制定在复杂、多步骤的推理流程中导航并做出业务决策。 以 Anterior 为例，其将付款方规则转换为有向无环图（DAG），智能体遍历决策树，在每个节点利用 LLMs 评估相关临床文件是否符合特定规则，遇到复杂任务时选择最佳方法并更新自身状态。 其他领域如 Norm AI 为监管合规打造 AI 智能体，Parcha 为 KYC 建立智能体。 相关人物与业务方面： 韦恩是智能体创业者、WayToAGI 共建者、微软提示词工程师、多平台 Agent 开发者、企业级 AI Agent 定制专家，荣获多家 AI 开发平台比赛奖项，有 12 年程序开发背景，是多家企业的 AI 落地顾问，承接 1v1 辅导、智能体培训、智能体定制开发、企业 AI 项目落地等业务。 生成式 AI 应用方面： 生成式 AI 应用当前有搜索、合成和生成三个核心用例与强大的产品市场契合度。 领先的应用程序构建商如 Anterior、Sema4 和 Cognition 正在建立解决方案，处理之前只能由大量人力解决的工作流程。 借助多步逻辑、外部内存以及访问第三方工具和 API 等新型构建块，下一波智能体正在拓展 AI 能力的边界，实现端到端流程自动化。

以下是 AI Agent 或工作流的一些落地场景： Long horizon task 长期任务执行：Agent 能像称职的项目经理，分解大任务为小步骤，保持目标导向并适时调整策略。 多模态理解：Agent 能同时理解文字、图像、声音等多种交流方式，全方位感知世界和任务上下文。 记忆与行动：通过先进的记忆机制，Agent 能积累经验，记住对话、操作步骤和效果，行动更精准高效。 自适应学习：从每次交互中吸取经验，不断完善策略，实现“智慧成长”。 在技术层面，有两条技术路线：以自主决策为核心的 LLM 控制流和以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol）提供了通用接口协议，将外部资源抽象为“上下文提供者”，便于模型与外部世界交互。 工作流驱动的 Agent 搭建，简单情况分为 3 个步骤：规划，包括制定任务关键方法、总结目标与执行形式、分解子任务等；实施，在 Coze 上搭建框架并分步构建和测试功能；完善，全面评估并优化效果。 典型例子如利用 Kimi Chat 进行网页搜索和总结分析。 包括 Agent 自行规划任务执行的工作流路径，适用于简单或线性流程。 多 Agent 协作，如吴恩达通过开源项目 ChatDev 举例，让大语言模型扮演不同角色共同开发应用或复杂程序。 OpenAI 研究主管 Lilian Weng 提出 Agent 的基础架构为“Agent=LLM+规划+记忆+工具使用”，规划包括子目标分解、反思与改进。

DeepSeek 与大健康的落地可以从以下几个方面考虑： 1. 提示词应用： 可以通过搜索 www.deepseek.com 并点击“开始对话”来使用 DeepSeek。 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。 提示词的设计思路包括将 Agent 封装成 Prompt 并存储在文件中，以实现同时使用联网和深度思考功能，优化输出质量等。 2. 联网版实现： 通过工作流 + DeepSeek R1 大模型，实现联网版的 R1 大模型。 拥有扣子专业版账号，开通 DeepSeek R1 大模型，包括访问特定地址、在火山方舟中进行开通管理等操作，添加在线推理模型。 创建智能体，点击创建完成智能体的创建。 3. 开源策略： DeepSeek 选择走全球开源社区路线，分享模型、研究方法和成果，吸引反馈并迭代优化。开源包括模型权重、数据集、预训练方法和高质量论文等。 需要注意的是，目前提供的内容中未直接提及 DeepSeek 与大健康落地的具体关联，您可以根据以上 DeepSeek 的相关特点和技术，结合大健康领域的需求和场景，进一步探索落地的可能性。