AI怎样赋能本地旅行社业务

以下是一个关于 Python + AI 在实际工作中的应用案例： 在自动驾驶车辆领域，对于 AI 系统的可解释性需求程度高度取决于具体情境，包括应用的安全关键程度。例如，设计自动驾驶车辆的技术专家需要理解系统的决策能力以进行测试、评估和改进；普通用户可能仅需了解决策过程以安全使用车辆；若车辆发生故障并导致有害结果，监管机构可能需要有关系统如何运作的信息以分配责任。尽管 AI 可解释性仍是技术挑战和活跃的研究领域，但监管机构已在开展相关工作以解决此问题。如 2021 年，ICO 和艾伦图灵研究所共同发布了关于用 AI 解释决策的指导，为组织提供了实用建议，以帮助向受其影响的个人解释由 AI 交付或协助的流程、服务和决策。

如果您想利用 AI 做自媒体来销售产品，可以从以下几个方面开始学习： AI 绘画方面： 1. 个体成为自媒体博主。 2. 个体商户应用。 3. 实体印刷（如 T 恤、杯子实物等）。 4. AI 摄影。 5. 设计接单。 6. AI 定制萌娃头像。 7. 电商商品。 8. 自媒体素材。 9. AI 服装预售。 10. AI 视频接单。 11. 培训老师。 在阿里巴巴营销方面： 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，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：利用 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。 3. 产品页面设计：借助 AI 设计工具生成吸引人的产品页面布局。 4. 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。 5. 图像识别和优化：依靠 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片。 6. 价格策略：通过 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：利用 AI 分析客户评价和反馈，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。 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。 10. 营销活动分析：依靠 AI 分析不同营销活动的效果。 11. 库存管理：利用 AI 预测需求，优化库存管理。 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，进行精准营销。 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。 AI 写作方面： 1. 项目启动：确定目标客户群体，选择合适的 AI 写作工具。 2. 准备阶段：学习并实践 AI 写作技术，构建团队。 3. 商业模式构建：确定服务内容，制定质量控制标准。 4. 运营与推广：在电商平台开设店铺，建立写作培训社群，通过社交媒体和线下活动进行品牌和社群建设，与其他团队合作。 5. 项目优化与发展：持续关注 AI 技术进展，根据市场需求拓展新服务和产品，收集客户反馈并改进服务。

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，其上手容易且有用。 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。 知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后进行分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品（如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等）进行互动，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。 6. 持续学习和跟进： AI 是快速发展的领域，新的研究成果和技术不断涌现。关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 此外，还可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》，其适合纯 AI 小白，作者的学习模式是输入→模仿→自发创造，学习资源免费开源。但需注意学习内容可能因 AI 发展而变化，应在 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的领域，学习最新内容。同时，学习状态和时间安排因人而异，不必有压力，能学多少算多少。

AI 能做的事情非常广泛，已经深入渗透到生活的各个层面，引发了一场生产力的革命。以下是一些具体方面： 1. 医疗保健方面： 医学影像分析，辅助诊断疾病。 加速药物研发，识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 为患者提供个性化治疗方案。 控制手术机器人，提高手术精度和安全性。 2. 金融服务方面： 识别和阻止欺诈行为，降低风险。 评估借款人信用风险，辅助贷款决策。 分析市场数据，辅助投资决策。 提供 24/7 客户服务，回答常见问题。 3. 零售和电子商务方面： 分析客户数据，推荐可能感兴趣的产品。 改善搜索结果，提供个性化购物体验。 动态调整产品价格。 提供聊天机器人服务，解决客户问题。 4. 制造业方面： 预测机器故障，避免停机。 检测产品缺陷，提高质量。 优化供应链，提高效率和降低成本。 控制工业机器人，提高生产效率。 5. 交通运输方面：（此处未给出具体内容） 此外，AI 还在哲学和思想层面促使人类去思考智能、人类自身以及“我”的定义，帮助人类更透彻地领悟人生的意义。同时，像 ChatGPT 这样的 AI 产品在交流体验上已经非常接近与正常人类的交流，虽然对于其是否通过图灵测试在学术界仍存在争议，但确实让很多人感到震惊。

以下是为您提供的 AI 产品经理学习路径： 1. 入门级： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品，并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。

如果您想成为 AI 产品经理，可以从以下几个方面进行学习： 1. 了解相关技术概念： 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”。 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。 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 Python 解释器等工具作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《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。 2. 关注技术论文：很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 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，虽然现在可让 AI 辅助阅读，仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 3. 学习技术框架与未来想象：比如了解 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后可能不再使用。

以下是一些通过 AI 给自己擅长的领域赋能且已经产生收益的案例： 在法律法规领域，AI 已在多个方面带来重大进展和效率提升，如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践的控制，以及加速新药发现和应对气候变化的技术等。 在企业应用方面，工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率；Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本；Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模；瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持，在运行率方面节省了 4000 多万美元。如今，成千上万的公司正在将 AI 整合到他们的工作流程中，以扩张规模和降低成本。

以下是关于 AI 赋能社会组织线上培训的相关信息： 社区 AI 讲师招募： 招募背景：随着 AIGC 技术的快速发展，传统企业亟需通过 AI 转型实现降本增效与业务创新。工信部大数据产业人才基地计划为传统行业客户提供 AI 技术培训等服务，现面向社区招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家。 涉及业务： 公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有经费，内容包括企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类科普分享，目的是建立与企业渠道的信任及构建收费培训/咨询的转化通道。 线下培训：通过培训转化或直接招生，分成两天一夜、三天两夜的培训班，50 人以上开班，建议 100 人。 咨询服务：针对企业的咨询陪跑服务，包括 AI 营销能力搭建等。 近期安排： 商会公开课：时间暂定 2.22 日，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 重庆区域公开课：时间暂定 2.9 日，线上直播，用户群体是重庆地区相关领导，公开课主题为《Deepseek 引发的商业思考》。 民营经济大讲堂：时间与讲师团商量调整，线下付费，需评估讲师资历和案例，主题包括但不限于 AI 通识培训、AI 企业增长打法等。 省商会公开课：时间待定，线上直播，用户群体是商会会员，公开课主题为《AI 获客》。 SaaS 平台企业公开课：时间待定，线上直播，用户是 SaaS 平台上的企业，主题待定。 杭州市城投线下培训：时间 2 月底，针对城投内部线下培训，付费，主题可与讲师商量。 万人期待的字节 Trae Windows 版正式推出，免费： 重磅福利： AI 编程重磅直播：会邀请在 AI 编程领域取得成绩的嘉宾深度交流，由黄叔亲自主持，还邀请了 Eric 等嘉宾。 AI 编程训练营：WaytoAGI 和 AI 编程社推出为期 2 周左右的共学营，包含图文教程、视频、直播，社群内有老师答疑，完全免费。 相关链接：Trae Windows 版本已经上线，Mac 版本也可下载，官网地址：https://www.trae.ai/

对于目前做设计工作的人员，可以通过以下方式利用 AI 赋能： 1. 建立针对性的 AI 工作流：构建有效的设计工作流，提高工作效率。 2. 进行实用的模型训练：例如使用 lora 模型训练方式，生成特定形象及 KV 风格，建立包含品牌形象、风格视觉 DNA 的模型，并根据实用场景进行分类。同时，根据市场环境和消费者偏好的变化迅速调整模型，使营销内容更符合目标用户喜好。 3. 储备 AI 设计资产：包括建立和管理 AI 设计资产，沉淀相关知识、技能、工具，促进团队内部的知识积累和提升。团队成员分享设计经验和学习心得，利用参数库快速启动新项目，确保设计准确性并减少重复工作，借助工具、模版、元素提高设计效率和质量。 4. 利用 AI 整合工具平台：如“桃花源|淘宝设计 AIGC”，引入实用功能，增强设计工作的专业性和效率。 随着二次元绘画 AI 的发展和优化，对二次元设计行业影响显著： 1. 降低设计成本和提高效率，更多公司和个人能轻松创作高质量作品。 2. 为设计师提供创作灵感，但市场对大量二次元美术设计师的需求可能降低，从业者需关注行业动态，提升技能和创新能力，注重作品原创性和创新性，学会有效利用工具，提高沟通和协作能力。 在数字营销趋势中，AI 加持的创意与设计方面： 1. 现状：AI 驱动的创意工具已融入设计流程，如素材生成和高级图像编辑，设计师使用 Adobe Firefly 和 Midjourney 等工具加速视觉创作和创建符合品牌的素材。 2. 风险与挑战： 过度依赖 AI 可能导致设计同质化，失去独特创意表达，需平衡 AI 效率与原创创意输入。 设计师要不断适应新的 AI 工具和技术，持续学习保持竞争力并发挥 AI 潜力。 AI 生成的内容可能引发版权问题，需要明确法律框架解决所有权和权利问题。 3. 展望：随着 AI 技术发展，预计在实时、按需设计中发挥更大作用，未来的 AI 工具可能支持更复杂的创意任务，进一步融入创意流程的核心。

以下是关于清华大学 DeepSeek 赋能职场的相关信息： 有多个与 DeepSeek 相关的课题和研究，如“DeepSeek——从入门到精通”“DeepSeek 如何赋能职场应用?——从提示语技巧到多场景应用”“普通人如何抓住 DeepSeek 红利”等。 相关资料的链接和团队简介有所不同，如“DeepSeek 从入门到精通「清华团队」”的链接为 https://bl7rsz9526.feishu.cn/wiki/JdqkwyhD7iE4IXkn5jPcmyEknjb ，团队来自清华大学新闻与传播学院、新媒体研究中心、元宇宙文化实验室。 2 月 15 日社区动态速览中提到 DeepSeek 可以作为赋能职场的多场景 AI 工具，支持从创意到实现的全流程智能化服务，能快速将创意转化为高质量视频，具备多种功能，提供不同模式，还能用于多种工作，如制作可视化图表、PPT 大纲及设计海报等，通过智能体框架实现人机高效协作。 其它一些相关报告发布在研究报告板块和知识星球，如 ARK Invest 的《ARK Big Ideas 2025》中文版、民生证券的《DeepSeek 系列报告之 AI+教育》、华创证券的《汽车行业深度研究报告：AI 时代，车企的升维之战》。

以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率，并锻炼您的 AI 能力，以争取上司或老板为产品支付报酬： 1. 利用 Coze 的多语言模型支持，为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统，集成与学习相关的插件，如学习资料查询、学习工具推荐等，丰富服务内容。 3. 运用知识库功能，上传各类学科知识点、优秀学习案例等，方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力，记住每个高中生的学习情况和需求，提供个性化服务。 5. 设计工作流，例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程，提高工作效率。 6. 采用多代理模式，针对不同学科或学习阶段设置专门的代理，提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点，将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。

以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议： 开发产品的角度： 1. 智能答疑系统：利用 AI 技术，对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答，提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成：根据学生的学习情况和需求，通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化：基于学生提交的测试卷结果，利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送：运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节，定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化：通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法： 1. 展示效率提升：详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率，节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势：强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务，提升学习效果。 3. 数据支持：提供相关的数据和案例，证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析：说明开发和使用该产品的成本相对较低，而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力：阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力，适应更多的教育需求。 另外，Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台，专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。

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。

对于您这样的企业服务公司负责人，想要通过学习 AI 技术提升工作效率，可以从以下几个方面入手： 1. 了解 AI 基础知识：包括 AI 的基本概念、原理和应用领域，建立对 AI 的整体认知。 2. 学习自然语言处理（NLP）：这对于品牌策划和新媒体矩阵账号的内容创作很有帮助，例如利用 NLP 技术进行文本分析、情感分析等。 3. 掌握 AI 工具：如 ChatGPT 等，学会如何利用这些工具生成创意文案、优化内容。 4. 研究 AI 绘画工具：用于为品牌策划和新媒体账号提供独特的视觉素材。 5. 探索自动化营销工具：借助 AI 实现营销流程的自动化，提高工作效率。 6. 参加相关培训课程：线上或线下的专业 AI 培训，系统学习 AI 知识和应用技巧。 7. 关注行业动态：了解最新的 AI 技术在品牌策划和新媒体领域的应用案例，借鉴他人经验。 8. 实践与实验：在实际工作中尝试应用 AI 技术，不断总结经验，优化工作流程。

很抱歉，您提供的内容与您作为外贸业务员利用 AI 提升业务能力和业绩的需求不相关，无法为您提供有效的方案。一般来说，您可以利用 AI 工具进行以下操作来提升业务： 1. 利用自然语言处理的 AI 工具，对客户的邮件和咨询进行快速准确的理解和回复，提高沟通效率和质量。 2. 借助 AI 数据分析工具，深入挖掘市场数据和客户行为数据，以便更精准地定位目标客户和市场需求。 3. 使用 AI 驱动的翻译工具，确保与国际客户的交流准确无误，消除语言障碍。 4. 利用 AI 预测模型，对市场趋势和销售情况进行预测，从而优化库存管理和销售策略。

以下是关于训练销售助手类型业务私有模型的相关信息： 1. 提示词方面：设计了一套模拟江南皮革厂销售的拟人化提示词模板，并将其应用于国内的豆包角色扮演模型，生成吸引人的广告词。若与语音技术结合用于宣传，能创造出有趣且有效的销售助手，吸引顾客注意。拟人化提示词母体可通过关注作者微信领取。 2. 增加私有知识方面：通过前面步骤拥有可与客户对话的 AI 助手后，若想让其像公司员工一样精准专业回答商品相关问题，需为大模型应用配置知识库。例如在售卖智能手机的公司，网站上有很多相关信息，不同机型的详细配置清单可参考相关文档。

以下是一些关于编制适合业务的 AI 的相关信息： 英国发布的“A proinnovation approach to AI regulation”中提到了一些与 AI 相关的监管原则和措施，例如在招聘领域使用 AI 系统可能存在的歧视问题，以及相关机构应如何合作提供联合指导。 有报告如《五步打造适合您业务的生成式 AI 白皮书》可供参考。 上海外国语大学图书馆发布的《[2024 数智时代的 AI 素养内涵、框架与实施路径研究报告》探讨了 AI 素养在数智时代的重要性和演变。 但这些内容可能不够全面和具体，您可以进一步明确您的业务类型和需求，以便为您提供更具针对性的帮助。

字节在安全审核业务中可能运用到的大模型包括： 1. Claude2100k 模型，其上下文上限是 100k Tokens，即 100000 个 token。 2. ChatGPT16k 模型，其上下文上限是 16k Tokens，即 16000 个 token。 3. ChatGPT432k 模型，其上下文上限是 32k Tokens，即 32000 个 token。 大模型的相关知识： 1. 大模型中的数字化便于计算机处理，为让计算机理解 Token 之间的联系，需把 Token 表示成稠密矩阵向量，这个过程称为 embedding，常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe，基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM，基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。 2. 以 Transform 为代表的大模型采用自注意力机制来学习不同 token 之间的依赖关系，生成高质量 embedding。大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多，例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 3. 大模型的架构包括 encoderonly（适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT）、encoderdecoder（同时结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，代表是 google 的 T5）、decoderonly（更擅长自然语言生成任务，典型使用包括故事写作和博客生成，众多 AI 助手基本都来自此架构）。大模型的特点包括预训练数据非常大（往往来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，一般用 TB 级数据进行预训练）、参数非常多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达到 170B 的参数）。